人工智能在2017年迎来全面爆发，从AlphaGo到iphone Face ID，国内外的互联网和科技巨头早已开始了人工智能的布局，而大量的初创公司也在这一年纷纷扎堆入局，抢滩AI蓝海。但在热潮之下，人工智能如何实现产业化落地，回归商业本质，已成为当前绝大多数AI企业所面临的瓶颈。
未来10年将是人工智能产业化的十年
对于人工智能企业而言，2017年绝对是不同凡响的一年，不仅AI产业支持政策密集出台，资本层面推波助澜。统计数据显示，2017年前三季度，国内AI领域共有107个项目获得投资，获投总金额201．2亿元左右，相较2016年全年，实现了48．6％的增长。
在CEO峰会的人工智能专场中，中国人工智能机器人产业联盟（CAIA）常务秘书长王才荣首先做了开场致辞，并从五个方面总结了2017年中国人工智能领域发展现状。
“现在是时候真正的去寻找长期人工智能行业方向了“，Gartner研究副总裁Svetlana Sicular写道。 “为了最大的价值，我们应该把重点放在人工智能行业来丰富未来的工作行业，重新设定旧的规章制度而去创造新的行业。改变自身的文化，从而使我们能够迅速适应人工智能科技技术入侵带来的机会或威胁。”
事实上，人工智能技术的发展最终可能会导致停止补充，甚至取代人力资源管理人员。从理论上讲，算法可以分析数据，并自行决定如何最好地分配资源和人员，最终的结果就是导致公司对中层管理层的需求减少。
谷歌搜索：隐藏最深的人工智能
2002年，尚未成为谷歌CEO的拉里·佩奇曾在回答凯文·凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试：用户在谷歌上的每一次搜索，都是在辅导人工智能进行深度学习。
谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌搜索正变得越来越“聪明”，越来越“懂你”，而赋予其这种学习能力的，正是人工智能。
谷歌无人驾驶汽车：即将到来的人工智能
前方红灯需要停车；左转弯时注意行人与后方汽车；前方汽车急停需要迅速踩刹车……诸如此类复杂且参考因素众多的驾驶问题，只有人类才能妥善解决。不过这个情况马上就会迎来改变，因为Google的无人驾驶车将于2020年正式上市。人工智能正在取代人类的工作，解放人类的双手。
与谷歌无人驾驶汽车高价值对应的，是复杂的分析程式：利用传感器、雷达、摄像机、激光测距仪、GPS等获得路况信息，再交由系统分析，获得应对措施，再传达至汽车的各项零部件……其复杂繁琐程度可见一斑。虽然谷歌汽车暂时尚未能完全实现汽车自动驾驶，但相信随着人工智能技术的发展，人工智能完全接替人力操作的未来并不遥远。
从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支撑。大数据技术通过数据采集、预处理、储存及管理等方式，从多种类型的海量数据中，快速获得有价值的信息，位深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。分工的数据做动态的优化也是不容忽视的，杨懿曾强调：“我们进入碎步时代，我们要不停的挪动，不停地去转移方向，找到那个最优的结点。所以未来在智能商业或在AI这个时代，我们认为应该是最灵活、最能开放，最能够整合资源的人，能够最符合这个AI时代的市场格局。”
面对如今全球信息领域产业竞争的焦点，涂鸦智能也将着力打造行业核心竞争力，积极推动新一轮科技革命和产业革命进程。
如果您对此文章感兴趣，请点击上角"关注"按钮！，我们一直用心在做！
閱讀更多 洲際鑄件訂單網 的文章
