前言：
有跡象表明，人工智能差異化競爭的窗口正在迅速關(guān)閉。隨著人工智能在消費層面迅速普及， 且內(nèi)置人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)量日益增長，先行企業(yè)所具有的優(yōu)勢將被迅速削弱。
全球大部分早期應用者表示，人工智能技術(shù)對企業(yè)在當今時代取得成功尤為重要，這一觀念正在逐步增長。有大部分早期應用者表示正在采用人工智能技術(shù)趕超競爭對手，同時人工智能賦予了其員工更加強大的能力。
人工智能成功的關(guān)鍵在于有效執(zhí)行。企業(yè)常常必須在廣泛的實踐領(lǐng)域中創(chuàng)造卓越，包括制定戰(zhàn)略、確定最佳應用方案、奠定數(shù)據(jù)根基并培養(yǎng)扎實的實踐能力。隨著人工智能日益向消費層面普及，實現(xiàn)差異化競爭的機會窗口很有可能將會收縮，因此這些能力在當前至關(guān)重要。
不同國家早期應用者的人工智能成熟度各不相同。不同國家的早期應用者對人工智能的熱衷程度和實踐經(jīng)驗存在較大差異。部分應用者積極發(fā)展人工智能，而另一部分則采取較為謹慎的策略。部分應用者利用人工智能改進特定的流程和產(chǎn)品，而其他則是通過人工智能實現(xiàn)整個企業(yè)的轉(zhuǎn)型變革。
在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)卓越有多種途徑，而成功亦并不意味著勝者擁有一切。以全球視角審視人工智能的早期應用者，有助于了解更廣范圍的遠景趨勢。因此，各方便能采用更為平衡的方式借助人工智能推動企業(yè)的發(fā)展。不同國家的人工智能應用者是采用了不同的實踐方法。
如機器學習。借由機器學習技術(shù)，計算機可以學會分析數(shù)據(jù)、識別隱含模式、進行分類并預測未來結(jié)果。
深度學習。深度學習基于被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的人類大腦概念模型，是機器學習的子集合。之所以被稱為深度學習，是因為這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多重互相連接的層級，包括接收數(shù)據(jù)的輸入層、多個計算數(shù)據(jù)的隱含層，以及提供分析結(jié)果的輸出層。
自然語言處理。自然語言處理是從可讀的、風格自然的、語法正確的文本中提取或生成意義和意圖的能力。
計算機視覺。計算機視覺是從視覺元素中提取意義和意圖的能力，包括字符識別和圖像內(nèi)容分類如人臉、物體、場景和活動。
人工智能的應用與整合顯然并不存在普遍適用的方法。人工智能正迅速推動企業(yè)和行業(yè)轉(zhuǎn)型，而實現(xiàn)差異化的機遇窗口亦在逐步縮小。未來存在諸多不確定性，企業(yè)甚至整個國家的未來競爭力等方面仍不明朗。只有保持積極態(tài)度，并采取均衡策略制定和落實人工智能目標，企業(yè)和國家方可獲得成功。
以下是《企業(yè)人工智能應用現(xiàn)狀分析》部分內(nèi)容：
123下一頁>（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
