扎克伯格写了一套算法,人工智能要如何实现商业化

日前,脸书创始人扎克伯格亲力亲为,写了一套人工智能算法——Jarvis,可以称得上是一个人工智能管家吧。不过小扎也承认,即便是他,也难以构建出一个具有完全自主学习能力的系统,除非人工智能技术发生基础性的革新。这或许是当下人工智能产业发展的技术瓶颈。但是不否认,在过去的一年中,人工智能已经在安防、金融、医疗健康、智能驾驶等垂直领域持续发酵。

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市场对于人工智能的看法不外乎两类,一个是强调人工智能的应用前景,另一个则对该产业持审慎态度。但是在杂乱的声音中,我们可以将人工智能分为“通用型人工智能”与“专用型人工智能”两类。而且显然,当下“专用型人工智能”已经在提升某一领域运行效率方面体现了自身价值,并且也得到了市场的认可——例如智能客服、智能安防等。

而且,从行业发展走势来看,2017年,人工智能也更有可能在垂直领域、专业化程度较高的领域加以应用。同时,据前瞻产业研究院《全球人工智能行业投资分析报告》的分析,当下全球人工智能产业的规模已经超过1500亿元。而对于产业投资者来说,想要在看似美好的人工智能发展过程中把握红利,还是要为市场提供实实在在的人工智能解决方案。

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资料来源:前瞻产业研究院整理

也就是说,在目前这个时代里,人工智能时而离我们很近,时而离我们很远,想要在这个不确定的产业中寻找确定,就要立足于那些高度专业化的细分市场。也就是说,那些具有应用价值的技术将会是当下人工智能产业落地的突出领域。

具体来看,当下市场上的图像、语音处理、翻译、人机交互,都需要在人工智能技术上继续突破。

另外,站在业内经营者的角度来看,一些比较大的公司目前主要是将人工智能技术应用到对成熟产品的改进中去,例如谷歌为旗下翻译软件添加了神经翻译系统。而科大讯飞则是将人工智能应用在教育行业、汽车行业以及to C产品中去。

很显然,人工智能有望在未来渗透到每一个行业。但是想要把握这一机遇,选择赛道也很重要。一些创业公司目前都集中在+AI上,将人工智能用于优化行业效率方面,重点在于产品应用。而大公司则偏重于打造行业生态,有时候也会选择收购那些在某一个点上做得特别突出的小公司。

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