互联网+、工业40和人工智能，主要的区别是什么
2015年是互联网+和工业4.0的元年，带来了全球新经济的大浪潮，特别是在崛起中的发展中国家，如中国，也开始了共享经济、众创时代的变革。但是，就在很多传统商业还没有来得及完成互联网+和工业4.0的改造之时，AI+又接踵而来。在我给企业家、创业者培训和指导的过程中，发现很多人对AI+与互联网+、工业4.0在经济改革和商业创新中的不同，认识不深。
最简单的不同
这个问题是一个非常技术，也非常产业的问题，我们以定制一双跑鞋为例。
1.工业4.0可以将你的订单要求变成各种机器设备能够识别的信息和数字，然后输入生产系统，一个环节，一个环节地接受计算机指令，直到自动生产、协同制造的完成。
2.互联网+的功能就是帮你实现需求与计算机或手机界面的连接，界面连接云端数据库，库中汇集海量鞋样，供你有选择地参与设计，帮助你完成网上下单、跟踪、交易全过程。
3.AI+的功能更高级，它能根据你走路的着力点，根据你口令描述的需求特征，判断、分析、运算最合适你的跑鞋方案，甚至对你还没有想到却最关心的问题进行提醒和建议。在你和AI系统之间，有一个BOT界面，能帮助你与机器互动、执行决策和下单。
进一步试想一下，如果你要解决是交通拥堵问题、教育创新问题，或捉拿隐藏罪犯的问题，那么，AI+与互联网+、工业4.0最大的不同，就是能通过海量的动态交通数据、动态教学数据、动态犯罪行为，识别、分析、决策最佳的解决方案。这是人类能力做不到的。
因此，它们之间的最主要的区别在于：
1.互联网+让你实现连接，连接后，你想干什么，怎么干，互联网+并不管你。
2.工业4.0让你的机器、设备、装置互联，实现工业生产的标准化、数字化、个性规模化，其所产生的信息仍然需要人类进行识别、分析、决策、行动。
3.AI+不但让你实现连接和互联，还要让你与连接和互联后产生的海量数字信息再次连接，让你通过BOT交互系统，与AI互动，帮你识别、帮你分析、帮你决策，甚至帮你行动。
基于目标和功效的区别
AI+、互联网+、工业4.0的不同，可以基于商业目标和功效，分类别类地进行比较。
成功的商业，本质是通过创新解决问题，将用户需求转变为用户消费，从而带来创新的经济现象。比如，工业4.0解决了生产线的低效问题，诞生了智能制造新经济；互联网+解决了信息不对称的问题，诞生了能够对接供需信息的电商经济物流经济；AI+解决了基于个人需求的精准配对、将个人需求转化为个人消费的难题，正在诞生BOT新经济。
反过来，一个创新的经济，也需要高效和高效益的商业运营来实现，工业4.0、互联风+、AI+就是实现高效的系统方和系统工具。
因此，创新经济需要更好、更方便、更多、更有价值的用户信息；需要更高效、更低成本、更高质量的生产制造；更安全、更友好的用户体验，更有利于个人和中小企业创业和发展的环境和条件。要实现以上所有目标，AI+、互联网+、工业4.0就要各自扮演好不同的角色。
对于商业来说，互联网+和工业4.0通过“连接和互联”，解决了信息不对称的问题，是一种商业的效率革命，可以说，它们就像生活中的水和电一样，你如何用、用多少，根据自己的需要决定。但是，AI+通过万物的连接，能代替人类更快、更优地解决复杂难题，是一种商业的人机互动认知革命，它更像是给生活注入了额外的氧气，让生命更鲜活，让人类更有能量。
对于个人和企业来说，最需要理解的是，互联网+工业4.0，都是AI+不可缺少的基础。AI+带来的BOT新经济，是信息搜索、电商、智能制造、大数据、云计算等新经济的升级版。
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信息化、数字化、智能化到底有什么区别
在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下，全球迎来了数字化时代。那么，企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢？
一、信息化、数字化和智能化本体层的分析信息化：解决的是数据映射问题，是对现实世界（即企业的存在配置、资源存流、运营状态、外部联通）实现数据映射集合。感知、采集、识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测均处于数据层面。与人类的关系是只有数据界面交互。关键点：所有语义内容均为人为定义、解读、赋予，信息系统只是传递、运算、执行单元。数字化：开始解决语义层的问题，不仅实现了信息化，而且在识别、采集数据底层已经设计、赋予了语义内容，并且在算法上植入了包括自然语言理解、智能识别、自组织、自寻优等智能，使得系统的识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测都具备了一定程度的语义内容，特别是与人类可具有双向的语义互动了。智能化：是信息化-数字化的终极阶段，这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平，并逐步走向无差异或者无法判别差异。信息化、数字化和智能化三者之间没有取代式递进关系，但是有本体层次差异。二、信息化、数字化和智能化的特征和场景信息化、数字化和智能化系统的体系架构、内容、作用和价值，不赘述，直接列于表中：
信息化、数字化和智能化的特征和场景三、协同管理平台与信息化、数字化及智能化的关系协同软件，即协同管理平台（COP）在企业信息化的初期阶段还没有出现，直到OA——办公自动化系统发展成熟，进一步发展为企业工作和工作管理平台即协同管理平台（今天的OA只是企业协同的典型应用之一），就为企业信息化向数字化转型提供了核心运营引擎和管理体系架构。也为企业智能化升级奠定了平台基础。由于企业信息化进程的路径依赖等原因，ERP逐步演化为企业信息化的“底盘”。而协同平台正在演进为工作和工作管理平台并进一步发展为数字化的体系语义层框架（因为协同平台正在成为具备丰富的语义引擎的体系架构）。ERP和COP二者的融合将演变成即将到来的智能工厂（企业）体系架构。四、对信息化、数字化和智能化的解读信息化：现实的业务流程在计算机及其网络系统里固化，从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动。价值：流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业。数字化：用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据，形成计算机里的数字孪生，现实变就计算机里的数字孪生物品自动变，在计算机里操作数字孪生物品，现实世界就自动同步反应。价值：不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判智能化：一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源（人才、物料、设备、仓库、运输车、资金）最佳调度。价值：到达产业联动乃至社会化商业，事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力，必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习，来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度。五、信息化、数字化、智能化到底有什么区别核心结论：信息化、数字化、智能化，不是三个递进的发展阶段，而是因为智能传感和人工智能技术进步，过去想做却做不了的，现在能做到了。产业成网调度、社会成网调度，是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。
没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据，成网调度是不可能达成的。
中国企业，从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营，现在正在悄然迈进产业整合、产业调度，并且与政府与公共事业单位联动，形成社会化商业
自动化和人工智能，真正的区别是什么
把它想象成现代版的轧棉机。在轧棉机发明之前，人们必须手工把棉花和种子分开。这是一项非常枯燥的工作，要耗费很长时间。而伊莱·惠特尼(EliWhitney)发明了一种设备，即轧棉机，可以更有效地执行这个过程。
当然，还是得有人来驱动机器来进行这项任务，任何从事棉花生意的人都能认识到这台机器的价值，它一天能生产出更多的棉花，而更多的棉花等于更多的利润。
今天，机器甚至不需要像18世纪和19世纪那样由人类来操作。去任何一家啤酒厂，你都会看到一台机器操作机器的自动化装配线。或者在工作时打开电脑，只需单击一下营销软件即可发送数千封电子邮件。
自动化系统取代了一些简单的操作：任何人都可以快速习得并且以非常耗时的方式进行操作的任务。对机器或软件要求也不是很高，不需要超级智能，它只需要遵循相应的编程，且不需要继续学习和发展。
新的自动化不同于旧的自动化，在更广泛意义上，我们使用自动化的方式也不同。有一种类型的工作流程基本上可以自行处理。这种自动化的定义可以涵盖许多不同类型的技术，从最简单的程序，（比如将啤酒罐装在盒子里），到将日常业务流程数字化，再到基于AI的工作流程，这些工作流程可以使用机器学习来提出建议甚至重新路由运行的流程。
人工智能
人工智能的潜力是巨大的，以至于伊隆·马斯克称之为“最大的生存威胁”，而斯蒂芬·霍金表示忽视人工智能的负面影响是我们有史以来最糟糕的错误。
AI旨在模仿人类智能，具有无限的学习潜力。与简单的自动化系统不同，比如可以将机器放入盒子中，这个任务可以教我们的宠物（比如狗）去做；我们需要更高级的智能，来了解如何根据我们在Netflix观看的历史影像来推荐观看哪部电影。
科学家之所以担心AI，是因为它有可能超过人类智能，就像我们的知识超过蜗牛的知识一样。作为地球上最聪明的物种，很难想象出一个我们无法控制的世界，但现在，这种情况是可能发生的。
那么，为什么世界上大多数巨头企业和公司都在投资基于人工智能的系统呢？
根据VansonBourne的研究，80％的企业已经使用某种形式的AI，62％的企业计划聘请首席AI专员。从IT到医疗保健等所有行业都出现了人工智能部门，目的在于提供更好的服务并改善内部流程。
在Accenture的一项研究中显示，人工智能技术可以将生产率提高40％，到2035年将促使经济发展速度提高一倍。2017年，Statista发现84％的全球企业认为人工智能将为他们带来竞争优势。
随着AI的能力提高，越来越多的不同行业的企业将不可避免地采用人工智能。在一个大多数巨头企业已经在使用人工智能的市场中，不采用这种技术的企业将意味着要落后。
AI的类型
“目前的人工智能生态系统包括机器学习、机器人技术和人工神经网络。在过去的几十年中，人工智能的发展主要围绕着语言、数学和逻辑推理能力的提高。然而，人工智能的下一波发展方向是发展情商。“——Statista
人工智能以不同的形状和大小出现在一个复杂的子集和子集系统中。但是，AIAdvantage的作者ThomasH.Davenport简单地基于功能对其进行了概述：
流程自动化
企业可以使用AI来自动化复杂的内部流程。基于AI的过程自动化与更直接的自动化工具不同，因为它需要更高的智能。比如通过语言处理审阅法律文件或通过查看系统中的数据来检测未结清的发票。数据是当今最常见，最重要的AI业务类型。
认知洞察力
这种类型的AI不仅检测数据，而且可对其进行分析，提出未来的预测或建议。AI可以研究客户的行为，如根据在亚马逊上浏览或购买历史，预测用户可能需要的物品。它获得的数据越多，预测就越准确。公司不仅可以将这一技术用于了解客户的营销行为，还可以阅读大量的法律文件来提取条款或匹配数据，从而节省了大量的时间和金钱。
认知参与
如果你曾经和机器人客户服务交流过，那么你就已经与这种类型的AI进行互动了。因为它需要最复杂的人类功能，它也是最不发达的。AI不仅需要理解和处理数据，还必须以模仿自然人类语言的方式产生答案。
向人工智能和自动化的过渡将影响到每个人
人工智能和自动化所带来的好处令人难以忽视。随着基于人工智能的技术日益渗透到商业和我们的日常生活中，其影响将是深远的，从工人到商业领袖再到决策者，每个人都将直观感受到和观察到。那么我们应该采取什么样的行动呢?
业务重组
企业必须重新设计他们的流程并重新评估他们的人才战略——如何根据他们的技能来部署哪些员工。不过，归根结底，工人们没什么好害怕的。78%的高管不认为裁员是人工智能和自动化的主要目的。虽说有些人可能会失业，但人工智能更有可能增强人类活动，而不仅仅是取代人类活动。培训工人使用基于人工智能的技术，不仅符合公司的利益，也符合社会的利益。
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