从经济学的角度来看人工智能，与很多新兴技术一样，人们经常会问：它如何降低成本？人工智能最大的意义就在于能够通过预测降低商业活动和人们生活中的成本，当人工智能技术与其他技术联系起来往往能发挥出最优效应。

半导体技术的进步降低了人们运算的成本，让运算能够拥有更多的应用场景。在60年代，只有政府和军事等场景需要大量的计算，但如今计算已经开始应用于更多场景，比如需求预测等，因为计算能力的获得更加便捷而且廉价。

因为运算成本的下降，人们开始把运算用于解决传统意义上并不属于计算范畴的问题，来进行预测，也带动了其他相关的价值链发生了变化。当预测成本进一步下降，预测将能够更多地用于解决传统问题，比如如何进行仓储管理，对一些容易变质的食物的需求做出预测，来决定商店进多少货。通过预测，我们可以更加快捷、更低成本、更好地去解决问题。

物联网技术方案提供商斑马技术首席技术官Tom Bianculli告诉第一财经记者：“按需经济时代之下快节奏的消费环境需要更多源于前端与用户直接发生交互的业务数据，越来越多的企业通过在其‘边缘’部署相关技术和设备，从而能够高效地采集一线数据，并在线进行实时分析和预测，制定高效的实时决策。”

与此同时，“机器预测”还能用来解决传统意义上并不属于预测范畴的问题，比如我们从来不会想到自动驾驶是一个预测的问题。因为过去，工程师将自动驾驶汽车编程，用于可控制的范围内，比如工厂或者仓库，并清楚地告诉它们在特定环境下应该做什么，比如人经过时要停下来，或者一个货架没货时就要去下一个货架等等。但是我们没法把这样的“自动驾驶”汽车直接放在马路上，因为那里有太多的“特定”环境，无法事先全都告诉它们，比如如果光线太暗，如果下雨，或者如果有车子突然变道等等，这些“如果”不胜枚举。

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