京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统企业转型人工智能 只靠大数据可不行
“即使有大数据支撑,如果不和使用场景紧密结合,再高超的科技消费者也不会买账。用户并不关心是否有AI技术,他们更关心的是内容。”
刚过去的一年,人工智能仍是互联网界的首要关键词。就像AlphaGo升级成AlphaZero,无师自通地称霸各种棋类游戏,AI以人类无法预料的速度向未来狂奔,如脱缰野马。中国将在此中扮演何种角色?
2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》;工信部2017年12月出台《人工智能产业发展三年行动计划》(以下称《计划》),提出力争到2020年,一系列人工智能标志性产品取得重要突破,在若干重点领域形成国际竞争优势。
中国在产业应用层面有优势
2017年,人工智能进步的一个标志是:美国举办8年的图像识别挑战赛ImageNet,正式退出历史舞台。8年前AI识别准确率只有70%多,现在差错仅2.7%,远低于人类的5.1%,竞赛已无意义。而最近的报道显示,中国研发的医疗AI,识别小肿瘤的能力也超过了资深大夫。
迟早将攻占更多人类领地的AI,会在哪个领域先开花散叶?
人工智能公司“第四范式”的创始人和CEO戴文渊告诉科技日报记者,AI应用爆发有5个先决条件:大数据(Big-data)、反馈数据(Response)、算法(Algorithm)、基础设施(Infrastructure)、业务需求(Needs),合称“BRAIN”,凡是满足这5个条件的领域,都有可能在2020年之前实现人工智能的爆发。
“我们也可以看到,《计划》中列举的商业化场景,集中在交通、医疗、图像、语音、家居等领域,也都是这五大先决条件相对比较完备的场景。”戴文渊说。
曾有判断说AI在消费端落地还要5—10年,红杉资本中国合伙人计越却不认为需要那么长时间。“比如今日头条,只要让用户看到想看的内容就好,用户并不关心是否有‘AI技术’。”计越说,“你用网易云音乐吗?你不知不觉中也在享受AI的便捷。到消费端的AI什么时候实现不是靠专家的判断,只要实实在在地解决用户需求,它就会实现。”
红杉资本投资了许多中国AI企业:今日头条、快手、秒拍、京东金融、美团、滴滴、摩拜、大疆……计越说,AI需要跟使用场景紧密结合,否则再高超的科技,消费者也不会买账。
大数据是训练AI的关键。“红杉投资看重的,一是应用场景,一是有自己的数据。”计越以滴滴举例说,滴滴在2015年就成为仅次于淘宝的全球第二大在线交易平台,数据规模是每日200亿次的路径规划请求,因此其AI预测用户目的地准确度超过90%。
对于《计划》中提出的中国将在若干重点领域形成优势,戴文渊极有信心。“在AI领域,基本上是中美竞争的格局,中国在AI产业应用层面还有一定的领先。”戴文渊说,“这是由于人工智能的算法和计算能力都可以通过平台实现,数据成为最大的门槛,巨大的用户数据正是中国的优势。中国是互联网人口大国,中国互联网的发展为我们研究AI准备了条件。”
人工智能与实体经济融合需深化
“中国的发展阶段浓缩了,呈现跳跃式和并行发展,可能给中国创业者带来更多机会。”计越说,在中国结合几个阶段为一体的创新公司多(包括AI),而在美国,IT巨头积累深厚,新兴公司需要找缝隙切入,从这个角度看,中国创业机会更大。
迁移学习被认为是AI领域中国可能赶超美国的一个突破点。戴文渊曾创造了中国最大的机器迁移学习系统“凤巢”,他在迁移学习领域单篇论文引用数世界第三,第四范式首席科学家杨强则是世界第一。
迁移学习是指将知识应用到不同领域的能力,以解决目标领域数据不足的问题。由于解决了小数据应用AI的难题,中国的研究受到Google和Facebook的关注。
《计划》提出人工智能和实体经济的融合需进一步深化。戴文渊说,这需要企业的组织架构调整,将AI嵌入经营管理。戴文渊表示,传统企业生产经营是由人工决策、机器执行;AI的意义正是在于机器决策、机器执行。想要成为未来智能企业,门槛也很高,包括机器学习算法,上亿维的系统架构,更包括认知的层面。
“很多传统企业会说自己有大数据,可以做AI了。其实未必,正确的大数据加正确的机器学习,产出是人工智能,错误的大数据加机器学习,产出的并不是。”戴文渊说,企业人工智能核心系统,将是继交易核心系统、互联网核心系统之后,企业的又一个核心。
《计划》特别强调“支持人工智能企业与金融机构加强对接合作”。戴文渊对此评论,金融领域因为拥有足够的数据和计算资源,使其成为AI目前最理想的落地产业之一。“机器已经在金融领域辅助人做大量商业分析与决策。”戴文渊说,“以我们与某银行解决交易欺诈问题的合作为例,机器写出的欺诈交易规则数达到25亿条,资深业务专家写出的规则数最多1000条。最终,机器在欺诈预判准确率较人提升了7倍。”
联想集团董事长杨元庆也表示看好中国AI发展。“未来商业比拼一定是业务模式的比拼,而业务模式的智能化程度决定企业竞争力。”杨元庆说,“如果能更多强调数字经济和智能化,那未来我国企业会比其他国家领先一步。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13