10月11日，北京大学访问教授、未来舆图人工智能商业化实验室(AI Business Lab)联合创始人吴霁虹受邀出席由高朋大学联合主理的“仁AI智行——2019·中国怀仁二次元经济与人工智能峰会”，并揭橥名为“掘金万亿级家当——人工智能技能商业化的基本路径”的主题演讲。
在演讲中，吴教授回答了如何读懂AI技能商业化、人工智能商业化的趋势、传统能源家当如何+AI三个问题。她表示，新技能可以让中小企业得到更多机会，中国地方区域经济将迎来新的机遇。
❶AI商业化要点：有效、高效传统上，人们去看笑剧戏，买张票就进去了，是“售票-买票-进入验票”的过程。几年前，西班牙有一家笑剧俱乐部，在座位后面装上了摄像头进行人脸识别，在后端用大数据、人工智能来打算，不雅观众笑一次记一次费，不笑不付钱。这就变成了“进入-记录－结果付费”。
10月11日，北京大学访问教授、未来舆图人工智能商业化实验室(AI Business Lab)联合创始人吴霁虹受邀出席在山西朔州怀仁市举行的“仁AI智行——2019·中国怀仁二次元经济与人工智能峰会”，并以不雅观看笑剧作为案例开始了她的演讲。这次峰会由高朋大学联合主理。
“一个AI办理方案带来了订票办法、入场验票流程、商家定价策略、客户支付办法、剧目创作办法、政府税收、人们消费品质的七大变革。”吴霁虹说。
作为一门有着较高理解门槛的技能，人工智能对普通人来说有些博识莫测。但在吴霁虹看来，人工智能并不难明得：技能固然主要，但如果技能不能够商业化、形成产品，就很难让大众享受到人工智能的普惠。
吴霁虹认为，要想遍及人工智能，理解人工智能的商业化，实在便是从身边的事情开始。看笑剧的案例也可以复制到其他的C端、B端运用。理解人工智能商业化，只要捉住两个要点：人工智能能够办理真实问题——是否有效；人工智能办理真实问题——是否高效，是否是低本钱、可规模化的。
❷AI商业化：全智能、全领域、全场景
人工智能的观点于1956年在达特茅斯夏季谈论会上被首次提出，至今已经有60多年的历史。从2016年以来，深度学习、语音识别、图像识别等人工智能技能高速发展，人工智能在正在有效、高效地为数字政府、金融、汽车、医疗，以及零售、制造业等家当做事，并在商业化上呈现出全智能、全领域、全场景的趋势。
为什么在笑剧收费方面，人工智能比人类做得更好？吴霁虹阐明，AI在人类认知进步中（感知、传输、存储、处理、决策、传输、实行）的每一项都在超越人类。
以决策为例，人工智能从理解、剖析到末了判断、做出决策，须要算法、架构、数据演习、机器学习、深度学习，乃至联邦学习，来共同实现帮助人类决策和管理。全智能在商业的运用能够使AI从用户的需求识别，到公司的决策、经营、管理，再到商业生态供应链的整合，实现比人类更有效、更高效的结果。“全智能可以赋能人类超级能力。”吴霁虹说。
在写作《未来舆图》这本书时，吴霁虹将人工智能家当的规模定义为万亿级。但目前，已经有很多人认为这个规模该当是百万亿级的新经济规模，包括前真个衣食住行用、娱教健医工十大消费领域，以及这些领域所带来的后端供应链。以亚马逊Go无人商店为例，前端消费者只须要进行进、拿、出三个动作，而背后的人工智能系统则赋能了600万家生态供应商。仅这样一个平台，就已经是万亿级的规模。而在矿业、电力等重工业实现人工智能家当化后，其经济规模将更弘大。以英美资源集团为例，采取AI机器手挖煤、运煤后，集团将年收入从100亿美元提升到了260亿美元，而员工人数则从近20万人低落到了6.9万人。
从矿业到电力、钢铁、新能源、农业，人工智能正在进行全领域的颠覆。吴霁虹表示：“办理这些问题须要考虑全场景。”每个领域须要办理的问题都是不一样的，单就农业领域来说，可能就会有上万个场景的办理方案。而在消费领域，可能会有数千万个运用处景。
❸传统家当升级路径
只管人工智能已经在全领域、全场景进行全智能的颠覆，但趋势终归是趋势。对付矿业、农业等传统家当而言，要想拥抱人工智能的技能红利，仍旧有很大的难度。
对此，吴霁虹也为传统家当提出了家当升级的路径。她表示，人工智能商业化的标准化路径至少有三步，无论是2C还是2B，首先要定位成为AI合资人，第二是用AI办理实际问题，第三是创造AI的商业模式。
“未来20年，人类就开始分解成泛人类和新人类。而泛人类终极是要被淘汰的，新人类是创造AI，或者驾驭、管理AI，但大多数人是AI的互助者。”吴霁虹说。成为AI的合资人是最主要的定位，只有具备拥抱人工智能的意识，才能够真正办理问题。
利用AI办理实际问题，须要政府和企业的共同努力。除了关注民生，吴霁虹建议，政府还要建立基于AI的宏不雅观经济预测体系，包括GDP舆图、企业代价舆图等，市长在坐车时就能一览无余。政府效率的提高，能够提高当地经济发展的效率，并节省大量政务经费。据咨询公司德勤的报告数据显示，通过自动化打算机实行的常规任务，环球政府每年最低可节省9670万个小时和33亿美元，最高可节省12亿个小时和411亿美元。
对付企业来说，借助AI办理的核心问题便是减少不愿定性，增加精确性。 “在商业模式上，企业要换道超车，而不是弯道超车，必须要建立全新的竞争上风。”吴霁虹强调。针对技能能力较弱的企业来说，要建立基于AI的商业模式，就要把需求真个创新方案和供给侧后真个创新方案用大数据、云打算、云端一体化来进行整合，进行商业的管理和运营。