物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現(xiàn)，到底哪一種技術(shù)對人類社會的發(fā)展有更大的推動作用呢？不知道有沒有人有這樣的疑惑，事實上，它們都是未來的趨勢，彼此之間并不矛盾。
有人說，萬物互聯(lián)的時代，大數(shù)據(jù)是未來的新石油。怎么去理解這一句話呢？我們知道，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要是實現(xiàn)物理世界（現(xiàn)實世界）和信息世界的融合，從而獲取到現(xiàn)實世界海量、動態(tài)、多態(tài)以及關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)概念，正是對于這些數(shù)據(jù)的抽象描述，通常是指大小已超出傳統(tǒng)意義的尺度，并且軟件工具難以捕捉、存儲、管理與分析的數(shù)據(jù)。再者就是人工智能技術(shù)，它是建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的一門技術(shù)，可以讓機器像人一樣去思考。
說到人工智能，就不得不提到機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。很多人對此不是很了解，在這里我就用一張表示集合的圖來直觀地描述下三者的關(guān)系。
圖1 機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，而深度學(xué)習(xí)又是機器學(xué)習(xí)的一個分支
人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的辨析
1、人工智能
圖2 人工智能——讓機器像人一樣思考
人工智能技術(shù)是1956年提出的，被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一，是對人的思維和意識的信息過程的模擬。人工智能的概念很寬泛，從表面上可以理解為讓機器像人一樣能思考并解決問題。其實，人工智能核心技術(shù)包括很多的方面，推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體的能力等。
通常情況下，我們按照實力將人工智能分為以下三大類：
弱人工智能：擅長于單個方面的人工智能。比如有能戰(zhàn)勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數(shù)據(jù)，它就不知道怎么回答你了。
強人工智能：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多。
超人工智能：超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強數(shù)倍的，而最終能否實現(xiàn)，業(yè)界并無統(tǒng)一說法。
人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮其具體的結(jié)構(gòu)是否與人類大腦相似或相同。另一種是模擬法，它不僅要看最終呈現(xiàn)的結(jié)果，還要求其結(jié)構(gòu)也與人類大腦相似或相同。
2、機器學(xué)習(xí)
圖3 機器學(xué)習(xí)常見算法圖形表示
機器學(xué)習(xí)考察計算機如何基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。其主要研究領(lǐng)域之一是，計算機程序基于數(shù)據(jù)自動地學(xué)習(xí)識別復(fù)雜的模式，并做出智能的決斷。機器學(xué)習(xí)是一個快速成長的學(xué)科，在這里，我們?yōu)榇蠹医榻B一些與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的經(jīng)典的、機器學(xué)習(xí)問題。
監(jiān)督學(xué)習(xí)：基本上是分類的同義詞。學(xué)習(xí)中的監(jiān)督來自于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中被標(biāo)記的實例。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：本質(zhì)上是聚類的同義詞。學(xué)習(xí)過程是無監(jiān)督的，因為輸入實例沒有類標(biāo)記。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：是一類機器學(xué)習(xí)技術(shù)，在學(xué)習(xí)模型時，它使用標(biāo)記的和未標(biāo)記的實例。在一種方法中，標(biāo)記的實例用來學(xué)習(xí)類模型，而未標(biāo)記的實例用來改進類邊界。
主動學(xué)習(xí)：是一種機器學(xué)習(xí)方法，它讓用戶在學(xué)習(xí)過程中扮演主動角色。主動學(xué)習(xí)方法可能要求用戶對可能來自未被標(biāo)記的實例集或由學(xué)習(xí)程序合成的實例進行標(biāo)記。給定可以標(biāo)記的實例數(shù)量的約束，目的是通過主動地從用戶獲取知識來提高模型的質(zhì)量。
3、深度學(xué)習(xí)
圖4 深度學(xué)習(xí)是一種新的思維方式
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠的應(yīng)用場景和未來。
到了當(dāng)下，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的機器在識別圖像時比人類更好，比如識別貓、識別血液中的癌細(xì)胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤。
解讀國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
通常，我們把人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈分為三個核心環(huán)節(jié)：人工智能基礎(chǔ)技術(shù)、人工智能算法平臺和人工智能應(yīng)用，接下來就讓我們來解讀下人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈。
圖5 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三層結(jié)構(gòu)
1、人工智能基礎(chǔ)技術(shù)
人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要是大數(shù)據(jù)管理和云計算，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)已從一個嶄新的領(lǐng)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊姺?wù)的基礎(chǔ)平臺。基礎(chǔ)技術(shù)為人工智能技術(shù)的實現(xiàn)和應(yīng)用的落地提供了基礎(chǔ)的后臺保障，也是一切人工智能技術(shù)和應(yīng)用實現(xiàn)的前提。
云計算按照使用層面的不同又分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）。
IaaS：分為公有云、私有云和混合云三種形態(tài)，提供給消費者的服務(wù)是對所有設(shè)施的使用，包括處理器、存儲、網(wǎng)絡(luò)和其它基本的計算資源，用戶能夠部署和運行任意軟件，包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。
PaaS：將軟件研發(fā)的平臺作為一種服務(wù)，以 SaaS 的模式提交給用戶。
SaaS：提供給客戶的服務(wù)是運營商運行在云計算基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用程序，用戶可以在各種設(shè)備上通過客戶端界面訪問，如瀏覽器。
目前，國內(nèi)云計算的關(guān)鍵參與力量有阿里云、騰訊云、華為云、百度云等。
2．人工智能算法平臺
與基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺不同，人工智能技術(shù)平臺主要專注于機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互，所涉及的領(lǐng)域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、智能控制、機器人學(xué)、語言和圖像理解和遺傳編程等。
機器學(xué)習(xí)在文章前半部分已做過詳細(xì)描述，這里就不再贅述。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數(shù)學(xué)方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關(guān)的特征來實現(xiàn)一定的目標(biāo)。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應(yīng)用。
人機交互：人機交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間的交互關(guān)系的學(xué)問。系統(tǒng)可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統(tǒng)和軟件。在應(yīng)用層面，它既包括人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。
目前，國內(nèi)人工智能技術(shù)平臺在應(yīng)用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域，其中的代表企業(yè)包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。
3．人工智能應(yīng)用
人工智能應(yīng)用涉及到專用和通用兩個方面，這也是機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互這三項人工智能技術(shù)的落地實現(xiàn)形式。目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用正處于由專業(yè)應(yīng)用向通用應(yīng)用過渡的發(fā)展階段。
其中，專用領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用的大多數(shù)，包括人臉識別、語音識別以及服務(wù)型機器人等方面；而通用領(lǐng)域的應(yīng)用則側(cè)重于醫(yī)療、智能家居、金融等方面。
（1）智能機器人
圖6 智能機器人——人類的好伴侶
由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機器人、工業(yè)及企業(yè)服務(wù)和智能助手三個方面。
其中，工業(yè)及企業(yè)服務(wù)類的機器人研發(fā)企業(yè)依托政策背景和市場需要處于較為發(fā)達的發(fā)展階段，代表性企業(yè)包括新松機器人、大疆、博實股份、優(yōu)愛寶機器人、Slamtec等。
在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例，涉及到的國內(nèi)企業(yè)近 300 家。
家庭機器人代表性企業(yè)包括：優(yōu)必選、Rokid、公子小白機器人、北冥星眸、極思維智能科技等。
智能助手代表性企業(yè)包括：百度、小i機器人、圖靈機器人、優(yōu)必選、北冥星眸GalaxyEye、蘿卜科技等。
（2）智能家居
圖7 人工智能讓你的房子更聰明
人工智能在智能家居方面的應(yīng)用也是一個大熱門，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術(shù)和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實體化智能家居產(chǎn)品生態(tài)。而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過各自平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務(wù)。
值得關(guān)注的是，科沃斯、歐瑞博、broadlink、感居物聯(lián)、風(fēng)向標(biāo)科技、物聯(lián)傳感和華為等技術(shù)解決方案商在通用硬件和技術(shù)、系統(tǒng)級解決方案上已成為諸多智能家居企業(yè)的合作伙伴。
綜合來看，智能家居和物聯(lián)網(wǎng)其它細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)由于市場分類、技術(shù)種類和數(shù)據(jù)積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業(yè)之間的合作融合度較強。
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)：阿里小智、QQ 物聯(lián)、京東微聯(lián)、小米、樂視樂居家等。
傳統(tǒng)家電企業(yè)：海爾U＋、美的M－Smart等。
技術(shù)解決方案商：歐瑞博、科沃斯、broadlink、感居物聯(lián)、風(fēng)向標(biāo)科技等。
（3）智能醫(yī)療
圖8 智能醫(yī)療緩解醫(yī)患矛盾 為人類解決更多疑難雜癥
目前國內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。
由于起步較晚和技術(shù)門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機器人的研發(fā)水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，這些企業(yè)主要集中于手術(shù)機器人和康復(fù)機器人兩大領(lǐng)域。
在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫(yī)療機構(gòu)的合作，為腦科學(xué)、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領(lǐng)域提供智能解決方案。
而在生命科學(xué)領(lǐng)域，研究的著眼點在以基因和細(xì)胞檢測為代表的前沿研究領(lǐng)域，代表企業(yè)有華大基因、碳云智能和貝瑞和康等。
醫(yī)療機器人代表企業(yè)：新松機器人、博實股份、妙手機器人、璟和技創(chuàng)等。
醫(yī)療解決方案代表企業(yè)：騰訊、阿里巴巴、百度、科大訊飛等。
生命科學(xué)代表企業(yè)：華大基因、碳云智能、貝瑞和康、安諾優(yōu)達、聯(lián)合基因、北科生物等。
總結(jié)：
國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)技術(shù)鏈條已經(jīng)構(gòu)建成熟，人工智能技術(shù)和應(yīng)用集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領(lǐng)域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關(guān)技術(shù)的突破和應(yīng)用場景升級兩個層面。
