AI可以帶來哪些革新與進步，這要看這個行業是AI+ 還是 +AI？

1.AI+行業：從0到1

在AI技術成熟之前，這個行業、產品從未存在過。比如自動駕駛，亞馬遜的Echo智慧音箱、蘋果的Siri語音助手。在人工智慧技術未突破前，不存在這樣的產品。因為AI，創造出了一條全新的產業鏈。

2行業+AI：從1到n

行業本身一直存在，產業鏈條成熟；以前完全靠人工，效率比較低，現在加入AI元素後，使得行業效率有了明顯提高。比如安防、醫療等領域。

行業資料控制比AI技術更重要，例如醫療+AI，最重要的是大量準確的被醫生標註過的資料。在國內，醫療資料拿出來非常困難。

3.漣漪效應

AI應用需要積累足夠的資料和經過充分的學習才兩個起作用

當一個AI應用找到第一批使用者時，他們使用的行為和記錄被後臺記錄下來；開發者再對這種行為和記錄進行迭代的改進，當再把該應用投向第二批使用者的時候，其行為已經比第一代提升了

什麼是AI

一、什麼是AI?

問題是開放的，有很多人還不知道什麼是AI，所以我在這裡先普及下，讓更多的人瞭解它，在生活中感受它，讓大家感受到科技是第一生產力的力量。

AI是英文單詞Artificial Intelligence的縮寫，中文為人工智慧。人工智慧也發展很久了，只是在前幾年被當作新概念炒作起來，至今也很火，技術也在逐漸的成熟起來。人工智慧我們可以大白話上講就是模擬或代替人的某些行為，可以像人一樣做一些事情，可以像人一樣識別事物，可以像人一下思考。你可能會問它什麼會像人一樣哪？首先人工智慧的存在必須由大量的資料為基礎，根據大量的資料計算出模擬人類的模型，這個模型計算過程是相當複雜的，涉及到很多的基礎學科，比如數學、邏輯學、歸納學、統計學、系統學、控制學、工程學、電腦科學、哲學、心理學、生物學、神經科學、認知科學、仿生學、經濟學、語言學等，看到涉及這些學科是不是覺得很複雜。它是們綜合學科，也是一個非常尖端的學科。

人工智慧在我們的實際運用中，人工智慧是一個綜合性統稱，它有很多分支——模式識別、機器學習、資料探勘、智慧演算法等。

模式識別——對錶徵事物或者現象的各種形式(數值資料、文字資料、邏輯關係資料等)資訊進行處理分析，以及對事物或現象進行描述分析分類的解釋的過程，比如車牌號識別。

機器學習——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，從而不斷的完善自身的效能，以達到更高要求。

資料探勘——知識庫的知識發現，通過演算法搜尋挖掘出有用的資訊，應用於市場分析、科學探索、行業預測等。

智慧演算法——解決某類問題的一些特定模式演算法，就是結合大資料發現某種現象規律或規則，從而設計資料模型來適應這個規律。

二、AI應用領域和價值

目前AI應用領域涉及還是非常廣泛的，可以在我們的日常生活和工作中可以發現。比較廣的領域有機器人領域、語言識別領域、影象識別領域、專家系統等。

在機器人領域，有很多產品落地，比如機器人送餐——機器人可以自動識別路線，快速的把食物送到客人桌上，可以代替人類，對企業來說也節省了成本。

比如工業自動化機器人，目前很多工廠在逐漸利用工業自動化機器人代替人工不間斷的工作，獲得更多的生產效率和收益。

在語言識別領域上也有很多產品落地，比如我們手機中的Siri,可以你給它對話，獲取你想要的答案。你可以在開車的時候不用掏出手機手動撥打電話，你可以讓Siri撥打電話。還有我們常用的語言翻譯等。

在影象識別領域上也有很多，比如安全領域，在進入火車站的時候，以前是靠人工進行安檢，目前通過人臉識別就可以快速驗證身份，快速通過入口通道。還有在交通安全行駛上，通過影象識別可以快速識別你是否按交通法規正常行駛，有效提高了交通管理。

專家系統——在醫療上，醫生可以把病人的症狀和相關資料輸入診斷系統，可以快速獲得病人的情況，以便幫助醫生制定相關的治療方案。

這些領域可以是獨立也可以相互結合的，比如無人汽車，無人機涉及了很多領域的結合。比如在疫情的情況下，讓智慧化的無人車物流配送，自動識別路線到達目的地，涉及影象識別，專家系統，語言識別等領域，某東的無人物流車在武漢實現了物流配送，大大解決了在不接觸人的情況下物資的準時到達，緩解了疫情情況下物資缺乏的問題。如圖（備註：圖片來自網路）

人工智慧對我們的生活影響很大，解決我們生活的很多的問題，幫助企業降低的經營成本，幫助人們提高了生活水平！隨著技術的不斷成熟，相信會有更多的科技產品出現。

AI可以替代人類來寫文章。

也正因為我這個身份，所以我有機會接觸到很多科技領域的公司以及人工智慧的研究者。比如我曾經去採訪過達觀資料，瞭解他們是如何運用人工智慧的技術來替代人類的文字工作。

簡單的說，這個公司就是教人工智慧識字以及書寫。

他們將人類的文字。變成各種各樣的資料符號來餵養這些人工智慧系統，系統在學習的大量的文字之後就可以明白這些文字的含義，並從中找出邏輯，甚至最終寫出一段文字通順的文章。

舉一個例子，他們將唐詩全部輸入到他們的人工智慧系統，之後系統就可以分析出唐詩裡面總共有多少月字有多少風字多少個人字。

隨後他們可以根據律詩的韻腳韻律以及遣詞造句的結構來寫出對應的唐詩，實際上跟很多人覺得詩很難寫相反，人工智慧反而特別容易寫出來詩詞，因為詩詞是有格式韻律的，這些詩詞的限定反而給人工智慧帶來了優勢。

與此相比，反而寫一篇散文是最難的，因為沒有格式和規定之後，這些人工智慧比較難以寫出這樣的文字。

但據我所知，當前他們公司這個系統已經實現了讀取法律檔案，財務報表，審計報告等等格式比較明確的內容。

例如，很多財務資料人工讀取的話，可能需要幾個月的時間，但是用人工智慧的話可能需要幾分鐘的時間。

比如說一些財務報表，人工智慧可以快速地將這些財務報表期間的關鍵資料抽取出來，給一些審計公司來運用。

他們公司認為當前他們這套系統的讀取能力大概相當於高中生水準，而書寫能力大概相當於小學生水準。

這個就是人工智慧對文字工作行業的巨大改變。

我相信未來人工智慧作家也會出現在我們的生活中，到那個時候人類的文字工作者將面臨集體下崗的局面。

通過這次疫情，讓我們更多人感受到科技的魅力，帶給我們生活和工作的便利與高效。防疫、配送、消毒、做飯等等諸多需要人才能完成的事情，但這次疫情️機器人給搞定了，承擔了最危險⚠️的工作，讓人回到安全地帶。這足以說明AI帶給我們生活與工作是一次顛覆性的改變！

AI是技術，機器人是將AI落地到實際場景中。未來的變革不只是AI、機器人，而是與5G、大資料、物聯網、雲端計算等新型科技共同作業，相互協作，助推社會進入一個新的時代。

未來，諸多的崗位工作會被取代，無人餐飲、無人酒店、無人配送、無人安防、無人清潔、無人零售、無人工廠……將如雨後春筍般的呈現在我們身邊，服務業製造業走向少人化、無人化、智慧化是時代的發展必須品。

未來，我們的家庭不再只是冰箱電視洗衣機等家用電器配置，因為清潔、炒菜煮飯、陪護、教育輔導等諸多家用機器人會走進我們的家，為我們的生活提供服務！

有人失業是必然，每一次的變革進步都是如此，這是時代發展的必然，無人能阻。但是每一次的變革進步都會誕生諸多新的崗位與工作。

我們的生活與工作都將發生徹底改變！

未雨綢繆，我們️重新慎重思考我們未來的路。

作為一名人工智慧公司的諮詢顧問，我在人工智慧領域有5年多的認知。

10年的職業生涯中，人工智慧佔據了後半段，我很慶幸自己進入了 這個圈子，現在很多領域裡都在提智慧化，坦白來說，有的是有誇大的成分，但是人工智慧也是真實的解決了很多以往我們做不了或者不願的事情。

AI其實包括了很多細分，例如影象識別、語義識別、自然語言理解、動作識別、深度學習等等技術。那麼上層應用有智慧金融、智慧教育、智慧機器人、智慧醫療、智慧輔助駕駛等等。

例如智慧客服的應用，以前我們打電話找客服總是在排隊中，現在就可以通過智慧語音機器人諮詢一些簡單的問題，或者通過網頁、微信上的機器人進行簡單的問題的諮詢，節省了我們的時間，也提高了解決問題的效率。

例如智慧人臉識別，我們在火車站、機場、後者一些公司都可以看到人臉識別的應用，這種身份驗證的方式簡單而且驗證率高，包括現在各APP上也有人臉識別的身份驗證方式。

例如智慧家居，回到家你可以說幫我開啟電視，開啟空調。甚至你在下班的路上都可以遙控家裡的電飯煲開始煮米飯了。

還有很過危險場地的巡檢工作，也可以交給巡檢機器人來進行完成，通過視訊採集，影象匹配等方式進行判斷當前狀態。

總之，AI的到來一定會讓我們的生活更便捷，更高效。但也要很清楚的認清現狀，當前的AI技術雖然有了很大的發展，但是在場景應用的落地性上還需要很過實踐，例如無人駕駛，雖然經歷過很過次的測試，但關係到生命安全還是要慎重。

從我對AI的認知來看，AI不是一種具體的應用，而是對現有各個細分行業的賦能，AI的未來一定是在各個垂直領域形成專業的能力。