AI项目建设规划的（de）起点是（shì）“界定应用场景”，简（jiǎn）单地说，如（rú）何将传统的做法用AI来解（jiě）决。从（cóng）企业运营管理层面来讲（jiǎng），企业关（guān）注（zhù）的无非是“增加收益、减少成本（běn）、提高效率、规避风（fēng）险”等（děng）四（sì）大诉（sù）求（qiú），所以AI项（xiàng）目对应的应用（yòng）场景也不会脱离这四（sì）大诉求，只不过需要（yào）懂业（yè）务的人（rén）员与AI咨询顾问一起（qǐ）在（zài）这四（sì）大（dà）诉求范畴（chóu）内（nèi），梳理出（chū）容易实现的应用需求点，而后予以清晰界定。AI项目应用场景界（jiè）定过（guò）程就（jiù）项目界（jiè）定目标、界定要解决什么问题的过程，同时关（guān）乎（hū）对AI技（jì）术的选（xuǎn）型问题（tí），即如何选择相应的算法或（huò）AI实现技术方法。

AI项目（mù）面临的挑战就是算（suàn）法的（de）问题（tí），广义来讲就是选择哪（nǎ）种AI实现的方法（fǎ）。AI实现的方法有三种：知（zhī）识图谱（pǔ）、深度学（xué）习、增强学（xué）习。大家通（tōng）常所说（shuō）的“算法（fǎ）”是指“深（shēn）度学习”和（hé）“增强学（xué）习”。所以采（cǎi）用“AI实现方法”不（bú）会引起歧（qí）义。

之所以“AI实现方法（fǎ）”的选择，是AI项目（mù）建设的挑战，是因为（wéi），许多企业在建设AI项目时（shí）候使用了不合适的方法而造成项目失败，比如（rú）过（guò）去两年银（yín）行（háng）业采用（yòng）深度（dù）学习的方法（fǎ），来建（jiàn）设“金（jīn）融风控”系统，其（qí）效（xiào）果并没（méi）有得到（dào）很好（hǎo）的体现，现在才意识（shí）到构建“智能（néng）风控系统”，知识图谱才是（shì）最为合（hé）适的。再比（bǐ）如，实现无人驾驶，必须选择“增强学习算（suàn）法”为（wéi）核心的方（fāng）法。

一般来（lái）讲（jiǎng）深度学（xué）习（xí）在处理基于特征感知（zhī）、识别和判断等（děng）方（fāng）面表现突出，能帮助（zhù）构建聪明的AI，如人（rén）脸识别、语音识别、故障分析、客户（hù）画像、时（shí）序（xù）预测等；而知识图（tú）谱在模拟人的思考过程、处理常识知识（shí）和推理，以及理解人的语言方面表现的更加（jiā）突出，如智（zhì）能推荐、智能解释、智能搜索、智能推理分析（xī）等。

“AI实（shí）现的方法”没有选好，整个项（xiàng）目就可能面临的失败风险，而且方法的选择是以业务场景界定为（wéi）前提，同时还需要（yào）借助高水平的AI咨询顾问，还要考虑到实现难（nán）以程度、成本预算（suàn）承（chéng）受能力等等，所（suǒ）以（yǐ）AI实现方法也算（suàn）是一（yī）种大挑战。

目前有一种一劳永逸（yì）的方法，就是在企业部署“算法平（píng）台”（也叫“智（zhì）能中台”或企业大脑），犹（yóu）如传统信（xìn）息化时（shí）代ERP一样，成（chéng）为（wéi）大企业的（de）基（jī）础标配，其中包括了实现（xiàn）人（rén）工智能的三种方（fāng）法。比（bǐ）如公安系统，按照“数据（jù）本地化、算（suàn）法（fǎ）本地化、应（yīng）用本地化”的原则，部（bù）署了“公安（ān）大脑”，其中（zhōng）揽（lǎn）括了AI实现的三大（dà）方法。

才是数（shù）据问（wèn）题。所（suǒ）有（yǒu）的（de）AI项目都是以“数据”为基础的，人工智能之所以能够在近几年（nián）得以重（chóng）生（shēng），就是由于“大数据”的爆发。这不难理解，就（jiù）当（dāng）机器人是人类（lèi）的（de）一（yī）个特殊种（zhǒng）族，“知识就（jiù）是力量（liàng）”同样可（kě）以（yǐ）适合于机（jī）器人，人之所以（yǐ）要读书、要学习，就是为了获取知识（shí）以（yǐ）便能够应付各种（zhǒng）各样的问题。

对应到机器（qì）人，只有（yǒu）当机（jī）器人吸收了大量的（de）样本（běn）化、结构化（huà）的数据（jù），再借（jiè）助AI实现方法（深度学习、知识图谱、增强学习），才能模仿人脑思维和（hé）判断，如人脸识别（bié）、语音识别、智能推荐、无（wú）人驾驶等（děng）等。

而（ér）且（qiě）不同的AI实（shí）现方法，采用的数据策略（luè）是不一样，包括数据存储类型、数据表（biǎo）示方（fāng）式、数（shù）据处理方式则（zé）完（wán）全不一（yī）样（yàng）。比如，如果（guǒ）使用知识（shí）图谱，那么必须将关系型数据进行（háng）抽（chōu）取加工、融（róng）合（hé），以图形/图谱（pǔ）形式存（cún）储（chǔ）、表（biǎo）示和计算，也（yě）就是我们经常说的“图（tú）计算”。

一般来（lái）讲（jiǎng），企业如果要启动AI项目（mù），就要做好三种（zhǒng）数据库的准备（bèi），即“传统的关（guān）系（xì）型数据库”、“时序数据（jù）库”和“图谱数据库”，而且（qiě）对（duì）数据的收集、处理、加工、规范则是与时俱进，不能停顿。要说人工智能成（chéng）本花在（zài）哪（nǎ）里，至少70%以上（shàng）在数据方面。不但要求数据有量（liàng），还（hái）有质量和表示形式的要求，这跟做菜（cài）一样，需要有足（zú）够的食材原料，而且原料质量要够好，原料加（jiā）工成（chéng）食材要符合（hé）烹饪等等，再配合（hé）大（dà）厨的煎炸焖炒炖等手法（算法（fǎ））和火力（算力（lì）），才能搞出一桌好菜。