趋势
当下，人工智能已成为科技领域最热门的技术。机器学习、深度学习、人脸识别、无人驾驶、NLP，各种名词不绝于耳。人工智能的应用一方面在不断改变我们每个人的生活方式，另一方面也在逐渐改变着企业的经营模式、决策方式。越来越多的企业经营者、高级管理人员、决策者都在这场了解人工智能的竞赛中感到焦虑，他们意识到，人工智能即将从根本上改变他们的行业。
在这场轰轰烈烈的人工智能浪潮中，我们发现，对于商业企业来说，人工智能并没有给他们带来太多所谓的智能，它带来的是智能的一个关键组成部分——AI预测。
预测是根据事物以往和现今的数据，通过一定的科学方法和逻辑推理，对事物未来发展的趋势作出预计、推测和判断，寻求事物的未来发展规律。预测不仅研究事物的本身，而且还要研究它和环境之间的相互作用、相互影响。预测的过程就是在调查研究或科学试验的基础上的分析过程，简称为预测分析。
预测实际上是一种填补缺失信息的过程。比如将非常规的信用卡交易归类为盗刷，将医学影像中的肿瘤分类为恶性，或是判断当前拿着手机的人是否是真正的机主，即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。这既包含了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义的预测。
在人工智能技术介入前，预测早已随处可见，小到个人股票投资，大到企业经营决策、国家制订国民经济发展规划，社会的方方面面无不体现着预测的重要性。而人工智能的飞速发展，将为预测技术提供了更多可行的思路和方案，使得预测的准确度能够得到有效提升，为各行各业提供超越传统统计学分析的决策支持能力。
这当中，更为重要的是，AI预测更廉价。“如果某样东西的价格下降，那么我们会更多地使用它。”——这是最简单的经济学，如今这种情况正出现在预测领域。运算的成本变得足够低，继而帮助我们快速找到成千上万种应用方式。预测成本的下降也将影响其他东西的价值：比如提高互补品（数据、判断和行动）的价值，以及降低替代品（人类预测）的价值
智能
那么，预测技术发展到如今，何以称得上智能呢？回过头来看，应该归功于更好的数据、模型和计算能力，它们促使预测技术飞速发展，从而走上“智能”之路。机器学习便是功臣之一。
历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。回归做的是什么？它主要是根据过去发生时间的“平均值”来寻找一种预测。当然，回归也有很多种实现方式，有简单的线性回归，多项式回归，也有多因素的Logistic回归，本质上都是一种曲线的拟合，是不同模型的“条件均值”预测。
在机器学习之前，多元回归分析提供了一种处理多样条件的有效方法，可以尝试找到一个预测数据失误最小化，“拟合优度”最大化的结果。但是，回归分析中，对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，这就是所谓的“过渡拟合”。
与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。但如今，一切都不一样了，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好，这使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！
那么，如果仅仅是预测，为什么能称得上“智能”呢？这是因为，某些情况下，我们预测的效果已经好到我们可以直接用来做决策，而无需再应用基于规则的逻辑。这其实也在改变着计算机编程的方式。
想象一下，原先复杂的业务场景下，基于“if...then...”以及传统的统计学方法来实现的代码逻辑，总是无法覆盖所有的条件组合。而近年来，支撑预测方法进步的一种黑科技叫做“深度学习”，它与人类大脑有着类似的工作方式，利用“反向传播”的方法从数据中不断训练、反馈、学习，获取“知识”。就预测而言，随着不断的训练、自我学习，预测模型会得到不断优化，预测准确性也在随着学习而改进，而越来越高的预测准确性为商业决策提供了可信赖的基础。
预测支持决策
一个完整的预测支持决策的回路包括下图所示8个组成部分。这中间，数据在整个历史数据输入、模型训练、数据预测、决策、执行、结果收集、数据反馈的完整回路中流转。
▧ 数据清洗与特征工程是有效输入的核心。实际情况中，由于预测项目开始前对数据的统一管理不够重视，对历史数据进行清洗整理会占掉整个预测项目的近一半时间。数据质量的优劣，其实是预测项目成败极其重要因素。而有了优质的数据，提取恰当的特征也是预测成功与否的重中之重。
▧ 足够丰富的带特征数据是预测模型得以训练的基础。
▧ 预测是决策的核心输入。依赖训练得到的模型与未来有限的确定因素，来为决策提供数据预测支持。
▧ 而决策执行的结果又将反馈到训练模型，优化预测。
小结
本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。
下一篇我们会跟大家聊聊AI预测在零售业销售场景的应用及效益，敬请关注！
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
虽然我国汽车芯片行业还处在发展初期，但已经迸发出无限潜力。一方面，智能汽车的发展不断带动需求增长；另一方面，政策引导下，汽车芯片企业持续抢占高地。对此，在7月5日-7日举办的2023年中国汽车论坛上，中国汽车工业协会副秘书长李邵华就做出表示，“中国将成为未来汽车芯片发展的集聚地”。车规芯片行业近日的
2023年7月6日,第六届世界人工智能大会(WAIC2023)在上海开幕,“人工智能大模型”是本届大会的备受瞩目的话题,据悉,在昇腾AI大模型的创新研发中,华为联手26家行业领军企业,组建了一支协同创新的“AI明星队”,云天励飞作为中国人工智能企业的杰出代表,和互联网大厂、运营商、科研院所等优秀团队
这几个月来，以ChatGPT为代表的生成式AI展现出的能力令世界惊叹。自从2016年AlphaGo战胜李世石掀起了一波AI浪潮后，AI仿佛已经沉寂了很久，ChatGPT的横空出世就如同一束耀眼的光芒，让AI这个名词重回C位。过去在AI1.0时代，主要通过训练模型来实现图像识别、声音识别、语言处理等特
文：互联网江湖作者：志刚2023年的IoT需要一个新故事。6月29日，涂鸦智能在开发者大会上，发布了企业级战略PaaS2.0，希望通过一个平台+四大开发服务，建立起IoT生态。对于这场发布会，市场的态度是积极的。美东时间6月29日收盘，涂鸦智能美股股价上涨5.6%，来到1.87美元/股。近日股价稳定
苹果还没从WWDC25的“群嘲”中走出，又迎来了一次新的痛击。据路透社报道，21日，苹果公司遭到股东集体起诉，被指在信息披露中低估了将先进生成式AI整合进语音助手Siri所需的时间，导致iPhone销量受影响、股价下滑，构成证券欺诈。在这份诉讼中，库克、首席财务官凯文·帕雷克及前首席财务官卢卡·马埃
华为的盘古大模型终于推出新版本了。6月20日华为云计算CEO张平安宣布基于CloudMatrix384超节点的新一代昇腾AI云服务全面上线，盘古大模型5.5同步发布。不过，当前国内的AI大模型竞争可谓是相当激烈，华为的盘古大模型在众多大模型中并不是十分出众。华为云此次重磅推出的盘古大模型5.5能否从
一场没有罗永浩的“罗永浩直播”，正在改写带货规则当数字人罗永浩在百度直播间举起青岛啤酒，以标志性幽默回应粉丝提问时，弹幕疯狂刷出“这是真的还是假的？”的疑问。这场持续近7小时的直播，创下1300万人次观看、GMV突破5500万元的惊人战绩，甚至超过了他本人一个月前真人直播5000万元的成绩。数字人主
高频互动、个性化教学、突破成本壁垒，AI老师让英语学习更普惠。6月24日，新东方正式推出面向消费者的首款原创AI教育产品——“新东方AI1对1”。这款产品标志着新东方在教育+AI战略布局中迈出关键一步，旨在以科技力量推动优质教育资源的普惠发展。在发布会现场，新东方教育科技集团CEO周成刚表示：“AI
大家好，我是白杨SEO，专注SEO十年以上，全网SEO流量实战派，AI搜索优化研究者。为什么想分享这个AI工作流及coze扣子这个？因为我们搞流量的如果学会了用AI给我们生产提效将更有助于我们去获客。目前白杨SEO用得并不是很好，分享仅供参考，希望给你一些启发。老规矩，先说下文章大纲如下：1、AI工
近期，“AI新云”（NeoCloud）概念在科技圈和投资圈引发热潮。今年3月，被业内称作“英伟达亲儿子”的AI基础设施企业CoreWeave上市。这家依托英伟达GPU资源冲击新云市场的初创公司，上市不到3个月市值飙升359%，达881亿美元。CoreWeave的“身价暴涨”吸引了无数视线。对此，不少
一场人工智能领域的革新风暴正从华为开发者大会现场席卷全球产业界。2025年6月20日，在东莞举行的华为开发者大会HDC2025上，华为常务董事、华为云计算CEO张平安揭开了盘古大模型5.5的神秘面纱。这一全新版本在自然语言处理、计算机视觉、多模态、预测和科学计算五大基础模型上实现全面突破，标志着中国
一行代码未写，企业已获完整客服系统——这将是AI代理普及的新起点。“今天标志着AI代理技术从实验室走向产业的转折点。”OpenAI产品负责人OlivierGodement在项目发布声明中如此评价。就在今日，这家AI巨头通过HuggingFace平台开源了一套完整的客户服务代理框架，采用宽松的MIT许
