人工智能落地思考机遇与难题谁更胜一筹？

   近年来，由于技术与业务需求之间的鸿沟，人工智能在走向产业落地的过程中面临了一系列的挑战。企业在应用AI技术推进产品业务转型升级的过程中，必须要了解这些问题并加以升级。爱分析在近日发布了《人工智能2020:落地挑战与应对》。报告回顾了人工智能的行业概况，并结合实践案例分析了人工智能技术，给产业带来的具体价值创造盒各行业落地进展盒未来应用趋势。以此帮助企业推动人工智能的价值落地。

　　新商业与新经济模式的诞生

　　历史上任何一次新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。从最近的一次看，90年代互联网发展初期，我们没有预料到商业社会将如此大规模的被影响和改变。互联网的影响开始于媒体，纽约时报、华尔街日报等媒体通过网站更新新闻，最终全媒体行业都开始面临转型压力。后来消费者逐渐通过网络阅读、看电影等。互联网对商业社会的影响有一个过程，人工智能时代也是一样。

　　当前，国内诞生了诸如商汤科技、旷视科技、极链科技、依图科技等人工智能初创企业，这些企业针对金融、医疗、内容审核、广告、零售、自动驾驶等行业都了产生很大的影响。目前，一些与计算机视觉相关的应用，比如在视频内容审核方面，已经产生了比较大的变化。比如国内目前内容审核技术比较突出的极链科技，推出了全栈式智能内容安全审核引擎神眼系统，为人类审核员进行减负。

　　在人工智能算法依赖大数据训练的阶段，产值大的行业会发展的更好。如果一个行业应用人工智能产生的价值够大，会有人愿意出钱标注数据。以金融领域的人工智能应用为例，在基金管理和辅助股票分析方面，技术公司与金融公司各有所长。一些基金公司也有数据科学家的团队，有些做的是比较传统的数据挖掘，还不是很了解深度学习等人工智能技术。

　　有着数十年经验的基金公司更擅长判断一只股票是否值得投资，哪些市场信息具有参考价值。而人工智能技术公司没有这方面的知识积累，但拥有先进的人工智能技术储备。通过业务公司与技术公司的合作，基金经理可以在人工智能的帮助下更好的分析市场。例如，一家上市公司称由于春节较晚而影响了这一季度的销售额，分析师需要就春节对销售额的影响做一个分析和历史对比，分析这是公司的借口还是真实情况。每个上市公司都会有季报，内容几页到几十页的不等，要做很细的分析，除了看现在的，还要把去年、前年、甚至大前年的数据做对比，这么细的分析单靠人是不可能的，一个分析师要分析几十家公司，不可能每一份季报都看的非常细，这方面可以由人工智能来辅助分析。

　　当前人工智能的商业模式挑战

　　人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，企业要进入某一个垂直领域缺乏的是相关领域的数据和知识。如果与医院合作，技术企业如果没有经验丰富的医生，无法判断医学影像的数据是否正确。而人工智能缺乏相关专业知识和经验，在出错的时候也无法判断是由于标注错误还是由于图像不够清晰造成。技术企业与垂直行业互动的时候，需要让行业理解，人工智能不是超人类智慧，无法做到提供给机器一个数据库就可以得到想要的结果，这是目前双方合作前面对的挑战之一。

（编辑：核心网）

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