淨水霽月
讓人工智能與雲計算平臺結合，由雲平臺提供人工智能基礎能力，這樣人工智能就能像自來水一樣到處都可以獲取，從而可以高效地在各個行業中普及應用。此外，還要結合細分行業的特色，分析行業痛點，將人工智能的基礎能力轉化成真正的應用能力。
這一輪的人工智能革命發端於以深度學習為代表的人工智能算法。在海量的數據和強大的計算能力的幫助下，當前人工智能已經可以在很多結果明確、評價標準清晰的特定場景超過人類水平，比如金融投資、商品智能推薦、醫療影像診斷等。這些特定場景的具有單一功能的人工智能，被稱為“弱人工智能”。儘管媲美人類認知水平的“強人工智能”還遠沒有實現，但是我們已經看到，“弱人工智能”可以被廣泛使用在各個行業中，為企業賦能，為工業4.0發揮巨大價值。
那麼人工智能如何最高效最大化的發揮作用呢？我認為主要有兩個點，
- 與雲計算平臺結合；
- 與細分行業結合；
人工智能基礎能力與雲計算平臺結合
當前，幾乎所有的IT巨頭都在花巨資去建設雲計算平臺，現在全世界最領先的是亞馬遜的AWS和微軟的Azure，在中國阿里巴巴的阿里雲是最領先的。之所以要做雲計算，是因為雲計算可以支撐廣泛的應用，圍繞雲計算平臺強大的、可靈活配置的計算資源，可以構建全新的互聯網生態。企業有了雲計算平臺的支撐，可以擺脫物理計算資源的限制。而如果雲計算平臺還集成了基礎的人工智能能力，直接提供人工智能的基礎應用，那人工智能就會像自來水一樣到處都可以獲取。這極大降低了使用門檻。
什麼是基礎能力呢？當前人工智能基礎能力主要包括視覺識別、語音識別、文本理解。具體舉兩個例子。視覺識別中，現在應用最成熟的就是公共領域監控系統中的人臉識別。它對抓捕逃犯發揮了重要的作用，使得社會安全性增加了很多。現在的人臉識別能力都是第三方的人工智能公司提供的，如海康、商湯、曠視。但是從長遠來看，全國各地的視頻監控會打通，形成統一的大市場，而不是現在這樣的分治，那時候在雲上向全國覆蓋，由雲平臺直接統一提供人臉識別能力是最方便的。
另一個例子是語音識別。語音識別最直接的應用就是語音翻譯。隨著5G的發展，雲端和終端會形成一體化的人工智能計算能力。在實時的語音翻譯場景中，終端設備(如手機)將語音快速傳到雲端，雲端調用強大的計算資源去分析計算，最後將翻譯的結果同樣快速地返回到終端。這樣，每個人的手機就是翻譯機，而不需要一個單獨的設備了。
人工智能基礎能力與細分行業結合
人工智能基礎能力直接由雲計算平臺提供之後，這些基礎能力會有很多的衍生業務。所以，因為各個行業的差異性，人工智能真正的應用能力是不那麼基礎、不那麼通用的能力，且和細分的行業有緊密的結合。比如，上面提到的語音識別這樣的基礎能力，它的成熟會催生出智能客服這個衍生業務，就是在企業中，用人工智能系統取代電話接線員來做呼叫中心。
在人工智能基礎能力不斷與細分行業結合的過程中，會有大量的人工智能相關的應用公司繁榮起來。人工智能技術本身沒有壁壘，尤其是上雲之後，人人都可以使用。但是如果能夠將特有的行業數據、行業經驗作為壁壘和競爭優勢，把握行業的特色和痛點，就能將業務發展起來。
總結起來，人工智能如何在第四次工業革命中發揮作用？答案有兩個點：１．讓人工智能的基礎能力上雲，通過雲計算平臺直接既提供計算資源，又提供算法能力，這會讓人工智能變得像自來水一樣隨處可得；２．讓人工智能的基礎能力與行業充分結合，衍生出具有行業特色，能解決行業痛點的應用能力；
前沿科技館
回答這個問題之前，我們首先回顧一下國內人工智能發展現狀：
從報道上看，百度李彥宏、小米雷軍、科大訊飛劉慶豐都建議國家重點發展人工智能，並將人工智能與各個行業有效結合。 其實不用他們提，市場資本也會讓國家這麼做。現在市場資本已經初步實現人工智能與各行業的結合。
現在騰訊有了可以一分鐘寫一份稿件的寫稿機器人、德國有了一天可以蓋一棟樓的砌磚機以及一條屠宰線一小時可以殺6000只雞的屠宰場、餐廳已經有了機器人“傳菜生”、汽車行業也實現了無人駕駛。
其實每一次工業革命都必然伴隨產業升級，崗位更迭：機器替代人力，人力轉而操縱機器。這一點也不稀奇。可是當人工智能悄然來襲，它取代人工的能力還是超出想象，細思恐極。而人工智能時代勢不可擋，工業生產模式發生了巨大的變化，工業機器人得到推廣和應用，逐漸取代人類完成一些工作。
第四次工業革命是由物聯網、大數據、機器人及人工智能等技術所驅動的社會生產方式變革。這場技術革命的核心是網絡化、信息化與智能化的深度融合。
工業機器人具有精度高、速度快、工作強度高等優點，應用在企業中提高了企業的生產效率、提高了工作人員的安全性、並且降低人力物力成本。工業機器人應用到現在製造業已經是大勢所趨，未來會逐漸推廣普及。本文通過對人工智能時代工業機器人的技術分析以及特點進行闡述，探討了工業機器人發展的新趨勢，為工業智能製造提供了支撐。
人工智能是一系列新的通用目的技術（GPT），包括自然語言處理、圖片識別、視頻分析等。人工智能是信息化進程的新高度，信息技術帶來了效率的提升，人工智能則帶來生產成本的變化。行業＋AI，人工智能將會改變每個行業、每個職業、每個組織、每個家庭和每個人。 一格說科技
人類的第一次工業革命是機械化，核心在於蒸汽機與內燃機的出現。第二次工業革命是電氣化，核心在於發電機與電動機的問世。第三次工業革命是信息化數字化，核心在於半導體集成電路與計算機（包含硬件和軟件）。第四次工業革命是無人化生產與管理，核心肯定只能在於人工智能。
所謂人工智能，就是用無生命的機器模仿人的活動、取代人的活動、有時候還會超越人類的活動（能力）。這種沒有生命，但卻可以模仿、取代、有時候還會超越人類活動能力的機器，稱為機器人。而在靠機器人模仿取代超越人類活動的整個環節中需要做的工作，或者說人工智能需要發揮的作用，主要體現在以下三個方面：
①用傳感器認知周圍的狀態和環境；
②用計算機（電腦）分析傳感器獲得的狀態環境信息，經分析和判斷後，決定出應對狀態和環境的措施；
③執行計算機（電腦）做出的針對環境狀態的應對措施。
具體方法如下：
(1)利用傳感器感知狀態和環境。具體來講就是，
利用攝像鏡頭、無線電波、紅外傳感器、紫外線傳感器、X光傳感器、各種射線粒子探測器等傳感器，模仿（超越）人類的眼鏡，觀測（或者進行內部探測）物體形貌、尺寸、遠近、光亮強度與顏色，超視距探測、夜視等、即使需要到核汙染區域（例如核反應堆內部、核電站內部）、危險的礦井坑道探測這些傳感器也不會產生“心理波動”；利用X光機、B超儀、CT儀、鋇餐透視儀等，對人體內部進行醫學診斷；甚至可以用色譜法、光譜法分析未知物質的種類。
利用麥克風或其它聲敏傳感器、水下聲納等，模仿（超越）人類的耳朵，獲得聲音、語言、以及人類感知不到的超聲波與次聲波信息。
利用氣體傳感器，模仿（超越）人類的鼻子，感知周圍的（甚至人類覺察不到的）氣體、氣味的種類與濃度。
化學傳感器更是超越了人類的舌頭，不僅可以感知物質（哪怕是有毒物質）的味道、鹹淡，還可以判斷酸鹼度、以及物質的種類與毒性；其中化學生物傳感器還可以用於醫學生物學檢測。
觸覺傳感器，常見於各類觸摸開關，還可以感知物體溫度、物體的軟硬程度、握持物體時用力的大小等。另外，還有能夠探測人類器官感知範圍之外的真空度傳感器、壓力傳感器等等。
(2)在各類接口電路的輔助下，將傳感器感知的狀態和環境參數，有時還有人機對話的指令，輸入電腦。目前電腦還不會主動思維，需要靠人類預先植入的軟件（程序），分析（邏輯運算）處理這些參數與指令。最後做出判斷和應當狀態和環境的決策。
(3)最後，電腦再通過另外的接口電路，向機器人下達執行行動指令，並由執行機器人完成這一指令。機器人可以與傳感器、電腦構成一個整體；也可以在形體上相互獨立，而在行動上相互協作。在第四次工業革命中，也就是在工廠無人化的工業革命中，電腦下達的指令可能就是如何加工、組裝和製作產品，如何封裝與運送成品。
下圖是人工智能在第四次工業革命中發揮作用的例子——眾多無人工廠中的一個工廠。
梁瑞林
這是一個非常好的問題，作為一名科技工作者，我來說說我的看法。
首先，人工智能被廣泛認為是第四次工業革命的代表技術之一，所以人工智能將在更多的行業領域發揮出更加重要的作用，在當前工業互聯網的帶動下，雲計算、大數據、物聯網等一眾技術都在不斷開始在產業領域內應用，而這也為人工智能技術的發展和落地奠定了基礎。人工智能技術不僅能夠全面提升傳統行業的生產力，同時也能夠不斷促進各種技術的融合創新。
從技術層面來看，人工智能技術要想在第四次工業革命中發揮出作用，可以從這幾個方面入手：
第一：為人工智能應用奠定場景基礎。人工智能產品對於應用場景有比較強的依賴性，所以要想讓人工智能產品落地應用，一定要有場景支撐。隨著當前5G通信的落地應用，物聯網將全面得到發展，而物聯網將為人工智能技術構建一個比較適合的應用場景。物聯網的發展也會把人工智能技術帶到各個行業領域，包括教育、醫療、出行、工業和農業等領域。
第二：為人工智能構建產業生態。人工智能行業的發展一定離不開一個健全的產業生態，而產業生態的基礎則是價值空間，所以在打造人工智能產業生態之前，一定要為人工智能行業開闢出一個較大的價值空間。從目前的行業應用情況來看，互聯網行業為人工智能技術開闢出了一個較大的價值空間，未來基於互聯網領域的發展，人工智能領域也會獲得更多的發展機會。
第三：培養人工智能領域的專業人才。人工智能技術的運用一定離不開大量的專業人才，不僅涉及到技能型人才，也涉及到研發型人才。從目前的人才培養體系來看，當前研究生教育是培養人工智能人才的主要渠道，隨著人工智能技術人才的需求量不斷擴大，未來大量的普通本科教育和專科教育，甚至是職業教育，都會陸續制定人工智能人才培養計劃。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
18世紀以來人類經歷的三次工業革命，分別以機械技術、電氣技術和信息技術為核心驅動力。今天，以人工智能為核心驅動力量的第四次工業革命已經來臨，人工智能成為新的生產力，正在深刻影響人們的生產生活方式，引領人類社會進入智能時代。
在大數據、移動互聯網、物聯網以及腦科學等新理論新技術驅動下，人工智能呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特徵，將對經濟發展、社會進步、國際政治經濟格局等產生深遠影響。當前階段，世界各國政府高度重視人工智能的發展，中國、美國、日本和歐盟各國等紛紛制定發展人工智能的國家戰略規劃，學術界、產業界乃至整個社會都對人工智能非常關注和投入，人工智能被認為是科技創新的下一個“巨型風口”。在這樣關鍵的變革時期，我們需要正確認識人工智能，審慎客觀地思考人工智能技術和產業，切實促進人工智能與社會經濟發展深度融合，發揮其作用和價值。
一是要把握人工智能發展規律，推動產業健康發展。經過60多年的發展，人工智能經歷了早期的人工規則、後期的機器學習和目前的深度學習三個典型階段。在不同階段，算力、算法和數據存在數量級的性能（規模）差距，因此各階段人工智能的技術原理不盡相同，商業邏輯、產品形態也有很大差異。在新一輪浪潮中，儘管人工智能技術已廣泛應用於互聯網、金融、教育、交通和醫療等眾多領域，但人工智能發展仍處於初級階段，技術存在一定的邊界，並非萬能的。只有深刻理解人工智能的內涵與外延，把握人工智能發展規律，才能推動產業健康發展，促進人工智能與實體經濟進一步融合。
二是要建設人工智能生態體系，提高自主可控能力。作為顛覆性、戰略性的前沿科技，人工智能的發展會對未來國家之間的競爭格局產生決定性影響。而人工智能產業的競爭力，歸根結底在於人工智能生態體系的競爭力，包括基礎算法、人工智能芯片、學習框架、數據、應用、人才等層面。實踐證明，缺乏生態體系的技術，終究會被歷史淘汰，也難以實現自主可控，難以承擔國家安全的重任。面對新一輪人工智能熱潮，我們需要冷靜思考，不盲目、不跟風，在全面創新發展的同時，加強前沿基礎理論研究，積極推進人工智能生態體系建設。
三是要重視人工智能倫理問題，及早識別重大風險。倫理可謂“標準的標準”，其對人工智能產業的健康有序發展有著重要的指導意義。當前，人工智能應用加速落地，在一些領域已開始幫助人甚至代替人進行決策，如產品檢驗、汽車駕駛、疾病診斷、城市管理等。但同時，人工智能引發的倫理道德、隱私保護、社會治理等問題也開始顯現。目前，人工智能的發展還存在很多不確定性，法律規制因為有著一定的滯後效應，無法對人工智能進行有效監管。對此，中國應加快人工智能倫理研究步伐，積極參與全球人工智能倫理原則的研究和制定，及早識別人工智能治理的重大風險，讓人工智能更好地造福大眾。
瀞衍
人類歷史上發生過三次工業革命
第一次是進是18世紀60年代至19世紀中期，人類進入了蒸汽時代，代表者一種新的動力產生；
第二次工業革命發生在19世紀下半夜至20世紀初，人們從蒸汽時代進入到電氣時代，信息化產業得到迅速發展，許多生產技術得以改進；
第三次工業革命發生在20世紀後半期，人們從信息時代進入到了科技時代，生物科技與產業革命得以發展，基因工程開始被試驗。從歷來的工業革命可以看出，每一個時代都是由三大產業變革開始，從蒸汽機到紡織業的應用，信息化到電子通訊出現及計算機的發明，從生物科技到基因工程及合成生物學的發展。AI作為第四次工業革命其實有些牽強，嚴格說，
第四次工業革命是以互聯網的產業化、工業智能化、虛擬現實技術等全新技術革命為發展導向，而AI只是其中的一個節點。
我有該名稱的合法權益
人工智能，還不能構成下一個工業革命中的核心！人工智能只能算是下一個工業革命中的一個不可或缺的重要環節。真正影響下一個工業革命和發揮重要作用的是_有源有燃料的能源科技體系的衍化蛻變至無源無燃料能源科技體系中去。否則，任何科學技術都將面臨_多米諾骨牌式的崩潰與坍塌！這是不爭的事實！
警示:任何一個沒有強大持久的能源科技支撐的科學與技術，都是走不遠的！
肖穎50
人工智能，能代替人工，提高工作效率，減少人為失誤。尤其是危險的工作，可由人工機器人來操作。人工智能已經出現在我們身體了，火車站售票窗口減少，大部分人網上購票，進站口人臉識別，銀行人工窗口減少，大部分業務在櫃員機操作，人工智能，會離我們越來越近，會給我們生活帶來更多的便利。
海浪花海
以產業這塊的人工智能應用而言，如汽車產業。無人駕駛就是人工智能的典型應用。汽車避障，AR導航，智能點火等是基礎的機器學習，更高級些像人腦一樣能深度學習，自適應，哪裡需要轉彎，變道超車，倒車入庫等，這是汽車本身的人工智能應用。再看在汽車製造產線上的人工智能，無人制造車間由機器人衝壓鑄件，裝配，噴塗，調試路測等。整個流水下來基本無人員參予，需要機器人深度學習，具備自適應能力。以後從汽車設計這個源頭就有AR參予，與用戶一道做個性化設計方案。
BuddyYee
個人認為人工智能主要還是賦能數據的，在消費領域和在工業領域的發展是不一樣的，因為工業領域是會有一些物理設備會產生一些數據，這不僅僅是消費數據那樣通過虛擬的計算，可能會需要一個映射的，映射這個物理設備的一種技術。然後發展到後面，還是會迴歸到怎麼樣把這個數據與設備結合起來，利用起來，去提高效率。這樣才可以對應到設備、對應到整個產業鏈上去。
