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2018，人工智能行业将如何走向？
人工智能—每日一点点：
时间过的很快，2018年已经到来第二天，2018你准备好了吗？人工智能涉及各行各业，发展快，成果多，2018，人工智能应该怎么走！
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1、吹捧少些，实施多点。人工智能的火爆，但一些趁热闹唱着人工智能的热潮伪企业很多。虽然AI很火，但真看不惯一些媒体一直在炒冷饭，然后一些人不亦乐乎。尽管从行业发展的角度，这种行为是可理解的，但对行业无益处。
2、加快B端市场抢占，积极尝试C端市场。这是接下来人工智能发展的关键，在B端，已经非常成熟，无论是科大讯飞，还是商汤科技，头一批的人工智能企业已经完成了攻城略地，接下来的机会应该在C端，B端现在太难进去了。C端机会很大，当然风险也很大，但到了2018年，也是时候布局C端了。
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3、各大互联网公司加码。如果是2017年还是宣布做AI，那到了2018年，如果不是真的做AI，基本没有太多机会了。因为BAT等大公司已经全面入局，接下来则是抢夺现成蛋糕的时候。一些传统的硬件公司，比如手机公司，如果不快速切入AI，其实后面会很被动。
4、政府会继续推动。没错，政府也停不下来了，因为政府的热情已经被煽动起来，只要在接下来的一年不冷下来，政府会大力加码。尤其是地方政府，开始大规模搞人工智能产业基地、AI小镇，尽管这些是政绩工程，但一定程度上促进行业的发展。
5、高校的反应将起关键。在过去的一年，高校大规模的设立人工智能专业，但远远不够，人才荒的缺口，会导致接下来的一年，更多的高校宣布设置人工智能专业，或者至少搞个实验室。就在写这篇文章之前，北大法学院刚刚宣布成立AI实验室了。所以高校也不愿意错过这次机会，何况，这是一件对行业很有价值的事情。
6、更多国家入局。AI不只是一个公司的战略，还是一个国家的战略，随着大国的入局，中小国家也被迫卷入到人工智能争夺战中来。再穷也不能穷人工智能，但有一些人口少的小国，可能通过别的方式来入局AI，不一定通过正面战场，毕竟这是一件因地制宜的事情。
7、资本和股民会变得理性。过去的一年，已经上市的人工智能企业，股票大涨，还没上市的人工智能企业，则估值大涨。这是因为大家不理性，导致的水涨船高。但到了2018年，这个会变得谨慎，毕竟泡沫吹得太大了，再往上拱有点难，所以尽管大家很自信，但不会像去年那样没头没脑了。
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8、人工智能培训热会持续。虽然，培训班出不了AI大师，但是，高薪和热钱的涌入，使得很多在传统互联网企业得不到大展宏图的人，试图通过培训班来转型。这是阻挡不住的，因为AI人才缺口太大，高校一时供应不够，只能培训班来凑，所以今年这个行业估计能赚得盘满钵满。
9、大批产品出来。随着苹果的iPhone X拉开了人工智能产品的序幕，更加智能的手机、机器人、无人车、智能音响、办公助手、智能家具等一系列老掉牙的概念产品，会因为真正的AI技术嵌入，而开始大规模进入消费市场，可以说，在今年，将是AI产品逐鹿中原的一年。
10、与其他风口平分秋色。中国的互联网创业圈，一定是一年一个主题的，但由于人工智能的影响力太大了，所以在接下来的2018年，它的天威会继续。这并不妨碍其他风口起来，比如区块链和数字货币，在此前预热了一年，到了2018，则正式开始开枝散叶了，走着瞧吧。
11、AI从风口变成了潮流。没错，说人工智能是风口，那是因为2017年要把它炒热，到了2018年，人工智能必须是潮流，潮流的目标是星辰大海，越流越大，我们只需要跟着潮流走，就不会错。
人工智能—昨日业绩：
1.北京首条无人驾驶地铁年底开通
司机坐在驾驶室里却不用操控列车，车门夹到异物三次后就不再关闭，从燕山站到阎村东站单程大约25分钟。地铁燕房线主线14.4公里，全线设9座高架车站。
2.首家京东X无人超市落地烟台
目前无人超市只有一名店员，提供引导服务，更多进店识别、购物、结算等，均是由大数据分析、辅助运营手段、刷脸进店、智能进店、优惠更新、自动结算等。
3.北京首个无人驾驶试运营基地落户顺义
这是北京首部自动驾驶新规以来，首无人驾驶区域。未来将围绕无人驾驶、人工智能、5G通信、移动互联网、物联网、智能道路、云计算、高性能芯片、自动化、先进机器人等领域打造高科技引擎。
4.华为公布2017全年营收
华为轮值CEO胡厚??在2018年新年献词中表示，2017年华为全年销售收入预计约6000亿人民币，同比增长约15%。
人工智能成创业风口，可盈利的机会在哪？
去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。
作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？
人工智能的苦行期和红利期
要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。
人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。
而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。
不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？
人工智能创业的两个评判标准：道与术
当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。
借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。
道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。
术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。
事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。
有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？
未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。
这些领域或是最可能盈利的人工智能创业
调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。
以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。
同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。
总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。
结语
人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。
文/Alter，微信公众号：spnews 本文仅供“劲霸·创富汇”《汇·观察》专栏刊出，除作者自己渠道发布外，任何形式的转载需获得“劲霸·创富汇”（ID：jinbacfh）的官方授权。
人工智能的兴起我们需要准备什么
要说今年最火的，莫过于共享经济和人工智能。20年前，一台名叫“深蓝”的IBM超级电脑击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，奠定了人工智能发展的基础。20年后，谷歌Deepmind团队开发的AlphaGo再一次打败了人类最强棋手，带动了人工智能发展的浪潮。
过去的10年间，移动互联网和物联网的出现逐渐改变了人们的生活方式，也积累了大量的数据基础，这些都成为了发展机器智能的基础。有人评论说，人工智能是时代发展的必然产物，之所以在过去的20年没有火起来，主要是受到半导体、数据积累、以及智能硬件发展的掣肘，如今半导体技术不断成熟，大数据和云计算发展完善，智能硬件的发展更加智能，这赋予了人工智能感觉、感知、神经中枢、智能处理等行为，未来人工智能的前景将更加广阔。
7月7日，在2017首届北大创新论坛的圆桌互动环节，北京大学人工智能创新中心主任、百度创始七剑客之一雷鸣；上海鸿凯投资公司总经理、复旦大学金融学博士檀江来；上海赢基财富公司董事长王进；广联达科技股份公司董事、高级副总裁刘谦就人工智能的发展来了一场“唇枪舌战”。
人工智能时代，我们该忧虑什么？人工智能的未来在哪里？人工智能将如何影响行业发展？
以下内容根据速记整理：
Q：人工智能发展这么快，我们该担心吗？
檀江来：回顾人类最近100年的工业史，发展速度越来越快，难免让人有点担心。如果未来人工智能快速发展，人类控制不了机器怎么办呢？我个人的观点是，未来3-4年，人工智能可能不会发展的那么快。人类对新技术的应用不会像潮水一样，马上就影响我们的生活和行业。比如，这两年投资领域流行一个词叫智能投顾，又称机器人投顾，是数字化投顾的一种，具体是指“通过互联网技术，以投资者的风险偏好和财务状况为依据，利用大数据和量化模型，为客户提供基于指数型基金的资产配置方案和财富管理服务，并根据市场情况进行持仓追踪和动态调整”。中国目前大概有上千个量化交易的团队，智能投顾主要集中在银行和证券业，对这些领域的发展有推动作用，未来还有很大的发展空间。
王进：关于人工智能，发达城市、高等院校研究院所在谈论，国外也在谈论，甚至在偏远的西部省区，绝大多数的产业规划里也都把大数据、人工智能作为了当地的支柱产业和未来发展方向，可见人工智能在中国的火热程度。
不过，对于人工智能，我有几个方面的担忧：
第一，人工智能到现在都没有一个总体的规划和布局，会不会像之前的项目一样，盲目上马，最后落得一地鸡毛？
第二，人工智能会以加速度的方式改变人类文明，它带来的影响比计算机技术还大。80年代初有一部美国电影叫《星球大战》，当时觉得影片中的很多场景都是幻想，结果都实现了。所以，我的感觉就是，如果这次人工智能的机会抓不住，以西方为代表的工业社会就会和发展中国家形成一个新的鸿沟。未来发展中国家在新的制造方面就很难形成产业优势，这是我的第二点担忧。
第三，刚刚鄂维南院士提到，中国在人工智能产、学、研上的投入比例非常低。这里有一个数据，不只是人工智能产业链，在技术产业化方面，中国高等院校的比例也只有不到5%。这意味着我们超过90%以上的研究成果是被浪费的。我们一直在模仿西方国家，在资本的推动下、模式的推动下，市场大环境的推动下，实现了快速的发展。但是，模式容易创造，真正的技术进步还是需要沉淀的。
刘谦：其实，人工智能已经融入我们的日常生活了，比如我们开车使用的导航，就是人工智能应用的一种。以前，我们开车的时候才用导航，现在，即使去熟悉的地方也会开着导航，因为导航可以智能匹配最优路线，让我们的出行更方便，更智慧。
《人类简史》里面提到了三次革命，最重要的一次是认知革命，即通过数据和科技改变我们的生活。也正是因为认知革命，才会把整个社会从原来的传统模式带入一个新的模式。所以，我认为人工智能一定是未来社会的发展趋势，而且会给经济发展和社会形态带来巨大变化。
与其担心人工智能，不如拥抱人工智能。2015年，AlphaGo刚开发出来的时候只有10到12岁的智商，但是它打破了人机仿真学的模式，通过大数据、云计算、深度学习，让人工智能技术不断进化。另外，人工智能不是单一的智能，未来它可以实现万物互联。
所以，如果用开放和拥抱的心态看人工智能，它是行业进步的大方向，但也绝对是一个大挑战。
雷鸣：从去年3月AlphaGo赢了棋手李世石，人工智能就开始进入大众视野并且越来越热。从技术角度来说，人工智能有三个基础组成部分：数据、算法和预算能力。预算能力随着GPU的提升发展很快，现在一个GPU服务器的运算能力是过去的几百倍，而且还在以一年半到两年的速度翻番。
另外就是数据，计算机被发明之后，数据的增长速度基本上是一年翻一番。关于深度学习，一开始方法非常差，最近几年有了质的变化，这就是现在的数据和运算能力深度学习模型，基本上可以接近人脑，或者超过人脑。
在应用方面，人工智能在各个垂直领域都有一定程度的替代性。各个领域，但凡通过学习和掌握重复提供标准化服务的，人工智能都可以替代，包括智能投顾、自动驾驶、安保、审计、简单的法律处理、在线医疗诊断等等。人工智能一旦找到一个真正的风口，发展速度是非常之快的。
Q2：结合产业，探讨一下未来人工智能的影响和愿景？
檀江来：我先谈一个例子。前段时间我们去考察科大讯飞的一个项目，是利用人工智能帮助学校老师改卷子。我们都知道，试卷里客观题比较好判断，对比选项就可以，但是主观题就比较麻烦，需要根据教学大纲里内容分析判断。但是科大讯飞做到了，并且已经在教育领域里面耕耘了好多年，很多学校都在用他们的产品，很多学生也在用。大家都知道中国家长最大的投资是小孩的教育。据科大讯飞内部的数据，目前已经有1万多所学校用了他们的产品，中国最优秀的100所学校有60多所在用他们的产品。这是一个了不起的市场。
希望未来在中国在金融市场上，我们也可以见到的一个比较好的人工智能标的，供大家参考。
王进：从社会需求来看，人工智能是一个必然趋势。我们知道，在北京上海这样的一线城市，企业最头痛的一件事就是不断上涨的人力成本。每个企业都在寻找降低成本的方式，其中一个就是技术进步带来的劳动生产率的提高，人工智能恰恰就可以提供这种可能性。
以我大学同学的公司为例，这个公司每年有80%的机器替代人工；还有另一个例子是相机行业，以前大家出门都是背着一个笨重的相机，现在人工智能也把这个行业给颠覆了。
所以，未来企业家招人的时候可能考虑更多的是需要引进几个机器人来替代工人。
刘谦：我们企业是专门服务于建设行业的。目前来看，建筑行业有很大的转型空间。
首先是建筑数字化，即以后我们交付的除了建筑实体，还有数字虚体；第二个数字化是整个建筑流程数字化；第三个是参与各方的数字化。这也是人工智能影响建筑行业的基础。
目前，全国有8000万的建筑从业人员，里面有5000万建筑工人。这些建筑工人在哪儿？在什么地方工作？每天上下班出勤情况怎么样？从业学历怎么样？这些都需要用数字化记录下来。这是第一个特征。
第二个特征是要把建筑行业的人与物、物与物在线连接起来。以前都是通过摄像头来操作，未来我们会把建筑实体和建筑物提前通过数字模型连接起来，把建筑物所有的信息传到数字虚体里面，然后再反向影响建筑实体，这样就构成了数字建筑。当我们完成数字化和在线化以后，就形成了非常重要的数据基础，整个建筑物也会走向智能化。
未来，人工智能带给传统行业的改变就是万物互联，但如果说人工智能会不会给建筑行业带来一些威胁，我觉得有两个。一是，如果人工智能在某些算法和数据采集上出现问题，可能导致安全事故发生；二是，当我们掌握大数据和人工智能技术之后，人可能更难控制了，那时候真正的威胁可能是来自于人。
未来，人工智能发展更多的不是技术本身，更重要的是我们的看法和我们本身。
雷鸣：人工智能进入每个行业都会衍生出很多的新事物，比如智能预警大楼、智能安防、智能制造，智能物流、智能驾驶等等，未来我们的生活会被数字包围。
Q3：人工智能将真正影响世界，这一点是确认无疑的。目前中国在这方面有没有领先优势和主动权？大家应该怎么样做？
檀江来：毫无疑问，人工智能已经在影响人类，未来会更加深刻的影响着我们的生产和生活。关于中国在人工智能领域的优势，我个人觉得有几点：
一，相比较美国，中国在人工智能领域的研究比较靠前，至少在人工智能的发展中，中国抢了一些先机。美国的优势在于可以吸引全世界的人才，中国政府如果可以把国内空气质量改善一下，相信优秀人才也会留在国内。
二，在中国，人工智能最迫切需要改善的领域可能是医疗。在之前的工业革命中，机器代替人已经很完整了，剩下的空间其实没有那么大。反倒是医疗行业，需要人工智能可能更迫切一些。
王进：我觉得政府在人工智能发展进程中，脚步走的稍微有点快。我们可以看到，各地政府在实际的生产过程中占用了大量资源。这种资源往往是不计较投入产出的，还造成了资源浪费。换一种说法就是，我们产、学、研模式没有理顺。实际上，我们可以把中央政府的很多投资放到专业机构中，让它发挥专业机构的培育和引领作用。
同样，我们也可以借鉴一些国外的做法，建立一些国家产业基金，重点扶持包括人工智能在内的重点行业。中国一定要跟世界接轨，吸引全世界最优秀的人才，最创新的想法，来实现人工智能的产业化、市场化。
刘谦：我们可以看到，在中国有80%的产业数据都集中在政府里面。如果政府把这些产业数据开放，支持我们国家的创新研究和人工智能技术研究，将会有一个非常好的促进作用。
另外，对于各个国家而言，人工智能正处在百花齐放、万家争鸣的阶段，需要尽管推动国家层面制定人工智能相关产业的政策和配套制度，这些也将对人工智能发展起到正向引导作用。
所以，我们要相信政府，相信市场，相信未来。
雷鸣：从国际角度来看，中国在人工智能的优势确实不错。中国有巨大的人才池，华人在人工智能领域的相应论文数量占了全球的将近一半。这是中国的第一点优势。
第二点，中国有非常大的市场优势。
第三点是说一下医疗领域。中国的医生数量很多，但是高质量的医生很少，这是我们的缺陷。但是落后并不见得是坏事，人工智能时代，中国完全可能在医疗行业实现超越。
产学研政结合才是推进人工智能发展的最佳途径
从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：
未来3-5年，人工智能仍以服务智能为主要趋势。在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高，因此在这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用，用以解决行业痛点。
对于人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在未来数年内能够为千百万人改进 健康 结果和生活质量，例如临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统管理、慢病用药和生活管理等。
在金融领域，智能个人身份识别将用于解决金融安全隐患，智能高频交易将用于提高金融决策效率，智能投顾将帮助金融机构开拓用户。
在交通领域，人工智能将应用于无人驾驶、智能 汽车 、交通规划等场景，用于解决目前交通行业普遍存在的驾驶感受差、道路严重拥堵等问题。
在教育领域，人工智能应用已经被学校和学生广泛使用，机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。
在公共安全领域，人脸识别将广泛应用于安防监控，无人机、预测警务应用可以应用于反恐、维护公共治安等场景，用以解决公共安全隐患。
在零售领域，人工智能将提供精准搜索和推荐，智能导购将降低营销成本，提升用户体验，从而迎合消费升级和消费者日渐成熟的趋势。
在商业服务领域，人工智能已广泛应用于个人智能客服和企业智能助手，未来人工智能还将拓展到人力、法律等专业服务领域。
人工智能对企业、高校和政府都具有巨大的现实意义和深远的 历史 意义，能否抓住这一技术革命的战略机遇，构建本地高 科技 的竞争优势，是摆在各级政府和各类企业、高校和相关机构的必答题。
1、 企业：抓住人工智能风口，构建新的竞争优势
传统企业的竞争优势主要来自于两个方面，其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权等资源，在所在领域取得规模经济和范围经济，并通过门店和经销商网络建立了稳定的客户关系；其二，在企业自身的能力上，企业积累独特的人力资源和技能，并在流程上尽可能精简。
大数据和人工智能将企业竞争带入新的纪元，互联网不仅连接虚拟空间，还连接人和资产所在的现实空间。人工智能时代，企业竞争优势转变为算法和数据资产，建立学习网络和数据生态，360度洞察消费者，通过人工智能不断地学习产生新的知识，同时在大数据驱动下，进行即时自动决策。
为实现快速转型，在人工智能阶段构建新的竞争优势，传统企业需要携手互联网企业， 探索 新的商业模式。本中心的建设是为顺应人工智能发展的大趋势，着力于提供人工智能创新业务的支撑平台，为客户提供丰富的终端平台， 探索 新的应用模式，积累应用部署和推广的经验和方法，形成一系列成熟的可复制推广的应用模板，为人工智能应用在多个行业的规模化推广做准备，带动我市人工智能行业的技术发展，实现自主创新。
2、高校：建立产学研结合的人才培养体系
攀登人工智能（AI）领域的技术高峰，归根结蒂是人才的竞争，据相关专家预计，中国人工智能人才缺口超过500万人。而我国只有清华、北大、复旦、南京大学等为数不多的名牌高校开设了人工智能专业，河北省高校开设人工智能专业的更是凤毛麟角，对本地的高 科技 发展产生了不利的影响。为此，建立普通高等院校人工智能（AI）专业产学研合作项目，旨在尽快形成产学研相结合的人才培养体系，为当地的高技术发展做好人才支撑。
3、政府：全方位政策支持，构建人工智能产业体系
人工智能产业已充分得到了我国政府的重视，近期国家级人工智能扶持政策相继出台。国务院《关于积极推进‘互联网+’行动的指导意见》中指出，“将推进人工智能产业在技术和应用层面加速发展……人工智能作为重点布局的11个领域之一，将会在智能家居、智能终端、智能 汽车 及机器人等领域进一步推广应用。”为落实该指导意见，加快人工智能产业发展，国家发展改革委、 科技 部、工业和信息化部、中央网信办制定了《‘互联网+’人工智能三年行动实施方案》，指出，“到2020年，中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，行成千亿级的人工智能市场应用规模。”
为加快人工智能产业发展，政府应从以下三个维度加强对人工智能产业的政策支持：
如果人工智能是未来 哪些方向可以创业
第一条，走学术研究，概念产品设计路线。研究智能机器人，研究未来可能出现并使用的未来概念机器。这条路线可能通过参加一系列的比赛或者加入到国家等研究所来研究，实体化的可能性较小，但是可以成为学术前沿。
第二条，走应用路线。进入公司，结合行业目前的应用，将AI实际带入现实。比如现在苹果的siri。这样的AI知名公司不带多，需要仔细研究下他们的产品，然后再定下你自己感兴趣的AI下面的具体的方向，为未来AI实体化应用做准备。
其次人工智能未来的应用包括设备和场景两个角度，新的设备语音交互会用的更多，很多传统场景也会朝着语音交互使用率提高的趋势发展。随着数据采集、算法和计算结构取得进展，语音未来也会有更好的识别效果和更多的应用场景。同样人工智能在医疗领域的应用将会大于在汽车领域，第二点辅助医生决策是人工智能应用最近的机会
人工智能未来的发展前景怎么样？
人工智能的发展前景还是挺不错的，目前学习人工智能领域发展的人才逐步增长，适应了科技发展的潮流。人工智能的发展一共经历了六个发展期，随着大数据、互联网、云计算等科技的飞速发展，人工智能的发展也迎来了新高潮。
人工智能技术和产业发展可以推动智慧城市的建设和发展，人工智能化正在逐步推动资源的优化配置和各企业的工作效率。
人工智能从最开始的专用智能向通用智能发展，之后向人机混合智能发展，最后向自主智能系统发展推动人类进入普惠型智能社会，语音识别实现人机交互的关键技术，现在的机器人也越来越人工化。
人工智能有利也有弊，发展人工智能也要充分考虑到人工智能技术的局限性，理性健康的发展目标才能推动社会的有利可持续发展。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人，中国通信巨头华为发布了自己的人工智能芯片并将其应用于其智能手机产品，三星最新发布的语音助手Bixby已经从软件层升级为语音助手，长时间陷入了“你问我回答”模式，人工智能通过智能手机变得更贴近人们的生活。
在应用水平上：随着第五代移动通讯技术的发展，设备之间的联通将有着更高的带宽与更低的延迟，也就催生了更多人工智能的应用，如自动驾驶、VR等等。为这些技术落地和应用扫清了障碍。
而互联网公司也将是最大的AI投入者。根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何抓住ai人工智能风口的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于如何抓住ai人工智能风口的相关内容别忘了在本站进行查找喔。