2017年，我們將會看到有愈來愈多與行業、產物深度聯合的人工智能運用案例涌現。與行業相聯合，與產物相聯合，這才是人工智能最扎實的做法。

　　周鴻祎：人工智能將與更多行業深度融會

　　高速成長的互聯網行業從本年開端正在進入一個拐點，或許說進入了一個平臺期。本來互聯網行業的高速成長是依附于中國的生齒盈余，如今生齒盈余消逝后，對許多互聯網公司來講，營業獲得用戶的本錢年夜概是幾年前的十倍乃至更高。

　　是以，創業比本來加倍艱苦，行業也面對著一個比擬冷的情況。固然沒有了生齒盈余，但在2017年，互聯網科技公司、傳統家當將享用新的技巧盈余，也就是萬物互聯、人工智能。

　　2016年因為AlphaGo的涌現，人工智能范疇敏捷變得熾熱。2017年，互聯網科技巨子在人工智能范疇的投資結構會加倍顯著，也會看到更多新的創業公司，看到新的投資進入。這些公司、投資在推進人工智能摸著石頭過河、賡續踩坑進步的同時，也會出現與行業、產物深度聯合的特色。

　　踩坑進步會表示在某些詳細范疇，好比如今人工智能范疇內做得較好的是視覺辨認、語音辨認，曩昔幾年的辨認率晉升異常快。但在別的一些范疇內，如天然說話處置方面，依然有很長的路，很年夜的坑須要填。

　　別的，籠統、孤立、概念化的做人工智能是沒成心義的。明天的人工智能，遠未到達美劇《西部世界》外面描述的那樣可以或許像人一樣去感知、懂得這個社會。以后的人工智能，更多是須要基于年夜數據的深度進修以后，能力贊助人類處理成績，更不要說具有本身的思想才能了。AlphaGo和比來方才涌現的Master，都是選擇了一個范疇，在該范疇內基于海量數據停止進修以后才具有細分范疇的才能的。

　　而在2017年，我們將會看到有愈來愈多與行業、產物深度聯合的人工智能運用案例涌現。與行業相聯合，與產物相聯合，這才是人工智能最扎實的做法。

　　前兩年年夜家都在講“互聯網+”， 年夜家看到O2O、年夜數據、云盤算這些熱詞，很沖動，年夜家紛紜沖進互聯網，但最初發明，基因紕謬。

　　我認為關于許多傳統家當來講，如今有一個偉大的機遇贊助年夜家應用物聯網、年夜數據和人工智能停止轉型進級。

　　國際曾經有企業在這么做，像三一重工、徐工團體在物聯網運用上也做得比擬先輩。以徐工團體為例，如今徐工團體的機械裝備中，我們罕見的發掘機、起重機中，都內置了傳感器、黑盒子，可以搜集各類數據，應用這些數據，徐工團體可以對裝備的毛病停止診斷剖析，完成長途進級，乃至可以依據裝備臨盆功課的及時數據，好比風偏、水溫、液壓油位等數據停止功課風險預警。

　　如今人工智能的許多算法都是地下的，并且是開源的，是以傳統產物才有能夠基于年夜數據，經由過程深度進修、經由過程機械進修把人工智能技巧跟本身地點的家當銜接一路。我認為下一個所謂風口也好，機會也好，物聯網關于傳統家當，可以或許將全部工業互聯網，或許家當互聯網釀成別的一個真正偉大的藍海市場。跟我們明天花費互聯網比擬，會是完整紛歧樣的市場。

　　但是，人工智能、萬物互聯帶來技巧盈余的同時，推進了智能硬件、物聯網的賡續成長，也帶來了收集平安方面的挑釁。我們可以看到，2016年里迸發的一些收集平安事宜，曾經涌現了分歧于以往的特色，如10月的美國東海岸斷網事宜中，黑客是應用物聯網裝備停止進擊；再好比4月的德國核電站檢測出歹意法式自愿封閉，12月烏克蘭國度電力部分繼2015年遭受黑客進擊以后，再次遭受了一次黑客攻擊停電了 30 分鐘，這都顯示出黑客進擊目的曾經從收集轉移到國度物理基本舉措措施。

　　物聯網正在把虛擬的收集世界和真實的實際世界銜接在一路，收集世界的平安成績給真實世界形成很年夜的影響。是以，在2017年，相似的收集平安事宜不會忽然消逝，能夠愈來愈多，相干事宜迸發會愈來愈頻仍。

　　360公司從美國退市回來很主要的緣由就是處理身份成績，從國外的公司釀成內資的公司，我們可以給當局、給部隊，包含也給許多企業供給從收集平安到物聯網平安的掩護計劃。