很多人将人工智能比作
人类历史上的第四次工业革命。
的确，我们看到人工智能
正出现在我们生活的每一个角落。
围绕人工智能延伸出的新兴领域正如雨后春笋般的出现，例如语音识别、机器翻译、智能交互、智能服务机器人，再比如自动驾驶汽车、无人机、虚拟现实与增强现实和智能终端等等。当人类的生活被人工智能元素重构，我们所面对的就是一个智能的世界。
但是我们必须承认人工智能的过度炒作，也让它的实现蒙上了一层阴影。“务实为人”这应该是发展人工智能要坚守的一个价值观。而通过落地的实践，而不是概念和噱头来推动人工智能的发展，才是当下最正确的道路。
让AI在实践中落地
戴尔易安信大中华区副总裁吴海亮曾在一次采访中表示，“人工智能+大数据的本质，就是数字化转型或者可以被称为第四次工业革命，当应用落地的时候，一定会产生新的商业模式和新的商业价值。”
戴尔易安信大中华区副总裁吴海亮
由此可见，应用落地才是判定人工智能是否会形成商业模式的基础。
例如以人工智能推动制造业、农业、物流、金融、商务、家居产业在内的传统产业转型升级，形成了智能制造、智能农业、智能物流、智能金融、智能商务、智能家居产业。正是通过智能这一要素的加入，大幅提高生产效率，推动了人工智能在各行各业的规模化应用，才形成了智能产业的商业价值。
戴尔恰好是人工智能实践道路的推动者，我们很少见到戴尔在人工智能方面做过多的宣传，但戴尔的解决方案已经在很多细分行业中生根发芽。
比如在几乎无人了解的炭黑领域，为全球成熟品牌异的炭黑企业提供了生产模型的数据分析，并通过人工智能的算法来降低产品某种成分指标的差异度，提高产品的一致性。为如此专业的领域，插上人工智能的翅膀，这就是戴尔对人工智能在行业落地的实践样板。
再比如，我们对无人超市和无人便利店的概念颠覆了固有的认知，但这种无人店模式的核心，则是货架管理，在这个具体应用场景上，戴尔通过对某家国内，拥有120万个销售终端的优异零售企业的货架进行人工智能分析，找到了货架最为细节的管理奥秘。
不难发现，从炭黑这样神秘的大型生产场景，到每个人都会切身经历的商超货架这样细节场景，戴尔都在通过人工智能的武器，加速场景化的业务升级，这就是戴尔通过实践来推动人工智能落地的责任和担当。
企业数字化转型
将是人工智能的下一个金矿
近两年，全球科技互联网巨头纷纷布局人工智能领域，谷歌相继收购了以DeepMind、Kaggle为代表的人工智能公司，IBM打造了Watson平台，百度进军无人驾驶汽车，阿里联合杭州市政府打造“城市数据大脑”，腾讯成立AI实验室。
在这些案例当中，似乎除了IBM是传统科技巨头之外，人工智能和互联网公司之间的关系似乎更加的密切。的确，从消费者的视角来看，多数容易理解的智能应用背后都少不了互联网公司的这一角色。
但其实，更大的人工智能金矿是数字化转型。
我们知道，人工智能需要具备三大要素：大数据、算力、算法。大数据可以看成是人工智能的原料，算力则是人工智能的发动机，从这两方面来看，戴尔在全球都是处于领先的地位。吴海亮也曾表示，人工智能不是互联网企业的“专利”，传统企业是大数据的富矿，更具有人工智能的发展潜力，在全流程中收集有效数据，并整合成真正的大数据，再通过人工智能技术来提升效率。
对传统行业而言，人工智能就是重要的数字化转型加速器。结合大数据和人工智能，企业能够为用户提供更为智能化的产品和服务，并促进自身数字化的运营流程，最终改进用户体验，进而提升公司核心竞争力。换句话说，企业通过大数据通向数字化转型，才能凸显出人工智能真正的商业价值。
早些时候的IDC报告也指出，人工智能未来将全面影响企业的核心竞争力。例如，人工智能技术在企业中将全面应用到IT运营、OT运营自动化中，以数据和智能连接客户，连接产品，连接资产。更关键的是，随着智能硬件、智能家居、消费级机器人、智能驾驶汽车等大量新应用的出现，未来多种形态的人机交互方式也将带来更多的商机。
同时，戴尔自身也是人工智能的实践者，比如戴尔引以为傲的直销模式背后也隐藏着人工智能的身影。戴尔的直销模式可以最直接地了解到客户对产品的相关建议和意见，并且根椐这些意见提供更多的技术服务，提高直销的服务质量，真正改善客户关系。这就是戴尔用人工智能技术改造过的CRM带来的力量，据了解，人工智能算法做到了将戴尔的电话销售的转换率从13%增加到23%，等于实现了76.9%的销售增长，这显然是实打实的经济效益。
所以，以企业服务能力著称的戴尔，因为拥有了如此强大的计算和大数据能力，和多个不同行业与场景的落地能力，成为了助推企业走向智能世界的推动者。
戴尔人工智能创新的底蕴
除了如此多的创新实践之外，戴尔在人工智能的底蕴上也丝毫不逊色。
人工智能有几个前提，第一个计算的成本，随着云计算的大量普及，令计算的成本越来越低，这也为大数据的分析提供了技术基础。第二就是大数据，移动互联网和社交，导致了数据的大爆炸，而深度学习正是需要通过大量数据的学习才能投入应用。第三是算法的成熟，随着应用的迭代速度加快，算法的实践速度也变得更快。
那么，首先在计算方面，这一直是戴尔最有优势的方面，戴尔是全球计算硬件的领导者，更了解底层的部署。同时，还拥有各种各样的计算引擎，以及理解机器和计算引擎的结合，可以说计算是戴尔最直观的优势所在。
其次，在数据方面。戴尔一方面能够通过SAP HANA方案将数据进行集中和标准化，帮助用户降低约50%的商务智能成本。另一方面，戴尔还用有Pivotal，通过开源的大数据解决方案帮助用户处理数据。无论是硬件堆栈，还是面向大数据的软件，戴尔都有能力提供丰富的大数据产品组合。
最后在算法层面，戴尔通过行业实践不断提升算法的能力。
比如在2016年，戴尔与中科院自动化所共建了“诸葛•深知”企业级深度学习应用与服务平台，戴尔将该平台定位为可提供硬件、软件和专业服务的一站式解决方案，目标是借助由戴尔提供的深度学习专业知识来进行问题评估、模型开发和共同开发，让中国企业能够轻松使用深度学习，并快速建立起人工智能应用的能力。我认为，该平台最大的好处就是可以让用户能够很简单轻松地就能够使用到里面的算法，并获得一些经过推荐的成熟算法模型，或者将标准化的算法打造成为产品。
戴尔也在不断透露未来将长期投入人工智能的决心。比如针对诸葛•深知平台，戴尔直接公布了截至2020年的投入时间表，这说明了戴尔对人工智能怀有长期的期待。再比如，戴尔在全球范围内的科技并购，有1/3的目标都是人工智能公司。去年，戴尔还和Pivotal共同开发了全球首个为女性企业家打造的人工智能平台Alice。包括迈克尔·戴尔先生本人，也非常关注人工智能带来的变革。
通过这些不同维度的优势，戴尔不仅结合了大量人工智能落地的实践，也展示了人工智能创新的底蕴。
