今天在深圳會展喜來登酒店六樓，全球人工智能與機器人峰會正式開幕，場面宏大+人山人海+高朋滿座，為時三天的CCF-GAIR大會是本年度人工智能和機器人領域規模最大、規格最高、跨界最廣的盛會，很多我不了解的，我就不亂說了，談談自己的一些感受。

人工智能領域的崛起，倒逼著企業需要盡早建立智能思維，像電子商務、智能化的城市、醫療、交通、物流、制造、電網、社區、經濟、圖書館等等，讓機器系統自己學習，適應和發現規則，加速人工智能在中國商業化發展。

從人機對弈，到智能醫療，今日的人工智能的浪潮突起，有點像昨天文章寫的2015年的互聯網+，大眾的期望不斷的攀升，紛紛視之為絕對不能錯過的戰略機遇，這次人工智能的發展浪潮主要是企業引領的。

在國內，BAT不斷將人工智能融入產品及方案。淘寶的商品推薦越來越準確，百度的無人駕駛技術也獲得了進展，早兩天還發布了APLLO自動駕駛計劃，這些都是依靠人工智能技術的應用。“拍立淘”可以使用照片來搜索商品，主要得益于圖像識別技術的成熟。此外，科大訊飛、京東分別在語音識別、物流分揀領域建立起了自己的優勢。人工智能的應用領域空前廣泛，從物流管理到智慧交通，再到智慧醫療，開始改變不少傳統行業的運行模式，這些都離我們生活不遠。

人工智能技術不斷融入生活，從感知、預測、指導，到形成綜合方案，價值創造的生態系統正在形成。在感知環節，科大訊飛的超腦計劃正在支撐多個項目的商業化應用，如車載輔助系統、語音處理系統等；在預測環節，基于人工智能的天氣預測，能夠提升能源的使用效率；在輔助指導環節，智能醫療已經開始幫助醫生作出判斷，基因技術能夠幫助人類克服癌癥等病癥；在綜合方案環節，無人駕駛、乃至智慧交通的系統方案已經非常完善。這些都是超千億美元的大產業。

從人工智能商業化過程來看，基礎支撐、關鍵技術、應用場景是非常關鍵的三個要素。基礎支撐環節包涵傳感設備、用戶數據、云計算技術；關鍵技術則包括視覺處理、語音識別、深度學習等內容；應用場景就是第二段說的哪些城市呀、醫療、交通、物流、制造等等。舉個例子，以速銳得科技給前裝車廠做的TBOX為案例，在基礎支撐環節，就包涵了通過CAN總線對汽車車鎖的控制，對GPS信息的采集，對關鍵基礎數據像BMS、車身狀態、工況等技術數據的檢測，關鍵技術包涵了平臺的數據分析挖掘與處理，在共享分時租賃應用場景下，如何統籌規劃調度車輛，達到最高的使用效率，通過機器學習建立數據模型等。目前人工智能應用仍偏重于B端，與傳統業態的融合程度還不是很高，提供用戶體驗還不夠多。

這其中，數據基礎、硬件能力、算法是人工智能的三大支柱。數據的井噴式增長，來源于中國龐大的用戶市場，做算法、做模型、做樣本，我們具有獨特的優勢。硬件能力正在突破，比如“太湖之光”（超級計算機），去百度。算法是人工智能的短板，基于淺層次的識別和判斷，智能代替哪些重復性、簡單的勞動，對于創造性和藝術性的工作，還是很依賴人的，像感性類的、美學類的，這個他們就沒那么厲害了。

在未來呀，人工智能將會更加智能，深度學習也將進行深層次的數據價值挖掘，讓整個機器系統自己去學習、適應和發展，自己找到規則。例如，美圖秀秀根據用戶刪除和存儲照片的習慣，分析用戶對“美”的判斷，讓鏡頭更加智能，自動下載和生成用戶使用的濾鏡，拍出用戶滿意的圖片，有沒有意思，自拍狂人們，手機制造商們？

對于企業而言，我們能建立起這樣的智能思維，嘗試和了解人工智能技術，中國的優勢就是海量的數據，隨便搞個活動都可以拿到吉尼斯記錄（除了中國足球以外），面臨的問題就是數據沒辦法互通，缺乏統一的標準等諸多因素也會限制人工智能的快速發展。

嘉賓們的PPT都講的比較深入，隨著人工智能的案例不斷增加、應用寬度不斷延伸，技術障礙的一步步突破，便也可以形成極大的用戶市場。互聯網浪潮之后，中國能否再次在站在潮頭，還需要看接下來的這幾年。