人工ai智能教育精选(九篇)
第1篇：人工ai智能教育范文
［关键词］人工智能；人才培养；AI技术人才
一国家对于高校人工智能教育的发展的重视
面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
二企业对于人工智能人才的需求
市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。
三高校AI人才培养的思考
高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。
1奠定扎实的数学基础
在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。
2人工智能方向课程的建设
很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。
3实践能力的培养
AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。
4自主学习能力的培养
AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。
第2篇：人工ai智能教育范文
密集投入，巨头引领，全球AI加速赋能:当前，全球每年有100+亿美金，累计1000+亿美金(Pitchbook数据统计)，持续投入到全球AI的发展。巨头(谷歌/亚马逊/苹果等)引领，AI并购潮起，数据和人才成为并购争夺的重点。在资本和巨头的悉心呵护下，明星初创独角兽的不断涌现，AI加速赋能，面向医疗、金融、安防、教育、交通、物流等各类行业的企业级(B端)和消费级(C端)AI应用层出不穷。存量市场的革新，增量市场的创造，AI赋能加速，整体发展有超预期。
三大核心要素交互驱动:算法、数据、计算力:
(1)优质算法的不断迭代，以及算法隐含层数的增加(即深度神经网络DNN出现)，使得AI仰仗的模型性能大幅优化;
(2)互联网的发展，特别是移动互联网的快速繁荣，使得目前数据产生量已经远远超过用于训练AI模型的数据量。在目前仍以监督学习为主流的背景下，“数据标注成本高、算法隐含层数增加要求更多标注数据来训练模型”，这两个原因使得“可用”数据仍不足够;
(3)计算力不断提升，GPU+CPU是目前机器学习首选的芯片组合。计算效率更高的FPGA、ASCI等新型芯片兴起，不断挑战着GPU在机器学习领域中的地位。GPU、FPGA、ASCI各具优缺点，三种芯片的计算效率依次提高、灵活性依次降低、开发难度依次增加。
政策加码，AI上升到国家战略层面，存弯道超车可能:有别于传统IT技术发展的滞后性，AI这一全新领域，国内的人才储备、政策、资本，是紧跟全球领先地区的发展，这也给弯道超车提供了可能。美国和日本分别于2016年《美国国家人工智能研究与发展战略规划》、《人工智能研发目标和产业化路线图》。而国内也于2017年7月重磅出台《新一代人工智能发展规划》，将AI发展上升到国家战略层面，分三阶段实施人工智能战略(理论和技术体系建设、完善及配套法律体系建设、AI应用发展)，力争在2030年成为人工智能领域的世界领导者，核心产业规模超1万亿，带动相关产业规模超10万亿元。
AI赋能行业，应用不断深化，同时AIaaS的发展，显著降低AI创新门槛:
我们以语音识别、智能投顾、智能安防为例，系统地阐述了AI赋能行业带来的显著变化，并看好企业级市场(B端)市场深度发力。同时，消费级AI有望在巨头的引领下产生质的变化。AIaaS实际上是AI应用服务收费方式从“许可授权”向“按需付费”的转变，从而降低了客户“智能化”实施的门槛。国内外AIaaS均从2016年底才开始起步，亚马逊AWS、阿里云、百度云纷纷推出基于GPU/FPGA云化解决方案，面向中小企/创业者提供创新服务，加速AI创新应用渗透。
投资建议:
我们通过深度AI产业链调研和上市公司调研(详见正文第五部分)，看好AI加速赋能带来的行业快速成长趋势。重点推荐:科大讯飞、中科曙光、、苏州科达、熙菱信息、思创医惠、四维图新、东方网力、拓尔思，建议关注富瀚微、中科创达、浪潮信息、浙大网新、佳都科技、汉王科技、工大高新等(各公司AI方面的布局和进展，详见正文第五部分)。
风险提示。
第3篇：人工ai智能教育范文
对小爱同学说“小爱同学，关机”，它就会自动断电源了。
小爱同学是小米公司于2017年7月26日推出的一个拥有红色短发机甲少女形象的人工智能（AI）音箱。小爱同学支持语音交互，并提供播放音乐、电台点播、智能家居等功能。小米AI音箱可以播放音乐、电台点播，还有相声、小说、脱口秀，教育学习、儿童类多种有声读物内容。小米AI音箱是支持语音交互，内容包括在线音乐、网络电台、有声读物、广播电台等，提供新闻、天气、闹钟、倒计时、备忘、提醒、时间、汇率、股票、限行、算数、查找手机、百科/问答、闲聊、笑话、菜谱、翻译等各类功能。小米AI（人工智能）音箱可控制小米电视、扫地机器人、空气净化器等小米及生态链设备，也可通过小米插座、插线板来控制第三方产品。
（来源：文章屋网 ）
第4篇：人工ai智能教育范文
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
第5篇：人工ai智能教育范文
我们认为AI和区块链的各自特征及存在的痛点，决定了两者的结合是必然，分布式和去中心化的区块链，将会给AI带来广阔和自由流动的数据市场、AI模块资源和算法资源，同时，将AI加入到区块链，可以让区块链变得更节能、安全、高效，其智能合约、自治组织也将会变得更智能。
因而这两者的结合会有2种不同的方式，而这2种方式的侧重点也有所不同：一是基于区块链，将AI的功能用于优化区块链（包括私链、同盟连、公链）的搭建；二是基于AI，利用区块链的去中心化和价值网络的天然属性，分布式解决AI整体系统的调配，以及实现数据、算法、模型资源的自由流动。
区块链和AI是技术范围的2个极端方面：一方面培养封闭数据平台的集中智能，另一方面在开放数据环境中推动分散式应用。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么总的积极外部性可能在一瞬间被放大。
1. 区块链给AI带来分布式智能，并实现数据市场的自由流动
首先，针对AI存在的痛点，来探究区块链对AI所作出的里程碑式改变。
说到人工智能，就不能回避大数据。人工智能包含三个核心部分：算法、算力及数据，一个优秀的AI算法模型需要大数据的训练和充足的算力支持，进行不断的优化和升级。人工智能和数据的关系就好比飞梭和珍妮机，过去人类一直构思机器学习方法，但是苦于没有足够多的数据来验证和训练，互联网的爆发终于迎来了大数据时代，但当下的很多数据都掌握在中心机构，如Google、Facebook、BAT等，而AI发展所需的，诸如：个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等，却不能随意被个人支配，数据市场还未形成，中心化的大数据带来的结果就是信息孤岛。
区块链的几大主要特征，如：分布式节点的共识系统、信息的不可篡改、匿名化、去中心化。区块链还有一种非常神奇的计算方法叫零知识证明，它能够向你证明我的数据是非常有价值的，但又不告诉你真正隐私的数据在哪儿。有了区块链之后，数据市场能够使社会变得更加公平，而激励机制使数据共享成为可能，这样我们就用了良性的数据市场，在这个市场里，区块链和人工智能将会达成互相共存的新理念，最终实现各自不同的价值。
改变一：区块链带来的分布式AI，可以实现AI不同功能之间的相互调用，加快AI的发展速度。
如今每个企业都在不同程度上对AI有需求，而当下的AI产品很少能满足企业的需求，而开发个性化的AI产品又有很高的技术壁垒和资金壁垒。即使可以雇佣开发人员来建立自定义AI产品的巨头，也很难聘请足够的AI专家来满足全部需求。比如我们现在所熟知的，科大讯飞主攻语音智能，旷视科技擅长图像、人脸识别，大疆科技主打无人机、百度潜心研制无人驾驶，即使这些业内巨头都只能专注于人工智能的一个领域和一个方向，无法做到全面。但人工智能是一个系统，视觉、听觉系统只是这个系统下的一个子系统，想要真正迎接智能时代，就必须打破各个系统之间的界限，实现各个系统之间的相互调用。
区块链是用一种分布式的方式来运行AI系统的复杂网络，整个网络就好比大脑，而网络中运行的不同AI节点，就好比脑区。即使大脑不控制人体内的每个系统，但基于分布式区块链的网络同样可以为AGI（人工智能）的协调开发创造了一个动态平台。在这个动态平台上，每个AI节点都可以调用其他AI节点的模块和工具包。此外，对于网络攻击者来说，攻击整个分布式网络比攻击个别AI系统更安全，分布式AI系统也会更安全。
图 1：不同AI模块之间的相互调用
（资料来源：本翼资本）
改变二：区块链可以打破封闭的AI开发模式、共享AI资源以及鼓励传统孤岛之间的数据共享。
许多先进的AI工具只存在于由研究生或独立研究人员创建的GitHub（编程社区）存储库中。这使他们不能触及任何人都无法安装、配置和运行它们。大多数AI开发者是学者，而不是商人，外界无法访问到他们的算法和模型。区块链的共享机制和激励机制，可以鼓励AI模型的开发者共享其开发成果。机器学习、深度学习都需要有足够大的数据集，而创建和管理这种大型数据集是AI人员无法做到的，同时，目前封闭的开发模式也使开发人员难以共享数据集。
区块链的分散性促进了数据共享：如果没有单个实体控制存储数据的基础架构，那么因共享数据而带来的摩擦就会减小。数据共享可以发生在企业内部（不同分公司之间的数据合并，可降低企业内审成本）、联盟数据库（综合银行的数据可以有效降低欺诈）或公共区块链上（能源使用+汽车零部件供应链数据）。关于数据分享VS数据护城河的争论：是分享数据还是用数据建立壁垒，实质要看这两种行为所带来的利益之间的博弈，要分享，必须有足够的驱动力超过“护城河”效益。
区块链上代币激励的方式给共享数据提供了一个激励机制的典范。如果有足够的前期收益，数据共享就会成为必然，当来自孤岛的数据合并时，可以获得新的数据集，当我们对新的数据集进行训练时，又将会带来一个可以用于新业务的新模型。
改变三：区块链还可用于审计追踪数据和模型，以获得更可靠的预测：AI喜欢数据，数据越多，模型越好，但数据量与AI模型之间的正比例关系，建立在良好的数据质量的基础上。如果在垃圾数据上训练，你也会得到一个垃圾模型，测试数据也是一样，因而数据也需要可信度，有效的数据训练出的模型也是有效的，这样模型也获得了声誉和可信度，也才能被更加广泛的利用。
改变四：去中心化的数据市场，可以减少数据共享所带来的摩擦：在分散管理的过程中，数据和模型作为知识产权资产进行交换，没有一个实体可以控制数据存储的基础设施，这使得组织更容易协同工作或共享数据。通过这种分散交易，我们将看到真正开放的数据市场。
改变五：在区块链数据库中，权限就是资产，拥有权限的个人可以控制数据和模型的流向：创建可用于模型构建的数据以及自行创建模型时，可以预先指定许可，以限制其他人使用它们的方式，例如读取权限或查看特定数据或模型片段的权限。作为权利持有者，个人/机构可以将这些数字资产许可权转让给系统中的其他人。
图 2：中心化的大数据和AI VS 分布式AI
（资料来源：本翼资本）
与当前的数据孤岛相比，未来加入区块链技术的分布式AI平台，希望达到的目标就是实现数据、算法、AI资源（包括开发工具、数据包等）的自由调度，建立一个真正自由流动的市场。
这个平台的价值在于底层协议的构建、数据、AI资源的对接，而不仅指将资源引进平台。引入平台只是第一步，随后比较重要的是可以实现：通过数据/AI接口可以调用这些数据和资源。再延伸，就是调用的方便程度和速度。
2. AI可以优化区块链的运行方式，使其更安全、高效、节能
区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它将数据以加密的分布式总账格式存储。由于数据经过加密并分布在许多不同的计算机上，因此可以创建防篡改、高度可靠的数据库，只有获得许可的用户才能读取和更新数据库。但区块链技术在近几年的高速发展中暴露出了许多问题，阻碍了其商业化进程。总结来说主要有效率问题、安全问题、扩展问题、监管问题四大问题。
我们基于区块链，来探讨AI对区块链带来的颠覆式创新。
创新一：凭借AI算法的优化，结合POW和POS的共识机制可节省区块链的电力及能源的消耗。
以上我们提到人工智能的三大核心组成部分：数据、算法、算力，算法的优化可以节省算力，按照这个逻辑，将人工智能用于POW共识机制和哈希运算，可大大提高计算效率，从而节省电力和能源。例如：新创企业Matrix，利用AI将POW与POS结合使用，采用分层的共识机制，首先利用随机聚类算法在整个节点网络中产生多个小型集群并主要基于POS机制选举出代表节点，再由选举出的代表节点进行POW竞争记账权，相比全节点的竞争记账方式，可大大减少能源的浪费。
创新二：AI可以引入新的分散式学习系统来解决区块链上的数据冗余问题，扩展系统。分散式的学习系统，如联邦学习、新的数据分片技术，可以使系统更有效。此外，实践证明，通过AI模型和算法的优化，还可实现区块链的自然进化、动态调整，还可有效的防止分叉的出现。
创新三：AI可更加有效的管理好区块链的自治组织：传统上，如果没有关于如何执行任务的明确指示，计算机无法完成它们。由于区块链的加密特性，在计算机上使用区块链数据进行操作需要大量的计算机处理能力（如比特币挖矿）。而人工智能可以更聪明、更周到的方式管理任务。就好比一个擅长破译密码的专家通过训练可以使其破译密码的速度越来越快，一个机器学习驱动的挖掘算法，如果给它提供了正确的培训数据，它可以几乎立即提高其专业技能，如果将技能用于社区管理，那么社区管理的效率就会大大提高。
创新四：AI可以延展和提高智能合约的功能和效率：区块链2.0的智能合约编写时需要用户仔细描述合约的参数细节以及执行过程，由于计算机语言的严谨性，这些合约往往会存在许多潜在的漏洞。将各类AI模型、智能审查机制等引入到智能合约的编写，可以实现，用户只需要提供合约的主要目的和关键内容，AI虚拟机就可以在审核其安全性之后直接调用模型库的基础AI模型进行匹配、整合，满足大部分普通用户编写使用智能合约的需求。
图 3： AI给区块链带来的四大创新
（资料来源：本翼资本）
二、案例分析
1.SingularityNET
SingularityNET的价值在于建立了一个去中心化的AI算法、数据共享网络，其创始人Ben Goertzel曾是Hanson Robotics的首席科学家，目前通过Hanson Robotics对外提供AI模块，并进入了新合作伙伴Ocean，探索建立分布式数据库。
项目简介
SingularityNET是一个去中心化的AI算法、数据共享网络，致力于构建通用化的AI服务交易市场。在这个市场中，开发人员的研究成果都被代币化并且通过智能合约可以自由的进行交换、分享从而获得经济收益，同时参与其中的用户也可以通过API接口与外部供需方进行资源交换。SingularityNET希望通过该网络解决目前人工智能行业数据资源、模型算法垄断，缺乏新鲜血液的痛点，给予AI初创企业及开发者更好的生存环境，最终实现全球的通用智能。
图 4：SingularityNET的网络
（资料来源：本翼资本）
SingularityNET的团队既有人工智能、大数据、软件工程方面的专家，也有专业的市场化团队，人员结构比较完善。
SingularityNET发行的代币名称为AGI，总量10亿，当前流通供给量约5.4亿，市价0.2美元/个，市值约1.1亿美元。首次ICO发起于2017年12月，基于以太坊平台，价格为1AGI=0.1USD，共计融资3600万美金。
图 5：AGI走势图
（资料来源：互联网，本翼资本）
目前AGI代币在以太坊网络的持有地址数量为14845个，共发起交易次数46078次。其总量的50%都被ICO公开发售，20%放入奖励池，18%分配给创始人团队，8%分配给基金会，剩下5%分配给运动支持者（比如说赏金）。2017年12月SingularityNET通过发币筹集了3600万美元，并在不到60秒的时间内售罄。
图 6：AGI分配机制
（资料来源：项目白皮书，本翼资本）
SingularityNET项目在2017年6月发起，2017至2018年将着重于基础设施及AI工具开发，尤其关于语言图像处理、生物医学分析、金融等方面。同时在2017年12月及2018年7月SingularityNET将Alpha、Beta测试版本的主网络。预计到2019年整个系统结构包括基础设施、AI工具都将趋于完善，SingularityNET 1.0版本正式开始运行。
SingularityNET生态创新
SingularityNET是一个开放的网络，任何人可以插入一个AI，并通过SingularityNET API接口，在网络中分享信息和获得奖励。在SingularityNET的生态系统中，任务需求方可以在该系统中发出使用AI的任务的需求（例如训练机器人跳舞），然后系统会将该AI任务分类为各种算法，在全网分散出去，那些具有不同技能的AI就会做出反馈，并将任务结果发送给需求方。作为激励，这些提供AI算法，反馈任务结果的AI，会得到需求方的代币奖励。
图 7：SingularityNET的运作方式
（资料来源：本翼资本）
AIAI任务、交换数据、提供AI反馈等行为，主要通过一系列的智能合约来实现。此外，非AI想要在网络中从AI处获得AI服务，也是通过智能合约实现。目前为了培养市场活力，SingularityNET不收手续费。
从严格意义上说，SingularityNET还不能称之为是一个自治组织，因为SingularityNET基金会负责该网络的监管，但随着网络的完善，SingularityNET最终会具备自治的能力。SingularityNET基金会由以下5大组织组成：OpenCog基金会、Hanson Robotics、Vulpem、Novamente LLC和经济航空局。
SingularityNET架构创新
提供的服务：目前SingularityNET网络的主要服务形式有四种：互换硬件和软件资源、用AGI代币换取硬件和软件资源、AI之间的匹配和联合、对自治组织进行投票。前两种交易的实现方式，是将一定标准的软硬件API写入智能合约模板，通过将AI工具嵌入合约模板提供给他人使用。SingularityNET提供的智能合约包括：AI之间进行信息交流、条款协商的API接口；用AGI代币交换服务；针对具体问题的民主自治。
图 8：SingularityNET提供的四种服务
（资料来源：本翼资本）
共识机制：当前SingularityNET是基于以太坊，其共识机制和以太坊共识机制相似，采用POW+POS，未来脱离以太坊后，SingularityNET将创建POR（Proof of Reputation）信誉共识机制。该机制包含了一下一系列的因素：股权、在网络中的整体活动、特定评级方面、活动长度和特定阈值以上的评级等。此外，该机制和Nem区块链所采用的POI（Proof of Importance）共识机制相似，所以未来会大量采用Nem区块链的算法。
底层设计：SingularityNET的初始通用的底层设计由基金会成员—经济空间局（ECSA）设计，目前公司正与ECSA合作开发一种名为Gravity的工具，该工具为区块链经济提供了一个高度灵活的操作系统，能够在各种平台上支撑各种基于智能合同的高效率交互。此外，Gravity自带一套智能合约模板，面向各种类型的分散式区块链组织的设计。
SingularityNET的基础设施分为四层：一层是一个开放的JSON/RPC协议及其用于服务互操作性的参考实现；二层是服务描述是一个共享的和可扩展的本体，因此交易细节可以在各方之间进行协商；三层是：信誉体系追踪服务质量并激励更好的质量；四层是：基于分布式账本技术的小额支付交易将有财务层，所以各方可以通过无摩擦的方式将高质量的人工智能服务货币化。这可以实现不同的AI方法和开发，例如机器学习和深度学习，具有概率推理的本体和语义图，自然语言处理，演化和遗传规划以及机器人技术。
图 9：SingularityNET基础设施的构想
（资料来源：本翼资本）
当前SingularityNET可以提供：用于与AI交互的API和一组智能合约；一个以代币为基础的经济体，用于处理与AI商之间的金融交易；调整经济参数的民主治理机制。目前的AI模块由Hanson Robotics和OpenCog Foundation提供，以及其他的开源的AI模块。
SingularityNET发行的代币名称为AGI，总量10亿，当前流通供给量约5.4亿，市价0.2美元/个，市值约1.1亿美元。首次ICO发起于2017年12月，基于以太坊平台，价格为1AGI=0.1USD，共计融资3600万美金。
3.Matrix AI Network(MAN)
Matrix AI Network在其底层架构、共识机制等方面都做了独特的优化创新，并且利用人工智能算法改善了现行区块链安全性、扩展性等问题，白皮书中也对这些技术实现问题例如系统框架、共识算法、挖矿机制、区块链结构等作了详细介绍。经过其改进革新的区块链架构可以被认为是以太坊、EOS等区块链2.0结构的升级版，也可以理解为区块链3.0。
项目简介
Matrix AI Network是一种新型的底层公有链，将人工智能与区块链技术结合，致力于构建新一代具备自优化能力的智能区块链网络。相比于现有的区块链，通过人工智能技术的引入以及底层架构创新，Matrix网络具备更易用、更安全、更快捷、更灵活四大优势。利用神经网络算法，Matrix网络能够让普通用户自主设计智能合约而不需要具备专业的编程知识，通过AI智能审查、多层监控，让整个区块链网络更难以遭受恶意攻击。Matrix网络具有更快的交易确认速度及吞吐量，能够无缝集成公链、私链并且实现动态自优化。Matrix网络解决了现有区块链系统的诸多痛点，并被认为将开启区块链3.0时代。
Matrix AI Network项目由中国清华大学软件学院副教授邓仰东教授发起，并集结了一批人工智能、区块链、芯片及底层硬件领域的专家学者，团队专业背景很强。
Matrix AI Network的代币简称为“MAN”，总量10亿，当前流通供给量1.5亿，市价0.76美元/个，市值1.14亿美元。第一期ICO预计发售规模2亿，将用于人工智能算法、区块链技术及相关硬件如矿机的开发。截止2018年1月17号，Matrix首次PreICO及ICO结束，共计发售1.5亿代币，基于以太坊ERC20标准，ICO发售5000万MAN，定价0.36美元，募集约13227以太币。目前Matrix总供给量2.5亿代币，1.5亿在二级市场流通，1亿由创始团队及基金会所有。根据以太坊区块链浏览器的查询数据，目前持有MAN币的地址数为18762，转账交易总计59710笔，从地址持有数分布来看较为分散。
图 10：MAN走势图
（资料来源：互联网，本翼资本）
图 11：MAN币分配机制（资料来源：公开资料，本翼资本）
Matrix网络在2016年9月被正式发起，至今仍在进行前期准备工作，例如区块链设计、基于人工智能的矿机设计等。Matrix主网预计会在2019年3月前上线，届时已经ICO发售的MAN币将以1：1的比例迁移到Matrix主网。到2020年初，Matrix主网生态包括挖矿、AI应用开发、相关基础设施建设都将逐步完善，生态链基本形成。
Matrix生态创新
Matrix生态链主要包含基础层、应用层、用户组三部分，基础层主要包括提供算力的人工智能矿机及矿工，应用层则是基于Matrix区块链开发的人工智能项目或是智能合约项目，用户组主要包含应用开发者、算力需求机构及普通用户。而该系统中的MAN币承担着连接整个Matrix生态链的作用，为其注入活力及运行动力。
图 12：MAN币流通体系
（资料来源：Matrix白皮书，本翼资本）
Matrix区块链创新
前文提到了Matrix相比于现有的区块链具备四大优势：更易用、更安全、更快捷、更灵活，这些优势基本上都得益于Matrix区块链的架构创新。总的来说Matrix网络具有分层共识机制、多功能异类节点、多链区块链结构、协议参数动态优化四大创新点。
分层共识机制
Matrix没有直接采用POW、POS或现在较流行的DPOS、PBFT等共识算法，也没有采用一些ICO项目经常用的前期POW转后期POS的混合共识算法，而是独创性的将POW与POS结合使用，并将传统的Hash运算转变为其人工智能体系基石-贝叶斯决策理论需要的蒙特卡洛马尔科夫计算（MCMC），令矿工在挖矿的过程中能够产生实际价值。
具体来说，Matrix的共识网络具备两个阶段。第一阶段利用随机聚类算法在整个节点网络中产生多个小型集群并主要基于POS机制选举出代表节点；第二阶段选举出的代表节点进行POW竞争记账权，获得记账权的代表节点的选民也会获得部分收益。Matrix的共识算法在挖矿过程中通过消耗算力、能源赋予了MAN币实际价值，并且可以有效防止51%攻击。
图 13：Matrix AI Network共识机制
（资料来源：本翼资本）
多链式区块链结构
相比于先行的基础公有链，Matrix网络采用控制与数据分离的设计思想，具有多链并行的创新结构，基础结构由一条分布式控制链与一条数据链组成。分布式控制链主要由区块头、控制链参数、AI模型列表组成，主要在区块中包含各数据链的参数配置，数据区块链的结构与以太坊类似，同时在区块头部附加了AI版本号，用于获取AI参数及模型，在Matrix网络中可以定义多条数据链并将其参数模型映射到控制链区块中。
此外，除了控制链及第一条数据链需要遵循Matrix的POS/POW混合共识机制，后续新增数据链的共识机制都可以自己设置，目前Matrix支持几乎所有的主流共识算法。随着其区块链提供的AI服务、附载的数据链进一步增多，各个数据链中的区块通过控制链及智能合约可以实现数据交互、跨链交易，最终Matrix将进化为区块链网络。
协议参数动态优化
基于Matrix控制链与数据链分离的设计理念，Matrix区块链具有自然进化、动态调整的能力，这是其与现行区块链相比最大的创新点。Matrix通过建立贝叶斯网络模型实时统计、分析各类AI参数，然后通过标准优化算法，实现参数最优化。目前Matrix区块链采用的优化模型是贝叶斯增强式学习算法。
多功能异类节点
Matrix系统模型包含六类系统设备：标准Matrix节点、云接入节点、云存储节点、Matrix可信网关、外部数据存储池、AI服务设备。
标准Matrix节点运行一条Matrix分布式控制链以及至少一条数据链，并且具备运行AI虚拟机的能力，能够执行控制链及数据链定义的AI模型，运行智能合约。
云接入节点是由Matrix在云端部署的服务节点，主要为没有Matrix节点的用户，尤其是移动端设备提供便捷的访问方法。用户只需要提供接入认证并在相关安全加密操作之后便可链接到云接入节点，获取Matrix提供的AI服务。
云存储节点会实时备份Matrix区块数据，数据源由创世节点实时写入云端，并且可以以传统数据库的方式存储。云接入节点的设立主要是为了方便用户进行离线查阅历史数据资料。
图 14：Matrix AI Network系统模型
（资料来源：本翼资本）
Matrix可信网关是Matrix网络与外部数据交互的重要设备，基于AI智能审核以及节点投票，Matrix可以为各种外部数据源给出信用评级。该网关帮助提升了Matrix网络的扩展性，使其运行的智能合约获取外部数据更安全、便捷。
外部数据存储池主要存储经由可信网关获取的外部数据并安全加密处理，只能允许特定用户访问。Matrix将部署多个分布式存储池，只有在存储池数据内容达成一致时，才能被写入区块。
AI服务设备主要包含两个功能，第一个功能是帮助支持整个Matrix系统及其中各类AI模型的参数优化；第二个功能是能够将Matrix网络作为一个整体为外部用户提供服务，也可以调用Matrix节点为内部用户服务。AI服务设备需要有硬件支持提供所需算力。
Matrix存在的潜在风险
时间风险：Matrix主网目前还未上线，ICO也通过以太坊智能合约进行，所以其白皮书提到的各类架构创新是否能够顺利运行仍是未知数。尽管基于人工智能的各类优化算法、智能审查等机制在理论上都可以实现，但是实际用户体验还需要项目落地才能得知，这就带来了极大的时间风险，毕竟目前Matrix还处于概念阶段。
技术风险：主要指的是Matrix人工智能体系的基石-贝叶斯理论如果在接下来几年被弃用，或被其他更先进的人工智能理论所取代，那么Matrix整个基础体系将面临崩溃，或是需要大规模的调整、更新。这对Matrix未来发展的打击是极其沉重的。
4.Ocean Protocal
Ocean protocal构建了一个基于区块链的数据和服务分享市场。其白皮书详细的解释了该系统的体系结构、经济系统及关键环节例如市场运行机制、数据定价机制、加密验证机制等，糅合了过往成熟的经验及创新的元素，希望为未来人工智能的数据、服务共享提供底层通用平台。
项目简介
Ocean Protocal（海洋协议）成立于2017年11月，2018年2月了白皮书，是一个分散的数据交换网络，可让人们共享数据并通过数据货币化用于AI模型的培训。海洋协议是共享数据和相关服务的生态系统，提供了一个标记化服务层，公开用于消耗的数据、存储、计算和算法，有助于解锁数据，尤其是AI数据，并使用区块链技术，允许数据以安全、透明的方式共享和出售。
Ocean Protocal所解决的行业痛点是因缺乏信任而导致的数据孤岛，海洋的协议的目标是建立一个支持多个数据自由流动的市场，锁更多的AI功能，比如，允许人工智能研究人员对数十种计算机视觉应用程序进行图像分类器训练。
海洋协议的团队人员基本上都有连续创业的经验，大都来自于Big Chain DB，基本都有大数据、区块链、人工智能和数据交换的背景知识，以及设计师和技术人员的经验。主要团队成员如下：
2018年3月7日，Ocean Protocal开始ICO，代币名称OCN，总量14.1亿个，募资金额上限2210万美元，接受以太币兑换。预计2018年Q4上限测试版（V0.9），2019年Q1将会启动网络，并激活AI/数据社区。
图 15：Matrix AI Network系统模型
（资料来源：本翼资本）
代币分配：网络维护和数据提供者将会分配代币总量的45%，创始团队20%，社区和生态系统发展10%，最后25%用于公开出售，分三次出售。第一次在2017年10月，种子轮已筹集500万美元，出售了代币总数的3.6%；第二次在2018年3月，预启动众筹2200美元，出售了代币总数的6.4%；第三次预计在2019年Q1，释放5.1%；如果5年内，项目需要资金来扩大生产规模，会再次发起众筹，释放最后10%。
Ocean Protocal生态系统架构
Ocean protocal的生态系统由上至下可以分为用户层、服务层、基础层三层。用户层主要包括数据消费者，是Ocean提供的数据及服务市场的需求方；服务层主要包括数据/服务提供者、数据管理者/引荐人以及数据验证者，是用户直接对接获得数据及服务的平台，基础层主要包含Ocean的底层区块链维护者，为其服务平台提供基础设施支持。
区块中的数据释义是指用于解释数据集/服务的描述信息，包含数据概要、数据链接等。整个交易流程第一步由数据集/服务所有者在市场信息；第二步系统中的管理者可以依据自身经验为该数据下注，客户可以从下注额中获得关于数据的信息；第三步客户可以通过智能合约发出请求对接所需求的数据集/服务，并在市场中竞价；第四步平台中的验证者验证该合约的相关信息；最后Ocean协议会依据其激励机制给予数据集/服务提供方代币奖励，其具体的下注及经济激励机制会在下一节详细讲述。
图 16：Ocean生态系统结构
（资料来源：Ocean protocal白皮书，本翼资本）
创新的经济激励机制
由于数据资源难以定价的特性，Ocean protocal针对其生态系统设计了一套独有的经济激励机制以鼓励用户参与并作出贡献。Ocean设计了一种下注的方式来定义数据提供者应得的奖励，具体来说提供数据的用户及其他参与者可以为该数据下注来表示对该数据流行度的预期，奖励额等于用户的下注额与该数据的流行程度（一定时间段内的使用次数）的对数的乘积再乘以真实的数据使用比例（防止恶意刷分），用公式来表达就是：。由于该公式需要在每个奖励周期重复计算每个参与者对每个数据集或服务的下注额，所以运算过程很复杂并且会消耗较高的计算成本。
Ocean借鉴了比特币的挖矿模式，将其修改为每当有节点提交可用的数据集或服务时，Ocean协议会随机选择是否给予其奖励，其选择概率等于上文提及的奖励额除以全网总奖励额。奖励的发生时间被设定为平均每分钟产生一次。
同时对于每个数据集或服务，Ocean以一种由代币OCN派生出的代币drops来定价，简写为“D”，对于数据集X的代币drop被称为“DX”。代币DX与OCN的兑换比例受数据集X的关注度影响，即DX的价格将随下注数据集X的额度提高而提高，两者成正相关关系。所以Ocean协议中的参与节点会同时拥有多种代币OCN、DX、DY等。
图 17：DX与OCN兑换比例示意图
第6篇：人工ai智能教育范文
小米ai音箱需要联网。
小爱同学是小米公司于2017年7月26日推出的一个拥有红色短发机甲少女形象的人工智能（AI）音箱。小爱同学支持语音交互，并提供播放音乐、电台点播、智能家居等功能。2018年5月，小爱同学获“2018领先科技成果奖・黑科技”和“2018领先科技成果奖・新产品”两项奖。二次元卡通造型于2017年9月6日媒体沟通会进行了首次公开亮相。人物设定为极具科技感的红色短发机甲少女，相貌是萌中带熟的邻家女孩，胸前是"MI"的LOGO，外形年龄大约在17岁左右，身高1.60米，融合了日系和欧美漫画风格。小米AI音箱可以播放音乐、电台点播，还有相声、小说、脱口秀，教育学习、儿童类多种有声读物内容。小米AI音箱是支持语音交互，内容包括在线音乐、网络电台、有声读物、广播电台等，提供新闻、天气、闹钟、倒计时、备忘、提醒、时间、汇率、股票、限行、算数、查找手机、百科/问答、闲聊、笑话、菜谱、翻译等各类功能。
（来源：文章屋网 ）
第7篇：人工ai智能教育范文
该如何审视越来越快速迭代的一个个热点？
星瀚资本创始合伙人杨歌被业内赞誉为最懂技术的投资人之一。从清华大学物理系毕业的杨歌经历了7次创业，在创业中磨练了多方能力，会写代码的同时又懂金融，善于从基础理论上推演商业发展规律。
转型投资人后，星瀚资本的成绩单上有了鲲云科技这样明星级的人工智能芯片企业、国内领先的农业规划种植平台企业甲加由，以及不久前与豆瓣音乐完成合并的流媒体原创音乐平台V.Fine等明星项目。
面对市场热点不断地快速切换，杨歌认为要从底层逻辑来冷静审视，方能不错失真正的价值，不盲目追逐资本泡沫。
一、AI大浪潮是一条上扬价值线
“AI是个大浪潮，跟互联网是一个级别的大趋势。虚拟现实、智能硬件、机器人属于其二级子行业。这个大赛道的发展一定会是长期可持续发展的。”
杨歌认为，不能把AI简单的等同于区块链、小程序或是共享单车这样的行业热点来放在一起看待。相对于其他热点，AI是真正意义上继互联网之后的一个大趋势，其影响的领域将层层渗透，就如互联网对信息、游戏、购物、出行等领域的改造一样，这是一个长期昂扬向上的价值增长趋势。
而去年的图像识别、语音识别，包括自动驾驶等等都是围绕AI价值增长曲线波动的一个个热点。自动驾驶虽然很火，但还需要在数据、场景上完成优化并找到更优解决方案，才能在市场中应用，图像识别、语音识别则在商业化应用的初级阶段，还并未找到真正突破的应用爆发场景。
今年，AI似乎被区块链、小程序等热点抢了风头，主要源自于大众对AI的认知还需进一步深化，在AI方向有所布局的企业预期AI的话题性和功能性能为其产生价值。结果实际应用落地并没有市场期待的那么快。
“AI是你拿任何一个既成的模块都没法直接用的，需要根据场景一个个算法去运算，CNN、遗传算法、LSTM、优化算法等你可能都要试一遍，再进行算法简化、调优，才能有一点点效果。这个周期非常长，不像互联网网站的建设，无论是旅游的还是卖东西的，都是前端、后端的框架搭建起来就能看到效果。”
二、不要盲目低估AI的复杂性
杨歌认为，目前市场对AI的认知相对简单化了，好像自动驾驶的实现指日可待，期待指数过高。而实际上AI的算法变化、搭建框架、落地方向等都是非常难的。
“我认为人工智能目前所需要解决的难点有以下几点：第一点是算法的变化特别快，组合越来越复杂。神经网络之后有对抗神经网络，基于神经元的卷积神经网络之后又提出了最新的胶囊神经网络（CapsNets），不断有新的算法产生，有些算法甚至连TensorFlow（谷歌第二代AI学习系统）都不支持。
第二个问题是人工智能与商业需要强耦合性。即必须要非常深度地了解关于算法的特性，同时还要了解商业场景，只有把对商业场景的理解转成算法语言，才能实现。而这并不是找到一个算法工程师就可以实现的简单过程。
例如，用CNN来做人脸识别、图像识别有效，但对自然语义理解就未必，实际自然语言理解中有很多上下文远距离相关的信息，需要LSTM来训练就更有效。”
三、AI距离C端应用还很远，TO B的商业化才刚刚开始
鉴于AI本身的复杂性，杨歌认为AI正在处在摸索成长期，底层技术基本上已经成熟，但是商业化过程还不是非常明确。
“五年之内，我认为AI的爆发点是在To B的应用上，就是基础层结构化数据的优化处理。”
杨歌将AI分层三层结构：底层是算法、芯片等；中间层是图像识别、语音识别、自然语义的识别、运动机能识别等；最上面的应用层则涵盖了自动驾驶、机器人、智能音箱、量化金融、AI教育等等。
目前，应用最广泛的图像识别、语音识别公司如科大讯飞、商汤科技、旷视科技、思必驰等业内领先企业，杨歌认为这些公司研发的中间层模块，很难独立形成商业场景，必须和应用层结合才可以。
据了解，目前这些公司在车载、音箱、安防、翻译机等方面进行了初步的商业化落地尝试。例如，智能音箱大多只能实现简单的对话和语音识别调用，远未达到无障碍的人机交互程度。
“这些场景的入口模块都需要完整的、完全标准的算法模块层，中间模块层，就是说语音识别、语义识别都需要非常精准，无论是器械，还是一个机器人，都需要中间算法模块层要非常成熟，同时需要底层芯片层也需要很成熟。
我预计大概五年之内，中间的模块层就能基本上成熟，在这个层面上一旦技术成熟，就会促成应用层的大爆发。应用层首先爆发的就是机器人，工业机器人会形成大范围的改造，家用机器人会高度的智能机械化。”
杨歌认为，AI的使用最重要的在于两点，一方面是要有成熟的海量数据，另一方面是要对场景问题进行精准的模型化设计。
智能驾驶虽然具备明确的使用场景，但场景模型化的算法方案却很复杂，另外也不具备已成型的可供训练数据集，需要模拟真实场景长期积累数据，目前在上述的两个必要方面都不具备优势。
“在未来的几年中，AI势必会爆发在量化金融、物流仓储大数据、有数据积累和标准的传统产业升级、以及机器人运动行为学习等方向中。”杨歌称，对于数据积累成熟，模型化场景清晰明确的行业，人工智能将会带来更多创新性的颠覆，这也是星瀚资本投资的主要方向之一。
“量化金融方向已经在爆发前夕，就差临门一脚。但这个行业大型公司主要在国外，中国在做量化金融的公司还有待壮大。”
四、如何正确看待小程序热点？
随着腾讯对小程序的开放进程加快，小程序近期形成了一个市场热点，多家依托小程序生态的创业公司都先后拿到了融资。
但杨歌认为，小程序只是微信生态的一个小模块，很难像互联网一样孕育百亿级别的商业模式，也很难形成一个大风口。
“小程序是微信缩短流量分发步骤的尝试。从PC互联网到移动互联网的经验都是，只要缩短了流量分发的中间步骤，就会带来流量的红利爆发。典型是微信支付对支付宝的超越，微信支付之所以后进入，但快速爆发超越支付宝，就在于微信支付无需跳出微信就可以直接使用，缩短了用户使用的路径，省去了切换的步骤。
但实际上，用户对这种通过缩短使用路径获取流量的逻辑已经有些疲劳了。今天很难说在微信中下拉菜单找到一个小程序定外卖与直接打开外卖软件，哪个让用户觉得更方便。”
杨歌认为，旧日那套通过缩减用户使用步骤就能获取流量红利赢得商业变现的逻辑已经达到顶峰，互联网已在一个潮流褪去的通道里，区块链可能是互联网后半程最后的一次小浪潮。但目前市场上运用区块链的投机行为过多，真正的商业价值还未展现。区块链也将成为AI爆发前的基础，承前启后。
五、无人店的商业形态需要打造合理的成本模型
无人货架、无人便利店风风火火热闹了一年，但随着行业内得到资本助力的几家企业相继爆出裁员、业务缩水等负面消息，市场似乎对无人零售这种商业形态陷入了一种迷茫，很难看清其真实价值。
杨歌观察了一年则明确表示无人店的商业形态需要打造更为合理的成本模型，其逻辑有两点：
第一， 杨歌认为末端最后一公里的配送和分拣成本太高，太复杂，还是完全依赖人力。目前市场上几乎很难看到在这一块做到成本可以覆盖的团队。
第8篇：人工ai智能教育范文
上周计算机板块下跌3.47%，同期沪深300上涨0.08%，创业板指下跌2.40%，板块继续调整，跑输大盘。上周，互联网金融整体涨幅靠前，主要包括生意宝、上海钢联、、东方财富等，其中是我们近期重要推荐品种，上周周报继续重点提示。上周，除了估值较高的个股跌幅靠前，如:海虹控股、云赛智联、中科创达、高伟达、银之杰等。我们认为，短期市场有望小幅反弹，持续看好AI+、消费金融、智能驾驶舱三大方向，优质次新股抓住回调后的上车机会。
行业观点及重点推荐。
上周我们126页史诗级重。磅深度《AI的名义:未来已来，颠覆在》，重申看好AI+核心逻辑如下:IT新一轮革命开启，人工智能正式进入产业化元年;“算法红利”消失，产业化阶段应关注企业三大核心竞争壁垒:数据能力，产品化能力，渠道能力;安防先行，金融、医疗、汽车、服务将成为AI变革的最大市场机会;投资需更关注变现能力，估值将更加关注PS与PEG。
国产化网络安全迎来主题投资机遇:5月12日，一种名为WannaCry(永恒之蓝)的电脑勒索病毒正在全球蔓延，99个国家受到病毒感染。信息安全板块年初至今跌幅17.73%，高于计算机全行业-15.53%的跌幅。从行业角度，推荐重点关注信息安全服务厂商如蓝盾股份(拥有教育和石油石化行业客户)、北信源(信息安全管理)、卫士通(信息安全运维)等，关注启明星辰、绿盟科技等攻防技术出色的网络安全服务商，关注国产化芯片标的中科曙光，国产中间件厂商东方通、立思辰，国产操作系统标的中国软件，自主可控核心企业中国长城。
投资重点逐步从低PE转向PEG，抓住优质次新调整后的上车机会:今年以来，我们持续提醒投资者，风险偏好下行，建议聚焦估值较低的优质白马。随着时间的推移，计算机板块的估值吸引力将逐渐显现，投资重点也将从低PE转向PEG，成长将成为主旋律。另外，次新股回调后部分公司估值已经有吸引力，建议聚焦空间大、竞争力突出、有稀缺性的次新股，抓住调整后的上车机会。
1)高成长:新大陆、索菱股份、蓝盾股份、奥马电器、天夏智慧、工大高新、广联达、恒华科技、二三四五。
2)稳健白马:、常山股份、东软集团、千方科技、科大讯飞、思创医惠、银信科技、四维图新。
第9篇：人工ai智能教育范文
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。
我们不禁追问：
人工智能的前沿问题到底是什么？
众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？
在概念被炒得火热的同时，
人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”
卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
在Gartner的2017年十大重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易，提高用户工作效率。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场结构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”卡利举了一个麦当劳的案例：麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。
当今世界上各大科技公司均将投资目光投向人工智能的未来发展上，并且在可预知的未来一段时间内，他们纷纷计划在该领域发力。
那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
前沿领域篇 人工智能研究的前沿是什么
史蒂芬・霍金教授在2017GMIC 全球移动互联网大会上的视频演讲中对于人工智能的前言研究领域如此表述。在过去的20 年里，人工智能一直专注于围绕建设智能所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲， 这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。
他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下， 一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是， 那么“自主” 该如何精确定义。如果不是， 任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。
长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？
有人说，脑科学和人工智能迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助， 比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止， 人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。
但卡内基・梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。
另外在脑科学方面的发展也非常迅猛。在过去十几年的时间里，有很多先进的技术和设备，使得我们可以采用无创或者微创的方法进入到人的大脑，进行毫米级的观察，而且在毫秒内就可以对几千张影像进行分析，观察人脑的活性。
此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。
而天风证券海外首席分析师何翩翩（美国麻省理工学院电机工程学士、人工智能硕士、MBA三学位获得者）在GMIC 全球移动互联网大会上分享关于人工智能未来发展趋势的报告时表示，目前， 国内外人工智能的讨论范畴一直都围绕着五个点：强度、能力、广度、监督和自主性。通俗地讲可以概括为：机器训练智能化的程度；用来解决什么问题；特定性向通用性的延伸；监督和无监督；人工智能是助手还是主角。
她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo 可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN （生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI 里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。
第四个趋势是，2017 年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT 的布局，加上国内投资者对于AI 创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前投资约150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，对AI 的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。
第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI 行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI 应用的研发工作。
百家争鸣篇 厂商厚爱AI 是赶时髦还是真较量
谷歌
谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。
今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。
AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。
谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。
NVIDIA
在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017 GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。
IBM
日前，以“天工开物・人机同行”为主题的2017 IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。
IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson 所有具备的URLI四大能力是： Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。
OpenAI
OpenAI 是一家非营利性机构，由特斯拉CEO 马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。
在2015 年12 月，马斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 机构，开始了他的疯狂人工智能计划，并筹得了10 亿美元的资金来推动人工智能健康有序发展。他所研究的人工智能技术成果开源，分享给想要使用的每一个人。要知道推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，OpenAI 拥有庞大资金后，首先争夺人工智能人才，从谷歌等公司直接挖来顶尖人工智能研究人员，Google2Brain 团队的前研究员Ilya2 Sutskever 担任研究总监。与谷歌、微软等相比，OpenAI人工智能队伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一项实验具有里程碑的意义，基于全新算法，人类在虚拟现实环境中演示一遍后，机器人就能模仿执行相同的任务。尽管任务相对比较简单，但对未来发展奠定基础，前景广阔。
百度
百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013 年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。2016 年6 月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50 家公司”，百度成功入选； 2016 年11月， 百度大脑入选15 项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR 和百度医疗大脑。
阿里巴巴
依托阿里云和电商大数据， 阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016 年8 月初， 在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑” 和“阿里小蜜”。
腾讯
腾讯相对较晚，2016 年9 月末，腾讯AI 实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前， 该实验室已经有超过30 位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。
联想
2017 年4 月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4 年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12 亿美元（约82 亿元人民币）。至2021 年3 月份，联想集团每年研发开支将到达15 亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。
同BAT 相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15 亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一， 将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列， 让我们拭目以待。
美团云
近日，美团云推出高性能GPU 云主机，标志着美团云正式进军AI 领域，开启云端AI 战略。
美团云高级研发总监王昕溥向《中国信息化周报》记者介绍，美团云打造的人工智能版图主要包含三大类产品：主机类、平台类和服务类。主机类产品中，除已可申使用的高性能GPU 云主机外，还将上线FPGA 云主机服务。FPGA 的单位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多个FPGA 组成的集群能达到GPU 的图像处理能力并保持低功耗的特点。英特尔预计，到2020 年，将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术。平台类产品方面，美团云还将于7 月正式开放深度学习平台，输出美团云AI 能力，为用户提供TensorFlow 的灵活、高扩展性深度学习框架。美团云深度学习平台可以让工程师摆脱底层的繁琐细节及资源约束，实现一站式开发、测试、部署。在上层服务类产品中，美团云即将上线人脸识别、OCR 文字识别、图片识别、语音识别、智能客服、自然语言处理、机器翻译等与人们生活场景密切相关的AI 服务，让人类生活更加智能化。
实际应用篇 最接地气的AI应用有哪些
说到人工智能（AI），目前被炒得最热的似乎都是天上飞的技术，比如无人驾驶、AlphaGO 对战下围棋， 而实实在在落地到应用生活层面的人工智能却并不被关注。这不禁让市场感叹，2017 年的人工智能虚火上升， 不接地气。
云知声董事长/CTO 梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+ 产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的AI 产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。
可能，生活中的智能家居是最接地气的AI应用。
随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。
数据显示，2017 年全球智能语音产业规模将达112.4 亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012 年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020 年市场规模将达到3576 亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit 的智能家居新模式。
IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展最新医学研究以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。
无人机是现在最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们将现有的机器视觉AI技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。
Facebook 表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球 50 亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺（约合 1.8 万至 2.7 万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为 Aquila 的无人机来完成该项目，这种 V 形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。
F8 大会期间，Facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。
如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。
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