千帆竞发 人工智能产业落地进入爆发期

　　【资讯】全球人工智能领域著名华人专家李飞飞曾表示：“我看到了人工智能正在经历的历史时刻那就是他已经走出实验室，进入了产业应用的阶段。”近年来，人工智能布局的步伐加速，已经渗透到各行各业，而人工智能也进入了产业化和深耕阶段，那么，产业落地就成了关键性的一步。

　　目前，人工智能产业的发展面临估值虚高、人才待遇虚高等现象，有些企业只有技术没有很好的商业化产品，有的企业用人工智能解决了问题却无法实现变现，与互联网早期面临的商业化困境相似。出现泡沫对于产业的发展进程来说是很正常的，那么，泡沫产生的原因是什么?又如何对症下药呢?

　　纵观历史上的产业革命，能够成功的原因之一就是与产业的结合，那么我们就具体来看产业链中的应用层，它主要是基于基础层与技术层实现与传统产业的融合，实现不同场景的应用。随着人工智能在语音、语义、计算机视觉等领域实现的技术性突破，将加速应用到各个产业场景。

　　应用层按照对象的不同，分为消费级终端应用以及行业场景应用两部分。场景应用主要是针对各类外部行业的人工智能应用场景。而消费级终端包括智能机器人、智能无人机、以及智能硬件等方向。

　　AI与场景深度融合 领域应用更加广泛

　　(1)AI+安防：人工智能智能安防实际上是要解决安防领域数据结构化、业务智能化以及应用大数据化的问题。与智慧城市携手并进，是目前安防领域已经采用的比较成熟的方案。

　　长久以来，安防系统每天都产生大量的图像以及视频信息，处理这些冗余人力成本高而且效率比较低，且安防数据呈爆炸式的增长，因此，智能化安防已经是安防领域新的诉求。目前较为领先的应用企业有旷视科技、格林深瞳、360、尚云在线等。

　　(2)AI+医疗：AI在医疗中的应用场景主要包括医疗机器人、医疗影像、远程问诊、药物挖掘等。

　　人工智能技术的成熟和普及将让医疗行业渐渐步入技术驱动的轨道，从基于医生经验医学到循证医学(统计学+小样本数据)的阶段再进一步进化到基于大数据以及人工智能的个性化诊疗，医疗行业将发生根本性的变革。较知名的企业有华大基因、碳云智能、麻省理工学院的达芬奇外科手术系统等。

　　(3)AI+金融：主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。目前较为领先的企业国内有蚂蚁金服、交通银行、大华股份等，国外企业有Welthfront、Kensho、以及被IBM收购的Promontory。

　　人工智能的介入会使金融行业服务模式更加主动，同时，也会大幅提升金融大数据的处理能力。而人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务客户。对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。

　　(4)AI+家居：随着智能家居的发展趋势，市场消费群体已经形成了对智能家居单品的稳定需求;越来越多的厂商介入，标准趋于统一，生态系统逐渐成熟。语音交互切入，整合平台做大生态，亚马逊Alexa语音助手引爆智能家居的热潮。

　　智能家居的重点之一是人机交互，语音交互是首选，交互体验自然，几乎不存在额外学习的成本。比如，亚马逊推出的智能音响Echo，引起领域的热潮，随后谷歌推出GoogleHome，京东联合科大讯飞推出叮咚音响。

　　无论是科大讯飞、BAT还是奇虎、搜狗、今日头条、图谱科技等等这些企业都离不开相关的软硬件、技术和服务。

　　以浪潮为例，它能够提供领先的计算力支撑和丰富的大数据资源，拥有国内领先的人工智能计算框架，可以协助客户优化相关算法，加速人工智能应用落地。

　　比如，百度大火的无人驾驶汽车项目，底层硬件架构采用的是浪潮为百度定制的深度学习专用FPGA卡和NF5568M4 GPU服务器;它还协助科大讯飞搭建“以语音交互技术为核心的人工智能开放平台”。

　　不仅如此，浪潮与科大讯飞、Altera成功将FPGA芯片应用于智能语音线上识别领域，性能功耗比提升18倍;浪潮还为腾讯提供4卡、8卡GPU服务器产品，以支撑腾讯在人工智能应用和腾讯GPU云相关业务的发展，协助腾讯建立AI统一平台，加速腾讯内部AI相关应用开发。这些都是加速人工智能的很好的例子。

　　由此可见，从“PC+”到“互联网+”再到“人工智能+”，人工智能与各行业的紧密结合将催生出更大的应用场景，人工智能的落地也需要更多的技术支持，这一点小编之前的文章中就已经提到过。

　　可见，人工智能能够贯穿从数据生产到数据应用的完整链条，改变传统产业结构，给各行各业带来生产力的提升。

　　人工智能引领未来 智能终端成必争之地

　　机器人的应用场景巨大，中国不仅是全球工业机器人消费第一大国，服务型机器人的市场同样巨大。主要包括个人/家庭服务类、医疗类、公共安全、农业、等特殊应用类、军用类等。

　　由于劳动力人口的短缺，机器智能升级势不可挡，此外，人口老龄化比较严重，服务型机器人面临的机遇和市场前所未有，尽管该项技术已经取得比较突出的成绩，但是，仍需加强研发、人才队伍建设。

（编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网）

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