人工智能风口只有2%的人能成为赢家，3大领域将被率先颠覆

winson

人工智能有多火？你如果现在去xxx创业大街向天上扔一沓美金，砸到10个路人。有9个都自称投资人，其中8个投人工智能。

满嘴的Artificial Intelligence、摩尔定律、大数据、新算法、认知技术、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别……要是不懂点Deep Learning基本原理，没看过雷·库兹韦尔的《奇点临近》都不好意思和别人打招呼。

事实真的是这样吗？若干年后人工智能会统治地球吗？说实话，这些暂时和你没有太大关系，你只需要知道，人工智能的第一波红利已来临！

在2016 Techcrunch论坛上，李开复曾经说过：“当人工智能识别人脸，超过人的时候,保安的工作至少一部分就没有了；当人工智能能够听懂语音的时候，客服和打电话卖东西人的工作就没有了；当人工智能能够更聪明的炒股的时候,很多人的工作就没有了。”

事实上，今年是人工智能发展的第61个年头，所有的投资机构都在谈论和布局该领域，但人工智能将在哪些产业爆发？传统企业又该如何挖掘第一桶金？要知道，每个风口都只有2%的人能够成为赢家。

人工智能能够兴起源自于其本身所携带的变革性力量。

当年移动互联网大潮过来的时候，我们原来在PC端做的事情，都可以用移动互联网的理念把它重新做一遍。同理，现在的人工智能就相当于原来移动互联网的概念，原来移动端做过的事情，现在又可以结合人工智能的方式再做一遍，而且会比之前更具颠覆性的效果。人工智能所带给我们的冲击，将会像工业革命一样。

事实上，今年是「人工智能」诞生的61周年（注:1956年夏“人工智能之父”麦卡锡首次提出这个概念），同时也是它的第三次浪潮。这次浪潮和以往的前两次都不一样，这次有了实质性的突破。以下三点观察思考可以佐证。

第一点：人工智能虽然还处于技术创新期,但到人工智能的普及期。我认为也就需要十到二十年的时间。现在相当于移动时代的2005年，虽然第一部3G手机2007年才出现，但2005年我们已经很清楚2G是要到3G的。

虽然人工智能还没有找到突破口,不知道会怎么商业化，但是大方向是有的。所以，现在只要你在这个领域冲到第一名，就会持续得到投资。

第二点：人工智能的基础已经充实，它是一个逻辑上的发展。这个发展可以分为三个阶段。1)云计算，把信息基础云化,云计算基础设施的完善使得人工智能响应速度更快。2)大数据，计算的过程中累积了数据,数据的极大丰富,使得基于大数据做出行为分析及短期预判成为可能,各个行业的信息化也为此奠定了良好的基础。3)判断决策，对大数据的判断从而产生了更好的决策，决策实际上就是人工智能的进展。

现在我们的生活中就有很多计算机技术在做决定，坐车是滴滴在帮你调度；去餐馆是大众点评用算法把离你最近、人气最高的餐馆选出来等等，所以你的生活已经和人工智能相关了。

第三点：人工智能之所以取得重大的突破,除了前两个阶段的铺垫外，深度学习的发展也贡献了非常重要的力量。

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那么，人工智能究竟会改变哪些领域？如何改变呢？

1. 自动驾驶

任何领域有非常大的数据量，人工智能都可以用上。全世界和运输价值相关的公司，都已经相信无人驾驶的发展是必然的。所以在无人驾驶、电动车的框架之下，未来的司机基本上会被无人驾驶取代。

单车智能与智慧交通是无人驾驶技术发展的两个阶段。其中,单车智能是无人驾驶技术的基础,是实现无人驾驶终极形态的根本路径;车联网与智能交通则是推进无人驾驶技术发展的强力催化剂,将助力无人驾驶技术的普及。无人驾驶技术的成熟将最终构建城市智能驾驶生态圈,为未来出行提供新的解决方案。

2. 客服行业

做金融服务的宜信，有1万多个客服,携程大概有7、8千个客服,每天负责就接各种投诉电话，每次都是被用户狂骂、抱怨，未来将有更多工业机器人替代这些低效率的人力。 人工智能客服系统主要是整合邮件、电话、微博、微信、网页、API接口、移动SDK等渠道在内的服务渠道，并统一自动分配工单,同时留存用户信息便于下次咨询时识别。

基本能做到：1）24小时机器人客服在线,随时响应客户的相关资讯和需求；2)建立客服机器人的内容库，用深度学习的方式自动回复重复问题；3)接入人工时机器人给予部分回复建议，加快反馈速度；4)接入内部办公系统，推动多部门协作反馈以及用户精准营销；5)后台实时数据统计汇总，管理用户评价,进行数据挖掘和数据分析；

3. 医疗领域

医疗人员医院里有大量的临床病历数据。而且不断的产出数据。医疗方面的人工智能主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节,其主要目的是将影像这类非结构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习,应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。不管是什么病，图像只是其中一个参数，而治疗疾病则需要多个参数。此外，80%的数据属于非结构化数据，亦即报告+影像。未来，人工智能的使用将大大提高治疗效率。