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【51CTO.com快譯】我們經常看到人工智能被描繪成無所不能的機器，但它也是一種邊走邊學習的技術。AI必須掌握的關鍵技術是智能定位：跨越空間和時間的資產、事件和人發生在哪里，它們如何相互聯系?

想想看，所有大流行時代的技術都依賴于地理位置而蓬勃發展——配送應用程序、新冠病毒檢測和疫苗顯示、可放心購買的商店訂單。智能定位是地理信息系統(GIS)的輸出，它提供了關鍵的上下文，構成了機器學習的基礎。

以下是AI的4種商業應用：

1.通過推薦系統進行敏銳的預測

人工智能在開始工作前不再需要大量的歷史數據輸入，當答案未知時，人工智能經常使用強化學習。機器正在以一種試錯的方式工作，就像人類所做的那樣，以達到一個日益理想的解決方案。

可以說，自動化的自動化(The automation of automation)是半導體制造商英偉達(NVIDIA)首席執行官 Jensen Huang對不遠的未來的描述。在接受《時代》雜志采訪時，他預計人工智能將改善食品生產、物流和醫療保健等復雜業務。他談到了推薦系統，稱其為我們這個時代最重要的人工智能系統。推薦系統是一種經常使用強化學習來根據習慣和偏好預測一個人的選擇的算法。

盡管這種人工智能可能不需要歷史數據來預測更好的結果，但它確實需要有價值的背景或基礎來應對手頭上的各種任務。《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)指出，關鍵是要預先設計機器學習的有效的輸入、動作和獎勵。一開始含糊不清對一個實時計算的系統來說不是好事。這就是GIS發揮作用的地方，在推薦系統中添加智能定位，這樣它就可以預測可能發生的事情和地點。

2.預測未來發展趨勢

讓人工智能處理盈虧報表并承擔后果聽起來似乎很荒謬。AI能夠幫助人們理解這些數字的背景。有了正確的數據輸入，也就是智能定位，人工智能可以用來改善決策，幫助公司領導者預測趨勢。

一些大銀行正在使用注入智能定位的機器學習來分析現有分行的收入，將其與潛在擴張領域的豐富人口統計數據相結合，并預測設置新分行的最合適地點。他們可以更精確地決定向哪里擴張以吸引新客戶，而不是把現有客戶從其他分支機構拉過來。

類似的，太陽能電池板公司正在將天氣數據與人工智能基于位置的圖像進行配對，以選擇最合適的社區推廣屋頂日光浴技術。

在智能定位的推動下，人工智能幫助權衡行駛的最優路線，保險公司已經切實的從中獲利。通過使用智能定位和人工智能來預測容易發生事故的道路，并推薦更安全的路線，能夠有效降低風險，而且保險公司預計索賠將會減少。

3.快速掃描大數據，找到隱藏的市場

在這個信息爆炸的時代，我們并不缺少能夠幫助企業發展的數據，而是缺少充分挖掘數據價值的能力。特別是成長型公司，大量的信息可能會讓他們不知所措。

預測需求高峰、判斷更高的利潤點、改善供應鏈效率和交付方式，這些工作都需要對大量的數據進行篩選，而人工智能更容易完成這些工作。這還要包括人口統計數據，以確定潛在客戶可能是誰、可能在哪里。

無線網絡公司將智能定位融入到這一過程中，利用人工智能處理大量有關通話中斷的數據，以便繪制需要擴建的發射塔地點。通過添加有關某一地區人口統計和預測增長的多層信息，企業可以更詳細地規劃增長計劃。

使用人工智能技術和GIS的零售商，能夠識別未來哪些位置的商店也會推動網絡銷售，創造出令人垂涎的“光環效應”，即店主可以線上/線下同時捕捉顧客。

4.通過圖像和物聯網數據提前規劃

現在，物聯網傳感器、衛星和移動設備提供的數據實在是太多了。當這些數據通過具有定位功能的人工智能程序過濾后，結果會更加清晰。

以一家體育用品零售商的智能機器人為例，該產品配備了RFID傳感器，它在商店的走道上掃描，從而了解顧客最想要什么，并預測商店員工應該把進貨重點放在哪里。那些已經轉向在線訂購和取貨的商店，他們正在使用智能定位AI系統，根據人們在商店附近的位置，提前為他們準備好飲料或他們的貨物訂單。

借助人工智能，人們可以用起重機和推土機掃描空地的航空圖像，確定更適合在哪里建造房屋和開發項目。植入智能定位的人工智能甚至可以掃描停車場的航拍圖像，了解外面停著什么型號的汽車(而不僅僅是停了多少輛)，以增加潛在的商業機會。

在能源行業，人工智能正在觀察衛星圖像，以顯示競爭對手可能在何處建造油井，或使用配備激光雷達的無人機來探測其電力網絡。與GIS相結合，人工智能可以分析100億個數據點——這需要人工分析人員花5年多的時間來梳理。

人工智能的未來

隨著消費者行為的迅速變化，以及COVID-19大流行和氣候變化等外部風險的影響，人工智能的未來面臨諸多挑戰。通過將GIS與人工智能應用相結合而獲得的智能定位，也使機器學習的能力得到了極大改善。

在前進的道路中，人工智能包括強化學習、智能定位，幫助決策者更有信心的做出評估和判斷，這遠比人類大腦挖掘數據所需的時間短。

原文標題：Four AI Business Applications For 2021，作者：Helen Thompson

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