当我们谈AI时 我们要做什么？

也许，宏观经济学家们在分析一个地区在一定时期内经济运行情况的好坏时，消费、投资和出口不再是唯一的“三驾马车”，人工智能、云计算和大数据正在成为驱动整个社会经济的三驾马车。科技的手段和目的从未像现在这样高度重合，在过去的几年里，AI技术的创新速度惊人，小规模的企业也以前所未有的速度成长。

有研究机构断言，定制AI芯片、IoT与AI在边缘计算的融合、神经网络的互 *** 作性、自动化机器学习和AIOps这5个趋势将成为2019年AI技术趋势的主旋律。AI才刚刚开始展示出它对于影响一个时代的可能性。与此同时，人们也会发现AI面临着所有未经证实和经验之外的技术进步的常见困扰，当然，这其中也包含着广泛的伦理议题。

早期的AI项目为企业架构和技术创新领导者开展试点和优化式的AI工作提供了宝贵的经验和前景，企业的首席信息官们对AI技术发展的关注使之成为影响业务战略的重要角色。到目前为止，AI技术在理论方案上得到的证明还远远大于它们在实际应用场景中得到的证明——这也为“市场存在巨大想象空间”提供了基础。看看2019年这个市场的驱动者们正在做些什么？英特尔、NVIDIA、AMD、ARM和高通等公司将推出AI专用芯片，以提高AI的应用处理性能；而亚马逊、微软、谷歌、Facebook、百度和阿里等超大规模平台公司将会增加投资基于FPGA和ASIC的定制芯片，这些芯片用于类似亚马逊的Nitro、谷歌的Cloud TPU、微软的Project Brainwave、英特尔的Myriad X VPU等等这类项目中。

已经拥抱AI的企业用户正在期待更多的AI产品和解决方案所带来的变化，一些行业已经尝到了AI的甜头。例如，在医疗保健方面，基于“计算机辅助诊断”，一台计算机能够根据X线扫描提早一年发现乳腺癌（52%的可能性）。AI离不开大数据，从Alexa、Cortana到无人机和可穿戴设备等等，这些都是大数据的漏斗。这些大数据处理的进步以及机器学习和深度学习等先进的分析方法推动了语言识别、自然语言处理(Nlp)和计算机视觉技术的快速发展，而这些技术为企业用户的三大业务目标——增强客户粘性、增强竞争优势和提高效率——提供了前所未有的能力。

正如我们所看到的，机器学习、大数据、计算机视觉和语音识别技术方面的突破增加了AI的商业潜力，这也直接激发了投资者的热情。仅2018年7月的融资企业数量就创新高的达到了116家，其中智慧医疗17家、计算机视觉15家，获投密度远超其他细分领域。同时获投金额超过5000万元人民币或1000万美元的合计达到42家，占比36%，商汤、依图、旷视、云从等国内计算机视觉领域以及智能语音领域的云知声等创企都在2018年先后密集获得大笔投资。

还有一个需要重点提及的是，对于AI技术应用者而言，AI需要新的技能和新的思考问题的方式，这可能对企业最大的投资领域产生深刻的影响——培养和留住必要的人才成为提高生产力的关键，这些人才拥有的有关AI的技能包括特定人工智能技术的技术知识、数据科学、维护高质量数据、问题领域专门知识以及监测、维护和治理环境等等。

以上这些，就是当我们在谈论AI时所需要做的。为此，电子发烧友希望通过<人工智能>这样一个专题，为人工智能行业在发展的早期阶段提供一个观察和讨论的平台，通过对技术、产品和市场策略的发现、梳理、记录和展示，为行业提供一个参考的坐标，并通过这样的分享，成为人工智能行业发展进程的一次见证。该专题内容将于2019年1月正式上线。
 

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