人工智能在商业中的顶级应用
越来越多的企业如今正在接受和采用人工智能，这使得人工智能的应用显示出加速的迹象。IBM公司在其发布的2021年全球人工智能采用指数报告中指出，三分之一的企业目前正在某种程度上使用人工智能，43%的企业正在计划采用。专家认为，人工智能加速推广的一部分原因是由于发生疫情。此外，人工智能开发商以及咨询和开发服务的进展以及人工智能工具的进步，使大多数企业更容易采用。
报告还指出，自然语言处理(NLP)是企业采用人工智能的首要原因之一。超过50%的企业采用人工智能，他们使用的应用程序是自然语言处理(NLP)。考虑到企业从中获得的巨大利益，人工智能得以广泛应用并不奇怪。人工智能可以提高效率、提高生产力、降低成本、显著改善企业的业务。
以下将了解人工智能在商业中的应用，以及为什么人工智能技术增长不会很快放缓的原因。
客户体验和支持客户体验、支持和服务是人工智能最常见的商业用途。人工智能驱动的聊天机器人使企业能够全天候提供客户支持，筛选客户请求，并提供最合适的响应。
使用自然语言处理(NLP)的聊天机器人开发使聊天机器人能够理解客户的请求，并给出适当的响应。他们的行动速度比人类快得多，显著减少了响应时间，并改善了客户体验。
人工智能开发人员正在创建具有推荐功能的人工智能聊天机器人，这些功能使用预测分析和客户数据来提示客户他们最有可能想要购买或需要的产品。对于员工来说，支持人工智能的系统通过使用与聊天机器人中使用的分析和建议类似的分析和建议，帮助他们更好地为客户服务，为员工提供有关服务客户的最佳方式的建议。
通常情况下，人工智能的客户支持简化了客户请求处理，节省了业务时间和费用，并提高了企业声誉。
招聘流程企业可以使用人工智能软件来自动化和简化日常流程和任务，其中包括同时处理不同部门的大量申请等任务。人工智能软件可以更快地扫描众多应用程序，根据特定职位的资格排除应聘者。还可以识别顶尖人才、安排面试并发送通知。它还可以通过编程来删除工作申请中的个人识别数据，例如性别和种族，有助于减少有偏见的招聘。
采用人工智能软件加快了招聘的审查过程，也消除了应聘者初步筛选中的人为偏见。在招聘过程中使用人工智能软件的企业可以节省更多时间和费用，并通过快速响应为应聘者提供积极的招聘体验。
更智能、更安全的运营人工智能开发公司在开发具有人工智能功能的应用程序方面越来越进步，这确保了人工智能嵌入到整个业务中。人工智能可以嵌入到软件本身的所有业务功能中，例如财务、人力资源、行政、法律等。这为客户请求处理等功能提供了一种智能方法，其中人工智能不仅将客户请求路由给任何可用的工作人员，而且将其路由给最适合处理此类请求的人员。
在电子商务和零售行业的应用中，人工智能可用于优化销售活动监控和产品选择。其他零售商也使用人工智能来监控商店和仓库中的库存，以了解易腐商品的有效期和新鲜度。在IT部门，人工智能可以检测和识别可能表明黑客企图、活动或勒索软件攻击的错误和异常，创建补丁并在系统上发出警报。
在更安全的操作中，人工智能被用于多个行业领域以提高安全性。在结合物联网(IoT)的同时，采矿、建筑、公用事业、农业和其他部门使用人工智能技术从连接的设备收集数据。数据被输入智能系统以识别异常行为、危险或商机。它们还可以提出建议、采取纠正或预防措施。
企业使用人工智能的另一种方式是监控团队以确保他们遵守安全协议。智能系统会监视并在检测到危险情况时向管理人员发出警报。
满足行业特定需求所有行业领域都可以利用人工智能应用程序和软件，但有些是为解决特定的一些行业需求而开发的。其中的一些例子包括：
医疗保健行业医疗保健中采用的人工智能结合了机器学习来分析随着时间的推移收集的大量数据，以发现人类可能无法以其他方式看到或建立的见解和模式。诊断工具中使用的算法可帮助医生更准确地诊断疾病。
此外，它可以帮助他们更早地诊断疾病的进展。智能工具还可以帮助临床医生根据患者的独特需求制定更加个性化的治疗计划，以提高治疗效率。
零售和电子商务该行业是用户有效观察到人工智能应用的领域之一。为了在市场竞争中保持领先地位，电子商务和零售企业一直在寻找新的技巧和技术来了解消费者的行为和模式。这有助于他们调整战略以超越竞争对手。
使用复杂算法的人工智能应用程序有助于企业确定客户可能购买的产品，并向他们推荐产品。此外，人工智能应用程序通过编程的聊天机器人极大地增强了客户体验，以最合适的响应和行动立即满足客户的请求。
物流和运输该行业已经从智能应用和系统中受益匪浅，即将成为一个完全采用人工智能的行业。供应链受益于有效管理和无缝流程的预测分析和机器学习。大多数仓库使用人工智能机器人来分类和包装产品。智能算法也被用于寻找最快、最方便的运输路线。
运输行业将很快被自动驾驶汽车彻底改变。尽管该技术还处于试验阶段，但人工智能自动驾驶汽车未来可以取代人工驾驶，将显著地提高道路安全性。
结语人工智能无疑正在改变企业在业务职能中与团队和客户互动的方式。这些并不是商业中的唯一应用，因为人工智能还增强了优化、数据管理、营销、质量保证和控制以及许多其他功能。正如IBM公司发布的调查报告表明，人工智能开发公司正在继续推进并满足行业、部门和特定于利基市场的业务需求，而更多行业领域正在计划或已经采用人工智能技术。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK：【点此跳转】
人工智能在商业上的应用
原标题：人工智能在商业上的应用有人说人工智能是第四次工业革命，人工智能技术正对我们生活的方方面面产生越来越大的影响，甚至有望成为驱动人类进步的主要动力。
很多企业都希望能抓住机遇，将人工智能应用与商业营销相结合。那么人工智能与商业营销究竟有哪些成功的结合呢？下面我们就通过人工智能在商业营销中的十个应用，了解它是如何成为企业营销的重要助手的。
什么是人工智能？在了解AI到底能给企业营销人员带来什么新鲜东西之前，让我们先了解一下人工智能的概念。
从严格的定义来说，人工智能是能模拟人类行为的智能机器或程序。换句话说，人工智能机器能够做一些需要相当人类智力范围的的事情。人工智能机器具有推理、解决问题、决策、感知等能力。他们也有能力从过去的经验中学习，并随着时间的推移而变得更好。
人工智能与商业营销的结合
最初，由于缺乏信任或缺乏认识，商业营销人员不确定人工智能在商业营销中的好处。但现如今，在人工智能应用的帮助下，商业营销迅猛发展。越来越多的商业营销人员希望充分利用人工智能的潜力。
人工智能与商业营销相结合，可以帮助企业轻松实现那些看似不可能完成的大目标。人工智能已成为营销竞争战场上的强有力武器。
人工智能在商业营销中的10大应用1智能客服机器人
当你在线上咨询业务相关的疑问时，回答你问题的很可能是一个智能客服机器人。以小晓机器人为例，智能客服机器人主要是基于自然语言处理及机器学习技术构建的，可以准确理解访客意图，通过自主学习解答访客问题。同时智能客服机器人不仅全天候服务，还能够在与访客沟通中分析访客特征，帮助企业做营销决策。
2推荐系统
人工智能能够帮助建立更个性化的推荐系统。亚马逊、阿里巴巴等电子商务网站正在竭尽全力地利用这一功能来提高用户体验。推荐系统根据我们以前的搜索和兴趣显示我们的产品。通过在同一地点获得类似的结果，用户不再需要花费数小时来搜索产品。这可以极大的增强了用户体验。
3决策支持
决策是任何企业的重要支柱。决策可以可以成就一个公司也可以将一个公司瞬间搞垮。企业必须每天做出大小决定，同时决策不是一个简单的过程，因为在做出决定之前，你必须从各个方面进行思考。人工智能以其处理海量数据和分析数据的能力，简化了决策过程。
4使用人工智能的内容营销
在建立了一个伟大的网站之后，下一步就是用大量好的相关内容来填充网站。像Google这样的搜索引擎变得越来越智能，他们希望为用户提供最相关和最好的结果。人工智能也有助于内容营销。AI提供了一些工具，使商业营销人员能够通过提供最多人用的搜索关键字、竞争最少的关键字、关键字优化等统计信息来创建好的内容。
5减少网站的加载时间
展开全文使用高清晰度的图像和视频，能使得网站更吸引人。但与此同时，它会降低页面加载速度。这可能是一个严重的问题，因为它可以阻碍流量到您的网站。人工智能应用有助于减少这一问题。人工智能通过其算法帮助智能地优化图像和视频。这也减少了网站的加载时间和等待时间。
6使用人工智能的预测营销
人工智能有助于预测用户的个性。全球用户进行了数十亿次搜索。搜索数据被保存在数据库中，用于预测用户的人口位置、喜好、兴趣和职业等。这有助于针对产品和服务定位到正确的客户。
7定制网站
如何向不同用户展示具有个性化内容的同一网站？这在人工智能的帮助下也成为可能。根据过去的搜索，人口统计位置，性别，喜好，人工智能可以定制网站，并向用户显示他想看到的内容。这在很大程度上改善了用户体验。
8人工智能的市场价值
人工智能的市场价值具有巨大的净值空间。随着商业营销概念的日益增多，人工智能的市场价值也越来越多元化。人工智能公司与商业营销合作，获得了巨额利润。人工智能的市场价值呈指数级增长，预计未来几年还会增长。
9语音搜索
未来几年，语音搜索将完全超越文本搜索。在人工智能和语音识别系统的帮助下，用户仅仅使用自己的语音就可以发出各种命令。AI系统首先识别语音，将它们从语音转换为文本，并提供想得到的结果。这意味着网站的内容应与人类对话交互过程相匹配。
10图像识别系统
机器人技术和人工智能使人们很容易识别人、产品等的图像。因此，人工智能可以识别图像中的人，并且更先进的系统能够收集消费者信息，进一步用于决策。
总结可以预见，人工智能的商业化应用已经越来越成熟，给经济赋能的步伐也越来越快。以智能客服机器人为首，人工智能技术在商业营销中的应用将有着巨大的前景。人工智能将使营销人员比以往更好地理解用户，进一步缩小与客户之间的距离。
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责任编辑：人工智能如何推动企业商业模式创新
"人工智能能力—商业模式创新"：协同进化
文献来源：DavidSjodina,VinitParida,MaximilianPalmie,JoakimWincent.HowAIcapabilitiesenablebusinessmodelinnovation:ScalingAIthroughco-evolutionaryprocessesandfeedbackloops[J].JournalofBusinessResearch.2021:574-587.
后台发送“20211213”，即可获取原文献PDF版。
摘要
人工智能将从根本上改变工业企业捕获、创造和传递价值的方式。然而，目前许多工业企业很难成功将人工智能融入到其商业模式运营中。因此，本文基于六家成功应用人工智能的工业企业案例，研究探讨了企业如何通过发展人工智能能力创新其商业模式，以拓展其数字化服务。研究结果揭示三组关键的人工智能能力:数据管道、算法开发和人工智能民主化。企业需要通过关注敏捷的客户共同创造、数据驱动的交付操作和可扩展的生态系统集成来创新商业模式，在此基础上形成“商业模式-人工智能”共同进化框架。
01引言
人工智能技术的扩散为拥抱数字化服务逻辑的工业生态系统中产品、服务、流程和商业模式的创新带来前景。工业企业利用人工智能等数字化技术提供增值服务，推进了商业模式的创新和数字化服务的发展。然而，许多企业并未很好的将人工智能整合到其价值创造和传递过程中，这为本文研究提供了思路。首先，有必要进一步研究工业企业如何开发人工智能能力，即企业成功实施人工智能的不同以往的惯例和知识积累活动；其次，有必要进一步研究能有效利用人工智能在更大范围内推动商业模式创新的原则，即如何将人工智能服务从最初的概念验证扩展到更广泛的客户群体。
总而言之，人工智能能力的发展具有巨大潜力，可以推动商业模式创新，为制造商提供数字服务化竞争力。然而，这一转变面临着许多不确定性挑战，鲜有研究对此进行讨论。本研究目的在于探索工业企业如何发展人工智能能力和商业模式创新，以拓展其数字化服务能力。研究基于六家已成功应用人工智能解决方案实现数字化服务的工业企业的深入案例。研究发现在人工智能能力开发和人工智能驱动的商业模式创新方面联合投资的必要性，本研究对与人工智能相关的管理创新研究具有重要意义。
02理论背景
2.1人工智能赋能商业模式创新和数字化服务
人工智能对工业企业数字化转型产生深远影响。数字化服务（Digitalservitization ）是工业企业及其相关生态系统中产品、流程、服务和商业模式的转变，以逐步创造、交付和捕获由数字技术带来的服务价值增值。因此，数字化服务过程是商业模式创新的工业组织转型过程，其中人工智能(能力)成为关键的使能者。人工智能技术能通过从大型复杂数据集收集有价值的见解，为组织决策提供支持，改变企业价值主张，以精准迎合用户需求。
2.2理解人工智能能力
现有研究逐步开始探索人工智能对企业管理决策的影响。然而，关于工业企业如何能有效利用好人工智能，并向人工智能驱动的商业模式转型，目前缺乏研究。企业缺乏人工智能能力是人工智能应用的最大挑战。在有关组织能力的研究中，组织能力被认为是企业可持续竞争优势的来源。但迄今为止，学者和实践者对企业获取人工智能潜力所需的能力没有明确的界定，多数学者采用相当广泛的视角，认为人工智能的整合除需要数据科学和技术能力外，还需要战略(业务)能力。
2.3人工智能驱动下的商业模式创新
工业制造企业如何通过将人工智能能力应用到其业务中来创新商业模式？商业模式描述了公司的“价值创造、交付和获取的机制设计”。因此，本研究探索工业企业如何应用人工智能来影响其商业价值创造、价值交付和价值获取过程。从人工智能等数字能力中获利“与其说是一项技术挑战，不如说是一项利用知识创造组织知识、不断优化数字技术价值的挑战”。
03研究设计
3.1研究方法
研究方法为探索性多案例研究。研究对象来自在全球活跃的瑞典B2B供应商及其从事数字化服务的合作伙伴。研究样本包括四个行业(制造业、航运、建筑业和采矿业)的6家企业案例。
3.2数据收集
数据来自于对活跃于数字化服务的企业和数字化合作伙伴的参与者进行个人深度访谈。通过滚雪球抽样来确定受访者，最终总共对42名重要参与者进行了访谈。受访者包括数字业务开发人员、研发经理、平台经理、项目经理、产品经理和服务交付人员，每次访谈时间约为60-120分钟。此外，还通过整理该企业文件资料对受访者观点进行三角补充验证分析。
3.3数据分析
研究基于主题编码分析方法。第一步对原始数据(即访谈记录)进行深入分析，通过对受访者提及的常用词汇、短语、术语进行归纳，确定一阶编码；第二步进一步检查一级编码，提炼它们之间的联系，以确定二级编码；第三步生成表示更高抽象级别的聚合维度编码，形成关于人工智能能力如何影响商业模式创新的故事线。
04研究发现
4.1人工智能能力开发
4.1.1数据管道能力（Datapipelinecapabilities）。实现这一目标的第一步是开发来自工业设备资产和传感器的高质量数据资源。第二步是确保数据的安全共享，以实时远程监控机器性能的各个方面。第三步是整合来自多种内部和外部来源数据，建立结构化数据库平台。
4.1.2算法开发能力（Algorithmdevelopmentcapabilities）。通过开发预测企业未来状态或行为的算法，创造AI的基本认知功能，一个关键步骤是强调人工智能开发的情境化，另一个重要步骤涉及人工智能操作和重新配置的常规，让对应用领域有清晰行业理解的员工参与建立和培训人工智能模型至关重要。
4.1.3人工智能民主化能力（AIdemocratizationcapabilities）。人工智能民主化能力的重点是让全体员工参与到有价值的人工智能应用中，以创建数据驱动的见解，并在员工间建立对人工智能的共同信任。
4.2人工智能赋能商业模式创新
4.2.1敏捷客户共同创造（Agilecustomerco-creation）。关注价值创造过程，通过开发能够迅速扩大公司使用人工智能支持客户的范围的流程，同时通过模块化方法降低复杂性，以确保AI的可扩展性和利润潜力。
4.2.2数据驱动的交付操作（Data-drivendeliveryoperations）。关注价值交付过程，在运营和战略决策中使用来自人工智能的数据，实现持续改进、学习和创新。许多公司通过建立远程数据监控中心，以实现对客户和内部服务运营的实时支持。
4.2.3可拓展的生态系统集成（Scalableecosystemintegration）。关注价值获取过程，通过扩展伙伴关系，刺激业务单元、客户和生态系统参与者以更快速方式共同生产新产品服务，确定开放解决方案配置的优先级。
4.3”商业模式创新-人工智能能力”的协同进化
4.3.1发展相互依存的人工智能能力。强调不同人工智能能力（即数据管道、算法开发和人工智能民主化能力）之间的相互依赖的协同效应以及反馈循环。
4.3.2通过人工智能驱动的商业模式创新原则确保可扩展性。企业需要积极转变和创新其商业模式，可扩展的人工智能商业模式转型由三个基本原则驱动:敏捷的客户共同创造，数据驱动的交付运营，可扩展的生态系统集成。
4.3.3进行人工智能驱动的商业模式创新。人工智能能力和商业模式创新共同进化，人工智能能力、产品服务、运营流程、伙伴关系和商业模式随时间推移迭代演进。
05结论
第一，理论贡献。探索工业企业如何发展人工智能能力和商业模式创新，以深化数字化服务。为提供数字化服务的企业走向人工智能驱动的商业模式创新的研究提供见解，补充人工智能、数字服务化和商业模式创新相关研究。
第二，管理贡献。人工智能是推动数字化的引擎，很多企业都在致力于人工智能驱动的转型。但事实上，在人工智能领域，“大多数公司的野心和执行力之间的差距很大”，因此提高管理者对人工智能能力的理解十分重要。
第三，研究展望。思考研究结果的普适性，特别是不同规模企业进行B2B和B2C的商业模式创新原则的不同。思考不同行业应用人工智能能力进行数字化服务转型的差异。思考生态系统的协同、治理以及人工智能能力在推动企业共享、可持续发展等方面的作用。
人工智能技术在商业应用上的价值。
人工智能技术在商业应用上的价值。 1. 优化业务流程 人工智能技术可以通过自动化、优化和加速业务流程来提高企业的效率和生产力。人工智能可以帮助企业自动化重复性任务，消除人为错误并减少运营成本。在制造和物流领域，人工智能可以使用智能仓库和自动化机器人来提高生产率、减少损失和提高运营效率。在银行和金融行业，人工智能可以自动化贷款审核、客户服务和欺诈检测等业务流程，提高工作效率。 2. 个性化客户体验 人工智能技术可以帮助企业提高客户体验，加强客户忠诚度。通过自然语言处理技术和机器学习算法，企业可以分析客户的需求并提供个性化服务。这将有助于提高客户满意度，从而增加销售额和市场份额。在零售业中，人工智能可以通过分析客户购买历史和行为模式来推荐相关产品。在餐饮业中，人工智能可以根据客户喜好和口味推荐菜品。 3. 数据分析和决策支持 人工智能技术可以帮助企业分析海量数据，找到隐藏在数据背后的实时趋势和关联性。通过这种方法，企业可以获得更深入的洞察力并做出更明智的决策。人工智能可以通过分析客户数据，预测销售量，优化库存和采购计划。在医疗行业中，人工智能可以通过分析大量的患者数据来帮助医生制定更准确的诊断和治疗计划。 4. 自动化客户服务 人工智能技术可以提高企业的客户服务水平。通过自然语言处理技术和机器学习算法，企业可以提供更自然、高效和及时的客户服务。在电信业中，人工智能可以帮助客户完成账单查询、网络配置和故障排除等业务，降低客服人员的工作量和成本。在旅游业中，人工智能可以提供智能机器人导游服务，帮助游客了解历史文化和景点信息，提供支持。 5. 安全和风险管理 人工智能技术可以帮助企业识别和管理潜在的风险和安全威胁。人工智能可以使用图像识别技术来监控公共区域，识别犯罪嫌疑人并防止恐怖袭击。在金融行业中，人工智能可以识别欺诈行为和异常交易模式，减少金融犯罪的风险。在医疗行业中，人工智能可以帮助医院监测病人状态，提供预警提醒，及时发现异常情况。 人工智能技术拥有广泛的商业应用前景。通过自动化、优化业务流程，个性化客户体验，数据分析和决策支持，自动化客户服务，安全和风险管理等方面的应用，人工智能可以帮助企业提高效率和生产力，加强市场竞争力。虽然人工智能技术在商业领域中展现出人工智能发展的标配是商业化
当前我国人工智能商业化发展的主要现状表现：
（1）AI商业化企业相对少，即使有其商业化技术相对单一，比如科大讯飞在智能语音技术上能够商用至很多公司智能音箱以及智能电视的语音识别层面的。
（2）AI商业化的主力是云计算公司，比如百度智能云、阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云等云计算公司帮助企业进行数据化安全存储、上传下达调用以及算力支撑等方面支持。
（3）大多数科技企业不愿意在技术相对复杂、研发周期长“卡脖子”领域比如自动驾驶、智能操作系统、芯片等领域长期投入。
目前国内互联网巨头之中也只有百度具备多种AI基础技术向社会输出、其自身的AI产品无论是软件、还是软硬件入口级产品在市场占据领先位置，并且人工智能主要落地关键领域均有商业化解决方案和生态构建的努力。
当然，AI商业化所产生的商业价值是前期投入巨大、但是未来收益将越来越大，因而相当考虑企业中长期的战略定力。目前AI商业化消费互联网、产业互联网、政务云市场均有延伸，其AI商业化的模式大致可分为：
（1）toC以智能硬件为主，如我家就有一台小度X8智能屏音箱。
（2）toB以行业解决方案为主，比如百度Apollo与国内的汽车厂商红旗、威马等合作开发L4级别的自动驾驶汽车。
（3）ToG以智慧城市运营商建设为主，目前政府也在打造“数字政府”与智慧政府。
反过来，在AI商业化领域业绩越多的企业，才能在AI技术、产品等方面形成业务正循环，从而强化自身的市场地位。
2、为什么百度能够在“AI商业化”阶段保持领先？今年百度世界大会与央视新闻联合举办，由著名主持人康辉与百度创始人李彦宏共同主持采用全程直播互动形式。我从他们的对话之中了解到一个细节，在百度只有有利于人工智能技术突破的立项是会得到优先的签字拨款。百度的确是国内一线互联网公司之中每年坚持投入数百亿在人工智能基础研究以及前沿技术领域的极少数。我们不妨以无人驾驶为例进行说明。
我在2015年进入互联网写行业评论时，那个时候就听一些圈内老师在谈论百度的“无人驾驶”，当时几乎所有互联网公司目光还聚焦在APP流量版图争夺上，那个时候谈论“无人驾驶”还觉得相当遥远，由于这一理念相当超前，以至于无人驾驶车在运行过程之中还是需要有一个安全员在车上，后来索性把行业名字称之为“自动驾驶”。
而百度Apollo如今已经实现了“真正的无人驾驶”。与其他新能源汽车的自动驾驶不同的是，Apollo与汽车厂商设计专门无人驾驶汽车Robotaxi进行前装量产，央视新闻记者实地体验时候乘坐后排就操作显示屏就可以启动自动驾驶，“AI司机”经过车顶雷达、车身传感器、摄像头等实时检查道路状况并作出及时无误差的响应判断和执行。
目前Apollo已经经过了600万公里路测，一般普通人大概1万公里车技大体成熟，我们有理由相信，机器在很多方面比人更加精准、并且不会疲劳驾驶，至今Apollo保持零事故率；而遇到难以脱困道路特殊情况时，乘客可一键呼叫“5G云代驾”。截止目前，已有超过10万人体验过百度无人驾驶汽车，最快明年在北京、重庆等地打网约车有可能是无人驾驶汽车接单。
在无人驾驶领域，百度Apollo走的是与广大汽车厂商进行开源合作，据百度、智能驾驶事业群组总经理李震宇介绍，目前百度与一汽红旗打造中国首条L4乘用车前装产线，并且新型车辆成本下降一半；百度为供应链厂商提供智能化升级解决方案能够大大提升传统汽车以及国产新能源汽车厂商市场竞争力。
百度在“AI商用化”领域领先与其在互联网行业沉淀密不可分，同时得益于其不断把自身技术开源化赋能整个行业。
百度一直以来是国内主要的搜索引擎，在移动互联网时代，百度的智能语音搜索蓬勃发展衍生出——“小度”。小度从移动端应用产品，逐渐发展为小度智能语音对话系统DuerOS，并且向整个智能音箱产业开放操作系统，截止2020年6月，DuerOS每月查询总数已达到58亿次，这种开放化生态的搭建使得小度的智能语音识别精准度和信息调动及时率远远超过其他家。
当然小度智能音箱自营产品顺理成章成为市场头部品牌，据Canalys统计，小度2019年出货量1730万台，2020年上半年小度智能音箱出货量达863万台，其中有屏智能音箱出货量达560万台全球第一。
ToC层面的AI商用化尽管有利润率微薄、甚至有可能出现硬件补贴情况，但好处在于能够扩展百度在新的端口上的流量，人们在培养智能语音唤醒和操作系统的习惯之后，逐渐能够将小度的智能化体验从家庭娱乐、健康、儿童教育扩展至汽车车载、社区服务、酒店等众多场景之中，从而让小度不断形成“破圈”之势。
得益于百度自身的AI技术沉淀以及国内成熟的OEM代工体系，小度智能硬件家族又迎来新成员——“小度智能耳机”。据百度集团副总裁、百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲介绍，小度智能耳机是近百人团队研究一年多时间研发出现的产品，在9月15日以199元补贴价一经上线就抢售一空，小度智能耳机相对于以往其他智能翻译机产品具备随身的场景。这也意味着，小度智能硬件家族化产品正在逐步覆盖更多的智能交互终端设备。
我们不难得出百度AI商业化成功的启示，那坚持做长远有价值的事，哪怕过于相对超前而暂时是创新无人区，才能沿途不断找到众多的商业机会；再就是基于成熟的业务进行智能化改造、多端化应用，寻找到业务增长的“第二曲线”。
3、未来5年内“AI商业化”的主要趋势是什么？我国在发展人工智能产业具备明显优势，尤其是人才储备资源方面中国理工科从业者是美国十多倍，仅百度就已经培养了超过100万名AI人才，未来5年百度还将继续培养500万AI人才；再就是国内已经具备了一批成果丰富的人工智能企业巨头，比如百度、阿里巴巴、中国平安、科大讯飞等等，还有各个领域都有相应的复合型人才在尝试“AI+”或者“+AI”模式，人工智能技术和产品能够快速投放到市场上进行应用。
当然，人工智能发展本身还需要克服一些弊端，比如“无人化”用户界面人们还需要一段时间接受和适应，如何才能消除人们对于人工智能的畏惧，包括智能化升级可能带来一些传统岗位的失业现象；以及在人工智能如何安全的运行，在一些底层技术方面能否做到自主可控等等，这些问题实际上是人工智能走进生活不断被商业化之后浮现的“刚需”，同时也为人工智能从业者提出了新的创造任务，这其中预示着未来人工智能一些发展趋势。
首先是更加友好、个性化的人机交互界面。人工智能设备很多是以机器人形象出现的，主要是便于传播和理解，比如在金融之中应用智能客服机器人实际上并没有具体形象。而在今年百度世界大会上，基于小度对话式人工智能操作系统开发的养成类虚拟助理“度晓晓”首次亮相，笔者在看直播之后第一时间下载体验了“度晓晓”APP发现，个人可以定制一个手机智能助理，并拥有了“虚拟人”的IP形象，度晓晓应用百度所积累AI技术，比搜索应用更有趣、界面拟人化，相信会赢得人们喜欢。
其次是对AI基础设施的搭建会越来越重视。百度AI技术被统称为“百度大脑”，在百度世界大会上，百度CTO王海峰带来了全新升级的百度大脑6.0，并且百度大脑“软硬一体AI大生产平台”将会不断进行升级，其中在广大开发者最关心的“智能时代的操作系统”方面，百度飞桨深度学习平台全面升级API体系，在AI芯片硬件层面，百度百度自研的AI芯片百度昆仑2即将发布，这使得百度大脑6.0会成为“AI新型基础设施”。
最后通过培育AI开发者生态推动AI产业化，服务于各行各业发展。据了解，百度大脑6.0已开放270多项领先的AI能力，凝聚230万开发者，企业发布的模型数量超过31万，更敏捷、更高效支撑AI工业大生产，助力汇聚了百度AI技术的“百度智能云”在城建、能源、工业、金融、客服、办公、媒体等领域赋能，加速中国产业智能化步伐。
结语AI产业化是站在AI的社会效益角度而言的，“AI商业化”是站在人工智能企业自身业务良性循环角度而言的，要想真正让AI为产业赋能，就必须要在AI商用化领域脚踏实地，做出成绩。
随着人工智能迅速渗透人们生活方式、社会生产方式之中，需要有人工智能公司真正从底层技术着手、敢于在最有希望突破的领域攻坚克难，正如康辉所言，“感谢所有中国像百度公司一样致力于人工智能技术不断的研究、开发、应用的机构和企业，克服目前复杂、严峻的环境带来的很多困难和阻碍，继续把人工智能产业做大做强，让我们拥有未来发展更多的自主权”。
AI商业化最终将直接让人工智能公司受益，让他们成为真正的AI基础设施引领社会发展。返回搜狐，查看更多