距2016年AlphaGo打败李世石已过1年多，“AI”横冲直撞的进入了公众视野里，AlphaGo带给人们很多震撼。从惊讶、恐惧到兴奋、好奇.....我们国人大概多是第一次经历“AI”的震撼？以至于现在似乎人人都在谈论人工智能，连买菜的大妈们都能跟你唠上几句。我们一点都不怀疑AI的近在眼前，但似乎从我们早上起床到晚上睡觉几乎没有AI的身影。事实上我们身边已经充斥着AI产品而我们不自知罢了。
我们刚刚经历过“互联网+”的浪潮，几年前企业家们都很焦虑，如果没有傍上“互联网+”感觉就要灭亡似的，但似乎“互联网+”并没有我们想像中带来这么多变革。也是，说到底“互联网+”本质上讲提升的只是信息的传播效率，信息还是相对比较外围的。于是大家就想"AI+"会不会跟“互联网”一样也雷声大雨点小呢？要搞清楚这点我们要搞清楚“AI+”的技术特性。
如果说先前两次AI浪潮只是学术引发的浪潮，而这次人工智能热潮是商业应用层面的。很多巨头重兵压阵到AI领域，改变这一切的关键在于“深度学习”，其大幅度地提升了高纬度的信息辨识能力。简单说来，深度学习是种分类判断器。人类理解男人，女人，猫咪...而机器学习就是通过海量的数据训练认识什么是男人，什么是女人.....深度学习技术证明了只要有足够多的数据，机器在有些领域是可以超越人类的。
所以这次的“AI+”绝对不是什么“狼来了”的故事，AI改变的是生产过程的生产效率。所有AI+能触及到的行业之广行业之深前所未有，我们很多认知都会被改变，不能被AI改变的行业很少，就仿佛我信脚下的大地化为流沙，被拋入大海一般。
AI+的改变就像一座小小的冰山，冰山之上是我们能看到的小部分，而更多的沉在海底不为我们所知。
冰山之上
我们手机里面就有很多“AI”只是我们不知道罢了，比如搜狗输入法，讯飞输入法，滴滴打车，支付宝...很多APP都集成部分智能。也许和你想像中有很大差别，也许你觉得这不够“智能”，不过你得承认就是我们这个时代人工智能的特征，弱人工智能时代的初级阶段。
如果你是个数码控的话，你会观察到今年所有手机发布会，无一例外，所有手机厂商都加入了“AI”功能。AI美颜，人脸解锁，语义理解，系统节能....AI和全面屏成了每个厂商的标配
智能音箱市场也火爆。阿里巴巴的“天猫精灵”，腾讯的“小微”，小米AI音箱，出门问问的“Tichome”...这个赛道挤满了巨头和创新者们，“百箱大战”一触即发...之所以有这么多大小玩家入场，也是因为有了海外亚马迅的ECHO变成客厅中心这个案例，大家越来越看明白，语音交互（NLP）将是下一个交互入口，所以才有了这个“百箱大战”。
以亚马逊的ECHO为例，ECHO大约有15,000个技能，主要在控制智能家居，商品买卖，娱乐节目点播之类...如同手机那般，以智能音箱为原点，生长出枝繁叶茂的生态。而这一切这只是开始而己。
冰山之下，平静海面下的暗流涌动
除去巨头们以及依图，Face++,商汤科技这之这类AI应用公司浮在冰山上面，他们享受着聚焦在镁光灯照射下。但还有更多潜在水面下的传统行业，在看似平静的水下，他们正在悄然无声的进行着转型。
传统企业们希望将AI做为他们的秘密偷武器使用，提升生产效率降低成本，便能赢过同行们。这几乎是所有行业老板共同希望的事情，不仅要秘密拥有，还要独有，为的是打赢一场战争。
交通
交通的核心问题就是如何快，省，安全？而司机是最大的风险和成本，所以要去掉。最近无人驾驶领域真是热闹无比。
Google的Waymo无人驾驶汽车已经在美国凤凰城开始载客上路了，虽然现在还需要一位测试员坐在车上监控，不过相信不久之后就可以不需要测试员的监督了。
而由原英特尔中国研究院院长——吴甘沙创办的驭势科技，在机场或园区内运行的摆渡车也在试运营。其实这种固定路线，封闭简单环境的AI+应用很多都在测试了，估计很快就能正式商业化了。
教育
教育的核心问题就是如何能快速提高学习成绩，个性化培养更优秀的人才。美国是怎么解决这个问题的？自适应考试与学习；美国一家著名的考试机构ETS（所有GRE，托福都是这家公司出的）他根据你对题目的理解，分析你对知识点的掌握，重新设计你的学习路线，对欠缺的知识模块着重复习。
目前最大的自适应学习的公司Knewton做了很多渗透到K12教育的应用。国内也有不少“作业帮”“易学”等。
财务
金融国内一财务公司老总说：目前来讲财务90%都不需要太有经验的人。所以AI是很适合在财务这方面有作为的。
四大会计事务所之一德勤推出了“德勤财务机器人”，已正式上线了。德勤智能机器人中心已经与多家企事业单位建立合作，提供财务自动化流程解决方案。机器人为财务部门的工作带来效率的提升，帮助财务人员完成量重复规则化的工作。
制造业
我们都在电视上见过汽车厂的机械臂在日夜不停的装配汽车，而这一块基本被机器人四大家族所垄断。除去吉利汽车使用一部分自己的装配机器人之外，我国已经开始发力工业机器人了。
国企们针对自己的行业开发行业工业机器人，而创新公司们大部分都集中在轻量级工业机器人，用于3C类产品或者上下料之类相对轻量级的机器人。这其中当然有好多泡沫，不过相信也会好的公司脱颖而出。全自动化工厂会越来越多，现在正在慢慢从重工业渗透到轻工业。
富士康部署了超过4万台机器人取代人力，与之相对应的是，富士康江苏昆山工厂已裁员6万人。
（题外话：我国和国外在工业机器人方面还有不小的差距，比如减速器（工业机器人一重要部件）我们搞不清国外在材质上加了什么材料能让其运行十年之久，而我们的只能运行个两三年，以至于我们要拿到日本的次品也得提前三月预定，供不应求。我知道一位70岁老教授还南下在减速器领域创业，希望打破国外对这一块的垄断。）
芯片
芯片制造的核心问题是芯片模具制造，国内有家芯片制作巨头，有人用AI+模具设计，而AI将原来整个设计周期以年为单位的设计周期缩短至以天为单位。
医药
我国是仿制药为主的国家，所谓仿制药就是绕过专利仿制国外的原研药，而通过AI+计算化学重新计算分析药理解构绕过专利发明，从两三年研发一种仿制药到一天能发现几百种仿制药。
看到AI已经渗入各行各业，你也许会恐慌。是不是想要迫不及待的开始学习AI？别急，AI做为一个算法离真正解决问题还相差很远。把算法做好是不够的，你要对行业有足够渗透、足够理解，还要把问题拆解得足够细。这和你真正能够到行业中去打造一个AI行业应用落地的距离，相差十万八千里。
我们下次再聊这个弱人工智能时代需要的人才吧。
——引至IPIN公司CEO杨洋的演讲以及结合自己的见闻所写。
祝秋安~
