人工智能领域落地 人工智能行业落地

人工智能如何落地到实际产品中

从前几年的微软小冰，cortano（微软小娜），到近两年的百度度秘，最强大脑中的小度机器人，DuerOS；阿里的以视频大数据智能识别为核心的智慧城市；谷歌推出的战胜李世石的AlphaGo等等。再加上大数据的逐渐成熟，云计算的不断发展，人工智能似乎已经走到了风口浪尖，无论大小技术公司，甚至政府机构，都言必大数据，作为数据挖掘的从业者，内心自然是说不出的激动。

毫无疑问的是，未来数十年甚至几十年或者更长的一段时间，将是人工智能技术引领下的第四次科技变革时代，赶上这股浪潮的人和公司将会成为时代的弄潮儿，就像这个时代的互联网一样。由此也引发了自己的一些思考。

第一点，人工智能时代还有哪些领域将会迎来变革？

我想，各行各业都将会被这次科技浪潮所席卷以及洗牌。任何公司，无论大小，不能顺应时代发展，预见未来的趋势，总是会走下神坛，走下上层梯队，就像没有抓住移动互联网脉搏的百度一样，现在已经被AT远远甩在身后。

但是同时，百度的人工智能布局却有可能成为该厂下一个强劲的增长发动机。回到变革上来，现在已经接受智能化洗礼的行业已经出现了很多，金融行业、广告、智能助手、路况大数据、医疗、电商、自动驾驶等等，都在被机器学习所深深影响。

同时，由于人工智能的发展，计算机硬件、GPU、传感器，以及物联网等都迎来了一波发展契机。可以说，人工智能激活了市场，搅动了平静的移动互联网世界。

第二点，科学技术的变革是永无止境的。

每隔几十年，世界上都会产生一些科技革命，从蒸汽机到电气，再到互联网，如今却是纯技术变革，却一点也不必以往的几次变革来的温柔，依然很凶猛，淘汰落后和不知变通者，迎接新思想、新潮流、新世界。就像科学技术变革一样，没有什么是不变的，没有所谓的铁饭碗，特别是我们IT行业，紧扣时代的脉搏，不断学习，才能泰山崩于前而色不变。拥抱变化，是21世纪的基本素养。

第三点，人工智能会迎来硬件瓶颈吗？

人工智能的到来和两件事情有直接关系。一个是大数据，数据量多起来了，才催生了机器学习、深度学习等加入数据处理行业。另一个是硬件能力的提升以及云计算的发展

然后，随着摩尔定律瓶颈的到来，还有几年硅晶体，CPU制程即将达到上限，我们的计算性能也即将达到上限，是会有更好的技术和创新来突破，还是探索者们找出了其他的解决方案，我们拭目以待。

第四点，如何成为人工智能时代的弄潮儿？

国内阿里是典型的大数据做的很好，同时阿里云也越来越NX的公司，能将两者结合起来的公司并不多。大多数大数据或者人工智能创业公司都还是停留在提供解决方案上，因为他们没有数据。而阿里却可以依托自己的客户和资源提供数据服务。

百度是国内人工智能技术布局最全面和技术积累最深厚的公司，机器学习大牛吴恩达坐镇，年初成立了“深度学习技术及应用国家工程实验室”这个将会成为一个很大的优势和人工智能发展的推动力。例如国家大脑等。

腾讯、科大讯飞、华为等公司的人工智能也都可圈可点，另外像今日头条、新美大等公司也异军突起，还有其他公司等等。

这些公司不出意外均会发挥自身优势却抢占这个智能高地，拭目以待。

人工智能如何在应用场景中落地

回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。

AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。

正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。

第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。

以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。

其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。

据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约35%-40%的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，采用语音就能顺利、高效完成病历输入。

在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。

第二步要提高用户使用体验。

用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。

提供让用户满意使用体验，是AI落地产品的生命力所在。

第三步是制定可实现盈利的商业模式。

自2018年以来，国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨，这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。

主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万，然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数，没有完善的服务支撑产品售价，不赚钱就成了自然。

同样是做智能音箱，以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出，以199元售价卖断货，以内容搭建的商业模式中实现盈利。

金融是人工智能落地最快的领域吗

创新工场认为智慧金融，是目前AI最被看好的领域。

这几年人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度学习算法的成功应用和大数据所打下的坚实的基础。判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求之外，主要还看这个行业内的数据积累、数据流传、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。

放眼各个垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，并极度重视数据自身的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的平台化。以银行为例，国内大中型银行早在20世纪90年代，就开始规划、设计、建造和部署银行内部的大数据处理流程，经过20多年的建设，几乎所有主要银行都可以毫不费力地为即将到来的智能应用提供坚实的数据基础。

从需求层面来看，金融行业有着各垂直领域里最迫切的自动化和智能化的需求，而基于深度学习的人工智能正好可以满足这些需要。

在金融行业里，最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：

1，量化交易与智能投顾：一方面人工智能技术可以对金融行业里的各项投资业务，包括股权投资、债券投资、外汇投资、贵金属投资等，利用量化算法进行建模，并直接利用自动化的算法参与实际交易，获取最高回报。另一方面，人工智能的算法也为银行、保险公司、证券公司以及它们的客户提供投资策略方面的自动化建议，引导他们合理配置资产，最大限度规避金融市场风险，最大限度提高金融资本的收益率。

2，风险防控：银行、保险等金融机构对于业务开展中存在的信用风险、市场风险、运营风险等几个主要的风险类型历来高度重视。而相关风险防控体系需要依赖高纬度的大量数据进行深入的分析，在这方面，基于深度学习的现代人工智能算法与人类分析员或传统机器学习算法相比，有着先天的优势，可以对更为复杂的风险规律进行建模和计算。

3，安防与客户身份认证：银行各个办公地点可以利用新一代的人脸识别技术，对往来人员进行身份甄别，确认没有坏人进入敏感或者保密区域。

4，智能客服：银行、保险、证券等行业为确保客户服务质量，一般都会建立大规模的呼叫中心或客服中心，雇用大量的客服人员，利用电话、网站、聊天工具等，解答问题。随着支持语音识别、自然语言理解和知识检索的人工智能客服技术逐渐成熟，金融行业的客服中心会慢慢引入机器人客服专员，由人工智能算法代替工作人员，并最终建立全智能化的客服中心。

5，精准营销：人工智能可以为银行的潜在客户进行精准的画像，根据潜在客户曾经的购买行为、个人特征、社交习惯等，将潜在客户分为若干种类别，并为每一种类别的潜在客户匹配最合适他们的金融产品。

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人工智能落地应用产品除了人脸识别、OCR识别还有什么

一，人工智能技术可以作为人机，或者其它系统人机接口。

因为人自身的能力就只能是人自身的，人机智能可以拓宽交互系统。当手写识别作为发短信，作为人与人之间信息沟通人机接口的时候，它就实现了有效大规模的应用落地。

我们现在的扫描识别也是为检索分析做的应用，现在车派识别为什么多起来，是因为停车场收费管理里对车派识别应用有广泛的需求。人脸识别很多时候是为了身份认证和手机支付，用户有明确需求的，人机接口才可以做广泛的落地。

第二，随着IoT或者传感器技术的进步，利用传感器以及大数据来超过人类的智能也是人工智能有效的发展模式。

这里最典型的一个例子就是天气预报，以前人还会说夜观天象，现在人都不会了。你想出差直接打开本地天气预报，就能有效知道明天相关天气的情况。

包括自动驾驶，包括其它的，为了方便都可以用比人类更多的传感器获得信息输入，有效做出人工智能来超越人类智能，达到更多应用推广落地机会。

第三，相对客观性，或者稳定可传承性。

包括语音评测，作文评分，以及一系列的技术。因为人与人在对同一份试卷阅卷时存在主观性，机器在这方面会更加可观和无感情的。这时候相对机器对于大量人工阅卷而言就有更多的优势，这样才会使相关人工智能技术被老师和学校广泛接受的主要原因。

第四，面向海量任务的不知疲倦。

科大讯飞是从语音合成起家，语音合成就是一个典型的不知疲倦合成任一文本，合成海量文本的概念，这个成为它真正落地的原因。

第五，人类学习成本高，使用频度低的产业。

比如说多语种翻译，是的，人类可以在多语种翻译上做出很好的能力，但由于学习成本太高，使用频度太低，这时候相关人工智能就会有很好的应用落地。

当人工智能浪潮退却后，人工智能公司该如何落地呢

感谢邀请。

与之前的新技术类似，从事人工智能领域大致有两条发展路径：一是纯技术研发，持续在技术方面进行投入；二是与传统行业结合，通过新技术对传统行业进行效率及品质方面的改造。