人工智能作為新基建的一部分，在成為國家的一個重要戰略之后，再次推起了一波高潮。在疫情期間，人工智能幫助抗擊疫情做出了卓越的貢獻，但是我們看到的總歸是行業的一隅，整個人工智能行業現在的發展趨勢如何?

　　2012年-2016年期間人工智能行業不斷優化算法增加深度神經網絡層級，利用大量的數據集訓練提高算法精準性，ImageNet開源的1400多萬張訓練圖片和1000余種分類在其中起到重要作用，為了繼續提高精準度，保持算法優越性，市場中產生了大量的標注數據需求，這也催生了AI基礎數據服務行業的誕生。時至今日，人工智能的算法模型經過多年的打磨，基本達到階段性成熟，隨著AI行業商業化發展，更具有前瞻性的數據智能決策輔助個性化服務需求成為了主流。

　　那么AI數據智能是什么?玄訊快消智研中心通過長期的研究和整理，給出以下的定義：

　　“所謂數據智能，是數字經濟和人工智能發展的高級階段，是由“數據+算力+算法”定義的智能化決策。數據智能以數據為關鍵生產要素，以AI數據智能分析和市場預測為主要生產和服務方式，以滿足消費者個性化需求為終極價值追求方向。”

　　1、人工智能與數據智能

　　玄訊快消智研中心將數據智能定義為人工智能的一種能力 — 進行推理，記憶信息，開展學習，通過數據發現技術挖掘新的洞察。數據智能由人工智能工具負責指導，只需最少程度的例行人為干預。運營方式的轉變增強了人類能力，減少了人為錯誤，提高了效率，同時實現了數字化運營和創新。

　　數據智能可以理解為從數據到決策的過程——人工智能從數據中發現業務規律，進而做出更精準、高效的預測，幫助企業在同等人效的情況下做出更好的決策、提供更好的服務。

　　2、AI“數據智能”提出的背景

　　自1956年達特茅斯會議上首次提出人工智能(Artificial Intelligence)以來，人工智能已經發展60多年。一般認為，計算機需要通過不斷地自我學習、擴充知識庫，進而掌握人類擁有的“畫畫、唱歌、讀書、設計”等眾多技能，便是“智能”的表現。中國信通院在《人工智能發展白皮書(2018)》中提到，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達到甚至超越人類的智能，即人工智能需具備人類的感知、思考和決策能力。伴隨著人工智能的深入發展和應用不斷深化，人們不僅僅滿足于基礎的數據識別輔助企業提高效率，而是追求更高階段的數據智能分析輔助企業智能決策。那么推動人工智能從數據識別到數據智能的背景是什么呢?玄訊快消智研中心通過長期研究和發展，得出以下兩點原因。

　　（1）政府利好政策推動了數據智能時代的到來

　　近年來，以人工智能、區塊鏈、可信計算、邊緣計算、云計算、物聯網等技術集群呈現“核聚變”式爆發的態勢，新一代信息技術基礎設施—“新基建”正在形成新的社會運行操作系統，以智能化為代表的新經濟形態已初現雛形。

　　無獨有偶，阿里研究院也在2019年發布的《從連接到賦能：“智能+”助力中國經濟高質量發展》同樣提出了智能經濟的概念，智能技術群的“核聚變”將推動智能經濟時代的到來。

　　令人欣喜的是，在2019年的政府工作報告中，我國亦首次提出了“智能+”的重要戰略：“深化大數據、人工智能等研發應用。打造工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能”。無疑，這昭示著智能經濟時代即將來臨。

　　隨后，中央全面深化改革委員會第七次會議上通過的《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》首次提出“智能經濟形態”，促進人工智能與實體經濟深度融合，構建數據驅動、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

　　眾所周知，智能經濟的核心特征莫過于滿足消費者的個性化需求。而想要實現個性化，只有通過數據智能方可實現。

　　于是，在政府政策的大力支持下，“智能+”的重要戰略催生了數據智能時代的到來。

　　（2）數據的積累與人工智能的深入應用

　　①龐大數據的積累和沉淀

　　隨著物聯網、社交網絡、云計算等技術不斷融入我們的生活以及現有的計算能力、存儲空間、網絡帶寬的高速發展，人類積累的數據在互聯網、金融、商業、醫療、快消等諸多領域不斷地增長和累積。數據的量級不斷升級、應用的不斷深入和大數據不可忽視的價值讓我們不得不探索如何才能讓我們更好的受益于這些數據。

　　面向大數據的數據挖掘的有兩個最重要的任務。一是實時性，如此海量的數據規模需要實時分析并迅速反饋結果。二是準確性，需要我們從海量的數據中精準提取出隱含在其中的用戶需要的有價值信息，再將挖掘所得到的信息轉化成有組織的知識以模型等方式表示出來，從而將分析模型應用到現實生活中提高生產效率、優化營銷方案，反哺市場經營決策等，而這就是AI數據智能的主要運用方式。

　　龐大的數據積累為數據智能決策提供了良好的基礎土壤。

　　②人工智能應用不斷深入

　　人類首次提出“人工智能”一詞是在1956年的達特茅斯會議上，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出“人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)”這一概念，這次會議確立了人工智能這一新的研究領域，深度學習標志著人工智能學科的誕生。

　　人工智能的發展已經走過六十四個年頭，取得了許多令人矚目的成就，給科技的進步和人們的生活都帶來了翻天覆地的變化，改變我們的社會和生活，使人類進入到一個更加高度發達和繁榮的智能時代。

　　隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，通過持續處理海量數據，輔助智能決策，驅動流程自動化和業務優化升級，實現企業的個性化、精細化生產和服務的數據智能時代已到來。

　　人工智能通過其起步曲折發展到今天廣泛應用于我們的生活中，其對龐大且復雜的數據處理能力讓我們看到了其無限的可能性。而數據智能的出現，輔助企業智能決策和實現業務創新，是人工智能不斷深入發展的一個必然趨勢。玄武AI實驗室一直在運用人工智能助力快消企業業務創新決策的道路上不斷前進，玄武AI實驗室總經理丁明先生在7月23日中國第四屆消費品CIO峰會上向與會代表展示的玄武智慧100全聯接營銷管理解決方案，正是這前進道路上的一大飛躍。玄武智慧100全聯接營銷管理解決方案基于上百家快消品牌廠商的大量成功經驗進行構建和演化推出的，以終端為核心，以AI、BI、DI賦能終端，洞察終端全局，反哺市場決策，驅動業務增長。

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