未来人工智能在传统行业中可能有哪些方面的突破?

1. 未来人工智能在传统行业中可能有哪些方面的突破?

人工智能将实现五大突破。这些突破包括：人工智能将完全改变我们对传统识别模式的认识；医生会越来越离不开机器学习；量子计算将大大提升药物的研发效率；人工智能设计系统将帮助我们实现原子精确制造。当然，网络攻击也会与人工智能的发展相伴相随，但又从另一个方面带来更多的商业机会。1.人工智能引发新的非人类模式识别和智能成果AlphaGo Zero是一个机器学习程序，被用来训练玩复杂的围棋游戏。在2017年，它以100比0击败其上一代程序AlphaGo。而就在此前不久，AlphaGo刚刚因为在2016年击败人类围棋世界冠军，受到全球瞩目。有趣的是，AlphaGo Zero不是从人类游戏中学习，而是通过与自身的对抗，或者说“自学”方式来进行训练，这是一种被称为强化学习的方法。从头开始构建自己的知识，没有人类的偏见——AlphaGo Zero展示了一种全新的创造方式。更具突破性的是，这种人工智能模式识别允许机器在几个小时内飞速积累起数千年的知识。虽然这些系统不能回答“什么是橙汁？”，或者与一个五年级学生进行智力竞争，但值得关注的是，它们越来越具有战略复杂性，并与其他形式的弱人工智能融合在一起。在接下来的五年里，谁知道AlphaGo Zero的“继承者”将会以怎样的形式出现？但可以肯定的是，新的人工智能将不仅增强商业上的功能，也将为你的日常生活带来更多便利。2.使用机器学习进行诊断和治疗对医生越来越重要一组中美研究人员最近建立了一个人工智能系统，可以诊断从流感到脑膜炎等常见的儿童疾病。通过对近60万名患者、130万次门诊就诊的电子病历进行培训，这一项目产生了前所未有的准确诊断结果。此外，我们还可以看到，加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康博士创建了能够精确诊断致盲性视网膜疾病与肺炎的人工智能工具。与医生相比，这一系统同样展示出了非常高的准确率。Jacobstein预测，“我们很快就会看到一个转折点，医生会觉得在他们的日常实践中不使用机器学习和人工智能是一种风险，因为他们不想错过重要的诊断信号。”3.量子优势将大大加速药物设计和测试研究人员估计，可能的类药物分子数量可以达到10的60次方之多，其数量如此庞大，甚至超过了整个太阳系中的原子数量。但是，今天的化学家必须根据受分子结构影响的性质来预测药物，然后合成许多变体来测试他们的假设。【摘要】
未来人工智能在传统行业中可能有哪些方面的突破?【提问】
人工智能将实现五大突破。这些突破包括：人工智能将完全改变我们对传统识别模式的认识；医生会越来越离不开机器学习；量子计算将大大提升药物的研发效率；人工智能设计系统将帮助我们实现原子精确制造。当然，网络攻击也会与人工智能的发展相伴相随，但又从另一个方面带来更多的商业机会。1.人工智能引发新的非人类模式识别和智能成果AlphaGo Zero是一个机器学习程序，被用来训练玩复杂的围棋游戏。在2017年，它以100比0击败其上一代程序AlphaGo。而就在此前不久，AlphaGo刚刚因为在2016年击败人类围棋世界冠军，受到全球瞩目。有趣的是，AlphaGo Zero不是从人类游戏中学习，而是通过与自身的对抗，或者说“自学”方式来进行训练，这是一种被称为强化学习的方法。从头开始构建自己的知识，没有人类的偏见——AlphaGo Zero展示了一种全新的创造方式。更具突破性的是，这种人工智能模式识别允许机器在几个小时内飞速积累起数千年的知识。虽然这些系统不能回答“什么是橙汁？”，或者与一个五年级学生进行智力竞争，但值得关注的是，它们越来越具有战略复杂性，并与其他形式的弱人工智能融合在一起。在接下来的五年里，谁知道AlphaGo Zero的“继承者”将会以怎样的形式出现？但可以肯定的是，新的人工智能将不仅增强商业上的功能，也将为你的日常生活带来更多便利。2.使用机器学习进行诊断和治疗对医生越来越重要一组中美研究人员最近建立了一个人工智能系统，可以诊断从流感到脑膜炎等常见的儿童疾病。通过对近60万名患者、130万次门诊就诊的电子病历进行培训，这一项目产生了前所未有的准确诊断结果。此外，我们还可以看到，加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康博士创建了能够精确诊断致盲性视网膜疾病与肺炎的人工智能工具。与医生相比，这一系统同样展示出了非常高的准确率。Jacobstein预测，“我们很快就会看到一个转折点，医生会觉得在他们的日常实践中不使用机器学习和人工智能是一种风险，因为他们不想错过重要的诊断信号。”3.量子优势将大大加速药物设计和测试研究人员估计，可能的类药物分子数量可以达到10的60次方之多，其数量如此庞大，甚至超过了整个太阳系中的原子数量。但是，今天的化学家必须根据受分子结构影响的性质来预测药物，然后合成许多变体来测试他们的假设。【回答】
4.人工智能对安全系统脆弱性和防御的影响随着人工智能融入到我们生活的方方面面，网络攻击变得越来越具有威胁性，而“深度攻击（Deep attacks）”可以通过利用人工智能生成的内容来避免人类和人工智能的控制。如果没有适当的保护，人工智能系统可以被操纵来执行任何数量的破坏性目标，无论是破坏名誉还是转移自动驾驶汽车。Jacobstein认为：“我们的建筑物、家庭、医疗保健系统、空中交通管制、金融组织、军事和情报部门都有安全系统。但我们都知道，这些系统已经被周期性的黑客攻击，我们将看到这种加速。因此，这里有很多重要的商业机会，而且在它影响到你之前，你有很多机会超越这个曲线。”5.人工智能设计系统推动原子精确制造的突破正如现代计算机改变了我们与比特和信息的关系一样，人工智能将重新定义和革新我们与分子和材料的关系。人工智能目前正在被用来发现清洁技术创新领域的新材料，如太阳能电池板、电池，以及可以进行人工光合作用的装置。据业内专家称，现今制造一种新材料大约需要15到20年的时间。但是，随着人工智能设计系统的飞速发展，这将大大加速材料的发现过程，使我们能够以创纪录的速度解决诸如气候变化等紧迫问题。例如，像Kebotix这样的公司已经开始利用机器人和人工智能技术，着手简化材料与化学制品的发现和创造工作。通过原子精确制造，未来我们可能只需要一个按钮，就生产出我们以前无法想象的产品。【回答】

2. 未来人工智能在传统行业中可能有哪些方面的突破?

亲亲，您好，一是工业智能，即与传感器和互联网结合的终端技能以及工业大数据触发的传统制造业转型，即AI赋能传统行业。二是结合基因、微生物种群等多种信息源的精准化癌症治疗。三是结合区块链的人工智能应用。【摘要】
未来人工智能在传统行业中可能有哪些方面的突破?【提问】
亲亲，您好，一是工业智能，即与传感器和互联网结合的终端技能以及工业大数据触发的传统制造业转型，即AI赋能传统行业。二是结合基因、微生物种群等多种信息源的精准化癌症治疗。三是结合区块链的人工智能应用。【回答】
亲亲，AI将加速赋能，并为医疗、智造、金融、安防、教育、交通、物流等各类传统行业带来机遇与发展潜力。【回答】

3. 中国人工智能产业还存在哪三项弱点？

如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。

腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

4. 现在的人工智能技术还需要如何突破？

随着互联网技术的发展和数据的积累，一场全新的人工智能革命悄然开始。计算机控制的人工智能产品和网络化智能机器正在逐步取代工业社会中大型机器的生产，精准无误的数据可以大大减少生产失误概率，大数据信息在未来发展中将会是全球社会经济的重要资源。 

人工智能将会改变社会中的消费观念的转变。在工业社会中所有使用机器体系都是按照固定的模式来完成的。而人工智能则会根据人的标签化信息进行精准的信息推送，这就满足了人们个性化的需求，拿星宏人工智能广告机来说，可以通过智能设备实时采集用户信息。系统会通过用户的标签化信息进行分类，系统会进行精准匹配。
 
人工智能广告机将通过资源整合激活线下碎片化广告资源点位，使广告资源更流通；开发新场景资源，为屏主带来真正的收益；激活百万点位+线下闲置资源屏幕，为屏主带来增值收益。还原广告价值给资源方，改变传统的经营模式。智能革命的来临将会改变人类的消费习惯，从根本上实现真正的个性化消费方式。智能革命将会改变原有的模式。传统广告资源被广告公司低价承租，只能收取少量租金；行业限制比较严重，普通的个人是无法发布广告；受限于市场，对市场的开发能力受限，只在本地域销售；客户自己找，点位少无人知晓。面对现状星宏视界经过研究，将全国资源汇集到一起，彻底改变。 

传统的旧时代将逐渐在我们的生活中远去，新的智能革命才刚拉开帷幕 ，我们共同期待人工智能可以提高我们的生活质量，让我们的生活充满乐趣。

5. 人工智能将使哪些行业带来变革？

中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅以《人工智能：经济发展新引擎社会发展加速器》为题在大会上发表主旨演讲。演讲中，李德毅认为，人工智能对教育、医疗、制造业及金融业的冲击最大。

以教育为例，李德毅认为，人工智能将让教育理念和教育模式发生颠覆性改变。他认为，智能时代的教育应该培养学生获取知识的能力、决策以及创新能力。他认为，未来社会将普及使用各类服务机器人。翻译、新闻报道、客服、会计、司机、家政等工作都可能被人工智能所代替。

中国科学院院士张景中认为，人工智能将首先应用于医疗产业，缓解医疗资源不均等，实现“无排队”式看病就医。同时，人工智能将促进教育事业，解决教育资源不平均等问题，兼顾精英教育与大众教育，达到“有教无类”的目标。来源：中国新闻网

6. 人工智能的发展及应用

人工智能 AI

7. 如何更好发展我国人工智能产业？

按照规划，我国新一代人工智能发展到2030年共分三步走。第一步，也就是到两年后的2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业竞争力进入国际第一方阵，人工智能产业成为新的重要经济增长点。还要培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。

专家认为，在目前的人工智能发展阶段，务实是最好的途径。人工智能是技术密集、资金密集、人才密集的行业，和互联网的业务模式创新、商业模式创新有所不同的是，它需要落实软硬件的方案，真正解决人们关心的问题。

中国人工智能学会副理事长谭铁牛院士认为，在人工智能发展过程中，一定要理性分析发展未来，理性思考发展目标和发展路径，从而务实推进并确保人工智能健康可持续发展。

8. 3. 要实现人工智能,需要突破哪些关键技术?

第一，搞清人类的思维方式。张亚勤承认“人类可能永远都不会知道大脑详细的构成和工作原理，也无法完全模仿大脑的运算，”但是他认为“由于海量数据、大量计算，以及结合合理的算法所达到的结果甚至是可能超越人脑的。” 张亚勤的观点很有代表性，弊病是目标不明、路径不清。

目标不明，试图超越自己不能理解的东西，难免会出现颜回遇到的情况“仰之弥高，钻之弥坚，瞻之在前，忽焉在后。” 
路径不清，沿二进制逻辑运算之路难以超越人类智慧。现有人工智能大厦是建立在二进制逻辑运算之上的。计算机归根结底只能认别0和1，就象小朋友，把电影里的角色分为“好人”和“坏人”。假如某星球的“世界杯”，每场比赛有三支球队同时上场，那里的生物一定比地球人更智慧。人类的思维是生化反应，不会象电脑一样只有“高电位”和“低电位”两种状态。生物芯片取代半导体硅片的生物计算机和量子计算或许能够超过人类，但希望不一定属于是微软、谷歌这些今日的巨头。
第二，决定赋予还是预先阻止机器获得“求生本能”。所谓求生本能就是对自己生命的爱，从这种爱可以衍生出贪婪、恐惧等情感。从小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驱动力就是人类的求生本能。
没有求生本能，机器无法超越人类，有了求生本能，懂得爱自己的“生命”，人类对它们有何价值？机器需要人类为它做饭、打扫房间吗？试图关掉电源，终结机器“生命”的人会不会被能够“察言观色”的机器先发制人地终结？
如果象某些专家想象的那样，机器复杂到一定程度就会自动产生求生本能，人类应当讨论的就不是“机器何时超过我们”而是“如何防止机器超过我们”。