目前人工智能在大规模决策/文本智能处理/语音合成/图像识别/自动驾驶等多个领域的应用实践，都已经达到甚至超过了人类水平。比如，阿里的智能客服系统、人脸识别支付、百度搜索推荐、美团和滴滴订单分配、知乎亿级用户的社区管理，背后都是AI技术为支撑的。不论目前从事何种行业，为了把握将来的机会，你都需要了解一些通用的AI知识。
一、AI的前世与今生
人工智能（Artificial Intelligence），指的是能和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
1965年达特茅斯会议上，当时四个图灵奖的得主聚集在一起提出了十大问题，标志着AI行业的诞生。
自此之后，AI一共经历了三次浪潮：
70年代和90年代，由于算法结构及当时的计算能力因素，在当时行业的应用上、效果上，都没有达到一个很有效的效果，所以前两次浪潮都是潮起潮落。
随着这个深度学习的出现，历史上的一些问题得以被解决，且取得了超前的好成绩。比如语音识别、图像识别等，都比传统算法有更好的实用效果。因此，我们遇到的AI才变得实用，从而带到生活中。
这一次可能是人工智能真正到了爆发的时候。
二、AI的行业布局
目前，AI行业的布局可以分成三个大层次，分别是基础层、技术层和应用层。
· 基础层的分支领域，主要包括四大类：AI芯片、技术平台/框架、数据中心服务、数据服务；
· 技术层的内容，会涉及到AI技术的应用领域，比如深度学习、语音/图像识别、文本智能技术等；
· 应用层即借助于以上这些技术，在汽车驾驶、医疗诊断、安防等各个行业领域的技术赋能。
越靠近基础层，进入门槛越高，是BAT等巨头布局重点；在顶层应用领域，则有着更多细分市场机会，需要更多人才，也具有更广阔发展空间。
三、典型AI技术：深度学习算法
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
而深度学习，是AI技术在机器学习方向上，最重要且著名的领域之一——2016年，谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo，通过每天上万次的自我训练、迭代算法，不断进化，最终成功打败了人类顶尖的围棋大师李世石。
据DeepMind团队透露，AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋方式的。这些“大脑”是多层神经网络，跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上相似。
它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。
四、AI产品设计流程
1.典型案例：语音交互产品设计
对话式语音交互产品是最典型的AI产品之一，涉及到两大细分领域：语音识别和自然语言处理（NLP）。
借助语音交互产品，人类和设备通过自然语言进行信息传递与交流，可极大提升人机交互效率，简化设备操作流程，降低使用门槛。
在语音交互产品设计中，需要解决的核心问题有三个：声音信号的识别与优化、声音信号的理解、信息的反馈与播报。
2.典型案例：文本智能技术产品
文本智能通俗来讲，是计算机像人类一样理解自然的书面语言。例如：
“冬天，能穿多少穿多少。夏天，能穿多少穿多少。”
“中国足球队，谁都打不过。中国乒乓球队，谁都打不过。”
这样的文字，人类看一眼就知道什么意思，对计算机来说则困难重重。因为人的表达方式千变万化，短词汇可以传达非常宽泛的语义信息，机器却不能理解。文本智能技术的应用，会改变这一现状。
在将来，机器将可以快速从海量文字中获取重要信息点。比如在开发票的过程中根据票据信息分类，自动填写申请表、上传票据和比对信息，只需人工复核即可完成整个报销流程，极大地提高了整个业务流程的效率。
文本智能处理的需求遍及各行各业，合同审阅、内容分类、情感识别、文本审核和纠错都是这项技术具体的应用场景。
五、三个案例：AI如何为传统行业赋能？
我们判断一个技术能不能在行业落地，最重要的是考虑清楚，新技术所带来的价值能否大幅超越现有的解决方案。
产品价值=（新体验-旧体验）+替换成本
1. 典型案例：手机上的人脸识别
以人脸识别在手机行业的应用为例：涉及到手机信息安全的场景，比如屏幕解锁、在线支付等，都会需要确认用户身份。
相比于目前的密码输入、指纹识别以及其他生物识别的方法，人脸识别具有更强的竞争力。
· 手机本身就内置摄像头，不需要像虹膜模组一样占用额外设备空间，从而提升手机性能，获得更好用户体验；
· 人脸是最有辨识度的生物特征之一，安全性可以得到保障；
· 大家在刷脸解锁的过程中，不再需要任何配合操作；
还可以抵抗一些常见的干扰，例如暗光、侧脸、小范围遮挡等。
利用计算机视觉赋能的人脸识别技术，就是一种安全、高性价比的解决方案。
2. 典型案例：AI+汽车
“AI+行业”的应用层最具有代表性的应用之一，就是近些年来热门的自动驾驶技术。AI技术在自动驾驶场景中，有着丰富的应用：
1）环境感知领域
由于行驶环境复杂，已有感知技术在检测与识别精度方面尚无法满足自动驾驶的需要，基于深度学习的图像处理成为自动驾驶视觉感知的重要支撑。线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常被用于车道线和交通标志的检测。
2）决策规划领域
决策规划处理是AI在自动驾驶中的另一个重要应用场景，状态机、决策树、贝叶斯网络等AI方法已有大量应用。
3）控制执行领域智能
控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法等。
目前在汽车产业，百度、阿里等企业都在进行自动驾驶的布局，AI赋能逐渐成为行业未来的趋势；此外，AI还在汽车保险、安全评估、故障分析等多个领域有着变革性的影响。
比如：米其林轮胎借助数据分析平台，获取车辆的胎压、温度、道路状况等数据，通过深度学习建模，判断潜在的安全隐患；又比如各大保险公司通过收集驾驶数据，对驾驶特征评分，为精算研发服务……
3. 典型案例：地厚云图项目管理AI平台
在一个复杂的领域里，AI技术同样可以有很多的用武之地。
在工程基建领域，存在着场地范围广、重型设备多、人员及数据分散，传统组织管理效率低等众多问题。基建在GDP占比较高，效率的提升至关重要。
通过AI技术赋能，可以有效的打通各项数据；数据化采集分析能让我们对实际情况有更客观、及时和精准的了解。
项目管理AI平台，由过去从上往下的粗颗粒度信息OA管控逻辑，变为从下往上的细颗粒度数据种植UGC（用户生产数据）逻辑，进而实现基于项目层级结构化大数据的企业层级数据应用AI化，使过去基于PC端ERP信息系统的领导界面BI变成AI。
作为工程基建领域的项目层级数字化工作平台头部产品，地厚云图创造了一种全新的项目管理AI价值：通过项目层级的数据智能，实现工程人的个体价值崛起——“人人都是项目经理”；通过项目层级管控核心体系的开放共享，即与智慧工地传感硬件（物联网iot）、eBIM平台、云采购平台等的对接，实现工程圈的生态互联——“工程管理大数据”。
此外地厚云图还实现了全体系的政府智能建管：智慧工地、劳务人员实名制、危大工程、智能监管等体系。
AI是一门多学科交叉融合的、极富挑战性的学科。只有从现在开始，不断地深入学习，及早洞察行业中的痛点与机会，才能在未来的AI时代中占得先机，享受第一波红利。
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