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关注智能产业的发展与趋势,紧盯技术动向及具体应用,深度解读人工智能,汇集尖锐的专业观点,集结千名海内外专家,连接各行业专家社群及论坛会议。
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深度长文:表面繁荣之下,人工智能的发展已陷入困境
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深度长文:表面繁荣之下,人工智能的发展已陷入困境
现在,深度学习面临着无法进行推理的困境,这也就意味着,它无法让机器具备像人一样的智能。但是真正的推理在机器中是什么样子的呢?如果深度学习不能帮助我们达到目的,那什么可以呢?
人工智能
CTO
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智能产业头条
3383
2018-11-30
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雷军要靠AI+IoT飞起一头“大象”,但小爱同学现场翻车
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8年前,雷军在移动互联网的风口上飞起了一头猪(手机业务)。现在,在AI+IoT风口上,雷军要飞起一头大象(IoT)。
人工智能
CTO
CIO
智能产业头条
4117
2018-11-28
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壹周智能 | 阿里云变阵阿里云智能,换帅行癫!与腾讯、华为三云争霸
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11月26日,阿里巴巴集团CEO张勇对阿里架构大调整,云和AI上升到无比重要位置:阿里云升级为阿里云智能,集团首席技术官(CTO)张建锋(行癫)将兼任阿里云智能事业群总裁。
人工智能
CTO
CIO
智能产业头条
3382
2018-11-26
人工智能
CTO
CIO
智能产业头条
3382
2018-11-26
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微软亚研院20周年独家撰文:数据智能的现在与未来
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微软亚研院20周年独家撰文:数据智能的现在与未来
如果无法从数据中提取出知识和信息并加以有效利用,数据本身并不能驱动和引领数字化转型取得成功。如何让数据发挥它最大的价值?“数据智能”(Data Intelligence) 应运而生。
人工智能
大数据
CTO
智能产业头条
2558
2018-11-23
人工智能
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推动“产业x科技”的无界融合,详解京东数科三大技术能力
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推动“产业x科技”的无界融合,详解京东数科三大技术能力
11月20日,JDD-2018京东数字科技全球探索者在京召开。曹鹏详细阐述了京东数字科技的三大核心技术能力——数据技术、AI和IoT,分享了利用数字科技解决产业痛点的成功经验。
人工智能
CTO
CIO
智能产业头条
3465
2018-11-21
人工智能
CTO
CIO
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壹周智能 | 腾讯发布人工智能辅助翻译,致敬人工翻译
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11月13日,腾讯AI Lab发布了一款AI辅助翻译产品“腾讯辅助翻译”(Transmart),这款产品采用业内领先的人机交互式机器翻译技术,融合神经网络机器翻译、统计机器翻译、输入法、语义理解、数据挖掘等多项前沿技术,配合亿级双语平行数据,为用户提供实时智能翻译辅助,帮助用户更好更快地完成翻译任务。据悉,“腾讯辅助翻译”旨在致敬人工翻译,辅助人工翻译更快、更好地完成任务,探索人工智能赋能翻译行业新思路。
人工智能
CIO
CMO
智能产业头条
3089
2018-11-19
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CIO
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2018-11-19
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十年之后,数字孪生将这样改变我们的工作与生活
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4126
2018-11-16
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BAT、华为 、科大讯飞、 浪潮......看巨头如何布局智慧教育
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2016年以来,智慧城市成为巨头竞相布局的新风口。我们曾对各巨头在智慧城市领域的布局进行过详细梳理。智慧城市建设主要集中在交通、公共安全、政务、教育、能源、环境、等领域。
人工智能
CTO
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4223
2018-11-13
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壹周智能 | 亚马逊分拆第二总部凸显美国科技人才不足
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亚马逊分拆新总部的决定暴露了很多公司熟知的一个秘密:顶级技术人才十分难求。有知情人士称,亚马逊已经打破了原本选择一处地点作为第二总部的计划,改为建造两个中心。
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小锦说2018年7月21日,“中国数字企业峰会——案例与实践专场”胜利召开,200位数字化转型探索者相聚天目湖,畅聊数字化时代企业的发展变革新趋势,探讨数字企业的创新与增长法则。本次峰会中,锦囊专家特别邀请到专家委员会委员、ThoughtWorks数据&AI业务负责人史凯,从专家的视角对GE的数字化转型进行总结分析,并和大家一起探讨数字化转型的正确姿势。以下内容根据现场演讲整理而成。转型这件事情没有终点,我也不认为GE转型失败了。我将分享“GE的数字化梦幻之旅”,在总结分析的过程中,和大家一起对企业数字化转型的正确打开姿势进行剖析。 ThoughtWorks数据&AI业务负责人史凯 GE数字化转型之路的回顾与分析 GE的转型蓝图非常宏伟,希望打造全新的GE,并且达到三个目的。 第一, GE for GE,成立Digital部门,又将原来的IT部门和软件部门合并,成立一个新的集团,去更好的支持自身业务本身的发展。 第二, GE for Customers,给GE的客户提供更好的服务。 第三, GE for World,希望构建Predix为核心的工业互联网平台,把所有的工业设备,以及这些工业设备所沉淀的数据,都运营起来,愿景是运营整个工业化的世界。 在这个宏伟的蓝图基础上,GE还有非常清晰且自信的目标——到2015年达到150亿美元的收入。 在这样的宏伟蓝图和自信目标下,GE又是如何做的呢?坦率来讲,我认为GE的转型措施非常的典型,可谓是稳扎稳打,全面布局。 从时间线上来看,从2011年启动数字化转型,到2013年用1亿USD 投资Pivotal,GE在利用投资技术公司的方式去构建技术平台底层的能力。 在2014年收购API HealthCare,就是GE在巩固其在医疗行业的优势——API服务能力。 2015年成立GE Digital部门,2016年Predix正式运营。 总的来说,从2011年到2016年,GE主要有五方面的举措。 第一, 一把手挂帅,高层非常重视。 第二, 有非常清晰明确的战略:工业互联网战略。 第三, 有非常巨大的资源投入,倾全公司之力去投入,甚至是卖掉原有的业务板块来缩减成本进行投入。 第四, 有海量优势的传统业务,在行业占据领导地位,这给数字化转型带来了巨大的资源。 第五, 一边是自身能力构建,在全球成立很多研发实验室,招聘很多卓越的软件工程师;另一边是投资并购,快速的吸纳很多它所需要的软件工程能力。 GE最终的愿景是什么? GE希望在2020年成为“全球排名前十的软件公司”,并且让Predix成为工业领域的苹果商城——让所有制造企业的核心设备和数据,都运行在GE Predix平台上。 基于上述这些, GE其实是个非常好的数字化转型的典型案例。 GE具体做对了些什么? GE在技术层面选对了所有的方向。 自动规划的物流,快速连接设备和产品,IOT智能生产环境,快速的工业级分析,APM管理,自动化运营优化,等等都是每一个制造业企业的完美梦想。 也就是说,GE在正确理解客户需求的同时,也做了正确的事情,并且选择了正确的技术。 GE Digital部门成立一年后,他们内部总结的理想中的数字化集团应该是这样的:Digital部门员工4000人,全球员工15000人,2015年收入50亿美元。这是个非常好的目标。 但结果呢?2016年GE的市值蒸发了1000亿美元,一把手也离职了,相关部门主要负责人也都被一一更换。 GE转型过程中,这四个地方不对劲 这看上去很不可思议,这么完美的、每一步都做得很正确的数字化转型,为什么会得到这样的结果? 我结合自己的分析理解和多年信息化、数字化转型的经验,发现GE转型中有四个地方似乎有点不对劲。 第一,藕断丝连的转型。GE的Digital部门由原来的软件部门和IT部门组合形成,内部组织结构、汇报关系都比较复杂。原来的软件部门和IT部门,跟原有的业务版本本身是藕断丝连的,实质上是清晰的甲方乙方关系,但数字化集团又有清晰的业绩目标。因此,Digital部门就会有两个身份:一个身份是要服务好原有的业务板块,一个身份是要为数字化部门产生盈利。这是一种很容易精神分裂的情况,微妙的复杂关系实际上埋下了一些隐患。 第二,传统的构建方法。GE先是构建了很多的研发中心,再构建软件,再把这些软件向各个业务板块推去。这种从上往下一层一层的构建方式,投入资源非常大,但收益效果却比较慢。 第三,缺乏安全的试错空间。既然承诺并制定了非常激进的盈利计划,这就意味着新的数字化公司、数字化部门,试错空间非常小,期望非常高。一旦出现了一些问题或达不到期望的时候,很容易被质疑。 第四,当数字化转型变成政治正确。只要涉及到数字化转型的事情,那就是第一优先级,这看上去是非常好的现象和支撑。这也是一把手挂帅,每个CEO都希望有这种最完美的状态。但是,数字化转型的目的不是为了去做,一定要回到初心,否则的话就会变成一种形式。 另外,GE出现这种状况还有一个很重要的原因——GE是一家上市公司,整个公司的财务现金流、财务增长状况,都会直接决定转型策略能不能被支持,转型能不能坚持下去。 所以,我们不能轻易定论说他失败了,他只是在这个阶段没有坚持下去。然而我们谁都不知道,也许再坚持一段时间就成功了呢? 从另外一个角度来看:如果是摩拜或者滴滴,会怎样?如果换一个环境,GE是一家“摩拜”,是不是就可以成功? 工业互联网的规则和消费互联网的本质,是不是一样? 我觉得,做实业的B端企业,上辈子可能都是折翼的天使,很辛苦的实实在在的做事情,却得不到摩拜那样互联网企业的追捧和待遇。这个情况,不管在中国,还是在华尔街,都一样。 从GE的整个转型过程,我们再来看看转型者的窘境。 明朝的张居正,曾经有一次跟学生讲到,只有让自己活得更久,才能够达到最终的目的。作为转型者、转型的重要发动力和引擎,我们怎样能够让自己在环境当中更持久的去迭代,怎样去创造更好的环境,去实现每一步举措,都是需要思考的问题。 打造转型生态圈,企业数字化转型三步走 过去这几年做了一些数字化转型案例,总结了一些发现。我们要在内部和外部打造一个转型的生态圈。 图片来源:史凯(凯哥) 第一步,定义目标蓝图,尤其是长期战略和短期目标都要关注,短期目标是为了保证我们能够活下来,从而去逐步实现长期战略。 第二步,打造灯塔项目,快速的把一个转型业务的效果呈现出来,争取到业务的支持,帮助一起构建转型生态。当你构建了影响力和转型生态,所有人都愿意为转型去努力,而不仅仅只是一个任务。这就成功了一半,大家都在一条船上。 第三步,快速迭代演进。 沃尔玛比亚马逊差在哪里?差在亚马逊一年的产品发布速度是沃尔玛的20倍以上。快速迭代,这也就是技术是第一生产力的核心原因。 数字化转型的正确打开方式 数字化转型的正确打开方式:谁的服务和产品迭代的更快? 首先是速度。速度为王,连接速度,反馈速度,创新速度,一定要实现快速迭代。创新的速度决定了每一个企业的竞争力,如何快速的产生创新想法,并且快速落地,快速反馈,快速投资运营成为优势业务,决定了企业的生死。 其次是管理创新的三个地平线。现金奶牛的业务,支持创新的,他们的KPI、组织结构、管理模式、技术框架,可能都是不一样的,一点要切分出来。 图片来源:史凯(凯哥) 从流程驱动到数据驱动的数字化转型:构建持续、精益、快速的创新生态 数据驱动的数字化转型,因为只有数据是最真实、最本质的,只有数据是不可辩驳的。 行业边界的消失、市场的快速变化,越来越复杂的用户需求,使得经验型的传统数字化转型方法已经不足以洞察和发现创新价值。所有的业务、流程、现象、体验,都已经数据化。在数据中发现创新,优化流程,驱动运营,是最本质、最高效、最实时的创新策略。 我们已经进入数据驱动的数字化转型的时代,每个企业都需要具备四大能力。制定数据战略,打造数据中台,持续数据创新,构建智能应用,进入数据驱动的数字化转型。 第一,要具备构建数据驱动的战略创新的能力。这个战略不是十几年前那样一个战略做半年甚至一年,现在的战略要在一个月内去快速迭代。这其中,制定企业精益数据战略,包括数据治理体系、数据平台架构,建立数据思维,打造数据创新实验室。 第二,要具备构建数据中台的能力。数据中台,是把所有的数据资产、数据服务快速的产生创新、产生迭代产品的能力,是一种工程能力。这其中,采集汇聚,存储治理,企业数据资产治理,数据处理,数据分析,人工智能能力,都是打造数据自服务体系。 第三,在数据中台的上面,小前端一定要快,而且要用新的技术、用智能的技术,要用智能场景去快速落地。 第四,要具备持续的数据运营的能力。在数据中台基础上,持续分析和运营数据,建立持续的创新能力。 在此基础之上,我总结了一个方法论,精益数据资产创新架构。 用一个月去定义出数据蓝图,数据创新的蓝图,然后快速地去实施,每个季度去迭代去优化。而每一个企业都需要这样的数据驱动的能力架构去支撑自己的持续创新。这个架构实体化后,就是我们现在大家都在提的数据中台。 图片来源:史凯(凯哥) 数字化的本质是什么? 我认为,数字化的本质是连接和移动。 谢谢大家,我是凯哥,致力于利用数据和智能驱动数字化转型。
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史凯
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