人工智能推动经济发展
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能推动经济发展范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能推动经济发展范文第1篇
类脑智能主要包括两个研究方向：以类脑芯片为代表的硬件方向和以学习系统为代表的软件方向。
类脑芯片旨在从组织结构和构成要素上实现对人脑的仿真和建模，通过对大脑进行物理和生理解构，研制能够模拟神经元和神经突触功能的微纳光电器件，并⑹以亿计的光电器件按照人脑结构进行集成，最终构造出人脑规模的神经网络芯片系统。这种新型架构突破了“冯・诺依曼”架构的束缚，为类脑智能的发展提供了物质基础。
该领域是类脑智能取得突破进展的一个重要方向，全球发达国家和科技巨头企业均有布局。在此形势下，我国应该进一步加大对仿真神经元、仿真神经突触等微纳光电器件和类脑芯片的研发和产业化支持力度，抢抓发展先机。
人工智能推动经济发展范文第2篇
1.智能化应用在机械制造中，系统工程技术、人工智能技术、机械制造技术以及自动化技术相互融合，进而催生出了一种新的、综合性强的应用技术——智能化技术。智能化应用实现了人机一体化，能够对生产过程中的各工艺环节进行智能化推理、分析、判断、决策。所以，机械制造技术和人工智能技术相互结合从而形成了智能机械制造技术，它在机械制造系统中加入了人工智能因素，能够模拟出专家活动，对机械制造过程进行实时的自动化监测，及时发现和处理各种问题。除此之外，随着智能化应用的广泛应用，机械制造企业能够依据外部条件的变化，及时调整自身参数，从而适应市场需求，有效提升机械产品质量。
2.虚拟化的应用在机械制造企业利用仿真技术、建立系统模型，能实现自动化技术的虚拟化应用。虚拟化应用综合了信息技术、人工智能、多媒体技术、并行工程、现代机械制造工艺以及计算机图形学的综合利用，是一项系统性技术。在信息技术和计算机仿真技术的共同支撑下，机械制造企业能对生产过程进行模拟和仿真，从而发现其存在的各种问题，切实降低企业生产成本，缩短产品开发周期，确保产品质量，提升机械产品的市场占有额。
二、自动化技术在我国机械制造中的发展前景
我国的经济发展水平以及民族的崛起，在很大程度上受机械制造行业的影响。长期以来，我国自动化水平偏低，所以企业都在寻求快速发展之路，但是要提高我国的自动化水平，必须循序渐进，有计划、有步骤的开展。在发展过程中，我们不能不加选择的照搬国外自动化技术，而要从我国具体国情出发，制定出长期有效的发展规划，逐步提升我国机械制造行业的自动化水平。相较于西方发达国家，我国机械制造业的自动化技术尚处于起步阶段，自动化水平较低，但是随着我国科学技术水平的不断发展和进步，我国自动化技术将会越来越多的应用到机械制造领域。机械制造企业要取得长远发展和进步，就要始终坚持国家的政策导向，时刻以推动国民经济发展为导向，顺应企业发展形势，坚持实事求是，引进并借鉴外国先进技术，为我国机械自动化技术的健康、稳定发展奠定基础，不断提高机械制造领域的经济效益，加快实现机械自动化的伟大目标，提升我国机械自动化技术在国际市场上的竞争力。
三、结语
人工智能推动经济发展范文第3篇
2017年4月27日下午， 硬蛋AI+产业峰会作为2017GMIC暨全球移动互联网大会的分会之一，同期在北京国家会议中心拉开帷幕。此次峰会以“AI以致用”为主题，邀请了多位人工智能科学家、创业者以及市场分析师作为演讲嘉宾，共同探讨产业应用与未来，资本风口与技术拐点，并试图将目光聚焦到产业真正的痛点，落实在人工智能未来的应用层面。
清华神经博士现身说法 脑科学将大推AI发展
一般意义来讲，我们认为大脑具有感觉、运动、控制、记忆和认知等方面的功能。目前人工智能中，最核心的部分是认知部分，初级认知已经逐步发展起来，包括判断、计算、决策和逻辑分析等。但高级认知中包括想象力、情绪等功能还是做不到的。
人的大脑会经历一个发育的过程，但人工智能却不会发育，至少目前是做不到的。现今，人类越来越依赖人脑的外延，比如人人不离手的手机，手机的日程表、通信录等。这就不得不提到脑科学研究中神经学领域的神经环路机制研究，比如情绪的神经机制，情绪产生过程中细胞分子的机制。如果未来可以对这些机制进行破解，机器可以通过神经元记录读取人脑的信息，甚至直接摆脱外延设备直接对人进行调控，包括运动、情绪等都是有可能的。
另外，脑科学和人工智能，迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助，比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止，人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。
科学是技术的源头，技术不等于科学，但恰恰是社会进步和人类文明的原动力。现在社会大环境中，更多的人关注的是技术给我们带来的生活改变、经济发展，却很少关注技术背后的科学。 神经科学家/清华大学教授鲁白强调，一个大国要变成一个强国，它的崛起不仅仅是靠科技和经济的发展，而应该同时进行思想、文化建设，才会变成一个真正的强国。希望科学知识可以更多的融入百姓生活，推动社会文明。
AI数据似地球矿藏 深度学习可掘黑金
水力压裂和液燃油技术是石油行业中一个非常颠覆的技术。三十年前，曾经有专家预言全世界的石油只够用三十年，但现在还有很多。当时预言的专家并不是没有考虑水力压裂和液燃油技术，只不过当时技术并没有落地，所以跟不存在差不多。演讲伊始，百度度秘事业部副总经理葛行飞向众人抛出一个石油行业的经典且具有突破性的技术，他表示，人工智能发展了这么多年，所积累的数据和地球上的矿藏极其类似。受技术因素影响，地壳中很多物质一度被认为是没用的，而水力压裂和液燃油技术的创新使一个个废弃的油田重新具备了很大价值。
人工智能中有一个东西跟水力压裂技术差不多，叫深度学习。这使得人工智能中积累了多年的庞大数据，通过深度学习技术，可以创造出有价值的东西。现在这项技术还没有成熟，但也更有可能采到黑金。
相较坊间大热科技 感知系统或先落地
谈到人工智能很多人会问：什么是最先进的技术？什么是最成熟的技术？什么是最快落地的技术？通过三个连续的反问，驭势科技联合创始人/CEO吴甘沙开始向现场观众进行讲述。
很多人第一反应都是谷歌的无人驾驶，这项技术是基于2007年的技术路线发展起来的，现在发展非常成熟；然而谷歌的40公里无人驾驶的小车现在还在测试，尤其在开放的城市环境中，对于无人驾驶这项人工智能依然是一项挑战。反而，最快落地的可能是无人驾驶基于的激光雷达技术或感知系统。
目前，包括谷歌、优步和百度的无人驾驶测试汽车顶部都要安置一个激光雷达，这个激光雷达可以将周围的三维环境呈现出来，即使在复杂环境中也可以进行定位、导航甚至防撞，但相对昂贵。而特斯拉使用的是一种相对便宜的传感器，基于挡风玻璃后面的摄像头，以及周围车身一圈12个超声波雷达，这样就可以形成感知系统，虽然这套系统的技术尚不完全成熟，但相较于传说中的大热无人驾驶，其很大可能是最快落地的人工智能技术。
生活中的智能家居 最接地气的AI应用
随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。
数据显示，2017年全球智能语音产业规模将达112.4亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020年市场规模将达到3576亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit的智能家居新模式。
当天峰会上，硬蛋科技携手云知声了详细的合作计划，双方将从产业链角度进行合作共建“中国智能家居创新产业生态”，打破目前行业各自为政闭门造车的落后模式。通过聚合智慧生活圈产业链的优质资源，构建自主、可管可控、可持续发展的智慧生活产业生态体系，为创新类公司提供支持。后续还将搭建以技术研发创新、公共服务、企业创客孵化为主的三大平台。聚合资源，集成智能家居创新服务解决方案，并通过聚拢的资源、经验和技术核心优势，推动智能家居产业链全面落地。
假以十载光阴探索 未来或可智享生活
人工智能推动经济发展范文第4篇
关键词：人工智能 电气工程 自动化控制 应用
中图分类号：TM76文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）13-0187-02
当前是一个科学技术时代，电气工程发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。电气工程行业要想有效实现电气自动化控制和管理，就必须充分发挥出人工智能技术的作用。人工智能的研究范围不仅涵盖了图像语言识别和自动化控制，还包括了专家系统和人工神经网络等内容。因此，电力企业必须通过合理利用人工智能技术，才能有效实现对各项机械设备的自动化控制，从而大大降低企业的人工成本，保障企业创造出更多的经济效益和社会效益。
一、人工智能简述
与传统人工控制相比较，人工智能技术最大的优势在于其能够在计算机技术辅助下，完成对机械设备的自动化控制，企业无需投入更多的人力。人工智能的基本工作原理是基于对人类大脑活动的模仿，接着设计人员利用计算机进行科学编程，确保其具备相似人类的基础思维能力和行动能力，能够完成人类派发的各种指令。伴随着时间的不断推移，越来越多的电力企业认识到人工智能在电气工程自动化领域中应用的重要性，通过科学应用人工智能技术，能够帮助电力企业完成对内部各项数据信息的实时分析处理，将问题及时反馈给控制管理人员，从而确保自动化生产过程的安全稳定性，最大限度提高电力企业生产的质量和效率，促使企业在最低成本下创造出最大的经济效益。[1]
二、电气工程自动化过程应用人工智能的主要优势
（一）利于参数的优化调节
相比较传统的控制器，通过利用人工智能技术控制有利于各项参数的科学优化调节，同时还较为简单易学，具备了良好的适应能力。合理调整人工智能的相关参数，能够最大限度提升智能函数的各项性能。此外，人工智能控制器无需专家的现场指导帮助，其能够根据计算机事先设置好的合理数据，正确运用反馈的信息与语言进行设定，此外设置好的参数能够进一步完成修改和扩展作业，具有快捷方便的特征。
（二）受相关因素影响较小
电力企业在传统电气工程建设中所应用的人工控制器会受到各种不确定因素的影响，导致在工作过程中出现各种问题，不利于企业安全稳定的持续发展。而通过在电气工程自动化中应用人工智能技术，能够有效省去获取精确动态模型的步骤，适应能力较强，无需为其提供固定不变的工作环境和参数设置，总体来说受到外界的因素影响较小，能够保障各项机械设备安全可靠的运行生产。
（三）自动化控制过程中产生误差小
由于在电气工程自动化中有效融合了人工智能技术，该项技术的运行不会过多受到外界因素的干扰，造成严重的运行故障问题，从而确保机器事先设置好的参数在实际操作过程中不会发生任何变动，从而有效避免了实际值与理论值出现很大偏差的问题，充分保障了电气工程自动化的高效控制管理。
（四）具备良好的一致性
工作人员在应用传统控制方法时，往往要事先设计好具体的工作目标和内容，如果针对某种特定的工作对象，该种控制方法无疑具备了很好的控制效果，但是如果是要服务于其他对象，就难以保障良好的控制效果，因此，通过在电气工程自动化中应用人工智能技术能够有效使其具备控制管理的一致性，无论针对何种对象都能及时反馈出信息结果，避免外界因素对其的影响，从而不断提升产品生产的科学规范性，保障同类产品性能的高度一致。[2]
（五）降低企业人力物力成本
通过在电气工程自动化控制中应用人工智能技术，能够有效减少各项电力机器设备对变压器与线路的需求，企业也无需再专门调度安排更多的工作人员对设备进行管理维护，从而最大限度降低了企业在人力和物力上的投资成本，有利于企业更好地发展。
三、人工智能在电气工程自动化中的实践应用
（一）完善电气自动化性能，提高产品质量
众所周知，人工智能技术最为显著的特征就是模拟人类大脑思维，设计人员通过将人工智能技术中的遗传算法有效融入到各项电器设备中，不仅仅能够完善优化各项产品的具体性能，还能够最大限度提升电子自动化性能，从而有效提高各项电气设备的工作质量和效率，充分保障了气工程自动化控制过程的科学准确性。此外，人工智能技术在电气工程自动化领域的应用，能够降低企业人力成本的支出，推动我国电气工程高速稳定地发展进步。电力企业基于人工智能技术的辅助下，能够将CAD应用到任何电器产品设计工作中，从而大大缩减了各种电力产品的开发设计周期，并且拓宽了CAD技术的研究应用程度，降低了设计人员的工作难度和任务量，在保障电器产品高质量的前提下，创造出更大的经济效益。
（二）实现智能化控制，提高工作效率
人工智能技术所使用的智能化控制器，通过将人工智能与电气工程自动化控制有效结合在一起，能够最大化发挥出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能够科学根据下降和响应的具体时间完成对调节控制程度的合理控制，基于这种情况下，人工智能能够大大改善电气自动化控制管理的相关性能[3]，为电气工程自动化建设工作打下扎实的基础。与此同时，电力企业通过引进应用先进的智能化控制器，能够实现电气工程自动化控制相关数据的实时分析调节，无需专门安排专家技术人员在现场进行指导和监督，相关工作人员在控制室通过计算机就能够实现远程控制操作，从而有效提高自动化控制管理的工作效率。
（三）改善故障诊断技术，提高诊断水平
电力企业在电力工程自动化控制过程中，会遇到各种运行故障问题。例如，常见的发电机断电、变压器过热等事故，对于这些运行故障，传统的诊断方法是通过收集相关气体样本，并对其进行科学分析判断，最终得出发生该故障的具体结论，有针对性地采取解决措施。传统故障诊断方法除了需要维护检修人员花费较多的时间与精力，电力企业还必须安排管理人员对各项设备进行实时监控，这无疑加大了企业的人力支出成本。而通过利用人工智能诊
断技术，在故障诊断过程中有效融入模糊理论、专家技术以及神经网络，能够大大提高电气设备故障的诊断效率，在第一时间发现问题并解决问题，从而降低了企业在人力成本上的支出，保障企业各项电力设备安全可靠地持续运行，满足社会对于高质量电力的需求。
四、结语
综上所述，为了推动我国电气工程自动化的稳定持续发展，政府相关部门要加强与社会企业的联系与合作，共同大力推广应用人工智能技术，不断提高电气工程自动化技术水平。通过在各项机器设备中加入智能化控制器，从而有效实现各个控制环节的自动化，方便企业内部人员的管理和维护，充分保障产品生产的高质量，满足社会用户的各项需求，为国民经济发展贡献最大的力量。
参考文献：
[1]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012（17）：121-123.
人工智能推动经济发展范文第5篇
如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？
“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。
人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。
人工智能认知差距存在：已走入平常生活
在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。
现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。
人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。
人工智能的商业潮起：九大领域形成热点
人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。
下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。
IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。
截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。
另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。
谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：
第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。
认识人工智能的能力与局限
认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。
认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：
认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。
认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。
认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。
认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。
人工智能的价值地图：产业融合正在加速
与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。
首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。
现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。
第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。
人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。
第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。
人工智能的经济影响
人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：
第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。
第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。
第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。
转型之路：五要素坚实人工智能基础
人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：
数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。
第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。
第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。
除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：
■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。
■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。
人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。
总结
本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。
人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。
