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                                                                                                                                                                                                                                                                                                          2. <menuitem id="sjk1r"><ins id="sjk1r"></ins></menuitem>

                                                                                                                                                                                                                                                                                                              1. <bdo id="sjk1r"><strong id="sjk1r"></strong></bdo>
                                                                                                                                                                                                                                                                                                              2. EN

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                資訊中心

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                閱讀量:3522 2018-07-18

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                來源:中國儀器儀表行業協會

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    最近一直在思考一個問題,即人工智能時代,商業應該如何創新,才能既得以獲得人工智能增強人類的紅利,又能讓這種紅利普惠人類商業和經濟,而不是加大兩級貧富分化。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    毫無疑問,在多級繁榮的價值理性下,實現繁榮必須有賴于AI新技術的商業化成功。這是一個創造全新價值鏈、全新生態的過程,也是將技術發明轉化為商業創新的過程。為此,我總結了一張AI價值地圖,以供大家參考,借此看懂技術商業化。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      在人工智能時代,從 AI 技術到商業轉化,創造下一個萬億級產業,已經形成了一張包含八大要素的全新價值地圖。企業家、創業者、投資人的成功與否,從某種程度上來說,與是否能深刻理解其中的8個關鍵價值創造節點有關。畢竟,這是 AI 驅動的新商業時代,有 AI 特定的創新、創業、創投的邏輯和機會。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      從技術源頭創新,到整合技術平臺,再到商業解決方案,以及用戶和客戶的場景應用,這張價值地圖上的任何一個節點,都是個人和企業創業、創新、投資、轉型、升級的巨大機會。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                1、開源技術平臺

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      今天,大多數的技術進步都不是封閉的創新發明,技術的跨界、聚合,以及技術的指數級增長,都受益與底層核心的共創共享。因此,很多 AI 技術其實就是開源技術催生出來的新干線。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      例如,Linux 是開源軟件的鼻祖,之后很多世界著名的軟件,如安卓以及今天的很多 AI 軟件,都有它的基因。再比如 Hodoop,也是一個開源的軟件平臺,它是全球最大客戶管理公司 Salesforce 用來開發 AI 客戶的做大數據管理的基石。這個價值模塊的價值創造者,大多是科技極客和 NGO(非政府組織)機構,比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金來支持的。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                2、核心技術創造

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      人工智能的核心技術有四大類,包括:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                (1)、軟件,如語音、圖像等感官識別技術、自然語言處理,以及它們的合成、高級算法、數據訓練等;

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                (2)、硬件,包括深度學習的專用芯片、傳感器、ICT、IOT等;大數據,如數據匯集、存儲、計算、可視化等;

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                (3)、云計算,云本身是網絡、互聯網的一種比喻,云計算是指一種新的機遇互聯網及相關服務和交付方式,可以實現每秒 10 萬億次的運算。每一項技術都有其非常深的技術根系和深淺等級,比如,算法。世界上最簡單最初級的算法可能就是1+1=2,幾歲的小孩都知道。而世界上最復雜的算法也分為不同級別和流派。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      在業界,算法從簡單到復雜還有不同的方法論。例如,符號主義與數據建模、專家系統有關,經驗主義與統計建模有關;連接主義與神經網絡有關。未來,也許創新者還會在某一種方法論上繼續突破。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這個價值模塊的價值創造者,包含了長期扎根技術研發的商業巨頭、大學和研究機構。例如,谷歌的 AI 深度學習產品、英偉達、高通、英特爾等公司的 AI 芯片,微軟、蘋果、科大訊飛等公司的語音 AI ,華為 5G(第五代移動通信技術)下一代 ICT,斯坦福、伯克利、多倫多等大學的基礎研究等。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                3、開放技術平臺

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      開放技術平臺就是核心技術創新者,向第三方公開自己軟件或硬件的 API 或者函數,第三方開發者可以在上面直接開發各種商業應用,而無須從 0 研發,有效地實現了技術的快速商業化。特別是在互聯網時代,開放技術平臺促進了互聯網技術和電商的爆發式增長。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      今天,AI開放平臺也將成為技術商業化的重要創新環節。 例如,IBM 的開放沃森分析平臺,可以為第三方提供大數據分析功能;臉譜網的wit.ai 開放平臺,可以為第三方提供大數據分析功能;科大訊飛的 AIUI 開放平臺,為創業者提供了基于 AI 語音功能,可服務于機器人、兒童玩具、電視質控,以及智慧教育的商業應用。這個價值 模塊的價值創造者,大多是由實力的 AI 核心技術公司,也有由它們組成的公益組織,如由硅谷幾個企業領袖啟動的 Open AI 。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                4、技術操作系統

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      自從人類發明了計算機,開始用技術解決問題,改變世界,技術操作系統就變得至關重要。它通常涉及信息的微處理、存儲、文檔與進程管理等方面。PC時代的技術操作系統Windows、Linux,移動互聯網時代有安卓、ios。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      今天,谷歌的 TensorFlow (騰三幅)開放平臺,被稱為 AI 的安卓系統,谷歌自己和第三方都可以在上面開發各種基于 AI 的 APP。人工智能時代,AI 技術操作系統包括連接、交互、存儲、云端一體化等要素。換言之,是指以物聯網為基礎的萬物互聯,代替了原有的互聯網和移動互聯網連接;以語音、圖像為主的自然交互,代替了鼠標、鍵盤、觸摸等本地存儲;強大的并行計算,代替了執行順序的技術。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      因此,除了手機、PC 等多屏端口的操作系統外,還新誕生了基于云計算的操作系統,涉及存儲、計算、調度(彈性技術、DOCKER)、安全(區塊鏈,確保安全真實)等。 這個價值模塊的價值創造者,大多是那些在互聯網時代積累了客戶界面端和大數據資產的企業,例如,谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、臉譜網、蘋果、華為,以及生產核心硬件如GPU(圖形處理器)的英偉達等,誰會真正主宰未來?

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      AI 世界的技術操作系統競爭的大幕才剛剛拉開。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                5、應用解決方案

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這是技術能否實現商業化的關鍵環節。通常,任何一個有價值的新技術,都有多個應用。早期電的發明,從點燈照明的應用,到今天成為人類生活和工作無處不在的能源?;ヂ摼W技術也是從簡單的信息鏈接開始,滲透所有行業,如吃、住、行、醫、教、娛等領域,為無處不在的問題提供新思想、新方法、新能量。      

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      今天,AI 要想解決人類尚未解決的難題,就必須先準備好無數種從技術到商業的解決方案。例如,在 B2B 領域,如何用 AI 對癌癥做出精準預判和治療;在 B2C 領域,如何用 AI 助力個人發展。同時,應用解決方案要既有功能性的,也有入口平臺型的,如蘋果的 Siri 、今日頭條等。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這個價值模塊的價值創造者,大多是商業解決方案的引領企業,它們往往率先采用新技術,解決商業問題。例如,GE 用 AI 解決能源效率問題,阿里巴巴用 AI 解決城市交通擁堵問題,亞馬遜用 AI 解決高效零售配對問題,IBM 用 AI 解決醫療問題,科大訊飛用 AI 解決教育問題,谷歌和百度用 AI 解決無人駕駛問題等。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                6、商業運營系統

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      商業運營系統是建立在技術操作系統之上的商業生態模式。用技術解決問題,只是商業的第一步,而企業如何用技術解決問題,持續解決問題,并創造競爭優勢,就形成了一個閉環的商業運營系統。這是技術商業化最本質和最關鍵的創新環節,大多數技術商業化的不成功和掉進兩個&ldquo;死亡谷&rdquo;的悲慘命運,就是因為沒有科學地設計&ldquo;商業運營系統&rdquo;。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      過去,這個系統就是商學院教的&ldquo;標準商業模式&rdquo;,但是,自從有了互聯網和人工智能,組成商業模式的要素發生了根本的變化,因為新技術顛覆了原來的商業邏輯和市場邏輯。例如,過去,對客戶進行細分是商業模式中的要素,但是,有了 AI,它就可以在大數據中自動識別和管理客戶。因此,商業運營系統的智能化,就成了 AI 商業非常核心的驅動力和關鍵要素,也就是新 BOT 驅動的解決客戶痛點、運營痛點和生態痛點的商業運營系統。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這個價值模塊的創造者是所有參與技術商業化過程的創新者。因為,通常創業者或企業家都需要對&ldquo;如何解決問題、如何實現收益&rdquo;設計一個商業運營方案,已獲得持續發展和增強競爭優勢的閉環模式。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                7、用戶場景應用

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這是人工智能時代市場的新形態。過去,一部手機只要能賣出去,不需要講究諸如&ldquo;在什么地方使用&rdquo;、&ldquo;如何使用&rdquo;都能夠問題,因為,手機的功能就是通話。但是,今天,手機需要用來在國外看新聞、在演講中做翻譯,因此就必須能夠在一定的環境和場景下,解決更細微的問題。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      例如,當使用者身在國外時,就會獲得 AI 關于寬帶使用或吃、住、行等方面的幫助,在翻譯時,手機就不只是一個簡單的通話硬件,而是一個交流的伴侶。同樣,亞馬遜的 Alexa 音箱、科大訊飛的聽見或靈犀,不但是一個家庭的智能管家(幫助節能環保),還可以充當購物向導(讓你更高效地消費)的角色,或生活助理(更方便瀟灑地實現吃、住、性)的角色。因此,用戶場景是設計&ldquo;商業運營系統&rdquo;功能和界面的必備要素。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這個價值模塊的價值創造者非常特殊,他們不但是企業的創新者,而且還是消費者、供應者等生態成員的參與。因為 AI 的爆發,共享經濟將更深刻地滲透和影響每一個人的生活和事業??梢哉f,沒有用戶場景的解決方案,很難完全解決用戶和客戶的痛點問題。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                8、用戶動態數據循環

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這是 AI 動態價值地圖最顯著的特點:從用戶場景獲得的用戶動態數據,將成為&ldquo;喂養&ldquo;機器學習、&rdquo;生長&ldquo; AI 智慧不可或缺的營養成分。這就好像 AI 的存活需要呼吸氧氣一樣,一旦沒有了動態數據,AI 將無法學習,并將失去生命:相反,如果有了動態數據的無限循環,就能形成 AI &rdquo;越用越富&ldquo;的養分原料,并成為以上七大要素源源不斷提高可持續創新能力的重要原料。這個閉環的無線循環,能賦予 AI技術和 AI 商業強大的生命力。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      上面總結了八個關鍵的技術點,簡單來說,現在的的AI行業有三種模型:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                1. 人工智能創業公司(AI Specialized Startups)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這一類創業公司主打的是專精(Specialization),即在某個小領域有了突破或者有核心技術。人工智能和其他創業方向不同,創業技術門檻是非常高的,這也保證了創業公司有機會在特定領域分一杯羹。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      舉幾個這兩年做的很好的公司,比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度學習解讀基因相關數據的Deep Genomics。這一類AI創業公司基本都是由教授+學生,或者是從學術界出來的人在某個領域用人工智能手段進行改革。所以這一類公司走的是&ldquo;傳統的創業公司的商業模型&rdquo;,在能獲得市場關注和盈利前,基本都還是靠投資人的錢。而拉投資一般也靠創始人的聲譽背書,短時間內收入模型和盈利模式一般比較模糊。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      怎樣才能獲得足夠的市場份額?這不僅要重造輪子,還要開發出直擊某個痛點的模型來改變現在的市場。如果在特定領域能夠做大做強,可以通過市場分割向特定群體收費,比如Ross Intelligence現在和某律師事務所有合作并拿著他們的投資,未來就可能向需要法律咨詢的個人用戶收費。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      但退一步說,這一類的創業公司在獲得一定的市場份額后就會被大公司收購,因此不一定會走到需要成熟的商業模型那個階段。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      題外話,從學術界孵化的創業公司一般都是一個教授+兩至三個PhD學生作為創始團隊比較多。比較典型的例子有Hinton的DNNResearch啊,Andrew Ng的Deeplearning.ai(某種意義上的startup)等。從市場角度來看,因為較高的技術門檻,這個領域有機會出現百花齊放的現象,很難存在壟斷但也不會出現充分競爭。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                2. 人工智能平臺(AI Platforms)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      科技巨頭一般布局都在基礎平臺服務上,比如說以前的云計算平臺,專精(specialization)不再是核心訴求?,F在越來越多的巨頭也把資源投入到了AI領域,比如微軟就有成熟的AI平臺,主要由幾個組件構成,相信很多讀者一眼就可以認出下面這個圖。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                圖片來源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                1、微軟:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Microsoft Azure Cognitive Services: 微軟認知服務集合了多種智能服務API,比如機器視覺API,比如情感分析API等。使用微軟認知服務,你可以調用API來完成很多人工智能任務而不需要自己去編寫代碼。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Microsoft Machine Learning Studio: &ldquo;微軟機器學習工作室&rdquo;是一個集成了多種機器學習算法的在線平臺,你可以很輕松使用它做很多機器學習相關的任務,完全不需要任何代碼。不僅如此,你還可以將模型嵌入到其他Azure上面的程序中,也可以開放模型API供其他用戶直接使用。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                2、谷歌:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Google Cloud Platform(谷歌云平臺GCP)是一個和微軟產品比較相似的產品,也提供類似的服務和產品。用法也非常相似,用戶只需要調用API即可完成語言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任務。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                3、亞馬遜:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      作為云平臺巨頭的亞馬遜也有對標的產品,叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。無須贅述,和微軟谷歌相似,AWS的產品功能也非常相似。但因為亞馬遜云的成熟,似的使用亞馬遜的機器學習API相對方便一些。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      所以不難看出,科技巨頭的主要精力都花在了布局基礎設施上。從成熟度上來說 微軟>=亞馬遜>=谷歌,但其實使用起來的感受基本相似。從商業模型的角度來說,這幾家巨頭的人工智能平臺主要都是靠API來賺錢,你調用的API次數越多,收費當然越高。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      而且在調用這些API的同時,我們往往還需要其他服務,比如服務器、虛擬機、數據庫等,這一條龍的服務和收入就是這些科技巨頭在AI方面的收入模型。 在現階段還有很多公司進入了廝殺的戰場,小一些的還有DataRobot,也是提供一條龍的機器學習服務。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      當然,人工智能領域內容很多,比如在線機器人(Bot),微軟有提供平臺叫做Microsoft Bot Framework,亞馬遜依托Echo Bot也有Alexa Service對標,這些同樣也是依靠平臺優勢來賺錢。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      其實不難看出,大公司投入基礎建設的原因是這個方向準入門檻高,前期的固定投資要求大,可以排除很多中小競爭者。在一段時間的競爭后,應該會形成(多)寡頭壟斷市場格局,或許現在其實已經是這個局面了。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                3. 人工智能咨詢與定制服務(AI Consulting and Customized Service)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      根據我自己的觀察和分析,AI咨詢和定制服務是未來很有潛力的模型。簡單來說,就是根據企業/客戶的需求進行定制化的人工智能解決方案。在現階段,人工智能方案對于大部分企業來說還是&ldquo;奢侈品&rdquo;,甚至有些超前。但在不久的未來隨著技術進一步成熟以及概念得到普及,價格和門檻也會下降,越來越多的中小型企業也可以負擔并愿意進行人工智能升級。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      和創業公司不同,這個商業模型不要求高精尖技術或是在某個領域的突破,但通用的AI平臺也無法完成客戶定制的需求。這就是為什么這樣的商業服務可能有前景 - 它和前兩種商業模型有交集但并不重疊。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這樣的商業模型主要給客戶提供兩種服務:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      1、成熟的專利AI應用。舉例,我們為A銀行安裝了一個我們開發并擁有專利的人工智能風控模型,在進行數據替換后還可以賣給B、C、D銀行或者相似行業。銀行可以使用我們的微調后的模型,但我們可以將原始模型進行無限次轉賣。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      2、客戶定制化服務。舉例,A客戶要求我們為它們獨家定制服務,服務的歸屬權歸客戶所有,我們無權轉賣,僅為客戶進行維護升級。當然,這種服務的價格肯定較高。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      同時提供兩種收費模式:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      1、 一次性收費/升級費用(one-time purchase)。和其他軟件產品一樣,客戶可以一次性買斷服務的使用權。但并不建議這個模式,因為AI產品有較大的不穩定性,隨著數據的變化模型可能失效。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      2、 訂閱服務(subion based)。正因為AI產品需要常常升級,機器學習模型也需要重新訓練,訂閱服務更適合AI類產品??蛻艨梢园丛赂顿M,得到相應的維護和升級服務。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      這樣的商業模型還可以搭配主動式的營銷手段。因為AI產品的本質是通過數據解決問題,據我所知很多企業現在已經和客戶簽署了&ldquo;數據保留協議&rdquo;,即AI產品供應商可以在特定范圍內使用客戶的數據進行其他活動。這樣的協議有兩個好處:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      1、 精準營銷(Customized Recommendation)。因為我們有權使用客戶A的數據,根據分析其數據,我們可以個性化推薦適合客戶A的其他產品。甚至我們可以使用客戶A的數據為其免費定制一個概念產品。免費其實是一種營銷手段,德勤的數據分析部門給客戶50小時的免費時長來感受它們的產品。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      2、數據整合(Data Integration & Enrichment)。假設客戶A、B、C和D都允許我們保留并使用其數據,那么我們可以進行整合并獲得行業級別的數據,從而開發出更加智能的產品。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      在這個數據為王的時代,擁有客戶的數據并提供定制化服務有非常強的客戶黏性??偨Y一下,銷售成熟的AI產品+適量的定制,留住客戶的數據,并提供后續的維護和支持就是我覺得很有潛力的新型AI領域商業模型。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      從市場競爭角度來說,這個商業模型既不需要高精技術,也不大需要基礎平臺或者高額的固定投資,甚至還可以使用文中介紹的創業公司和科技巨頭的服務。但根據經濟學原理,低門檻,充分競爭的市場代表從長期來看不會有暴利存在。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      但如果能在早期擁有足夠多的行業數據,數據優勢將會使你的企業走在其他人之前?;蛟S,是時候入場了...

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                各种地点的纯h文,老司机午夜永久免费影院,国产成人精品视频国产,舅舅太大了吃不下去怎么办 <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链>