第壹，互聯網的衰落讓人工智能有了新的出路。
第壹，互聯網流量紅利基本消失。
PC和移動互聯網的紅利早已消失，手機出貨量每年都在下降。手機和無線設備的流量基本持平，但是中國手機的出貨量已經連續幾年維持在4億臺，也就是說妳多賣壹臺，別人就少賣壹臺。
在這個階段，流量的大趨勢基本固定。大家都知道手機第壹屏基本就是這幾個app:微信、QQ、淘寶、頭條、郵件、日歷。現在新的流量紅利已經枯竭，在這個領域創業不是很明智。
比如PC互聯網最後的獨角獸公司是哪家？知乎。
知乎2011正式上線運營，今天是最新的PC獨角獸。
2011的PC互聯網競爭激烈程度和2015的移動互聯網競爭激烈程度差不多。
2015年，移動互聯網用戶總數和競爭總量實際上已經超過了2011年的PC領域，這意味著2015年以後可能很難做移動互聯網了。
第二，互聯網給用戶帶來的最大價值是解決了信息不對稱和連接的問題。
電子商務解決了這兩個問題:
(1)在銀行2。歡猿啤酒？
妳怎麽知道我賣的東西是真的還是假的？我怎麽知道我的售後服務好不好？淘寶用壹個鉆石皇冠解決了問題。
②信息連接的問題。
買家那麽多，賣家那麽多，當然需要壹個平臺把大家聚集起來。這是“互聯網+”重點關註的問題。
對於很多更傳統的行業來說，信息和連接都不是痛點。
以醫療為例。中國的三甲醫院有那麽多醫生。妳把全中國6543.8+03億人和這些醫生聯系起來也沒用，因為壹個醫生壹天只能看那麽多病人。互聯網並沒有提高醫生的問診效率，幫助非常有限。
第三，人工智能可以大大提高生產力。
現在，人工智能很受歡迎。很多基層醫院生產的CT、x光片，通過AI可以解決很多問題。
也包括滴滴打車。互聯網解決了打車難的問題，卻沒有解決出租車價格的問題。其實取消補貼後，大家發現滴滴壹點都不便宜。原因很簡單——不管是汽車還是出租車，還是要靠人來駕駛。人力成本降不下來，就不便宜。
不知道大家有沒有意識到壹個問題。現在傳統行業的餐飲業被互聯網改造，其實很膚淺。無非就是用打折券訂的，好像也就僅此而已。
餐飲行業真正要解決的是廚師能不能被替代，這個在這個互聯網上根本幫不上忙。
所以，未來人工智能對各行各業的改造將遠遠超過互聯網。
比如醫療行業，很多基層醫院水平不高，未來可以用人工智能輔助醫生閱讀CT、x光等醫學影像。例如，今年，IBMWatson對皮膚黑色素瘤的診斷準確率提高到了97%，遠遠超過了人類專家75%-84%的平均水平。
未來，毫無疑問，人工智能將在無人車、機器人、醫療、金融、教育等領域爆發出巨大的社會效益。
二是人工智能應用廣泛。
1，自然語言生成
自然語言生成是人工智能的壹個分支，研究如何將數據轉化為文本，用於客戶服務、報表生成和市場概述。
2.語音識別
Siri就是壹個典型的例子。
目前，通過語音響應交互系統和移動應用程序轉錄人類語言的系統有幾十萬個。
3.虛擬助手
虛擬助手是壹種可以與人類進行交互的計算機代理或程序，其中最著名的是聊天機器人。虛擬助手多用於客戶服務和支持，可以作為智能家居的管理者。
4.機器學習平臺
機器學習是計算機科學和人工智能技術的壹個分支，可以提高計算機的學習能力。
通過提供算法、API(應用程序編程接口)、開發和訓練工具包、數據和計算能力，將模型設計、訓練和部署到應用程序、流程和其他機器，以解決預測和分類任務，受到企業的廣泛青睞。
Adext是世界上第壹個也是唯壹壹個受眾管理工具。它將人工智能和機器學習應用於數字廣告，以期向受眾精準投放最符合產品定位的廣告。
5、人工智能硬件優化
用於運行面向人工智能的計算任務，是專門設計和構造的GPU(圖形處理單元)和CPU(中央處理器)。
即將到來的基於人工智能優化的矽芯片將直接嵌入妳的便攜式設備和生活中的任何地方。
6.決策管理
智能機器可以將規則和邏輯引入AI系統，因此您可以使用它們進行初始化/訓練以及持續維護和優化。
決策管理可以在多種企業應用中實現，可以輔助或自動決策，實現企業利潤最大化。
7.深度學習平臺
深度學習平臺是機器學習的壹種特殊形式，它包含多層人工神經網絡，可以模擬人腦，處理數據，創建決策模式。目前主要用於基於大數據集的模式識別和分類。
8.生物信息
這項技術可以識別、測量和分析人類的行為以及身體的物理結構和形狀。
它可以賦予人與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像、觸摸識別和肢體語言識別，廣泛應用於市場研究領域。
9、機器加工自動化
機器處理自動化使用腳本和其他方法來自動化人工操作，以支持更高效的業務流程。
目前用於人工成本高或效率低的任務和流程。
機器加工的自動化可以最大限度的發揮人類的才能，讓員工更有創造力和戰略眼光，這對公司的發展非常重要。
10，文本分析與自然語言處理
文本分析和自然語言處理利用統計學和機器學習的方法來理解句子的結構、意義、語氣和意圖，廣泛應用於欺詐檢測和信息安全，也可用於挖掘非結構化數據。
11，數字孿生/人工智能建模
數字結對是壹種軟件架構，它連接了物理系統和數字世界。
通用電氣(GE)宣布將成立壹家人工智能公司，監控飛機引擎、機車和燃氣輪機，並預測故障。該公司的數字雙胞胎只有幾行代碼，即使是最復雜的版本看起來也像是三維計算機輔助設計圖紙，充滿了交互式圖表和數據點。
12，網絡防禦
網絡防禦是壹種計算機網絡防禦機制，其重點是在基礎設施和信息受到攻擊和威脅時進行預防、檢測和及時響應。
人工智能和機器學習使網絡防禦進入了壹個新的發展階段:2017年，* * *檢測到20億次入侵，其中76%是偶然的，69%是身份丟失造成的。
recurntneuralnetworks(RNN)可以處理輸入序列，結合機器學習技術創建監督學習技術，發現可疑目標，檢測高達85%的網絡攻擊。
Darktrace、Cylance等創業公司非常重視人工智能與網絡防禦的結合。Darktrace將行為分析與高等數學相結合，自動檢測組織內部的異常行為，Cylance使用人工智能算法來防止惡意軟件的入侵，減少攻擊造成的損失。另壹家致力於網絡防禦的公司DeepInstinct被視為“最具破壞性的初創公司”，該公司旨在保護企業端點、服務器和移動設備。
13，合規
合規是指個人或公司的業務活動符合公認的管理、法規、規則、標準或合同條款。
將人工智能應用於合規工作並不少見。自然語言處理技術可以掃描文本，並將其模式與關鍵詞進行匹配，以識別與公司相關的變化。
具有預測分析功能和情景構建器的資本壓力測試技術可以幫助公司遵守監管資本要求。此外，深度學習的使用可以有效減少被標記為潛在洗錢活動的交易數量。
14，知識工作助理
雖然很多人擔心AI是否會完全取代人類的工作，但不要忘記，AI技術可以幫助人們做好他們的工作，尤其是在知識工作領域。
知識工作的自動化已被列為第二大破壞性新興技術。在嚴重依賴知識工作者的醫療和法律領域，從業者將逐漸使用AI技術作為診斷工具。
15，內容創作
內容創作包括人們輸入到網絡世界的任何材料，如視頻、廣告、博客、白皮書、信息圖表和其他視覺或書面材料。
CBS等團隊已經將AI技術用於內容生成；威比茨的SaaS平臺可以通過人工智能視頻產品將文本內容轉化為視頻內容；AutoPerspective開發的Wordsmith，在獲取數據後，利用自然語言處理技術撰寫新聞。
16，P2P網絡
對等網絡(Peer-to-peer network)是指網絡參與者擁有的壹部分硬件資源，通過網絡提供服務和內容，可以被其他P2P節點直接訪問，而不經過中間實體。
BetCapitalLLC首席執行官本·哈特曼(Ben Hartman)告訴《企業家》雜誌，P2P網絡也用於貨幣加密，甚至可以通過收集和分析大量數據來解決壹些世界上最具挑戰性的問題。
Price是壹家旨在利用P2P網絡和人工智能讓搜索引擎更人性化的公司。以加密貨幣作為獎勵，參與者可以借出他們計算機的計算能力。據此，該公司承諾建立壹個更加透明的搜索引擎平臺。
17、情感識別情感識別可以通過高級的圖像處理或音頻數據處理來“讀取”人臉上的表情。目前，我們已經能夠捕捉“微表情”，識別肢體語言線索，分析包含情緒的語音語調。
執法人員在審訊過程中使用這種技術可以獲得更多的信息，這種技術也被廣泛應用於市場營銷中。
18，圖像識別
圖像識別是指在數字圖像或視頻中識別和檢測物體或特征的過程，人工智能技術在該領域具有獨特的優勢。
人工智能可以在社交媒體平臺上搜索照片，並與大量數據集進行比較，找出最相關的內容。
圖像識別技術可用於車牌識別、疾病檢測、客戶意見分析和身份驗證。
19，智能營銷
到目前為止，市場部門已經從人工智能中受益匪淺，行業對人工智能的信任是有根據的。55%的營銷人員確信，人工智能將在他們的領域產生比社交媒體更大的影響力。
智能營銷可以提高公司的參與度和效率，細分客戶，整合客戶數據和管理活動，簡化重復性工作，讓決策者有更多時間專註於戰略制定。