未来五年人工智能将实现的五大突破
来源：资本实验室
不论是可以和你对话的智能音箱，还是能够自己作画的虚拟艺术家；不论是能够帮助农民准确判断种植和施肥时间的农场管理系统，又或者是能够在演唱会现场快速识别罪犯的人脸识别程序，人工智能已经开始在各行各业得到广泛应用。
那么，未来的人工智能又有着怎样的发展趋势，对医疗、能源、制造、网络安全等行业，以及我们的工作、生活、生命健康又将产生怎样的影响？近期，奇点大学人工智能和机器人学项目负责人NeilJacobstein提出了自己的预测。他认为，在未来五年（2019-2024），人工智能将实现五大突破。
这些突破包括：人工智能将完全改变我们对传统识别模式的认识；医生会越来越离不开机器学习；量子计算将大大提升药物的研发效率；人工智能设计系统将帮助我们实现原子精确制造。当然，网络攻击也会与人工智能的发展相伴相随，但又从另一个方面带来更多的商业机会。
1.人工智能引发新的非人类模式识别和智能成果
AlphaGoZero是一个机器学习程序，被用来训练玩复杂的围棋游戏。在2017年，它以100比0击败其上一代程序AlphaGo。而就在此前不久，AlphaGo刚刚因为在2016年击败人类围棋世界冠军，受到全球瞩目。
有趣的是，AlphaGoZero不是从人类游戏中学习，而是通过与自身的对抗，或者说“自学”方式来进行训练，这是一种被称为强化学习的方法。
从头开始构建自己的知识，没有人类的偏见——AlphaGoZero展示了一种全新的创造方式。更具突破性的是，这种人工智能模式识别允许机器在几个小时内飞速积累起数千年的知识。
虽然这些系统不能回答“什么是橙汁？”，或者与一个五年级学生进行智力竞争，但值得关注的是，它们越来越具有战略复杂性，并与其他形式的弱人工智能融合在一起。
在接下来的五年里，谁知道AlphaGoZero的“继承者”将会以怎样的形式出现？但可以肯定的是，新的人工智能将不仅增强商业上的功能，也将为你的日常生活带来更多便利。
2.使用机器学习进行诊断和治疗对医生越来越重要
一组中美研究人员最近建立了一个人工智能系统，可以诊断从流感到脑膜炎等常见的儿童疾病。通过对近60万名患者、130万次门诊就诊的电子病历进行培训，这一项目产生了前所未有的准确诊断结果。
此外，我们还可以看到，加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康博士创建了能够精确诊断致盲性视网膜疾病与肺炎的人工智能工具。与医生相比，这一系统同样展示出了非常高的准确率。
Jacobstein预测，“我们很快就会看到一个转折点，医生会觉得在他们的日常实践中不使用机器学习和人工智能是一种风险，因为他们不想错过重要的诊断信号。”
3.量子优势将大大加速药物设计和测试
研究人员估计，可能的类药物分子数量可以达到10的60次方之多，其数量如此庞大，甚至超过了整个太阳系中的原子数量。但是，今天的化学家必须根据受分子结构影响的性质来预测药物，然后合成许多变体来测试他们的假设。
量子计算可以将这个耗时的、成本高昂的过程转变为一个高效的、改变生命的药物发现新机制。
Jacobstein说：“量子计算将带来重大的产业影响……不是通过破坏加密，而是通过大规模并行处理进入设计领域，这种处理可以利用量子叠加、量子干涉和量子纠缠，并且可以大大超过经典计算。”
4.人工智能对安全系统脆弱性和防御的影响
随着人工智能融入到我们生活的方方面面，网络攻击变得越来越具有威胁性，而“深度攻击（Deepattacks）”可以通过利用人工智能生成的内容来避免人类和人工智能的控制。
如果没有适当的保护，人工智能系统可以被操纵来执行任何数量的破坏性目标，无论是破坏名誉还是转移自动驾驶汽车。
Jacobstein认为：“我们的建筑物、家庭、医疗保健系统、空中交通管制、金融组织、军事和情报部门都有安全系统。但我们都知道，这些系统已经被周期性的黑客攻击，我们将看到这种加速。因此，这里有很多重要的商业机会，而且在它影响到你之前，你有很多机会超越这个曲线。”
5.人工智能设计系统推动原子精确制造的突破
正如现代计算机改变了我们与比特和信息的关系一样，人工智能将重新定义和革新我们与分子和材料的关系。
人工智能目前正在被用来发现清洁技术创新领域的新材料，如太阳能电池板、电池，以及可以进行人工光合作用的装置。
据业内专家称，现今制造一种新材料大约需要15到20年的时间。但是，随着人工智能设计系统的飞速发展，这将大大加速材料的发现过程，使我们能够以创纪录的速度解决诸如气候变化等紧迫问题。例如，像Kebotix这样的公司已经开始利用机器人和人工智能技术，着手简化材料与化学制品的发现和创造工作。
通过原子精确制造，未来我们可能只需要一个按钮，就生产出我们以前无法想象的产品。
未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
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未来几年，人工智能+脑科学会有哪些突破?
0分享至近年来，随着欧盟“人脑工程”和美国“BRAIN计划”的开展，脑科学的新型方法和手段得到了快速发展。美国国立卫生研究院还于2012年启动了耗资3000万美元的“人脑连接组计划”(HCP)。在中国，脑计划则在蒲慕明等专家的推动下有望于今年启动，这将是一个由中国科学家主导的国际大科学计划，新的机遇之中最引人注目的就是与人工智能的结合。那么，脑科学在过去几年有哪些令人难忘的发展，未来几年又可能有怎样的突破，我们又该如何理解人工智能与脑科学碰撞给社会带来的影响，以及科技巨头在这些突破中扮演的角色和影响?这是业内和社会都很关心的话题，也是11月6-7日即将在北京怀柔科学城召开的“细胞科学北京学术会议:人工智能和脑科学”(CellPressBeijingConference–AIandTheBrain)讨论的焦点。这场由北京市科学技术委员会指导，全球领先学术出版机构细胞出版社(CellPress)主办的会议，将邀请20余位国内外人工智能和脑科学领域的顶尖科学家分享他们正在进行的前沿科学研究，并围绕计算机和认知领域的最新科研进展，以及两个领域交叉所碰撞出的火花进行深入讨论。这是近年来该领域少有的国际化高端论坛，演讲嘉宾包括麦戈文脑研究所神经科学教授JamesDiCarlo，中国科学院神经科学研究所所长、中科院脑科学与智能技术卓越创新中心主任蒲慕明，加州大学旧金山分校神经外科学教授EdwardChang，以色列魏兹曼科学研究所Samy和RuthCohn计算机科学教授、魏茨曼AI中心主任ShimonUllman，约翰·霍普金斯大学神经科学彭博杰出教授DaeyeolLee等。DeepTech在会前采访到了蒲慕明教授、DaeyeolLee及ShimonUllman三位讲者，他们都是人工智能与脑科学领域的顶尖科学家，让我们看看他们针对以上业界和大众关注的问题将给出怎样的答案。脑科学突破何在?蒲慕明曾经对脑科学的过去100年的进展作过总结:在过去的一个世纪里，诺贝尔奖涉及的神经科学中的重要发现都跟大脑的信息编码、储存相关。但是，我们只对神经细胞如何处理信息了解得很清楚，对整个大脑复杂的网络结构了解不多。脑科学研究的关键是要实现对神经元集群活动的实时观察，进而在全脑尺度上解析神经环路的功能和结构，那么高时空分辨率、大范围神经元集群电活动的同时检测就是一个目标。ShimonUllman认为，在脑科学研究手段上，这几年来一个激动人心的突破是高时空分辨率下大量脑神经元活动的可视化。借助包括共聚焦、双光子成像等技术，“人脑连接组计划”关注的是大量神经元如何相互连接形成神经环路。对于“人脑连接组计划”的实施，ShimonUllman说，通过绘制大脑连接组，科学家得到了详细的皮质环路接线图，这可能促成人们对皮层计算理解的飞跃，进而开发出新一代的人工智能网络模型。这个研究还能够帮助理解大脑对自上而下计算和自下而上计算的集成，而这类集成应用范围较小，目前仅应用于部分现有的网络模型中，例如用于计算机视觉方面的网络模型。在ShimonUllman眼中，对新生婴儿的大脑连接与特定脑区的研究，可以让我们了解人脑的先天能力并将之用于通用人工智能。DaeyeolLee则关注大脑的决策机制，他认为近期这个领域最主要的突破是原本在机器学习(如强化学习)或数学心理学(如漂移扩散模型)中假设的动态变化与大脑中单个神经元(通常位于皮层)活动之间的产生了强相关。其意义在于，我们已经在开始了解大脑中抽象认知过程了。DaeyeolLee说，“只有用数学语言来描述人类大脑时，我们才有可能理解这个复杂器官。”对于近几年的研究进展，蒲慕明关注激活和抑制大群神经细胞电活动技术的进展。他认为这些新技术可以让科学家开始研究脑电活动与脑功能的因果关系:大脑是如何认知外界环境，并能对环境的变化作出适当的反应。这些技术也为脑疾病的治疗带来新契机。强人工智能可能吗?ShimonUllman专注于人类视觉系统对视觉信息的处理以及计算机视觉。他说，深度网络模型目前在两个方面还不具备模仿人类视觉的基本能力。其一，人类具备利用视觉从零开始学习的能力，无需管理即可理解和认识世界。其二是将视觉与认知结合起来的能力。这些能力上的欠缺部分反映了真实的大脑网络和当前模型中使用的网络结构之间的差异。ShimonUllman预测说，未来可能是两个方向的结合。那么原则上有两条途径可以将两者整合:一是利用对人脑和认知的研究结果，将相似的结构和功能整合到人工智能中;二是以计算方法替代进化过程，通过计算机模拟来发现独立于人脑的有用结构和连接模式。蒲慕明对强人工智能持保守看法。他说，要发展出完全像人一样的智能机器人，即能像人一样可以很快学会做各种任务、能自我成长、能具有人一样的共情心和社会行为、能像最好的朋友一样理解你的机器人，这还是极其遥远的事。“我认为这个世纪还做不到，有些神经科学家则认为这是根本不可能做到的。”脑科学与AI结合的影响如今脑科学与人工智能相结合的应用已经遍及医疗保健、工程、科学、运输、制造业等领域，经济发展将越来越依赖智能机器，一些国家将此类技术视作核心竞争力。ShimonUllman说，在社会上，这些领域会引发隐私、安全、教育和收入差距等问题。在心理学层面，涉及到生活所有层面的高阶智能人工系统的存在可能会改变人们的决策方式，甚至会改变人们对“人何以为人”的认识。DaeyeolLee看好人工智能行为交互的发展空间，尤其是能够与人类群体进行有效交互的人工智能。他认为这需要我们对人类决策和认知的社会本质有更深入认识。蒲慕明主要从事神经元发育、突触可塑性和认知功能的神经环路机制研究，他表示，未来10年内，脑机接口和脑信号解码技术的发展将可以利用脑颅外(无创性)或颅内皮层上(微创性)电极芯片检测到的脑电信号来控制(甚至遥控)体外器件，也可以有器件能调控大脑的电活动，改变人的行为。但他也表示担心这些新技术肯定会带来伦理问题，比如谁可以用这些技术?用它们做什么事?如何管控它们的使用?巨头参与的忧虑在人工智能和脑科学结合的新闻中，马斯克的Neuralink公司、Facebook等巨头屡次登上头条。事实上，如今不少领域的技术发展是由科技巨头们引领的。ShimonUllman肯定说，商业巨头过去一直在参与技术和科学的发展，比如贝尔实验室和IBM贡献了不少于14个诺奖成就。如今的时代特点是，商业巨头和科技巨头创建、采用和控制了主要的新技术，并使用了大数据来为私人服务，过去并没有这样的角色。ShimonUllman分析说，从积极方面看，大公司和学术界在相互成就。大公司有更多资源和工程实力，可以解决各种实际问题。学术界则擅长以好奇心驱动来研究基本问题，这也是过去诸多最重要科学发现和技术发明的推动力。正确将两者结合则可能加速解决人类面对的一系列根本问题。人们必须看到巨头参与的消极方面。蒲慕明说，商业是利益驱动的，只有在社会强制管控下他们才会考虑伦理问题。ShimonUllman则表示，公司是自身利益驱动的，其利益不一定总与人类整体利益相一致。对于那些巨头，其技术和数据总有被公司滥用或他人获得其资源访问权限的风险。潜在风险正在日益严峻，如何对这些商业和科技巨头进行监管是一个迫在眉睫的重大问题。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端人工智能与生活方式的未来
2022/9/2113:32人工智能与生活方式的未来千家网希腊哲学家赫拉克利特说：“变化是生活中唯一不变的。”众所周知，人工智能正在彻底改变我们所知道的世界。但这对我们的日常生活意味着什么？在本文中，我们将探讨人工智能将如何影响从我们学习、出行和使用银行服务的方式到我们社交的方式的一切。
人工智能(AI)是一个术语，指计算机或机器学习和执行通常需要人类智能的任务的能力，例如理解自然语言和识别物体。虽然人工智能以一种或另一种形式存在了几个世纪，但直到最近，人工智能技术才发展到成为我们日常生活一部分的地步。人工智能有很多应用，从Siri和Alexa等个人助理到自动驾驶汽车等等。随着人工智能技术的不断发展，我们可能会在未来几年看到更令人印象深刻和改变生活的应用。
那么，这对我们未来的生活方式意味着什么呢？很难确定。但有一点是肯定的：人工智能将改变我们所知道的世界。
人工智能对生活方式有几个潜在的影响。一是人工智能可以通过自动化目前手动完成的任务来让生活更方便。例如，想象一个未来，当你的冰箱检测到食品供应不足时，它会自动为你订购所需物品。另一种可能性是人工智能可用于定制产品和体验，以更好地满足个人喜好。
例如，有一天你可能会告诉你的人工智能助手根据你的预算、旅行偏好和可用性为你计划一个假期。人工智能还可能对我们的生活和工作方式产生深远影响。例如，有人认为人工智能最终可能会导致零工经济的兴起，人们因完成短期任务或项目而不是传统的全职工作而获得报酬。这可能会改变我们对工作和休闲时间的看法，并对收入不平等和工作保障等问题产生影响。
当然，重要的是要记住，这些只是人工智能的潜在影响——没有什么是一成不变的。目前，我们不可能确切地知道人工智能将如何影响我们未来的生活，但这无疑是一个令人兴奋的领域！
此外，随着人工智能的出现，我们生活中的许多事情都必将发生变化。我们的日常生活、我们与他人互动的方式，甚至我们的思维方式，都可能在未来几年受到人工智能的影响。以下是人工智能可能改变我们生活方式的几种方式：
1、更智能的家庭：想象一个可以预测你的需求并自动处理任务的家庭，从你醒来时打开灯到确保你的咖啡在恰当是时间冲泡完成。随着人工智能为我们的家庭提供助力，这很快就会成为现实。
2、增强安全性：人工智能可以帮助我们在潜在危险和安全风险发生之前识别它们。例如，面部识别技术可以在人群中发现潜在的罪犯或追踪失踪人员。
3、改善医疗保健：人工智能可以比以往更早、更准确地诊断疾病。此外，人工智能驱动的聊天机器人可以为患有焦虑症或抑郁症的患者提供有价值的支持和建议。
4、更高效的交通：由于自动驾驶汽车和无人机，交通拥堵很快就会成为过去。这些自动驾驶汽车将能够导航到目的地的最佳路径，甚至提供可用的无人机升降机选项和交通拥堵最少的最佳日子，同时为我们列出每周的待办事项清单。
此外，毫无疑问，人工智能(AI)正在迅速发展，并且每天都变得越来越复杂。随着人工智能能力的快速扩展，许多专家开始质疑我们所知道的人类文明的未来。最常讨论的话题之一是人工智能主导的世界中国家的未来。
一些专家认为，在人工智能主导的未来，国家将不复存在。他们认为，随着人工智能开始超越对物理边界的需求，边界和国籍等传统概念将变得过时。其他人则认为国家仍然存在，但它们的作用将发生巨大变化。例如，国家可以基于共同的价值观或共同利益，而不是基于地理位置。
你怎么看？在人工智能主导的未来，国家还会存在吗？或者它们会像我们今天所知道的那样不复存在？
此外，治理的未来很可能由人工智能塑造。虽然它可以帮助制定决策和自动化流程，但在治理中使用它也存在风险。这些风险包括人工智能可能被用于大规模监视、操纵公众舆论或不公平地使某些群体优于其他群体。在监控方面，人工智能可以比人类更有效地处理大量数据。这可能会导致加强对人们活动的监控并减少隐私。
此外，人工智能可以通过传播虚假信息或有偏见的内容来操纵公众舆论。最后，如果某些群体根据他们的数据资料获得优惠待遇或获得资源，人工智能可能会在治理方面造成差异。
虽然在治理中使用人工智能存在风险，还有潜在的好处。人工智能可以帮助提高政府流程的效率并使其更加公平。例如，人工智能可以帮助识别腐败或欺诈的模式。此外，人工智能可以增加所有公民对政府服务的可及性。人工智能在治理中的使用仍处于早期阶段，还需要一段时间才能感受到其全面影响。然而，监测事态发展很重要，因此整个国家不会因为缺乏准备和重新学习或调整的意愿而变得过时。
自动驾驶汽车将交通和叫车服务带回家，是人工智能最重要的应用之一，可能在不久的将来对我们的生活产生重大影响。虽然这项技术仍处于起步阶段，但它有可能彻底改变交通方式。自动驾驶汽车的主要优势之一是它们可以潜在地减少事故。
根据美国国家公路交通安全管理局的数据，94%的车祸都是人为失误造成的。自动驾驶汽车不太容易发生事故，因为它们不会像人类司机那样感到疲倦、分心或陶醉。此外，自动驾驶汽车还可以帮助减少交通拥堵。他们将能够相互交流并协调他们的行动，以避免交通拥堵。这不仅可以为司机节省时间，还可以减少污染和节约能源。
自动驾驶汽车的另一个潜在好处是，它们可以为那些无法自行驾驶的人提供机动性，例如老年人或残疾人。这可以让他们保持独立并提高生活质量。当然，自动驾驶汽车也有一些潜在的缺点。一是它们可能导致专业司机失业（并开辟新的可能性），例如优步对传统出租车系统的所作所为以及拼车司机——他们中的许多人现在在优步上开车。
此外，未来的农业具有成熟的潜力和可能性。在人工智能的帮助下，农民将能够提高产量，减少投入，并改善他们的农场决策。此外，人工智能还可以帮助设备的预测性维护、土壤绘图和天气预报。所有这些都可以帮助农民更有效地生产粮食，减少对环境的影响。
最重要的是，近年来银行业一直面临着跟上金融业不断变化的格局的压力。特别是，金融科技初创公司的崛起颠覆了传统的银行模式，并为以客户为中心、精通技术的公司创造了新的机会。
为了应对这一挑战，许多银行正在转向人工智能(AI)来帮助他们保持竞争力。人工智能可用于多种方式来改善客户体验、加快流程并提高效率。以下是银行业如何使用人工智能的几个例子：
1、自动化客户服务：银行正在使用AI驱动的聊天机器人24/7全天候处理客户查询。这些聊天机器人可以回答有关账户余额和交易的简单问题，并提供有关金融产品的更复杂的建议。
2、欺诈检测：人工智能被用于识别银行账户上的欺诈活动。通过分析大型数据集，人工智能可以发现人类分析师无法看到的模式。这有助于银行保护客户免受欺诈并降低运营成本。
3、个性化推荐：银行正在使用人工智能向客户提供个性化推荐。例如，经常使用信用卡的客户可以获得有关安全措施的免费提示和咨询视频，以引起注意。
此外，教育的未来经常被谈论在技术方面。从在线学习到增强现实，有很多新工具可能会彻底改变我们的学习方式。但是一个没有得到太多讨论的领域是人工智能。人工智能可能会对未来的教育产生重大影响，无论是在我们如何学习还是如何教学方面。
以下是人工智能塑造教育未来的几种方式：
1、个性化学习：人工智能可用于为学生创造定制的学习体验。通过跟踪学生的进步并了解他们的个人需求，人工智能可以帮助根据每个学生独特的学习方式定制教学。
2、更智能的教科书：教科书已经开始融入人工智能，具有交互式问题和自适应内容等功能。但在未来，教科书可能会变得更加智能，使用人工智能提供实时反馈并根据读者的水平定制内容。
3、强化辅导：SabiTeach、KhanAcademy和Duolingo等在线辅导服务已经很流行，但如果有AI，它们可能会更好。通过提供个性化的反馈和有针对性的练习问题，人工智能导师可以帮助学生更有效地学习。
谈到生活方式的未来，许多人认为人工智能将发挥重要作用。毕竟，人工智能具有分析数据和识别模式的能力，这意味着它可以用来自动化各种任务。这可能会使我们的生活更加轻松和高效。
此外，人工智能还可用于定制体验。例如，假设你正在计划一个假期。人工智能系统可以分析你的旅行历史和偏好，为你推荐完美的目的地。或者，如果你要购买新衣服，人工智能可以根据你的个人风格和体型选择物品。
当然，人工智能也存在一些风险。例如，如果收集了太多关于我们个人偏好的数据，它可能会被用来操纵我们的行为。此外，随着人工智能系统变得越来越复杂，它们有变得无法控制甚至危险的风险。总的来说，人工智能有潜力在很多方面极大地改善我们的生活。但是，重要的是要意识到所涉及的风险，以便我们可以尽可能地减轻它们。
尽管如此，毫无疑问，人工智能正在彻底改变我们的生活和工作方式。但除了人工智能带来的诸多好处之外，我们还需要注意一些挑战。
人工智能带来的最大挑战之一是潜在的失业。随着人工智能技术的不断进步，很可能越来越多的工作将被自动化。这可能导致大规模失业，以及那些能够使用人工智能技术的人和那些不能使用人工智能技术的人之间的不平等加剧。
人工智能带来的另一个挑战是它正在改变我们与彼此以及与周围环境互动的方式。随着越来越多的人开始依赖数字助理和其他形式的人工智能，我们可能会开始失去一些社交技能。当我们与机器而不是人类互动时，我们也可能变得更加孤立。
最后，还有数据隐私问题。随着人工智能技术在收集和分析数据方面做得越来越好，我们的个人数据可能会被用来以我们甚至不知道的方式操纵或控制我们。这可能对我们的个人自由和自由产生重大影响。这些只是人工智能给我们的生活方式带来的一些挑战。
值得一提的是，人工智能的发展是必然的。无论我们是否意识到，它都在我们周围发生。随着人工智能技术的飞速发展，未来我们的生活将发生翻天覆地的变化。
以下是我们可以适应人工智能带来的变化的一些方法：
1、随时了解最新的人工智能发展；
2、思想开放，拥抱变化；
3、学习新技能，紧跟最新潮流；
4、积极主动，提前思考人工智能将如何影响你的行业或职业；
5、密切关注人工智能的伦理影响，确保其发展不会违反你的个人价值观；
6、采用持续改进的生活方式，以在人工智能创造的未来保持相关性。
毫无疑问，人工智能将彻底改变我们现在和未来的生活方式。凭借其学习和适应能力，人工智能将能够承担我们目前必须自己完成的许多任务和责任。这将为我们腾出大量时间去追求其他兴趣和活动，并使我们的生活更轻松。尽管人们对人工智能将如何影响就业机会存在一些担忧，但我相信它最终会在很多方面改善我们的生活质量。
给作者点赞0VS0写得不太好人工智能与生活方式的未来
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认识人工智能的九个方面
3、本次人工智能浪潮的驱动因素
驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
4、人工智能产业发展技术方向
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、GoogleBrain与BaiduAI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
5、人工智能产业发展的地域分布
纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
6、人工智能未来发展的预测
短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGoZero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者MichaelI.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
7、本次人工智能可以带来的商业价值分析
随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。
8、目前人工智能在各行业的发展基础分析
根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。
通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。
从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。
同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。
9、企业如何布局人工智能
如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。企业发展人工智能总体思路。
企业在制定人工智能发展计划时：
首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。
其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。
最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
来源：未来智库头条
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