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很多企业在人工智能的大门前望而却步

发布时间:2018-03-30 15:59  作者:admin  阅读次数:
  讨论人工智能带来的NLP、语音交互、机器阅读理解、机器视觉、机器传感等技术,正在让人与机器间长久以来通行的“手指命令输入”变得并不绝对。人类开始可以用语音、用动作来完成对机器的命令输入,甚至什么也不用做,让机器来主动理解人类。
 
  比如一家线下零售企业,过去需要依赖店员去和顾客交流。很多时候店员的能力和态度直接决定企业收入,而在使用了人脸识别等机器视觉技术之后,企业可以通过摄像头直接了解来店的人流,甚至读取每一位顾客的满意程度。
 
  人工智能进入企业的另一个核心,在于通过让人工智能理解企业数据,优化数据处理结构,并使用算法智能分析出趋于合理的生产模式。从而将过去依靠人工粗略判断的效率提高为智能效率。
 
  比如在巡检工作时,过去企业主要依靠人工检查、经验判断的方式,错误率较高的同时效率也较为低下。在企业智能时代,可以采用图像识别来精准判断设备和产品问题,其效率当然也极大提高。
 
  举个更简单直接的例子,在养猪场,假如想要清点猪的数量,那么只能让人一头头的查过去。但假如用人工智能模型来完成这项工作,一次拍照后猪的数量就清楚了,可谓达成了效率的质变。
 
  运用人工智能技术,企业不仅可以提高良品率、降低人工成本,提高安全生产系数。还可以通过人工智能外部工具来提高员工工作质量,降低企业多方面的成本压力。
 
  举例来说,发票单填报是每个企业都要面对的工作。但手动填报非常耗费人力,并且错误频发。而华为云等企业智能服务商提供的OCR识别技术,则可以快速将发票单据内容转化为电子版,这样就节省了企业大量人力时间成本,提高了流程效率。
 
  此外,人工智能的应用化还能够致力于降低社会成本,为社会效率和生态环保添砖加瓦。企业应用AI领域当中,有一个案例是去年某供暖企业,通过强化学习技术来为达成精准优化的“智慧供暖”解决方案。通过人工智能技术,依据室内外温度、供热侧热量等信息对用户供暖量进行精准调节,最终实现了在保证室温21°的条件下燃料消耗下降10%。对于环境问题严峻的今天来说,这降低的就已经不仅是企业成本。
 
  人工智能到来之际,很多企业家与企业管理者、技术团队都希望能够运用人工智能来完成企业进化,但在实际操作中却可能面临各种各样的问题。
 
  在刚刚发布的麻省理工《以人工智能重塑商业》年度产业报告中,分析者指出,当前有极高比率的企业希望尝试人工智能变革,但只有约五分之一的企业实际将人工智能纳入了某些产品或流程。
 
  其中最主要的问题,在于从认知到解决方案,再到业务落地,企业面临着众多与机遇同时而生的挑战,在中国企业中尤其如此。比如说:
 
  目前国内企业能够接触到的人工智能技术,普遍还是比较初级的机器学习模型。而从一些技术公司那里购买的技术解决方案,则很可能看起来花哨,却与企业实际需求并不匹配。两者强行结合,反而可能浪费企业的传统优势去配合人工智能进场。最终导致得不偿失。
 
  根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计,2017年全球新兴人工智能项目中,中国占据51%,数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备,中国却只有5%左右。巨大的人才缺口和人才竞争压力,让中国企业难以找到真正理解人工智能,能够完整搭建和执行企业人工智能项目的人才。
 
  在今天,一家企业希望进行人工智能转型,或者尝试部分业务的人工智能化,很可能要负担算法使用、算力使用、数据购买、人才与团队支出、设备支出等方面的经济成本。在难以明确收益周期的情况下,很多企业在人工智能的大门前望而却步。
 
  来自多方面的压力,以及对未来的不确定,明显放缓了人工智能进入企业的速度。但随着技术升级和平台级企业不断完善服务,越来越多的人工智能利好正在面向中国企业打开。
 
  在英国、以色列等国家,企业级服务的人工智能项目会占据整个人工智能项目的85%以上,而在中国这个比率还相当低。幸运的是,随着国内云计算、互联网以及多种有一定积累的科技企业陆续进场,算法提供商、数据提供商以及企业服务项目跟进,今天中国市场正在经历人工智能企业级服务的高速发展,云服务提供商将人工智能作为一项服务开放出来给企业使用。例如,华为云发布了EI企业智能服务,已包括30多种子服务。
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