雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文转载自第四范式公众号。第四范式是国际领先的人工智能技术与服务提供商。基于自主研发的人工智能应用者开发平台，第四范式致力于解决AI应用门槛高的问题，为不同行业打造人工智能解决方案。

“世界将从移动优先变成人工智能优先。”AlphaGo一战成名之后，谷歌总裁Pichai在谷歌I/O开发者大会如是说。

作为中国企业家论坛发源之一，亚布力论坛一向被视为“中国最具影响力的思想交流平台之一”。而今年亚布力夏季论坛中最能代表未来趋势的“前沿科技”分论坛，就以“从移动到AI——人工智能引爆点”作为主题，旨在探讨人工智能技术在未来企业竞争中的作用。

论坛上，第四范式创始人兼CEO戴文渊提出，新形式之下的企业竞争，从以往的跑马圈地式的资源竞争、转变为以运营效率为导向的技术竞争，从以往强调模式的创新、转变为以技术创新来驱动模式创新。在这样的竞争格局下，日益普及的人工智能技术在“维度（如’VC维’等）”上的差别，将成为衡量企业竞争力的核心指标。

新格局下，运营效率决定结果

进入2016年，随着经济增长的逐渐放缓和资本市场的趋于冷静，“烧钱”买流量和入口的互联网经济的上半场似乎告一段落，依靠模式创新来占领赛道的企业竞争力随着市场的成熟和拥挤而逐渐疲软。更多企业挤入了同一个“赛道”，意味着企业家一些细微的经营、决策差别，可以改变企业在所处市场的地位。

在这样的形势下，运营效率就成为企业致胜的关键。以亚马逊为例，得益于作业速度快于同行业4倍的人工智能仓储机器人和差异化、个性化的智能商品推荐系统等先进技术的应用，亚马逊的运营效率得以飞速提升，业绩持续暴涨，行业地位不断攀升，公司市值跃居全球第四（2016年8月数据）；而中国发展最快的互联网公司滴滴出行，在智能生态图作用下，管理效率、运营效率全方位提升，并借此成功吸引了苹果公司的投资，正大步向“效率”驱动型公司前进；不仅在互联网行业，传统行业中的链家地产也积极寻求技术创新，借助平台强大的数据采集和信息获取能力、通过数据挖掘和研究，获得具有前瞻性的决策，成为市场上的佼佼者。

对于企业家来说，运营效率已经不仅仅是衡量企业是否能够健康、可持续发展的指标，更是衡量当下企业核心竞争力的关键指标。戴文渊认为，“以人工智能为代表的技术的发展，能够解决过去解决不了的效率问题。运营效率既是企业向前发展的推动力，又是企业立于不败之地的必然要求，是企业家们无法忽视的问题。”

新环境下，人工智能带来突破

随着Alpha Go引领的人工智能热潮兴起，越来越多的企业家将提升运营效率的希望寄托于人工智能这样的先进技术。同时，人们也越来越疑惑与大众距离遥远的人工智能如何帮助企业提升效率。戴文渊表示，人工智能之所以能够为企业的业绩增长带来突破，是因为人工智能可以在海量数据中挖掘真实的个体用户需求，并为每一个用户量身打造符合需求的产品及服务，从而提高用户响应率、增强用户体验、拉升用户黏性、扩展收入方式等。这不同于以往的“圈地”换取流量及入口，而是使用户与企业的互动由被动变为主动，运营效率大大提升。

精准定位用户、快速作出响应、灵活应对需求是人工智能技术应用的三大法宝。首先，在营销的效率提升方面，人工智能可以做到精准推荐个性化商品或服务、降低资源错赔率，例如亚马逊和淘宝的智能商品推荐体系、让用户更轻易地找到符合心中所想的产品，今日头条的个性化阅读推荐、让用户在尺寸有限的手机屏幕里、获得更希望看到的新闻实事；其次，信息更新速度的加快，也对企业决策的快速响应提出了更高要求。在瞬息万变的环境中快速识别任何稍纵即逝的机会、并完成实时决策应对，是人工智能提升运营效率的重要一环；最后，当下用户的需求和行为在不断变化，从日新月异的环境中不断自学习、及时自修正策略并形成闭环、以适应外部的持续变化才能尽可能获得最大的收益，保持竞争优势。

未来人工智能技术将像互联网一样，渗透到每一个场景、每一台设备和每一种服务里。金融、互联网、电信、传媒、制造等行业的企业已经纷纷布局人工智能。以第四范式为例，其基于金融行业的产品营销、差异化定价、风险控制等解决方案让银行客户可以从海量数据中精准定位客户，并挖掘客户的潜在需求，让整个生产、消费环节效率提升，让企业在投入最少人力、财力的成本下获得最大收益。

新技术中，维度成为衡量标

可以预见，人工智能等新生产力的运用程度将会是衡量企业核心竞争力的重要指标，而选择使用更强的技术无疑为企业带来更大的收益。关于人工智能技术的强弱划分，戴文渊认为，可以借用一些科学的标准来评判，例如“维度”这个统计学中经常用到的指标，就可以判断人工智能技术的水平。广义地说，维度即模型或函数的复杂程度，维度越高、运算越精准、人工智能的能力越强。

以图像识别领域为例，根据国际权威的ImageNet图像分类大赛的数据显示，模型复杂度“VC维”从2010年的约30万上升到了2015年的约1亿，分类错误率从0.262下降到了0.0357，5年间图片识别错误率降低8倍，最终实现了机器低于人类在图像识别方面的错误率。错误率降低的背后，是维度提升所带来的强大智能。

显而易见的是，高维度的模型效率远远高于低维度的模型效率、继而影响企业整体的运营效率，为人工智能的应用树立了评判标准。正如前文所说，企业家细微的经营、决策差别，会改变企业竞争的优势和地位。在人工智能逐步普及的未来，选择什么维度的人工智能产品，就决定了新的生产力给企业效率提升带来的贡献有多大。戴文渊认为，维度这个人工智能领域的衡量标准，会逐步转化成衡量企业核心竞争力的指标。超高维度的人工智能技术将会应用于企业生产、经营的各个环节，如“强力生长素”一般，促成企业在未来的竞争格局下“野蛮生长”。

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