AI項(xiàng)目建設(shè)規(guī)劃的起點(diǎn)是“界定應(yīng)用場(chǎng)景”，簡(jiǎn)單地說(shuō)，如何將傳統(tǒng)的做法用AI來(lái)解決。從企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理層面來(lái)講，企業(yè)關(guān)注的無(wú)非是“增加收益、減少成本、提高效率、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)”等四大訴求，所以AI項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景也不會(huì)脫離這四大訴求，只不過需要懂業(yè)務(wù)的人員與AI咨詢顧問一起在這四大訴求范疇內(nèi)，梳理出容易實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用需求點(diǎn)，而后予以清晰界定。AI項(xiàng)目應(yīng)用場(chǎng)景界定過程就項(xiàng)目界定目標(biāo)、界定要解決什么問題的過程，同時(shí)關(guān)乎對(duì)AI技術(shù)的選型問題，即如何選擇相應(yīng)的算法或AI實(shí)現(xiàn)技術(shù)方法。

AI項(xiàng)目面臨的挑戰(zhàn)就是算法的問題，廣義來(lái)講就是選擇哪種AI實(shí)現(xiàn)的方法。AI實(shí)現(xiàn)的方法有三種：知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)。大家通常所說(shuō)的“算法”是指“深度學(xué)習(xí)”和“增強(qiáng)學(xué)習(xí)”。所以采用“AI實(shí)現(xiàn)方法”不會(huì)引起歧義。

之所以“AI實(shí)現(xiàn)方法”的選擇，是AI項(xiàng)目建設(shè)的挑戰(zhàn)，是因?yàn)椋S多企業(yè)在建設(shè)AI項(xiàng)目時(shí)候使用了不合適的方法而造成項(xiàng)目失敗，比如過去兩年銀行業(yè)采用深度學(xué)習(xí)的方法，來(lái)建設(shè)“金融風(fēng)控”系統(tǒng)，其效果并沒有得到很好的體現(xiàn)，現(xiàn)在才意識(shí)到構(gòu)建“智能風(fēng)控系統(tǒng)”，知識(shí)圖譜才是最為合適的。再比如，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，必須選擇“增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法”為核心的方法。

一般來(lái)講深度學(xué)習(xí)在處理基于特征感知、識(shí)別和判斷等方面表現(xiàn)突出，能幫助構(gòu)建聰明的AI，如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、故障分析、客戶畫像、時(shí)序預(yù)測(cè)等；而知識(shí)圖譜在模擬人的思考過程、處理常識(shí)知識(shí)和推理，以及理解人的語(yǔ)言方面表現(xiàn)的更加突出，如智能推薦、智能解釋、智能搜索、智能推理分析等。

“AI實(shí)現(xiàn)的方法”沒有選好，整個(gè)項(xiàng)目就可能面臨的失敗風(fēng)險(xiǎn)，而且方法的選擇是以業(yè)務(wù)場(chǎng)景界定為前提，同時(shí)還需要借助高水平的AI咨詢顧問，還要考慮到實(shí)現(xiàn)難以程度、成本預(yù)算承受能力等等，所以AI實(shí)現(xiàn)方法也算是一種大挑戰(zhàn)。

目前有一種一勞永逸的方法，就是在企業(yè)部署“算法平臺(tái)”（也叫“智能中臺(tái)”或企業(yè)大腦），猶如傳統(tǒng)信息化時(shí)代ERP一樣，成為大企業(yè)的基礎(chǔ)標(biāo)配，其中包括了實(shí)現(xiàn)人工智能的三種方法。比如公安系統(tǒng)，按照“數(shù)據(jù)本地化、算法本地化、應(yīng)用本地化”的原則，部署了“公安大腦”，其中攬括了AI實(shí)現(xiàn)的三大方法。

才是數(shù)據(jù)問題。所有的AI項(xiàng)目都是以“數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)的，人工智能之所以能夠在近幾年得以重生，就是由于“大數(shù)據(jù)”的爆發(fā)。這不難理解，就當(dāng)機(jī)器人是人類的一個(gè)特殊種族，“知識(shí)就是力量”同樣可以適合于機(jī)器人，人之所以要讀書、要學(xué)習(xí)，就是為了獲取知識(shí)以便能夠應(yīng)付各種各樣的問題。

對(duì)應(yīng)到機(jī)器人，只有當(dāng)機(jī)器人吸收了大量的樣本化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，再借助AI實(shí)現(xiàn)方法（深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、增強(qiáng)學(xué)習(xí)），才能模仿人腦思維和判斷，如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、智能推薦、無(wú)人駕駛等等。

而且不同的AI實(shí)現(xiàn)方法，采用的數(shù)據(jù)策略是不一樣，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類型、數(shù)據(jù)表示方式、數(shù)據(jù)處理方式則完全不一樣。比如，如果使用知識(shí)圖譜，那么必須將關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取加工、融合，以圖形/圖譜形式存儲(chǔ)、表示和計(jì)算，也就是我們經(jīng)常說(shuō)的“圖計(jì)算”。

一般來(lái)講，企業(yè)如果要啟動(dòng)AI項(xiàng)目，就要做好三種數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)備，即“傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)”、“時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)”和“圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)”，而且對(duì)數(shù)據(jù)的收集、處理、加工、規(guī)范則是與時(shí)俱進(jìn)，不能停頓。要說(shuō)人工智能成本花在哪里，至少70%以上在數(shù)據(jù)方面。不但要求數(shù)據(jù)有量，還有質(zhì)量和表示形式的要求，這跟做菜一樣，需要有足夠的食材原料，而且原料質(zhì)量要夠好，原料加工成食材要符合烹飪等等，再配合大廚的煎炸燜炒燉等手法（算法）和火力（算力），才能搞出一桌好菜。