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在资本的寒冬中，投资者向潜在的技术创新者释放了热情，云计算和大数据等非流量驱动的业务开始蓬勃发展，高低内容的人工智能(ai)也迎来了春天。根据cb insights的统计，大约200家人工智能公司已经获得了近15亿美元的融资。
人工智能被认为是移动互联网的下一个场景，它的技术红利已经打开。年初，顶级围棋大师的阿尔法狗之战只是人工智能的一瞥。人工智能可以简单地理解为让机器完成人工设定的任务，分为三个层次:计算智能(可以保存和计算)、感知智能(可以看和说、可以看和识别)和认知智能(可以理解和思考)；而数据挖掘、机器学习和深度学习对人工智能的发展有着深远的影响。
为什么人工智能成为新的出路？人工智能的产业化是在哪个垂直领域实现的？为什么引爆人工智能的核心必须是大数据？本文试图对此进行分析。
从互联网加到人工智能，人工智能正在成为产业升级的新出路
随着互联网+进入深水区，人们逐渐认识到，互联网的本质除了“连接”商品、信息和人之外，还可以“连接”智慧。
在今年8月举行的中国人工智能大会(ccai2016)上，许多世界顶级人工智能专家呼吁将人工智能提升到国家战略层面。习近平主席在20国集团峰会上的讲话中特别提到，“人工智能将为人们的生产方式和生活方式带来革命性的变化。”许多有利因素的融合导致了人工智能行业的爆发:
中国正在进入老龄化社会，人口红利正在逐渐消失，以机器代替人力已成为大势所趋。然而，人工智能在中国实体经济中的应用相对缺乏，市场巨大。
中国移动互联网普及率超过50%，智能手机用户数量居世界首位，为人工智能提供了充足的数据资源，使人工智能站在了更高的起点上。基于gpu(图形处理单元)的多核架构包含数千个流处理器，大大缩短了计算时间。NVIDIA、amd等公司继续推广gpu大规模并行架构支持，这也为深度学习提供了更好的基础设施。
许多互联网巨头争相进入人工智能领域，收购掌握人工智能创新技术的初创企业，加大对人工智能人才和资本的投资，加快人工智能在产业链中的布局。例如，谷歌无人驾驶飞行器实验项目、苹果和ibm合作开发人工智能健康数据平台，facebook在messenger中测试和培养人工智能。在中国，百度以人工智能为核心，为“百度大脑”提供支持，支持算法、计算能力和大数据；科大讯飞的“讯飞超级大脑”专注于人机语音交互。
人工智能的产业化潜力没有上限，这些垂直领域在商业化方面处于领先地位
人工智能技术已经应用于语音识别、图像识别、搜索和数字营销、智能驾驶、数据服务等领域。语音识别应用，如iphone的siri、微软的萧冰、移动应用中的智能语音输入等。，以及在数字营销领域的应用，如百度dmp的精准推广、程序化购买的广告平台等。
人脸识别、照片分类、图像搜索和自动驾驶广泛应用于图像识别。经过深入学习，人脸识别技术实现了0.001%的误识率和95%的通过率，达到了在金融、安全等领域的应用标准。，甚至可以识别面部表情变化进行交互。例如，人脸识别技术应用于支付宝账户登录，人脸识别也应用于传统的大额银行转账和互助金平台小额贷款。
人工智能在数据服务方面更成功的例子是美国独角兽公司palantir，其估值为200亿美元，仅次于优步。作为硅谷最知名的大数据公司，palantir帮助fbi、cia、dia、美国国土安全部等政府部门从世界各地的大量金融数据、dna样本、语音数据和地图中找到有价值的数据线索，为追踪和逮捕本拉登做出了巨大贡献。Palantir还为华尔街的许多顶级金融机构提供反欺诈和贷款风险评估服务。palantir没有销售人员，但只有palantir gotham和palantir metropolis分别负责国防安全和金融安全。人工智能+大数据在中国的代表是罗明数据。最近，它从红杉中国基金获得了2亿元人民币的B系列融资。第一个核心产品是scopa，它已经登陆了公共安全、金融、税收、营销和制造领域。
可以大胆预测，将会有越来越多的人工智能警察、人工智能风险控制员、人工智能医生等等。在不同的领域，这将大大提高工作效率和扩展人类智慧，但它仍处于工业化的早期阶段。需要开发巨大的工业潜力...
