发布时间：2024-06-08 09:46:54 来源：M6官网注册 作者：M6米乐手机登录APP入口
根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。
人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。
人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生——存储——应用——更新”的体系化管理。
人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉自动驾驶等方面都已经成功应用。
（2）商业流程本身具有数字化的信息输入，问题可以细分并清晰的界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主；
方式二，公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰，以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的线上数据平台。
方式三，产业数据协同，即下游创业公司或行业公司和产业链上游的数据或平台型公司建立合作，连接对双方均有利的产品或数据。
情景一：未来3-5年，仍以服务智能为主。在仍工智能及有技术的基础上，技术取得边际进步，机器始终作为人的辅助；在应用层面，人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和场景的增加，人工智能创造的价值呈现指数增长。
情景二：中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话，甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域，现有的应用向纵深拓展，价值创造限制在技术取得突破的领域。
情景三：长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破，应用范围显著拓宽，人机完全融合，人工智能全面超过人类，无所不在，且颠覆各个行业和领域，价值创造极高。
人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。
通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件。
解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。
人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。
在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。
关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。
关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。
关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。
关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等、拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。
其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权等资源，在所在领域取得规模经济和范围经济，并通过门店和经销商网络建立了稳定的客户关系；
人工智能时代，企业竞争优势转变为算法和数据资产，建立学习网络和数据生态，360度洞察消费者，通过人工智能不断地学习产生新的知识，同时在数据驱动下，进行即时自动决策。
（1）开放政府及公共领域数据，打造国家级人工智能资源平台。数据是人工智能的基础。为鼓励人工智能产业发展，应开放公共数据，并优化数据质量，建立系统化结构化的数据库平台，为人工智能的发展提供资源。
（2）建立企业主导、高校研发、国家投入的人工智能产业一体化发展模式。人工智能在未来数年内将以服务智能为主，因此需要树立企业在人工智能行业的主导地位，鼓励企业积极开发人工智能的场景应用，以将人工智能科研成果转变为商业价值。同时，鼓励高校研发、增加国家科研投入，为长期人工智能基础科技突破做准备。
（3）以产业基金、专项基金等激励人工智能创新，提供针对人工智能创业企业的税收优惠，以人才为导向，配套全球人工智能人才安家政策，提供宽松的人工智能法律法规环境。
总体而言，阿里的人工智能体现于对于自身的产品与业务进行功能试水。当然，类似的方式也是腾讯和华为的人工智能战略逻辑。
但其对人工智能产业链价值，以及商业模式的剖析，对于创业公司的价值非常大。指出机会在哪里，有助于创业公司在巨头的夹缝中找到自身优势，回避短板，获得更好的发展。
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