人工智能与产业的结合趋势
2016年人工智能概念瞬间火热，直接原因是Deepmind开发的AlphaGo战胜李世石带来的新闻效应。其实围棋产业很小，但它是“完全信息博弈”问题中最难的一个，这让人工智能的产业想象力极大提升。
2017年的Gartner新兴技术成熟度曲线，人工智能无处不在2017年的Gartner新兴技术成熟度曲线，人工智能无处不在
进入2017年，AlphaGo的棋力继续提升，战胜了排名世界第一的柯洁。这对围棋界意义很大，棋手们对AlphaGo-Ke能让三子胜AlphaGo-Lee感到无比震惊，下棋的想象力完全打开。但是对外界而言，主要的观念冲击在2016年已经完成。2017年8月Deepmind公布了在星际争霸项目上的进展，在这个“非完全信息”即时策略游戏上，AI用自学习方法取得的成果意外的小，能力远远不如开发商暴雪最弱的内置AI。某种程度上，这预示着人工智能产业的发展并不会一帆风顺，会面对艰巨的挑战，目前火爆的人工智能可能迎来一定程度的降温。
人工智能是IT业的子行业。IT业对各行各业的改造在持续发生，之前电脑办公与管理软件提升效率，近来商业流程也被IT改变了，对各行业的冲击越来越大，如网购对零售业务的影响。IT对各行业的改造，目前人工智能起的作用不能算大。如移动支付大发展，主要还是支付宝、微信的IT架构作用大，二维码识别环节只是一个小功能，相关技术很早就有了。
人工智能在产业发展中起主导作用的例子也有，如车牌识别。对车辆信息的管理，核心数据是车牌。基于图像去识别车牌，识别率从2000年代的90%进步到2010年前后的95%，目前已经达到了99%以上（相当于错误率减少到之前的几十分之一）。识别率的不断进步，终于突破了瓶颈，产生了巨大的产业效应。由于机器的识别率超过了人（一般员工人眼识别会犯错），象停车场出入口这样的应用环境，用机器代替人，不仅更为经济，效率也更高。如将车牌与支付宝建立联结，可以直接扣费，出入自动统计。即使摄像头识别车牌不是100%完美，但是对产业来说已经足够了。在极少数机器识别不了或者识别错误的情况下，停车场可以承受很少的一点损失，带来的效率提升与人工费用减少却很大。
基于图像的车牌识别率取得突破，另一个重大影响是，以人工智能为基础的软件方案战胜了以RFID（射频芯片）为基础的硬件方案。RFID可以记下车辆的信息，之前人们认为硬件读取比图像车牌识别可靠，更有前景。但实际应用中发现，RFID读取会有信息干扰，也有角度问题，读取设备成本也高，应用起来比一体化机摄像头识别要麻烦得多。这个意义并不小，说明物联网的发展方向可能应该更多依靠人工智能技术。
但像车牌识别这样比较成熟、正确率突破了瓶颈的人工智能技术，目前还不太多。指纹识别是另一个例子，成为了手机应用中的基础技术之一。二维码识别的应用也日益广泛，但它主要是在更多行业中应用推广，识别技术本身不需要太大突破。还有语音识别，以科大讯飞为代表的语音识别技术不断进步，近几年迎来了爆发式的成长。但是语音识别仍然有很大进步空间，因为还和自然语言理解有关。还有人脸识别，在极多人脸照片中找到目标的能力远超人类，但是对抓拍角度存在一些限制。可以看出，一旦人工智能正确率突破瓶颈（如超过人类），就可能迎来应用的爆发。
机器人“小度”在人脸识别中战胜人类选手机器人“小度”在人脸识别中战胜人类选手
总体来说，能成为行业基础的人工智能技术还不多。人工智能领域很多，如机器人、自然语言理解、专家系统、机器视觉、模式识别、博弈论等。目前主要是图像识别取得的突破比较大，AlphaGo取得突破也主要靠将围棋盘理解成图像输入。
人工智能应用到行业中，每个行业都会有不同的要求。有的行业发生错误可以接受，如认错几个车牌少收点钱问题不大，主要的作业流程跑通就可以了。但是有的行业流程就要求绝对正确，如集装箱管理，如果自动处理发生集装箱丢失损失巨大不可接受，在应用人工智能技术时需要加上很多流程辅助。因此，象自动驾驶这样的人工智能开发问题就很复杂，正常情况的开发容易做，但主要的困难是异常情况的处理，这会非常麻烦。自动驾驶的应用可能会比预期的慢，甚至成为开发大坑。
人工智能与产业结合的另一个问题是成本。已经可以发现，产业界对人工智能技术的要求与预期是极低的成本。人工智能技术得到了空前的重视，投资很多，国家甚至将人工智能放入中小学课程。但要想在产业界成规模应用，成本必须做到很低。这个低可能超过一般人的想象，人工智能软件本身甚至不要钱，靠硬件赚钱。例如人脸识别应用，创业公司很多，估值一般不低。但是人脸识别的基础是摄像头抓拍，如果不能生产摄像头，在成本上就已经落后很多了。摄像头厂家将人脸识别研发成本平摊进机器生产里，软件就可以白送了，这对人脸识别创业公司压力极大。
人工智能产业的发展并非破坏式创新，不太可能是新企业横空出世扫平旧企业的模式。社会生产与经济运行各环节，已经存在众多行业公司。这些行业公司，如果能主动引入人工智能技术，结合自身的流程理解与成本优势，将会有不错的发展空间。行业公司如果忽视人工智能技术的发展固步自封，可能会被其它主动进步的公司消灭。而人工智能创业公司，不应该闭门造车，不能忽视成本问题，应该主动与行业公司联合，找到人工智能技术与生产成本结合的发展模式。
现阶段的人工智能技术，还只能与社会生产紧密结合，不宜过分夸张能力。“非完全信息博弈”“通用人工智能”等较为学术化的人工智能研究肯定会继续进行，但离产业化还较为遥远。目前的社会生产中，已经有大量可以与现行人工智能技术结合的行业与领域。这些应用型的研发，需要的不一定是多高的人工智能研发能力，而是要对细分行业的深入理解，对流程进行重整，正确使用人工智能技术帮助提升效率。
在这个过程中，人们可能会对人工智能的能力期望过高产生误解，甚至认识到人工智能的能力缺限后感到失望，人工智能热潮降温。但是经过磨合之后，越来越多的行业会找到人工智能正确的应用方法，未来值得期待。
人工智能行业现状与未来发展趋势
人工智能行业现状与未来发展趋势在新科技革命和产业变革的大背景下，人工智能与产业深度融合，是释放数宇化查加倍增效应，加快战略新兴产业发展，构筑综合克争优势的必然选择。当前，人工智能加快向各产业渗透，正在促进新兴产业之间．新兴产业与传统产业之同以及技术与社会的跨界融合发展。在“十四五”开端，全面梳理人工智能的发展态势，具有十分重要的参专意义。
本文结合中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书（2022）》，对当下国内的人工智能行业现状与未来发展趋势进行探究。
第一：智能化是未来的重要趋势之一。关注互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向广业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的超势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后起之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破，部分技术已接近、甚至超越人类水平。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。
大数据技术的新应用：数据挖掘和人工智能的结合
大数据技术的不断发展，数据挖掘和人工智能的结合已经成为了大数据应用的一个重要方向。数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和知识，而人工智能则是指让机器具有类似人类的智能和思维能力。将这两种技术结合起来，可以实现更加精准的数据分析和预测，为企业和个人带来更多的商业价值和社会效益。
一、数据挖掘和人工智能的基本概念
1.数据挖掘
数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和知识的过程。它是一种基于统计学、机器学习、人工智能等技术的数据分析方法，可以帮助企业和个人发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而做出更加准确的决策。
2.人工智能
人工智能是指让机器具有类似人类的智能和思维能力的技术。它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，可以帮助机器完成类似人类的认知和决策任务。
二、数据挖掘和人工智能的结合
1.数据挖掘和机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，它可以让机器从数据中学习并自动调整算法，从而实现更加准确的预测和分类。数据挖掘和机器学习的结合可以帮助企业和个人发现更加精准的规律和趋势，从而做出更加准确的决策。
2.数据挖掘和自然语言处理
自然语言处理是人工智能的另一个重要分支，它可以让机器理解和处理人类语言。数据挖掘和自然语言处理的结合可以帮助企业和个人从大量的文本数据中发现有用的信息和知识，从而做出更加准确的决策。
3.数据挖掘和计算机视觉
计算机视觉是人工智能的另一个重要分支，它可以让机器理解和处理图像和视频。数据挖掘和计算机视觉的结合可以帮助企业和个人从大量的图像和视频数据中发现有用的信息和知识，从而做出更加准确的决策。
三、数据挖掘和人工智能的应用场景
1.金融行业
在金融行业中，数据挖掘和人工智能的结合可以帮助银行和保险公司发现欺诈行为、预测市场趋势、优化风险管理等。例如，银行可以利用数据挖掘和机器学习的技术，对客户的信用评级进行更加准确的预测和分类，从而降低信用风险。
2.零售行业
在零售行业中，数据挖掘和人工智能的结合可以帮助企业发现客户的购买偏好、预测销售趋势、优化库存管理等。例如，零售企业可以利用数据挖掘和机器学习的技术，对客户的购买历史和行为进行分析，从而推荐更加个性化的产品和服务。
3.医疗行业
在医疗行业中，数据挖掘和人工智能的结合可以帮助医生发现疾病的早期迹象、预测病情发展趋势、优化治疗方案等。例如，医院可以利用数据挖掘和机器学习的技术，对患者的病历和检查结果进行分析，从而提供更加个性化的治疗方案。
四、数据挖掘和人工智能的未来发展
随着大数据技术的不断发展，数据挖掘和人工智能的结合将会在更多的领域得到应用。未来，数据挖掘和人工智能的技术将会更加成熟和普及，为企业和个人带来更多的商业价值和社会效益。
数据挖掘和人工智能的结合是大数据应用的一个重要方向，可以帮助企业和个人发现更加精准的规律和趋势，从而做出更加准确的决策。在金融、零售、医疗等多个领域，数据挖掘和人工智能的技术已经得到了广泛的应用。未来，数据挖掘和人工智能的技术将会更加成熟和普及，为企业和个人带来更多的商业价值和社会效益。
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