當我們與客戶討論如何將人工智能 ( Artificial Intelligence ) 用於他們的業務時,我們會闡述案例來說明各種運應用場景。許多客戶想知道自2000年以來的電子商務 ( eCommerce) 和社交媒體 ( Social Media) 的普及和人工智能的發展趨勢之間的差別。
電子商務和社交媒體技術讓許多大巨頭提供虛擬平台,擴大在互聯網上開展業務。我會說,這是互聯網經濟 ( Internet Economy )。例如,Amazon.com,eBay.com,Alibaba.com,Taboo.com,Netflix 等公司都是促進人與公司之間或買家和賣家之間商業交易的網上交易市場。數字支付服務商 PayPal,支付寶,Apple Pay 和 Google Pay 等佔有網上世界上大多數的支付交易。這些平台服務商是全球性的,他們規模是如此之大甚至已經對多個行業裡傳統參與者產生影響。當這些巨頭企業漸漸增長,它們的存在對各種規模的公司反過來似是一種威脅。互聯網巨頭們無疑在近二十年來一直在進行“贏家通吃” ( Winners Take All ) 的商業戰略,這也是互聯網經濟的特徵之一。利用“網絡效應” ( Network Effect ) 的優勢是互聯網經濟中使企業獲得成功的核心基礎。與此同時,這些巨頭中的大多數也非常依賴軟件技術。
人工智能經濟又如何?我們可以以“智能汽車”為例進行說明。這不僅是一個家庭在網上購買汽車的事情。在“智能汽車”的產業,人工智能技術不僅是軟件編程,也是硬件技術(例如機器人、自動化機器生産等)、計算機演算法 (computing algorithms ) 和 數據科學 ( Data Science )。數據的使用是 AI 經濟成功的關鍵。
傳統汽車操作依靠能源、車體(發動機,車輪,安全防範措施等)和人類駕駛員。車體是成千上萬的機械、電氣和電子元件的集成。動力來自汽油或電池。然而,它是否運行良好取決於人 – 即司機。
對於“智能汽車”,它將配備一個電動引擎,但機械和電子部件比傳統汽車少。從長遠來看,汽車製造商將使用類近的硬件,未來“智能汽車”的硬件將是大致相同的(例如攝像頭、GPS、激光雷達、超聲波、雷達等傳感器、電子芯片。就像今天,我們的個人電腦或手機非常相似的硬件規格。)。
在人工智能的世界裡,“智能汽車”與傳統汽車之間的區別是,“智能汽車”能“智慧地”對他們的工作環境作出反應(甚至與環境交換信息)。透過使用各類汽車傳感器捕捉到大量的環境和運行數據,通過適當的機器學習算法處理捕獲的數據,汽車可以在沒有人為干預的情況下安全地自動駕駛(最終目標是 SAE L5 完全駕駛自動化)。
正確使用數據和機器學習算法的能力對“良好”駕駛發揮著重要作用。人工智能不僅採用歷史數據進行學習,並從駕駛環境中獲取實時信息,直接影響汽車表現和性能。
在這裡您可以看到 AI economy 與 Internet economy 的區別。在人工智能的世界裡,機器學習算法(仿如計算機程序 computer program)可以共享和在不同供應商之間複製(在我們的例子,他們是汽車製造商),但數據是卻獨特的,尤其是對應當地工作環境實時的數據。“贏者通吃”的經營策略未必是成功的保證。(例如,一家歐盟汽車製造商可以在歐洲製造最好的當地自駕汽車,但它在中國可能無法正常行使,原因是該汽車缺乏有質量的中國駕駛環境數據。)
當兩家汽車製造商使用大致相同的汽車傳感器來獲取數據時,他們如何使用數據(操作和處理)將對產品設計、生產有重大影響。
(另一個例子是醫療和健康行業。例如,當同一個在一個國家訓練和工作的 AI 醫療系統轉移到另一個國家時,它未必會正常工作,因為這兩個國家的患者數據(醫療記錄數據)是有差異。)
汽車製造商的生產工廠是另一個可以使用人工智能技術的場景。由於機器人和自動化的使用,工廠製造的生產力和產品質量將大大提高。想像一下當勞動力不再是生產過程中的瓶頸時,商業經濟會是什麼樣子。製造商如何在製造業過程中充分利用人工智能獲取的信息、數據,可以使工廠以不同的方式運營。
在互聯網經濟中,電子商務和社交媒體技術非常重視銷售和營銷。 在人工智能經濟中,相關技術將對從後端到前端的許多業務流程產生重大影響。
21世紀的人工智能經濟
31 August, 2021
by
Laps Solutions Limited
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