在预测性分析的基础上，根据预测提供多种可选的业务决策，并对每种业务决策的业务效果进行加权评估，就可以找出其中较为合理的业务决策，这就是规则性反应。到规则性反应阶段，企业的数据应用PDCA周期就可以实现从业务到数据，从数据到信息，从信息到知识，从知识到洞察，从洞察到决策，从决策到行动的闭环，IT系统的运行就可以接近自主运行的程度。

4.人工智能

人工智能（Artif icial Itelligece），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的、能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能领域的研究包括机器人、语者识别、图像识别、自然语言处理、专家系统，等等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息处理过程进行模拟。人工智能虽然不是人的智能，但可以类似于人的智能，它可以像人那样思考，也可能在局部上超过单个人的智力水平。

目前，较为重要的人工智能核心技术可划分为：深度学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、数据挖掘和芯片硬件等。在预测性分析的基础上，根据预测提供多种可选的业务决策，并对每种业务决策的业务效果进行加权评估，就可以找出其中较为合理的业务决策，这就是规则性反应。到规则性反应阶段，企业的数据应用PDCA周期就可以实现从业务到数据，从数据到信息，从信息到知识，从知识到洞察，从洞察到决策，从决策到行动的闭环，IT系统的运行就可以接近自主运行的程度。

4.人工智能

人工智能（Artif icial Itelligece），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的、能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能领域的研究包括机器人、语者识别、图像识别、自然语言处理、专家系统，等等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息处理过程进行模拟。人工智能虽然不是人的智能，但可以类似于人的智能，它可以像人那样思考，也可能在局部上超过单个人的智力水平。

目前，较为重要的人工智能核心技术可划分为：深度学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、数据挖掘和芯片硬件等。深度学习技术基于对神经网络算法的延伸，可以自动学习大数据中的特征信息，极大地简化了传统机器学习算法所需的特征工程。当前，在一些诸如物体、图像和语音等富媒体（Rich Media）的识别方面，深度学习算法都取得了非常好的效果。同时，结合深度学习与强化学习所形成的深度强化学习技术，更是能在空白状态下进行自主学习以实现具体应用。2017年10月发布的AlphaGoZero，正是对这一技术的典型应用。

计算机视觉技术包含图像识别、视频理解、增强现实（Augmeted Reality，AR）、虚拟现实（Virtual Reality，VR）、混合现实（Mixed Reality，MR）等核心技术。其中，图像识别以对静态图像的分析和处理为主，发展较为成熟。视频理解则是随着近年来视频类信息进行大量出现而新兴的技术，用于对动态视频信息进行分析和处理。此外，结合图像分析技术和传感类技术，AR/VR/MR技术则可以在三维空间中生成虚拟的环境。目前计算机视觉技术在物体识别方面的能力已经超越人类，微软亚洲研究院在2015年的ImageNet大赛中已成功实现系统识别错误率低至3.57%的识别系统。同时在人脸识别、视频理解等方面，相关的技术也在快速发展，最新的苹果手机已经可以实现人脸解锁功能。

智能语音和自然语言处理两个技术方向互相配合得较为紧密，有的机构也将这两类技术统称为语音语义识别技术。目前结合这两类技术，已经能够实现人机间的多轮对话。但同时智能语音技术在方言、朗读语音、多通道语音理解、情感识别等方面仍存在一些技术难点，而自然语言处理技术则在理解和表示知识方面仍存在一些关键技术难深度学习技术基于对神经网络算法的延伸，可以自动学习大数据中的特征信息，极大地简化了传统机器学习算法所需的特征工程。当前，在一些诸如物体、图像和语音等富媒体（Rich Media）的识别方面，深度学习算法都取得了非常好的效果。同时，结合深度学习与强化学习所形成的深度强化学习技术，更是能在空白状态下进行自主学习以实现具体应用。2017年10月发布的AlphaGoZero，正是对这一技术的典型应用。

计算机视觉技术包含图像识别、视频理解、增强现实（Augmeted Reality，AR）、虚拟现实（Virtual Reality，VR）、混合现实（Mixed Reality，MR）等核心技术。其中，图像识别以对静态图像的分析和处理为主，发展较为成熟。视频理解则是随着近年来视频类信息进行大量出现而新兴的技术，用于对动态视频信息进行分析和处理。此外，结合图像分析技术和传感类技术，AR/VR/MR技术则可以在三维空间中生成虚拟的环境。目前计算机视觉技术在物体识别方面的能力已经超越人类，微软亚洲研究院在2015年的ImageNet大赛中已成功实现系统识别错误率低至3.57%的识别系统。同时在人脸识别、视频理解等方面，相关的技术也在快速发展，最新的苹果手机已经可以实现人脸解锁功能。

智能语音和自然语言处理两个技术方向互相配合得较为紧密，有的机构也将这两类技术统称为语音语义识别技术。目前结合这两类技术，已经能够实现人机间的多轮对话。但同时智能语音技术在方言、朗读语音、多通道语音理解、情感识别等方面仍存在一些技术难点，而自然语言处理技术则在理解和表示知识方面仍存在一些关键技术难点需要解决。微软、科大讯飞等公司的机器翻译解决方案就是人工智能技术在自然语言处理方面的应用。

数据挖掘技术，主要包括数据清理、数据转换、内容挖掘、模式评估和知识表示等多个数据分析过程。目前已有多种成熟的机器学习算法，可用于数据分析操作。但由于许多领域的数据收集困难、数据结构复杂，目前数据挖掘技术难点的主要技术难点和实施难点集中在对数据的收集和预处理方面。

芯片硬件是实现人工智能算法的物理基础，由于传统计算架构无法支撑人工智能算法的海量数据并行运算，因此性能和功耗都无法达到实际应用需求。2019年9月相继发布的华为昇腾和阿里含光，都属于该领域的芯片。

随着技术、算法的创新和突破，人工智能让诸多商业和生活场景变得更加智能和高效，并催生出了许多新的业态和商业模式。总体来看，人工智能在金融、零售、制造业、医疗、安防、交通等领域的渗透较早，对这些行业的数字化转型正产生深刻的影响和变革。

5.VR/AR/MR

VR/AR/MR不是现实，它们是应用数字化技术所呈现出来的、接近于现实的场景。

VR，虚拟现实，又称为灵境技术，是20世纪末期发展起来的一项全新的实用技术。虚拟现实技术将计算机、电子信息、仿真技术等融于一体。其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境，从而给人以环境点需要解决。微软、科大讯飞等公司的机器翻译解决方案就是人工智能技术在自然语言处理方面的应用。

数据挖掘技术，主要包括数据清理、数据转换、内容挖掘、模式评估和知识表示等多个数据分析过程。目前已有多种成熟的机器学习算法，可用于数据分析操作。但由于许多领域的数据收集困难、数据结构复杂，目前数据挖掘技术难点的主要技术难点和实施难点集中在对数据的收集和预处理方面。

芯片硬件是实现人工智能算法的物理基础，由于传统计算架构无法支撑人工智能算法的海量数据并行运算，因此性能和功耗都无法达到实际应用需求。2019年9月相继发布的华为昇腾和阿里含光，都属于该领域的芯片。

随着技术、算法的创新和突破，人工智能让诸多商业和生活场景变得更加智能和高效，并催生出了许多新的业态和商业模式。总体来看，人工智能在金融、零售、制造业、医疗、安防、交通等领域的渗透较早，对这些行业的数字化转型正产生深刻的影响和变革。

5.VR/AR/MR

VR/AR/MR不是现实，它们是应用数字化技术所呈现出来的、接近于现实的场景。

VR，虚拟现实，又称为灵境技术，是20世纪末期发展起来的一项全新的实用技术。虚拟现实技术将计算机、电子信息、仿真技术等融于一体。其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境，从而给人以环境的沉浸感。随着社会生产力和科学技术的不断发展，各行各业对虚拟现实技术的需求日益旺盛。在技术上，虚拟现实技术也取得了巨大进步，并逐步成为一个新兴的科学技术领域。

AR，增强现实，是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术。增强现实技术广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感或物联网等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，通过两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

MR，混合现实，指的是结合真实和虚拟世界所创造出的、新的环境和可视化三维世界。在混合现实中，物理实体和数字对象共存并实时相互作用，以用来模拟真实物体，是虚拟现实技术的进一步发展。

图4.9　VR/AR/MR在企业运营中的应用

在企业运营中，VR/AR/MR可以找到广泛的应用场景，比如产品设计环节的协同设计审查、数字化设计签审；制造环节的装配作业或的沉浸感。随着社会生产力和科学技术的不断发展，各行各业对虚拟现实技术的需求日益旺盛。在技术上，虚拟现实技术也取得了巨大进步，并逐步成为一个新兴的科学技术领域。

AR，增强现实，是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术。增强现实技术广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感或物联网等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，通过两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

MR，混合现实，指的是结合真实和虚拟世界所创造出的、新的环境和可视化三维世界。在混合现实中，物理实体和数字对象共存并实时相互作用，以用来模拟真实物体，是虚拟现实技术的进一步发展。

图4.9　VR/AR/MR在企业运营中的应用

在企业运营中，VR/AR/MR可以找到广泛的应用场景，比如产品设计环节的协同设计审查、数字化设计签审；制造环节的装配作业或维修操作指导；营销环节的虚拟产品展示、增强的品牌体验或零售空间优化；服务环节的服务手册及指南、远程专家协助；人力资源方面的员工培训；等等。

6.3D打印

3D打印，也有人称之为增材制造技术。两者的细微区别在于，3D打印主要针对小批量或原型件生产，增材制造面向的则是批量制造生产环节。

3D打印也是快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件（3D数模）为基础，运用粉末状金属或塑料等可黏合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。

3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造。当前，已经有部分行业或企业商业化使用这种技术打印而成的零部件。

3D打印技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（AEC）、汽车、航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程等领域都有广泛应用。

随着个体化定制或C2M（Customer to Maufacturer）生产模式的兴起，以及社会对资源可再生要求的加强，3D打印或增材制造技术的社会和经济意义将日益明显。维修操作指导；营销环节的虚拟产品展示、增强的品牌体验或零售空间优化；服务环节的服务手册及指南、远程专家协助；人力资源方面的员工培训；等等。

6.3D打印

3D打印，也有人称之为增材制造技术。两者的细微区别在于，3D打印主要针对小批量或原型件生产，增材制造面向的则是批量制造生产环节。

3D打印也是快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件（3D数模）为基础，运用粉末状金属或塑料等可黏合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。

3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造。当前，已经有部分行业或企业商业化使用这种技术打印而成的零部件。

3D打印技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（AEC）、汽车、航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程等领域都有广泛应用。

随着个体化定制或C2M（Customer to Maufacturer）生产模式的兴起，以及社会对资源可再生要求的加强，3D打印或增材制造技术的社会和经济意义将日益明显。