說起AI的發(fā)展，有些人認(rèn)為：近兩年是爆發(fā)期，未來幾年將逐年上升趨勢(shì)發(fā)展；也有人認(rèn)為：當(dāng)前處于AI的初級(jí)階段，AI還是個(gè)小嬰兒未來仍漫漫長(zhǎng)路；還有人認(rèn)為：AI只不過是這兩年炒作的話柄罷了，它不會(huì)改變?nèi)祟悾粫?huì)替代人類……

無論哪種理解，現(xiàn)實(shí)情況是：AI及衍生體已經(jīng)成為我們今天工作生活中不可或缺的組成部分，尤其在科研和技術(shù)領(lǐng)域更是如此，很多企業(yè)需要借助AI提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)，或者引入AI的某些元素拉動(dòng)投資，種種跡象表明：談AI的企業(yè)級(jí)應(yīng)用和發(fā)展態(tài)勢(shì)已經(jīng)成為非常重要的話題，而且必須要有所規(guī)劃、穩(wěn)步前行。

所以今天主要介紹近三年的企業(yè)級(jí)AI演進(jìn)和發(fā)展規(guī)劃。我們認(rèn)為，企業(yè)級(jí)AI的應(yīng)用發(fā)展規(guī)劃可按階段逐漸演進(jìn)和建設(shè)，即：AI引擎引入階段，AI智能化分析階段，AI智慧運(yùn)營(yíng)階段。

第一階段，AI能力引入階段（2019年）：

近年來，AI能力的行業(yè)關(guān)注點(diǎn)主要聚焦在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、圖像識(shí)別等能力棧，這些能力在行業(yè)間可大規(guī)模應(yīng)用，通用性強(qiáng)；所以在第一階段我們可以將AI應(yīng)用在當(dāng)前已有的場(chǎng)景下，主要引入AI的核心能力（如識(shí)別能力），目的是提升整體的業(yè)務(wù)流程和效率，但整體業(yè)務(wù)流程和實(shí)現(xiàn)方法保持不變；

這樣的能力引入有幾個(gè)好處，一個(gè)是當(dāng)前AI整體發(fā)展尚不成熟，自己獨(dú)立打拼探索并找到新的商業(yè)模式實(shí)在太難；再有就是AI最為吸引眼球的往往還是那些圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等能力，這些能力最容易讓老百姓所理解認(rèn)同，并認(rèn)為有這樣的能力就是AI；第三就是實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單，往往組件化的模塊就可以通過調(diào)用的方式嵌入到已有的系統(tǒng)。

第二階段，AI智能化分析階段（2020年）：

除了AI的核心能力外，在算法和模型領(lǐng)域還有很長(zhǎng)的路要走，自然也是AI的核心技術(shù)突破。所以應(yīng)該將此能力引入到現(xiàn)有環(huán)境中；所以在第二階段將主要強(qiáng)化AI的分析能力，提升分析探索平臺(tái)的挖掘效果，這樣可以幫助業(yè)務(wù)分析師洞察數(shù)據(jù)原因、甚至追溯前端的業(yè)務(wù)問題。

這個(gè)階段才是真正發(fā)揮AI效能的階段，也是人工智能在算法領(lǐng)域的核心要素。說白了就是將現(xiàn)在特殊領(lǐng)域特殊場(chǎng)合運(yùn)用的Alphago，應(yīng)用在更多的生活場(chǎng)景上，而且能夠非常普及，這個(gè)階段的效果也就達(dá)成了。

第三階段，AI智能認(rèn)知/AI智慧運(yùn)營(yíng)階段（2021年）：

AI的高階能力主要有機(jī)器認(rèn)知、智能預(yù)測(cè)/預(yù)警等自學(xué)習(xí)迭代過程。這個(gè)過程是一種聯(lián)動(dòng)關(guān)系，也是機(jī)器感知、自我提升的過程；第三階段主要探索AI的智能化持續(xù)運(yùn)營(yíng)。將前端語(yǔ)音交互、人臉識(shí)別、流程導(dǎo)向等模式與后端運(yùn)營(yíng)打通，幫助分析師自助式解決業(yè)務(wù)問題；

這個(gè)階段的效果呈現(xiàn)，就是講目前比較初級(jí)的AI能力進(jìn)行進(jìn)一步延伸，能夠流程化、智能化的完成一系列相關(guān)應(yīng)用流程的動(dòng)作。比如：用戶去“未來銀行”辦理業(yè)務(wù)，進(jìn)門有自動(dòng)取號(hào)機(jī)、然后有自動(dòng)叫號(hào)系統(tǒng)、有自動(dòng)收單收證件機(jī)制、客戶語(yǔ)音提供需求輸入，自動(dòng)化辦理完成等等，這個(gè)過程就是流程的自動(dòng)化和自助方式，也是AI的高階運(yùn)營(yíng)能力。

如何跳出大數(shù)據(jù)視角規(guī)劃一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的人工智能平臺(tái)？就這么簡(jiǎn)單！

我們?cè)趯懳恼碌臅r(shí)候，通常需要通過一個(gè)總-分-總的結(jié)構(gòu)去構(gòu)思，這樣的方法形成的文章是有體系的、有內(nèi)容的且邏輯通暢。同樣我們?cè)趯懛桨窹PT的時(shí)候以可以照貓畫虎，這樣的材料總會(huì)讓人感覺既有內(nèi)涵有充實(shí)飽滿。

說起人工智能，很多專家學(xué)者對(duì)其的理解一套一套的，有些關(guān)注AI的行業(yè)應(yīng)用和未來前景、有些專注于內(nèi)部算法和模型、還有些研究AI的外圍周邊配套……無論哪個(gè)領(lǐng)域都是行業(yè)大拿。另外在展現(xiàn)自己思路的過程中，一定要先說清楚整體的體系結(jié)構(gòu)，這樣接下來才能由粗到細(xì)、由淺入深的剖析其內(nèi)部?；诖耍覀冞€必須說出與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)之間的關(guān)系，于是畫了這樣一頁(yè)圖，希望能盡可能的清晰勾勒出人工智能平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)。

綠色區(qū)域中分別將人工智能平臺(tái)區(qū)分為：系統(tǒng)層、能力層和接入層。

系統(tǒng)層：主要是底層系統(tǒng)的能力區(qū)域，為AI提供基礎(chǔ)設(shè)施、存儲(chǔ)計(jì)算能力和云化環(huán)境；

能力層：主要包括AI能力服務(wù)平臺(tái)和AI深度分析平臺(tái)，是AI的核心能力輸出；

接入層：主要包括各類AI開放接口，如能力級(jí)API、模型級(jí)API和樣本數(shù)據(jù)回收API等等；

藍(lán)色區(qū)域則體現(xiàn)了企業(yè)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)/大數(shù)據(jù)平臺(tái)，他能體現(xiàn)出它與人工智能平臺(tái)之間的關(guān)系。這個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可能是開源Hadoop，也可能是商用級(jí)產(chǎn)品，再或者又是混搭架構(gòu)的技術(shù)棧，包括常規(guī)的存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力、統(tǒng)計(jì)分析能力、數(shù)據(jù)可視化能力等等，但請(qǐng)記住它只是個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

所以我們能看出：

人工智能平臺(tái)主要包括AI能力服務(wù)平臺(tái)和AI深度分析平臺(tái)，同時(shí)整個(gè)平臺(tái)與當(dāng)前大數(shù)據(jù)系統(tǒng)緊密聯(lián)系；

底層交互數(shù)據(jù)可直接用于深度學(xué)習(xí)及模型訓(xùn)練，同時(shí)海量數(shù)據(jù)集可輸送到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)一步挖掘更多信息后，再反饋給人工智能平臺(tái)，提高服務(wù)質(zhì)量。

AI能力服務(wù)平臺(tái)：負(fù)責(zé)輸出核心的語(yǔ)音、語(yǔ)義、視覺能力服務(wù)，提供統(tǒng)一的API接口和多平臺(tái)SDK，方便快速集成使用；

AI深度分析平臺(tái)：負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)等模型訓(xùn)練，為AI能力平臺(tái)提供具有高識(shí)別效果、高效率底層模型；

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和AI能力平臺(tái)的關(guān)系：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)通過不斷優(yōu)化模型，使AI能力平臺(tái)可以提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)；而AI能力平臺(tái)搜集到的海量數(shù)據(jù)又為深度學(xué)習(xí)平臺(tái)提供更多訓(xùn)練樣本，二者之間可閉環(huán)迭代演進(jìn)；

說到這里是否能與您形成共鳴？人工智能不僅僅是數(shù)學(xué)問題、并不一定是機(jī)器學(xué)習(xí)理論、也并僅僅是一堆技術(shù)的堆砌，而可以用一頁(yè)清晰直觀的圖去勾勒體系，闡述能力。雖然或許有些粗糙，但值得挖掘推敲。

企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用創(chuàng)新已大勢(shì)所趨，底層平臺(tái)應(yīng)具備哪些能力支撐？

隨著行業(yè)內(nèi)外對(duì)人工智能的關(guān)注度提升，我們有更多的應(yīng)用場(chǎng)景可以引入AI的元素。其實(shí)，人們所接觸的人工智能產(chǎn)品并不多見，所以對(duì)之產(chǎn)生比較單薄的印象，但是它經(jīng)過近兩年發(fā)展，已經(jīng)悄然發(fā)芽并開始逐漸“成長(zhǎng)”。

人工智能企業(yè)主要的應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在教育、醫(yī)療、無人駕駛、電商零售、金融、個(gè)人助理、園區(qū)、家居、展廳等多個(gè)垂直領(lǐng)域內(nèi)的多個(gè)場(chǎng)景。

人工智能+教育：人工智能教育的相關(guān)概念一直受到資本市場(chǎng)的關(guān)注，技術(shù)上，通過語(yǔ)音交互和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人閱卷改卷、背誦機(jī)器人、在線口語(yǔ)評(píng)測(cè)等功能；

人工智能+醫(yī)療：去年8月，騰訊推出了首款將人工智能技術(shù)運(yùn)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的產(chǎn)品“騰訊覓影”，將圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)等AI領(lǐng)先技術(shù)與醫(yī)學(xué)跨界融合研發(fā)而成，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病篩查和診斷；

人工智能+無人駕駛：即使無人駕駛的噱頭足夠吸引人，但是為了彌補(bǔ)人工智能的不足，仍然需要采取幕后有人為監(jiān)督的干預(yù)措施，并逐漸逐漸將人工智能應(yīng)用在沒有監(jiān)督的情況下運(yùn)行；

人工智能+零售：人工智能針對(duì)電商領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的功能主要有客服、實(shí)時(shí)定價(jià)促銷、搜索、銷售預(yù)測(cè)、補(bǔ)貨預(yù)測(cè)，還可以智能推薦你喜愛的商品信息以及機(jī)械手臂機(jī)器人完成自動(dòng)工作；

人工智能+個(gè)人助理：在這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用通常比較多見，比如蘋果Siri、微軟小冰等，都是接觸較為基礎(chǔ)的應(yīng)用，隨著聊天機(jī)器人日益發(fā)展成真正的智能助理，其可以幫助用戶做很多事情；

人工智能+園區(qū)：通過“互聯(lián)網(wǎng)+”的領(lǐng)域延伸，構(gòu)建智慧運(yùn)維平臺(tái)，融入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等核心技術(shù)，為園區(qū)和入駐企業(yè)的產(chǎn)品與服務(wù)提供智能展示平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)招商的可視化；

人工智能+家居：通過語(yǔ)音控制設(shè)備，從而輕松調(diào)節(jié)家里的風(fēng)扇、空調(diào)、空氣凈化器等家電，這樣的場(chǎng)景目前已基本實(shí)現(xiàn)。

所以我們可以看出AI所涉及的學(xué)科非常眾多、其發(fā)展至今所沉淀的應(yīng)用場(chǎng)景也絕不僅僅是上面這些。但企業(yè)在支撐AI創(chuàng)新的同時(shí)，也呈現(xiàn)出一個(gè)新的問題，那就是：為了支持企業(yè)級(jí)AI發(fā)展，底層平臺(tái)到底應(yīng)該具備哪些能力呢？之所以拋出這個(gè)問題，那是因?yàn)樽砸苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，一個(gè)又一個(gè)平臺(tái)浮出水面，包括云計(jì)算平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)、智能運(yùn)維平臺(tái)、語(yǔ)音交互平臺(tái)、客戶畫像平臺(tái)等等，所以建設(shè)平臺(tái)、優(yōu)化平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)已成為IT界最為關(guān)注的問題。

說道這里，作為支撐AI的能力平臺(tái)自然也不在話下，這樣的平臺(tái)應(yīng)該具備什么能力呢？我們總結(jié)四點(diǎn)如下——

平臺(tái)運(yùn)用新興技術(shù)的能力（語(yǔ)音、圖像識(shí)別等）

引入AI領(lǐng)域的新興技術(shù)能力，這些技術(shù)大多可作為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的輸入。如：語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、文本檢索、NLP等能力的運(yùn)用，可以與智能硬件有效的結(jié)合在一起；而且我們發(fā)現(xiàn)很多AI的應(yīng)用都是先以這些吸引眼球的黑科技切入，這些能力很容易以“模塊”的形式在產(chǎn)品或場(chǎng)景間復(fù)制。

平臺(tái)具備高級(jí)算法和分析引擎（深度學(xué)習(xí)類）

以前很多文章都介紹過，AI的核心主要在于算法的突破，能力平臺(tái)可以集成多種分析能力：多維分析、圖分析、預(yù)測(cè)分析、分類&聚類、歸因分析、文本挖掘、統(tǒng)計(jì)分析等。然后還要支持各類分析工具：如SAS、Rstudio分析工具、Dataiku大數(shù)據(jù)服務(wù)工具、KNIME數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)等。最后支持多種開發(fā)語(yǔ)言：R語(yǔ)言、Python、Scala、Golalng/Go等；

平臺(tái)引入高效的基礎(chǔ)設(shè)施（芯片、云化資源等）

永遠(yuǎn)不要忘記硬件的強(qiáng)大。從CPU到GPU，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到了TPU，專為機(jī)器學(xué)習(xí)所量身定做的處理器。因?yàn)檎f起處理器芯片巨頭，Inter長(zhǎng)期是超級(jí)巨無霸，不過新型的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們一邊在采購(gòu)Intel處理器，一邊也有自己的打算。據(jù)市場(chǎng)調(diào)機(jī)構(gòu)估計(jì)，全球銷售的服務(wù)器處理器中有大約5％都被Google買走了，同時(shí)Google也在創(chuàng)造自己的TPU，加速其第二代人工智能系統(tǒng)TensorFlow的運(yùn)行，而且效率也大大超過GPU。所以強(qiáng)大的計(jì)算速度和分析能力促使微電子產(chǎn)業(yè)的升級(jí)創(chuàng)新，智能服務(wù)為實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，必須要求無縫覆蓋的智能網(wǎng)絡(luò)等；

平臺(tái)支持更廣泛的AI應(yīng)用（多類別應(yīng)用）

最后就是人工智能的分析場(chǎng)景、智慧客服場(chǎng)景、智慧營(yíng)銷場(chǎng)景、智能化運(yùn)維場(chǎng)景、精細(xì)化管理場(chǎng)景、智慧管家、服務(wù)機(jī)器人、智能語(yǔ)音交互、精準(zhǔn)人臉識(shí)別及聲控識(shí)別等內(nèi)外應(yīng)用支撐；

所以我們看出，作為人工智能的底層平臺(tái)與傳統(tǒng)意義的平臺(tái)雖然能力各異，但側(cè)重點(diǎn)截然不同，范圍更廣泛、覆蓋更全面。人工智能的未來發(fā)展，一個(gè)是人工智能的生命力在于實(shí)踐應(yīng)用，再一個(gè)就是離不開行色各異的人人參與和體驗(yàn)，最后就是離不開產(chǎn)業(yè)間的互聯(lián)互通。

談人工智能不能僅僅局限于模型和算法，它更受惠于行業(yè)大趨勢(shì)發(fā)展。

人工智能的演變能力支撐

首先，人工智能（ArtificialIntelligence）是最近兩年非?；鸨募夹g(shù)科技名詞，從Alphago開始就掀起了IT及相關(guān)行業(yè)的一番熱潮?，F(xiàn)在，人工智能已是無人不知、無人不曉、在各行各業(yè)已如火如荼的前沿科技，而且未來它會(huì)在很多領(lǐng)域完全可能達(dá)到人類的智慧高度，取代人類部分勞作，例如無人汽車、無人商店、智能家居……

說起AI，我們大多看見的內(nèi)容主要有兩部分：第一就是行業(yè)應(yīng)用，也就講人工智能在哪些領(lǐng)域做了實(shí)踐和應(yīng)用；另一部分就是AI的核心——用了什么高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法等等。但今天我分享的內(nèi)容主要是談?wù)凙I的演進(jìn)，這就是：從10年前具有顛覆意義的云計(jì)算到后來無人不談的大數(shù)據(jù)，以及最近熱門的AI（人工智能）等概念延伸，是如何演進(jìn)發(fā)展的。

圖中所示的內(nèi)容有兩個(gè)坐標(biāo)，橫向代表時(shí)間、發(fā)展階段；縱向代表相關(guān)行業(yè)應(yīng)用及業(yè)務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)，在這里我們分別將早年間的云計(jì)算、后來成熟普及的大數(shù)據(jù)以及今天的人工智能分別加以闡述。

云計(jì)算字眼兒在國(guó)內(nèi)出現(xiàn)約在12年前，當(dāng)時(shí)談的最多的就是資源池，云計(jì)算按類型可以劃分為公有云、私有云和混合云等，按服務(wù)的提供方式可以分為IaaS、PaaS和SaaS等，在當(dāng)時(shí)那個(gè)概念滲透的時(shí)期，應(yīng)用領(lǐng)域就是云存儲(chǔ)、云郵箱、虛擬化資源池建設(shè)等等，慢慢到后面就是幫助客戶解決傳統(tǒng)應(yīng)用上云，業(yè)務(wù)遷移的問題，更多聚焦于IaaS層。今天，無論是國(guó)外的AWS還是國(guó)內(nèi)的阿里云，可以說云化基礎(chǔ)設(shè)施層的能力已經(jīng)非常完備了，依托于這樣一樣強(qiáng)大的能力引擎（存儲(chǔ)空間、計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)鏈路），云計(jì)算作為底層資源較好的承載上面的能力。

什么是上面的能力？那就是大數(shù)據(jù)。2012年左右，云化資源在各行業(yè)應(yīng)用的同時(shí)，大數(shù)據(jù)概念也隨之產(chǎn)生了。大數(shù)據(jù)提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力，與云計(jì)算的存儲(chǔ)資源池的概念非常相近，與此同時(shí)具備NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和查詢能力，而且主要面向于大數(shù)據(jù)量的高并發(fā)處理與數(shù)據(jù)分析，可以說這些能力充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，也是大數(shù)據(jù)與云計(jì)算銜接的重要階段。2013年左右，希望開展大數(shù)據(jù)領(lǐng)域相關(guān)項(xiàng)目的客戶們陸續(xù)著手建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，后續(xù)幾年逐步聚焦于大數(shù)據(jù)上層應(yīng)用以及PaaS能力共享，這些都是做大數(shù)據(jù)的目的——通過開展數(shù)據(jù)分析探索業(yè)務(wù)價(jià)值。而這些能力的關(guān)鍵在于——大數(shù)據(jù)已經(jīng)完全適應(yīng)了云計(jì)算的良好土壤。無論開源、無論商用產(chǎn)品都可以分布式集群本地部署，也可以基于虛擬化資源池云化部署，還可以依托于容器技術(shù)自定義部署。而且在“asaservice”方向，云計(jì)算時(shí)期的PaaS再也不空談web應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫(kù)中間件等能力，一切都可以用服務(wù)的形式進(jìn)行封裝，將“XaaS”的能力運(yùn)用的淋漓盡致。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，目前已經(jīng)形成了諸如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)等商用產(chǎn)品，也有Hadoop、Spark等開源生態(tài)系統(tǒng)，這里面其中有那么一塊兒知識(shí)領(lǐng)域就是機(jī)器學(xué)習(xí)/算法庫(kù)，這部分組件兒將大數(shù)據(jù)分析價(jià)值施展的更精準(zhǔn)、更有價(jià)值，而且也單獨(dú)形成了一個(gè)新領(lǐng)域——人工智能。人工智能的核心是深度學(xué)習(xí)、是新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、是高級(jí)算法，可以追溯到1955年的達(dá)特茅斯會(huì)議，也可以追溯到1982年霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……我想說，伴隨著計(jì)算能力未能突破大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和復(fù)雜任務(wù)，使得AI進(jìn)入一個(gè)又一個(gè)低谷。但今天不再一樣，AI的今天已經(jīng)具備了云計(jì)算大規(guī)模資源的基礎(chǔ)環(huán)境、也具通過大數(shù)據(jù)能力構(gòu)建復(fù)雜知識(shí)學(xué)習(xí)的分析能力，至今開展了相關(guān)語(yǔ)音圖像等識(shí)別類應(yīng)用、機(jī)器人/智能助手等設(shè)備類應(yīng)用、精準(zhǔn)體驗(yàn)/推薦類客戶應(yīng)用以及智能化告警/預(yù)測(cè)類維護(hù)應(yīng)用。

因此，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是人工智能的“助推劑”，我們可以將云計(jì)算的資源能力比喻成“土壤”，將大數(shù)據(jù)的分析能力比喻成“水源”，將人工智能比喻成“樹苗”（早期階段），人工智能的發(fā)展離不開業(yè)務(wù)創(chuàng)新與實(shí)踐等發(fā)展進(jìn)程，這種能量循序漸進(jìn)的推動(dòng)了ICT產(chǎn)業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)邁向數(shù)字化、智能化；

構(gòu)建企業(yè)級(jí)人工智能支撐環(huán)境

正如前面所講，云計(jì)算提供了基礎(chǔ)環(huán)境，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)了的知識(shí)學(xué)習(xí)，AI引擎（算法）增強(qiáng)了人機(jī)協(xié)同，而且在整個(gè)過程中，技術(shù)的發(fā)展是迭代過程，企業(yè)級(jí)人工智能的演進(jìn)仍然需要“社會(huì)迭代”，這就需要持續(xù)不斷的知識(shí)傳遞、服務(wù)跟進(jìn)、人才保障…才能構(gòu)建好一個(gè)企業(yè)級(jí)人工智能的雛形。而且要綜合考量開展哪類AI應(yīng)用？做AI軟件能力還是AI硬件產(chǎn)品、或兩者兼?zhèn)涞闹悄軝C(jī)器人？AI產(chǎn)品主要面向誰、如何運(yùn)營(yíng)等問題，這才是AI發(fā)展的路標(biāo)。

所以，未來主要以人工智能應(yīng)用建設(shè)為導(dǎo)向，將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI引擎等能力極致發(fā)揮。

企業(yè)級(jí)AI總體功能框架

我們將AI能力框架分為三個(gè)區(qū)域：AI支撐域、AI核心域、AI應(yīng)用域。

AI支撐域：包括IT基礎(chǔ)設(shè)施、虛擬化資源池、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算能力以及相關(guān)數(shù)據(jù)分析工具，核心是完成AI任務(wù)的計(jì)算工作、進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、完成數(shù)據(jù)分析過程，這一層要求具備IaaS、PaaS和DaaS能力。

AI核心域：包括AI平臺(tái)控制與核心組件，需要機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和能力支撐，具體涉及到語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、圖像識(shí)別、生物識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等方面，從而構(gòu)建起機(jī)器認(rèn)知、機(jī)器理解、機(jī)器思維等AI核心引擎。這一層要求具備圖像處理、聲音合成、情景感知、智能控制等能力。

AI應(yīng)用域：包括AI產(chǎn)品化交付，為客戶、企業(yè)內(nèi)外提供應(yīng)用支撐。這里領(lǐng)域主要根據(jù)自有行業(yè)特點(diǎn)開展AI應(yīng)用建設(shè)，隨便列舉幾個(gè)：智能化客戶管理、智能推薦、客戶助手、生物識(shí)別等等。