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《企業(yè)人工智能應用現(xiàn)狀分析》：先行應用者的優(yōu)勢被削弱

2020-07-13 16:43

前言：

有跡象表明，人工智能差異化競爭的窗口正在迅速關閉。隨著人工智能在消費層面迅速普及，且內置人工智能的產品和服務數(shù)量日益增長，先行企業(yè)所具有的優(yōu)勢將被迅速削弱。

全球大部分早期應用者表示，人工智能技術對企業(yè)在當今時代取得成功尤為重要，這一觀念正在逐步增長。有大部分早期應用者表示正在采用人工智能技術趕超競爭對手，同時人工智能賦予了其員工更加強大的能力。

人工智能成功的關鍵在于有效執(zhí)行。企業(yè)常常必須在廣泛的實踐領域中創(chuàng)造卓越，包括制定戰(zhàn)略、確定最佳應用方案、奠定數(shù)據(jù)根基并培養(yǎng)扎實的實踐能力。隨著人工智能日益向消費層面普及，實現(xiàn)差異化競爭的機會窗口很有可能將會收縮，因此這些能力在當前至關重要。

不同國家早期應用者的人工智能成熟度各不相同。不同國家的早期應用者對人工智能的熱衷程度和實踐經驗存在較大差異。部分應用者積極發(fā)展人工智能，而另一部分則采取較為謹慎的策略。部分應用者利用人工智能改進特定的流程和產品，而其他則是通過人工智能實現(xiàn)整個企業(yè)的轉型變革。

在人工智能領域實現(xiàn)卓越有多種途徑，而成功亦并不意味著勝者擁有一切。以全球視角審視人工智能的早期應用者，有助于了解更廣范圍的遠景趨勢。因此，各方便能采用更為平衡的方式借助人工智能推動企業(yè)的發(fā)展。不同國家的人工智能應用者是采用了不同的實踐方法。

如機器學習。借由機器學習技術，計算機可以學會分析數(shù)據(jù)、識別隱含模式、進行分類并預測未來結果。

深度學習。深度學習基于被稱為“神經網絡”的人類大腦概念模型，是機器學習的子集合。之所以被稱為深度學習，是因為這種神經網絡具有多重互相連接的層級，包括接收數(shù)據(jù)的輸入層、多個計算數(shù)據(jù)的隱含層，以及提供分析結果的輸出層。

自然語言處理。自然語言處理是從可讀的、風格自然的、語法正確的文本中提取或生成意義和意圖的能力。

計算機視覺。計算機視覺是從視覺元素中提取意義和意圖的能力，包括字符識別和圖像內容分類如人臉、物體、場景和活動。

人工智能的應用與整合顯然并不存在普遍適用的方法。人工智能正迅速推動企業(yè)和行業(yè)轉型，而實現(xiàn)差異化的機遇窗口亦在逐步縮小。未來存在諸多不確定性，企業(yè)甚至整個國家的未來競爭力等方面仍不明朗。只有保持積極態(tài)度，并采取均衡策略制定和落實人工智能目標，企業(yè)和國家方可獲得成功。

以下是《企業(yè)人工智能應用現(xiàn)狀分析》部分內容：

AI芯天下丨報告丨《企業(yè)人工智能應用現(xiàn)狀分析》：先行應用者的優(yōu)勢被削弱