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廈門網絡公司：未來的時代是人工智能的時代。

世界各國搶占人工智能制高點的戰斗已經打響。

在這場戰斗中，中國正式吹起沖鋒的號角！

我們只知道大勢將至，誰曾想未來竟來得如此之快！

國家為什么要在人工智能上花費這么大的代價呢？除了經濟問題，最重要的一定是未來生存權的問題。

誰能引領人工智能，誰就掌控了人類的未來！

下一站“人工智能”：人工智能戰爭已經打響！

馬云在2018世界人工智能大會演講

在今年6月份，馬云就曾放言：“回望歷史，第一次技術革命和第二次技術革命先后引發了一戰和二戰，人工智能可能會引爆第三次世界大戰。”

剛剛，在2018世界人工智能大會上，馬云又金句頻出，再次引人們的思考。

“AI不是技術，是我們思考世界的方式”

“未來成功的制造業一定是用好智能技術的企業，因為不會用智能技術的企業都會進入失敗領域。”

馬云還認為，步入智能時代，我們真正應該擔心的不是機器智能會超越人類智慧，而是人本身的智慧停止了增長。

未來10-15年，傳統制造業面臨的痛苦將會遠遠超過今天，企業如果不能從規模化、標準化向個性化、智慧化轉型，將很難生存下去。

第一、人工智能對企業的三大改變

我們身邊已經有非常多人工智能的應用，比如高鐵安檢、銀行身份識別等，以往傳統企業有七成都是這類重復性的工作，費時費力。但是當我們把人工智能應用到企業中時，也會發現它有三大改變：

1、提高工作效率

2、降低成本

3、帶來新的用戶價值

第二、人工智能的三大核心

最近幾年，人工智能產業被國家視為科技興國的重中之重，政府也陸續發布了很多人工智能相關的報告，使中國人工智能產業競爭力進入國際第一方陣，帶動產業升級和經濟轉型成為發展重點。

這段時間我也參加了不少的人工智能論壇、討論和學習，在我看來，人工智能有三大核心值得我們去關注。

1、數據。

數據是人工智能決策的依據。9月份李開復在TCD（TechCrunch Disrupt）大會上稱：中國僅僅花了兩年時間就在人工智能方面“奇跡般地崛起”，在人工智能方面中國超過了美國。

因為中國企業有更多的數據來開發、訓練和AI應用場景。尤其是在移動互聯網應用上，這個就是數據的基礎價值，就像工業時代的石油。

2、算法。

算法通過數據進行過濾、分析、得出方案，簡單來說就是計算公式。

經典的算法有很多，比如2016年谷歌橫掃人類圍棋頂尖高手的人工智能阿爾法狗采用的是蒙地卡羅模糊精確的算法，大大提升了效率和應用。

再比如在攝像頭判斷物體這項指標上，百度無人車判斷行人的準確率達到95%，判斷紅綠燈的準確率達到99.9%。

3、算力

算力為大數據的發展提供了堅實的基礎保障，盡管大數據的爆發式增長給算力提出了巨大挑戰，但有了云計算后，算力已經不是核心瓶頸。

四、人工智能對行業的影響

人工智能改變世界，要從改變每個行業開始。現實是我們現在一直在使用人工智能，至少是以某種形式。人工智能已經徹底改變了幾乎每個行業，并將繼續這樣做。我們來看人工智能對行業的改變以便我們更好地了解人工智能如何與業務交互。

制造業

人工智能對制造業的沖擊也在日益突出，中國制造業面臨的就是機器智能所帶來的挑戰。在不久的將來，機器人將進駐制造業進行技術升級，工業機器人將對中國制造業的發展產生重大影響。

工業機器人在制造業中的應用場景較為廣泛，例如汽車、電氣機械和器材制造業、金屬制造、食品制造、物流等多個工業領域。機器人在汽車行業應用最為廣泛，并逐漸向電子制造、金屬制造、化工、食品加工等行業滲透。

智能手機

實際上，人工智能早已深入智能手機，例如新聞搜索APP 可進行智能搜索排序，個性化產品推薦，圖像識別等。此類的手機應用不勝枚舉，未來的手機APP 必將被人工智能技術全面侵占，以此來確保產品服務質量，提供差異化服務。

人工智能在手機端的滲透不僅僅限于手機應用，全球手機巨頭已經進入人工智能領域。蘋果發布了搭載專用神經網絡、人臉識別功能的智能手機，華為緊隨其后發布了使用人工智能芯片的新一代手機，三星的手機語音助手也在中國上線。2018 年，人工智能手機發展趨勢將進一步加深。

無人駕駛

無人駕駛需要解決現有技術的局限性，例如尚未普及在所有天氣條件下均能正常運作的傳感器和3D地圖，對網絡安全和可靠性的擔憂。這些問題的解決主要依靠技術廠商。

互聯網企業、互聯網出行平臺以及人工智能技術企業是推動無人駕駛技術發展的中堅力量。百度宣布在2018年量產無人車。滴滴出行在美國設立人工智能實驗室探索無人駕駛技術。Uber 與卡內基梅隆大學和亞利桑那大學合作，在匹茲堡開設一個高級技術中心，測試地圖導航和無人駕駛汽車。地平線早已發布人工駕駛系統平臺，并完成中國首個智能代客泊車項目的路測。而傳統汽車生產廠商在無人駕駛的大潮中受限于技術能力尚未取得較大突破。短期看，無人駕駛領域仍將保持以技術企業為主導的格局，傳統汽車廠商將加大與技術企業的合作力度。

金融行業

2018 年人工智能對于金融業的影響可能更為深入，更多涉及投資決策環節。通過與金融科技公司的合作或進行內部研發，銀行、券商等金融機構將進一步完善智能投顧，提高智能投顧的投資回報率。此外，在風險控制領域，人工智能可以通過自主學習快速風控模型迭代速度，使金融機構能夠抵御各種欺詐風險。

人工智能技術已經革新了金融機構的部分業務流程。在申請或變更銀行賬戶時，申請人無需前往銀行網點，而是通過金融終端拍攝照片并上傳至云端與身份證信息進行對比完成程序。雖然僅僅是改變了業務流程，并未涉及金融行業上下游，但由于降低了金融機構經營成本，提升了業務效率，這類業務流程式的變革在未來將被持續推廣。

在未來的數年間，人工智能將成為眾多產品的底層技術并實現普及。對于企業來說，不接受人工智能技術將逐步被淘汰，而能夠獲得更好的多樣化、情景化的數據，能夠開發出更加智能的算法的企業將在競爭中獲取更大的優勢。德勤高級經理鐘昀泰表示：“在未來的數年間，人工智能將成為眾多產品的底層技術并實現普及。對于企業來說，不接受人工智能技術將逐步被淘汰，而能夠獲得更好的多樣化、情景化的數據，能夠開發出更加智能的算法的企業將在競爭中獲取更大的優勢。”

財務管理

財務機器人是能夠部署在服務器或計算機上的應用程序，可以完成線上及系統性的工作，包括替代財務流程中的手工操作，管理和監控各自動化財務流程，錄入信息，合并數據，匯總統計，根據既定的業務邏輯進行判斷以及識別財務流程中的優化點。

相較于人工處理，財務機器人的優勢在于可以替代耗費大量人力和時間的高度重復性的工作，更加擅長處理跨系統或跨崗位等需要協調的工作，其財務準確性更高，可以快速響應業務變化。例如財務機器人通過替代人工工作節約大量時間成本，還通過效率、性能和準確性的優化提升工作質量，釋放人力資源潛力。

根據工信部的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》（2018-2020年）報告來看，人工智能將率先在以下八個領域取得突破：

智能網聯汽車

智能服務機器人

智能無人機

醫療影像輔助診斷系統

視頻圖像身份識別系統

智能語音交互系統

智能翻譯系統

智能家居產品

人工智能已經在每個行業中得到了應用，這并不是一件容易的事。 無論是針對簡單的任務，如建議產品或為客戶提供基本的客戶服務，還是針對復雜的措施，如運行軟件測試和完成債務催收等行業的廣泛問題解決程序，AI已經在我們的世界找到了自己的位置， 并且可以肯定地說它會留在這里。

（廈門網絡公司文章來自今日頭條）