【军观察导读】：昨天我们进行了曾鸣“智能商业二十讲”的第一讲，效果很好，今天我们继续第二讲：数据智能。每一个核心概念背后都有技术和商业实践支撑，数据智能，是现在，亦是未来。

专题链接：湖畔大学教务长曾鸣在[得到]第一讲，“互联网本质的是什么”

阿里曾鸣：商业智能化是未来最重要的一个趋势【商评演讲精粹】

新知 | 阿里参谋长曾鸣：创智时代的商业范式革命

文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察，价值阅读倡导者

曾鸣老师“智能商业二十讲”之二，讲的是“数据智能：未来商业的核心”。大家可能是第一次或刚开始接触数据智能，有人也会猜想与大数据、机器智能有什么关系，ok，如果你能这样进行延伸和关联思考，说明你是一个懂得概念理解和知识迁移的小伙伴。

据百度百科消息，“数据智能”是百度公司在第四届“百度技术开放日”活动上提出的概念。2014年4月24日，百度高级副总裁王劲在第四届“百度技术开放日”上正式宣布推出“大数据引擎”，数据智能概念由此产生。

那既然是由百度首次提出，主要还是基于百度产品、场景等因素考量的。数据智能是指基于大数据引擎，通过大规模学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案及实际预测。

那机器智能又是什么鬼？大家听到最多的可能是智能机器人，这两者确实有明显的差别——本质上不是一个层面的比较。机器智能是泛指，德勤在《2017技术趋势》把“机器智能”作为新增技术之手，还特别提到人工智能是“机器智能”的一部分，机器智能是更广泛而且更重要的领域；而智能机器人是款实用的产品，内嵌了机器智能的功能。

今年的5月26日，2017中国国际大数据产业博览会（数博会）“机器智能”高峰对话会在贵阳国际生态会议中心举行，笔者精选了其中嘉宾的观点：

新华社记者 陈海宁 摄

杰瑞·卡普兰（企业家，创办的两个公司已上市，同时在斯坦福大学教人工智能经济和影响方面课程）：我们不应当把机器想象成有智慧的，我们应当把机器智能看成是新一代的自动化，自动化的新浪潮，它改变人类社会，就好比今天的计算机革命改变人类社会；

史蒂夫·霍夫曼（FoundersSpace公司创始人和CEO）：商业智能、机器智能和人工智能有什么不同？就是说算法要能够改变自身，算法能够自己改变自己，从而不断的变化得更加聪明，越来越有智慧，这个才算是人工智能或者是机器智能，如果需要用人工去调整算法的话，那个绝对不是机器智能或者人工智能，仅仅是BI商业智能。

王坚（阿里巴巴集团技术委员会委员长，阿里云创始人）：我觉得一个最重要的区别，大家意识到在叫MI或者AI以前，世界上只有两种智能，一种是关于人类的智能，另外一种是关于动物的智能。如给城市装一个城市大脑，那是一个人也不具备的智能，我觉得那是更适合机器智能，也就是新产生的第三种智能。

（机器智能高峰对话视频回放：http://video.sina.com.cn/zhibo/20021685.html）

好，说到这里，大家已经能够了解“数据智能”与大数据的关系了，大数据是基础原料，深度学习（人工智能）是手段，让数据具有“智能”并解决现实问题是目的。当然，市面上还有人使用“智能数据”的概念，内涵和外延基本一致，在此略过。

Ok，我们把基本概念梳理清楚，再接下来的时间里我们在看为何要实现“数据智能”，以及如何实现“数据智能”就有的放矢了。

曾鸣老师从透漏一个阿里双11小秘密开始讲起：2016年双11创历史交易记录的1200亿人民币，曾经作为活动档期内压力最大的客服部门，却破天荒的第一次不用加班！

原因是什么呢？

到了交易峰值阿里同学却无事可做，看上去很神秘，其实背后最核心的是一个巨大的搜索和推荐引擎，让每一个人上来都能得到个性化的服务。当交易量和数据达到一定规模，精准分析和处理个性化服务仅依赖人员的增加，已经无济于事了。如今，越来越多的场景需要由机器进行决策、分发和服务了。

百度推出百度预测  ，基于大数据引擎进行预测，实现数据智能。比如，百度预测可以进行城市旅游情况预测，了解不同城市在未来一段时间的旅游热度情况；也可以预测不同景区在未来几天内的拥挤度情况，实现智慧旅游。

不同时期的人流状况可视化 

这背后其实是大数据场景下的人工智能技术的运用。在BAT互联网公司，由于人们每天登陆和使用，汇集成庞大的数据存量和数据流生成，当你输入一个词汇进行搜索的时候，在非常短的时间内会出现数百万条的搜索记录，这样的计算处理能力和推荐的合理性，亟需机器算法的海量数据处理，更让人惊奇的时，算法在接收和处理信息时，还不断“深度学习”和进化，日益精进。

趋势：未来商业会全面智能化

以下，我们以问题为牵引，以互动为形式，同时辅以笔者的第三方观察和思考，让你快速把握知识的内核。这就相当于划重点啦~~~

问题1：什么叫智能化？为何说未来商业会全面走向智能化？

曾鸣观点：智能化，就是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习，依赖于人工智能。机器取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作带来的效果。

今天人工智能的技术核心，其实就是机器用笨办法去算，它的所谓学习是通过概率论的方法，不断地去通过正反馈来优化结果，而不是像人一样去思考和学习。这种机器学习的方法必须基于海量数据的校验，必须基于算法的一个不断反馈过程。所以，我把这个阶段人工智能带来的商业价值，它所实现的路径叫“数据智能”。

【军观察】（由刘成军点评）：在笔者看来，智能化对不同的主体具有不同的意义，其背后的驱动力和基础力量也并不一致。如果我们稍加区分，可以将智能化按照垂直大行业划分为商业智能（聚焦商业领域，也是谈的最多的）、工业智能、农业智能……

对于商业走向智能化，背后的动因是消费者（用户）需求的个性化、定制化导向使然，而大数据场景提供了实现基础，人工智能（机器智能）提供了实现手段。之前为何没有实现商业智能，就是在以上三个层面没有达到成熟阶段，同时也没有达到叠加的效果。

对于工业智能，可以再具体分为工业产品智能、工业生产过程智能以及产品使用和服务的智能，由于工业门类众多，行业特点异样，所以展开谈的时候要依据行业特性，而不能盲目照搬。

问题2：作为企业，如何才能通向和使用数据智能创造价值？

曾鸣观点：通向数据智能的三个步骤：数据化、算法化和产品化。所谓数据化，就是由于互联网的存在，由于广泛的连接，拿淘宝来说，就是能够准确地记录下来所有用户全部的在线行为的，而这些数据本身可以用于优化用户下一次来淘宝的体验。所以，没有数据化的积累就没有后面一切。

第二个步骤是算法化。在人们看来，计算机要有机器智能，要有三个阶段，一是建立模型；二是这个模型要用某种数学方法解决，能够得到一个可以收敛的结果；三是计算机的程序，也就是算法。（曾老师用PageRank算法来举例，这个算法支撑了谷歌5000亿美金公司的起步）

算法要真正发生作用，离不开的第三步是“产品化”——也就说，你一定要建立产品跟客户的直接连接。基于产品，通过数据算法和反馈闭环，机器就能学习，机器就能进步，机器就能拥有智能，而商业就能够实现智能化升维。

你要做些什么才能赶上这个智能化浪潮呢？其实最核心在于你能不能够创新地实现产品化，把你的核心业务流程在线化，这样的话数据才能被记录下来。然后可以在云计算这样的基础设施里挑一个合适的算法工具包，你的业务就能变成一个智能业务。这样，你就能比你的竞争对手都越跑越快，这是未来竞争能够脱颖而出最重要的一个秘籍。

【军观察】（由刘成军点评）：上面提到的数据化，与市面上大家经常听到的“互联网化”、“互联网+”、“数字化”的内涵相近，关于“互联网化/+”，谈的概念挺多，但实际路径并不清晰，结果企业不知如何行动和实践，倒头来不了了之了。国外使用“数字化”多一些（我们对应的词叫“信息化”，当然也有差别），要认真研究数字化进程的步骤和演进规律，变为可执行的策略，没有数字化就没有智能，没有智能就没有未来。

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