AI销售市场再次火爆，什么硬件配置都抢眼

凯文·凯利说“人工智能技术是下一个颠覆人类社会的东西”。据BBC预测分析，到2020年，全球人工智能技术的市场容量将达到1190亿人民币，ACF2101BU人工智能技术将成为未来产业链的新出路似乎是不争的事实。

1956年，人工智能技术的鼻祖马文斯基明确提出了“人工智能技术”的定义。整整过去了六十年，其间商业化的浪潮迟迟没有到来。过去，虽然微软、谷歌、Facebook等一些大企业继续投资人工智能技术，但大多数都是利用科研成果来改进自己的业务流程，提高效率，并不能激发多少波澜。直到人机大战再次重新获得大家的关注，大家才意识到人工智能技术的商业化已经被悄然而逐渐的理性布局了。

事实上，从图像识别技术和语音识别技术的分割来看，今天人工智能技术的商业化已经惠及了所有人。人工智能技术商业化的前提条件是什么？快速的电子计算机，大量的数据信息，以及更先进的优化算法...为了使人工智能技术在技术上成为可能，成千上万的生物学家试图提出可行的计划。此外，销售市场还利用商业服务的能量和逻辑，加速人工智能技术产品的迭代，创造出汹涌的大海。

AI大潮下的巨人们进攻。

人机大战反映了人工智能技术早已成为大佬们发展趋势的局面，“深度神经网络”成为市场竞争的焦点。其实只有大量的开发者才能在人工智能技术行业中加入科研，不断推动技术发展，从而达到商业化的最终目的。所以可以说是谷歌刻意赢得了与李世石的竞争，敲响了大佬们又一轮竞争的冲刺枪。Facebook、微软、iPhone等商业服务领袖也在人工智能技术的合理布局上投入了巨资。

美国苹果公司很早就发布了以Siri为含义的人工智能技术的应用，并根据回收利用和自主研发，提前合理布局了人工智能技术，商品涵盖视频、语音、图像和深度学习。相比iPhone，谷歌和Facebook在人工智能技术行业的勤奋更容易被外界捕捉到。

对于谷歌来说，AlphaGo只是其人工智能技术解决方案的开始。除了AlphaGo，谷歌还发布了基于人工智能技术的新型优化算法RankBrain，并与福特合作开发自动驾驶汽车、D波量子计算机检测，将人工智能技术融入到闲聊中。后来，Facebook在2015年6月成立了欧洲人工智能技术研究所，试图构建能够理解海量信息的人工智能技术设备。

与引起人们关注的Google和Facebook不同，微软在人工智能技术行业看似很不引人注目，但实际上早在1991年，微软就成立了专门研究人机交互技术、自然语言理解与求解、深度学习、语音识别技术与语音识别、人工智能算法的研究所。这种技术刚刚成为人工智能技术最重要的分支，无论是在学术界还是工业界。

市场细分已经复苏。

如果把人工智能技术形象化为“身体拓宽”，那么“眼、耳、耳、舌、身、心”的结构就是推进人工智能技术的系统工程。在人的各种感官中，视觉效果接受了80%的信息内容。同样，人工智能算法也成为人工智能技术科学研究的重点方向。

这种以教学设备“看”为重点的科研，本质上是一种机器视觉技术，允许摄像机和计算机代替人眼对整体目标进行识别、跟踪和精确测量，然后进行图像处理，试图从图像或多维数据信息中获取信息。电子计算机问世50多年来，人工智能算法经历了从认知到认知能力的发展趋势，重点是特征呈现、图像标记、图像理解、图像深度理解四个环节。

计算机学会了通过就业的手段去了解整个世界，把人从繁杂的劳动中解放出来。无论是老板还是新成立的公司，都在努力抢占人工智能算法的商业销售市场，尤其是2012年深度神经网络崛起之后，这个行业的很多初创企业可谓是五颜六色。

世界各地的人工智能技术企业都专门从事深度神经网络定位，而中国70%以上的企业主要专注于两种类型的图像或语音识别技术。首批获得投资者和销售市场认可的高科技初创企业中，不乏图像识别技术领军企业。

和人工智能算法一样，自然语言理解是人工智能技术的关键组成部分。编程语言是人与计算机之间信息传递的媒介，计算机软件的特点是命令按照一种语言传递给设备。

Siri和萧冰是自然语言理解的技术落地产品，但他们的客户印象只停留在游戏和娱乐上，他们在回答问题时仍然有很多问题。准确的说，虽然目前语音识别技术已经达到了很高的水平，但是文本检索还有很长的路要走。因此，在整体语音识别技术率差异不大的自然市场竞争环境下，文本检索的优化算法和应用场景已经成为自然语言处理(NLP)产品更关键的标准。

技术楼层类型，什么硬件配置比较抢眼？

自动驾驶仪、无人飞机、智能机器人等行业是人工智能技术的商业化场景，融合了人工智能算法、语音识别技术和深度优化算法。

无人机(UAV)近年来在无人机销售市场上蓄势待发，也是“无人系列产品”的智能驾驶，无论从经济发展规模还是商业服务的多样性来看，都更加繁荣。从无人驾驶到自动驾驶，乃至智能驾驶行业共享经济模式的逻辑思维，不断筛选关于“无人驾驶”和“自动驾驶”的信息，关注度并没有下降。

看到无人驾驶飞机和自主驾驶的商业化不断扩大，智能机器人的商业服务场景更加富有想象力。虽然学术界对智能机器人的研究有几个研究内容，如集成智能机器人、智能机器人的智能手、软机器人等。，在智能机器人商业化行业，商品的简单化比较严重，很多公司还处于“摸着石头过河”的环节。

人工智能技术的现代化已经到来。在AI+的淘金潮中，大企业、初创公司都在为人工智能技术的商业化做着准备。要想理想溢出到现实中，可能要等上下游技术的完善，终端设备的完善。AI能带来怎样的未来，是很有希望的。