人工智能很快就會(huì)改變我們的日常生活方式。各大公司是否已經(jīng)準(zhǔn)備好從即將來(lái)臨的創(chuàng)新浪潮中獲取價(jià)值?
替你當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的放射科惋惜吧。誠(chéng)然，它們具備先進(jìn)的磁共振掃描儀(MRI)和強(qiáng)大的軟件來(lái)生成圖像，但這恰恰是機(jī)器停擺的地方。放射科醫(yī)生必須找到并閱讀患者的文件，檢查圖像并做出診斷。如果人工智能(AI)可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)且更準(zhǔn)確的診斷或指導(dǎo)來(lái)啟動(dòng)這個(gè)流程，大大超越人眼的判斷，那會(huì)怎么樣?
由于過(guò)去幾年的技術(shù)進(jìn)步，制造商如今幾乎可以提供這種先進(jìn)的磁共振解決方案。實(shí)際上，它們正在探索幾乎涵蓋工業(yè)部門(mén)和公共部門(mén)等所有主要行業(yè)的新人工智能應(yīng)用。隨著算法的改進(jìn)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的增加，計(jì)算機(jī)的錯(cuò)誤率現(xiàn)在往往與人類在圖像識(shí)別和其他一些認(rèn)知功能上的錯(cuò)誤率接近或更低。硬件性能也得到了極大的提升，這使機(jī)器能夠處理空前的數(shù)據(jù)量。這一直是人工智能模型準(zhǔn)確性提高的主要?jiǎng)恿Α?/p>
在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)(DL)是開(kāi)發(fā)潛力最大的領(lǐng)域。該技術(shù)依賴于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用各種架構(gòu)來(lái)處理信息，這些架構(gòu)由多個(gè)層級(jí)和節(jié)點(diǎn)組成，這近似于大腦中神經(jīng)元的功能。網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)集都執(zhí)行不同的模式分析，使深度學(xué)習(xí)可以提供更為復(fù)雜的洞察，這遠(yuǎn)比早期人工智能所帶來(lái)的洞察要復(fù)雜。隨著復(fù)雜程度的不斷提高，人們對(duì)尖端硬件和軟件的需求也越來(lái)越大。
先進(jìn)的高科技公司深知人工智能的巨大潛力，它們?cè)缇筒扇〈胧┮栽谶@個(gè)市場(chǎng)上取勝。但是，該行業(yè)仍處于起步階段，成功的秘訣還沒(méi)有誕生。那么，公司如何才能利用人工智能獲得價(jià)值并從龐大的人工智能投資中獲得回報(bào)?
我們所做的研究以及我們與人工智能終端客戶的互動(dòng)表明，一旦塵埃落定，六個(gè)原則將成真。首先，價(jià)值獲取最初將局限于消費(fèi)領(lǐng)域，公司將通過(guò)專注于企業(yè)“微垂直行業(yè)(microvertical)”(在特定行業(yè)中特定的用例)來(lái)獲得最大價(jià)值。我們對(duì)技術(shù)棧的分析還表明，商機(jī)因不同的層級(jí)而異，最成功的公司往往會(huì)通過(guò)合作關(guān)系或收購(gòu)來(lái)獲得各種端到端解決方案。由于受軟件吸引的投資者對(duì)硬件的投資興趣一年不如一年，再加上嚴(yán)重的商品化使利潤(rùn)率下降，因此對(duì)于某些硬件廠商而言，人工智能可能代表著命運(yùn)的逆轉(zhuǎn)。我們認(rèn)為，人工智能的出現(xiàn)帶來(lái)了巨大的商機(jī)，因?yàn)樵朴?jì)算和邊緣解決方案將產(chǎn)生強(qiáng)大的終端客戶需求。但是，我們得到的最大啟發(fā)是，公司必須迅速采取行動(dòng)。如今那些押寶人工智能并徹底改變傳統(tǒng)戰(zhàn)略的公司將成為贏家。
人工智能市場(chǎng)的基本要素
盡管有關(guān)人工智能的炒作鋪天蓋地，但市場(chǎng)甚至可以嚇倒無(wú)所畏懼的分析師和投資者。該行業(yè)尚未出現(xiàn)技術(shù)棧的標(biāo)準(zhǔn)定義，因此人們很難理解這一競(jìng)爭(zhēng)異常激烈的領(lǐng)域。那么爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額的數(shù)百家公司都帶來(lái)了什么呢?
為了使看似混亂的供給格局更加清晰明了，我們將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)棧分為九個(gè)層面，橫跨服務(wù)，概念，平臺(tái)，接口和硬件。有些公司正在多個(gè)層面參與競(jìng)爭(zhēng)，而另一些公司則只專注于其中一兩個(gè)層面。正如我們稍后將討論的那樣，將精力集中在特定層面的公司很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自身處于不利地位。
邊緣和云解決方案
多數(shù)人工智能應(yīng)用程序向來(lái)都部署于云端(遠(yuǎn)程服務(wù)器網(wǎng)絡(luò))，用于訓(xùn)練和推斷。但是，對(duì)微秒級(jí)的延遲也顯得至關(guān)重要的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，在邊緣進(jìn)行推斷將變得越來(lái)越普遍。例如，對(duì)于無(wú)人駕駛車輛，制動(dòng)或加速的決策必須以近乎零延時(shí)的時(shí)間做出，這使得在邊緣進(jìn)行推斷成為首選。邊緣計(jì)算也將成為一些應(yīng)用程序的首選，因?yàn)樵谶@些應(yīng)用程序中，隱私問(wèn)題和數(shù)據(jù)帶寬至關(guān)重要，例如支持人工智能的CT掃描診斷程序。邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)將為技術(shù)棧中的所有參與者(尤其是硬件開(kāi)發(fā)商)帶來(lái)新的商機(jī)。
我們對(duì)人工智能前景的核心信念
人工智能可以顛覆我們的世界。麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)估計(jì)，自動(dòng)化和人工智能的快速發(fā)展將對(duì)我們的工作方式和生產(chǎn)力產(chǎn)生重大影響。為了在這個(gè)不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)中獲取價(jià)值，各大公司正在嘗試不同的戰(zhàn)略，技術(shù)和機(jī)會(huì)，而這一切都需要大量投資。盡管不確定性依然存在，但那些關(guān)注以下幾點(diǎn)的公司將更有可能獲勝。
1.價(jià)值獲取最初將局限于消費(fèi)領(lǐng)域
最早的消費(fèi)級(jí)人工智能產(chǎn)品都有一個(gè)共同的特征：它們強(qiáng)化了產(chǎn)品，但并沒(méi)有直接為企業(yè)帶來(lái)利潤(rùn)。其中大多數(shù)產(chǎn)品來(lái)自大名鼎鼎的技術(shù)公司，包括某些在線翻譯和照片標(biāo)記服務(wù)或手機(jī)上的數(shù)字語(yǔ)音助手。這樣的產(chǎn)品增強(qiáng)肯定能吸引消費(fèi)者(例如，它們可能會(huì)延長(zhǎng)人們的上網(wǎng)時(shí)間)，但它們并不會(huì)帶來(lái)銷售或收入的直接增長(zhǎng)。如果規(guī)模較小的公司提供類似的產(chǎn)品，它們往往會(huì)發(fā)現(xiàn)銷量有限或根本不沒(méi)有銷量，因?yàn)橄M(fèi)者往往會(huì)使用各種免費(fèi)的解決方案。大型企業(yè)還可以使用大型的消費(fèi)者數(shù)據(jù)(這是人工智能的命脈)，這使他們可以為消費(fèi)者開(kāi)發(fā)更準(zhǔn)確，更具洞察力的人工智能解決方案。大型企業(yè)的免費(fèi)產(chǎn)品贏得了最大的市場(chǎng)份額，從短期來(lái)看，人工智能價(jià)值的獲取將局限于消費(fèi)領(lǐng)域。
但是，未來(lái)也許不是這種情況，因?yàn)樵絹?lái)越多的收費(fèi)服務(wù)(包括家庭助理)正在進(jìn)入市場(chǎng)。隨著汽車制造商和其它公司紛紛推出新產(chǎn)品，下一波消費(fèi)級(jí)人工智能將具備更多創(chuàng)新。以自動(dòng)駕駛汽車為例，有些消費(fèi)者可能對(duì)由人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)制動(dòng)的車輛十分滿意，但是另一些消費(fèi)者則希望擁有更多功能(例如完整的自動(dòng)駕駛功能)，哪怕他們必須支付額外費(fèi)用。
2.成功的企業(yè)將專注于朝陽(yáng)行業(yè)中的微垂直行業(yè)
我們?cè)缙趯?duì)麥肯錫全球研究所的數(shù)據(jù)所做的分析和對(duì)專家所做的訪談和研究揭示了主要行業(yè)中近600種人工智能的各種不同用途。其中，大約有400種用途需要用到一定級(jí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)，而有300種用途需要用到深度學(xué)習(xí)功能。許多有趣的人工智能應(yīng)用程序仍處于試驗(yàn)階段，尚未得到大規(guī)模部署。以下列舉了一些人工智能應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序由于其強(qiáng)大的視覺(jué)感知和處理能力而在未來(lái)幾年可能會(huì)出現(xiàn)巨大的需求：
政府可以使用人工智能掃描視頻并識(shí)別公共場(chǎng)所的各種可疑活動(dòng)，或者應(yīng)用人工智能算法來(lái)檢測(cè)潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊。許多軍事應(yīng)用(包括無(wú)人機(jī))也依賴于人工智能。除了安全性以外，人工智能還在交通管控中發(fā)揮作用，包括傳感器和攝像頭，它們使光信號(hào)可以根據(jù)道路上的車輛數(shù)量而改變信號(hào)指示的時(shí)間和順序。
與公共部門(mén)一樣，銀行也開(kāi)始使用人工智能來(lái)檢測(cè)可疑行為，例如表明洗錢(qián)的模式。人工智能算法還有助于處理交易并做出決策，其準(zhǔn)確性往往比人更高。例如，人工智能算法可能會(huì)揭示這樣的事實(shí)——某些被忽略的特征會(huì)增加這種可能性，即某個(gè)特定交易具有欺詐性。
在零售業(yè)中，人工智能已經(jīng)在幫忙進(jìn)行盜竊檢測(cè)，并且可以進(jìn)一步增強(qiáng)自動(dòng)結(jié)賬功能。有些零售商正在使用攝像頭和傳感器來(lái)檢測(cè)購(gòu)物者何時(shí)從商店取貨或退貨?？蛻綦x開(kāi)商店后，商店將向其賬戶收取總消費(fèi)額。另一些零售商使用店內(nèi)視頻來(lái)使導(dǎo)購(gòu)可以顧及更多的客戶。如果攝像頭檢測(cè)到購(gòu)物者在貨架前猶豫徘徊，那么系統(tǒng)會(huì)通知員工向其提供幫助。將來(lái)，這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有更多改進(jìn)，包括通過(guò)查看各種特征(例如表情(作為情緒的象征)，衣物和同伴人數(shù))來(lái)識(shí)別極具購(gòu)買(mǎi)潛力的客戶的人工智能系統(tǒng)。然后，他們可以向?qū)з?gòu)發(fā)出提醒，讓他們知道這些購(gòu)物者在商店中的位置。
在確定謀求哪些機(jī)會(huì)時(shí)，公司面臨著艱巨的任務(wù)，但是它們可以通過(guò)結(jié)構(gòu)化的方法來(lái)縮小選擇范圍。第一步涉及選擇行業(yè)焦點(diǎn)。公司所具備的專業(yè)知識(shí)和能力確實(shí)會(huì)影響這一決策，但它們還必須考慮行業(yè)特征，包括行業(yè)規(guī)模。同樣重要的一點(diǎn)是，某個(gè)行業(yè)可能會(huì)發(fā)生顛覆，我們通過(guò)考察人工智能用例的數(shù)量，啟動(dòng)資金以及人工智能的總體經(jīng)濟(jì)影響來(lái)估計(jì)，這被定義為解決方案降低成本，提高生產(chǎn)率的程度，或者從各種應(yīng)用程序的回顧性分析中受益。經(jīng)濟(jì)利益越大，客戶購(gòu)買(mǎi)人工智能解決方案的可能性就越大。
人工智能價(jià)值因行業(yè)而異，成熟度也同樣如此。例如，工業(yè)領(lǐng)域可以從人工智能中受益，但是成員公司不像汽車行業(yè)的同行那樣愿意接受這些解決方案。對(duì)人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)商來(lái)說(shuō)，這意味著價(jià)值獲取只能勉強(qiáng)得到維持，有些行業(yè)一開(kāi)始就比別的行業(yè)產(chǎn)生更高的回報(bào)。
當(dāng)我們將風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與成熟度結(jié)合起來(lái)考慮時(shí)，有幾個(gè)行業(yè)如今很明顯地為人工智能帶來(lái)了最大的商機(jī)：公共部門(mén)，銀行，零售和汽車行業(yè)。盡管在政府削減預(yù)算的時(shí)代，公共部門(mén)的突出地位似乎令人驚訝，但許多官員見(jiàn)證了人工智能在提高效率和功效方面所體現(xiàn)的價(jià)值，因此他們?cè)敢馓峁┵Y金。供應(yīng)商在規(guī)劃人工智能策略時(shí)應(yīng)將投資重點(diǎn)放在愿意成為首批使用人工智能解決方案的潛在消費(fèi)者上。
微垂直行業(yè)。一旦公司選擇了一個(gè)或幾個(gè)行業(yè)作為重點(diǎn)，它們就必須通過(guò)選擇特定的用例(我們稱之為微垂直行業(yè))來(lái)集中精力，從而謀求更深遠(yuǎn)的發(fā)展。買(mǎi)家并不僅僅因?yàn)槿斯ぶ悄苁怯腥さ男录夹g(shù)而興趣盎然，而是希望人工智能解決特定問(wèn)題，為他們省錢(qián)或增加銷售額，從而產(chǎn)生可觀的投資回報(bào)(ROI)。例如，一家想要減少機(jī)器停機(jī)時(shí)間的制造工廠不會(huì)僅僅尋找在工業(yè)領(lǐng)域廣為人知的人工智能提供商。相反，它將尋求一家擁有可靠的預(yù)測(cè)維護(hù)專業(yè)知識(shí)和解決方案的公司。如果人工智能提供商試圖提供一種橫向解決方案(客戶可以在各種不相關(guān)的用例中應(yīng)用該解決方案)，那么價(jià)值主張就不會(huì)那么具有吸引力。最終客戶會(huì)質(zhì)疑該解決方案的投資回報(bào)是否可以證明其巨額支出是合理的，如果該解決方案適用于他們認(rèn)為不重要或不相關(guān)的多個(gè)用例時(shí)，情況尤其如此。
3.公司必須擁有端到端解決方案才能在人工智能領(lǐng)域獲勝
為了在人工智能領(lǐng)域獲勝，公司必須在整個(gè)技術(shù)棧的九層中提供或協(xié)調(diào)端到端的解決方案，因?yàn)樵S多企業(yè)客戶都難以實(shí)施七零八散的解決方案。例如，有一家醫(yī)院寧愿購(gòu)買(mǎi)一個(gè)既包含MRI機(jī)器又包含進(jìn)行診斷的人工智能軟件的系統(tǒng)，而不是單獨(dú)購(gòu)買(mǎi)這些組件再試圖使其協(xié)同工作。除了增加銷售量外，具備端到端解決方案的供應(yīng)商還可以抓住客戶的戰(zhàn)略立足點(diǎn)并加快采用速度。例如，英偉達(dá)提供其Drive PX平臺(tái)作為模塊，而不僅僅是芯片，以此來(lái)提供用于自動(dòng)駕駛的端到端解決方案。該平臺(tái)結(jié)合了處理器，軟件，相機(jī)，傳感器和其他組件，以提供汽車周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)圖像。它還可以在地圖上標(biāo)識(shí)其位置并規(guī)劃車輛的安全行駛路線。
大型硬件和軟件廠商通常會(huì)通過(guò)收購(gòu)其他公司來(lái)擴(kuò)展其人工智能產(chǎn)品組合。盡管交易在整個(gè)行業(yè)中很普遍，但由于需要端到端解決方案，因此在人工智能中更為普遍。自2012年以來(lái)，已有250宗收購(gòu)案涉及到具備人工智能專業(yè)知識(shí)的私營(yíng)公司，其中37宗發(fā)生在2017年第一季度。為了與這些巨頭競(jìng)爭(zhēng)，許多初創(chuàng)企業(yè)正在建立合作伙伴關(guān)系，將自己定位為人工智能解決方案的系統(tǒng)集成商。
4.在人工智能技術(shù)棧中，大多數(shù)價(jià)值將來(lái)自解決方案或硬件
在人工智能技術(shù)棧中，我們對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的分析表明，每一層都將直接產(chǎn)生不同數(shù)量的利潤(rùn)或價(jià)值。最大的價(jià)值將集中在兩個(gè)領(lǐng)域。首先，有鑒于行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，許多最佳機(jī)會(huì)將來(lái)自硬件領(lǐng)域(頭節(jié)點(diǎn)，推斷加速器和訓(xùn)練加速器)，這有點(diǎn)令人驚訝。我們一致認(rèn)為，這些組件將占人工智能供應(yīng)商總市值的40%到50%。
盡管硬件已在許多領(lǐng)域得到商品化，但這種趨勢(shì)這么快出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域，，因?yàn)闉榻鉀Q每個(gè)微垂直行業(yè)的問(wèn)題而優(yōu)化的硬件將提供比通用硬件(例如通用的中央處理器)更高的性能(涉及到總體擁有成本時(shí))。例如，針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的加速器最適合用于圖像識(shí)別，因此醫(yī)療設(shè)備制造商會(huì)選擇它。但是針對(duì)長(zhǎng)期短期存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化的加速器更適合語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)言翻譯，因此它將吸引高級(jí)虛擬家居助理的制造商。由于每個(gè)用例的要求略有不同，因此每個(gè)用例都需要部分定制的硬件。
在另一個(gè)背離規(guī)范的模式中，軟件(定義為平臺(tái)和接口層)不太可能是人工智能中唯一的長(zhǎng)期差異化因素。正如深度學(xué)習(xí)加速器的問(wèn)世所見(jiàn)證的那樣，單獨(dú)使用硬件或?qū)⑵渑c軟件結(jié)合使用將可能顯著改善性能，例如減少延遲或降低功耗。在這種環(huán)境下，廠家需要嚴(yán)選硬件。
人工智能解決方案另外40%至50%的價(jià)值將來(lái)自服務(wù)，其中包括解決方案和用例。系統(tǒng)集成商通常可以直接與客戶聯(lián)系，他們可以通過(guò)將解決方案集成到人工智能棧的各層來(lái)獲得大部分收益。
在不久的將來(lái)，人工智能棧的其他領(lǐng)域并不會(huì)產(chǎn)生多大價(jià)值，即便他們有可能產(chǎn)生推動(dòng)深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的間接價(jià)值。例如，如今數(shù)據(jù)和方法(兩者都是訓(xùn)練的兩個(gè)要素)最多只占一般的人工智能供應(yīng)商市值的10%。之所以會(huì)出現(xiàn)這種模式，是因?yàn)榇蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)來(lái)自人工智能解決方案的最終用戶，而不是第三方提供商。但是，數(shù)據(jù)市場(chǎng)最終可能會(huì)出現(xiàn)在消費(fèi)者和企業(yè)界，相對(duì)而言使這層棧在將來(lái)更具吸引力。
5.特定的硬件架構(gòu)將是云計(jì)算和邊緣計(jì)算的關(guān)鍵差異化因素
隨著人工智能的增長(zhǎng)，軟件吸引了公司和投資者的極大興趣，之后硬件又重新流行起來(lái)。我們與最終用戶的討論表明，取決于用例的不同，公司和投資者對(duì)云和邊緣解決方案的興趣將十分濃厚。云由于其規(guī)模優(yōu)勢(shì)將繼續(xù)成為許多應(yīng)用程序的不二之選。在云硬件中，客戶和供應(yīng)商對(duì)專用集成電路(ASIC)技術(shù)的偏好超過(guò)了圖形處理單元(GPU)，而且市場(chǎng)可能仍然高度分散化。
也就是說(shuō)，當(dāng)?shù)脱舆t或隱私問(wèn)題十分重要或連接存在問(wèn)題時(shí)，推斷也將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。在邊緣，專用集成電路將在消費(fèi)領(lǐng)域勝出，因?yàn)樗鼈優(yōu)樵S多應(yīng)用提供了優(yōu)化度更高的用戶體驗(yàn)，包括更低的功耗和更高的處理能力?，F(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)，圖形處理單元(GPU)和專用集成電路(ASIC)技術(shù)之間的良性競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)出現(xiàn)在企業(yè)邊緣(enterprise edge)。但是，專用集成電路可能更具優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗鼈児母?，這在邊緣至關(guān)重要。我們認(rèn)為，當(dāng)需求大得足以為高昂的開(kāi)發(fā)成本正名時(shí)，它們就可以主導(dǎo)特定的企業(yè)應(yīng)用程序。
6.市場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始騰飛——公司需要立即采取行動(dòng)并重新評(píng)估其現(xiàn)有策略
盡管技術(shù)公司可能不完全了解人工智能需求的發(fā)展趨勢(shì)，但它們意識(shí)到深度學(xué)習(xí)的巨大商機(jī)并希望把握商機(jī)。由于技術(shù)還在不斷發(fā)展，而且?guī)讉€(gè)廠家實(shí)施截然不同的策略，成功的秘訣仍然不明朗。
大型企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始采取行動(dòng)了，有些先進(jìn)企業(yè)的發(fā)展方向違背了當(dāng)前的認(rèn)知。僅舉一個(gè)例子，從2012年到2016年，英偉達(dá)在人工智能方面的研發(fā)支出每年增長(zhǎng)8%，達(dá)到13億美元。這些成本約占英偉達(dá)總收入的27%，遠(yuǎn)高于同行15%的平均水平。這表明英偉達(dá)愿意采取與許多半導(dǎo)體公司不同的發(fā)展方向，后者正在積極削減研發(fā)支出。英偉達(dá)還采取了重大的措施來(lái)創(chuàng)建專注于其圖形處理單元(GPU)的端到端產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)。該公司正在積極地培訓(xùn)開(kāi)發(fā)人員，使他們具備將圖形處理單元(GPU)應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)所需的技能，同時(shí)為將圖形處理單元(GPU)推廣到深度學(xué)習(xí)的初創(chuàng)公司提供資金，形成合作伙伴關(guān)系以創(chuàng)建包含其產(chǎn)品的端到端解決方案并增加圖形處理單元(GPU)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序數(shù)量。遵循這種非常規(guī)策略的其他公司也可以得到豐厚的回報(bào)。
英偉達(dá)的成功表明，科技公司僅僅維持現(xiàn)狀是無(wú)法在人工智能方面取得成就的。它們必須立即改變策略并為開(kāi)發(fā)可靠的人工智能產(chǎn)品投入巨資。面對(duì)如此多的風(fēng)險(xiǎn)，公司萬(wàn)萬(wàn)不可制定模糊不清或猶豫不決的計(jì)劃。那么，他們發(fā)展的主要考慮因素是什么呢?我們的調(diào)查提出了以下有關(guān)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略經(jīng)典問(wèn)題的新思想：
在哪里競(jìng)爭(zhēng)。在決定在何處競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，公司必須同時(shí)考慮行業(yè)和微垂直行業(yè)。他們應(yīng)該選擇與自身能力相符的用例，賦予他們競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并滿足行業(yè)最緊迫的需求，例如信用卡交易的欺詐檢測(cè)。
如何競(jìng)爭(zhēng)。公司現(xiàn)在應(yīng)該尋找合作伙伴或收購(gòu)其他公司，以圍繞其產(chǎn)品創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)。硬件供應(yīng)商應(yīng)該提升軟件水平，而軟件廠商應(yīng)該構(gòu)建一攬子解決方案?，F(xiàn)在是重新了解獲利模型的時(shí)候了?？蛻羝谕斯ぶ悄芄?yīng)商在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中承擔(dān)一些風(fēng)險(xiǎn)，這可能會(huì)帶來(lái)一些創(chuàng)造性的定價(jià)選擇。例如，一家公司可能會(huì)對(duì)具備人工智能功能的MRI機(jī)器收取普通的價(jià)格并且只需要為使用深度學(xué)習(xí)處理的圖像支付額外費(fèi)用。
何時(shí)競(jìng)爭(zhēng)。高科技公司因尖端解決方案而獲得回報(bào)，但對(duì)完美的關(guān)注也許不利于人工智能。早期進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的公司可以得到提升并迅速擴(kuò)大規(guī)模以成為標(biāo)準(zhǔn)。公司應(yīng)該專注于現(xiàn)在就能讓他們產(chǎn)生影響力的強(qiáng)大解決方案，而不是追求完美。由于他們?cè)缇腿〉贸删?，他們可以抓住更多的投機(jī)機(jī)會(huì)。
如果公司等兩三年才制定人工智能戰(zhàn)略并下注，我們認(rèn)為它們不太可能在這個(gè)快速發(fā)展的市場(chǎng)中恢復(fù)勢(shì)頭。大多數(shù)企業(yè)都知道風(fēng)險(xiǎn)所在并愿意進(jìn)取，但他們?nèi)狈?qiáng)有力的戰(zhàn)略。本文概述的六個(gè)核心信念可以為企業(yè)指點(diǎn)迷津并有一個(gè)良好的開(kāi)端。哪個(gè)參與者能在機(jī)會(huì)消逝前采取這個(gè)發(fā)展方向，這才是關(guān)鍵問(wèn)題。
