人工智能的商業模式精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇人工智能的商業模式，期待它們能激發您的靈感。

篇1

【關鍵詞】就業能力 工商管理 人才 培養

工商管理人才是適用于社會各個經營管理活動體系中的行為主體，面對當前較為嚴峻的就業壓力，培養有就業能力的工商管理人才、增強工商管理人才的實踐操作性、邁向創業型人才培養方向勢在必行。傳統的管理類專業學生在就業方向上集中于市場營銷、人才資源、企業管理等，而從實用性方向考量，此類方向很容易出現崗位重疊，供大于求的現象，致使大量的待崗人員的出現。由此可見，提高工商管理專業人才的就業能力、市場競爭力至關重要。

一、工商管理專業人才培養面臨的問題

傳統的專業設置及專業選擇模式下，工商管理專業是對于學生來說是很有誘惑力的。曾經的畢業生的就業走向也指導著在校生專業的選擇。因此，工商管理專業畢業生逐年增多。隨著經濟建設的不斷發展，能力型人才大量增多，對工商管理專業人才的要求日益提高。但傳統的教學模式并不能適應時代的發展。首先，工商管理專業辦學模式陳舊。主要表現在專業特色張顯不出來，畢業生沒有優勢。工商管理專業最初是借鑒了西方的專業設置模式，具有很強的西方管理模式的影子。而其設計特點并不能適應我國高速的經濟發展，培養的人才沒有特色，與當前的經濟發展出現脫軌現象。其次，職業技能方面缺乏與工作接軌的機制。我國的應試教育體制存在著其特有的局限性，學生一味地上課、寫筆記、考試、拿證，缺乏相應的社會實踐能力的培養，理論與實踐相脫節。學生畢業后不適應企業的高效發展模式的情況屢見鮮。現階段出來了企業無人可用、畢業生無業可求的尷尬局面。再次，工商管理專業課程設置不合理，無法培養學生的創新精神。專業課程設置情況關系到教學水平、教學效率的完成情況，好的課程設計能夠使教學順利進行[1]。

二、強化就業能力的指導作用培養人才

隨著我國經濟的高速發展，近年來各大中型企業也得到了迅猛的發展。尤其“一帶一路”經濟發展模式提出后，“一帶一路”經濟延線更是發展勢頭猛烈。經濟發展對于人才的要求也日益提高，工商管理專業人才是促進企業發展的有力源泉，需要在培養階段就開始適應企業的運作模式。我們可以采取以下措施進行創新式的人才培養：

（一）培養目標的設定應貼近市場

對于人才的市場需求可以決定人才的培養方式，工商管理專業的人才培養也不例外。市場需要管理型人才，就應在管理才能方面加大培養力度，進行相關課程的設置。對于各大高校來說，工商管理專業人才的培養應根據現有學生的個體差異進行明確的劃分。有管理才能、組織能力的學生應多涉獵管理方面的專業知識及相關專業的學習[2]。走上工作崗位后，可以將手上的工作管理得井井有條。而對于技術型人才，則應因材施教，學習與技術相關的專業。針對不同類別的人才首先做出準確的定位。然后再體現個性化培養，使學生走上工作崗位后有其獨有的競爭能力。競爭能力的提高要從了解和掌握相關專業知識開始，繼進有意識地進行行業實踐能力的培養。走向工作崗位時，可以快速適應管理環境，享有自己的一席之地。

（二）實踐才能獲真知

增加實踐內容是教學方法的改進，工商管理專業的核心課程具有很強的實用性，因此在教學過程中增加實踐的內容，是提升該專業就業能力的有效路徑。首先，要加強相關案例的教W。案例是專業知識在解決問題過程中的實際應用，專業知識可以從復雜的問題中找到突破口，進而解決問題。通過案例進行教學無疑是對學生思維的有效拓展，使學生在學習過程中充分意識到該項學習的重要性，遇到類似的問題可以很容易找到解決的途徑，提高學生的興趣、增強學習效果。其次，開展情景模擬教學。情景模擬，顧名思義，就是根據教學目的要求，將管理層面實際操作方面的內容填加到教學中去，設定管理情境，給學生分派角色進行教學的一種方式[3]。情景模擬有利于學生設身處地思考解決問題的方法，使學生在思維方式上有所創新。與此同時，管理能力強的學生在這一學習階段，就可以看到其鋒芒，學校和教師應給予這樣的學生更高層次內容學習的機會，相信會培養出極具管理能力的人才。

（三）通過職場訓練提高學生的就業能力

職場訓練很好理解，旨在培養學生進入職場后的適應能力。但在職場能力訓練的過程中切忌訓練過程過于簡單，使學生感受不到職場壓力的存在，而忽視訓練內容的重要性。實際操作中，學校和教師應充分利用身邊的資源，將學生分期分批地分配到大型企業實習，做與專業相通的工作，同時與企業正式職工同等要求。通過日常工作來熟悉職場環境，全面提升學生的專業知識綜合運用能力，以及在團隊中開展經營管理工作所必須具備的協作能力、溝通能力[4]。教師可以利用學生不服輸的勁頭，與企業正規團隊同時接受項目任務，到一定階段后，看雙方的進展程度，判定學生管理潛力。到達期限后無論結果如何，都制作成PPT展示出來。在此過程中，學生團隊需要其他部門給予的合作應與企業團隊保持一致，從而實現競爭的公正性。這種教學方式雖然推行過程較為復雜，但對于學生溝通能力、適應能力、團隊協作能力的提高均會產生顯著效果。

綜上所述，應用型人才的培養是工商管理專業的培養目標和方向。如何在教育教學過程中對該目標和方向進行準確的把握，對專業特色進行準確的定位，提升畢業生的就業能力是值得我們深思的問題。我們應從核心能力、業務能力、發展能力等方面構建工商管理專業人才的職業能力，并從實際情況出發進行專業課程、實踐課程的設置，避免出現高分低能、不適應企業發展、就業能力低下的情況。作為教育工作者，就在就業能力指導下，進行工商管理專業人才培養模式的構建，致力于高端人才的培養，為國家的發展、企業的進步培養更多的優秀人才。

參考文獻

[1]宋安玲，王小青.基于就業能力的工商管理專業人才培養模式研究[J].創新與創業教育，2013，4（4）：18-19.

[2]王小清，楊健全.應用型本科院校工商管理類專業綜合模擬實踐教學的構想[J].全國商情（經濟理論研究），2009（4）：56-57.

[3]陳又星.工商管理專業創新建設研究[J].科技信息，2010，15（34）：88-89.

篇2

最近，有關各種新興科技的新聞不絕于耳。

一方面是人機大戰，AlphaGo方興未艾，德州撲克大戰又來。雖然人們對于這些人機大戰的細節并不熟稔，甚至對德州撲克和圍棋的規則都所知有限，但是并不妨礙對比賽結果的關心。是人勝利了，還是機器更厲害？

另一方面是VR大潮涌動，虛擬現實進入快速增長期，各種VR/AR產品粉墨登場。可是繁華過后，智能商業時代似乎還未到來，實現盈利的企業和項目屈指可數。當新一代信息技術不斷推動產業發展，這些技術創新究竟能夠從哪些方面，改變企業的經營形態和商業模式？

總體而言，未來智能商業的價值創造形態將呈現三個重要的特征：小前端、大平臺、生態圈。從1G到5G，隨著互聯網基礎設施的成熟和完善，“入口”和“平臺”成為構建商業生態的關鍵要素。首先，小前端的優勢在于建立用戶聯系，在員工方面，海爾做“小微”、恒大招聘兼職銷售員，都是在做“小前端”，強化與用戶的聯系，更好更快地發現用戶需求。在界面方面，移動終端尤其是手機成為關鍵的用戶入口。同時，VR正在成為新興的用戶入口，不同之處在于電視屏幕掛在墻上、手機屏幕拿在手中，而VR直接把屏幕戴在眼睛上。這也是此起彼伏的VR大戰的潛在動力，目標還是爭奪用戶入口。

然而，決定這些入口所提供的內容和體驗的關鍵在于“云平臺”，利用大數據進行決策，人工智能的水準非常關鍵。通過發展人機交互、深度學習、自然語言理解、機器人等核心技術，利用算法進行決策，人工智能能夠精準匹配用戶需求。只有圍繞入口和平臺，企業所構建的商業生態系統才具備用戶價值，才能創造出具有黏性的用戶體驗。這種生態，未必要像BAT那么大而全，關鍵在于各元素間的協同性，以及關鍵的連接點。比如小米，用手機將各類智能小家電串聯、并聯，打造出一個智能家居的小生態。

圍繞人工智能，產生了物理和數字世界互動技術、數字化與智能化服務技術、信息化與云端遷移技術、增強信用安全技術等。這些關聯性技術形成了一個重要的技術生態圈，互促共榮，并產生良性的化學反應。此外，新一代信息技術還改變了傳統制造業的生產方式和產業組織模式。云計算、智能終端等成為基礎設施，以算法和決策為特征的數據成為生產要素，圍繞商業生態系統實施大規模協作與共享，提升產業組織的效率。

以汽車制造行業為例，互聯網汽車雖然飽受“PPT造車”的詬病，一直不為外界看好，但隨著蔚來汽車、車合家等企業的崛起，產業組織變革正在發生。因為制造范式的改變，傳統汽工業的大規模生產模式將面臨更大挑戰。

篇3

2012年，在技術創業尚未形成風氣之時，他中斷了在美國的學術道路，回到中國，與中學同學、前阿里云總監林晨曦創辦了依圖科技公司，致力于計算機視覺業務。談到創業的初衷，他說：“我始終認為，技術要應用于現實生活中，才能發揮出最大的價值。”

2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數千萬美元，成為業界最被看好的計算機視覺創業公司之一。

創業四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術優勢顯而易見，要面對的難題也不少：沒有商科背景，是否會讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領域，沒有現成的商業模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業務方向？

8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時間線》對他進行了專訪，聽朱瓏講述行走在中國科技產業浪潮之巔的故事。

《時間線》：2012年你創業的時候，國內人工智能市場是怎樣的？

朱瓏：當時大家對人工智能的未來不像今天這樣有信心，資本對這個圈子的熱度也遠不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認為2012年是技術類創業的標桿性的一年，此后，創投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉向“智慧密集型”。

《時間線》：如你所說，當時資本圈對AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資，經歷了怎樣的過程？

朱瓏：在紅杉資本中國基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創始人徐小平先生在他的家中見面，交流了十幾個小時。當時，徐老師對人工智能技術并不十分了解，但非常看好我們的團隊和AI的未來，提出給依圖兩百萬美元的投資，這筆資金動用了當時真格基金總額的7%，我認為徐小平老師是個非常有魄力的投資人。

《時間線》：你們的很多項目都是與政府部門合作的，一家創業公司是如何取得政府的信任的？

朱瓏：我回國之后動用了自己在國內所有的人際關系，最終獲得了在某個公安系統會議的茶歇時間與一名負責人交流3分鐘的機會。經過一番爭取，他愿意讓我嘗試計算機車輛識別系統，當時計算機的車輛自動識別準確率不到30%，對方希望提升到70%。接到任務兩個月后，我們做出了一套車輛識別系統，識別準確率達到了90%，獲得公司成立后的第一單業務。

由此開始，我們與公安系統開始了長期緊密合作，將人臉識別技術應用于追逃、刑偵、監控等方 面。

《時間線》：人臉識別技術具體可以如何應用到公安系統的工作中？

朱瓏：我們曾協助蘇州公安完成一起追逃任務，公安用全國在逃庫的26萬人與常住及暫住人口庫中的1300萬人進行比對，通過人臉識別的捕捉，系統共預警25人。經過人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷，最后現場捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情，現在人工智能技術可以幫助我們實現。此外，人臉識別技術還可以應用到金融等其他行業。

《時間線》：從創業到現在，人工智能市場經歷了怎樣的變化？

朱瓏：今年的前三、四個月，比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進來參與這個領域。”

《時間線》：在人工智能大熱的今天，可能會有一些投機主義的公司涌現，這是否會成為你的困擾？

朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見得會涉及智能的那些部分，只是包裝一個概念，但時間會自動篩選出真偽，有實力的公司很稀缺，團隊會更加值錢。

為杭州打造“城市數據大腦”

今年9月，全球矚目的G20峰會將在杭州召開，杭州市委市政府聯合眾多公司，在阿里云的牽頭下開展了一個名為“城市數據大腦”的城市交通規劃項目，借此盛會展現大數據在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車輛識別及大數據相關技術。首次涉通領域，對于依圖來說是一個新的挑戰。

《時間線》：“城市數據大腦”項目中，依圖進行了哪些方面的技術支持？

朱瓏：我們對城市中車輛的行駛路徑等數據進行收集、分析，對車、道路、紅綠燈的信息進行建模。在建模的基礎上對政府的交通管理者給予建議和優化方法，比如紅綠燈的改進措施，道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。

《時間線》：這個項目的難點在哪里？

朱瓏：從技術層面來講，交通管理是一個非常新的領域，世界上頂級機構對這一領域的研究也處于原始階段，現有的學術界的模型、數據體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個項目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來講，我們的工作要跨越政府的不同部門，把這些數據整合到一起。

《時間線》：大數據對人工智能技術有重要作用，你們如何建立自己的數據庫？

朱瓏：最樸素的辦法就是一點一滴積累，比如車輛數據，我們自己去路上拍了很多，慢慢地數據就積累起來了。在和客戶合作的過程中，客戶也會提供一些數據。

《時間線》：現階段在中國進行技術創業，難點在哪里？

朱瓏：從創業環境來看，我們沒有完善的反壟斷機制，也就是說大公司還是可以跟你競爭的；但在美國，這不一定行得通。而且中國的知識版權的保護尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。

此外，探索出好的商業模式是非常困難的。依圖成立四年，經歷了很多探索，我們一直在扎實地做垂直領域，包括公安、金融等領域。我始終在問自己：人工智能的賣點是什么？

AI最大的考驗是商業模式的創新

2016年初，一場人機大戰成為全民熱點。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動的市場教育。影響迅速蔓延到二級市場，人工智能概念股迅速飆升，中國興起一波人工智能創業熱潮。創業四年，朱瓏目睹了人工智能產業的變遷，他有著怎樣的體會？作為一個創業者，他如何看待這個產業的未來

《時間線》：現在依圖在技術研發和商業方面的比率大概是什么樣的？

朱瓏：超過50%都是技術團隊，我們的核心優勢是對技術的理解能力。有了技術作為基礎，擴張的成本會變得很低。

《時間線》：作為學者型創業者，商業背景的匱乏會不會成為你的瓶頸？

朱瓏：創業四年，這個部分的知識我補充了很多。商業知識是不斷學習的過程，今天學到的商業經驗不一定能解決明天的問題。換句話說，有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對的問題。創業本身就是個不確定的探索過程。

《時間線》：如何看待技術與商業化的平衡？

朱瓏：技術與商業化從來不是矛盾的。中國現在有很多大規模的問題放到學術上都是非常有挑戰性和標桿性的。在實驗室是無法直接解決問題的，因為有些數據不易得到，做商業項目與學術研究并不沖突，反而可以更好地促進技術發展。

篇4

僅在一年前，被譽為“世紀之戰”的李世石對戰AlphaGo令人工智能（AI）進入公眾視野。彼時，VR市場頹勢已現，漸入谷底。AI概念的及時出現拯救了寥落許久的資本市場，凜冽的“資本寒冬”一度回暖。根據CBInsights的數據，2016年，全球人工智能領域的投資數量達到698筆，是2012年的近5倍。而在國內，BAT帶頭布局，創業項目四起，一時間全民AI，2016年也因此被稱為“人工智能元年”。

潮水退去，才展現出行業的本來面目。“有一些泡沫，但沒有‘’、O2O那會兒那么多。”創新工場技術副總裁、人工智能工程院副院長王詠剛告訴《21CBR》記者。

“扎實”、“踏實”是眾多投資人談及人工智能時提到的關鍵詞。對創業者而言，技術的重大突破、龐大的用戶市場以及多方政策的利好，似乎預示著人工智能的商業春天才剛剛開始。然而，要想站在下一波浪潮的潮頭，成為這場堪比工業革命的時代獲益者，既要比拼硬實力的突破，也依仗對行業的理解，二者缺一不可。在人工智能的商業化進程中，脆弱的科學家式創業將難以沖破重重阻礙。

李開復重倉

當下提及人工智能，不能不關聯至創新工場。2016年，這家專注于Pre-A到C輪的早期投資機構重倉人工智能，投資相關領域創業公司超過30家。早年研究語音識別的創始人李開復身體力行，一舉一動不離人工智能：演講、出書、為投資公司站臺、成立人工智能工程院。直到今年初，李開復公開表示：“能投的已經不多了。”

王詠剛告訴《21CBR》記者，人工智能尚處在行業發展的早期階段，“我們看好整體的發展趨勢，但現階段項目的絕對數量是少的，找好項目相對來說也就困難一些。”對創新工場而言，好項目各有各的好，不投的項目歸結起來則離不開三個方面：技術、團隊和模式。

第一類是技術令人難以信服的概念炒作式項目。“開復就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接觸的項目比較多。有的創業公司說得天花亂墜，實際技術上是做不到的。”對于技術本身的發展趨勢、在哪個領域能夠解決哪些問題，創新工場自信在國內VC界的判斷是較為準確的。

其次，對于純科學家團隊創業，由于不具備足夠的商務落地渠道，“我們也會非常謹慎。當然不排除有的科學家確實技術很好，我們就幫他做孵化”。至于商業模式，在當下的國內互聯網企業中，阿里、騰訊紛紛成立人工智能實驗室，百度索性稱自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避開了巨頭現有業務沖擊，自身具備不可復制和可持續性的創業項目，成功幾率自然更高。

元Z資本合伙人陳洪亮認為，在人工智能這一強技術領域，圖像和語音是已被驗證的兩個賽道。過去10年間，得益于深度學習算法和GPU等計算設備的發展，計算機視覺技術快速落地金融、安防、醫療等B2B領域。相比之下，語音技術偏重在客服、車載、智能家居等消費端領域，背后也有賴于語音識別、聲紋識別等工業級算法的日趨成熟，“未來在這兩塊，將會出來一批比較扎實的成果。”

2014年底創立的Rokid（若琪）是元Z資本在語音賽道的代表項目，從天使輪到B輪一路跟進。5月15日，Rokid旗下第二款產品、名為Pebble（月石）的智能音箱在天貓開售。用戶運用語音指令可以操控音箱播放音樂、報告天氣，甚至控制家中的照明、電視等智能家居設備。Pebble意在通過日復一日的“自我學習”，無限趨近用戶的偏好習慣。

相比用智能家居APP開關燈，一條語音指令顯然要簡單得多。無論是手機還是PC，都需要人去適應機器，聲音似乎是人與機器更自然的交流方式。從天氣到音樂，從新聞播報到童話朗讀，元Z資本相信，聲音將作為一種人機交互的無形界面，成為下一個平臺級入口。而新入口的誕生，將帶來變革性的機會。

不過，在陳洪亮眼中，對領域知識的依附使得創業初期的技術優勢正在減弱，“行業細分，客戶分散，即便有強悍的技術背景，過了一年左右的時間窗口，最后比拼的還是對商業的理解。”從這個角度而言，人工智能更以行業為導向，而非純技術項目。“是行業+，不是AI+。”陳洪亮稱。

這也是創新工場成立人工智能工程院的目的之一：源源不斷向創業者推送產業項目，挖掘適合團隊技術的商業模式并加以驗證，為創業科學家尋覓商業合伙人，從而幫助團隊盡快步入創業正軌。王詠剛表示，“商業合伙人具備的行業經驗，必須令其懂得如何在行業里面拿到項目，純科學家式的B2B創業很難。”

4月，在一次企業家公開活動上，北極光創投創始人鄧鋒面對兩位業界人士發問：“講究強關系的B2B行業會否影響人工智能的游戲規則？”依圖科技CEO朱瓏當時回應：“（關系）是現狀，但產品真的能打動人。”或許可以這么理解，“關系”在某種程度上也代表著，你比別人更了解行業。

對于AI創業者，B2B意味著賺錢的難度和門檻更高了。不過，收費的價值也因此體現。在陳洪亮看來，一旦客戶為此買單，其在組織機構內部能夠被更高效地推行，避免淪為乏人問津的免費試用。王詠剛也相信，移動互聯網的免費打法在人工智能時代將難以延續。

盡管業內少有公司公布自己的營收情況，但投資人大都表示，人工智能正在加速變現，“有些2B的項目，盈利已經很好了。”對于投資人和創業者而言，變現不僅僅代表了財務模型的轉正，也意味著終于贏得了市場與用戶的認可。

四家獨角獸

擁有大數據支持的金融、安防和醫療，被視為是人工智能的下一個機會，也成為過去一年資本聚集的行業。國內計算C視覺賽道的創業公司接近30 家，人臉識別領域更是出現4 個獨角獸――曠視（Face++）、商湯、依圖、云從科技，紛紛完成融資。2017年，在工信部的“獨角獸”企業榜單中，曠視的市場估值突破20億美元。

曠視市場部副總裁謝憶楠告訴《21CBR》記者，2013年，曠視開始專注于人臉視覺的產品通用化。“當時主攻三方面的算法――人臉檢測、關鍵點標注和人臉識別，團隊基于行業做了很多技術上的研究。”2013-2014年，曠視拿下3項世界計算機視覺競賽的第一名。2015年，在德國漢諾威IT博覽會上，馬云向德國總理默克爾演示Smile to Pay掃臉技術，就是由曠視提供核心算法，將刷臉支付模塊內置到支付寶客戶端中。

目前，曠視的Face++人工智能開放平臺面向中小銀行、地產園區、IT企業及獨立開發者開放人臉、圖像、文字等識別能力。其中，人臉識別API的日均調用量超過2400萬次，是目前世界最大的人臉技術平臺。曠視方面聲稱，其人臉識別技術在國內互聯網金融領域擁有80%以上的份額。

曠視的快速崛起得益于技術和市場的多重利好。一方面，深度學習算法在過去10年間取得重要突破，給計算機視覺的大規模應用奠定了基礎。另一方面，2014年，國家實名制工作相繼在網絡、電信和金融領域全面鋪開。2015年，互聯網金融雨后春筍般涌現，通過人臉識別技術完成遠程開戶和身份驗證，成為各方普遍采用的技術手段。計算機視覺創業公司步入商業化時期。

謝憶楠表示，公司在商業化前期關鍵性地走通了“數據―算法―產品―技術”這一循環，面向行業的通用服務乃至更為深度的定制化方案得以落地。

而另一家獨角獸公司――依圖科技則啃下了安防這塊骨頭，其“蜻蜓眼”人像大平臺服務于全國上百個地市的公安系統，是全國唯一擁有十億級人像庫比對能力的公司。

利用技g優勢，快速切入一兩個行業，從而形成深度合作，是上述獨角獸公司早期脫穎而出的共同原因。在現有技術已然成熟、各家準確率紛紛達標的情況下，如何基于真實痛點挖掘場景，提供定制化且可復制的解決方案，成為打破傳統行業壁壘、快速拿下市場的關鍵。

而在語音賽道，技術成熟也意味著消費級機器人市場的打開。Rokid并非頭一個玩家，卻自帶網紅體質。其迄今為止的兩款產品，在未設獨立展位的情況下，連續兩年獲得CES（國際消費電子展）創新類獎項。創始人Misa（祝銘明）在江湖上見首不見尾，研究團隊的陣容卻堪稱強大：位于北京和舊金山的兩個實驗室由數十名全職博士科學家組成，來自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海內外頂尖院校。

Rokid北京實驗室負責人高鵬告訴《21CBR》記者，智能音箱Pebble的核心功能體驗分為三類：音樂、兒童讀物等內容服務，天氣、鬧鐘等工具類服務，以及智能家居控制服務。憑借600萬首320K碼率高品質曲庫和喜馬拉雅FM等對接資源，Pebble向用戶提供的內容涵蓋音樂、新聞、電臺、相聲、戲曲和脫口秀等。一切體驗從用戶對其說出激活詞“若琪”的一刻開啟。

激活詞“若琪”的設計和打磨用了將近一年時間。高鵬介紹，激活詞的識別錯誤率隨著音節的加長而降低。目前國內外同類產品的激活詞大多設置在3-4個音節，而雙音節的高激活率很難成功。在經歷“若小琪”、“Hi，若琪”的反反復復后，研究團隊還是通過算法驗證實現了雙音節。在公開的試用報告中，Pebble多個維度的人機交互體驗超過了谷歌推出的業內首款產品Google Home。

而在聲音定位上，祝銘明早年從威爾?史密斯主演的科幻電影《我，機器人》中的機器人女聲獲得靈感。高鵬坦言：“當時根本沒有那樣的現成聲音。”團隊開始在市場上尋覓適合的音色，同時自主研發TTS（Textto-Speech）語音合成技術，并由專門團隊對聲音處理和內容反饋進行設計，“若琪”最終被定位為一個溫柔、幽默、聰明且不失個性的女聲。

通過開放基于網絡協議的API標準，Rokid還將飛利浦、小米、lifesmart等品牌納入到其智能家居生態鏈中。在幾乎未做投放、線下推廣的情況下，開售三個星期的Pebble在天貓官網的銷量逼近千臺。祝銘明對媒體表示：“產品日活躍用戶數量超過50%，用戶使用時長平均超過1小時。”6月8日，Rokid宣布開通全渠道銷售，Pebble登陸全國500多家經銷商門店。

在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出現的一個詞。產品負責人向文杰對此表示，語言、視覺和觸摸是人類最自然的交流方式，“未來的產品方向就是向用戶提供最自然的交互體驗，希望讓用戶感受到，我們的產品是有溫度的家庭成員，而不是一臺冷冰冰的機器。”

智能的未來

人工智能的商業春天才剛剛開始。

埃森哲的研究結果顯示，到2035年，人工智能將有望令包括美國、日本在內的12個發達國家的經濟增長率翻番，勞動生產率增長40%。在謝憶楠看來，目前國內人工智能市場仍處在存量消化階段，保守估計仍有七成左右的垂直行業尚待開發，在教育、交通、社保等領域潛力巨大。朱瓏則表示，過去一年間，性能成倍提升的人工智能技術不斷解鎖應用場景，人類的想象力已經跟不上人工智能的發展速度。

機器的迷人之處在于智能未來。業內普遍認為，無人駕駛將是未來人工智能的重要落點。在創新工場的投資策略里，未來5-10年的投資項目中有相當一部分投給了無人駕駛。“機會太大了，將是萬億級的市場，且很難被個別巨頭壟斷。”王詠剛表示，無人駕駛是一個完整的產業鏈，從感知、決策、控制等多個模塊的算法，再到各類傳感器，乃至汽車共享和交通改造，有著巨大的想象空間，遠未到技術收斂的階段。

另一個充滿未來感的方向則是沉浮數年的消費級智能硬件。亞馬遜在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出貨量預期突破1000萬臺；蘋果則被傳即將在年度開發者大會中一款由語音助手Siri控制的智能音箱。國內方面則早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的說法因此在業內盛行開來。

Rokid將自身定位為一家科技公司而非硬件廠商，著眼于更宏大的語音技能生態建設。高鵬表示，Rokid將在近期推出開放平臺，有望接入外賣、快遞、叫車等來自第三方開發者的擴展功能，為用戶提供更為豐富的語言技能應用。

人工智能從來就不是一場輕巧肆意的游戲，參與者面臨的仍將是重重阻礙。

首先是巨大的人才缺口。陳洪亮稱，未來很長一段時間，人工智能的馬太效應將體現在人才方面。李開復提過一組數字，全球當下的人工智能專家不超過7000人，在中國這個數字可能是700個，且大多被BAT收入囊中。這也是創新工場成立人工智能工程院的一大使命：通過人才招聘和高校共建，同時加強與政府部門、國內外高科技公司的合作，培育和孵化高水準的人工智能技術團隊。

數據壁壘則是人工智能創業打破大公司壟斷、完成行業深度融合的另一項難題，一大原因在于數據安全泄露和用戶隱私破壞。王詠剛認為，人工智能的發展與數據安全不是相互撕裂的關系，而是博弈均衡。

而最大的困難還是來源于技術本身。深度學習理論沿革每隔10年左右就會經歷巨大變化，每一次的技術遞進也推動著人工智能的工業化進程，新商業模式因此而生。“前沿技術當然對一線業務開展有著指導意義。”王詠剛說。

人工智能始終是強技術驅動的領域。謝憶楠稱：“從算法、軟件、硬件到解決方案，每一步都要靠硬實力說話。純商業模式的東西，天花板很明顯。”計算機視覺領域的四個獨角獸之一云從科技CEO周曦也公開宣稱：“人工智能是有門檻的，短期之內只要自己保持足夠快的進步速度，別人很難對你構成威脅。”

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報告總體分為四個部分，分別從市場環境、產業格局、商業模式、機遇與挑戰等方面對中國醫療人工智能產業進行分析。

無論是對中國還是對世界來說，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長、優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等都是必須要面對的問題。而隨著技術的發展，人們逐漸開始寄希望于通過人工智能來解決醫療行業的痛點。此前，美國咨詢公司弗羅斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可將醫療效果提高30% 到40%，減少多達50% 的醫療成本”。

在中國，醫療人工智能有著先天的發展優勢。一方面，中國人口數量龐大，有充足的醫療數據，為醫療人工智能的發展提供了基石。另一方面，中國足夠大的醫療市場也為人工智能企業創新提供了動力。

不負人們所期，近年來中國醫療人工智能市場正如火如荼地發展著。數據顯示，自2013年到2017 年，中國醫療人工智能行業共獲得241 筆融資。其中，2017 年國內醫療人工智能行業公布的融資事件近30 起，融資總額超過18 億元。

2018 年，醫療人工智能市場火熱依舊。一方面，資本熱情不減，大額融資頻發，醫療人工智能融資總額再創新高，僅2018 上半年就有18 家公司獲投，總金額超過31 億元。另一方面，已然成熟的互聯網巨頭，如BAT 等，以及傳統醫療相關企業，如飛利浦等也早已重金布局醫療人工智能，大手筆向產業鏈擴展業務。

作為一種提高效率的工具，目前，醫療人工智能已經覆蓋了醫療產業鏈條上的四大環節。其中，醫療環節以服務患者為主，針對患者提供一系列更精準、更高效的醫療服務。而醫藥、醫保、醫院環節則更多是為B 端的醫療機構、企業等服務。并且，醫療人工智能在經歷過火熱的發展后，迎來了商業化的關鍵期，目前絕大多數醫療人工智能的公司尚未實現盈利，且其產品多在醫院進行試用，但他們已經通過不同的業務模式實現了付費收入。