NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网趋势观察家、资深媒体人、知名评论人、新媒体营销和品牌传播专家。
作为国内最早全面系统解读新基建内容的著作之一，《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书通过聚焦中国新一轮科技革命和产业变革趋势，全面解读了5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等“新基建”七大领域，深度剖析了中国未来新一轮经济增长的内在逻辑与实现路径，并前瞻性提出政策红利下资本、企业与个人所面临的巨大机遇，可以有效地帮助读者把握中国经济趋势、读懂前沿科技、抓住投资风口，有效提升商业决策的质量与效率。
据相关报告显示，今年一季度“新基建”七大相关领域职位，总体比2019年一季度增长了42.96%，其中人工智能等在线职位的增长超四成，高端人才紧缺。如何培养“新基建”需要的大量AI人才成为难题。
今年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，到2020年，需要完成建设100个“人工智能+X”复合特色专业；编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门AI领域国家级精品在线开放课程；并建立50家AI学院、研究院或交叉研究中心,人工智能掀起巨大热潮。
清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松分析，当前这一代人工智能技术助力产业行业重要的窗口机遇期在今后的3到5年。从整个人工智能产业来看，与各产业行业相融合的核心技术发明的先发者必将取得独到的优势；而解决产业行业的重大应用，具有高度的挑战性，也会反过来促进人工智能的深入发展。
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一门新兴的技术科学，主要内容是研究、开发用于模拟、延伸、拓展人的智能的理论、方法、技术与应用。一直以来，人工智能都在完善自身的理论与方法，寻找外部动力实现上升发展。数据、运算力和算法模型是影响人工智能行业发展的三大要素。2000年之后，数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现极大的促进了人工智能行业的发展。
AI如何驱动我国传统产业转型升级？
近几年，人工智能迅速发展，渗透到了各行各业，在很大程度上颠覆了原有的经济结构、生活方式与工作方式，使世界经济发展格局得以重塑。
NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网趋势观察家、资深媒体人、知名评论人、新媒体营销和品牌传播专家袁国宝在《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书中强调，数字化正在成为一种生产方式，而新基建是信息数字化的基础设施，也是繁荣数字经济的基石，兼具稳增长与促创新的双重功能，从宏观层面来讲，作为一项战略性技术，人工智能对科技革命、产业变革、社会变革发挥着极其重要的引领作用，对社会、经济、政治格局产生着深远影响。以下内容摘自袁国宝新作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书。
AI+金融：金融科技的颠覆
“AI+金融”是指以机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能核心技术为驱动力，为金融行业各参与主体、业务环节赋能，将AI技术在产品创新、服务升级、流程再造等方面的作用突显出来。
纵观近半个世纪金融行业的发展。每一次技术升级与商业模式变革都离不开科技赋能与理念创新。根据金融行业在发展过程中的代表性技术与核心商业要素特点，可以将金融行业发展划分为“IT+金融”阶段、“互联网+金融”阶段和“AI+金融”阶段。
“AI+金融”阶段建立在IT信息系统稳定可靠、互联网发展环境逐渐成熟的基础之上，从根本上改变了金融产业链原有的布局。从近几年金融行业的发展趋势来看，传统金融机构因为忽略了系统建设与流程建设，没能做好违约风险监控，没有建立系统的风险预警机制，所以在风险管理方面出现了很多问题。同时，在央行实施宏观审慎评估体系、监管日渐严格的环境下，金融机构必须改变原有的管理思路，利用人工智能等新型技术手段提高自身的风险管控能力，以更好地应对挑战。
01、“AI+金融”的技术应用
在“AI+金融”行业，人工智能与大数据、云计算、区块链等技术有着紧密联系，大数据可以从机器学习、算法优化等方面为机器学习提供支持；云计算可以增强大数据的运算能力与存储能力，降低运营成本；区块链可以解决大数据、云计算、人工智能等技术应用带来的数据泄露、数据被篡改等安全问题，让金融交易更安全。作为金融行业未来发展的核心驱动力，人工智能技术将与其他技术一起为金融行业发展产生强有力的推动作用。
目前，“AI+金融”涉及到的技术应用主要有四项，分别是机器学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉。在人工智能领域，机器学习是一项核心技术，是金融行业各种智能应用得以实现的关键技术；知识图谱利用知识抽取、知识融合、知识表示、知识推理等技术构建实现智能化应用的基础知识资源；自然语言处理通过对词、句、篇章进行分析，提高了客服、投资研发等领域的工作效率；计算机视觉技术利用卷积神经网络算法在身份验证、移动支付环节实现了广泛应用。
02、“AI+金融”的投融资情况
近几年，人工智能技术快速发展，国内资本市场逐渐成熟，在这种情况下，“AI+金融”吸引了大量资本。2011年～2018年，“AI+金融”共完成130起融资事件，从2016年开始，“AI+金融”行业平均每年都会完成30余起融资事件。据此推算，未来，“AI+金融”行业的融资将保持稳定增长。
从融资轮次来看，“AI+金融”行业的融资主要集中在天使轮与A轮，其中天使轮融资占比38%，A轮融资占比27%，说明在早期发展阶段表现优秀的创业公司更易获得投资机构的认可，希望通过资本布局对业内科技企业的孵化产生积极的推动作用。
从“AI+金融”行业的科技企业的类型来看，随着监管政策持续增多，公众理财多样化发展需求不断提升，智能风控和智能投顾所获投资占比超过了一半，智能投研、智能营销紧随其后，智能支付因为市场格局比较成熟，所获投资轮次相对较少。
03、“AI+金融”的商业模式
现阶段，科技行业的巨头、细分领域的标杆企业从技术层面为金融企业赋能，传统金融机构也积极利用自身资源开发新的金融服务模式，或与互联网科技公司合作创建新的金融服务模式，推动人工智能技术快速扩散，让更多金融企业可以享受科技带来的红利。
凭借开放的技术平台、稳定的获客渠道、持续不断的创新活动，金融机构将自身的资源优势与互联网科技公司的技术优势相结合，创造了一种全新的价值链创造模式，不仅提高了客户使用效率与客户对服务的满意度，还颠覆了原有的商业逻辑，促使双方价值资源共享，逐渐形成了“AI+金融”的行业生态与市场格局。在此基础上，各技术提供方以基础设施、流量变现、增值服务等环节为中心，形成了差异化的服务能力，构建了多元化的盈利模式，创造了一个新型的蓝海市场，利用长尾效应为行业创造了巨大的价值。
AI+交通：无人驾驶的未来
交通运输业是较早应用人工智能的领域之一，而美国无人驾驶汽车发生交通事故后，关于将尚不成熟的人工智能应用到交通运输行业的质疑声音不断提升。当无人驾驶汽车的软件系统可以通过道路安全测试时，无人驾驶汽车的大规模商业化应用时代将会快速来临。业内人士预测，2030年时，无人驾驶不但会被应用到汽车领域，在船舶、飞机等领域也将会被充分应用。
早在2001年时，个人汽车中开始使用GPS定位系统，不久后，该系统在交通运输中得到大规模推广普及。技术的迅猛发展，使汽车中的传感设备数量实现大规模增长，未来，人工智能汽车中将会使用安全感应器、陀螺仪、温度传感器、环境光传感器等。
进入21世纪后，自动驾驶技术发展速度十分迅猛，在天空及海洋中，自动驾驶已经得到了实现，然而因为道路驾驶的复杂性，自动驾驶在汽车上的应用尚处于摸索阶段，行人、其他车辆加塞、不平整的路面等，导致汽车自动驾驶难度相对较高。
在无人驾驶领域，国内的百度及国际上的谷歌处于世界领先水平，二者研发的自动驾驶汽车经过了多次测试，具有较高的国际知名度。未来，传感器、深度学习等技术的融合应用，将会使无人驾驶汽车的商业化应用成为可能。
AI+物流：智慧物流新变革
完善物流等基础设施建设，推进物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在各行业的研究应用，是推动我国国民经济持续稳定增长的有效手段，也是实现中华民族伟大复兴中国梦的必由之路。智慧物流是人工智能等现代科技在物流领域的落地应用，为提高物流业发展水平提供了巨大推力。
互联网企业、物流服务商等都在积极布局智慧物流，京东积极研发无人仓技术，实现仓储环节提质增效；菜鸟物流研发了机器人小G，运用动态识别、智能感知等技术解决最后一公里配送问题。整体来看，人工智能对物流业的影响并非局限于某个领域，而是全方位的，将会创造巨大的经济效益和社会效益。
计算机视觉、智能机器人、动态识别、自动避障等人工智能技术将深刻改变传统物流业。具体而言，这种影响将在以下几个方面得到充分体现。
01、优化仓库选址
仓库选址需要海量地理与地图数据提供支持，也要借助地理信息系统软件和地理模型等工具。但国内仓库选址面临地理数据质量低、获取成本高、处理难度大等痛点，给仓库选址建模等工作带来了诸多阻碍。
而人工智能技术的发展与应用，为解决仓库选址问题提供了新的思路。人工智能技术可以帮助企业综合地理位置、运输量、物流成本等多种因素，对相关大数据进行整合并分析，快速建立仓库选址模型，而且随着相关数据的不断积累，该模型将会得到持续优化，从而使选址结果更加客观、精准。
02、合理管理库存量
传统库存管理对人工管理有较高的依赖性，需要管理人员有丰富的经验，这样才能对不同商品存放库位进行整体优化，提高库存量，减少搬运作业；合理安排出入库时间，满足客户实际需要等。显然这种管理人才是稀缺资源，而且库存管理劳动强度大，管理人员要承担较大的工作压力。
而应用人工智能技术后，可以由库存智能管理系统实时分析历史库存数据和实时订单信息，对库存量进行动态调整，避免库存积压，降低企业经营风险，提高库存周转率。为此，企业需要实现库位联网化，基于可视化定位导引、大数据、云计算等技术，打造具备订单实时处理与服务能力的仓储管理系统。
03、提高效率配送更快捷
智能仓库中同时存在分拣机器人、搬运机器人、码垛机器人、出入库机器人等多种机器人设备，通过它们的高效协同配合，可以显著提高仓储作业效率与质量。以苏宁的智能仓库实践项目为例，其仓库中配备了200台仓库机器人，在上千平米的仓库中载运着近万个移动货架，开展商品拣选作业。智能机器人被应用到拣选环节后，不需要人奔波于各种货架中拣选，小件商品拣选准确率高达99.99%，效率达到了人工拣选的3倍。
科学合理的运输路线规划，是提高配送效率，降低配送成本的关键所在。传统物流运输由于路线规划不合理，导致货车要多走很长的距离，而且不能避开交通拥堵路段，影响了配送效率。而通过人工智能技术进行路线规划，可以有效解决这一问题，它可以综合路况、运量、天气、能耗等多种因素为车辆设置科学合理的运输路线，并且可以在出现突发状况时，对路线进行实时优化调整。
未来，仓库系统收到配送订单后，会自动根据订单需求让分拣机器人拣选出相关商品，并用传送带运至待发货区打包。然后，搭载智能系统的智能物流车在发货区装满货物后，会对货物目的地信息进行整体分析，自动计算出最优配送路线。之后，智能物流车按照该路线驶往目的地。
和普通物流车相比，智能物流车车厢上安装了自动装运系统，货架和后车门采用一体化设计，搬运机器人为智能物流车装货时，先将其整体取下，装完货物后再搬到车上，从而有效提高装货效率。
AI+营销：重塑数字营销新格局
Alpha Go击败世界围棋冠军，《纽约客》封面刊登“人类向机器人乞讨”的画面，李开复将AI与中国作为达沃斯第48届世界经济论坛年会的演讲主题……人工智能正在引发一场新的时代变革，我们都是这场变革的见证者。
AI隐藏着巨大的价值，这一点毋庸置疑，但这些价值只有通过在具体行业落地应用才能实现。其中，在营销领域，智能营销早已成为热门话题。随着营销成本不断攀升，人工智能如何赋能营销，帮广告主降低营销成本，提高营销效率呢？
01、AI改变营销：从信息发布到信息匹配
如果营销人员还在纠结“如何发布广告信息”，就说明其思维还处在传统营销时代。在智能营销时代，与消费者需求相匹配的信息会被智能地推送给消费者，这就要求营销人员不仅要了解自己的产品，还要关注消费者需求，将对用户需求的深度洞察和对商品特征的精细把握相结合。目前，借助大数据技术，营销人员已经可以很好地了解产品特征与用户需求，但还无法让二者实现精准匹配。人工智能技术的引入使该问题迎刃而解。
以搜狗为例，搜狗利用人工智能技术建立了无线自动化匹配体系，可以更好地把握用户在不同场景下的需求。比如，在电商场景中，搜狗了解到用户希望通过价格对比买到质优价廉的商品；在逛街购物场景中，搜狗了解到用户希望在附近发现适合自己口味的餐厅；在查看电影票信息时，搜狗了解到用户希望可以直接选座购票或者看到电影评论。据了解，目前，搜狗配备了自动化匹配体系的搜索产品已覆盖了20多个行业，展示形式多达40多种，可以根据用户需求将20多亿种广告物料用合适的方式展示出来，并针对用户提问给出最恰当的回答。
02、AI助力营销：实现高效的精准对接
2017年10月17日，京东联合搜狗推出“京搜计划”，二者的合作是人工智能在电商场景中为用户提供精准推荐的一次成功落地。随着消费群体不断细分，电商平台要想源源不断地获取新客户，必须构建一个精细化的运营团队，打造一个覆盖范围极广的媒介，或与这类媒介建立合作关系，精准地把握不同消费群体的不同需求，有针对性地为其推荐商品与信息。但对于电商平台，尤其是综合型电商平台来说，如何将不计其数的商品精准、高效地推送给不计其数的用户，是一项巨大的挑战。
京东与搜狗的合作为人工智能赋能营销做出了成功示范。在这次合作中，京东与搜狗采取了三步走战略：第一步，打通搜狗与京东的数据；第二步，打通搜狗与京东的产品库；第三步，利用搜狗的智能化商业产品曝光京东平台上的数百万件商品。
人工智能爆发出来的惊人潜能，吸引了世界各国的广泛关注，国内国际巨头都在积极布局人工智能领域，避免错过这一前所未有的重大发展机遇。
苹果、谷歌、微软、IBM及Facebook五家科技巨头曾经在2016年9月28日达成合作，共同成立非盈利组织——AI合作组织，通过资源共享推动人工智能发展与行业应用。
未来，AI将会从人类日常生活的方方面面带来重大变革，无人驾驶、智能教育、家庭服务机器人、医疗服务机器人等，将会给人类创造巨大价值，有效降低资源浪费及环境污染。
温馨提示：内容仅供信息传播，供参考.
来源：亿欧
赛丝智能家居 
询问赛丝
