人工智能（AI）是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支，被定义为能够模拟与人类大脑相关联的认知智能行为的“机器”。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。

人工智能行业发展现状

人工智能可以被划分为两个类别，即弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）与强人工智能（Artificial General Super Intelligence，AGI），弱人工智能只能完成单一、特定的任务，而强人工智能可以在各方面与人类的技能相类似。

近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段，其识别率、准确率均有大幅提高，在诸多落地场景中都展现了很强的实用性。人工智能行业整体市场呈现高速增长趋势。

国内外不断强化人工智能的战略地位，推动释放人工智能红利。我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。

技术及应用层面，以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展，新技术开始探索落地应用；工程化能力不断增强。在医疗、制造、自动驾驶等领域的应用持续深入；可信人工智能技术引起社会广泛关注。

与此同时，治理层面工作也受到全球高度关注，各国规制进程不断加速，基于可信人工智能的产业实践不断深入。当前包括美国、欧洲和中国在内的多个国家，都将大力发展AI产业提升到国家战略层面。我国多部门相继出台若干核心政策和规划，为我国人工智能行业快速发展提供助力。

人工智能行业发展趋势

人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。随着人工智能行业的发展，未来人工智能行业将会：

1.人工智能市场规模持续增长

近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段，其识别率、准确率均有大幅提高，在诸多落地场景中都展现了很强的实用性。人工智能市场规模可以从不同的角度进行划分和测算，如按照技术类型、应用领域、地域分布等。因此，可以判断出人工智能市场规模将会持续增长。

2.人工智能投融资更加活跃

人工智能行业作为战略新兴产业之一，在资本市场上也受到了广泛关注。人工智能技术在各个行业和领域都有着广泛的应用，因此投融资事件也将会涉及更多领域。目前投融资主要集中在：企业服务、医疗健康、教育、金融、电商、文娱、物流、汽车等。其中，企业服务领域占比最高，其次是医疗健康领域。

3.人工智能安全风险升级

人工智能技术的发展和应用给社会带来了巨大的便利和价值，但同时也存在着一些安全风险和挑战。主要包括以下几个方面：数据安全风险、算法安全风险、系统安全风险。因此，企业对人工智能的安全防范将会加强升级。

4.创造性人工智能踊跃出现

创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们更加期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。这些创意性输出是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。

5.助力自动驾驶交通工具

数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。随着人工智能行业的发展，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。

6.加速数字经济赋能产业

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施，并且企业的数字化转型会催生出对人工智能更多的需求，同时也为人工智能的应用提供了基础条件。随着人工智能技术各细分领域不断创新和发展，同时也将带来巨大的生产变革和经济增长，企业将扩大人工智能资源的引进规模，加大自主研发投入，将人工智能与其主营业务结合，提高产业地位和核心竞争力。

7.人工智能芯片进入高速增长阶段

当前，中国正加速推进5G基站、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设，AI芯片也是支撑人工智能技术和产业发展的关键基础设施。未来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，人工智能芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。另一方面，打造具有自主知识产权的国产芯片尤为重要，为中国企业人工智能顶层应用的算法效果及落地成本赋能。

如何在人工智能（AI）行业运用IPD？

很多人把IPD等同于一种产品开发流程，其实远远不止，它还包含需求管理、市场管理、技术管理等管理体系，且助力产品开发流程精准快速地开发出符合市场需求的高质量低成本产品。IPD不是单纯的流程、模板、交付单，在执行过程中不参与人不只是被动的按要求做事；需要参与制度体系的设计，对体系、模板、制度有深刻的理解。为什么要用IPD，用了有什么好处能解决什么问题，然后才是怎么用。随着越来越多的企业自行或者在咨询公司的帮助下导入IPD，对产品开发中各种最佳实践进行集成，实现对产品开发工作理念和方法的有效管理。

1、建立优秀经营思维

优秀经营思维是实施IPD的重要前提。以华为举例：华为从IBM花大价钱引进的IPD体系，总结出一套先进、成熟的研发管理思想、模式和方法，成功推进了IPD的组织变革，也成就了华为的今天。这不仅是靠任正非要求对IPD的“先僵化、后优化、再固化”，更重要的是华为掌握IPD解决方案背后的优秀经营思维，才能确保组织变革顺利推进，让IPD使经营思维有效落地带来的价值最大化。

华为企业文化的核心是“以客户为中心，以奋斗者为本，长期艰苦奋斗，坚持自我批判”；华为的价值定位：业界的领导者，成为业界第一；华为的价值使命：虔诚地服务客户是华为存在的唯一理由。这恰恰与IPD体系和绩效管理的核心经营思维高度吻合，所以满足成功实施IPD的前提假设。这就是任正非花多少代价都要实施IPD体系的原因，是为了通过实施IPD体系让华为在《基本法》规定的统一优秀核心经营思维真正有效落地，从而进入以客户为中心的模式，让企业具备大企业的经营基因。

2、采用需求管理流程

在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业目的是什么？基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。但这些都可以使用IPD的需求管理流程来解决，而需求管理其实也就是全生命周期的管理。

需求管理分为几个阶段：需求收集、需求分析、需求分发、需求实现、需求验证五个阶段。需求收集关注需求从哪来？如何收集？首先确定对内和对外需求来源，进行需求过滤、需求重构、优先级排序。然后对需求进行分发，从需求的立项、产品架构、产品演进图路标的导入，到需求包的发布、评审；到产品经理的原型设计、文档输出；和研发中需求变更的控制，直至产品上线、进入验证阶段。在这个环节建议产品经理也参与进来，进行产品交叉验证。方便了解研发实现结果与预估的匹配度和存在的问题，并记录下来归类留档，便于后续产品管理体系的完善。

3、产品开发流程结构化

AI行业开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。对开发流程结构化很关键，没有结构化，则每个项目都自行定义，没有约束，过程不可重复，效率低下，并引起混乱。过度结构化，则规范过多、过细，缺乏灵活性，容易官僚化，效率也低了。而IPD结构化流程可以很好地解决这些问题。构建结构化流程及其管理体系，可以帮助AI行业研发有序高效，制度化、持续性地推出高质量的、具备商业成功潜力的产品与解决方案。

IPD 结构化流程是指管理研发的整个流程体系，包括市场管理流程、需求管理、IPD 流程，以及相关使能流程及支撑方法（公共基础模块、用户体验设计、系统工程、技术开发、定价、预测、上市管理、新产品导 入、新器件选择、服务准备等）。其目的是实现华为以客户为中心，以市场为驱动，以客户需求为导向，把产品开发作为投资来进行管理的过程有序，提高 研发效率，降低研发成本，打造满足客户需求的、有竞争力的高质量产品，支撑公司有效增长。

4、技术开发、产品开发适度分离

人工智能发展到现阶段，已经从实验室中的算法走向了工程化应用的阶段。但是算法落地并没有想象中的顺利，开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来，而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。在技术突破-商业化-产品化-工程化的阶段路线中，除了技术强，接下来还有很多路要走。谁能够更好更快地把算法从实验室中拿出来、卖出去；更好更快地将模型交付到业务场景，真正产生实际的价值，让客户满意，谁才能活得更久。因此将技术开发于产品开发适度分离是使产品快速上市的重要手段。

产品和开发是两种不同思维的人，产品定方向，研发要执行。从发现市场机会到产品上市，可以分为两大阶段，“做正确的事”和“正确的做事”。当新产品开发中包括了技术开发时，因为技术开发的不确定性就会导致整个项目管理理念的混乱和方法失措。IPD高效研发要求真正面向客户需求，完成产品包（offerings，不仅包括技术实体，还包括价格、服务、营销、交付等客户需求的要素）开发，技术开发与产品开发相分离，开展前瞻性预研活动，面向市场开展充分的产品规划、平台/技术规划、预研规划工作，助力产品快速上市。

5、新产品路标规划

当AI行业进入某一客户群时要考虑：该客户群市场是否增长、潜力如何、竞争情况；企业宣传渠道和交付能力是否触及；是否能够盈利、盈利能否满足公司考核要求；能否防止竞争对手马上效仿进入；该客户群与公司战略是否吻合；我们是否有客户关系/渠道/技术/产品的积累。所以对新产品进行路标规划很重要。产品发展的路标是客户需求导向，企业管理的目标是流程化的组织建设，这与IPD体系不谋而合。

IPD是基于市场和客户需求驱动的产品规划和开发管理体系。其核心是由来自市场、开发、制造、服务、采购等方面人员组成的跨部门团队共同管理整个产品规划和开发过程，即从产品规划、客户需求、概念形成、产品开发、上市，直到生命周期的完整过程。通过IPD管理体系，使产品开发更加关注客户需求，加快市场响应速度，缩短产品开发周期，减少报废项目，减少开发成本，提高产品的稳定性、可生产性、可服务性等。

6、研发绩效管理

AI行业管理者决不能粗暴地用自私、没有大局观来解释员工的行为。只有把组织目标和个人目标有机结合起来，才能真正调动员工工作积极性。绩效管理最终是为了实现组织目标，包括公司目标及其分解到各个部门、团队和个人的目标。但员工积极性却来源于个人需求是否得到满足。首先AI企业应该考虑组织绩效而不是个人绩效，研发人员要有部分薪酬与组织绩效挂钩。由于AI研发人员的绩效考核要综合考虑能力、过程和最终结果，同时还要让研发人员完成组织绩效，因此AI研发人员的绩效管理包括以下综合应用的五种手段：

（1）任职资格：主要是对员工的能力进行评价，包括经历、能力和基本素质以及关键业务活动和必备知识等要素；

（2）行为准则∶指每一个职位必做的相关工作及职位要求活动的基本要求，通常也可理解为PI（Performance Indicator）;

（3）PBC：（Personal Business Commitments）主要对员工的过程进行评价，来自年度和季度计划，主要指当月必须完成的一些工作，强调过程、路径；

（4）KPI（Key Performance Indicator）∶关键绩效指标，通常对组织进行考核，来自企业的发展战略财务指标、市场指标及必须要解决的问题，更多的是强调组织绩效，强调实现战略目标的挑战性的指标；

（5）KCP（Key Control Point）∶对项目关键路径上的关键资源的活动进行绩效管理，以区分项目成功的贡献和风险。

7、业务决策评审与技术评审

AI制造业应该建立产品决策评审机制，由高层决策人员参与产品开发决策评审，设置清晰的决策评审点。用于应对组织所处的客观环境不断变化，以实现组织的质量管理体系达到持续地与客观环境变化的情况相适宜，例如：应对解放家务而出现的智能扫地机器人等。随着组织内部产品、过程、资源等也会不断变化，要求质量管理体系也能够适应这些变化。对于已建立的质量管理体系，在资源、技术、控制方法等各个方面是否能够得到充分保证。

组织对质量管理体系适宜性、充分性和有效性的评审都会导致由于组织总目标的需求的变化而对质量管理体系可能的变更需求。可能影响质量管理体系的各种变更（主要包括外界环境的变化，例如：出现了新技术、质量概念、相关法律法规的变化。也包括自身的变化，例如体系的重大变更、组织机构调整等）。以上各种输入应从当前的业绩上考虑，找出与预期目标的差距，同时考虑各种可能的改进机会。然后针对这些需求采取相应措施，实现质量体系的持续改进。

最后，IPD 是灵活发展的，必须在不断吸取业界最佳实践和解决业务问题的过程中与时俱进。持续变革和优化，以便适应VUCA时代的IPD体系。在管理改进和学习西方先进管理方面，华为的方针是“削足适履”，对系统先僵化，后优化，再固化。学习业务流程变革不是只学几个概念并生搬硬套，关键在于学习业务背后的逻辑，学习企业管理的规律。资源部门管理者应提供建立、实施、维护以及改进IPD所需的资源，包括产品实现和管理体系改进的人力投入。管理者应遵循管道管理进行资源分配与跨部门资源协调，保证资源的合力应用。共同实现企业开发的多快好省，助力企业获得商业上的成功。