編者按：本文為專欄作者科技互聯網授權創業邦發表，版權歸原作者所有，作者袁國寶，NewMedia新媒體聯盟創始人、移動互聯網趨勢觀察家、資深媒體人、知名評論人、新媒體營銷和品牌傳播專家。
作為國內最早全面系統解讀新基建內容的著作之一，《新基建：數字經濟重構經濟增長新格局》一書通過聚焦中國新一輪科技革命和產業變革趨勢，全面解讀了5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網等“新基建”七大領域，深度剖析了中國未來新一輪經濟增長的內在邏輯與實現路徑，並前瞻性提出政策紅利下資本、企業與個人所面臨的巨大機遇，可以有效地幫助讀者把握中國經濟趨勢、讀懂前沿科技、抓住投資風口，有效提升商業決策的質量與效率。
據相關報告顯示，今年一季度“新基建”七大相關領域職位，總體比2019年一季度增長了42.96%，其中人工智能等在線職位的增長超四成，高端人才緊缺。如何培養“新基建”需要的大量AI人才成為難題。
今年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》指出，到2020年，需要完成建設100個“人工智能 X”複合特色專業；編寫50本具有國際一流水平的本科生和研究生教材、建設50門AI領域國家級精品在線開放課程；並建立50家AI學院、研究院或交叉研究中心,人工智能掀起巨大熱潮。
清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松分析，當前這一代人工智能技術助力產業行業重要的窗口機遇期在今後的3到5年。從整個人工智能產業來看，與各產業行業相融合的核心技術發明的先發者必將取得獨到的優勢；而解決產業行業的重大應用，具有高度的挑戰性，也會反過來促進人工智能的深入發展。
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一門新興的技術科學，主要內容是研究、開發用於模擬、延伸、拓展人的智能的理論、方法、技術與應用。一直以來，人工智能都在完善自身的理論與方法，尋找外部動力實現上升發展。數據、運算力和算法模型是影響人工智能行業發展的三大要素。2000年之後，數據量的上漲、運算力的提升和深度學習算法的出現極大的促進了人工智能行業的發展。
近幾年，人工智能迅速發展，滲透到了各行各業，在很大程度上顛覆了原有的經濟結構、生活方式與工作方式，使世界經濟發展格局得以重塑。
NewMedia新媒體聯盟創始人、移動互聯網趨勢觀察家、資深媒體人、知名評論人、新媒體營銷和品牌傳播專家袁國寶在《新基建：數字經濟重構經濟增長新格局》一書中強調，數字化正在成為一種生產方式，而新基建是信息數字化的基礎設施，也是繁榮數字經濟的基石，兼具穩增長與促創新的雙重功能，從宏觀層面來講，作為一項戰略性技術，人工智能對科技革命、產業變革、社會變革發揮着極其重要的引領作用，對社會、經濟、政治格局產生着深遠影響。以下內容摘自袁國寶新作《新基建：數字經濟重構經濟增長新格局》一書。
1、AI 金融：金融科技的顛覆
“AI 金融”是指以機器學習、計算機視覺、自然語言處理等人工智能核心技術為驅動力，為金融行業各參與主體、業務環節賦能，將AI技術在產品創新、服務升級、流程再造等方面的作用突顯出來。
縱觀近半個世紀金融行業的發展。每一次技術升級與商業模式變革都離不開科技賦能與理念創新。根據金融行業在發展過程中的代表性技術與核心商業要素特點，可以將金融行業發展劃分為“IT 金融”階段、“互聯網 金融”階段和“AI 金融”階段。
“AI 金融”階段建立在IT信息系統穩定可靠、互聯網發展環境逐漸成熟的基礎之上，從根本上改變了金融產業鏈原有的佈局。從近幾年金融行業的發展趨勢來看，傳統金融機構因為忽略了系統建設與流程建設，沒能做好違約風險監控，沒有建立系統的風險預警機制，所以在風險管理方面出現了很多問題。同時，在央行實施宏觀審慎評估體系、監管日漸嚴格的環境下，金融機構必須改變原有的管理思路，利用人工智能等新型技術手段提高自身的風險管控能力，以更好地應對挑戰。
01、“AI 金融”的技術應用
在“AI 金融”行業，人工智能與大數據、雲計算、區塊鏈等技術有着緊密聯繫，大數據可以從機器學習、算法優化等方面為機器學習提供支持；雲計算可以增強大數據的運算能力與存儲能力，降低運營成本；區塊鏈可以解決大數據、雲計算、人工智能等技術應用帶來的數據泄露、數據被篡改等安全問題，讓金融交易更安全。作為金融行業未來發展的核心驅動力，人工智能技術將與其他技術一起為金融行業發展產生強有力的推動作用。
目前，“AI 金融”涉及到的技術應用主要有四項，分別是機器學習、自然語言處理、知識圖譜、計算機視覺。在人工智能領域，機器學習是一項核心技術，是金融行業各種智能應用得以實現的關鍵技術；知識圖譜利用知識抽取、知識融合、知識表示、知識推理等技術構建實現智能化應用的基礎知識資源；自然語言處理通過對詞、句、篇章進行分析，提高了客服、投資研發等領域的工作效率；計算機視覺技術利用卷積神經網絡算法在身份驗證、移動支付環節實現了廣泛應用。
02、“AI 金融”的投融資情況
近幾年，人工智能技術快速發展，國內資本市場逐漸成熟，在這種情況下，“AI 金融”吸引了大量資本。2011年～2018年，“AI 金融”共完成130起融資事件，從2016年開始，“AI 金融”行業平均每年都會完成30餘起融資事件。據此推算，未來，“AI 金融”行業的融資將保持穩定增長。
從融資輪次來看，“AI 金融”行業的融資主要集中在天使輪與A輪，其中天使輪融資佔比38%，A輪融資佔比27%，説明在早期發展階段表現優秀的創業公司更易獲得投資機構的認可，希望通過資本佈局對業內科技企業的孵化產生積極的推動作用。
從“AI 金融”行業的科技企業的類型來看，隨着監管政策持續增多，公眾理財多樣化發展需求不斷提升，智能風控和智能投顧所獲投資佔比超過了一半，智能投研、智能營銷緊隨其後，智能支付因為市場格局比較成熟，所獲投資輪次相對較少。
03、“AI 金融”的商業模式
現階段，科技行業的巨頭、細分領域的標杆企業從技術層面為金融企業賦能，傳統金融機構也積極利用自身資源開發新的金融服務模式，或與互聯網科技公司合作創建新的金融服務模式，推動人工智能技術快速擴散，讓更多金融企業可以享受科技帶來的紅利。
憑藉開放的技術平台、穩定的獲客渠道、持續不斷的創新活動，金融機構將自身的資源優勢與互聯網科技公司的技術優勢相結合，創造了一種全新的價值鏈創造模式，不僅提高了客户使用效率與客户對服務的滿意度，還顛覆了原有的商業邏輯，促使雙方價值資源共享，逐漸形成了“AI 金融”的行業生態與市場格局。在此基礎上，各技術提供方以基礎設施、流量變現、增值服務等環節為中心，形成了差異化的服務能力，構建了多元化的盈利模式，創造了一個新型的藍海市場，利用長尾效應為行業創造了巨大的價值。
交通運輸業是較早應用人工智能的領域之一，而美國無人駕駛汽車發生交通事故後，關於將尚不成熟的人工智能應用到交通運輸行業的質疑聲音不斷提升。當無人駕駛汽車的軟件系統可以通過道路安全測試時，無人駕駛汽車的大規模商業化應用時代將會快速來臨。業內人士預測，2030年時，無人駕駛不但會被應用到汽車領域，在船舶、飛機等領域也將會被充分應用。
早在2001年時，個人汽車中開始使用GPS定位系統，不久後，該系統在交通運輸中得到大規模推廣普及。技術的迅猛發展，使汽車中的傳感設備數量實現大規模增長，未來，人工智能汽車中將會使用安全感應器、陀螺儀、温度傳感器、環境光傳感器等。
進入21世紀後，自動駕駛技術發展速度十分迅猛，在天空及海洋中，自動駕駛已經得到了實現，然而因為道路駕駛的複雜性，自動駕駛在汽車上的應用尚處於摸索階段，行人、其他車輛加塞、不平整的路面等，導致汽車自動駕駛難度相對較高。
在無人駕駛領域，國內的百度及國際上的谷歌處於世界領先水平，二者研發的自動駕駛汽車經過了多次測試，具有較高的國際知名度。未來，傳感器、深度學習等技術的融合應用，將會使無人駕駛汽車的商業化應用成為可能。
完善物流等基礎設施建設，推進物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術在各行業的研究應用，是推動我國國民經濟持續穩定增長的有效手段，也是實現中華民族偉大復興中國夢的必由之路。智慧物流是人工智能等現代科技在物流領域的落地應用，為提高物流業發展水平提供了巨大推力。
互聯網企業、物流服務商等都在積極佈局智慧物流，京東積極研發無人倉技術，實現倉儲環節提質增效；菜鳥物流研發了機器人小G，運用動態識別、智能感知等技術解決最後一公里配送問題。整體來看，人工智能對物流業的影響並非侷限於某個領域，而是全方位的，將會創造巨大的經濟效益和社會效益。
計算機視覺、智能機器人、動態識別、自動避障等人工智能技術將深刻改變傳統物流業。具體而言，這種影響將在以下幾個方面得到充分體現。
01、優化倉庫選址
倉庫選址需要海量地理與地圖數據提供支持，也要藉助地理信息系統軟件和地理模型等工具。但國內倉庫選址面臨地理數據質量低、獲取成本高、處理難度大等痛點，給倉庫選址建模等工作帶來了諸多阻礙。
而人工智能技術的發展與應用，為解決倉庫選址問題提供了新的思路。人工智能技術可以幫助企業綜合地理位置、運輸量、物流成本等多種因素，對相關大數據進行整合並分析，快速建立倉庫選址模型，而且隨着相關數據的不斷積累，該模型將會得到持續優化，從而使選址結果更加客觀、精準。
02、合理管理庫存量
傳統庫存管理對人工管理有較高的依賴性，需要管理人員有豐富的經驗，這樣才能對不同商品存放庫位進行整體優化，提高庫存量，減少搬運作業；合理安排出入庫時間，滿足客户實際需要等。顯然這種管理人才是稀缺資源，而且庫存管理勞動強度大，管理人員要承擔較大的工作壓力。
而應用人工智能技術後，可以由庫存智能管理系統實時分析歷史庫存數據和實時訂單信息，對庫存量進行動態調整，避免庫存積壓，降低企業經營風險，提高庫存週轉率。為此，企業需要實現庫位聯網化，基於可視化定位導引、大數據、雲計算等技術，打造具備訂單實時處理與服務能力的倉儲管理系統。
03、提高效率配送更快捷
智能倉庫中同時存在分揀機器人、搬運機器人、碼垛機器人、出入庫機器人等多種機器人設備，通過它們的高效協同配合，可以顯著提高倉儲作業效率與質量。以蘇寧的智能倉庫實踐項目為例，其倉庫中配備了200台倉庫機器人，在上千平米的倉庫中載運着近萬個移動貨架，開展商品揀選作業。智能機器人被應用到揀選環節後，不需要人奔波於各種貨架中揀選，小件商品揀選準確率高達99.99%，效率達到了人工揀選的3倍。
科學合理的運輸路線規劃，是提高配送效率，降低配送成本的關鍵所在。傳統物流運輸由於路線規劃不合理，導致貨車要多走很長的距離，而且不能避開交通擁堵路段，影響了配送效率。而通過人工智能技術進行路線規劃，可以有效解決這一問題，它可以綜合路況、運量、天氣、能耗等多種因素為車輛設置科學合理的運輸路線，並且可以在出現突發狀況時，對路線進行實時優化調整。未來，倉庫系統收到配送訂單後，會自動根據訂單需求讓分揀機器人揀選出相關商品，並用傳送帶運至待發貨區打包。然後，搭載智能系統的智能物流車在發貨區裝滿貨物後，會對貨物目的地信息進行整體分析，自動計算出最優配送路線。之後，智能物流車按照該路線駛往目的地。
和普通物流車相比，智能物流車車廂上安裝了自動裝運系統，貨架和後車門採用一體化設計，搬運機器人為智能物流車裝貨時，先將其整體取下，裝完貨物後再搬到車上，從而有效提高裝貨效率。
Alpha Go擊敗世界圍棋冠軍，《紐約客》封面刊登“人類向機器人乞討”的畫面，李開復將AI與中國作為達沃斯第48屆世界經濟論壇年會的演講主題……人工智能正在引發一場新的時代變革，我們都是這場變革的見證者。
AI隱藏着巨大的價值，這一點毋庸置疑，但這些價值只有通過在具體行業落地應用才能實現。其中，在營銷領域，智能營銷早已成為熱門話題。隨着營銷成本不斷攀升，人工智能如何賦能營銷，幫廣告主降低營銷成本，提高營銷效率呢？
01、AI改變營銷：從信息發佈到信息匹配
如果營銷人員還在糾結“如何發佈廣告信息”，就説明其思維還處在傳統營銷時代。在智能營銷時代，與消費者需求相匹配的信息會被智能地推送給消費者，這就要求營銷人員不僅要了解自己的產品，還要關注消費者需求，將對用户需求的深度洞察和對商品特徵的精細把握相結合。目前，藉助大數據技術，營銷人員已經可以很好地瞭解產品特徵與用户需求，但還無法讓二者實現精準匹配。人工智能技術的引入使該問題迎刃而解。
以搜狗為例，搜狗利用人工智能技術建立了無線自動化匹配體系，可以更好地把握用户在不同場景下的需求。比如，在電商場景中，搜狗瞭解到用户希望通過價格對比買到質優價廉的商品；在逛街購物場景中，搜狗瞭解到用户希望在附近發現適合自己口味的餐廳；在查看電影票信息時，搜狗瞭解到用户希望可以直接選座購票或者看到電影評論。據瞭解，目前，搜狗配備了自動化匹配體系的搜索產品已覆蓋了20多個行業，展示形式多達40多種，可以根據用户需求將20多億種廣告物料用合適的方式展示出來，並針對用户提問給出最恰當的回答。
02、AI助力營銷：實現高效的精準對接
2017年10月17日，京東聯合搜狗推出“京搜計劃”，二者的合作是人工智能在電商場景中為用户提供精準推薦的一次成功落地。隨着消費羣體不斷細分，電商平台要想源源不斷地獲取新客户，必須構建一個精細化的運營團隊，打造一個覆蓋範圍極廣的媒介，或與這類媒介建立合作關係，精準地把握不同消費羣體的不同需求，有針對性地為其推薦商品與信息。但對於電商平台，尤其是綜合型電商平台來説，如何將不計其數的商品精準、高效地推送給不計其數的用户，是一項巨大的挑戰。
京東與搜狗的合作為人工智能賦能營銷做出了成功示範。在這次合作中，京東與搜狗採取了三步走戰略：第一步，打通搜狗與京東的數據；第二步，打通搜狗與京東的產品庫；第三步，利用搜狗的智能化商業產品曝光京東平台上的數百萬件商品。
為了實現第三步的目標，搜狗不僅要洞察海量用户的商業意圖，還要對京東商品庫中的商品進行細緻分析，創建高亮圖譜，為用户提供個性化推薦，根據用户需求與喜好自動為其匹配合適的產品。在2017年“雙11”期間，京東50%的廣告物料都是自動生成的，廣告物料生成之後，立即與搜狗的全線產品相結合進行線上推廣。搜狗與京東的此次合作之所以能成功，就是因為其技術基礎——基於AI的智能匹配已經成熟。
在搜狗的人工智能戰略中，推動人工智能技術實現商業化應用，推動人工營銷轉變為智能營銷，為更多合作伙伴與消費者服務是一項重要內容。搜狗希望利用人工智能賦能營銷，將人與信息、人與服務、人與商品連接在一起，建立與未來的商業世界的連接。
人工智能爆發出來的驚人潛能，吸引了世界各國的廣泛關注，國內國際巨頭都在積極佈局人工智能領域，避免錯過這一前所未有的重大發展機遇。
蘋果、谷歌、微軟、IBM及Facebook五家科技巨頭曾經在2016年9月28日達成合作，共同成立非盈利組織——AI合作組織，通過資源共享推動人工智能發展與行業應用。
未來，AI將會從人類日常生活的方方面面帶來重大變革，無人駕駛、智能教育、家庭服務機器人、醫療服務機器人等，將會給人類創造巨大價值，有效降低資源浪費及環境污染。
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