人工智能产业化潜能没有天花板,这些垂直领域正率先商业化

在资本的寒冬,投资者向底层的技术创新者释放了温暖。云计算和大数据等非流量驱动的业务已经开始蓬勃发展,数量高和低的人工智能(人工智能)也迎来了春天。根据世邦魏理仕的数据,大约200家人工智能公司获得了近15亿美元的融资。

人工智能被认为是移动互联网的下一步行动,它的技术红利已经开始。今年年初,围棋的顶级玩家阿尔法狗仅仅是人工智能的一瞥。人工智能可以被理解为允许机器完成人工设定的任务。它分为三个层次:计算智能(能够存储和计算)、感知智能(能够看、听、说、看和识别)和认知智能(能够理解和思考)。然而,数据挖掘、机器学习和深度学习对人工智能的发展有着深远的影响。

为什么人工智能成为一个新的出口?人工智能产业化在哪些垂直领域实现了?本文试图对此进行分析。

从互联网到人工智能,人工智能正成为产业升级的新出路。

随着互联网进入深水,人们逐渐意识到,除了“连接”商品、信息和人之外,互联网的本质还可以连接“智慧”。

在今年8月举行的中国人工智能大会(CCAI2016)上,许多世界顶级人工智能专家呼吁将人工智能提升到国家战略层面。G20峰会的开幕词也特别提到“人工智能将会给人们的生产和生活方式带来革命性的变化”。许多有利因素的融合使得人工智能产业几近爆发:“中国正进入老龄化社会,人口红利逐渐消失,以机器替代人力资源已成为大势所趋,而人工智能在中国实体经济中的应用相对匮乏,市场空间巨大。

中国移动互联网普及率超过50%,智能手机用户数量居世界首位,这为人工智能提供了充足的数据资源,也使人工智能站在了更高的起点。然而,基于图形处理器的多核架构包含数千个流处理器,大大缩短了计算时间。Avida和AMD等公司继续推广大规模并行GPU架构支持,并为深入学习提供良好的基础设施。

许多互联网巨头已经接管了人工智能领域,收购了掌握人工智能创新技术的初创公司,增加了对人工智能人才和资本的投资,加快了人工智能在产业链中的布局。例如,谷歌无人驾驶汽车实验项目(Goole Unmanual Vehicle Experimental Project)、苹果和小发猫联合开发了一个人工智能健康数据平台,脸书在信使中测试并培育了人工智能。在国内,百度以人工智能为核心,为“百度大脑”提供支持,并支持算法、计算能力和大数据。科大迅飞的“迅飞超级大脑”专注于人机语音交互。

人工智能的工业化潜力没有上限。这些垂直领域在商业化方面处于领先地位。

人工智能技术正开始涉足语音识别、图像识别、搜索和数字营销、智能驾驶、数据服务等领域。语音识别应用,如苹果手机的Siri、微软ice、移动应用中的智能语音输入等。以及在数字营销中的应用,如百度DMP的准确推广、程序化购买的广告平台等。

人脸识别、照片分类、照片搜索和自动驾驶广泛应用于图像识别。经过深入学习,人脸识别技术达到了0.001%的错误识别率和95%的通过率,达到了金融、安全等领域的应用标准,甚至可以识别人脸表情变化并进行交互。例如,师旷人脸技术(Face of)应用于支付宝账户登录,人脸识别也应用于传统银行在共同基金平台上的大额转账和小额贷款。

人工智能在数据服务方面更成功的例子是美国独角兽公司Palantir,价值200亿美元,仅次于优步。作为硅谷最著名的大数据公司,帕兰提尔帮助了联邦调查局、中央情报局、国防部

可以大胆预测,越来越多的人工智能警察、人工智能风控制器、人工智能医生等。将出现在人机人工智能行业的不同应用领域,这将大大提高工作效率,拓展人类智能。然而,它仍处于工业化的初级阶段,需要开发巨大的工业潜力.