作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人类科技的飞速发展，技术革新带动着产业的变革。由于人的脑力已经无法承受复杂任务的处理，人工智能（AI）技术显得尤为重要。随着人工智能的应用日益广泛，产业变革的加速度也越来越快。围绕着人工智能的产业由传统的机械制造向互联网经济、物流运输、制造制成领域转移，伴随着商业模式、产品形态、服务能力等方面变革，让人们生活更加便捷、智慧化、简单化。在此背景下，人工智能如何推动产业升级，提升效率和效益，成为这个时代最关注的问题。
2.产业链上下游
产业变革始于机械制造领域，而移动互联网则是在移动支付、实体经济、医疗健康等领域提供新型解决方案，以信息技术为基础的云计算领域则让消费者可以享受到数字化服务和品牌溢价。信息技术的影响力在扩大，带动了物流、制造、交通等领域的变化，网络支付、物联网、物流、仓储、电子商务等新的产业领域出现。 产业变革的驱动力之一就是人工智能的加持。2017年的阿尔法狗事件则展示了这种影响力。该公司开发出了一种能够识别和追踪狗的新型机器学习模型，并上线了一个完全自动化的农场，用人工智能替代人力资源管理工作。这标志着产业变革向着人工智能方向发展，无论是对传统产业链，还是全新产业领域都发挥了积极作用。
3.人工智能如何改变产业链
互联网、云计算、机器学习、大数据、人工智能技术这些领域融合共同作用，为产业链中各个环节带来了巨大的变革。
（一）移动互联网
人们在越来越多的场景下需要及时的获取最新资讯和信息，移动互联网正逐渐成为人们获取信息的方式。谷歌、苹果等科技公司通过智能手机、平板电脑等移动终端，快速发展起来。移动互联网的普及也促使各种移动服务迅速普及开来，如即时通信、社交、购物、游戏、娱乐等。同时，智能手表、智能眼镜、机器人、拖车等产品，也引领着移动互联网发展的新领域。目前，移动互联网在商品房销售、住宿、旅游等行业扮演着越来越重要的角色。
一、优点
- 提供的服务快速、高效：智能手机的应用宝、手机百度、微博、微信、拍拍、陌陌等微信生态系统等，均可通过手机进行即时通信、社交、购物、打车等服务。这使得用户可以快速接入相关服务。
- 用户体验一致：移动互联网的应用平台设计界面统一，界面呈现形式和操作方式相似，用户体验相当一致。
- 可实现跨平台：智能手机、平板电脑等设备相互之间可以方便地进行数据传输，使得不同设备上的应用可以相互分享。
二、缺点
- 时延性：由于距离用户较远，因此存在时延性问题，因此对于要求实时响应的一些应用可能会存在一些延迟。
- 数据隐私保护：移动互联网的数据交换存在隐私保护问题，比如短信、语音等功能。但是，在用户体量比较大的情况下，可能还会面临数据侵犯的问题。
- 成本过高：目前移动互联网设备价格昂贵，一台安卓手机一般要几千元到两万元不等，这对于普通个人来说是不易负担的。所以，目前移动互联网服务的门槛比较高。
（二）云计算
云计算概念最初源自于20世纪90年代，当时，研究人员发现大量计算机运算和存储资源可以通过网络相互连接，于是将其称为“网络计算机”。2006年，一项名为Google File System (GFS) 的文件系统项目，基于这一技术，出现了谷歌云计算服务。在随后的十多年间，云计算得到迅速发展，目前已成为计算机技术发展的重要组成部分。一、优点
- 按需付费：根据实际需求进行收费，降低成本，提高利用率。
- 弹性伸缩：云计算环境的自动扩展或收缩，保证了性能的弹性，满足用户的动态需求。
- 技术封闭：云计算平台提供完整且符合标准的软件环境，确保了技术和数据的安全性。
- 降低运营成本：云计算服务一般都是按使用量计费，不像传统的服务器那样需要经历购买、安装、维护等周期性成本。
- 灵活组合：云计算平台可以与其他服务相结合，为客户提供更多的定制化服务。
二、缺点
- 服务质量：云计算服务的稳定性依赖于网络因素，用户上传的文件可能会受到网络波动或其它原因的影响。
- 维护成本：云计算平台的维护成本较高，包括硬件、软件、网络、服务器等支出较多。
- 技术复杂度：云计算平台涉及多种技术，用户掌握这些技术的知识才能充分运用云计算服务。
- 时延性：云计算平台存在延迟性，通常会存在一定的访问延迟。
- 数据可靠性：云计算平台一般不提供数据备份，如果数据丢失，将会造成严重后果。
（三）人工智能
人工智能是指让机器具有智能、理解能力，通过感知、思考、理解、执行、控制等方式，模仿、学习、分析环境、问题和需求，完成特定目标的一系列技术。人工智能的应用范围从小到大依次是工程、医疗、金融、军事、交通、零售等各个行业。其中，在产业界，人工智能主要应用在智能制造、智能视频监控、智能机器人、智能家居、智能交通、智能物流、智能制造等领域。一、优点
- 准确预测：人工智能模型可用于预测某些事件和条件的发生概率，用于改善业务决策、规划、预测市场趋势、保障服务质量。
- 智能反应：人工智能模型可以在面对突发事件、异常情况时，做出相应反应，有效避免损失或保障系统运行。
- 改善效率：人工智能模型可用于提高生产效率、减少人工劳动、提升效率。
- 增加竞争力：人工智能模型的研发可以促进企业竞争力的增长，提升企业整体竞争力。
二、缺点
- 隐私泄露：人工智能模型可能会收集用户的信息，容易产生隐私泄露风险。
- 法律风险：人工智能模型的研发可能会面临法律风险，特别是涉及到儿童信息处理、人脸识别等领域。
- 盗窃风险：人工智能模型可能会被黑客攻击，或者被恶意使用而盗取用户的个人信息。
- 模糊性：人工智能模型在判断结果时存在一定的误差，导致结果不可信。
（四）机器学习
机器学习（英语：Machine Learning），又称为统计学习、概率统计、数据挖掘和数据分析，是一门为计算机编程的科学。它是人工智能的一个分支，涉及概率论、统计学、优化方法、模式识别、决策树、支持向量机、神经网络等领域。机器学习算法通过训练数据集对输入空间中的样本进行分类、回归或其他形式的预测。它的优势是可以直接从数据中学习到特征，不需要编程人员指定规则，而是系统地从数据中提取规则。因此，机器学习可以有效地解决很多复杂的问题。例如，给出一张图片，识别出其中的人物、物体、场景等；给出搜索查询语句，自动生成相关的候选结果；对银行交易数据进行分析，预测商业利润；通过手写文字识别验证码；图像识别与分类、语音识别等。一、优点
- 精度高：机器学习算法训练数据集数量足够大，算法模型的精度可以达到很高水平。
- 免费试错：机器学习算法没有固定套路，可以通过尝试不同的参数、算法模型等，通过错误率来评估模型效果。
- 易于部署：训练好的机器学习模型可以直接部署到生产环境中，不需要再进行大量的前期培训。
- 应用广泛：机器学习算法可以应用于各个领域，从数据挖掘、图像识别、自然语言处理等多个方面都可以使用。
二、缺点
- 需要大量数据：机器学习算法需要大量的数据才能得到较好的效果，而且数据质量也是至关重要的。
- 算法复杂度：机器学习算法涉及多种技术，不同算法模型的选择和组合都会对结果产生影响。
- 结果不确定：机器学习算法的结果不一定总是正确的，甚至会造成严重的经济损失。
- 大规模并行计算困难：大型机器学习模型的训练过程一般需要大量的并行计算资源才能完成。
（五）大数据
大数据是指海量数据的集合。随着科技的进步和应用的推广，越来越多的人开始生成海量的数据。2001年，IBM公司推出了MapReduce计算框架，该框架可以把海量数据分布式处理，并最终得到结果。到2004年底，Google发布了Hive数据仓库系统，将SQL语言应用到大数据处理，并在该领域取得了一番成就。目前，大数据正在成为一个蓬勃发展的行业，其分析、挖掘能力远超于传统行业，具有广阔的应用前景。一、优点
- 更快的决策时间：大数据技术可以更快地对业务进行决策，提供更多、更精准的信息。
- 更好的客户体验：基于大数据，可以通过手机、电脑、笔记本等设备提供更好的客户服务。
- 更深入的洞察力：可以从大量的数据中获取宝贵的商业价值和意义，通过大数据分析和挖掘，帮助企业更好地理解客户需求，提升产品研发水平。
二、缺点
- 存储成本高：虽然大数据技术可以在一定程度上解决数据量过大的问题，但同时也带来了存储成本高、查询效率低等诸多问题。
- 管理和处理数据量大：作为一种新兴技术，大数据涉及到海量数据处理，对数据的存储、检索、分析和处理都具有挑战性。
- 不可重复性：因为大数据涉及到大量数据处理，每天产生海量的数据，因此，数据的不重复性难以满足当前的数据分析和挖掘需要。