未來，人工智能無處不在
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未來，人工智能將無處不在。美國國防人工智能的主戰場在哪
部曾20年未到訪硅谷，而當時的國防部長卡
特自2015 年上任以后以來連續4次訪問硅人工智能最適用于解決什么樣的問題？通過分解典型的商業流
谷，對人工智能表示出極大興趣，直言要將民程，我們發現，人工智能更易于解決符合以下特點的商業問題：
用AI技術用于改進國防裝備體系，幫助美國行業存在持續痛點；
培育出新型的“鋼鐵俠”戰士，國防部高等研商業流程本身具備數字化的信息輸入，問題可以細分并清晰地
究計劃局（DARPA）正在布局開發基于人工界定，商業流程存在重復，且獲得的結果的溝通以書面溝通或單項溝
船、智能電子戰系統、“半人馬”人類作戰行動商業流程較少受整體商業環境的復雜影響。
輔助系統等。據悉，谷歌、微軟、蘋果、臉書和企業客服就是人工智能應用的一個典型例子，作為企業用戶與
英特爾等巨頭也正在不約而同地投入“人工企業服務的交互入口，客服面對的80%的問題都是簡單的、重復的問
智能優先”戰略。題，但是卻需要大量人力和時間的工作。同時，客服提供的服務內容
本報告由阿里云研究中心、波士頓咨詢大都來自于企業自有知識體系，受整體商業環境的影響相對較弱。
公司和Alibaba Innovation Ventures 合作推這使得企業客服的智能化應用相對容易，很多基于自定義知識庫的
出，通過對人工智能內涵的闡述，分析了未來問答型企業智能客服產品蜂涌而出。
人工智能行業的競爭格局和企業制勝之道。但是如何真正實現人工智能意義的智能客服？盡可能地模仿真
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人的思維交流方式為人類服務，并有效幫助業務提升用戶體驗，是人工智能時代對商業流程智能化的思考。
2015年起，阿里巴巴推出新一代智能客服產品——阿里小蜜，基于語音識別、語義理解、個性化推薦、深度學習等人工智能技術的應用，并將外部消費場景和阿里后臺的關鍵業務流程無縫融合。阿里小蜜通過積累的大數據優勢，提前分析、預測消費者的服務訴求，主動觸達用戶，阿里小蜜將用戶轉電話及在線人工服務的求助率降低了70%。即便在每天應對百萬級服務量的情況下，智能解決率也達到了接近80%（該指標高于行業智能客服產品平均水平60%以上），并且，依靠阿里巴巴在語音識別領域的知識積累，把服務領域里人機對話語義意圖的精確匹配率提升到了93%，滿意度比傳統的自助服務提升了一倍。
大數據是戰略競爭優勢
數據是人工智能的基礎，擁有針對特定領域的龐大數據集，能夠成為競爭優勢的重要來源。現階段，制約人工智能領域很多重大突破的關鍵，并非是算法不夠先進，而是缺乏高質量的數據集。
海量、精準、高質量的數據為訓練人工智能提供了原材料（見圖1），巨型數據庫、十幾年累積的搜索結果，乃至整個互聯網都讓人工智能變得更聰明。人工智能從龐大
的、復雜的、無序的個體數據中發現更為本質、更能解釋世界的規律，并復合多個規律共同作用，以解決問題。
人工智能的三種主要技術，都需要專有類型的數據。機器學習——例如計算機視覺、情感分析、自然語言處理等技術，需要大量的標簽樣本數據。模式識別——例如文字、語音、指紋、人臉等識別技術，則偏重于信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據。人機交互——如智能機器人技術，則需要積累大量的用戶數據。
互聯網催生了大數據，大數據催生了人工智能。互聯網的演進和催生的新業態，進一步吸引了大量用戶的積極參與，實現了數據“產生—使用—新數據產生—再使用”的閉環，這個閉環恰恰是人工智能自主學習和知識管理的基礎。例如：擁有上億注冊用戶和上億商品的阿里巴巴淘寶，后臺積累了286億多個圖片文件，更方便地讓用戶在即時場景（電視觀看、社交圖片分享、逛街等）下所見即所“得”的找到感興趣的商品，是淘寶“拍立淘“應用的主要目的。在“以圖搜圖”模式下，機器學習正確理解后臺幾百億圖片并打上標簽，用戶通過點擊商品列表等參與來判斷機器的理解是否正確。人工智能的應用的實現本質上就是“知識產生—知識應用—知識產生的自我學習和優化”的體系化過程的落地。
場景數據的積累，可以促進人工智能技術的應用，從而形成更高效的解決方案。例如，傳統外賣配送采用人工調度，由派單員進行手工派單，所依據的是有限的餐廳
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