人工智能图像识别设备有哪些？

一、人工智能图像识别设备有哪些？

车号识别，高清智能识别，端线入侵检测等等

二、人工智能在未来有哪些提升？

在未来人工智能会在以下三点有所提升：

1、跨领域的推理能力。

孩子我在小学的时候,例如,你可以写一个比喻句,如“云彩像棉花糖”,但不是电脑,无论是通过深度学习或其他人工智能,只能获得非常好的效果的,但不是穿过田野,所以你可以考虑人工智能的未来也可能获得的能力。

2、抽象的能力。孩子我在小学的时候,例如,你可以写一个比喻句,如“云彩像棉花糖”,但不是电脑,无论是通过深度学习或其他人工智能,只能获得非常好的效果的,但不是穿过田野,所以你可以考虑人工智能的未来也可能获得的能力。

3、审美的能力。孩子我在小学的时候,例如,你可以写一个比喻句,如“云彩像棉花糖”,但不是电脑,无论是通过深度学习或其他人工智能,只能获得非常好的效果的,但不是穿过田野,所以你可以考虑人工智能的未来也可能获得的能力。

三、未来AI人工智能会改变哪些行业？

未来AI人工智能将对各行各业产生深远的影响，以下是一些可能发生重大变革的领域：

1. **医疗保健**：AI可以协助诊断疾病、个性化治疗计划、药物研发、患者监护等。

2. **金融服务**：AI在风险管理、算法交易、信贷评估、欺诈检测等方面将提升金融服务的效率和安全性。

3. **制造业**：智能机器人和自动化系统将提高生产效率，实现更精准的质量控制。

4. **交通运输**：自动驾驶技术将改变我们的出行方式，包括无人驾驶汽车、无人机送货等。

5. **零售业**：AI可以优化库存管理、个性化营销、客户服务等，提升顾客购物体验。

6. **教育**：个性化学习计划、智能辅导、自动化评分等将改变教育方式。

7. **农业**：AI可以帮助监测作物健康、预测作物产量、优化资源分配等。

8. **法律服务**：AI可以协助法律研究、文件审查、案例预测等，提高法律工作的效率。

9. **媒体与娱乐**：AI将用于内容创作、个性化推荐、用户行为分析等。

10. **客户服务**：AI聊天机器人和虚拟助手将提供24/7的客户支持。

11. **安全监控**：AI可以用于视频监控分析、网络安全、预测犯罪等。

12. **能源管理**：AI有助于优化能源消耗、预测能源需求、智能电网管理等。

13. **建筑业**：AI在建筑设计、施工管理、建筑维护等方面将提高效率和安全性。

14. **人力资源**：AI可以用于人才招聘、员工培训、绩效评估等。

15. **科学研究**：AI将加速科学发现，通过数据分析和模拟来推动新知识的产生。

16. **环境监测**：AI可以用于气候变化研究、污染监测、生态系统保护等。

17. **政府与公共管理**：AI可以提高政府服务效率，如智能城市、公共安全等。

18. **房地产**：AI在房产估价、市场分析、智能家居等方面将发挥作用。

19. **旅游与酒店业**：AI可以提供个性化旅游推荐、智能客房管理等。

20. **电信业**：AI将用于网络优化、客户服务、数据管理等。

随着AI技术的不断进步，这些行业的变革将是持续和深远的，同时也将带来新的挑战和机遇。

四、高校设人工智能专业

人工智能是当今科技领域备受关注的热门话题，随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的高校开始设立人工智能专业，为学生提供更多学习和发展的机会。国内外众多知名高校纷纷加入人工智能专业的行列，为学子们提供了更广阔的就业前景和发展空间。

高校设人工智能专业的背景

随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，对人才的需求也日益增加。高校设立人工智能专业，旨在培养更多优秀的人才，满足社会对于人工智能领域人才的需求。人工智能专业涵盖了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域，学生在这些领域的学习将为他们未来的发展奠定坚实的基础。

人工智能专业的课程设置

高校设立的人工智能专业通常会包括人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘等课程，通过这些课程的学习，学生能够全面系统地掌握人工智能领域的基础知识和最新技术。

高校设人工智能专业的意义

高校设立人工智能专业对于促进人才培养和科技创新具有重要意义。通过人工智能专业的培养，可以不断输送高素质的人才到人工智能领域，推动科技进步和产业发展。同时，人工智能专业的设立还能为学生提供更广阔的就业空间，满足社会对人工智能人才的需求。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展和应用，高校设人工智能专业的趋势将会逐渐增多。人工智能领域是一个充满无限可能的领域，需要更多的人才来投入其中，开拓创新。因此，高校设立人工智能专业具有重要的现实意义和深远的发展前景。

五、人工智能设备有哪些共用零件？

人工智能设备共用零件通常包括以下5个部分：控制中枢、电源、传感器、行动和反馈、机身。

一、控制中枢

有些机器人的控制中枢与机器人是分离的，比如需要人们通过遥控器或者游戏手柄控制的机器人，在这样的机器人中，较为简单的芯片只负责控制单个部件（例如一条腿或者一条手臂），而这个芯片并不知道机身的其它部分在做什么。

对于机器人的控制中枢来说，最好的选择是微控制器芯片。微控制器与微处理器非常相似，它们都会出现在个人计算机中。微控制器与微处理器的不同之处在于，前者更像是一台完整的微型计算机整合到一片芯片上面。

二、电源及电源校正

尽管可以制作由消耗气油的发动机和气动螺线管驱动的机器人，但是从某种程度上说，几乎每一个机器人都包含一些必要的电子元件。电源包括一个原始的电源、一个使得电源更加稳定并对其进行处理的校正电路和一个用来打开和关闭电源的开关。

六、未来哪些职业将被人工智能代替？

（1）电话推销员被AI机器人取代的几率为最大，接近100%。这从目前的骚扰电话就可以看出，有些AI电话推销员不但带有口音，还能转换方言，让你防不胜防。

（2）打字员、会计、保险业务员、银行职员、前台、客服等次之，均在90%以上。例如，目前各家银行里面的自助系统，网络客服等。

（3）AI不同情弱者，那些第一、第二产业的工作，比如制造业工厂工人、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等，都被机器人取代，几率在80-60%之间。

七、使用无烟烧烤设备有哪些好处？使用无烟烧烤设？

　　好处如下：　　第一、使用无烟烧烤设备进行烧烤时没有油烟的产生：想必大家都知道油烟的产生，首先来源于烧烤时油滴滴落于高温的热源体，如油滴滴落于炭火，滴落于电热管，马上化做油烟；其次，油烟还来源于食物存在煎炸的过程，煎炸食物时的油质会变质，也会产生油烟，污染食物，污染环境。而使用无烟烧烤设备即可尽可能的避免以上情况的发生。　　第二、使用无烟烧烤设备进行烧烤时没有燃烧的化学排放：一切使用燃料作为热源的烧烤，如炭火，哪怕是充分燃烧后的红炭，白炭地烧烤，再如液化气、媒气的烧烤，哪怕是燃烧及其充分的烧烤器具，不管看不看得到黑烟，化学排放依然存在，排放的物质依然污染食物，污染环境。在所有作为烧烤的热源中，电是最清洁的热源，电作为热源没有化学排放。所以说使用无烟烧烤设备同样也可以避免化学排放，好处颇多。

八、未来，人工智能对游戏行业都有哪些影响？

人工智能对文化产业发展的促进作用是巨大的，同时也给社会带来了许多困惑 。作为国家大力推动的技术，人工智能本身的发展十分迅速，也将给各行各业带来冲击。人工智能将如何影响文化产业的格局？文化产业投资者和从业者需要关注哪些问题？文化产业导入人工智能技术，政府需要怎样未雨绸缪？随着人工智能的飞速发展，这些问题迫切需要科学的答案。

人工智能进入文化产业，将刺激消费者欲望，吸引更多的文化消费需求 。

人工智能作为新生事物，会大大激发消费者的好奇心，消费者试图尝试一种新的消费形式和消费体验，消费需求将会增加，这有利于文化企业增加销售收入。智能手机凭借其大量的非通信应用功能，一面世就吸引了消费者的目光；围绕智能手机的搭载平台，大量的非通信功能不断得到开发，刺激了消费者的需求。 目前，人工智能才刚刚开始走入人们的视野，这种新鲜感还在增长，并且人工智能企业的创新速度也非常快，因而人工智能可以保持较长时期的吸引力 。人工智能机器人的出现为博物馆、美术馆等文化场馆的讲解、服务方式甚至形象塑造提供了新的可能，也为公共文化场所带来更多活力，提高了人们的消费欲望。由于文化产业与人工智能之间具有非常高的产业关联度，文化产业很可能成为服务产业中使用人工智能最多的产业，这无疑有助于文化产业的大发展。与发达国家相比，我国文化产业产出和文化产品消费所占比例还较低，未来文化产业有望借助人工智能这一新技术实现腾飞。

人工智能进入产业企业，将引起企业单位产品和服务成本下降，改善企业财务状况 。

人工智能在企业内如果得到较大规模的应用，将引起企业单位产品和服务成本的下降。和人工不同，人工智能无需轮班、周末休假、休年假、休病假（除了检查、维修）、休其他假，理论上机器人可以一天24小时不休息，一年365天不休息，不需要支付工资、社保成本以及个人所得税。尽管添置人工智能设备需要一笔固定资产开支并导致折旧增加，但购买开支的财务费用可以税前抵扣，可以进行增值税抵扣，计提折旧也可以冲减税前所得，而人工开支包括工资、奖金和社保支出是不能抵扣增值税的。这是人工所不具备的优势。 人工智能在文化场馆管理、运营等方面的操作，也将节省大部分人力成本 。2016年，由敦煌研究院等机构联合研发的人工智能讲解员“敦煌小冰”在金秋小长假正式上线，并迅速成为敦煌的“网红”。“敦煌小冰”还入驻敦煌研究院微信公众号，每天回答上千次游客提问，成为一个疏解旅游接待压力的新途径。因此，对企业而言，生产产品和提供服务的成本会下降，短期内企业的财务状况会有所改善，产品和服务的供给曲线向右移动，价格有下降的可能。文化产业是人工和智力密集型的产业，如果有较多的岗位被人工智能取代，企业的成本和绩效、产业的供给状况必定会发生较大变化。

人工智能进入文化产业，产品供给速度将大幅度提高，产业资本风险剧增 。

把人工智能导入文化产业，固然有助于吸引消费者并降低成本，但效率的提高也将引发产能过剩这一潜在风险。人工智能广泛代替人工后，将引起文化产业的产出速度大幅度提高。以往我国一个行业从产生到发展成熟约需要十年到数十年的时间，那些被人工智能快速、深度“入侵”的行业，产能过剩将成为迫在眉睫之事。在社会资本的顶托之下，行业速生成为不可避免的现实，行业从产生到过剩可能只要几年的时间。当社会资本认为某个新事物可能成为“蓝海”的时候，这一新事物转瞬之间就可能成为一现的昙花，投资风险陡然增加。为了追求投资的成功，资本对于企业发展速度的要求将越来越苛刻，而创业者在资本的压力之下更可能丧失自主性，也更可能选择迎合社会的需求，对产品质量的追求、对企业长生的追求，都会让位于资本的快速回报需求。这对很多文化企业的长远、健康发展是不利的。文化产业属于“轻资产”产业，创意是最重要的企业要素，而大多数创意者又具有较强的随意性、自主性、不受约束的个性，但企业的快速发展又离不开资本的导入，这很容易引起资本和创意团队之间的矛盾，影响新生企业的成长发育。

人工智能进入文化产业，某些特定岗位将大量被人工智能代替，引起劳动力需求结构的变化 。

人工智能正在逐渐取代人类的工作岗位，尤其是那些程式化、高强度、重复性的岗位。传媒行业的校对与录入两个岗位已经连续出现大幅同比负增长。有行业预测公司认为，2019年之前，人工智能造成的失业将多于其创造的工作机会。博物馆和文化景点的解说和互动、传媒行业的新闻稿编写和播出、出版业的文学作品写作、影视行业的剧本写作、游戏行业的程序编写等，都会迎来人工智能的替代性竞争。这些行业的用工总需求会大幅度下降。人工智能的发展对该行业本身而言将吸纳巨大的劳动力数量，但对文化产业而言，特定岗位的劳动力需求下降是必然趋势，虽然文化产业自身的发展可能引起产业劳动力总需求的增加。随着人工智能的日渐成熟化，其产品的应用更加方便、更加广泛、更加低成本，文化产业某些特定岗位的就业吸纳能力可能加速下降。人工智能进入文化产业，虽然不会夺走从业者的创意性岗位，但辅助性岗位需求将会减少。直接从事创意活动的岗位，诸如美术设计、编导、内容创作等，在人工智能的冲击下应该可以立足，但与之相关联的很多辅助性岗位可能被人工智能取代。

人工智能技术将深度影响文化产业的发展，甚至改变文化产业的发展轨迹 。新技术的发明和应用，总会对现有产业既带来促进作用，又带来或多或少的冲击，人工智能对文化产业的影响也不例外。人工智能的出现，为文化产业的发展提供了极佳的舞台，打开了新的发展空间，文化企业要抓住这个机遇，率先突破，占据未来的市场地位。目前，人工智能在文化产业中的应用还是“小试牛刀”，很多应用还很初级稚嫩，未来很可能有较为广阔的应用领域，文化企业必须密切关注应用动态，作出正确的选择。

需要注意的是，当前人工智能在我国属于“高热”领域，而我国过往的产业发展中有无数的“一哄而上，一哄而散”的教训，文化产业的投资人特别需要警惕出现迅速的产能过剩，尽可能避开炙手可热的产品供给，运用新技术去挖掘新的领域和新机会。政府方面，需要加强产业预测，及时搜集和发布产能信息，尽量减少信息不全面给企业带来的困惑，帮助投资人做出正确的投资决策。在教育这个政府主导的领域，要与教育机构及时沟通，根据市场变化修订相关供给目录，调整供给结构，避免出现大面积的劳动力供给结构性过剩和短缺。 作为未来的文化从业者，需要关注哪些岗位仍然是具有前景的，哪些岗位可能被人工智能陆续取代，必要时需要及时补充知识，加强技能培训 。

九、未来的人工智能有哪些商业模式？

最近一直在思考一个问题，即人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化。

在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪些呢？人工智能行业未来的投资机会如何把握呢？

在人工智能时代，从 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿级产业，已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来说，与是否能深刻理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时代，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新，到整合技术平台，再到商业解决方案，以及用户和客户的场景应用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。

1、开源技术平台

今天，大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术的跨界、聚合，以及技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。因此，很多 AI 技术其实就是开源技术催生出来的新干线。

例如，Linux 是开源软件的鼻祖，之后很多世界著名的软件，如安卓以及今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforce 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金来支持的。

2、核心技术创造

人工智能的核心技术有四大类，包括：

（1）、软件，如语音、图像等感官识别技术、自然语言处理，以及它们的合成、高级算法、数据训练等；

（2）、硬件，包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数据汇集、存储、计算、可视化等；

（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现每秒 10 万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级，比如，算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1+1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。

在业界，算法从简单到复杂还有不同的方法论。例如，符号主义与数据建模、专家系统有关，经验主义与统计建模有关；连接主义与神经网络有关。未来，也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的价值创造者，包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。例如，谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通信技术）下一代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。

3、开放技术平台

开放技术平台就是核心技术创新者，向第三方公开自己软件或硬件的 API 或者函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用，而无须从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时代，开放技术平台促进了互联网技术和电商的爆发式增长。

今天，AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。 例如，IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，以及智慧教育的商业应用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。

4、技术操作系统

自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时代有安卓、ios。

今天，谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时代，AI 技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原有的互联网和移动互联网连接；以语音、图像为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了执行顺序的技术。

因此，除了手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，涉及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业，例如，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，以及生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？

AI 世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。

5、应用解决方案

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新技术，都有多个应用。早期电的发明，从点灯照明的应用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

今天，AI 要想解决人类尚未解决的难题，就必须先准备好无数种从技术到商业的解决方案。例如，在 B2B 领域，如何用 AI 对癌症做出精准预判和治疗；在 B2C 领域，如何用 AI 助力个人发展。同时，应用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、今日头条等。

这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企业，它们往往率先采用新技术，解决商业问题。例如，GE 用 AI 解决能源效率问题，阿里巴巴用 AI 解决城市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。

6、商业运营系统

商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业如何用技术解决问题，持续解决问题，并创造竞争优势，就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运，就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。

过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，但是，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素发生了根本的变化，因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。例如，过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，但是，有了 AI，它就可以在大数据中自动识别和管理客户。因此，商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创新者。因为，通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案，已获得持续发展和增强竞争优势的闭环模式。

7、用户场景应用

这是人工智能时代市场的新形态。过去，一部手机只要能卖出去，不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题，因为，手机的功能就是通话。但是，今天，手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译，因此就必须能够在一定的环境和场景下，解决更细微的问题。

例如，当使用者身在国外时，就会获得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交流的伴侣。同样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物向导（让你更高效地消费）的角色，或生活助理（更方便潇洒地实现吃、住、性）的角色。因此，用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊，他们不但是企业的创新者，而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为 AI 的爆发，共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用户和客户的痛点问题。

8、用户动态数据循环

这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景获得的用户动态数据，将成为“喂养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或缺的营养成分。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将无法学习，并将失去生命：相反，如果有了动态数据的无限循环，就能形成 AI ”越用越富“的养分原料，并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点，简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1. 人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生，或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能获得市场关注和盈利前，基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书，短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。

怎样才能获得足够的市场份额？这不仅要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来就可能向需要法律咨询的个人用户收费。

但退一步说，这一类的创业公司在获得一定的市场份额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。

题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看，因为较高的技术门槛，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充分竞争。

2. 人工智能平台(AI Platforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就可以认出下面这个图。

图片来源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

1、微软:

Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。

Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。不仅如此，你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也可以开放模型API供其他用户直接使用。

2、谷歌:

Google Cloud Platform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较相似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常相似，用户只需要调用API即可完成语言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任务。

3、亚马逊:

作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。无须赘述，和微软谷歌相似，AWS的产品功能也非常相似。但因为亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不难看出，科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说 微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。

而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。 在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场，小一些的还有DataRobot，也是提供一条龙的机器学习服务。

当然，人工智能领域内容很多，比如在线机器人(Bot)，微软有提供平台叫做Microsoft Bot Framework，亚马逊依托Echo Bot也有Alexa Service对标，这些同样也是依靠平台优势来赚钱。

其实不难看出，大公司投入基础建设的原因是这个方向准入门槛高，前期的固定投资要求大，可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后，应该会形成(多)寡头垄断市场格局，或许现在其实已经是这个局面了。

3. 人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

根据我自己的观察和分析，AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

和创业公司不同，这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破，但通用的AI平台也无法完成客户定制的需求。这就是为什么这样的商业服务可能有前景 - 它和前两种商业模型有交集但并不重叠。

这样的商业模型主要给客户提供两种服务：

1、成熟的专利AI应用。举例，我们为A银行安装了一个我们开发并拥有专利的人工智能风控模型，在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或者相似行业。银行可以使用我们的微调后的模型，但我们可以将原始模型进行无限次转卖。

2、客户定制化服务。举例，A客户要求我们为它们独家定制服务，服务的归属权归客户所有，我们无权转卖，仅为客户进行维护升级。当然，这种服务的价格肯定较高。

同时提供两种收费模式：

1、 一次性收费/升级费用(one-time purchase)。和其他软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权。但并不建议这个模式，因为AI产品有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效。

2、 订阅服务(subion based)。正因为AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练，订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的维护和升级服务。

这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。因为AI产品的本质是通过数据解决问题，据我所知很多企业现在已经和客户签署了“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:

1、 精准营销(Customized Recommendation)。因为我们有权使用客户A的数据，根据分析其数据，我们可以个性化推荐适合客户A的其他产品。甚至我们可以使用客户A的数据为其免费定制一个概念产品。免费其实是一种营销手段，德勤的数据分析部门给客户50小时的免费时长来感受它们的产品。

2、数据整合(Data Integration & Enrichment)。假设客户A、B、C和D都允许我们保留并使用其数据，那么我们可以进行整合并获得行业级别的数据，从而开发出更加智能的产品。

在这个数据为王的时代，拥有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。总结一下，销售成熟的AI产品+适量的定制，留住客户的数据，并提供后续的维护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。

从市场竞争角度来说，这个商业模型既不需要高精技术，也不大需要基础平台或者高额的固定投资，甚至还可以使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理，低门槛，充分竞争的市场代表从长期来看不会有暴利存在。

但如果能在早期拥有足够多的行业数据，数据优势将会使你的企业走在其他人之前。或许，是时候入场了...

十、人工智能的未来展望？

以下是我的回答，人工智能的未来展望：随着科技的飞速发展，人工智能在未来的影响将会无处不在。以下是对人工智能未来的一些展望：智能医疗：人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，以及进行手术辅助等。未来，人工智能将成为医疗领域的重要合作伙伴，为人类的健康保驾护航。智能交通：通过人工智能技术，可以实现智能交通管理，减少交通事故，提高道路使用效率。同时，自动驾驶汽车也将逐渐普及，为人们的出行带来更多便利。智能家居：人工智能技术可以使得家居设备更加智能化，实现自动化控制、语音控制等功能。未来，人们的生活将更加便捷舒适。智能教育：人工智能技术可以为教育领域带来个性化教学、智能评估等优势，提高教育质量和效率。同时，也为学习者的自主学习提供了更多可能性。智能农业：通过人工智能技术，可以实现精准农业、智能化农业机械等应用，提高农业生产效率和品质。同时，也为环境保护和可持续发展做出贡献。智能金融：人工智能技术可以帮助金融机构更准确地进行风险评估、投资决策等，提高金融效率和安全性。同时，也为消费者提供更加便捷、个性化的金融服务。智能安防：人工智能技术在安防领域的应用，可以实现实时监控、人脸识别等功能，提高社会安全性和治安水平。智能艺术：人工智能技术也可以在艺术领域发挥创造力，为人们带来更多元化、个性化的艺术体验。总之，人工智能的未来展望非常广阔，它将深入到各个领域，为人们的生活带来更多便利和价值。同时，我们也需要关注人工智能技术的发展趋势和潜在风险，以确保其为人类的可持续发展做出积极贡献。