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人工智能如此普遍地增長并不是偶然。AI為互動帶來的價值，就是使每一種互動都更加自然和簡單。人與技術的交互方式逐漸成為競爭和差異化的主要點，企業(yè)需要添加AI技術來增強關鍵的客戶交互，簡化與自然的相互作用是核心。

本文作者系盤古智庫學術委員、盤古智庫智慧城市研究中心副主任兼秘書長、智行院CSO張禮立，文章來源于“張禮立數(shù)字科技管理研究”微信公眾號。

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人工智能如此普遍地增長并不是偶然。

AI為互動帶來的價值，就是使每一種互動都更加自然和簡單。例如，自然語言處理和機器學習的進步使技術的使用更加直觀，讓虛擬助手為我們安排會議，而不是使用安排軟件來查找時間、創(chuàng)建活動或鍵入詳細信息。從Salesforce的愛因斯坦到微軟的 Azure認知服務再到谷歌云平臺，人工智能也正在改變企業(yè)軟件行業(yè)的外觀和感覺，每天都有關于人工智能收購和新產品的頭條新聞，讓我們的閱讀成為一種喜歡，從內容的渴望到時間的合適，這就是一種自然。

2020年的這場疫情雖然讓我們的工作節(jié)奏有所放緩，但是，卻無法阻止我們對智能的構想和時間。所有智能化產品的關鍵在于自然互動如何取代傳統(tǒng)的互動。以搜索技術領域為例，語音搜索在2015年從“零”猛增到全球搜索的10％以上；僅僅一年后，Bing報道Windows10任務欄搜索中有四分之一是通過語音進行的，而谷歌宣布在美國的移動安卓搜索中也有五分之一通過語音進行。斯坦福大學的研究人員最近表明，語音識別完成了三成的搜索工作。AI的易用性和性能超過了傳統(tǒng)界面，因此AI為未來交互的工作方式樹立了新的期望。

當然，很多核心技術都是免費提供的，這進一步加快了AI的采用。近年來，從谷歌的TensorFlow到英特爾的可信分析平臺（Trusted Analytics Platform），開源AI工具已經激增。例如，Caffe是由加州大學伯克利分校開發(fā)的深度學習框架，是谷歌在2016年發(fā)布的Deep Dream項目的基礎，該項目展示了其人工神經網絡如何查看圖像。直觀、自然的交互和開放源代碼工具的現(xiàn)成性相結合為整個界面的巨大變化鋪平了道路。

此外，作為通向簡單和智能體驗的門戶，人工智能的采用也在各個行業(yè)中廣泛傳播。例如在汽車保險行業(yè)，理算人員使用Tractable的深度學習系統(tǒng)，來簡化交通事故后的分類流程。他們不用人工掃描圖片，而是使用機器培訓的估算來計算維修成本，從而使代理人可以加快索賠要求，使其可以不受分類標準限制，快速進而進入維修，搶救或評估階段。在石油和天然氣領域，全球最大的油田服務公司之一的供應商向IPsoft的Amelia認知代理尋求在線幫助，可以在方便時自由地進行聊天，并減少了等待實時客戶服務代表可用的需求。不同行業(yè)，不同賽道，這樣的例子很多。

從目前的規(guī)劃看，大部分企業(yè)管理者將在未來三年內大力投資與AI相關的技術。AI技術將不僅僅被當作一種技術工具，還將被賦予優(yōu)先級和投資，讓它和未來在組織內部接管的角色相匹配。因此，企業(yè)必須抓緊時間發(fā)展人工智能技術。如果三年前，CIO在機器學習上進行投資，那只是浪費，但是如果再等三年，落后企業(yè)將永遠追趕不上發(fā)展變化。

目前，許多企業(yè)已經在用AI改變機器與其他機器交互的方式。首先在自動駕駛方面，根據(jù)IHS的《汽車電子路線圖報告》，2015年新車中基于AI的系統(tǒng)的安裝率僅為8％，且絕大多數(shù)都集中在語音識別上。但是，由于許多汽車將安裝多種類型的人工智能系統(tǒng)，因此該數(shù)字到2025年預計將增長109％。Gartner報告也指出，在2016年累計生產2.2億輛配備數(shù)據(jù)連接功能的互聯(lián)汽車。隨著5G概念后的發(fā)展，2020年將會允許車輛彼此之間以及周圍的基礎設施進行通信。計算機視覺正在汽車及其周圍環(huán)境之間建立接口，實現(xiàn)以前根本不存在的自動駕駛功能。

另外，人工智能也在改變制造業(yè)物流的界面。

產品從倉庫的一個區(qū)域到另一個區(qū)域的運輸是至關重要的，但是非常費力。為解決這一問題，就要使用AI機器人對其進行自動化。例如三星在RoboCV的俄羅斯工廠中部署了機器人無人駕駛電動車，通過使用視覺傳感器查看周圍的環(huán)境，該系統(tǒng)建立了數(shù)學模型，并通過避障策略在首選路線上做出決策，從而使倉庫車輛能夠自動移動，有望簡化八成的的生產流程。

人與技術的交互方式逐漸成為競爭和差異化的主要點，企業(yè)需要添加AI技術來增強關鍵的客戶交互，簡化與自然的相互作用是核心?！?/p>