人工智能运用的十大趋势你了解吗

人工智能作为第四次工业革命，受到了大家的格外关注，各种人工智能的相关新闻、实例运用等信息铺天盖地。

也正因为如此，很多朋友都会认为，人工智能不利于我们的日常生活。因为它很有可能会取代我们的收入来源！其实并非如此，人工智能的发展可能是会取代部分低收入人员，但人工智能最终的发展是有利于我们的社会生活中。

我们不得不承认的是人工智能在某方面的发展和运用，比我们都要强！

就拿前些年出现的机器人快递分拣来说，机器人分拣不仅速度快，效率高，准确度也相对说更加的精准。工作量更是我们日常工作的好几倍，并且还能24小时不停的运行。

再比如近期才出现的人工智能医生，可以精准的帮助我们预测身体疾病以及出现的疾病的病发点，出血点等等，只要将患者的个人信息输入进去，机器人就可以精准的全程跟进患者身体情况。这样不仅可以为医生获得更多的时间在最佳的时机抢救患者，也大大提升了患者的存活率。

所以说人工智能的发展还是有利于我们的社会生活的。那么人工智能运用的十大趋势，你知道有哪些吗？

如果不知道的话，那么下面就跟随壹号机器人一起来看看人工智能运用的十大趋势吧。

一、技术能力方面，中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注度较小

人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业及精确场景）。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对芯片关注度小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。

二、科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河

科技巨头构建生态链，已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。

三、政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛，北上深领跑全国

京津冀、珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置，广州的大型企业与初创企业数量较少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而属于第二梯队，重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。

四、各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用

人工智能产业园呈现多点开花、依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快，园区也出现了空心化与人才缺口的问题。

五、政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道

早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。

各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。

六、在金融领域，人工智能的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展

传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。

七、在医疗领域，人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设

人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。

八、在出行领域，以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新

传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业的规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。

九、在制造业领域，人工智能的应用将大有作为

制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。

十、在零售领域，应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景

人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能，将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技，意味着零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。

在这一轮以人工智能为推动力的变革中。中小企业的机会在哪里呢？这也是我们最关心的问题之一。前面提到的几个层面之中，大规模基础设施的建设包括数据中心存储中心等等，是需要大量集中资金投入的，往往是大企业的机会，而计算框架与算法实现，则同样需要大量数学家、计算机学家等的资源投入，同样也是大企业的机会，谷歌、IBM等公司也正在朝着这样几个大的方向去发展。与此同时，更方便的物联网平台与框架，同样会形成大企业竞争的战场。而对于中小企业来说，针对细分领域的人工智能技术应用、物联网设备与产品研发以及更灵活的在某一方面（监视、诊断、预测等等）有特点的技术的突破，都是可以考虑的方向与机会所在。