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        2016-11-04 06:36:50
        家庭服務(wù) 2016年9期
        關(guān)鍵詞:民營企業(yè)轉(zhuǎn)型人工智能

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        不僅僅是喊口號,一份關(guān)于中國民營企業(yè)科技互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的統(tǒng)計

        8月25日,全國工商聯(lián)發(fā)布了2016中國民營企業(yè)服務(wù)業(yè)100強榜單。前十名中除了京東和百度兩家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),其余均為傳統(tǒng)企業(yè)。

        經(jīng)億歐智庫對這100家民營企業(yè)的梳理發(fā)現(xiàn),目前有25家企業(yè)沒發(fā)現(xiàn)有轉(zhuǎn)型升級的跡象,意味著四分之三的民營企業(yè)已經(jīng)踏上了轉(zhuǎn)型升級之路。

        政策響應(yīng): 75家有轉(zhuǎn)型升級跡象的企業(yè)中僅處于政策響應(yīng)層面的企業(yè)有6家,這些企業(yè)的共同點是開了一些學(xué)習相關(guān)政策的會議和培訓(xùn),甚至可能出臺了一些戰(zhàn)略規(guī)劃,但沒有把政策真正落到實處,后續(xù)轉(zhuǎn)型升級動力明顯不足。

        內(nèi)部實踐:指企業(yè)在內(nèi)部設(shè)置了跟互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的職位或事業(yè)部、事業(yè)群,展開了互聯(lián)網(wǎng)方式的營銷,與用戶進行互動,推出了相關(guān)的電商網(wǎng)站等。除去僅處于政策響應(yīng)層面的6家,剩下的69家在內(nèi)部實踐層面均有不同的行動。69家企業(yè)主要來自房地產(chǎn)(20家)、零售(16家)、批發(fā)(8家)三個行業(yè)。零售行業(yè)目前轉(zhuǎn)型升級程度最高,蘇寧是代表之一。

        外部投資:指企業(yè)投資互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè),進行多元化、生態(tài)化、國際化的產(chǎn)業(yè)布局。有30家企業(yè)在外部投資上有所布局,房地產(chǎn)行業(yè)數(shù)量最多,達到11家。房地產(chǎn)企業(yè)增長遇到瓶頸,紛紛通過外部投資來打開一條轉(zhuǎn)型升級之路。萬達便是典型的例子。

        李彥宏:很多崗位都會被人工智能淘汰 對此我“既擔心又不擔心”

        李彥宏表示,不少人認為十年之后,很多崗位都會被人工智能淘汰,對此他“既擔心又不擔心”。他相信未來的10~20年還會有更多大事發(fā)生,“比如,隨著無人駕駛技術(shù)的發(fā)展,人們可以利用在車里的閑暇時間做很多事,比如消費影視內(nèi)容,而這些改變顯然都會拉動消費,創(chuàng)造更多就業(yè)崗位” 。

        在大數(shù)據(jù)時代,每家公司都要有大數(shù)據(jù)部門嗎?

        對于企業(yè)來說,我的建議是三點。首先,要擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù),但要從需求出發(fā)。思考在滿足客戶需求時,還有哪些重大問題沒有解決好,如果采用了大數(shù)據(jù)技術(shù),是不是可以更好地解決? 其次,要有懂大數(shù)據(jù)的人。不一定是全職,不一定對技術(shù)本身很懂,但善于使用新技術(shù)。最后,要善于利用第三方服務(wù)。采用新技術(shù),獲得技術(shù)紅利,跑得更快。

        AlphaGo團隊新款A(yù)I像素級模仿人類講話

        谷歌的人工智能部門DeepMind研發(fā)了新款A(yù)I,是一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以通過對人類語音進行實時采樣形成原始音頻波形,從而最終創(chuàng)造一些機器所能達到的最接近于真人的語音。

        各大科技公司都不放過應(yīng)用越來越普遍的人機交互。亞馬遜、蘋果、微軟、谷歌母公司Alphabet都有個人數(shù)字化助手同客戶進行互動。

        王緒剛:人工智能有哪些營銷應(yīng)用場景?

        人工智能會有兩個思維方向,一個是自下而上慢慢接近人類的智慧,另一個是自上而下提高商業(yè)效率。

        我個人的觀點是,人工智能還是會逐漸自上向下走的,就是知識加工、計算,這是機器最擅長的工作,并與生產(chǎn)、制造整合在一起帶來商業(yè)效率的提升。

        如果利用人工智能算法提升自動化程度,就能解決很多決策效率問題。

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