智能商业时代揭幕，一切都是新机会

互联网设备数量激增的结果是：我们的数据会变得更加3D，即更直接(Direct)、更多元(Diverse)、更民主(Democratic)。海量的设备能够极大地丰富数据的来源，直接、全方位地搜集商业场景中的信息。它们也能够扩展可搜集数据的类型，从文字、视频、到位置、温度等，多维度地刻画场景。最后，数据的分布不再是中心化的，而是能够涵盖几乎所有的人和物。

数据的积累在近两年来指数级增长，为智能商业的开启打下了坚实的基础。实际上，我们所说的大数据，90%的数据是在近两年才生成的。这也是为什么智能商业不能在更早的时候到来的一个重要原因。而未来随着数据的近一步积累，必然会助推智能商业时代的开启。

计算能力

计算能力是智能商业的另一项重要基础设施。

从计算能力上看，智能商业对于计算能力提出了很高的要求。一方面，随着算法的进步，尤其是在模拟大脑神经网络的复杂情境下，模型所使用的参数数量难以计数;另一方面，随着数据的积累，算法所使用的数据规模也会呈指数级增长。这两个因素加起来，必定需要消耗大量的计算资源。如果硬件的计算能力没有等数量级的增长，算法的训练时间会大大延长、迭代速度难以突破，会成为智能商业发展的瓶颈。

事实上，有限的计算能力一直是人工智能领域挥之不去的阴影。数年前，先进的系统设计只能在理论上成立而无法实现，就是因为所需要的计算资源过于昂贵或超出了计算机的胜任范畴。

但是今天，计算机的运算能力在不断提升。在摩尔定律的作用下，同样体积、价格的计算机运算能力已经大幅提升。现在，虽然摩尔定律已经接近“终点”——让晶体管更小无法保证成本更低或速度更快——但是计算能力的发展仍然会以不同的逻辑延续下去。近年来，在计算架构领域有了新的突破，以并行计算见长的GPU性能快速提升。其他专注于深度学习加速的芯片也纷纷涌现，高性能计算领域内的“量子计算”概念被提出并投入研究。这些方向上的突破将保证计算能力的提升跟上人工智能发展的步伐。

另外，计算成本也在不断下降。有研究表明，三项核心数字技术的能力——计算能力、数据存储和带宽——的成本都在加速下降，并且下降的速度比之前技术基础设施(电力、电话)的速度更快。其中，每百万个晶体管的成本从1992年的222美元降低为2012年的0.06美元。在短短的20年间降低了3700倍之多。未来，随着云主机、云计算技术的成熟，企业可以按需租用计算能力，可以进一步精减计算能力的投资成本，降低了实现智能商业的资金门槛。

算法、数据和计算能力是促成智能商业发展的三大不可或缺的要素。近年来在这三个领域的突破性进展叠加在一起，将产生奇妙的化学反应，引爆智能商业的新浪潮(图2)。

地利：重回原子时代

如果我们回顾商业活动的历史，可以发现：每一次商业范式的重大变迁都会带来产业格局的重塑，使商业价值在不同产业内重新分配。

例如：从农业时代到工业时代，在人类经济生产方式被深刻改变的同时，一系列围绕工业化的新兴产业(如电力、运输)开始出现，以农耕、手工业为中心的旧产业则逐渐被改造和替代。

从工业时代到信息时代，又诞生了一大批互联网企业，价值从传统的工业制造业转移到互联网行业。在互联网领域，诞生了越来越多像谷歌、Facebook、阿里巴巴这样的明星企业，光环盖过了能源、金融、医药等领域的传统巨头。

面对商业时代的更迭，代表旧经济体势力的企业如果没有被替代的话，也会逐渐边缘化。这是前两次工业革命和信息革命中，传统企业不可挣脱的宿命。

智能革命是否会带来同样的影响?如何选择符合技术趋势的产业?这是在智能商业时代我们要考虑的“地利”问题。

好消息是：无论企业处于什么行业——实体产业或是虚拟经济——都能够在智能商业的生态中找到自己最合适的位置。这是因为智能商业将虚拟世界与真实的商业场景融合在了一起。

对于高科技和互联网公司(例如：Google、Facebook等)而言，它们独特的先天优势能够助力它们成为人工智能的基础服务提供商。一方面，这些企业在云计算和智能技术领域的布局领先;另一方面，多年深耕于互联网行业又帮助它们积累了规模庞大的数据。同时具备技术与数据的优势，有助于这些企业开发和迭代先进的算法，成为提供包括图像识别、语音识别、客户关系管理等一系列人工智能基础服务的服务商。

对于传统的各行各业而言，它们并不会轻易被新技术冲击颠覆，而是可以与人工智能技术碰撞后，重塑自身、放大价值。例如：医疗行业与图像识别技术的碰撞会提升医学影像的诊断效率。交通运输行业与预测技术的结合有助于预判拥堵情况和进行最优路线推荐，提高交通系统的效率。零售行业与客户关系管理服务融合后，能够进行更全面的用户画像，进行产品与客户的个性化匹配，提高促销的转化率。

与以往“新兴行业代替传统行业”不同，智能商业时代，新兴行业与传统行业是相互融合的关系。传统行业以具体的商业场景为切入点，提供更加优质的产品与服务。技术服务商则以云端的能力为立足点，通过提供数据和算法服务创造价值。两者相互交错，形成了一张数据聚集和协同的动态的网络矩阵。

当然，这样的“角色分工”并非绝对：传统企业也可以自己积累数据，在算法的更新迭代领域进行投入;技术型企业也可以渗透到行业端的商业场景中，完成智能商业的闭环。但是这只是一种选择，而非必须。重要的是：无论身处哪个行业，企业都可以找到在智能商业新生态中的位置，在此基础上进行商业价值的提升。

在这其中，有两个趋势特别值得一提。

第一个趋势是：智能商业是对接和重新塑造实体产业的。从1980年代个人电脑问世到2015年左右，我们见证了商业价值的重心逐渐从物理世界转向虚拟空间。有人说：我们从原子时代走向了比特时代。但是智能商业又会将我们拉回原子时代。因为智能算法一定是服务于实实在在的商业活动的。人工智能与实体的制造、零售、医疗、金融等结合起来，才能够创造价值。智能商业必定是对接产业、并重新塑造产业的。我们即将重回原子时代，这些传统产业将焕发新的生命力。

（编辑：源码网）

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