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接下来，我们讨论一下人工智能技术。如果说互联网提供了数据渠道，大数据增强了企业对数据的存储能力和处理能力，那么人工智能则提供了“数字化”业务中的具体信息内容。
人工智能技术做到了将企业从信息革命推向智能革命。例如原先的飞鸽传书变成了现在的邮箱，再变成短信，最后变成微信，这个进化过程大大缩短了信息传播的时间。今后我们不再需要打字，只要对着屏幕随便说一句“我饿了，想随便吃点东西，不要太油腻”，下一秒，点餐软件就能够按照日常菜品偏好（鱼香茄子、麻辣香锅等），结合个案需求，自动帮助我们推荐菜品，并替我们完成个人信息的填写等各个订单生成的关键环节。然后，点完餐的我们直接通过快捷支付方式把钱付了，等着快递小哥准时把饭菜送到公司门口……
通过许许多多类似的方式，人工智能把企业的“数字化”业务推向了更高级的形态，为我们扩展了便捷生活的想象空间。
上面的例子虽然看起来很简单，但这里其实掺杂了很多人工智能技术。例如语音点餐，涉及了语音识别技术；系统自动推送好吃的，用到了知识图谱技术和推荐算法；远程付款时，若使用支付宝的刷脸支付，则又涉及人脸识别技术；最后，在智能动态规划算法的“督促”下，快递小哥似乎总能有惊无险地准时送餐到手。
那么，人工智能到底是什么呢？我们现在的生活已经和人工智能联系的越来越紧密了，任何“方便”的背后，几乎都有人工智能。
人工智能技术起源于计算机学科，是一个实打实的交叉学科。这个学科研究的内容范畴非常广，包括数学、心理学、信息学、动力学、管理学、哲学等，很多人都试着给人工智能下定义，但这的确是非常困难的。不同专业领域的专家看待人工智能的角度不同，往往也会给出不一样的解释，比如数学家可能会觉得人工智能是一堆公式和算法，心理学家可能会觉得人工智能拥有人一样的思维和想象力，而信息学家或许又会觉得人工智能仅仅是一堆复杂信号的组合……
人工智能可以被认为是一种“企图了解人类智慧的本质，通过在数据上构造并应用算法和模型，获取有价值的业务信息，代替并超越人对数据的分析能力和决策应用能力的技术”。
人工智能存在的目的就是代替人做事情，由于人是有不同方面的生理功能的，并且在不同数字化业务中，也会用到人不同的功能特征。于是，在分析代替的是人的哪方面能力后，就可以对人工智能进行分类了。
我们可以把人工智能分为感知智能、认知智能、语言智能和行为智能等几个方面。
感知智能包括图像识别、语音识别、信号识别等技术，类似于人类的感觉器官，如眼睛、耳朵、皮肤什么的。感知智能技术能够对各种类型的信号数据进行信息的提取和识别，并进行规范的信息表达。
例如，在我们使用微信语音聊天时，有时候不方便接听，这时就会用到微信语音转文字的功能，这背后就是非常典型的语音识别技术。还有一些地方会用到图像识别技术，比如OCR，这是一种可以通过扫描打印出来的文字，直接读取到文字背后的数据的技术，可以用于对名片、发票、证件、表格、车牌等不同任务对象的文字进行自动识别，提高这些业务场景的办公自动化水平。
认知智能技术包括概率预测、判别分析、规则学习等方面的内容，有些类似人的大脑功能，可以自主地思考业务问题。认知智能技术能够对所提取的知识进行进一步的推理、分析，形成有启发价值的业务观点，支撑更加高级的业务应用。
其中，概率预测模型，是一种具有逻辑解释能力的，能够反映事件发生概率特点的数学模型。例如，通过金融方面的业务知识，我们可以构建一个预测某个消费者是否购买理财产品的概率预测模型，只要给软件系统输入消费者的性别、收入、年龄、职业等基本信息，软件系统就会通过这个模型告诉我们消费者购买理财产品的概率。假如预测概率为80%，我们或许可以试着在该消费者身上花些时间。
很明显，认知智能技术是在感知智能技术的基础之上的，这类技术涉及具体业务逻辑的深入分析。例如，通过感知智能里的语音识别技术，先分析某个小哥的语音搜索记录，获得“旅游产品”的相关内容，然后通过认知智能技术的某个概率预测模型，估计他可能需要买个帐篷，自动推送帐篷的购买链接给他。
认知智能技术在人工智能这个领域里，是高级、有挑战性的一类技术。通过认知智能技术人们可以主动地挖掘业务场景中的关键知识，对业务流程进行优化，改善业务服务体验。
数字化最核心的价值体现在数据对业务改进的支撑上，这意味着在人工智能领域，认知智能对数字化的意义是重大的。但是十分尴尬的是，现在的研究和应用大多停留在感知智能层面，无论是研究人员还是企业管理人员，对认知层面的人工智能的理解还非常有限。
毕竟，对于人类来说，五官齐全很容易，但是大脑灵光就很难。对于机器的认知能力来说也是这个道理。当前，机器的认知水平和人类智力的发展情况相比，才到刚刚学会开口说话的水平。
在一些典型的场景中，我们确实已经从数据中发现了很多重要的业务知识，并且可以指导一些业务环节的智能化和自动化，比如预测能够赚钱的金融产品，挖掘有潜力的网络传播者，对患者的健康情况进行合理诊断，推荐网上用户感兴趣的话题和内容等。但在更多的市场应用领域，大家还是比较“迷茫”的，不知道数据到底能够启发什么。
不过没关系，挑战与机会总是并存的，未来对数据进行深入的挖掘、分析与推理，都是数字化在技术方面应该关注和突破的方向！
语言智能，其实就是提供类似于人类阅读书写的自动化能力，其包括了自然语言理解、机器翻译、人机对话等技术，极大地支撑了信息的深入交互和沟通。
行为智能，类似于人类的手和脚的运动行为能力，包括了强化学习、自动控制、无人驾驶等技术，主要用于解决如何利用信息对应用设备进行控制的问题，从而模拟人的生产操作活动。
我们可以看到，人工智能在替代人的方面，从感觉到思考，都尽量要做到像人一样，最终实现代替人提供“优质”商业服务的效果。
在信息时代，我们最不缺的就是数据，我们要做的就是用这些数据把机器教会，让机器变得越来越聪明，做人可以做的事情。
智能的背后是算法，同样的数据，采用不同的智能化分析手段，可以得到不同的结论：好的算法就有好的结果，坏的算法就只会产生误导！也可以说，“算法”就是数据的灵魂。对人工智能的研究就是对数据分析算法的研究。
例如，我们有很多用户的在线交易数据，这些数据包括用户的购买时间、购买产品、产品价格、用户年龄、用户购买渠道等方面的信息。这样的数据一共有几万条，我们接下来打算用人工智能算法帮我们找到有价值的业务知识。
好的算法可能得到这样的业务知识，“年龄在30～40岁的男士，通常在晚上11～12点用手机购买某品牌的衬衫和领带”；而坏的算法则可能会得到，“30～40岁的男士，比90岁以上的老年男士通过网络购买的产品更多”。
这里其实是想说，只有能指导业务增长的算法才是有价值的算法。有了智能化的算法技术，数据才能真正发挥它的价值！
如果依靠具有人工智能的机器代替人做一些基础的脑力活动，比如检查文章的错别字、识别图片等，那么人工智能主要在“自动化”这方面发挥业务价值；同时，机器也可以做一些更加“高级”的智力工作，比如市场分析、解决方案的生成，那么人工智能则发挥了更多“智能化”方面的优势，这就相当于让机器做人的决策工作。
从技术上看，机器对人的决策行为的模仿和替代是非常困难的一件事。人的决策行为涉及非常多的复杂因素，背后也受人的感性方面和理性方面各种生理机制的综合影响。关于机器在决策方面是否“完胜”人，当前还是有很多争论的，但无论如何，机器做决策这件事，已经深入越来越多的领域，也在某些业务场景下开始“崭露头角”。
就拿基金投资业务来说，人工智能可以像人一样思考如何从大量的基金池中快速找到业绩最好的基金。利用算法提供的数据挖掘能力，结合综合量化指标，算法可以挖掘出那些数据好看的基金，并且能够结合客户当下的经济情况和风险偏好，在众多相似的产品中给投资人推荐最合适的金融产品。
再有就是在医疗服务行业场景中的应用，在传统的模式下，需要专业医师亲自查看患者的化验报告，并结合自身几十年的医疗经验，对患者的病情进行判断。碰到复杂的病情，还需要多方讨论，收集意见，才能形成最终的治疗方案。而在数字化模式下，采用人工智能技术，可以构建一个支持“自动诊断”的医疗软件，大大提升医师的服务效率，提升医疗诊断的可靠性。
具体来看，可以基于深度学习模型的图像识别技术，自动对医疗影像进行分类，对患者感到不适的身体部位打上业务标签，比如“不清晰”“有异物”“有炎症”等。再结合其他检查诊断数据，比如血液指标、呼吸道指标，通过概率图模型或规则演绎模型，进行机器动态推理，形成对患者健康状况的综合判断。同时，系统可以自动从电子病例库中调取相似病例，分析病例之间的相关性和差异性，快速生成靠谱的治疗方案。
我们可以看到，人工智能技术在产业端的应用比在消费领域的应用更加有前景，毕竟从单纯的自动化到更高级的智能化，才是人工智能未来发展的必然趋势。
在传统模式下，上面这些应用大多依赖业务专家丰富的行业经验，以及他们对复杂业务问题的综合分析能力和精准决策能力，而这无疑增加了企业的运营成本和管理成本，同时也对很多行业的进一步发展形成了知识方面的巨大阻力。因此，很多产业应用背后都迫切需要智能化的解决方案。
人总是有生理方面的局限性的，这里包括知识存储和知识计算方面的限制。任何一个人能够掌握的知识都无法覆盖到整个行业，也无法在24小时都精力饱满地“大功率”持续输出智慧。然而机器永远不会疲倦，人工智能让领域专家可以复制，也可以把多个“各有所长”的专家整合成一个“全能”的大专家来解决更加复杂的问题。
不同业务、不同场景，背后都有其固有的业务规律，让机器主动地掌握这些规律，充分应用这些规律，就可以快速打造出各个领域的顶尖行业专家，为相关业务不断地提供优质的智能服务。
根据前面的讨论，我们可以很清楚地认为，人工智能技术实际上就是在模拟人的大脑的行为。在很多业务场景下，光有人的智力行为还不够，要想对现实世界产生影响，还需要给机器添上“手和脚”，也就是“机器人”的概念。现实中，很多生活中的物体只要加上了人工智能的大脑，就会产生智力，变成智能终端，从而能够在没有人操作的情况下，具备独立工作的能力。
在人工智能以终端设备为载体对业务进行升级改造的场景中，无人驾驶可以说是近两年最热门的应用之一了。
无人驾驶的原理其实很简单，就是在汽车上配置很多传感器，就像眼睛一样，能够实时地获取路况信息，识别障碍物、信号灯等，将这些信息以信号的形式传回，并通过智能控制系统，来分析决定在获取到什么路况信息时该做什么动作：是转弯还是直行；是加速还是减速；是刹车还是倒车。智能控制系统背后就依赖人工智能算法持续地学习并更新其在驾驶方面的技巧知识。
驾驶知识以前只被人掌握，而机器像人一样，通过不停地行驶，不停地学习，也可能获取丰富的驾驶经验。传统的人工驾驶场景一直存在着很多弊端，人会疲劳、犯错，会有“路怒”的冲动，也会怀着侥幸的心理酒后驾驶，这就使得马路成为世界上最危险的地方之一。无人驾驶的出现不仅解决了技术问题和商业问题，还解决了社会问题！
其中，智能煮饭机器人通过AI技术识别米质的细微差别，根据米的类型去分配最佳“米水比”和设置烹饪曲线，实现米饭、粥、稀饭等不同美食的全自动烹饪，甚至可以学习煮出“一锅两吃”的硬米和软米。
人工智能洗衣机通过AI摄像头自动判定衣物体积、衣型、护色标识，针对不同衣服的吸水情况，自动匹配用水量和洗涤剂，并以不同洗涤力度、不同水温，自主选取合适的洗衣方式进行工作。
智能扫地机器人可以实时地感觉到所处的空间位置，自动发现脏东西，然后根据脏东西的大小、类型和软硬材质，“聪明地”挑选合适的设备进行定点定时清扫。
其他智能家居的例子还包括智能电灯、智能门锁、智能水龙头，这些家电可以很好地消除“健忘症”们的烦恼。如果家里没人，电灯、水龙头就会自动关闭，门也会自己关上锁好，很好地保证了人们居住环境的安全。
这些智能设备背后的工作原理，就是通过智能传感器，实时地感受家电设备的工作状态和工作环境，获得相应的数据，并通过智能芯片自动对这些数据进行技术参数分析，从而确定户主的活动场景。之后，这些智能家电终端通过预设的规则执行相应的操作，给户主提供“恰到好处”的日常起居服务。
类似的通过智能终端提供服务的人工智能应用，还有智能售货机、智能快递车、智能导游机器人、智能客服机器人、智能电视、智能家庭管家等。智能机器人不一定长成人的样子，只要能通过智能算法自主行为，代替人完成某一项特定工作，就是人工智能在机器人方面的很好的应用。
除了面向生活服务场景，智能终端最重要的应用场景之一就在工业制造业方面，也就是智能生产线设备。工厂是对机器人需求最大的地方，很多脏活、累活、精细活、危险活，都得有人干，如果设备的“智力”水平跟上了，也就把人给解放出来了。
智能设备在数字经济时代“大展宏图”的背后，既依赖于强大的算法，也依赖于底层的关键基础AI服务能力。
一方面是智能芯片技术。由于要把人工智能算法植入机器人中，所以需要针对不同的机器人产品，设计并制造各种不同类型的芯片。芯片是算法的硬件载体，好的芯片不仅要形态轻便，容易安装，还得具备强大的数据存储性能和数据计算性能。对于某些机器人，还有耐热、防水、防震的客观要求，那么这些特性也要在设计芯片时考虑进去。
另一方面是网络通信技术。5G技术的发展极大地推动了很多应用设备的数字化升级进程。正如前面提到的，不管是无人汽车，还是智能家居，在自主执行任务的时候，都需要实时敏捷地获得工作环境的数据，只有对环境进行感知和计算分析，这些设备才能更好地工作。
有时候，这些智能设备可能会用到设备外部的数据和计算能力，因此数据的计算不一定是在设备上进行的，可能需要把数据传输到远程的计算机设备上进行分析计算。在计算完毕后，再把数据分析的结果传回来，指导设备的下一步操作。这里提到的外部数据和计算能力，也就是所谓的远程“云”服务资源。
此外，设备之间也可能会涉及数据的通信。例如家庭智能管家，你跟它说“我要看电视”，它就得通过网络把开电视这个指令发送给电视机，来指挥电视机打开并切换到你想要的频道。无人汽车之间也会通信，毕竟，其他汽车的行驶情况也是驾驶环境的一部分重要信息。
基于5G的通信技术可以做到低时延、低能耗，经济效果显著，5G的发展极大地推动了人工智能在智能设备方面的落地应用。我国在5G方面的研发近几年取得了非常大的进步，因此基于智能设备的数字化应用实践，也发展得非常快。很多原先日常平淡无奇的物件，都被智能算法“武装”起来了，人们的日常生活方式也因此变得更加轻松愉悦。
说到家庭智能管家和智能设备，是不是很多人都可以想到一个近5年来刷爆家居市场的亲民国产品牌——小米。小米基于国家在人工智能场景及智能设备方向的推动，以及自身多年来在持续研发、产品选择、市场推广方面积累的丰富经验，目前在C端硬件产品布局上已经覆盖了包括手机、可穿戴设备、家居、运动辅助产品等在内的上百种产品，服务于累计数量超过3亿的用户。
小米基于自身雄厚的资金和研发能力，无论从品控还是市场上，都俘获了广大年轻用户的心。在如今数字化转型的大好环境下，小米并不满足于仅从产品角度服务于C端用户，而开始开发自己基于多年研发经验创出来的一条智能生态道路，完美体育希望以场景化思维赋能产业端的解决方案。
这就是小米的AIoT平台，也叫智能生态平台。目前这个业务以“平台+软、硬件+服务”为底层生态设计思路，推出面向企业高效管理和城市数字化需求的“1v1定制终端业务模式”和“5+1智能生态业务模式”。这完全区别于小米以往面对的市场，但小米在这个市场里与长期专注于ToB业务的一系列老牌互联网玩家相比毫不逊色。
截至2018年年底，小米投资或孵化的超过100家智能硬件公司所构建的IoT平台已经连接了超过1.32亿台智能设备，涉及的AI语音服务累计被使用50亿次。到2021年二季度，该平台上连接的设备近4亿台，累计米家App月活用户数量超过5000万，当之无愧地成为在全球范围内领先的消费级AIoT平台。
具体来说，从企业维度，小米提出的“1v1定制终端业务模式”，是在深度剖析了企业管理运营上的痛点后，为企业量身定制的服务终端产品。通过定向服务，企业可以更好地对其信息安全、数据分析、数字资产安全等方面进行把控与跟踪。同时，小米的定制化业务还为6个不同行业的企业，针对各个运营板块提供针对性的管理软件工具，比如帮助一家金融企业管理人员绩效考核，为政府政务人员提供新媒体运营平台，为制造业企业管理软件服务，等等。
在这里，小米的软、硬件结合的研发及资产优势就凸显出来了。小米在提供这些系统定制服务的同时，会为定制终端配上小米手机、小米平板电脑、小米电视等相应的配套硬件设备，从软、硬件到后续跟踪服务，为客户提供一条龙的定制服务。
在智慧城市维度，小米深耕住宅、酒店、养老、公寓、办公五大行业，几乎覆盖了一个数字化城市的全方位场景。例如在酒店方面，小米与华住旗下多家酒店合作，为酒店提供小米AI的智能管理方案。跟智能家居相似，用小米的全套智能产品为住客提供智能电视、智能配送、智能冰箱、智能窗帘、智能音响等一系列优质服务，实现了真正的“全品类+多场景+全覆盖”的用户服务！
2021年年初，小米的企业服务布局就已经遍布包括北上广深一线余个城市，企业服务内容已经覆盖超过15个行业，服务企业超过5000家。我们可以通过已落成的小米智能生活体验馆感受未来全新的数字世界是什么样子的！
该图是在城市中进行驾驶实验的无人汽车。无人汽车对安全性的要求非常高，需要用大量的实验数据和仿真数据来不断“校对”加载在汽车中的行驶模型参数。
