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    “AI+”將比“互聯網+”落地更容易

    發布時間:2019-09-09 | 關注: ? ?
     

    相對于以互聯網經濟為代表的“信息革命”,已經有人把“人工智能”視為第四次產業革命即智能革命。人工智能之所以受這么大的關注主要是因為其能在很多行業落地,催生一些新的變化,這個進程被稱為“人工智能產業化”或“人工智能工業化”,也有論壇稱之為“智能化”,比如今年重慶的智博會主題就是“智能化”,上海世界人工智能大會的主題是“智聯世界,無限可能”,其實都是AI對于傳統行業的影響力。

    其實我們還有很多企業、行業并沒有完全實現“互聯網化”,就要進入到“智能化”浪潮之中,相應的焦慮甚至畏懼情緒肯定是有的。李開復老師最近在接受媒體采訪時認為“忽視AI的傳統公司可能會落敗或消失,就像當年擁抱互聯網一樣。”

    完全贊同傳統企業必須重視AI,并推動業務在線化、數據化,靠譜的阿星結合行業觀察認為,對傳統企業而言,智能化將會比“互聯網化”要友好的多,傳統企業結合"AI+"將不會像“互聯網+”那么難。

    01

    “互聯網化”對傳統公司如此困難的原因

    先來看看“互聯網化”,全民“互聯網+”實際上是2014年至2015年盛極一時,但到2017年下半年時這個“概念”就不性感了,很少在出現在創業者的BP里,僥幸能活下的一些“互聯網+”項目也是以融資或者合并為主的O2O項目,比如滴滴出行、美團點評等給人留下了燒錢的印象,他們本身也不太突出“互聯網+”的概念。傳統企業轉型互聯網+的實踐除了極少數比如蘇寧得到阿里支持外,大多數折戟沉沙。原因是什么?

    因為互聯網經濟本身是線上流量導向為主,當很多企業面臨結構化的轉型重壓開始尋求擁抱“互聯網化”時,不得不面臨騰訊(微信上占據了大部分移動流量)、阿里巴巴(淘寶相應消費品類整合完成)、百度(搜索入口相當成熟),BAT流量自給自足,對外輸出的流量就非常貴了。傳統企業互聯網化方式就是做只有做自己的APP一條路,而APP是相當用戶低頻開啟的“信息孤島”,高度依賴外界的流量補給。只有抱大腿被巨頭融資整合公司能“站隊式生存”,當然不排除那些獲得了資本堅定支持,能直接分奪流量的公司比如字節跳動系等這樣純互聯網基因團隊活下來,但這不得不說是一個奇跡?;旧?,那些純線下、沒有線上流量手段的傳統企業,只能跟著互聯網公司步伐交廣告費或者平臺稅,很難唱主角。

    互聯網行業基本上是三年制造一個大概念泡沫,隨著泡沫破滅帶來資本寒潮的周期,這導致大多數在風口中創立的公司死掉,極少數通過瘋狂融資并購模式存活下來,而他們最終變現也是依靠海量的用戶流量變現或者有價值的行業數據資產,這也是很多傳統行業在這種游戲規則逐漸被邊緣化。

    我今年年初甚至還寫過一篇文章叫做《傳統企業轉型互聯網,基本沒戲!》的文章,除了把現狀、原因講清楚以外,我以提到了三條企業印證成功的轉型路徑,比如“瘋狂積累獲取本行業最擅長的大數據庫”,“做私域流量或者小程序”,“公司即媒體公司,員工即自媒體”,但這些方法其實也只是在整個移動互聯網大局已定情況下的求穩之法。

    02

    “智能化”路徑將不同于“互聯網化”

    現在的“AI+”或者是“智能化”發展或許讓以往這些“互聯網化”狀態徹底翻篇,這的確是很多沒有分享到互聯網經濟紅利的產業以及企業的一個絕佳的歷史機遇。不是只是跟著趨勢安利而已,而是有著深刻的原因?

    一是解鈴還須系鈴者,IOT(萬物互聯)重新定義流量?;ヂ摼W化的流量載體是用戶的線上賬戶,在AI時代,如果你是一家白色家電廠商,或者一個買保溫杯的制造商,你的產品出廠數量其實就是一個個聯網終端,直接在后臺數據上顯示的一清二楚,產品與用戶之間是是“一對一”的關系。當邊緣計算技術成熟了之后,很多智能硬件甚至不依賴云端數據就可以實現智能互聯網,這個時候可以大大降低對線上流量依賴度,反而廠商需要考慮的是怎么利用好線下的渠道、促銷以及客服售后等等。與此同時,互聯網公司要想鏈接更多除了電腦、手機以外的智能設備,反而必須要給很多智能廠商好處,這些廠商實際上角色從潛在“廣告買家”轉變為“開發者生態”成員了,其實反而是占據著相對上游的主動位置。

    二是互聯網巨頭之間的競爭激烈,加大了對云計算的投入以及開放化。“機器智能”(AI)它的動能是云計算,它的能源是大數據,而大數據本身是否有價值取決于對云端數據的分析和結構化即“云計算”,可以理解為機器對“數”的“運算”。BAT這三四年以來都非常重視自身的云計算峰會,比如百度是百度云智峰會、阿里巴巴的云棲峰會、騰訊云未來峰會,今年上海世界人工智能大會同時召開的還有百度云智峰會也是在8月29日開,百度智能云本身強調了AI產業化的公式是,人工智能產業化等于智能計算乘以智能應用的“智能生態”次方(排版不了,直接看下圖)。

    云計算巨頭的工作主要是搭建好智能計算的云服務器以及提供數據流動速度的技術,而如果沒有充分的大數據,以及對于行業規律的充分了解和掌握,就不能形成所謂的“智能應用”,而沒有全行業普遍的參與就很難形成“智能生態”。而很多傳統行業的規律,即使機器搜集了很多非結構化的數據,而無法獨立進行所謂的深度學習修煉?;ヂ摼W+的實踐告訴我們一個殘酷的真相,那就是每一個傳統行業真正懂得如何結合互聯網的人可能不超過十個人,這些人并非是通過經驗學習出來的,有些還是需要發揮人的偶然天才和特殊稟賦的。機器還需要這些聰明人給他們定下行業標準,才能做出可以使用的模型出來,所以未來各個行業里的能人如果加上人工智能的輔助,會有大量的發展機會和創業空間。

    第三個機會其實是一個市場教育和用戶教育成本低的問題?;ヂ摼W化是要讓改變以往的作業方式來適應線上化,改變最順利的移動支付,以前是給現金現在掃碼支付了,但是在零售領域普及,電商平臺也用了十多年的反復教育才開始逐漸改變這種消費習慣;再舉個媒體領域的例子,互聯網媒體替代傳統媒體過程也是經歷了十多年的艱難過程,才有慢慢有傳統媒體的式微,改變習慣的周期是非常長的,而智能化未來可能是機器人根據智能語音識別之后直接出一個初稿,直接改下就可以了,是在線上化基礎上加了一個“智能助理”的角色。

    另外,智能化的便利也得益于移動互聯網應用大量普及,一方面智能應用本身就已經在手機上以及各個終端設備上了,APP、小程序等非常方便;智能應用本身是互聯網化的“智慧化”升級,不再通過單個用戶一個個消化信息,而是集合了所有用戶數據標簽,以視覺智能、對話智能以及數據智能去綜合處理問題,運轉速度也在不斷提升,比如人臉識別放在機場、火車站基本上不需要用戶去特別去適應,直接確認下過閘機就可以了。

    智能化本身是不遷移人的習慣的,而是直接帶來更人性化的改善。順著人性走,當然會更受歡迎,阻力更小,效果也會更明顯。

    03

    “智能化”是傳統企業彎道超車的機遇

    綜上所述,我認為,人工智能產業化速度和規??隙ㄟh遠超過互聯網化,不會像互聯網化對很多傳統行業這么慘烈,而互聯網巨頭一枝獨秀。人工智能技術層面可能會有互聯網公司提供一些底層以及軟硬件設備上支持,但是各個行業、產業參與才是最重要的;并且由于各個公司本身就擁有了大量數據,他們選擇互聯網公司更多是外包,做出的智能產品和應用是獨立面向客戶的,避免了被互聯網公司徹底平臺化。再加上各個行業本身做出的智能產品又必須符合人性化、個性化的才叫做“智能”,那種大互聯網公司壟斷化平臺在智能化時代被“去中心化”稀釋;如果繼續由某個巨頭來控制一個行業,加上人工智能,那就對市場活力釋放相當不妙了。由于都是面向未來的增量市場,在AI上深耕的互聯網公司會比現在更繁榮,而做實業朋友也需要迎頭學習智能化,AI+彎道超車的機會,速度會比互聯網化要快得大,規模也要大的多!

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