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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(zhàn)場在哪

　　部曾20年未到訪硅谷，而當(dāng)時的國防部長卡

　　特自2015 年上任以后以來連續(xù)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(yè)流

　　谷，對人工智能表示出極大興趣，直言要將民程，我們發(fā)現(xiàn)，人工智能更易于解決符合以下特點(diǎn)的商業(yè)問題：

　　用AI技術(shù)用于改進(jìn)國防裝備體系，幫助美國行業(yè)存在持續(xù)痛點(diǎn)；

　　培育出新型的“鋼鐵俠”戰(zhàn)士，國防部高等研商業(yè)流程本身具備數(shù)字化的信息輸入，問題可以細(xì)分并清晰地

　　究計劃局（DARPA）正在布局開發(fā)基于人工界定，商業(yè)流程存在重復(fù)，且獲得的結(jié)果的溝通以書面溝通或單項(xiàng)溝

　　智能技術(shù)研發(fā)自動駕駛戰(zhàn)車、反潛無人機(jī)械通為主；

　　船、智能電子戰(zhàn)系統(tǒng)、“半人馬”人類作戰(zhàn)行動商業(yè)流程較少受整體商業(yè)環(huán)境的復(fù)雜影響。

　　輔助系統(tǒng)等。據(jù)悉，谷歌、微軟、蘋果、臉書和企業(yè)客服就是人工智能應(yīng)用的一個典型例子，作為企業(yè)用戶與

　　英特爾等巨頭也正在不約而同地投入“人工企業(yè)服務(wù)的交互入口，客服面對的80%的問題都是簡單的、重復(fù)的問

　　智能優(yōu)先”戰(zhàn)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(wù)內(nèi)容

　　本報告由阿里云研究中心、波士頓咨詢大都來自于企業(yè)自有知識體系，受整體商業(yè)環(huán)境的影響相對較弱。

　　公司和Alibaba Innovation Ventures 合作推這使得企業(yè)客服的智能化應(yīng)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(nèi)涵的闡述，分析了未來問答型企業(yè)智能客服產(chǎn)品蜂涌而出。

　　人工智能行業(yè)的競爭格局和企業(yè)制勝之道。但是如何真正實(shí)現(xiàn)人工智能意義的智能客服？盡可能地模仿真

?

　　人的思維交流方式為人類服務(wù)，并有效幫助業(yè)務(wù)提升用戶體驗(yàn)，是人工智能時代對商業(yè)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(chǎn)品——阿里小蜜，基于語音識別、語義理解、個性化推薦、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，并將外部消費(fèi)場景和阿里后臺的關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程無縫融合。阿里小蜜通過積累的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，提前分析、預(yù)測消費(fèi)者的服務(wù)訴求，主動觸達(dá)用戶，阿里小蜜將用戶轉(zhuǎn)電話及在線人工服務(wù)的求助率降低了70%。即便在每天應(yīng)對百萬級服務(wù)量的情況下，智能解決率也達(dá)到了接近80%（該指標(biāo)高于行業(yè)智能客服產(chǎn)品平均水平60%以上），并且，依靠阿里巴巴在語音識別領(lǐng)域的知識積累，把服務(wù)領(lǐng)域里人機(jī)對話語義意圖的精確匹配率提升到了93%，滿意度比傳統(tǒng)的自助服務(wù)提升了一倍。

　　大數(shù)據(jù)是戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢

　　數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，擁有針對特定領(lǐng)域的龐大數(shù)據(jù)集，能夠成為競爭優(yōu)勢的重要來源?，F(xiàn)階段，制約人工智能領(lǐng)域很多重大突破的關(guān)鍵，并非是算法不夠先進(jìn)，而是缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

　　海量、精準(zhǔn)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練人工智能提供了原材料（見圖1），巨型數(shù)據(jù)庫、十幾年累積的搜索結(jié)果，乃至整個互聯(lián)網(wǎng)都讓人工智能變得更聰明。人工智能從龐大

　　的、復(fù)雜的、無序的個體數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更為本質(zhì)、更能解釋世界的規(guī)律，并復(fù)合多個規(guī)律共同作用，以解決問題。

　　人工智能的三種主要技術(shù)，都需要專有類型的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)——例如計算機(jī)視覺、情感分析、自然語言處理等技術(shù)，需要大量的標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)。模式識別——例如文字、語音、指紋、人臉等識別技術(shù)，則偏重于信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)。人機(jī)交互——如智能機(jī)器人技術(shù)，則需要積累大量的用戶數(shù)據(jù)。

　　互聯(lián)網(wǎng)催生了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)催生了人工智能?；ヂ?lián)網(wǎng)的演進(jìn)和催生的新業(yè)態(tài)，進(jìn)一步吸引了大量用戶的積極參與，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)“產(chǎn)生—使用—新數(shù)據(jù)產(chǎn)生—再使用”的閉環(huán)，這個閉環(huán)恰恰是人工智能自主學(xué)習(xí)和知識管理的基礎(chǔ)。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(yīng)用的主要目的。在“以圖搜圖”模式下，機(jī)器學(xué)習(xí)正確理解后臺幾百億圖片并打上標(biāo)簽，用戶通過點(diǎn)擊商品列表等參與來判斷機(jī)器的理解是否正確。人工智能的應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)本質(zhì)上就是“知識產(chǎn)生—知識應(yīng)用—知識產(chǎn)生的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化”的體系化過程的落地。

　　場景數(shù)據(jù)的積累，可以促進(jìn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，從而形成更高效的解決方案。例如，傳統(tǒng)外賣配送采用人工調(diào)度，由派單員進(jìn)行手工派單，所依據(jù)的是有限的餐廳

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