【中國智能制造網 市場分析】什么是人工智能?人工智能在學術研究領域已經有60年的歷史，經歷兩起兩落，產生了很多的理論、算法、模型。通俗的講，狹義的技術就是對輸入的感知，加以學習與訓練，使其成為有創造和決策能力的大腦。　　
　　有種說法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是這種有監督的學習，即用經過標記的大量數據來訓練，語音識別、圖像識別、自然語言理解的準確率基本都是依賴這種學習和訓練方式來提升的。
　　
　　更進一步，AlphaGo之所以讓業界這么興奮，是因為它不完全從歷史上的所有棋局中去學習，也通過蒙特卡洛樹搜索的方法，讓機器能夠自我對決，從而提升整個系統的棋藝水平，這是進化到了無監督式的學習階段。　　
　　人工智能真正意義上次大規模商業化的運用是搜索與廣告。
　　
　　年后互聯網上網頁數據大量地產生，搜索引擎運用了大量的機器學習以及自然語言語義理解來改善搜索結果關聯度;Google和百度的廣告系統大量運用了深度學習技術。這些技術應用讓搜索引擎及其廣告系統造就了一個很好的一個商業模式。
　　
　　作為見證了互聯網與整個移動互聯網發展的資深網蟲和多年的資深產品架構師，作者分享她對人工智能的理解，以及在這領域內的投資想法。
　　
　　從生態的角度看待人工智能的發展普及
　　
　　2007年6月代手機問世，拉開了移動互聯網發展的序幕，移動互聯網進入突飛猛進的高速發展期。蘋果不僅僅重新定義了手機的交互方式，更是讓一部手機變成了一臺移動智能電腦，通話只是它的基本功能，上面的萬千的應用與服務背后連著的是成千上萬的。
　　
　　4個月以后公布操作系統的，更是同時宣布與家手機廠商運營商成立開放手機聯盟，讓運營商和終端廠商都成為手機營銷推廣的重要渠道。它將用戶、、廣告商、廠商、運營商都作為產業的力量一起助推發展。短短8年時間，使得的億用戶都用上了智能機，中國的億人用上了智能機，這就是生態的力量。
　　
　　今天看人工智能，計算能力不斷地變強，深度學習技術使數據分析建模能力有了長足的進步，行業的數據也有了積累。預測它真正在用戶與行業中的普及使用，可以比較大膽地放在一個生態的角度來看它：　　
　　用戶接觸到人工智能，會是某個場景下的某個載體設備而非虛無的技術本身。把幾個行業的例子與智能手機平行看時，會發現當這個設備有智能傳感器、當這個設備連著云端、有會連著數據訓練學習和決策的人工智能大腦inside時，他們都是智能電腦的變體。
　　
　　智能手機是可通話的移動智能電腦;
　　
　　無人駕駛車是可載人的移動智能電腦;
　　
　　兒童智能動物玩具是可跟兒童玩的移動智能電腦;
　　
　　兒童智能機器人玩具是可以跟兒童玩的人形移動智能電腦。
　　
　　這個生態中包括了：
　　
　　帶技術的核心硬件
　　
　　芯片，為響應人工智能和深度學習的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求。
　　
　　IBM在研制出世界上大腦芯片原來的半導體公司英偉達、英特爾、高通紛紛進入;國內的北京君正積極投入，創業型公司地平線機器人獲大量投資也進入人工智能芯片領域;剛發布人工智能加速器芯片。總體來說像芯片這種硬件不僅在多個垂直應用領域之間難有統一解決方案，甚至在同一垂直領域中現在也還無統一標準。
　　
　　傳感器之于機器，相當于人的眼睛，有非常高的要求。比如無人車領域的光學LIDAR，直接影響到高精地圖的繪制是否準確，基于點云的定位以及障礙物檢測是否準確。目前造價昂貴，在市場上能否被精度不錯但費用較低地量產，在很大程度上影響了無人駕駛這個領域的發展速度。
　　
　　操作系統OS
　　
　　手機上系統是個開源系統，一些垂直領域會直接使用，或者基于IaaS或Linux進行針對性開發;當然某些不需要影視系統的垂直領域也有選擇不用操作系統的，比如物聯網和智能家居領域。
　　
　　云平臺
　　
　　IaaS：給客戶提供云存儲、云計算的服務。上，AWS是有名的IaaS服務商，國內也已經有諸多的公司提供IaaS服務，比如阿里云、騰訊云、新浪云、金山云、京東云秦天、七牛、青云、ucloud、浪潮云。存儲和計算成本的下降是人工智能機器學習的一大促進因素。
　　
　　PaaS：給客戶提供了比如CDN加速、統計、推送、社交分享、測試等諸多服務。除阿里云、新騰云、金山云有提供外，個推、環信等專做某個技術的公司也提供部分服務。
　　
　　BaaS：給客戶提供圖像標注、人臉識別、文檔分類、語音識別、預測模型、情感分析以及模式識別等API，及機器學習預訓練模型。
　　
　　這些云平臺為人工智能技術在具體領域的落地提供了基礎的后臺保證。
　　
　　人工智能技術(有決策和創造能力的大腦)
　　
　　有決策與創造能力的大腦=感知 學習與訓練，不同方向所需要的大腦能力是不一樣的，即對感知層面的技術、學習與訓練計算都有差異。另外對這個能力的調用，可能作為API，也可能被打包在整體解決方案甚至硬件中。
　　
　　App/服務
　　
　　這層往往會需要調用某些AI能力。在目前這樣的發展階段，結合了行業數據的方向往往容易產生有價值的服務。
　　
　　外形設備
　　
　　終需要落地在OEM設備上。移動互聯網基于智能手機;人工智能所對應的OEM設備因垂直應用領域的特征而有具體的表現，因而產業鏈中誰掌握渠道這個因素也很重要。
　　
　　某個領域上述生態要素的成熟推動其蓬勃發展。推動力之一為致力于垂直領域內軟硬件一體解決方案的公司，比如無人駕駛，從OS到高精地圖、到ADAS系統、到硬件傳感器，有了突破，形成了完整的解決方案，加上品牌汽車OEM，終讓終端用戶真正使用上這個服務。