【文章內容簡介】 下 ， 機器學習正確理解后臺幾百億圖片并打上標簽 ， 用戶通過點擊商品列表等參與來判斷機器的理解是否正確。 人工智能的應用的實現(xiàn)本質上就是知識產(chǎn)生 — 知識應用 — 知識產(chǎn)生的自我學習和優(yōu)化的體系化過程的落地 。 人工智能：未來制勝之道 場景數(shù)據(jù)的積累 ，可以促進人工智能技術的應用，從而形成更高效的解決方案 例如 ， 傳統(tǒng)外賣配送采用人工調度 ， 由派單員進行手工派單 ， 所依據(jù)的是有限的餐廳和配送員的數(shù)據(jù) ， 因此派單隨機性強 ， 配送效率低 ， 派單高峰時 ， 爆單現(xiàn)象頻發(fā) ， 派單本身的人工成本較高 。 互聯(lián)網(wǎng)外賣應用的火爆 ， 積累大量外賣場景的相關數(shù)據(jù)后 ， 阿里云大數(shù)據(jù)孵化器團隊采用人工智能技術 ， 基于外賣場景的數(shù)據(jù)基礎 ， 分析餐廳 、 配送員 、 訂餐人 、 配送路徑的特點 、 并結合業(yè)務規(guī)律 、 天氣等數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能調度高級算法 ， 實現(xiàn)機器實時智能調度 ，從而合理利用運力 ， 提高配送效率 。 當場景應用形成正循環(huán) 后 ， 甚至能夠提前對用戶行為 （ 如提醒訂餐 ） 和餐廳行為 （ 如點菜和出餐速度分析 ） 等 進行影響分析 ， 從而進一步提高外賣場景的整體效率 。 人工智能：未來制勝之道 現(xiàn)階段，特別是對創(chuàng)業(yè)公司而言，數(shù)據(jù)的來源主要有三 種： 方式一 ，自籌數(shù)據(jù)，即從零開始，投入大量人力采集數(shù)據(jù)。例如， 很多聊天機器人 公司聘請人類擔任“AI 訓練師 ” ，讓他們手動創(chuàng)建或核實虛擬助手做出的預測。 一旦能 夠引發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡效應 ，即形成 “更多用戶 — 更多數(shù)據(jù) — 更優(yōu)智能算法 — 更好產(chǎn)品 —更多用戶 ” 的正循環(huán)后，所需人力就無需再跟隨用戶數(shù)量同步增加， 這種簡單的自建數(shù)據(jù)策略就能取得成功 。另一些公司采取向消費者提供特定領域免費應用的策略， 以此來快速 積累數(shù)據(jù) 。例如，Madbits、 Clarifai等圖像識別公司都推出了免費的照片應用， 以便為圖 像識別核心業(yè)務收集更多的圖像數(shù)據(jù)。 人工智能：未來制勝之道 方式 二 ， 公共數(shù)據(jù) 。 美國聯(lián)邦政府已在 數(shù)據(jù)平臺開放了來自多個領域的 13萬 個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù) 。 這些領域包括圖中所列的農業(yè) 、 商業(yè) 、 氣候 、生態(tài) 、 教育 、 能源 、 金融 、 衛(wèi)生 、 科研等十多個主題 。 這些主題下的數(shù)據(jù)都是美國聯(lián)邦政府的各個部委所 開 放 的 。 英國 、 加拿大 、 新西蘭等國在 2023年之后都建立起了政府數(shù)據(jù)開放平臺 ， 成為 了 國際信息化和大數(shù)據(jù)領域的一個重要趨勢 。 在我國 ， 2023年香港特區(qū)政府上線了 ， 稱為香港政府資料一線通 。 上海在 2023年 6月推出了中國大陸第一個數(shù)據(jù)開放 平 臺 。 之后 ， 北京 、 武漢 、 無錫 、 佛山南海等城市也都上線了自己的數(shù)據(jù)平臺 。 人工智能：未來制勝之道 方式三 ， 產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同 ， 即下游創(chuàng)業(yè)公司或行業(yè)公司和產(chǎn)業(yè)鏈上游的數(shù)據(jù)或平臺型公司建立合作 ，連接對雙方均有利的產(chǎn)品或數(shù)據(jù) ， 例如：益海鑫星、 有理數(shù)科技和阿里云數(shù)加平臺合作 ， 以中國海洋局的海量遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和全球船舶定位畫像數(shù)據(jù)為基礎 ， 打造圍繞海洋數(shù)據(jù)服務平臺 ， 服務于漁業(yè) 、遠洋貿易 、 交通運輸 、 金融保險 、 石油天然氣 、 濱海旅游 、 海水墾殖 、 環(huán)境保護等眾多行業(yè) ， 從智能指導遠洋金槍魚捕撈到智能預 測船舶在港時間 ， 場景豐富 。 人工智能：未來制勝之道 3 人工智能未來趨勢：三階段發(fā)展場景，短期處于服務智能 從人工智能的技術突破和應用價值兩維度分析，未來人工智能將會出現(xiàn)三個階段 （ 參閱圖 2）： ● 情景一： 未來 35年 ， 仍以服務智能為主 。 在人工智能既有技術的基礎上 ， 技術取得邊際進步 ，機器始終作為人的輔助；在應用層面 ， 人工智能拓展 、 整合多個垂直行業(yè)應用 ， 豐富實用場景 。隨著數(shù)據(jù)和場景的增加 ， 人工智能創(chuàng)造的價值呈現(xiàn)指數(shù) 增長 。 ● 情景二：中長期將出現(xiàn)顯著科技突破 。 人工智能技術取得顯著突破 ， 如自然語言處理技術可以即時完全理解類人對話 ， 甚至預測出 “ 潛臺詞 ” 。在技術創(chuàng)新的領域 ， 現(xiàn)有的應用向縱深拓展 ， 價值創(chuàng)造限制在技術取得突破的領域 。 人工智能：未來制勝之道 ● 情景三：長期可能出現(xiàn)超級智能 。 人工智能的技術取得顯著突破 ， 應用范圍顯著拓寬 ， 人機完全共融 ， 人工智能全面超越人類 ， 無所不在 ， 且顛覆各個行業(yè)和領域 ， 價值創(chuàng)造極高 。 人工智能：未來制勝之道 到目前為止 ， 人工智能還停留在 “ 專有人工智能 ” 階段 ， 主要應用是完成具體任 務 ， 例如 “ 識別病灶醫(yī)學圖像并判斷是否是腫瘤 ” 。 現(xiàn)階段 ， 人工智能將逐漸向 “ 通用人工智能 ” 過渡 ， 應用于完成復雜任務 ， 判斷并滿足用戶需求 ， 如 “ 識別醫(yī)學圖像 ， 并快速診斷疾病 （ 不限于腫瘤 ） ” 。 中長期 ，隨著技術顯著突破 ， 人工智能將逐步發(fā)展為 “ 抽象人工智能 ” ， 在基礎科技取得重大突破后 ， 人工智能可以理解用戶情感 ， 從而改變用戶行為 ， 例如 “說服慢性病患者堅持按醫(yī)囑服藥并在患病后改變生活習慣 ” 。 在遙遠的將來 ， 人工智能可能演變?yōu)?“超級人工智能 ” ， 全面超越人類 ， 通過技術突破和廣泛的應用 ， 預測并預先改變消費者的行為 ， 例如“ 預先說服用戶改變不良生活習慣 ， 預 防慢性病 ”。 人工智能：未來制勝之道 未來 35年 ， 人工智能仍以服務智能為主要趨勢 。在服務智能下 ， 人工智能會取得 邊際技術進步 ， 如算法突破 ， 小數(shù)據(jù)訓練或分布式算法 （ 不從數(shù)據(jù)開始訓練 ， 直接下載智能 ） 成為可能；或者 ， 圖像識別或自然語言處理技術取得邊際突破 ， 對數(shù)據(jù)結構化的要求降低 。 人工智能的應用將更加廣闊 ， 例如綜合天氣 、土壤變化數(shù)據(jù)和大宗商品交易行情 ， 人工智能可以為農業(yè)決策 ， 選擇今年最有經(jīng)濟效益的種植品種；或者， 圖像識別技術突破后 ， 機器人可以識別消費者微表情的變化 ， 從而預測消費者的情緒 。 人工智能的應用將更有深度 ， 產(chǎn)生新的社會 、 商業(yè)和個人生活模式 ，創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值 。 人工 智能的發(fā)展也將更為融合：實現(xiàn) “ 感知 /交互 — 正確理解 — 自主決策 — 自我學習” 的實時 循環(huán) ；數(shù)據(jù)傳輸速度實現(xiàn)質的飛躍 ， 云端將無縫融合； 介入式芯片等新的硬件形式將出 現(xiàn) ， 甚至實現(xiàn)人機共融 。 人工智能：未來制勝之道 在服務智能情景下 ， 數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè) ， 人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點 ， 爆發(fā)大量場景應用。 醫(yī)療 、 金融 、 交通 、 教育 、 公共安全 、 零售 、 商業(yè)服務等行業(yè)數(shù)據(jù)電子化程度較高 、 數(shù)據(jù)較集中且數(shù)據(jù)質量較高 ， 因此在這些行業(yè)將會率先涌現(xiàn)大量的人工 智能場景應用 ， 用以解決行業(yè)痛點 。 對人工智能而言 ， 醫(yī)療領域一直被視為一個很有前景的應用領域 。 基于人工智能的應用在未來數(shù)年內能夠為千百萬人改進健康結果和生活質量 ， 例如臨床決策支持 、 病人監(jiān)控 、 輔導 、 在外科手術或者病人看護中的自動化設備 、 醫(yī)療系統(tǒng)管理 、 慢病用藥和生 活管理等 。 在金融領域 ， 智能個人身份識別將用于解決金融安全隱患 ， 智能高頻交易將用于提 高金融決策效率， 智能投顧將幫助金融機構開拓用戶 。 人工智能：未來制勝之道 在交通領域 ， 人工智能將應用于無人駕駛 、 智能汽車 、 交通規(guī)劃等場景 ， 用于解決 目前交通行業(yè)普遍存在的駕駛感受差 、 道路嚴重擁堵等問題 。 在教育領域 ， K12線上教育以及大學配套設備等等人工智能應用已經(jīng)被學校和學生 廣泛使用 ， 機器