人工智能技術在現階段進行不斷的革新，從語言的識別技術到新一代汽車的無人駕駛技術，我們都能感受到人工智能科技的無窮魅力，這些科技只有在進行落地使用時，才能實現自己的市場價值。

　　科技落地是關鍵

　　加強新一代人工智能研發應用，今年的政府工作報告強調。“推動人工智能應用到我們產業發展中去，應用到我們社會生活各方面去，解決人們所關心的安全問題、健康問題、環保問題等方面”，科技部部長萬鋼在回答記者提問時表示。

　　“人工智能”，應該是今年全國兩會期間被提及頻率最高的科技詞匯，而在愈發澎湃的人工智能浪潮中，應用落地已是大勢所趨。

      服務人類、造福社會，是人工智能的最大價值，應用落地則是實現這一愿景的關鍵，通過人工智能解決我們面臨的挑戰、增進社會的福祉，共同打造更美好的生活和世界。

　　人工智能技術有哪些

　　一、機器學習

　　機器學習(Machin e Learning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。基于數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

　　二、知識圖譜

　　知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的噪聲問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

　　三、自然語言處理

　　自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

　　機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統計的機器翻譯方法突破了之前基于規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經網絡的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

　　四、人機交互

　　人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

　　五、計算機視覺

　　計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

　　六、生物特征識別

　　生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

　　七、VR/AR

　　虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶借助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等實現。

　　人工智能技術的落地應用范圍

　　1.聊天機器人

　　在很多人工智能的高管和創業者眼中，什么人工智能應用在未來五年內可能會獲得成功。他們首選是虛擬代理和聊天機器人。這些軟件程序能夠理解自然語言，并通過消息傳遞服務或電子郵件與人溝通。包括IBM和Facebook在內的幾家公司已經宣布了幫助開發者創建聊天室的平臺。

　　2.應用開發

　　目前，許多企業正在將人工智能和深度學習功能集成到他們的Web應用、移動應用和內部的企業應用中。人工智能正在發展推薦引擎、安排會議、排定待辦事項列表等一系列事項。在其2017年十大戰略技術趨勢列表中，Gartner將智能應用排在了第二位。

　　3.智能物件

　　“智能物件”(intelligent things)在Gartner的2017年前十大戰略技術趨勢列表中排名第三，“現有的物聯網設備將使智能物聯網人工智能的功能無處不在，包括家庭、辦公室、工廠車間和醫療設施。”例如，下一代健身追蹤器不僅可以監控您的健康信息，還可能具有機器學習和分析功能，使它們能夠根據您的個人健康史和過去的追蹤器數據提出改善健康的建議。

　　4.醫學研究

　　人工智能的最熱門領域之一是醫療健康行業。IDC在《全球半年度認知/人工智能支出指南》中將診斷和治療系統列為2016年吸引最多投資的領域之一，并表示在未來五年內，包括藥物研究和發現以及診斷和治療系統的使用案例將獲得最大的發展。在五年期間，它預測醫療健康人工智能投資的年復合增長率為69.3%。同樣，CBInsights將醫療健康列為人工智能中最熱的領域，并作為今年的創業項目。

　　5.生物模型

　　現在，計算機科學研究人員也正在轉向生物模型，用以幫助他們創建更好的人工智能軟件。麻省理工學院和谷歌最近都被報道在創建與人類大腦功能相似的神經網絡，這個領域的研究可能會持續一段時間。未來學家Ray Kurzweil甚至預測到2030年，我們將能夠合并人類的大腦和計算機網絡，創造一種混合形式的人工智能。

　　6.智能硬件

　　雖然軟件在人工智能工業中獲得很大的關注，但硬件也是方程式中非常重要的一部分。英特爾最近詳細描述其將人工智能功能構建到其芯片中的努力，試圖使人工智能人人都能使用。其他開發商正在研究人工智能自動駕駛車輛、機器人和無人機。

　　IDC預測AI硬件收入將在未來五年內以超過60%的復合年增長率。而波士頓咨詢公司估計，到2025年，自動駕駛車輛的市場價值可能達到420億美元。

　　7.項目創業

　　最近許多大型科技公司，如英特爾、谷歌、蘋果、Facebook和微軟一直在購買、搶購很多小的人工智能創業公司。在最近的關于人工智能創業公司的報告中，Venture Scanner確定了來自73個不同國家的1500個人工智能創業公司，總資金超過91億美元。

　　8.取代人工

　　在2017年6月的一份報告中，Forrester預測，機器人、人工智能(AI)、機器學習和自動化等認知技術將在2025年之前取代美國7%的工作崗位。通過估計，16%的美國工人將被人工智能系統取代，并且人工智能可以創造相當于勞動力9%的新工作。人工智能也是把雙刃劍。

　　現階段的人工智能技術已經有了可觀的進展，它的出現能夠徹底改革某些行業，在人工智能發揮自己作用的過程中，企業也要加深生產建設，提高員工素質，完成這場產業方式的變革。