人工智能的核心价值

  人工智能技术（Artificial Intelligence, AI）的迅猛发展将对我们的生活和工作产生重大影响，许多企业为了在这个快速增长的市场中占有一席之地，不断改变公司发展战略，加大对人工智能技术的投入。尽管现有AI技术仍存在许多不确定性，但关注以下几点企业将会更好地获得盈利：

·  AI初期盈利暂时受限
  第一批AI产品具有共同特点：它们附加在产品功能上，但不直接创造效益。例如一些在线翻译和照片标记服务，或者手机上的数据语音助手，这样的产品功能会增加消费者对于产品的粘性，但不会直接提高或增加收入。未来可能并不是这样，因为更新的收费服务正在进入市场，例如自动汽车，一些消费者可能满足于AI能够实现自动制动的车辆，而另一些消费者则需要更多的功能，例如完全自驾车，即使他们为此必须支付额外的费用。
·  把重点放在AI成型的行业
  政府可以使用AI来扫描监控并识别公共场所的可疑活动，或者使用AI算法来检测潜在的网络攻击。包括无人机在内的许多军事应用也依赖于人工智能。除了安全性之外，AI在交通控制中发挥着重要作用，包括传感器和摄像头，使得光信号根据道路上的汽车数量改变其时间和顺序。与公共部门一样，银行也开始使用AI来检测可疑行为，例如提示洗钱的模式。人工智能算法也可以帮助处理交易和做出决定，通常比人力雇员更为准确。例如，AI算法可能会揭示某些被忽略的特征增加了某个特定交易是欺诈的可能性。在零售方面，人工智能已经在帮助进行盗窃检测，并可能进一步增强自动结账功能。一些零售商正在试行使用照相机和传感器来检测顾客什么时候从商店取货或退货的系统。正如AI价值因行业而异，当供应商计算他们的AI策略时，还是应该把投资集中在哪些愿意成为第一个多米诺骨牌的AI解决方法的潜在消费者身上。
·  公司需要有端到端的AI解决方案
  为了赢得人工智能，企业必须提供跨多个技术层面端到端的解决方案，例如，一家医院宁愿购买一台包含MRI设备和人工智能软件的诊断系统，而不是分别购买这些组件，然后将它们组合在一起工作。除了提高销售额之外，采用端到端解决方案的供应商还可以与客户建立战略立足点，大型硬件和软件公司往往通过收购其他公司来扩大他们的人工智能投资组合，以此完善端到端的解决方案。
·  AI大部分价值将来自硬件和解决方案
  虽然硬件在许多其他领域已经商品化，但这种趋势不会很快达到人工智能，因为在考虑成本的情况下，针对每个AI问题进行优化的硬件将提供更高的性能。例如，针对卷积神经网络优化的加速器对于图像识别是最好的，而针对长短期记忆网络进行优化的加速器更适合语音识别和语言翻译。每个用例的要求稍有不同，都会导致每个用例需要部分定制的硬件。AI解决方案的价值将来自服务，其中包括解决方案和用例。系统集成商通常可以直接访问客户，通过将解决方案集中在所有层次上来获取大部分收益。
·  特定的硬件体系结构将是云计算和边缘计算的关键区别
  随着人工智能的发展，硬件再次被捧上热潮，鉴于数据量的规模，云将继续成为许多应用程序青睐的选择。在云硬件中，客户和供应商在图形处理单元（GPU）上偏好专用集成电路（ASIC）技术，市场可能已然分散。在这方面，ASIC将赢得消费者的青睐，因为它们为许多应用提供了更优质的用户体验，更低的功耗和更高的处理能力。

  如果企业延迟两到三年再来建立一套完善的人工智能战略，便很难在这个快速发展的市场中获得一席之地。大多数企业都知道风险的价值，愿意开拓进取，但缺乏强有力的战略。相信以上几个方面将为众多期望进军AI的公司带来全新的视野。

参考文献： Artificial intelligence: The time to act is now