智能赋权——技术引领的新一轮颠覆性浪潮
[摘要]
在技术引导的新一轮颠覆性浪潮中，各大企业正运用智能赋权来进行战略布局。智能赋权能够结合运用最优化、人工智能和机器学习等数据和技术，用机器智能增强人类智能。了解智能赋权的前景和现状，根据企业自身的数据策略，利用智能赋权来实现企业转型，是未来发展的趋势。
技术正在引领世界进入新一轮颠覆性浪潮。在一些大国政府担忧“智能”系统和机器人会对人类工作机会带来的潜在影响时，我们看到更多的例子，则是技术如何促使企业转型。智能赋权开启了新的篇章，通过运用包括优化（Optimization）、人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）在内的数据技术，用机器智能增强人类智能，将这两种影响的最好面结合在一起。
人工智能的市场机会不可小视。据报道，AI产业目前产值150亿美元，预计到2020年将增加到700亿以上。仅IBM就投资了30亿美元在物联网（IoT）领域进行智能计算研究。三星正在收购新一代的人工智能助理Viv。Google正在从人工智能领域招聘顶尖人才，并将自己重新定义为“机器学习先行”的公司。大公司正在合作制定最佳范例，开源了许多框架、算法和工具，如用于实现AI和机器学习解决方案的TensorFlow和NuanceMix。这只是一些例子，却足以表明一场智能赋权的时代变革正在进行。
那么，问题来了：如何利用智能赋权，来驱动你的企业变革？
前景
智能赋权的大部分技术并非新生事物。在计算机科学发展早期，A（I人工智能）研究领域就已经存在。但为什么现在又获得了这么多的关注呢？AI的复兴是多方面因素综合作用的结果：数据更易访问、存储和处理数据的计算能力增强、算法和技术的进步以及有助于降低使用门槛的开源工具的增多。这些因素综合起来促生了创新的解决方案和产品。
以汽车行业的革新为例：汽车很早以前就装配了传感器，但很长时间以来，传感器仅用于提供汽车自身状况的实时数据，例如当前速度、油量、温度和胎压等。随着物联网的发展，汽车接入了更广泛的生态系统，结合汽车自身数据与其他数据集，可以实现智能导航、交通状况和事故监测，并允许制造商分析汽车的使用情况，提供预见性维护保养。目前，汽车行业发展趋势是将传感器优点与AI算法的连通性和先进性结合起来，以实现自动驾驶。
我们将目光转向其他领域，例如供应链，也会发现类似的进展。最初的供应链解决方案侧重于企业级的改进。而现在我们发现供应链领域的方案趋向于更整合、更具响应力，连接到更广阔的行业生态系统。在未来，遭遇破坏性事件时，智能供应链将能够主动进行自我修复。［见图1］
图1 智能技术应用的过去、现在和未来
智能系统有望为你的企业带来巨大的利益，包括提高生产率和效率，实现增长和可扩展性，降低你的正常业务运营成本。它们还可以对社会产生更广泛的影响，例如更好地检测和治疗疾病，改善人们的生活质量，延长人类寿命等。另一方面，智能系统可以转变劳动力，自动化许多人的工作。
数字革命使得商业生态更互联互通，并不断加强这个趋势。在后数字时代，智能赋权则将翻开崭新的一页。为了避免犯同样的错误，我们还是要回顾下历史，了解以前的技术创新是如何运用于企业中的。