当普通人谈论AI，第一反应可能是“尖端”、“难”。

人人都想用AI。但往往还没开始，就被代码之“美”吓退了。普通人谈论AI，就像“海客谈瀛洲”，却“烟涛微茫信难求”。众多的企业更是渴望用AI但却不知道怎么用，拿着钱不知道怎么办，“拔剑四顾心茫然”。

有数据表明：尽管 AI 为我们带来了巨大的商机（预计到2030年AI将为GDP贡献16万亿美元），但是 2018 年企业对AI的 采用率不到 4%。一项最新的 Gartner 调查显示，企业对AI 的采用率将从 2018 年的 4% 增长到了 2019 年的 14%。但是这还远远不够。MITSloan的数据显示，85%的企业将AI看作解锁商业数据价值的绝佳战略机会。但他们中的大多数还卡在了，从挖掘数据洞察到转型商业模式的路途上。

AI应用之道，真的这么“危乎高哉”？

阻挡我们应用AI的，真的是技术门槛吗？还是我们因为不够了解而产生的心理门槛？

【1】 太空里的AI

我们在无数科幻大片中见到了各种太空飞船的智能助手，如今有了第一个实物：IBM的CIMON。

作为历史上第一个人工智能宇航员伙伴，它基于理解-学习-推理-交互的认知模型，深谙空间站内的技术细节与太空领域专业术语，可以与宇航员自然交流和互动，既能干活，也能陪聊。

它能帮助宇航员完成科学实验，还能感知宇航员的情绪，通过和宇航员交谈为宇航员减轻寂寞感，为太空生活带来温暖。

如果你的AI可以在太空效力，那么它可以在任何地方发力。

【2】航空领域中的AI

如果AI可以成为宇航员的小伙伴，那么它可以成为任何人的伙伴。

法国航空-荷兰皇家航空集团为提高客服工作效率及乘客体验，利用IBM具有语音交互功能的Watson Assistant，开发一款名为“互动助理（MIA）”的语音助手。

自7月份在单个国家开展试点以来，MIA已回复4,500个来电，为用户提供关于航班和行程计划等方面信息。

【3】公路交通中的AI

如果AI可以提供航班和行程计划的信息，那么，它理应成为更全面的“移动顾问”。

大众旗下，同时也是欧洲最大的汽车制造商之一的SEAT公司携手IBM宣布开发旨在改变城市驾驶方式的全新解决方案——“移动顾问（Mobility Advisor）”。

借助IBM Watson机器学习功能，“移动顾问”可以在了解用户的偏好后提出最优的个性化旅程建议。“移动顾问”与IBM云相连，可以根据不断变化的情况动态地调整方案，因素包括天气预报、交通报告和当天城市路况等。为了每次都能给出最佳的交通方式建议，甚至可能是弃车、步行或者使用SEAT电动滑板车等，它会首先整合用户的预约信息和之前选择的历史数据。

下一次，如果男朋友因为堵车而约会迟到，那是他的AI不够好。

【4】AI法律顾问

AI“能说善道”的背后，是自然语言理解技术的进步和积累。而“说”和“写”从来都不分家。既然AI可以与人交谈，那么它也能“舞文弄墨”。

借助直观的 IBM® Watson® 产品，LegalMation 开发了一个史无前例的人工智能平台，用于自动执行日常诉讼任务。

在 IBM Watson 生态系统的支持下，该公司推出了用于起草早期阶段响应文档的AI，以前需要数小时才能完成的文件起草工作，交给AI只需要不到两分钟。

客户节省了宝贵的时间，法务团队保住了发际线。

【5】会帮你算税的AI

如果AI可以对付法律条文，那么对付税法也不在话下。

毕马威会计事务所也在使用 Watson 向税务专员推荐税务处理方法，显著提高了员工的工作信心与满意度。13 名税务专员使用 10,634 份文件针对五种不同的研发模型对 Watson 进行了训练。经过训练，Watson 推荐税务处理方法的准确率达到了 75%。

对付琐碎而又庞杂的法律条文，还得靠AI。

【6】船舶航行也可以靠AI

如果看完上面的案例，你便认为AI只是“坐办公室的文员”，那其实是一种偏见。其实AI也能“出外勤”。

海洋研究组织ProMare联合IBM THINK，正在建造一艘完全由AI自主驾驶的无人船舶，该船将在2020年九月，恰逢“五月花”号首航四百周年之际跨大西洋航行。

这艘名为“五月花”号自主驾驶船（Mayflower Autonomous Ship，简称“MAS”）将采用IBM的Power服务器、AI、云，以及边缘计算技术。在从英国的普利茅斯前往美国马萨诸塞州普利茅斯的航线中,自主航行并躲避海上危险。该船将携带三个装有一系列传感器阵列以及科学仪器的研究舱，科学家们将用它们来增进对许多关键领域的了解，例如海上网络安全、海洋哺乳动物监测、海平面制图和海洋塑料等。

如果航行成功，它将是有史以来首批跨越大西洋的自主航行的、全尺寸船舶之一，并将开启一个自主驾驶研究船舶的新时代。

我们已经有了无人机、无人车，是时候出现无人船了。

【7】精密制造业里的AI

说到无人车，很多人觉得AI能发挥的，就是驾驶算法之类。

其实太狭隘了。AI+制造，才是这个行业的完全体。

开发创新型天线和雷达传感器技术的科技公司Lunewave，与 IBM 合作，使用IBMWatson® Studio来辅助制造传感器。

传感器是汽车的“感官”，也是无人驾驶的基础。自动驾驶汽车中使用的传感器技术通常成本过高，制造商也很难大规模产出价格合理的无人驾驶汽车。

Lunewave所开发的专用传感器是一种光波传感器。这款传感器采用独特的Luneburg透镜，该透镜是一款完美的球形透镜，可以从各个角度检测到光波。与其他类型的传感器（如激光雷达和传统的相控阵天线）相比，Luneburg 透镜有很多独特优势：它能感知多个带宽的数据，检测 360 度半径范围内的对象，并能同时与多个不同的设备通信。

直到现在，制造 Luneburg 透镜的过程仍然十分耗时且成本高昂。但利用 Watson Studio 的机器学习和 AI 功能自动搜索数百种可能的方案，找出最佳构造。再配合 3D 打印技术，Lunewave能在几分钟或几小时内制造出高度精确的 Luneburg 透镜，且成本远低于传统制造过程。

AI+3D打印，智能制造的设计师和蓝领。

【8】AI协助企业高效管理

如果AI可以设计产品，那么它也能管理生产线。

KIST Europe 和IBM共同搭建了一个解决方案，将现有 SmartFactoryKL 技术栈与先进的数据科学解决方案相结合，应用机器学习来解决重量测定问题，帮助生产线实现质量管理流程自动化。5分钟可完成模型的每次迭代训练，降低缺陷率，同时节省制造和保修索赔的成本。

【9】AI协助银行处理财务问题

如果AI可以替企业省钱，那么它也能帮银行管钱。

在全美拥有1153个业务中心、2459台取款机、资产达1420亿的五三银行(Fifth Third Bank)，看到了一流数据科学工具在优化市场分析活动方面的潜力。

五三银行使用 IBM Watson Studio创建了一个受控环境，借助开源技术，使用高度敏感的银行数据进行机器学习，用以解决一系列广泛的营销和客户分析问题。该解决方案可以帮助直接营销团队在潜在客户数据库中找到合适的目标；预测新客户账户的余额和收入；以及评估未来五年客户流失的可能性。

【10】AI帮你理财

如果AI能够帮你管钱，那么它就能帮你赚钱。

葡萄牙储蓄信贷银行法国分行 (CGD France) 使用在云端运行的 IBM 机器学习技术，创建了信用评分移动应用，快速准确地确定每位客户的信用等级。结果如何呢？快速高效的服务显著提高了客户满意度，促进了银行收入增长。

【结语】

从太空到海洋，从星辰大海到办公室内，从金融到制造，各行各业都有应用AI的成功范例。

如今的AI，已不再是实验室束之高阁的屠龙之术，也不是某些智力游戏的搅局者，更家不是不接地气的炒作概念。

它就是一个工具而已，并且是一个用起来很便捷、使用门槛大大降低了的工具。

特别是IBM Watson，具备一些独一无二的优势。在IBM的努力下：

AI定制变得便捷化。比如，意图分类（Watson Assistant 的核心）功能可帮助企业从小型训练集中学习知识。这意味着，不需要招聘大批人员进行数据标注。

AI开发变得自动化。AutoAI 技术能够赋予普通数据科学家超能力。我们可自动执行 80% 的核心数据科学流程，比如数据准备、算法选择和特征工程等流程。这是 Watson Studio（模型构建和训练平台）提供的独特功能。

AI的模型可被解释。在信任至上的时代，每家企业都想以轻松（且合规）的方式了解 AI 究竟如何做出决策。IBM Watson Openscale 能帮助用户了解其模型的日常表现、出现的偏移、可能存在的偏见，以及如何解释模型产生的。

AI也具备嵌入式能力。任何企业都可以利用 Watson 技术，来让自己的产品变得更好。

所以，回到开头的问题。AI之道，危乎高哉？

不，它一点儿都不比蜀道难。

要知道，现在去成都都有高铁了呢。