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根據(jù)IDC報告，未來三年，中國人工智能市場的復合年增產(chǎn)率將超過50%，到2020年中國人工智能市場的規(guī)模將到達150.2億人民幣，其中政府、金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)將占整體人工智能應用市場規(guī)模的一半份額以上。

8月30日，在2017戴爾科技峰會“人工智能與行業(yè)應用”分論壇中，戴爾首次全面展示了其在人工智能領域的探索和實踐之路。現(xiàn)在，它希望通過更加簡單、高效的方式做人工智能的技術輸出，真正有效地幫助中國各行各業(yè)的用戶把人工智能的應用實現(xiàn)落地，同時也推動中國的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級。

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2017DTF“人工智能分論壇”爆滿

AI加速落地各行各業(yè)

伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入深水區(qū)，人們逐漸認識到了數(shù)字化技術的本質(zhì)除了“連接”商品、信息以及人之外，還可以連接“智慧”，而這個“智慧”的落地體現(xiàn)就是人工智能。

不夸張的說，人工智能已經(jīng)成為了當下中國產(chǎn)業(yè)升級和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的新動能和驅(qū)動力，我們可以從三個維度來看：

首先，從產(chǎn)業(yè)升級角度看，今天，人類已經(jīng)站在了第四次工業(yè)革命的起點之上，其主要的驅(qū)動力來自于信息技術的不斷突破，特別是隨著云計算，大數(shù)據(jù)、人工智能的大發(fā)展，將徹底改變?nèi)祟惖纳?、生產(chǎn)和商業(yè)方式，進而驅(qū)動經(jīng)濟實現(xiàn)新一輪快速增長。

尤其是在中國，由于線上線下生態(tài)及場景遠比其他國家豐富、多元，中國經(jīng)濟中結(jié)構性的差異，以及細分行業(yè)中不同的應用場景需求，都給了以人工智能等新技術創(chuàng)新以巨大的想象力。與此同時，一個進一步走向開放的中國，整個社會里仍然存在的各種信息和技術壁壘，也成為了人工智能技術創(chuàng)新施展的最大舞臺。

其次，從國家政策角度看，7月20日，國務院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出了中國人工智能“三步走”戰(zhàn)略、八大關鍵技術研究、數(shù)十個產(chǎn)業(yè)落地、AI人才的培養(yǎng)和引進、以及成立人工智能規(guī)劃推進辦公室等戰(zhàn)略規(guī)劃，也說明了人工智能已經(jīng)從國家戰(zhàn)略層面登上了中國的歷史舞臺。

按照規(guī)劃安排，未來中國要初步建成人工智能技術標準、服務體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，培育若干全球領先的人工智能骨干企業(yè)，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，并帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。

最后，從行業(yè)轉(zhuǎn)型的角度看，“人工智能+”將成為新業(yè)態(tài)。具體來說，在金融行業(yè)，人工智能的應用場景就包括風險監(jiān)測、反欺詐、信用評估；在制造行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+實時數(shù)據(jù)分析則可用于故障診斷、個性化定制等。

不僅如此，在醫(yī)療行業(yè)，利用深度學習等技術可進行診療圖像處理、輔助診斷應用，未來還可以從就診前交互環(huán)節(jié)向下延伸至臨床診療、精準用藥，向上拓展至新藥研發(fā)環(huán)節(jié)；在物流行業(yè)，倉儲及物流環(huán)節(jié)的無人車、無人機也正在成為潮流等。

根據(jù)IDC的報告，人工智能未來將全面影響企業(yè)的核心競爭力。例如，人工智能技術在企業(yè)中將全面應用到IT運營、OT運營自動化中，以數(shù)據(jù)和智能連接客戶，連接產(chǎn)品，連接資產(chǎn)。更關鍵的是，隨著智能硬件、智能家居、消費級機器人、智能駕駛汽車等大量新應用的出現(xiàn)，未來多種形態(tài)的人機交互方式也將帶來更多的商機。

對于傳統(tǒng)行業(yè)而言，人工智能無疑是重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速器，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能，企業(yè)能夠為用戶提供更為智能化的產(chǎn)品、服務，并促進自身數(shù)字化的運營流程，最終改進用戶體驗，進而提升公司核心競爭力。

從實踐驗證到技術輸出

實際上，作為最早規(guī)?；瘧萌斯ぶ悄芗夹g的公司，戴爾在人工智能領域有很長時間的實踐驗證經(jīng)驗和豐富的技術積累。所以，以戴爾為代表的全球性科技公司，在今后推動中國人工智能的發(fā)展過程中，無疑有更多的機會貢獻自身的價值。

據(jù)了解，戴爾很早就展開了基于人工智能的應用，經(jīng)過不斷的探索和實踐，人工智能逐漸走入了戴爾的業(yè)務價值鏈，在銷售、采購和生產(chǎn)等環(huán)節(jié)都取得了不錯的成效。

戴爾應用人工智能加速其直銷體系的變革。在戴爾直銷1.0時代，戴爾利用電話客服和外部銷售的方式首創(chuàng)了直銷模式，大大降低了庫存和銷售成本，但龐大客戶群管理，對戴爾而言無疑是很大的挑戰(zhàn)。

進入到戴爾直銷2.0時代，戴爾充分利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，雖然進一步增加了效率，但由此也產(chǎn)生了新的問題，即被動接受客戶訂單，缺乏客戶行為分析、自動化銷售預測和精準營銷工具等。

而在戴爾直銷3.0時代，戴爾通過應用人工智能技術，尤其是引入深度學習+機器學習算法模型，從而實現(xiàn)了自動化的預測采購行為，同時充分發(fā)掘銷售與客戶數(shù)據(jù)的價值，完成了銷售管理從關注歷史銷售到未來銷售預測的大跨越。

作為零庫存和高效供應鏈管理的標桿企業(yè)，戴爾也不斷推進生產(chǎn)制程自動化、推動供應鏈綠色化生產(chǎn)，推進供應鏈的大數(shù)據(jù)管理。其中，戴爾應用人工智能進行工業(yè)產(chǎn)品外觀檢測就取得了很大的成效。

戴爾在過去3年時間中，在PC部件生產(chǎn)線上，推廣使用機器工位替代先前的人工工位，保證產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的標準化和良品率。值得一提的是，在檢測環(huán)節(jié)，通過精密光學成像，深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機視覺技術進行元器件檢測，實現(xiàn)了跟肉眼一樣可以識別產(chǎn)品的劃痕、雜點、硬力痕等缺陷檢測，從而降低人工成本。

未來，戴爾希望加強深度學習的能力，今后將大規(guī)模推廣圖像識別來代替人工檢測，提高產(chǎn)品檢測的準確率，一旦人工質(zhì)量檢測如果可以被人工智能取代，戴爾工廠一年可以節(jié)省大概上千萬人民幣的投入。

由此可見，戴爾全方位應用人工智能已經(jīng)實現(xiàn)了對公司生產(chǎn)、運營、銷售等體系的全方位支撐，同時長期的一線實踐驗證又構筑了戴爾人工智能商業(yè)化推廣的基礎，為戴爾賦能各行各業(yè)的人工智能升級和轉(zhuǎn)型奠定了堅實的基礎。

戴爾AI賦能行業(yè)轉(zhuǎn)型

我們知道，人工智能的三大要素是算法、數(shù)據(jù)和計算。為此，戴爾在2015年，與中科院自動化所共同成立人工智能與先進計算聯(lián)合實驗室。2016年，與中科院自動化所又共建“諸葛•深知”企業(yè)級深度學習應用與服務平臺，在數(shù)據(jù)治理、平臺建設、算法建模上積極促進人工智能的應用落地。

據(jù)介紹，戴爾將“諸葛•深知”深度學習應用和服務平臺定位為可提供硬件、軟件和專業(yè)服務的一站式解決方案，目標是由戴爾提供深度學習專業(yè)知識來進行問題評估、模型開發(fā)和共同開發(fā)，讓中國企業(yè)能夠輕松使用深度學習，并快速建立起人工智能應用的能力，具體來說。

在算法方面

針對目前市場上五花八門的深度學習工具包、復雜的算法，“諸葛•深知”平臺為企業(yè)提供了深度學習工具包的統(tǒng)一接口，同時眾多中科院成熟算法模型可輕松調(diào)用。

目前，該平臺已經(jīng)構建了眾多統(tǒng)一的深度學習計算框架，建立了一系列面向行業(yè)應用的專門模塊與中間件，企業(yè)可以按照自身的需求，在該平臺上選擇需要應用的模塊，如圖像分類、人類識別、圖像遙感識別，細胞識別、對象識別、新聞分類、評論分類、詞性標注等等。

在數(shù)據(jù)方面

戴爾主要為企業(yè)提供強有力的數(shù)據(jù)工具平臺。目前，戴爾在大數(shù)據(jù)領域擁有著全面的解決方案，不僅具有完整的硬件堆棧，還有廣泛的面向大數(shù)據(jù)的軟件，更有專業(yè)服務以及對行業(yè)深刻理解，可以為不同用戶提供滿足需求的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合。

其中，在大數(shù)據(jù)訪問及整合方面，通過SAP HANA方案可以將數(shù)據(jù)進行集中和標準化，能夠幫助用戶降低約50%的商務智能成本，較傳統(tǒng)及預測分析效能快60%；此外，戴爾還與Pivotal合作，面向用戶提供了一站式的開源大數(shù)據(jù)套件Pivotal Big Data Suite，包括基于x86的大型分布式開源MPP Greenplum、Hadoop原生SQL數(shù)據(jù)庫HAWQ（HDB）以及內(nèi)存計算平臺Gemfire，可以說為用戶提供了完整的大數(shù)據(jù)解決方案。

在計算方面

戴爾最大的優(yōu)勢就在于計算力。一方面，通過“諸葛•深知”平臺，戴爾可為企業(yè)提供深度學習模型訓練和計算服務。該平臺具備業(yè)界領先、經(jīng)過實踐考驗的深度學習部署能力，采用集群管理、多GPU并行處理機制；同時，還面向企業(yè)提供深度學習IT平臺解決方案、參考架構及交付服務。

另一方面，針對特定行業(yè)的用戶，戴爾的“HPC Systems”家族為生命科學、制造及教育科研三大領域的用戶提供“開箱即用”的HPC系統(tǒng)，在“HPC Systems”家族中，戴爾HPC的獨特優(yōu)勢體現(xiàn)在提供同類最佳解決方案，包含在性能、密度、能效和功能方面處于業(yè)界領先地位的產(chǎn)品，為用戶提供了強大的計算能力。

正如戴爾大中華區(qū)總裁黃陳宏博士在2017戴爾科技峰會上所言：“作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行者，戴爾結(jié)合自身的技術積累與行業(yè)理解，發(fā)揮在全球網(wǎng)絡、及全球云服務平臺和解決方案方面的優(yōu)勢，將為中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供卓越的技術支持與創(chuàng)新體驗，助力企業(yè)積極應對人機合作時代帶來的挑戰(zhàn)，擁抱數(shù)字經(jīng)濟時代的新機遇。”