在人工智能（AI）高速發展的幾年間，AI技術已取得了明顯的躍進和快速的迭代，演進路線也呈現出豐富多樣化的趨勢，如語音識別、語義識別、視覺處理等；但在與行業結合方面，AI卻未能將價值較好地實現滲透和落地。因此，在企業紛紛擁抱AI的時候，市面上亦出現方向不明、戰略不清、投入不夠、執行不力等難題。對于AI發展的現狀和未來，Gartner研究副總裁蔡惠芬做了深入分析，并解析了AI在消費者業務領域、企業業務領域的價值，及其對企業整體戰略決策的影響。

當一項技術取得高速成長，外界（包括消費者、企業、機構、社會等）對這項技術的期待就會出現超出客觀實際。AI正是這樣一項短期內價值被高估甚至“神化”，但長期價值又未被認清的技術。對此，蔡惠芬認為，企業應先理清當前AI價值實現的主要能力、主要領域及主要方面。

在消費領域，AI最重要的作用可以概括為提供幫助。這一點，我們可以從近年來如火如荼的智能音箱、智能語音助手等細分類目的發展得以驗證。得益于AI在邊緣端的下沉，消費者可以更便捷地使用AI來實現諸如家居系統（智能硬件）的遠程控制、家居安全（如安防、消防系統）的保障、便捷購物、個人行為模式的學習、可穿戴設備帶來的健康監控、對寵物及老幼病者的跟蹤監護、甚至是駕駛行為的監測、行駛路線規劃等。這些AI應用可大大提升個人完成一項任務的效率。

在工作領域，AI也可以幫助員工處理較為乏味和重復性的工作。我們在大量的調研數據中可看到，企業希望借助AI來實現多方面的效率提升和工作精進，其中減少工作錯誤（尤其因重復工作帶來的無謂失誤）占據最重要的一席。其次，AI對于信息處理模型的學習和優化可以幫助企業更精準地找到所需信息，為工作帶來極大便利。然而，AI目前尚不能很好解決工作中的復雜問題，如決策類的工作、研究趨勢、預測和規劃等。更有趣的是，一小部分人對于AI幫助提升工作效率而言，尚持保守和否定態度，這或能反映to C業務和to B業務的區別之處。

以工業領域為例，將AI技術運用到制造流程改善和產品開發提升方面已成效顯著。首先，AI可輔助程式開發和測試過程、優化產品原型；其次，AI可大大加速自動化測試和代碼生成過程——這一環節AI以大量的優質數據為基礎，具備比人類更精準、嚴謹、流暢、高效的能力；此外，AI在不斷訓練中對于自動化架構和數據科學也有著持續的優化和迭代，而從長期演進來看，輔助和自動化模型代替編程將會變得非常普遍。在上述過程中，我們不難發現AI對于具體行業能力的掌握已日漸豐富，它所能替代的工作類型和工作人群也在日益擴大。

在Gartner的研究中，我們發現早在2018年，AI已能輔助甚至“替代”實習生的大部分工作；而對于測試人員、軟件工程師、數據科學家的輔助作用也越來越強，因此，AI未來將有可能為業務分析師、解決方案架構師提供重要輔助。綜上所述，當AI成為大勢所趨，企業對未來的戰略規劃就顯得十分關鍵。蔡惠芬認為，到2023年，作為不可或缺的計算資源，AI將會成為企業的一項“技術設施”——規模將增至2018年的5倍之多，且在企業競爭中占據重要位置。

來源：物聯網智庫