一、人工智能商业

人工智能商业 - 未来商业智能化发展趋势

人工智能（AI）已成为当今商业世界中最具影响力和创新性的技术之一。随着技术的快速发展，人工智能在商业领域的应用愈发广泛，为企业带来了巨大的变革和增长机会。

人工智能商业应用领域

通过人工智能技术，企业可以实现许多前所未有的商业应用，例如：

• 智能客户服务：利用机器学习算法实现智能客服系统，提高客户体验。
• 数据分析与预测：通过大数据分析和机器学习，帮助企业更好地理解客户和市场，并进行商业决策。
• 自动化流程：人工智能可以自动化许多繁琐的工作流程，提高效率和生产力。

人工智能商业价值

人工智能为商业带来了巨大的价值和竞争优势，其中包括：

• 增强决策能力：通过智能分析和预测，企业可以做出更明智的决策。
• 提高效率：自动化流程和机器学习技术可以帮助企业节省时间和成本。
• 创新商业模式：人工智能激发了许多新的商业模式和商业机会。

人工智能商业发展趋势

未来，人工智能在商业领域的应用将继续扩大和深化，主要体现在以下几个方面：

1. 智能化客户体验：通过智能客服、推荐系统等技术，提升客户体验。
2. 智能供应链管理：利用人工智能优化供应链，提高效率和减少成本。
3. 智能营销和销售：通过数据分析和个性化推荐，提升营销和销售效果。

结语

人工智能商业化是未来商业发展的重要趋势，企业应积极拥抱这一变革，不断探索创新，提升竞争力。只有紧跟时代潮流，结合实际业务需求，才能在人工智能时代取得成功。

二、人工智能超市的商业模式？

一、科技与购物完美融合

传统的购物方式和电子商务早已不能满足人们新的消费需求，科技的兴起，让这场零售业发生了翻天覆地的变化。

一方面，越来越多人工智能产品开始涌现出来，从人们的穿戴到各种家居产品，对于众多新功能产品的出现，大多数的消费者却并不知道如何使用，也不知道他们有何功能，只有到线下去切身体验感受，他们才能更好的了解和使用这些人工智能产品。

另一方面，在人工智能等新技术的引领下，人们的购物方式也发生了极大的变化，比如通过手机，可以提前预定购物停车场、可以提前预约购物中心的餐厅等。而在线下的实体购物中心，VR、AR等人工智能技术的运用无处不在，它正在给人们带来一种全新的科技购物消费体验。

此外，对于购物实体的商家们来说，通过借助人工智能、大数据等新技术的运用，他们也能更好地把握自己的消费者，更精准地了解他们的消费习惯和需求，从而为消费者推出更合适的产品和服务。

二、娱乐化、智慧型的超级购物中心将大批涌现

过去的购物，人们仅仅只是停留在买卖，今天的购物，而是成为了一种线下的生活方式，这对于线下的零售业生态也带来了巨大的变化。一边是单个门店的线下实体变得越来越少，未来还将会继续有更多的门店关闭;另一边却是越来越多集合超市、逛街、电影、亲子、餐饮等众多消费于一体的超级购物中心开始不断涌现出来。

人们在伴随着购物的同时，同时还会有娱乐、餐饮等消费需求，综合一体化的大型购物中心也就应运而生。尤其到了周末，越来越多的恋人或者带着小孩的一家人会去这种超级购物中心共度周末，体验智慧新生活。

三、定制、个性化的消费正在成为新趋势

随着消费的不断升级，品质消费、个性化消费也开始日渐崛起，越来越多的线下零售店也开始推出个性化、私人定制的商品：如有的服装店可以根据你的尺寸定制服装，有的食品店可根据你的口味定制食品、有的蛋糕店可根据你提供的照片定制独一无二的蛋糕……

人工智能、大数据等新技术的运用，对于满足用户个性化的需求起到了一种至关重要的作用。借助大数据能够实现对用户个性化需求的精准把握，而借助人工智能则能够实现对用户定制、个性化消费的精准推荐，也能打造出更多的个性化服务和产品。

四、零售供应链也正在重构

在新零售时代的影响下，越来越多的品牌生产商正在把线下门店作为自己的线下体验店，用户通过线下体验之后可以直接通过其线上平台下单消费。这种线下的体验一方面能够树立生产商的品牌形象，也让用户更了解自己的产品，给新产品起到一个很好的宣传推广作用;另一方面，线下的体验也能够带动和刺激用户的消费。

那么，无形之中这就会对整个零售业的供应链环节产生了巨大的影响，生产厂商将会去掉批发商、零售商环节，而是直接把线下门店作为自己的直营体验店，把线上平台作为厂商直接连接消费者的预订平台。也就是说，批发商、零售商将会变得越来越少，而直营体验店将会越来越多，整个零售供应链正在重构……

由此看来，在人工智能等物联网新科技的推动下，整个零售业和电子商务也正在发生翻天覆地的变化，与科技息息相关的体验式消费正在变得越来越受欢迎，它也正在全面推动和主导这场新零售革命。

三、人工智能为什么要商业化？

第一，经历了半个多世纪的发展，人工智能已经从最初的概念走向了实践。如今在人脸识别、智能语音、自然语言处理、智能家居、无人驾驶等都有了相应的成果，并且已经落地于相应的应用场景之中。

5G时代下丰富的数据和云计算所拥有的超强算力使得人工智能的基础技术已经逐渐趋于成熟，才带来了其商业化的可能性。

第二，对于公司来说能长久发展下去、带动其自身业务良性循环，商业化是必然。而且人工智能行业在几经高潮和低估以后，当下的资本市场对于该行业的投资变得更加慎重，除了故事，当下各大公司需要更多的可能性带来商业前景去塑求自身的未来。

第三，商业化进程的加速必定要带来更多的技术创新，用技术解决当下用户更多的痛点问题例如医疗、教育、金融等等，并且有一定可能性带来新的商业模式的创新。

第四，走出实验室，落地到更多的应用场景中去，才能带来更多的数据情况，并促使当下人工智能产品查漏补缺、自我进阶与完善。

四、未来的人工智能有哪些商业模式？

最近一直在思考一个问题，即人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化。

在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪些呢？人工智能行业未来的投资机会如何把握呢？

在人工智能时代，从 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿级产业，已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来说，与是否能深刻理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时代，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新，到整合技术平台，再到商业解决方案，以及用户和客户的场景应用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。

1、开源技术平台

今天，大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术的跨界、聚合，以及技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。因此，很多 AI 技术其实就是开源技术催生出来的新干线。

例如，Linux 是开源软件的鼻祖，之后很多世界著名的软件，如安卓以及今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforce 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金来支持的。

2、核心技术创造

人工智能的核心技术有四大类，包括：

（1）、软件，如语音、图像等感官识别技术、自然语言处理，以及它们的合成、高级算法、数据训练等；

（2）、硬件，包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数据汇集、存储、计算、可视化等；

（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现每秒 10 万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级，比如，算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1+1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。

在业界，算法从简单到复杂还有不同的方法论。例如，符号主义与数据建模、专家系统有关，经验主义与统计建模有关；连接主义与神经网络有关。未来，也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的价值创造者，包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。例如，谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通信技术）下一代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。

3、开放技术平台

开放技术平台就是核心技术创新者，向第三方公开自己软件或硬件的 API 或者函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用，而无须从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时代，开放技术平台促进了互联网技术和电商的爆发式增长。

今天，AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。 例如，IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，以及智慧教育的商业应用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。

4、技术操作系统

自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时代有安卓、ios。

今天，谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时代，AI 技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原有的互联网和移动互联网连接；以语音、图像为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了执行顺序的技术。

因此，除了手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，涉及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业，例如，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，以及生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？

AI 世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。

5、应用解决方案

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新技术，都有多个应用。早期电的发明，从点灯照明的应用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

今天，AI 要想解决人类尚未解决的难题，就必须先准备好无数种从技术到商业的解决方案。例如，在 B2B 领域，如何用 AI 对癌症做出精准预判和治疗；在 B2C 领域，如何用 AI 助力个人发展。同时，应用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、今日头条等。

这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企业，它们往往率先采用新技术，解决商业问题。例如，GE 用 AI 解决能源效率问题，阿里巴巴用 AI 解决城市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。

6、商业运营系统

商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业如何用技术解决问题，持续解决问题，并创造竞争优势，就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运，就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。

过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，但是，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素发生了根本的变化，因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。例如，过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，但是，有了 AI，它就可以在大数据中自动识别和管理客户。因此，商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创新者。因为，通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案，已获得持续发展和增强竞争优势的闭环模式。

7、用户场景应用

这是人工智能时代市场的新形态。过去，一部手机只要能卖出去，不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题，因为，手机的功能就是通话。但是，今天，手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译，因此就必须能够在一定的环境和场景下，解决更细微的问题。

例如，当使用者身在国外时，就会获得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交流的伴侣。同样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物向导（让你更高效地消费）的角色，或生活助理（更方便潇洒地实现吃、住、性）的角色。因此，用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊，他们不但是企业的创新者，而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为 AI 的爆发，共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用户和客户的痛点问题。

8、用户动态数据循环

这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景获得的用户动态数据，将成为“喂养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或缺的营养成分。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将无法学习，并将失去生命：相反，如果有了动态数据的无限循环，就能形成 AI ”越用越富“的养分原料，并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点，简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1. 人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生，或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能获得市场关注和盈利前，基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书，短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。

怎样才能获得足够的市场份额？这不仅要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来就可能向需要法律咨询的个人用户收费。

但退一步说，这一类的创业公司在获得一定的市场份额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。

题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看，因为较高的技术门槛，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充分竞争。

2. 人工智能平台(AI Platforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就可以认出下面这个图。

图片来源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

1、微软:

Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。

Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。不仅如此，你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也可以开放模型API供其他用户直接使用。

2、谷歌:

Google Cloud Platform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较相似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常相似，用户只需要调用API即可完成语言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任务。

3、亚马逊:

作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。无须赘述，和微软谷歌相似，AWS的产品功能也非常相似。但因为亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不难看出，科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说 微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。

而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。 在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场，小一些的还有DataRobot，也是提供一条龙的机器学习服务。

当然，人工智能领域内容很多，比如在线机器人(Bot)，微软有提供平台叫做Microsoft Bot Framework，亚马逊依托Echo Bot也有Alexa Service对标，这些同样也是依靠平台优势来赚钱。

其实不难看出，大公司投入基础建设的原因是这个方向准入门槛高，前期的固定投资要求大，可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后，应该会形成(多)寡头垄断市场格局，或许现在其实已经是这个局面了。

3. 人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

根据我自己的观察和分析，AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

和创业公司不同，这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破，但通用的AI平台也无法完成客户定制的需求。这就是为什么这样的商业服务可能有前景 - 它和前两种商业模型有交集但并不重叠。

这样的商业模型主要给客户提供两种服务：

1、成熟的专利AI应用。举例，我们为A银行安装了一个我们开发并拥有专利的人工智能风控模型，在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或者相似行业。银行可以使用我们的微调后的模型，但我们可以将原始模型进行无限次转卖。

2、客户定制化服务。举例，A客户要求我们为它们独家定制服务，服务的归属权归客户所有，我们无权转卖，仅为客户进行维护升级。当然，这种服务的价格肯定较高。

同时提供两种收费模式：

1、 一次性收费/升级费用(one-time purchase)。和其他软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权。但并不建议这个模式，因为AI产品有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效。

2、 订阅服务(subion based)。正因为AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练，订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的维护和升级服务。

这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。因为AI产品的本质是通过数据解决问题，据我所知很多企业现在已经和客户签署了“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:

1、 精准营销(Customized Recommendation)。因为我们有权使用客户A的数据，根据分析其数据，我们可以个性化推荐适合客户A的其他产品。甚至我们可以使用客户A的数据为其免费定制一个概念产品。免费其实是一种营销手段，德勤的数据分析部门给客户50小时的免费时长来感受它们的产品。

2、数据整合(Data Integration & Enrichment)。假设客户A、B、C和D都允许我们保留并使用其数据，那么我们可以进行整合并获得行业级别的数据，从而开发出更加智能的产品。

在这个数据为王的时代，拥有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。总结一下，销售成熟的AI产品+适量的定制，留住客户的数据，并提供后续的维护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。

从市场竞争角度来说，这个商业模型既不需要高精技术，也不大需要基础平台或者高额的固定投资，甚至还可以使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理，低门槛，充分竞争的市场代表从长期来看不会有暴利存在。

但如果能在早期拥有足够多的行业数据，数据优势将会使你的企业走在其他人之前。或许，是时候入场了...

五、人工智能商业模式

人工智能商业模式是在当今数字化时代备受关注的一个话题。随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始探索如何利用人工智能技术来改进他们的商业模式，提高效率和降低成本。

人工智能技术的商业应用

人工智能技术在商业领域的应用是多方面的，包括但不限于：

• 智能客服：许多企业正在利用人工智能技术来实现智能客服系统，提高客户服务质量和效率。
• 预测分析：通过人工智能技术的预测分析，企业可以更准确地预测市场走向和客户需求，从而调整商业策略。
• 自动化生产：人工智能技术可以在生产过程中实现自动化和智能化，提高生产效率，减少人力成本。

人工智能商业模式的发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，人工智能商业模式也在不断演化。未来人工智能商业模式的发展趋势可能包括：

• 定制化服务：随着人工智能技术的发展，企业可以更好地了解客户需求，提供更加个性化定制化的服务，从而提升客户满意度。
• 跨界合作：未来人工智能商业模式可能会更多涉及到不同领域之间的跨界合作，创造出更具创新性和价值的商业模式。
• 数据驱动决策：人工智能技术将帮助企业更好地利用大数据，进行数据驱动决策，提高经营效率和效益。

人工智能商业模式的优势与挑战

人工智能商业模式具有许多优势，如：

• 提高效率：人工智能技术的应用可以大大提高企业的生产效率和工作效率。
• 降低成本：自动化生产和智能化管理可以帮助企业降低人力成本和运营成本。
• 提升服务质量：智能客服和预测分析等技术可以提高客户服务质量。

然而，人工智能商业模式也面临一些挑战，如：

• 数据安全：大规模数据的应用可能引发数据安全风险，需要企业加强数据安全保护。
• 人才需求：人工智能技术的应用需要专业人才，企业可能面临人才短缺的挑战。
• 法律法规：人工智能商业模式的发展需要遵守各项法律法规，可能涉及到合规风险。

结语

人工智能商业模式是数字化时代的趋势，对于企业来说，探索适合自身发展的人工智能商业模式至关重要。通过充分利用人工智能技术，企业可以提高效率、降低成本，实现可持续发展。

六、人工智能和商业创新

人工智能和商业创新是当前信息时代最热门的话题之一。人工智能技术的迅速发展与商业创新的不断推进相互交织，为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。

人工智能对商业创新的影响

随着人工智能技术的不断进步，商业领域也在加速接纳和应用这一技术。人工智能技术的应用，极大地提升了企业的智能化水平，帮助企业更好地理解市场和用户，优化营销推广策略，并提高运营效率。通过人工智能的深度学习和数据分析，企业可以更准确地预测未来发展趋势，做出更明智的决策，从而推动商业创新不断迈进。

人工智能技术在商业创新中的应用

人工智能技术的应用领域日益扩大，其在商业创新中的应用也愈发多样化。在销售领域，人工智能可通过数据分析和预测算法，帮助企业进行销售预测和推广方案优化，从而提高销售效率和客户满意度。在客户服务领域，人工智能的智能客服系统可以实现自动化客户服务，提升客户体验，降低企业运营成本。

此外，人工智能还可以应用在企业的研发创新中，通过数据挖掘和知识发现，帮助企业发现创新点子，推动技术创新和产业升级。人工智能技术的应用能够为企业创新提供源源不断的动力和支持。

人工智能与商业创新的未来发展趋势

随着人工智能技术的不断突破和商业创新的持续推进，人工智能与商业创新之间的融合将呈现更多的可能性。未来，人工智能技术将更加智能化和成熟化，为商业创新注入更大的活力。同时，商业创新的需求也将进一步推动人工智能技术的发展和应用，共同推动着两者的融合与发展。

在未来的发展中，人工智能技术与商业创新将更加紧密地结合在一起，共同推动着各行各业的发展和进步。人工智能和商业创新将在未来的发展中发挥着越来越重要的作用，为我们的生活和工作带来全新的变革与机遇。

七、人工智能与商业思维

人工智能与商业思维：探索未来的无限可能

人工智能（AI）已成为如今商业世界中的一股巨大力量。企业与组织日益认识到，借助人工智能技术可以提高效率、增强竞争力，并开创全新的商业机会。然而，单纯拥有先进的技术并不足以确保商业成功。在人工智能时代，商业思维的重要性愈发凸显。

1. 人工智能：定义与发展

人工智能是一门研究如何使计算机具备智能的科学与技术。它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等众多子领域。随着算法、数据和计算能力的不断进步，人工智能在过去几年取得了惊人的突破，引发了对其商业应用的激烈探讨。

2. 商业思维：战略与创新

商业思维是指将商业概念和原则应用于解决问题和创造机会的能力。它强调战略思考、创新和市场导向。在人工智能时代，商业思维成为决定企业成败的关键因素之一。

商业思维包括了对市场和客户需求的深刻洞察力，以及转化这些洞察力为商业策略和创新产品的能力。人工智能技术可以帮助企业解决许多常规任务，但只有在正确的商业思维指导下，才能真正发挥其价值并实现商业上的成功。

3. 人工智能与商业思维的结合

人工智能与商业思维的结合可以产生巨大的商业价值。商业思维可以指导人工智能的应用，确保其与企业战略相一致，并解决真正的商业问题。

人工智能可以为商业思维提供强大的分析能力和洞察力。通过处理大数据，人工智能可以揭示隐藏的模式和趋势，帮助企业做出更明智的决策。人工智能还可以自动化重复性的任务，释放员工的时间和资源，使他们能够专注于更具战略性的工作。

3.1 人工智能在市场营销中的应用

人工智能在市场营销领域的应用正在日益增多。它可以分析海量的消费者数据，识别潜在的客户群体，并预测其行为和需求。通过个性化的推荐系统和精准的广告投放，企业可以更好地满足客户的需求，提高销售和市场份额。

3.2 人工智能在供应链管理中的应用

供应链管理是企业运营中的重要环节，也是人工智能发挥巨大潜力的领域之一。人工智能可以通过分析供应链数据，预测需求、优化库存管理，并提高物流效率。这有助于降低成本、提高交付速度，并增强企业的竞争力。

3.3 人工智能在客户服务中的应用

人工智能已经在客户服务中发挥着重要的作用。智能语音助手和聊天机器人可以通过自然语言处理和机器学习技术，为客户提供实时的支持和解答。这不仅提高了客户满意度，还减少了企业的人力成本。

4. 人工智能时代的商业挑战

人工智能时代商业面临着一些独特的挑战。首先，人工智能技术的不断发展和更新，使企业需要不断跟进和适应。其次，数据安全和隐私保护成为了重要的考量因素。处理大量敏感数据时，企业必须确保数据的安全性。

此外，人工智能的不可预测性也带来了一些风险。虽然人工智能在许多任务上表现出色，但它仍然是一种工具，需要正确的引导和监督，以避免不良后果。商业领导者需要保持警惕，并确保人工智能的应用符合道德和法律的标准。

5. 人工智能与商业思维的未来

人工智能与商业思维的结合将在未来发挥更加重要的作用。随着技术的进步，人工智能将变得更加智能、更加强大。商业思维将继续引领企业的创新和发展，从而探索出更多商业机会和收益。

在未来，商业思维将不仅需要关注技术的应用，还需要与社会和伦理价值相结合。企业将面临更多对人工智能合理使用的要求，以确保人工智能的发展符合人类利益，推动社会的可持续发展。

结论

人工智能与商业思维的结合将给商业带来无限的可能性和机会。通过正确的商业思维指导，人工智能可以为企业创造出更多价值。在人工智能时代，商业领导者需要拥抱技术的变革，同时注重商业思维的培养与应用，以引领企业在竞争激烈的市场中取得差异化的优势。

八、人工智能人脸识别的商业模式有？

刷脸支付、刷脸考勤、刷脸取物等！

九、商业分析会被人工智能取代吗？

谢邀。

题主如果问的是两三年内，还好答一点，势必不会，目前AI没有强大到商业分析完全独立分析，只是提供数据，进行一些预测而已，经验丰富的商业分析人员比AI会分析，因为不仅是对数据的分析，而且要对政策，人性，社会等综合分析。

二三十年的话，就不好说了，谁知道那么久之后的事，毕竟二三十年前的人也没想到我们二三十年后在知乎侃侃而谈AI，人工智能。

十、人工智能是人工智能机么？

人工智能不是人工智能机。首先要了解什么是人工智能，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。