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　　【新智元导读】全球著名市场调研公司 Forrester Research 日前发表报告，发现虽然有近五成的企业表示愿意使用人工智能，但只有12%的企业在使用，AI 科技与商业应用存在严重脱节。为此，新智元采访了 Forrester Research 首席分析师戴鲲，后者表示企业“不应为了AI而AI”，企业架构师和商业决策者应当一起解决实际问题。对于企业来说，系统优化才是 AI 技术背后的真正商业逻辑。

　　新兴的科技受到追捧是社会进步的体现，然而商业对新兴科技的吸收需要一个不断磨合的过程。人工智能让人们看到了其巨大的潜力，但应该如何体现其商业价值，如果使其落地于各个商业场景，如果让开发人员有效地衔接，都成为了企业决策者需要思考的问题。新智元就 AI 在企业中的应用问题采访了弗雷斯特研究公司首席分析师（企业架构方向）戴鲲先生。弗雷斯特研究公司（Forrester Research）是全球最大的第三方市场研究机构之一，主要为企业和公众提供商业科技和市场战略方面的洞见和咨询。

　　“在我们的企业客户中，有越来越多的人在关注AI科技可能对企业带来的改变”，戴先生告诉新智元记者。据弗雷斯特 2016 年的一份报告显示，在其在全球范围内在线调查的391个商业和科技决策者中，有58%的人表示正在研究企业应如何应用人工智能（包括市场、方案、平台、提供商、技能等），而真正正在使用AI技术的人只占调查人群中的12%。

　　也就是说，在很多企业内部，AI还有很大的发展空间，即使是对于技术高层管理人员，AI在企业中的应用也是一个学习和探索的过程。一般在对AI完成调研后，技术团队还会依次经历选择框架、收集数据、测试环境、训练机器等一系列的步骤，最后才会进入真正使用AI的阶段。所以，从58%到12%的倒三角格局也体现了在AI的整个形成周期中，多个中间环节所需要耗费的时间成本。

　　企业在AI调研中的很重要的一个步骤就是思考如何使用好市面上已有的一些AI工具。当问到该如何从中去选择时，戴先生说：“很多技术驱动型公司会使用一些开源的框架，而在某一行业的公司一般会寻找一些成型的商业解决方案。每个公司的情况都不一样。”

　　确实，AI应用种类众多，很多时候都需要具体问题具体分析，atv直播，但一般来说开发人员会把AI分为三大类：

　　第一，嵌入式AI，需要依托一个硬件设备在特定场景下进行实时地人机互动，像Amazon的Alexa、汽车自动驾驶，都是属于这个范畴。企业一般需要“算法+软件+芯片”的整体打包服务。应用场景的复杂程度决定了AI技术的复杂程度。

　　第二，终端解决方案。最明显的例子就是自然语言处理、图像处理，还有就是用于决策的expert system的Cognito，用于客户服务的wise.io等等。

　　第三，AI平台，覆盖范围最广，应用最全面，比如 IBM Watson，微软的Cortana。这其中还包括了一些深度学习的平台，比如Google TensorFlow，Amazon AWS，微软的CNTK，Facebook基于Torch的深度学习组件。每个平台都有自己不同的能力侧重。

　　“如果开发人员想要选择一些开源的框架，Tensorflow现在引起了很多人的注意，也有很多人在使用；Amazon的 DSSTEN 开放以后，随着云计算的采用，也会有更多的人去关注。”

　　对于绝大多数开发人员来说，最关心的问题是：第一，选择什么样的开发平台；第二，基于这样的平台，选择什么样的算法。作为一家全球性科技咨询商，弗雷斯特也会常从客户那里得到这样的问题。很多企业都希望选择一种被成功实践过的解决方案，一击致敌，或者至少可以借鉴别人的经验，减少无谓地试错。开发人员最关心的第三个问题就是数据。数据和算法是相辅相成的，数据类型决定了算法的类型。另外，数据的可用性、丰富性、完整性也是开发人员考量的重要因素。