智能商业时代揭幕，一切都是新机会

面对商业时代的更迭，旧时代的代表性企业即使没有被替代，也会逐渐边缘化，这是传统企业在工业革命和信息革命中不可挣脱的宿命。但在智能商业时代，新兴行业与传统行业是相互融合的关系，传统行业不会轻易被颠覆，而是在与新技术碰撞后，重塑自身、放大价值。

人工智能正在成为新的投资热点。据据美国第一大商业银行美国银行(Bank ofAmerica)预测，到2020年，人工智能可能形成700亿美元规模的市场。公众已经意识到，就像PC、手机和互联网一样，人工智能会成为下一个大事件。人工智能产生的影响并不限于局部，而是会深刻地影响和改变几乎所有产业，带领我们走进一个“智能商业”的新时代，带来商业范式的变革。

商业范式指的是企业所共同接受的商业假设、理念、价值逻辑和实践模式的总和。它与商业模式不同，后者更强调单个企业的业务模式。在智能商业的时代，企业所选择商业模式虽然可以大相径庭，但是它们遵守的是同一套、不同于过去的价值逻辑体系。

时代正在发生改变。要搭上智能商业的“顺风车”，光知道“车要来了”是远远不够的，还必须掌握车辆到达的时间、地点，并且要用正确的方式买对车票上车。

在这篇文章中，我们将探讨智能商业的一系列问题：智能商业时代会在什么时候到来(天时)?哪些行业会从中受益(地利)?企业又应该如何调整商业模式去适应和拥抱新的机会(人和)?

天时：智能商业时代何时开启?

什么是智能商业时代的开启?其实今天从智能手机、智能家电到智能电动汽车，我们的身边充斥了大大小小、五花八门的智能产品。但是智能产品出现本身并不代表着我们的商业范式发生了变化。企业仍然按照以往的逻辑进行产品的研发、生产与销售，只是产品目录中多了一些具有智能交互功能的“智能产品”罢了。

智能商业时代的业务范式是完全不同于今日的：届时智能终端所产生的数据会被广泛地应用于算法的迭代优化、并反过来指导和改变企业的各项业务活动。如果说今天的商业活动是由资本驱动的，那么智能商业的一个重要标志是：数据将会替代资本，成为整个商业系统运行的根本驱动力。因此这样看来，今天智能终端的出现只是一个“序章”，距离智能商业时代的真正开启尚有时日。

所以时代交替会在什么时候发生呢?答案是：或许并不会有明确的分界。在《只有偏执狂才能生存》一书中，作者格鲁夫用“变脸”来比喻战略转折点的来临：不知不觉中一张脸消失了，与此同时，一副新面也显现了，你无法准确地说第一张脸消逝、第二张脸新生的那转瞬一刻。你所知道的只是在那过程的开始你见到的是一副模样，而到结束时又是另一副模样。

可以肯定的是：智能商业时代的开启不会是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”的骤变，而是悄然、渐次地改变各个产业的游戏规则。有一些行业转变得早一些，另一些则转变得晚一些。而如果深入到某个行业，我们也很难判断是哪一天、哪一刻，它正式进入了智能商业时代。

因此，预测智能商业的起始时间不仅不具有可行性，意义也不大。重要的是：通过一些趋势指征，我们可以判断出：智能商业时代正在加速临近。而这就足以让我们在今天就提高警觉，做好迎接的准备了。

这些趋势指征主要体现在三个方面：算法、计算能力和数据。

算法

智能算法一直在不断更新，在最近几年取得了突破性的发展。

人工智能学科早在1956年就正式设立，但是发展并不顺利。早期的研究方向注重逻辑推理、自动证明和向计算机发出指令、使计算机执行命令。但是真实世界是多样、不确定的，人类对其的感知也很难用因果、指令来模拟，因此基于逻辑的人工智能范式很快就遇到了瓶颈。之后人工智能领域发展出了“机器学习”这一分支。它不依赖于事先定义好的程序和规则，而是从现实的经验和例子中进行学习。虽然这种智能范式更接近于人的思考方式，但是早期的算法一直未能取得突破性进展。

2006年深度学习算法被首次提出，将人工智能算法的发展推上了快车道。深度学习算法使得机器能够通过学习后自主提取特征，克服了之前难以进行机器训练的瓶颈。2012年左右，深度学习算法在图像识别、视频分类、语言翻译等各个领域的应用开始显现出威力。2013年随着谷歌、百度等企业设立人工智能/深度学习研究机构，深度学习算法在不同商业场景的应用研究可谓全面开花。我们由此进入了算法研究不断突破的高峰。直到2016年，AlphaGo的表现引起了人们的普遍关注，成为人工智能的重要里程碑。但围棋游戏只是众多深度学习算法应用中很小的一部分。它在其他领域的应用还会有更大的想象空间。

智能商业时代的临近，不仅仅是因为算法的突破。算法其实一直都在突破：AlphaGo固然是一个重要的里程碑，但是这样的里程碑AlphaGo并不是第一个，也绝不会是最后一个。比算法更重要的是：智能商业的基础设施正在趋于成熟。

基础设施是推动技术商业化的重要条件。例如：汽车普及除了需要具备造车技术外，还必须有配套的公路和加油站系统，而后者才是阻碍汽车普及的瓶颈因素。同样，智能手机也不是在触屏技术一成熟就迅速成为主流的。一直等到3G通信网络全面覆盖、上网价格逐步降低(也就是网络基础设施成熟)后，才有了全民手机的智能化。

智能算法的发展还远远不够，只有基础设施的建设也跟上来，才能将智能商业带入高速轨道。而智能商业的基础设施主要包括两个方面：数据和计算能力。

数据

数据是智能商业非常重要的“燃料”，我们知道AlphaGo的围棋能力是建立在百万级别棋局的学习基础上形成的。没有百万个高手对弈的棋局数据，算法无法迭代，就不可能成就AlphaGo的能力。此外，算法的应用也需要数据输入，例如：智能汽车、智能工厂、智能医疗的发展需要海量的路况交通、制造生产和医疗病史的数据。

近年来大数据积累的指数级增长为智能商业爆发奠定了良好的基础。数据资源的丰富化得益于计算领域的多场技术革命。从大型主机、小型计算机、微型计算机到智能手机、平板电脑、智能汽车，再到未来由智能设备连接而成的物联网，设备呈现出小型化、多样化、增量化的特征(图1)。根据IBM的预测，2020年互相连接的设备将达到300亿。这些智能设备不仅能捕捉社交和交易数据，还可以植入工业和交通设备中、走进消费者的冰箱、门锁、服装里，像触角一样渗透到商业场景的方方面面。

资料来源：IBM “设备民主，拯救物联网的未来”

（编辑：ASP站长网）