人工智能发展的标配是商业化
当前我国人工智能商业化发展的主要现状表现：
（1）AI商业化企业相对少，即使有其商业化技术相对单一，比如科大讯飞在智能语音技术上能够商用至很多公司智能音箱以及智能电视的语音识别层面的。
（2）AI商业化的主力是云计算公司，比如百度智能云、阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云等云计算公司帮助企业进行数据化安全存储、上传下达调用以及算力支撑等方面支持。
（3）大多数科技企业不愿意在技术相对复杂、研发周期长“卡脖子”领域比如自动驾驶、智能操作系统、芯片等领域长期投入。
目前国内互联网巨头之中也只有百度具备多种AI基础技术向社会输出、其自身的AI产品无论是软件、还是软硬件入口级产品在市场占据领先位置，并且人工智能主要落地关键领域均有商业化解决方案和生态构建的努力。
当然，AI商业化所产生的商业价值是前期投入巨大、但是未来收益将越来越大，因而相当考虑企业中长期的战略定力。目前AI商业化消费互联网、产业互联网、政务云市场均有延伸，其AI商业化的模式大致可分为：
（1）toC以智能硬件为主，如我家就有一台小度X8智能屏音箱。
（2）toB以行业解决方案为主，比如百度Apollo与国内的汽车厂商红旗、威马等合作开发L4级别的自动驾驶汽车。
（3）ToG以智慧城市运营商建设为主，目前政府也在打造“数字政府”与智慧政府。
反过来，在AI商业化领域业绩越多的企业，才能在AI技术、产品等方面形成业务正循环，从而强化自身的市场地位。
2、为什么百度能够在“AI商业化”阶段保持领先？今年百度世界大会与央视新闻联合举办，由著名主持人康辉与百度创始人李彦宏共同主持采用全程直播互动形式。我从他们的对话之中了解到一个细节，在百度只有有利于人工智能技术突破的立项是会得到优先的签字拨款。百度的确是国内一线互联网公司之中每年坚持投入数百亿在人工智能基础研究以及前沿技术领域的极少数。我们不妨以无人驾驶为例进行说明。
我在2015年进入互联网写行业评论时，那个时候就听一些圈内老师在谈论百度的“无人驾驶”，当时几乎所有互联网公司目光还聚焦在APP流量版图争夺上，那个时候谈论“无人驾驶”还觉得相当遥远，由于这一理念相当超前，以至于无人驾驶车在运行过程之中还是需要有一个安全员在车上，后来索性把行业名字称之为“自动驾驶”。
而百度Apollo如今已经实现了“真正的无人驾驶”。与其他新能源汽车的自动驾驶不同的是，Apollo与汽车厂商设计专门无人驾驶汽车Robotaxi进行前装量产，央视新闻记者实地体验时候乘坐后排就操作显示屏就可以启动自动驾驶，“AI司机”经过车顶雷达、车身传感器、摄像头等实时检查道路状况并作出及时无误差的响应判断和执行。
目前Apollo已经经过了600万公里路测，一般普通人大概1万公里车技大体成熟，我们有理由相信，机器在很多方面比人更加精准、并且不会疲劳驾驶，至今Apollo保持零事故率；而遇到难以脱困道路特殊情况时，乘客可一键呼叫“5G云代驾”。截止目前，已有超过10万人体验过百度无人驾驶汽车，最快明年在北京、重庆等地打网约车有可能是无人驾驶汽车接单。
在无人驾驶领域，百度Apollo走的是与广大汽车厂商进行开源合作，据百度、智能驾驶事业群组总经理李震宇介绍，目前百度与一汽红旗打造中国首条L4乘用车前装产线，并且新型车辆成本下降一半；百度为供应链厂商提供智能化升级解决方案能够大大提升传统汽车以及国产新能源汽车厂商市场竞争力。
百度在“AI商用化”领域领先与其在互联网行业沉淀密不可分，同时得益于其不断把自身技术开源化赋能整个行业。
百度一直以来是国内主要的搜索引擎，在移动互联网时代，百度的智能语音搜索蓬勃发展衍生出——“小度”。小度从移动端应用产品，逐渐发展为小度智能语音对话系统DuerOS，并且向整个智能音箱产业开放操作系统，截止2020年6月，DuerOS每月查询总数已达到58亿次，这种开放化生态的搭建使得小度的智能语音识别精准度和信息调动及时率远远超过其他家。
当然小度智能音箱自营产品顺理成章成为市场头部品牌，据Canalys统计，小度2019年出货量1730万台，2020年上半年小度智能音箱出货量达863万台，其中有屏智能音箱出货量达560万台全球第一。
ToC层面的AI商用化尽管有利润率微薄、甚至有可能出现硬件补贴情况，但好处在于能够扩展百度在新的端口上的流量，人们在培养智能语音唤醒和操作系统的习惯之后，逐渐能够将小度的智能化体验从家庭娱乐、健康、儿童教育扩展至汽车车载、社区服务、酒店等众多场景之中，从而让小度不断形成“破圈”之势。
得益于百度自身的AI技术沉淀以及国内成熟的OEM代工体系，小度智能硬件家族又迎来新成员——“小度智能耳机”。据百度集团副总裁、百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲介绍，小度智能耳机是近百人团队研究一年多时间研发出现的产品，在9月15日以199元补贴价一经上线就抢售一空，小度智能耳机相对于以往其他智能翻译机产品具备随身的场景。这也意味着，小度智能硬件家族化产品正在逐步覆盖更多的智能交互终端设备。
我们不难得出百度AI商业化成功的启示，那坚持做长远有价值的事，哪怕过于相对超前而暂时是创新无人区，才能沿途不断找到众多的商业机会；再就是基于成熟的业务进行智能化改造、多端化应用，寻找到业务增长的“第二曲线”。
3、未来5年内“AI商业化”的主要趋势是什么？我国在发展人工智能产业具备明显优势，尤其是人才储备资源方面中国理工科从业者是美国十多倍，仅百度就已经培养了超过100万名AI人才，未来5年百度还将继续培养500万AI人才；再就是国内已经具备了一批成果丰富的人工智能企业巨头，比如百度、阿里巴巴、中国平安、科大讯飞等等，还有各个领域都有相应的复合型人才在尝试“AI+”或者“+AI”模式，人工智能技术和产品能够快速投放到市场上进行应用。
当然，人工智能发展本身还需要克服一些弊端，比如“无人化”用户界面人们还需要一段时间接受和适应，如何才能消除人们对于人工智能的畏惧，包括智能化升级可能带来一些传统岗位的失业现象；以及在人工智能如何安全的运行，在一些底层技术方面能否做到自主可控等等，这些问题实际上是人工智能走进生活不断被商业化之后浮现的“刚需”，同时也为人工智能从业者提出了新的创造任务，这其中预示着未来人工智能一些发展趋势。
首先是更加友好、个性化的人机交互界面。人工智能设备很多是以机器人形象出现的，主要是便于传播和理解，比如在金融之中应用智能客服机器人实际上并没有具体形象。而在今年百度世界大会上，基于小度对话式人工智能操作系统开发的养成类虚拟助理“度晓晓”首次亮相，笔者在看直播之后第一时间下载体验了“度晓晓”APP发现，个人可以定制一个手机智能助理，并拥有了“虚拟人”的IP形象，度晓晓应用百度所积累AI技术，比搜索应用更有趣、界面拟人化，相信会赢得人们喜欢。
其次是对AI基础设施的搭建会越来越重视。百度AI技术被统称为“百度大脑”，在百度世界大会上，百度CTO王海峰带来了全新升级的百度大脑6.0，并且百度大脑“软硬一体AI大生产平台”将会不断进行升级，其中在广大开发者最关心的“智能时代的操作系统”方面，百度飞桨深度学习平台全面升级API体系，在AI芯片硬件层面，百度百度自研的AI芯片百度昆仑2即将发布，这使得百度大脑6.0会成为“AI新型基础设施”。
最后通过培育AI开发者生态推动AI产业化，服务于各行各业发展。据了解，百度大脑6.0已开放270多项领先的AI能力，凝聚230万开发者，企业发布的模型数量超过31万，更敏捷、更高效支撑AI工业大生产，助力汇聚了百度AI技术的“百度智能云”在城建、能源、工业、金融、客服、办公、媒体等领域赋能，加速中国产业智能化步伐。
结语AI产业化是站在AI的社会效益角度而言的，“AI商业化”是站在人工智能企业自身业务良性循环角度而言的，要想真正让AI为产业赋能，就必须要在AI商用化领域脚踏实地，做出成绩。
随着人工智能迅速渗透人们生活方式、社会生产方式之中，需要有人工智能公司真正从底层技术着手、敢于在最有希望突破的领域攻坚克难，正如康辉所言，“感谢所有中国像百度公司一样致力于人工智能技术不断的研究、开发、应用的机构和企业，克服目前复杂、严峻的环境带来的很多困难和阻碍，继续把人工智能产业做大做强，让我们拥有未来发展更多的自主权”。
AI商业化最终将直接让人工智能公司受益，让他们成为真正的AI基础设施引领社会发展。返回搜狐，查看更多
人工智能未来是怎样的如何实现商业化
7月28日，在犀牛之星主办的“破冰：犀牛之星2017年新三板投融资高峰论坛”上，红杉资本VPTony、东方富海合伙人陈利伟、达晨创投智能基金合伙人任俊照、乐行天下CTO郭盖华、爱智慧科技创始人梁新刚围绕“人工智能风口上的‘领舞者’”的主题进行讨论,凡星资本合伙人张勇担任嘉宾主持。创客猫受邀作为合作媒体进行了图文直播和报道。
论坛上，众嘉宾讨论的话题包括人工智能未来是什么样、人工智能对我们生活的影响、人工智能如何实现商业化等。
以下为创客猫整理的论坛实录：
凡星资本合伙人张勇
人工智能未来应该是怎样的？
红杉资本VPTony：我专注的方向智能驾驶是一个过程，但是自动驾驶已经离我们很近了，现在我们卖的国产的车基本上都具备L2（半无人驾驶阶段）的功能，让我们的生活得到了很大的改变。
智能化和新能源化对于技术革新和市场推动我们相信不远了，应该在2025会达到L4（完全无人驾驶阶段）或者是L3（高度无人驾驶阶段）的水平在固定区域内自动驾驶，到那个时候对我们的生活方方面面的改变会很大的。
达晨创投智能基金合伙人任俊照：通过技术的创新，特别是在智能化技术的创新，传感器技术的创新，未来我们这个社会应该是到一个相对比较智能化的时代。我们说过去的时代应该物质满足我们自己的时代，未来的时代应该是物质会服务我们。未来时代我们周边应该充满了智能机器人，它可能是一种虚拟的，可能会跟各种各样的结合。
东方富海合伙人陈利伟：人工智能分成三个阶段，弱人工智能，强人工智能和超级人工智能。我个人的理解在前两个阶段弱人工智能和强人工智能，人工智能是人的助手，还是不能完全替代人，这个阶段人工智能会对我们的生活起到非常大的一个促进作用，它所谓的负面或者是消极作用相对来说比较小。如果不对第三阶段的人工智能约束和规范，任由它发展也很难说第三个阶段会出现什么情况。前段时间谈到随着人工智能对人的替代会出现大量的无害但是也无用的人，未来人工智能的时代人可能会脱离人群，这个我们是要关注的，不仅仅是要看到人工智能对人正面的影响，还要看到怎么样来规范他的消极的影响。
爱智慧科技创始人梁新刚：在人工智能分类方面，讲到强与弱的概念，作为创业者我们很密切地结合应用场景，我们有另外一个分类，感知到认知，还有一个是反馈。感知是AI看与听这方面，反馈是指能够动，比如机器人和自动驾驶，然后有认知。我们现在所做的是认知。
AI这三个赛道我认为各自有不同成熟的时间点，我认为最快成熟的应该是感知这一块，实际上现在在图片和视频的识别上AI已经有超越人类的表现了，刚才讲到为什么现在机器人还不满意呢？是因为感知上做得不好，我们认为感知会早晚会做得好，接下来我们要求他动作上，包括自动驾驶，最后一定是认知了，需要它基于语义和基于知识，一直到能够协助我们决策，这是我心目中的三个阶段。
乐行天下CTO 郭盖华：我们去开发这样的人工智能是为了解决问题，替代不合理的或者是低效的工作，我们希望扫地机器人非常高效地在家里工作，能够用最小的耗电量覆盖更多的区域，这样让机器人提高效率。现在在商场里面很多清洁工推着清洁机在商场里面走，我们完全可以让它自动化的，在晚上商店关门之后机器人在里面自动化的走，这样的话是很省成本的做法。
人工智能对我们生活的影响
陈利伟：我们比较关注AI+医疗。现在AI的看片误诊率能够小于人的误诊率，这样技术的发展使得三四线的城市没有好的专家时可以依靠这个系统去诊断片子，这个是我们切实的一个体会。第二在AI+营销这一块也是我们非常关注的，因为困扰中国广大企业的问题是销售越来越难做，商机越来越少，但是通过算法AI的这样的辅助的手段去低成本获取有价值的商机，这个是通过系统化已经在做，而且这个产品也做得非常好，在我们投的项目里面已经都得到了非常好的认证，这两个方面在实际生活和体验的生产过程当中在实施的。
任俊照：AI是一个很好的方向，可能在AI+金融、AI+教育，AI+生活这方面都有可能通过AI技术的使用让我们生活很多数据处理更加便捷。AI的使用离不开数据，我们在互联网时代的时候，发展到今天我们看这个数据是越来越大，越来越多，而且通过各种传感器的采集获得很多的数据，实际上让我们通过AI技术让数据更加有效。
Tony：我这边比较关注的是出行和驾驶相关的，智能驾驶现在在布局，但是所有人都知道如果自动驾驶的来临未来车的销量一定是大幅下滑，因为自动驾驶对我们的出行有质的变化。另外方面可能对我们的交通的效率是一个提高，所以总体而言智能驾驶对于社会的效益，对于社会的发展是非常有意义的。
达晨创投智能基金合伙人任俊照
人工智能如何实现商业化？
郭盖华：第一个应该先看看我们擅长什么，我们认识一下自己的长处，或者是我们的算法和我们技术本身能够解决什么样的问题。应该要聚焦，把自己擅长解决的问题收缩到很小的范围，然后有针对性去找，在生活中去观察，我们的擅长的东西能够在哪些行业变得更加高效，更加便宜也好，更加简单也好，不管怎么样能够带来收益。
梁新刚：这个事对于我们创业者来说是关乎生死的事，医疗这能拿到数据的是很难的。大数据没有门槛我们就杀进去，一级市场的信息比较匮乏，二级市场我们在技术上打通全栈，在数据层面我们用机器学习和深度学习来帮助很多投资行业发现关联性，在文本信息这块我们用自然语言处理用机器提高效率。总体来讲做专了之后我们能够更细腻的把握到投资机构每个人的痛点，我们不砸谁的饭碗，我们先做增量的市场，在这个过程中这个行业里原有的每个人他会在跟AI共处过程中会找到一个对他更有利的方面。
乐行天下CTO郭盖华
Tony：这个东西是大势所趋，对效率的增强和对精准度的提高，无论是在医疗行业还是在工业行业。人工智能怎么活怎么生存，不像一些电商，不像移动社交，这个东西是考虑市场发展的问题。
任俊照：确实挑战很大，因为人工智能如果真要是到一个很大的商业阶段需要一段时间，没有我们想象的那么快。
但是一个技术发现它的价值可能很快，大家现在都知道人工智能对社会是有价值的，也很多这种团队一下就冲进去了，实际上这里面如果商业化的这种节奏没有把握好的话，其实对自身的生存挑战压力是很大的。
我们在选项目的时候往往选在资源的整合下，特别是你能够拿到数据，或者是在某一个行业的方向你们都能拓展开，有项目的用户能够绑定起来。所以市场拓展能力是蛮重要的，因为这个市场意味着你在下一轮拿到数据资源的问题。另外我感觉这个团队不适宜大，做得大的话你需要大量的资金支撑让你长远的活下来，这里面考验的是创业者要控制好自己的成本。其次，如果你这个点切入到不够巧妙的话，对你的挑战也很大的。所以我觉得一个是有足够的时间能够让自己活下去，活下去是王道。第二你在这里面要有资源整合的能力，实际上考验的是团队的稳定力。第三个是选择一个好的方向，虽然这个方向比较小，但是这个方向能够让你活下去，能够让你一点一点积累，实际上是一个比较好的正的势能积累。
陈利伟：从人工智能不同细分的领域来看商业的发展阶段是不一样的
人工智能、深度学习、图片图像的识别，这些商业化程度已经是比较高了，但是像无人驾驶和人工智能还是有一定的差别。我相信在中国的2B的公司我们会越来越看到基于人工智能的一些产品，在这一块我们是比较相信的。
另外在商业化上面，我觉得这个国家肯定比企业端更乐观一些，因为我看到刚刚公布的新一代的人工智能规划里面，到2020年人工智能的核心产业达到1000万的市值，这个也反应出来其实人工智能商业化应该也不是特别遥远的事情，对于我们投资机构提前三五年去布局都是一个正常的方式。
文丨创客猫小兰
以上为创客猫现场报道，转载请注明真实来源
人工智能与商业应用
商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。
本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区）FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。
1. 人工智能应用领域
人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。
认知自动化
在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。
手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。
认知参与
人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。
认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。
最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。
认知洞察力
认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。
总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。
随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。
根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。
2. 人工智能中的监管问题
接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？
在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。
议会调查员MadyDelvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。
事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。
3. 人工智能发展现状
为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查,调查范围涉及超过3000人,受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。
对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。
人工智能用于技术信息采集、分析的商业运作方法与流程
本发明属于技术采集和分析的商业方法领域，具体涉及人工智能用于技术信息采集、分析的商业运作方法。
背景技术：
随着科学技术的进步，我国的经济也得到飞速发展。技术和经济是相辅相成的，没有技术的发展就难以使得经济得到质的飞跃，没有经济的支持，技术就难以得到快速的创新和发展。
目前，技术市场规模迅速扩大，技术交易日趋活跃，交易的方式也不断创新，为我国的经济社会发展做出了重要贡献。技术市场是依托于技术信息的获取和加工。然而，目前技术信息市场通常是以科技成果信息的发布为主，仍采用的是粗放型的传统技术转移服务方式，通过派遣人员到企业、厂商、院所及研发机构主动搜集供需信息，由中介人员撮合完成有意向的项目。但是，在庞大的市场中，技术信息的更新迭代和信息的获取难度很大，一方面数据的实时性和有效性不足，另一方面，信息的获取和整合难度大，通过单纯的线下人工搜集，效率低，信息量有限，而且要整合的人力、运营成本非常高，造成很难为市场已经有的需求或者趋势需求提供对应的服务，严重影响了技术的发展。
因此，如何解决在商业运作方法的创新，能够提供有效的信息资源，进行合理的筛选、分析，同时实时找寻技术转移的本体和技术供体进行合理的匹配，以实现技术的产业化和流转，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于解决上述现有技术问题而提供的人工智能用于技术信息采集、分析的商业运作方法，包括利用人工智能采集技术信息、分析技术信息、存储技术信息，以及对存储的技术信息通过人工智能按相关性分组和关联规则建立数据库；通过数据库得出分析报告，并根据分析报告进行商业运营，解决对应的技术问题，促进技术的推广和使用。
进一步的，所述技术信息包括技术本体和技术供体；技术本体是指技术本身，包括有关技术的知识和经验；所述技术供体是指技术的拥有者和转让方。
进一步的，所述分析技术信息是指对技术信息进行筛选、分析和评估。
进一步的，所述分析技术信息是通过人工智能工具结合专家库团队、评估机构和金融机构进行，并形成数据，并存储起来形成可读取的数据库；利用人工智能对数据进行分析，对技术信息采用分析模块根据预设的各种规则、模型以及算法模块对数据的清洗、梳理、比较、鉴别、判断、逻辑推理、运算、快速分析、决策之后建立有价值数据，形成技术信息数据库，搭建技术本体和技术供体的数据库。
进一步的，技术供体数据库为开放性模块化并不断完善的资料库，用于存储技术供体基本信息和能力信息、技术成果信息、高素质专业能力信息；技术本体数据库包括技术本体的名称、概要、描述、同类技术、应用领域、技术处于的阶段等系统知识，其构成的基本因素,包括技术目标、技术知识、技术手段和技术对象和技术需求。
进一步的，利用人工智能采集技术信息是指利用人工智能的虚拟助理技术采集技术信息，形成可储存、读取的数字信息，包括文字、图片、语音信息。
进一步的，所述人工智能包括搜索引擎、识别系统、自动规则、逻辑程序、推理、规划、语言和图像理解和转换；利用人工智能建立数据库和数据库平台，数据库平台设置有数据业务模块、技术本体模块、报告生成模块，利用机器学习模块，从而建立技术本体和技术供体的模型；人工智能通过文献计量、专利分析、知识图谱、聚类分析进行可视化地反映技术发展的热点领域和趋势；识别具有确定标准的技术本体；通过机器的咨询与评估的技术定义法，识别技术的商业应用潜力；形成合理的商业模式，进行商业化运作。
进一步的，所述人工智能包括弱人工智能和强人工智能，弱人工智能负责对技术信息收集、分类和参数分析，强人工智能负责自动推理和搜索发现、解析技术信息，自动对接技术供体，做到精准匹配、个性化解决。
进一步的，所述强人工智能采用技术路线图法对某个领域的技术本体确定其发展的优先顺序、实现时间、发展路径，采用数据挖掘算法模块对各类相关信息进行挖掘采集数据，并经过自动规划，迅速、准确的分析系统技术风险、技术生命周期、技术市场前景、技术转化的方式。
进一步的，所述弱人工智可以采用直接数据采集或间接数据采集方式获取技术信息。
本发明的有益效果：本发明基于大数据平台的建立，可对线上、线下的技术信息进行收集、筛选、分析，进行商业化的运作，促进技术转移和转化；获取方式灵活、多样，实时性高，技术转移过程更合理、规范化，而且技术转移的内容和方式多样，最大程度的完善、保护技术成果，促进技术产生实际生产力，具有很好的市场推广效应，提高商业价值和进行快速的商业运营。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和流程图对本发明作进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限制。
本发明提供人工智能用于技术信息采集、分析的商业运作方法，包括利用人工智能采集技术信息、分析技术信息、存储技术信息，以及对存储的技术信息通过人工智能按相关性分组和关联规则建立数据库；通过数据库得出分析报告，并根据分析报告进行商业运营，解决对应的技术问题，促进技术的推广和使用。
进一步的，所述技术信息包括技术本体和技术供体；技术本体是指技术本身，包括有关技术的知识和经验；所述技术供体是指技术的拥有者和转让方。
进一步的，所述分析技术信息是指对技术信息进行筛选、分析和评估。
进一步的，所述分析技术信息是通过人工智能工具结合专家库团队、评估机构和金融机构进行，并形成数据，并存储起来形成可读取的数据库；利用人工智能对数据进行分析，对技术信息采用分析模块根据预设的各种规则、模型以及算法模块对数据的清洗、梳理、比较、鉴别、判断、逻辑推理、运算、快速分析、决策之后建立有价值数据，形成技术信息数据库，搭建技术本体和技术供体的数据库。
进一步的，技术供体数据库为开放性模块化并不断完善的资料库，用于存储技术供体基本信息和能力信息、技术成果信息、高素质专业能力信息；技术本体数据库包括技术本体的名称、概要、描述、同类技术、应用领域、技术处于的阶段等系统知识，其构成的基本因素,包括技术目标、技术知识、技术手段和技术对象和技术需求。
进一步的，利用人工智能采集技术信息是指利用人工智能的虚拟助理技术采集技术信息，形成可储存、读取的数字信息，包括文字、图片、语音信息。
进一步的，所述人工智能包括搜索引擎、识别系统、自动规则、逻辑程序、推理、规划、语言和图像理解和转换；利用人工智能建立数据库和数据库平台，数据库平台设置有数据业务模块、技术本体模块、报告生成模块，利用机器学习模块，从而建立技术本体和技术供体的模型；人工智能通过文献计量、专利分析、知识图谱、聚类分析进行可视化地反映技术发展的热点领域和趋势；识别具有确定标准的技术本体；通过机器的咨询与评估的技术定义法，识别技术的商业应用潜力；形成合理的商业模式，进行商业化运作。搜索引擎一般包括百度、搜网、有道、360搜索、雅虎搜索、搜狗、google等，分别对中国知网、万方数据、维普、百度文库、技术论坛、国家知识产权局、爱问共享、道客巴巴上的技术信息进行收集；还可以接入各科技论坛，技术分享、交易平台。
进一步的，所述人工智能包括弱人工智能和强人工智能，弱人工智能负责对技术信息收集、分类和参数分析，强人工智能负责自动推理和搜索发现、解析技术信息，自动对接技术供体，做到精准匹配、个性化解决。比如在“布尔模型”、“向量空间模型”和“概率模型”的基础上通过信息加权树匹配算法、字符串匹配、图像匹配算法、映射运算、最大匹配算法进行提取信息，通过个性化整合信息，形成解决方案，再经过商业运作，完善技术方案，进行市场运作。
进一步的，所述强人工智能采用技术路线图法对某个领域的技术本体确定其发展的优先顺序、实现时间、发展路径，采用数据挖掘算法模块对各类相关信息进行挖掘采集数据，并经过自动规划，迅速、准确的分析系统技术风险、技术生命周期、技术市场前景、技术转化的方式。
进一步的，所述弱人工智可以采用直接数据采集或间接数据采集方式获取技术信息，包括软件接口方式、开放数据库方式、基于底层数据交换的数据直接采集方式；还有人工信息的录入等。
具体使用过程中，本发明通过人工智能搜集技术信息、建立数据库，并提供解决方案，通过商业运营推进技术发展和技术问题的解决；可以为电子信息领域、先进制造及自动化、新材料、新能源及节能领域、资源与环境领域、现代农业领域、生物与新医药领域、航天航空领域和投融资领域八大技术领域提供全方面服务，促进了技术的转移和转化，并把一部分新的技术融入到需方现有产品中进行改造升级、更新迭代。提升了技术信息资源的配置和流动效率，确保了相对精准、高效、快捷、便利性，同时节约了大量的成本。通过该商业运作方法，可以避免了在繁杂的数据中，人工处理的效率极其低下的问题，而且，通过人工智能，可以对数据进行整合，进行分析、匹配后，进入实际应用，具有很好的实际应用能力。从而实现技术信息整合后在科技创新服务体系上的质的提升，推进了技术信息管理、共享、流转方面的创新机制，是把纷杂、不系统的技术信息通过商业运营，进行统筹管理、运营，实现共享、开放和集约化管理，率先做出了探索和运营。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。