1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的分类
目前对于人工智能并没有绝对的定义，一个较早的定义是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出的“人工智能就是要让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样”，但是这样的定义实则是对人工智能长远的思考。
根据不同学者对于人工智能的分类或观点，可以把人工智能分为弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）、强人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）和超人工智能（Artificial Super Intelligence, ASI）三种，它们表示了人工智能的不同应用状态，如图1-1所示。
图1-1
（1）弱人工智能。目前人工智能在落地应用中的主体依然是弱人工智能，弱人工智能的观点是基于大数据，通过计算机视觉、数据挖掘和统计理论，深化演绎、推理、归纳等方法解决现实中的各类问题，机器本身不具备意识。弱人工智能的算法类似于人的思考策略，计算相当于人脑推理分析的执行力，存储相当于人的记忆能力，通过感知使得在某特定领域具备智能化能力。例如人脸识别、语音识别等，都属于特定领域内的智能化。目前，大部分提到的人工智能技术均是弱人工智能领域的范畴。
（2）强人工智能。强人工智能也被称作通用人工智能，具备在不确定环境中进行推理、计算、分析、归纳以解决实际问题的能力，几乎可以胜任人类的工作，并具备抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习的能力。具备强人工智能的智能体也具备“视觉”“知觉”等。整体而言，强人工智能是基本可以达到人类水准的人工智能状态，例如全自动驾驶和全智能化的智能机器人。
（3）超人工智能。超人工智能具备比人类更智能的能力，并且在各个领域中都具备“超人”的能力，能够完成智能化工作。
千里之行，始于足下，当前的弱人工智能技术仍然还有很多要发展和突破的领域。当弱人工智能逐步实现混合的智能体之后，强人工智能则会逐步开始出现。
《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，在2045年左右人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代。
1.1.2 人工智能的应用
人工智能正全方位地加速商业化，在各个行业引发深刻变革，目前已在金融、医疗、安防、教育等领域实现技术落地，且应用场景越来越丰富。人工智能的商业化在加速企业数字化、改善产业链结构以及提高信息利用效率等方面起到了积极作用。
1.行业应用
人工智能通过与各行各业的融合，形成了智慧安防、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧工业制造等，如表1-1所示，并形成了较为成熟的智能产业链，从人工智能技术的算法到人工智能的基础硬件、设备，再到人工智能领域的上下游服务等，影响的范围越来越大。
表1-1
人工智能技术正逐步完成对2C领域的智能化转变，每个人身边的手机、智能音箱、故事机器人、车载设备等都已成为人工智能的落地载体。
人工智能对于生活的影响总是由浅入深的，并在潜移默化中发生改变和产生影响。例如，传统的光线电视已经转变为智能电视，传统的洗衣机已经转变为智能洗衣机等，人工智能的应用落地加速了这个时代的变化。
2.智能应用的场景化及体系化
人工智能的影响已经深入到每个人的方方面面，但是人工智能的落地应用并不是简单的智能化，大的趋势是将不同的领域联合在一期，形成一个综合智能体。例如，针对零售领域，在1895年德国柏林就诞生了世界上第一台自动售货机Quisisana，但它仅仅是机械自动化的表现，而人工智能时代的零售则是融合了移动支付、物联网和消费分析等在一起的零售智能体系，包含了零售的线上、线下渠道。
单一的人工智能技术应用难以形成规模效应，也无法较好地解决社会中的问题，即使目前已经非常成熟的语音识别也是如此。语音识别之后的结果需要通过自然语言处理才能挖掘用户意图，然后才能进行深度理解用户的表达。人工智能技术的落地更倾向于场景化辅助解决实际问题，针对场景形成体系的技术解决方案，从而实现综合的智能应用。
场景化和体系化是人工智能应用落地思考的关键，例如讲故事机器人，不仅仅通过单一的语音合成讲故事，还根据用户听故事的行为喜好，构建用户画像，为用户提供个性化的智能推荐的故事。
倘若从根本上看待人工智能技术当前的发展，“生产力”可能是其标签，人工智能技术正如之前工业革命中的机器一样，为社会带来了新的变革，大幅提升生产效率。而从企业的角度，则是营收能力会呈指数级增长，这也是大量企业不惜亏损仍大力投入人工智能的原因。
不过从目前来看，智能应用的场景化和体系化落地是非常残酷的。对于财力雄厚的大企业而言，人工智能带来的营收爆发点实际上并没有到来，部分领域仍然需要长期投入；而能够落地的场景竞争又非常激烈，无论人工智能的新秀企业，还是传统大型互联网公司，都在有限的场景中厮杀。中小企业也试图在人工智能领域寻找新业务的增长点。企业若想在人工智能浪潮的竞争中脱颖而出，就需要投入耐心，然而对于智能应用的场景化和体系化却显得有心无力。
未来人工智能技术掌握在少数企业中并无可能，这些掌握人工智能技术的核心企业类似于“水”和“电”一样为社会提供关键服务，大多数企业只能围绕着“水”和“电”搭建外围设施。相信未来十年，人工智能带来的影响和变化难以预测，但机会已经留给了有准备的企业。