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402對于當今的市場來說，我認為，不管推動任何一項技術向前發展，都離不開生態的建設與支撐。這點放在當今火熱的人工智能領域來說更是如此。眾所周知，目前人工智能技術已經進入到了與眾多企業業務相互融合的階段，很多企業已經開始部署了人工智能應用，對于人工智能應用的實際落地、平臺構建以及生態培養已經成為了當下企業所關注的重點問題。
當前在中國市場當中，人工智能生態建設相比國外我認為要超前一些，并且具有一定的先天競爭優勢，我們都知道，當前中國的人工智能領域主要是由大型互聯網公司和一些新興的人工智能垂直公司組成，這些企業在芯片、智能硬件、算法框架、服務等多個領域推動人工智能技術的實際落地。
芯片和智能硬件領域目前市場當中以寒武紀科技和英偉達作為領頭羊，已經在智能終端的研發以及智能云服務器芯片等多個領域取得不錯的進展，客觀來說，在這個維度上國內企業要想趕超國外廠商仍然需要進行不懈的努力。
此外，對于人工智能來說，基礎服務是促使整個產業長久發展的重要基石，人工智能的基礎服務也就是我們日常所說的企業業務通過深度學習的應用，從而幫助平臺真正實現智能化的變革與體驗。這方面目前國內的實力水平還是不錯的，其中首當其沖的市場玩家就要數阿里云了，此外UCLOUD也算是這一領域當中的重要玩家。
阿里云通過在全球范圍內率先實現的人工智能技術產業化在很大程度上推動了阿里云在人工智能領域的大踏步前進，從推出ET城市大腦開始，ET工業大腦、ET環境大腦等等一系列基于人工智能的深入應用就層出不窮的誕生出來，在海量數據爆發的今天阿里云正是以自身強大的研發實力加以社會責任感助力推動了中國人工智能產業的快速變革。
我們再來說說在人工智能基礎服務領域的UCLOUD，通過基于對人工智能產品在不同階段的特殊研究，在模型訓練、數據集應用、AI-Service等一系列服務模式當中都進行了創新和改變，能夠讓用戶上傳模型和推理代碼，從而獲得更加全面的人工智能服務。
在算法和架構領域當中，百度、TensorFlow、Caffe和MXnet等企業是標桿般的存在，可以說，國內的人工智能企業百度已經從原有的搜索引擎為基礎的互聯網企業逐漸向一家以人工智能為主要驅動的互聯網企業轉變，這對于中國的人工智能產業生態來說是積極的。
對于人工智能產業來說技術的創新和實際應用的落地可以說是否具備人工智能能力的最直觀體現，近些年在計算機視覺、語音識別以及自然語言處理等細分領域已經誕生出了很多優秀企業，諸如像科大訊飛這樣的人工智能企業來說就已經具備了全球領先的技術功底和實際應用場景化的經驗。此外，對于人工智能在各個行業當中進行場景化應用也可以從近幾年的很多行業領域當中發現實例。
我們會成為No.1嗎？當前，中國的人工智能企業已經把更多的關注點放在了與計算機視覺和語音識別相關的領域當中，不可否認，不管是計算機視覺還是語音識別領域，都是目前整個人工智能產業關注度、資本流向較高的兩個細分行業。
現在不管是學校、公共交通，甚至是工地當中，均可以看到機遇人工智能的人臉識別應用，工人進出工地現場需要進行人臉識別認證才可以通過閘機，這一生態領域的企業級“玩家”比較有代表性的是商湯科技、Face++等企業。這些企業不管是在技術研發還是市場競爭等方面均具備很強的競爭力。
人工智能時代的到來其實意味著一場全新變革時代的到來，相比互聯網、移動互聯網浪潮的到來，人工智能時代將擁有更廣泛的實際落地和體驗，在社交、電商、金融等幾乎所有領域當中都可以進行人工智能技術的深入應用，從而對原有的很多模式去進行顛覆，這正是人工智能時代帶給我們最根本的改變。
在政策引導方面而言，通過促進人工智能的發展帶動我國產業升級和經濟轉型，培育發展人工智能新興產業等都是未來人工智能領域在宏觀層面的責任和即將做到的貢獻。
根據第三方給出的調研數據顯示，目前全球人工智能創業公司總融資額達到了152億美元，其中中國企業占比48%位居第一，美國排名第二，占比38%。但是在專利出版物數量以及著作創新性等很多領域美國都要超過中國，所以說，要想追趕上全球領先行列，除了技術的不斷迭代之外，依托生態的強大力量去進行創新是未來人工智能領域不斷獲取源動力的根本所在。
對于任何一項技術來說，不管把它夸得有多神乎其神，用戶最終真正關心的永遠都是如何落地的去幫助用戶解決實際的問題，接下來我們就一起來看一看人工智能技術在行業應用過程當中都正在進行著怎樣的落地化應用。
首先我們要談到的是金融領域，眾所周知，在金融領域當中每天都會產生體量非常龐大的海量數據，那么對于金融機構來說，如何從這些海量數據當中去挖掘真正的價值所在，去規避掉可能發生的欺詐事件呢？這就需要借助人工智能技術的加入，在用戶的登錄行為、用戶社交關系、資金關系、消費習慣等等諸多方面去進行智能化的分析，從而能夠在面積更廣的人群當中去進行覆蓋，實現金融領域的智能風控。
對于傳統的投資顧問的角色相當于私人銀行當中的客戶經理，通過與客戶之間所進行的深入溝通之后才能夠把客戶的理財偏好、風險管控能力等信息傳達給后臺的技術人員去做定制化的理財配置模型，而后再由客戶經理把定制化方案傳達給客戶知悉。這樣一來大大降低了金融機構的工作效率。
加入了人工智能技術之后的智能投資顧問應用可以大大簡化流程，非常適合進行全民理財，針對風險預警、定制化方案服務等很多層面相比過去都有了根本上的改變和提升。
人工智能技術在公共安全領域當中的應用近幾年也開始變得非常廣泛，通過運用計算機視覺、語音識別和機器學習等技術對人臉、指紋、聲紋等數據來源進行分析和識別從而對公共安全的實際場景應用過程當中構建起一整套“人、事、物、地、組織”的網絡基礎，對整個城市在構建平臺城市和智慧城市過程當中都具有積極的推動作用，尤其在人工智能進入到國家相關深入政策之后，公共安全領域也已經成為了人工智能應用的重點行業市場領域。
此外，近幾年在教育行業當中人工智能技術也進行了較為深入的應用，通過運用人工智能技術對機構、學生、老師等角色進行降本增效的價值提升，把教育行業從勞動密集型的時代代入效率更高、成本更低的時代。
在教育行業當中人工智能自適應內容的開發將自適應教學、作業系統、測評系統等重要環節進行有機的結合，我們都知道當今的用戶對于個性化學習的體驗和學習效率的提升需求變得日益明顯，這就需要人工智能要把教育行業的日常應用效率進行提升，把日漸模糊的產品邊界進行更具針對性的人工智能環節的開發，把內容、教學、作業、測評等多功能的混合式自適應系統應用到整個教育行業當中去。
對于人工智能的應用來說，未來一定會從對小數據的學習向持續學習、開放場景的通用AI以及可解釋性的人工智能技術應用進行進化，未來的機器能夠通過對來自各方的數據和信息進行綜合的判斷，從而做出最正確的機器選擇。
未來的人工智能市場在我看來，有眾多的潛在客戶，人工智能的技術落地將硬件設備改造、軟件集成、本地計算的部署等幾大重要環節進行了整合，在售前、售中和售后三個環節當中都能夠為用戶提供更有針對性的智能化服務。放眼未來人工智能的發展將會在注重前沿算法研發的同時與商業落地和市場拓展層面進行更好地結合。
未來，人工智能時代的技術發展將會讓我們看到一系列的智能化變革和體驗，從智能社會到智能經濟，再從智能商業發展成為智能勞動，人工智能的時代已經到來。
