什么是AI？
随着大模型和生成式AI等前沿技术的不断突破，AI在提升企业生产力和商业价值方面展现出巨大的潜力。让我们一起走进人工智能的世界，探索其原理、发展、企业应用及未来前景。
一、AI是什么意思
人工智能（AI）是一项让机器能够像人类一样进行推理和自主决策的技术。通过对海量数据的学习，AI 技术能够识别语音、图像和文字，发现模式与趋势，主动解决问题，并预测未来的情形和事件。
AI并不是单一的技术，而是多种让机器变得智能的技术的集合：比如通过大量数据训练计算机（机器学习）、让计算机理解图像（视觉识别）、理解人类语言（自然语言处理）等。
在国内，我们提出了“人工智能+”战略，即人工智能与各行业的深度融合。这不仅仅是“1+1=2”的简单叠加，而是通过人工智能及多项先进IT技术对传统与新兴行业进行深度改造，打造企业智能生态发展体系。“人工智能+”已广泛应用于制造、医疗、金融、教育等多个领域，为行业和社会的发展带来了更多机遇与优势。
关于人工智能能做什么，有很多讨论。但它到底能为您的业务做些什么？SAP Business AI 提供给您切实需要的所有 AI 工具，并基于你的数据进行训练，因此你知道它是可靠的。革命性的技术，提供真实的业务结果。这就是 SAP Business AI。
二、人工智能的发展阶段
起源阶段：1956年，”人工智能“这一术语在达特茅斯学院(Dartmouth College)举办的科技研讨会上被首次提出。人工智能之父Marvin Minsky认为，“人工智能是一门让机器能够完成需要人类智慧才能完成的技术科学。”
技术发展与突破期：20世纪70-90年代，人工智能技术不断发展，如初步的语音识别和图像处理。但受限于算力和数据，AI在这个阶段的发展较为缓慢。2000年之后，随着云计算等大数据基础设施不断发展，深度学习取得关键进展，让AI的能力显著提升。
发展加速期：2020年开始，AI系统经过不断演进发展，已经具备更多解决问题的能力，能够完成更多任务，如视觉感知、语音识别、计划、决策、语言翻译等。这些系统可以实时处理TB级的数据和洞察，十分敏捷且响应迅速，能够增强人类用户的能力，并提高员工的工作效率、生产力和满意度。
根据国际数据公司（IDC）的报告显示，预计到2026年，这一数据将达到9000亿左右，AI显示出强劲的增长势头。其中，受技术及相关战略的影响，中国是这场AI革命的重要领航者之一。
随着中国在算力资源、数据中心等新基建方面的大力发展，AI芯片、AI软件及可穿戴设备等方面取得了显著的成就。而互联网企业凭借深厚的技术积累、庞大的数据资源及充足的资金支持，在AI技术的研发和应用上也不断创新，在智慧企业、智慧医疗、自动化驾驶等领域都处于世界领先地位。此外，AI还被用于更多的企业和机构，以推动全社会的数字化转型和智能升级。
三、人工智能是干什么的
人工智能就是研究人类是怎么思考、学习和解决问题的，然后让机器也能模仿这种能力。而想要知道人工智能现在能干什么，就得先了解它的核心技术以及工作原理是怎么样的，每一项技术都有其独特的能力，这些技术共同构成了人工智能的基石。
机器学习(ML)是人工智能的一个分支，支持计算机系统从经验或数据中学习并改善自身性能，同时整合了计算机科学、统计学、心理学、神经科学和经济学等领域的元素。通过将各种算法应用到不同类型的学习方法和分析技术中，机器学习能够自动从数据和经验中学习并改善自身性能，无需明确的编程指令。企业可以运用机器学习技术分析大型的复杂数据集，预测结果。
神经网络是人工智能的一个重要组成部分，是受人类大脑结构和功能启发而开发出来的。这些多层计算模型的节点聚集在一起，就像生物大脑中的神经元。通过快速的并行处理流程，每个人造神经元都可以接收输入信息，然后对这些信息执行数学运算，生成输出结果，再将其传送至后续各层神经元。在训练时，神经网络会根据数据中的示例调整神经元之间的连接强度，这样就能让他们识别规律、进行预测并解决问题。神经网络还会使用各种方法从数据中学习，具体取决于任务和数据的类型。目前，神经网络已经应用于多个领域，包括图像和语音识别、自然语言处理、建模、自动驾驶汽车等。
深度学习(DL)是机器学习中以数据为中心的一个分支，通过使用包含多个（深度）层次的神经网络，从海量数据中进行学习并提取特征。这些深度神经网络可以自动发掘数据中人类不太容易发现的复杂规律和关系，有助于进行更准确的预测和决策。深度学习技术擅长执行图像和语音识别、自然语言处理和数据分析等任务。通过利用深度神经网络的分层结构，深度学习技术革新了众多业务领域，包括医疗、财务和自主系统等。
生成式人工智能是一种深度学习技术。该技术使用大型语言模型(LLM)等基础模型，根据训练数据创建全新的内容，包括图像、文本、声音、视频和软件代码等。生成式人工智能是各种基础模型技术的总称。这些基础模型技术就是神经网络，它们通过自监督学习（例如预测文本中的下一个词）利用海量数据进行训练。生成式人工智能提供了许多全新的功能，使得该项技术成为了AI领域的新突破。有时候，单个模型就能执行多项任务，包括编写诗歌和业务文档、创建图像以及通过推理测试。试想一下，有两个大型语言模型，一个专门针对科研期刊进行训练，另一个专门围绕科幻小说进行训练。这两个大型语言模型都能简要描述物体在空间中的移动，但具体的描述内容却大相径庭。
计算机视觉。计算机视觉是计算机“查看”和理解数字图像和视频内容的一种方法。计算机视觉应用利用传感器和学习算法提取复杂的上下文信息，用于自动执行其他流程或为其他流程提供信息。计算机视觉还可以基于看到的数据进行推算，从而进行预测，自动驾驶汽车就是一个典型的例子。
自然语言处理 (NLP)。自然语言处理系统能够识别并理解书面语言或口头语言。在较为复杂的应用中，自然语言处理技术可以利用上下文来推断用户的态度、情绪和其他主观特质，最准确地解读含义。自然语言处理技术的实际应用包括聊天机器人、呼叫中心交互分析和数字语音助手，例如 Siri 和 Alexa。
四、AI有哪些类型？
弱人工智能（也称狭义人工智能）：指用于执行一项特定任务或一系列任务的 AI 系统。当前市场上的应用基本上都是使用这种 AI技术。之所以将狭义人工智能称为弱人工智能，并不是说它的能力和功能缺乏，而是因为它远未具备人类的理解能力和认知水平，没有达到真正意义上的智能。这类 AI 系统适用的范围十分有限，无法执行特定领域之外的任务。狭义人工智能的应用示例包括语音助手、面部识别、语音识别、自动驾驶汽车等。
强人工智能（也称AGI通用人工智能）：理论上，AGI系统可以成功执行人类才能完成的智力型任务，甚至效果可能更好。与狭义人工智能系统一样，通用人工智能系统也能够从经验中学习，发现并预测规律。但后者的智能水平更胜一筹，能够从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中推断出这些知识。目前，通用人工智能系统尚未问世，但相关领域的研发工作正在持续进行，并且已经取得一些颇具前景的成果。
超级人工智能（ASI）：指完全具有自我意识且超越人类智慧的 AI 系统。从理论上讲，这类 AI 系统能够自我完善，并以超越人类的智能水平制定决策。除了简单地模仿或识别人类行为之外，超级人工智能还能从根本上理解人类行为。凭借这些人类特质，再加上大规模的处理和分析功能，超级人工智能可能会远远超越人类自身的能力。一旦开发成功，超级人工智能将改变人类历史的发展进程。但是，这种 AI 系统目前只存在于科幻小说中，尚无确切的开发方法。
五、AI智能体是什么？与生成式AI有什么区别？
AI智能体是一类能够独立完成复杂多步骤任务的智能系统。它不需要人为每一个细节编写具体指令，而是依靠先进的人工智能模型，自主分析当前状况，确定需要采取的行动及其顺序，然后调用各类工具（如数据库、计算器、API接口或其他AI系统）来执行计划。这种能力使它能够处理许多传统规则难以覆盖的复杂场景，尤其是那些需要动态调整策略的问题。核心功能包括：
智能规划：AI智能体能够根据目标制定完整的执行路径，而非仅仅执行单一操作。
自我优化：它具备反思能力，能够评估自身行动的效果，并不断调整策略。
工具整合：AI智能体可以灵活调用各种外部工具来增强自身能力。例如，它可以通过数据库查询获取历史信息，利用计算器进行数据分析，或调用其他AI系统完成特定任务，从而实现更全面的功能。
协同合作：它不仅能独立工作，还能与人类或其他专业智能体协作。例如，在一个项目中，它可以与财务AI、客服AI分工合作，共同完成任务，形成一个高效的协作网络。
AI智能体的强大能力源于生成式AI和基础模型的支持。这些技术使它能够处理多种类型的数据（如文本、表格、图像等）；生成代码或其他形式的输出；自主分析复杂场景并制定行动方案。
普通生成式AI（如聊天机器人）通常基于预设的规则或模式运行，只能解决特定类型的问题，且答案往往是固定的。而AI智能体则具备更强的动态适应能力：但相比传统的预设规则系统，AI智能体不再局限于固定的逻辑框架，而是能够根据实际情况动态调整策略，适应不断变化的环境。
AI智能体的出现标志着人工智能从“执行指令”向“自主决策”的跨越。它不仅能够提高效率，还能应对传统技术难以解决的复杂问题，为企业创造更大的价值。未来，随着技术的进一步发展，AI智能体将在更多领域发挥重要作用，成为推动行业变革的关键力量。
六、人工智能有哪些优势
如今，通过将AI融入核心业务流程，企业能够获得显著收益：
提高效率和生产力：实现任务自动化并简化运营是AI为企业带来的最大优势之一。基于AI的系统能以极快的速度处理海量数据，为企业释放宝贵的人力资源，让他们专注于更有价值的活动。这种效率的提升将有助于提高企业的生产力，因为员工可以全身心投入到战略性决策和创新工作中，而不是将精力耗费在繁琐的日常事务上。
优化客户体验：如今，AI技术颠覆了企业与客户互动的方式。借助自然语言处理和机器学习算法，基于AI智能体和虚拟助手可以全天候实时为客户提供个性化的支持。这样一来，企业不仅能够提高客户满意度，还能在所有渠道提供无缝的客户体验，同时缩短响应时间并减少人为错误。
制定由数据驱动的决策：企业AI系统可以分析海量的结构化和非结构化数据，帮助企业制定更明智的决策。通过从这些数据中挖掘有价值的洞察，企业能够识别趋势，预测客户行为并优化业务运营。AI算法可以识别人类可能忽视的规律，进而提供有价值的信息，支持企业制定战略计划、执行风险评估和简化业务流程。
提升运营效率：AI技术可以自动执行耗时的重复性任务和工作流，并精确处理复杂的计算和数据分析等繁琐任务，从而提高准确性，减少错误。AI技术还能快速检测异常情况、欺诈和安全漏洞，规避潜在损失。
加强员工协作：AI技术可以促进员工之间的协作和知识共享。智能系统可以支持员工轻松访问相关信息，并提供有助于员工制定明智决策的洞察，从而增强他们的数据发现能力。此外，基于AI的协作工具还能支持不同团队、部门甚至全球各地的员工顺畅沟通和分享知识，从而推动创新并提高生产力。
增强合规性和风险管理：AI可以实时监控和分析企业的运营和外部环境，帮助企业及时识别潜在的法律和合规风险。通过自动化的合规审核和异常检测，AI能够有效地预防违规行为，保障企业的合规性。
七、企业AI应用场景
目前，生成式人工智能已经应用于很多业务领域，用户只需使用常规语言描述自己的需求，生成式人工智能应用就会按照用户要求执行任务，并且往往能实现卓越的成果。以下列举了以下各行各业的一些 AI 用例：
医疗卫生行业：医疗数据集是世界上最庞大、最复杂的数据集之一。AI 在医疗卫生行业的一个重点应用领域就是，利用数据发现诊断、治疗方案和患者疗效之间的关系。此外，医院还使用 AI 解决方案来支持各种运营举措，如优化员工队伍、提高员工和患者满意度、节省成本等。
银行业：作为最早大规模采用 AI技术的行业之一，金融服务行业主要利用 AI 来加快交易速度，更快提供客户服务和作出安全响应。银行业的常见 AI 应用包括 AI 机器人、数字支付顾问和欺诈检测系统。
制造行业：当今的智能工厂是由机器、物联网传感器和计算能力组成的网络。这个互联系统利用 AI 和机器学习技术实时分析数据并不断进行学习。从监控设备状况到预测供应链问题，再到实施预测性制造，AI技术能够持续优化智能工厂中的自动化流程和智能系统，同时为其提供丰富的信息。
零售行业：线上顾客会通过各种客户接触点与企业开展互动，并生成比以往更多的复杂数据和非结构化数据。为了理解和利用这些数据，零售商使用 AI 解决方案来处理和分析不同的数据集，从而提高营销能力，并交付更优质的购物体验。
电子商务领域：随着企业出海的蓬勃发展，电子商务也迎来了繁盛时期。 AI 在电子商务领域的应用已经深刻改变了消费者的购物体验以及商家的运营模式。通过先进的机器学习算法和大数据分析，电子商务平台能够精准地预测消费者的购物偏好，从而提供个性化的商品推荐和定制化的购物体验。这不仅提高了消费者的满意度和忠诚度，也极大地促进了销售增长。同时，为了应对全球供应链管理问题，AI 还在库存管理、物流优化、欺诈检测等方面发挥着重要作用，可帮助出海企业优化供应链管理，降低运营成本，提高运营效率。随着技术的不断进步，AI在电子商务领域的应用将更加广泛和深入，为消费者带来更加便捷、智能的购物体验。
能源行业：在能源领域，AI 的应用不仅提高了能源生产的效率，还大力推动了清洁能源的发展和智能电网的创新。AI 的预测和优化能力使能源企业能够更精准地管理资源，特别是在整合风能、太阳能等可再生能源方面。此外，AI 还助力智能电网的应用，让电网可以根据用电状况自动优化能源分配，确保供应稳定，并减少能源的浪费。
八、人工智能有哪些风险与挑战？
虽然人工智能技术已被广泛应用于多个行业和领域，但在具体的实施过程中仍面临着一些无法避免的挑战，比如：
数据的限制：包括数据的质量以及安全性的问题，数据质量直接影响 AI 的模型的性能，若训练数据不准确、不完整或存在偏见将直接影响人工智能模型的准确性和有效性。同时，这些训练数据往往涉及一些个人隐私、商业机密，如何确保这些数据免被泄露和滥用也是一个重大的挑战。
计算机算力限制：AI 模型的训练和运行需要大量的计算资源，尤其是深度学习模型。目前人们可利用的训练数据正在呈指数倍增长，现有的计算设备可能难以应对未来的需求，如何提升服务器的计算能力是一个亟需解决的问题。
技术的复杂性： AI 技术涉及复杂的算法和模型，如何将这些技术与现有业务系统和流程进行有效集成是一个挑战。企业需要具备跨学科的技术团队，以解决 AI 项目中的技术难题。此外，选择合适的算法、处理数据的复杂性以及确保系统的稳定性和可扩展性，都需要在实施过程中进行仔细的规划和管理。
AI道德与伦理：到2029年，全球智能手机用户数量预计将达到64亿。每台智能手机都可以共享海量数据，包括GPS定位信息、用户的个人信息和偏好，以及社交媒体内容和搜索行为等。随着企业拥有越来越多的渠道获取客户个人信息，有一点变得愈发重要，那就是企业需要设定基准并不断完善协议，以此保护隐私并尽可能地降低风险。
AI偏见：AI系统可能会反映或放大训练数据中存在的偏见，导致招聘或贷款审批等流程出现不公平的结果。为了减少这些偏见，企业必须确保使用多样化的数据集，定期执行审计，并采用可以规避偏见的算法。美国医疗系统就曾发生过有关AI偏见的真实案例。由于不具备至关重要的偏见规避功能，因此该系统的AI模型根据训练数据推断出，相比医疗支出较高的群体，医疗支出较低的群体未来不需要同样多的医疗服务。最终，这个带有偏见的结果影响了数亿病患的医疗决策。
深度伪造：深度伪造(Deepfake)是深度学习(deeplearning)和伪造(fake)二者的合成词。深度伪造是一种使用AI技术创建或更改媒体内容（例如图像、视频、音频）的先进方法。深度伪造技术可以篡改视频中人物的面部表情、手势和语音，而且最终呈现的效果通常十分逼真。由于深度伪造技术可以生成十分逼真但虚构的内容，而这些内容可能会被用于各种用途，如娱乐和艺术表现、更危险的信息误传和身份欺诈等，因此引发了广泛关注。
九、人工智能的未来发展
近年来，生成式 AI 推动了人工智能从数据分析工具向具备创造力和自主性的系统升级，极大拓宽了AI的应用边界。科学家预测，人工智能将在以下几个前沿方向持续取得突破：
加速迈向通用人工智能（AGI）：生成式 AI 的进步使AI向AGI迈出了重要的一步。通过不断增强的学习能力和创造性，AI 将更接近于具备人类般的通用智能，能够在不同领域中自主解决多样化的问题。
合成数据与自监督学习将打破人工智能训练瓶颈：合成数据的应用将帮助克服人工智能训练中数据稀缺和隐私问题的挑战。通过生成大量逼真的虚拟数据集，AI 可以在保护隐私的前提下进行大规模训练，从而提高模型的准确性和泛化能力。
量子计算机突破AI极限：量子计算机的强大算力将为 AI 带来了前所未有的速度和效率。科学家们预测，量子计算将首先在复杂 AI 任务中得到应用，如优化问题、模拟复杂系统和处理大规模数据，为人工智能开辟新的可能性。
AI智能体和无代码开发将引起社会与经济的变革：AI智能体和无代码开发工具将使更多人能够轻松创建和部署人工智能应用，降低技术门槛。这种转变将大大推动创新，改变传统行业的运作方式，并对社会和经济产生深远影响。