阿里的创新转型之路：重塑市场格局与重回舞台中央之路揭秘。

谢谢大家给我提供关于人工智能未来的发展前景怎么样？的问题集合。我将从不同的角度回答每个问题，并提供一些相关资源和参考资料，以便大家进一步学习和了解。

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人工智能未来的发展前景怎么样？

2.企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？

当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。

“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。

人工智能技术迈入深度学习阶段

机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。

与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。

主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升 竞争力、维护 安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个 和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的 加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

人工智能领域新基建扩容趋势明显

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用 的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。

根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个 已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。

根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。

近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成 的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。

全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。

根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。

人工智能商业化加速 应用场景愈发丰富

人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达 和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富

值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

人工智能市场规模快速增长

基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。

北美地区人工智能产业发展

近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。

注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业

科技巨头纷纷布局人工智能行业

近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身 优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。

人工智能新一轮资本热潮方兴未艾

从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。

根据CB Insights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？

2013年12月12日，在央视财经 道主办的第十四届中国经济年度人物颁奖盛典上，小米公司董事长兼首席执行官雷军与格力集团董事长董明珠就发展模式再次展开激辩，并打下10亿元的天价赌局。具体介绍如下：

在央视财经 道主办的第十四届中国经济年度人物颁奖盛典上，董明珠和雷军也是作为一对获奖人物共同出场的。主持人陈伟鸿开玩笑说，这是这个舞台上少有的“型男和 ”组合。

表面的风平浪静很快结束，在两位颁奖嘉宾定义完雷董二人是代表传统与虚拟两种模式之后，董明珠表示，虽然他俩都来自珠海，但也不能不在这里“掐一下”。

董明珠的 波挑战是市场调查，她问观众，有多少人使用小米手机？现场只有3个人举手。不过雷军的应对也很快，他说，这说明我们的市场空间很大，还有99%的人都没用小米手机。

随后，董明珠又把矛头对准了小米的短板：工厂和供应链。她问雷军：“如果全 的工厂都关掉了，你还有销售吗？”雷军作答：“发展到今天，强调专业化分工，做工厂的人专心把工厂做好，做产品的人专心做产品。”

接着，董明珠又爆了一个 ：刚才在后台，雷军和她就“杠起来”了，雷军说五年以后小米会超过格力，自己当时没有回应，现在在台上她要说：“不可能。” 主持人陈伟鸿见缝插针：“那你跟他打个赌。”

可惜，董明珠并未接招，而是转而寻求外援。她说，小米的网上销售模式也可以为格力所用，假如她和马云合作，利用好传统和电商两个零售渠道，“那不是 都是格力了吗？”

董明珠步步紧逼，雷军则连插话都很难。就在主持人宣布要进行下一环节的时候，“雷布斯”终于忍不住开始了反击。他说，小米的优势在于极其贴近用户、轻模式以及全天候服务。伴随着越来越重的语气，雷军最后终于抛出了他的赌局：“五年之内，如果我们的营业额击败格力的话，董明珠董总输我一块钱就行了。”

这一回，董明珠则是毫不客气地见招拆招。她说，首先小米超过格力是不可能的；其次，要赌就不是一块钱，“我跟你赌10个亿。”

扩展资料：

雷军和董明珠的10亿赌局是模式的竞争

雷军和董明珠两个人都表达了自身模式的优点。雷军说，小米最大的优势是跟用户群最贴近，极其强调用户体验和口碑。他强调，互联网已经成为一种趋势，浩浩荡荡、势不可当。

董明珠也认为，时代在发展，在大数据到来之时，格力这样的制造业企业坚守什么、发展什么很重要。格力电器不靠价格靠技术，有科技创新研发能力和23年的基础，还有 的服务和几万家专卖店，如果能和阿里巴巴这样的电子商务企业合作， 就将是属于格力的。

同时，二人也指出了对方的短板。董明珠说，对于一个企业的发展，可能三五年之内追求的是利润，但长期看更重要的是能否持久。做企业要有共赢的思想，不能把所有的风险都转嫁给别人。

雷军也说，传统企业的缺点首先是层层渠道距离用户非常非常远；其次，渠道过长，库存全部在路上，有可能造成极大的风险；第三，做的事情太多，使企业不能真正专心地把自己最擅长的事情做好。

除了双方互相“揭短”，两位颁奖嘉宾也对两种模式进行了点评。王健林说，他同意董明珠的观点，做生意只有共赢或者说多赢，最后才能自己赢。马云也表示，像阿里巴巴和小米这样的新经济企业，成长快是必须的，同时做得久才是最艰难的。互联网企业要思考如何在高速发展的同时活得更长、活得更好。

参考资料：

由社交媒体、移动设备、物联网和大数据引发的数字化趋势不仅改变了人们的生活方式也要求企业重新思考设计原来的运作模式。在现实生活中，数字化是可以感知的，比如，我们上网浏览新闻时，就是媒体内容的数字化。数字化进程的演进使得“数字化”已经跳脱了二进制化的概念，成为一种人类与 互动的新方式。如今我们生活在一个数据驱动发展的时代，不能顺应时代发展进步的企业就会落后和淘汰。一个新技术时代应运而生，一个数据主导的数字企业时代也必将应声而至。

数字化转型是企业顺应时代的必然要求

早在1996年Nicholas Negroponte就在被誉为二十世纪信息技术及理念发展圣经的《数字化生存》中预言到了今天的数字化时代：数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式。在数字化生存环境中，人们的生产方式、生活方式、交往方式、思维方式、行为方式都呈现出全新的面貌。如，生产力要素的数字化渗透、生产关系的数字化重构、经济活动走向全面数字化，使社会的物质生产方式被打上了浓重的数字化烙印，人们通过数字政务、数字商务等活动体现出全新的数字化政治和经济；通过网络学习、网聊、网络游戏、网络购物、网络就医等刻画出异样的学习、交往、生活方式。

2017年，“数字经济”正式被写入党的十九大报告。中国信息化百人会联合埃森哲、 信息中心等多家机构组成的课题组日前发布的《2017年中国数字经济发展报告》显示，2016年中国数字经济总量达到22.6万亿元人民币，占GDP的比重为30.3%。毕马威预测，到2030年时，这一比例将会达到77%，超过153万亿人民币的GDP贡献将来自于数字经济。

2018年3月，政府工作报告提出“发展壮大新动能”，“为数字中国建设加油助力”。 对于数字经济的定位不只局限于新兴产业层面，而是将之提升为驱动传统产业升级的 战略。

身处数字化时代洪流中的企业也必须与时俱进，与时代同 共振才能免于成为时代的弃儿。

数字化企业是企业信息化发展的必然阶段

从历史及发展趋势上看，我国企业信息化进程大概可以分为以下几个阶段：

阶段：业务操作电子化。电子化是指将企业日常手工事务性繁重的工作转变为机器的工作以提高个体工作效率的过程。该阶段为信息技术单项应用和企业上网前的准备阶段。主要表现在计算机在办公、财务、人事和部分生产经营环节等方面的单项应用，如财务电算化、生产制造自动化和CAD/CAM、MIS等信息技术的初步应用等。

第二阶段：业务流程信息化。信息化即通过企业的管理重组和管理创新，结合IT优势将业务流程固化。该阶段是企业信息化、尤其是网络化建设与应用的导入阶段。在各类企业扩大计算机应用和推动企业上网，建立电子邮箱，鼓励企业利用信息网络技术开展经营活动和改进管理。广泛开展流程梳理和信息化建设，如ERP、MES、SCM等系统。这个阶段重点关注整个组织的流程，提升组织的效率。

第三阶段：业务和管理的数字化。是应用数字技术，整合企业的采购、生产、营销、财务与人力资源等信息，做好计划、协调、监督和控制等各个环节的工作，打破“信息孤岛”现象，系统形成价值链并按照“链”的特征实施企业的业务流程。对环境的变化作出灵活的反应，业务流程持续改善，全面提升执行力，获得持久的竞争力。它是现代数字技术与企业管理相结合的产物。

第四阶段：业务决策智慧化。智慧化是指在企业的已有知识的基础之上，能够智能创造、挖掘新知识，用于企业业务决策、企业日常管理等，形成自组织、自学习、自进化的企业管理体制。该阶段中，人工智能、 系统的先进的思想将应用在企业管理领域中。

数字化既是信息化的产物，也是信息化的演进阶段之一，更是构建智慧企业的 前提。

数字化转型是企业打造竞争力的必然选择

企业都会思考为什么要做数字化转型？笔者认为有内部和外部两种因素驱使。外部因素：在数字化转型大潮中，企业如逆水行舟，不进则退。如果不进行数字化转型，那么企业将会被用户抛弃、被竞争对手超越、被市场边缘化，以致最终出局。内部因素：数字化转型可以捕获新的市场机会，尝试新的商业模式，在未来商业市场中提前占位。

从企业看，以客户为中心是企业在市场竞争中存活下来的关键。数字化浪潮的到来，用户信息不对称的地位得到极大改观，客户感知价值最大化成为导向，从根本上改变了传统以生产为主导的商业经济模式，给企业的经营带来了巨大的挑战，也带来了新的机遇。有别于传统工业化发展时期的竞争模式，数字经济时代企业核心竞争能力从过去传统的“制造能力”变成了“服务能力+数字化能力+制造能力”。企业要具备开展技术研发创新的能力，加快研发设计向协同化、动态化、众创化转型，是要具备生产方式变革的能力，加快工业生产向智能化、柔性化和服务化转变，企业要具备组织管理再造的能力，加快组织管理向扁平化、创客化、自组织拓展，企业要具备跨界合作的能力，推动创新体系由链条式价值链向能够实时互动、多方参与的灵活价值网络演进。

数字化转型是企业降本增效的内在需求

应用数字技术可以降低企业的成本。去年国际供应链大会上 经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出，79.9%的制造业企业和85.5%的物流企业认为，在不考虑金融影响的前提下，数字化转型将产生积极影响，数字化变革将使制造业企业成本降低17.6%、营收增加22.6%，使物流服务业成本降低34.2%、营收增加33.6%，使零售业成本降低7.8%、营收增加33.3%。

应用数字技术可以提升企业的效率。互联网集中了大量数字技术资源和服务，通过大幅提高应用效率而产生经济价值。互联网服务直接引起计算服务、信息服务的集中，并进一步促进了各类服务资源的集中，使得集中式、开放型服务 有了很大发展空间。基于互联网的共享服务云 不仅使中小企业能够以很低的成本享受先进的信息技术应用和服务，也能使大企业的技术装备得到充分的应用，从而提高产品利用率。数字化信息和知识是遵循边际效益递增的工具，通过增大使用规模实现效益累积增值。数字化信息和知识具有可共享、重复使用、低成本复制等特点，对其使用和改进越多，创造的价值越大。根据研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，通过形成自动化数据链，推动生产制造各环节 协同，大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性，其生产力普遍可以提高5%—10%。

数字化转型是企业流程再造的必由之路

在数字化环境下，企业之间处于纵横交错的网络关系，面对分散的网络节点，整合多方资源的 型产业组织应运而生，企业价值创造模式由传统线性向链条式、网络化转变，使得传统企业之间竞合方式趋于生态化、 化。如，GE与苹果达成合作，把Predix 的开发工具和微服务开放给苹果，吸纳开发者加入工业 开发，这将帮助把Predix 打造成一个工业领域超级商店、一个知识交换中心，促进基于 的开源社区生态繁荣。如，阿里云依托“ET工业大脑” ，集聚江苏省内30家信息服务企业技术能力，为300家制造企业提供系统解决方案服务，推动大中小企业的合作从简单的技术传递向可交易、可协作的服务生态转变。

各项经济社会活动与数据的产生、传输和使用密不可分，数据作为独立的生产要素在价值创造过程中加速流动，数据流动强调信息系统的互联互通和综合集成，挖掘了智慧组织、管理与服务的新价值。信息技术的发展使得数据的流动不必再遵循自上而下或自下而上的等级阶层，这种无差别、无层次的数据流动方式极大地颠覆了企业传统的金字塔型管理模式，驱动企业组织结构的变革、业务流程的优化和工作内容的创新，企业组织管理逐渐由以流程为主的线性范式向数据驱动的扁平化协同化范式转型，形成信息 流转、需求快速响应、创新能力充分激发的组织新架构。

好了，关于“人工智能未来的发展前景怎么样？”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的讲解对“人工智能未来的发展前景怎么样？”有更全面、深入的了解，并且能够在今后的工作中更好地运用所学知识。