为什么说目前人工智能主要应用在这七个领域
10月中旬，乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题，包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智能进行了全面剖析。
在报告中，我们注意到目前人工智能企业的主要应用领域分别是：
个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、AmazonEcho、GoogleHome等
安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海
自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等
医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、IntuitiveSirgical、碳云智能、Promontory等
电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊
金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声
回忆起今年三四月的时候，我们人工智能创业公司还是一直活在各种试探和神话阶段：《深度学习为何成了计算机视觉研究的标配？》《深度学习在语音识别上不再难有用武之地》；《可怕！引起巨大争议的新技术Face2Face》……当时各种小心翼翼地试探，一度让我们以为离AI实用化的那天还早着，但自从“纯粹的人工智能是没有商业模式的”这一论断尘埃落地，我们开始接受现实并在以下领域各自为阵：
为什么偏偏是这些领域，AI科技评论君准备从3方面来总结成因。
其一，相关专利多翻阅报告，我们注意到在人工智能申请专利细分领域Top5中，中美相关专利几乎都集中在机器人（电商销售等）、神经网络、图像识别、语音识别（个人助理、金融等）上。不同的是，中国人工智能专利Top5中另外还有个是计算机视觉（安防、自驾领域等），美国则是机器学习（金融等）。
从申请专利数目占比不难看出，占比最多的机器人、神经网络、图像识别、语音识别等即是相关应用领域最需要的主要技术。
其二，应用场景够“土”却够刚需线性资本王淮最近表示：
我们投资人关注的应用场景，搞了一堆数据，搞了一堆处理，完了之后不能解决商业实质解决的问题。要么比别人的商业决策更快，要么让决策质量更高。如果做不到这个，这个东西没人愿意买单，你没有办法依赖你刚才在数据处理技术上面建立的优势去实现我们称之为产品到商品的转变过程，如果这点没实现的话，这家公司是不可投的，再牛也没用。
……
……
应用（场景）我也不展开，我们投的东西一定要有潜在的应用场景，要有一个紧密的结合。因为人工智能领域有个特点，它跟学术关联性比较高。所以我们看待这个问题的时候典型的是这么一个面，科研出发，然后到技术是一步，技术到产品是另外一步，然后产品只有有机会变成商品，而不是我们投的已经商品化，有机会变成商品，你要卖得出去而且有一定的量，这才是真正有机会成功的。
从Top30全球人工智能企业融资额也可以看出，上榜的中国企业都是相关应用领域企业。比如医疗健康领域中的碳云智能、个人助理领域中的出门问问、以及教育领域中的云知声。
人工智能虽然和学术关联性较高，但是如果没有潜在的应用场景，技术再先进也只是停留在研究阶段。从技术出发，寻找到合适的应用场景，把技术变成产品，才有可能把产品变成商品。
其三，可选择领域不多
从以往案例来看，当下人工智能领域其实可选择的应用领域也实在不多。
曾任百度深度学习研究院IDL主任的余凯在离开百度之后选择了创立地平线机器人，以ADAS系统切入人工智能领域创业。另一个，曾任英特尔中国研究院的第一位“首席工程师”的吴甘沙选择创立驭势科技，以自动驾驶技术进入人工智能创业领域。
另外从报告中我们也注意到，许多拥有行业领先技术的公司最终也选择了在几个“毫无惊喜”的应用领域中实现技术落地。比如科大讯飞选择了个人助理、教育等领域，Google选择在自驾领域以及个人助理等，亚马逊选择个人助理、自驾以及电商等领域。
小结纵观整份《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》，其对于人工智能中投融资情况、研究成果、细分领域都做了详实的分析解释。
对于当下人工智能的应用领域领域，我们可以看到由于相关专利数目影响、实际应用场景受限以及可选择领域不多等原因，目前人工智能的主要应用还是集中在个人助理、安防、自驾领域、医疗健康、电商零售、金融、教育这七个方面。
本文作者：李尊
本文转自雷锋网禁止二次转载，原文链接
人工智能的六个发展阶段，一起来看看吧
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：
1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
2、反思发展期：20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷。
3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
6、蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮。
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