企業人工智能如何落地

文／孫惠民

■ 孫惠民專欄

現供職于石化盈科信息技術有限責任公司。福建省標準化院入庫專家、福建省服務業標準化委員會委員、中國標準化委員會公共管理技術委員專家、中國企業家聯合會信息工作委員會委員。兼任多所高校MPA/MBA導師。

面對未來，產品、客戶、市場和行業已經發生巨變。具體來說，產品的變化趨勢是從交易價值到使用價值，從過去賣給客戶變為送給客戶，企業通過這些產品作為獲取用戶實時行為數據的入口，建立大數據檔案，在后續服務上獲取服務價值而不是交易價值。

客戶關系的變化趨勢是，從個體價值到群體價值，社群經濟的發展以及客戶畫像能力的提升，使得預測性生產、精準營銷成為可能。過去的二八原則，轉變為長尾效應，強調“個性化”、“客戶力量”和“小利潤大市場”。

市場的變化趨勢是，從大眾市場到人人市場，在產業互聯網興起的傳統工業經濟時代，按照標準化原則，通過大規模流水線，產量最大化成為企業追求的目標。智能制造通過滿足用戶個性化定制，解決了需求得不到充分滿足的問題，市場由賣標準品轉型為賣定制品。

行業的變化趨勢是，從圍城到跨界，為用戶提供全價值鏈的產品與服務，成為領先平臺型企業的追求目標，產品、用戶、企業和供應鏈由過去的“弱連接”變成“你中有我，我中有你”的“強聯接”，企業圍墻被推倒，產業邊界模糊，互相滲透，行業競爭的零和游戲演化為共生融合的無限游戲。

由此可見，未來企業核心競爭能力的形成，主要是通過對客戶實時數據的采集、分析、建模、使用，精準洞察客戶需求，并及時滿足。這將決定企業未來競爭之勝負。而人工智能具有重大的戰略意義。利用人工智能構建新的競爭優勢，傳統企業需要攜手互聯網企業，探索新的商業模式。人工智能時代，企業競爭優勢轉變為算法和數據資產，建立學習網絡和數據生態，360度洞察消費者，通過人工智能不斷學習產生新的知識，同時在數據驅動下進行即時自動決策。

為此，企業人工智能落地要做好三大環節。

數據治理。其架構分為五級。第一級，關鍵數據缺失；第二級，數據全而未打通；第三級，打通但不支持快速決策；第四級，支持快速決策但不能快速實時響應；第五級，智能實時響應。

平臺建設。分為三層。最下面一層叫模型加速層，即用硬件計算資源，提供上面的計算能力；第二層是技術模型層，即目前主流的 ANN、DNN、CNN以及一些 W2V 等等；最上面一層叫復雜模型層，是基礎模型層的一些變種。例如Resnet 等，或者其他模型的拼接。還有一些其他更復雜的模型，都統一放在這一層。

算法建模。在 AI 時代，無論是探索者還是追隨者，創造與模仿都將變得更加艱難。尤其是追隨者，現在尚且可以拆解競品硬件、可以分析對手釋出的軟件接口，甚至可以使用高速攝像機反向推斷算法。將來面對的是一個黑盒，輸入的是不知從何而來的數據，輸出的是經過了上億次非線性運算的數據，追隨者將不得不徹底忘記逆向工程。

由此得出結論，好的產品等于核心技術加集成交付解決方案，實現步驟是：第一步，自動化構建觀；第二步，合理規劃輸入輸出；第三步，重新思考平臺門檻及黏性；第四步，萬物互聯與標準化傳感器；第五步，協同設計與合作；第六步，打造可視化服務。這就形成了一道競爭對手無法輕易模仿、跨越的壁壘。

AI技術將徹底改變企業價值創造和獲取邏輯。它影響深遠、范圍廣泛，從而開啟智能商業新時代。