人工智能的商业模式精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇人工智能的商业模式，期待它们能激发您的灵感。

篇1

【关键词】就业能力 工商管理 人才 培养

工商管理人才是适用于社会各个经营管理活动体系中的行为主体，面对当前较为严峻的就业压力，培养有就业能力的工商管理人才、增强工商管理人才的实践操作性、迈向创业型人才培养方向势在必行。传统的管理类专业学生在就业方向上集中于市场营销、人才资源、企业管理等，而从实用性方向考量，此类方向很容易出现岗位重叠，供大于求的现象，致使大量的待岗人员的出现。由此可见，提高工商管理专业人才的就业能力、市场竞争力至关重要。

一、工商管理专业人才培养面临的问题

传统的专业设置及专业选择模式下，工商管理专业是对于学生来说是很有诱惑力的。曾经的毕业生的就业走向也指导着在校生专业的选择。因此，工商管理专业毕业生逐年增多。随着经济建设的不断发展，能力型人才大量增多，对工商管理专业人才的要求日益提高。但传统的教学模式并不能适应时代的发展。首先，工商管理专业办学模式陈旧。主要表现在专业特色张显不出来，毕业生没有优势。工商管理专业最初是借鉴了西方的专业设置模式，具有很强的西方管理模式的影子。而其设计特点并不能适应我国高速的经济发展，培养的人才没有特色，与当前的经济发展出现脱轨现象。其次，职业技能方面缺乏与工作接轨的机制。我国的应试教育体制存在着其特有的局限性，学生一味地上课、写笔记、考试、拿证，缺乏相应的社会实践能力的培养，理论与实践相脱节。学生毕业后不适应企业的高效发展模式的情况屡见鲜。现阶段出来了企业无人可用、毕业生无业可求的尴尬局面。再次，工商管理专业课程设置不合理，无法培养学生的创新精神。专业课程设置情况关系到教学水平、教学效率的完成情况，好的课程设计能够使教学顺利进行[1]。

二、强化就业能力的指导作用培养人才

随着我国经济的高速发展，近年来各大中型企业也得到了迅猛的发展。尤其“一带一路”经济发展模式提出后，“一带一路”经济延线更是发展势头猛烈。经济发展对于人才的要求也日益提高，工商管理专业人才是促进企业发展的有力源泉，需要在培养阶段就开始适应企业的运作模式。我们可以采取以下措施进行创新式的人才培养：

（一）培养目标的设定应贴近市场

对于人才的市场需求可以决定人才的培养方式，工商管理专业的人才培养也不例外。市场需要管理型人才，就应在管理才能方面加大培养力度，进行相关课程的设置。对于各大高校来说，工商管理专业人才的培养应根据现有学生的个体差异进行明确的划分。有管理才能、组织能力的学生应多涉猎管理方面的专业知识及相关专业的学习[2]。走上工作岗位后，可以将手上的工作管理得井井有条。而对于技术型人才，则应因材施教，学习与技术相关的专业。针对不同类别的人才首先做出准确的定位。然后再体现个性化培养，使学生走上工作岗位后有其独有的竞争能力。竞争能力的提高要从了解和掌握相关专业知识开始，继进有意识地进行行业实践能力的培养。走向工作岗位时，可以快速适应管理环境，享有自己的一席之地。

（二）实践才能获真知

增加实践内容是教学方法的改进，工商管理专业的核心课程具有很强的实用性，因此在教学过程中增加实践的内容，是提升该专业就业能力的有效路径。首先，要加强相关案例的教W。案例是专业知识在解决问题过程中的实际应用，专业知识可以从复杂的问题中找到突破口，进而解决问题。通过案例进行教学无疑是对学生思维的有效拓展，使学生在学习过程中充分意识到该项学习的重要性，遇到类似的问题可以很容易找到解决的途径，提高学生的兴趣、增强学习效果。其次，开展情景模拟教学。情景模拟，顾名思义，就是根据教学目的要求，将管理层面实际操作方面的内容填加到教学中去，设定管理情境，给学生分派角色进行教学的一种方式[3]。情景模拟有利于学生设身处地思考解决问题的方法，使学生在思维方式上有所创新。与此同时，管理能力强的学生在这一学习阶段，就可以看到其锋芒，学校和教师应给予这样的学生更高层次内容学习的机会，相信会培养出极具管理能力的人才。

（三）通过职场训练提高学生的就业能力

职场训练很好理解，旨在培养学生进入职场后的适应能力。但在职场能力训练的过程中切忌训练过程过于简单，使学生感受不到职场压力的存在，而忽视训练内容的重要性。实际操作中，学校和教师应充分利用身边的资源，将学生分期分批地分配到大型企业实习，做与专业相通的工作，同时与企业正式职工同等要求。通过日常工作来熟悉职场环境，全面提升学生的专业知识综合运用能力，以及在团队中开展经营管理工作所必须具备的协作能力、沟通能力[4]。教师可以利用学生不服输的劲头，与企业正规团队同时接受项目任务，到一定阶段后，看双方的进展程度，判定学生管理潜力。到达期限后无论结果如何，都制作成PPT展示出来。在此过程中，学生团队需要其他部门给予的合作应与企业团队保持一致，从而实现竞争的公正性。这种教学方式虽然推行过程较为复杂，但对于学生沟通能力、适应能力、团队协作能力的提高均会产生显著效果。

综上所述，应用型人才的培养是工商管理专业的培养目标和方向。如何在教育教学过程中对该目标和方向进行准确的把握，对专业特色进行准确的定位，提升毕业生的就业能力是值得我们深思的问题。我们应从核心能力、业务能力、发展能力等方面构建工商管理专业人才的职业能力，并从实际情况出发进行专业课程、实践课程的设置，避免出现高分低能、不适应企业发展、就业能力低下的情况。作为教育工作者，就在就业能力指导下，进行工商管理专业人才培养模式的构建，致力于高端人才的培养，为国家的发展、企业的进步培养更多的优秀人才。

参考文献

[1]宋安玲，王小青.基于就业能力的工商管理专业人才培养模式研究[J].创新与创业教育，2013，4（4）：18-19.

[2]王小清，杨健全.应用型本科院校工商管理类专业综合模拟实践教学的构想[J].全国商情（经济理论研究），2009（4）：56-57.

[3]陈又星.工商管理专业创新建设研究[J].科技信息，2010，15（34）：88-89.

篇2

最近，有关各种新兴科技的新闻不绝于耳。

一方面是人机大战，AlphaGo方兴未艾，德州扑克大战又来。虽然人们对于这些人机大战的细节并不熟稔，甚至对德州扑克和围棋的规则都所知有限，但是并不妨碍对比赛结果的关心。是人胜利了，还是机器更厉害？

另一方面是VR大潮涌动，虚拟现实进入快速增长期，各种VR/AR产品粉墨登场。可是繁华过后，智能商业时代似乎还未到来，实现盈利的企业和项目屈指可数。当新一代信息技术不断推动产业发展，这些技术创新究竟能够从哪些方面，改变企业的经营形态和商业模式？

总体而言，未来智能商业的价值创造形态将呈现三个重要的特征：小前端、大平台、生态圈。从1G到5G，随着互联网基础设施的成熟和完善，“入口”和“平台”成为构建商业生态的关键要素。首先，小前端的优势在于建立用户联系，在员工方面，海尔做“小微”、恒大招聘兼职销售员，都是在做“小前端”，强化与用户的联系，更好更快地发现用户需求。在界面方面，移动终端尤其是手机成为关键的用户入口。同时，VR正在成为新兴的用户入口，不同之处在于电视屏幕挂在墙上、手机屏幕拿在手中，而VR直接把屏幕戴在眼睛上。这也是此起彼伏的VR大战的潜在动力，目标还是争夺用户入口。

然而，决定这些入口所提供的内容和体验的关键在于“云平台”，利用大数据进行决策，人工智能的水准非常关键。通过发展人机交互、深度学习、自然语言理解、机器人等核心技术，利用算法进行决策，人工智能能够精准匹配用户需求。只有围绕入口和平台，企业所构建的商业生态系统才具备用户价值，才能创造出具有黏性的用户体验。这种生态，未必要像BAT那么大而全，关键在于各元素间的协同性，以及关键的连接点。比如小米，用手机将各类智能小家电串联、并联，打造出一个智能家居的小生态。

围绕人工智能，产生了物理和数字世界互动技术、数字化与智能化服务技术、信息化与云端迁移技术、增强信用安全技术等。这些关联性技术形成了一个重要的技术生态圈，互促共荣，并产生良性的化学反应。此外，新一代信息技术还改变了传统制造业的生产方式和产业组织模式。云计算、智能终端等成为基础设施，以算法和决策为特征的数据成为生产要素，围绕商业生态系统实施大规模协作与共享，提升产业组织的效率。

以汽车制造行业为例，互联网汽车虽然饱受“PPT造车”的诟病，一直不为外界看好，但随着蔚来汽车、车合家等企业的崛起，产业组织变革正在发生。因为制造范式的改变，传统汽工业的大规模生产模式将面临更大挑战。

篇3

2012年，在技术创业尚未形成风气之时，他中断了在美国的学术道路，回到中国，与中学同学、前阿里云总监林晨曦创办了依图科技公司，致力于计算机视觉业务。谈到创业的初衷，他说：“我始终认为，技术要应用于现实生活中，才能发挥出最大的价值。”

2013年，依图科技拿到了真格基金百万美元的天使投资。2015年和2016年，依图科技先后完成A轮、B轮融资，估值数千万美元，成为业界最被看好的计算机视觉创业公司之一。

创业四年，甘苦尝尽。朱珑的技术优势显而易见，要面对的难题也不少：没有商科背景，是否会让他在管理上左支右绌？在人工智能这样的前沿领域，没有现成的商业模式可供借鉴，他该如何取舍公司的业务方向？

8月，趁朱珑在北京出差之际，《时间线》对他进行了专访，听朱珑讲述行走在中国科技产业浪潮之巅的故事。

《时间线》：2012年你创业的时候，国内人工智能市场是怎样的？

朱珑：当时大家对人工智能的未来不像今天这样有信心，资本对这个圈子的热度也远不如今天。并不是说你来自MIT就很容易拿到投资。我认为2012年是技术类创业的标杆性的一年，此后，创投圈开始从“资金密集型”和“资源密集型”转向“智慧密集型”。

《时间线》：如你所说，当时资本圈对AI并不像今天这样抱有信心，依图拿到真格基金百万美元的天使投资，经历了怎样的过程？

朱珑：在红杉资本中国基金副总裁吴莹的介绍下，我和我的合伙人林晨曦与真格基金的创始人徐小平先生在他的家中见面，交流了十几个小时。当时，徐老师对人工智能技术并不十分了解，但非常看好我们的团队和AI的未来，提出给依图两百万美元的投资，这笔资金动用了当时真格基金总额的7%，我认为徐小平老师是个非常有魄力的投资人。

《时间线》：你们的很多项目都是与政府部门合作的，一家创业公司是如何取得政府的信任的？

朱珑：我回国之后动用了自己在国内所有的人际关系，最终获得了在某个公安系统会议的茶歇时间与一名负责人交流3分钟的机会。经过一番争取，他愿意让我尝试计算机车辆识别系统，当时计算机的车辆自动识别准确率不到30%，对方希望提升到70%。接到任务两个月后，我们做出了一套车辆识别系统，识别准确率达到了90%，获得公司成立后的第一单业务。

由此开始，我们与公安系统开始了长期紧密合作，将人脸识别技术应用于追逃、刑侦、监控等方 面。

《时间线》：人脸识别技术具体可以如何应用到公安系统的工作中？

朱珑：我们曾协助苏州公安完成一起追逃任务，公安用全国在逃库的26万人与常住及暂住人口库中的1300万人进行比对，通过人脸识别的捕捉，系统共预警25人。经过人工甄别，最终确定了17人为嫌疑人，其中9人已撤销，最后现场捕获了3人。这是过去单靠警力无法做到的事情，现在人工智能技术可以帮助我们实现。此外，人脸识别技术还可以应用到金融等其他行业。

《时间线》：从创业到现在，人工智能市场经历了怎样的变化？

朱珑：今年的前三、四个月，比过去一年的变化还大。很多投资人的逻辑是“我就要投资人工智能，一定要进来参与这个领域。”

《时间线》：在人工智能大热的今天，可能会有一些投机主义的公司涌现，这是否会成为你的困扰？

朱珑：肯定有，这很正常。有一些公司不见得会涉及智能的那些部分，只是包装一个概念，但时间会自动筛选出真伪，有实力的公司很稀缺，团队会更加值钱。

为杭州打造“城市数据大脑”

今年9月，全球瞩目的G20峰会将在杭州召开，杭州市委市政府联合众多公司，在阿里云的牵头下开展了一个名为“城市数据大脑”的城市交通规划项目，借此盛会展现大数据在城市管理中的作用，依图公司参与其中，提供车辆识别及大数据相关技术。首次涉通领域，对于依图来说是一个新的挑战。

《时间线》：“城市数据大脑”项目中，依图进行了哪些方面的技术支持？

朱珑：我们对城市中车辆的行驶路径等数据进行收集、分析，对车、道路、红绿灯的信息进行建模。在建模的基础上对政府的交通管理者给予建议和优化方法，比如红绿灯的改进措施，道路的修缮方案。我们希望通过解决城市交通这类世界级难题，让人工智能使我们的生活更加轻松便捷。

《时间线》：这个项目的难点在哪里？

朱珑：从技术层面来讲，交通管理是一个非常新的领域，世界上顶级机构对这一领域的研究也处于原始阶段，现有的学术界的模型、数据体量无法满足模型精度的需求。要完成这个项目，我们还要做很多新的研究。从操作层面来讲，我们的工作要跨越政府的不同部门，把这些数据整合到一起。

《时间线》：大数据对人工智能技术有重要作用，你们如何建立自己的数据库？

朱珑：最朴素的办法就是一点一滴积累，比如车辆数据，我们自己去路上拍了很多，慢慢地数据就积累起来了。在和客户合作的过程中，客户也会提供一些数据。

《时间线》：现阶段在中国进行技术创业，难点在哪里？

朱珑：从创业环境来看，我们没有完善的反垄断机制，也就是说大公司还是可以跟你竞争的；但在美国，这不一定行得通。而且中国的知识版权的保护尚为薄弱，小公司抄袭的情况比较多。

此外，探索出好的商业模式是非常困难的。依图成立四年，经历了很多探索，我们一直在扎实地做垂直领域，包括公安、金融等领域。我始终在问自己：人工智能的卖点是什么？

AI最大的考验是商业模式的创新

2016年初，一场人机大战成为全民热点。人工智能的概念从科技圈走向大众，做了一次生动的市场教育。影响迅速蔓延到二级市场，人工智能概念股迅速飙升，中国兴起一波人工智能创业热潮。创业四年，朱珑目睹了人工智能产业的变迁，他有着怎样的体会？作为一个创业者，他如何看待这个产业的未来

《时间线》：现在依图在技术研发和商业方面的比率大概是什么样的？

朱珑：超过50%都是技术团队，我们的核心优势是对技术的理解能力。有了技术作为基础，扩张的成本会变得很低。

《时间线》：作为学者型创业者，商业背景的匮乏会不会成为你的瓶颈？

朱珑：创业四年，这个部分的知识我补充了很多。商业知识是不断学习的过程，今天学到的商业经验不一定能解决明天的问题。换句话说，有商科背景不一定比我更有能力解决未来将面对的问题。创业本身就是个不确定的探索过程。

《时间线》：如何看待技术与商业化的平衡？

朱珑：技术与商业化从来不是矛盾的。中国现在有很多大规模的问题放到学术上都是非常有挑战性和标杆性的。在实验室是无法直接解决问题的，因为有些数据不易得到，做商业项目与学术研究并不冲突，反而可以更好地促进技术发展。

篇4

仅在一年前，被誉为“世纪之战”的李世石对战AlphaGo令人工智能（AI）进入公众视野。彼时，VR市场颓势已现，渐入谷底。AI概念的及时出现拯救了寥落许久的资本市场，凛冽的“资本寒冬”一度回暖。根据CBInsights的数据，2016年，全球人工智能领域的投资数量达到698笔，是2012年的近5倍。而在国内，BAT带头布局，创业项目四起，一时间全民AI，2016年也因此被称为“人工智能元年”。

潮水退去，才展现出行业的本来面目。“有一些泡沫，但没有‘’、O2O那会儿那么多。”创新工场技术副总裁、人工智能工程院副院长王咏刚告诉《21CBR》记者。

“扎实”、“踏实”是众多投资人谈及人工智能时提到的关键词。对创业者而言，技术的重大突破、庞大的用户市场以及多方政策的利好，似乎预示着人工智能的商业春天才刚刚开始。然而，要想站在下一波浪潮的潮头，成为这场堪比工业革命的时代获益者，既要比拼硬实力的突破，也依仗对行业的理解，二者缺一不可。在人工智能的商业化进程中，脆弱的科学家式创业将难以冲破重重阻碍。

李开复重仓

当下提及人工智能，不能不关联至创新工场。2016年，这家专注于Pre-A到C轮的早期投资机构重仓人工智能，投资相关领域创业公司超过30家。早年研究语音识别的创始人李开复身体力行，一举一动不离人工智能：演讲、出书、为投资公司站台、成立人工智能工程院。直到今年初，李开复公开表示：“能投的已经不多了。”

王咏刚告诉《21CBR》记者，人工智能尚处在行业发展的早期阶段，“我们看好整体的发展趋势，但现阶段项目的绝对数量是少的，找好项目相对来说也就困难一些。”对创新工场而言，好项目各有各的好，不投的项目归结起来则离不开三个方面：技术、团队和模式。

第一类是技术令人难以信服的概念炒作式项目。“开复就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接触的项目比较多。有的创业公司说得天花乱坠，实际技术上是做不到的。”对于技术本身的发展趋势、在哪个领域能够解决哪些问题，创新工场自信在国内VC界的判断是较为准确的。

其次，对于纯科学家团队创业，由于不具备足够的商务落地渠道，“我们也会非常谨慎。当然不排除有的科学家确实技术很好，我们就帮他做孵化”。至于商业模式，在当下的国内互联网企业中，阿里、腾讯纷纷成立人工智能实验室，百度索性称自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避开了巨头现有业务冲击，自身具备不可复制和可持续性的创业项目，成功几率自然更高。

元Z资本合伙人陈洪亮认为，在人工智能这一强技术领域，图像和语音是已被验证的两个赛道。过去10年间，得益于深度学习算法和GPU等计算设备的发展，计算机视觉技术快速落地金融、安防、医疗等B2B领域。相比之下，语音技术偏重在客服、车载、智能家居等消费端领域，背后也有赖于语音识别、声纹识别等工业级算法的日趋成熟，“未来在这两块，将会出来一批比较扎实的成果。”

2014年底创立的Rokid（若琪）是元Z资本在语音赛道的代表项目，从天使轮到B轮一路跟进。5月15日，Rokid旗下第二款产品、名为Pebble（月石）的智能音箱在天猫开售。用户运用语音指令可以操控音箱播放音乐、报告天气，甚至控制家中的照明、电视等智能家居设备。Pebble意在通过日复一日的“自我学习”，无限趋近用户的偏好习惯。

相比用智能家居APP开关灯，一条语音指令显然要简单得多。无论是手机还是PC，都需要人去适应机器，声音似乎是人与机器更自然的交流方式。从天气到音乐，从新闻播报到童话朗读，元Z资本相信，声音将作为一种人机交互的无形界面，成为下一个平台级入口。而新入口的诞生，将带来变革性的机会。

不过，在陈洪亮眼中，对领域知识的依附使得创业初期的技术优势正在减弱，“行业细分，客户分散，即便有强悍的技术背景，过了一年左右的时间窗口，最后比拼的还是对商业的理解。”从这个角度而言，人工智能更以行业为导向，而非纯技术项目。“是行业+，不是AI+。”陈洪亮称。

这也是创新工场成立人工智能工程院的目的之一：源源不断向创业者推送产业项目，挖掘适合团队技术的商业模式并加以验证，为创业科学家寻觅商业合伙人，从而帮助团队尽快步入创业正轨。王咏刚表示，“商业合伙人具备的行业经验，必须令其懂得如何在行业里面拿到项目，纯科学家式的B2B创业很难。”

4月，在一次企业家公开活动上，北极光创投创始人邓锋面对两位业界人士发问：“讲究强关系的B2B行业会否影响人工智能的游戏规则？”依图科技CEO朱珑当时回应：“（关系）是现状，但产品真的能打动人。”或许可以这么理解，“关系”在某种程度上也代表着，你比别人更了解行业。

对于AI创业者，B2B意味着赚钱的难度和门槛更高了。不过，收费的价值也因此体现。在陈洪亮看来，一旦客户为此买单，其在组织机构内部能够被更高效地推行，避免沦为乏人问津的免费试用。王咏刚也相信，移动互联网的免费打法在人工智能时代将难以延续。

尽管业内少有公司公布自己的营收情况，但投资人大都表示，人工智能正在加速变现，“有些2B的项目，盈利已经很好了。”对于投资人和创业者而言，变现不仅仅代表了财务模型的转正，也意味着终于赢得了市场与用户的认可。

四家独角兽

拥有大数据支持的金融、安防和医疗，被视为是人工智能的下一个机会，也成为过去一年资本聚集的行业。国内计算C视觉赛道的创业公司接近30 家，人脸识别领域更是出现4 个独角兽――旷视（Face++）、商汤、依图、云从科技，纷纷完成融资。2017年，在工信部的“独角兽”企业榜单中，旷视的市场估值突破20亿美元。

旷视市场部副总裁谢忆楠告诉《21CBR》记者，2013年，旷视开始专注于人脸视觉的产品通用化。“当时主攻三方面的算法――人脸检测、关键点标注和人脸识别，团队基于行业做了很多技术上的研究。”2013-2014年，旷视拿下3项世界计算机视觉竞赛的第一名。2015年，在德国汉诺威IT博览会上，马云向德国总理默克尔演示Smile to Pay扫脸技术，就是由旷视提供核心算法，将刷脸支付模块内置到支付宝客户端中。

目前，旷视的Face++人工智能开放平台面向中小银行、地产园区、IT企业及独立开发者开放人脸、图像、文字等识别能力。其中，人脸识别API的日均调用量超过2400万次，是目前世界最大的人脸技术平台。旷视方面声称，其人脸识别技术在国内互联网金融领域拥有80%以上的份额。

旷视的快速崛起得益于技术和市场的多重利好。一方面，深度学习算法在过去10年间取得重要突破，给计算机视觉的大规模应用奠定了基础。另一方面，2014年，国家实名制工作相继在网络、电信和金融领域全面铺开。2015年，互联网金融雨后春笋般涌现，通过人脸识别技术完成远程开户和身份验证，成为各方普遍采用的技术手段。计算机视觉创业公司步入商业化时期。

谢忆楠表示，公司在商业化前期关键性地走通了“数据―算法―产品―技术”这一循环，面向行业的通用服务乃至更为深度的定制化方案得以落地。

而另一家独角兽公司――依图科技则啃下了安防这块骨头，其“蜻蜓眼”人像大平台服务于全国上百个地市的公安系统，是全国唯一拥有十亿级人像库比对能力的公司。

利用技g优势，快速切入一两个行业，从而形成深度合作，是上述独角兽公司早期脱颖而出的共同原因。在现有技术已然成熟、各家准确率纷纷达标的情况下，如何基于真实痛点挖掘场景，提供定制化且可复制的解决方案，成为打破传统行业壁垒、快速拿下市场的关键。

而在语音赛道，技术成熟也意味着消费级机器人市场的打开。Rokid并非头一个玩家，却自带网红体质。其迄今为止的两款产品，在未设独立展位的情况下，连续两年获得CES（国际消费电子展）创新类奖项。创始人Misa（祝铭明）在江湖上见首不见尾，研究团队的阵容却堪称强大：位于北京和旧金山的两个实验室由数十名全职博士科学家组成，来自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海内外顶尖院校。

Rokid北京实验室负责人高鹏告诉《21CBR》记者，智能音箱Pebble的核心功能体验分为三类：音乐、儿童读物等内容服务，天气、闹钟等工具类服务，以及智能家居控制服务。凭借600万首320K码率高品质曲库和喜马拉雅FM等对接资源，Pebble向用户提供的内容涵盖音乐、新闻、电台、相声、戏曲和脱口秀等。一切体验从用户对其说出激活词“若琪”的一刻开启。

激活词“若琪”的设计和打磨用了将近一年时间。高鹏介绍，激活词的识别错误率随着音节的加长而降低。目前国内外同类产品的激活词大多设置在3-4个音节，而双音节的高激活率很难成功。在经历“若小琪”、“Hi，若琪”的反反复复后，研究团队还是通过算法验证实现了双音节。在公开的试用报告中，Pebble多个维度的人机交互体验超过了谷歌推出的业内首款产品Google Home。

而在声音定位上，祝铭明早年从威尔・史密斯主演的科幻电影《我，机器人》中的机器人女声获得灵感。高鹏坦言：“当时根本没有那样的现成声音。”团队开始在市场上寻觅适合的音色，同时自主研发TTS（Textto-Speech）语音合成技术，并由专门团队对声音处理和内容反馈进行设计，“若琪”最终被定位为一个温柔、幽默、聪明且不失个性的女声。

通过开放基于网络协议的API标准，Rokid还将飞利浦、小米、lifesmart等品牌纳入到其智能家居生态链中。在几乎未做投放、线下推广的情况下，开售三个星期的Pebble在天猫官网的销量逼近千台。祝铭明对媒体表示：“产品日活跃用户数量超过50%，用户使用时长平均超过1小时。”6月8日，Rokid宣布开通全渠道销售，Pebble登陆全国500多家经销商门店。

在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出现的一个词。产品负责人向文杰对此表示，语言、视觉和触摸是人类最自然的交流方式，“未来的产品方向就是向用户提供最自然的交互体验，希望让用户感受到，我们的产品是有温度的家庭成员，而不是一台冷冰冰的机器。”

智能的未来

人工智能的商业春天才刚刚开始。

埃森哲的研究结果显示，到2035年，人工智能将有望令包括美国、日本在内的12个发达国家的经济增长率翻番，劳动生产率增长40%。在谢忆楠看来，目前国内人工智能市场仍处在存量消化阶段，保守估计仍有七成左右的垂直行业尚待开发，在教育、交通、社保等领域潜力巨大。朱珑则表示，过去一年间，性能成倍提升的人工智能技术不断解锁应用场景，人类的想象力已经跟不上人工智能的发展速度。

机器的迷人之处在于智能未来。业内普遍认为，无人驾驶将是未来人工智能的重要落点。在创新工场的投资策略里，未来5-10年的投资项目中有相当一部分投给了无人驾驶。“机会太大了，将是万亿级的市场，且很难被个别巨头垄断。”王咏刚表示，无人驾驶是一个完整的产业链，从感知、决策、控制等多个模块的算法，再到各类传感器，乃至汽车共享和交通改造，有着巨大的想象空间，远未到技术收敛的阶段。

另一个充满未来感的方向则是沉浮数年的消费级智能硬件。亚马逊在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出货量预期突破1000万台；苹果则被传即将在年度开发者大会中一款由语音助手Siri控制的智能音箱。国内方面则早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的说法因此在业内盛行开来。

Rokid将自身定位为一家科技公司而非硬件厂商，著眼于更宏大的语音技能生态建设。高鹏表示，Rokid将在近期推出开放平台，有望接入外卖、快递、叫车等来自第三方开发者的扩展功能，为用户提供更为丰富的语言技能应用。

人工智能从来就不是一场轻巧肆意的游戏，参与者面临的仍将是重重阻碍。

首先是巨大的人才缺口。陈洪亮称，未来很长一段时间，人工智能的马太效应将体现在人才方面。李开复提过一组数字，全球当下的人工智能专家不超过7000人，在中国这个数字可能是700个，且大多被BAT收入囊中。这也是创新工场成立人工智能工程院的一大使命：通过人才招聘和高校共建，同时加强与政府部门、国内外高科技公司的合作，培育和孵化高水准的人工智能技术团队。

数据壁垒则是人工智能创业打破大公司垄断、完成行业深度融合的另一项难题，一大原因在于数据安全泄露和用户隐私破坏。王咏刚认为，人工智能的发展与数据安全不是相互撕裂的关系，而是博弈均衡。

而最大的困难还是来源于技术本身。深度学习理论沿革每隔10年左右就会经历巨大变化，每一次的技术递进也推动着人工智能的工业化进程，新商业模式因此而生。“前沿技术当然对一线业务开展有着指导意义。”王咏刚说。

人工智能始终是强技术驱动的领域。谢忆楠称：“从算法、软件、硬件到解决方案，每一步都要靠硬实力说话。纯商业模式的东西，天花板很明显。”计算机视觉领域的四个独角兽之一云从科技CEO周曦也公开宣称：“人工智能是有门槛的，短期之内只要自己保持足够快的进步速度，别人很难对你构成威胁。”

篇5

报告总体分为四个部分，分别从市场环境、产业格局、商业模式、机遇与挑战等方面对中国医疗人工智能产业进行分析。

无论是对中国还是对世界来说，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人们逐渐开始寄希望于通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高30% 到40%，减少多达50% 的医疗成本”。

在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面，中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。

不负人们所期，近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示，自2013年到2017 年，中国医疗人工智能行业共获得241 笔融资。其中，2017 年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近30 起，融资总额超过18 亿元。

2018 年，医疗人工智能市场火热依旧。一方面，资本热情不减，大额融资频发，医疗人工智能融资总额再创新高，仅2018 上半年就有18 家公司获投，总金额超过31 亿元。另一方面，已然成熟的互联网巨头，如BAT 等，以及传统医疗相关企业，如飞利浦等也早已重金布局医疗人工智能，大手笔向产业链扩展业务。

作为一种提高效率的工具，目前，医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为B 端的医疗机构、企业等服务。并且，医疗人工智能在经历过火热的发展后，迎来了商业化的关键期，目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利，且其产品多在医院进行试用，但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。