2.3.1智能硬件/机器人

智能硬件产品整体发展可以分为监测、控制、优化和自主四个阶段。早期的智能硬件，基本以监测和存储数据为主。人工智能应用于智能硬件产品后，通过人工智能的算法使得产品实现真正的智能化，如扫地机器人，一方面它可以识别整个房间环境的数据，另外一方面．在完成整个扫地任务的过程中对于撞击或者避开障碍物的路径和行为形成数据库，基于这个数据库利用人工智能的深度学习、自动推理的算法进行自主学习并优化，能够顺利绕开障碍物，并自动记录经过的路径，以覆盖所有室内区域，替代人类完成清洁工作的任务。

现阶段智能硬件的发展主要有以下特点。

产品仍处于监测和控制阶段。受数据量基础和环境数据、行为数据尚不能采集的制约，智能硬件从2013年开始，由实现连接及远程控制发展到可实现监测，基本实现了数据采集的功能。由于尚不能基于周边数据及动态行为数据给予智能反馈，目前智能硬件在应用场景设计上还未能达到体现刚需的价值。非自动升级到智能（即创造应用场景）产品的智能硬件仍只受到极客和尝鲜用户追捧。

突破应用场景限制，满足刚需仍是智能硬件的重要突破点。由于智能硬件目前仍只能做到控制和监测，因此难以根据实时环境和行为即时产生动态且具有一定满意度的反馈，即“智能化”体验。目前智能硬件企业主要在做的是找到交叉应用场景，创造刚需。扫地机器人，就属于在单品上进行应用需求满足的一款代表产品。

巨头关注互联互通。智能硬件产品的另一主要价值为产品之间通过互相连接形成应用闭环，从而获得完整的特定场景的个人行为数据，并依据数据积累结果形成针对个人的个性化服务反馈。比如通过同步获得吃什么、喝什么（厨房数据，包括冰箱、微波炉、烤箱、饮水机等）和个人作息数据（健康监测数据，包括手环监测运动睡眠、智能照明监测用眼数据、心跳血压监测数据等），提供健康指导，接入第三方健康建议、疾病预警、慢性病辅助治疗等服务。另外．人工智能算法的突破也需要数据量的累积，因此智能硬件入口变得非常重要。智能硬件作为直接的数据人口和下一步物联网发展的基础而受到巨头企业的关注。互联网巨头都想抓住互联互通这个大入口。因此分别推出了各自的互联互通协议，如：Alink阿里物联平台，腾讯“QQ物联”和“微信硬件开放平台”，京东微联，小米智能家庭计划和海尔U+智慧生活平台等。

巨头布局生态，创业团队垂直发展。由于硬件创业受到元器件性能和成本的限制，过程中不可控因素远多于软件创业。中小创业团队根据自身资源的情况大多需要在供应链的一些环节与其他资源进行合作。2015年，前文提到的巨头企业从项目孵化、产品设计、供应商合作，到生产制造、物流、营销销售各个环节均已完成了智能硬件生态布局，中小创业团队在垂直化领域深耕细作，通过与巨头的合作选择站队。除了生态布局，巨头之间还实现了跨界合作。比如万科和京东合作成立了智能家居馆，为线上销售为主的智能产品开拓新渠道，业主可以更充分地体验智能家居生活。万科与阿里巴巴合作打造全屋智能系统，将单品体验转变成全系统体验。智能家居相关产品及服务通过与房地产巨头的合作，实现了直接销售和用户完整体验的结合。这个趋势还将继续，智能硬件的营销渠道将进一步下沉，线下渠道更受关注。

未来，人工智能对于智能硬件产品将主要带来两个方面的改变，第一是交互方式的改变，交互方式不再是单一的键盘、鼠标或触控的方式，而是体感、互动、视觉或脑电波等多样化的方式，人机交互方式将会更加直接、简单。第二是服务过程的改变，智能产品服务人类时，产生多维度的大量数据，未来通过各个硬件产品产生的数据互通，形成完整大数据库，基于这个大数据库利用人工智能的算法完成自主学习和优化的过程。整体来说，人工智能会推动智能硬件向优化和自主的阶段发展。

P35-37

对于大部分人来说，人工智能要么如电影中的变形金刚无所不能，要么就是觉得它们离人类还很遥远，《商业狂潮》这本书出版得非常及时，编者们对市场进行了深度调研，具体生动的内容让普通人真正意识到，原来人工智能的影响已经无处不在。作为行业的从业者，我觉得这本书除了值得我们这些圈内人认真读一读，普通的读者也不应该错过，因为Al影响的是每家企业、每种行业、每一个经济领域，你我都无法逃避！

小i机器人创始人兼董事长袁辉

人工智能技术正在产生非常深远的影响，未来五到十年，人工智能会像水和电一样进入我们的生活，无处不在。

科大讯飞董事长刘庆峰

《商业狂潮》阐述人工智能与人类生活的密切关系，深入浅出。一方面，既描述智慧城市、深度学习等时髦的技术和概念；另一方面，重点介绍了人工智能的跨界应用，包括农业、工业、公共服务、交通等。更重要的是，探讨了人工智能未来对人类社会、科技生活的可能影响，前瞻性强。因此，本书对于有意了解人工智能研究热点与未来的人们，具有较高的参考价值。

北京建筑大学电气与工程学院教授郭茂祖

我们在《商业狂潮》中讲到的正是人工智能技术会对各个行业产生的深远影响与升级。这个升级是遵循我们在一开始提到的朴素的技术发展规律的。各个行业的Al＋及技术升级将用聪明的算法来尽可能地利用信息来为人类服务，提高各个行业的生产效率。

北京航空航天大学自动化学院副教授秦曾昌

自2015年起，除了常规的互联网、移动互联网研究，我们团队开始重点关注人工智能及其相关领域的研究。10月左右，我们接到了公司的研究命题要求，着手人工智能市场应用的研究，并于2016年1月在艾瑞平台发布了《中国人工智能应用市场研究报告》。正是因为这份报告的发布时间正好与人工智能第三次热潮爆发的时间契合，以及我们在这份报告中的洞察，引发了行业和其他专业机构对我们研究内容的关注和讨论。

在这样的缘由下，接到了机械工业出版社的邀请，我们决定把研究成果用更为系统、翔实的方式表现出来。我们更感谢有这样一个机会，能够让几个做市场研究的普通人有机会通过书籍的方式表达观点。

人工智能的研究需要基于对人工智能科学技术的理解，在这个过程中，我们也有幸与多位人工智能专家以及业内企业高管进行沟通，并获得了他们的悉心指导。比如，一年半之前为我们上了人工智能第一课的秦曾昌教授，他在一年半之后还为我们的书写了序。只说感谢不足以表达我们内心深处的谢意和敬意，在这个过程中我们充分理解了业精于勤和扎实推动行业发展的精神。

在写作过程中，我们继续在慧辰资讯HCR平台推进数字新媒体领域的研究，由于公司着重推动大数据与市场研究结合的拓展．我们有机会更好地理解大数据与人工智能发展的脉络。人工智能的发展加速了企业数字化的进程，企业数字化进程也为人工智能的应用发展提供了充足的燃料。在理解了人工智能在行业应用的发展前景之后，我们也关注到人工智能在企业信息化、智能化发展的重要支持地位和价值，尽管所在不同行业的企业对于人工智能的应用有所差异，但在一些领域，比如内部管理和效率提升、数字营销等方面会有相同和类似的应用场景。随后，我们将在《商业触变：商业智能的未来》一书中对这部分发现予以呈现。

最后，必须要再次感谢一下团队。

感谢虽然没有作者署名依然对此书有所贡献的团队其他成员：王艺琳，部分书稿撰写及全书文字统筹和润色；于丁一，部分书稿撰写；刘瑶，部分二手资料查找整理，书稿的整合及排版。

推荐序

前言

第1章 风口：已经到来的第三次人工智能热潮

 1.1 风口再现：人工智能究竟是什么？

1.1.1 人工智能的广义和狭义定义

1.1.2 人工智能的核心要素

1.1.3 人工智能对人类的价值

 1.2 前世今生：风云60载，如何实现进化？

1.2.1 首见天日：第一次浪潮

1.2.2 第二次浪潮：专家系统

1.2.3 两起两落对人工智能的意义

 1.3 迭代升级：什么成就了第三次智能狂潮？

1.3.1 技术及应用发展：试点阶段

1.3.2 哪些因素推动了这次人工智能热潮的到来？

 1.4 狂潮汹涌：当下人工智能市场的契机在哪里？

1.4.1 全球范围的人工智能热潮

1.4.2 互联网升级数据获取方式

1.4.3 云计算助力人工智能

1.4.4 技术平台全面开源

第2章 定位：引爆商业价值

 2.1 生态塑造：人工智能产业的生态圈什么样？

2.1.1 人工智能产业链结构

2.1.2 人工智能应用价值

 2.2 市场前景：人工智能产业规模有多大？

2.2.1 中国市场规模及同全球市场规模对比

2.2.2 国内市场规模各领域细分

 2.3 商业应用：人工智能改变了哪些应用场景？

2.3.1 智能硬件机器人

2.3.2 安防

2.3.3 商业智能

2.3.4 虚拟场景

2.3.5 虚拟服务

 2.4 突破局限：人工智能给中国企业带来何种契机？

2.4.1 国内人工智能发展环境

2.4.2 国内人工智能产业现状与企业参与角度

第3章 跨界：人工智能与商业的连接

 3.1 工业+人工智能

3.1.1 工业机器人，先发制人

3.1.2 智能制造，下一阶段工业的目标

 3.1 3工业+人工智能商业机会展望

 3.2 交通（出行）+人工智能

3.2.1 城市交通管理与规划

3.2.2 高级辅助驾驶系统（ADAS）

3.2.3 无人驾驶

3.2.4 车内服务

3.2.5 交通+人工智能商业机会展望

 3.3 公共服务+人工智能

3.3.1 政府引领，公共服务“智变”

3.3.2 智慧城市，是终极目标吗？

3.3.3 民生服务，便捷保障来了

3.3.4 公共服务+人工智能商业机会展望

 3.4 金融+人工智能

3.4.1 人脸识别与身份认证

3.4.2 个性化金融服务

3.4.3 金融产品和创新金融技术开发

3.4.4 人工智能参与量化投资

3.4.5 风险识别与防控

3.4.6 金融+人工智能的商业机会展望

 3.5 娱乐+人工智能

3.5.1 改变交互体验

3.5.2 虚拟偶像

3.5.3 内容生产

3.5.4 娱乐+人工智能的商业机会展望

 3.6 教育+人工智能

3.6.1 考试阅卷、作业批改的智能自动化

3.6.2 个性化教学

3.6.3 虚拟场景教学

3.6.4 教育+人工智能商业机会展望

 3.7 农业+人工智能

3.7.1 智能灌溉

3.7.2 病虫害智能防治

3.7.3 智能农业生产管理—智能农业机器人的应用

3.7.4 卫星数据应用于农业资源分配

3.7.5 农业+人工智能商业机会展望

 3.8 医疗+人工智能

3.8.1 智慧医疗系统，基础搭建后的衍生服务

3.8.2 精准医疗，生物技术+大数据的价值应用

3.8.3 智能诊断系统，辅助降低误诊率

3.8.4 医疗机器人，借力生力

3.8.5 医疗+人工智能商业机会展望

第4章 爆发：可以预见的黄金10年

 4.1 会再次跌入谷底还是持续走高？

 4.2 企业应用的切入点在哪里？

4.2.1 基础资源层是巨头的战场

4.2.2 技术层是科研实力的比拼

4.2.3 应用层百花齐放

 4.3 投资人关注的人工智能细分是什么？

4.3.1 人工智能投资持续升温

4.3.2 应用层是投资重点领域

 4.4 会从感知智能走向认知智能吗？

4.4.1 科技领域的双周期理论

4.4.2 无论如何，都要向认知智能迈进

第5章 奇点：人工智能的终极形态

 5.1 真正的智能是什么？

 5.2 比人类更智能的人工智能是什么样的？

 5.3 人工智能终将改变什么？

5.3.1 普及阶段：互联网3.0时代

5.3.2 颠覆阶段：脑联网时代

参考文献

后记

人工智能的历史是计算机发展史的一部分，但是也许会是最精彩的后半段。作为计算工具，计算机已经一次次地突破人类在信息处理方面的瓶颈，使我们进入了一个可以在一定程度上摆脱物理上的地域限制，创建一个虚拟空间进行信息交换与沟通的信息时代。这也是人工智能技术能够应用的前提条件。从人类工程技术发展的宏观角度，我们可以大概地区分出如下几个阶段：（1）手工制造工具；（2）工具的机械化；（3）自动化；（4）信息化；与（5）智能化。我们人类世界的大部分现代化国家，都正在经历或已经完成了自动化，甚至是以互联网技术为代表，早就进入了信息化时代。时至今日，虽然我们还面临着许多产业未能完全信息化的现状．但某些高技术的产业已经开始了智能化的革命。

人工智能是英文Anificial Intelligence的中文直译，可以简单解释为用人工的方法来实现智能。但在这种简单解释的背后。却包含了众多的误解和不为大众所知的外延。尤其是在通俗文化中．机器人甚至成为人工智能的代名词。实际上两者还是有明显差别的．人工智能更关注的是机器人是如何“思考”的。主要涉及如何编制聪明的自动算法来实现复杂的功能。这种聪明的算法是基于计算机的基本工作原理的，所以这种算法也许并不适合人类这种由有机物组成的复杂系统，更重要的是，我们其实还没有真正弄清楚我们“智能”的基本工作原理。但是这并不妨碍我们用聪明的算法来实现很多我们以前做不到的事情。我们可以想象一下。人类和计算机都存在于一个客观的、遵循物理规律的世界中，里面有很多难题，人类进化出了一些解决方案，但是计算机也可以在人类的帮助下，实现另外一种以0－1逻辑变换为基础的解决方案，而两者未必要相同。只是在行为上，两者实现的功能是相似的，比如机器也可以识别数字、进行自动驾驶、自动翻译，这些与我们人类的智能反应是相似但是不同的！

人工智能在近两年内成了社会的新宠，尤其是自AlphaGo在围棋上超越人类开始，我们发现这种技术惊人的能力甚至带来了很多模糊的恐惧。实际上以机器学习为代表的人工智能技术在过去的20年内都是稳定发展的。2001年我在英国读书时的硕士项目就是机器学习与数据挖掘。在以多媒体、数据库和互联网为尖端技术的千禧年前后，我与那些喜爱人工智能的同学们真不是计算机界的主流。但是那个时候包括微软、谷歌在内的大公司就开始关注机器学习并开始布局。经过了16年，我们那些当时被认为晦涩和深奥的算法开始让资本所追逐，成为社会新的技术发展力量，这是当时对智能机器怀有好奇心的我们没有想象到的。我们惊叹地看到新技术的发展，但是也不免担心更多人对于这门技术的误解和把它“忽悠”成我们面临大部分问题的救世主，这不是科学的态度。在这里，我想从我个人的理解来澄清几个主要的问题。  1．深度学习通过利用深度神经网络构建了复杂的数学模型来模拟给定输入输出的真实函数关系。虽说机器学习的方法都是类似的思路，但是深度网络利用了大量的数据，也的确完成了以前我们没有解决的任务，在某些领域把准确率提高了一个或几个量级。我们也开始重新思考神经网络这种计算模型与生物神经网络的关系。我想澄清的是，我们目前的深度网络不是在模拟人脑，也不是通过使网络更像人脑的神经工作原理来提高准确率。严格来说，这次人工智能的卷土重来也是由于在算法、数据利用和硬件使用上提升到了新的技术高度，而非我们看破了人类“智能”的玄机。我们希望趁着这个风潮来发展“类脑”人工智能，但是我们还在期待伟大发现的到来。

2．对于我们面临的难题，不是有大量的数据就一定会解决问题。通过对数据的认知，甚至通过利用复杂的深度模型来自动提取和发现数据中的特征．我们也许能够在以前的研究基础上更进一步，但是这不代表数据就是一切。因为很多解决问题的钥匙不见得就在这些大量的数据中，如何获得有效的数据，如何对问题进行理解，这些都是解决问题的关键。况且不是所有复杂的难题都是机器学习问题。比如，一个人在超市购物的数据是更能说明这个人的财政状况和对物品的偏好的，但如果想要通过这些数据来判断一个人的受教育程度，远远不如直接拿到他购买书籍的数据。我们深信数据中那些神秘和潜在的规律，但是也不能迷信和将未知数据神化，就像一个不懂技术的老板，把他们家过去十年的购物清单给你后，让你判断什么时候会地震一样。虽然这个例子很荒谬，但是与我们面临的很多挖掘问题相比，只是一个荒谬程度大小的问题。我们要相信一个数据科学家的专业训练和判断，不要武断地认为挖不出金子就不是好矿工。金子是否能被挖出来，还是取决于这片土地中是否蕴含这种元素。

3．人工智能不是只有深度学习。虽然今天的人工智能技术的代表是深度学习技术．但是很多其他领域的研究在过去的数十年中也都是在不断地进步和发展的。人工智能可以帮助我们整理人类的知识，变成可沟通或问答的“聪明”数据库：人工智能可以指导无人机或机器人编队完成一个协作任务，比如踢足球：人工智能正在帮助我们实现工业控制中的优化，提高供应链的效率．自动为货品定价，给广告排名；人工智能辅助人机交互，识别我们的意图，通过问答来增强对我们意图的理解：人工智能自动完成最优的交易或设计一个新市场等。其实包含了很多不同方面的技术与应用，但是不可否认的是，基于大数据与深度学习的方法在人工智能的各个领域都受到了关注，也有研究者每天都不断地推动在各个领域的技术进步与升级。

正如我在前面提到的一样，这是一个激动人心的时代，信息技术在当今时代的发展如同20世纪初物理学的发展一样．在不断地进步与迭代，更重要的是，新发明与新技术在以更短的周期改变人类的生活。我们在这本书中讲到的正是人工智能技术会对各个行业产生的深远影响与升级。这个升级是遵循我们在一开始提到的朴素的技术发展规律的。各个行业的人工智能＋及技术升级将用聪明的算法来尽可能地利用信息来为人类服务，提高各个行业的生产效率。

最后我非常愿意为好奇的年轻读者回答一个大家关心的问题，就是人工智能是否会统治人类。我当然不敢断言这样的事情不会发生，但是这个问题更像是你在关心以后在火星生活要不要担心地震一样。这个问题还很遥远，目前还不是一个可被解答的科学问题。我们不是不鼓励以丰富的想象力和各种思辨的方法来看待这个问题。只是目前我们人类有限的知识范围能画出的这个圈子还很小，我们需要在通过大量的工作提高我们对于智能的认知后，才能对这个问题有更好的认知。

秦曾昌

北京航空航天大学自动化学院副教授

人工智能的狂潮已经席卷世界，信息化和智能化所代表的下一代生产力规则已经影响和改变当下的秩序，同时也正在颠覆部分商业模式。当下，基于神经网络、机器学习、深度学习等人工智能核心技术的产品已经走进寻常人的生活，其产业的商业化应用初具规模，大数据＋连接为基础的“连接主义”依旧是人工智能下一阶段发展的基础。

站在浪潮之赢。管理者如何让自己的企业在新的商业秩序下脱颖而出？

身处商业狂潮，人工智能又能为企业带来多少价值和机会？

面对新的契机，企业又如何从中驾驭自己的未来？作为企业管理者，你将从刘赞、林仁翔、张凤编著的《商业狂潮（人工智能的未来）（精）》中知道：

人工智能的商业价值在哪里，规模有多大？

人工智能如何与我们的商业连接？

人工智能未来十年的机遇在哪里？

人工智能最终将如何改变世界？

新一轮人工智能的浪潮正在席卷世界，它正在改变我们的行为、我们的决策，乃至我们的商业。在这股浪潮之下，未来的商业将被如何改变，我们的管理者如何能让自己的企业在新的商业秩序下脱颖而出？刘赞、林仁翔、张凤编著的《商业狂潮（人工智能的未来）（精）》将深入解读人工智能的商业价值、应用场景和未来10年的发展，并最终对人工智能的终极形态进行大胆展望。