．人工智慧為什麼率先應用在這七個領域？

Elon Musk. AI Advancement! (HD) We Aren't Listening. New 2016 Technology.

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來源：雷鋒網

10月中旬，烏鎮智庫聯合網易科技、網易智能發佈了《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告(2016)》系列報告。報告介紹了人工智能的一系列熱點問題，包括企業分布規模、投融資情況、研究成果、細分領域等，對人工智慧進行了全面剖析。

在報告中，我們注意到目前人工智慧企業的主要應用領域分別是：

個人助理(智慧手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人) 產品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等

安防(智慧監控、安保機器人) 產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海

自駕領域(智慧汽車、公共交通、快遞用車、工業應用) 產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、賓士、京東等

醫療健康(醫療健康的監測診斷、智能醫療設備) 產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智能、Promontory等

電商零售(倉儲物流、智慧導購和客服) 產品舉例：阿里、京東、亞馬遜

金融(智慧投顧、智慧客服、安防監控、金融監管) 產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育(智慧評測、個性化輔導、兒童陪伴) 產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲

回憶起今年三四月的時候，我們人工智能創業公司還是一直活在各種試探和神話階段：《深度學習為何成了電腦視覺研究的標配?》《深度學習在語音辨識上不再難有用武之地》;《可怕!引起巨大爭議的新技術Face2Face》……當時各種小心翼翼地試探，一度讓我們以為離AI實用化的那天還早著，但自從「純粹的人工智慧是沒有商業模式的」這一論斷塵埃落地，我們開始接受現實並在以下領域各自為陣：

為什麼偏偏是這些領域，可以從3方面來總結成因。

其一、相關專利多

翻閱報告，我們注意到在人工智慧申請專利細分領域Top5中，中美相關專利幾乎都集中在機器人(電商銷售等)、神經網路、圖像辨識、語音辨識(個人助理、金融等)上。不同的是，中國人工智慧專利Top5中，另外還有個是電腦視覺(安防、自駕領域等)，美國則是機器學習(金融等)。

從申請專利數目佔比不難看出，佔比最多的機器人、神經網路、圖像辨識、語音辨識等即是相關應用領域最需要的主要技術。

其二、應用場景夠「土」卻夠剛需

線性資本王淮最近表示：

我們投資人關注的應用場景，搞了一堆數據，搞了一堆處理，完了之後不能解決商業實質解決的問題。要麼比別人的商業決策更快，要麼讓決策質量更高。如果做不到這個，這個東西沒人願意買單，你沒有辦法依賴你剛才在數據處理技術上面，建立的優勢去實現我們稱之為產品到商品的轉變過程，如果這點沒實現的話，這家公司是不可投的，再牛也沒用。

應用(場景)我也不展開，我們投的東西一定要有潛在的應用場景，要有一個緊密的結合。因為人工智慧領域有個特點，它跟學術關聯性比較高。

所以我們看待這個問題的時候典型的是這麼一個面，科研出發，然後到技術是一步，技術到產品是另外一步，然後產品只有有機會變成商品，而不是我們投的已經商品化，有機會變成商品，你要賣得出去而且有一定的量，這才是真正有機會成功的。

　　

從Top30全球人工智慧企業融資額也可以看出，上榜的中國企業都是相關應用領域企業。比如醫療健康領域中的碳雲智能、個人助理領域中的出門問問、以及教育領域中的雲知聲。

人工智慧雖然和學術關聯性較高，但是如果沒有潛在的應用場景，技術再先進也只是停留在研究階段。從技術出發，尋找到合適的應用場景，把技術變成產品，才有可能把產品變成商品。

其三、可選擇領域不多

從以往案例來看，當下人工智慧領域其實可選擇的應用領域也實在不多。

曾任百度深度學習研究院IDL主任的余凱在離開百度之後，選擇了創立地平線機器人，以ADAS系統切入人工智慧領域創業。另一個，曾任英特爾中國研究院的第一位「首席工程師」的吳甘沙選擇創立馭勢科技，以自動駕駛技術進入人工智慧創業領域。

另外從報告中我們也注意到，許多擁有行業領先技術的公司最終也選擇了在幾個「毫無驚喜」的應用領域中實現技術落地。比如科大訊飛選擇了個人助理、教育等領域，Google選擇在自駕領域以及個人助理等，亞馬遜選擇個人助理、自駕以及電商等領域。

小結

縱觀整份《烏鎮指數：全球人工智能發展報告(2016)》，其對於人工智能中投融資情況、研究成果、細分領域都做了詳實的分析解釋。

對於當下人工智慧的應用領域，我們可以看到由於相關專利數目影響、實際應用場景受限以及 可選擇領域不多等原因，目前人工智能的主要應用還是集中在個人助理、安防、自駕領域、醫療健康、電商零售、金融、教育這七個方面。

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