人工智能的商业应用新玩法 |「财经」V课

人工智能是如何应用于体育竞技、商业、医疗等领域的？本期V课选取了几个经典案例，告诉你人工智能应用的新玩法

曾经离我们那么远的人工智能，在生活中已随时可见。从苹果的语音助手Siri，到特斯拉的自动驾驶，再到谷歌的AlphaGo击败世界顶级围棋手李世石，人工智能正逐步走入应用化、产业化，展现出越来越强大的力量。

这些诞生于实验室里的科技成果，在改变人们生活方式的同时，也在“入侵”更多的领域。人工智能如何应用于商业领域，目前在多个领域的应用案例可否复制、全面推广，也日益成为工商企业界人士关注的话题。

对此，「财经」V课特别策划了“人工智能的商业应用”这一专题节目，邀请的嘉宾是IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军。

本期节目中，V课嘉宾郭继军选取了人工智能在商业、体育、医疗、环境等四大领域的典型应用案例，进而阐释人工智能如何做到技术本身与商业逻辑的共融，并对未来的应用前景进行了预测分析。

「财经」V课第十期——“人工智能”专题第三讲：

人工智能的商业应用新玩法

以下为内容精选：

目前的人工智能、认知技术，已不再仅仅是一个遥远的科技话题，而是可以零距离触及到生活、经济领域的应用。它能应用于哪些商业领域？可以帮助行业企业解决怎样的问题？

郭继军：近期，大家已经关注到了，有关人工智能以及使用计算机来实现一些智能的这种能力，已经越来越多的进入到传媒、生活以及经济等领域中。核心之一是，到底哪一些商业领域能够直接获得人工智能，或者叫认知商业、认知技术所带来的一些价值？

我举几个例子。第一个例子，我不知道朋友们当中有多少人看篮球比赛，尤其是看NBA比赛的。其中在美国的NBA比赛里，有一个队是加拿大籍的，他们今天在利用IBM的人工智能、认知技术来实现对球员的最佳配置，以及球场上的策略选择。

认知技术已应用到体育商业领域

如果大家还记得《点球成金》这部电影，可能还深刻记得布拉德·皮特所扮演的那个教练，他通过使用积分卡，使用球员的绩效数据，来选择一个球队，使得这个球队在球场上的表现能超越其他的一般球队。

换言之，他们不再采用传统的经验主义方法来选择球员。如果每一个球队都用这种方式来选择球员的时候，球队跟球队之间就显得没有太多的差异化了。

那么在这种情况下，哪一个球队会表现的更好呢？从大数据的角度来看，可以通过数据来快速决策，从而选择在场的球员以及相应的博弈策略。这就是人工智能、认知计算的优势，对所有的球员在场上的以往表现，实现一个及时的洞察，进而定义球队的决策。

与今天所不同的是，电影《点球成金》中用的是大数据，当时主要是用一些静态数据来完成决策。而今天的人工智能、认知计算已经升级，可采用动态数据、海量数据，以及模式识别型的方式来实现决策。相比之下，今天的这种能力更强，这种综合的决策，可以帮助球队实现更好的绩效。

机器人涉猎商业应用场景

目前的机器人领域中，已经有应用到工厂、制造业等经济领域的案例了，除此之外，机器人甚至还会应用到人类觉得非常危险的特殊环境里面。事实上，技术不断升级，更新一代的机器人，其实已经不满足于简单去做一些智能机械手的工作，而是实现了更多的功能，比如使用跟人类的直接对话，来实现一些应用场景。

日本的SoftBank（软银集团）这家企业，通过IBM的沃森（Watson）这样一个智能大脑，与他们自己所打造的一些智能机械手进行融合，打造了一台叫做Pepper的机器人。这台机器人能够跟人进行有效的直接对话，而且它可以超越“一问一答”的传统方式，它能做到根据你过去问的所有问题，来形成它的答案，形成一种有效的互动。

这个机器人还会不断地学习，能力在进化中变得越来越强，它能理解与之对话的这个人的个性，知道他的语气，然后根据背景资料的梳理，来形成它的答案。机器人可以具备捕捉情感的能力，我认为这是新一代的人工智能、认知计算可以具备的特点。

利用大数据+人工智能治理雾霾

目前运用大数据来形成一些决策，已经被各行各业所充分利用了，今天的政府部门也在通过大数据来制定相应的策略。

我再介绍一个案例，IBM在与北京市的政府部门，比如气象局一起研究如何利用大数据，利用认知计算、人工智能来治理雾霾，并且达到控制空气质量的效果。

在整个合作过程中，我们收集了大量的天气数据、气候数据、空气质量数据、排放数据，以及交通的数据，社交网络的数据，将这些数据全部综合，最终就能形成一个比较系统和完整的一个研究。

之后，这个系统的研究方案，会提交到相应的决策部门，辅佐他们遴选出一些更有效的措施，指引着如何疏导交通，如何将整个城市和区域的空气质量做到更好。

人工智能应用于医疗领域，协助解决看病难题

医疗领域，也是人工智能的重要应用领域之一。我相信朋友们都有相同的一个感受，假如你生病后到医院去，可能排了三四个小时的队，当你见到医生时，他只能给你安排三五分钟的时间，聊你的病历病情，然后拿出相应的治疗方案。但是我们每一个患者，其实是非常不满足于这样的服务体系，希望能得到更多的答案，解决自己更多的困惑疑惑。

那么，通过人工智能，通过认知计算，以沃森（Watson）机器人为例，它已经能够通过阅读大量的医学典籍，通过了解你的病历信息，通过理解很多过去的治疗案例，来给你制定相应的、非常好的治疗方案。

迄今为止，Watson机器人已经能够辅助医生来实现一些初诊，做一些初步的测试和分析，并且把病患者很好地定位到相应的、可能性非常高的几种病情下，然后提供相应的治疗手段选项，帮助医生能够更好地确定合适的治疗方案。

机器人成为人体健康助手，对健康状况长期跟踪

当然，沃森机器人在病者离开医院之后，还可以对他进行长期的追踪，理解这位患者在每一天的生活方式，每一天的治疗情况，包括服药情况。通过这些信息的搜集梳理，最终能够制定更加长期有效的治疗方案，这也是给病人最好的治疗体验。

与此同时，随着科技进步，沃森机器人还在人类DNA基因、打造新药等领域中开始应用，减少了很多冗余环节，目前在全球范围内已经与很多医院形成一个共同的研究机构和治疗机构，来帮助医生更好地服务病人。

人工智能的应用场景仍在延展

这种过程也在不断延伸和发展，在人工智能的体系里面，如何从传统的常见疾病，比如心脏病、糖尿病，延续到发现新的病种，并且不断提升现实中的治疗水平，这也是人工智能的优势方向。可以看到，人工智能还能很好地帮助医院，帮助医生进行诊断，同时也可以帮助医学专家人才体系的培育、建立和成长。

我们每个人在看病时，都习惯性地喜欢找非常有经验的老医生。其实将来有一天，当人工智能与医生可以形成更好的互动时，智能大脑就可以持续地去培养新的年轻医生，快速提高他们相应的知识水平，对医学人才库就形成了一个良好的循环。

人工智能的不断学习和进化

人工智能的机器人也在不断学习和进化，未来它们的功能将会变得更加强大。上面所讲到的体育竞技、医疗、空气环境、商业领域的应用，只是应用的一小部分。其实，在金融机构、电信机构、教育机构等多个领域中，人工智能已经得到了越来越多的应用。

这些应用也在不断地丰富和发展，其实人工智能在每一天与人类的交互过程中，已经不断地掌握相关的技能、了解相关的行业，不断增强自己的经验。换言之，人工智能在为各种行业提供服务的过程中，也有着自我学习的手段，最终让自己成为各领域内的专家。

因此，我们特别期待看到，人类打造出来的人工智能，最终与人类能形成更好的配合以及互相补充。我们也希望，人工智能越来越强大，对人类的服务就会变得越来越好。

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