目前，人工智能產業的發展面臨估值虛高、人才待遇虛高等現象，有些企業只有技術沒有很好的商業化產品，有的企業用人工智能解決了問題卻無法實現變現，與互聯網早期面臨的商業化困境相似。出現泡沫對于產業的發展進程來說是很正常的，那么，泡沫產生的原因是什么?又如何對癥下藥呢?

縱觀歷史上的產業革命，能夠成功的原因之一就是與產業的結合，那么我們就具體來看產業鏈中的應用層，它主要是基于基礎層與技術層實現與傳統產業的融合，實現不同場景的應用。隨著人工智能在語音、語義、計算機視覺等領域實現的技術性突破，將加速應用到各個產業場景。

應用層按照對象的不同，分為消費級終端應用以及行業場景應用兩部分。場景應用主要是針對各類外部行業的人工智能應用場景。而消費級終端包括智能機器人、智能無人機、以及智能硬件等方向。

AI與場景深度融合 領域應用更加廣泛

(1)AI+安防：人工智能智能安防實際上是要解決安防領域數據結構化、業務智能化以及應用大數據化的問題。與智慧城市攜手并進，是目前安防領域已經采用的比較成熟的方案。

(2)AI+醫療：AI在醫療中的應用場景主要包括醫療機器人、醫療影像、遠程問診、藥物挖掘等。
 

(3)AI+金融：主要通過機器學習、語音識別、視覺識別等方式來分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等信息，從而為客戶提供投資理財、股權投資等服務，同時規避金融風險，提高金融監管力度。目前較為領先的企業國內有螞蟻金服、交通銀行、大華股份等，國外企業有Welthfront、Kensho、以及被IBM收購的Promontory。
 

(4)AI+家居：隨著智能家居的發展趨勢，市場消費群體已經形成了對智能家居單品的穩定需求;越來越多的廠商介入，標準趨于統一，生態系統逐漸成熟。語音交互切入，整合平臺做大生態，亞馬遜Alexa語音助手引爆智能家居的熱潮。
 

無論是科大訊飛、BAT還是奇虎、搜狗、今日頭條、圖譜科技等等這些企業都離不開相關的軟硬件、技術和服務。

以浪潮為例，它能夠提供領先的計算力支撐和豐富的大數據資源，擁有國內領先的人工智能計算框架，可以協助客戶優化相關算法，加速人工智能應用落地。

比如，百度大火的無人駕駛汽車項目，底層硬件架構采用的是浪潮為百度定制的深度學習專用FPGA卡和NF5568M4 GPU服務器;它還協助科大訊飛搭建“以語音交互技術為核心的人工智能開放平臺”。

不僅如此，浪潮與科大訊飛、Altera成功將FPGA芯片應用于智能語音線上識別領域，性能功耗比提升18倍;浪潮還為騰訊提供4卡、8卡GPU服務器產品，以支撐騰訊在人工智能應用和騰訊GPU云相關業務的發展，協助騰訊建立AI統一平臺，加速騰訊內部AI相關應用開發。這些都是加速人工智能的很好的例子。

由此可見，從“PC+”到“互聯網+”再到“人工智能+”，人工智能與各行業的緊密結合將催生出更大的應用場景，人工智能的落地也需要更多的技術支持，這一點小編之前的文章中就已經提到過。
 

人工智能引領未來 智能終端成必爭之地

機器人的應用場景巨大，中國不僅是全球工業機器人消費第一大國，服務型機器人的市場同樣巨大。主要包括個人/家庭服務類、醫療類、公共安全、農業、等特殊應用類、軍用類等。

由于勞動力人口的短缺，機器智能升級勢不可擋，此外，人口老齡化比較嚴重，服務型機器人面臨的機遇和市場前所未有，盡管該項技術已經取得比較突出的成績，但是，仍需加強研發、人才隊伍建設。
 

寫在最后

經過60多年的跌宕起伏，人工智能已經在全球范圍內形成新的競爭態勢，許多國家、企業紛紛布局AI以期分羹，人工智能因而一路狂飆，然而在這過程中出現了一系列的問題。

目前，由于中小微企業居多，存在技術協同創新不足、市場應用規范缺失、產業技術基礎薄弱、政策扶持不足等問題和矛盾，導致技術與市場的“孤島”和“碎片化”情況嚴重，因此，解決人工智能產業應用的最后一公里的問題成為關鍵性問題。

人工智能發展到當下的階段已經進入大爆發的時期，面臨巨大的挑戰同時也具備巨大的機會和升值空間。奠定基礎提升產業布局和研發實力;俯身技術與算法實現突破;賦能產業深度融合、創造增量;在千帆競發的人工智能時代，這樣完整產業鏈才是企業脫穎而出的硬道理!