AI人工智能机遇与挑战：

1、认识误区

提起人工智能，很多人想起的都是机器人，首先机器人只是人工智能的一个分类，并不是所有的人工智能都是以机器人的形式出现的。

机器人是以硬件的形式表现出来，这种形式人类能够用眼直接感觉出来，而还有一种体现方式则是软件，不过因为人工智能软件体现的没有机器人那么明显，所以造成了很多人认为人工智能就是机器人，机器人就是人工智能这样的错误理念。

人工智能不能简单等同于与人类智能，人工智能和人类智能是相互关联又相互独立的两个概念。

人类智能是人与生俱来的并随着人类文明的进步不断发展的智力和能力，而人工智能是人们通常长期对自身智能的探索和思考，希望创造出具有类人智能甚至超出人类智能的机器。

从某种程度而言，人工智能的目的就是让智能机器能够象人一样思考。

2、面临的机遇

提起人工智能，很多人想起的都是机器人，首先机器人只是人工智能的一个分类，并不是所有的人工智能都是以机器人的形式出现的。

机器人是以硬件的形式表现出来，这种形式人类能够用眼直接感觉出来，而还有一种体现方式则是软件，不过因为人工智能软件体现的没有机器人那么明显，所以造成了很多人认为人工智能就是机器人，机器人就是人工智能这样的错误理念。

人工智能不能简单等同于与人类智能，人工智能和人类智能是相互关联又相互独立的两个概念。人类智能是人与生俱来的并随着人类文明的进步不断发展的智力和能力，而人工智能是人们通常长期对自身智能的探索和思考，希望创造出具有类人智能甚至超出人类智能的机器。从某种程度而言，人工智能的目的就是让智能机器能够象人一样思考。

随着生物识别、自然语音处理、大数据驱动的智能感知等技术的不断发展和深入，人工智能的技术瓶颈以及应用成本已从根本上得以突破。

这使得人工智能的发展也日趋接近于人类智能水平，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动、从专用智能迈向通用智能。

与此同时，随着互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，其产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤，海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、使其深度学习成果得以持续提升。

目前，GPU、 NPU、 FPGA 和各种AI-PU专用人工智能芯片的出现加速了深层神经网络的训练迭代速度，让大规模的数据处理效率显著提升，极大地促进了人工智能行业的发展。

资本作为产业发展的加速器发挥了重要的作用，一方面，跨国科技巨头以资本为杠杆，展开投资并购活动，得以不断完善产业链布局。

人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到了较为广泛的应用。

与早期人工智能相比，新一代人工智能体现出数据、运算力和算法相互融合、优势互补的良好特点：在数据方面，人类进入互联网时代后，数据技术高速发展，各类数据资源不断积累，为人工智能的训练学习过程奠定了良好的基础；在运算力方面，摩尔定律仍在持续发挥效用，计算系统的硬件性能逐年提升，云计算、并行计算、网格计算等新型计算方式的出现拓展了现代计算机性能，获得更快的计算速度；在算法方面，伴随着深度学习技术的不断成熟，运算模型日益优化，智能算法不断更新，提升了模型辨识解析的准确度。

人工智能技术还促进了多种科学与网络技术的深度融合，解决了互联网时代看似无法解决的问题和痛点，将互联网带入到了一个全新发展的智能时代，极大影响着网络技术和信息产业的未来发展方向。

目前，人工智能技术研究正在如火如荼地展开，进入了六十年来最狂热的发展阶段。从目前发展现状来看，人工智能技术还存在着较大的市场发展空间和投资机会，例如，以大数据收集为基础的医疗、教育、消费、营销等垂直行业就尚未出现人工智能领域的行业龙头，因此将未来成为各大资本和上市公司竞相追逐的宠儿。

而随着新科技革命继续发展，人工智能技术也正孕育着新的重大变革。一旦突破，必将对科学技术、经济和社会发展产生巨大和深远的影响，深刻地改变经济和社会的面貌，并促使生产力出现新的飞跃，成为第四次工业革命的主旋律和人类社会新未来的重要支柱。

按照《新一代人工智能发展规划》，我国将在3年内实现人工智能总体技术与世界先进水平同步。2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；2030年，AI理论、技术、应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

据悉，目前国内已有20多个省市陆续发布了规划，确定了发展人工智能产业的目标和重点任务。各地相关政策的出台，更加速了人工智能产业和物业、汽车、医疗、物流、制造业等关键产业融合。

3、存在挑战

从技术角度上看，目前人工智能最有效方法来源于深度学习，而深度学习最根本的理论来自于上世纪80年代，在理论层面依旧没有大的突破。

此外深度学习所使用的网络结构也日渐暴露不足，比如卷积神经网络对大的姿态变化具有比较弱的泛化能力，未来对人工智能具有里程碑意义的事件可能还在于新理论的提出。另一方面，目前的人工智能技术主要依赖机器学习，而机器学习主要又是有监督学习，也就是要从大量的有标注的样本学习，所谓标注就是得告诉计算机数据的标签是什么。

对深度学习而言，动辄需要上百万的标签样本。而无监督学习研究从没有标注的样本中自动学习模型，而样本数据的获取几乎没有成本，因此无监督学习是未来人工智能高度期待的技术。当前的人工智能产业的发展浪潮主要是源于深度学习算法的提出，在数据量和计算能力的基础上实现大规模计算，属于技术性突破。而属于强人工智能乃至超人工智能范畴，关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有大量空白领域需要持续探索。

人的“机器化”和机器的“人化”是人工智能技术发展的两个必然发展趋势，很多人担心智能机器机器化在为人类提供聪明友好帮助和服务的同时，也会给人类带来威胁甚至灭顶之灾。

从理论上讲，机器的智能化程度越高，其内部电脑控制软件的规模就越庞大且复杂，出现故障的概率也就相应的越高。如果真的有一天，机器智能化超过一定程度而控制系统又出现问题的话，将会给人类社会带来难以想象的后果，这也是未来人工智能技术发展必须思考的问题。

有观点认为，超人工智能或许能孕育出比人类更加智慧的生命形态，这些生命形态能理解、探索人类未知领域并得出科学结论。与此同时，一旦超人工智能出现，人类任何试图控制它的行为都是可笑的，人类会用人类的智能级别思考，而超人工智能会用超人工智能的级别思考。

这种生命形态现在或许闻所未闻，但它有可能导致一场科学和哲学层面的变革。现在，大量基于人工智能技术和大数据的应用软件的出现，正在塑造一个全新的工作形态，全职工作越来越少，短期工作和即时就业越来越多。

所以，人类在享受人工智能带来的经济增长和生活质量改善的同时，也应该关注自身机能的发展问题，机器将“进化”得越来越聪明，而很多人将会“退化”。

AI的行业应用很广，比如银行的实时反欺诈、反洗钱，保险行业的产品个性化推荐，通讯领域的预见性维护建议以及医疗领域的预防治疗、发现早期疾病等。这些问题涉及到的数据越来越大，对于算法的复杂度要求越来越高。

而人工智能可以在这些场景做合理决策，先要找到活动实践的数据，再建立数学模型定义优化目标和约束，最后机器再进行优化决策。随着深度学习的兴起，基于人工智能技术，企业可以更准确的把握市场趋势和了解用户需求，更好地调配研发、生产、流通和销售各个环节的资源，从而极大降低企业运营成本，提升企业效率和利润。

4、AI将重塑企业

AI的行业应用很广，比如银行的实时反欺诈、反洗钱，保险行业的产品个性化推荐，通讯领域的预见性维护建议以及医疗领域的预防治疗、发现早期疾病等。这些问题涉及到的数据越来越大，对于算法的复杂度要求越来越高。

而人工智能可以在这些场景做合理决策，先要找到活动实践的数据，再建立数学模型定义优化目标和约束，最后机器再进行优化决策。

随着深度学习的兴起，基于人工智能技术，企业可以更准确的把握市场趋势和了解用户需求，更好地调配研发、生产、流通和销售各个环节的资源，从而极大降低企业运营成本，提升企业效率和利润。

人工智将会使这些企业越来越以客户为中心。在人工智能的加持下，企业可以从两方面得到很大收益：一个是降低业务成本，另一个是创造新的业务机会。

人工智能使企业能够管理复杂的数据，并且提供前所未有的机会以让企业做出实时决策、动态运营管理并响应客户。从银行到医疗，从制造业到消费服务业，全球的企业都在利用人工智能分析数据并构建学习型组织，从而以前所未有的速度来应变并展开竞争。

这些年来，以互联网行业为首的领先企业，已经通过人工智能技术的大量运用，实现了巨大的业务价值提升。而对于更多的传统企业，针对构建自身AI能力的思路，也需要从原有面向系统开发者的“机器学习平台”，迭代为企业经营管理人员服务的一体化“企业AI核心系统”。

企业AI核心系统是企业所有业务的底层支撑，覆盖企业生产经营各个环节，并可结合业务实践、在上层进一步开发，实现智能化业务应用。

企业AI核心系统通过数据核心、算法核心与生产核心，帮助企业完成一站式AI全系统建设，打造完整的基于AI技术的全流程决策系统，使企业既拥有未来按需发展AI应用的自主能力，又可挖掘AI应用需求。AI成为企业生存的必备条件，企业必须制定并执行人工智能战略，方能制胜未来。

未来人工智能将深刻改变社会，许多传统职位被取代淘汰，并将创造许多新的职位。如果阿里的“无人超市”普及开来，收银员、超市管理人员等职位将会统统消失。

AI时代浪潮席卷，人才的供给和需求都在进行重新洗牌。麦肯锡全球研究院在一份报告中预测：第四次工业革命将由人工智能引发，到2030年全球将有近4亿人口的工作岗位被人工智能取代，其中1亿发生在中国。

可以肯定的是，重复性工作都会被机器所取代，只有创意性人才才会被留下来。当前人类社会仍处于弱人工智能时代，许多工作至少在短期内会被重新定义而不是被消除。

未来10年内将有45%的传统工作岗位会消失。从某种角度看，人工智能发展之路并不是全盘取代人们的职业，更多的是帮助人们更好的工作，重新定位工作角色和流程。

随着工作角色和业务处理的重新定义，智能化的经济效益会远远超过人力成本。机器将人的能力增强到一个更高的层次，并通过增加个体的工作量和转移工作人员的注意力到更有价值的工作上来放大专家的价值。

人工智能将取代更多例行或者重复的工作，并逐渐将员工的工作重心转移到富有创造性和情感的工作上。