商业狂潮：人工智能的未来

智能企业领袖 刘庆峰 印齐 袁辉
人工智能专家 郭茂祖 秦曾昌
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人工智能的狂潮已经席卷世界，信息化和智能化所代表的下一代生产力规则已经影响和改变当下的秩序，同时也正在颠覆部分商业模式。当下，基于神经网络、机器学习、深度学习等人工智能核心技术的产品已经走进寻常人的生活，其产业的商业化应用初具规模，大数据 连接为基础的“连接主义”依旧是人工智能下一阶段发展的基础。
站在浪潮之巅，管理者如何让自己的企业在新的商业秩序下脱颖而出？
身处商业狂潮，人工智能又能为企业带来多少价值和机会？
面对新的契机，企业又该如何驾驭自己的未来？
作为企业管理者，你将从《商业狂潮》中知道：
人工智能的商业价值在哪里，规模有多大？
人工智能如何与我们的商业连接？
人工智能未来十年的机遇在哪里？
人工智能终将如何改变世界？
作为企业管理者，你将在《商业狂潮》中俱进……
 

新一轮人工智能的浪潮正在席卷世界。它正在改变我们的行为、我们的决策乃至我们的商业，在这股浪潮之下未来的商业将被如何改变？我们的管理者如何能让自己的企业在新的商业秩序下脱颖而出? 本书将深入解读人工智能的商业价值、应用场景和未来１０ 年的发展，并终对人工智能的未来形态进行大胆展望。

刘赞，中科院MBA，从事市场研究、管理咨询工作13年，曾在慧辰资讯、艾瑞咨询、零点研究咨询等市场研究机构任职，在互联网、人工智能、物联网、金融、教育、快消、大健康、公共服务等领域服务过互联网巨头、传统巨头、国际巨头、政府及央企等，对传统行业 互联网有深入的研究。曾主持《中国智能硬件市场系列研究》《中国人工智能应用市场研究》《人工智能应用案例报告》《中国商业智能市场研究》等数十个相关领域研究项目，是本书的主要创作人。

林仁翔，从事市场研究工作5年，曾是慧辰资讯、艾瑞咨询等进行互联网及智能相关领域研究的核心研究员，对人工智能、云服务等行业应用有较深的理解，参与编写《中国人工智能应用市场研究》《人工智能应用案例报告》。

张凤，数据挖掘分析从业4年，从事研究咨询工作3年，服务于慧辰资讯、艾瑞咨询、零点研究咨询等市场研究机构，曾在搜狐针对搜狐大数据进行开发与挖掘，掌握多种数据分析工具和模型。参与编写《中国人工智能应用市场研究》《中国商业智能市场研究》等，对人工智能、大数据的行业应用有较深入研究。

推荐序
前言

第1章 风口：已经到来的第三次人工智能热潮/
1.1 风口再现：人工智能究竟是什么？/
1.1.1 人工智能的广义和狭义定义/
1.1.2 人工智能的核心要素/
1.1.3 人工智能对人类的价值/
1.2 前世今生：风云60载，如何实现进化？/
1.2.1 首见天日：第一次浪潮/
1.2.2 第二次浪潮：专家系统/
1.2.3 两起两落对人工智能的意义/
1.3 迭代升级：什么成就了第三次智能狂潮？/
1.3.1 技术及应用发展：试点阶段/
1.3.2 哪些因素推动了这次人工智能热潮的到来？/
1.4 狂潮汹涌：当下人工智能市场的契机在哪里？/
1.4.1 全球范围的人工智能热潮/
1.4.2 互联网升级数据获取方式/
1.4.3 云计算助力人工智能/
1.4.4 技术平台全面开源/

第2章 定位：引爆商业价值/
2.1 生态塑造：人工智能产业的生态圈什么样？/
2.1.1 人工智能产业链结构/
2.1.2 人工智能应用价值/
2.2 市场前景：人工智能产业规模有多大？/
2.2.1 中国市场规模及同全球市场规模对比/
2.2.2 国内市场规模各领域细分/
2.3 商业应用：人工智能改变了哪些应用场景？/
2.3.1 智能硬件/机器人/
2.3.2 安防
2.3.3 商业智能/
2.3.4 虚拟场景/
2.3.5 虚拟服务/
2.4 突破局限：人工智能给中国企业带来何种契机？/
2.4.1 国内人工智能发展环境/
2.4.2 国内人工智能产业现状与企业参与角度/

第3章 跨界：人工智能与商业的连接/
3.1 工业 人工智能/
3.1.1 工业机器人，先发制人/
3.1.2 智能制造，下一阶段工业的目标/
3.1 3 工业 人工智能商业机会展望/
3.2 交通（出行） 人工智能/
3.2.1 城市交通管理与规划/
3.2.2 高级辅助驾驶系统（ADAS）/
3.2.3 无人驾驶/
3.2.4 车内服务/
3.2.5 交通 人工智能商业机会展望/
3.3 公共服务 人工智能/
3.3.1 政府引领，公共服务“智变”/
3.3.2 智慧城市，是终极目标吗？/
3.3.3 民生服务，便捷保障来了/
3.3.4 公共服务 人工智能商业机会展望/
3.4 金融 人工智能/
3.4.1 人脸识别与身份认证/
3.4.2 个性化金融服务/
3.4.3 金融产品和创新金融技术开发/
3.4.4 人工智能参与量化投资/
3.4.5 风险识别与防控/
3.4.6 金融 人工智能的商业机会展望/
3.5 娱乐 人工智能/
3.5.1 改变交互体验/
3.5.2 虚拟偶像/
3.5.3 内容生产/
3.5.4 娱乐 人工智能的商业机会展望/
3.6 教育 人工智能/
3.6.1 考试阅卷、作业批改的智能自动化/
3.6.2 个性化教学/
3.6.3 虚拟场景教学/
3.6.4 教育 人工智能商业机会展望/
3.7 农业 人工智能/
3.7.1 智能灌溉/
3.7.2 病虫害智能防治/
3.7.3 智能农业生产管理—智能农业机器人的应用/
3.7.4 卫星数据应用于农业资源分配/
3.7.5 农业 人工智能商业机会展望/
3.8 医疗 人工智能/
3.8.1 智慧医疗系统，基础搭建后的衍生服务/
3.8.2 精准医疗，生物技术 大数据的价值应用/
3.8.3 智能诊断系统，辅助降低误诊率/
3.8.4 医疗机器人，借力生力/
3.8.5 医疗 人工智能商业机会展望/

第4章 爆发：可以预见的黄金10年/
4.1 会再次跌入谷底还是持续走高？/
4.2 企业应用的切入点在哪里？/
4.2.1 基础资源层是巨头的战场/
4.2.2 技术层是科研实力的比拼/
4.2.3 应用层百花齐放/
4.3 投资人关注的人工智能细分是什么？/
4.3.1 人工智能投资持续升温/
4.3.2 应用层是投资重点领域/
4.4 会从感知智能走向认知智能吗？/
4.4.1 科技领域的双周期理论/
4.4.2 无论如何，都要向认知智能迈进/

第5章 奇点：人工智能的终极形态/
5.1 真正的智能是什么？/
5.2 比人类更智能的人工智能是什么样的？/
5.3 人工智能终将改变什么？/
5.3.1 普及阶段：互联网30时代/
5.3.2 颠覆阶段：脑联网时代/

参考文献/
后记/

人工智能忽然就热起来了! 一方面媒体趋之若鹜，就连影视作品中都频频出现；另一方面人工智能的研发者则觉得已经被冷落了这么多年，这样的热度可能很快会降温。2015年年底我们写第一份人工智能商业应用报告的时候，都没预料到对它感兴趣的人有那么多，发布半天大概有几万的阅读量。因为热得汹涌澎湃，各种声音都被释放出来了，技术的、人文的、生涩的、充满想象力的……对于人工智能未来的发展，大多数人会认为这势不可挡，同时借着这股风潮，市场上各种对于人工智能假想的商业模式也竞相涌现。关于什么是真正的人工智能，在短期内引发了一轮又一轮的讨论。
这个世界上的人按照能力区分，大体分为四类: 第一类具备智慧和创造力，他能说出影响世界的真理或者创造出这世界本没有的事物，只是由于更多人的认知和理解力不足，往往需要一定的接受周期，从古至今，能纳入此类的屈指可数；第二类具备理解力和转述能力，他能读懂大师们的思想，并记录、传承及传播；第三类就是大多数的普通人，他们有些人对世界保持探知的好奇，有些则只管眼前的生老病死、不顾世界的变化万千。在这些之外还有第四类人，他们也属于普通人，他们有探寻世界的好奇心，并试图保持着第三方的立场去表达他们对世界的认知，比如宗教学者跨宗教研究宗教思想，社会学者对社会问题的发掘，市场研究人员对商业的理解和观察。这本书就是从这样一个第三方角度去观察人工智能，展现人工智能在行业中的应用，描述人工智能未来发展价值，可以让普通人更客观地认知人工智能及其对社会发展的影响，。
任何事物都有一个发展的历程，只是有些变化不被大多人感知，互联网快速发展对部分商业模式的颠覆，让很多人对人工智能也充满了担忧。信息化和智能化所代表的下一代生产力规则已经在影响和改变当下，有些人判断被替代、被颠覆是很快的过程。而且在影视作品助力下，人工智能想象无限，自带魔幻光环。人工智能的影响力究竟有多大? 真的会带来翻天覆地的变化么? 假如把人工智能放到信息化和智能化的发展进程里，深度学习正好顺应了大数据量级增长的算法需求。从第一台机器问世起，它的作用就是替代人类完成工作，随着不断升级，从简单环节到复杂流程，从危险性工作内容到日常陪伴，从执行到辅助决策等。人类需要机器，这是毋庸置疑的，机器是为人类服务的，这在很长一段时间内也是不会变的，人工智能不是“上帝之手”，却无声无息地融入人类社会中。
我们一共梳理了人工智能最可能影响的八大重点行业: 农业、工业、公共服务、交通、金融、医疗、教育和娱乐，所有行业与人工智能结合发展普遍表现出两大特点:
1）基本是所有行业＋人工智能，而不是人工智能＋行业，这中间最大的区别是行业发展的脉络和核心逻辑不会因为人工智能迅速变化，人工智能的价值更多的是提升行业发展效率。
2）行业结合人工智能发展需要依赖信息化基础，包括数据资源整合范围和应用程度。信息化和数据基础越好的行业，比如互联网、金融等，将人工智能结合到领域发展的尝试越走在前面。信息化和数据基础不够好的行业，可能在细分领域进行尝试，比如医疗的智能诊断系统。
无论是从哪个角度切入，都绕不开数据、连接和计算这些环节。互联网虽然做的是流量的生意，发展逻辑是硬件及基础设施先普及等待条件成熟，然后是渗透率提升，软件应用和服务蓬勃发展，最后是流量被巨头瓜分，当然没有占据多少流量的也无缘巨头，各种软件应用和服务都需要基于巨头提供的平台基础或者成为流量的分发渠道。到目前为止，由于人工智能目前发展最好的分支“ 连接主义” 仍是基于大数据＋连接的基础，下一阶段的发展逻辑依然如此:先是实现万物互联，包括硬件智能化升级、连接协议标准化及基础网络和云等基础建设成熟，然后是应用层多样发展，最后平台层和连接层瓜分流量，掌控数据资源。与上一阶段不同的是，数据入口极其分散，很难在入口阶段实现流量垄断，传统企业有机会在这个阶段推动流量格局变化。
从这个角度不难发现，人工智能即使会颠覆，也是在应用中完成颠覆。新技术的发展确实能提升效率，但也会并发很多问题。比如在提升效率的过程中让一些服务免费，直接给实业带来压力，同时也让一些人被迫失去工作机会。比如个人信息采集、应用过程中如何保障隐私安全问题，万物互联后如何从系统架构层面保障数据安全应用的问题等。任何一个问题的出现都可能影响很大范围的人群。
人工智能在行业应用仍有很多条件限制，尽管没有人能够阻止新技术向前发展，但人们仍希望能够稳中求进，而且不是只受商业和资本推动，而是有机会充分展现它的多元价值。