對於大型傳統企業，向人工智慧化方向轉型是時代潮流、大勢所趨，順之則昌，逆之則亡。因此，創新是關鍵！創新是關鍵！創新是關鍵！對此，要做到如下幾點:

1.加大資金投入力度，為人工智慧化轉型提供足夠支援；

2.引進高階技術，實現人工智慧彎道超車；

3.引進高素質人才，自主研發人工智慧產業；

4.響應國家政策，積極參與國家供給側結構改革，享受國家供給側改革的政策分紅，做改革的參與者、實踐者、受益者。

大型傳統企業有什麼優勢？

很多產業層面的資料都保留在傳統企業手中，甚至都還沒有能夠把這些資料數字化。如果能把這些資料數字化、雲化，那麼對於這些傳統企業來說，離人工智慧的距離其實不那麼遠。

對於絕大部分傳統企業來說，人工智慧的關鍵在於兩點，一點是自動化，一點是個性化。

自動化，是利用人工智慧將企業效率自動化，比如傳統車廠，很多製造環節，能夠透過機器人，直接就自動化了。

個性化，通常是產品與服務的個性化。因為很多資料在傳統企業手裡，這些資料數字化、雲化之後，可以透過人工智慧的資料分析、處理，實現個性化服務。舉例來說，對於大型集團醫院，如果病人的資料能夠資料化、雲化，透過人工智慧分析，全網的病人資料，對於不同的病人，可以實現個性化治療，而不是傳統的感冒了，都和感冒沖劑，發燒了都打吊瓶。

當然，這些只是大方向，大型傳統企業轉型人工智慧過程中，肯定還會遭遇大量的問題，比如人才問題，演算法、資料等人才，未必瞭解行業，瞭解行業的人才未必是專業人工智慧人才。

所以傳統企業如果轉型，在觀念上也得轉型，要能夠相容幷蓄，吸收人才的同時，也要利用自己在傳統行業的積累，讓原有的人才也去了解學習新事物，新進人才也去了解學習專業行業知識。

無論怎樣轉型，傳統企業一定不能放棄自身在行業多年積累的優勢，需要站在行業內，看人工智慧的應用場景有哪些。一定不能夠是為了AI去AI，人工智慧的應用，轉型人工智慧，一定是為了解決某些行業問題。

行業的瓶頸是不是合適用人工智慧解決？

行業的高度是不是適合用人工智慧提升？

人工智慧只是一個工具。網際網路發展到今天也一樣，以前很多行業覺得網際網路是洪水猛獸，其實到今天來看，網際網路已經融入各個行業，各個行業是以網際網路為基，提升了行業發展的高度。

這個我來搶答，哈哈。

舉一個我們最熟知的房地產企業，碧桂園。

這個企業就不多介紹了，博智林機器人是其全資子公司，以機器人本體及其核心零部件、相關的機器人核心技術以及智慧機器人系統的研發、製造、運營為業務內容。

至於是什麼原因驅動碧桂園要搞機器人呢，一點是國內老齡化的加劇和人口紅利的消失，作為人口密度巨大的房地產行業，需要研發機器人替代人來建造房屋；第二點是產業鏈的延伸，建築機器人大機率會成為未來生產製造和建築行業的主要生產力，研發及其人既可以抓住機遇涉足智慧機器人領域，也可以自己主業的一種輔助，何樂而不為呢？缺點就是需要大量的資金和引進高精端人才。

轉型效果如何我們拭目以待吧。

傳統企業如何向人工智慧轉型，在這裡身為傳統企業的奧鐳說下自己的見解。

人工智慧說起來很簡單，但是傳統企業真正做到，不是一朝一夕可以完成的，需要有長遠的規劃和實踐。像工業，已經在自動化、智慧化方向進行了轉變，工廠的工人越來越少，越來越多的自動化裝置完成一系列的工作，“無人工廠”現在也逐漸實現。只是這和人工智慧似乎還是有一些差距。

人工智慧的發展，面向的是方方面面，它起到的最大作用，我覺得是促進企業更快的發展，畢竟想要生存，跟不上步伐是不行的。

傳統企業轉型，不可心急，一步步的來，穩紮穩打，把基礎打牢的同時，不斷的升級，太急於轉型，往往會適得其反。每個企業都有自己的特點，在大趨勢面前也要認清自己的定位和實狀，選擇適合自己的方式。

奧鐳也在不斷的認知自己，不斷的升級和創新，雖然還沒有達到人工智慧的程度，但是在自動化和智慧化上也有了自己的方向，能為更多有需求的客戶帶來更加完美的裝置，能為中國智造貢獻出一點自己的力量。

這個是一個非常好的問題，同樣也是困擾很多企業高層管理者的問題。 自從AlphaGo 連續擊敗了李世石和柯潔， 學界和商界已經不再質疑AI 的能力了，剩下的問題只剩下一個：如何讓AI 快速落地？ 在 AI 快速推進的過程中，網際網路企業算是急先鋒，他們承擔了AI首批傳道士的責任， 讓影象識別（特別是人臉識別）快速進入到應用階段：人臉支付，AR 頭像，人臉門禁等等應用讓生活變得更加便利，同樣，也向大眾普及了AI 技術。而傳統企業在這個賽道上， 卻顯得遲疑和彷徨，根據普華永道的2018年度企業AI 應用狀況調查， 70%的傳統制造企業CEO 對於AI 的重要性有足夠的認識，但缺乏切實可行的AI 的落地戰略。為了拋磚引玉， 我們蒐集了幾個傳統企業和人工智慧結合較好的例項，提供給行業人士做參考，思考結合AI 進行業務創新和升級的各種可能性。

“企業+AI" 與 ”AI+企業“的抉擇

這兩個詞不僅僅是換個位置這麼的簡單，而是企業實施AI 轉型戰略時的一種孰輕孰重思考。“企業+ AI" 代表的是尊重企業的本身的業務方向和既有能力，但是利用AI 進行提升和擴充套件，代表的企業是Face Book 這樣的企業，原有的巨大廣告業務，透過AI 進行精確匹配，從而獲得廣告效果提升。“AI+企業“ 企業以AI 技術為主要業務，基本上屬於AI 技術驅動型企業，AI 技術輸出就是企業的主要賽道，代表企業有 Deepmind , 商湯，曠視等企業。 很明顯， 後者是需要強大的人工智慧團隊為基礎，並具有深厚的技術沉澱，並不適合傳統企業，而隨著AI 技術的門檻不斷降低，前一種模式獲得了更多的關注，也被證明更加適合傳統企業。

在“企業+AI ”的賽道上，已經有許多的公司提供了具備一定成熟度的產品

RPA -- Robotic Processing Automation 機器人流程自動化，減少20%勞動力

最初瞭解RPA 產品，自己就倒吸了一口涼氣，如果說機器人的出現，搶奪了藍領的飯碗， 那麼， RPA 簡直就是白領絞殺器 。RPA 的前身是軟體流程自動化 -- 透過模擬人類對鍵盤、滑鼠的操作，來代替人完成計算機系統上的重複工作，並且避免出錯。典型的應用場景有“一鍵開閉市”：券商每日開市時，需要4到5名IT部員工在凌晨6點準時到崗，操作一系列軟體完成複雜流程，耗時耗力。而一鍵開閉市機器人能同時操作上百個軟體系統，實現自動開閉市。且該產品包含糾錯功能，能避免工作人員的操作事故，甚至達到完全取代人工的效果。

開閉市機器人軟體截圖

但此時的機器人只是機械地執行一系列指令，離人類的靈活性還差得很遠。我們可以把軟體流程自動化工具想象成“一條線”，在處理財稅、人力等有明確IT流程的業務時，這條線能串起各個場景、各個環節，自動替代人完成點滑鼠、敲鍵盤等人機互動工作，以輔助、甚至完全替代人力。

但當時，能讓這條線充分發揮能量的場景非常有限，必須滿足兩個條件：

1. 有非常明確、固定的流程和步驟；這樣程式才能根據既定規則自動完成任務；這也是為什麼，目前使用RPA最多的業務環節，是流程明確的財稅、人力領域。

2. 該流程中不能涉及複雜任務，也不能涉及線上、線下的融合；

這樣的限制讓RPA 的落地仍然非常的遙遠，但AI 的出現極大地改變了這個狀況。

一 是AI可以讓RPA處理一些流程相對靈活的業務。AI技術的特徵之一，是令程式具有一定認知、學習、推理的能力，透過輸出一些決策，讓過去單一化、機械化的軟體流程自動化技術變得更為靈活。

二 是語音識別、物體識別、影象識別、OCR（文字識別）等AI技術能處理更復雜的非結構物件，並連通物理世界和資訊世界。這些AI技術就像單點環節的珍珠，自動化的線透過串起粒粒珍珠，能形成整體上價值更高的產品和解決方案。

此時的RPA 就開始成為了傳統企業擁抱AI 的正確開啟方式，獲得了行業和資本的青睞，首先，這個賽道上的企業融資劇增，僅僅今年六月，就有三家RPA廠商接連融資：

弘璣Cyclone獲DCM、原始碼資本千萬美元A輪融資；

雲擴科技獲金沙江創投、明勢資本千萬美元A輪融資；

AI公司來也科技與RPA公司奧森科技合併成“新來也”，同時獲凱輝創新基金、雙湖資本和光速中國3500萬美元B+輪融資。

其次， 大型傳統企業紛紛擁抱RPA 產品， 2019年5月25日，中國建設銀行總行RPA系統和某銀行軟體中心RPA系統同時上線。建總行的專案，從去年11月招標到實施、上線，花了半年；而某行的專案從招標到上線，歷時僅1個月。

為什麼企業和資本會對RPA 這麼瘋狂， 一資料可以解釋背後的瘋狂，在德勤2017年的一項調研中，當被要求評估，使用RPA 有多少人力工時能被機器替代時，被訪企業給出的平均值是20%, 但RPA 企業的觀點更加樂觀，可能遠遠高於這個數字。在未來， RPA 可能會更加的普及，甚至發展成完全成熟的產品，到時候不僅僅在車間裡看不到人，在辦公室裡也只能看到無人的電腦滑鼠亂飛。

AGV -- Automated Guided Vehicle 自動導引運輸車，智慧物流

蘇寧南京總部，這裡有號稱全亞洲最大的智慧物流基地，佔地超過20萬平方米。不僅是最大，這裡還是很多物流黑科技的集中地。

這裡，大量的AGV 機器人在中控系統的指揮下，有條不紊地運作著，不會發生撞車事故。這些AGV 大約一米，自重160KG，可以承重800Kg（相當於200個電腦顯示器）的貨架自如行走， 在倉庫內部承擔著運輸庫位貨物的重要責任，在以前，每一拖物料運輸都需要一人一車，透過AGV 可以替代10個工人，倉庫中的勞動工人可以從50-70人減少到5人, 生產效率獲得飛躍式提升。

這樣的場景，在傳統企業中越來越普及，使得物料倉庫中的藍領越來越少，而物流週轉效率則不降低反增，這個是AI 與 傳統企業結合最為成功的案例之一。這種AGV 機器人每個都具有獨立的“大腦”， 他們能夠獨立完成以下的事項：

1. 從中控系統獲得整個三維地圖，並確認自身所處的精確地點；

2. 獨立制定行走路線， 並獨立自發處理行進過程中的意外，比如障礙；

3. 接收系統下發的工作任務。

這樣的AGV 之前非常的昂貴。原因在於它的獨立思維能力需要強勁的計算硬體，以及大量的程式設計。“你可以認為每一臺機器人它都有獨立的大腦。” 未來透過霧計算等先進技術的改進，可以讓群體具有一個大腦，極大的降低AI 落地的成本。

未來，更多的傳統企業結合AI 落地的案例會出現。

隨著科技的飛速發展，人工智慧的出現已經讓很多傳統企業想要轉型。比如前一段的京東物流，已經出現了人工智慧機器人進行配送快遞。

一旦企業確立了透過向人工智慧轉型提升自身商業價值的戰略，在建立新的商業模式與運營體系的過程中，傳統企業與AI技術企業需要找到適合雙方的合作模式。

在商業模式從舊有生態向創新生態系統遷移的過程中，對於大型傳統企業而言，創新往往從外部發生。

已有的研發和創新部門通常在服務舊有生態系統方面是有效的。在人工智慧技術變革的新語境下，由於組織慣性和與舊有業務發展的潛在利益衝突以及能力模型方面的問題，成立新機構負責建立新生態系統是阻力更小的選擇。

人工智慧領域的突破性創新很可能來自於中小企業，傳統大企業應重視與人工智慧領域的中小技術企業的合作。

中小企業作為激進的創新者，由於沒有官僚的組織包袱，組織結構能夠靈活的適應新的商業模式，在人工智慧時代，將在一些專業的細分領域中湧現出一批成功的中小型創業企業，他們為大型企業在某一專業領域內提供服務。

大企業應具備這樣的能力，識別出技術型創新企業，使之成為創新網路中的合作伙伴。總之，靈活而相對低成本的創新方式是創新網路的重要組成。

傳統企業在從舊體系到新體系的轉型的過程中，應鼓勵開放文化，吸收全球先進思想，結合開放創新的方式，不斷增強對新技術的理解和運用，建立起自身主導的創新網路，在新的技術語境下創造出更高的商業價值，最終完成從舊系統向新系統的戰略遷移，實現組織重塑，建立難以超越的競爭優勢。

大企業要做好轉型升級，無非兩點：人和錢！足夠的資金引入智慧裝置；專業的團隊進行全程指導。

傳統行業存在的問題，都是老生常談的問題，比如：人力成本、工作效率、資料分析等等，特別是在網際網路時代，傳統行業更是舉步艱難。

轉型是傳統行業的發展的必經之路，也是穩定發展突破瓶頸的捷徑，怎麼轉？還是要從自身出發，針對自己的發展狀況以及未來計劃，從硬體、軟體、專家團隊三方面著手建立專屬的改造模式。

謝邀。目前的所謂人工智慧能幹什麼，需要清楚，然後根據自身行業特點，選擇合適的措施。不要看起來高大上，人工智慧離真正的智慧還很遠。傳統企業能做到豐田的無庫存，就是一大轉型。能做到無庫存，可以減少許多環節的費用，節省下來的錢就是利潤，節省下來的時間可以思考更多的效率改善。人工智慧不是要消滅人工，而是要解放人工。相比手提包，揹包解放了雙手，雙手可以做更多的事情。解放了員工的雙手，員工可以由只負責一臺機器，變成看守10臺機器。