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最近，Gartner发布了 一份很有参考价值的AI研究报告 ▼
【中国企业AI项目的经验借鉴】 为什么说这报告很有参考价值呢？ ① 首先，被分析的企业 都非常具有代表性 ↓
宝尊电商、东方航空、兴业银行、特驱集团、徐工集团
这五个企业分别涵盖了 电商、航空、金融、农业和工业 这些都是经济支柱产业 我们惊喜的发现 无一例外，他们都开始尝试AI了 ② 被分析的案例 都是真实落地的AI项目 这不是“概念”和“实验” 全部应用于“生产”系统 具有非常强的实战性 ↓
③ 案例中使用的技术 都是当前的热门 比如 文本分析、自然语言处理、机器视觉、 红外/声传感、工业IOT、信用风控等等 …… 那么，分析完这些鲜活的案例 Gartner都得出了哪些结论？ ① 中国企业对AI具备强烈需求 ↓
Gartner给出了报告核心观点：中国企业强烈致力于利用人工智能来提高生产效率、客户体验和业务增长。 到2022年，40%的中国B2C和B2B2C应用，将包含AI技术（2018年的数据是不到10%）。 到2022年，超过60%的中国大型企业将开发自己的AI解决方案（自研or部分借助外部公司技术） ② 中国企业热衷于AI的原因 Gartner给出了13大驱动力 ↓
1、提升效率丨2、节约成本丨3、改进用户体验丨4、大数据集分析能力丨5、竞争力抢位丨6、创新体验丨7、收入增长丨8、弹性服务丨9、辅助决策丨10、客户画像丨11、劳动者安全保障丨12、差异化服务提供丨13、缩短上市时间 ③ 针对5个落地案例 Gartner分别给出建设经验 ↓ ▌宝尊电商 1、科学的产品开发方法丨2、与业务团队紧密合作丨3、需要有经验的数据科学团队来研究算法和定位问题。 ▌东方航空 1、选择正确的用例、能为业务带来价值的用例，而不是被各类AI供应商的营销理念误导丨2、关键是业务和技术团队紧密配合 ▌兴业银行 1、要求团队成员的知识和技能在金融服务领域丨2、人工智能团队需要积极参与流程并业务、IT团队紧密协作丨3、数据、算法、算力都会影响模型的开发时间丨4、与政府部门和生态伙伴合作，获得有价值的业务数据 ▌特驱集团 1、管理层有一个清晰的愿景和数字化转型的决心丨2、特驱集团的一个挑战是数据收集阶段，农牧业没有专门的硬件，需要定制。 ▌徐工集团 1、尽可能将用例具体化，以获得准确的模型丨2、高品质和丰富的数据集是缩短开发时间的关键丨3、开发定制的解决方案来提高数据质量丨4、构建一个强大的业务案例并定义如何度量ROI是很重要的… 通过这些案例分析 我们看到中国企业AI建设的共性 ①决策层的战略眼光 ②与业务团队紧密协作 ③选择合理的业务场景 ④高品质和丰富的数据 ⑤合理利用外部供应商 不管是不是科技企业 不管有没有研发队伍 AI产业落地都可以有土壤。 另外，在这份报告中 Gartner也特别指出 “阿里云正在引领产业AI在中国的发展，并给世界提供宝贵经验。” 在Gartner研究的5个案例中 特驱集团和徐工集团 都有阿里云的身影，分别使用了 ET农业大脑和ET工业大脑 ↓ ▌特驱集团→ET农业大脑 这个农业大脑如何工作？ ➀ 建立生猪档案 利用图像识别技术，为每一头生猪建立档案，采集猪的品种、日龄、体重、进食情况、运动强度、频次、轨迹等数据。 通过对猪的行为特征、进食特征、料肉比等数据分析，了解每一头猪的生长情况。
➁ 辨别异常的叫声 小猪在吃奶时、睡觉、生病时，都会发出不同的声音。ET农业大脑通过辨别异常的叫声，如小猪被母猪压住，通过尖叫声来及时解救。 有效提高猪的存活率：每年每头母猪多生崽3头，死亡淘汰率降低3%
➂ 预测母猪的年生产力 ET大脑还将可以做到对母猪年生产力的预测——即每头母猪每年提供活的断奶仔猪的头数。这是衡量猪场效益和母猪繁殖成绩的重要指标。 特驱集团猪出栏数量从去年22到25只，今年25到28只，收益增高了10%以上。
▌徐工集团→ET工业大脑 徐州工程机械集团(XCMG)是一家具有全球业务的国有重型设备制造商。
徐工集团有场景、有数据：
借助ET工业大脑（算法和算力）， ➀ 建设工业物联网大数据平台 ➜解决了设备的整体数据分析与挖掘 ➜判断出哪些地区是工程机械行业应用的热点 ➜区域整体开工率以及真实生产建设情况 ➁ 搭建国内首个“工业云”平台——“徐工工业云”（XCMG-Cloud）
在徐工集团庞大工业大数据构筑“基础云平台”之上，建设共享服务中心：包括用户中心、算法中心、交易中心、评价中心、物流中心等，实现模块化开发管理； 实现协同设计云、电子商务、全球物联网、智能供应链、智能工厂、社会化服务、众包众创等。 从ET城市大脑、ET环境大脑、ET工业大脑、ET航空大脑、ET医疗大脑、再到ET农业大脑。 正如Gartner所说：阿里云正在引领产业AI在中国的发展，并给世界提供宝贵经验。 一个落地的AI号 |
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来自： cenprounhuang > 《人工智能》
