拨开喧闹复杂的表象，一文结构化读懂人工智能产业图谱
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【编者按】：笔者本周最早以人工智能2.0事件为切入点，梳理了人工智能领域的几个方面。在搜集资料过程中，要想理清思路搞清楚，发现有很多资料和说法因在不同层次，容易造成理解上的混乱。今天笔者试图从结构化视角入手，让没有技术基础的人，也能搞清楚人工智能产业图谱。
系列文章链接：人工智能2.0崛起，你感受到这股势能了吗？
你知道人工智能火热，但你知道为什么吗？｜寻找AI2.0的驱动力量
演讲 | 潘云鹤院士：AI2.0，中国新一代人工智能发展方向
文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察，价值阅读倡导者
你有没有发觉，也不确定从什么时间开始，有关人工智能的论坛、大会突然冒出来，一个接一个，甚至更多与之没有多大关系的论坛，都会有人工智能的分论坛。有关智能制造热度的余温仍在，赶潮的人们又迫不及待地追向下一个热点。
都知道这个世界的常态是“变化”，可是，你有没有觉得，追赶的变化越多，人变得越来越兴奋，却越来越看不懂这个星球了？当你在问“这个星球怎么了”的时候，其实，最该问的是“我肿么了”？
回到话题中来，其实，人工智能技术已在金融、保险、媒体、消费等领域有应用。本轮制造业的变革已然超越工业企业和领域本身，随着大数据、云计算能力的提升，更多的科技、信息技术在充分发展之后，开始深入应用到制造业态中，并带来重构效应。
所以，关注先进科技和新一代信息技术，及其在制造业各个场景里的应用，是非常重要的事情。
趋势的发展总离不开当初的初心，让我们回到历史的起点。记的是1956年，美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出“人工智能”一次，主要由计算机专家和数学专家组成，John McKarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester、Claude Shannon等，当时初定义为：“使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能”。
来，让我们正经一把，看看人工智能的正儿八经的定义，：
人工智能（Artifical Intelligence）是指使用机器代替人类认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
也就是说，凡是使用机器替代人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。
现在想来，当初那些提出人工智能的脑袋是多么聪明，不但自己特聪明，还想让计算机像人一样更聪明，让计算机帮人们处理一些自身能力边界之外的事情。Oh my God ！
60年来，人工智能在经历了诞生、黄金时代、遭遇障碍、繁荣、低潮等数个阶段之后，人工智能迎来了爆发期。在这段历程中，供出现了三个学派：逻辑学派、连接学派和行为学派。
如今，在中国工程院潘云鹤院士看来，人工智能已发展到AI2.0的当口，即基于重大变化的信息新环境，发展新目标的新一代的人工智能。对于中国人工智能2.0的重点方向在哪？潘院士给出了五个主要方向：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。
其实，对于绝大部分非技术派人员，只要简要了解其发展节奏就好了。可以利用时间，更多的关注应用场景领域和产品类型，这样更能享受AI+产品/服务带来的。
从驱动力视角看人工智能发展阶段
对于人工智能60年来的历程，会有很多视角去观察和总结。在这里，笔者选择从驱动力视角梳理三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段，场景驱动阶段。
1、技术驱动阶段：集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算。
值得一提的是，人工智能领域作为一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度并行数据的处理需求。为解决此问题，继CPU之后，相继出了GPU、NPU、FPGA、DSP等“AI”芯片。
2、数据驱动阶段：算法和计算力将变成人工智能领域的基础设施——“水、电、媒”。人工智能发展的第二阶段，算法和计算力已基本不存在壁垒，数据将成为主要驱动力，推动人工智能更迭。
此阶段，大量结构化、可靠的数据被采集、清洗和积累，甚至变现。例如，大量的数据基础上可以精确地描绘消费者画像，制定个性化营销方案，提高成单率，缩短达到预设目标的时间，推动社会运行效率提升。
当然，针对不同行业特点，会出现技术驱动型应用领域和数据驱动型领域并存的局面。
来源：中国人工智能产业创新联盟
人工智能发展的第三阶段，场景作为主要驱动力，不仅可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策。
这也是为何在2017年贵阳数博会上，马云说数据是能源，在新工业时代最重要；李彦宏说算法是驱动引擎，而马化腾认为场景最重要，也就是说数据只有来源于场景，更有效的算法唯有反馈和应用到场景里，才能真正创造价值。
所以，AI+场景（各个具体行业）才是未来。
AI产业链：技术支撑层、基础应用层和应用场景层
这是本文的关键，就是以结构化视角观察人工智能产业链，只要掌握了这个分析版图和框架，就会对人工智能新闻事件呈现的纷繁之象看得清楚。
来源：36氪人工智能报告
技术支撑层主要由AI芯片、传感器等硬件和算法模型（软件）等两部分构成，其中传感器与IoT的感知层相似，包括GPU、FPGA、NPU等在内的AI芯片负责运算，算法模型则负责训练数据；
基础应用层的技术主要是为了让机器完成对外部世界的探测，主要由计算机视觉、语音识别等感知层和语义识别等认知层构成，这些技术是机器能够做出分析判断的基础。此外，在感知与认知技术之下还有数据标注作为其底层支撑。
来源：36氪人工智能报告
应用场景层是集成了某种或多种基础应用技术的、面向如工业、自动驾驶、家居、仓储物流、金融、医疗等不同应用场景的产品或方案。
来源：36氪人工智能报告
人工智能与你何干？
人工智能将深刻影响各个领域，在由中国人工智能产业创新联盟编制的中指出，无论你是在To C 企业还是To B 企业里，都有可能与人工智能有关。
总体来讲，人工智能对于人类和从事的职业来讲，有两个角色，一是替代人工，一是辅助角色，前者将随着技术的成熟度和广泛的场景应用，将逐渐对其中岗位完成替代，目前已经在翻译、生产线等岗位变成现实。而在一些创意、经营分析与决策方面，人工智能起着辅助角色，要协助这些岗位的核心人员处理的更快、更好、更如意。
一切正在起变化，当明白这种结构图时，就要思考自己的职业方向了。
延伸阅读：
百度All in 人工智能的战略构想与路线图 | 百度AI开发者大会深度观察
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