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人工智能商業化應用范文1
根據咨詢機構Venture Scanner的數據顯示，2016年全球人工智能公司的融資總額已高達89億美元。在眾人眼中，人工智能被認為是堪比工業革命的新一代技術革命。
但在2017年中國綠公司年會的“創變者專場”上，阿里巴巴人工智能研究機構資深總監華先勝開始就對依圖科技創始人兼CEO朱瓏拋出了炸彈問題：如何證明這次興起的人工智能不再是虛假的春天？
前者曾獲選國際電氣與電子工程協會院士（IEEE Fellow），是視覺識別和搜索領域的國際級權威學者。后者則在UCLA博士就讀期間師從霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工學院人工智能實驗室擔任博士后研究員，于2012年回國創立了依圖科技。二者對話稱得上是國內人工智能界的頂尖交鋒。
依圖科技專門從事人臉識別的技術研發，服務國內數十個省公安廳、海關、邊檢和金融機構。去年下半年，依圖攜人工智能技術進軍醫療行業，提供基于醫療影像和病歷數據的疾病輔助篩查技術。在國內，這樣的AI+醫療初創企業有50多家，它們分布于虛擬助理、醫療大數據、醫學影像等多領域。種種跡象表明，醫療有望成為安防之后人工智能的下一個爆發點。
不過，華先勝的存疑不無道理。半個世紀以來，人工智能數次引發業界狂歡，人們以為人工智能將要改變世界，但最終都被證明還只停留在概念階段。究竟人工智能可否切實改變人類的生活點滴，實際的看病就醫過程會有多大改善，這一切真的準備好了嗎？
人工智能進入醫療行業的首要困難來自行業本身的高專業門檻。比如對肺結節CT影像的智能判讀設計算法，就涉及病灶位置、解刨分布、結節良惡性等的具體分析?！昂帽仁且欢聣Γ?-9個月的時間才能摸到邊，AI行業里有決心學習醫療專業知識的不多。”朱瓏告訴《21CBR》記者。
在商業化落地的過程中，人工智能本質上是一門技術，而非一款產品或是其他載體。高度垂直、需求各異的醫療行業給了創業公司機會，也形成了公司之間的巨大差異。針對不同的醫院、科室和病類，產品線就千差萬別，沒有相似的對標，也沒有可參考路徑，大家都摸著石頭往前走。
依圖將目光首先對準了醫院的放射科室，與浙江省人民醫院放射科聯合組成科研團隊，搭建醫療影像智能平臺，實際使用5個月下來，計算機對肺結節的識別準確率已經達到95%，這一實現，大大解放了放射科醫生的工作負荷。在此之前，浙江省人民醫院放射科平均一天要接待200例肺結節篩查患者，每個患者做CT檢查產生200張連續斷層圖像，也就是說，放射科的醫生平均每天要看40000張圖像。
高強度的工作負荷往往令診斷精準性超出了人類的把控范圍，而機器學習對醫療行業的價值就此凸顯出來：算無遺漏。華先勝表示，而當大量的醫生診斷數據通過人工智能模型算法不斷強化，并輸出經驗反哺回醫生，“你可以想象帶來的革新會多大”。
但是，對于人工智能科學家們，其自身的專業領域仍面臨著諸多十字路口。一方面，學界不了解產業界最新的商業化進展，往往基于公開但過時的資料進行評論，從而造成偏差。另一方面，即使是當今最好的人工智能實驗室或公司之間、甚至機構內部的不同部門，也變得難以評價對方的工作。“今天的人工智能是一個技術難辨和沒有權威的時代?！敝飙囋谘葜v中稱。
人工智能商業化應用范文2
2017年什么概念最火？人工智能當之無愧。作為新興熱點，人工智能領域的公司很多還處于創業階段，在A股市場中成熟的公司雖然也有或多或少涉足，但總體還處于探索階段。
咨詢公司Venture Scanner統計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元。
在這13個種類中，研究機器學習（應用）的人工智能公司數目最多，達260家，約占整個行業的30%。從區域分布情況來看，歐美等西方國家發展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據絕對主導地位，且初創公司數量眾多;而以中國為首的發展中國家在人工智能領域顯然仍處于起步階段，真正布局該產業的公司較少，以傳統互聯網巨頭進軍人工智能領域為主。
目前較為成熟的感知智能技術（如語音、視覺識別的服務、硬件產品等）的應用開發所形成的新“人工智能+”將引領產業變革，成為推動社會飛躍發展的新動力。在傳統產業，人工智能可以在制造業、農業教育、金融、交通、醫療、文體娛樂、公共管理等領域得到廣泛應用，將不斷引入新的業態和商業模式;在新興產業，人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車、VR、無人機等處于產業生命周期導入期的公司飛躍式發展。
從具體應用方向來看，如今十分火熱的工業4.0、人臉識別、智能答題機器人、智能家居、智能安保、智能醫療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發的重點領域。目前人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理，以及人機交互、機器視覺、自動駕駛等方面都已經成功應用。
人工智能產業鏈中，基礎層是構建生態的基礎，價值最高，需要長期投入進行戰略布局;通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局;解決方案層直戳行業痛點，變現能力最強。
基礎層公司 多為傳統IT轉型
人工智能基礎層就是我們常說的大數據、云計算、CPU等。目前國內上市公司中在人工智能基礎層方面相關的公司包括久其軟件、東方國信、天璣科技、浪潮信息、恒生電子、拓爾思等。
恒生電子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，負責人工智能、區塊鏈、大數據等前沿技術的研發。區塊鏈課題，恒生電子作為發起單位加入了金融區塊鏈合作聯盟（金聯盟），并加入了linux基金會hyperledGEr開源項目等。
久其軟件從最初的軟件提供商到移動互聯和大數據運營的再次驗證，未來定位基于高端客戶資源大數據和移動互聯網變現的不斷執行公司。公司創立之初以報表管理軟件切入，為政府提供結構化數據分析和整理，并進一步提供完整解決方案，現已發展成集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件于一身的大數據解決方案提供商，A股稀缺。
拓爾思（300299.SZ）大數據服務領域稀缺純正標的。公司脫胎于北京信息科技大學中文信息處理研究中心，自1985年起便開始研究中文信息檢索，目前公司已擁有大數據領域非結構化數據處理技術，在大數據分析領域具有較高的技術壁壘，從底層技術、平臺產品到應用產品服務技術全產業鏈布局。隨著非結構化數據的地位在整個大數據領域中的不斷上升，拓爾思有望進入高速增長期。
科大訊飛（002230.SZ）是A股人工智能龍頭，公司在以“從能聽會說到能理解會思考”為目標的訊飛超腦項目上，持續加大投入，在感知智能、認知智能等領域均取得顯著研究成果。
技術及應用層公司 靠智能制造落地
人工智能技術層主要涵蓋了框架、算法、通用技術，目前人工智能算法大體上流行12種，這12種算法包括決策樹、樸素貝葉斯分類器、最小二乘法、邏輯回歸、支持向量機、集成學習、聚類算法、主成分析法、SVD矩陣分解、獨立成分分析、關聯規則、其他方法等。
人工智能算法通過AlphaGo與柯潔的人機大戰，成為當前數據分析領域中的一個熱點內容。目前通用的框架層：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系統。作為投資者或者普通消費者更多的會關注通用技術如：語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規劃等技術或中間件，畢竟通用技術與我們日常生活習習相關，如你們平時所能看到的智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機器人等場景應用。
目前，A股市場有59家公司涉足機器人產業，部分公司通過收購進入這個領域。以昆侖萬維為例，公司收購美國的機器人公司WooboInc.，致力于開發人工智能技術驅動的交互式機器人;在東方網力的18.30億元增發方案中，1.57億元擬投入智能服務機器人項目。
人工智能目前最看好生物識別，如遠方光電和佳都科技。金融科技Fintech圍繞IT與金融創新展開。虛擬的網絡戰爭已經開始，IT安全有更大的彈性。無人駕駛里有四維圖新和中海達。繞著人工智能產業鏈有很多投資機會，大數據是產業鏈發展起點，作為數據采集的關鍵通道，傳感器至關重要，如漢王科技;云計算、大數據處理技術支撐上，國內FPGA（可編程性）稀缺標的紫光國芯;人工智能應用場景上防領域佳都科技、營銷領域浙江富潤等相關的上市公司。
我國在人工智能領域底層的計算機體系架構、智能硬件、軟件應用雖有技術積累質的進步，國內人工智能的產業發展和商業化路徑劃，依然需要借鑒國外的產業政策引導和企業商用成功模式。
人工智能商業化應用范文3
北京、上海、沈陽領跑AI
中國人工智能市場細分結構中各類產品分布較為均衡，占據前二位的是服務機器人和智能工業機器人，2016年市場規模分別為70.5億元和62億元，占比為29.6%和26%。其中，服務機器人在減速器、伺服電機等領域的技術門檻低于工業機器人，通過結合語言處理和機器視覺等軟件技術，能快速普及應用到民生各領域，市場規模也迅速增大。
■各地密集推出產業資金配套，北上沈三地領軍發展。為了縮短我國在人工智能領域的基礎研究積累、應用實踐經驗和科技創新投入與發達國家的差距，2016年5月，我國了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，提出以重點領域智能產品創新為主的七大重點建設工程，對全國人工智能產業的發展提供全面系統的指引。
各地政府也開始密集出臺人工智能產業配套扶持資金政策，努力解決企業發展的實際問題。目前已經有超過30個城市將機器人產業作為當地的重點發展對象，各地政府建成和在建的機器人產業園達40余家。
從各地產業政策上看，北京提出的人工智能產業扶持領域最為全面，覆蓋了從腦科學到智能硬件制造的全產業鏈環節；上海作為國家機器人檢測與評定中心總部，提出到2020年平均每年新增3000臺以上機器人；沈陽作為國家機器人檢測與評定分中心之一，擁有新松機器人等企業，政策上提出設立200億機器人產業發展基金。在未來5年，北京、沈陽和上海將在人工智能產業實現領先發展。
■行業巨頭跨界并購加速。從近幾年AI領域的并購融資事件可以看出，國內外無論是傳統互聯網企業（如谷歌、IBM等），還是跨領域的行業巨頭（如SPACEX、廈華電子、豐田等）都在積極進行人工智能的布局。并購領域主要集中在自然語言處理和深度學習。并購策略上一方面通過收購提升語言處理產品的體驗性能，強化公司產品的市場占有率；另一方面，提前儲備深度學習的技術人才，為新產品的研發提供支撐。
未來三年AI市場將迎來新興機遇點
中國《機器人產業發展規劃（2016-2020）》的出臺、中國“十三五規劃”的腦科學與類腦研究重大工程項目，將極大提升中國人工智能市場的供給質量。同時，以百度為代表的互聯網企業已經充分認識到人工智能的未來前景，紛紛開展大規模的投入和布局，也將充分刺激中國人工智能市場的活躍度。2016年中國人工智能市場規模達到239億元，預計2018年將達到381億元，復合增長率為26.3%。
■智慧城市的建設將為AI市場創造巨大空間。智慧城市的發展將在安防、交通監控、醫療、智能社區等多個領域全面刺激人工智能產業發展，尤其是以機器視覺為主的各類感知處理設備。中國“智慧城市”建設火熱開展，截至2015年年底，我國智慧城市建設數量已經達到了386個。智慧城市的建設以及產品應用的推廣，都要以機器學習為依托，可以說人工智能是“智慧”的源泉。未來，各行業的應用需求以及消費者升級發展的需要將有效激活人工智能產品的活躍度，促進人工智能技術和產業發展。
■邊緣計算的爆發將快速提升AI產品滲透度。所謂邊緣計算，是指設備能在本地化實現初級的人工智能功能，例如智能攝像頭識別，服務機器人語音對話芯片等。目前，智能硬件對運算實時性和低延時性的需求越發嚴格，而依靠傳統的云計算平臺上的深度學習功能，很難滿足大量爆發的產品需求。因此，針對邊緣計算的設計開發正在成為各大廠商的新焦點。在過去的人工智能發展中，GPU的高速計算性能為其奠定了天然優勢，而隨著新一輪邊緣計算的需求爆發，基于FPGA、ASIC等體系的設計模式也在逐漸成熟。未來將形成邊緣計算和云計算p軌并行的人工智能計算范式。
■新興AI機遇點逐漸凸顯。目前人工智能產業鏈的數據支撐環節，依然存在數據流通法律法規缺失，高價值數據難以得到有效利用的問題；在感知環節，仿人體五感的各類傳感器都有成熟產品，但是缺乏高集成度、統一感知協調的中控系統，對于各個傳感器獲得多源數據無法進行一體化的采集、處理加工和分析。
未來的新興AI點也逐漸凸顯，主要發生在軟件集成環節和類腦芯片環節。一方面軟件集成作為人工智能的核心，算法的發展將決定著計算性能的提升。另一方面，針對人工智能算法設計類腦化的芯片將成為重要突破點，不論是NVIDIA的Tesla P100，IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，還是中科院的寒武紀，都試圖打破馮?諾依曼架構，依托人腦模式構建出更快更適用的新體系，而這將為人工智能未來的良性發展奠定堅實基礎。
■機器視覺、深度學習等環節將成為投資熱點。圖像識別的技術成熟度低于自然語言處理，為新興企業從軟件技術為突破帶來了機遇。在軟件圖像識別領域，尤其以Face++和格靈深瞳兩家為代表，通過招攬優秀研發人員在短時間內迅速脫穎而出。而中國人工智能市場中自然語言處理屬于技術成熟而且高度競爭狀態，科大訊飛占據了國內語音識別領域70%以上的市場，并且多年的技術積累已經在語義分析等領域具備了一定技術壁壘。同時，百度、阿里、騰訊依托技術優勢都對語音市場虎視眈眈，因此，語音識別領域已經較難切入。
同時，前瞻性地對最具價值且臨近爆發期的技術點進行投資是回報率最高的，深度學習作為2006年重新提出的神經網絡算法，已經為人工智能產業刮起了強勁颶風，AlphaGo的成功最核心的價值就歸功于它。深度學習正處在面臨爆發的臨界點，各大公司紛紛在跑馬圈地，距離未來預期全面部署7年時間。國內而言，互聯網廠商紛紛推出深度學習云平臺（阿里DTPAI、百度大腦）、硬件廠商則忙著推出深度學習一體機（中科曙光聯手英偉達推出XSystem、華碩攜吉浦迅推深度學習一體機ZenSystem），一場本地化和云端化的爭奪正在上演。雖然背負著不同的利益，但就未來而言，云計算和開源化仍將成為主流，也是更能推動技術進步的模式。因此，基于云平臺的深度學習的投資價值不言而喻。
人工智能商業化應用范文4
為落實《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，加快人工智能產業發展，近日國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦制定并了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》。
評論
人工智能解決了從工廠生產到服務與咨詢類工作的自動化與智能化問題，解決了居民生活便捷性與舒適度的問題，所以可以毫不夸張地講人工智能決定未來國家的生產效率、決定了國家未來的競爭力以及國民生活舒適度。此次《行動實施方案》從人才的培養到技術研究的資金支持，再到人工智能具體行業應用發展方面均做了相應的部署，從產業發展的全周期進行相應支持，對整個行業的成熟將起到巨大的推動作用。
互聯網解決連接的問題，提升連接的效率，人工智能解決智能連接與自動化和智能化的問題，所以人工智能+是互聯網+的升華，對國家生產效率與競爭力的提升有更直接更深遠的影響，我們認為此次《人工智能行動實施方案》是去年《“互聯網+”指導意見》的升級版，對行業的推動作用將有過之而無不及。
提出具體目標：到18年形成千億級的人工智能市場應用規模?！缎袆訉嵤┓桨浮访鞔_提出到2018年，打造人工智能基礎資源與創新平臺，形成千億級的人工智能市場應用規模。從我們對于人工智能應用發展進程的劃分以及市場規模的預測來看，以智能客服與服務機器人為代表的第一波應用到18年市場規模將達1000-2000億，18年左右以深度咨詢與智能助手應用為代表的第二波應用將開始商業化，整個人工智能市場空間有望達到5000億規模。
建立并開放基礎數據與計算資源，降低研究開發成本。《方案》提出要加快建設文獻、語音、圖像、視頻、地圖等多種類數據的海量訓練資源庫和基礎資源服務公共平臺，建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，建立完善產業公共服務平臺。深度學習的提出帶來人工智能行業技術上的突破，從而推動行業快速發展，但是深度學習準確率的提升是基于海量數據與高性能計算資源的，所以對于人工智能的研究與開發來講是有資源上的門檻，此次政策上推動數據與計算兩大底層資源的開放與共享實現了研發成本與門檻的大幅下降，能夠有效地推動前沿技術的研究與應用的產業化。
加大研發投入，占領技術制高點。《方案》指出要加強產學研合作，支持國家工程實驗室、國家工程研究中心等創新平臺建設，布局國家級創新中心，共同推動人工智能基礎理論、共性技術、應用技術研究。我們認為未來國家將進一步通過科技立項與聯合實驗室的形式加強人工智能技術研究的投入，從資金層面支持前沿技術的研究，占領人工智能源頭技術，提升整個產業的競爭力與話語權。
加快人工智能+具體應用的試點與推廣。文件指出要推動互聯網與傳統行業融合創新，加快人工智能技術在智能機器人、可穿戴交互家居、汽車、無人系統、安防等領域的推廣應用。通過支持像無人駕駛等前沿應用的測試與試點，從產業政策上支持像智能機器人等應用的推廣與普及等舉措來促進行業的發展。
資金與人才保障?！斗桨浮分赋鰧⒔y籌利用中央預算內資金、專項建設基金、工業轉型升級資金、國家重大科研計劃等多種渠道，更好發揮財政資金的引導作用支持行業的發展，對于成熟企業鼓勵與支持通過債券解決資金問題。人才方面將從高校資金支持上以及學科設立的引導上加強人工智能高端人才的引進，以及優秀人才的培養，保障行業人才需求供應。產業發展最核心的生產要素就是人才與資金，方案從資金與人才兩大核心生產要素方面滿足產業發展的需求，將極大地推動整個行業的發展。
人工智能商業化應用范文5
18世界的工業革命使人們的生活發生了本質的變化。人類和牲畜不需要動手就可以完成勞動。冰涼的蒸汽機含著燃料慢慢變熱，隨著溫度的上升產生出比千百匹馬還要強大的的力量(工業革命使馬的數量急劇減少)。這就是第一次工業革命——蒸汽機的時代。
19世紀是電氣時代。電，能夠更有效地儲藏及利用能源。這個時代，工業革命漸漸更加專業化、體系化。福特T型車更是采用了流水線的生產方式，打響了大規模生產的第一炮。第二次工業革命的特征便是大規模生產。
隨著IT技術的迅速發展，20世紀后半葉進入了高度自動化的時代。杰克·韋爾奇的“六西格瑪”標準追求極度無缺點，豐田公司的準時制挑戰庫存管理極限。第三次工業革命，正是利用這些技術和IT技術，追求完美生產效率的時代。
現在我們進入了2016年，這個被稱為第四次工業革命的時代。工業4.0?，F實與虛擬空間相互交融，出現了“信息物理系統”這個奇妙的關鍵詞。虛擬空間與現實的物理空間相互交織而誕生的新產物正在對這個時代產生莫大的影響。機器人的學習能力正在威脅人類的工作
從上方右側的圖中可以看到第四次工業革命中的智能工廠。需要低熟練度的反復作業被機械臂所取代，人類只需要做監控管理機器的工作。機械臂既不會覺得累，隨著技術的發展還可以定期更新換代。甚至隨著機器學習技術的發展，機器人的熟練度可以學習其自身積累的經驗，得到提高。
依據M2M技術，機器人被設計成智能工廠通力合作的一員?，F在，通過網絡的交流正在呈幾何倍數增長。這是因為這種網絡交流不僅存在于人與人之間，更存在于人與事物，事物與事物之間。通過物聯網相連接的事物數目正在以全球人口數的幾倍，甚至幾十倍呈幾何式增長。
虛擬的信息物理系統是？機器的社交網絡！數據分析和工廠智能化，都要依賴于人工智能
技術的發展使得物聯網的成本效率逐漸上升的同時，數據量也隨之更加迅速地增長。在云計算中收集到的巨大數據如果不加以分析就等同于無用之物。因此，出現了以數據分析為核心競爭力的智能工廠、智慧城市等等?！靶畔⑽锢硐到y”便是在柔軟的虛擬空間中實現冰冷的機器與機器之間的相互溝通、合作與進步。簡單地說就是讓機器像社會成員一樣，互相之間交流溝通的網絡。說得更簡單一些，就是“機器的社交網絡”！
智能機器讓工廠的效率得到了極大幅度的提高：庫存減到最小，在機器出現問題之前就能夠事先預防，分析數據做出正確預測使次品量減到最少，根據分析實時數據做出的人工智能判斷來管理需求與供給。第四次工業革命炮彈，命中白領和管理層了么？
現在在瑞士的達沃斯舉行的世界經濟論壇上，大家以這樣的背景為基礎，預計在第四次工業革命中，白領和管理型的職位會迅速的減少。WEF的報告書提到，在以后的4年間，全世界將有470萬個白領/管理型的職位消失。報告書中還提到，預計2018~2020年之間，機器人技術和機器學習(ML)會正式的得到擴散。如果你覺得還有兩年時間的話，那只能說明你對未來的危機反應過于遲鈍?，F在我們好像正處在黎明前的黑夜，滿懷著期待的心情，等待著第四次工業革命的到來。機器人正在滲入我們的生活
2014年，全世界機器人的銷量達23萬臺，并且每年的增長率約為30%。雖然，目前的賣出額大概有12兆韓元左右，但想想30%的增長率的話，應該很快就能實現成2倍的增長。據初步統計，截止到2014年為止，工業用機器人銷量最多。最近，家用機器人和無人機的銷量劇增。如果將這些都考慮進去的話，機器人的銷量簡直可以用陡增來形容。而且，機器人不是人類，工人的工資要按照每年的通貨膨脹情況逐漸增加，但機器人的采購費，隨著技術進步(增加生產效率+機器人零售價下降)正逐年降低，可見機器人的需求增加是必然的。目前，中國是機器人銷量最多的國家，其次是韓國、美國、日本、德國，這五個國家大約占領了70%的機器人市場。
“現在，讓我們來拓寬一下機器人的概念吧”
機器人，不僅僅局限于是具有物理性的機器。將機器人定義為，和人類有一定相似性的人工智能系統，才更符合目前的情況。人工智能技術，目前已經實現了飛躍性的發展，但仍無法滿足人類的好奇心。然而，在數據成幾何式發展的過程中，研究如何高速的分析數據，成了提高人工智能發展的關鍵。
物聯網，O2O等通過收集和分析數據，來推斷消費者的行為模式。知己知彼，才能百戰不殆，這正是他們的魅力所在。過去市場營銷方面的專家，已經開始被能夠分析數據的人工智能系統所替代。人工智能系統，可以通過分析無數顧客的信息，來自動進行合理的判斷顧客的行為模式；并能通過分析無數的案例，用以此類推的方式來推測顧客的行動。
目前，人工智能的技術還不成熟。就拿IBM的人工智能沃森來說，它也需要人類的輔助，才能運轉。不僅如此，機器學習和深度學習等一些人類進行輕微幫助，機器就可以自主學習的技術，也還在發展當中。這些技術在人工智能現場，活用的可能性提高已經成為發展的大趨勢。人工智能技術，如果應用于商業化，可以有效地利用資金，這是以往所不能及的。美國的IT企業宣稱要設計開放性的生態圈，讓任何人都可以參與到人工智能的行列里。最近，IT企業共同的生存戰略，正是所謂的“開放性”。
如果說，機器人是具有人的特性的機器的統稱的話，機器人就應該能夠進行感知、思考和判斷，并且能夠抓住正確的行動時機。全世界無數的創業者和技術人員，都在開發機器人的這三項能力，并投入了大量的資金。谷歌，為了能夠研制出能夠自主行走，并且能夠跑來跑去還能保持平衡的機器人，收購了Boston Dynamics等10多家公司。不久以前，谷歌公開了像獵豹一樣，能夠自由奔跑的機器人的腿，震驚了全世界。IBM的沃森，主要從事識別人類思想的人工智能機器的研究。沃森曾和國際象棋高手進行過對決，不過現在好像也和谷歌一樣，開始走人工智能的路線了。IBM一直以來投資數兆韓元才研究出的沃森，為創造以人工智能-沃森為主題的巨大的生態圈，毫無保留地使用了自己的機械性人才。不過，如果運作盈利平分收益的產業模式的話，它就和蘋果的IOS生態圈沒什么區別了。既然需要投入這么多資金，在行動時一定要謹慎。因為，投資給機器人和人工智能的企業，不會在沒有成果的情況下，一直盲目的追加投資。
目前，已經不是質疑機器人和人工智能，到底能否實現的時候了。軟銀董事長孫正義和阿里巴巴的董事長馬云以及富士康的董事長，三人正聯手，將可以識別人類感情的智能機器人Pepper進行大規模生產。無人機，就是在天上飛的機器人。世界上最大的無人機制造商，中國的DJI的一款產品的賣出額，就曾創過1兆韓元的記錄。
人工智能商業化應用范文6
依靠強大運算能力取勝
作為旁觀者，我們對阿爾法狗的最大好奇心莫過于為什么它能戰勝這么多的圍棋頂尖高手？而所謂的人工智能又是什么？
人工智能（Artificial Intelligence）的英文縮寫為AI。綜合各類百科網站對它的定義，我們可以得知，人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新型技術。它是計算機學科的一個分支，意在了解人類智能的實質，制造出一種能以與人類智能相似的方式對外界做出反應的智能機器人。
慧晨咨詢TMT互聯網研究部高級研究經理林仁翔在接受《經濟》記者采訪時指出，人工智能的定義比較復雜，一方面，研究機構或人員對這一概念見仁見智，各不相同；另一方面，大家對“人工”的認識比較統一，但“智能”到底是什么卻難有定論。
“‘智能’通常涉及意識、自我、思維等，可是人類對智能的了解往往限于自身。雖然人工智能的研究也包括動物或者其他人造系統，但目前看來，還是人的智能更勝一籌?！绷秩氏枵f。他認為，人工智能可以簡單地總結為“用機器替代人類完成復雜工作的研究”，其核心是利用計算機或者自動機器模擬甚至代替人類的部分功能。例如，現在很多大型會議都有一兩名速記員，待在會場角落里默不做聲，手指飛快地打字。如果有一種機器可以在會場將演講人員的聲音轉換為大屏幕上的文字或者直接變成辦公文檔，那么速記員將不再被需要。這其中就需要人工智能對語音的識別功能。實際上，在2016年11月17日于烏鎮舉辦的第三屆世界互聯網大會上，搜狗高層在發表題為《人工智能的未來之路》的演講時，中文講話內容就在同步語音識別的基礎上被實時翻譯為英文并顯示在大屏上，一度引起全體與會人員的轟動。
當然，語音識別只是人工智能諸多功能中的一種。據林仁翔的介紹，人工智能目前取得明顯進展的還有自然語言理解功能（典型的應用是各種輸入法與機器翻譯）、數據挖掘功能（涉及大數據和數據運算等）和計算機視覺（比如虛擬現實，即VR，還有自動駕駛等）功能。
“阿爾法狗之所以能戰勝人類圍棋手，是因為它擁有強大的運算功能，也就是數據挖掘功能。可以說，圍棋之戰實際上是運算智能的勝利。”林仁翔對《經濟》記者表示。他同時指出，不少觀點認為人工智能或許很快就能取代人類的部分職業，但人工智能在圖像理解、語言理解以及知識理解等感知與認知能力上，遠不如人類。當然，上述欠缺，也恰恰是人工智能在未來的發展空間。
持有類似觀點的還有中國國家“863”類人智能項目首席科學家胡郁博士。在他看來，阿爾法狗只是人工智能研究中初級層面的應用，而高級層面的應用是對人腦智能的模擬。想要達到這一步，人類首先需要弄清楚大腦的工作模式。不過，人類的“腦科學”研究目前還只是處于探索階段。此外，盡管計算機科學發展迅速，但在算法和數學上的突破還有待時日。而要使人工智能像人類一樣學習知識，實現產品和產業的結合，人類還需要提供大量數據讓人工智能掌握。
從深度技術革命走向初級產業革命
談到人工智能的產業化，不得不提到2016年一部廣受中國觀眾歡迎的美劇――《西部世界》。在這一系列劇集中，人工智能得到極致體現，劇中的機器人全部由大型公司通過標準流程制作，擁有人類的生理機能和認知功能，最終發展出同人類一樣的記憶與情感，甚至學會拿起武器反抗人類的壓迫。
現實社會中，人工智能的發展雖然距離上述情節還太過遙遠，但仍然在一些領域取得了產業化進展。上海交通大學機器人研究所副教授欒楠在接受《經濟》記者采訪時指出，2016年是人工智能誕生60周年，它同時被業內人士稱為“人工智能元年”，原因就在于，剛剛過去的一年見證了AI在不同領域產生的多種變化。
“當前，AI技術在無人駕駛、語音識別、VR以及智慧醫療等多個領域取得商業化進展，速度較快。比如百度無人車已經在烏鎮進行了開放城市道路運營，而廣州市交警‘互聯網+信號燈’控制優化平臺也引入了阿里云ET，大幅度降低當地擁堵指數，VR產品也從開發階段走向了商場柜臺?！睓栝@樣說。
不過，他同時表示，上述成果并不意味著人工智能的全面發展。
2016年6月16日，俄羅斯彼爾姆的一家機器人實驗室“逃出”一個機器人，名為Promobot IR77。當時因為工程師忘記關門，機器人自己跑到大街上，最終因耗盡電力停在馬路中央。工程師們兩次試圖重新編程以阻止其擅自出走，均以失敗告終。由于無法阻擋其“看看世界”的沖動，最終只能將Promobot IR77拆解。而該機器人之所以能夠“逃跑”，是因為它被賦予了自動繞開障礙物的功能。
欒楠認為，盡管機器人在2016年全年占據人工智能中熱門話題的位置，但它在產業上的變化卻并不值得贊揚?！癙romobot IR77只是一個例子，設計初衷和現實有差距是人工智能產業化的普遍問題。如何能夠從深度技術革命走向初級產業革命進而完成深度產業革命，是人工智能需要面臨的考驗?！?/p>
