争宠人工智能 AI渗透社会指日可待 为AI布局的微软，近期宣布投资Agolo和Bonsai两家AI公司，试图在行业变革趋势中赢得先机，在这场愈演愈烈的AI战中赢得满贯。  总部位于纽约的Agolo在近期刚刚结束了350万美元的种子轮融资，由微软创投和湾区公司CRV领头。坐落伯克利的Bonsai，在最新一轮获得了760万美元的融资。 作为软件巨头的微软，曾经错失移动互联网时代，因此在即将来临的时代变革中，能够看到AI对微软的重要性，因为微软认为，下一个大趋势就是人工智能。 如今的人工智能正值第三人热潮之际，人工神经网络、机器学习的突破，在全球互联与移动互联背景的推动下，令人工智能被赋予巨大势能，市场、消费者、业界个面几乎坚信，即将因此领域的涌现而改变世界的技术革新。 当下，为追赶浪潮，在2015年全球新增人工智能企业数量达到了806家，算下来平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。尽管美国还是整个人工智能行业的领导者，但是欧洲和中国的人工智能产业发展及其迅猛。发展需要人才做砥柱，在AI领域中，人才正是多家公司争夺的资源，尤其是顶级科学家的争夺。 以人为本的AI领域 从古至今似乎没有哪个时代会埋没人才，任何国家机构都十分乐意做伯乐，在AI领域中，AI人才可以算是奇货可居，人工智能工程师正成为计算机行业里最为多金的岗位。 从学界、业界的顶级实验室，到全球高校毕业生，都是科技公司抢夺、储备人才资源的长期战场。随之而来的是资金在人力投入的迅速升级。某数据公司称包括谷歌、Facebook、微软、百度在内的科技公司在2011年就花费了约 85 亿美元用于研究、收购及网罗人才。 数据公司 Paysa 数据显示，美国的公司平均每年给 1 万名人工智能方面人才发放的工资约为 6.5 亿美元。其中，亚马逊花费超 2 亿美元招揽 AI 人才，居各大公司之首。在公开招聘的 AI 职位里，40% 来自各科技巨头，35% 的职位要求应聘者拥有博士学位。 从各大公司求贤若渴的态度中能看得出，AI人才及其稀有。而想要在各大领域深耕自家AI产品的公司，吸纳人仅仅是第一步。 人工智能的蓝图 人工智能的应用，在目前已经覆盖了零售业、安防、金融、医疗、自动驾驶、个人助理等多个领域。在这些领域中，我们能够直接接触到的有微软小冰、百度度秘、Amazon Echo、Google Home等，也常被Google、Uber、特斯拉等等的自驾新闻刷屏。当然，例如蚂蚁金服、交通银行、kensho类的安防、金融监管让人们不再担心财产的损失。 人工智能为人类解决了一定的麻烦，同时还在不断的进化中，可以说，也许不久的将来，人工智能不再简单的是代码，应该更像人类，能够自己思考、进阶。能够学习的机器是否会想科幻电影一样玄乎能够毁灭人类，这点还有待考究，不过可以肯定的是，人工智能的自我学习能力，能够更大程度的解决相应场景的问题，而不是将场景拟定编号程序植入芯片中。 比如在金融行业中，制作风险模型、进行花费预测、损失预测，都有广泛的应用。如果AI可以自己学习，便能够模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，做人类24小时的财产保镖。 据统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，全面覆盖了深度学习/机器学习（通用）、深度学习/机器学习（应用）、自然语言处理（通用）、自然语言处理（语音识别）、计算机视觉/图像识别（通用）、计算机视觉/图像识别（应用）、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。那么，从目前的市场来看，全球人工智能产业链上都有哪些公司呢？ 人工智产业链的公司分布 首先是计算处理及信息储存的芯片巨头，像英特尔、NVIDIA等公司，它们处于这一领域的最上游，为中下游产业链提供计算处理能力及相关解决方案，他们决定了人工智能发展的深度。 其次是大数据产业链中的原始数据获取方，包括运营商、BAT、微软、谷歌等把持互联网入口的公司，它们掌握着机器学习必须的数据资源，决定了人工智能发展的广度。 此外，还有人工智能技术的研发集团，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。 过去的两年中，以百度、腾讯、阿里为代表的中国科技巨头均纷纷在人工智能领域发力。三家企业在人工智能领域的代表产品包括：百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter。 结束语： 人工智能，可以说是“万物互联”的最佳解决方案，同时也被认为是IT领域最重要的技术革命，硅谷巨头们，包括谷歌、IBM、苹果、微软、英伟达、英特尔都在AI算法、AI硬件的研发、收购上都有大量的投入。 发展至今，人工智能整体上一直处于不断增长的趋势，并不存在高潮低谷之说。可以说，整个人工智能的发展过程都是在这样的模式之中，不同技术在不同时期扮演着推动人工智能发展的角色。 |
|
|
