在AI快速发展的背景下，效率革命并非一蹴而就，而是一场需 要持续投入和创新的持久战。企业需要不断探索如何在有限的 资源下实现技术的最大化利用，同时寻找与商业需求的深度融 合点。 作者：滕斌圣 曹欣蓓 封图：图虫创意 1956年夏天，在美国汉诺斯小镇达特茅斯学院的一次会议上，人工智能（AI）的概念被正式提 出。彼时，由于计算能力和数据规模的限制，AI的商业化进展缓慢。直到21世纪，随着深度学习 技术的突破和大数据时代的到来，AI才真正进入商业化应用的快车道。 但AI商业化的道路并非一片坦途，技术、商业以及社会伦理的多重博弈，始终贯穿AI的发展。在 商业化尚未落地之时，企业仍面临重重挑战。 商业机遇：效率革命的明暗面 AI早期的商业化应用主要集中在一些特定的垂直领域，通过自动化、智能化和数据驱动等技术手 段，提升行业效率。 智能客服系统是AI早期应用的典型案例。通过自然语言处理技术，AI能够同时处理各类客户咨 询。 安防是另一个应用领域，如通过AI技术帮助公安部门快速识别嫌疑人。 在制造业，特斯拉的"黑灯工厂"也是AI应用的代表。工厂内，AI驱动的机器人承担了电池组装、 车身焊接等复杂任务。同时，特斯拉利用计算机 ...