在阿尔法狗相继战胜李世石和柯洁后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。
在6月20日由腾讯承办的首届粤港澳大湾区论坛上，腾讯掌门人马化腾表示，现在是AI（人工智能）站上风口的时代。后台前端都要和AI做结合,腾讯内部有超过4个团队在各个领域进行研发。
目前，腾讯已在A领域取得一定突破。其围棋人工智能程序“绝艺”近期去日本参赛，在AlphaGo未参加的情况下，获得冠军。马化腾表示，该研发不是为了围棋本身，而是为了研发深度学习能力，研究成果可以运用到医学、机械加工等方面，比如极大的改善磨具的精准度。
另外，有消息称，中国人工智能产业创新联盟也已经成立，计划未来3年将孵化50项人工智能产品、培育40家人工智能企业、建设3个地方创新基地、推动20项示范应用工程以及打造1个通用技术平台。
AI
“互联网+”将很快面对颠覆者
▲粤港澳大湾区论坛“创新栖息地”分论坛活动现场
什么是人工智能，人工智能目前究竟发展到什么程度？在这里，我们有必要做一个基本了解。
人工智能受到关注原因是大数据，计算能力和算法的发展。大数据源包括互联网、物联网、社交网络等；计算能力涵盖云计算、GPU、FPGA、专用计算单元等；算法包括深度学习、神经网络、开源框架等关键词。
三者关系密切，没有足够的数据神经网络不能发挥作用，没有足够的计算能力那数据价值无法有效开发。让机器人达到人一样的学习能力源于数据很大，把原来的识别变成了今日的快速搜索。
得益于神经网络深度学习在算法上的突破，多个基础人工智能技术水平目前已得到飞跃提升，主要围绕着算法、计算能力和大数据展开。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。
从未来的角度看，专家表示，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。这一说法并不夸张，当“互联网+”颠覆传统行业时，我们吃惊过，抵触过，但也无法阻止其迅速渗透。当比互联网更智慧化、学习和迭代更神速的人工智能来临后，“互联网+”被颠覆的速度必将更快！
AI产业分类：国内集中于影音视觉
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1、AI基础技术公司，包括云计算基础设施、算法、数据存储/运输、芯片、开源框架等。它们几乎被大公司垄断，如中国的TAB，国外的Google、 Microsoft、Apple、Facebook等。新创公司在客户端或专门领域（芯片/算法）还有机会，但芯片投入较高；算法会遇到开源等问题，获利模式不够清晰。
2、AI横向技术公司，这些公司不跟固定应用结合，而是一类技术，如云视频和人脸识别，如语音识别、视觉识别/人脸识别，自然语言处理、聊天引擎、大数据分析等。
3、AI应用公司，如果AI不能落地到一个应用的话其价值是会受到影响的。可能的应用包括个人助理、智能家居、制造业、农业、医药、健康、财经、无人驾驶等。少数领域发展较快，比如：个人助理、智能家居、无人驾驶等。
我国人工智能专家很多，70%研究影音/视觉应用类，从事物联网数据研究的专家还不多，但很大一部分数据在物联网领域。目前AI技术已经运用到几个垂直应用，但在传统行业，能和物联网结合的行业仍有大量的机会。大部分传统领域其实还没进展，还没有进入到物联网和智能设备等新的领域。
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AI技术最高层次：为你做决定
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1、通知，最基本层次，简单的例子是火灾报警器测试到温度提升后给出警报。
2、感知，包括云视觉、人脸识别、语音文字转换，但是机器并不知道文字含义。
3、认知，如语音识别，真正“理解”文字的意思。其实所谓的“理解”，也只是基于大数据的归纳。机器人只知道被问了问题以后应该怎么回答。
4、预知，对未来预测。这要求机器对用户的深入理解。不仅仅是知道单个领域数据，还需要所有相关的数据，比如知道你的一些习惯，知道你喜欢吃什么，你下班后想干什么。
5、相知，机器能够为你做决定。这里面有两侧含义。第一是机器对你有足够的了解。第二是你对机器有足够的理解和信任，就是机器人的预测是你可以依赖和信任的。这是现在可以实现的AI的最高层次，可能是未来二十年的发展方向。
而未来物联网的闭环必须实现这三步：通过传感器/数字化进行感知；通过计算机/云/人工智能进行分析；通过驱动器进行执行。
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AI发展现状：应用远落后于技术
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为什么深度学习能够为AI带来新的春天？
首先，深度学习的一大特点是有很多分支结构，能够让机器学习如何学习。其次，在非监督的情况下让机器人学习一些东西。比如机器人看200小时的youtube视频，它虽然不知道是什么内容，但是可以对这些视频进行分类。第三、深度学习可以把数据融合起来做更高级的处理。最后，它能够从一个任务中学习到经验和知识，运用到另一个任务中。
目前看，AI的发展存在下面两个最大问题，其一、数字孤岛现象，即封闭的人工智能系统造成了很多“孤岛”。其二，用户交互、数据、知识及服务缺乏互通互联及兼容性，数据无法融合。只管好自己的一点儿数据，永远做不到大数据。如果要互通还有接口问题：是不是所有的设备都需要一个接口？还有知识互联层次，这涉及到知识产权保护题目，需要继续讨论解决。
此外，目前AI应用远远落后于AI技术。这是由于：传统企业缺少转型人工智能企业的人才及团队；而人工智能新创公司的产品需要长时间进入市场，人工智能服务/技术掌握在大公司手里；现阶段，垂直应用还不完善，技术到运用之间还有很大距离。
END
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