人工智能的发展必须建立在海量的大数据、以几何级数增长的打算能力和机器学习算法的打破的根本上，乃至可以大略理解为“深度学习+大数据=人工智能”。
目前，这些问题都取得打破性进展。
高性能人工智能处理器芯片GPU、FPGA、ASIC等不断呈现，使得数据处理能力大幅提升，海量数据为人工智能发展供应了充足的燃料，而大数据云打算技能等的运用使得信息的储存和开拓得以实现。

“AI+”时期的来临，引发手机、物联网、汽车、芯片等硬件与软件做事等创新升级，人脸识别、虚拟现实等功能的拓展使得运用处景不断增多。

比如，搭载AI指纹识别、人脸识别的苹果手机及国产手机早已上市，今日也已利用自身已有的丰富的数据，包括笔墨、图片、***、直播问答等，让人工智能技能参与创作和互换，由人工智能撰稿的文章已经为数不少，腾讯开拓了类似于AlphaGo的围棋AI产品“绝艺”，阿里巴巴则开拓了智能音箱天猫精灵X1和智能客服“阿里小蜜”。

科技巨子纷纭布局，抢占人工智能市场。
AI在自动驾驶、金融、智能制造、安防、医疗、教诲等领域运用逐渐增加。
我们详细看下人工智能的运用处景都有哪些？

AI+自动驾驶

2018年2月15日，市价中国狗年除夕夜，百度Apollo无人车惊艳亮相2018年央视春晚联欢晚会，百余辆“无人车”车队涌如今港珠澳大桥上，并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑等动作，这次亮相的百度Apollo无人车覆盖多种车型，包括百度与比亚迪互助的无人驾驶新能源乘用车，以及与金龙客车互助打造的全国首款无人驾驶循环巴士，以及无人驾驶扫路机和无人驾驶物流车等，利用场景包括家用出行、园区接驳、城市清洁、物流运输等。

这是“AI+自动驾驶”运用处景首次大规模呈现到国人面前，可以想象的是，自动驾驶如果得到大规模运用，将极大颠覆我们目前的交通出行办法。
不过，技能的进步和场景的运用是一个循规蹈矩的过程，目前大部分自动驾驶技能还是试验中。
国际汽车工程师学会（SAE）于2014年发布了自动驾驶的六级分类体系，将自动驾驶技能分为0级、1级、2级、3级、4级、5级，共六个级别，详细级别划分和描述如下：

SAE自动驾驶（ADAS）分级

目前，日常利用的大多数汽车处于第0级和第1级之间，而传统车商的智能汽车市场普遍处于第2级的阶段，即以赞助自动驾驶为主，特斯拉公司的Autopilot赞助驾驶技能属于第2级技能。

2017年3月，英特尔宣告斥资153亿美元收购以色列自动驾驶技能公司Mobileye，这因此色列科技公司最大一笔收购案。
英特尔之以是花巨资收购Mobileye，是为了增强自动驾驶安全性，在汽车安全方面，Mobileye并不是新来者，其在防碰撞方面的产品，已经安装到了环球2700万辆汽车中。
可以想象，随着人工智能在自动驾驶领域的不断运用，将极大改变目前汽车行业的现状和人们的出行办法。

AI+聪慧金融

人工智能的发展除了深度学习算法之外，大数据的利用为AI供应了坚实的根本，而金融行业可以说是环球大数据积累最好的行业，银行、证券、保险等业务本来便是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开展了自动化系统的培植。
大部分金融从业职员每天都要花费大量的韶光对数据进行处理和剖析。
过去几十年，金融行业已经习气了根据数学方法和统计规律，为金融业务建立自动化模型，来拟合繁芜数字天下里的隐含规律。

不过，比较于传统金融剖析，人工智能数据处理量更大，本钱更低，速率更快，而且可以做到7X24小时，为客户供应更多、更准确、更快捷的附加代价，而且随着聪慧金融的发展，金融机构可以开拓更多长尾市场的客户，余额宝的利用便是很好的例子。

蚂蚁金服推出的余额宝，在2013年上线以来，目前余额宝规模已经高达1.7万亿规模，是环球最大的货币型公募基金，余额宝的用户规模近5亿人，许多都是金额不大的长尾用户。
余额宝的火爆增长可以看出：低净值客户的投资激情亲切持续飞腾，已经不大略知足于银行低利率的活期存款，而希望能够得到更多的金融做事。

2018年6月9日，蚂蚁金服宣告完成新一轮融资140亿美元，创下迄今为止环球最大的单笔私募融资金额，本轮融资紧张用于支付宝在环球化的拓展。
融资结束后，蚂蚁金服估值已经高达1500亿美元。

人工智能在金融领域的发展仍旧具有很大前景。
目前，人工智能在金融行业比较成熟的运用紧张有智能投顾、智能量化交易与智能客服，紧张采取的方法有机器学习、自然措辞处理、知识图谱和打算机视觉等。

AI+聪慧金融三大运用

AI+智能安防

2011年-2016年，海内安防市场连续五年坚持两位数增长，2016年海内安防市场规模达到5410亿元，个中，安防设备市场规模约1900亿元，***监控是安防行业最大的运用产品，规模为962亿元，占整体安防设备规模的50.63%。
不过，传统安防行业同质化严重，***监控中网络化、高清化进程加速成为趋势。

人工智能将对***技能带来变革，打算机对***图像的处理技能增强，将极大增加***监控的利用效率和大数据代价的利用率，摄像机采集图像的功能将不再受限于安全戒备的目的，***技能实现业务管理需求有较大的拓展空间。
传统人工盯屏低效率、***图像回看及检索等难题的办理，将使得智能安防有较大增长空间。

智能安防的紧张目的是：通过将***监控中非构造化的图像信息，转换为打算机能够理解的构造化数据，凭借数据挖掘办法，将“海量***数据”转化为“有效情报”，实现安防行业从“看得清”到“看得懂”的智能化升级。

智能安防从海量数据中提取有效情报

智能安防须要利用机器学习的办法实现特色提取、目标识别，再按照标准***内容组织成可供打算机和人理解的文本信息的技能，可以带动图像识别和分类精度的显著提升。

智能安防家当链紧张包括工程施工与掩护（占比约50%）；其次，硬件与系统制造商（约占34%），代表公司如智能安防上市公司海康威视、大华股份等；第三，软件与算法类公司（约占15%），在人工智能初创公司中，就须要用到人脸识别四大独角兽公司（商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技）等人脸识别、在线身份验证、智能监控、图像识别等技能。

值得一提的是，这些独角兽公司的核心团队很多都来自于喷鼻香港中文大学、麻省理工、斯坦福等顶尖大学的学者及微软亚洲研究院、谷歌、百度等巨子的资深员工，它们的产品已经覆盖于智能交通、法律、公安、金融、零售、医疗等领域，运用处景不断拓展。
随着人工智能的发展，安防领域市场将会有更深层次的变革，市场规模未来几年有望达到万亿级别。

AI+智能制造

《中国制造2025》计策推出以来，智能制造一贯是国家关注的重点,智能制造的范围非常广泛，我们这里紧张讲述与人工智能紧密相连的机器人家当，随着人工智能技能的拓展，工业机器人和做事型机器人的发展和运用也受到市场的极大关注，由于有很大现实意义在里面。

2010年后，中国制造业就业人数持续低落，且老龄化征象开始呈现，随着劳动力供给的紧缩，劳动力本钱上升，一方面，人口红利逐步消逝，制造业人工替代迫不及待，“机器换人”是大势所趋，2013年，中国已经成为环球工业机器人第一大市场。

2017年1月，美的宣告292亿元收购环球工业机器人四大巨子厂商之一的德国库卡（其余三大巨子分别为瑞士的ABB、日本的发那科和安川电机）94.55%的股份，进入机器人制造领域，并通过收购库卡助推美的履行智能制造计策，快速提升自身机器人的研发与运用水平。

另一方面，人们生活品质提升，对产品的质量和品质哀求越来越高，而自动化和智能化是提高产品品质非常有效的手段。
第三，类同于PC时期、移动互联网的手机时期，目前，在人工智能大发展的时期，做事型机器人运用处景也很丰富，目前无论软件还是硬件，做事型机器人的品质都有很大提升，运用处景也不断拓展。

2018年5月3日，海内AI独角兽公司、人形机器人研发企业深圳优必选科技宣告完成由腾讯领投的8.2亿美元C轮融资，本轮融资刷新了商汤科技单轮融资6.2亿美元的最高记录，优必选估值将达到50亿美元。
机器人有多种用场，工业机器人被广泛用于切割、焊接、码垛、喷涂等方面，做事型机器人也被广泛利用于医疗、教诲和公共做事中。

中国电子学会对机器人的分类

AI+聪慧医疗

李开复在《人工智能》一书中认为：人工智能对人类最故意义的帮助之一便是促进医疗科技的发展，让机器、算法和大数据为人类自身的康健做事，让聪慧医疗成为未来地球人抵御疾病、延长寿命的核心科技。
随着人工智能运用领域的推广，语音交互、打算机视觉和认知打算、云打算等技能的逐渐成熟，人工智能在医疗领域的各项利用变成了可能。

这个中紧张包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、赞助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人监看大数据的智能剖析等。
比如，利用AI来赞助疾病诊断，可以减少由于年夜夫履历欠缺而造成的误诊，并节省年夜夫诊断癌症所花费的韶光，提高癌症早期诊断效果，大大降落癌症的去世亡率。
再比如，影像是主要的诊断依据，但是如何高质量的获取医疗影像数据，在医疗领域是个难题，而深度学习可以提高医学影像的品质，利用人工智能的深度学习技能就能从医学影像中提取有用的信息，帮助年夜夫做到精准判断。

人工智能在医疗领域的利用

人工智能时期开启，各个领域加速布局

人工智能的技能仍旧还在不断进步，而运用方向除了上述的五个领域之外，还有在线教诲、聪慧生活、通信等等，我们在此不再赘述。
不过可以确定的是，人工智能将无所不在，阿尔法狗和人类的围棋大战与春晚舞台上的无人驾驶给我们带来的震荡只是刚刚开始。

人工智能将在技能和商业上加快落地，而物联网、智能打算芯片、机器学习和深度学习等技能和运用仍会快速推进，BAJT（百度、阿里、京东、腾讯）乃至360等海内巨子都会在人工智能领域连续深耕布局。
我们期待人工智能给我们的事情和生活带来更多和更好的改变。