现状分析人工智能还有多少机会

对于当今的市场来说，我认为，不管推动任何一项技术向前发展，都离不开生态的建设与支撑。这点放在当今火热的人工智能领域来说更是如此。众所周知，目前人工智能技术已经进入到了与众多企业业务相互融合的阶段，很多企业已经开始部署了人工智能应用，对于人工智能应用的实际落地、平台构建以及生态培养已经成为了当下企业所关注的重点问题。

当前在中国市场当中，人工智能生态建设相比国外我认为要超前一些，并且具有一定的先天竞争优势，我们都知道，当前中国的人工智能领域主要是由大型互联网公司和一些新兴的人工智能垂直公司组成，这些企业在芯片、智能硬件、算法框架、服务等多个领域推动人工智能技术的实际落地。

芯片和智能硬件领域目前市场当中以寒武纪科技和英伟达作为领头羊，已经在智能终端的研发以及智能云服务器芯片等多个领域取得了不错的进展，客观来说，在这个维度上国内企业要想赶超国外厂商仍然需要进行不懈的努力。

此外，对于人工智能来说，基础服务是促使整个产业长久发展的重要基石，人工智能的基础服务也就是我们日常所说的企业业务通过深度学习的应用，从而帮助平台真正实现智能化的变革与体验。这方面目前国内的实力水平还是不错的，其中首当其冲的市场玩家就要数阿里云了，此外UCLOUD也算是这一领域当中的重要玩家。

阿里云通过在全球范围内率先实现的人工智能技术产业化在很大程度上推动了阿里云在人工智能领域的大踏步前进，从推出ET城市大脑开始，ET工业大脑、ET环境大脑等等一系列基于人工智能的深入应用就层出不穷的诞生出来，在海量数据爆发的今天阿里云正是以自身强大的研发实力加以社会责任感助力推动了中国人工智能产业的快速变革。

我们再来说说在人工智能基础服务领域的UCLOUD，通过基于对人工智能产品在不同阶段的特殊研究，在模型训练、数据集应用、AI-Service等一系列服务模式当中都进行了创新和改变，能够让用户上传模型和推理代码，从而获得更加全面的人工智能服务。

在算法和架构领域当中，百度、TensorFlow、Caffe和MXnet等企业是标杆般的存在，可以说，国内的人工智能企业百度已经从原有的搜索引擎为基础的互联网企业逐渐向一家以人工智能为主要驱动的互联网企业转变，这对于中国的人工智能产业生态来说是积极的。

对于人工智能产业来说技术的创新和实际应用的落地可以说是否具备人工智能能力的最直观体现，近些年在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等细分领域已经诞生出了很多优秀企业，诸如像科大讯飞这样的人工智能企业来说就已经具备了全球领先的技术功底和实际应用场景化的经验。此外，对于人工智能在各个行业当中进行场景化应用也可以从近几年的很多行业领域当中发现实例。

我们会成为No.1吗？当前，中国的人工智能企业已经把更多的关注点放在了与计算机视觉和语音识别相关的领域当中，不可否认，不管是计算机视觉还是语音识别领域，都是目前整个人工智能产业关注度、资本流向较高的两个细分行业。

现在不管是学校、公共交通，甚至是工地当中，均可以看到机遇人工智能的人脸识别应用，工人进出工地现场需要进行人脸识别认证才可以通过闸机，这一生态领域的企业级“玩家”比较有代表性的是商汤科技、Face++等企业。这些企业不管是在技术研发还是市场竞争等方面均具备很强的竞争力。

人工智能时代的到来其实意味着一场全新变革时代的到来，相比互联网、移动互联网浪潮的到来，人工智能时代将拥有更广泛的实际落地和体验，在社交、电商、金融等几乎所有领域当中都可以进行人工智能技术的深入应用，从而对原有的很多模式去进行颠覆，这正是人工智能时代带给我们最根本的改变。

在政策引导方面而言，通过促进人工智能的发展带动我国产业升级和经济转型，培育发展人工智能新兴产业等都是未来人工智能领域在宏观层面的责任和即将做到的贡献。

根据第三方给出的调研数据显示，目前全球人工智能创业公司总融资额达到了152亿美元，其中中国企业占比48%位居第一，美国排名第二，占比38%。但是在专利出版物数量以及著作创新性等很多领域美国都要超过中国，所以说，要想追赶上全球领先行列，除了技术的不断迭代之外，依托生态的强大力量去进行创新是未来人工智能领域不断获取源动力的根本所在。

对于任何一项技术来说，不管把它夸得有多神乎其神，用户最终真正关心的永远都是如何落地的去帮助用户解决实际的问题，接下来我们就一起来看一看人工智能技术在行业应用过程当中都正在进行着怎样的落地化应用。

首先我们要谈到的是金融领域，众所周知，在金融领域当中每天都会产生体量非常庞大的海量数据，那么对于金融机构来说，如何从这些海量数据当中去挖掘真正的价值所在，去规避掉可能发生的欺诈事件呢？这就需要借助人工智能技术的加入，在用户的登录行为、用户社交关系、资金关系、消费习惯等等诸多方面去进行智能化的分析，从而能够在面积更广的人群当中去进行覆盖，实现金融领域的智能风控。

对于传统的投资顾问的角色相当于私人银行当中的客户经理，通过与客户之间所进行的深入沟通之后才能够把客户的理财偏好、风险管控能力等信息传达给后台的技术人员去做定制化的理财配置模型，而后再由客户经理把定制化方案传达给客户知悉。这样一来大大降低了金融机构的工作效率。

加入了人工智能技术之后的智能投资顾问应用可以大大简化流程，非常适合进行全民理财，针对风险预警、定制化方案服务等很多层面相比过去都有了根本上的改变和提升。

人工智能技术在公共安全领域当中的应用近几年也开始变得非常广泛，通过运用计算机视觉、语音识别和机器学习等技术对人脸、指纹、声纹等数据来源进行分析和识别从而对公共安全的实际场景应用过程当中构建起一整套“人、事、物、地、组织”的网络基础，对整个城市在构建平台城市和智慧城市过程当中都具有积极的推动作用，尤其在人工智能进入到国家相关深入政策之后，公共安全领域也已经成为了人工智能应用的重点行业市场领域。

此外，近几年在教育行业当中人工智能技术也进行了较为深入的应用，通过运用人工智能技术对机构、学生、老师等角色进行降本增效的价值提升，把教育行业从劳动密集型的时代代入效率更高、成本更低的时代。

在教育行业当中人工智能自适应内容的开发将自适应教学、作业系统、测评系统等重要环节进行有机的结合，我们都知道当今的用户对于个性化学习的体验和学习效率的提升需求变得日益明显，这就需要人工智能要把教育行业的日常应用效率进行提升，把日渐模糊的产品边界进行更具针对性的人工智能环节的开发，把内容、教学、作业、测评等多功能的混合式自适应系统应用到整个教育行业当中去。

对于人工智能的应用来说，未来一定会从对小数据的学习向持续学习、开放场景的通用AI以及可解释性的人工智能技术应用进行进化，未来的机器能够通过对来自各方的数据和信息进行综合的判断，从而做出最正确的机器选择。

未来的人工智能市场在我看来，有众多的潜在客户，人工智能的技术落地将硬件设备改造、软件集成、本地计算的部署等几大重要环节进行了整合，在售前、售中和售后三个环节当中都能够为用户提供更有针对性的智能化服务。放眼未来人工智能的发展将会在注重前沿算法研发的同时与商业落地和市场拓展层面进行更好地结合。

未来，人工智能时代的技术发展将会让我们看到一系列的智能化变革和体验，从智能社会到智能经济，再从智能商业发展成为智能劳动，人工智能的时代已经到来。