霍禹，艾瑞咨询 主管合伙人，中国网络营销及媒介研究专家。天津人，2003年毕业于北京工业大学应用数学专业。除艾瑞之外，还曾就职于搜狐公司，担任市场部调研经理。 2005年加入艾瑞集团，先后在研究部、销售部任职。2015年，霍禹全面负责艾瑞咨询的客户服务和销售管理工作。

霍禹：今天正好是艾瑞成立十五周年，我们艾瑞一起陪伴大家经历PC互联网、移动互联网整个行业发展成长。去年年初的时候，出现一个名词叫做“移动互联网的下半场”，我们反观这样的词是怎么出现的？或者互联网的本质是什么？其实是一种技术改变所有用户的媒介时间及其分配方式，通过时间的重新分配带动各产业链利益的重新分配。所有行业从业者从去年上半年就可以发现，其实用户时间分配这件事情已经停滞了，基本上大局已定，除了挣扎和拼搏以外，我们还在等待下一个能够有可能重新分配用户时间机会的来临，也许AI就是通过技术能够节约人类时间的方式，以便达成用户时间重新分配可能性的一种手段。

追本溯源，AI赋能加快场景化输出

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在过去一到两年内，在各种论坛、会议上不断看到这上面所有的词汇。这些所有的词都在指向一件事情——算法，算法其实也都在指向另外一个事情——AI。AI在这个阶段更像是teenage sex的概念，很多人都觉得自己懂，但其实不懂，很多人都觉得别人在做，所以自己也应该去做。

而这上面90%的词，我根本不知道什么意思，还是把这些算法的解释交给技术专家，我们先探讨一下AI背后的商业本质到底是什么？

其实AI这件事情，已经发生了两个阶段。第一个阶段，大家很熟悉，在工业制造业里面经常出现，工业机器人在很多年前，能够替代生产线上更多的人力，去解决人的重复性劳动问题。

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目前我们正处在第二个阶段，AI在这个阶段内，将会替代人类做很多重复性脑力劳动。在这个过程当中，AI会有一个边界，这个边界在于创造性，创造性意味着什么？我们认为创造性源于对规则的打破和挑战。下面也可以给大家举几个例子。

第一个例子是，用鱼叉捕鱼这件事件对于AI来说完全可以得到最优解，选择什么样的材质，在什么样的时间、天气、温度，用什么样的力度、角度能够捕到更多的鱼，但是边界在哪里，人类除了用鱼叉叉鱼之外，我们可以用鱼竿、渔网，或者把池塘里的水抽干，获得更多的鱼。

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第二个例子是AlphaGo，过去一年的时间里，AlphaGo已经可以被写入教科书。在今天的环境下，在19×19的围棋棋盘上，以围棋的规则人类已经无法战胜AlphaGo。对于人类来讲，围棋意味着什么，或者对于机器来讲我们在做什么，AI在这个阶段，不太容易在19×19的棋盘上发明五子棋的规则。而另一方面，我们在麻将和斗地主竞技过程中，可以挑战规则，一个眼神和小动作，完全可以改变整个局面。同时围棋对于AI来说是对于目标的达成，对于人这可能是一种娱乐，也可能是一种交际手段，甚至是一种人生的修行。

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除了算法之外，下一步AI需要经历什么？我们认为在未来一到两年内，有一个词会在各大论坛峰会上面出现，这就是“场景”。任何的工业实践最终落地，都要有一个场景的应用，只有在场景上面，才会爆发出更大的商业价值。在未来一到两年内，大家会看到更多的行业里面，会出现更多的基于算法的实践经验出现。

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AI的前世今生，终将实现商业落地

AI这个词出现在1956年，为什么到今天我们才认为AI触手可及？对比下人类。

人进入到工作岗位，经历三个时间段：出生、上学、就业。我们回想一下，在五、六年前，整个行业投资者和从业者都在讲大数据，这个是AI的出生阶段。

第二个阶段，是AI的算法。我们目前正在经历AI从学校步入社会的过程，和人类一样，先就业再择业，相信在最初场景实现过程当中，AI依然不会像我们想象的那么完美。时间会改变一切，究竟有哪些场景会是AI就业的热点，或竞争的主要战场？像交通、金融、医疗、物流仓储、能源、旅游等，这些都是AI争夺的热点场景。

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我们发现一个数字在过去几年里面，全球头部的14家汽车制造企业和14家科技企业中，分别有13家和12家进入到自动驾驶领域，背后看重的是广阔的市场规模。

预计到2050年，全球因自动化驾驶所产生的直接劳动力替代市场规模，加上因此而延伸性的制造和零售等加在一起，整个市场规模会达到七万亿美金。正是基于AI如此之大的市场潜力，越来越多的企业，会基于场景实践过程当中继续前行。

我们如何判断AI在场景中落地的市场规模，我们排除掉那些延伸性的生产制造、零售等等延伸性市场规模，只关注直接替代的劳动力市场，这里面用一个指标，就是预期节余值（Expected Life-Effectiveness ），简单来讲，AI帮我们省掉的人工工时，乘以每一个人工在单位里面的时薪，我们用这样一个公式套用这样一张图，我们发现把AI可能落地的场景，放到同一张图上，我们横坐标是替代的工时，纵坐标是人的单位时间价值，延伸线意味着在这个领域内，从最初的AI开始介入到比较成熟过程中的市场潜力。

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我跟艾瑞分析师做这张图的时候，发现艾瑞最重要的岗位，分析师体现在这个图上，分析师的小伙伴很紧张，说再过两年他们有可能会失业，当然这只是个玩笑。

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包括AI在内，跟所有科学技术一样，都是一种技术手段，能够帮助我们去节约时间，提高我们自己的效率。所有企业也好，个人也好，在遇到每次技术变革的时候，都有一个选择的机会，顺势而为还是因循守旧，相信最初的阶段一定会产生一些试错成本，但是最终时间会证明一切。

人工智能时代，艾瑞日益突破创新

其实15年发展过程中，艾瑞一直伴随着技术和科技的组合。最近几年，艾瑞开始使用AI手段，增强自己的产品生态。艾瑞是知识服务商，每个客户最初接触艾瑞的时候，都会问到同一个问题，好像你们每年发布几百份免费报告，你们靠什么盈利？70%的朋友都问我这个，借这个机会简单介绍下艾瑞。

艾瑞的服务分为两层，第一层，数据分析，第二层，知识服务，15年过程当中，艾瑞到底做了什么？我们从PC用户行为监测到移动端再到智能电视；从广告投放前的上刊数据到广告投放后的效果监测；从基于网站、APP的分析，到inapp的功能以及到视频、新闻、公众号等内容的分析，再到商品价格销量的监测，以及舆情的一些数据。基于数据之上是知识服务，产业研究，用户研究，品牌研究，战略咨询，管理咨询服务。在最近几年，我们增加了投资行业的企业尽调，可研分析，IPO行业顾问、企业会员服务等等，艾瑞作为一家知识服务商企业，利用技术，甚至利用AI进行生产革新。

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第一个例子，是广告上刊监测，在若干年前，广告上刊监测用人力解决，会招募很多员工，把所有的报纸买回来，人工的把里面的图片截取出来，那么，在PC年代艾瑞是怎么做的？我们用爬虫程序抓取所有的广告位，并且用机器进行分拣。在移动端，由于广告技术的升级，定向投放增加，我们用机器模拟了几十万个用户不同的阅读习惯去抓取不同的广告，并在最近开始尝试用图像识别技术去标识广告素材。在15年的时间内，广告素材增长了1000倍以上，但人工减少了三分之一。

第二个例子，关于用户行为监测的数据，最早的时候，这件事情怎么解决？仍然是需要雇佣很大批的人工，每天给所有用户发放纸质问卷，问他你昨天看了什么网站，看了什么样的报纸，在什么样的区域内进行了活动，买了什么商品等，进入到PC年代，使用软件解决这个问题，进入到了移动互联网年代，我们开始用请求数据分拣用户这些数据，最近十年间，艾瑞用机器学习的方式自动标识用户的请求及标签，在这个过程当中，艾瑞节省了多少人工，对比15年前，艾瑞处理的基础数据量增长了一万倍以上，而艾瑞的人工增长不到10%。

第三个例子是智能投顾，很多金融从业者认为，智能投顾是很有潜力的场景，截止到目前，艾瑞已经开始用知识图谱和自然语义分析的技术，来帮助投研分析师，进行上市公司财报方面的基础报告的生成，节约了一些投研分析师的基础时间。其实在整个过程当中，你会发现，像艾瑞这样的知识服务商都在利用技术，以及利用AI的方法进行更多的人工的替代。在未来一到两年，我们相信在其他的行业内会出现更多的场景实践。

这里引用罗曼罗兰的一句话，“大部分人在二三十岁就死去了，因为过了这个年龄，他们只是自己的影子，此后的余生则是在模仿自己中度过，日复一日，更机械，更装腔作势地重复他们在有生之年的所作所为，所思所想，所爱所恨。“

未来我们每个人最大的挑战，将来自于我们只会重复自己的工作，或者重复自己擅长的事情。因为这种重复，终有一天AI会比你我做得更好。

在这样的过程中，其实对于每一个人，都是这样的挑战，但AI仍然只是一种工具，它的目的其实是为了帮助我们节约时间，提高效率。在这个过程当中，我们应该把省下的时间，用于更有创造性的事情当中，正如艾瑞昨天刚刚发布的企业会员服务，希望通过这个学习性社群产品，更多的朋友与艾瑞一起获得与时俱进的洞察力。