人工智能商业化场景AI如何出未来
导读：凯文·凯利预言，人工智能将是下一个颠覆人类社会的力量。BBC预测，到2020年，全球人工智能市场规模将达到惊人的1190亿人民币。显然，人工智能已成为未来十年产业革新的重要风口。
从马文·明斯基提出“人工智能”概念至今，已经过去了整整六十载。尽管微软、谷歌、Facebook等科技巨头长期投入人工智能技术的研究，但在商业应用上的进展始终步履缓慢。随着人机大战的再度兴起，公众开始意识到人工智能商业化正在悄然来临。
实际上，从图像识别到语音识别等细分领域来看，人工智能商业化已经给大众带来了实实在在的便利。十年前，Siri和人脸识别还只是科幻幻想，而今它们已经成为现实。人工智能商业化的背后，是无数科学家对更快计算机、更多数据和更高级算法的追求。商业力量也在推动人工智能产品的快速迭代和升级。
AI大潮下，巨头们纷纷进军人工智能领域。谷歌的AlphaGo只是其人工智能计划的冰山一角。除了围棋界的胜利，谷歌还将人工智能应用于搜索算法、无人驾驶汽车和量子计算机等领域。Facebook也在人工智能领域积极投入，成立了欧洲研究中心并致力于推动开源人工智能技术的发展。而微软的人工智能研究则涵盖了人机交互、自然语言处理等多个方向。如今在中国市场，微软的人工智能助手小娜和小冰已经获得了广泛关注。
除了国内的BAT巨头，搜狗、华为、小米等也在人工智能领域不断发力。在“全球人工智能与机器人峰会”上，这些巨头探讨了人工智能商业化的前景和挑战。搜狗CTO杨洪涛认为，搜索引擎是人工智能最大的应用场景之一。搜狗推出的语音搜索引擎“知音”，融合了多项新功能，展现了人工智能在搜索领域的潜力。
在这个充满变革的时代，人工智能正成为商业创新的驱动力。无论是全球巨头还是国内领军企业，都在积极探索人工智能的商业化应用。未来的人工智能商业化场景令人期待，让我们共同见证这一科技奇迹的展开。杨洪涛介绍，搜狗的全线产品已经成功应用了智能语音技术。随着在交互与知识计算方面的持续进步，以及与业内领先企业的深度合作，“知音”智能语音技术正逐步渗透到更多终端入口。尤其在物联网、车联网和人工智能等领域，搜狗正以其独特的“任务+应用”形式，在特定场景上展现出强大的实力，如汽车和智能家居。搜狗追求的并非仅仅是技术销售的商业模式。它背后的价值在于满足市场和用户需求，提供全面的信息掌握和服务整合。
在人工智能的浪潮中，互联网公司布局似乎已成常态，但令人意想不到的是，华为亦已悄然涉足这一领域。华为诺亚方舟实验室，作为公司的尖端科研部门，不仅专注于人工智能的研究和未来技术的探索，更致力于终端产品的智能化研发。实验室主任李航表示，他们的目标是打造全智能化的手机终端，使用户能够通过自然语言交互轻松获取所需信息。成立四年多来，该实验室一直关注人工智能、机器学习、数据挖掘等前沿科技的研究。目前，他们已经推出了两款深受用户欢迎的产品——华为手机App市场和“手机服务”App。面对庞大的用户群体和大数据挑战，这两款产品均展现出强大的智能化能力。不仅如此，华为在深度学习领域也取得了显著突破，推出了基于深度学习的单轮对话生成模型，并成功应用于神经应答机和神经机器翻译技术。
与华为相似，小米也在人工智能领域积极布局。小米科技联合创始人黄江吉表示，人工智能的发展离不开产品、大数据和机器学习三个要素的支撑。小米的一系列高活跃度产品，包括软件、手环、电视盒子、网络设备及智能家居等，为其在人工智能领域的发展提供了丰富的大数据资源。为了充分利用这些数据，小米致力于建立高质量的数据基础，通过数据采集、清洗、挖掘和智能处理等方式，为每个用户建立精准的用户画像。黄江吉强调，只有做好硬件，才能培养用户的忠诚度，从而产生批量数据，进而应用机器学习和深度学习，不断优化产品智能体验。
在人工智能领域，学界和工业界的合作显得尤为重要。颜水成，这位学界出身的360人工智能研究院院长，将人工智能比作武术。在学术界，人们热衷于提炼招式，而在工业界则更注重合作与实战。颜水成发现，近年来互联网企业在人工智能领域的成果更为显著。这也是360积极推出智能硬件产品的原因。例如，360智能摄像机依靠先进的图像识别技术和大数据技术，能够智能侦测移动物体并发出警报。而360的周鸿祎更是计划利用IOT技术解决人们的各种安全问题。面对发展瓶颈的企业，人工智能成为突破困境的关键。巨头们正积极寻找如何利用这一技术助力自身发展的道路。华为和小米只是众多企业中的两个典型案例，未来将有更多企业加入这一浪潮。掀开细分市场的AI时代风云
在人工智能具象化的探索中，我们将其比作人体的延伸，而构造出“眼耳鼻舌身意”的系统则成为了通往人工智能之路的关键步骤。在这个奇妙而充满活力的世界中，视觉占据了我们接收信息的重要地位。类似地，计算机视觉在人工智能领域中也被赋予了核心研究的地位。这不仅是为了教授机器“看”的艺术，更是在探究如何让摄影机和电脑替代人眼的功能，对目标进行识别、跟踪和测量。这一切的深度学习技术不仅局限于机器视觉的应用中，还有图像标注、图像理解等复杂领域。这是摄影机探索未来的一场深度探索之旅。
微软研究院的深度学习系统已经在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成就。在Image Net计算机视觉识别挑战赛中，他们成功将计算机视觉系统的错误率降低到惊人的水平。这不仅标志着人工智能在图像识别领域的突破，也展现了微软Azure云服务的强大能力。这些成果背后隐藏着大量的研究和实践，是深度学习和神经网络技术的结合创造了奇迹。微软研究院的技术实力已经站在了全球的前沿。
全球的人工智能公司都在专注于深度学习领域的研究，尤其是图像和语音识别两大类别。我国的科技创业公司在此领域的表现尤为出色。像Face++这样的企业已经在人脸识别技术方面取得了重要进展，通过大量的图片数据库掌握了一系列技术，其产品已广泛应用于支付宝等场景。另一家专注于计算机视觉的创业公司格灵深瞳也在安保领域取得了显著成果，其深瞳人眼摄像机不仅能快速捕捉人脸，还能在远距离内清晰识别。自然语言处理也是人工智能领域的重要组成部分，其中语音交互正成为最直观、最自然的交互方式之一。计算机语言作为人与计算机之间的桥梁，其重要性不言而喻。尽管Siri和小冰等产品在自然语言处理方面已经取得了一些成就，但语义分析仍然面临诸多挑战。随着语音交互技术的不断发展，未来的应用场景将更加广泛。例如，“奇点机智”推出的语音助手项目正在尝试将手机交互推向新的高度，通过语音指令完成手机的点击和输入操作。在这个小软件背后蕴含着手机交互的变革和探索。“云知声”则是物联网人工智能服务商的代表之一，它通过独特的“云端芯”概念实现了从家电到汽车等多种产品的联网功能，并开启了与语音交互结合的服务应用探索之旅。它将人工智能应用到各种商业场景中，展现了AI技术在商业化方面的巨大潜力。面对这一时代的浪潮，“云知声”瞄准了家居、车载等多个重要市场进行深耕。总体来看，人工智能的发展已经进入了一个新的阶段。无论是计算机视觉还是自然语言处理领域都充满了创新和突破的可能性这使得相关公司看到了无限的市场潜力和商业价值也因此纷纷加大投入深入研究希望能够掌握更多核心技术和应用场景从而更好地服务于社会造福于人类让AI商业场景更进一步成为现实的发展更加值得期待。在人工智能迅猛发展的浪潮中，金山软件CEO张宏江揭示了一个重要的真相：人工智能的飞速进步离不开大数据和云计算的支撑。我们眼前的智能设备，尽管功能强大，但其真正的“大脑”实际上运行在云端。现如今，AI、大数据和云已经逐渐成为企业标配，大数据作为支撑企业发展的核心，而云计算则为大数据提供了强大的后盾。
香港科技大学教授杨强强调，要想让人工智能取得突破，必须满足一些关键条件。其中，机器学习作为最成功的领域之一，其核心概念是从数据中提取规律，以替代那些简单但重复的繁琐任务。
无人驾驶、无人机和机器人技术成为了人工智能商业化的瞩目焦点。大疆无人机的卓越表现使其在无人机市场中独树一帜。大疆创新副总裁王帆表示，他们的目标不仅仅是提供现有的服务，而是追求更高的精准度和无缝对接体验。
在智能汽车领域，无论是从经济规模还是商业多样性来看，都显得异常活跃。从自动驾驶到无人驾驶，神州租车等企业在智能驾驶方面投入巨大，致力于打造以自动驾驶和车联网技术为基础的开放性智能汽车运营体系。
随着无人机和无人驾驶的商业化路径日益拓宽，机器人的商业场景也让人充满期待。虽然机器人在商业化领域面临产品同质化等问题，但乐橙CEO梁磊认为，聚焦垂直领域是机器人发展的关键。而达闼科技则着眼于“云端机器人”，将机器人的大脑移至云端，形成一个全新的机器人形态。
人工智能的黄金时代已经来临，各大企业和创业公司都在积极探索人工智能的商业化场景。要想将梦想变为现实，还需要上游技术的成熟和终端产品的持续优化。人工智能的未来充满了无限可能，让我们共同期待。