人工智能时代下传统企业该如何破局
（文章来源：百家号）
人工智能是对人的思维信息过程的模拟，目前已经融入到多个行业，重构着各行业的发展模式，也已经渗透到人们的日常生活，如零售、医疗、金融、制造、教育、交通、媒体、安防等，无不受到人工智能的影响与颠覆。美的集团“智能新零售”于2018年3月13日正式亮相中国家电及消费电子博览会，其智能导购给人带来了全新购物体验。
美的智能导购，首先，利用自然语言理解与消费者进行一对一的会话交流，深度了解用户的第一需求;其次，通过人脸识别及107种表情分析，实时了解消费者对产品和对话的即时反馈;再次，大数据分析基于用户历史购买、服务记录等构建客户画像;最后，智能推荐融合成百上千的人工智能模型和算法，进一步判断并了解消费者实际的购物需求，分析出他们的购物习惯和产品偏好，以进行精准的产品、套系、折扣等个性化推荐。
消费者还可以在全数字化的智能体验中，了解产品的每一个细节，并体验美的产品与不同装修风格的搭配。美的智能新零售结合了高精度自然语言理解、人脸识别及表情分析，融合大量推荐模型结果等多种人工智能技术并提供智能产品体验智能支付，以人工智能导购为核心的全新购物体验模式，为消费者带来便捷、贴心和个性化的购物体验。
此次发布的智能新零售不仅可以应用于美的集团的2000多家旗舰店及10万多家加盟店，也可以在电商美的易买、美的官网等多种渠道，使用人工智能技术为消费者提供精准分析和推荐。目前，政策层面对智能交通的关注度日益提高，同时随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。
人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想。比如，在车牌颜色识别方面采用人工智能、深度学习的应用，基本上克服了由于光照条件变化、相机硬件误差所带来的颜色不稳定、过曝光等一系列问题，因此解决了图像颜色变化导致的识别错误问题。
卡口车辆颜色识别率从80%提升到85%，电警车辆主额色识别率从75%提升到8%以上。另外，在车辆颜色、无牌车检測、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索人脸识别等相关的技术方面，人工智能也比较成熟。
除了车牌识别，人工智能驱动的交通更加智能。比如：智能交通信号系统以雷达传感器和摄像头监控交通状况，然后利用先进的人工智能算法决定灯色转换时间，通过人工智能和交通控制理论融合应用，优化了城市道路网络中的交通流量;人工智能的警用机器人将取代交通警察，实现了公路交通安全的全方位监控、全天候巡逻、立体化监管;
在城市交通方面，人工智能算法可以根据城市民众的出行偏好、生活、消费习惯等方式，分析出城市人流、车流的迁移与城市建设及公众资源的数据，基于这些大数据的分析结果，为政府决簧部门进行城市规划，特别是为公共交通设施的基础建设提供指导和借鉴;无人驾驶和汽车辅助驾驶非常重要的一个技术点就是图像识别，通过图像识别前方车辆、行人、障碍物、道路以及交通信号灯和交通标识，这项技术的落地应用将给人类带来前所未有的出行体验，重塑交通体系，并构建真正的智能交通时代。
总之，人工智能技术的应用，已经实现了公路交通运行状态“看得见”车辆通行轨迹“摸得透”、重点违法行为“抓得住”、安全隐患事件“消得了”、路面协作联动“响应快”、交通信息应用“服务优”等目标。
随着全球经济的快速发展，人工智能、大数据等技术不断成熟，物联网时代正在逐渐到来。科技创新不断驱动各行各业与时俱进、蓬勃发展，整个社会的企业发展进程也在不断加速。那么，在这种时代背景下，传统企业应该如何实现自己的转型升级，用人工智能、大数据，为企业的发展带来更多的绩效呢?
无论是商业模式，还是组织机制的落地实现，都需要依赖于移动端和pc端的it平台支撑。这里，全方位用户互动、良好的用户体验、全流程的高效支撑、持续的用户数据资产积累等是关键。比如，amt与安客诚一起帮海尔建立了基于大数据的全方位用户互动平台，提升了对用户的洞察能力，实现了基于大数据的精准营销，满足了用户的个性化需求。
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卡口车辆颜色识别率从80%提升到85%，电警车辆主额色识别率从75%提升到8%以上。另外，在车辆颜色、无牌车检測、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索人脸识别等相关的技术方面，人工智能也比较成熟。
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