继人脸识别之外 人工智能下一条“赛道”在哪

　　最近一段时间，人工智能突然霸屏了，先有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈，后有阿里巴巴发布新款人工智能硬件……在技术快速更新迭代的当下，人工智能正在从方方面面改变我们的生活模式和生产方式，其在为人类带来更多便利的同时，引领着世界经济的变革——

　　4.1亿美元！这是人工智能企业商汤科技上周宣布的B轮融资总额，这个数字也创下了全球人工智能领域单轮融资最高纪录。据商汤科技透露，其2016年的客户和业务量较之2015年实现了数十倍增长，驱动了超过400家客户的“人工智能+”升级。

　　资本市场对商汤科技的青睐，正体现出人工智能行业的红火。商汤科技的投资方之一，IDG资本全球董事长熊晓鸽说：“可以明确地看到，人工智能已成为经济发展的原动力。”来自市场分析机构普华永道的研究报告预测，至2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。

　　在资本之外，人工智能市场同样活跃。从政策层面看，来自科技部的消息称，我国最近新一代人工智能发展规划已编制完成，这项规划对我国至2030年的人工智能产业作出了系统部署。而在企业动向方面，仅仅上周一周，就先后有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈，阿里巴巴发布新的人工智能硬件，微软宣布将成立新的AI实验室，以对标谷歌的Deepmind，“致力于解决AI领域中的一些最困难的问题”。

　　人脸识别、图像搜索、下围棋……在这些人们耳熟能详的应用之外，人工智能下一条“赛道”又在哪里？将对人们的工作和生活带来怎样的影响？

　　打造智能生活新入口

　　目前，人工智能对自然语言的理解是最被看好的发展方向之一。中国计算机学会中文信息技术专委会秘书长赵东岩表示，自然语言理解是人工智能这座高峰上的一颗明珠，只有通过自然语言理解，才能实现人工智能与人类的无缝对接。

　　目前，自然语言理解让物联网智能语音设备大行其道。亚马逊的Amazon Echo，谷歌的Google Home，微软的Invoke和苹果的HomePod……巨头们纷纷发布了自己的智能音响产品，Echo系列产品在美国的销售量已经达到700万台。在国内，美的联合百度发布了智能语音盒，阿里巴巴则发布了智能音箱天猫精灵X1。

　　在人工智能的支持下，这些智能音箱产品已经不仅仅是播放歌曲、讲个故事或者预报一下天气，它已开始成为智能家居的新入口，并且带来了人与机器交互的新方式。

　　百度度秘事业部副总经理葛行飞表示，美的智能语音盒能够直接控制空调、加湿器、空气净化器等家电产品，可以为消费者的生活带来更多便利。

　　天猫精灵则能够通过声纹识别，让消费者直接用语音来为手机充值、购物、查询快递。“当你发起购物、充值等行为时，只需要说出声纹密码，通过声音识别系统校验身份，确认是本人后才会完成交易。”阿里人工智能实验室负责人陈丽娟介绍说。

　　在这些智能音箱的背后，则是巨头们的对话式人工智能操作系统。在百度，这个系统被称为DuerOS，阿里巴巴则称之为AliGenie。

　　为什么人工智能技术的推进，让语音交互真正成为可能？陈丽娟表示，中文语音交互的难点在于对中文语义的理解，人工智能的算法支持让中文语义理解引擎能够优化常用的定时、提醒、天气、购物等领域语言内容。“比如天猫精灵仅在天气预报上就能够理解786种中文问法。此外，对北方语言的儿化音，小朋友的叠字，包括吞字、缺字、口头禅，这些都可以通过深度机器学习来优化。”陈丽娟说。

　　人工智能对自然语言的理解，不仅改变着人与机器的交互方式，也在改变人与人之间的交流方式。谷歌翻译研发科学家高勤介绍说，在语言翻译领域人工智能可以让机器翻译的整个决策过程更为全面。就像AlphaGo在对围棋的理解上超越了人类一样，在人工智能的支持下，机器翻译同样能做人可以做的事。“比如零数据翻译，人工智能可以使用英语和日语、英语和韩语之间对译的训练数据，不依靠任何日语和韩语之间的翻译数据，实现不通过英语中转的日语和韩语之间的直接翻译，这为未来构建统一翻译模型提供了可能性。”高勤说。

　　生产过程从此不一样

　　“在人工智能工业大脑的支持下，我们在车间里写的代码，让苏州一家光伏切片厂提升了1%的良品率。”阿里云算法工程师光盐告诉记者。

　　在从工业3.0到工业4.0的迁徙中，人工智能也已经开始发挥作用，两化深度融合让企业拥有了更多的数据，人工智能则能让数据真正在制造领域体现价值所在。来自普华永道的研究报告显示，在深入分析2016年至2030年人工智能将带来的经济增长数据后可以发现，一半以上的增长将来自于劳动生产力的提升，普华永道人工智能分析师阿南德·拉奥表示：“人工智能在提高和扩展企业能力方面的价值并不亚于自动化。”

　　那么，人工智能在智能制造领域到底有什么作用？一方面是帮助寻找问题，优化流程。商业智能服务商Qlik帮助丰田汽车分析了1.8亿个行车数据，通过对这些数据的分析，丰田大大缩短了查找问题的时间。“过去，丰田汽车查找问题根源至少需要10个小时的时间。现在，通过运用人工智能分析数据，这一查找问题的时间已缩短到5分钟至10分钟。”Qlik亚太区制造业和高科技市场开发总监杰里米·西姆说。

　　从当前对人工智能的应用来看，最被看好的应用方向是预测性维护，光盐所提升的1%良品率正来源于此。“通过对监控的生产数据以及设备故障历史数据分析建模，人工智能可以提前预测故障。在故障发生前，就可以提前更换有问题的零件。”光盐说。

　　在日本，九州电力同样通过对旗下84家工厂10万台设备的数据进行分析，将维护模式从定期维护转变成基于风险的预测性维护。美国通用电气公司GE也在上月宣布，将成立一家人工智能公司，致力于利用数据分析、机器人和人工智能技术，为油气、运输和能源等行业提供检测服务。

　　不过，光盐也告诉记者，人工智能在智能制造领域的应用才刚刚起步。“一方面是人工智能对数据有更多要求，企业必须有一定的数据累积。另一方面，人工智能的方法论虽然是通用的，但不同行业还是有原始数据和业务产品的区别，人工智能企业同样需要深入了解制造业，为不同的行业建立不同的算法模型。”光盐说。

　　“新一代人工智能技术将为智能制造系统插上翅膀，带来智能制造的新模式、新手段和新业态，但其发展仍要注重技术、应用和产业的协调发展，避免空想，将创新驱动与工业化紧密结合。”中国工程院院士李伯虎说。