人工智能推動經濟發展
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能推動經濟發展范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
人工智能推動經濟發展范文第1篇
類腦智能主要包括兩個研究方向：以類腦芯片為代表的硬件方向和以學習系統為代表的軟件方向。
類腦芯片旨在從組織結構和構成要素上實現對人腦的仿真和建模，通過對大腦進行物理和生理解構，研制能夠模擬神經元和神經突觸功能的微納光電器件，并⑹以億計的光電器件按照人腦結構進行集成，最終構造出人腦規模的神經網絡芯片系統。這種新型架構突破了“馮?諾依曼”架構的束縛，為類腦智能的發展提供了物質基礎。
該領域是類腦智能取得突破進展的一個重要方向，全球發達國家和科技巨頭企業均有布局。在此形勢下，我國應該進一步加大對仿真神經元、仿真神經突觸等微納光電器件和類腦芯片的研發和產業化支持力度，搶抓發展先機。
人工智能推動經濟發展范文第2篇
1.智能化應用在機械制造中，系統工程技術、人工智能技術、機械制造技術以及自動化技術相互融合，進而催生出了一種新的、綜合性強的應用技術——智能化技術。智能化應用實現了人機一體化，能夠對生產過程中的各工藝環節進行智能化推理、分析、判斷、決策。所以，機械制造技術和人工智能技術相互結合從而形成了智能機械制造技術，它在機械制造系統中加入了人工智能因素，能夠模擬出專家活動，對機械制造過程進行實時的自動化監測，及時發現和處理各種問題。除此之外，隨著智能化應用的廣泛應用，機械制造企業能夠依據外部條件的變化，及時調整自身參數，從而適應市場需求，有效提升機械產品質量。
2.虛擬化的應用在機械制造企業利用仿真技術、建立系統模型，能實現自動化技術的虛擬化應用。虛擬化應用綜合了信息技術、人工智能、多媒體技術、并行工程、現代機械制造工藝以及計算機圖形學的綜合利用，是一項系統性技術。在信息技術和計算機仿真技術的共同支撐下，機械制造企業能對生產過程進行模擬和仿真，從而發現其存在的各種問題，切實降低企業生產成本，縮短產品開發周期，確保產品質量，提升機械產品的市場占有額。
二、自動化技術在我國機械制造中的發展前景
我國的經濟發展水平以及民族的崛起，在很大程度上受機械制造行業的影響。長期以來，我國自動化水平偏低，所以企業都在尋求快速發展之路，但是要提高我國的自動化水平，必須循序漸進，有計劃、有步驟的開展。在發展過程中，我們不能不加選擇的照搬國外自動化技術，而要從我國具體國情出發，制定出長期有效的發展規劃，逐步提升我國機械制造行業的自動化水平。相較于西方發達國家，我國機械制造業的自動化技術尚處于起步階段，自動化水平較低，但是隨著我國科學技術水平的不斷發展和進步，我國自動化技術將會越來越多的應用到機械制造領域。機械制造企業要取得長遠發展和進步，就要始終堅持國家的政策導向，時刻以推動國民經濟發展為導向，順應企業發展形勢，堅持實事求是，引進并借鑒外國先進技術，為我國機械自動化技術的健康、穩定發展奠定基礎，不斷提高機械制造領域的經濟效益，加快實現機械自動化的偉大目標，提升我國機械自動化技術在國際市場上的競爭力。
三、結語
人工智能推動經濟發展范文第3篇
2017年4月27日下午， 硬蛋AI+產業峰會作為2017GMIC暨全球移動互聯網大會的分會之一，同期在北京國家會議中心拉開帷幕。此次峰會以“AI以致用”為主題，邀請了多位人工智能科學家、創業者以及市場分析師作為演講嘉賓，共同探討產業應用與未來，資本風口與技術拐點，并試圖將目光聚焦到產業真正的痛點，落實在人工智能未來的應用層面。
清華神經博士現身說法 腦科學將大推AI發展
一般意義來講，我們認為大腦具有感覺、運動、控制、記憶和認知等方面的功能。目前人工智能中，最核心的部分是認知部分，初級認知已經逐步發展起來，包括判斷、計算、決策和邏輯分析等。但高級認知中包括想象力、情緒等功能還是做不到的。
人的大腦會經歷一個發育的過程，但人工智能卻不會發育，至少目前是做不到的。現今，人類越來越依賴人腦的外延，比如人人不離手的手機，手機的日程表、通信錄等。這就不得不提到腦科學研究中神經學領域的神經環路機制研究，比如情緒的神經機制，情緒產生過程中細胞分子的機制。如果未來可以對這些機制進行破解，機器可以通過神經元記錄讀取人腦的信息，甚至直接擺脫外延設備直接對人進行調控，包括運動、情緒等都是有可能的。
另外，腦科學和人工智能，迄今為止還是兩門平行的學科，人工智能對人類腦科學研究暫時沒有任何實質性的幫助。反觀腦科學卻對人工智能的深度學習方面提供了不少幫助，比如人工智能借用神經科學里的視覺工作機制理論，使得人工智能有了今天的發展。但實際上，至今為止，人工智能也只是用了腦科學其中的一個理論而已。
科學是技術的源頭，技術不等于科學，但恰恰是社會進步和人類文明的原動力。現在社會大環境中，更多的人關注的是技術給我們帶來的生活改變、經濟發展，卻很少關注技術背后的科學。 神經科學家/清華大學教授魯白強調，一個大國要變成一個強國，它的崛起不僅僅是靠科技和經濟的發展，而應該同時進行思想、文化建設，才會變成一個真正的強國。希望科學知識可以更多的融入百姓生活，推動社會文明。
AI數據似地球礦藏 深度學習可掘黑金
水力壓裂和液燃油技術是石油行業中一個非常顛覆的技術。三十年前，曾經有專家預言全世界的石油只夠用三十年，但現在還有很多。當時預言的專家并不是沒有考慮水力壓裂和液燃油技術，只不過當時技術并沒有落地，所以跟不存在差不多。演講伊始，百度度秘事業部副總經理葛行飛向眾人拋出一個石油行業的經典且具有突破性的技術，他表示，人工智能發展了這么多年，所積累的數據和地球上的礦藏極其類似。受技術因素影響，地殼中很多物質一度被認為是沒用的，而水力壓裂和液燃油技術的創新使一個個廢棄的油田重新具備了很大價值。
人工智能中有一個東西跟水力壓裂技術差不多，叫深度學習。這使得人工智能中積累了多年的龐大數據，通過深度學習技術，可以創造出有價值的東西。現在這項技術還沒有成熟，但也更有可能采到黑金。
相較坊間大熱科技 感知系統或先落地
談到人工智能很多人會問：什么是最先進的技術？什么是最成熟的技術？什么是最快落地的技術？通過三個連續的反問，馭勢科技聯合創始人/CEO吳甘沙開始向現場觀眾進行講述。
很多人第一反應都是谷歌的無人駕駛，這項技術是基于2007年的技術路線發展起來的，現在發展非常成熟；然而谷歌的40公里無人駕駛的小車現在還在測試，尤其在開放的城市環境中，對于無人駕駛這項人工智能依然是一項挑戰。反而，最快落地的可能是無人駕駛基于的激光雷達技術或感知系統。
目前，包括谷歌、優步和百度的無人駕駛測試汽車頂部都要安置一個激光雷達，這個激光雷達可以將周圍的三維環境呈現出來，即使在復雜環境中也可以進行定位、導航甚至防撞，但相對昂貴。而特斯拉使用的是一種相對便宜的傳感器，基于擋風玻璃后面的攝像頭，以及周圍車身一圈12個超聲波雷達，這樣就可以形成感知系統，雖然這套系統的技術尚不完全成熟，但相較于傳說中的大熱無人駕駛，其很大可能是最快落地的人工智能技術。
生活中的智能家居 最接地氣的AI應用
隨著物聯網時代的來臨，智能生活將成為大多數人的生活常態。而老百姓日常生活所離不開的家居用品則可能是人工智能這項飄在云端的技術中最接地氣和最容易落地的產業，而智能家居落地后會大大改變人們的生活方式。
數據顯示，2017年全球智能語音產業規模將達112.4億美元，復合年均增長率達35.1%，將成為未來智能硬件爆發的據點之一。2012年至2020年，中國智能家居市場年增長率將達到25%左右，2020年市場規模將達到3576億元。而國外，包括蘋果在內的科技巨頭也在布局HomeKit的智能家居新模式。
當天峰會上，硬蛋科技攜手云知聲了詳細的合作計劃，雙方將從產業鏈角度進行合作共建“中國智能家居創新產業生態”，打破目前行業各自為政閉門造車的落后模式。通過聚合智慧生活圈產業鏈的優質資源，構建自主、可管可控、可持續發展的智慧生活產業生態體系，為創新類公司提供支持。后續還將搭建以技術研發創新、公共服務、企業創客孵化為主的三大平臺。聚合資源，集成智能家居創新服務解決方案，并通過聚攏的資源、經驗和技術核心優勢，推動智能家居產業鏈全面落地。
假以十載光陰探索 未來或可智享生活
人工智能推動經濟發展范文第4篇
關鍵詞：人工智能 電氣工程 自動化控制 應用
中圖分類號：TM76文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）13-0187-02
當前是一個科學技術時代，電氣工程發展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。電氣工程行業要想有效實現電氣自動化控制和管理，就必須充分發揮出人工智能技術的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統和人工神經網絡等內容。因此，電力企業必須通過合理利用人工智能技術，才能有效實現對各項機械設備的自動化控制，從而大大降低企業的人工成本，保障企業創造出更多的經濟效益和社會效益。
一、人工智能簡述
與傳統人工控制相比較，人工智能技術最大的優勢在于其能夠在計算機技術輔助下，完成對機械設備的自動化控制，企業無需投入更多的人力。人工智能的基本工作原理是基于對人類大腦活動的模仿，接著設計人員利用計算機進行科學編程，確保其具備相似人類的基礎思維能力和行動能力，能夠完成人類派發的各種指令。伴隨著時間的不斷推移，越來越多的電力企業認識到人工智能在電氣工程自動化領域中應用的重要性，通過科學應用人工智能技術，能夠幫助電力企業完成對內部各項數據信息的實時分析處理，將問題及時反饋給控制管理人員，從而確保自動化生產過程的安全穩定性，最大限度提高電力企業生產的質量和效率，促使企業在最低成本下創造出最大的經濟效益。[1]
二、電氣工程自動化過程應用人工智能的主要優勢
（一）利于參數的優化調節
相比較傳統的控制器，通過利用人工智能技術控制有利于各項參數的科學優化調節，同時還較為簡單易學，具備了良好的適應能力。合理調整人工智能的相關參數，能夠最大限度提升智能函數的各項性能。此外，人工智能控制器無需專家的現場指導幫助，其能夠根據計算機事先設置好的合理數據，正確運用反饋的信息與語言進行設定，此外設置好的參數能夠進一步完成修改和擴展作業，具有快捷方便的特征。
（二）受相關因素影響較小
電力企業在傳統電氣工程建設中所應用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導致在工作過程中出現各種問題，不利于企業安全穩定的持續發展。而通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術，能夠有效省去獲取精確動態模型的步驟，適應能力較強，無需為其提供固定不變的工作環境和參數設置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項機械設備安全可靠的運行生產。
（三）自動化控制過程中產生誤差小
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術，該項技術的運行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴重的運行故障問題，從而確保機器事先設置好的參數在實際操作過程中不會發生任何變動，從而有效避免了實際值與理論值出現很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性
工作人員在應用傳統控制方法時，往往要事先設計好具體的工作目標和內容，如果針對某種特定的工作對象，該種控制方法無疑具備了很好的控制效果，但是如果是要服務于其他對象，就難以保障良好的控制效果，因此，通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術能夠有效使其具備控制管理的一致性，無論針對何種對象都能及時反饋出信息結果，避免外界因素對其的影響，從而不斷提升產品生產的科學規范性，保障同類產品性能的高度一致。[2]
（五）降低企業人力物力成本
通過在電氣工程自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效減少各項電力機器設備對變壓器與線路的需求，企業也無需再專門調度安排更多的工作人員對設備進行管理維護，從而最大限度降低了企業在人力和物力上的投資成本，有利于企業更好地發展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實踐應用
（一）完善電氣自動化性能，提高產品質量
眾所周知，人工智能技術最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設計人員通過將人工智能技術中的遺傳算法有效融入到各項電器設備中，不僅僅能夠完善優化各項產品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項電氣設備的工作質量和效率，充分保障了氣工程自動化控制過程的科學準確性。此外，人工智能技術在電氣工程自動化領域的應用，能夠降低企業人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩定地發展進步。電力企業基于人工智能技術的輔助下，能夠將CAD應用到任何電器產品設計工作中，從而大大縮減了各種電力產品的開發設計周期，并且拓寬了CAD技術的研究應用程度，降低了設計人員的工作難度和任務量，在保障電器產品高質量的前提下，創造出更大的經濟效益。
（二）實現智能化控制，提高工作效率
人工智能技術所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結合在一起，能夠最大化發揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學根據下降和響應的具體時間完成對調節控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關性能[3]，為電氣工程自動化建設工作打下扎實的基礎。與此同時，電力企業通過引進應用先進的智能化控制器，能夠實現電氣工程自動化控制相關數據的實時分析調節，無需專門安排專家技術人員在現場進行指導和監督，相關工作人員在控制室通過計算機就能夠實現遠程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術，提高診斷水平
電力企業在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運行故障問題。例如，常見的發電機斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運行故障，傳統的診斷方法是通過收集相關氣體樣本，并對其進行科學分析判斷，最終得出發生該故障的具體結論，有針對性地采取解決措施。傳統故障診斷方法除了需要維護檢修人員花費較多的時間與精力，電力企業還必須安排管理人員對各項設備進行實時監控，這無疑加大了企業的人力支出成本。而通過利用人工智能診
斷技術，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術以及神經網絡，能夠大大提高電氣設備故障的診斷效率，在第一時間發現問題并解決問題，從而降低了企業在人力成本上的支出，保障企業各項電力設備安全可靠地持續運行，滿足社會對于高質量電力的需求。
四、結語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩定持續發展，政府相關部門要加強與社會企業的聯系與合作，共同大力推廣應用人工智能技術，不斷提高電氣工程自動化技術水平。通過在各項機器設備中加入智能化控制器，從而有效實現各個控制環節的自動化，方便企業內部人員的管理和維護，充分保障產品生產的高質量，滿足社會用戶的各項需求，為國民經濟發展貢獻最大的力量。
參考文獻：
[1]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創新與應用，2012（17）：121-123.
人工智能推動經濟發展范文第5篇
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。
現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍。互聯網積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業融合正在加速
與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。
首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經濟影響
人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降。互聯網的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻。可以讓更多中小企業享受AI能力。
第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家。“人機回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。
