入局人工智能第一步：企业最常见的三大应用

人工智能正在成为各行各业的基石，但许多企业仍不知道如何入局。

有些人一看亚马逊、微软和谷歌云等人工智能驱动公司正在做的事情，就会担心自己没有足够的资金或没有受过最好培训的员工来模仿这些领导者。

好消息是，由于硬件和软件的进步，几乎任何公司都可以开始做人工智能项目。而且他们并不孤单：全球人工智能市场预计将从2021年的935亿美元增长到2028年的6413亿美元。

对于那些希望发展业务的公司来说，理想的第一步是从三个最常见的应用着手：聊天机器人、图像分类和价格预测。

聊天机器人刷屏：人工智能对话的兴起

聊天机器人指那些由人工智能驱动的客户服务代理。客户向聊天机器人提个问题，聊天机器人就会从众多系统中查找信息并给客户一个答案。

聊天机器人以前也曾想讨好消费者但结果却差强人意，但今时今日聊天机器人却做到了助力客户服务和满意度的改善，并为业界公司节省了大量资金。Juniper Research预计，聊天机器人每年将为企业节省高达80亿美元。

中国平安是总部设在中国的一家主要金融服务提供商。中国平安是使用聊天机器人的早期先锋。对话式聊天机器人的开发和训练基于人工智能，这种聊天机器人具有高水平的理解能力及更高的准确性，每天能够完成数百万客户的查询，因此不仅可以提供大量的成本节约，而且同样重要的是，能够通过减少呼叫中心的等待时间进而提高客户服务水平。

对话式人工智能应用的核心领域

• 自动语音识别(英文缩写为ASR)：当我们在家中与虚拟助手说话或是对着我们的手机说话时，自动语音识别进入工作状态，将语音转换成文本，用户无需使用传统按键输入。
• 自然语言处理(英文缩写为NLP)：比自动语音识别更进了一步，NLP可用于建立应用程序，达到提供无缝人类技术互动的目的。
• 基于语音合成技术的文本转语音：聊天机器人利用文本转语音能够通过语音回答客户的问题。

部署一个成功的聊天机器人需要速度、准确性、可定制的语音和语言，而且聊天机器人还需要具有可扩展性，以便在有需要时能够为几百或几千个客户请求提供服务。

听起来很简单，那么难点在哪里呢?难点在于整个过程并非一劳永逸。开发准确、快速的软件需要不断进行调整，如果数据科学团队都是手工操作的话就可能会严重影响他们的工作。值得庆幸的是，现在已经有越来越多的软件工具可用于减少开发一个强大的聊天机器人所需的时间，过去需要几个月，现在可以在几天内完成。

团队也可以先提高技能，用预先训练好的模型作为切入点，然后再从头开始建立一个聊天机器人。

图像分类看全貌

计算机视觉(图像分类)指利用人工智能对图像进行分组和分类的过程，目的是提高准确性、改善安全性及加速新项目。例如，在规划行程或控制交通红绿灯时间时遇到的各种情况都需要基于不断变化的数据点的实时感知及实时解决方案。计算机视觉帮助物理世界遇上虚拟世界。

部署图像分类需要一个训练好的人工智能模型，人工智能模型在生产中运行推理工作负载并进行预测。

以下的分割、分类和检测三个阶段在系统运行推理的过程中聚在一起，时间只有几毫秒。

• 一个典型的图像分类系统包括图像分割
• 图像的各个部分被分为不同的类别
• 检测到的任何异常情况都会被标记出来，提供给操作者

在医学成像、自动驾驶汽车和交通控制系统等三个领域里，图像分类可以帮助行业提高安全性、安全性和精确度。人工智能推理为了实现这些目标需要能够快速运行、能够实现准确的结果及需要定期进行再训练。

业界企业可以发展相关技能，在托管实验室建立图像分类系统及探索如何创建一个端到端的数据科学工作流程，在运行推理时则可以在生产中部署模型。

了解为什么价格预测是关键

由于与大流行病、政治和极端天气有关的不可预见的事件，几乎每个行业的原材料价格预测都变得越来越具有挑战性。

这些变量在不断变化，由人工智能驱动的价格预测可以帮助企业克服挑战，为企业带来稳定的运营环境并帮助实现利润最大化。

人工智能价格预测模型要评估一些数据点，而这些数据点会随着不同的应用而不同。

• 拼车价格预测模型可能会考虑一天中的时间、天气和地理位置区域路线等因素。
• 预测未来小麦价格的模型可能包括季节性需求、天气和政治活动等数据。

训练一个预测价格的人工智能模型涉及到基础数据科学工作，包括准备处理数据。在拼车的例子中，建立一个价格预测模型将涉及数据集的评估，包括接送点、下车点、票价金额、乘客数量、乘车需求甚至可能包括天气等数据集。

同样，价格预测模型需要获取大型数据集，数据集必须在信息变得陈旧和过时之前得到快速处理。准确性和效率都需要加速计算，以确保预测的正确性。如果加速数据科学对你的企业来说是一个新的工作负载，有些实验室可以帮助团队在速度方面打磨他们的技能。

启动第一个人工智能

项目一个公司可以从哪里开始人工智能之旅呢?开发运行这些和其他关键的人工智能工作负载的技能并不需要昂贵的费用，也不需要回归学术界。

渴望扩大自己的人工智能能力的企业可以在现有团队技能上进行投资，或者可以在世界各地的各种虚拟测试和公司赞助的或第三方“学习实验室”里打磨自己的能力。

一个好的、亲身实践的实验室经验可以让用户看到、了解和试用可能对其特定行业最有利的各种类型的人工智能应用。人工智能可以对几乎任何行业或组织产生巨大的影响，例如，为航空公司预订系统开发一个新的、节省时间的聊天机器人，或是加快仓库运作的图像分类应用程序，或是为食品零售业节省数十亿美元的价格预测模型，这些都可能产生巨大的影响。

虽然人工智能在企业中的价值很高，但测试一些人工智能应用想法却可能是免费的。因此，现在就花点时间评估一下自己想从哪里开始，可以利用全球许多免费的虚拟实验室开始你的旅程。

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