场景化应用全面铺开 2017成为人工智能商业化元年

为什么这么说呢？这还是要从人工智能的场景化应用说起，在2016年，人工智能在围棋上的运用让世人大吃一惊，但这种应用的商业化价值并不显著；到了2017年，人工智能在城市、汽车、金融、教育、医疗、零售、家居等诸多行业的应用场景逐渐增加，从而造就了2017年的人工智能商业化元年。

当人工智能在越来越多的场景中得到运用，人工智能在2018年的全面爆发也就变得顺理成章了。

在这些场景中 人工智能已经悄然上岗

在机场里，几乎所有的乘客都不愿乘坐摆渡车登机，其中的折腾不言自明，但并非每一架飞机的起降都能够从固定的机位出发；不过，人工智能的应用正在让停机位的分配变得更加优化。

人工智能首先学习飞机机型、起落时间，机场停机位、跑道、滑道位置，摆渡车容量、数量等十多个维度的基本知识，再通过建立巧妙的数学模型，以特殊设计的智能算法，全面考虑约束条件和临时调整。可以大大提高航班中转效率，从而降低延误率，并为机场调度员分担工作压力，提高机场周转效率。

在书店里，读者总是希望能够预先了解附近书店的情况，有没有自己想要的书、书店是否拥有良好的阅读环境，借助人工智能的运用，这一过程的体验正在变得更加人性化。

你可以通过手机先让附近的书店根据你的口味准备好咖啡和图书，你还可以与店里的智能机器人进行互动，获取各种各样的知识与图书信息；甚至，你可以通过扫描人脸获得独一无二的智能推荐与服务。即便在浏览图书时，你也能够了解到其他读者的评论和推荐；在离开书店时，系统可以自助结算，或者直接安排快递将书送到家里……

人工智能类似的应用场景在汽车、金融等领域同样也在上演：你可以远程通过语音询问车况，甚至是远程打开后备箱等；你可以不必去银行甚至不必进行人脸核验和视频核身，就可以从一家银行获得银行的贷款服务。

从阿里云推进产业AI看人工智能应用

在人工智能逐步走向商业化的今天，阿里云总裁胡晓明在云栖大会·北京峰会上也表示，人工智能的发展需要去泡沫化，下一站将是产业AI（AI for Industries）。同时，他也表示，阿里云的AI技术主要建立在三个驱动的基础上：1、场景驱动，2、计算驱动，3、数据驱动。

目前，阿里云在AI产业化方面已经聚焦在六大领域：智能金融、智能零售、ET工业大脑、ET城市大脑、智能汽车、智能家庭，覆盖了商业、工业、社会管理、以及人们衣食住行的各个方面。

今年以来，国家已经将人工智能的发展和应用提升到战略层面，2017年3月份，人工智能首次写进中国政府工作报告，7月份，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。政策的利好和技术的日臻完善，推动了人工智能的应用持续落地。

今天，阿里云全面展现人工智能在多个行业的应用更像是一种对2017年的总结和回顾，但从另外一个角度讲，这同样也是中国人工智能技术应用的一个缩影。事实上，在2017年，不仅阿里云在积极推动人工智能的应用，腾讯在医疗、百度在汽车、科大讯飞在语音识别等领域同样也在加速人工智能的落地。

不过，人工智能的产业化注定是一个复杂的系统性工程，它不仅仅是计算力的大幅提升，更需要通过更加科学、精密的算法对海量数据进行分析。比如，通过将一个原本非结构化的数据转变成一系列结构化的数据，借助类似的方式将过去机器难以理解的数据变成机器可以理解的数据，从而更好地实现人工智能。

在这方面，阿里云的解决之道是构建一个综合智能体——ET大脑，它不仅拥有阿里巴巴强大的计算能力和数据优势，还可以适应各个行业的感知、洞察、进化需要，满足不同的智能运算需求。

从某种程度上讲，ET大脑就像它的名字一样，是大脑、是发动机，要推进人工智能的产业化，只有大脑是不够的，更重要的是如何基于ET大脑，构建更多的人工智能应用场景，帮助越来越多的行业应用到人工智能。

于是，生态就变得至关重要。一方面，阿里云正在通过与不同行业的领先企业合作，探索人工智能技术在不同行业的应用，在这一基础上将人工智能的应用覆盖到该行业更多的企业中；另一方面，阿里云也在扩大自己的生态系统，引入更多在人工智能细分领域有自己独到之处的合作伙伴，将这些伙伴的技术与自身的技术相结合，增强人工智能服务不同行业的能力。

如今，人工智能已经在很多我们过去想不到的行业和领域得到应用，我们甚至体会不到它们的存在，但却实实在在的已经发生。正所谓“润物细无声，随风潜入夜”，我们的工作和生活正在被人工智能所改变。

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