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　　2012年后，随着互联网和信息行业的发展，信息爆炸时代产生的海量数据——大数据（bigdata）正在各应用领域被用来协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。随着互联网和手机的普及，全球数据量剧增，据市场调研机构IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB

　　随着云时代的来临，针对大数据的云资源、云计算和云物联进一步拓展了互联网的维度。2015年7月4日，国务院印发《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，这是推动互联网由消费领域向生产领域拓展，加速提升产业发展水平，增强各行业创新能力，构筑经济社会发展新优势和新动能的重要举措。互联网正式被鼓励用来拓展产业经济和时代发展的维度。

　　自2015年“互联网+”提出三年来，“互联网+”已经深度颠覆和影响了传统产业经济，并深刻地改变了我们的衣食住行等生活方式。从移动支付、共享单车、网购消费，线上外卖到智慧城市、电子政务、教育、医疗、文化等公共服务，仅需一部手机出行和处理事务已经逐渐成为国民的标配。

　　人工智能（AI）并不是一个新的概念，它实际上诞生于20世纪50年代。在这60年间，AI的发展并不是一帆风顺，而是起起落落，先后经历了Pre-AI时代、黄金时代、第一次低谷、第二次繁荣、第二次低谷，我们目前正处于第三次浪潮之中。与前两次不同，第三次人工智能的热潮迎来了全面商业化的爆发。互联网兴起产生的海量数据、以及摩尔定律带来的计算力的突飞猛进，推动了深度学习技术在AI领域的普及，并促进语音识别、图像识别等技术快速发展并且迅速产业化。2017年5月，柯洁泪洒棋场，完成了和AlphaGo的最后一战，以0:3大败于AlphaGo，这一事件标志着AI在大众视眼中达到这次浪潮的巅峰。

　　和以往的几次兴盛不同，在这一波人工智能的浪潮里，产业公司替代大学或者政府的科研机构成为了主要的推动者。据IT桔子统计的数据显示，从2012年至今，我国AI领域共有1354家公司，投资事件1353起，投资总额为1448亿人民币。2012年，我国的AI投资事件共26起，投资金额为6亿元人民币。到2017年，投资事件已经高达384起，投资总额已经超过622亿元人民币，相比2012年翻了上百倍。

　　实际上，中国的这一波人工智能热潮除了数据、技术和商业的驱动之外，更离不开政府的推波助澜。

　　从上表可以看出，自2015年以来，中国的人工智能政策密集出台，在全球竞争的背景下，人工智能已经上升为国家意志。未来，人工智能技术的产业化将是大势所趋。

　　我国从“互联网+”、“双创”，到大数据互联网金融和供给侧结构性改革，再到网络安全、金融安全和“一带一路”倡议，既促进了人工智能等智能科技的快速发展，又对智能科技提出了更高的要求，保障了智能科技和智能社会的顺利有序构造。近5年来，中国机器人、机器学习和人工智能等智能科技和智能产业蓬勃发展，就是这些政策和措施有效性的证明。就目前发展情况看，我们必须尽快在“互联网＋”的基础上向“AI＋”纵深挺进，否则许多创新都将无法落地。

　　2017CSDN中国开发者大调查的数据显示，AI技术正在与各个行业的业务发生着融合促进，其中金融、制造业、电商、医疗等行业占比最高。可见，虽然在基础领域，中国与美国还存在一定差距，但是在商业化应用方面，中国已经多点开花，大有赶超之势。

　　在“互联网+”这个已经证明成功的基础上，AI作为当前行业科技化发展的核心特征，与工业、商业、金融业等行业的全面融合，将推动经济形态不断发生演变，从而带动社会经济实体的生命力。“AI+”是“AI+各个行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用人工智能技术以及互联网平台，让人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合，以提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

　　从语音识别到智能音箱，从无人驾驶到人机对战，近年来，人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。在那些被统称为“人工智能”技术的赋能下，各行各业都在焕发新的生机。智慧城市、智慧金融、智能家居、智能医疗……人工智能正在大踏步走进我们生活的各个领域。

　　2016年中国智能家居市场规模达到1140亿元人民币，据易观千帆监测数据显示，智能家居活跃用户规模达到4600万，随着物联网技术、人工智能技术的发展，及90后婚育潮的到来，智能家居将成为主流的发展趋势。

　　智能家居是以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备等）、软件系统、云计算平台构成的一个家居生态圈。智能家居包括家居生活中的多种产品，涵盖多个家居系统，可实现设备的远程控制、互联互通、自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、舒适、节能、高效、便捷。AI通过对家居的控制，解放用户的双手，带来更好的用户体验。

　　智能音箱、服务机器人、智能电视等智能化产品成为现阶段搭载语音识别技术和自然语音处理技术的载体，作为潜在的智能家居入口，智能音箱、服务机器人和智能电视等产品在提供原有服务的同时，接入更多的移动互联网服务，并实现对其他智能家居产品的控制。这些产品为付费内容、第三方服务、电商等资源开拓了新的流量入口，用户多方数据被记录分析，厂商将服务嫁接到生活中不同的场景中，数据成为基础，服务更为人性化。

　　在医疗领域，人工智能技术应用前景广泛。从全球企业实践来看，“AI+医疗”具体应用场景主要有医学影像、辅助诊疗、虚拟助理、新药研发、健康管理、可穿戴设备、急救室和医院管理、洞察与风险管理、营养管理及病理学、生活方式管理与监督等。

　　“AI+医学影像”，是将人工智能技术应用在医学影像的辅助诊断上，实际上是模仿人类医生的阅片模式。人工智能技术应用医学影像的流程主要包括：数据预处理、图像分割、特征提取和匹配判断这4个流程。“AI+医学影像”在阅片速度、准确度等方面优势明显。

　　“AI+辅助诊疗”就是将人工智能技术应用于辅助诊疗中，让机器学习专家医生的医疗知识，通过模拟医生的思维和诊断推理来解释病症原因，最后给出可靠的诊断和治疗方案。辅助诊疗的一般模式为：获取病症信息，作出假设，制定治疗方案。“AI+辅助诊疗”服务基于电子处方、医学文献、医学影像等数据，寻找疾病与解决方案之间的对应关系，构建医学知识图谱，在诊断决策层面能有效提高医生诊断效率。

　　目前，在“AI+辅助诊疗”的应用中，IBM Watson是最为成熟的案例，Watson融合了认知技术、金融理财服务管理推理技术、自然语言处理技术、机器学习及信息检索等技术。目前IBM Watson已经通过了美国职业医师资格考试，并在美国多家医院提供辅助诊疗服务。IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。

　　值得一提的是，2017年，由科大讯飞和安徽省立医院联手打造的“安徽省立智慧医院”已在合肥挂牌运行，是国内首家人工智能辅助诊疗中心。

　　AI就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用AI技术支持教学的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势金融理财服务管理。

　　人工智能已在老师教学与学生学习、评测的各个环节切入教育领域，相关产品服务包括拍照搜题、分层排课、口语测评、金融理财服务管理组卷阅卷、作文批改、作业布置等功能，涉及了自适应、语音识别、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、机器翻译、金融理财服务管理机器学习等多项人工智能技术，正在创造着更加个性化、服务于终身学习的智能高效学习环境。

　　按金融业务执行前端、中端、后端模块来看，AI在前端可用于服务客户；在中端可支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策；在后端可用于风险防控和监督。人工智能在金融领域的应用场景主要有智能客服、智能身份认证、智能营销、智能风控、智能投顾、智能量化交易等。

　　AI在人工智能理财方面是通过算法和数据模型驱动，以用户偏好、财务状况等为基础，围绕客户生命周期的精细化管理、投资策略建议、客户服务、投后跟踪等一系列自动化、智能化、个性化的理财决策系统。

　　未来“AI+金融”，将会越来越智能化，个性化的服务于客户，同时为企业和个人提高收益，降低投资风险。目前除银行外，蚂蚁金服、京东、智能投顾等都有智能金融的产品和服务。

　　借助AI技术，传统制造厂商可以在汽车、家电、配饰等工业产品上增加人工智能模块，实现用户远程操控、数据自动采集分析等功能，极大地改善工业产品的使用体验和提高生产效率。

　　目前一些制造业的生产流水线上已普遍应用机器人，用来做一些对人来说是危险的或是简单重复枯燥的工作，来避免危险和提高生产效率。同时，伴随年轻人从事重复性体力劳动的意愿降低，相关领域的劳动力成本极速上升，工业制造领域对联网化、智能自动化设备的需求日益凸显，为人工智能技术在该领域的研发落地提供了市场基础。

　　农业是中国最传统的基础产业，亟需用数字技术提升农业生产效率，通过人工智能对地块的土壤、肥力、气候等进行大数据分析，然后据此提供种植、施肥相关的解决方案，大大提升农业生产效率。人工智能时代的“新农民”不仅可以利用“人工智能”技术获取先进的技术信息，也可以通过大数据掌握最新的农产品价格走势，从而决定农业生产重点。与此同时，推动农业现代化进程，通过人工智能交易平台减少体力活动、实现用户远程操控、数据自动采集分析等，将全面提升效率，增加农民收益。

　　机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等，这些所有AI技术被广泛运用于人们日常生活各个领域金融理财服务管理，如指纹识别应用在手机解锁、防盗门等领域；人脸识别、掌纹识别等应用与机密安全领域；智能搜索，语言图像理解等应用于搜索引擎、网络浏览器等领域，顾客服务、运输、通讯、游戏、玩具、音乐、艺术……AI的运用不仅仅这些，在特定域里面，目前AI都将有可能去大放异彩，“AI+”时代已经来临，正是基于这种趋势，智能机器人领域也开始迈出前进的步伐。

　　互联网爆发大数据，大数据推动云计算，云计算拓展云物联，云物联满足不了人类追求更便（偷）捷（懒）生活方式的野心，于是，人工智能（AI）在沉寂多年之后又乘执而起——无时势，不英雄。

　　在“互联网+”的基础上，AI+”时代的人们生活方式、工作方式、组织方式、社会形态正在发生深刻变革，产业、政府、社会、民主治理、城市等领域的建设都已经在把握这种趋势，推动AI与传统行业的融合。

　　但是，随着人工智能产业的进一步发展，我国AI人才的缺口也在进一步扩大，由于我国对AI的研究起步较晚，企业对AI人才学历的要求较高，因此AI人才急缺的情况在未来几年将无法改善。2014年，AI类工程师和数据类工程师在全部IT技术岗位中的占比分别是2.97%和7.86%，这一数字到2017年分别涨到了9.86%和17.59%。据腾讯研究院发布的人才报告显示，2017年的前10个月，企业对AI人才的需求量已经达到2016年的近两倍，2015年的5.3倍，目前AI人才缺口至少在100万以上。因此，大力培育面向智能科技主动思考并积极行动的人才，是当前实现新一代人工智能发展的第一要务。在当前中国的教育体制之下，如何在中小学植入智能创新基础教育，如何在大学教育中面向智能科技改革现有教学方法和学科布局，以及将智能科学与技术列为一级学科，已成为刻不容缓的重要课题。

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