人工智能的狂潮已经席卷世界，信息化和智能化所代表的下一代生产力规则已经影响和改变当下的秩序，同时也正在颠覆部分商业模式。
当下，基于神经网络、机器学习、深度学习等人工智能核心技术的产品已经走进寻常人的生活，其产业的商业化应用初具规模，大数据连接为基础的“连接主义”依旧是人工智能下一阶段发展的基础。
人工智能简称AI，指以程序（机器或软件）为载体，去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。它已实现的功能包括：让机器像人类一样听懂（语音识别），让机器像人类一样看懂（机器识别），让机器像人类一样运动（运动控制）等。人工智能的发展与数据息息相关，基于计算机、互联网、物联网在数据生成、采集、存储、计算环节的突破，推进了人工智能的发展。
深度学习算法的迭代带动了自然语言处理、图像识别、语言识别、机器翻译等领域的突破，软件、云服务、硬件等多种人工智能应用形式出现，加速了人工智能在安防、金融、医疗、虚拟服务等领域的应用。
一、定位：引爆商业价值
人工智能目前主要应用领域为硬件产品和软件服务。
智能硬件产品整体发展可以分为监测、控制、优化和自主四个阶段。突破应用场景限制，满足刚需仍是智能硬件的重要突破点。
智能硬件产品的另一主要价值为产品之间通过互相连接形成应用闭环，从而获得完整的特定场景的个人行为数据，并依据数据积累结果形成针对个人的个性化服务反馈。
人工智能应用于城市安全层面上，主要是通过普通摄像头加载人脸识别技术成为智能摄像头，将捕捉的画面传输至云平台形成数据库，进行实时计算和分析，实现对城市安全的预测和预警。当人工智能应用于商业智能上，其实现的价值是通过部分服务替代人工，在提升效率、降低成本的同时达到辅助决策过程智能化的效果。
当人工智能应用于虚拟场景上时，则可以利用相应的人工智能算法，使用视觉、语音等呈现技术对真实场景进行模拟，让使用者得到更真实的体验。
未来人工智能应用于虚拟服务场景，将使虚拟服务场景变得更加拟人化，更个性化且高效。基于已有成熟的算法基础进行商业应用开发时现阶段人工智能企业发展的主要路径。
二、跨界：人工智能与商业的连接
1.工业+人工智能
工业机器人的出现和发展史工业效率提升的另一路径，随着信息化和物联网技术的发展，两条路径开始结合，而工业机器人向智能化发展比工业信息化发展提早了至少10年。
未来工业机器人的发展重点是智能交互、柔性及安全操作和技术融合应用。
基于智能制造全景图，可以推断智能制造需要实现以下几个“全面”。
全连接：基于时时海量信息传递和多节点控制的需求，需要单独的连接和数据流转通道。
全控制：每个节点的交互设计和计算能力是实现全控制的基础。
①全面资源整合；
②数据采集与整合应用；
③数据传递通道与实时交互；
④数据模型的多场景创造与打通。
2.交通（出行）+人工智能
交通智能监控系统是城市交通管理系统的五官，人工智能技术应用后，使得机器的工作在单纯的数据采集之外，还能够对发生的情况做出识别和判断，直接向使用者语境或反馈结论，不再需要人力介入，从而提升监测效率。
高级辅助驾驶系统则是汽车企业利用人工智能技术，提升用户驾驶便利性和驾驶安全性的过程。无人驾驶需要综合应用自动控制、机器视觉、自动推理等多项人工智能技术。
目前汽车企业还将人工智能应用在车内服务和自主性服务等环节，用语音代替手动操作。
人工智能被寄望于解决交通拥堵和交通安全两大难题，并提升用户驾驶和乘车体验，因此受到了政府和车企的极大的关注。
3.公共服务+人工智能
人工智能+公共服务的主要路径如下：
政府治理模式从结果型管理向预见型管理转变；
公共环境服务引入数据管理并向智慧型服务转变；
满足共鸣基本需求保障并有条件的向弱势群体转移。
现阶段，人工智能应用于城市管理主要聚焦在城市，能源应用管理、公共安全管理、城市交通规划和调度。
未来，城市管理服务借助智能手段，将与个人生活管理紧密结合，形成城市、社区、家庭相互融合的服务系统，实现真正的智能生活。
4.金融+人工智能
现阶段，金融产品的传统销售方式仍然主要依靠理财师、客户经理等一线销售人员提供咨询、产品推介、后续跟踪服务等。
在个性化理财服务环节，人工智能将代替人类完成“分析”和“推理”工作，能够极大提升金融机构的服务效率和服务范围，能够优先降低成本、提高收益。
金融领域有望成为人工智能应用普及较为迅速的行业。
5.娱乐+人工智能
近两年，人工智能在文化娱乐领域的应用主要为：人机交互、虚拟偶像、辅助创作等。
因为休闲娱乐行业市场空间较大，用户对新鲜事物的接受程度较高，乐意使用新技术来提升现有产品的体验。在内容创业火爆、优质内容缺乏的今天，人工智能技术的应用将进一步提升内容生产的效率。
6.教育+人工智能
目前，人工智能在教育领域已实现的应用主要体现在对教学环境、教学方式、学习方式的改变上，主要包括智能考试阅卷、智能作业批改、个性化教学及虚拟场景教学等方面。
人工智能的语言识别、视觉识别技术及深度学习、自然语言处理技术突破后将融入教、学、考环节，升级智能教学系统，辅助教师课堂教学，替代教师完成作业批改，针对学生个体差异，推荐制定个性化学习解决方案。
7.农业+人工智能
目前，人工智能在农业领域已试点的应用主要体现在：农田灌溉、病虫害防治、根据作物自身特性及环境的个性化进行补水和农药喷洒，合理分配并利用资源。
人工智能深度学习和视觉识别技术在农业机器人上结合应用，可以显着提高机器人对复杂环境的识别及自主判断和决策能力。机器人可以通过大量数据完成对周围环境特征、农业作业对象特点判断的学习，可以达到甚至有望超过人类。
农业大数据逐步完善以后，人工智能的视觉识别、深度学习技术及机器人应用将广泛融入农业生产的各个环节。
8.医疗+人工智能
现阶段智能医疗的发展出现了基础建设与创新探索同步发展的局面。
一边是各地政府和医疗机构在智慧医疗信息系统和医疗数据库建设上发力，一边是多家商业组织和科研机构在精准医疗、智能临床诊断系统、只能医学影像诊断系统、医疗机器人、智能监测硬件等方面均进行尝试和累积。
个人健康管理硬件，以及个人健康管理与医疗服务整合也有机会快速发展，很可能创造出新的医疗/健康服务模式。
三、爆发：可以预见的黄金10年
人工智能产业链分成基础资源、技术、应用三层，因此不同背景和资源的企业可选择多种路径把握人工智能产业的切入机会。
基础资源层是资源和资金的竞争，是巨头竞争的战场。
技术层是技术的竞争，是科学家的战场。
应用层是产品的竞争，比拼产品和运营的实力。
截至2015年，中国人工智能领域获得投资的企业中，约71%为应用层企业，占大多数，其余的26%为技术层创业企业，基础资源曾创业企业仅有余凯创立的地平线机器人、数据堂等极少数企业，约占3%。
四、奇点：人工智能的终极形态
现阶段人工智能还只是被定义为一种算法，而且还依赖于人类的经验而不是高阶的理论架构。
真正的人工智能，可能是“类人脑”，可能是“具有人类心智的机器”，还可能是“模拟人类思考和行为的仿生体”。
人工智能改变的是生产力的规则。这意味着，无法加入这个规则，就没有机会继续参与社会生产。这阶段最需要所有人警醒的是“谁来监控规则设计者”。
到了互联网3.0阶段，个人行为与环境交互信息被记录。继续发展下去，思想意识是否将成为信息记录的关键点，取决于以下三种模式哪种会成为主流。
①用思想意识控制工具；
②人与工具互为构成部分；
③大脑具备永生的机会。
人工智能和大数据的发展，让社会规则的设计和执行变得越来越理性规范。与此同时，人类的生存模式被快速打破，已有的生存技能可能会被快速淘汰。
第三十八届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训
责编：pingxiaoli
免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。
抢沙发
