一、 人工智Neng应用落地的四个关键因素

人工智Neng有着广阔的发展空间和相当多样化的应用场景，只等未来一步步落地实践。 动手。 人工智Neng行业+金融科技，没错这是易道博识Zui擅长的领域了。当然...

栓Q！ 《人工智Neng时代》从人工智Neng的历史、 现状、未来工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等人工智Neng应用领域依次介绍了人工智Neng发展前景。

第一步：寻找人工智Neng所Neng带来商业价值的应用场景

二、 人工智Neng将在哪些领域率先落地?

. 零售领域

摸鱼。 《2018中国人工智Neng商业落地研究报告》称，过去一年，产业对人工智Neng期待值hen高，各种应用层出不穷，但收获却hen少。2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元， 但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元，%以上的AI企业亏损。业界普遍认为， 作为2017年全球信息通信领域大热点的人工智Neng产业，雷声大、雨点小，遭遇商业落地之痛，确实令人深思。

二、 金融领域

. 海量高质量数据

人工智Neng应用领域广泛，相关技术渗透到生产、生活的各个方面如智Neng制造、智Neng物联网、智Neng家居、智慧交通、智慧农业、智Neng机器人、智Neng安防、AI教育、智Neng零售等等，在人们的生产、 对，就这个意思。 工作、学....通过AI教学实训平台和智慧教学资源实现立体化教学，注重项目实践，让学生在真实工作环境中边练边学，注重学生创新精神和实践Neng力的培养，并采用企业化管理让学生率先接触...

上文我们Yi经提出，有四大领域是人工智NengZui容易率先落地的行业，但是具体落地方法还不是hen明确， 一句话概括... 笔者基于对人工智Neng目前整体形势的认知，给出以下人工智Neng具体落地的方案，供大家参考。

以上内容是将人工智Neng进行商业落地的基本框架， 但是在实际操作过程中还会遇到一些现实问题，由于人工智Neng在技术上还没有完全成熟，所以在落地过程中还存在一定的局限性。这不仅是一个大的挑战， 也一边是行业发展中的机遇，谁NengZui先在人工智Neng商业落地上取得突破，谁就将会在这场关于未来的竞争中取得巨大的优势!，嗐...

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技Neng重新组织Yi有的知识结构使之不断改善自身性Neng的一门学科， 盘它。 是人工智Neng中hen重要的一个领域。

①1955年， AI的先驱之一麦卡锡率先定义人工智Neng术语，大致如下：推理是根据知识库中Yi有的知识和当前计划进行决策的过程， 说到点子上了。 而学习是一个长期的过程，包括对过去行为及施行后来啊的知识积累，学习使得知...

人工智Neng从诞生以来理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，Ke以设想，未来人工智Neng带来的科技产品， 捡漏。 将会是人类智慧的“容器”。除此之外还需要掌握一些技Neng和...

雪糕刺客。 Zui新发布 Python初学者辅助资料+实用python代码+基础AI模型。

计算机科学自然语言处理人工智Neng从诞生以来 理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，Ke以设想，未来人工智Neng带来的科技产品，将会是人类智慧的 容器 。 实锤。 今天的种种人工智Neng技术归根到底dou建立在数学模型之上， 要了解人工智Neng，先说说要掌握必备的数学基础知识。

计算机这块，实在不好说该学哪些知识，主要原因是好像hen多知识douhen重要。

三、 人工智Neng落地具体方案

人工智Neng行业+金融科技，没错这是易道博识Zui擅长的领域了。 金融行业内部还有细分， 按照我国审批的金融牌照来算，主要包括银行、保险、信托、券商、金融租赁、期货、基金、基金子公司、基金销售、第三方支付牌照、小额贷款、典当12种。 当然我们不会讲那么细， 挑重点说银行，保险，证券，聊一聊这，说白了...

农业:AIKe以用于预测农作物产量、病虫害防治、 换位思考... 土壤分析等。它还Ke以通过无人机进行农田监测。

我惊呆了。 娱乐:AIKe以用于内容推荐、 游戏设......

目前通过讯飞开放平台累计创建的无障碍应用数Yi经达到26197个，服务视听障人数1218万， 出道即巅峰。 Ke以说人工智Neng技术真正改变了他们的生活。

坚持“产教...

最后说一句。 近年来 伴因为云计算、大数据、物联网、人工智Neng等信息技术的快速发展和传统产业数字化的转型，数据量呈现几何级增长，越来越聚集于提取其中的语义，以深度学习为代表的人工智Neng技术，本质上是一个具有多层的神经网络，只有依托海量的数据，才Neng使其学习质量达到理想的后来啊。

我跟你交个底... 智Neng化生产是工业互联网发展的到头来诉求之一， 智Neng化生产涉及到的内容非常多，除了人工智Neng技术之外还涉及到物联网、大数据和云计算等技术所...

勇敢一点... 人工智Neng想要落地，至少要具备两个条件，一是要有数据基础，二是团队结构要合理。前面我们Yi经讨论了如何寻找人工智Neng的应用场景， 当有了完善的数据，团队搭建就绪以后接下来要Zuo的就是基于AI的过程设计原型验证，在确认技术原型可行的情况下再进行迭代和到头来的大规模实施。

. 闭环数据反馈循环

以及大数据处理系统的运用， 现阶段人工智NengYi经具备人脸识别、智Neng交互等功Neng，Yi经具备数据分析和描绘客户画像的Neng力，Neng够让服务和营销的客户提供海量的机器翻译与语义搜索等服务;因果树用AI投资机器人辅助企业进行投资决策，换个思路。。

智Neng赋予机器基本的诊疗Neng力， 提前预警传染病的发生，换句话说人工智Neng必须要切实解决当今社会存在的问题，这才是科大讯飞希望达到的后来啊。 那么如何让人工智Neng在面对geng多社会难题时有用武之地呢？ 基本上... 时隔十年，刘庆峰在大会上正式发布了“讯飞开放平台2.0”。根据官方介绍， 未来科大讯飞将会联合行

在AI智Neng分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新，而TSINGSEE青犀视频所具备的智Neng分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展，与新技术结合， 还行。 这些新兴技术在交通....城市级的人工智Neng大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，Neng提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合...

目前，人工智Neng还处于弱人工智Neng水平阶段，商业落地应该一步一个脚印，不Neng急于求成。目前的人工智Neng技术只Neng解决部分问题， 人工智Neng要实现商业落地，需要搞清楚要解决问题的具体领域，并有明确的应用场景边界，把人工智Neng的功Neng限定在特定的边境之中，这样的AI解决方案才geng具有实用价值。

中国的BAT， 以及国外的谷歌、微软、苹果、特斯拉等巨头公司，他们dou有一个共同特征—闭环的数据反馈循环。向百度、Google等互联网公司，Neng够通过用户输入的信息，就Neng及时获取用户的一手数据。通过特定技术，就Neng提高客户的体验。从终端收集数据， 然后用数据训练模型，这样就Ke以用模型提高用户体验，用户端又会重复产生数据，这就形成了闭环的数据反馈循环。

hen长时间以来 由于在风控和运营方面的局限，金融服务一直存在hen多瓶颈，不过因为人工智Neng、大数据、云计算时代的来临，这些问题完全有可Neng迎刃而解，对此，百度高级副总裁朱光的判断是“人工智NengZui好、Zui有商业价值的落地场景就是金融。人工智Neng技术现在就Neng使其真正发生深刻变革的产业就是金融。”在传统领域里面数据Zuo得Zui好的就是金融界，李开复曾经指出：“一是在金融界里相对隔离得非常清晰，这事儿我得说道说道。。

这里并不是人工智Neng技术将要取代人类，而是帮助人类Zuo的geng好。

金融领域是不跟其他领域混在一起的， 股票就是股票、保险就是保险、银行就是银行、账单就是账单，这些东西是Neng够用来计算的，且属于狭窄的领域。二是利用手中拥有的大数据量，Ke以获取geng多的数据。三是金融是Zui无摩擦的领域，钱进钱出，这里没有生产、 划水。 仓库和物流。”这就是为何人工智Nenghen容易在金融领域落地， 人工智Neng在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉等方式来预测交易数据、价格走势等，从而为客户提供先关的金融服务，这样Neng大大降低投资风险。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智Neng问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。 引起舒适。 今天的种种人工智Neng技术归根到底dou建立在数学模型之上，要了解人工智Neng，先说说要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，

当我们知道了人工智NengKe以替代人们Zuo什么工作以后Ke以进一步思考一个问题：目前是什么阻碍了生产效率?当我们回答了这个问题，就hen容易找到一个切合实际的应用场景。比方说：企业里的会计人员需要重复的对相关财务数据进行录入和分析，这类的工作Neng否通过人工智Neng来提升效率。

. 企业级服务

人工智Neng在零售领域的应用， 主要是机视觉和模式识别、消费者分析、智Neng库存管理等，这里以计算机视觉和模式识别为例，简要Zuo一举例，电商平台每天dou会有海量图片，而机视觉和模式识别等深度学习技术，Neng对其进行分析和识别，在不完整信息的情况下自动识别图片的关键要素，从而为消费者提供geng便捷的体验。

人工智Neng在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、 医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理等，近年来智Neng医疗的热度逐渐攀升，因为图像识别、深度学习、神经网络技术的不断进步，在hen大程度上推动了医疗产业与人工智Neng的深度融合。从另一个方面来讲， 因为社会的进步和人们逐步对健康的重视，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命的需求也geng加迫切，只是实际情况是：医疗资源分配不均、药物研制周期长、费用高等问题。对优质医疗服务的需求极大地刺激了以人工智Neng技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。

结合当前人工智Neng技术的进展，本文从三个方面就人工智Neng如何进行商业化落地进行了深入探讨，何不...。

网站名称：未来人工智Neng的应用将在这些领域率先落地? URL地址：https://www.cdcxhl.com/news/.html，躺平...

深度学习模型Ke以分为三个环节， 分别为：前期训练、云端推理、终端推理，其中前两个环节存在较大的计算量，目前，CPU+GPU架构Yi经成为大部分企业的选。FPGA的性Neng功耗比使得它有hen大的市场， 百度采用FPGA打造百度大脑专用AI芯片，微软也是基于英特尔Stratix FPGA芯片打造了Brainwave平台。在终端推理环节， 由于终端设备需求各不相同，需要定制化、低功耗、低成本的嵌入式解决方案，市场的竞争呈现多样化，如寒武纪的1A处理器，我明白了。。

. 高性Neng计算硬件

第二步：快速验证迭代， 大规模实施

硬件成为人工智Neng应用落地的重中之重。那么人工智Neng将率先在哪些领域落地?这也是hen多人所关注的焦点，就此话题，我们展开进一步的讨论。

不地道。 在不久的将来 人工智Neng将会对大部分行业赋Neng，改变行业的游戏规则，众所周知，人工智NengZui擅长的就是对海量数据的处理，大数据也是人工智Neng应用的基础，凡是Neng够产生海量数据的行业，dou非常有利于人工智Neng的落地，这些行业包括：金融、零售、企业及服务、医疗等行业，接下来我们就针对具体行业来展开分析。

要找到合适的人工智Neng商业落地应用场景，就是要明白人工智Neng在哪些方面Ke以Zuo的比人类geng优秀。目前， 并不是所有的工作douKe以被人工智Neng所替代，但是对于海量数据的处理和分类，人工智NengKe以比人类Zuo的geng好。现阶段，人工智NengYi经Neng够代替人类Zuo那些简单重复性的工作了。 本质上... 即使是对于高级白领， 他们的工作中也包含了一些简单重复性的工作，比方说：信息的录入、检索和分析，流程的重复优化等。这些工作覆盖了各行各业，即使不用机器替代人，利用人工智Neng来提高工作效率也是hen普遍的需求。

. 医疗领域