人工智能商業(yè)模式精選(九篇)

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第1篇：人工智能商業(yè)模式范文

2012年，在技術(shù)創(chuàng)業(yè)尚未形成風(fēng)氣之時，他中斷了在美國的學(xué)術(shù)道路，回到中國，與中學(xué)同學(xué)、前阿里云總監(jiān)林晨曦創(chuàng)辦了依圖科技公司，致力于計算機(jī)視覺業(yè)務(wù)。談到創(chuàng)業(yè)的初衷，他說：“我始終認(rèn)為，技術(shù)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活中，才能發(fā)揮出最大的價值。”

2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數(shù)千萬美元，成為業(yè)界最被看好的計算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司之一。

創(chuàng)業(yè)四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術(shù)優(yōu)勢顯而易見，要面對的難題也不少：沒有商科背景，是否會讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領(lǐng)域，沒有現(xiàn)成的商業(yè)模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業(yè)務(wù)方向？

8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時間線》對他進(jìn)行了專訪，聽朱瓏講述行走在中國科技產(chǎn)業(yè)浪潮之巔的故事。

《時間線》：2012年你創(chuàng)業(yè)的時候，國內(nèi)人工智能市場是怎樣的？

朱瓏：當(dāng)時大家對人工智能的未來不像今天這樣有信心，資本對這個圈子的熱度也遠(yuǎn)不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認(rèn)為2012年是技術(shù)類創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿性的一年，此后，創(chuàng)投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉(zhuǎn)向“智慧密集型”。

《時間線》：如你所說，當(dāng)時資本圈對AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資，經(jīng)歷了怎樣的過程？

朱瓏：在紅杉資本中國基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創(chuàng)始人徐小平先生在他的家中見面，交流了十幾個小時。當(dāng)時，徐老師對人工智能技術(shù)并不十分了解，但非常看好我們的團(tuán)隊和AI的未來，提出給依圖兩百萬美元的投資，這筆資金動用了當(dāng)時真格基金總額的7%，我認(rèn)為徐小平老師是個非常有魄力的投資人。

《時間線》：你們的很多項目都是與政府部門合作的，一家創(chuàng)業(yè)公司是如何取得政府的信任的？

朱瓏：我回國之后動用了自己在國內(nèi)所有的人際關(guān)系，最終獲得了在某個公安系統(tǒng)會議的茶歇時間與一名負(fù)責(zé)人交流3分鐘的機(jī)會。經(jīng)過一番爭取，他愿意讓我嘗試計算機(jī)車輛識別系統(tǒng)，當(dāng)時計算機(jī)的車輛自動識別準(zhǔn)確率不到30%，對方希望提升到70%。接到任務(wù)兩個月后，我們做出了一套車輛識別系統(tǒng)，識別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，獲得公司成立后的第一單業(yè)務(wù)。

由此開始，我們與公安系統(tǒng)開始了長期緊密合作，將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于追逃、刑偵、監(jiān)控等方 面。

《時間線》：人臉識別技術(shù)具體可以如何應(yīng)用到公安系統(tǒng)的工作中？

朱瓏：我們曾協(xié)助蘇州公安完成一起追逃任務(wù)，公安用全國在逃庫的26萬人與常住及暫住人口庫中的1300萬人進(jìn)行比對，通過人臉識別的捕捉，系統(tǒng)共預(yù)警25人。經(jīng)過人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷，最后現(xiàn)場捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情，現(xiàn)在人工智能技術(shù)可以幫助我們實現(xiàn)。此外，人臉識別技術(shù)還可以應(yīng)用到金融等其他行業(yè)。

《時間線》：從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在，人工智能市場經(jīng)歷了怎樣的變化？

朱瓏：今年的前三、四個月，比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進(jìn)來參與這個領(lǐng)域?！?/p>

《時間線》：在人工智能大熱的今天，可能會有一些投機(jī)主義的公司涌現(xiàn)，這是否會成為你的困擾？

朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見得會涉及智能的那些部分，只是包裝一個概念，但時間會自動篩選出真?zhèn)危袑嵙Φ墓竞芟∪保瑘F(tuán)隊會更加值錢。

為杭州打造“城市數(shù)據(jù)大腦”

今年9月，全球矚目的G20峰會將在杭州召開，杭州市委市政府聯(lián)合眾多公司，在阿里云的牽頭下開展了一個名為“城市數(shù)據(jù)大腦”的城市交通規(guī)劃項目，借此盛會展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車輛識別及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。首次涉通領(lǐng)域，對于依圖來說是一個新的挑戰(zhàn)。

《時間線》：“城市數(shù)據(jù)大腦”項目中，依圖進(jìn)行了哪些方面的技術(shù)支持？

朱瓏：我們對城市中車輛的行駛路徑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析，對車、道路、紅綠燈的信息進(jìn)行建模。在建模的基礎(chǔ)上對政府的交通管理者給予建議和優(yōu)化方法，比如紅綠燈的改進(jìn)措施，道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。

《時間線》：這個項目的難點(diǎn)在哪里？

朱瓏：從技術(shù)層面來講，交通管理是一個非常新的領(lǐng)域，世界上頂級機(jī)構(gòu)對這一領(lǐng)域的研究也處于原始階段，現(xiàn)有的學(xué)術(shù)界的模型、數(shù)據(jù)體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個項目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來講，我們的工作要跨越政府的不同部門，把這些數(shù)據(jù)整合到一起。

《時間線》：大數(shù)據(jù)對人工智能技術(shù)有重要作用，你們?nèi)绾谓⒆约旱臄?shù)據(jù)庫？

朱瓏：最樸素的辦法就是一點(diǎn)一滴積累，比如車輛數(shù)據(jù)，我們自己去路上拍了很多，慢慢地數(shù)據(jù)就積累起來了。在和客戶合作的過程中，客戶也會提供一些數(shù)據(jù)。

《時間線》：現(xiàn)階段在中國進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)業(yè)，難點(diǎn)在哪里？

朱瓏：從創(chuàng)業(yè)環(huán)境來看，我們沒有完善的反壟斷機(jī)制，也就是說大公司還是可以跟你競爭的；但在美國，這不一定行得通。而且中國的知識版權(quán)的保護(hù)尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。

此外，探索出好的商業(yè)模式是非常困難的。依圖成立四年，經(jīng)歷了很多探索，我們一直在扎實地做垂直領(lǐng)域，包括公安、金融等領(lǐng)域。我始終在問自己：人工智能的賣點(diǎn)是什么？

AI最大的考驗是商業(yè)模式的創(chuàng)新

2016年初，一場人機(jī)大戰(zhàn)成為全民熱點(diǎn)。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動的市場教育。影響迅速蔓延到二級市場，人工智能概念股迅速飆升，中國興起一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)四年，朱瓏目睹了人工智能產(chǎn)業(yè)的變遷，他有著怎樣的體會？作為一個創(chuàng)業(yè)者，他如何看待這個產(chǎn)業(yè)的未來

《時間線》：現(xiàn)在依圖在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)方面的比率大概是什么樣的？

朱瓏：超過50%都是技術(shù)團(tuán)隊，我們的核心優(yōu)勢是對技術(shù)的理解能力。有了技術(shù)作為基礎(chǔ)，擴(kuò)張的成本會變得很低。

《時間線》：作為學(xué)者型創(chuàng)業(yè)者，商業(yè)背景的匱乏會不會成為你的瓶頸？

朱瓏：創(chuàng)業(yè)四年，這個部分的知識我補(bǔ)充了很多。商業(yè)知識是不斷學(xué)習(xí)的過程，今天學(xué)到的商業(yè)經(jīng)驗不一定能解決明天的問題。換句話說，有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對的問題。創(chuàng)業(yè)本身就是個不確定的探索過程。

《時間線》：如何看待技術(shù)與商業(yè)化的平衡？

朱瓏：技術(shù)與商業(yè)化從來不是矛盾的。中國現(xiàn)在有很多大規(guī)模的問題放到學(xué)術(shù)上都是非常有挑戰(zhàn)性和標(biāo)桿性的。在實驗室是無法直接解決問題的，因為有些數(shù)據(jù)不易得到，做商業(yè)項目與學(xué)術(shù)研究并不沖突，反而可以更好地促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

第2篇：人工智能商業(yè)模式范文

ABC時代

2016是非常匆忙的一年，好像比2015、2014、2013年發(fā)生的事情多得多。這一年各種讓我們吃驚的事件接二連三地上演，這些事件的背后，有沒有一個類似于主旋律的東西？

2016年可以說是一個告別之年，也是一個開始之年。曾經(jīng)代表一個時代的人去世了，比如英特爾的前CEO格羅夫，這個時代最偉大的CEO在3月份去世。還有曾經(jīng)預(yù)言信息時代來臨的托夫勒也在2016年去世。當(dāng)一個人離開這個世界的時候，我們常說他所代表的這個時代結(jié)束了。實際上衰亡和興起的過程都是一個我們沒有覺察到的歷程，而不是一個時間點(diǎn)。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個時代結(jié)束，其實這個時代早已在此之前開始了結(jié)束的歷程。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個事情突然出現(xiàn)的時候，它一定是在此之前已經(jīng)開始了出生、生長的過程，只不過在某一個點(diǎn)上以一種顯眼的面目出現(xiàn)。2016年的幾個黑天鵝事件，比如AlphaGo和人機(jī)大戰(zhàn)，很多專家預(yù)言2030年才會出現(xiàn)計算機(jī)下圍棋把人類打敗，結(jié)果在2016年提前來到了。

又如英國脫歐，我們在21世紀(jì)剛剛開始的時候都特別歡欣鼓舞，覺得來到了一個天下大同的時代，全球化的時代開啟了。但是在2016年我們見證了全球化正在被一種逆流所緩沖和改變。逆全球化，反全球化的浪潮在2016年開始凸顯，英國脫歐，美國特朗普上臺，都是反全球化的逆流。

開始之年也是結(jié)束之年，每一場畢業(yè)都意味著下一場開學(xué)。2016年到底開始了一些什么東西？我們撇開一些宏大敘事不講，僅在商業(yè)領(lǐng)域，可以概括成一個“ABC時代”。關(guān)鍵性技術(shù)已經(jīng)從傳說，從一種少數(shù)人關(guān)注的小圈子的一種狀態(tài)，逐漸進(jìn)入到主流商業(yè)世界的視野。

這三個東西可以叫A、B、C。A是AI，人工智能。B是Big Data，大數(shù)據(jù)。C是Cloud，云計算。這三個東西開始合流，變成三位一體的東西，以一種我們不能忽視的形象出現(xiàn)了。尤其是AlphaGo的出現(xiàn)，讓我們不能忽視人工智能的力量，計算機(jī)不是人類能馴服的工具了。

以前的技術(shù)、工具和機(jī)器都是人的延伸，是體力或腦力的延伸，從最早的蒸汽機(jī)、火車到飛機(jī)，無非是人類某一項體能的延伸。后來出現(xiàn)了某種程度上的腦力的延伸，比如計算機(jī)的出現(xiàn)，在某個單一功能上，人腦沒有辦法和電腦相比，但是整體的判斷力、決斷力和整體的智能，電腦完全沒有辦法和人相比，只是一個工具而已，幫助我們收集和處理、存儲信息。而在以AlphaGo為代表的人工智能出現(xiàn)之后，我們發(fā)現(xiàn)它開始逆天了，今天不是延伸，是了，它做的事情越來越像人！

“三個代表”

對于這種，可以概括成 “三個代表”。一個是“私人秘書”，一個是“私人司機(jī)”，一個是“私人醫(yī)生”。在這個物質(zhì)如此豐富的世界，能夠擁有這三樣的人少之又少。但是人工智能和云計算、大數(shù)據(jù)可以讓每個人都擁有私人秘書、私人司機(jī)和私人醫(yī)生。

比如谷歌、特斯拉，還有其他一些知名和不知名的新興和傳統(tǒng)的汽車廠商，它們在做一件事，讓人人都擁有私人司機(jī)，它貼身服務(wù)于你，不會讓你感覺到作為自然人的司機(jī)的很多問題，這是一個很有誘惑力，很有產(chǎn)業(yè)前景的設(shè)想，事實上這個技術(shù)逐漸在向我們靠近。

然后是私人秘書，以前我們借助電腦和網(wǎng)絡(luò)搜索信息，還在這些信息的基礎(chǔ)上做一些比較和判斷，但是今天計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)要做的事情，遠(yuǎn)不只是給我們提供信息。舉個例子，當(dāng)你今天早晨要趕7：30的早班飛機(jī)，意味著需要提前兩個小時起床，你要時刻監(jiān)控這個信息。但是一個私人秘書式的智能人會代替你，你睡你的覺，它時刻監(jiān)控這個航班的變化，如果航空公司改變了航程延誤一個小時，它會自動把你的鬧鐘往后調(diào)一個小時。同時它會通知滴滴、易道、神州這樣的公司，把接送你的時間往后調(diào)一個小時。它還會幫你值機(jī)，挑選座位。在不打擾你的情況下，事情已經(jīng)辦好了。

今天無論在電子商務(wù)、智能領(lǐng)域、游戲領(lǐng)域，都發(fā)生從信息到智能的變化，所以我把它叫做“新IT時代”。以前我們說IT是信息，今天我們說的是智能技術(shù)，我們的信息一點(diǎn)都不稀缺，但是情報永遠(yuǎn)是稀缺的。什么叫情報？就是在大量的信息當(dāng)中發(fā)現(xiàn)蛛絲馬跡，發(fā)現(xiàn)最有價值，能夠幫你做決策的信息。私人秘書要做的事情，就是在眾多信息里合成有用的能夠執(zhí)行的情報。

第三個是私人醫(yī)生，認(rèn)知計算很重要的一個功能是在不懂得醫(yī)學(xué)的情況下，根據(jù)你身體的種種狀況，判斷出你的病癥，比如你已經(jīng)進(jìn)入了糖尿病模式，或者幾年以后有可能發(fā)生癌癥。如果你要避免這個事情，需要做哪些改變，包括飲食、生活習(xí)慣、心情、工作環(huán)境等等。這種私人醫(yī)生往往比我們眼前見到的活人醫(yī)生還要準(zhǔn)確，因為我們的醫(yī)生做出判斷是根據(jù)大量的化驗，而且是非常顯性的數(shù)據(jù)來確定你有沒有生病。而認(rèn)知計算能提前很久就發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)進(jìn)入到什么樣的模式，是依據(jù)大量的數(shù)據(jù)，包括你的數(shù)據(jù)，你家族的數(shù)據(jù)，周圍人的數(shù)據(jù)以及全世界的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后合成一種模型，根據(jù)這樣的模型來確定你的身體狀況。

所以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算這三樣?xùn)|西，是我們在2016年整個商業(yè)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的基本背景。如果忘記了這個背景，你現(xiàn)在做的很多事情，做得越熱鬧，有可能最后輸?shù)迷娇?，甚至輸?shù)迷綉K。

需求永遠(yuǎn)不變

我們回過頭來看商業(yè)模式，首先你面對獨(dú)特的客戶需求。你發(fā)現(xiàn)了客戶的痛點(diǎn)，你給出了一張牌，這就是商業(yè)模式。而且實際上是一手牌，要不斷抓進(jìn)新的牌，這種模式才能玩得下去，“一招鮮、吃遍天”的商業(yè)模式早已過時了。尤其是當(dāng)你手里的牌不那么好的時候，能夠通過牌與牌之間的組合，把一副爛牌打下去，還能打贏，這才是值得追求的商業(yè)模式。所以在商業(yè)模式里，本質(zhì)上是對需求出的一張牌。

什么叫產(chǎn)品？就是古老的需求和新出現(xiàn)的技術(shù)之間的一個化合物。所以要意識到需求是不變的。比如出行，古老的出行就是走路，交通基本靠走，通信基本靠吼，因為當(dāng)時的技術(shù)條件很簡陋，或者說是0技術(shù)，我們只能靠走和靠吼，后來我們找到了別的方法和技術(shù)滿足這個需求，手寫書信，戀人之間鴻雁傳書，或者用暗號約定。直到今天，我們使用微信，用各種各樣的通訊工具做出解決方案。通信的需求，交通的需求，古已有之，只不過技術(shù)和條件不一樣，所以出來的產(chǎn)品和模式就會發(fā)生變化。

喬布斯說，最好的市場調(diào)查是站在鏡子前面看看自己，因為你心里的需要都搞不清楚的話，你貿(mào)然去隨便問幾個人的需求，就覺得是完成了市場調(diào)查，結(jié)果做出來的東西根本沒有人要。如果福特當(dāng)年做汽車之前問人，你需要什么樣的車？他得到的回答一定是一輛更好的馬車，因為他們不知道還有汽車這種東西。

第3篇：人工智能商業(yè)模式范文

第三方研究機(jī)構(gòu)普遍預(yù)測消費(fèi)級和商用無人機(jī)將在未來5年達(dá)到數(shù)十億美元規(guī)模。目前一級市場和產(chǎn)業(yè)界都對無人機(jī)賦予重點(diǎn)關(guān)注。從高通這樣的芯片商到騰訊這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都進(jìn)軍無人機(jī)產(chǎn)業(yè)。

智能化的無人機(jī)將真正“無人”，拓展更廣闊的應(yīng)用空間；

目前無人機(jī)依然需要操作員控制確保正常安全飛行。智能化的無人機(jī)將變身“會飛的機(jī)器人”。智能化的無人機(jī)將擺脫操作員真正“無人”，降低應(yīng)用的人力成本，完成危險任務(wù)或到達(dá)人/普通機(jī)器人無法到達(dá)的地方。

智能化技術(shù)包括機(jī)器視覺硬件/軟件技術(shù)、人工智能、OS與固件等；

機(jī)器視覺能夠讓無人機(jī)識別周圍的環(huán)境從而安全自動飛行躲避障礙，是最關(guān)鍵的智能技術(shù)。硬件機(jī)器視覺技術(shù)包括雙目視覺、紅外激光視覺；軟件技術(shù)包括光流算法、圖像分割算法等。人工智能技術(shù)包括圖形識別、人臉識別、語音識別等技術(shù)，能夠提升無人機(jī)的自動化程度，更“智能”完成商業(yè)應(yīng)用。OS與固件等軟件技術(shù)是連結(jié)無人機(jī)計算芯片和軟件算法的關(guān)鍵，目前有較為成熟的開源軟件庫提供開源算法代碼供開發(fā)者。

硬件產(chǎn)業(yè)趨勢是芯片化、集成化；軟件產(chǎn)業(yè)趨勢是開源+二次開發(fā)商；

高通/Intel/Nvidia都推出了基于自己芯片產(chǎn)品的無人機(jī)參考設(shè)計或樣機(jī)。高性能計算芯片智能化的關(guān)鍵技術(shù)，隨著芯片廠家涌入，硬件發(fā)展趨勢是芯片化、集成化，將可能重復(fù)PC產(chǎn)業(yè)和智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路線：上游芯片廠商占據(jù)產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵地位并獲取大量利潤。中國企業(yè)聯(lián)芯科技在智能無人機(jī)芯片領(lǐng)域也有一定投入，值得關(guān)注。在無人機(jī)軟件和人工智能軟件/算法領(lǐng)域，已有一些開源軟件社區(qū)存在，提供大量開源軟件算法庫。未來智能無人機(jī)軟件產(chǎn)業(yè)將大概率重復(fù)開源社區(qū)+二次產(chǎn)品化開發(fā)商的商業(yè)模式，具備技術(shù)優(yōu)勢、能夠提供差異化商業(yè)軟件的廠商將脫穎而出占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的上游。投資者可關(guān)注計算機(jī)和下游整機(jī)制造行業(yè)相關(guān)上市公司。

第4篇：人工智能商業(yè)模式范文

在國家社會科學(xué)基金和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究聯(lián)盟的支持下，《財經(jīng)問題研究》編輯部特別組織了“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的理論與反壟斷政策探討”筆談，邀請數(shù)位專家對相關(guān)問題展開討論，相關(guān)成果發(fā)表于《財經(jīng)問題研究》2018年第9期，本文為其中之一。

核心問題

人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長？

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，其對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？

平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？

01

引 言

在過去的十多年時間里，全球經(jīng)濟(jì)面臨一個比較大的挑戰(zhàn)就是如何重塑經(jīng)濟(jì)增長。2005—2014年，全球最發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體的增長率長期停滯不前，急需要尋找一個新的經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動力量。

互聯(lián)網(wǎng)在中國經(jīng)歷了20年的快速發(fā)展之后，已經(jīng)取得了世人矚目的成就。特別是隨著智能手機(jī)的普及，移動互聯(lián)網(wǎng)在中國已經(jīng)相當(dāng)發(fā)達(dá)。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會的數(shù)據(jù)，2016年中國境內(nèi)活躍的手機(jī)上網(wǎng)碼號數(shù)量達(dá)12.47億。

得益于中國特殊的市場規(guī)模和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，中國的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展迅速，代表性的電商平臺如阿里巴巴、社交及游戲公司騰訊，這兩個公司以市值計均進(jìn)入全球財富五百強(qiáng)的前十位。

當(dāng)前，人們關(guān)注的熱點(diǎn)是中國的互聯(lián)網(wǎng)紅利是否已經(jīng)消失，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型是否會帶來新的增長機(jī)會？

此外，人工智能最近這幾年發(fā)展迅速。2017年中國的人工智能（AI）投資僅次于美國，成為投資熱點(diǎn)，政府也不斷推出鼓勵和支持政策。

這種變化引發(fā)業(yè)界和學(xué)界的思考，是不是會出現(xiàn)新的驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的力量？這個力量如果能夠驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長，其對于整個社會的改變會有哪些影響？

1999年，美國微軟的創(chuàng)始人蓋茨有一個非常有名的論斷：商業(yè)新法則就是“互聯(lián)網(wǎng)會改變一切”。從他提出這個論斷到現(xiàn)在已近二十年，可以看到，電影、閱讀、新聞等商業(yè)模式都發(fā)生了巨大的變化。

但另一方面，還有很多東西沒有發(fā)生變化，如航空發(fā)動機(jī)的數(shù)據(jù)獲取，1960年和2015年的方式并沒有太多的變化。很多產(chǎn)業(yè)，如海關(guān)報關(guān)等，也沒有發(fā)生實質(zhì)性的變化。在今天，一個備受關(guān)注的問題是，人工智能對于社會將有多大影響？

筆者將從產(chǎn)業(yè)競爭和戰(zhàn)略的角度來討論產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會如何重塑中國經(jīng)濟(jì)的問題。主要討論三個問題：

第一，人工智能和互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。人工智能和互聯(lián)網(wǎng)是否有可能提高經(jīng)濟(jì)的長期增長水平？

第二，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局？它對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？

第三，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化？特別是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能是否會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的平臺化？這種平臺型的組織又會對社會產(chǎn)生多大的影響？

分析表明：

第一，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力。而且產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會提升要素配置的效率，進(jìn)而提升生產(chǎn)率。因此，可以樂觀看待長期經(jīng)濟(jì)的增長率。

第二，平臺和組件的模式會影響一切組織和經(jīng)濟(jì)形態(tài)。平臺會影響國家的競爭、城市的演變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。一切組織都會向平臺化的方向發(fā)展。

02

人工智能和經(jīng)濟(jì)增長

經(jīng)濟(jì)的長期增長，主要是來自全要素生產(chǎn)率的增長。全要素生產(chǎn)率的增長，除了科技（包括人工智能）的進(jìn)步，還包括管理效率和要素錯配這兩個問題帶來的影響。

大量的數(shù)據(jù)都表明，經(jīng)濟(jì)的長期增長率一直在下降。無論是20世紀(jì)80、90年代還是千禧年后，整個世界的GDP增長一直在下降。

Gordon（2016）提出，美國的長期經(jīng)濟(jì)增長將繼續(xù)下臺階。Gordon研究了美國過去150年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展史，認(rèn)為美國的發(fā)展呈現(xiàn)倒U型的特征。美國經(jīng)濟(jì)大約從19世紀(jì)70年代開始起飛，到20世紀(jì)50年代達(dá)到頂點(diǎn)，之后逐步下降。

Gordon的一個略為意外的發(fā)現(xiàn)是，從20世紀(jì)70年代開始，美國經(jīng)濟(jì)的增長表現(xiàn)非常普通，特別是創(chuàng)新的步伐和技術(shù)進(jìn)步帶來的增長并沒有惠及到更多人。

為什么現(xiàn)在大家如此關(guān)心人工智能的發(fā)展？很重要的一個原因是希望能夠找到提升經(jīng)濟(jì)增長新的關(guān)鍵要素，希望找到推動經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的新動力。這是大時代的背景。

人工智能是否會推動經(jīng)濟(jì)增長和提升生產(chǎn)率，對中國同樣非常重要。

一是因為目前對中國經(jīng)濟(jì)長期增長源泉的解讀有很多誤區(qū)。很多人認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)的增長來自于投資的驅(qū)動，認(rèn)為由于投資占比已經(jīng)很高，且投資回報率逐步降低，所以中國的經(jīng)濟(jì)增長必然下行。

第二個原因是人工智能對組織生產(chǎn)活動的要素配置會有影響。如果人工智能可以提升要素配置效率，那經(jīng)濟(jì)增長的潛力也會提高。

Zhu（2012）的研究表明，與很多人想象的不同，中國經(jīng)濟(jì)的增長主要來自于效率的提升，而不是來自于投資的增加。雖然投資的增加是經(jīng)濟(jì)增長很重要的一部分，但最主要的增長還是來自于經(jīng)濟(jì)效率的提升。他的這一發(fā)現(xiàn)在學(xué)術(shù)界受到了越來越多的關(guān)注。

這一研究的重要性不僅在于其給出了一個與主流很不一樣的觀點(diǎn)，更重要的在于這個研究對判斷經(jīng)濟(jì)增長的潛力有非常大的參考意義。

根據(jù)這一研究，1978—2007年，在中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)中，有70%是來自于全要素生產(chǎn)率的增長。這一結(jié)論非常重要，意味著中國長期經(jīng)濟(jì)增長仍然有非常大的空間。

這是因為在經(jīng)歷了40年的高速增長后，中國的全要素生產(chǎn)率仍然只有美國的20%多。這表明通過提升全要素生產(chǎn)率來促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長的空間非常大。這就是為什么人工智能和新的經(jīng)濟(jì)增長動力如此重要的根本原因。

由此，需要一個堅實的支持經(jīng)濟(jì)增長的微觀理論基礎(chǔ)來對當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢進(jìn)行解釋和指導(dǎo)。人工智能可以看作是廣義的機(jī)器自動化。在經(jīng)典的索羅模型中，可以借助一個簡單的增長模型來討論人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

參考ZEIRA（1998）的經(jīng)濟(jì)增長模型，簡單來說，經(jīng)濟(jì)增長實際上可以看成一個抽象的生產(chǎn)函數(shù)。一個國家的產(chǎn)出是由生產(chǎn)力、資本和勞動共同決定的。

根據(jù)這一模型，可以推導(dǎo)出一個重要的結(jié)論：經(jīng)濟(jì)的增長速度與自動化的比例正相關(guān)，即自動化的提升會增加長期的增長。此外，自動化比例的提升意味著資本在總產(chǎn)出中的占比提高。

這個簡單的模型有兩個非常重要的含義。

第一，人工智能在理論上有可能會帶來經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長。人工智能比例的提升，會帶來經(jīng)濟(jì)增速的持續(xù)提高。這實際上就是從經(jīng)濟(jì)學(xué)上定義的奇點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在這方面向自然科學(xué)學(xué)習(xí)了很多。這里的所謂奇點(diǎn)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說，就是持續(xù)的超高增速。

第二，資本和勞動在產(chǎn)出中的占比關(guān)乎收入的分配及平等和長期的社會穩(wěn)定。資本占比提升和勞動的占比越來越低意味著貧富差距會增加。資本家是成為人工智能的投資者和獲益者，而普通的工人則可能成為受害者。

對于人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的影響，在給出確定結(jié)論前，可以簡要回顧一下歷史。關(guān)于人工智能的爭論其實是一個歷久彌新的話題，從信息技術(shù)一出現(xiàn)，大家就在討論這個問題。

20世紀(jì)90年代《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的說法是，計算機(jī)不會提升人們的生產(chǎn)力。Zachary（1991）認(rèn)為數(shù)據(jù)過載限制了生產(chǎn)率的提高。而信息技術(shù)對生產(chǎn)率的提升是顯而易見的。

但1996—1999年，美國私人部門的年均增長率達(dá)到2.8%，是1980—1995年間的2倍。這段時間可以明顯看到信息技術(shù)帶來的生產(chǎn)力的提升。

人工智能鼻祖和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)鼻祖西蒙也認(rèn)為計算機(jī)和自動化會推動生產(chǎn)力的持續(xù)提升，但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇點(diǎn)，即人工智能應(yīng)當(dāng)會持續(xù)提升生產(chǎn)率。業(yè)界的研究也支持這一判斷。

埃森哲的研究表明，美國生產(chǎn)率的增長受益于人工智能，到了2030年可以實現(xiàn)翻倍，意味著全球的經(jīng)濟(jì)增長可能會重新進(jìn)入高速增長的環(huán)境，全球經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入新的增長周期。

經(jīng)濟(jì)增長的源泉無外乎生產(chǎn)率的增長、資本投入的增加或是勞動人口的增長。如何理解抽象的增長模型中人工智能會導(dǎo)致長期的總經(jīng)濟(jì)增長？

第一，從資本的角度，對人工智能的投資會產(chǎn)生很多不會折舊的資產(chǎn)，甚至還會增值，這是因為人工智能有學(xué)習(xí)能力，如阿爾法狗，它一天比一天聰明。這與傳統(tǒng)的資本完全不同。

第二，從勞動力的角度，人工智能與勞動力之間的替代關(guān)系和互補(bǔ)關(guān)系同時存在。在國民經(jīng)濟(jì)的很多部門，人工智能會逐漸替代人工，但在其他很多部門，人工智能與勞動力之間是互補(bǔ)的。而且人工智能對勞動力的替代，有可能意味著人們會接受更多的教育，從而帶來勞動生產(chǎn)率的提升。

從歷史的經(jīng)驗來看，可以參考信息技術(shù)對生產(chǎn)率的影響。1996—1999年，是美國信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展的時期。這段時期，美國全要素生產(chǎn)率年均增長2.8%，是1980—1995年的兩倍。這一數(shù)據(jù)表明人工智能這種新的技術(shù)會使得生產(chǎn)力有大幅度的提升。

第一次工業(yè)革命時期，1850—1910年，蒸汽機(jī)驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長是0.3%，而第三次工業(yè)革命也就是信息技術(shù)驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長是0.6%。

有估算認(rèn)為，人工智能驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長在0.8%—1.4%。雖然這個數(shù)字還難以確認(rèn)，但有充分的理由相信，人工智能對整個經(jīng)濟(jì)效率的提升有非常大的幫助。

除了人工智能直接帶來的經(jīng)濟(jì)增長，還有兩個與人工智能間接相關(guān)并會提升經(jīng)濟(jì)增長的原因。

第一，來自于管理和組織效率的提升，這個是在微觀層面上的。

Bloom（2007）等學(xué)者的研究表明，不同國家的企業(yè)管理水平差別很大。假設(shè)企業(yè)管理水平的總分是5分，將各國企業(yè)管理水平得分排名，美國、日本、德國名列前茅，中國則仍然處在一個非常低的水平上。這一研究對于理解中國經(jīng)濟(jì)增長的長期潛力有非常重要的含義。

中國是在如此低的管理水平的基礎(chǔ)上取得近四十年的高速增長的。如果中國能夠借鑒國際先進(jìn)的企業(yè)管理經(jīng)驗，提升組織管理效率，就可以大幅提升中國的經(jīng)濟(jì)增長水平。

第二，要素錯配的問題。

要素錯配對經(jīng)濟(jì)增長的影響近年來在學(xué)術(shù)界引起了很大的關(guān)注。提升經(jīng)濟(jì)增長的另外一種方式是改善要素錯配。要素錯配會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效率的損失，如果中國能夠改善經(jīng)濟(jì)要素的配置效率，就可以提升經(jīng)濟(jì)效率，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

謝長泰[6]等的研究表明，與理想狀況相比，中國的全要素生產(chǎn)率提升可以超過100%；即使是與美國的實際水平相比，中國的全要素生產(chǎn)率仍然會有3%—50%的提升，這表明如果中國能夠改善要素配置，經(jīng)濟(jì)增長的潛力就會持續(xù)提升。

總體來講，跨部門、跨行業(yè)的生產(chǎn)率都存在差別。一個國家的企業(yè)生產(chǎn)率越集中，表示企業(yè)之間的生產(chǎn)效率越是接近的；越分散則表示不同企業(yè)的生產(chǎn)效率有差別。而中國企業(yè)的生產(chǎn)效率有很大的提升空間。

中國消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)證明了提升要素配置促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用。阻礙要素配置效率方面有幾個重要的調(diào)整成本，包括企業(yè)所有權(quán)和政治的聯(lián)系、大量的非正式部門等。

但人工智能的發(fā)展會導(dǎo)致這些非正式部門的快速消失。這就是為什么產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的出現(xiàn)會改善要素配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的原因。

03

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響

在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)中，已經(jīng)出現(xiàn)的代表性企業(yè)有美國的谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜，中國的百度、阿里巴巴、騰訊。

但產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還正在發(fā)展中，目前還看不到明確的巨頭。美國的通用電氣是在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面轉(zhuǎn)型最堅定的企業(yè)，但目前仍然沒有看到非常明顯的競爭優(yōu)勢。

什么是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？筆者的定義是，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是通過互聯(lián)網(wǎng)來重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的價值鏈和創(chuàng)造新的價值。而不是簡單地在互聯(lián)網(wǎng)上加一個東西，其范圍其實是非常廣泛的。

需要正確理解產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與通常所講的“互聯(lián)網(wǎng)+”或“+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別。

以婚介市場為例，婚介市場是一個具有很大的商業(yè)價值和社會價值的大市場。簡單的“互聯(lián)網(wǎng)+”就是把婚介搬到網(wǎng)上去，即國內(nèi)很多婚戀網(wǎng)站的模式。這種做法只是把線下的婚介搬到線上。其目標(biāo)是盡可能多地促進(jìn)互動（interaction）。但美國有一家與眾不同的婚戀匹配的網(wǎng)站，叫做eHarmony。

中國的很多婚戀網(wǎng)站注冊很容易，但美國這家公司卻不同。如果想要成為該網(wǎng)站的會員，需要花四個小時做心理學(xué)專家仔細(xì)設(shè)計的250道問題。這種做法的好處在于可以剔除哪些不是嚴(yán)肅找婚戀對象的用戶，有效提升匹配效率。

這里的核心就是進(jìn)行價值鏈的重構(gòu)。整個網(wǎng)站是在信任的基礎(chǔ)上，給用戶提供嚴(yán)肅、有效的匹配。這種做法完全改變了婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模式和治理方式，這就是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的區(qū)別。

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個巨大的市場，發(fā)展空間巨大。通用電氣的估計是32萬億美元，占到了美國46%的GDP。根據(jù)思科的估計，到2020年，美國公司的利潤通過產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以增長21%。

雖然目前中國市場上沒有明確的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，但可以期待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會為中國帶來同樣的巨變。

革命性的新產(chǎn)品或新服務(wù)一定會出現(xiàn)，類似于蘋果創(chuàng)造新的市場，或是特斯拉改變世界汽車產(chǎn)業(yè)的方式。特斯拉的意義在于其完全顛覆了一個產(chǎn)業(yè)。

電動車并不是新東西，愛迪生是最早看到電動車前途的。但真正驅(qū)動汽車產(chǎn)業(yè)大發(fā)展的是福特的T型車和汽車能源的使用方式。

特斯拉的重要性在于其對汽車產(chǎn)業(yè)的兩個根本性改變：自動駕駛系統(tǒng)和充電電池系統(tǒng)。這就是為什么特斯拉的市值會超過傳統(tǒng)的汽車巨頭通用汽車。需要看到的是，特斯拉試圖做的是成為汽車產(chǎn)業(yè)的微軟和英特爾的結(jié)合體。

新的應(yīng)用效率可能會降低成本，提升滿意度和安全性。因為在整個生產(chǎn)、服務(wù)領(lǐng)域，都會有非常大的改變。

提到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如果效率的提升會帶來整個產(chǎn)值的增加，那么無論是航空、電力、健康、鐵路，還是石油、天然氣，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對上述產(chǎn)業(yè)的改變都會非常大。

04

平臺化組織

今天全球十大公司很多都是平臺型公司，包括谷歌、蘋果、騰訊、阿里巴巴等。平臺經(jīng)濟(jì)的商業(yè)模式會影響到很多層面，包括國家層面、地方政府、城市，以及各個產(chǎn)業(yè)。人工智能的出現(xiàn)，會加劇這個過程的演變。

以PC產(chǎn)業(yè)的演變?yōu)槔?，傳統(tǒng)計算機(jī)產(chǎn)業(yè)的典型代表是早期具有垂直整合結(jié)構(gòu)的IBM，即計算機(jī)的所有零部件都由自己生產(chǎn)。但今天的計算機(jī)產(chǎn)業(yè)是一個非常碎片化的產(chǎn)業(yè)，由極少數(shù)的關(guān)鍵玩家主導(dǎo)，如芯片由因特爾主導(dǎo)，操作系統(tǒng)則由微軟主導(dǎo)，其他的部件則由標(biāo)準(zhǔn)化配件提供商生產(chǎn)。

計算機(jī)產(chǎn)業(yè)從垂直整合結(jié)構(gòu)演變?yōu)榉稚⑺浇Y(jié)構(gòu)，意味著這個產(chǎn)業(yè)的利潤被少數(shù)平臺型公司獲取，其他公司只能賺非常薄的利潤。這是非常重要的演變趨勢，PC產(chǎn)業(yè)的演變，將來有可能會在很多產(chǎn)業(yè)中復(fù)制。

任何一個行業(yè)，如果像PC產(chǎn)業(yè)一樣演變，那就意味著產(chǎn)業(yè)里絕大部分公司只能退化成一個提供標(biāo)準(zhǔn)化組件并獲取市場平均利潤的普通公司，而主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)演變的平臺型公司則將領(lǐng)導(dǎo)整個產(chǎn)業(yè)并獲取絕大部分的蛋糕，如智能手機(jī)平臺蘋果、搜索平臺谷歌、電商平臺阿里巴巴和社交平臺騰訊。

平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生的影響主要有三個趨勢：

第一個趨勢是平臺化后，產(chǎn)業(yè)的合作和融合更加明顯。

一些提供單一功能或服務(wù)的企業(yè)存在通過其獨(dú)特服務(wù)滲透到其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行平臺覆蓋的可能。產(chǎn)業(yè)的分散化意味著核心的主導(dǎo)公司可能會通過技術(shù)來顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

如在汽車產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)的主導(dǎo)公司是通用、福特、奔馳等汽車制造商，但在自動駕駛和新能源時代，谷歌和特斯拉可能通過其全新的駕駛技術(shù)或充電技術(shù)顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。新興的科技公司也有可能通過智能手術(shù)技能來顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。

第二個趨勢是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)增長，包括硬件、數(shù)據(jù)。龐大的數(shù)據(jù)會使大公司的優(yōu)勢加強(qiáng)。

平臺的演變會影響一切經(jīng)濟(jì)形態(tài)和組織形態(tài)，意味著平臺的模式將主導(dǎo)一切，平臺型的國家會出現(xiàn)。未來，美國和中國將會成為全球經(jīng)濟(jì)的超級兩強(qiáng)，其他國家則會成為全球政治和經(jīng)濟(jì)上的組件和配角。

人工智能會使得中美兩國在資本、技術(shù)方面的優(yōu)勢進(jìn)一步強(qiáng)化。而平臺型城市會使得人才和資本的規(guī)模效應(yīng)更強(qiáng)，更集中在大城市。深圳就是非常典型的平臺城市。

第三個趨勢是平臺型產(chǎn)業(yè)的普遍化。

現(xiàn)在還沒有看到人工智能這個產(chǎn)業(yè)里出現(xiàn)非常典型的突出玩家，但將來一定會有某個公司提供主導(dǎo)機(jī)器的操作系統(tǒng)。這個產(chǎn)業(yè)一定會產(chǎn)生一個領(lǐng)導(dǎo)性的企業(yè)，類似于微軟的超級平臺。

可以肯定的是，目前經(jīng)濟(jì)體量較大的國家在人工智能方面的投入會非常多，并進(jìn)一步導(dǎo)致國家間的強(qiáng)弱分化。

05

結(jié) 論

本文主要討論了三個問題：人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長？產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，它對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？

無論是歷史的數(shù)據(jù)還是理論分析都表明，可以適度樂觀看待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響。人們有理由相信產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力，并推動長期經(jīng)濟(jì)增長。

同時，筆者認(rèn)為，平臺加組件的模式會橫掃一切組織形態(tài)，包括國家、城市和產(chǎn)業(yè)，整個社會都會全面向平臺化發(fā)展。

第5篇：人工智能商業(yè)模式范文

當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄埽ˋrtificial Intelligence，AI）時，很大程度上受到源自20世紀(jì)想象的影響，例如，直接把人工智能和機(jī)器人聯(lián)系起來，甚至是人形機(jī)器人。這可能也會影響法律人對人工智能的想象，包括是否承認(rèn)人工智能作為具有自我意識的法律主體地位（或至少是人類行為的人），從而保護(hù)其特定權(quán)利（言論自由、著作權(quán)）、劃定責(zé)任（締約、侵權(quán)），甚至強(qiáng)調(diào)可能的毀滅性風(fēng)險。這種想象遠(yuǎn)非受到科幻作品影響那樣簡單，深層次中還反映出人工智能在技術(shù)和應(yīng)用上不同的發(fā)展路徑：早期人工智能研究更集中于對人腦的仿真模擬，探究意識、理性等更為宏大的哲學(xué)問題，但應(yīng)用性較少;當(dāng)下的人工智能走出了實驗室，借助互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)直接影響到普通人的生活，在技術(shù)上并不執(zhí)著于創(chuàng)造一個完美的智能體，而是依靠算法（如機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不斷優(yōu)化，對海量數(shù)據(jù)自動挖掘與預(yù)測，通過無所不在的傳感器實時更新數(shù)據(jù)，動態(tài)掌控著人類社會各個方面的運(yùn)轉(zhuǎn)，并把從某個特定領(lǐng)域升級為通用人工智能作檳勘輟4誘飧鲆庖逕纖擔(dān)人工智能并不神秘，它出現(xiàn)在日常生活中，不僅是工業(yè)社會生產(chǎn)自動化的延續(xù)，也是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化的必然結(jié)果和新階段。時至今日，歐美國家紛紛出臺政策，推動人工智能發(fā)展，力求提升經(jīng)濟(jì)效率和競爭力。 互聯(lián)網(wǎng)公司正逐漸主導(dǎo)實體經(jīng)濟(jì)和金融生產(chǎn)

如果我們擺脫簡單的擬人思維，把人工智能看作互聯(lián)網(wǎng)智能演進(jìn)的新階段，為理解其法律規(guī)則，就有必要理解互聯(lián)網(wǎng)法律在過去20年中形成的路徑和推動力，從而探討人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的規(guī)則。本文將從網(wǎng)絡(luò)法的兩個視角――實證性和生產(chǎn)性――切入，將它們延伸至人工智能語境下分別討論?！皩嵶C性”視角是我們觀察和應(yīng)用任何規(guī)則的慣常思維方式，例如人工智能行為的具體規(guī)則如何確立、如何規(guī)制等，本文將討論支撐人工智能的兩個構(gòu)成性要素――算法與數(shù)據(jù)――可能帶來的法律問題，以及法律人處理人工智能的兩種路徑;“生產(chǎn)性”視角則深入規(guī)則背后，探索規(guī)則形成的政治經(jīng)濟(jì)因素，特別是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式的內(nèi)在要求。人工智能本質(zhì)上是一套復(fù)雜的代碼設(shè)計，既是影響社會行為的強(qiáng)力規(guī)范，也是產(chǎn)生新價值的生產(chǎn)機(jī)制;它驅(qū)動整個社會朝向更智能的方向變化，從而要求法律做出相應(yīng)調(diào)整，尤其是確認(rèn)新型經(jīng)濟(jì)利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且將人工智能看成法律上的客體，暫不討論賽博格（cyborg）之類的人體轉(zhuǎn)向機(jī)械體或通過基因技術(shù)改變身體的問題（仍是法律上的人），也不討論人工智能作為一種人造物的自我意識問題（一個難以達(dá)成共識的哲學(xué)問題）。

理解網(wǎng)絡(luò)法的變遷

網(wǎng)絡(luò)法在中國的變遷大致遵循兩類邏輯：外生性的政治/監(jiān)管邏輯和內(nèi)生性的商業(yè)邏輯。政治/監(jiān)管邏輯體現(xiàn)為對“實證性規(guī)則”的追求，這些規(guī)則集中在國家（包括法院和監(jiān)管機(jī)構(gòu)）如何對互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容和行為進(jìn)行規(guī)制，包括對網(wǎng)絡(luò)和信息安全的追尋。這集中反映了國家權(quán)力如何試圖介入新技術(shù)帶來的問題與挑戰(zhàn)。這一視角最早由美國法學(xué)界引出，特別是Lawrence Lessig的代碼理論將代碼（架構(gòu)）和法律并列。由此，所謂的網(wǎng)絡(luò)法不僅要約束社會主體在網(wǎng)絡(luò)空間中的行為，也要對架構(gòu)的變化本身做出回應(yīng)。

首先，就規(guī)制主體行為而言，出現(xiàn)了是否按照傳統(tǒng)線下行為規(guī)則的思路約束線上行為的討論。這一討論的核心是，互聯(lián)網(wǎng)問題是否具有任何特殊性，需要某些新規(guī)來解決。我們已經(jīng)看到，中國的互聯(lián)網(wǎng)行為監(jiān)管在很大程度上延續(xù)了傳統(tǒng)規(guī)則和管理方式，采取漸進(jìn)的方式，這不僅成本較小，也給予監(jiān)管者一定的學(xué)習(xí)和探索空間。其次，就架構(gòu)變化本身而言，國家在宏觀上主張網(wǎng)絡(luò)空間中仍然需要，不能成為法外之地，在微觀上相應(yīng)出現(xiàn)了國家與平臺權(quán)力/責(zé)任二分的討論。例如，政府權(quán)力何時需要介入平臺治理，加強(qiáng)平臺的行政管理責(zé)任或安全保障責(zé)任，還是由后者根據(jù)自身情況自我規(guī)制，實現(xiàn)治理目標(biāo)。政治/監(jiān)管邏輯要么遵循管理者的路徑依賴效應(yīng)，要么堅持既有社會穩(wěn)定、意識形態(tài)安全價值。問題在于，監(jiān)管者在多大程度上能夠認(rèn)識到代碼及其商業(yè)模式的特殊性，從而使監(jiān)管行為和行業(yè)特性相互協(xié)調(diào)融合。

另一種看待規(guī)則產(chǎn)生的方式遵循商業(yè)邏輯。這種生產(chǎn)性視角關(guān)注微觀權(quán)力運(yùn)作，綜合將代碼、法律與社會規(guī)范放在一起，不單純從社會學(xué)意義上觀察社會主體行為如何受到影響，而是在政治經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上將網(wǎng)絡(luò)空間的生成和擴(kuò)散看成是一個由商業(yè)力量推動主導(dǎo)的生產(chǎn)性過程，關(guān)注價值由誰產(chǎn)生、如何分配，由此推動對新規(guī)則的內(nèi)生需求。按照這一視角，無論是法律還是架構(gòu)，在具有實證性規(guī)制功能的同時，也是一種“生產(chǎn)性規(guī)則”?；ヂ?lián)網(wǎng)的生產(chǎn)模式?jīng)Q定了其對社會范圍內(nèi)生產(chǎn)資料的創(chuàng)造性生產(chǎn)和再利用，需要法律確認(rèn)其生產(chǎn)方式的合法性，重塑關(guān)鍵法律制度，并解決和傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的利益沖突。這一視角無疑幫助厘清新經(jīng)濟(jì)主張的例外特性，不僅展示出架構(gòu)和相應(yīng)的法律改變，更指明了背后的政治經(jīng)濟(jì)原因，是更好地理解實證性規(guī)則的基礎(chǔ)。

兩類不同的邏輯在過去20年中交替出現(xiàn)，相互制約，共同塑造了中國網(wǎng)絡(luò)法體系，也推動了中國互聯(lián)網(wǎng)的整體發(fā)展。總體而言，鑒于國家有意促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)，需要推動傳統(tǒng)的屬地化、分口治理，事后運(yùn)動治理模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，認(rèn)清互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和價值產(chǎn)生的根源，有利探索適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)性質(zhì)的管理體制。從這個意義上說，信息資本主義不斷要求對法律內(nèi)核進(jìn)行改造，取代其中的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)要素，打破限制生產(chǎn)要素自由流通的各類規(guī)則。

人工智能法律的實證性視角

如前所述，人工智能的本質(zhì)在于算法和數(shù)據(jù)處理，物理形體不必然是人工智能的構(gòu)成要素，因為即使是人形機(jī)器人，也不過是一個算法主導(dǎo)的硬件系統(tǒng)，它實時收集信息，并按照算法的要求做出決定，繼而行動。更重要的是，具有物理形體的人工智能可以推動群體智能發(fā)展，通過分布式終端收集更多數(shù)據(jù)加以處理，并不斷傳輸至云端“大腦”，提升整體網(wǎng)絡(luò)的智能水平。 人工智能巳深度介入醫(yī)療領(lǐng)域

根據(jù)算法的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)/運(yùn)算能力對強(qiáng)人工智能和弱人工智能進(jìn)行區(qū)分，這在技術(shù)認(rèn)知上沒有問題，但在法律上很難按照智能程度給出精確的標(biāo)準(zhǔn)。法律應(yīng)對復(fù)雜世界的方式是確立一般性的簡單規(guī)則，在概念上對社會個體進(jìn)行抽象假定（如行為能力），而非針對特殊主體，否則規(guī)則體系本身將變得異常復(fù)雜，難于理解和操作。而人工智能從單一的自動化服務(wù)向多元通用服務(wù)轉(zhuǎn)變的過程可能是一個相當(dāng)長的光譜，法律需要針對其本質(zhì)特征進(jìn)行約束，并探索一套應(yīng)對未來的方案。當(dāng)我們說社會變得越來越智能的時候，事實上指由于數(shù)據(jù)搜集、儲存和處理的能力不斷增強(qiáng)，所有軟件/算法都可能朝向自動收集數(shù)據(jù)，做出決定或判斷的趨勢，由于算法的復(fù)雜性，算法帶來的結(jié)果可能無法預(yù)測，并在更大范圍內(nèi)帶來系統(tǒng)性的不利后果。這種后果未必是毀滅性的風(fēng)險，甚至只是在某領(lǐng)域的制度設(shè)計問題，但人工智能恰好將這類社會問題具象化，掩藏在外表華麗、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就會引發(fā)一系列問題。

如果放在一個更大范圍內(nèi)觀察，在歷史上，人類社會隨著復(fù)雜性的增加，不可避免地產(chǎn)生以組織和技術(shù)形態(tài)出現(xiàn)的各類“黑箱”，它們的決定影響著社會發(fā)展和大眾福利，但仍然保持著某種秘密性。這一隱喻未必是陰謀論，其核心問題在于信息不對稱。為平衡相關(guān)當(dāng)事人和社會大眾的知情權(quán)、避免恐慌、保持某種預(yù)測能力，人們不斷設(shè)計出某種程度的信息公開和透明化機(jī)制，例如政治辯論的公開化，法院訴訟程序透明化甚至公開庭審，上市公司強(qiáng)制信息披露等等。而人工智能不過是信息技術(shù)時代的新型黑箱，帶來更加嚴(yán)重的系統(tǒng)化影響。互聯(lián)網(wǎng)在興起過程中，通過降低信息成本，推動了開放政府、庭審直播，使信息公開透明更加便利，將生產(chǎn)性資源不斷解放出來，在更大社會范圍內(nèi)重新配置，產(chǎn)生新價值。然而，這一過程在消除一個又一個傳統(tǒng)黑箱的同時，產(chǎn)生了更為復(fù)雜的新黑箱，進(jìn)而主導(dǎo)整個社會的生產(chǎn)過程。生產(chǎn)資料之間的信息變得越來越對稱，甚至可以實時互通信息，但作為信息匹配中介的人工智能卻變得更不透明，其規(guī)則設(shè)計和運(yùn)作從屬于用戶甚至開發(fā)者無法理解的秘密狀態(tài)，這回到了法律如何處理與代碼的關(guān)系問題。

一個類似的比較是人類自身：人腦經(jīng)過上百萬年的進(jìn)化，演變成十分復(fù)雜精致的系統(tǒng)。盡管當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)不斷改變我們對人腦的認(rèn)知，甚至每個人的大腦都不完全一樣，但就法律而言意義不大，這只能在邊際上改變個案判決。即使無從了解人腦的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，或者依據(jù)某種更加先進(jìn)的科學(xué)知識解釋社會主體行動的具體理由，人類還是有能力形成社會規(guī)范，并演進(jìn)成更加理性化的規(guī)則。這套規(guī)則只需要假定一般社會主體是（受限）理性的，由少數(shù)概念界定不同情形的心理狀態(tài)（故意、過失），并集中對人的外在行為進(jìn)行約束，確定權(quán)利與義務(wù)，就足以以簡單規(guī)則應(yīng)對（而非認(rèn)識）這一紛繁復(fù)雜的世界。類似地，在處理算法的負(fù)外部性時，也可以有兩種不同的路徑：（1）關(guān)注算法的外部行為與后果，（2）關(guān)注算法內(nèi)部的設(shè)計規(guī)則。

大部分現(xiàn)有規(guī)則關(guān)注算法導(dǎo)致的（未意料）結(jié)果，例如內(nèi)容分發(fā)算法未經(jīng)審查造成非法或侵權(quán)內(nèi)容傳播，這一般由信息傳播者（即內(nèi)容服務(wù)商）承擔(dān)責(zé)任，算法本身并無法律地位，在造成不利后果的過程中只是一個工具。這類責(zé)任假定內(nèi)容服務(wù)商應(yīng)當(dāng)知道非法內(nèi)容的存在，并有能力通過算法設(shè)計或人力（比如人工審查）加以阻止。在諸多侵權(quán)場合，內(nèi)容服務(wù)商可以通過“避風(fēng)港”規(guī)則免責(zé)，只要無法證明它實際知曉狀態(tài)。更復(fù)雜的是，如果軟件開發(fā)者聲稱自己無法控制信息的生產(chǎn)和傳播，卻造成一定社會危害的情形。無論是在快播案還是BT案中，軟件開發(fā)者都無法因這一原因而逃脫責(zé)任，法院的理由仍然是，開發(fā)者有能力知曉非法內(nèi)容的輸出（如果不是故意的話，例如快播向推廣該播放器）。類似地，如果一個具有物理形體的人工智能由于處理信息不當(dāng)造成了外在損害，按照這一邏輯仍應(yīng)由算法開發(fā)者負(fù)責(zé)。

而且，還有必要將算法產(chǎn)生的錯誤和算法缺陷本身區(qū)分開。長期以來，軟件行業(yè)一直通過拆封合同（shrink-wrap）解決缺陷軟件造成的短時崩潰或重啟問題，這種格式條款旨在確認(rèn)這樣一種事實：沒有任何軟件是百分之百完美的，只要在用戶拆封使用該軟件時運(yùn)行正常即可，服務(wù)商并不為軟件崩潰或死機(jī)造成的消費(fèi)者損失負(fù)責(zé)，因為前者無法預(yù)料到缺陷帶來的風(fēng)險。這就是為什么消費(fèi)者需要接受軟件生產(chǎn)商不停的更新和補(bǔ)丁，軟件/應(yīng)用不受產(chǎn)品責(zé)任的約束，被視為一種可以不斷升級改進(jìn)的服務(wù)，這在免費(fèi)軟件時代更是如此。按照這一思路，似乎有理由認(rèn)為，無人駕駛汽車因算法計算錯誤導(dǎo)致車禍（何況造成事故的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人類司機(jī)的錯誤）是這類軟件的正常的缺陷，消費(fèi)者應(yīng)當(dāng)容忍這類錯誤。但無論是監(jiān)管者還是潛在的受害人都無法接受這種比擬。聲稱有潛在缺陷的交通工具（也包括醫(yī)療設(shè)備和其他與生命財產(chǎn)直接相關(guān)的算法）一旦投入使用就需要為此造成的后果負(fù)責(zé)。無論如何，這類思路仍然是通過后果施加事后責(zé)任，監(jiān)管者或法院并不想深入算法內(nèi)部了解造成事故的技術(shù)原因是什么。只要法律認(rèn)定這一黑箱應(yīng)當(dāng)在合理范圍內(nèi)得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任。在這種情況下，保險（甚至是強(qiáng)制險）就成為確保這類發(fā)生概率小但潛在損失巨大的不二選擇，航空、醫(yī)療保險市場十分發(fā)達(dá)，可以預(yù)見將會延伸至更多由人工智能驅(qū)動的服務(wù)行業(yè)。 現(xiàn)實與虛擬的界限不斷模糊化

如果說事后救濟(jì)還無法確保安全，事前干預(yù)算法設(shè)計則是另一種選擇，同時帶來的問題也更復(fù)雜。早在20世紀(jì)，阿西莫夫就試圖為機(jī)器人立法，盡管他從未討論技術(shù)上的可行性。安全可能是人工智能服務(wù)的首要問題之一：一個中心化的入侵可能會導(dǎo)致所有終端都變得極度不安全。行業(yè)監(jiān)管者在不同行業(yè)為特定服務(wù)中的人工智能設(shè)定安全標(biāo)準(zhǔn)（如醫(yī)療器械、交通工具、自動化武器），實行安全保護(hù)等級制度，甚至要求被認(rèn)定為重要設(shè)施的源代碼（如windows系統(tǒng)）供監(jiān)管者備案，或在設(shè)計自動化交易程序時控制報單頻率的閾值等。又例如，在魏則西事件后，聯(lián)合調(diào)查組在整改意見中要求落實以信譽(yù)度為主要權(quán)重的排名算法，對商業(yè)推廣信息逐條加注醒目標(biāo)識，予以風(fēng)險提示。如果說這些監(jiān)管手段針對的是作為商業(yè)秘密的私人算法，諸如Open人工智能這樣的倡議則意在延續(xù)開源軟件運(yùn)動路徑，確保軟件漏洞能夠得到更大范圍內(nèi)的監(jiān)督和修補(bǔ)。至少在中國，信息披露機(jī)制尚未成為算法監(jiān)管的重要手段，無論是強(qiáng)制性披露還是第三方披露。

（作者單位：上海財經(jīng)大學(xué)法學(xué)院）

注釋：

[1]當(dāng)下的大眾媒體、文化產(chǎn)品和社會公共認(rèn)知正努力將未來的人工智能塑造成具有獨(dú)立意識的逐漸演化的主體，這集中體現(xiàn)在諸如《終結(jié)者》《我，機(jī)器人》《西部世界》《2001銀河漫游》這類科幻影視作品中。盡管人們也有理由進(jìn)一步想象，一旦人工智能具有了自我意識，就不再可能忠實地為人類服務(wù)，而更可能對人類生存構(gòu)成威脅。其路徑和思維方式仍是20世紀(jì)的，和21世紀(jì)依托大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)迥然不同。事實上，按照日本學(xué)者森政弘提出的“恐怖谷理論”，人工智能不太可能在短時間內(nèi)人形普及化，因為這會在消費(fèi)者心理上引發(fā)不安甚至恐懼。像Siri和Cornata這樣的語音助手、像Tay和小冰這樣的聊天機(jī)器人則不會有這種負(fù)面效果，因為用戶知道自己在和一個尚未通過圖靈測試的算法對話，他們甚至樂于教Tay在推特上辱罵用戶、發(fā)表種族主義和煽動性的政治言論。另一個可能影響中文世界讀者想象的因素是，把robot翻譯成“機(jī)器人”先驗地賦予了這類客體某種擬人化主體地位，而人形機(jī)器人（android）卻沒有引起更多的關(guān)注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一個更加有用的綜合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究將具有物理形體的機(jī)器人作為法律的對象，特別區(qū)分了信息性和物理性效果，見Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一個不同觀點(diǎn)，見Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把機(jī)器人視為人在法律上也有相當(dāng)?shù)臍v史，見Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吳軍：《智能時代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的機(jī)器人系列小說中，無一例外地設(shè)定機(jī)器人擁有一個“正子腦”（positronic br人工智能 n），但卻沒有給出任何解釋。見阿西莫夫：《機(jī)器人短篇全集》，江蘇文藝出版社2014年版。

[5]這被稱為終極算法（master algorithm），見佩德羅?多明戈斯：《終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯?卡爾：《玻璃籠子：自動化時代和我們的未來》，中信出版社2015年版。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的每一個階段都有某種意識形態(tài)化的術(shù)語或熱詞吸引投資，例如寬帶、大數(shù)據(jù)、分享經(jīng)濟(jì)、VR（虛擬現(xiàn)實）等，它們不過是互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)的各類變種。例如，一個關(guān)于分享經(jīng)濟(jì)和之前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)，參見胡凌：《分享經(jīng)濟(jì)的法律規(guī)制》，載《文化縱橫》2015年第4期。

[7]這種思維方式可追溯到霍布斯以來的法律實證主義。

[8]胡凌：《代碼、著作權(quán)保護(hù)與公共資源池》，載《騰云》2016年12月刊。

[9]關(guān)于兩類邏輯的具體表現(xiàn)，集中參見胡凌：《探尋網(wǎng)絡(luò)法的政治經(jīng)濟(jì)起源》，上海財經(jīng)大學(xué)出版社2016年版。

[10]這在眾多（特別是國外的）中國互聯(lián)網(wǎng)觀察者身上十分常見，人們的注意力全都轉(zhuǎn)向中國政府如何嚴(yán)格管理和控制互聯(lián)網(wǎng)。在政治學(xué)研究中自然而然地并入“國家與市民社會”傳統(tǒng)框架，并吸納了關(guān)于在線抗?fàn)帯⒓w行動的傳播學(xué)與社會學(xué)研究。

[11]勞倫斯?萊斯格：《代碼2.0》，清華大學(xué)出版社2008年版。

[12]一個概述，見胡凌：《馬的法律與網(wǎng)絡(luò)法》，載張平主編：《網(wǎng)絡(luò)法律評論》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法興起：理解中國互聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)的一個框架》，d《文化縱橫》2016年第5期。這體現(xiàn)在版權(quán)、隱私、財產(chǎn)、不正當(dāng)競爭、壟斷、勞動法等一系列制度中。這種對法律制度的改變不單純是在既有工業(yè)生產(chǎn)背景下微型創(chuàng)新帶來的變化，而是社會生產(chǎn)的重塑。

[14]比如說，平臺責(zé)任議題的出現(xiàn)，和互聯(lián)網(wǎng)平臺更多轉(zhuǎn)向由第三方提供服務(wù)的信息中介模式直接相關(guān)。

[15]這一區(qū)分和觀察中國式資本主義興起的框架十分類似，政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家們爭論的焦點(diǎn)就在于如何解釋中國改革開放三十年的成功經(jīng)驗，究竟是政府主導(dǎo)還是市場主導(dǎo)，但實質(zhì)上是一個混合制經(jīng)濟(jì)。

[16]由于科斯所說的企業(yè)信息成本和管理成本降低，調(diào)動生產(chǎn)要素的邊際成本趨近于零，企業(yè)組織形態(tài)本身將成為競爭的高成本。

[17]尼克?波斯特洛姆：《超級智能：路線圖、危險性與應(yīng)對策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治過程、現(xiàn)代的企業(yè)決策都是黑箱，對外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的國家/商業(yè)秘密?？ǚ蚩ǖ男≌f《審判》就精確描述了作為黑箱的訴訟過程，同一時代的韋伯也描述了理性化的國家機(jī)器應(yīng)當(dāng)像自動售貨機(jī)一樣。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金錢的數(shù)據(jù)法則》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差錯：軟件錯誤的致命影響》，人民郵電出版社2012年版。

[21]長久以來民用航空器已經(jīng)由軟件深度介入駕駛過程，以至于人類駕駛員無法在短時間內(nèi)預(yù)熱，形成另一種風(fēng)險。

[22]阿西莫夫提出的“機(jī)器人三定律”（后來擴(kuò)展至四點(diǎn)）雖然十分基礎(chǔ)，但仍然很難在具體情況下起作用，特別是當(dāng)代倫理學(xué)上著名的“線車難題”之類的倫理困境?？紤]到這些定律是為模擬人腦狀態(tài)下設(shè)計的，就更可疑;因為人腦并不總是按某些理性倫理原則行事的，在某些關(guān)鍵場合強(qiáng)烈依靠某些默認(rèn)設(shè)置――直覺。

[23]由監(jiān)管機(jī)構(gòu)強(qiáng)制披露并審查事實做不到，只能依靠像蘋果這樣的平臺公司和軟件分發(fā)平臺幫助對成千上萬個軟件進(jìn)行至少是安全審查。在臺式機(jī)時代，這一平臺責(zé)任幾乎不可能，自然狀態(tài)下的windows只能導(dǎo)致爭奪私人控制權(quán)的3Q大戰(zhàn)。但像烏云網(wǎng)這樣的第三方白帽黑客也被禁止探測和公開互聯(lián)網(wǎng)公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在筆者看來，法院應(yīng)當(dāng)將注意力放在知情同意的合同條款本身的適當(dāng)性上，而不是一味接受黑箱的邏輯，因為后者確實無懈可擊。如果格式合同能準(zhǔn)確反映代碼的設(shè)計，對其條款的審查是更好的選擇。百度引發(fā)的被遺忘權(quán)第一案反映的也是這個問題。

[26]一個補(bǔ)救方法還是盡可能地披露算法信息，允許用戶理性地生產(chǎn)/隱瞞個人信息，見戴昕：《自愿披露隱私的規(guī)制》，載蘇力主編：《法律和社會科學(xué)》第15卷第1輯，法律出版社2016年版。

[27]法律的人工智能化是本文另一個沒有討論的問題，與此相關(guān)的是大規(guī)模監(jiān)控、智能警務(wù)、犯罪預(yù)測等問題。

第6篇：人工智能商業(yè)模式范文

【關(guān)鍵詞】 新技術(shù)； 服務(wù)觀； 技術(shù)觀； 大會計

【中圖分類號】 F230 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）23-0018-03

人類社會進(jìn)入21世紀(jì)以來，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展越來越快，新技術(shù)的疊代更新日益加快，對生產(chǎn)、生活等各個領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響。在財會領(lǐng)域，新技術(shù)對會計、審計、稅務(wù)、財務(wù)的影響越來越明顯。由于每個企業(yè)對技術(shù)的反應(yīng)速度不一，應(yīng)用新技術(shù)的程度有差異，所以，技術(shù)更新對企業(yè)的影響是漸進(jìn)式的，短期內(nèi)不會出現(xiàn)斷崖式巨變，但從一個時期看，會產(chǎn)生顛覆性改變。會計行業(yè)是一個知識型服務(wù)行業(yè)，在新技術(shù)背景下，其服務(wù)方式、服務(wù)手段、服務(wù)工具、服務(wù)內(nèi)容正在發(fā)生很大變化，必將引發(fā)會計的轉(zhuǎn)型升級。

一、新技術(shù)對財會職業(yè)影響的層面：移動辦公、智能處理、數(shù)據(jù)發(fā)掘

從當(dāng)前和可能預(yù)見的未來看，移動互聯(lián)、人工智能、大數(shù)據(jù)三大技術(shù)已經(jīng)和正在對財會行業(yè)產(chǎn)生多維影響

（一）移動互聯(lián)技術(shù)對財會行業(yè)的影響

首先，網(wǎng)上支付技術(shù)的應(yīng)用，使企業(yè)的款項結(jié)算突破了原來的托收承付、委托收款、支票、本票、商業(yè)匯票等傳統(tǒng)方式，支付寶、微信支付、蘋果支付等新興支付平臺和支付手段的出現(xiàn)，改變了結(jié)算方法和結(jié)算流程，簡化了結(jié)算手續(xù)，提高了結(jié)算效率；會計核算從PC端的ERP、SAP的局域網(wǎng)辦公環(huán)境向互聯(lián)互通的平臺演進(jìn)，適合小微企業(yè)會計核算的平臺如“蕓豆會計”、“好會計”等紛紛上線，依托互聯(lián)網(wǎng)的智能財務(wù)記賬系統(tǒng)，通過圖像識別、人工智能等技術(shù)完成了財務(wù)記賬工作從人工到智能的轉(zhuǎn)變；國家稅務(wù)總局2015年頒布了《“互聯(lián)網(wǎng)+稅務(wù)”行動計劃》，大大促進(jìn)了在線受理、在線繳稅、在線退稅、網(wǎng)上申領(lǐng)查驗發(fā)票、移動開票、電子發(fā)票等網(wǎng)上辦稅手段的實施，實現(xiàn)了移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新與稅收工作的深度融合。其次，財會工作逐漸向APP端發(fā)展，逐步實現(xiàn)移動辦公，從固化的工作場所向移動工作方式轉(zhuǎn)變，大大提高了財會工作的效率。最后，由于移動互聯(lián)技術(shù)的“互聯(lián)”性，企業(yè)的會計核算從分散走向集中，對于設(shè)置大量分支機(jī)構(gòu)、子孫公司的多層級集團(tuán)公司，其會計核算從層層分設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)榻⒁粋€會計中心，集中處理整個企業(yè)集團(tuán)的會計工作；同時，企業(yè)的資金由分散使用、分散管理走向集中，成立財務(wù)共享中心，統(tǒng)籌整個企業(yè)的資金使用和管理，提高了資金使用效率，節(jié)約了資金使用成本。

（二）人工智能技術(shù)對財會行業(yè)的影響

目前企業(yè)普遍使用的是半智能化財會軟件，其替代了大部分人工做賬工作，會計的賬、表自動生成，但全智能化新興財會軟件逐漸推出，憑證語音錄入、自動掃描等新軟件實現(xiàn)了會計證、賬、表全部自動生成，可以完全替代人工做賬。可以預(yù)見，超智能化財會軟件將替代大中型企業(yè)的會計核算工作，因為其具有自主學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)功能，能夠解決企業(yè)多樣化交易事項涉及的會計核算工作，不僅對會計核算而且對稅務(wù)、審計等財會工作產(chǎn)生顛覆性的影響。世界“四大”會計公司之一德勤會計師事務(wù)所已與Kira Systems聯(lián)手，將人工智能引入了會計、稅務(wù)、審計等工作中，替代員工閱讀合同和其他文件，而Smacc公司的人工智能財會軟件可以將客戶發(fā)票轉(zhuǎn)換為機(jī)器閱讀模式。這些超智能財會軟件均擁有學(xué)習(xí)能力，能夠追蹤銷售、成本、發(fā)票以及流動資產(chǎn)。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)對財會行業(yè)的影響

首先，以電子發(fā)票為代表的電子數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)在財會行業(yè)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。我國增值稅電子發(fā)票系統(tǒng)自2015年12月1日起在全國范圍推行。作為電子數(shù)據(jù)重要載體的電子發(fā)票，便于數(shù)據(jù)的傳遞、收集、處理、管理，有利于企業(yè)建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，將企業(yè)的財會數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對接，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值的功能。其次，大數(shù)據(jù)對會計報告產(chǎn)生了深刻的影響。財務(wù)信息的呈報從事后發(fā)展到實時，信息內(nèi)容從單一的財務(wù)信息發(fā)展到財務(wù)與業(yè)務(wù)結(jié)合的綜合信息，信息的處理從規(guī)范的會計報表模式到XBRL格式，再到完全隨機(jī)擴(kuò)展模式。最后，推動審計從抽樣審計向綜合審計發(fā)展，解決抽樣樣本的缺陷，利用綜合信息幫助企業(yè)實現(xiàn)價值發(fā)現(xiàn)和利用。

二、新技術(shù)推動會計適應(yīng)企業(yè)轉(zhuǎn)型：從“價值反映”到“價值創(chuàng)造”

進(jìn)入21世紀(jì)，企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型升級，企業(yè)價值創(chuàng)造的要求越來越迫切，要求會計不僅要記賬，更要服務(wù)于企業(yè)的價值創(chuàng)造。當(dāng)前，企業(yè)正在經(jīng)歷業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、管理創(chuàng)新、組織重構(gòu)、商業(yè)模式等變化，對傳統(tǒng)會計產(chǎn)生了多元化的挑戰(zhàn)。

（一）企業(yè)生產(chǎn)方式的改變

基于人工成本、生產(chǎn)效率、管理要求等原因，許多制造業(yè)正在改變生產(chǎn)方式，大量引進(jìn)機(jī)器人進(jìn)入生產(chǎn)線，服務(wù)行業(yè)也逐步引進(jìn)人工智能軟件。機(jī)器人和智能軟件的應(yīng)用，一方面使產(chǎn)品生產(chǎn)和業(yè)務(wù)服務(wù)中人工成本大大降低，間接費(fèi)用的分配不能再采用以人工工時為標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)成本分配方法；另一方面使生產(chǎn)過程變得簡單化，分批分步的生產(chǎn)方式越來越少，傳統(tǒng)會計中成本核算的分批法、分步法不再適應(yīng)新的生產(chǎn)方式要求，對成本核算的會計方法提出了新要求。

（二）企業(yè)銷售方式的改變

傳統(tǒng)的工商企業(yè)實行的是“生產(chǎn)――層層批發(fā)――零售――消費(fèi)者”商業(yè)模式，現(xiàn)在企業(yè)轉(zhuǎn)向O2O模式，即線下以專柜、直營、專賣店方式，線上是C2M方式。對會計的影響：一方面由于流通環(huán)節(jié)減少，使企業(yè)的銷售成本大大減少，銷售成本核算的工作量減少；另一方面越來越多地出現(xiàn)了線上個性化定制和自選模式，即批量定制和材料自選等新的銷售方式。這要求會計核算由以企業(yè)整體為對象轉(zhuǎn)為以單個項目為對象，以幫助業(yè)務(wù)員進(jìn)行訂單決策，或訂單報價。

（三）企業(yè)的運(yùn)營模式在改變

無論是大的集團(tuán)公司、小的集團(tuán)公司，還是單一組織結(jié)構(gòu)的企業(yè)，集中控制的運(yùn)營要求日益強(qiáng)烈，企業(yè)由分散經(jīng)營轉(zhuǎn)向材料、資金集中配送和管控，物料配送和資金流動的信息集中到集團(tuán)總部。一方面不再需要子分公司進(jìn)行各自封閉的會計核算，會計轉(zhuǎn)為集中核算的方式，成立會計中心或會計工廠；另一方面資金的集中管理在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下變得便捷，使企業(yè)的財務(wù)由分散轉(zhuǎn)為集中，成立財務(wù)共享中心，統(tǒng)一調(diào)配整個企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部各個分支機(jī)構(gòu)和子公司的資金。

（四）企業(yè)的管理手段在改變

利用新的技術(shù)工具和手段，企業(yè)管理在不斷升級。一方面企業(yè)管理從人工管理轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)管理，會計必須為企業(yè)管理提供更多的管理數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到績效考核、成本管理等領(lǐng)域；另一方面大數(shù)據(jù)的運(yùn)用使企業(yè)逐漸成為實時企業(yè)，這也是互聯(lián)網(wǎng)+時代、大數(shù)據(jù)時代對所有企業(yè)管理提出的要求，企業(yè)必須實時獲取每一天生產(chǎn)運(yùn)作過程中的生產(chǎn)信息、銷售信息、倉儲信息、財務(wù)信息等，以通過實時數(shù)據(jù)支持企業(yè)的管理決策。

（五）企業(yè)的盈利模式在改變

企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化一般可總結(jié)為三大戰(zhàn)役：賣貨、聚粉、建平臺[ 1 ]。先補(bǔ)貼吸粉、后盈利的企業(yè)（如網(wǎng)約車）不再適合連續(xù)盈利的傳統(tǒng)財務(wù)評價觀；免費(fèi)基本業(yè)務(wù)賺取增值業(yè)務(wù)（如通信商實行手機(jī)免費(fèi)通話獎勵的模式），打破了傳統(tǒng)的主營業(yè)務(wù)收入觀；分享經(jīng)濟(jì)（如影視公司）改變了傳統(tǒng)利潤形成的會計觀。會計要隨著服務(wù)對象的變化而變化，這就是會計變革的“服務(wù)觀”。

三、新技術(shù)推動會計適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步：從單純核算到參與決策

人類社會在20世紀(jì)末從機(jī)器時代到電腦時代，在21世紀(jì)初從電腦時代過渡到網(wǎng)絡(luò)時代，在21世紀(jì)20年代開始從網(wǎng)絡(luò)時代邁向人工智能時代。會計工作在20世紀(jì)90年代之前以手工處理證、賬、表，屬于會計1.0時代；90年代開始進(jìn)入2.0時代，通過財務(wù)軟件自動生成賬表；如今正在向會計3.0時代過渡，智能系統(tǒng)完全自動處理證、賬、表。

移動互聯(lián)技術(shù)，推動互聯(lián)網(wǎng)與會計工作的深度融合，人工智能技術(shù)推動會計工作自動化，大數(shù)據(jù)改變會計信息。不遠(yuǎn)的將來，虛擬現(xiàn)實、區(qū)塊鏈技術(shù)也必將對會計產(chǎn)生很大影響?；ヂ?lián)網(wǎng)等新興技術(shù)對會計工作的影響日益深入，網(wǎng)絡(luò)記賬、在線財務(wù)管理咨詢、云會計與云審計等服務(wù)模式已經(jīng)出現(xiàn)，以互聯(lián)網(wǎng)為平臺的會計將成為會計工作的主流[ 2 ]?；ヂ?lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的出現(xiàn)，使會計具有了價值創(chuàng)造的技術(shù)支撐。會計要隨著新興技術(shù)的應(yīng)用而變化，這就是會計變革的“技術(shù)觀”。

從會計1.0時代到會計2.0時代的轉(zhuǎn)變，是會計核算效率的提升，從會計2.0時代到會計3.0時代的轉(zhuǎn)變，是會計功能提升的契機(jī)，使會計從單純的核算發(fā)展到服務(wù)業(yè)務(wù)、參與決策的新階段。

四、新技術(shù)下“大會計”具有的特征：服務(wù)“大老板”、依靠大數(shù)據(jù)、參與大戰(zhàn)略

企業(yè)對價值創(chuàng)造的需求成為推動當(dāng)今會計轉(zhuǎn)型為“大會計”的因素之一，會計對新技術(shù)的應(yīng)用成為推動當(dāng)今會計轉(zhuǎn)型為“大會計”的因素之二?！按髸嫛背尸F(xiàn)四個改變：一是工作職能擴(kuò)大了，從核算擴(kuò)展到分析、決策和管理；二是工作要求提高了，要將財務(wù)工作與業(yè)務(wù)要求結(jié)合起來，財務(wù)分析不僅是財務(wù)層面上的分析，更應(yīng)當(dāng)是面向業(yè)務(wù)的財務(wù)分析；三是工作范圍擴(kuò)大了，既承擔(dān)了內(nèi)部會計的職責(zé)，更要發(fā)揮內(nèi)部會計的作用，從為外部服務(wù)到為老板服務(wù)；四是信息量擴(kuò)大了，從財務(wù)信息到業(yè)務(wù)信息。

（一）“大會計”是為“大老板”服務(wù)的會計

現(xiàn)今會計是為外部信息使用者如工商、稅務(wù)、統(tǒng)計等政府機(jī)關(guān)及債權(quán)人、投資人和潛在投資者服務(wù)的會計，對企業(yè)內(nèi)部的預(yù)算、控制、決策和規(guī)劃等方面發(fā)揮的作用很小。其通過會計等專業(yè)術(shù)語表達(dá)的財務(wù)信息，企業(yè)的決策者難以理解和利用，而“大會計”是直接為企業(yè)的決策者（即大老板）服務(wù)，功能在于幫助決策者作出決策，包括支持決策方案的制定、決策過程的控制、決策行動的實施、決策結(jié)果的分析，涵蓋預(yù)算、成本控制、績效考核和管理報告等內(nèi)容。

（二）“大會計”是利用“大數(shù)據(jù)”工作的會計

大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)正在成為實時企業(yè)、共享企業(yè)、移動企業(yè)。大數(shù)據(jù)既是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理的工具，也是企業(yè)的重要資產(chǎn)，企業(yè)對大數(shù)據(jù)的依賴日益深入。企業(yè)成本管理有賴于大數(shù)據(jù)，如收集產(chǎn)品的平均成本、制定標(biāo)準(zhǔn)成本、反映實際成本，進(jìn)行成本預(yù)算，制定成本降低目標(biāo)、項目和清單等；企業(yè)的產(chǎn)品定價有賴于大數(shù)據(jù)，如分析對消費(fèi)者價格預(yù)期、同類產(chǎn)品價格的市場認(rèn)可度、價格的分段調(diào)整策略等；企業(yè)的管理有賴于大數(shù)據(jù)，如財務(wù)控制、存貨控制、差旅費(fèi)控制等都必須利用大數(shù)據(jù)。

（三）“大會計”是參與“大戰(zhàn)略”的會計

“大會計”必須服務(wù)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的制定，以前財務(wù)工作由CFO做，“大會計”時代財務(wù)工作由CFO和CEO一起做?，F(xiàn)時會計看的是過去，而企業(yè)看的是未來；現(xiàn)時會計以財務(wù)語言表達(dá)信息，“大會計”要求以業(yè)務(wù)語言說話，要求會計與商業(yè)模式結(jié)合，與企業(yè)整體戰(zhàn)略、企業(yè)項目籌劃緊密結(jié)合。

五、新技術(shù)下“大會計”將解決現(xiàn)今會計的缺陷：確認(rèn)、計量、記錄、報告

無論是20世紀(jì)90年代的亞洲金融危機(jī)，還是21世紀(jì)初的全球金融危機(jī)，最后都將責(zé)任歸于會計，足以表明會計方法、會計標(biāo)準(zhǔn)等存在的缺陷。這些缺陷在很大程度上是由于技術(shù)落后造成的。隨著新技術(shù)的推廣，長期困擾會計的一些問題將得到解決。

從會計確認(rèn)上看，現(xiàn)今資產(chǎn)負(fù)債表中沒有將商譽(yù)、人力資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等重要的、新興的資產(chǎn)入賬，其原因是會計核算的數(shù)據(jù)來源少，無法滿足資產(chǎn)確認(rèn)的“經(jīng)濟(jì)利益很可能流入企業(yè)”、“成本能可靠計量”的條件要求。但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛運(yùn)用，商譽(yù)、人力資源、數(shù)據(jù)等資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)利益預(yù)測能力會不斷增強(qiáng)，準(zhǔn)確度會不斷提高，其列入資產(chǎn)負(fù)債表將成為可能，使表內(nèi)資產(chǎn)與實際資產(chǎn)的偏差越來越小。

從會計計量上看，現(xiàn)今會計追求形式上的精確，但精確并非準(zhǔn)確，而不準(zhǔn)確的精確數(shù)據(jù)不一定具有價值。會計估計是現(xiàn)今會計的常用方法，很多會計數(shù)據(jù)都是估計的結(jié)果，會計估計由于受條件局限，導(dǎo)致信息不準(zhǔn)確的現(xiàn)象大量存在。估計的不準(zhǔn)確與人為的造假難以區(qū)分，造成客觀差錯與主觀造假的混淆，其根本原因還是估計所依據(jù)的數(shù)據(jù)來源少。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在會計計量上的運(yùn)用，這一缺陷將得到彌補(bǔ)。海量數(shù)據(jù)讓公允價值計量變得容易。歷史成本計量屬性基于可靠性目的，公允價值則具有相關(guān)性。會計信息的外部使用者更關(guān)注相關(guān)性，要求會計信息建立在可靠基礎(chǔ)上相關(guān)，沒有可靠性的相關(guān)信息和沒有相關(guān)性的可靠信息，均無益于投資決策。會計計量之所以謹(jǐn)慎使用公允價值，是因為公允價值難以取得和不公允。當(dāng)會計處理系統(tǒng)建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上時，資產(chǎn)減值的計提、未來現(xiàn)金流量現(xiàn)值的計算將在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上變得公允。

從會計記錄上看，現(xiàn)今會計追求賬戶形式上的平衡和報表關(guān)系上的勾稽，意圖通過平衡和勾稽保障數(shù)據(jù)的真實可靠，而實際上會計信息存在著不真實性，“水水線”的流程式造假，以形式上的平衡和勾稽掩蓋了信息的不真實。其原因是會計數(shù)據(jù)來源無約束，當(dāng)今會計無法從源頭上扼制會計數(shù)據(jù)的虛構(gòu)。現(xiàn)行會計核算的依據(jù)是原始憑證，體現(xiàn)為人工篩選和審核的會計源頭數(shù)據(jù)，其信息含量不足，帶有人工痕跡的原始數(shù)據(jù)原始性被打折扣，在審核和篩選中遺漏和差錯不可避免。合成智能系統(tǒng)在票據(jù)完全電子化下，將會計主體發(fā)生的所有交易和事項的海量數(shù)據(jù)收集匯總，原始數(shù)據(jù)輸入突破現(xiàn)在的局限，如資金往來和存款。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的運(yùn)用，信息來源造假將變得不可能，區(qū)塊鏈的創(chuàng)新會將人類帶入信息的自由公證時代[ 3 ]。

從會計報告上看，會計報告的目的是服務(wù)于企業(yè)的投資者和潛在投資者的投資決策，現(xiàn)行會計報告只能反映企業(yè)過去，無法預(yù)測未來，提供未來的數(shù)據(jù)信息。隨著人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)在會計中的應(yīng)用，會計報表輸出信息發(fā)生巨大的變化。一是增強(qiáng)實時性。軟件系統(tǒng)可以出具任何時點(diǎn)和足夠短期的會計報表，使會計報表信息從“離散變量”變?yōu)椤斑B續(xù)變量”。二是增強(qiáng)對比度。未來會計可以建立賬面價值與計稅基礎(chǔ)的對比信息、歷史成本與公允價值的對比信息等。三是增強(qiáng)擴(kuò)展性。新技術(shù)的應(yīng)用可以使報表信息具有拆分、合并、重新整合的功能，更有利于滿足外部信息使用者個性化需求。

由此可見，在新技術(shù)時代，現(xiàn)今會計必將轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)入“大會計”時代，企業(yè)需求的改變成為會計轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)在動力，技術(shù)更新成為會計轉(zhuǎn)型升級的外在手段。與現(xiàn)今會計相比，“大會計”時代的會計工作方式、工作效率發(fā)生了變化，會計的功能擴(kuò)展了，會計的價值提高了，會計將具有更大的發(fā)展空間。

【主要參考文獻(xiàn)】

[1] 于揚(yáng).傳統(tǒng)企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)+之路：賣貨、聚粉、建平臺[EB/OL].新華網(wǎng)，2015-03-27.

第7篇：人工智能商業(yè)模式范文

從資本市場與企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)營變化來看，商業(yè)模式經(jīng)歷了從線下轉(zhuǎn)向線上之后，進(jìn)入了業(yè)務(wù)數(shù)字化和智能化階段?，F(xiàn)代信息技術(shù)對商業(yè)模式的影響日益深廣，對財務(wù)人才的知識結(jié)構(gòu)和技能提出了重大挑戰(zhàn)。尤其是2020年高招過程中，清華大學(xué)停招會計學(xué)本科專業(yè)、安徽大學(xué)停招財務(wù)管理專業(yè)更是引發(fā)了社會對財會人才培養(yǎng)和專業(yè)建設(shè)的反思。

我國財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)在信息技術(shù)的沖擊下正在發(fā)生重大變化，浙江大學(xué)、山東財經(jīng)大學(xué)等高校已經(jīng)新開設(shè)了智能財務(wù)專業(yè)，而其他部分高校亦加強(qiáng)了智能財務(wù)實驗室建設(shè)，開設(shè)有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用等課程。而國外高校也逐步加強(qiáng)了財務(wù)管理專業(yè)與信息技術(shù)專業(yè)的復(fù)合型人才培養(yǎng)。在理論研究中，學(xué)者已經(jīng)對財務(wù)管理智能化、智慧財務(wù)、智能財務(wù)等進(jìn)行了探討，指出了財務(wù)會計轉(zhuǎn)向管理會計的發(fā)展趨勢，但未對專業(yè)本身的建設(shè)進(jìn)行探討。因此，本文對現(xiàn)代信息技術(shù)對財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的影響進(jìn)行初步探討，梳理我國高校財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的新變化，提出相應(yīng)的政策建議，旨在引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的反思與改革。

1人才培養(yǎng)模式的比較與反思

從英國大學(xué)商學(xué)院專業(yè)設(shè)置來看，會計學(xué)與金融學(xué)作為傳統(tǒng)優(yōu)勢商科專業(yè)一直處于重要地位，這也是海外留學(xué)的熱門專業(yè)。但在對金融學(xué)、財務(wù)管理專業(yè)的理解上，我國與英國存在很大的分歧。隨著海外留學(xué)人才回國任教人數(shù)的增加，這種分歧正在逐漸減少，從而促進(jìn)了人才培養(yǎng)目標(biāo)共識的達(dá)成。

1.1財務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式的比較

1.1.1我國現(xiàn)行主要做法

改革開放之后，金融人才的培養(yǎng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)院或者經(jīng)濟(jì)系的重要使命。為此，金融學(xué)專業(yè)是設(shè)置在經(jīng)濟(jì)學(xué)院或者經(jīng)濟(jì)系，課程設(shè)計主要以貨幣銀行學(xué)和國際金融而展開。而會計學(xué)專業(yè)作為商科專業(yè)設(shè)置在商學(xué)院或者管理學(xué)院。隨著市場經(jīng)濟(jì)的深化，商學(xué)院在培養(yǎng)人才方面也意識到，培養(yǎng)體系缺乏金融人才培養(yǎng)這一重要環(huán)節(jié)。為此，商學(xué)院亦通過設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)的方式，與會計學(xué)專業(yè)一同成為商科主要專業(yè)。因此，我國高校商學(xué)院在設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)上形成了以下格局:要么在設(shè)置會計學(xué)專業(yè)的同時，由會計系下設(shè)財務(wù)管理專業(yè);要么僅設(shè)置會計學(xué)專業(yè)。毫無例外的是，在商學(xué)院設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)的同時，經(jīng)濟(jì)學(xué)院或經(jīng)濟(jì)系也開設(shè)金融學(xué)專業(yè)。

在這種專業(yè)設(shè)置的格局下，財務(wù)管理專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是比較模糊的，基本上是在會計學(xué)和金融學(xué)專業(yè)之間游移。當(dāng)然，這里的金融學(xué)專業(yè)是指我國以宏觀金融為核心而構(gòu)建的專業(yè)培養(yǎng)體系。隨著我國金融學(xué)專業(yè)建設(shè)的推進(jìn)，以公司金融和證券投資學(xué)為核心的微觀金融逐步受到重視，公司金融、投資學(xué)、金融市場、金融衍生品、金融工程等成為金融學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程，但傳統(tǒng)宏觀金融課程仍然占據(jù)重要地位。正因為如此，高校近年來進(jìn)行專業(yè)學(xué)科改革中亦停止了財務(wù)管理專業(yè)的招生，通過開設(shè)計算金融或者會計學(xué)(智能財務(wù))專業(yè)，強(qiáng)化微觀金融方向的專業(yè)知識和技能的培訓(xùn)。值得注意的是，廈門大學(xué)財務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)和課程設(shè)置體現(xiàn)了歐美商學(xué)院會計與金融本科專業(yè)的特點(diǎn)，提供了傳統(tǒng)會計學(xué)和流行金融學(xué)專業(yè)的核心課程。除財務(wù)會計、管理會計、審計與鑒證、稅收等會計課程之外，亦開設(shè)了公司財務(wù)(金融)、證券投資學(xué)、固定收益證券、衍生金融產(chǎn)品、金融工程等必修課程。在培養(yǎng)方向上設(shè)定了公司理財和證券投資兩個方向，這與英國商學(xué)院會計與金融專業(yè)培養(yǎng)模式是相通的。

1.1.2英國會計與金融專業(yè)模式

從國外來看，會計學(xué)專業(yè)也發(fā)生了很大的改變。英國會計學(xué)專業(yè)設(shè)置極具特點(diǎn)。從《泰晤士報》(TheTimes)和《衛(wèi)報》(Guardian)公布的2020年會計與金融(accountingandfinance)排名前10的大學(xué)名單來看，除利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、巴斯大學(xué)、華威大學(xué)、拉夫堡大學(xué)、思克萊德大學(xué)這6所大學(xué)均入榜之外，根據(jù)《衛(wèi)報》和《金融時報》的評價標(biāo)準(zhǔn)，8所大學(xué)出現(xiàn)了較大波動，僅進(jìn)入其中一份榜單。入圍兩份榜單前10的這14所大學(xué)中，僅思克萊德大學(xué)、貝爾法斯特女王大學(xué)設(shè)置了會計學(xué)專業(yè)(accounting)，其他12所大學(xué)的商學(xué)院均設(shè)置會計與金融專業(yè)(accountingandfinance)(思克萊德大學(xué)亦同時設(shè)置了會計與金融專業(yè))。值得注意的是，巴斯大學(xué)和華威大學(xué)商學(xué)院只設(shè)置了會計與金融專業(yè)，沒有其他會計學(xué)、金融學(xué)專業(yè)設(shè)置。即使利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、約克大學(xué)設(shè)置了多個金融方向的專業(yè)，但與會計學(xué)有關(guān)的專業(yè)僅有會計與金融專業(yè)。與英國會計與金融學(xué)專業(yè)設(shè)置相比較來看，我國高校的財務(wù)管理專業(yè)實際上類似英國流行的商科專業(yè)———會計與金融，在強(qiáng)化財務(wù)會計、管理會計知識和技能的同時，加強(qiáng)公司金融、金融市場、投資分析與組合管理知識和技能的訓(xùn)練。

1.2現(xiàn)代信息技術(shù)對人才培養(yǎng)目標(biāo)帶來的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)對財務(wù)管理人才的知識和技能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響，企業(yè)中傳統(tǒng)的大量重復(fù)性的日常業(yè)務(wù)會被智能系統(tǒng)所替代，對日常財務(wù)管理人才的需求數(shù)量會減少。甚至企業(yè)將日常財務(wù)業(yè)務(wù)外包給專業(yè)化的財務(wù)管理咨詢公司，由其利用財務(wù)信息技術(shù)進(jìn)行集約化管理。與此同時，現(xiàn)代信息技術(shù)凸顯了財務(wù)管理人才的重要性。公司財務(wù)管理人才發(fā)揮著財務(wù)信息與其他企業(yè)信息的歸集與分析中樞的角色，尤其是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，財務(wù)管理人才提供的企業(yè)信息的準(zhǔn)確性和全面性直接影響著企業(yè)發(fā)展的重大決策。這就要求公司財務(wù)管理人才具備對實時、大量的財務(wù)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的挖掘能力和分析能力，要求公司財務(wù)人員必須掌握計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等專業(yè)知識和技能。因此，財務(wù)管理人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)定位于掌握金融學(xué)、會計學(xué)的基礎(chǔ)理論和方法，在企業(yè)價值創(chuàng)造、財務(wù)決策、風(fēng)險管理等領(lǐng)域具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)理工具運(yùn)用的能力。

為此，財務(wù)管理專業(yè)作為會計與金融(accountingandfinance)的復(fù)合型專業(yè)，應(yīng)當(dāng)在財務(wù)會計、管理會計、公司財務(wù)、資產(chǎn)定價和投資組合管理知識和方法的基礎(chǔ)上，通曉數(shù)據(jù)挖掘與分析的知識和技能。我國部分高校已經(jīng)進(jìn)行了積極探索，在專業(yè)課程體系與專業(yè)學(xué)位建設(shè)上進(jìn)行了改革。

2專業(yè)課程體系的調(diào)整

商學(xué)院在財務(wù)管理專業(yè)課程體系設(shè)置方面已經(jīng)加入了數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的課程，部分高校甚至設(shè)置了專門的智能財務(wù)專業(yè)。2.1我國大學(xué)課程體系的改革

在財務(wù)管理與會計學(xué)專業(yè)建設(shè)過程中，部分高校利用其在大數(shù)據(jù)分析方面的教學(xué)科研優(yōu)勢，鼓勵財務(wù)管理等商科專業(yè)選修信息技術(shù)類課程，甚至作為必選課程，這在理工類大學(xué)商學(xué)院得到了積極回應(yīng)。南京理工大學(xué)經(jīng)管學(xué)院智能會計專業(yè)的建設(shè)過程中，設(shè)置了大量開放式選修課程，例如《Excel高級數(shù)據(jù)分析與可視化》《大數(shù)據(jù)分析》《財務(wù)共享服務(wù)與智能財務(wù)》《商業(yè)智能分析》《大數(shù)據(jù)財務(wù)決策》《大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈成本管理》《IT審計》等。山東財經(jīng)大學(xué)智能會計專業(yè)開設(shè)了《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘》《智能財務(wù)共享》《大數(shù)據(jù)與智能財務(wù)決策》《Python數(shù)據(jù)分析》核心課程，并加強(qiáng)《智能會計概論》《智能會計信息系統(tǒng)》《智能財務(wù)共享》《智能財務(wù)決策》《智能財務(wù)分析可視化》等智能會計系列教材的建設(shè)。而作為面向內(nèi)地提供復(fù)合型、國際化人才的香港中文大學(xué)(深圳)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，會計學(xué)專業(yè)課程包括《會計與金融中的文本分析》《會計分析中的數(shù)據(jù)挖掘》《會計數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)可視化》《計算機(jī)科技導(dǎo)論:程式設(shè)計方法》《計算機(jī)實驗》《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》等，并且部分課程是與金融學(xué)專業(yè)共享的。

2.2智能財務(wù)專業(yè)的開設(shè)

除了智能會計專業(yè)之外，浙江大學(xué)、長沙理工大學(xué)在智能財務(wù)專業(yè)建設(shè)上進(jìn)行了積極探索。浙江大學(xué)管理學(xué)院于2019年在竺可楨學(xué)院開設(shè)智能財務(wù)專業(yè)，鮮明地體現(xiàn)了“公司財務(wù)+人工智能+大數(shù)據(jù)”的深度融合，開設(shè)《人工智能導(dǎo)論》《深度學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用》《智能機(jī)器人原理與技術(shù)》《數(shù)據(jù)編程》《數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)挖掘》《數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)可視化》等課程。相較而言，浙江大學(xué)智能財務(wù)專業(yè)更重視人工智能創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。浙江大學(xué)管理學(xué)院鼓勵學(xué)生輔修計算機(jī)、數(shù)學(xué)等交叉課程，而這一做法在英國亦是普遍做法。上海財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院已經(jīng)開設(shè)了財務(wù)管理(智能化)專業(yè)，開設(shè)課程包括《程序語言(Python)》《SQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)》《智能財務(wù)前沿專題(區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí))》《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》。而長沙理工大學(xué)財務(wù)管理(智能方向)，以及南京理工大學(xué)和山東財經(jīng)大學(xué)智能會計專業(yè)則更側(cè)重大數(shù)據(jù)分析及運(yùn)用。值得注意的是，即使沒有設(shè)立智能財務(wù)或者智能會計專業(yè)，部分高校亦加強(qiáng)了智能財務(wù)實驗室建設(shè)，通過與科技公司的合作推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同發(fā)展。例如，云南財經(jīng)大學(xué)、西南財經(jīng)大學(xué)、上海財經(jīng)大學(xué)等以成立智能財務(wù)與大數(shù)據(jù)研究院或會計智能化教學(xué)改革研究中心等形式，推進(jìn)財務(wù)數(shù)智化人才的培養(yǎng)。

2.3英國大學(xué)的做法:以選修課程為主的模式

英國商學(xué)院在應(yīng)對信息技術(shù)對商科教學(xué)體系的挑戰(zhàn)時，主要采取了兩種教學(xué)改革模式:一是在會計與金融專業(yè)的選修課程中增加大數(shù)據(jù)分析方面的課程;二是開設(shè)計算機(jī)與商科交叉類專業(yè)。為了適應(yīng)信息技術(shù)的快速發(fā)展，部分大學(xué)商學(xué)院鼓勵學(xué)生輔修第二學(xué)位或提供雙學(xué)位教育。英國商學(xué)院提供雙學(xué)位教育的一個便利條例是課程的數(shù)量不多，這也是為鼓勵甚至要求學(xué)生接受雙學(xué)位教育的前提條件。會計與金融專業(yè)的核心課程上基本上包括4門，即《財務(wù)會計》《管理會計》《公司財務(wù)》《投資學(xué)》，其他課程均是在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步演變?yōu)槌跫壓透呒壵n程，以及專題課程。倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院在選修課程組上提供了信息系統(tǒng)課程模塊，開設(shè)了創(chuàng)新數(shù)字系統(tǒng)與服務(wù)、信息系統(tǒng)發(fā)展與管理、信息交流技術(shù)、數(shù)字創(chuàng)新研究項目、軟件工程等課程。利茲大學(xué)、華威大學(xué)、杜倫大學(xué)、巴斯大學(xué)、愛丁堡大學(xué)均開設(shè)了計算科學(xué)與商學(xué)專業(yè)(ComputerScienceandBusiness)。在接受數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等課程基礎(chǔ)上，選擇商科類課程等。整體而言，英國商學(xué)院在會計與金融專業(yè)課程數(shù)量上并不多，但難度也不低。從倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院提供的會計與金融專業(yè)課程介紹來看，斯蒂芬·羅斯等的《公司金融》、理查德·布雷利等的《公司金融原理》、伯克等的《公司金融》、滋維·博迪等的《投資學(xué)》成為資產(chǎn)定價、金融市場、公司金融、投資學(xué)課程的指定教材。這幾本經(jīng)典教材采取了“搭積木”的內(nèi)容模式，可以根據(jù)不同授課對象和學(xué)分選擇不同的內(nèi)容。這意味著，在核心專業(yè)課程之外，學(xué)生會有更多的時間選修其他領(lǐng)域的課程，甚至是雙學(xué)位課程。

第8篇：人工智能商業(yè)模式范文

云最大的殺手級應(yīng)用其實就是搜索，很多云技術(shù)都是源于搜索、服務(wù)于搜索――海量計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、SLA、延時、分布式、彈性、大數(shù)據(jù)等等，是不可能在端上完成的。因此，可以說百度是在云里出生的。大約從兩年前開始，百度開始了針對企業(yè)級市場的布局。一個月前對云計算品牌進(jìn)行了升級――百度云，希望能利用我們在技術(shù)和平臺方面的積累，構(gòu)建新型云計算生態(tài)系統(tǒng)，服務(wù)于企業(yè)客戶。

在對信息科技發(fā)展趨勢進(jìn)行判斷時，我的看法是，由人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算組成的“ABC”將成為一個時代的主題。A就是AI，人工智能;B是Big Data，大數(shù)據(jù);C是Cloud，云計算。

百度云基于“ABC”三位一體的戰(zhàn)略。打個比方說，今后，人工智能會變得像電力一樣重要，主導(dǎo)著每個人的數(shù)字生活體驗。大數(shù)據(jù)就像是新能源，能讓服務(wù)商更了解用戶需求，讓用戶更輕松地獲得自己喜歡的商品和服務(wù)。云則提供了各種應(yīng)用和服務(wù)運(yùn)營的基礎(chǔ)。

大家都知道，云計算的三個層次主要是Iaas、Paas和Saas。百度云在這三個層次上都分別有獨(dú)特的優(yōu)勢。

最底層是基本的IaaS（Infrastructure as a Service），基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，我們擁有國內(nèi)最大的GPU/FPGA集群所構(gòu)成的百度大腦的支持，最大的HADOOP/SPARK集群和運(yùn)營效率最高的數(shù)據(jù)中心。

我們多年服務(wù)大規(guī)模業(yè)務(wù)比如搜索和視頻的技術(shù)，運(yùn)營大型數(shù)據(jù)中心能力和支持多項工作流的經(jīng)驗將對彈性、穩(wěn)定、可靠、安全的云服務(wù)提供保障。中間一層是PaaS（Platform as a Service），平臺即服務(wù)。百度PaaS的與眾不同之處在于，AI作為一種橫向的服務(wù)位于最底層。

百度大腦是百度云的核心引擎，百度云是百度大腦的云化，為前者提供了神經(jīng)元和數(shù)據(jù)訓(xùn)練源。通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合了超強(qiáng)計算、海量數(shù)據(jù)和優(yōu)秀算法，在語音、圖像、自然語言處理等方面擁有杰出能力，打造獨(dú)特的知識圖譜、用戶畫像與商業(yè)邏輯。

在語音領(lǐng)域，百度Deep Speech 2系統(tǒng)實現(xiàn)了安靜環(huán)境下漢語普通話語音識別97%的準(zhǔn)確率，入選MIT科技評論2016年十大突破性技術(shù)。在圖像領(lǐng)域，百度人臉識別系統(tǒng)，在全球權(quán)威的人臉驗證LFW數(shù)據(jù)集上錯誤率僅有0.23%。

自然語言處理方面，百度機(jī)器翻譯系統(tǒng)支持28種語言、756個方向，打破了語言的藩籬。

用戶畫像方面，百度利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將數(shù)據(jù)細(xì)分，實現(xiàn)了全平臺10億級用戶千萬級細(xì)分標(biāo)簽，能應(yīng)用于推薦和預(yù)測服務(wù)。

此外，我們還將上百種算法模塊整合到被稱為PaddlePaddle的云端托管分布式深度學(xué)習(xí)平臺。

而在最上層的SaaS（Software as a Service）軟件即服務(wù)這一層，我們更強(qiáng)調(diào)對垂直行業(yè)的理解、滲透和方案定制，更強(qiáng)調(diào)和行業(yè)合作伙伴一起，打造一個生態(tài)，服務(wù)不同產(chǎn)業(yè)，像醫(yī)療云、教育云、金融云、交通云、物流等等。

第9篇：人工智能商業(yè)模式范文

美國?佛羅里達(dá)州

繼NASA公布了火星登陸計劃的更多細(xì)節(jié)后，這輛從2016年11月就開始建造的未來火星登陸車，最近在佛羅里達(dá)州揭開了它的真面目。這輛擁有6個輪子、全電動的新式火星登陸車被專門設(shè)計來滿足探索火星表面的挑戰(zhàn)。登陸車體重約2 268公斤，體長8.5米，最高時速可達(dá)112公里。它將于2017年下半年被安置在肯尼迪航天中心，用于幫助人們進(jìn)行“宇航員訓(xùn)練體驗”。

王麗婧說：雖說是用來滿足探索火星表面的挑戰(zhàn)，但未來火星登陸的名單上可沒有它的名字，這輛概念車只是為了激起人們對太空探索的興趣。毫無疑問，實現(xiàn)火星登陸計劃之前，NASA還將制造出更多的“輔助者”。

黑客組織攜“病毒”席卷全球

全球

你中毒了嗎？2017年5月，一種名為“WannaCrypt”的蠕蟲病毒開始在互聯(lián)網(wǎng)上蔓延，它可以使被感染的電腦在10秒內(nèi)鎖住，電腦里所有文件全被加密無法打開，只有按彈窗提示交贖金才能解密。這種“勒索病毒”的投放者“影子經(jīng)紀(jì)人”曾聲稱盜取了全球最頂尖的黑客團(tuán)隊“方程式組織”的攻擊武器，通過釋放和販賣黑客工具在網(wǎng)絡(luò)上橫行。

E伯爵說：我真是服了這些網(wǎng)絡(luò)上的“軍火商”了！隨著網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展，黑客入侵、病毒破壞，各種利用安全漏洞的手段也是層出不窮，相信這種侵?jǐn)_和破壞他人正常生活的行為，已經(jīng)招致了無數(shù)“中招”者們的無限怨念了。

《超級爺爺創(chuàng)游記》揭開創(chuàng)新秘籍

以色列

提起以色列，相信很多人都對這個被稱作“創(chuàng)業(yè)國度”的國家感到好奇。終于在今年上線的探訪紀(jì)實類紀(jì)錄片《超級爺爺創(chuàng)游記》中，歷史學(xué)者曹景行帶領(lǐng)我們深入以色列高校、初創(chuàng)企業(yè)與政府機(jī)構(gòu)等部門，探秘以色列的創(chuàng)業(yè)生態(tài)。他發(fā)現(xiàn)“以色列創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的最成功之處在于其可以吸引人才，以色列人很重視教育，思辨能力強(qiáng)”。

毛穎說：都說以色列人為了生存在創(chuàng)業(yè)，我怎么看都是借口，創(chuàng)新思維一旦養(yǎng)成，那新點(diǎn)子還不是泉涌般擋都擋不住啊。說起來我們也應(yīng)該對自身的發(fā)展形成一點(diǎn)危機(jī)意識，看看別人家的創(chuàng)業(yè)者們，如何從逆境中闖出一條生路，答案就在這里。

人工智能，“人類文明史的終結(jié)”？

2017GMIC全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會，霍金再談“AI”

中國?北京

人工智能會威脅到人類嗎？關(guān)于這個問題，霍金表示十分擔(dān)憂，在這次遠(yuǎn)程亮相全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會中，他更是重申了這一點(diǎn)。他認(rèn)為人類需警惕人工智能發(fā)展威脅。人工智能一旦脫離束縛，就會以不斷加速的狀態(tài)重新設(shè)計自身，而人類由于受到漫長的生物進(jìn)化的限制，將無法與之競爭，從而被取代?！叭斯ぶ悄苁怯懈不己拓毨У臐摿Φ?，但是研究人員必須能夠創(chuàng)造出可控的人工智能。”

貓哥說：解放勞動力？無數(shù)勞動人民心中深切的吶喊此起彼伏。那么問題來了，被取代丟了飯碗，還是重振旗鼓開辟新的行業(yè)？比起一味地想辦法控制人工智能的崛起，依我看還是先想法子趕緊另謀出路比較實際一點(diǎn)。

C919首飛成功，搶占空運(yùn)“大蛋糕”

中國?上海

2017年5月5日這天，中國又一次吸引了世界的目光，首款國際主流水準(zhǔn)的國產(chǎn)大型客機(jī)C919成功首飛。在C919飛機(jī)制造產(chǎn)業(yè)鏈條上，中國商飛與各個供應(yīng)商結(jié)成“生命共同體”，組建了16家合資企業(yè)。從關(guān)鍵技術(shù)攻克到商業(yè)模式創(chuàng)新，中國商飛正在努力躋身世界民用航空制造I兩大巨頭空客與波音創(chuàng)造的強(qiáng)勢競爭中。

萌萌子說：就沖著這種發(fā)展模式的創(chuàng)新觀念，我們也應(yīng)該拿出來表揚(yáng)一番。尚且不論咱的大飛機(jī)技術(shù)水平在世界上處于什么地位，你就告訴我哪個能剛會走路就能飛奔的吧，如果有那也是人家天賦異稟，咱還是老老實實一步步來，穩(wěn)妥些。

“人造風(fēng)洞”，發(fā)電全靠“浪”

澳大利亞