这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音辨认、机器视觉、数据发掘等多个范畴走进了业界的实在运用场景，与商业形式的紧密结合，开端在产业界发挥出真实的价值。

　　20世纪50~60年代：以艾伦.图灵提出图灵测验为标志，数学证明体系、常识推理体系、专家体系等里程碑式的技能和运用为代表。

　　20世纪80~90年代：依据核算模型的技能悄然鼓起，在语音辨认、机器翻译等范畴获得不俗的开展，以李开复的非特定人/接连语音辨认技能为代表。

　　2010年前后，跟着深度学习技能的老练和鼓起，加上核算机运算才干的进步和海量数据的堆集，人工智能敞开了第三次浪潮。

　　立异工场办理合伙人、资深出资人汪华以为，人工智能的商业化分为三个首要阶段：

　　AI会首先在那些在线化程度高的职业开端运用，在数据端、媒体端完结主动化。

　　这一进程会首先从线上“虚拟国际”开端，跟着在线化的开展扩张到各个职业，帮忙线上事务完结流程主动化、数据主动化和事务主动化。

　　互联网和移动互联网的开展现已在许多范畴为AI做好了事务流程和数据上的预备。例如：咱们常说的金融职业是现在人工智能运用的热门，这正是由于金融职业特别是互联网金融现已做好了运用AI的预备。此外，美团等公司将餐饮服务与线上事务连接了起来，滴滴、摩拜单车等公司将交通出行与线上事务连接了起来。在这些具有线上事务流程和高质量数据堆集的当地，AI相同开端发挥作用，大幅进步线上事务的主动化程度。

　　跟着感知技能、传感器和机器人技能的开展，AI会延伸到实体国际，并首先在专业范畴、职业运用、出产力端完结线下事务的主动化。

　　能够感知实体国际信息的传感器和相关的感知技能会越来越老练，越来越廉价。在线下事务中，核算机体系能够经过物理方法接纳线下信息或帮忙完结线下操作。这个改变意味着人工智能从线上的“虚拟国际”走进了线下的实体国际。这个阶段，人工智能的商业化会首先从出产力的视点切入，整个国际的出产制作会逐步被AI浸透。工业机器人、仓储机器人、物流机器人等将在这个阶段完结大范围的遍及。

　　当本钱技能进一步老练时，AI会延伸到个人场景，全面主动化的年代终将到来。

　　跟着技能的日趋老练，相关的智能产品价格大幅下降，AI终将从企业运用进入个人和家庭。那时，每个人的工作和日子中，很多的运用场景都会由于AI的帮忙而愈加主动化、更有功率，人类的日子质量终将因AI的遍及而大幅进步。这个阶段里，AI商业化的中心方针是创立全面主动化的人类日子方法

　　依据汪华的判别，咱们现在正在进入A商业化的第一个阶段，或许只需求3年的时刻，AI就能够在各种在线事务中得到遍及。AI商业化的第二个阶段，要花5~7年的时刻才干充沛开展起来。而标志全面主动化的第三个阶段，需求十几年的时刻。

　　人工智能创业，要处理的范畴问题一定要十分明晰，有清晰的范畴鸿沟，由于这一类问题是今日以深度学习为代表的人工智能算法最长于处理的。例如，相同是做机器人，假如做一个凭借视觉传感器更好地规划扫地线路、进步清洁功率的扫地机器人，将机器人的需求限制在一个有限的问题鸿沟内，这样的处理方案就相对靠谱。

　　假如上来就要做一个长得像人相同、能够与人沟通的人形机器人，那以今日的技能，做出来的八成不是人工智能，而是“人工智障”。

　　针对要用AI处理的范畴问题，最好有在这个范畴内，有闭环的、主动标示的数据。例如，依据互联网渠道的广告体系能够主动依据用户点击以及后续操作，搜集到第一手转化率数据，而这个转化率数据反过来又能够作为要害特征，帮忙AI体系进一步学习。这种从运用自身搜集数据，再用数据练习模型，用模型进步运用功能的闭环形式愈加高效。谷歌、百度等查找引擎之所以具有强壮的人工智能潜力，便是由于它们的事务，比方查找和广告自身便是一个闭环的体系，体系内部就能够主动完结数据搜集、标示、练习、反应的会

　　今日人工智能的代表算法是深度学习。而深度学习一般要求满足数量的练习数据。一般来说，具有千万级的数据量是确保深度学习质量的条件。当然，这个“千万级”的界说过于广泛。事实上，在不同的运用范畴，深度学习对数据量的要求也不尽相同。并且，也不能仅看数据记载的个数，还要看每个数据记载的特征维数，特征在相应空间中的散布状况，等等。

　　深度学习在进行模型练习时，对电脑的核算才干有着近乎“痴狂”的渴求。立异工场从前给一个专心于研制深

　　学习技能的团队出资了1000万元人民币。成果，团队建造初期才两三个月时刻，仅购买深度学习运用的核算服务器就花掉了700多万元，一个类型的深度学习使命，一般都要求在一台或多台装置有四块乃至8块高功能GPU芯片的核算机上运转。触及图画、视频的深度学习使命，则更是需求数百块、数千块GPU芯片组成的大型核算群。在装置了大型核算集群的机房内，很多GPU在模型练习期间宣布比一般服务器大都十倍的热量。许多机房的空调体系都不得不从头规划、装置。在一些空调马力缺乏的机房里，创业围队乃至购买了巨大的冰块来帮忙降温。

　　今日的人工智能研制还适当依赖于算法工程师乃至是AI科学家的个人经历堆集。水平最高的科学家与一般水平的算法工程师之间，出产力的差异不啻千百倍。人工智能创业公司对顶尖AI科学家的渴求直接造成了这个范畴科学家、研究员的身价日积月累。谷歌招聘杰弗里·辛顿、李飞飞，Facebook招聘扬·勒丘恩，听说都开出了教百万美元的年薪。国内AI创业公司如旷视科技，也用令人瞠目的高薪，将机器视觉范畴的顶尖科学家孙剑“挖”了过来，把任公司的首州时科学家。

　　掌握机遇对创业和出资至关重要。立异工场依据技能老练度和未来开展趋势，将人工智能各运用范畴划分为现阶段已老练、3到5年老练、5到10年老练、10年后老练等不同类型，并别离规划相应的出资战略。

　　如图中所示，立异工场将人工智能范畴的运用划分为大数据、感知、了解、机器人、主动驾驭等不同类别，每个类别中，依照人工智能技能的老练度，将详细运用范畴摆放在时刻维度上。

　　整体来说，人工智能在互联网、移动互联网范畴的运用，如查找引擎、广告引荐等方面现已十分老练。在商业主动化、语音辨认、机器视觉、手势辨认、根底传感器、工业机器人等方面，人工智能能够当即运用，当即收效。

　　金融类人工智能的运用尽管现已起步，但需求一段时刻才干真实遍及。智能教育、智能医疗、AR/VR中的人工智能、量产的传感器、商业用机器人等，估计会在3到5年老练可用。

　　能够供一般技能人员乃至非技能人员运用的人工智能渠道(包含核算架构、算法结构、传感渠道、云服务等），会在3到5年后趋于老练并具有满足大的商业时机。

　　通用的自然语言对话东西、智能帮手、遍及型的家用机器人等，则至少需求10年乃至更长的时刻，才有或许完结商业化。

　　别的，在主动驾驭范畴，3到5年内，必将是第2级到第3级的辅佐驾驭最早大规模商用，并且，鉴于安全考虑，这些主动驾驭运用也会是限制场景、限制路途等级的。真实意义上的“无人驾驭”，即第4级或第5级的主动驾驭，还需求5到10年才干上路运转。

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