人工智能技術(shù)優(yōu)勢
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人工智能技術(shù)優(yōu)勢范文第1篇
《中國經(jīng)濟(jì)信息》綜合報道
由美國科技媒體Re/Code舉辦的Code Conference日前在南加州舉行，微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨、特斯拉創(chuàng)始人伊隆·馬斯克、亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝索斯以及谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊受邀參加，并且在大會上發(fā)表了各自對人工智能技術(shù)的看法。
比爾·蓋茨：夢想終于實現(xiàn)
首先是比爾·蓋茨，這位微軟帝國的締造者，雖然對人工智能的崛起感到激動，但是他也承認(rèn)，能力超過人類的機(jī)器將會帶來一些挑戰(zhàn)。微軟公司在語音識別和計算機(jī)視覺等領(lǐng)域進(jìn)行了多年的研發(fā)，比爾蓋茨表示，目前人類已經(jīng)在相關(guān)領(lǐng)域取得了足夠的進(jìn)展，足以肯定未來十年將會有機(jī)器人能夠執(zhí)行類似駕駛、庫管等工作，機(jī)器在某些知識工作的領(lǐng)域也能夠超過人類。
“曾經(jīng)的夢想終于到來了，”蓋茨在Code Conference大會上說道，“這是科技一直以來發(fā)展前進(jìn)的方向。”
但是蓋茨在去年的一次采訪中，也曾表示機(jī)器的超人能力將會帶來兩個大問題。第一個，機(jī)器將會讓人類社會目前現(xiàn)存的許多工作機(jī)會消失。第二個，則是如何讓人類保持對機(jī)器的控制。蓋茨透露，目前他已經(jīng)在接觸有想法能夠解決這一問題的人。
馬斯克：人工智能可能會成為少數(shù)人的工具
馬斯克對人工智能的發(fā)展也很激動，他認(rèn)為人工智能的出現(xiàn)，實現(xiàn)了科技迷們兒時的夢想。他認(rèn)為，人工智能是通往未來的途徑，機(jī)器將越來越強(qiáng)大，甚至?xí)^人類智慧。但是，馬斯克同樣對人工智能的發(fā)展表示出擔(dān)憂。“它們可能對未來產(chǎn)生負(fù)面影響，并非所有人工智能功能都是良性的。”他說。
馬斯克認(rèn)為，如果人類創(chuàng)造出超越人類智慧很多的超級人工智能，確保其處于良性狀態(tài)非常重要。馬斯克特別強(qiáng)調(diào)，人工智能可能落入少數(shù)人之手。當(dāng)被問及這里的“少數(shù)人”指的是誰，馬斯克并沒有明確指明。
貝索斯：亞馬遜從事相關(guān)項目的團(tuán)隊超1000人
亞馬遜雖然是一家電商科技公司，但是貝索斯也對人工智能技術(shù)極為熱衷。該公司的Alexa智能語音助手和Echo智能音箱，背后都有人工智能技術(shù)的影子。在Code Conference大會上，貝索斯透露，亞馬遜正在發(fā)力人工智能。“亞馬遜從事這些項目的團(tuán)隊超1000人，你看見的只是冰山一角。”他對Re/Code創(chuàng)始人莫博士說。
他表示，亞馬遜針對人工智能領(lǐng)域關(guān)鍵項目的投資，已經(jīng)持續(xù)了四年時間。他表示，人工智能產(chǎn)業(yè)會越來越大，亞馬遜有大量數(shù)據(jù)的積累，這一點在人工智能的競爭中有優(yōu)勢。
皮查伊：谷歌人工智能的優(yōu)勢是能夠理解語境
谷歌一直是人工智能領(lǐng)域的明星公司，該公司研發(fā)的AlphaGo不久前擊敗了韓國的頂級棋手。外界看好谷歌發(fā)力人工智能領(lǐng)域的原因之一，正是谷歌在數(shù)據(jù)積累方面的優(yōu)勢。谷歌的搜索引擎，每天都會獲得各種各樣大量的數(shù)據(jù)。
皮查伊表示，谷歌在人工智能上的技術(shù)優(yōu)勢之一，就是其語音助手可以處理人機(jī)對話的語境。在前后問題有關(guān)聯(lián)的時候，谷歌的人工智能助手也能實現(xiàn)一定程度的理解。
人工智能之外，皮查伊再一次表達(dá)了谷歌重返中國的意愿，但是我們可能都知道，這件事要比人工智能的研發(fā)，難多了。
人工智能技術(shù)優(yōu)勢范文第2篇
關(guān)鍵詞：電氣自動化；人工智能；技術(shù)
中圖分類號：C35文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
引言
在經(jīng)濟(jì)合理的條件下為用戶提供高質(zhì)量的電能是電力系統(tǒng)運(yùn)行控制的最基本目標(biāo)，因此對電力系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃、監(jiān)視和控制一直以來都是電力企業(yè)關(guān)注的重點。而隨著社會經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展，國家電網(wǎng)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，特別是各地區(qū)特高壓電網(wǎng)建設(shè)的順利完成，能源管理系統(tǒng)（EMS）運(yùn)行人員面臨著前所未有的壓力，這種情況下很難保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行。除此之外還有一個不容忽略的問題就是目前EMS中心的計算機(jī)軟件主要是以數(shù)據(jù)分析軟件為主，對于電力系統(tǒng)運(yùn)行中的突發(fā)事件缺乏智能化處理，這一實際情況使得電力系統(tǒng)運(yùn)行控制完全依靠人工決策，尤其是在事故狀態(tài)中，人工決策對于電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行有著決定性作用。為此，將智能技術(shù)引入到電力系統(tǒng)來推動電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展具有普遍的現(xiàn)實意義。
1、人工智能技術(shù)概況
隨著社會的發(fā)展，各種工程計算的增多，人腦無法承擔(dān)越來越繁重的科學(xué)和工程計算，計算機(jī)能夠比人腦更加快速、準(zhǔn)確的計算出這些數(shù)據(jù)，因此，利用計算機(jī)形成的人工智能技術(shù)也就隨之應(yīng)運(yùn)而生了。人工智能技術(shù)是于1956年的一次會議上提出來的，涉及到計算機(jī)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉學(xué)科，和空間技術(shù)、能源技術(shù)并稱為世界三大尖端技術(shù)。人工智能研究的主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作，它主要通過計算機(jī)來實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī)，使得計算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能不僅局限于邏輯思維，還綜合考慮了形象思維和靈感思維，此外，還可以借助數(shù)學(xué)工具，使數(shù)學(xué)進(jìn)行人工智能的學(xué)科。不同的人工智能技術(shù)具有不同的優(yōu)勢，例如人工智能建模技術(shù)就具有以下的優(yōu)點：自治性、社會能力、響應(yīng)性、能動性等。在復(fù)雜工程系統(tǒng)中運(yùn)用人工智能建模技術(shù)，可以通過復(fù)雜系統(tǒng)中的基本元素及其之間的交互的建模和仿真，將復(fù)雜系統(tǒng)的微觀行為和宏觀“涌現(xiàn)”現(xiàn)象有機(jī)的結(jié)合到一起。人工智能建模技術(shù)對自身狀態(tài)和行為有一定程度的控制能力，在完成建模和仿真任務(wù)時無需人為的干預(yù)，具有一定的自治性。人工智能建模技術(shù)能夠理解自身所處的環(huán)境，可以對周圍的環(huán)境變化作出及時和快速的響應(yīng)。此外，人工智能建模技術(shù)還可以顯示出有意識的不失時機(jī)和目標(biāo)導(dǎo)向的行為表現(xiàn)。
智能控制理論概述智能控制是隨著控制理論的發(fā)展而提出的一項控制技術(shù)，其主要作用是幫助解決傳統(tǒng)控制方法中無法解決的控制問題，對于那些適應(yīng)性要求高、不確定性和非線性強(qiáng)的控制系統(tǒng)尤為適用。而電力系統(tǒng)就是一個不確定性和非線性很強(qiáng)的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)中包含了大量未實現(xiàn)建模的動態(tài)部分，加上其分布地域范圍十分廣，對其進(jìn)行控制管理是非常困難的。同時，隨著我國經(jīng)濟(jì)社會和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的調(diào)度控制模式已經(jīng)無法適應(yīng)時代對電網(wǎng)運(yùn)行控制的要求，傳統(tǒng)電網(wǎng)控制調(diào)度缺少必要的控制技術(shù)和指令設(shè)備，在控制過程中易出現(xiàn)誤動、據(jù)動等問題，影響了電網(wǎng)運(yùn)行效率。為了解決這些問題，電力控制系統(tǒng)中的智能控制就被提了出來。
2、電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用
2.1、人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用現(xiàn)狀
雖然科學(xué)技術(shù)在不斷的進(jìn)步，電氣自動化控制水平也在不斷的提高，傳統(tǒng)的發(fā)展模式逐步得到改善，但相比于其他行業(yè)，電氣自動化控制還需要不斷的引進(jìn)先進(jìn)的自動化科學(xué)技術(shù)。
人工智能技術(shù)的引進(jìn)，把電氣設(shè)備設(shè)計從手工制圖中解放出來，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行設(shè)計（例如遺傳算法、專家系統(tǒng)等），大大提高了設(shè)計的效率和設(shè)計的質(zhì)量，縮短了產(chǎn)品開發(fā)的周期。
在電氣自動化控制系統(tǒng)中運(yùn)用人工智能技術(shù)可以對所有開關(guān)量、模擬量進(jìn)行實時采集，并按要求處理或存儲。人工智能技術(shù)還可以模擬電氣設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行的實際情況，可以實時的顯示電流、電壓等實際開關(guān)狀態(tài)及掛牌檢修功能，并自動的生成歷史趨勢圖。此外，還可以對電氣工程中的主要設(shè)備、系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)視，一旦發(fā)生故障，立刻報警。人工智能技術(shù)還可以對運(yùn)行人員的權(quán)限加以限制，方便各級運(yùn)行值班的管理。
2.2、模糊邏輯控制技術(shù)
對電力系統(tǒng)自動化的影響在智能技術(shù)的眾多分支中，模糊邏輯控制技術(shù)可以說是最簡單、最容易掌握的一種控制技術(shù)，從應(yīng)用效果和應(yīng)用范圍來考慮這種技術(shù)具有很強(qiáng)的實用性和優(yōu)越性，目前在家用電器中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用如生活中常見的電風(fēng)扇、電磁爐、電飯煲等都是通過模糊邏輯控制技術(shù)來實現(xiàn)控制的。而以模糊邏輯控制技術(shù)為基礎(chǔ)的電力自動化控制系統(tǒng)具有一個完整、系統(tǒng)的邏輯推理，能夠充分的表達(dá)語言變量，從而實現(xiàn)與人類邏輯相似的性能。2.5綜合智能控制技術(shù)對電力系統(tǒng)自動化的影響智能技術(shù)是一個廣泛的概念，到目前為止其已經(jīng)衍生出專家控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)等多個分支，其中每一個分支都有著自己的優(yōu)勢和不足之處，而綜合智能控制技術(shù)則是對這些智能技術(shù)的一種綜合性應(yīng)用。這種控制技術(shù)對于電力系統(tǒng)的影響將是全方位的，例如模糊控制技術(shù)只適合處理機(jī)構(gòu)化知識，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)在處理非機(jī)構(gòu)化信息上更有優(yōu)勢，那么通過綜合智能控制技術(shù)將二者進(jìn)行補(bǔ)充結(jié)合，可以從不同方面來為電力系統(tǒng)自動化提供服務(wù)。筆者認(rèn)為，融合了多種智能技術(shù)優(yōu)勢的綜合智能控制技術(shù)對于電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展所起到的推動作用更大，在未來將成為主要的研究方向。
2.3、線性最優(yōu)控制技術(shù)
最優(yōu)控制是最優(yōu)化理論在系統(tǒng)控制方面的具體應(yīng)用，其原理是在一定條件下，尋找最適合系統(tǒng)的控制策略，以使性能指標(biāo)達(dá)到最大化或最小化。其在電力控制系統(tǒng)中的應(yīng)用由來已久，有研究已經(jīng)證明，利用最優(yōu)控制手段能夠提高電網(wǎng)遠(yuǎn)距離輸電的輸電能力，并能提高輸電線路的輸電品質(zhì)。但由于其只能對電力控制系統(tǒng)中的局部線性模型進(jìn)行最優(yōu)策略的選擇，因而控制作用有限，對于強(qiáng)非線性電力控制系統(tǒng)的最優(yōu)控制效果并不理想，在實際應(yīng)用過程中多用于對電力系統(tǒng)中局部進(jìn)行控制的線性模型中。
2.4、監(jiān)控技術(shù)
監(jiān)控技術(shù)是電力自動化系統(tǒng)中不可缺少的一部分，通過監(jiān)控，電力控制中心人員能夠?qū)崟r掌握電力系統(tǒng)各部分的運(yùn)行狀況。而隨著電力行業(yè)的發(fā)展，智能監(jiān)控技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。智能監(jiān)控技術(shù)能夠為用戶提供數(shù)字化的監(jiān)控界面，并對電力系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行實時地圖形和數(shù)據(jù)分析，為控制人員提供決策支持。另外，現(xiàn)代智能監(jiān)控系統(tǒng)還具備遠(yuǎn)程遙控界面、實時報警以及遙控閉鎖等功能，使電力自動化控制的工作效率得到明顯提高，節(jié)約了電力企業(yè)人力資源，增強(qiáng)了電力生產(chǎn)的安全可靠性，提升了電力系統(tǒng)的自動化水平，適應(yīng)了時展要求。其智能性主要體現(xiàn)在，當(dāng)對電力系統(tǒng)中高壓進(jìn)線部分，低壓進(jìn)線部分以及電源切換等部分進(jìn)行分析時，會優(yōu)先使用分布分層式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并對各層的溫度變化和運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)控。同時，智能監(jiān)控還能夠監(jiān)測到電力系統(tǒng)中多種遙信量信號，并將這些信號實時反饋給監(jiān)控中心。
3、結(jié)語
人工智能技術(shù)隨著科技的不斷發(fā)展，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在生活和生產(chǎn)當(dāng)中，它作為一種高科技手段，改變著人類的產(chǎn)生、生活方式。人工智能代替?zhèn)鹘y(tǒng)智能在電氣自動化中的應(yīng)用，標(biāo)志著電氣產(chǎn)業(yè)的改革與發(fā)展，有效的降低了電氣自動化的投入成本，最大程度的提高了工作效率，推動了電氣自動化的健康發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1]周超.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的運(yùn)用[J].硅谷,2012,08:21+87.
[2]張聰一,劉穎超.電氣自動化控制中人工智能技術(shù)[J].科技傳播,2012,15:83+79.
人工智能技術(shù)優(yōu)勢范文第3篇
2012年，在技術(shù)創(chuàng)業(yè)尚未形成風(fēng)氣之時，他中斷了在美國的學(xué)術(shù)道路，回到中國，與中學(xué)同學(xué)、前阿里云總監(jiān)林晨曦創(chuàng)辦了依圖科技公司，致力于計算機(jī)視覺業(yè)務(wù)。談到創(chuàng)業(yè)的初衷，他說：“我始終認(rèn)為，技術(shù)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活中，才能發(fā)揮出最大的價值。”
2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數(shù)千萬美元，成為業(yè)界最被看好的計算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司之一。
創(chuàng)業(yè)四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術(shù)優(yōu)勢顯而易見，要面對的難題也不少：沒有商科背景，是否會讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領(lǐng)域，沒有現(xiàn)成的商業(yè)模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業(yè)務(wù)方向？
8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時間線》對他進(jìn)行了專訪，聽朱瓏講述行走在中國科技產(chǎn)業(yè)浪潮之巔的故事。
《時間線》：2012年你創(chuàng)業(yè)的時候，國內(nèi)人工智能市場是怎樣的？
朱瓏：當(dāng)時大家對人工智能的未來不像今天這樣有信心，資本對這個圈子的熱度也遠(yuǎn)不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認(rèn)為2012年是技術(shù)類創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿性的一年，此后，創(chuàng)投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉(zhuǎn)向“智慧密集型”。
《時間線》：如你所說，當(dāng)時資本圈對AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資，經(jīng)歷了怎樣的過程？
朱瓏：在紅杉資本中國基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創(chuàng)始人徐小平先生在他的家中見面，交流了十幾個小時。當(dāng)時，徐老師對人工智能技術(shù)并不十分了解，但非常看好我們的團(tuán)隊和AI的未來，提出給依圖兩百萬美元的投資，這筆資金動用了當(dāng)時真格基金總額的7%，我認(rèn)為徐小平老師是個非常有魄力的投資人。
《時間線》：你們的很多項目都是與政府部門合作的，一家創(chuàng)業(yè)公司是如何取得政府的信任的？
朱瓏：我回國之后動用了自己在國內(nèi)所有的人際關(guān)系，最終獲得了在某個公安系統(tǒng)會議的茶歇時間與一名負(fù)責(zé)人交流3分鐘的機(jī)會。經(jīng)過一番爭取，他愿意讓我嘗試計算機(jī)車輛識別系統(tǒng)，當(dāng)時計算機(jī)的車輛自動識別準(zhǔn)確率不到30%，對方希望提升到70%。接到任務(wù)兩個月后，我們做出了一套車輛識別系統(tǒng)，識別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，獲得公司成立后的第一單業(yè)務(wù)。
由此開始，我們與公安系統(tǒng)開始了長期緊密合作，將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于追逃、刑偵、監(jiān)控等方 面。
《時間線》：人臉識別技術(shù)具體可以如何應(yīng)用到公安系統(tǒng)的工作中？
朱瓏：我們曾協(xié)助蘇州公安完成一起追逃任務(wù)，公安用全國在逃庫的26萬人與常住及暫住人口庫中的1300萬人進(jìn)行比對，通過人臉識別的捕捉，系統(tǒng)共預(yù)警25人。經(jīng)過人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷，最后現(xiàn)場捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情，現(xiàn)在人工智能技術(shù)可以幫助我們實現(xiàn)。此外，人臉識別技術(shù)還可以應(yīng)用到金融等其他行業(yè)。
《時間線》：從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在，人工智能市場經(jīng)歷了怎樣的變化？
朱瓏：今年的前三、四個月，比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進(jìn)來參與這個領(lǐng)域。”
《時間線》：在人工智能大熱的今天，可能會有一些投機(jī)主義的公司涌現(xiàn)，這是否會成為你的困擾？
朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見得會涉及智能的那些部分，只是包裝一個概念，但時間會自動篩選出真?zhèn)危袑嵙Φ墓竞芟∪保瑘F(tuán)隊會更加值錢。
為杭州打造“城市數(shù)據(jù)大腦”
今年9月，全球矚目的G20峰會將在杭州召開，杭州市委市政府聯(lián)合眾多公司，在阿里云的牽頭下開展了一個名為“城市數(shù)據(jù)大腦”的城市交通規(guī)劃項目，借此盛會展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車輛識別及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。首次涉通領(lǐng)域，對于依圖來說是一個新的挑戰(zhàn)。
《時間線》：“城市數(shù)據(jù)大腦”項目中，依圖進(jìn)行了哪些方面的技術(shù)支持？
朱瓏：我們對城市中車輛的行駛路徑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析，對車、道路、紅綠燈的信息進(jìn)行建模。在建模的基礎(chǔ)上對政府的交通管理者給予建議和優(yōu)化方法，比如紅綠燈的改進(jìn)措施，道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。
《時間線》：這個項目的難點在哪里？
朱瓏：從技術(shù)層面來講，交通管理是一個非常新的領(lǐng)域，世界上頂級機(jī)構(gòu)對這一領(lǐng)域的研究也處于原始階段，現(xiàn)有的學(xué)術(shù)界的模型、數(shù)據(jù)體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個項目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來講，我們的工作要跨越政府的不同部門，把這些數(shù)據(jù)整合到一起。
《時間線》：大數(shù)據(jù)對人工智能技術(shù)有重要作用，你們?nèi)绾谓⒆约旱臄?shù)據(jù)庫？
朱瓏：最樸素的辦法就是一點一滴積累，比如車輛數(shù)據(jù)，我們自己去路上拍了很多，慢慢地數(shù)據(jù)就積累起來了。在和客戶合作的過程中，客戶也會提供一些數(shù)據(jù)。
《時間線》：現(xiàn)階段在中國進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)業(yè)，難點在哪里？
朱瓏：從創(chuàng)業(yè)環(huán)境來看，我們沒有完善的反壟斷機(jī)制，也就是說大公司還是可以跟你競爭的；但在美國，這不一定行得通。而且中國的知識版權(quán)的保護(hù)尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。
此外，探索出好的商業(yè)模式是非常困難的。依圖成立四年，經(jīng)歷了很多探索，我們一直在扎實地做垂直領(lǐng)域，包括公安、金融等領(lǐng)域。我始終在問自己：人工智能的賣點是什么？
AI最大的考驗是商業(yè)模式的創(chuàng)新
2016年初，一場人機(jī)大戰(zhàn)成為全民熱點。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動的市場教育。影響迅速蔓延到二級市場，人工智能概念股迅速飆升，中國興起一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)四年，朱瓏目睹了人工智能產(chǎn)業(yè)的變遷，他有著怎樣的體會？作為一個創(chuàng)業(yè)者，他如何看待這個產(chǎn)業(yè)的未來
《時間線》：現(xiàn)在依圖在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)方面的比率大概是什么樣的？
朱瓏：超過50%都是技術(shù)團(tuán)隊，我們的核心優(yōu)勢是對技術(shù)的理解能力。有了技術(shù)作為基礎(chǔ)，擴(kuò)張的成本會變得很低。
《時間線》：作為學(xué)者型創(chuàng)業(yè)者，商業(yè)背景的匱乏會不會成為你的瓶頸？
朱瓏：創(chuàng)業(yè)四年，這個部分的知識我補(bǔ)充了很多。商業(yè)知識是不斷學(xué)習(xí)的過程，今天學(xué)到的商業(yè)經(jīng)驗不一定能解決明天的問題。換句話說，有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對的問題。創(chuàng)業(yè)本身就是個不確定的探索過程。
《時間線》：如何看待技術(shù)與商業(yè)化的平衡？
朱瓏：技術(shù)與商業(yè)化從來不是矛盾的。中國現(xiàn)在有很多大規(guī)模的問題放到學(xué)術(shù)上都是非常有挑戰(zhàn)性和標(biāo)桿性的。在實驗室是無法直接解決問題的，因為有些數(shù)據(jù)不易得到，做商業(yè)項目與學(xué)術(shù)研究并不沖突，反而可以更好地促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。
人工智能技術(shù)優(yōu)勢范文第4篇
一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：
1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡介
人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機(jī)去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達(dá)4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。
區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機(jī)制、加密算法等計算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補(bǔ)人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運(yùn)行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機(jī)結(jié)合，將會創(chuàng)造更大的價值。
從金融、消費(fèi)、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時，區(qū)塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。
2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述
人工智能被譽(yù)為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標(biāo)：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，成為重要經(jīng)濟(jì)增長點，全面支持建設(shè)小康社會；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要動力，向智能社會建設(shè)邁進(jìn)；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，2016年中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)量達(dá)30115項，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進(jìn)行增長，預(yù)估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達(dá)592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機(jī)器學(xué)習(xí)處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。
相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個初級的階段，分別為：
起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進(jìn)部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當(dāng)中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。
雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。
發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個行業(yè)領(lǐng)域開始試點。
目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時間積累。“區(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應(yīng)用階段。
二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)
在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強(qiáng)大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。
1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能
區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術(shù)的結(jié)合，有以下七個方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨拥目尚湃危涣菂^(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結(jié)合的優(yōu)勢具體說明如下：
（1）提高數(shù)據(jù)安全性
區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲問題導(dǎo)致的故障。區(qū)塊鏈中每個節(jié)點都按照鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)存儲完整的數(shù)據(jù)，每個存儲節(jié)點都是獨(dú)立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲，可避免系統(tǒng)級別風(fēng)險的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點全部出現(xiàn)風(fēng)險，否則數(shù)據(jù)就是安全的。
此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以及誰部署了最終的，是我們應(yīng)對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學(xué)習(xí)”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。
（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持
一些企業(yè)為了自身發(fā)展會進(jìn)行海量數(shù)據(jù)收集，同時因為市場競爭而拒絕進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的購買銷售。可靠性強(qiáng)、可用性高的數(shù)據(jù)將會使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機(jī)識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。
當(dāng)收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型時，數(shù)據(jù)會受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機(jī)性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型比使用更多不同樣本進(jìn)行訓(xùn)練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。
（3）隱私保護(hù)
人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導(dǎo)出私人隱私信息，通過這些信息又推導(dǎo)到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當(dāng)利益。同時，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進(jìn)行模型訓(xùn)練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。
（4）能源消耗減少
采用POW共識機(jī)制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學(xué)習(xí)算法，提升數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，操控計算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進(jìn)行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。
（5）可信任度的提升
一個人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨(dú)立于人工智能運(yùn)行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標(biāo)識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認(rèn)同的節(jié)點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗證網(wǎng)站所有權(quán)。
一個人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進(jìn)行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數(shù)據(jù)。
最后，區(qū)塊鏈的共識機(jī)制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個區(qū)塊鏈節(jié)點進(jìn)行驗證)，我們可以確保人工智能的運(yùn)行不會超出界限。
（6）更短的AI訓(xùn)練時間
在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲的方式將一臺人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓(xùn)練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器之上，從而減少訓(xùn)練時間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認(rèn)，可以直接進(jìn)行下一步的操作，從而進(jìn)一步減少人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間。
（7）開放公平性
區(qū)塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創(chuàng)建一個自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計算——將計算任務(wù)分散在多臺虛擬機(jī)之間，以實現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實現(xiàn)非常特定的目標(biāo)。
而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進(jìn)行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽(yù)系統(tǒng)，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進(jìn)行交易之前檢查其聲譽(yù)。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必?fù)?dān)心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當(dāng)?shù)膱蟪辍?/p>
2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)
“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：
（1）政策性風(fēng)險
區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟(jì)上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。
（2）技術(shù)融合的不確定性
作為兩個前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴(kuò)容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現(xiàn)。
（3）大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計算，那么任何人都有機(jī)會與世界上最大的公司競爭。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。
（4）不可控性
當(dāng)使用了“一旦運(yùn)行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運(yùn)行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。
三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景
結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結(jié)合，比如：
（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進(jìn)行結(jié)合
相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計，大部分的醫(yī)生會直接將病人的病情、個人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對關(guān)鍵信息進(jìn)行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計算分析方面，AI在醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進(jìn)行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù)。
（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進(jìn)行結(jié)合
利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當(dāng)收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓(xùn)練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機(jī)器人可以進(jìn)行共享學(xué)習(xí)，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機(jī)識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領(lǐng)域。
（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)合
相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關(guān)于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和時序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護(hù)下的個人數(shù)據(jù)相整合，為個人提供更精準(zhǔn)的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動進(jìn)行預(yù)算，最后自動化下單。利用機(jī)器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機(jī)器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風(fēng)險，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領(lǐng)域。
（4）區(qū)塊鏈+AI在云計算方面進(jìn)行結(jié)合
當(dāng)前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓(xùn)練時間長、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進(jìn)行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領(lǐng)域。
（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進(jìn)行延展
首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識別和身份認(rèn)證，將個人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認(rèn)證能快速的識別出罪犯，有利于維護(hù)社會穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領(lǐng)域。
四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望
人工智能技術(shù)優(yōu)勢范文第5篇
此前，百度在2013年第四季度財報中披露，移動業(yè)務(wù)占比突破了20%，增長迅速。盡管傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)每季度高速增長，百度移動業(yè)務(wù)占比不斷擴(kuò)大，顯示出百度在移動業(yè)務(wù)發(fā)展遠(yuǎn)超外界預(yù)期。
說到這兒，肥貓想先不說百度，先來說說Facbook，從Facebook的股價走勢來看，2013年6月份開始(Facebook移動收入占比突破30%)，F(xiàn)acebook股價從24美元附近強(qiáng)勁上漲，到今年3月份一度突破72美元，目前保持在64美元附近，一年時間上漲了2倍多，顯示了資本市場對互聯(lián)網(wǎng)公司移動業(yè)務(wù)發(fā)展情況的重視。
由此不難看出，按照目前百度移動業(yè)務(wù)收入的發(fā)展趨勢，7月末公布2014年第二季度財報時，移動業(yè)務(wù)占比很有可能突破30%，屆時百度的股價有望步入強(qiáng)勁上漲的通道。
那么，為什么百度移動業(yè)務(wù)收入會快速增長？經(jīng)過深度分析與研究，肥貓認(rèn)為百度具有的三大特性促進(jìn)了整個百度在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的爆發(fā)。
一、入口優(yōu)勢。
大家都知道，早在2013年，百度在加強(qiáng)移動生態(tài)建設(shè)的基礎(chǔ)上，著重布局了移動搜索、應(yīng)用分發(fā)、地圖和移動視頻四大入口，14款移動產(chǎn)品用戶數(shù)過億的App，其中最核心的“手機(jī)百度”用戶在最近3個月內(nèi)由4億增至5億，日活躍用戶超過6000萬。
由于移動端信息的分散化，移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和內(nèi)容日益豐富，搜索最喜歡的就是信息的分散化，越分散，搜索越有價值。正是百度具有的技術(shù)優(yōu)勢，因此，百度利用基于大數(shù)據(jù)、百度大腦的精準(zhǔn)推薦技術(shù)，能夠更加精準(zhǔn)地匹配用戶和廣告，移動端的廣告能夠獲得更高的點擊率。在營收方面，百度網(wǎng)盟利用基于大數(shù)據(jù)的CTR(廣告內(nèi)容匹配)數(shù)據(jù)，讓站長的平均收入提升70%。
與此同時，移動設(shè)備解決了百度賬號體系的短板，每臺手機(jī)、平板電腦都有唯一的設(shè)備號，百度不必通過賬號來鎖定用戶，同樣可以精準(zhǔn)地刻畫用戶的人群畫像，分析用戶的特點、消費(fèi)喜好，從而更精準(zhǔn)地推薦相關(guān)內(nèi)容和服務(wù)。
二、品牌優(yōu)勢。
無庸置疑，在互聯(lián)網(wǎng)“搜索”領(lǐng)域，已經(jīng)被谷歌和百度所定義了，在國外就是“谷歌一下”，在中文世界就是“百度一下”，谷歌百度已經(jīng)讓搜索變得日常化、社會化。而在移動搜索領(lǐng)域，百度目前超過72%的市場份額，也證實了其在掌上世界的品牌價值。
移動端碎片化的使用時間，也讓移動搜索的需求越發(fā)傾向于本地化搜索和生活服務(wù)類搜索。由于屏幕等移動設(shè)備的限制，又要求移動搜索要做到能精準(zhǔn)把握用戶需求，這就要求能準(zhǔn)確洞察和理解用戶的真實意圖。而百度龐大的搜索數(shù)據(jù)以及前衛(wèi)的挖掘技術(shù)，之前已為對接這些需求奠定了基礎(chǔ)。
三、技術(shù)優(yōu)勢。
百度在技術(shù)上的研發(fā)與投入，大家都是有目共睹的。既有的成熟搜索技術(shù)不用多說，更關(guān)鍵是百度用來構(gòu)建未來5年移動搜索雛形的前沿技術(shù)，未來移動搜索的需求將更貼近生活和娛樂，搜索框不僅要能進(jìn)行文字搜索，還要能識別用戶輸入的聲音和圖像信息。
而對于，百度在開發(fā)者和商家兩大群體構(gòu)建起來開發(fā)者生態(tài)體系和商業(yè)生態(tài)體系來說，百度做的移動搜索已經(jīng)不僅僅是搜索工具、瀏覽工具它還是綜合服務(wù)、商業(yè)交易的大平臺。
所以說，在百度之后做移動搜索，光靠簡單的技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)積累肯定不行，還得能有建立生態(tài)圈的前瞻性和實力。
由此，也不難看出，根據(jù)數(shù)據(jù)對比，BAT里百度移動收入占比是最高的，移動互聯(lián)網(wǎng)時代，搜索廣告仍然是效率最高的商業(yè)模式。百度移動端商業(yè)模式已經(jīng)從單一的搜索廣告豐富為搜索廣告、應(yīng)用分發(fā)分成、LBS、在線視頻廣告等多個模式。在連接人與服務(wù)方面，百度效率明顯高出許多。
從騰訊方面來看，以京東618大促為案例分析，騰訊微信、QQ兩個一級入口總共為京東移動端帶來移動端訂單僅占7%，京東APP訂單量占比為18%。微信和QQ在電商轉(zhuǎn)化效率表現(xiàn)低于大多數(shù)人預(yù)期。社交網(wǎng)絡(luò)的電商潛力有限。阿里方面的情況明顯比騰訊好，Q1移動營收11.62億，還是較去年同期增長了6倍的背景下，這離不開淘寶大力促銷、UC、微博導(dǎo)流的情況下。但缺乏入口、用戶習(xí)慣遷移緩慢是阿里移動滯后的原因。
相比之下，百度大數(shù)據(jù)、人工智能等基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新催生了移動商業(yè)模式的實現(xiàn)，比如人工智能技術(shù)通過智能推薦，提升了搜索廣告的點擊轉(zhuǎn)化。大數(shù)據(jù)、LBS為用戶提供了更加便利的本地服務(wù)。而定位、語音、圖像識別等技術(shù)的突破，提升了用戶移動應(yīng)用便利性，也更多維度豐富了用戶大數(shù)據(jù)。
按照百度副總裁、移動·云事業(yè)部總經(jīng)理李明遠(yuǎn)的說法就是——與PC互聯(lián)網(wǎng)時代相比，移動時代的搜索服務(wù)對大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)提出了更高需求，而這正是百度所擅長的領(lǐng)域。
今年4月，百度正式了包括“百度大腦”在內(nèi)的“大數(shù)據(jù)引擎”，向外界提供大數(shù)據(jù)分析處理和挖掘能力，并展示出百度在云能力與APP端之間的數(shù)據(jù)協(xié)同能力；5月，百度在硅谷宣布成立人工智能實驗室，并聘請到全球頂尖的人工智能科學(xué)家吳恩達(dá)博士擔(dān)任首席科學(xué)家，管理百度研究院。
