人工智能的發(fā)展必須建立在海量的大數(shù)據(jù)、以幾何級數(shù)增長的計算能力和機器學習算法的突破的基礎(chǔ)上，甚至可以簡單理解為“深度學習＋大數(shù)據(jù)＝人工智能”。目前，這些問題都取得突破性進展。高性能人工智能處理器芯片GPU、FPGA、ASIC等不斷涌現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)處理能力大幅提升，海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供了充足的燃料，而大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)等的應(yīng)用使得信息的儲存和開發(fā)得以實現(xiàn)。
“AI＋”時代的來臨，引發(fā)手機、物聯(lián)網(wǎng)、汽車、芯片等硬件與軟件服務(wù)等創(chuàng)新升級，人臉識別、虛擬現(xiàn)實等功能的拓展使得應(yīng)用場景不斷增多。
比如，搭載AI指紋識別、人臉識別的蘋果手機及國產(chǎn)手機早已上市，今日頭條也已運用自身已有的豐富的數(shù)據(jù)，包括文字、圖片、視頻、直播問答等，讓人工智能技術(shù)參與創(chuàng)作和交流，由人工智能撰稿的文章已經(jīng)為數(shù)不少，騰訊開發(fā)了類似于AlphaGo的圍棋AI產(chǎn)品“絕藝”，阿里巴巴則開發(fā)了智能音箱天貓精靈X1和智能客服“阿里小蜜”。
AI＋自動駕駛
2018年2月15日，時值中國狗年除夕夜，百度Apollo無人車驚艷亮相2018年央視春晚聯(lián)歡晚會，百余輛“無人車”車隊出現(xiàn)在港珠澳大橋上，并在無人駕駛模式下完成“8”字交叉跑等動作，此次亮相的百度Apollo無人車覆蓋多種車型，包括百度與比亞迪合作的無人駕駛新能源乘用車，以及與金龍客車合作打造的全國首款無人駕駛循環(huán)巴士，以及無人駕駛掃路機和無人駕駛物流車等，使用場景包括家用出行、園區(qū)接駁、城市清潔、物流運輸?shù)取?/p>
這是“AI＋自動駕駛”應(yīng)用場景首次大規(guī)模呈現(xiàn)到國人眼前，可以想象的是，自動駕駛?cè)绻玫酱笠?guī)模應(yīng)用，將極大顛覆我們目前的交通出行方式。不過，技術(shù)的進步和場景的應(yīng)用是一個循序漸進的過程，目前大部分自動駕駛技術(shù)還是試驗中。國際汽車工程師學會（SAE）于2014年發(fā)布了自動駕駛的六級分類體系，將自動駕駛技術(shù)分為0級、1級、2級、3級、4級、5級，共六個級別，具體級別劃分和描述如下：
SAE自動駕駛（ADAS）分級
目前，日常使用的大多數(shù)汽車處于第0級和第1級之間，而傳統(tǒng)車商的智能汽車市場普遍處于第2級的階段，即以輔助自動駕駛為主，特斯拉公司的Autopilot輔助駕駛技術(shù)屬于第2級技術(shù)。
AI＋智慧金融
人工智能的發(fā)展除了深度學習算法之外，大數(shù)據(jù)的運用為AI提供了堅實的基礎(chǔ)，而金融行業(yè)可以說是全球大數(shù)據(jù)積累最好的行業(yè)，銀行、證券、保險等業(yè)務(wù)本來就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)開展的，這些行業(yè)很早就開展了自動化系統(tǒng)的建設(shè)。大部分金融從業(yè)人員每天都要花費大量的時間對數(shù)據(jù)進行處理和分析。過去幾十年，金融行業(yè)已經(jīng)習慣了根據(jù)數(shù)學方法和統(tǒng)計規(guī)律，為金融業(yè)務(wù)建立自動化模型，來擬合復(fù)雜數(shù)字世界里的隱含規(guī)律。
不過，相比于傳統(tǒng)金融分析，人工智能數(shù)據(jù)處理量更大，成本更低，速度更快，而且可以做到7X24小時，為客戶提供更多、更準確、更快捷的附加價值，而且隨著智慧金融的發(fā)展，金融機構(gòu)可以開發(fā)更多長尾市場的客戶，余額寶的運用就是很好的例子。
螞蟻金服推出的余額寶，在2013年上線以來，目前余額寶規(guī)模已經(jīng)高達1．7萬億規(guī)模，是全球最大的貨幣型公募基金，余額寶的用戶規(guī)模近5億人，許多都是金額不大的長尾用戶。余額寶的火爆增長可以看出：低凈值客戶的投資熱情持續(xù)高漲，已經(jīng)不簡單滿足于銀行低利率的活期存款，而希望能夠得到更多的金融服務(wù)。
2018年6月9日，螞蟻金服宣布完成新一輪融資140億美元，創(chuàng)下迄今為止全球最大的單筆私募融資金額，本輪融資主要用于支付寶在全球化的拓展。融資結(jié)束后，螞蟻金服估值已經(jīng)高達1500億美元。
人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展仍然具有很大前景。目前，人工智能在金融行業(yè)比較成熟的應(yīng)用主要有智能投顧、智能量化交易與智能客服，主要采用的方法有機器學習、自然語言處理、知識圖譜和計算機視覺等。
AI＋智慧金融三大應(yīng)用
AI＋智能安防
2011年－2016年，國內(nèi)安防市場連續(xù)五年維持兩位數(shù)增長，2016年國內(nèi)安防市場規(guī)模達到5410億元，其中，安防設(shè)備市場規(guī)模約1900億元，視頻監(jiān)控是安防行業(yè)最大的應(yīng)用產(chǎn)品，規(guī)模為962億元，占整體安防設(shè)備規(guī)模的50．63％。不過，傳統(tǒng)安防行業(yè)同質(zhì)化嚴重，視頻監(jiān)控中網(wǎng)絡(luò)化、高清化進程加速成為趨勢。
智能安防的主要目的是：通過將視頻監(jiān)控中非結(jié)構(gòu)化的圖像信息，轉(zhuǎn)換為計算機能夠理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，憑借數(shù)據(jù)挖掘方式，將“海量視頻數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“有效情報”，實現(xiàn)安防行業(yè)從“看得清”到“看得懂”的智能化升級。
智能安防從海量數(shù)據(jù)中提取有效情報
智能安防需要利用機器學習的方式實現(xiàn)特征提取、目標識別，再按照標準視頻內(nèi)容組織成可供計算機和人理解的文本信息的技術(shù)，可以帶動圖像識別和分類精度的顯著提升。
智能安防產(chǎn)業(yè)鏈主要包括工程施工與維護（占比約50％）；其次，硬件與系統(tǒng)制造商（約占34％），代表公司如智能安防上市公司?？低?、大華股份等；第三，軟件與算法類公司（約占15％），在人工智能初創(chuàng)公司中，就需要用到人臉識別四大獨角獸公司（商湯科技、曠視科技、云從科技、依圖科技）等人臉識別、在線身份驗證、智能監(jiān)控、圖像識別等技術(shù)。
AI＋智能制造
《中國制造2025》戰(zhàn)略推出以來，智能制造一直是國家關(guān)注的重點，智能制造的范圍非常廣泛，我們這里主要講述與人工智能緊密相連的機器人產(chǎn)業(yè)，隨著人工智能技術(shù)的拓展，工業(yè)機器人和服務(wù)型機器人的發(fā)展和應(yīng)用也受到市場的極大關(guān)注，因為有很大現(xiàn)實意義在里面。
2010年后，中國制造業(yè)就業(yè)人數(shù)持續(xù)下降，且老齡化現(xiàn)象開始呈現(xiàn)，隨著勞動力供給的收縮，勞動力成本上升，一方面，人口紅利逐步消失，制造業(yè)人工替代迫在眉睫，“機器換人”是大勢所趨，2013年，中國已經(jīng)成為全球工業(yè)機器人第一大市場。
2017年1月，美的宣布292億元收購全球工業(yè)機器人四大巨頭廠商之一的德國庫卡（另外三大巨頭分別為瑞士的ABB、日本的發(fā)那科和安川電機）94．55％的股份，進入機器人制造領(lǐng)域，并通過收購庫卡助推美的實施智能制造戰(zhàn)略，快速提升自身機器人的研發(fā)與應(yīng)用水平。
另一方面，人們生活品質(zhì)提升，對產(chǎn)品的質(zhì)量和品質(zhì)要求越來越高，而自動化和智能化是提高產(chǎn)品品質(zhì)非常有效的手段。第三，類同于PC時代、移動互聯(lián)網(wǎng)的手機時代，目前，在人工智能大發(fā)展的時代，服務(wù)型機器人應(yīng)用場景也很豐富，目前無論軟件還是硬件，服務(wù)型機器人的品質(zhì)都有很大提升，應(yīng)用場景也不斷拓展。
2018年5月3日，國內(nèi)AI獨角獸公司、人形機器人研發(fā)企業(yè)深圳優(yōu)必選科技宣布完成由騰訊領(lǐng)投的8．2億美元C輪融資，本輪融資刷新了商湯科技單輪融資6．2億美元的最高紀錄，優(yōu)必選估值將達到50億美元。 機器人有多種用途，工業(yè)機器人被廣泛用于切割、焊接、碼垛、噴涂等方面，服務(wù)型機器人也被廣泛運用于醫(yī)療、教育和公共服務(wù)中。
中國電子學會對機器人的分類
AI＋智慧醫(yī)療
李開復(fù)在《人工智能》一書中認為：人工智能對人類最有意義的幫助之一就是促進醫(yī)療科技的發(fā)展，讓機器、算法和大數(shù)據(jù)為人類自身的健康服務(wù)，讓智慧醫(yī)療成為未來地球人抵御疾病、延長壽命的核心科技。隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的推廣，語音交互、計算機視覺和認知計算、云計算等技術(shù)的逐漸成熟，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的各項運用變成了可能。
這其中主要包括：語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識別、輔助診療／癌癥診斷、醫(yī)療機器人、個人監(jiān)看大數(shù)據(jù)的智能分析等。比如，利用AI來輔助疾病診斷，可以減少因為醫(yī)生經(jīng)驗欠缺而造成的誤診，并節(jié)省醫(yī)生診斷癌癥所花費的時間，提高癌癥早期診斷效果，大大降低癌癥的死亡率。再比如，影像是重要的診斷依據(jù)，但是如何高質(zhì)量的獲取醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，在醫(yī)療領(lǐng)域是個難題，而深度學習可以提高醫(yī)學影像的品質(zhì)，利用人工智能的深度學習技術(shù)就能從醫(yī)學影像中提取有用的信息，幫助醫(yī)生做到精準判斷。
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的運用
人工智能時代開啟，各個領(lǐng)域加速布局
人工智能的技術(shù)仍然還在不斷進步，而應(yīng)用方向除了上述的五個領(lǐng)域之外，還有在線教育、智慧生活、通信等等，我們在此不再贅述。不過可以確定的是，人工智能將無所不在，阿爾法狗和人類的圍棋大戰(zhàn)與春晚舞臺上的無人駕駛給我們帶來的震撼只是剛剛開始。
人工智能將在技術(shù)和商業(yè)上加快落地，而物聯(lián)網(wǎng)、智能計算芯片、機器學習和深度學習等技術(shù)和應(yīng)用仍會快速推進，BAJT（百度、阿里、京東、騰訊）乃至360等國內(nèi)巨頭都會在人工智能領(lǐng)域繼續(xù)深耕布局。我們期待人工智能給我們的工作和生活帶來更多和更好的改變。
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