【人工智能】」」“知无涯”：行业人工智能落地探索

2017 年 11 月 24 日 产业智能官 唐日新明略数据

人工智能是运用高性能计算资源进行：“感知和学习;分析和规划;交互和优化;提炼和预测以及认知和创造的一种能力。”

那么，什么是行业人工智能？

行业人工智能是一个宏大的课题，当前我们谈到的落地实践还只是一些摸索。大致可分为两类，一类型是感知层实践，比如视频人像识别、图像识别，音频的声纹识别、自然语言识别等等。这些都是以感知层为主的一种直接替代人类视觉、听觉以及触觉的强人工智能。还有另外一种类型以认知层为核心，围绕在数据分析、知识积累等方面的所谓弱人工智能。强和弱并不是精确的定义，只是从人的直观感受做的一种粗放区分。

没人质疑人工智能的精密和高效，这是在感知层面我们对AI的判断。但在认知层面，在可预见的相当长的时间内还无法完全替代人类。行业的成功都是系统性的成功，源于内外部成员之间、要素之间完美的协作。即使是在当今危险系数较低的商业环境中，无间的信任和共同的脆弱依然是左右组织或项目成败的关键因素。

人工智能对于信息具有无限的解构能力，而落地于行业又需要高效的重构能力。因此，人们常说数据、算法、以及行业知识，就构成行业人工智能，某种程度就是感知+认知的结合，从宏观角度来理解这个概念绝对正确，但是实际的落地过程当中就完全没有那么容易，当下和愿景之间有着漫长而曲折的旅程。

行业智能如何落地，也是一个值得探索的话题。大概率而言行业人工智能的成功落地需要很多先决条件，但是科学架构+行业精选+地方智慧，通过这样的策略结合，提高行业核心业务效率，一定是落地实践的重要路径之一。

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行业人工智能落地，“可生长”的科学框架需先行

建立一个行业的人工智能，需要有对于行业信息的结构能力，织就行业知识图谱。这不是一个简单的过程，而是需要一个”可生长“的体系，在行业漫长实践中的不断积累，才能完成的宏伟目标。

体系建立，从知识累积开始

认知的核心要素是知识积累，这也是行业人工智能落地实践的关键环节。高级管理者可以从一家公司跳槽到另一家公司，而不用从零开始，因为许多相同的管理技能仍然适用。在营销、管理和运营等领域，虽然表面上看区别很大，但优秀的专业人才能够很快上手，是因为他们大脑中的知识存储往往有着相似的数学结构，在不同的场景下可以灵活调用、准确匹配。

行业知识的积累，目的就是希望通过AI技术实现这种知识提炼和转移。浅表层的知识，积累起来相对容易，但没有多大的实际价值，而专家经验、行业规则，很多非结构化的知识，专家自身的提炼就是一个很大的问题，解决这一问题也是一个探索的过程，需要不断验证反复迭代。

“人类所知远胜于其所能言传”，哲学家迈克尔·波拉尼（Michael Polanyi）于1964年首次阐释的波拉尼悖论于当今仍然有很多现实意义。我们在实际工作中发现，知识之所以很难有效累积，不只是由于信息细化需要很多的步骤和条件，还涉及更多的载体，因为在一个可以重组已分解的信息的结构下，重新构建的不是单一的知识库，而是一承载知识网络的系统。这一系统是有生命的系统，是知识工程和机器学习之间的结合演化过程。这一过程是需要有特定的用户场景作为舞台来承载、实践的。

在公共安全领域，打防管控等实战经验积累的最佳途径就是在作战中沉淀，比如在解决实战问题共同研发提炼，同时及时反馈战果以验证专家经验与AI系统结合的效率。而实战问题的解决往往伴随着流程问题，场景的上下游关系，甚至一些基础环境是否具备等系统性的工作。这个过程，基本上不存在一个单纯的知识沉淀场景，知识沉淀只是系统性解决业务问题而产生的一个边际效应。在金融领域，大量智慧劳动都是服务于营销和风控，很难把某一类型知识孤立于全局之外，知识的沉淀必然带有自生长的生态属性。在智能制造领域，美国有工业互联网，德国有工业4.0，中国提出智能制造2025。这是一个政策-产业协同的系统性工程。

可生长性系统，支撑庞大的行业知识体系

有一段关于瓜迪奥拉的轶事，记者曾经问到时任拜仁（现曼城）主帅的瓜迪奥拉，是否愿意执教一支由机器人组成的球队，瓜帅是这么回答的：“训练队伍最主要的困难不是想出一个战术，而是把这个战术注入球员的头脑中。我觉得对机器人来说这不是一件难事，所以我会婉拒你的邀请。” 球员能够在激烈的比赛中执行他的战术，这些战术必须被球员深度内化，而这也是球队训练困难所在。

这个情景中是使知识技术具象化于个体球员，也具象化于团队这个整体。球员需要共同消化信息以进行配合，完成战略进攻与反攻，团队则把球员们不完全相同的知识技术相叠加，使团队可以完成个体无法完成的任务。在一支顶尖球队中，这种知识具象化需要顶尖的教练员和球员共同承载知识系统，在更加复杂的人工智能场景中，一定需要更加优质而强大的支撑系统去承载。

从国内的行业人工智能现状看，好像是一片方兴未艾的大好形势。但是稍微仔细的去观察一下，无论是从谷歌的AlphaGo到IBM的沃森，我们行业人工智能的发展脚步，其实是远远落后于国际先进水平。

从国际上先进企业的人工智能发展角度来看，不光拥有高性能的计算资源，还有拥有丰富的已经被结构化的行业知识库，且已经大量商用。

纵观国内的相关企业，我们更多的还是聚焦于比较讨巧的行业知识沉淀这一个维度，整个行业中，对于支撑框架和计算资源的关键技术，也是一个非常重要且极具挑战的领域。如同足球对需要教练员与球员共同承载知识体系一样，明智系统也是希望为行业提供一个在框架中自生长的科学架构，支撑行业人工智能落地。

行业知识，让人工智能有灵魂

行业经验、行业专家固然是构建人工智能的重要组成，只有拥有行业知识人工智能才有灵魂。但事实上，从中国的大IT产业发展路径来看，基础框架引擎的研发和基础架构的搭建也是中国人工智能木桶的短板之一。基础研发、基础工程，基础软件设计历来不是我们所擅长，也不是我们所乐于投入的一个领域。从商业价值兑现等角度来看，行业经验的沉淀，更容易短期内见效果，短期内收回成本的一种方式，举个不恰当的例子，就像我们更乐于去开发app，而少有人去问津怎样打造一个有生命力的iTunes。

明略在行业知识网络构建的过程中，同样兼顾了基础支撑组件的研发，在数据治理，计算引擎框架搭建、交互系统等需要长期投入的领域当中进行了大量的科研攻关工作，构建的行业组件水平，从强壮程度、开放性，安全性和应用弹性等方面，都不亚于行业的国际领先水平。

产业政策与行业的碰撞中，精选出“最佳模式“

对于整个产业，行业人工智能落地这一过程是一场“接力赛”。而作为企业，则要从宏观政策、经济环境、技术和产业衔接全方位进行思考和实践。在落地技术创新实践的同事，与产业、政策、行业和经验结合，通过不断“碰撞”中迭代，最终才能输出“最佳模式。

产业趋势引发思考

新华社的一篇通稿中说，未来我们衡量经济的一个新指标叫做GDK——国民知识总量。很多以前的碎片化知识，或者说没有通过知识图谱关联整理的知识，我们需要逐步整合。把行业中的规则、专家经验、业务沉淀、系统数据等等，编织成一个大的图谱、一个行业知识网络。当这个行业知识图谱达到一定程度，可以清晰“量化行业知识“，赋能这样知识的系统辅助人类更快认知，更快上手工作，这其实对中国的知识经济的腾飞又是一个促进。

国家提出了人工智能产业发展规划，其中对于规划如下描述

第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。

第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。

第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

自上而下规划目标蓝图非常远大，那么自下而上的实践复杂度就会超出想象。举个不恰当的例子，那个著名的橘子理论，“想象一个橘子：一层薄薄的外壳包裹着好吃的果肉。比如橘子90%的半径是果肉，剩下的10%则是果壳，这意味着橘子73%的体积是果肉（0.93）。

现在想象一个超级橘子：90%的半径还是果肉，但它在100个维度的空间中。那么果肉的体积已经缩小到超级橘子体积（0.9100）的1/3000。这个超级橘子全都是皮，而并且你绝对无法将其剥开......”

精益运营，才能“迭代”创新

知识技术落地实践必须是连续的，但承载它们的网络却存在断点，尤其是在大规模迁移过程中。在全球经济发展的全新格局下，各大城市都在探索产业升级之路，通过系统化的产业转型和重新定位等方式，逐步将科技创新类产业作为未来发展的重点领域。

行业人工智能构建于开源技术，开放型技术，而掌握开源技术开放性技术以及行业认知的企业，目前绝大多数都是由国内的顶尖团队所组成的以创新发展为导向的新型企业，这种新型企业一方面在追求商业价值的同时，由于有着社会资本的强力的支持，对商业价值本身的追逐，可以放到一个相当长的周期之内。

而由开源技术引导的这种类型的企业，并不是单纯的把自身的技术和产品做简单的黑箱式处理。而行业人工智能的知识积累和构建的方式，又决定由甲乙双方共同进行的一次探索，因此，双方的协作基础没有天然壁垒，有非常大的可能产生良性互动。

明略数据在此方面，有着相当多的成熟经验，明略已经利用MVP精益创业的模式，在团队内部进行“小团队”迭代的模式，不断迭代开发，又与多个行业客户构建了联合实验室，进行联合产品的研发，也在京津冀、长三角等地区进行了探索式的区域中心实验，结合驻场工程师的文化，完成技术到研发到落地的闭环。明略在以上地区与地方政府结合，引进地方产业基金，同步本地化人才培养，同时也在华中、西南、西北等地，在构建类似的全功能区域交付和实践中心，一方面实现商业价值的兑现，同时又对本地化的人才培养和储备构建了一种自然的机制。

结合地方智慧，才能助力全局行业发展

在产业与行业中不断碰撞的模式，才能最终雕刻出最“精益”的行业精选运营路径。

除了拥有科学框架和精选的商业路径与模式，落地行业人工智能，并不是一个简单的“实验室”动作，而是要加入全局行业的实施能力，才能真正称之为“行业落地”而这个过程，并不是一个单独的企业可以完成的，如上文所说，我们需要同步本地化人才需要结合“地方智慧”，才能做到这一点。

区域中心，也是智慧中心

我们观察到，在产业升级的热潮中，各地政府认识到，传统的产业园区类载体已难以满足战略性新兴产业的发展需要。各地方政府依然在摸索中前行，原有的产业空间发展模式如何改造升级？全新的产业新城模式如何构建？而人工智能产业是最离不开本地化支持团队的。而本地化的支持团队，由于信息，交互，及人文环境等方面的限制，而很难在本地化完全孵化。

明略倡导在特定区域建设区域资源中心，兼顾区域培训中心，产品孵化中心。作为行业人工智能的从业企业，单纯依靠自身的能力，可以实现产业链一级的裂变式发展，但是最终解决规模化落地，区域化成本摊薄和特色效果实现，必须依赖于本地化配套工程产业链的同步发展。

恒温交付，以终为始

几年前，本人曾参与过某地区与某大型企业联合计算中心的建设落地全过程，由于双方在商业价值和社会价值的探索方面缺乏共识，导致最后合作以失败告终。企业本身追求商业价值，无可厚非，而政府追求社会效益和商业效益的双赢。企业本身单纯追求经济利益，而政府方又希望企业本身能够开放自己企业的核心知识产权，拉动当地的人才培养和建设，二者之间存在矛盾，因此本次合作的结果也就不足为奇。

从历史经验看，单纯的金字塔式的平台化交付以及平台化培训，不过是另一种方式的割韭菜，而多维度裂变式的本地化交互，源自于区域特定的场景规划，服务于特定场景，取之于民，用之于民是人工智能企业、行业人工智能扎根本地，科学迭代产生价值的一种有效途径。

因此，明略在配合行业客户工作的时候，更多的采用了一种“恒温交付”方式，交付的过程以终为始，在保持业务连续性、数据业务化增值等核心业务诉求的基础上，使交付过程从设计到实施都是可生长的系统，而知识沉淀仅仅作为必经之路或者副产品，同时在知识打磨过程中提炼创造新知识、新价值。

当然这种方式也有很多的未知，需要进行进一步的探索。但是，地方政府是应该有这样的意识去开放本地的无论是数据资源、行政资源以及人力资源，去拥抱这样一种共建方式。大概率而言行业人工智能的成功落地需要很多先决条件，但是科学架构+行业精选+地方智慧，一定是落地实践的重要路径之一。

落地人工智能，提升行业核心效率，实现价值闭环

中国人民银行行长周小川在十九大间隙的一个会议上表示：“如果经济中的顺周期因素太多，使这个周期波动被巨大地放大，在繁荣的时期过于乐观，也会造成矛盾的积累，到一定时候就会出现所谓‘明斯基时刻’，这种瞬间的剧烈调整，是我们要重点防止的。” 明斯基时刻是以美国已故经济学家海曼•明斯基(Hyman Minsky)命名，指经济体中隐藏的风险突然全面暴发......

当今社会政通人和，数据的体量和质量、经济能力等综合实力，在全世界都处于领先。每年大批由于产业结构调整而导致步入社会的学生开发者将源源不断的补充AI人才缺口，国家的改革，创新体制的建设给了我们空间去用技术带来商业变革。

当然，建立新的产业是困难的事业，因为革新会触动所有在原有体制下既得利益方，相反，在新体制下受益的人，却可能犹犹豫豫，一方面是他们对原有的记得利益者报有恐惧，另一方面则来自自身对新事物不轻易信任的心理。因此，在构建积累人工智能的技术结构的过程当中，也会对部门结构组织结构造成深远影响。

今天行业的样子大家都能感知，那么十年以后咱们再回顾看今天，很多事情大概率是会实现的，但是，这样的大好局面在过去的几十年中也多次似曾相识，无论是单一企业还是行业用户还是地方政府都曾经走过弯路造成过巨大浪费，因此在新的一轮人工智能建设热潮之际，保持谨慎乐观尊重客观规律，务实求真地去精益创业（政府也需要精益创业思维），不仅仅是避免浪费走弯路，产业的明斯基时刻也是不容忽视的达摩克利斯之剑。

人工智能具有高度的计算复杂性，在行业实践中落地又要面对组织承载的多重挑战，在有限的时间内对知识、技术、能力进行高效的加工和分配还是有着相当程度的不确定性。人类历史上绝大多数前沿探索都是处于循环状态，就像一个螺旋，闭环一定是沿着前进的方向绕。

我们坚信，在行业人工智能的落地实践中，螺旋一定会收敛至终极场景。

作者：唐日新明略数据COO

明略数据首发行业人工智能大脑 “明智系统” 从个体赋能到全局智能

来源：明略数据

在当下互联网时代，智能化的趋势毋庸置疑。明略数据近日举办发布会，公布了国内首个行业人工智能大脑“明智系统”，旨在基于知识图谱数据库产品“蜂巢”为企业级用户打造专属的“行业大脑”，并通过企业人工智能统一入口“小明” 引发人机交互变革。新系统的发布标志着明略数据踏出行业人工智能广泛落地的第一步，也是极其坚实的一步。明略数据创始人兼董事长吴明辉也在会中表示，“明智系统”所实行的个体赋能到全局智能，将颠覆行业未来，可能今后企业中的每个人都会有一个智能助理。

8月22日，明略数据以产品理念“格物致知·人机同行”为主题，举办了行业人工智能大脑“明智系统”发布会。明略数据继今年年初确定了“行业人工智能”方向后，此次发布会接连“首发”重磅产品。从第一个中国行业人工智能大脑“明智系统”，到中国市场上第一个知识图谱数据库“蜂巢”，再到企业级人工智能统一入口“小明”。明略数据创始人兼董事长吴明辉在会中表示：在未来企业里，每个人都会有一个自己的智能助理，企业将通过个体赋能到全局智能，颠覆行业未来。

首个行业人工智能大脑

落地行业人工智能服务

“致知在格物，物格而后知至”，早在两千多年前，人类就已从探究事物的过程中获得智慧。在人工智能时代，“格物致知”的另一层境界是“量化世界”，在海量的数据中提取知识和本质，利用知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，为企业构建知识图谱数据库，通过对本体、关系、规则的混合存储，颠覆企业传统关系型数据库的数据存储架构，用“智慧”数据辅助决策。

“明智系统”通过解释模型和规则引擎，模拟领域中最佳业务操盘手辅助决策行为，并不断提炼业务场景的决策模型，实现准确、可靠的决策辅助，实现真正的人工智能大脑。“明智系统”的发布也标志着中国企业级人工智能服务发展进入了一个，由知识驱动人工智能，助力企业发展的新时代。

明略数据创始人兼董事长吴明辉在会上表示：“明智系统能够通过可感知的被信任的拟人交互过程实现人机同行；通过数据治理为知识图谱构建新一代企业数据架构；通过行业人工智能应用发挥知识图谱中数据和知识的巨大价值。人和计算机在未来，是亦师亦友的关系，而明智系统的发布是为了用人工智能帮助人类与机器更好的组合，并为各行各业提供解决技术与解决方案。”

两大企业级产品变革

从数据库进化到人机交互变革

1970年，关系型数据库概念首次提出并被人们熟知，但面对大规模的数据和不断变化的需求，很快关系数据库被图数据库所取代。知识图谱数据库的概念是在当下智能化的趋势下被提出的，知识图谱数据库是使用基于图数据库的混合存储技术实现大规模知识图谱数据存储，是机器大脑中的知识库、人工智能应用的基础设施。

此次明略数据发布的“明智系统”中，重要组成部分“蜂巢”便是国内首个“知识图谱数据库”。数据是散落在各个维度里无数个散点，但在“蜂巢”的辅助下，“明智系统”从万亿的分散的数据点中提取有效信息，再从纷繁复杂的信息进行关系连接和分类，织就庞大的关系网。知识图谱数据库则赋予了数据智慧，通过总结人类的经验和规则，让系统以人类的思维方式在大数据的信息迷宫中找到目标出口，实现自动处理业务，快速辅助人类决策的功能。同时将数据与知识联结并结构化、程序化，让知识可以传承，所以在未来知识图谱也将是一个至关重要的技术。

企业级人工智能是复杂性业务的综合体现，呈现数据复杂、业务复杂、软件复杂的状态。虽然在某些领域人工智能已经超越人类水平，但机器仍然存在人类无法接受的错误，与人类预期还有差距。在企业级人工智能市场，更是缺乏好的产品与体验，导致大量业务处理过程仍需要人工干预，操作不符合人类思维习惯，造成了使用价值低，体验差的现状。“一个好的人交互接口便至关重要。”

“小明”是企业级人工智能统一入口，为“明智系统”以对话形式与人类进行交互并提供业务支持。作为新一代基于自然语言交互的软件产品，用户可以以对话的形式向“小明”下达指令，系统通过语义分析，识别用户指令，迅速反应提供业务决策支持。通过垂直行业化场景在线，让机器适配人类自然行为，以对话这种最习惯、最便捷的形式，将复杂业务变得简单。

在发布会现场，明略数据创始人兼董事长吴明辉向我们演示了在公安行业的相关应用中，“小明探长”的使用方式。通过对话形式向小明提出需求，“小明”可以完成调出案件、进行案件解析、案例研判等多个操作。通过对解析案件线索以及根据特征对案件进行推演等指令，“小明”能够快速反馈案件关键信息，以及给出完善准确的推演展示。我们可以直观的看到，在提升决策效率的要求下，“小明”有着毋庸置疑的能力。

企业级人工智能需要高效、便捷的用户体验。要达到真正的实用性，需要让人工智能回应人类需求。作为企业级人工智能统一入口，“小明”旨在成为未来企业里每个人的智能办公助理，引领企业人工智能领域的人机交互变革。

落地垂直行业打造三大行业人工大脑：

公安大脑、金融大脑、工业大脑

人工智能发展至今已取得了诸多成绩，中国诞生了数十家人工智能企业，从语音识别到人脸识别，个人人工智能市场激增爆发。但是企业级人工智能市场，尤其基于知识驱动的业务辅助决策领域，仍属于空白地带，人工智能技术难以落地的问题仍未被解决。

“面对人工智能，企业级服务数据要复杂得多，需要处理各种不同的数据源，面向的受众也不单单是面对个人，而是一个群体，所以面对企业级服务，人工智能更是难以实现。” 明略数据创始人兼董事长吴明辉也在会中提到了，这也是人工智能技术难以落地的难题。

而“明智系统”的出现，正标志着明略数据踏出行业人工智能广泛落地的第一步，也是极其坚实的一步。“明智系统”立足行业、服务行业，为企业级人工智能市场添上“浓墨重彩”的一笔，旨在让企业决策“有据可依”不再烧脑。

“明智系统”通过数据治理技术将数据治理成信息，并自动完成知识抽取、知识融合、知识推理、知识验证、图谱构建，再通过知识图谱数据库“蜂巢”完成知识表示、知识存储、知识索引，从而构建特定行业领域的知识图谱。以企业级人工智能统一入口“小明” 让人类自然地与机器协作交互，最终构建公安大脑、金融大脑、工业大脑，形成了完整的企业级人工智能服务产品体系，显著提高企业决策的精度、速度、敏捷度，降低知识劳动力成本，真正将知识有效转化为企业竞争力。

明略数据整合多年垂直行业对业务的深度理解与实践，深耕公共安全、金融、工业与物联网等行业领域，基于知识图谱数据库的落地实践帮助行业客户实现业务智能化。目前明略数据已与省、市级公安局、交通银行、中国中车等行业标杆客户展开多方合作。在提供的近百位客户中，为公安行业实现5-20%的破案率提升，帮助金融行业风险监测效率提升3000倍，为工业提供准确率大于98%的故障诊断系统，在行业时间红，切实帮助客户提升业务效率。未来明略数据还将完善个层次能力，降低明智系统落地的复杂性和成本，更好的与客户并肩实践行业人工智能应用。

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行业人工智能为杠杆撬动多个未来

未来人工智能将在个行业陆续普及普及，随着感知、传感器和机器人的发展，人工智能会逐渐适配实体世界，最终人工智能将穿透到个人工作场景。一批中国人工智能公司，为企业治理、链接、挖掘数据，通过数据挖掘找到业务规律，将经验转化为信息，释放数据资产的非凡价值。将人工智能数据管理技术落地到行业应用中，构建适合多维、多层关系挖掘的新一代企业数据架构，经过关系关联挖掘找到业务规律，为决策者提供用于解决问题的结构化信息——知识。

所谓“三生万物”，从三个垂直行业开始，“明智系统”将以智慧为杠杆撬动更多未来。未来10至15年，人工智能将迎来落地的战略机遇期，一个重要的切入点就是利用人工智能重构企业知识的生产、流动和使用，进而使机器自身具备数据收集、整理、分析的能力，自主做出判断和决策。明略数据创始人兼董事长吴明辉也在会中表示：在未来，明略数据还将继续汇聚人类智慧，实现行业价值，贯穿更多工作场景，为企业级人工智能带来更多未来。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。