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            2018中國人工智能報告:AI+垂直領域全面開花 智慧生活越來越近

            管慕飛 來源:界面 2018-03-22 11:18:51 人工智能 金融AI
            管慕飛     來源:界面     2018-03-22 11:18:51

            核心提示技術的成熟,加上政策、資本的支持,人工智能在各垂直領域的應用已經全面綻放。

            2018中國人工智能報告: AI+垂直2018中國人工智能報告: AI+垂直領域全面開花 智慧生活越來越近領域全面開花 智慧生活越來越近

              前言

              從語音識別到智能音箱,從無人駕駛到人機對戰,近年來,人工智能給人類社會帶來了一次又一次驚喜?;蛟S正如有句話所說,智慧不是一個名詞,而是一個形容詞。在那些被統稱為“人工智能”技術的賦能下,各行各業都在煥發新的生機。

              智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走進我們生活的各個領域,一大批明星企業涌現,科大訊飛、商湯科技、今日頭條、優必選……這些耳熟能詳的名字已然成為各行各業的排頭兵。

              人工智能在各垂直領域商業化大繁榮的背后,是基礎層的軟硬件支撐,以及技術層的語音識別/自然語言處理、計算機視覺等應用的漸入佳境,雖然離成熟應用還相距甚遠,但從1到100的創新已經準備騰飛。

              獵豹全球智庫基于獵豹大數據(Cheetah Data)對人工智能產品在移動端表現的監控,為你呈現最全面的人工智能商業化圖譜。

              注:本文中所涉及人工智能產品均系分析師人工分類

              一、從1到100的創新即將開始加速

              過去幾年,對于人工智能來說,盡管從0 到1的探索依然充滿了許多未知,但是從1到100的創新已經在悄然興起。國內人工智能應用層面創新加速的條件已經成熟。

              1、行業驅動:人工智能基礎技術的成熟為商業化奠定了基礎

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              數據、算法和算力是人工智能的三駕馬車,2012年以后,得益于數據量的上漲、機器學習新算法(深度學習)的出現和運算力的提升,人工智能開始大爆發。數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的“養料”,市場調研機構IDC預計,到2020年,全球數據總量將達到40ZB,我國數據量將達到8.6ZB,占全球的21%左右。算法方面,深度學習的出現突破了過去機器學習領域淺層學習算法的局限,顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的算法設計思路。算力方面,GPU、NPU、FPGA等專用芯片的出現,使得數據處理速度不再成為人工智能發展的瓶頸。

              2、政策支持:更加關注人工智能技術落地與應用

              人工智能商業化也得到了政策的支持。從15年至今的一系列政策可以看出,國家對人工智能發展的關注重心開始向技術的落地和應用上轉移。以國務院2017年7月8日印發的《新一代人工智能發展規劃》為例,作為我國人工智能發展的頂層戰略,《規劃》分別從產品、企業和產業層面分層次落實發展任務,對基礎的應用場景、具體的產品應用做了全面的梳理,反映出國家布署人工智能發展規劃的重點和核心在于人工智能科技的落地與應用。

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              3、資本青睞:國內資本關注應用層的垂直細分領域

              “人工智能+垂直細分領域”的商業化發展途徑正在得到投資者的青睞。如果把人工智能產業鏈分為基礎層(大數據、云計算等基礎技術和設施)、技術層(AI核心技術)、應用層(人工智能+垂直細分領域)三類,那么相比周期長、成本高、風險大的技術層來說,應用層的智能投顧、智能醫療、智能教育等似乎更能吸引投資者。

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              二、“AI+垂直細分領域”排頭兵已現

              1、 機器人

              機器人與人工智能原本幾乎是完全分開的兩個領域,但隨著機器人與感知(Robotics and Perception)成為人工智能研究的一個分支,人工智能機器人(Artificially Intelligent Robots)正在成為人工智能的一個熱點應用領域。機器人在國內的定義比較寬泛,一些互聯網公司推出的語音助理、智能家電,甚至是特定用途的計算機程序等,也都被籠統地稱為機器人。本節重點討論物理機器人,不包括AI算法支持的軟件機器人。

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              隨著人工智能機器人被應用到越來越多的場景中,這一領域的產品矩陣也日益豐富。其中,兒童教育/陪護機器人和餐廳、酒店、銀行等場地機器人正在成為小風口。以獵豹近期發布的一系列機器人產品為例,兒童陪伴機器人“豹豹龍”具備可視跟隨、成長記錄及危險提醒等功能,同時搭載豐富的優質兒童教育內容,可以成為家長的育兒好幫手;咖啡機器人“豹咖啡”是一款輕量級手臂型機器人,可7*24小時服務于無人高品質咖啡售賣亭;接待機器人“豹小秘”則具備人臉驗證、引領、導覽介紹、視頻會議、巡邏、拍照等功能;零售機器人“豹小販”,可以主動推銷,自動回充、自動補貨。

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              這一領域的三類關鍵玩家——機器人創業公司、傳統機器人廠商以及IT互聯網公司,各有其側重點。機器人創業公司主要著力于個人機器人(如智能音箱、掃地機器人、兒童教育/陪護機器人),面向C端用戶;傳統機器人制造商則更看重人工智能對自身現有產品/技術的改造,應用場景也多為商業服務及工業生產;而IT互聯網公司(主要是電商公司)則希望通過人工智能機器人提升自身業務的效率。

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            在4S店擔任導購員的優必選Cruzr系列機器人

              兩家公司值得關注:優必選和新松。優必選成立于2012年,曾獲騰訊投資,總融資金額約8億人民幣。優必選是國內為數不多的已經將消費級人形機器人推向市場的公司,旗下Alpha系列、Jimu系列機器人曾兩度亮相央視春晚,優必選也因此名聲大噪。另一家機器人公司新松隸屬于中科院,是一家以機器人技術為核心,致力于數字化智能制造裝備的高科技上市企業。新松是傳統機器人廠商中較早發力人工智能的,產品線也比較全,從場地機器人,到工業機器人,到物流分揀機器人不一而足。

              2、 智能家居

              (1) 智能音箱

              以語音識別、自然語言處理技術作為支撐的AI助理,應該說是近兩年人工智能最火熱的應用。其中,智能音箱更是得到了科技巨頭的爭相押注,繼Amazon Echo、Google Home后,國內一眾互聯網公司也紛紛推出了自己的智能音箱產品。

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            小米AI音箱“小愛同學”

              智能音箱可以看作是語音助理的進階嘗試。如果把像Siri這樣以智能手機為載體的語音助理看作1.0版本,那么近來科技巨頭爭相押注的智能音箱就是2.0版本。語音助理1.0曾遭到廣泛質疑,這不僅是因為在手機上語音交互并沒有比手指的操作更高效,而且使用場景也存在問題,例如手機多數是在公共場合使用,語音助理難免使人尷尬。智能音箱的出現可以看作是個人助理由公共場景向私密場景轉移的嘗試。

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              總體來說目前智能音箱的普及率并不高,不過小米AI音箱和天貓精靈兩款產品已經領先一步(問問音箱Tichome通過出門問問App管理,但該App也包含其他功能)。根據獵豹大數據,從周活滲透率的走勢可以看出,天貓精靈利用雙十一的熱度先發制人,此后兩款產品一直不相上下,現在小米AI以微弱優勢領先,但天貓精靈的追趕也相當兇猛。

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              根據獵豹大數據,從城市分布來看,小米AI對一線城市的偏向更為明顯,滲透率明顯伴隨地域上的下沉而降低;而天貓精靈除三線以下城市外,對一、二、三線城市的關注均在平均(TGI=100)及以上水平。這樣看起來,天貓精靈的市場布局更為廣闊,而這或許也與天貓、淘寶平臺本身在各線級城市的高滲透率有關。

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              此外,獵豹也于近期發布了“小豹AI音箱”,小豹AI音箱主打高品質的內容體驗,音質表現極為出色,超過行業同類產品,在喚醒率、識別率、tts等AI能力上也達到了行業領先水平。同時,小豹AI音箱還結合了區塊鏈技術,用戶將作為去中心化的“節點”,深度參與產品質量的改善和AI能力的進化,并獲得AI積分的回報??傮w來看,小豹AI音箱集出色的音質、領先的語音能力和豐富的內容于一體,是目前非常有競爭力的智能音箱。

              (2) 智能攝像頭

              計算機視覺技術的發展,也為家庭安防產品帶來了新的發展契機。與傳統攝像頭相比,智能攝像頭對畫面的識別更加精細,并因此能夠做出更多有針對性的響應。例如識別陌生的人臉,當陌生人闖入住宅時即可自動報警;識別車牌,令車庫門自動打開;識別寵物異常行為,當寵物在家中搞破壞時及時播放警報聲將其嚇跑。有些智能攝像頭甚至兼具了語音助理的部分功能。這些功能在家庭、商場、學校等場景中都能發揮強大的作用。

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              也正因此,智能攝像頭成為了互聯網企業和傳統安防企業眼中共同的一塊肥缺。在獵豹大數據統計的智能攝像頭App榜單上,排名第一、第四、第五的螢石云視頻、樂橙和愛耳目家庭攝像機,分別來自傳統安防企業??低?、大華股份及愛耳目科技(東方網力投資),而360智能攝像機、小蟻攝像機及米家小白智能攝像機則出自互聯網公司的手筆。

              獵豹全球智庫曾在有關智能攝像頭的報告中認為,這也體現出了在智能攝像機領域,互聯網公司與傳統企業兩者平分秋色,互聯網公司并不能以流量優勢完全壓制傳統企業的硬件實力。

              (3) 智能家居平臺

              除了以上提及的兩類智能家居產品外,還有像智能機頂盒、智能路由器、智能空氣凈化器等也開始走進人們的生活,為此,互聯網企業、傳統家電企業也推出了自己的智能家居平臺。

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              從獵豹大數據統計的智能家居平臺App排名來看,互聯網企業暫時領先,其中米家(周活滲透率0.9619%)相對其他App的優勢最為明顯。在傳統家電企業陣營,表現相對突出的是美的和海爾,美的旗下美居App目前排名第五,而海爾旗下兩款海爾好空氣和海爾優家分列第6和第9。

              不過對于互聯網企業和傳統家電企業來說,智能家居之戰的核心更多在于搶占入口,除部分自研核心技術外,一些專業從事人工智能技術(尤其是語音技術)研究的企業,如科大訊飛、思必馳等,也為各類智能家居產品提供了強有力的技術支持。

              3、 移動互聯網

              除了機器人、家居產品,移動互聯網也在積極擁抱人工智能。智能推薦系統、智能投顧、智能教育已經融入人們日常使用的各類App,為我們提供更好的互聯網服務。

              (1) 智能推薦

              人工智能對于推薦系統的影響是巨大的。在“非智能”時代,推薦主要依靠專業編輯或是一些從直覺引導出的簡單模型或算法,而深度學習模型的應用,使得一些已知問題上的推薦效率得到提高。如今,幾乎一切資訊類、娛樂類、電商類等互聯網應用,都不離開人工智能的支持,甚至可以說人工智能加持的推薦系統已經是互聯網服務的一個核心環節。

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              其中,資訊類App或許是近年來從人工智能獲益最多的移動互聯網應用。依靠推薦算法,今日頭條、天天快報、趣頭條等個性化閱讀產品迅速超越依靠編輯審核的門戶新聞App,倒逼門戶重新審視自身產品,進行個性化改革。從獵豹大數據的新聞資訊類App榜單中也可以看出,前5名已經基本被個性化閱讀App占據。

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              同樣是得益于推薦算法,短視頻近年來也得到了長足的發展??焓峙c今日頭條旗下西瓜視頻、抖音等短視頻App打得難舍難分,未來兩家同樣精熟于推薦算法的巨頭或將上演更加精彩的戰局。

              (2) 智能投顧

              近年,“智能投顧風”從國外刮到了國內,銀行、券商、基金公司、互聯網金融公司紛紛投身其中。從發展背景來看,中國資產管理行業目前還處于萌芽期,智能投顧仍然大有可為。招商證券統計顯示,美國居民的金融資產配置占比約60%-70%,而中國居民的金融資產配置占比5%左右。隨著互聯網技術的高速發展,普惠金融概念的廣泛普及,中國財富管理市場的需求也將進一步擴大,屆時智能投顧也將發揮重要作用。

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              招商銀行“摩羯智投”

              按其服務形式,國內智能投顧產品可大致分為兩個階段:第一階段是依據風險評測結果智能推薦理財產品(組合),最終做出投資決策的依然是投資者自身,典型代表如螞蟻金服旗下的螞蟻財富;第二階段是一站式理財,投資者無需選擇具體理財產品,而只需依據評測結果選擇是否接受智能投顧推薦的理財方案,典型代表如招商銀行的摩羯智投、金融界的靈犀智投等。

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              從獵豹大數據統計的智能投顧排行榜來看,傳統金融機構和互聯網公司還是占盡了流量的優勢,但由于這些App本身并不以智能投顧為核心功能,因此這其中究竟有多少流量屬于智能投顧尚不可知。從其他幾款上榜的App來看,情況似乎也并不樂觀。而一些以智能投顧為核心賣點的理財平臺,如盈利寶(靈犀智投)等,更是排在排行榜之外。由此可見智能投顧雖然有不俗的投資成績,但還沒有被投資者廣泛接受。

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              (3) 智能教育

              AI+教育是人工智能所有垂直應用領域中頗具亮點的一個。從獵豹大數據統計的榜單中可以看出,結合了人工智能相關技術的教育類App都具有較強粘性,如作業幫和英語流利說周人均打開次數均達到40次以上;橫向對比其他垂直領域,AI+教育類App活躍滲透率水平也比較高,打個不恰當的比方,如排名第一的作業幫,其滲透率已經不亞于熱門手游QQ飛車。

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              AI+教育成功的原因之一,就是人工智能與教育類App用戶痛點的完美結合。以拍照搜題、智能評測為代表的AI支持功能,有效解決了學生寫作業和自主學習過程中無人輔導、反饋缺失的痛點。此外,語音識別/自然語言處理在語言學習領域的應用也值得期待。以英語流利說為代表的語言學習類App,通過語音交互與智能評測的模式,打破了“啞巴英語”的困境。

              (4) 智慧醫療

              與其他領域相比,AI+醫療的商業化顯得更為謹慎。以BAT、科大訊飛為代表的科技公司仍是AI醫療的主力,如騰訊和訊飛主要通過和醫院共建“智慧醫院”的形式落地自家產品,阿里云主要向創業公司提供技術平臺,而其他的創業公司大多是以單個產品切入醫院的具體科室,定位雖各有不同,但共同點是人工智能更多是以輔助形式在發揮作用(百度于2017年裁撤醫療事業部,但“百度醫療大腦”仍舊保留了下來,尚不清楚后續是否會有百度系AI醫療產品發布)。

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              在特定任務中,例如根據醫學影像篩查疾病,人工智能將會超越人類無疑。但就目前的技術水平而言,人工智能想要完全替代人類還為時過早。這一點從AI助理的發展就可以看出,目前通用個人助理產品已經非常豐富,而醫療類個人助理卻并不多見,原因在于醫療類個人助理專業屬性強、監管風險高。人工智能雖然理論上可以窮盡所有疾病,但真正咨詢時患者對病情的描述是非專業的,有時甚至差以千里,人工智能可能沒辦法從中挖掘到有用的信息進行判斷。目前,監管部門要求虛擬助理在輕疾方面僅僅能夠提供一些咨詢和建議,不能提供診斷,在重癥方面只能提議立刻前往醫院或代撥醫院急救電話。從這點也可以看出,以目前的技術程度而言,人工智能在醫療領域的應用仍需十分謹慎。

              (5) 智能導航

              說到人工智能在交通領域的應用,最容易想到的就是無人駕駛,但無論是在國內還是國外,無人駕駛項目大多處于試點階段,離真正投入商用還有一定距離。

              比起無人駕駛,智能導航的落地已經先行一步。目前,國內移動導航市場幾乎被百度和高德兩大巨頭覆蓋,而智能導航或許將成為兩者的下一個角力點。

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              具體的應用點,歸結起來主要有以下幾個方面:一是與語音技術相結合,利用語音交互解放駕駛員雙手,使其專注駕駛;二是通過深度學習模型,對城市路況進行預測,從而規劃最優路線;此外,計算機視覺技術的應用也將大大簡化地圖數據的采集工作,例如從衛星遙感影像、無人機航拍影像中識別車道、路標、沿街商鋪名稱等道路信息。

              三、還有什么將會助力AI應用的騰飛?

              “AI+”花樣百出的背后,是算法與“基礎設施”的日益精進。語音技術與計算機識別技術的落地已經初見成效,而以AI芯片、人工智能開源平臺為代表的“基礎設施”也越來越得到重視。

              1、語音技術/計算機視覺落地最給力

              (1)語音識別/自然語言處理

              語音識別/自然語言處理應該是目前人工智能落地最成功的領域之一,隨著技術的成熟,語音交互幾乎已經成為各類智能助理、導航軟件,甚至是智能攝像頭等智能產品的標配,這其中也涌現出了一大批語音技術商業化相當成功的互聯網巨頭和創業公司。

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              對于從事語音識別的企業來說,商業化的成功主要取決于技術成熟度和用戶基礎兩大因素。就語音技術的成熟度而言,根據獵豹全球智庫的評測,科大訊飛與思必馳稍稍領先,但總體各家差距并不懸殊。就用戶基礎而言,科大訊飛已經成為中文語音市場份額最高的中國企業,不過在全球范圍內還落后于谷歌、微軟和蘋果,而百度和搜狗則在國內C端市場具備比較明顯的優勢。

              但如果考慮到真實環境中的人機交互,語音識別企業要做的可能還有很多。例如語音合成(Text to Speech,TTS)技術,即將文字信息轉化成語音信號,可以提供給機器人說話的能力,如獵豹旗下獵戶星空的智能女聲,使得機器的發音可以媲美真人發聲,并通過男、女、兒童多種聲音,適配于聊天、新聞播報、小說播讀、兒童陪伴等不同場景,目前已接入小雅AI音箱、小米AI音箱、小米手機、小米電視、美的等眾多設備。此外,獵戶星空在遠場識別方面也有不俗的表現。

             ?。?)計算機視覺

              計算機視覺是指利用計算機來模擬人的視覺,也是人工智能技術層商業化比較成功的一個分支。目前,人臉識別、視頻監控、互聯網圖像內容審查,已經成為計算機視覺技術的產業入口。其中,人臉識別又是計算機識別最熱門的應用,目前該技術已具備大規模商用條件,未來將在金融、安防等領域迎來大爆發。

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              如果將圖像理解看作計算機視覺的終極目標,那么現階段的技術還非常初級。我們將計算機視覺劃分為預處理、初級視覺、中級視覺和高級視覺4個層次,其中初級視覺的任務是找到圖像之間的一致性,通過梳理計算機視覺領域的熱門公司就可以發現,現在絕大多數公司提供的人臉識別、文字識別等技術,其實都屬于這一層次。

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              不過,計算機視覺技術產品化的進程并未因此而放緩,而這主要得益于場景的豐富。例如商湯目前已經形成了視頻智能、身份驗證、移動互聯網等四大產品矩陣,廣泛應用于智能手機、金融、交通、娛樂等領域。再如獵戶星空,該公司已將人臉識別技術運用到了門禁、手機等豐富的生活化場景中去,公司總部的門禁安全系統、人臉支付系統以及會議室管理,都是通過其自主研發的人臉識別技術實現的,識別精度達到99%??梢哉f,計算機視覺正值橫向擴張的紅利期,但遲早有一天需要憑借縱向發展展開更高層次上的技術競爭。

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              2、基礎技術支持再加碼

              (1)人工智能開放平臺

              人工智能技術的廣泛應用,不僅需要深耕相關技術,還需要構建完善的生態。國內人工智能企業在積極推動技術落地的同時,也紛紛推出與自身技術相結合的開放平臺,以吸引更多的服務和硬件合作伙伴,連接起更多的終端和數據。

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              如果單從目前人工智能開放平臺的數量來看,可以發現以百度、騰訊為代表的互聯網巨頭繼續呈現出一種贏家通吃的趨勢,其生態布局的觸角幾乎伸向了人工智能領域的各個角落;此外,獵戶星空也正在成為人工智能領域的核心玩家,其最近發布的一系列人工智能平臺類產品,涵蓋了語音、視覺、機器人多個領域,其中語音OS已接入小米千萬設備。

              (2)機器學習開源平臺

              2015-2016年,以谷歌、微軟、亞馬遜、IBM為首的美國互聯網巨頭引領了一波人工智能開源大潮, 到了2016下半年,國內互聯網巨頭似乎也開始蘇醒,百度、阿里、騰訊,相繼推出了面向人工智能的開源平臺。

              雖然說國內機器學習開源項目總體比美國慢了一拍,但畢竟機器學習的發展尚處于初級階段,即使像TensorFlow這樣的深度學習框架已經得到廣泛采用,也很難說它就會成為人工智能界的“安卓系統”。此外,與TensorFlow、Spark等國外主流機器學習開源項目相比,國內公司推出的機器學習開源平臺都強調“低”使用門檻,效率也有所提高。

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              (3)AI芯片

              考慮到AI算法開源的發展趨勢,基礎層的芯片與數據將在未來競爭中占據越來越重要的地位。AI芯片更將成為人工智能發展的支柱。所謂AI芯片,就是專門針對AI算法設計的芯片,相比傳統芯片,AI芯片更能滿足AI算法所需的龐大計算量。

              各大科技公司也紛紛把AI芯片定為自己的戰略發展方向。與國際芯片巨頭、互聯網巨頭相比,國內傳統芯片企業在這方面有所行動的并不多,反倒是各種創業公司正逐漸成為AI芯片的主力軍。

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              但對于創業公司來說,持續、巨額的資金投入是一個不小的挑戰,不少創業公司也因此與互聯網巨頭走到了一起。事實上,互聯網公司不僅是AI芯片的重要投資方,也會是未來AI最大的受益者之一,他們將通過人工智能提供更好的網絡服務。

              結語:智慧生活從未如此接近

              技術的成熟,加上政策、資本的支持,人工智能在各垂直領域的應用已經全面綻放。機器人和智能家居受到互聯網公司、傳統企業追捧的同時,移動互聯網服務也由于人工智能算法的應用在變得越來越高效,各領域核心玩家在涌現:全面布局人工智能各領域的BAT、獵戶星空,語音領域的科大訊飛,視覺領域的商湯,機器人領域的優必選……可以預見,在算法日益精進,基礎設施日益完善的今后,還會有更多領域被人工智能改造,“智慧”生活正離我們越來越近。

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                      責任編輯:王超

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