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　　未來，人工智能將無處不在。美國國防人工智能的主戰(zhàn)場在哪

　　部曾20年未到訪硅谷，而當時的國防部長卡

　　特自2015 年上任以后以來連續(xù)4次訪問硅人工智能最適用于解決什么樣的問題？通過分解典型的商業(yè)流

　　谷，對人工智能表示出極大興趣，直言要將民程，我們發(fā)現(xiàn)，人工智能更易于解決符合以下特點的商業(yè)問題：

　　用AI技術用于改進國防裝備體系，幫助美國行業(yè)存在持續(xù)痛點；

　　培育出新型的“鋼鐵俠”戰(zhàn)士，國防部高等研商業(yè)流程本身具備數(shù)字化的信息輸入，問題可以細分并清晰地

　　究計劃局（DARPA）正在布局開發(fā)基于人工界定，商業(yè)流程存在重復，且獲得的結果的溝通以書面溝通或單項溝

　　智能技術研發(fā)自動駕駛戰(zhàn)車、反潛無人機械通為主；

　　船、智能電子戰(zhàn)系統(tǒng)、“半人馬”人類作戰(zhàn)行動商業(yè)流程較少受整體商業(yè)環(huán)境的復雜影響。

　　輔助系統(tǒng)等。據(jù)悉，谷歌、微軟、蘋果、臉書和企業(yè)客服就是人工智能應用的一個典型例子，作為企業(yè)用戶與

　　英特爾等巨頭也正在不約而同地投入“人工企業(yè)服務的交互入口，客服面對的80%的問題都是簡單的、重復的問

　　智能優(yōu)先”戰(zhàn)略。題，但是卻需要大量人力和時間的工作。同時，客服提供的服務內容

　　本報告由阿里云研究中心、波士頓咨詢大都來自于企業(yè)自有知識體系，受整體商業(yè)環(huán)境的影響相對較弱。

　　公司和Alibaba Innovation Ventures 合作推這使得企業(yè)客服的智能化應用相對容易，很多基于自定義知識庫的

　　出，通過對人工智能內涵的闡述，分析了未來問答型企業(yè)智能客服產品蜂涌而出。

　　人工智能行業(yè)的競爭格局和企業(yè)制勝之道。但是如何真正實現(xiàn)人工智能意義的智能客服？盡可能地模仿真

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　　人的思維交流方式為人類服務，并有效幫助業(yè)務提升用戶體驗，是人工智能時代對商業(yè)流程智能化的思考。

　　2015年起，阿里巴巴推出新一代智能客服產品——阿里小蜜，基于語音識別、語義理解、個性化推薦、深度學習等人工智能技術的應用，并將外部消費場景和阿里后臺的關鍵業(yè)務流程無縫融合。阿里小蜜通過積累的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，提前分析、預測消費者的服務訴求，主動觸達用戶，阿里小蜜將用戶轉電話及在線人工服務的求助率降低了70%。即便在每天應對百萬級服務量的情況下，智能解決率也達到了接近80%（該指標高于行業(yè)智能客服產品平均水平60%以上），并且，依靠阿里巴巴在語音識別領域的知識積累，把服務領域里人機對話語義意圖的精確匹配率提升到了93%，滿意度比傳統(tǒng)的自助服務提升了一倍。

　　大數(shù)據(jù)是戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢

　　數(shù)據(jù)是人工智能的基礎，擁有針對特定領域的龐大數(shù)據(jù)集，能夠成為競爭優(yōu)勢的重要來源?，F(xiàn)階段，制約人工智能領域很多重大突破的關鍵，并非是算法不夠先進，而是缺乏高質量的數(shù)據(jù)集。

　　海量、精準、高質量的數(shù)據(jù)為訓練人工智能提供了原材料（見圖1），巨型數(shù)據(jù)庫、十幾年累積的搜索結果，乃至整個互聯(lián)網(wǎng)都讓人工智能變得更聰明。人工智能從龐大

　　的、復雜的、無序的個體數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更為本質、更能解釋世界的規(guī)律，并復合多個規(guī)律共同作用，以解決問題。

　　人工智能的三種主要技術，都需要專有類型的數(shù)據(jù)。機器學習——例如計算機視覺、情感分析、自然語言處理等技術，需要大量的標簽樣本數(shù)據(jù)。模式識別——例如文字、語音、指紋、人臉等識別技術，則偏重于信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)。人機交互——如智能機器人技術，則需要積累大量的用戶數(shù)據(jù)。

　　互聯(lián)網(wǎng)催生了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)催生了人工智能。互聯(lián)網(wǎng)的演進和催生的新業(yè)態(tài)，進一步吸引了大量用戶的積極參與，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)“產生—使用—新數(shù)據(jù)產生—再使用”的閉環(huán)，這個閉環(huán)恰恰是人工智能自主學習和知識管理的基礎。例如：擁有上億注冊用戶和上億商品的阿里巴巴淘寶，后臺積累了286億多個圖片文件，更方便地讓用戶在即時場景（電視觀看、社交圖片分享、逛街等）下所見即所“得”的找到感興趣的商品，是淘寶“拍立淘“應用的主要目的。在“以圖搜圖”模式下，機器學習正確理解后臺幾百億圖片并打上標簽，用戶通過點擊商品列表等參與來判斷機器的理解是否正確。人工智能的應用的實現(xiàn)本質上就是“知識產生—知識應用—知識產生的自我學習和優(yōu)化”的體系化過程的落地。

　　場景數(shù)據(jù)的積累，可以促進人工智能技術的應用，從而形成更高效的解決方案。例如，傳統(tǒng)外賣配送采用人工調度，由派單員進行手工派單，所依據(jù)的是有限的餐廳

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