AI全球格局之人工智能即将变革的三大领域

作者 | 宫学源

人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。

——题记

人工智能技术的潜力大家都有目共睹，但未来人工智能可以用来做什么，将会给人类社会带来多大的变革，也在考验我们的想象力。

尽管人工智能技术还处在初级发展阶段，但它现有的能力也足以改变众多领域，尤其是那些有着大量数据却无法有效利用的领域。

1 人工智能推动基础科学理论突破

实际上，材料、化学、物理等基础科学领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。

由于物理、化学或力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的以及可标注的。

人工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关注。

人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。

以物理领域为例，人工智能的应用给粒子物理、空间物理等研究带来了前所未有的机遇。为寻找希格斯玻色子（上帝粒子），进一步理解物质的微观组成，欧洲核子研究中心（CERN）主导开发了大型强子对撞机（LHC）。

LHC是目前世界上最大的粒子加速，它每秒可产生一百万吉字节（GB）的数据，一小时内积累的数据竟然与Facebook一年的数据量相当。

有一些研究人员就想到，利用专用的硬件和软件，通过机器学习技术来实时决定哪些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。

事实证明，机器学习算法可以至少做出其中70%的决定，能够大大减少人类科学家的工作量。

尽管人工智能商业化发展更容易受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人心。

因为社会生产力的变革，归根结底在于基础科研的进一步突破。

我们或许再也回不到有着牛顿、麦克斯韦和爱因斯坦等科学“巨人”的时代。

在那个时代，“巨人”们可以凭借着超越时代的智慧，在纸张上书写出简洁优美的定理，或者设计出轰动世界的实验。

像这样做出伟大工作的机会或许不多了，在这个时代，更多需要的是通过大量实验数据来获取真理的工作。

大到宇宙起源的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离不开一批又一批科学家们前赴后继、执着探索。

人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。

2 人工智能推动社会生产效率快速提升

人工智能无疑是计算机应用的最高目标和终极愿景：

彻底将人类从重复机械劳动中解放出来，让人们从事真正符合人类智能水平、充满创造性的工作。

在60年的人工智能发展史中，已经诞生了机器翻译、图像识别、语音助手和个性推荐等影响深远的应用，人们的生活在不知不觉中已经发生了巨大变化。

未来，人工智能应用场景进一步延伸，是否能够带来社会生产效率的极大提升，引领人类进入新时代？

为了探索这一问题，曾在谷歌和百度担任高管的吴恩达于2017年成立了一家立足于解决 AI 转型问题的公司 Landing ai。

吴恩达通过一篇文章和一段视频在个人社交网站上宣布了该公司的成立，并表示希望人工智能能够改变人类的衣食住行等方方面面的生活，让人们从重复性劳动的精神苦役中解脱。

Landing的中文含义是“落地”，这家公司的目标是帮助传统企业用算法来降低成本、提升质量管理水平、消除供应链瓶颈等等。

截至目前，Landing ai已经选择了两个落地领域，分别是制造业和农业。

Landing ai最先与制造业巨头富士康达合作。

Landing ai尝试利用自动视觉检测、监督式学习和预测等技术，帮助富士康向智能制造、人工智能和大数据迈进，提升制造过程中AI应用的层次。

吴恩达认为，人工智能对制造业带来的影响将如同当初发明电力般强大，人工智能技术很适合解决目前制造业面临的一些挑战，如质量和产出不稳定、生产线设计d性不够、产能管理跟不上以及生产成本不断上涨等。

目前，工业互联网、智能制造和工业40等概念已经深入人心，传统企业都在向智能化、数据化转型，但生产过程中获取的大量数据如何应用又成了新的问题。Landing ai与富士康的合作，或许将给传统制造的从业者带来新的启示。

当然，制造业的核心竞争力还在于制造业本身，比如车床的精度、热处理炉的温度控制能力等等，农业的核心竞争力也在于农业本身，比如育种技术、转基因技术等等。

人工智能技术的主要价值在于提升决策能力，进一步提升生产效率，以及降低人的重复性劳动等方面，这就是人工智能为什么可以“赋能”各个行业的原因。

3 人工智能将有效改善人类的生存空间

自第一次工业革命以来，人类活动对自然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使得土地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性锐减，人类的生存空间变得越来越恶劣。

进入人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注焦点。

在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。

2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省能源开支。

DeepMind利用神经网络的识别模式系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术 *** 控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节省了40%的能源，将谷歌整体能效提升了15%。

2018年后，DeepMind更是将“触手”伸向了清洁能源领域。我们都知道，风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难以并入电网，无法有效利用。

DeepMind利用天气预报、气象观测等数据训练神经网络模型，可以提供36小时后的风力预测，从而让农场的风力发电变得能够预测。

一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与风力互补。如此一来，风电并网难的问题就可轻松解决。

DeepMind预测的风力发电量和实际发电量对比

在自然环境保护方面，微软的“人工智能地球计划（AI of Earth）”则为大家做出了表率。

这一计划于2017年7月启动，旨在借助云计算、物联网和AI技术，保护和维持地球及其自然资源，通过资助、培训和深入合作的方式，向水资源、农业、生物多样性和气候变化等领域的个人和组织机构提供支持。

例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测；“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别；“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据采集，进而提高农业的可持续性。

在前三次工业革命中，科学技术进步给人们带来极大生活便利的同时，也带来了气候变化、生物多样性退化、大气与海洋污染等棘手的自然环境问题，人类的生存环境正逐渐变得恶劣。

从表面上看，似乎发达经济体的自然环境已经改善了，但这种改善是以转移污染、破坏发展中国家自然环境为代价的，世界整体的自然环境状况依然不容乐观。

一直以来，人们寄希望于未来的科学技术进步能够解决当下的自然环境问题，而人工智能技术的出现点燃了这一希望。

一旦人工智能技术可以加速基础科学理论的突破，实现生产效率的大幅提升，有效改善人类的生存空间，一切发展与自然环境的问题也就迎刃而解。

4 总 结

站在2019年看人工智能，不免感到几丝寒意。人工智能算法没有明显突破，鲁棒性差、算法黑箱等问题依然突出，部分商业化落地也不及预期，一些专家学者开始担心人工智能将迎来新的“寒冬”。

但若站在未来回顾人工智能，当前所有的担忧将仅仅是一个个小插曲。

即便是目前，人工智能技术的潜力也远远未终结。

人工智能即将带来的变革，仍将会超乎大部分人的想象。

近年来，许多行业都已切实感受到人工智能带来的颠覆，包括金融、制造、教育、医疗和交通等等。

但人工智能的价值维度还有很多，加速基础科学研究、提升社会生产效率和改善人类生存空间也只是其中的几个方面，我们不妨先提升一下自己的想象力。

人工智能将为人类带来怎样的变革，让我们拭目以待吧！

人工智能的基本应用可分为4大类：感知能力，认知能力，创造力，智能。 

感知能力:   人类透过感观所收到环境的刺激，察觉消息的能力。通过人类五官的看，听，说，读，写等能力。学习人类感知力的是AI的重要领域。   

认知能力 ：透过学习，判断，分析等方式了解信息，获取知识的过程与能力。对人类的模仿学习也是AI的第二大领域。 

创造力： 人类通过思想，新发现，新理论，新方法等创造新事物的能力，结合知识，智力，能力，个性及潜意识等各种因素优化而成。AI 目前正在尝试着学习，赶超，其主要领域：AI作曲，AI绘画等。

智能： 人类深刻了解人，事，物的真相，探求真理，明辨是非，指导人类可以过着有意义的生活的一种能力。

一、人工智能产业

        从上图可以告诉我们人工智能产业链的分布，分为三层：基础层，技术层，应用层。基础层是人工智能产业的最为的基础，提供人工智能的硬件，资源支撑；技术层是人工智能产业的核心；应用层是人工智能产业的延伸，向特定应用场景的需求而形成的软硬件产品及解决方案。

1基础层

提供人工智能产业的最基础的硬件及数据存储，AI芯片和数据采集，人工智能芯片的市场规模逐年扩大，截止2019年已达110亿美元，未来的5年，其规模将扩大至724亿美元。

软件方面： 当前社会逐步的推进人工智能在各个领域的应用，最关键的是数据，数据作为最重要的资源，其质量及数据量将直接影响人工智能算法的训练。当下最为热门的机器学习—— 深度学习 ，需大量的底层数据的采集，配合科学的算法进行训练。依照目前我国的人口基数，智能手机的普及应用，5G，物联网等技术的发展，中国是全球数据量增长最快的国家。

2技术层

整个人工智产业的重要核心，技术层包括底层框架，算法，通用技术平台。我国的人工智能发展目前以深度学习，增强学习等算法研究为，赋予计算机自主学习并提高性能，如计算机视觉和自然语言处理。人工智能研发平台的创新由头部企业及互联网企业及其垂直行业中的领军企业。这些企业将各自的研发及创新做到极致。科大讯飞——自然语言处理，翻译机进行多种语言的翻译。京东金融——用算法进行科技金融的创新，阿里——支付宝，数据，算法集一身。

2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入大部分来自互联网科技公司，占比为93%，超370亿元。我国主要AI算法领域包括计算机视觉、语音识别/语音合成以及自然语言处理这三个方面．

3应用层

通过各大场景应用一直到终端的硬件的一整套解决方案，依托国内人工智能底层的技术进步及相关的政策扶植。目前国内的应用场景主要在智能医疗，无人驾驶，智慧金融，智能仓储，智慧教育及智慧家居等。2019年也是AI+安防付能实体企业50%以上。Ai+金融，AI+营销。疫情之后，国内所需的线上服务需求增多，线上教育，智能医疗等，对于未来的几年，各个领域的相关应用也会如雨后春笋般的生根发芽。

物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。

感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）

网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。

平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。

应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。

作为一位物联网小白，是时候分享自己对物联网这个庞然大物一些简单的解析了。
众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。

物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

AloT的英文全称是“Artificial&InternetofThings”，广义上是指人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，但伴随着5G浪潮的到来，“AloT”的内涵也愈加丰富。AIoT不是简单的AIIoT，而是应用人工智能、物联网等技术，以大数据、云计算为基础支撑，以半导体为算法载体，以网络安全技术作为实施保障，以5G为催化剂，对数据、知识和智能进行集成。

5G、AI等新兴技术在2019年全面爆发，让自动驾驶、城市大脑、AI养老、医疗影像等越来越多应用场景走下“神坛”进入我们的生活。5G具有高速率、大容量、低时延的特性，为万物互联的物联网（IoT）带来更高效的信息传输通道，在智能家居、车联网、无人驾驶、智慧城市、智慧医疗、智慧农村等领域都拥有广阔的前景。而AI技术的加持，则为IoT提供更智慧的信息收集入口，以及更丰富的应用场景。通过AI能够将一个比较孤立的设备拉入场景化，可大大提升IoT的响应空间。

谢邀。实际上物联网如今已经开始在我们日常生活中占据越来越重要的位置。很多我们日常接触的领域都在潜移默化中对管理效率、质量、运营成本等方面都有积极的影响。
1、智能家居和大小家电：将家居设备和家电设备实现设备之间的互联互通，从而实现远程控制、自动化控制、智能化管理等功能。
2、智慧城市和智慧交通：通过将各种城市设施、交通设备、公共服务设备等连接到物联网平台上，实现智能交通、智能公共服务、智能管理等功能。
3、工业互联网：通过将工厂设备、传感器、控制系统等连接到物联网平台上，实现工业设备的智能化监测、运营、维护等功能，提高工业生产的效率和质量。
4、智慧物流：现如今运输业越来越发达，它也应用到了物联网技术，可以将传感器安装在运输卡车上，这样就可以实时监控货物的运输情况，既可以防止被盗窃，让企业物有一辆可以持续追踪，也可以清楚的看到运输车辆所在的位置。
5、智慧医疗：物联网技术是数据采集的主要方式，可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备，传感器对人的生理状态（如心跳频率、呼吸、脉搏等）进行监测，并将采集到的数据记录到电子健康档案中，帮助有效进行人的健康状态监控。
模组是物联网技术时代的基础建设之一，它是将芯片、传感器、通信模块、软件等多种技术整合在一起的产品，深圳安信可Ai-Thinker将物联网等AIoT技术运用到对产研、供应链和市场通路等多维度的创新中，在NB-IoT、LTE-M、LoRa、BLE等无线通信领域都拥有多款产品，并且可根据客户需求提供定制化解决方案，带来物联网通信连接技术助力AIoT行业发展的全新应用。欢迎有兴趣的朋友关注“安信可科技”VX服务号,关注最新产品动态，私信了解合作资讯~

物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。

目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。

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