撥開喧鬧複雜的表象，一文結構化讀懂人工智慧產業圖譜

來自專欄 造奇智能產業新媒體

【編者按】：筆者本周最早以人工智慧2.0事件為切入點，梳理了人工智慧領域的幾個方面。在搜集資料過程中，要想理清思路搞清楚，發現有很多資料和說法因在不同層次，容易造成理解上的混亂。今天筆者試圖從結構化視角入手，讓沒有技術基礎的人，也能搞清楚人工智慧產業圖譜。

文 | 劉成軍，造奇智能產業新媒體創始人兼主編，智能產業深度觀察，價值閱讀倡導者

你有沒有發覺，也不確定從什麼時間開始，有關人工智慧的論壇、大會突然冒出來，一個接一個，甚至更多與之沒有多大關係的論壇，都會有人工智慧的分論壇。有關智能製造熱度的餘溫仍在，趕潮的人們又迫不及待地追向下一個熱點。

都知道這個世界的常態是「變化」，可是，你有沒有覺得，追趕的變化越多，人變得越來越興奮，卻越來越看不懂這個星球了？當你在問「這個星球怎麼了」的時候，其實，最該問的是「我腫么了」？

回到話題中來，其實，人工智慧技術已在金融、保險、媒體、消費等領域有應用。本輪製造業的變革已然超越工業企業和領域本身，隨著大數據、雲計算能力的提升，更多的科技、信息技術在充分發展之後，開始深入應用到製造業態中，並帶來重構效應。

所以，關注先進科技和新一代信息技術，及其在製造業各個場景里的應用，是非常重要的事情。

趨勢的發展總離不開當初的初心，讓我們回到歷史的起點。記的是1956年，美國計算機協會組織的達特莫斯（Dartmouth）學會上提出「人工智慧」一次，主要由計算機專家和數學專家組成，John McKarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester、Claude Shannon等，當時初定義為：「使一部機器的反應方式就像是一個人在行動時所依據的智能」。

來，讓我們正經一把，看看人工智慧的正兒八經的定義，：

人工智慧（Artifical Intelligence）是指使用機器代替人類認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。也就是說，凡是使用機器替代人類實現認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智慧技術。

現在想來，當初那些提出人工智慧的腦袋是多麼聰明，不但自己特聰明，還想讓計算機像人一樣更聰明，讓計算機幫人們處理一些自身能力邊界之外的事情。Oh my God ！

60年來，人工智慧在經歷了誕生、黃金時代、遭遇障礙、繁榮、低潮等數個階段之後，人工智慧迎來了爆發期。在這段歷程中，供出現了三個學派：邏輯學派、連接學派和行為學派。

在中國工程院潘雲鶴院士看來，人工智慧已發展到AI2.0的當口，即基於重大變化的信息新環境，發展新目標的新一代的人工智慧。對於中國人工智慧2.0的重點方向在哪？潘院士給出了五個主要方向：大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、自主智能系統。

其實，對於絕大部分非技術派人員，只要簡要了解其發展節奏就好了。可以利用時間，更多的關注應用場景領域和產品類型，這樣更能享受AI+產品/服務帶來的。

驅動力視角看人工智慧發展階段

對於人工智慧60年來的歷程，會有很多視角去觀察和總結。在這裡，筆者選擇從驅動力視角梳理三個階段：技術驅動階段、數據驅動階段，場景驅動階段。

1、技術驅動階段：集中誕生了基礎理論、基本規則和基本開發工具。在此階段，演算法和計算力對AI的發展起到主要推動作用。計算力的三駕馬車：晶元、超級計算機、雲計算。

值得一提的是，人工智慧領域作為一個數據密集的領域，傳統的數據處理技術難以滿足高強度並行數據的處理需求。為解決此問題，繼CPU之後，相繼出了GPU、NPU、FPGA、DSP等「AI」晶元。

2、數據驅動階段：演算法和計算力將變成人工智慧領域的基礎設施——「水、電、媒」。人工智慧發展的第二階段，演算法和計算力已基本不存在壁壘，數據將成為主要驅動力，推動人工智慧更迭。

此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗和積累，甚至變現。例如，大量的數據基礎上可以精確地描繪消費者畫像，制定個性化營銷方案，提高成單率，縮短達到預設目標的時間，推動社會運行效率提升。

當然，針對不同行業特點，會出現技術驅動型應用領域和數據驅動型領域並存的局面。

人工智慧發展的第三階段，場景作為主要驅動力，不僅可以針對不同用戶做個性化服務，而且可在不同的場景下執行不同的決策。

這也是為何在2017年貴陽數博會上，馬雲說數據是能源，在新工業時代最重要；李彥宏說演算法是驅動引擎，而馬化騰認為場景最重要，也就是說數據只有來源於場景，更有效的演算法唯有反饋和應用到場景里，才能真正創造價值。

所以，AI+場景（各個具體行業）才是未來。

AI產業鏈：技術支撐層、基礎應用層和應用場景層

這是本文的關鍵，就是以結構化視角觀察人工智慧產業鏈，只要掌握了這個分析版圖和框架，就會對人工智慧新聞事件呈現的紛繁之象看得清楚。

技術支撐層主要由AI晶元、感測器等硬體和演算法模型（軟體）等兩部分構成，其中感測器與IoT的感知層相似，包括GPU、FPGA、NPU等在內的AI晶元負責運算，演算法模型則負責訓練數據；

基礎應用層的技術主要是為了讓機器完成對外部世界的探測，主要由計算機視覺、語音識別等感知層和語義識別等認知層構成，這些技術是機器能夠做出分析判斷的基礎。此外，在感知與認知技術之下還有數據標註作為其底層支撐。

應用場景層是集成了某種或多種基礎應用技術的、面向如工業、自動駕駛、家居、倉儲物流、金融、醫療等不同應用場景的產品或方案。

人工智慧與你何干？

人工智慧將深刻影響各個領域，在由中國人工智慧產業創新聯盟編製的中指出，無論你是在To C 企業還是To B 企業里，都有可能與人工智慧有關。

總體來講，人工智慧對於人類和從事的職業來講，有兩個角色，一是替代人工，一是輔助角色，前者將隨著技術的成熟度和廣泛的場景應用，將逐漸對其中崗位完成替代，目前已經在翻譯、生產線等崗位變成現實。而在一些創意、經營分析與決策方面，人工智慧起著輔助角色，要協助這些崗位的核心人員處理的更快、更好、更如意。

一切正在起變化，當明白這種結構圖時，就要思考自己的職業方向了。

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