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| 本文作者： no name | 2016-08-26 12:46 |
雷鋒網按：本文轉載自第四范式公眾號。第四范式是國際領先的人工智能技術與服務提供商。基于自主研發的人工智能應用者開發平臺，第四范式致力于解決AI應用門檻高的問題，為不同行業打造人工智能解決方案。
“世界將從移動優先變成人工智能優先。”AlphaGo一戰成名之后，谷歌總裁Pichai在谷歌I/O開發者大會如是說。
作為中國企業家論壇發源之一，亞布力論壇一向被視為“中國最具影響力的思想交流平臺之一”。而今年亞布力夏季論壇中最能代表未來趨勢的“前沿科技”分論壇，就以“從移動到AI——人工智能引爆點”作為主題，旨在探討人工智能技術在未來企業競爭中的作用。
論壇上，第四范式創始人兼CEO戴文淵提出，新形式之下的企業競爭，從以往的跑馬圈地式的資源競爭、轉變為以運營效率為導向的技術競爭，從以往強調模式的創新、轉變為以技術創新來驅動模式創新。在這樣的競爭格局下，日益普及的人工智能技術在“維度（如’VC維’等）”上的差別，將成為衡量企業競爭力的核心指標。
進入2016年，隨著經濟增長的逐漸放緩和資本市場的趨于冷靜，“燒錢”買流量和入口的互聯網經濟的上半場似乎告一段落，依靠模式創新來占領賽道的企業競爭力隨著市場的成熟和擁擠而逐漸疲軟。更多企業擠入了同一個“賽道”，意味著企業家一些細微的經營、決策差別，可以改變企業在所處市場的地位。
在這樣的形勢下，運營效率就成為企業致勝的關鍵。以亞馬遜為例，得益于作業速度快于同行業4倍的人工智能倉儲機器人和差異化、個性化的智能商品推薦系統等先進技術的應用，亞馬遜的運營效率得以飛速提升，業績持續暴漲，行業地位不斷攀升，公司市值躍居全球第四（2016年8月數據）；而中國發展最快的互聯網公司滴滴出行，在智能生態圖作用下，管理效率、運營效率全方位提升，并借此成功吸引了蘋果公司的投資，正大步向“效率”驅動型公司前進；不僅在互聯網行業，傳統行業中的鏈家地產也積極尋求技術創新，借助平臺強大的數據采集和信息獲取能力、通過數據挖掘和研究，獲得具有前瞻性的決策，成為市場上的佼佼者。
對于企業家來說，運營效率已經不僅僅是衡量企業是否能夠健康、可持續發展的指標，更是衡量當下企業核心競爭力的關鍵指標。戴文淵認為，“以人工智能為代表的技術的發展，能夠解決過去解決不了的效率問題。運營效率既是企業向前發展的推動力，又是企業立于不敗之地的必然要求，是企業家們無法忽視的問題。”
隨著Alpha Go引領的人工智能熱潮興起，越來越多的企業家將提升運營效率的希望寄托于人工智能這樣的先進技術。同時，人們也越來越疑惑與大眾距離遙遠的人工智能如何幫助企業提升效率。戴文淵表示，人工智能之所以能夠為企業的業績增長帶來突破，是因為人工智能可以在海量數據中挖掘真實的個體用戶需求，并為每一個用戶量身打造符合需求的產品及服務，從而提高用戶響應率、增強用戶體驗、拉升用戶黏性、擴展收入方式等。這不同于以往的“圈地”換取流量及入口，而是使用戶與企業的互動由被動變為主動，運營效率大大提升。
精準定位用戶、快速作出響應、靈活應對需求是人工智能技術應用的三大法寶。首先，在營銷的效率提升方面，人工智能可以做到精準推薦個性化商品或服務、降低資源錯賠率，例如亞馬遜和淘寶的智能商品推薦體系、讓用戶更輕易地找到符合心中所想的產品，今日頭條的個性化閱讀推薦、讓用戶在尺寸有限的手機屏幕里、獲得更希望看到的新聞實事；其次，信息更新速度的加快，也對企業決策的快速響應提出了更高要求。在瞬息萬變的環境中快速識別任何稍縱即逝的機會、并完成實時決策應對，是人工智能提升運營效率的重要一環；最后，當下用戶的需求和行為在不斷變化，從日新月異的環境中不斷自學習、及時自修正策略并形成閉環、以適應外部的持續變化才能盡可能獲得最大的收益，保持競爭優勢。
未來人工智能技術將像互聯網一樣，滲透到每一個場景、每一臺設備和每一種服務里。金融、互聯網、電信、傳媒、制造等行業的企業已經紛紛布局人工智能。以第四范式為例，其基于金融行業的產品營銷、差異化定價、風險控制等解決方案讓銀行客戶可以從海量數據中精準定位客戶，并挖掘客戶的潛在需求，讓整個生產、消費環節效率提升，讓企業在投入最少人力、財力的成本下獲得最大收益。
可以預見，人工智能等新生產力的運用程度將會是衡量企業核心競爭力的重要指標，而選擇使用更強的技術無疑為企業帶來更大的收益。關于人工智能技術的強弱劃分，戴文淵認為，可以借用一些科學的標準來評判，例如“維度”這個統計學中經常用到的指標，就可以判斷人工智能技術的水平。廣義地說，維度即模型或函數的復雜程度，維度越高、運算越精準、人工智能的能力越強。
以圖像識別領域為例，根據國際權威的ImageNet圖像分類大賽的數據顯示，模型復雜度“VC維”從2010年的約30萬上升到了2015年的約1億，分類錯誤率從0.262下降到了0.0357，5年間圖片識別錯誤率降低8倍，最終實現了機器低于人類在圖像識別方面的錯誤率。錯誤率降低的背后，是維度提升所帶來的強大智能。
顯而易見的是，高維度的模型效率遠遠高于低維度的模型效率、繼而影響企業整體的運營效率，為人工智能的應用樹立了評判標準。正如前文所說，企業家細微的經營、決策差別，會改變企業競爭的優勢和地位。在人工智能逐步普及的未來，選擇什么維度的人工智能產品，就決定了新的生產力給企業效率提升帶來的貢獻有多大。戴文淵認為，維度這個人工智能領域的衡量標準，會逐步轉化成衡量企業核心競爭力的指標。超高維度的人工智能技術將會應用于企業生產、經營的各個環節，如“強力生長素”一般，促成企業在未來的競爭格局下“野蠻生長”。
