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人工智能的商业模式范文1
郑子斌
百度副总裁，百度美国研发中心总经理
毕业于美国斯坦福大学并获得计算机科学硕士学位。曾任职于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企业，有二十余年的硅谷与国内研发管理经验，其中十余年致力于互联网营销技术创新，是人工智能与大数据领域资深实践者。2010年5月正式加盟百度，目前全面负责百度搜索公司大商业体系。
无论在PC时代，或移动时代，还是正在到来的人工智能时代，搜索一直是最便捷的信息获取途径。不同的是，用户将会拥有越来越智能、多样化的搜索手段。例如语音搜索，图像搜索等新兴搜索方式正在逐渐被广泛的使用。百度作为代表中国人工智能最高水平的互联网公司，在人工智能方面的应用体现在很多方面，从推出语音输入法，到开放深度学习平台，再到开放百度大脑平台，百度正在尝试在更多层面上将人工智能与搜索无缝衔接。
进入信息分发2.0时代，用户不仅需要更便捷智能地找到信息，也需要个性化的信息主动推荐；在“人找信息”的同时，实现“信息找人”。百度能够向用户提供双向智能适配的信息分发服务，通过搜索+推荐相结合，实现信息分发2.0。“手机百度信息流”是百度“信息分发2.0”落地的一个缩影。2016年，短短三个月其流量快速增长了20倍，背后是优质内容与用户信息需求的精准匹配，百度的人工智能技术始终扮演着重要角色。
人工智能在智能互联网的时代背景下，重新定义了商业关系，也必将带来商业模式的改变。2017年，在“人工智能+”新商业环境中，百度商业将会把更多领先的人工智能技术应用到整个产品和服务体系中，并向第三方合作伙伴开放，推动更多产品和服务智能化。百度将对大数据进行深度学习、深度应用、得到深度数据，从而帮助合作伙伴在商业决策、企业创新、行业重构上做出正确抉择，完成生产流程、产品设计、解决方案及市场策略向人工智能时代的跨越，并实现行业突破与升级。
百度商业的“因智而能”让营销理念正在从“Big Data”到“Deep Data”进行转变。数字化营销的目标从之前被动捕捉迎合消费者需求，进入到下一个层级“激发、诱导”消费者需求。未来随着技术发展，用户的注意力成稀缺资源，因此，只有精准触达目标用户，输出用户关注的内容，才能获得更大的商业价值。在数据层面，百度基于搜索数据的海量沉淀，百度大脑强大的数据处理技术，通过对用户的实时匹配计算和动态建模，将信息标签和人群标签智能匹配，通过“搜索”+“推荐”相结合，实现真正双向智能适配的信息分发服务。
基于百度营销大脑的意图引擎，百度打造了一种全新的人工智能营销思维。通过搭建搜索、地图、糯米等多元化的平台，可以化媒体、广告主及消费者间的沟通交流，并借助人工智能技术洞察消费者的意图，在合适的时间和合适的地点向消费者推荐需要的服务。更为重要的是，百度正在把这些人工智能技术开放给更多的合作伙伴，赋能包括商业在内的各行各业。同时，百度也将在语音交互、图片交互、自然语言交互等方面不断智能创新，与广大合作伙伴一起共享人工智能的红利。
2016营销感悟
技术与营销越来越密不可分。当前媒介分散化，信息碎片化、用户消费个性化的移动互联网时代，快消品行业广告的浪费率不是50%，可能是90%。百度“双向智能适配的信息分发服务”可以帮助广告主全面布控消费者决策路径的不同环节，减少流量在跨媒体、跨平台之间的流失。如今不论是效果类广告，还是品牌类的营销都离不开技术，运用技术可以帮广告主更加智能的匹配信息，同时运用搜索+推荐的精准分发，让用户对信息消化的效率提高，这些不仅仅阐释了互联网的未来趋势，每个做企业的人都应该把握住这个趋势。因为，今天是互联网的升级，明天就是整个产业链的升级。
人工智能的商业模式范文2
上周(2018.8.13-2018.8.17)市场再次大跌。其中上证综指下跌4.52%，沪深300指数下跌5.15%;中小板综指下跌4.63%，创业板综指下跌4.84%。计算机(中信)板块、人工智能板块出现下跌。上周计算机(中信)板块下跌3.71%，人工智能板块下跌2.64%。人工智能指数市盈率(2018.8.17)为39.7倍，较上周略有下降;与沪深300指数市盈率(11.5倍)相比的溢价率为3.4，溢价率较上周保持稳定。
行业新闻
广东公布人工智能发展“三步走”规划
瑞芯微与商汤科技前世战略合作协议
华为官方:麒麟980本月末亮相，世界首枚商用7nm芯片
公司公告
8月17日，捷顺科技《2018年半年度报告》
8月18日，华胜天成《2018年半年度报告》
8月20日，汉王科技《2018年半年度报告》
8月20日，海康威视《2018年限制性股票计划(草案)》
投资策略
随着我国不断重视知识产权保护，这将长期有利于高新技术产业发展。我国在人工智能、大数据、云计算、信息安全等领域已具有一定的技术实力，这些领域未来将持续快速发展。多项国家政策出台推动人工智能产业在我国快速发展，AI+场景正在逐步落地。在金融、交通、安防等领域，人工智能相关技术的渗透率正在快速提升，这将带给相关领域企业的发展机遇。我们建议关注人工智能领域的语音识别领域、计算机视觉领域、无人驾驶领域的相关龙头个股。
人工智能的商业模式范文3
如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？
“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。
人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。
人工智能认知差距存在：已走入平常生活
在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。
现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。
人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。
人工智能的商业潮起：九大领域形成热点
人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。
下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。
IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。
截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。
另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。
谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：
第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。
认识人工智能的能力与局限
认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。
认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：
认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。
认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。
认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。
认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。
人工智能的价值地图：产业融合正在加速
与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。
首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。
现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。
第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。
人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。
第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。
人工智能的经济影响
人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：
第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。
第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。
第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。
转型之路：五要素坚实人工智能基础
人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：
数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。
第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。
第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。
除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：
■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。
■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。
人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。
总结
本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。
人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。
人工智能的商业模式范文4
（一）创新与普惠势不可挡
科技发展激发更大的创新活力。中国政府正在推动“中国制造2025”计划，随着机器智能、物联网、大数据等技术发展的日渐成熟，科技对社会经济发展的影响日益深远，也必将推动电子商务向智能商务转型，创造新的商业模式，极大降低人工成本，商品搜索和推荐更加精准化和个性化，最终带来消费者体验的提升。
普惠贸易极大调动中小企业和个人参与热情。中国政府提出“一带一路”倡议，推动普惠贸易发展。随着电子世界贸易平台（eWTP）的推进，跨境贸易的门槛将不断降低，中小企业和个人参与全球贸易的能力逐步增强，“贸易是每一个人的权利”终将得以实现。
新的规则体系推动消除贸易壁垒。世界海关大会与中国海关于2018年2月在中国召开了首届世界海关跨境电商大会，探索如何在海关角度促进贸易便利化和消除不适应跨境电子商务发展的贸易壁垒问题。欧盟各国法律的差异导致其内部跨境电子商务运营成本高，阻碍电子商务产业发展，近些年也在极力推行“单一数字市场战略”。2017年3月，阿里巴巴与马来西亚数字经济发展机构（MDEC）合作，联手打造eWTP“试验区”，建设“数字自由贸易区”，探索跨境电子商务贸易新规则，提供“一站式”外贸综合服务，目标是促进贸易发展，特别是中小企业的贸易发展。
（二）新与旧的冲突和博弈
1、旧秩序与新文明：跨境电子商务
跨境电子商务知识产权保护面临的突出问题是现行知识产权保护的地域性管辖。目前，知识产权的权利创设、运行、保护以主权国家的权力为依归，权利效果也局限于一国之内。一个在某国完成并得到保护的作品，在它国则得不到保护。对此，各国用国际条约的方式相互承认知识产权，这一问题得到一定程度缓解。但因为商标和专利必须注册或申请才能得到保护，需要权利人到各国去注册或申请。在传统国际贸易中，只有较大的制造商和经销商才能承担在众多国家注册商标（申请专利）以及运营的成本。由于传统贸易也主要是大的制造商和经销商参与，知识产权保护地域性造成的冲击被暂时抵消。跨境电子商务发展起来后，中小企业和个人参与国际贸易逐渐增多，一旦发生侵权，传统的权利救济成本就难以负担。由于知识产权保护规则各国不统一，也会增加跨境电子商务运营的成本，迫使卖家和跨境电子商务平台在不同国家遵守不同的规则，进行不同的运营设计。
2、旧观念与新创造：未来科技
科技创新对于电子商务知识产权保护而言，既是机遇也是挑战。人工智能现在已经可以相对独立的创造出作品（创造物），随着人工智能、机器智能的不断进步，其在创造领域所占份额将越来越大。微软于2017年5月出版的《阳光失了玻璃窗》，是人类历史上第一部百分之百由人工智能创作的诗集，但是根据现行著作权制度，无法确认权属。现行著作权法是以自然人创造为核心进行设计的，著作权一般情况下归属于创造作品的自然人（法人在一定条件下也能取得著作权），著作权的保护期限也与自然人的生命时长相关。人工智能创作的作品权属问题，现行法中很难找到解决办法。
3、旧体系与新需求：知识产权保护成本效益
电子商务引发的知识产权保护成本与效益的新需求，凸显了现行知识产权保护体系的不匹配。按照现行法律规定，网络用户利用网络服务实施侵权行为的，被侵权人有权通知网络服务提供者采取删除、屏蔽、断开链接等必要措施。网络服务提供者接到通知后未及时采取必要措施的，对损害的扩大部分与该网络用户承担连带责任。实践中侵权、恶意侵权并存，如果过分信任投诉人，因为投诉人的一纸通知直接将店铺商品下架，则可能让卖家失去抗辩和举证的机会，误伤商家的正常经营权，而如果确系侵权，则又可能因为侵害后果加大而要承担连带责任。电商平台作为商业经营者，并非专业人员，难以对侵权与否做出超越其能力的判断，立法的滞后性和现实的复杂性已不能满足知识产权保护的需要。阿里巴巴旗下平台有着超过10亿的商品数量，历史图片存量达一千亿张，每天新增6到8亿张图片，如果用人工识别图片中违规侵权的内容，工作量难以想象。为解决这一问题，阿里巴巴引入了“图片保护”机制，腾讯也有“原创保护”机制。但是，各个平台之间、平台与有关主管部门之间的信息尚未实现共享，难以发挥联动效应。
4、旧惩罚与新破坏：灰黑产业链
互联网技术的发展推动了包括电子商务在内的产业进步，但也滋生了一些新型的违法犯罪形式，网络灰黑产业链即是典型。灰黑产业以营利或者破坏性攻击为目的，违反国家规定和平台注册规则，通过自动化软件批量自动注册，异常创建互联网平台用户账号，虚假认证身份信息、虚假交易，进行非法网络工具买卖以及数据信息非法交易等。以侵犯知识产权犯罪为例，售假者为了逃避法律责任，通过恶意注册、虚假认证等手段从事售假活动，对于这些行为存在立案难、取证难、认定犯罪数额难和适用法律难等问题，假货的刑事打击一直难如人意。
（三）用科学的方法找到面对明天的办法
立法和监管部门应该保持一种开放心态，鼓励探索、倡导创新，理性、包容、谦抑地对待新技术和新商业模式。既要重视域外相关法律的发展，也要重视本土形成的治理规则，将这些实践经验作为制定法律和政策的重要参考，推动解决不断出现的新问题。
面对新技术和新商业模式的冲击，相关利益主体往往表现出疑虑的心态，担心新技术和新商业模式冲击其既得利益，甚至会发生阻扰行为。在制定规制新技术和新商业模式的法律过程中，应该让相关利益主体充分表达意见，听取他们的诉求，以高度的公开透明打消疑虑，达成对电子商务知识产权保护新规则的共识。
电子商务知识产权保护问题，特别是假货治理问题是一个复杂的挑战。知识产权保护体系应当以激励相关各方合作、共同治理为要义，推动包括政府、权利人、电子商务平台等在内的多方主体共享治理信息和治理技术，以协同共治，实现互利共赢。
人工智能的商业模式范文5
2018年，是AI赋能行业、展示威力的关键年。企业和公众已经不再质疑“AI能不能”，而是迫切的想知道“AI怎么能”。AI必须要在生态建设、行业应用、产业赋能等方面取得比以往更大的成就，才能更进一步，形成燎原之势。
针对这个趋势，在1月16日CSDN举办的“AI生态赋能2018论坛”上，CSDN副总裁孟岩重磅了《2017~2018中国人工智能产业路线图V1.0》。
本路线图从AI基础资源、AI基础技术以及AI技术主要应用领域等方面着手，基于十多位特邀业内专家的支持及众多的实际案例调研，探索不同行业的企业智能化升级的路径，并首次提出了AIMM——企业智能化成熟度模型，并将随时更新，动态开放，希望成为中国企业实现AI转型的有益参考。
CSDN《2017~2018中国人工智能产业路线图V1.0》
主要观点摘编
1. CSDN首次推出AIMM——企业智能化成熟度模型
根据AIMM可以将企业按照智能化的程度划分为0~5级6个发展阶段：
0级企业无信息化
1级数字化：企业核心流程标准化和数字化
2级商业智能：在业务中运用数据挖掘和数据分析，实现描述性分析
3级算法模型：企业运用机器学习算法建立模型，预测和优化决策
4级AI采用：在业务中使用AI为基础的解决方案，实现创新和效率的提升
5级AI驱动：以AI为核心的全新企业形态和商业模式
2. AI投资热潮来临，然而超过五分之一的企业还不具备基本条件
2017年CSDN中国软件开发者大调查显示，22%的企业还未进行信息化改造，51%的企业刚刚在核心业务中实现了核心流程标准化和数字化。
3. AI人才需求迅速增长，薪酬比IT工程师高出一个等级
2017年，AI类工程师在全部IT技术招聘岗位中的占比为9.86%，是2014年的8.8倍。
十年以上工作经验的AI工程师，最高年薪可达140万，而10年以上工作经验的普通IT工程师的最高年薪还不到55万。
4.中美互有胜负：美国垄断AI芯片，中国在AI应用领域蓬勃发展
中国在AI芯片领域实力薄弱，玩家多为创业公司。而美国在这一领域既有英伟达、英特尔等重量级玩家，创业公司也层出不穷。
中国在AI领域除了BAT之外，还诞生了包括商汤、旷视、云知声在内的新兴独角兽，融资额度甚至超过美国同行，支撑AI应用蓬勃发展。
5.金融、文娱、安防等领域向AI转型的条件最成熟，农业、制造业等还有待观察
AI对各行业赋能需具备数据、计算力、算法、应用场景这四个要素，其中计算力属于通用基础设施。
金融、文娱、安防等行业条件最成熟，农业、制造业等还在积累阶段。
6.人工智能领域投资额逐年攀升，智慧金融、智能汽车、智慧医疗最受资本青睐。
人工智能的商业模式范文6
来自全世界的初创企业齐聚一堂，讨论融入区块链的业务，然而这些业务将远不止于，颠覆各行各业并为他们的投资者赚钱.
有些企业家相信他们的商业模式和技术还将解决全人类面临的一些基本问题，包括结束世界饥饿。
OSA DC首席运营官 Alex Zdrilko说：“大多数人仅仅认为区块链只是资本，炒作背后的推动力量，而这项技术在金融领域之外还有更多的潜能。比如说OSA，我们相信它将帮助零售商大幅减少浪费，并利用省下的数十亿资金，来填饱本来会要挨饿的数百万人的肚子。”
注：OSA DC（一个收集和分析零售商数据的人工智能驱动型平台）
在与东欧零售商一起开展的试点项目中提供他们的技术后，Alex Zdrilko 和他的同事正在向投资者和区块链企业家同行，推介他们的商业模式，以实现全球接纳。
项目推介中还包括一个，得到许多行业专家赞同的论点——区块链将使各行各业解决其低效率的方式发生结构性转变，并将赋能所有国家与其公民一起解决包括犯罪、贫穷和饥饿在内的重复性问题。
由于其绝对透明性、提升的安全措施，以及存储在区块链，分布式账本上的数据不易破坏，专注于零售的 OSA DC 平台许诺，通过减少产品浪费（超过“保质期”、必须丢弃的食品），为食品杂货零售行业，每年节省至少1000亿美元。
Alex Zdrilko 设计了 OSA DC 平台的人工智能大脑，它监测整个商场，供应链的易变质食品库存，识别出即将过保质期的产品，并自动在整个商场打折销售这些产品，从而将浪费降至最低。
然后，在易变质食品过保质期之前，若它们仍未售出，则可捐赠给面向穷人和营养不良者的当地避难所和食品项目。
Alex Zdrilko 说道：“想象一下各种可能性，借助区块链技术，再也不会丢弃一瓶牛奶、一颗生菜、甚至一片面包了，这一切只需要商场和他们供应链上的合作伙伴，一起拥有这项神奇、透明、高效和智能的技术。”可以说很完美了。
除了帮助商场从产品浪费损失中节省超过 1000 亿美元以外，Alex Zdrilko 还许诺区块链技术，将为该行业的零售商，每年再额外节省因天天奋力摆脱的断货问题，引起的 4000 亿美元损失，这项斗争是由确保每一个商场的供应，满足顾客需求，这一始终波动的挑战引起的。
通过利用 OSA DC 平台背后的人工智能大脑等智能来管理库存，商场将确保产品永不“断货”。平台还将为零售顾客赋予，他们在街坊杂货店，从来没有获得过的数据，包括产品的制作或加工地点、添加了什么防腐剂，以及除了失效日期以外，消费者还将掌握有关其原料和营养成分的一切数据。
世界经济论坛，最近发表的一份题为“有目的的创新：在加速食品系统转型过程中，技术创新的角色”的报告中，综述了食品分销中的低效率，包括供应链中消费者和零售商每年造成的、占全球食品产量将近三分之一的损失，大致相当于 13 亿吨食品！！！
