人工智能的商业模式精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇人工智能的商业模式范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

此刻，也注定有不计其数的互联网“思想家”正在为领先者书写着传记，这是一个特别的时刻，互联网时代的领先者和弄潮儿正沉浸于他们对时代的改变。

但就在此刻，巨头们不落窠臼，他们似乎正在抛弃互联网：2015年和2016年，整个Google都在推动一件事——改名Alphabet，希望彻底脱掉互联网公司的标签，在原来的搜索引擎、YouTube和Android之外，将Calico(生命工程相关)、GoogleVentures(创新投资部门)、GoogleX(研发自动驾驶汽车、智能隐形眼镜和提供互联网服务的热气球等)都归到Alphabet旗下。Google似乎已经意识到“互联网”时代正在终结。

本文，将和大家一起探讨即将跨越互联网的伟大时代以及超越互联网的技术革命，笔者命名这个伟大的时代为“时代”。“人机智能”是对应“互联网”的全新技术趋势，不仅包括“人工智能”，也包括对人类本身智能提升和超越的技术，人和人工智能是这个时代的两个平行主体。

在“人机智能时代”的核心技术呈现，我们命名为“WAR”(笔者译为“战国技术”)，WAR将作为这个时代的核心技术引领这次变革。具体来说，W是Vehicle(交通工具，即、无人机、无人驾驶等)和虚拟现实两个单词首字母组合，A是AI人工智能，R是Robot机器人。这四个核心技术是这个时代的主要技术基础和灵魂式的产业方向。

那么，“人机智能时代”为何在此刻出现？

一、文明的进化逻辑

“人机智能时代”的出现听起来确实很突兀。为了解释清楚这里面的过度逻辑，我们从移动互联网时代最经典的商业模式Uber式呼叫模式说起。

Uber，2015年在中国业务亏损10亿美金。它的竞争对手滴滴快的，2015年净亏损100亿人民币。前者是美国商业历史上成长最快的独角兽公司，过去7年时间里全球攻破400座城市，2015年完成交易额108亿美元，累计完成60亿美元，市值高达625亿美元。后者是中国商业历史的巅峰奇迹，1年时间内净亏损100亿人民币，估值却达200亿美金(相当于一年创造12个100亿市值的板公司)。

Uber中国的大股东是百度，滴滴快的背后是腾讯和阿里，应该说这场战争是中国商业历史上从来没有发生过的巅峰对决。那么这个巅峰对决和“人机智能时代”的出现有什么关系？

回答这个问题之前，先了解一下笔者对技术文明进化的研究。从下图我们可以看到：农业文明时期，人类是以发明工具来提高生产效率；工业文明时期，人类科技的主要变革是利用化石能源推动蒸汽机；互联网时期，人类通过知识进步提高了万物的连接和使用效率。那么到了人类文明的下一个阶段，“智能文明”注定是通过提高个体价值和创造全新个体来从更高的维度提高社会生产力。人机智能——就是人类科技文明的一个终极归宿。

实际上，从互联网向“人机智能”的跨越不是一夜之间发生的，我们现在再回到世纪巅峰对决的Uber和滴滴快的。Uber这类软件是通过人和机器对话的方式，以人为核心发起需求，由机器进行响应的全新模式。这种模式也是人类和人工智能的第一次深刻握手，在这个信息交互过程中，人类和人工智能之间将开启一个全新的连接时代，其开创性可类比为机器与人之间的深度连接和对话：凡呼求即得到，凡寻找即寻见。Ubers开启的正是这种能够满足人类自我中心的人机对话和需求呼叫的商业模式。Uber的商业模式已经是人类商业历史发展过程中最顶端的商业模式，这种模式超越大数据和可穿戴设备，如下图。

实际上，Ubers(Uber和滴滴快的等呼叫商业模式总称的公司)就是在“人机智能时代”到来之前，通过互联网的方式进行的数据积累，Ubers已经是一个基于手机的人工智能和“小机器人”，只是它没有人的形状被我们忽略而已，仔细想起来，他是否已经很智能了呢？

从Ubers的战略性推动，我们已经可以感受到人类和人工智能的距离正在被拉近，这种基础的信息交换已经开始，机器正在以前所未有的速度理解人类的生活，而Ubers凶悍的商业竞争手段背后是在掠夺下一个时代的原住民，这个价值不是互联网的用户思维可以比拟的。

二、巨头们的诺曼底

如果上面的讨论显得过于学术的化，我们再来感知一下巨头们冲锋的号角和战斗的炮火现在如何。多角度看几个片段：

片段一：交通工具。应该说在WAR时代到来之前，最早成熟的商业化来自于Vehicle的创新应用，即Uber、无人机、无人驾驶等。这三项是交通工具变革中最具代表性的三种形态，其中Uber更多是从智能交通的角度切入，无人机和无人驾驶则是一种结合人工智能的创新。和以往每次革命中提高动力系统不同，这次的技术革命是从人类能力增强的角度出发的。交通工具的变革，是对人能力的延伸，在“人机智能时代”具备先导作用。交通工具的变革应该在“无人驾驶汽车”或“无人驾驶飞机”的发展走向顶峰。从某种程度上，智能交通更能体现人机融合的深刻变革。

片段二：VR正在爆发。2016年1月14日，彻头彻尾的现实主义者高盛发表了一份长达58页的报告，详细讴歌了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的未来机遇。高盛认为，这将是下一个大型计算平台，会像电脑出现一样影响深远。并且预言2015年VR和AR的硬件软件营收将达到800亿美元，如果迅速跳出小众走向大众可以达到1820亿美元。更是大胆预测VR和AR在2025年的收入将超过电视机。在枯燥乏味、金钱至上的高盛分析师的眼里，头盔式显示屏将会是另一种计算形势，它不同于PC和手机，这类设备大多由头部和手部动作控制。高盛更是充满想象力的预言了VR可能在九大领域的蓬勃发展，从视频游戏到零售，从医疗到房地产各行业都会受到冲击。看来，新技术让旧贵族拥有了想象的翅膀。

片段三：2015年是有史以来人工智能技术发展最快的一年，DeepMind人工智能接近破解围棋，可能会继“蒙地卡罗树状搜索”(Facebook研发的人工智能算法)后为人工智能突破围棋带来曙光，这个带有历史性标志性的技术进展背后，人工智能回复邮件、人工智能聊天、人工智能主持人等一系列人工智能的研究进入应用时代。商业上最有代表性的事件是国际创新巨头IBM将进行有史以来最大规模的重组，并且提出“认知时代”的全新战略，聚焦业务于云计算和人工智能，也就是说，IBM是彻底为WAR时代改变商业模式的第一个国际巨头。回首IBM在近代100年的多次涅槃重生，从这个侧面我们也可以感知到新时代的脚步。

片段四：机器人研究吸引最顶级人才。AndyRubin(安迪·鲁宾)，前Google工程副总裁，Android开发的领头人。依然从Google离职并创立了一个叫PlaygroundGlobal的公司，公司的使命是做一个机器人版的安卓平台，把机器人的能力模块化，大大降低成本。这个平台将是“人机智能时代”重要的基础设施。从这个维度看，这已经完全不是互联网维度的创新，这多少让本文开头那些绞尽脑汁的互联网精英大跌眼镜；

片段五：机器人和人工智能列入美国总统报告。2016年2月份奥巴马总统提交给国会一份435页沉甸甸的报告，这份报告来自于经济顾问委员会顶级智慧的联合呈现。这份报告有一个重要的章节介绍机器人，提到“尽管机器人带来的实业风险和焦虑情绪无法免除，但是机器人能显著提升生产力和劳动力增长，占到10%的GDP增长和16%的劳动生产力增长。

报告有一段文字意味深长：“说美国经济在走下坡路，或者说我们还没有做出成效，都不是真实情况，真实情况是——以及众多美国人感到焦虑的原因——是经济正在以深远的方式变革，这种变革在大衰退(2007年金融危机)之前很久就开始。今天，科技不只是在取代组装流水线上的工作，而是在影响任何可以被自动化的工作。”

这是一段表面平静，背后波澜壮阔的描述，实际上，美国政府和经济经营已经开始在“人机智能时代”发力，并且大胆的憧憬“美国制造业凭借机器人得以复兴，而机器人技术也开始向服务业和商业转移，以此解决农业和人口老龄化等方面的问题，支持美国社会发展”，从美国政府的报告中，我们已经看到了机器人在“人机智能时代”的核心价值。回到中国，世界工厂是否会离开机器人的发展而存在？世界工厂，是否可能被机器人工厂取代？这是一个真问题。

以上五个片段的速揽，或许已经给我们呈现出一个新时代的影子，这个时代的智能已经超越了人和机器，融合了人类和造物主的共同创造，或许这正是“人机智能时代”的神性之所在。

三、无法抗拒的改变

篇(2)

1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能（Artificial Intelligence）研讨会，这被认为是人工智能诞生的标志。如今，人工智能已经走过了60年，几经高峰和低谷，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等技术的提升，人工智能成为了这一时代的新趋势。

五角大楼的CALO项目是史上最大的人工智能项目，它为Siri的诞生奠定了基础；IBM超级计算机沃森（Watson）无需进行人工编程，它的每一次体验都能让自己更快速一些……随着人工智能与大数据、物联网、生物技术、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度都将越来越快。

当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，生物技术、新材料技术、新能源技术广泛渗透，带动几乎所有领域发生了以绿色、智能、泛在为特征的群体性技术革命，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐还在不断加快。毋庸置疑的是，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。人工智能与虚拟现实、物联网等技术的融合，也将对未来社会的生产方式革命、产业结构调整、商业模式革新等产生巨大而深远的影响。在第三届世界互联网大会期间的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》指出，2015年全球新增人工智能企业达到了806家，平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。

国家对人工智能的重视程度与扶持力度也在持续提升。“十三五”规划中，特别提到要形成人机交互网络空间，将人工智能上升为国家战略；2016年5月，国家发改委、中央网信办等联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》；2015年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出要重点发展人工智能在家居、终端、汽车、机器人等领域的应用，并将“互联网+”人工智能作为11个重点行动模块之一……

篇(3)

谷歌人工智能AlphaGo早在今年1月28日，以5-0的成绩击败欧洲冠军职业围棋二段选手樊麾，人工智能将取代人类大脑的争论又一次成为人们热议的话题。时隔2个月，谷歌AlphaGo再战韩国九段围棋高手李世石，引发众多舆论波荡。截止目前为止，AlphaGo已连赢两局，不仅让李世石毫无掌控棋局之力，也将人类大脑逐渐逼上绝路。

AlphaGo胜在大数据与深度学习的技术优势：没有人性的弱点

关于李世石为什么会输，业界存在诸多看法。其中一种看法是认为人类相对于机器，更容易受到情绪的干扰而导致犯错，而机器却没有情绪波动。然而，事实上，AlphaGo胜出源于做到了“知己知彼”，谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为AlphaGo构建了一套策略网络，机器通过深度学习能力，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。即AlphaGo可以从大量的棋谱和对局中学习策略，形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系，让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力，最终成功击败人类棋手李世石。

巨头正在试图通过人工智能攻克最后一座堡垒：理解人类和语言

从AlphaGo连赢人类九段棋手李世石中，我们可以看到，人工智能神经网络的前景在于它在不断缩小机器和人类之间的差距，而且随着技术开发者的跟进，人工智能将会对理解人类语言，揣摩人类情感。比如我们看到的，扎克伯格曾定下2016年的个人目标，即创建一个类似《钢铁侠》中的人工智能助手。“我开始准备了解现有的技术，并将教会人工智能助手理解我的语音，让它学会控制家中的一切，比如音乐、灯光、温度等。我还计划教会助手识别朋友们的面孔，当朋友们按门铃时，它会让他们进入。”扎克伯格在其Facebook个人主页中写道。

理解人类，这对于巨头们的想象空间在于，基于用户需求的商业决策会因此更加精准。人机对战让我们看到，推理、判断、分析问题等功能处理之外，识别人的情感与情绪与对人的语言理解力将是未来发展的高地。围棋大战，只能体现出，在封闭规则的计算领域，机器比人类聪明得多，因为我们的心算能力本身与计算器相差甚远；但是思维、对话、情感等都是不确定的。而前面说到，机器没有情绪，只有它懂得了人类的语言，逐渐了解人类表达的意思甚至是情绪，才意味着人工智能达到了更高的领地。

而语音搜索，则是打开人工智能进阶大门的钥匙。百度的语音搜索，就是多种人工智能技术整合起来的典型应用，包括语音识别、自然语言处理，因为它比下围棋这种单一任务、封闭规则的任务要复杂得多。语音搜索借助核心的自然语言处理技术(NLP)，通过典型的多轮对话交互模式，逐步理解人类语言和意图，并提供需要的信息。

语音搜索的结果不仅能提供聚合的数据，还会通过语音播报，将用户从输入文字的桎梏中解放出来，为中老年用户提供方便。从上面的例子看出，搜索引擎能够通过多轮对话的方式，联系用户的上下文，准确地通过用户的语言，理解真实的搜索需求，一步步给出相应的反馈。除此以外，搜索结果是基于对数据的挖掘和聚合呈现，通过数据为用户决策提供依据。说白了，就是机器将可以通过语音“理解”人类的真实意图，在大数据基础上提供智能的交付，满足需求。而且，通过背后的机器学习技术搜索引擎还具备像人类神经网络一样的深度神经网络，吸取人类语料数据，就是具有学习进化的能力。

谈到语音技术，除了谷歌在该技术上地不断优化，使用上下文、物理定位及其他方式对谈话者的真正含义进行预测之外，百度度秘则更是基于二者技术的人工智能产物，并寄托了连接人与服务的生态构想。度秘可以在广泛索引真实世界的服务和信息的基础上，依托搜索及智能交互技术，不断学习和替代人的行为，为用户提供多样化服务。例如：可以实现“帮我订一张适合小孩看的电影票”、“餐厅附近有没有宠物美容店”等一系列的多轮对话、预定等任务。百度此前认为，与同为支持语音、文字交互的微软小冰、苹果Siri相比，度秘有着更为突出的特性，包括语音识别技术与更为核心的自然语言处理技术(NLP)，当机器获得人说的话之后就需要进行理解，而自然语言处理(NLP)技术是不断去分析用户搜索意图，通过反复学习与大数据分析，更为高效地帮助用户做出决策。

BAT人工智能的“军备竞赛”:百度技术帝国初具模型

在全世界范围内人工智能的“军备竞赛”对抗中，在国内，以BAT为代表的互联网巨头已在人工智能领域不断的尝试，而在BAT三家中，探索人工智能发展方面，百度更为积极，这与其主营的搜索业务与技术基因相关。移动搜索时代，百度更需要大规模机器学习和深度学习为基础的人工智能在搜索引擎中的应用，优化搜索业务来推动各项业务的协同发展。

所以，百度也一直在政策层面推进人工智能技术。梳理最近几年的两会提案就会发现，李彦宏在去年的两会中提出的“中国大脑”以及今年提到的为无人车立法提案。百度积极推动无人车政策落地，也基于通过无人驾驶项目推动自身搜索业务有更多想象空间，资料显示，百度无人驾驶车项目于2013年起步，由百度研究院主导研发，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

之所以国内唯有百度在无人车领域展开了布局，缘于其支撑图像识别技术与语音等技术的融合推进，百度研发出了基于多层单向LSTM(长短时记忆模型)的汉语声韵母整体建模技术，该技术能够使机器的语音识别相对错误率降低15%，普通话语音识别的准确率接近97%。图像技术的积累可以辅助无人车更为精细的判断交通路况，利用无人车这个入口，在万物物联与共享经济之外，关键在于解放了人的双手，进一步可以实现诸如语音搜索音乐、阅读、视频，以及O2O的订位、餐馆预订等功能。可以看出，百度更加注重将技术融于产品中，快速实现商业化。

这里看出，百度与谷歌的探索不同，谷歌的探索带动研发成本无止境的提升，但许多黑科技项目却又看不到盈利来源，比如Google去年在研发方面的投入更飙升了38%，远超过了谷歌19%的收入增长率。同时随着Google Glass等项目的受挫，Google的投资者开始要求更快的投资回报率，谷歌的广告营收压力增长。相对于谷歌的探索，国内以百度为首的人工智能的布局与探索则聚焦于连接人与服务的战略方向，或更具备商业化落地的示范效应。比如说，人工智能早已成为百度未来营收增长颇有想象空间的一部分。

人工智能的背后是规模化的硬件支撑：创业者慎入巨头需加码

尽管人工智能是未来互联网的发展方向，但人工智能的推动背后是一套人工智能算法，需要规模化的云计算中心、IDC、等硬件支持。这很显然并不是创业者短时间能力所能及的事，以百度目前正在推进一个名为“百度大脑”的项目为例，这是一个利用计算机深度学习模拟人脑的项目，但在这背后，需要十几座云计算中心、规模化ARM服务器、并行GPU等支持生成、配合针对不同应用和场景的网络结构，从而为人工智能提供有力的硬件支持。有业界人士指出：”依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用“因此，人工智能在国内推进与发展的重任很显然还是落在BAT等互联网巨头身上。

在目前国内巨头投资布局图谱中，我们看到除百度之外，更多巨头的布局仅在于针对竞争对手进行卡位与产业链布防，合众连横扩张版图争夺现有市场，巨头们也是时候开始转变下主力布局方向，重度思考人工智能未来的发展了。

前瞻性科技优势往往可摧毁陈旧的商业模式

篇(4)

众所周知，技术进步一直都是互联网行业发展的前提。目前，国内移动互联网的热潮正在逐渐减退，下一波技术浪潮还在孕育，移动互联网大潮中，凭借商业模式创新在世界范围内获得了认可和成就的中国互联网行业，如今已经需要面对下一波技术浪潮的挑战。

据了解，无论是百度的无人车，还是搜狗的语音识别和实时翻译技术都备受关注。百度和诺基亚两家公司的无人车已经在该延伸段进行测试。百度无人车在第三届互联网大会期间亮相。据介绍，无人车有望实现三年后小规模商用，五年后大规模量产。大会期间，百度无人车邀请了市民在路面上进行实地体验。

百度无人车此次在乌镇的动态运营，一定程度上推进了无人驾驶从封闭研发测试环境走向公开运营环境的进程。诺基亚也已完成基站建设，基于移动通信网的5G车联网解决方案CAR-2-X可让车辆与车辆以及周边基础设施连接，进行危险预警，协作式自适应巡航等功能。

此外，海康威视也展示了智能泊车机器人实现2分钟停车。泊车机器人的概念首先由迪拜提出，在德国得以发展，但最终全球首个落地实施的项目是正在乌镇试运行的海康威视智能泊车机器人，该项新品也在此次互联网大会亮相。

智能泊车机器人采用海康机器人成熟的视觉和惯性双导航技术实现自主定位，定位精度误差小于5mm，可完成2000kg汽车的升举、搬运、旋转、下放，2分钟帮你稳稳地停好车。

车主无需进入停车库，只需下车步行至车库口点击取码/APP停车，智能停车系统自动提醒车主确认已熄火、手刹到位、车内无人后，系统启动，生成取车码。

智能停车系统为泊车机器人规划泊车位置并规划最优路径，调度泊车机器人由交互区驶出进行车辆停泊。智能泊车机器人的场地建设其成本比机械车库稍微高一点，但其优势在于智能泊车机器人系统可同时调度500辆汽车，同等面积停车场停车位数量增加40%，因而其收益会更高。

在中国，移动互联网浪潮在2011年前后兴起，互联网开始从PC互联网向移动互联网过渡，由智能手机等智能终端带来的创新，在塑造用户新的上网习惯的同时，也孕育了大批创业机会，美团点评、滴滴等随着移动互联网的发展已经成为行业独角F。微信通过开放平台、微信支付等创新构建的生态，使中国社交产品的模式产生了足以影响硅谷的力量。

如今，五年时间过去了，移动互联网渐渐走过爆发期，下半场的概念陆续被互联网精英们提及。

在下半场的竞争中，人工智能成为业界共同的选择之一，人工智能技术的影响之广，可能已经超出很多人的预料之外。

饿了么创始人张旭豪表示，人工智能可以帮助饿了么更高效地为送餐员分配订单；珍爱网创始人李松则表示，人工智能在相亲恋爱领域，也能发挥它的作用。

而从互联网公司对人工智能等新技术的关注和应用来看，竞争的压力及内部的驱动，已经促使他们进行自我升级。腾讯出了写稿机器人、优图人脸检索、VR游戏《猎影计划》、QQ物联等产品。

篇(5)

聊天机器人应用场景日益增多

“以目前的技g，智能聊天机器人可以告诉你，某只股票是否跌到了你想要的价位，但是推荐股票还做不到。如果有这样的机器人，我也想要一个。”宁波薄言信息技术有限公司创始人、加拿大皇家学会院士李明笑着告诉《经济》记者。

诞生于1966年的Eliza是世界上首个聊天机器人，它通过回应用户的命令，用文字回复来模仿人类的对话。也正是Eliza启发了整个聊天机器人领域的开发。

北京邮电大学智能科学与网络工程系主任、中国人工智能学会自然语言理解专业委员会主任王小捷告诉《经济》记者，从技术上看，当前比较时髦的聊天机器人采用端到端的对话模型：“用户说一句，机器人应答一句，但它不关注对话中的信息是否要完成某项任务。”相比之下，还有一类是面向任务的对话模型，如订票、查询天气等。自2016年以来，把端到端的模型与任务驱动的模型进行融合的趋势愈来愈明显。“作为一个整体的对话模型，既可解决错误累积等问题，也令人机对话更自然。”

从应用上来看，聊天机器人在客服和个人助理方面的发展已趋于成熟。客服机器人是聊天机器人的主要分支，目前国内市场上有环信、小i机器人等厂商，主要是面向金融、电信、销售等不同的行业。阿里和京东也在探索基于电商平台的聊天机器人。

清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕告诉《经济》记者，聊天机器人在呼叫中心、客服、咨询、培训等领域有很大的市场需求。“它可以节省约很多人工成本，而且机器人不会因为情绪问题影响接单，但人类会受情绪的干扰。”

“目前客服机器人仍无法完全取代人类，但它帮助人们缓解繁琐、重复的劳动压力。”王小捷告诉记者，在短期内，可以采用双备份的方式，“机器客服回答简单、重复的问题，人工客服在后面监听，机器无法回答时，再做人工补充。”

易观终端入口分析师冯超告诉《经济》记者，在个人和家用领域中的个人助理是聊天机器人的另一个应用趋势。巨头企业各自推出了语音助手，包括苹果的Siri、微软小娜、亚马逊的Alexa、谷歌的Asistant、百度的度秘等。

潜力巨大的语音市场

国际知名市场研究公司Research and Markets在2016年5月4日的《全球及中国语音产业报告2015-2020》称，到2020年全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。

据《经济》记者多方了解，国内的智能语音公司逐渐形成四大梯队。第一梯队是BAT，发力语音搜索引擎的技术和市场份额的实力当仁不让；第二梯队是以科大讯飞、思必驰为首的专业语音技术公司，开发方向为家居、车载、机器人等需要智能升级的领域；第三梯队是针对客服、教育、医疗等打通垂直领域的语言技术服务公司；而第四梯队是近一年出现在细分领域下，做更加垂直语音应用的创业公司，并其不具备语音技术研发能力。

思必驰信息科技有限公司CMO龙梦竹表示，在B端市场上，未来的家电、智能手机一定会经历智能化升级，语音技术作为智能化升级的发力点，与商业市场进行智能生态结合，能够多维度满足用户需求，改变智能产品叫好不叫座的阶段性尴尬。

目前智能语音在智能汽车和智能家居方面的应用最有发展潜力。早在2000年，宝马汽车就已经开始应用语音控制技术来控制汽车的电话、导航和收音机等设备。“预计在未来3年内，智能语音将会成为中国市场上10万元左右乘用车的标准配置。”专注语音技术的科学家冯呈表示。

的确，与车载的结合，能够改变和演进人与汽车的交互方式及信息获取方式。用户在开车时，可以通过语音指令完成导航、打电话、收发信息及设备操作等工作。从驾车安全角度考虑，智能语音与车载系统的结合是目前用户最重要的需求。

同时，语音控制在智能家居领域应用也很广泛。例如，小米推出的智能语音音箱、长虹Ciri语音智能电视，以及美国某语音视听公司推出的智能家居系统，在语音命令下都能随意完成切换歌曲、换台、调音量、开灯、调控温度等操作。

然而，以出门问问为首，市场布阵又形成另一种“站队”局势。各大网站语音搜索引擎、微信等软件语音助手、智能手表都是偏重C端的产品。“这类产品的特征是技术能够直逼终端，或得到用户的第一反馈意见，在技术的迭代更新上反应快速。”出门问问产品团队负责人林宜立说。

B端提升智能升级、C端提高用户体验，是智能语音市场商业模式分化的根本原因。冯呈表示，未来智能语音技术在B端市场主要发力于客服、教育、医疗、旅游等领域，提升效率、解放人力、深耕垂直是行业的发展方向。而C端更适用于拥有庞大用户量的互联网公司。互联网公司拥有丰富的C端产品经验，加上对用户消费数据的迭代，能够更好地提升产品体验。

绕不开的瓶颈

现实中的智能聊天机器人离电影《Her》中风趣幽默、善解人意的萨曼莎（人工智能操作系统）仍相距甚远。

目前，国内外通过自然语言处理技术所建立的模型不相上下。“真正的差距来源于语言本身的难度。”王小捷告诉记者，如英文单词之间的空格，省去了切分的问题。在句法结构的分析上，国内依然沿用英语的研究范式。王小捷还指出了汉语句法结构的特殊性：“应该有更多的研究者用中文的方式，结合语言学的学术研究，建立新的计算模型，但目前涉猎这项基础性工作的研究者并不多。”

在自然语言处理中，汉语切分主要有两大难点，即切分歧义和未登录词。王小捷指出，一直以来，国内在切分歧义上做了大量的研究，积累了很多经验。目前最难解决的仍是未登录词（未在词典中出现过的词），尤其是在社交网络上的新词，产生的速度非常快，但热度降得也快。近年来，研究人员试图用深度学习技术来解决这一难题，“但取得的进展远不及在图像处理或语音识别方面的突破。”

使用自然语言的人机交互方式，相比过去使用计算机编程语言来控制机器的方式更为人性化。地平线联合创始人兼算法副总裁黄畅告诉《经济》记者，“用自然语言对话聊天只是让机器显得更加智能，在人机交互的过程中，实际上是降低了人的学习成本。”然而，现有的人机交互途径通过视觉、键盘鼠标以及触屏来实现，对于某些场景而言并不合适，比如在驾驶或做家务时，语音的介入更可以将手解放出来。北京理工大学计算机学院副研究员冯冲博士认为，从某种意义上来看，语音有可能成为下一个人机交互新模式。

未来的搜索引擎会有很大的变革，已有的搜索框或将变成对话框。“现在人们使用的搜索引擎，有时要费心琢磨输入哪些关键词。”王小捷认为，未来搜索引擎会用对话的方式了解人的意图，会更加便捷，体验也更好。谷歌、微、BAT等巨头均有探索，“但真正实现它仍有很长的路要走。”

商业模式仍不清晰

当下智能聊天机器人行业需要解决的另一个问题是寻找适宜的商业模式。此外，它到底能创造哪些核心价值，这也是业内人士需要不断思考的问题。

目前智能聊天机器人仍是一个小众行业，对于厂商而言，市场仍在培养阶段，用户也在观望阶段。冯冲认为，TO B模式还容易把钱拿回来，TO C则很难收回钱。“尤其是在用户被互联网免费思维惯坏的情况下。”

“实际上，TO B模式也不容乐观。”李明表示，很多家电厂商更愿意与免费提供语音技术的初创公司合作。

目前公认的成功模式是亚马逊的Echo智能音箱，有国外机构预估，2016年亚马逊售出了600多万台Echo设备。尽管这一销售额暂时让亚马逊领先其他竞争对手。黄畅认为，Echo不过是互联网业务的一个延伸，本身并不是以人工智能为核心价值的产品，“客户为它埋单，不是因为它有多聪明，而是看重音箱背后的便捷服务。”当未来有一天用户主动为消费型机器人埋单时，才意味着人工智能产业真正形成，但目前时机尚未成熟。

聊天机器人未来的发展方向将以内容服务为主。然而，大多数用户对它仍缺乏正确的认知。比如我们告诉智能音箱想听某一首歌，它却回复：“抱歉，我没理解你想要的东西”。大多数用户认为它不够智能。但实际上，音箱所连接的音乐客户端中没有这首歌的版权。其本质是底层内容不完善，而非硬件不智能。龙梦竹说：“为了满足用户使用需求，未来的智能语音产品一定会在内容生态底端发力，内容的完善是这个行业未来的核心竞争力之一。”

不得不提的是，当前市场较为混乱，“聊天机器人一大堆，真假难辨，而且价位不低。看上去高大上，但要依靠它赚钱并非易事。”

“不少项目听起来很好，但忽悠的居多，”ALPHAWOLF中关村智能硬件企业加速器创始人王乃琛认为，目前投资人工智能仍存在巨大风险，还需观望。元航资本管理合伙人张志勇却认为，目前是智能语音技术的投资黄金期。“不过，语音技术是目前最复杂和最有挑战性的工作，在资本奋力鼓吹的同时，其投资的技术壁垒依然很高。”

张志勇表示，国内外对智能语音技术的投资没有特别显著的差异，由于科大讯飞已经开放接口，允许任何应用调用它的语音识别引擎，所以未来资本对底层的语音技术的基础应用和研发投资不会很大，我们会投资能够利用现有技术开发更实际的应用产品。

如何破局？

聊天机器人的商业模式仍需进一步探索，朱小燕表示，产业界不应急于求成，还需把产品打磨好，提升用户体验。“譬如，在客服领域，它所涵盖的行业很广，需要做很多基础性工作，希望有越来越多的人才加入到这一队伍中。”

相比客服机器人，教育机器人的难度更大，王小捷认为：“儿童可能随时提出新的东西，既有随机性，也有无限的可能性。”这需要规划好教学任务，即如何把多模态的信息综合在对话进程中，克服语言模型本身的局限。“当机器人教孩子‘麻雀’时，同时显示一张图片。反之，孩子问机器人，当它不知道答案时，孩子也可以把自己知道的知识教给机器人。”

在李明看来，聊天机器人展现的是一个崭新的教育模式，与学习机不同，它是一个互动模式。如果要成为一种教育的改革方式，还需要把教材或课程设置好。此外，孩子处于不同的成长阶段，需要不同的陪伴功能。“能否把陪伴功能做好，或者把聊天机器人训练成外教，给孩子创造一个学习英语的氛围”，这些都是值得探索的地方。

篇(6)

一、芯片

据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。

在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。

此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

二、智能音箱

相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：

一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。

三、医疗影像

今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。

AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。

短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。

四、安防

就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。

也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。

目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。

五、语音交互

2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：

首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。

涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：



1、人工智能机器人厂商
主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。

2、人机交互技术或渠道提供商
包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。

3、基础平台支撑和关联技术提供商
包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。


六、融资/收购

大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。

除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：

2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。

七、人才流动

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八、政策

自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。

同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。

迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。

九、智能制造

波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。

这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。

十、场景创新

篇(7)

从物联网到云计算，再到人工智能，行业正在经历的一波新的技术浪潮，可能会改变并极大地影响我们周围的世界。全球领先信息服务提供商IHS Markit(纳斯达克：INFO)最新题为《2018全球技术趋势》的白皮书。助您了解这些技术如何以崭新而强势的方式聚集在一起，从根本上改变企业、推动创新、颠覆行业，在带来威胁的同时也创造机会。这8大技术或将颠覆2018年

IHS Markit白皮书中阐述的2018年全球市场变革性技术，概要如下：

趋势一：人工智能(AI)

人工智能已经发展成熟到一定程度，在若干行业已经成为一种竞争优势，特别是智能手机、汽车和医疗市场。此外，移动设备的优化与基于云计算的解决方案正日渐成为焦点。基于云计算的人工智能采用深度学习算法，能拥有更强的计算能力进行数据分析，但存在隐私权、延时和稳定性等方面的问题。移动设备的人工智能在某种程度上有助于抵销这些危险。比如，智能手机用户若在其手机上部署内置的人工智能，则能够在本地存储数据，从而保护其隐私。

趋势二：物联网(IoT)

IHS Markit预测，全球物联网设备的安装基数在2025年将增长至730亿。强化的连通性选项与边缘计算和云分析功能的汇集协作，将会带来2018年物联网的加速发展以及“连接、收集、计算与创造”的四阶段进化。

物联网连通性增强，比如低功耗无线访问(LPWA)，将会推动增长。此外，与物联网相关的技术也将会越来越成熟。机器视频和无处不在的视频将会支持新的视觉分析类型。人工智能、云计算和虚拟化将会有助于产生源自所谓计算机网络“边缘”数据的关键性判断。人工智能应用于数据，将会以节约成本、提高效率和服务模式从以产品为中心转型为以服务为中心等形式，推动收益化。

趋势三：云计算和虚拟化

云服务将为技术上欠成熟的企业应用机器学习(ML)和人工智能铺平道路，从根本上改变其对数据的使用和理解。

趋势四：连通性

随着首批5G商用部署出现，连通性将会成为焦点。不过，通往5G全面应用与部署的路径比较复杂，对于移动网络运营商、技术设施提供商、设备制造商和终端用户而言，新的机会与挑战并存。5G代表着从传统蜂窝技术的急剧扩展，除了移动语音和宽带以外，还有包括大批物联网与各种关键应用系统的整合。

趋势五：无处不在的视频

屏幕和摄像头广泛应用到消费者和企业的各种设备，加上日益先进的广播、固定和移动数据网络，正在引发视频消费、创作、和数据流量大爆炸。更重要的是，视频内容正逐渐从娱乐扩展至医疗、教育、安全、远程控制及数字标牌等应用中。

趋势六：计算机视觉

计算机视觉的重要性与日俱增，这与工业、企业和消费部门的数字化大趋势息息相关。图像传感器的多种化，加上图像处理与分析的改进，正在为更广泛的、包括产业机器人、无人机、智能交通系统、高质量检测、医疗和汽车等方面的应用推波助澜。

趋势七：机器人和无人机

2018年，全球机器人和无人机市场将增长至39亿美元。不过，更深层的意义在于，机器人和无人机有可能颠覆制造业与工业长期以来的商业模式，影响到物流、仓储分拣、自主导航和配送等关键领域。