云计算和人工智能的三大未来

第一篇：云计算和人工智能的三大未来

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云计算和人工智能的三大未来

腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势：

一、推动传动产业升级。

和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。

二、提高政府与社会管理效率。

通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。

三、成为人工智能的底层建筑。

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“云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。

不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战!

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第二篇：云计算 人工智能重构产业核心竞争力

云计算+人工智能 重构产业核心竞争力

2017年第十届中国信息主管年会（以下简称“年会”）于12月12日在京盛大召开，聚焦“十年?谋变?成长”这一主题，信息化领域的专家学者以及杰出企业代表应邀相约北京，论道信息化这十年的发展与变革。除上午的高峰论坛之外，年会下午并行举办以“云计算驱动人工智能创新发展”为主题的分论坛，旨在探索基于人工智能的云计算发展趋势。

云计算和人工智能

引领行业变革

新技术革命的驱动成为近年来我国经济增长强劲的内生动能，人工智能在这个环节当中担任着不可或缺的重要角色――为我国经济注入新动能，为产业升级和消费升级找到新方向，成为经济增长新引擎。不论什么行业，云计算是必不可少的趋势。云计算和人工智能正在有效结合，未来的趋势是在云端用人工智能处理大数据。

面对这样的发展态势，农业部信息中心原主任郭作玉在分论坛上发表致辞，他指出，大数据和云计算的风口已到来，后互联网时代逐渐拉开序幕，智能化成为未来趋势。当前全球信息化已进入全面渗透、跨越融合、加速创新、引领发展的新阶段。他认为，伴随着企业将云计算和人工智能引入自己的商业模式，可能会带来职业结构的改变，随之而来的是成本的降低及信息追踪的便捷性，带来有目共睹的机会和效益。在最近的云计算和人工智能热潮中，几乎没有哪个领域可以像云计算一样让企业如此受益。

时至今日，新一轮的科技革命和产业革命与我国加快转变经济发展的方式，形成了历史性的交汇，云计算和人工智能向各个行业不断渗透、深入发展，带来了前所未有的力量。

他指出，在本次分论坛上，行业翘楚分享自身在发展过程中的实践成果，共同探索和交流云计算推动人工智能产业的发展以及企业数字化转型之路，这对我国未来信息化发展和各自企业信息化建设都有着重要意义。

个人数据中心是未来趋势

世纪互联集团副总裁王崇鲁带来了题目是《开启个人数据中心新时代》的主题演讲。他指出，个人数据中心是未来信息基础设施的发展新方向，这一轮的互联网发展已经到了一个新的高峰，超互联未来要从讨论云计算的一元计算空间逐步拓展到人类社会到信息空间以及物理世界的三元计算，未来所有的物理世界，包括个人，都会随着人工智能的发展，映射到网络空间，形成数据。同时他介绍道，世纪互联一直是专注于互联网领域的老兵，专注于IDC运营，服务于我国信息产业的发展。世纪互联也是电信中立的互联网基础设施服务商，并加入清华成为清华系企业，现正积极推动区块链的发展和人工智能领域的创新。

他讲到，个人数据中心虽然叫数据中心，但并不是一般理解的现阶段数据中心的缩小版，理解成新生事物，是去中心化和边缘化的解决方案。个人数据中心有六大要素：边缘化的私人存储，边缘计算能力，区块链认证，高速链接，集中数据库能力，人工智能。个人数据中心的愿景是要重塑个人数据产权，打造个人的数据资产，开启数据中心的卖房时代，建设个人数字人生的美好生活，最终实现个人数据的增值。通过个人数据产权的确立，通过高速网将数据连接，把所有的个人数据中心连接起来，在一个基础设施里，共同实现推动人工智能和“大智物移云”第二轮更高端的发展阶段。

人工智能正当时

在2017年夏季达沃斯论坛上，普华永道发布的最新研究数据显示，到2030年人工智能将带动全球GDP增长14%，这会加速提升生产效率，以及加快经济模式创新，还会带动新一轮技术产业投资。

对于人工智能的概念，航天智芯创始人兼CEO蒋立乾认可可简单归纳为三个概念：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。人工智能发展到现在，已经深入各个行业，如智慧医疗、智慧物联、智慧交通、智慧农业、智慧教育和智慧制造等各个方面。从全球范围来看，各个国家都已开始布局人工智能，而我国走在比较前面的位置。

我国人工智能产业已初步形成一定规模――上游基础能力提供商、中游服务以及技术提供商和下游应用提供商已经有很多的互动，一同在推动人工智能发展。现阶段，人工智能已经成为经济发展的新引擎。

对于人工智能，光大银行首席数据科学家大数据实验室组织者田江博士提出了一个问题：“AI距离我们还有多远？”从银行行业角度来看，他认为，银行的信息化发展比较前沿，从银行的角度去理解AI离现实社会有多远很有参考价值。银行从上个世纪90年代开始，从电子化到信息化，目前正在向数字化阶段转型。

现阶段人工智能等价于数据驱动的机器智能，银行AI核心能力建设主要体现在数据、模型和算力三个层面，并且需要有效的IT场景构建以实现生产力转化。

在银行AI应用场景中应明确基础AI和行业AI的区别，并建立从大数据、智能模型到数据产品的良性循环，同时涵盖其他金融科技应用。银行AI应用的目标主要在于提高效率、防控风险和优化产品，可以在风控、反欺诈、营销、产品、运营等多个领域结合实际情况进行AI的创新研究与应用，最终支持银行的智能化转型。总之，传统银行的AI理想与现实之间依然差距巨大，每一位数据从业者都要不断提升自己的认识和能力，积极推动国家战略的实施，迎接新时代的到来。

地平线机器人联合创始人兼副总裁杨铭认为，未来将是万物互联、智能的时代。她表示：“设备要具备智能能力，需要云与端结合，在终端智能化方面，我们希望提供软硬件结合的技术方案，让人工智能、神经网络等技术在嵌入式系统上实现，最终实现智能生活。”

语义人工智能处理环节是实现人机对话的一个关键环节，也是三角兽创始人兼CEO王卓然一直研究的领域。他表示：“人机对话背后一个完整技术架构，包含自然语言处理、机器学习等技术，从词法、句法到篇章，到知识库，再到推理、深度学习、浅层学习等，包罗万象。”

当然，人工智能离不开计算能力、互联能力和智能能力。“我们的价值就体现在为人工智能包括云计算提供底层数据支撑平台。目前，我们提出基于全闪存的架构，能够提供块存储、文件存储等多协议的统一存储架??，是业第首个提出全供应闪存系统的企业。”紫光西部数据产品总监于清淼表示。

所问数据首席数据官郭路从预测性数据分析技术切入，介绍了所问数据在企业级AI应用方面积累的经验和具体案例，致力于让AI为企业发展赋能。

在会上，聚焦“人工智能发展趋势和数字化转型之路”这一主题，轻元科技创始人兼CEO邵长钰、中科云华创始人兼CEO杨钢、微电汇创始人王志国、灵犀科技技术合伙人熊亚军、码隆科技运营副总裁刘念、玉符科技CTO王伟等嘉宾展开了圆桌讨论。

此外，聚焦区块链、人工智能等领域，平安科技与世纪互联，中央财经大学-世纪互联区块链联合实验室、平安科技与航天智芯，中国电信与航天智芯、中国农科院农业经济与发展研究所与航天智芯等单位在会上分别进行了战略签约。

第三篇：阿里云计划为“新制造”提供计算与人工智能

阿里云计划为“新制造”提供计算与人工智能

近日，云栖大会?广东分会在惠州召开，会上阿里云表示将为制造业提供人工智能ET，让厂房里的制造机器以及制造出来的产品也具备ET大脑，通过公共云的普惠计算能力以及物联网技术方案，协助制造业实现关键工序智能化、生产过程智能优化控制等方面的转型升级。

与此同时，阿里云还宣布与制造企业华中数控达成合作，推进新制造发展。另外，阿里云与南凌科技签署战略合作框架协议，共推混合云。比亚迪CIO在会上分享了汽车行业如何利用云计算、人工智能来提升生产效率。

“基于云计算为社会带来的强大计算能力，人工智能将为中国制造业带来25%的生产效率提升，创造额外附加值6万亿。”波士顿咨询在《工业4.0――未来生产力和制造业发展前景》的报告中指出。中国作为世界制造中心，以云计算、大数据和人工智能为代表的工业4.0新技术将成为制造业提升效能的关键。

阿里云在云栖大会?广东分会上提出，为机器装上ET大脑，用人工智能的技术揭开“新制造”时代的面纱。大会上，阿里云和华中数控发布合作，双方将在云计算、大数据、物联网等领域开展合作，从而推动制造装备从“数控一代”向“智能一代”升级。

ET是阿里云研发的人工智能，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。其优势在于对全局的洞察和实时决策上，在复杂局面下快速做出最优决定。

“阿里云ET下一步将应用到制造业中，用大数据AI技术协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率提高、库存周转率提高、设备使用效率提升等目标。”阿里云副总裁喻思成在大会现场表示。

除了??现工厂的数据化，云计算还为企业内部实现快速创新提供了基础。今年5月，徐工集团与阿里云达成战略合作，共同搭建国内首个“工业云”平台。吉利汽车也在利用阿里云的大数据人工智能技术，设计更符合用户“口味”的产品和服务，未来这一项目还将成长为“吉利大脑”，让吉利可以对市场、研发、制造做实时决策。

“从中国是制造中心，变成中国是计算中心。”喻思成表示，阿里云自主研发的大规模通用计算操作系统“飞天”伴随数据中心的布局走向世界，以在线公共服务的方式为全球提供强大、通用并且普惠的计算能力。

在全球化的云计算基础设施布局之下，如大疆、大拿等中国企业可以使用阿里云的服务来支撑全球化业务发展。此前，企业在出海过程中，需要在全球多个网络的不同系统中来回跳转。

在国际市场竞争中，喻思成认为，阿里云的优势在于自主研发的云计算底层底数体系，并且在安全、人工智能和企业级互联网架构方面有独特的优势。

在产品层面，阿里云宣布推出“竞价实例”，该产品充分利用云计算的规模效应，客户将有机会用低至平时1折的价格做灵活的小时级短期计算，首批产品将定向邀请使用。

“免费套餐”是指获得邀请码的新用户可在半年内免费使用30余款云产品，目前开放的产品类型包括弹性计算、数据库、中间件、安全、云市场等。阿里云表示，希望通过这一计划加速普及云计算技术。

降低云计算的使用成本是阿里云长期的策略，在惠州分会上，阿里云宣布新用户华南区云服务器优惠至7折，中国各大区云数据库全系调价，平均降幅20%。云服务器独享实例最高降幅30%。

第四篇：人工智能综述以及未来

人工智能综述以及未来

人工智能(Artificial

Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。“人工智能”一词最初是在1956

年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能(特别是人的智能)的模拟、延伸和扩展,即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑,那么人工智能就是高明灵巧的剑法。

英国科学家图灵于1936

年提出“理论计算机”模型,被称之为“图灵机”,创立了“自动机理论”。1950年,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗?》,明确地提出了“机器能思维”的观点。1956年夏季,在美国达特摩斯大学,由麦卡赛、明斯基、香农等发起,由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加,举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议,标志着“人工智能”新学科的诞生。

人类在进入新世纪时对未来充满新的更大的希望。科技进步必将为各国的可持续发展提供根本保障，科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。最近，中国教育部决定在中学开设《人工智能》新课程就是一个新的例证。

人工智能获得很大发展，它引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。国际上人工智能研究作为一门前沿和交叉学科，伴随着世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，在过去十多年中已取得长足进展。在国内，人工智能已得到迅速传播与发展，并促进其它学科的发展。吴文俊院士的定理证明的几何方法就是一个例证和代表性成果。

现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现均取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。尽管目前人工智能在发展过程中面临不少争论、困难和挑战，然而这些争论是十分有益的，这些困难终会被解决，这些挑战始终与机遇并存，并将推动人工智能的继续发展。可以预言：人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

1．认知观和对认知本质的研究

1.1

人工智能的各种认知观

目前人工智能的主要学派有下列3家：

（1）符号主义

符号主义（Symbolicism），又称为逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism），其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。计算机出现后，在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。

（2）连接主义

连接主义（Connectionism），又称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数理逻辑学家皮茨（Pitts）创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60－70年代，连接主义，尤其是对以感知机（perceptron）为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，直到Hopfield教授在1982年和1984年提出用硬件模拟神经网络时，连接主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特（Rumelhart）等人提出多层网络中的反向传播（BP）算法。此后，连结主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。

（3）行为主义

行为主义（Actionism），又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），其原理为控制论及感知—动作型控制系统。行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳和麦克洛等人提出的控制论和自组织系统影响了许多领域。控制论的早期研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到60－70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。

以上三个人工智能学派将长期共存与合作，取长补短，并走向融合和集成，为人工智能的发展作出贡献。

1.2

解开认知本质之谜

人的认知活动具有不同的层次，对认知行为的研究也应具有不同的层次，以便不同学科之间分工协作，联合攻关，早日解开人类认知本质之谜。应从下列4个层次开展对认知本质的研究。

（1）认知生理学

研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。它与心理学、神经学、脑科学有密切关系，且与基因学、遗传学等有交叉联系。

（2）认知心理学

研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。它与心理学有密切关系，且与人类学、语言学交叉。

（3）认知信息学

研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级自然信息处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。它与神经学、信息学、计算机科学有密切关系，并与心理学、生理学有交叉关系。

（4）认知工程学

研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。它与人工智能、信息学、计算机科学有密切关系，并与控制论、系统学等交叉。

只有开展大跨度的多层次、多学科交叉研究，应用现代智能信息处理的最新手段，认知科学才可能较快地取得突破性成果。

2人工智能的发展前景

2.1

人工智能的研究新课题

人工智能的长远目标是要理解人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者奖通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。

在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的脑模型。

2.2

最新的AI产品

安放于加州劳伦斯•利佛摩尔国家实验室的asci

white电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔“(blue

jean)。据其研究主任保罗•霍恩称，预计于4年后诞生的“蓝色牛仔“的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。据网站http://www.xiexiebang.com报道，比利时的starlab正在制造一个人工猫脑，这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称，移植了人工猫脑的小猫能够行走，还能玩球。我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

2.3人机大战

1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP

BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

2.4人机融合人机融合是一个相当长的发展过程，它将伴随技术进步，逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合，近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最近美国科学家就明确宣布，他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能，“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级，最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”）。因此，文明人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代，出于物理目标的不同，将存在多种多样、多层次的智能机(体)，但具有怨茁级智能的应是人机融合体。当今人工智能科技和其他高科技的种种发展动向表明，在人类进入“信息社会”之后，将有一场规模巨大的“智能革命”，智能革命的环境是人工智能对人、对社会的广泛而深入的影响，就像今天的微电子技术对信息革命的影响一样。人工智能科技将渗透到社会各个领域，人类将对人工智能科技进行大规模的研究、开发和应用。

3.结束语

美国在人工智能技术的开发，应用方面表现的更加积极，这对人工智能的发展有着积极的推动作用。我国在人工智能的发展上也投入了大量的人力，财力。相信在不久的未来，人工智能技术会更加广泛的运用在社会主义大中国下的人们生产，生活中，为人类做出更大的贡献。

科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生;另一方面是高度融合,更多地呈现学科交叉和综合的趋势。这种特征在人工智能研究中表现尤其突出。秉承人工智能学科交叉的天性,并把它作为创新思想的源泉,必将孕育网络时代人工智能的大突破,对人类文明产生重大影响。

第五篇：阿里云研究报告：《人工智能：未来制胜之道》(完整版PPT)

阿里云研究报告：《人工智能：未来制胜之道》（完整版PPT）

小编导读阿里云研究中心、Alibaba Innovation Ventures及波士顿咨询公司（BCG）合作发布的最新研究报告《人工智能：未来制胜之道》指出：未来3-5年内人工智能处于服务智能阶段，将爆发海量应用，人工智能行业将由五大定位模式主导。小编提醒，回复“阿里云”或点击“阅读原文”即可下载原版PPT！

阿里云研究中心、Alibaba Innovation Ventures及波士顿咨询公司（BCG）合作发布的最新研究报告《人工智能：未来制胜之道》指出：未来3-5年内人工智能处于服务智能阶段，将爆发海量应用，人工智能行业将由五大定位模式主导。现阶段，人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡，由数据、算法、计算等互联网技术群和应用场景互为推动，协同发展，自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到“泛智能”应用，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难，也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题，同时还包含社会亟需解决的对自然／环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。人工智能最适于解决的三大商业问题人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力，并已在图像识别、语言识别、自然语言处理等多个方面成功应用。本报告通过分析典型的商业流程，从三类关键商业流程特性预测了人工智能的应用空间。研究发现，人工智能最适于解决符合以下特点的商业问题：其一，行业存在持续痛点；其二，商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主；其三，商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。人工智能未来将按三阶段场景发展，短期处于服务智能从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将按服务智能、科技突破、超级智能三个场景发展。未来3-5年仍处于服务智能阶段，即技术边际进步，应用海量扩展；中长期人工智能将取得显著技术突破，应用向技术创新领域的纵深拓展；长期人工智能将逐渐发展到超级智能阶段，技术和应用都极度拓展，人工智能将颠覆各个行业和领域。未来3-5年，在服务智能阶段，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高，因此在这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用，用以解决行业痛点。人工智能五大竞争定位模式，生态构建者是关键一环在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。按产业链展开分析，人工智能将呈现生态构建者、技术算法驱动者、应用聚焦者、垂直行业先行者、基础设施提供者五类竞争定位模式。生态构建者以互联网公司为主，布局基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术，以及应用平台和具体解决方案的全产业链，聚集大量开发者和用户，将成为其中重要的一类模式。算法驱动者以软件公司为主，深耕算法和通用技术，同时以场景应用作为流量入口。应用聚焦者以创业公司和传统行业公司为主，基于场景或行业数据，开发大量细分场景应用。垂直领域先行者坐拥杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等），积累大量用户和数据，并向产业链上游的技术和算法拓展，成为垂直领域的颠覆者。基础设施提供者，以芯片或硬件等基础设施公司为主，从基础设施切入，提高技术能力，向数据、算法等产业链上游拓展。目前，科技巨头都已在产业链的基础技术层和应用层着手布局。在产业链的基础层，科技巨头通过推出算法平台吸引开发者，希望实现快速的产品迭代、活跃的社区、众多的开发者，从而打造开发者生态，成为行业标准，实现持续获利。在产业链的应用层，科技巨头都借助积累的个人用户数据，开发针对个人用户和企业用户的解决方案。针对企业用户的应用／解决方案未来的变现模式除直接出售解决方案外，还可以从流量和广告中转化价值。