人工智能的发展前景如何？

趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长
由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6671亿美元达到2022年的79888亿美元年均复合增长率为5268％。
趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口
过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/增强现实（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。
这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易 *** 控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。
人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。
趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。
趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件
AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，

无人零售发展面临危机。仅仅一年时间，无人零售就由狂热追捧逐渐转冷。先是一大批无人店面临结业，接着2018年开始，无人货架企业陆续倒闭。而多数无人便利店也正为客流量低、盗损率过高等问题所困扰。无人零售陷于如此困境，主要是因为其在技术和维修等方面的管理成本远高于无人模式带来的租金和人工成本压降。与此同时，技术投入不足、补货不及时、可选择货物种类少等问题严重影响购物体验，导致无人零售的客流量不尽如人意。因此，无人零售的效益远低于传统门店。
œ低端同质化竞争问题突出。无论是将云计算、大数据以及人工智能等技术应用于企业运营、营销管理，还是采用VR、AR技术丰富消费者的购物体验，都需要领先的前沿技术作为辅助。例如，依靠摄像头和传感器来追踪消费者从货架上拿走和放回的商品可有效解决盗损率过高的问题，而这需要大量的传感器和人工智能、人脸识别、货架动态识别等技术支持。目前，我国新零售创新聚焦在难度相对较低的无人货架等领域，人工智能、物联网等的创新应用相对较少，用户拿了就走的购物体验实现不了，要实现真正的无人零售，技术上还有很多不足，通过补贴方式吸引用户的盈利模式难以长期持续。
œ运营成本过高导致业绩不佳。新零售的发展无论是线下打造体验店还是发展新物流配合线上，都要投入大量人力财力物力，这对于新零售企业无疑更是巨额成本。线上的每一件商品、每一个交易，实际上都是在云上一个系统的交互过程；而线下则有大量的离线 *** 作，因此将大量的线下门店集合成一个线上系统是一个很大的挑战。以新零售的典型代表——生鲜超市为例，新鲜的海产品有着高昂的物流运输成本和高单价，黄金地段的选址也拉高了门店租金的成本。目前来看，新零售项目普遍是亏损的，高居不下的流量、渠道以及门店扩张成本拖垮了大多数新零售企业。
œ快速扩张导致管理不全。对于很多新零售门店来说，只有扩张才能快速获得更多用户。但是，快速扩张在实现规模发展的同时，也为员工和产品管理带来考验。11月，新零售企业被爆“标签门”事件，即存在生鲜零售企业以新标签替换旧标签，但食品却没有变化的现象。这暴露出新零售企业在供应链升级，尤其是产品质量管控、员工的培训和规章制度的执行等方面力度仍有不足。
œ传统线下零售企业转型困难。当前大多数线下零售企业正面临自身经营困难的境遇，难以投入巨额成本进行转型。即使有企业主动接轨新零售，快速扩张的门店也严重拖累企业效益，难以避免亏损的局面。不仅如此，线下零售市场集中度不高也是线下企业难以集中力量实现转型的重要因素。线上电商有阿里和京东两大巨头，而线下企业却是“军阀割据”的局面，整合能力较弱，尚未有如美国沃尔玛那样大举收购电商企业的线下零售商出现。线下零售企业对数据的收集整合处理的能力较弱，缺乏互联网的基因，转型之路依旧充满挑战。

物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等

1智慧物流

智慧物流是新技术应用于物流行业的统称，指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本，提高运输效率，提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中，主要体现在三方面，即仓储管理、运输监测和智能快递柜。

2智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

3智慧医疗

智能医疗主要应用场景智能诊疗、数字化医院、智能药物研发等等。

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。

对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行捕捉，将他们记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。对物的智能化管理，指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化。

4智能家居

智能家居的发展分为三个阶段，单品连接、物物联动以及平台集成，当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备，来提高人们的生活方式，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。

5智慧交通

交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式，利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等，通过集成到交通运输管理体系中，使人、车和路能够紧密的配合，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。

6智慧安防

智能安防核心在于智能安防系统，系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

由于采集的数据量足够大，且时延较低，因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式，而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。

7智慧建筑

物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，物联网技术的应用，让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注，是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等，将设备进行感知、传输并远程监控，不仅能够节约能源，同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑，也可以进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测，进而达到保护古建筑的目的。

8智慧能源

物联网应用于能源领域，可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分，当前，将物联网技术应用在能源领域，主要用于水，电，燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等，基于环境和设备进行物体感知，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

9智能制造

物联网技术赋能制造业，实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。

10智慧零售

智能零售依托于物联网技术，主要体现了两大应用场景，即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。

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