老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能的发力重点和人工智能发展的重要节点的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能的发力重点以及人工智能发展的重要节点的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能技术有哪些？
2. 人工智能风潮不断，玩教具市场将如何发力？
3. 目前人工智能研究方向有哪些？
4. 人工智能领域有哪些“闷声发大财”的公司？

人工智能技术有哪些？

现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。

现在人工智能所涉及的学科有：认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。

应用领域有：翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。

具体应用方面有：网络，工业，农业，航空航天，军事，自然，家庭，个人等等，各行各业都有人工智能的身影。

人工智能风潮不断，玩教具市场将如何发力？

人工智能目前已经是近几年很火热的题目，关于怎么将人工智能与教育结合的话题相信网上也有很多，再次发表一下个人观点：

1.现在都提倡寓教于乐，所以关于教具这块可以学习ABB，这种教育模式可以拓展学习者的思维模式。

2.向目前火热的只能家控，教具也可以做小型的这种模拟道具，增长学习者的兴趣爱好，因为家庭是最主要的场所。

3.针对大些的学习者可以引导式学习网上开源程序，学习智能知识，组建小团队，团队可参加比赛，激发多远追求创新的精神。

目前人工智能研究方向有哪些？

专访微软沈向洋：感知和认知是人工智能研究方向

微软执行副总裁沈向洋在主题演讲阐述人工智能

在西雅图开幕的Build全球开发者大会上，微软首次没有在首日主题演讲提到Windows，将最重要的位置留给了云服务和人工智能。微软CEO萨提亚·纳德拉(SatyaNadella)更明确提出，微软要用人工智能重新定义微软的所有业务。

如果说人工智能是贯穿未来微软所有业务的血液，那么领导微软未来核心竞争力的重任就落在了微软全球执行副总裁、人工智能及研究事业部负责人沈向洋的肩上。大会首日的主题演讲，正是由沈向洋来最后进行压轴技术展示。

在主题演讲之后，沈向洋接受了包括新浪科技在内的中国媒体群访。虽然已经在台上演说了将近一个小时，但在近一个小时的采访过程中，沈向洋一直站着侃侃而谈。谈到人工智能未来发展的时候，这位美国科技巨头公司职位最高的华人脸上挂着一种自然的兴奋。

AI重新定义微软

谈到如何具体实施“人工智能重新定义微软业务”时，沈向洋表示，微软所有的产品都必须要人工智能化。举例来说，所有的Office产品都正在进行人工智能化，很多技术都还是刚刚开始。Powerpoint不仅加入了自动翻译功能，还添加了图片自动说明的功能。Word里面也使用了人工智能技术，其中最激动人心的技术就是机器阅读。

他介绍称，微软刚刚收购了一家加拿大人工智能创业公司Maluuba，后者就是用自然语言和深度学习的方法来做机器阅读功能。这方面的技术会给Office带来巨大的影响。目前微软人工智能部门和Office部门正在密切协作。

而在微软的转型重点云服务，微软在努力用人工智能的云帮助企业用户，其中包括Azure云服务中的认知服务，这会是Azure未来的重中之重。而Windows部门和Hololens也加入了很多计算机视觉和计算机语音方面的人工智能技术。

对话交互AI是方向

对话交互人工智能(ConversationalAI)的概念是过去一年各大人工智能公司都在推崇的概念。沈向洋介绍称，计算机最早是指令界面，后来是图形交互界面，但这些还是需要人类学习计算机的语言。到了对话交互人工智能的阶段，则是计算机来学习人类的语言。

但他强调，目前对话交互人工智能的产品研发还处在早期阶段，还远远没有达到通过对话实现人机交互。微软的Cortana和苹果的Siri都还是计算机根据人类指令完成一些任务。

沈向洋表示，自己比较看好聊天机器人的发展方向，微软在中国推出了小冰，在日本做了Rinna，在美国推出了Zo，这些都是计算机试图理解人类情感的尝试。他提出，人工智能只有智商IQ是远远不够的，还需要拥有情商。而且目前人工智能的水平甚至还没有达到一个四五岁孩子的能力。

感知和认知是AI研究方向

沈向洋提到，人工智能这个词汇是上世纪六十年代美国计算机教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)最先提出的。人的智能分为感知和认知两个部分。在感知方面，最大的一部分是视觉感知，然后是听觉，之后还是其他感知。

在这方面，计算机进展很大。他预计，未来五年计算机语音识别可以达到识别人类的水平，未来十年计算机视觉也可以达到这一点。实际上，今天计算机视觉在人脸识别方面已经超过了人类，但到一个新地点，看到一个新东西就可以识别和理解，这大概需要十年的时间。

但谈到认知，计算机却远远没有达到和人类相比的水平。首先是自然语言处理，然后是知识获取。在自然语言处理方面，目前的深度学习方法虽然带来了一些帮助，但解出来的效果还不是足够好。

沈向洋继续阐述说，深度学习是目前最大的突破，但也存在一个问题——虽然效果非常好，但却没有办法解释。人类可以分析出为什么一二三，但深度学习和人工智能目前都做不到。

共同推进行业发展

在谈到人工智能未来发展的规范时，沈向洋介绍微软刚刚成立一个“人工智能伦理委员会”，由人工智能研究院和微软法务部门的负责人担任联席主席，微软每一个大业务和产品部门都会派代表参加委员会。

此外，去年12月，微软还联合谷歌、Facebook、亚马逊、IBM五家人工智能领域的巨头成立了人工智能合作组织(PartnershiponAI)，共同制定人工智能行业未来的发展规范。据沈向洋介绍，目前这个组织已经有100多家公司加入其中。

他提到，微软会提供一个平台和工具，向科研人员开放;同时也做垂直领域，包括OfficeAI和在云里面的应用。作为一家商业公司，微软和其他平台竞争很正常。谷歌和亚马逊都在积极推进人工智能的研究，但大家作为一个社区，应该聚集一些力量。

“这方面可以从当初Android的兴起中学习一些经验。深度学习下一波浪潮中，我们怎样可以做到更好。我也不觉得微软一家公司就可以做出这些东西。现在微软已经是非常开源了，包括完全开源的CNTK。开源对这个世界的科技发展产生了巨大的深远影响，微软会完全拥抱开源。”

如果说人工智能是贯穿未来微软所有业务的血液，那么领导微软未来核心竞争力的重任就落在了微软全球执行副总裁、人工智能及研究事业部负责人沈向洋的肩上。大会首日的主题演讲，正是由沈向洋来最后进行压轴技术展示。

在主题演讲之后，沈向洋接受了包括新浪科技在内的中国媒体群访。虽然已经在台上演说了将近一个小时，但在近一个小时的采访过程中，沈向洋一直站着侃侃而谈。谈到人工智能未来发展的时候，这位美国科技巨头公司职位最高的华人脸上挂着一种自然的兴奋。

AI重新定义微软

谈到如何具体实施“人工智能重新定义微软业务”时，沈向洋表示，微软所有的产品都必须要人工智能化。举例来说，所有的Office产品都正在进行人工智能化，很多技术都还是刚刚开始。Powerpoint不仅加入了自动翻译功能，还添加了图片自动说明的功能。Word里面也使用了人工智能技术，其中最激动人心的技术就是机器阅读。

他介绍称，微软刚刚收购了一家加拿大人工智能创业公司Maluuba，后者就是用自然语言和深度学习的方法来做机器阅读功能。这方面的技术会给Office带来巨大的影响。目前微软人工智能部门和Office部门正在密切协作。

而在微软的转型重点云服务，微软在努力用人工智能的云帮助企业用户，其中包括Azure云服务中的认知服务，这会是Azure未来的重中之重。而Windows部门和Hololens也加入了很多计算机视觉和计算机语音方面的人工智能技术。

对话交互AI是方向

对话交互人工智能(ConversationalAI)的概念是过去一年各大人工智能公司都在推崇的概念。沈向洋介绍称，计算机最早是指令界面，后来是图形交互界面，但这些还是需要人类学习计算机的语言。到了对话交互人工智能的阶段，则是计算机来学习人类的语言。

但他强调，目前对话交互人工智能的产品研发还处在早期阶段，还远远没有达到通过对话实现人机交互。微软的Cortana和苹果的Siri都还是计算机根据人类指令完成一些任务。

沈向洋表示，自己比较看好聊天机器人的发展方向，微软在中国推出了小冰，在日本做了Rinna，在美国推出了Zo，这些都是计算机试图理解人类情感的尝试。他提出，人工智能只有智商IQ是远远不够的，还需要拥有情商。而且目前人工智能的水平甚至还没有达到一个四五岁孩子的能力。

感知和认知是AI研究方向

沈向洋提到，人工智能这个词汇是上世纪六十年代美国计算机教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)最先提出的。人的智能分为感知和认知两个部分。在感知方面，最大的一部分是视觉感知，然后是听觉，之后还是其他感知。

在这方面，计算机进展很大。他预计，未来五年计算机语音识别可以达到识别人类的水平，未来十年计算机视觉也可以达到这一点。实际上，今天计算机视觉在人脸识别方面已经超过了人类，但到一个新地点，看到一个新东西就可以识别和理解，这大概需要十年的时间。

但谈到认知，计算机却远远没有达到和人类相比的水平。首先是自然语言处理，然后是知识获取。在自然语言处理方面，目前的深度学习方法虽然带来了一些帮助，但解出来的效果还不是足够好。

沈向洋继续阐述说，深度学习是目前最大的突破，但也存在一个问题——虽然效果非常好，但却没有办法解释。人类可以分析出为什么一二三，但深度学习和人工智能目前都做不到。

共同推进行业发展

在谈到人工智能未来发展的规范时，沈向洋介绍微软刚刚成立一个“人工智能伦理委员会”，由人工智能研究院和微软法务部门的负责人担任联席主席，微软每一个大业务和产品部门都会派代表参加委员会。

此外，去年12月，微软还联合谷歌、Facebook、亚马逊、IBM五家人工智能领域的巨头成立了人工智能合作组织(PartnershiponAI)，共同制定人工智能行业未来的发展规范。据沈向洋介绍，目前这个组织已经有100多家公司加入其中。

他提到，微软会提供一个平台和工具，向科研人员开放;同时也做垂直领域，包括OfficeAI和在云里面的应用。作为一家商业公司，微软和其他平台竞争很正常。谷歌和亚马逊都在积极推进人工智能的研究，但大家作为一个社区，应该聚集一些力量。

“这方面可以从当初Android的兴起中学习一些经验。深度学习下一波浪潮中，我们怎样可以做到更好。我也不觉得微软一家公司就可以做出这些东西。现在微软已经是非常开源了，包括完全开源的CNTK。开源对这个世界的科技发展产生了巨大的深远影响，微软会完全拥抱开源。”

唇语识别成人工智能研究新方向市场有待深入挖掘

牛津大学研究员YannisAssael表示：“我们相信AI唇读是一种非常实用的辅助性技术，比如更智能的助听器，不便出声的公共场合，以及在嘈杂环境下精准的语音识别等。”举例而言：通过唇语识别，让无法开口说话的残障人士“开口说话”;让听力障碍者和不少老年人更清晰地听懂他人;而在军事情报领域，唇语识别让远距离获取情报成为可能。

人工智能技术方兴未艾。在大数据分析、云计算等基础上已经发展起来众多的实际应用技术，比如人脸识别、图像识别、语音识别等等，不断挑战着人们对科技的新认知。最近，另一种应用技术——唇语识别技术，让人们看到人工智能又给人们开了一扇窗。

据介绍，唇语识别技术，简单地说即终端设备通过大数据技术，捕捉说话时的嘴部动作，来解读说话人所要表达的内容。其最直接的现实应用场景就是，帮助听力、发音障碍者实现与他人的顺畅交流。

其实早在2003年，英特尔公司就曾推出一款名叫视听说识别系统的软件，电脑开发者可以在此基础上研制读懂“唇语”的计算机。而国外技术最纯熟的当属谷歌，其旗下公司DeepmindAI系统的唇语识别正确率在去年已经达到46.8%。

在国内，BAT这些互联网巨头虽未涉足这一领域，但也有一些创新公司在唇语识别技术方面取得了突破。6月20日，《重庆新闻联播》节目就用长达两分多钟的时间，对海云数据的唇语识别技术进行了报道。据报道，该公司唇语识别技术的中文识别率已高达71%，英文识别率达到80%，一度超过了谷歌Deepmind去年的成绩。

唇语识别将成人工智能研究新方向

人们总是对新鲜的事物保持着好奇心，因此比较成熟的唇语识别技术一经曝光就引发了广泛关注。

媒体曾对Google的唇语识别技术进行过多频次、长篇幅的报道，并预测了这项技术的应用场景。比如，可以在嘈杂的环境中向手机发送文字信息，对无声电影进行配音等等。

在刚刚结束的2017数博会上，海云数据唇语识别技术与海尔、360等企业的技术一起入选“数博会2017十大黑科技”，引发国内大数据、人工智能行业从业者的广泛兴趣。中国媒体还将唇语识别技术和武侠小说中的“唇读术”相提并论，为该技术平添了一层神秘色彩。

目前，全世界涉及唇语识别技术研发的企业除了英特尔、谷歌、海云数据之外，还有微软。早在2011年，欧洲游戏媒体就声称微软第二代Kinect体感外设非常强悍，足以“读懂”唇语，还能够检测玩家的愤怒情绪。除了企业，研究唇语识别的还有一些机构，比如英国东英吉利大学等。

据了解，此前各企业和机构对于唇读有不同的称呼，比如lipreading(唇读)、speechreading(视话)，visualhearing(视觉来听)，hearingbyeye(用眼来听)等，但技术思维理念是一致的。

有分析人士认为，在人工智能即将大范围落地的前夜，唇语识别技术虽然相比其他技术冷僻一些，但也让业内看到了新的方向，相信今后会有更多的公司进入这个领域。

唇语识别当前应用场景相当广阔

基于唇语识别技术开发的产品绝不是一个小众产品。海云数据创始人、CEO冯一村介绍说：“除公共安全领域外，唇语识别还可应用到移动支付、军事情报、残疾人教育等领域。”

比如在公共安全领域，遍布街头的摄像头为安全部门提供了大量的无声视频资料，利用唇语识别技术可以对拍摄到的违法分子的口型进行识别，进而获取有价值的侦查信息。这将是一个巨大的2B市场。

再比如以2C为主的移动支付领域，唇语识别技术也可为支付安全提供更大的保障。尤其是在军事情报领域，随着技术的发展，远距离获取情报获将成为可能。

来自牛津大学唇语技术研究LipNet团队的YannisAssael说：“我们相信，机器唇语解读器有非常大的应用前景，比如改进助听器，公共场所的无声指令(Siri再也不必听到你的声音了)，嘈杂环境下的语音识别等。”

有报道认为，人工智能未来将会出现一个数万亿美元的巨大市场，在面对具体乃至细碎的应用场景时，人工智能的细分程度势必如百年前的电力那般触角庞杂。广袤的嫁接空间意味着，从真实应用场景出发，人工智能领域会出现不少蓝海市场，被国内巨头忽视的唇语识别也是其中之一。

国内唇语识别市场有待深入挖掘

相较于国外唇语识别技术“多企争流”的情况，在国内研发该项技术的企业少之又少——在BAT等纷纷布局眼下大热的图像识别、语音识别、人脸识别、无人驾驶技术的大背景下，仅仅有海云数据少数创新公司在该项技术上进行了布局并初步形成研究成果。

究其原因，其一是人工智能细分领域纷繁复杂，这些巨头不可能事无巨细面面俱到;其二是图像识别、语音识别等技术相对成熟，可以较快地投入市场，在逐利的驱使下，肯定要首先进军这些领域。不过，这也从侧面帮助像海云数据这样的创新公司在BAT巨头未涉足的领域获得站稳脚跟的机会，甚至是提前建立起技术壁垒。

业内人士认为，唇语识别虽还未迎来爆发的阶段，但网上随处可见、海量的视频资源已经为其做好大数据方面的准备，随着技术的不断进步，这项技术与将获得越来越快速的发展。

数据显示，DeepMind与牛津大学的研究者使用总长超过5000小时的节目对人工智能唇语识别系统进行训练，正确率已经达到46.8%，比专业读唇人士高出了大概3倍。而海云数据以长达1万多小时的新闻素材为“语料”模板，将中文的识别率提升到了71%。“未来随着‘语料’越来越多，识别率也将稳步提升。”冯一村介绍说。

技术的不断进步也将推动市场的深入挖掘。目前，唇语识别还没有到商用的地步(一般识别率高于95%即可达到商用标准)，但随着技术的不断进步和识别率的提升，唇语识别市场或将迎来爆发，其对应的安防、军事、支付等行业也将发生巨大的变化。

浙江大学获微医集团捐赠1亿元成立睿医人工智能研究中心

从上世纪50年代技术萌芽到70年代正式参与到医学诊断中，医学人工智能已经快成为医疗科技进步的代名词。人工神经网络和深度学习领域的不断进步，以及在医疗领域不断兴起的创业潮，都在对现代医学的发展进程产生重大影响。

近年来，人工智能领域大事件不断。IBM自2006年开始研发Watson、2014年谷歌成立收购DeepMind，而在2016年，又因AlphaGo和李世石对弈、Google、Facebook、Amazon、IBM和Microsoft宣布成立AI合作组织等产生的大事件效应，都为人工智能领域的发展有着深远意义，也促使该领域迎来了一波又一波的创业潮。

据CBI报告显示，2016年550家人工智能初创企业共获得50亿美元投资。Gartner副总裁TracyTsai则进一步预测，到2020年，人工智能将产生3000亿美元的商业价值。人工智能+医疗健康的创业项目数量在逐年增加，中国出现了数家值得关注的初创公司，甚至知名高校也跨入这个领域。

名校构建中国首个开放式医学人工智能平台

2017年3月25日，中国著名学府浙江大学宣布成立睿医人工智能研究中心，中国人工智能科学带头人、浙江大学校长吴朝晖教授带头成立专家委员会，并在浙江大学和杭州湾信息港同时挂牌。中心宣布将通过“产学研”一体化模式，构建中国首个开放式医学人工智能平台。

浙江大学在医学人工智能方面有着足够的底气，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国最早的人工智能研究机构之一。在2016年国家科技奖评选中，浙江大学有9项获奖位列全国高校第一，在医药学、工学及信息科学等领域的能力国内领先，医学部各附属医院是国内临床医学的佼佼者。

据动脉网(微信号：vcbeat)了解，睿医人工智能研究中心将依托浙江大学计算机学院、信息学院、医学院、药学院、生仪学院等相关院系及附属医院的科研实力，提升人工智能在医疗健康领域的整体水平。

重点研究在临床大数据、影像学和基因组学上的医学人工智能共性关键技术，重点搭建医学人工智能服务平台，培育医学人工智能产业生态环境和第三方医学人工智能服务企业，建立多学科多机构协同创新机制，形成相关行业规范标准，打造医学人工智能高等教育体系等。

为了支持睿医人工智能研究中心的发展，浙江大学校长吴朝晖成立专家委员会、计算机学院吴健教授为中心负责人成立核心研发团队，并配备相应运营和管理辅助人员，同时为中心提供一定数量的博士及硕士研究生名额，推进医学人工智能领域的人才培养。

与此同时，睿医人工智能研究中心同时具备科研平台属性和产业转化平台属性，它不仅是医学人工智能科研中心，还面向浙江大学附属医院及全国医疗机构和学科带头人开放技术合作和应用合作，实现与医疗机构诊疗经验、学术研究、临床数据的对接，寻求科研成果向产业成果的转化，并以产业发展反哺科研工作，实现产学研的协同。

“我们会利用浙江大学基础优势，以开放姿态和各大医疗机构及学科带头人合作，打通数据源，建立多学科、多机构协同机制，争取早日在医学人工智能的关键性技术上取得突破。”吴朝晖校长表示。

优化医疗服务体系，应用场景广阔

人工智能正在成为全球竞争的技术制高点，并于2017年首次进入全国两会政府工作报告。人工智能在医疗领域中的大规模应用始于2011年，目前在虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康等领域均有涉及。

由此可见，医学人工智能拥有巨大发展前景。以睿医人工智能研究中心为蓝本的高校机构，对于加速人工智能技术在医疗健康领域的应用，加快重大疾病防控技术突破、占据生物医学相关新兴战略性产业发展的主导权、保护医疗健康数据安全、优化医疗服务体系均具有真实价值。

而医学人工智能的应用，将有助于改善医疗服务体系面临优质医疗资源配置不均衡、基层医疗机构和医生服务能力不足、以疾病治疗为中心的“被动医疗”服务模式等诸多现状，优化医疗服务体系。

在睿医人工智能研究中心的发布会现场，我们又见到了一个熟悉的身影——微医。微医向浙江大学捐赠1亿元人民币支持睿医人工智能研究中心发展。

微医为什么会向浙江大学捐赠，支持浙江大学创建睿医人工智能研究中心?微医董事长兼CEO廖杰远向动脉网记者道出了背后的原因。

廖杰远认为，许多人对医学人工智能的理解是碎片性的。医学人工智能的核心有三要素：数据源、技术能力和应用场景。不少医学人工智能企业都是从技术开始，但是技术和算法模型，都是通用的，关键还在于后天的“教育”。

首先，有没有大数据源，不断训练它，让它越来越智能。从一个病种、病程、病点开始，到能够成为医生的助手，这就不是单点行为，一定是一个系统。这个系统的后端，数据源在医院，在各种电子病例里;

其次，医学人工智能形成的医学能力，要有各个医学学科的能力，这样才能形成真正的服务体系;

最后，要有不同的应用场景。医院、医生、患者都是不同的应用场景，三者打通才能成为真正的医学人工智能平台。

如果这个平台只依靠一家企业，或者只依靠某一家机构都比较困难。而浙江大学的条件是绝无仅有的，浙江大学的医、工、信的能力都很强，1981年就开始做人工智能研究，有深厚的底蕴。其校长吴朝晖教授更是人工智能的专家，1991年曾到德国人工智能研究中心深造两年，一直从事相关领域的研究。

因此，从条件上来说，浙江大学可以牵头筹建人工智能研究中心，但高校的每笔经费运用都有指向性，浙江大学要集中大力量来专注医学人工智能，也很需要人力和资金的支持。微医捐赠的1亿万，正是从资金上推动了睿医人工智能研究中心的发展。

当然，仅仅是微医捐的钱是不够的，国家也需要有相应的配套，还需要更多的机构参与，才会形成足够的力量推动这件事。

形成医学人工智能的“中国力量”

在中国面临大专家、大医生稀缺，基层医疗资源薄弱的现状下，医学人工智能的大跨步前进给我们憧憬了一个可期待的未来。睿医人工智能中心出现在这个时间节点，有它的必要性和必然性。正如浙江大学校长吴朝晖所想，我们也期待类似睿医人工智能中心这样的高校科研机构承担起建立自主知识产权的医学人工智能核心的能力，以此创建中国自主知识产权的医学人工智能引擎，并与各大医疗机构、各学科专家及产业界合作，形成医学人工智能的“中国力量”。

本文由大比特资讯收集整理(www.big-bit.com)

人工智能领域有哪些“闷声发大财”的公司？

说起人工智能产业全球的领头羊，大多数人首先想到的应该是谷歌、特斯拉、百度等企业。相比之下，公有云巨头亚马逊在人工智能领域看上去却名声不显。但这并不意味着亚马逊对人工智能漠不关心。

其实，在人工智能争夺战方面，亚马逊是有着他人所无法比拟的天然优势的。

人工智能技术的发展基础之一是大数据，人工智能的提升，需要通过海量数据进行的不断训练、学习。而作为全球最大的公有云服务商，在亚马逊的云端上，无疑有着海量的数据资源，可以为人工智能的训练和学习提供有力的支撑。

此外，人工智能的落地，也需要和行业的业务和具体需求相结合，找到合适的应用场景。在这方面，亚马逊的资源无疑也是十分丰富的。经过这么多年的积累，在亚马逊的公有云平台上，有着来自全世界各个行业的企业用户资源，他们可以为人工智能技术的落地提供丰富的应用场景。

“如果我们综合考虑隐私总体性和我们存储海量信息的能力，并合理地使用这些数据…….消费者肯定会很喜欢亚马逊的人工智能系统。”

事实上，亚马逊在人工智能领域的布局已经有几年时间，而且早已经走向商用。

近日，亚马逊公司便宣布已准备将人工智能技术用于商业服务中，计划将其用于云存储方面，用于保护用户数据的安全。据悉，亚马逊的这一计划，主要是通过机器学习技术，自动识别、分类和保护用户保存在亚马逊云计算平台上的敏感数据。

在引入人工智能技术之后，亚马逊就成为了首家将人工智能技术引入云存储服务，用于保护数据安全的云服务提供商。

这并不是亚马逊第一次在人工智能方面发力。亚马逊在人工智能方面更大的成就是其人工智能语音助手Alexa。时至今日，亚马逊推出的以Alexa为核心的智能音箱Echo销量已逼近千万，成为了消费级市场当之无愧的最成功AI产品，没有之一。

2012年8月31日，四名亚马逊工程师注册了一项基础性专利，这项专利的内容日后最终演变成了Alexa。专利涉及了一种人工智能系统，该系统旨在与人类语言，这一世界上最大、最复杂的数据集进行互动。工程师当时只需要使用11个单词和一个简单的图表就能描述它的工作原理。创造一种全新的计算机交互体验。

这位亚马逊首席科学家曾在BBNTechnologies公司致力于研究自然语言和语音识别技术，为美国国防部高级研究计划局（DARPA）等客户提供服务。亚马逊2013年向他抛出橄榄枝，邀请他加盟打造语音控制的AI服务。

对于语音识别和语言技术，2014年，亚马逊推出了以Alexa为核心的智能音箱Echo。该产品一经推向市场，便引起了消费者的广泛青睐。在很多人看来，这是一个全新的产品，因为之前没有人见到过同样的产品。带来了变革性的影响。

如今，Echo已经成为世界上最赚钱的人工智能产品，据第三方机构统计，亚马逊目前已经占据了美国人工智能语音设备70%的市场。

在推出Echo的同时，亚马逊也在着力打造人工智能领域的生态圈。虽然，亚马逊是一家十分注重保密的公司，但他们也意识到，在人工智能时代，开放合作至关重要。因此，在Alexa这一技术上，亚马逊采取的开放策略，这一策略也使得亚马逊在人工智能领域迅速开疆拓土，攻城略地。

2015年6月，亚马逊做出了一个惊人的决定，宣布开放旗下的人工智能语音助手Alexa，第三方开发者可以在Alexa平台上开发基于语音的Skill（技能），而这些技能则可以通过亚马逊的Echo智能音箱被消费者应用于家庭生活中。

今年年初，在美国拉斯维加斯举行的CES2017展会上，亚马逊负责Echo、Alexa和应用商店的副总裁MikeGeorge宣布，如今Alexa的技能达到了7000多个，而且增长速度越来越快。当时，他正在参加LG举办的一场智能冰箱发布会，而该冰箱就内置了亚马逊的智能语音助手Alexa。

也正是有了这些第三方开发者的广泛参与，Alexa的技能越来越丰富：查询天气、询问问题、Uber打车、查询菜谱、控制家用电器等等，看上去Alexa似乎已经无所不能。

如今，Alexa正被整合到各种各样的东西上，从洗衣机到空气净化器，再到婴儿监控器和牙刷。“当我们将某样东西对外开放的时候，我们让人们能够与我们的产品进行竞争，我们非常乐于看到这样的情况。”

费城的Inglis公司为残疾人提供住房和其他服务，其首席执行官GavinKerr在8个居民住宅中安装了亚马逊Echo和Dot设备。他希望在先期试点测试完成后，最终可以为所有300座住宅全部配备这样的设备。据悉，Kerr公司的服务对象是数百名患有多发性硬化症或其他身体衰弱状况的人。对于那些卧床不起或坐着轮椅的人来说，够不到墙上的温度控制器是非常痛苦的。在对Alexa进行一些小改动后，它就可以为那些语言功能严重受限的人群提供服务了。

在持续推进Alexa的同时，亚马逊在人工智能领域也在不断发力。

2016年年底，在拉斯维加斯举行的亚马逊开发者大会上，亚马逊公布了一个新的人工智能平台，并带来了三款基于机器学习的工具。这三款工具分别被命名为AmazonRekognition、AmazonPolly和AmazonLex，它们分别承担着图像识别、语音识别和聊天交互等三个方面的角色。

在发布新产品的同时，亚马逊相关负责人还透露，亚马逊已经在机器学习方面已经有非常深厚的积累，只不过对外很少披露；实际上，亚马逊内部已经有数千人在从事亚马逊人工智能的相关工作。

当登陆亚马逊AI的官网，就能看到这样的介绍：AWS提供全面的人工智能平台和服务，此类服务提供云原生的机器学习和深度学习技术来应对不同用例和需求。

AI服务：AWS的人工智能服务提供云端的自然语言理解(NLU)、自动语音识别(ASR)、视觉搜索和图像识别、文本转语音(TTS)及机器学习(ML)托管服务。

AI平台：AWS推荐使用MXNet作为深度学习框架，以获得高度可扩展、灵活且快速的模型训练体验。AWS可以提供针对CPU和GPUEC2实例优化过的深度学习AMI和CloudFormation模板。

AI基础设施：神经网络其中涉及增加大量模型的过程。AmazonEC2P2实例提供功能强大的NvidiaGPU，这大大缩短了完成这些计算所需的时间。

可以看到，亚马逊的人工智能技术已经覆盖了基础设施、平台、服务等各个环节。而且，更重要的是，还可以看到各种AI服务应用场景。

事实上，我们一直都在热炒，人工智能技术多么的先进，如何的创新。但是，无论怎样先进的技术，最终都要落地到实际的应用场景中，才能够产生更大的价值。在这方面，亚马逊无疑深谙其道。

据外媒报道，亚马逊正准备让人工智能算法来替代时尚造型师和设计师。据了解，他们的研究人员正在研究相关的机器学习系统，机器学习算法。通过分析附加到图像上的几个标签，其便能够推断出某些搭配以便更有效的发现最新趋势并做出反应，甚至是创造时尚。

从智能家居到智能零售，再到时尚设计，亚马逊人工智能下一个将要入侵的领域还远吗？

在我国网易在杭州举办的网易云创大会上带来多款人工智能事业部研发的产品。此次，也是网易人工智能事业部第一次出现在大众面前，这个事业部是否和阿里人工智能实验室，腾讯人工智能实验室一样神秘呢？

最近可能大家刷朋友圈经常会看到这样的标题，「BAT如何布局人工智能产业」，「BAT如何抢夺AI领域人才」，「BAT人工智能实验室大揭底」等等。不可否认，BAT是国内互联网科技领域三巨头，他们各自成立的人工智能实验室的架构、研究方向及研究领域都深受外界关注。其实除了百度，阿里，腾讯三家以外还有一家互联网大公司成立人工智能部也非常早，它就是网易。

在杭州举行的网易云创大会上，网易人工智能事业部（NETEASEAI）一口气展示了多项产品，其中包括实时基于三维实物呈现虚实结合效果的“网易洞见”、可以将任意面转换为屏幕的增强现实互动投影模块“网易影见”、智能聊天机器人开发平台“网易波特”、开放平台“网易智能+”等。

网易洞见是一款展示和体验增强现实内容的工具。就是在平面广告、视频广告等营销模式的基础上加入AR技术。目前众多国际品牌如可口可乐、Spotify、BBC等，都已启用AR增强用户体验。网易洞见是网易自主研发了AR引擎，实施基于三维实物呈现虚实结合的效果。

网易影见是一款基于投影交互的新场景的产品，它可以在任意一个平面都能投射出一个屏幕，主要应用在智能厨房、互动教学等。

此次开放网易“波特”是对话机器人的统一平台，未来能够应用到很多场景。比如此次网易云推出的教育解决方案，用户可以在波特平台上配置机器人，同时，接入大量平台自有的优质内容及服务（如音乐、云课堂、电商、邮件、新闻等），让产品拥有智能对话。

网易是国内最早一批运用AI技术的公司。早在2011年，李晓燕在网易成立了网易多媒体技术组，主要为网易的各个业务部门提供技术支持。到2012年，开始做人工智能的产品实践，陆续将深度学习技术应用到人脸识别、语义识别、智能客服、智能开放平台等众多产品和服务中，属于国内较早一批把人工智能和互联网相结合，应用到产品中的实践者，在此过程中也积累了大量人工智能产品化的经验。后来这个部门发展成了今天覆盖算法、开发和业务孵化的人工智能事业部，一直为网易的各个业务提供人工智能相关的技术支撑。

网易人工智能部门在成立之初就确定了他的发展路线，不会主攻基础性研究，更重实际应用。所以网易人工智能开发的技术首先从业务上的需求出发。比如网易有道的翻译服务，需要用神经网络翻译技术，传统的cpu做模型训练效率很低，而英伟达的GPU在训练神经网络上表现非常好。所以当2016年4月，NVIDIA的深度学习超级计算机DGX-1一经发布，尽管当时DGX-1的售价高达12.9万美金，网易还是第一时间下了订单，这台DGX-1在2016年10月下旬交货，网易也因此成为国内最快开展DGX-1应用的机构。今天网易人工智能事业部，已拥有自建分布式深度学习平台，包括底层深度学习GPU集群、深度学习模型、开放能力接口，以及深度学习、语音音频、计算机视觉、模式识别、人机交互、异构计算等技术，在业务上支撑网易的邮箱、游戏、云音乐、网易云、电商、有道等等，也为企业客户和消费者提供AR、BOT、AI开放平台等产品和服务，目前已经与很多行业龙头企业展开了合作。网易最大收入来自游戏，因此他们会研究如何在游戏里面发挥人工智能的价值。

网易甚至还结合当下人工智能的热潮，专门制作了一部电影《人工智能:伏羲觉醒》，注重人工智能的实际应用路线可谓是体现的淋漓尽致了。

网易云和网易人工智能事业部虽然分属不同的部门，但从技术角度来看，云技术和AI从来不分家。比如说在7月13日的网易云创大会上，网易云就和网易人工智能部的网易波特宣布联合开发教育云服务模式。

网易云服务众所周知，网易有很多toC端成功的产品，比如说网易云音乐，网易严选，网易考拉等，但网易的野心并不止于此，他们还要紧跟腾讯阿里，来分享企业级服务市场这块大蛋糕。网易云服务平台就这样诞生了。虽然和阿里云，腾讯云等云计算厂商相比，网易云规模不算很大，但网易有自己特有的盈利模式。网易现在的云产品有做云计算和大数据服务的「网易蜂巢」；提供反垃圾、验证码、注册保护、登录保护、活动反作弊、应用加固等安全解决方案的「网易易盾」；基于专业的跨平台视频编解码技术和大规模视频内容分发网络，提供稳定流畅、低延时、高并发的实时音视频服务的「网易视频云」；基于PaaS的即时通讯IM云服务的「网易云通讯与视频」；还有网易云客服，提供智能客服的网易七鱼。网易大数据产品有包括一站式大数据管理与应用开发平台「网易猛犸」和企业级大数据可视化分析平台「网易有数」。

AI科技评论发现，过去十多年间网易在大数据、分布式存储，积累了非常多的技术能力，比起国内BAT三巨头，网易略显低调。除了技术低调，网易的产品和服务也通常在对外默不作声的状态下完成，一旦它对外发布了，开始宣传了，你会发现他在产品上已打磨许久。这就是网易的风格，也是他多款小而美，以“小清新”见长的产品一经发布就能大获成功的原因。

好了，关于人工智能的发力重点和人工智能发展的重要节点的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！