厦门网络公司：未来的时代是人工智能的时代。

世界各国抢占人工智能制高点的战斗已经打响。

在这场战斗中，中国正式吹起冲锋的号角！

我们只知道大势将至，谁曾想未来竟来得如此之快！

国家为什么要在人工智能上花费这么大的代价呢？除了经济问题，最重要的一定是未来生存权的问题。

谁能引领人工智能，谁就掌控了人类的未来！

下一站“人工智能”：人工智能战争已经打响！

马云在2018世界人工智能大会演讲

在今年6月份，马云就曾放言：“回望历史，第一次技术革命和第二次技术革命先后引发了一战和二战，人工智能可能会引爆第三次世界大战。”

刚刚，在2018世界人工智能大会上，马云又金句频出，再次引人们的思考。

“AI不是技术，是我们思考世界的方式”

“未来成功的制造业一定是用好智能技术的企业，因为不会用智能技术的企业都会进入失败领域。”

马云还认为，步入智能时代，我们真正应该担心的不是机器智能会超越人类智慧，而是人本身的智慧停止了增长。

未来10-15年，传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天，企业如果不能从规模化、标准化向个性化、智慧化转型，将很难生存下去。

第一、人工智能对企业的三大改变

我们身边已经有非常多人工智能的应用，比如高铁安检、银行身份识别等，以往传统企业有七成都是这类重复性的工作，费时费力。但是当我们把人工智能应用到企业中时，也会发现它有三大改变：

1、提高工作效率

2、降低成本

3、带来新的用户价值

第二、人工智能的三大核心

最近几年，人工智能产业被国家视为科技兴国的重中之重，政府也陆续发布了很多人工智能相关的报告，使中国人工智能产业竞争力进入国际第一方阵，带动产业升级和经济转型成为发展重点。

这段时间我也参加了不少的人工智能论坛、讨论和学习，在我看来，人工智能有三大核心值得我们去关注。

1、数据。

数据是人工智能决策的依据。9月份李开复在TCD（TechCrunch Disrupt）大会上称：中国仅仅花了两年时间就在人工智能方面“奇迹般地崛起”，在人工智能方面中国超过了美国。

因为中国企业有更多的数据来开发、训练和AI应用场景。尤其是在移动互联网应用上，这个就是数据的基础价值，就像工业时代的石油。

2、算法。

算法通过数据进行过滤、分析、得出方案，简单来说就是计算公式。

经典的算法有很多，比如2016年谷歌横扫人类围棋顶尖高手的人工智能阿尔法狗采用的是蒙地卡罗模糊精确的算法，大大提升了效率和应用。

再比如在摄像头判断物体这项指标上，百度无人车判断行人的准确率达到95%，判断红绿灯的准确率达到99.9%。

3、算力

算力为大数据的发展提供了坚实的基础保障，尽管大数据的爆发式增长给算力提出了巨大挑战，但有了云计算后，算力已经不是核心瓶颈。

四、人工智能对行业的影响

人工智能改变世界，要从改变每个行业开始。现实是我们现在一直在使用人工智能，至少是以某种形式。人工智能已经彻底改变了几乎每个行业，并将继续这样做。我们来看人工智能对行业的改变以便我们更好地了解人工智能如何与业务交互。

制造业

人工智能对制造业的冲击也在日益突出，中国制造业面临的就是机器智能所带来的挑战。在不久的将来，机器人将进驻制造业进行技术升级，工业机器人将对中国制造业的发展产生重大影响。

工业机器人在制造业中的应用场景较为广泛，例如汽车、电气机械和器材制造业、金属制造、食品制造、物流等多个工业领域。机器人在汽车行业应用最为广泛，并逐渐向电子制造、金属制造、化工、食品加工等行业渗透。

智能手机

实际上，人工智能早已深入智能手机，例如新闻搜索APP 可进行智能搜索排序，个性化产品推荐，图像识别等。此类的手机应用不胜枚举，未来的手机APP 必将被人工智能技术全面侵占，以此来确保产品服务质量，提供差异化服务。

人工智能在手机端的渗透不仅仅限于手机应用，全球手机巨头已经进入人工智能领域。苹果发布了搭载专用神经网络、人脸识别功能的智能手机，华为紧随其后发布了使用人工智能芯片的新一代手机，三星的手机语音助手也在中国上线。2018 年，人工智能手机发展趋势将进一步加深。

无人驾驶

无人驾驶需要解决现有技术的局限性，例如尚未普及在所有天气条件下均能正常运作的传感器和3D地图，对网络安全和可靠性的担忧。这些问题的解决主要依靠技术厂商。

互联网企业、互联网出行平台以及人工智能技术企业是推动无人驾驶技术发展的中坚力量。百度宣布在2018年量产无人车。滴滴出行在美国设立人工智能实验室探索无人驾驶技术。Uber 与卡内基梅隆大学和亚利桑那大学合作，在匹兹堡开设一个高级技术中心，测试地图导航和无人驾驶汽车。地平线早已发布人工驾驶系统平台，并完成中国首个智能代客泊车项目的路测。而传统汽车生产厂商在无人驾驶的大潮中受限于技术能力尚未取得较大突破。短期看，无人驾驶领域仍将保持以技术企业为主导的格局，传统汽车厂商将加大与技术企业的合作力度。

金融行业

2018 年人工智能对于金融业的影响可能更为深入，更多涉及投资决策环节。通过与金融科技公司的合作或进行内部研发，银行、券商等金融机构将进一步完善智能投顾，提高智能投顾的投资回报率。此外，在风险控制领域，人工智能可以通过自主学习快速风控模型迭代速度，使金融机构能够抵御各种欺诈风险。

人工智能技术已经革新了金融机构的部分业务流程。在申请或变更银行账户时，申请人无需前往银行网点，而是通过金融终端拍摄照片并上传至云端与身份证信息进行对比完成程序。虽然仅仅是改变了业务流程，并未涉及金融行业上下游，但由于降低了金融机构经营成本，提升了业务效率，这类业务流程式的变革在未来将被持续推广。

在未来的数年间，人工智能将成为众多产品的底层技术并实现普及。对于企业来说，不接受人工智能技术将逐步被淘汰，而能够获得更好的多样化、情景化的数据，能够开发出更加智能的算法的企业将在竞争中获取更大的优势。德勤高级经理钟昀泰表示：“在未来的数年间，人工智能将成为众多产品的底层技术并实现普及。对于企业来说，不接受人工智能技术将逐步被淘汰，而能够获得更好的多样化、情景化的数据，能够开发出更加智能的算法的企业将在竞争中获取更大的优势。”

财务管理

财务机器人是能够部署在服务器或计算机上的应用程序，可以完成线上及系统性的工作，包括替代财务流程中的手工操作，管理和监控各自动化财务流程，录入信息，合并数据，汇总统计，根据既定的业务逻辑进行判断以及识别财务流程中的优化点。

相较于人工处理，财务机器人的优势在于可以替代耗费大量人力和时间的高度重复性的工作，更加擅长处理跨系统或跨岗位等需要协调的工作，其财务准确性更高，可以快速响应业务变化。例如财务机器人通过替代人工工作节约大量时间成本，还通过效率、性能和准确性的优化提升工作质量，释放人力资源潜力。

根据工信部的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》（2018-2020年）报告来看，人工智能将率先在以下八个领域取得突破：

智能网联汽车

智能服务机器人

智能无人机

医疗影像辅助诊断系统

视频图像身份识别系统

智能语音交互系统

智能翻译系统

智能家居产品

人工智能已经在每个行业中得到了应用，这并不是一件容易的事。 无论是针对简单的任务，如建议产品或为客户提供基本的客户服务，还是针对复杂的措施，如运行软件测试和完成债务催收等行业的广泛问题解决程序，AI已经在我们的世界找到了自己的位置， 并且可以肯定地说它会留在这里。

（厦门网络公司文章来自今日头条）