消费互联网浪潮逐渐平息，但数字经济的澎湃动力并未减弱，新一轮技术革命正蓄势待发。在“后消费互联网”时代，工业互联网、2B互联网正崭露头角，互联网逐渐演化为物联网（IoT），开启万物互联的新篇章。物联网产生的数据量级远超消费互联网，海量数据的涌现，使得人工智能（AI）成为不可或缺的关键技术。

大数据与人工智能：相辅相成，互相成就

 人工智能的诞生离不开大数据，而大数据的价值也需借助人工智能才能充分挖掘。人工智能，尤其是机器学习，其核心在于通过算法从海量数据中学习并提取模式，进而实现预测、决策和优化。对于诸多传统企业而言，当务之急并非急于求成地直接应用人工智能技术，而是夯实数字化和物联网的基础设施建设。盲目地购买AI技术或收购AI团队，并不能一蹴而就地解决企业的痛点问题。

 数字化转型与智能化升级的目标并非打造“无人化工厂”，而是追求效率的极致提升。真正的价值在于通过技术手段优化生产流程、提高资源利用率、降低运营成本，最终实现企业效益的最大化。

数据智能：赋能产业，重塑行业

 大数据、人工智能、数据智能如何真正赋能产业，改变行业格局？联想集团高级副总裁贺志强分享了一个案例：自2016年起，联想将数据智能和产业互联网的理念推广至各行各业，并率先在汽车制造业中落地应用。在一家汽车工厂里，通过人工智能技术识别每一辆汽车的螺丝松紧度，从而提升车辆的质量稳定性和可靠性。这种改造过程虽然充满挑战，但一旦完成，企业将会迸发出无穷无尽的创新力量。

行业应用：智慧零售与智慧医疗的先行探索

 尽管人工智能在加速企业数字化进程方面仍处于探索阶段，但它已悄然渗透到我们生活的方方面面。在智慧零售、智慧医疗等领域，人工智能已迈入相对成熟的应用阶段。

 智慧零售通过数据分析优化供应链管理、精准营销和个性化推荐，提升用户购物体验。智慧医疗则利用人工智能辅助诊断、药物研发和疾病预测，提高医疗效率和精准度。

智慧城市：人工智能助力未来城市建设

 人工智能正在为智慧城市建设注入新的活力。以上个月正式落成的“AI智慧车站”广州地铁21号线天河智慧城示范站为例，这是全球首个基于智能车站理念设计并投入运营的智慧地铁示范站。

 该智慧地铁示范站以自主研发的、基于工业互联网的智慧地铁大平台为依托，为地铁装上了“大脑”。通过大量运用计算机视觉、生物识别等技术，全面提升车站的数据感知能力，实现车站运营的实时监测。所有数据都可以实时传送给地铁的“大脑”，进行智能分析，有效提升车站的信息化水平，降低运营成本，为乘客提供更安全、便捷、舒适的出行体验。

 佳都科技董事长刘伟透露，继在安徽的合肥、宣城落地之后，今年还将在上海、广州布局“城市交通大脑”，通过人工智能赋能城市交通，探索破解“大城市病”，提升城市运行效率。

技术挑战与未来展望

 尽管人工智能的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战，例如如何更好地整合生态资源、如何更有效地实现技术落地等，这些都是整个行业亟待攻克的难题。

 伦敦大学学院计算机系教授汪军指出，目前的人工智能应用，实际上更多的是机器学习，可以概括为模式识别，即通过神经网络将大量数据映射到知识中。

 未来，人工智能的发展方向将不仅仅局限于模式识别，更重要的是通过获得知识，将决策反馈到机器中，形成一个循环。因此，下一步人工智能的关键在于让机器能够自主做出决策，完成从数据到知识，再反馈到数据的整个循环过程。强化学习为机器决策提供了非常有价值的方法，但必须借助神经科学、脑科学的研究，才能真正构建一个完整的人工智能系统。

拥抱数据智能时代

 数据智能时代已经到来，大数据、人工智能、物联网等新兴技术正在加速融合，驱动产业变革和经济发展。企业应积极拥抱数字化转型，夯实基础设施，加强人才培养，抓住机遇，迎接挑战，在激烈的市场竞争中赢得先机，实现可持续发展。