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                JIC TALKS
                JIC講堂第六期 | 人工智能產業的未來與挑戰
                未來是屬于智能的時代。人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量,全球產業界以及世界各國充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義,紛紛搶灘布局人工智能創新生態。

                上世紀五十年代發展至今,人工智能技術在哪些方面取得了突破性的成就,又將如何賦能各應用領域的發展,轉化成提升產業競爭力、改變人類生活的重要動力?人工智能的應用場景中有哪些需要重點關注的投資領域?

                12月10日,JIC講堂?科技投資系列邀請亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長、上海紐約大學計算機系終身教授(學術休假)張崢與《經濟學人?商論》執行總編輯吳晨,以“人工智能產業的未來與挑戰”為題,分享了人工智能的技術突破、產業發展與未來前景。
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                • 張崢 亞馬遜云服務 上海人工智能研究院院長
                  自上世紀五十年代至今,人工智能經歷了三次發展浪潮。從上世紀50年代到60年代以發展非智能對話機器人為特點的第一次浪潮,到上世紀80年代到90年代以語音識別為突破的第二次浪潮,再到邁入21世紀,在大數據與算力條件具備的前提下,深度學習正發揮出巨大的威力,人工智能有望達到“可用”的階段。

                  在人工智能技術逐漸進入“可用”階段,需要解決的是具體應用場景的實現?;谖锫摼W技術的智能家居,有望通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成完整的家居生態圈;零售行業的無人便利店、智慧供應鏈、無人倉儲近幾年發展迅速;一些公司在人工智能在教育領域的應用也進行了一些探索。

                  人工智能在一些領域的應用,會比在其他領域更快,但也需要一些先決條件。張崢在本場JIC講堂中談到,人工智能的應用需要解決數據獲取、數據清洗與數據洞察三方面的問題。

                  人工智能是否能在產業中落地,首先要看產業數字化轉型程度,一個產業如果已經數字化并且大量的依靠數據,人工智能才能更好的進入。

                  其次,產業數字化后,還需要注意對數據的清洗,因為獲得的數據往往非常粗糙,“噪聲”很大。

                  最后是解決對數據的洞察,如何從無結構的數據中獲取結構,也是人工智能未來亟待解決的問題。因此,較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型,并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

                  對于投資者來說,如何判斷哪些領域是具有前景、成長迅速的板塊,需要結合幾方面的內容進行考量。

                  OpenAI的GPT-3代表機器寫作領域的重要突破;自動駕駛在部分場景已經實現,但暫時無法在復雜場景大規模推廣應用;而在普通人并不熟悉的知識圖譜領域,人工智能正在發揮巨大的價值。

                  據張崢分享,知識圖譜是知識結構化的很重要的一步,一個“老藥新用”的知識圖譜里包括了癥狀、基因、治療時間、手段等等,可以用它來判斷相似的藥可不可以治療相似的病。

                  吳晨也認為,人工智能在醫療應用方面市場廣闊。目前,醫療行業占美國GDP六分之一,在中國占比稍少,但是心血管和糖尿病這兩個領域,每年都是五千億人民幣以上的投入。

                  未來不是通用的藥治通用的病,而是根據個人情況提供定制化方案,這一定是有發展前景的。當數據以個體為單位集合起來,個人的醫療畫像就會更加清晰,人工智能也能提供定制化的醫療解決方案。

                  人工智能的具體應用前景非常廣闊,需要結合各行業具體情況進行分析,在符合人工智能落地“三要素”、數據更容易轉化為生產力的場景,人工智能的未來可期。

                  張崢和吳晨還深入交流了對自動駕駛、數據隱私保護等領域的觀察。詳細內容請關注“JIC投資觀察”微信公眾號閱讀。
                  張崢亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長
                  自上世紀五十年代至今,人工智能經歷了三次發展浪潮。從上世紀50年代到60年代以發展非智能對話機器人為特點的第一次浪潮,到上世紀80年代到90年代以語音識別為突破的第二次浪潮,再到邁入21世紀,在大數據與算力條件具備的前提下,深度學習正發揮出巨大的威力,人工智能有望達到“可用”的階段。

                  在人工智能技術逐漸進入“可用”階段,需要解決的是具體應用場景的實現?;谖锫摼W技術的智能家居,有望通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成完整的家居生態圈;零售行業的無人便利店、智慧供應鏈、無人倉儲近幾年發展迅速;一些公司在人工智能在教育領域的應用也進行了一些探索。

                  人工智能在一些領域的應用,會比在其他領域更快,但也需要一些先決條件。張崢在本場JIC講堂中談到,人工智能的應用需要解決數據獲取、數據清洗與數據洞察三方面的問題。

                  人工智能是否能在產業中落地,首先要看產業數字化轉型程度,一個產業如果已經數字化并且大量的依靠數據,人工智能才能更好的進入。

                  其次,產業數字化后,還需要注意對數據的清洗,因為獲得的數據往往非常粗糙,“噪聲”很大。

                  最后是解決對數據的洞察,如何從無結構的數據中獲取結構,也是人工智能未來亟待解決的問題。因此,較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型,并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

                  對于投資者來說,如何判斷哪些領域是具有前景、成長迅速的板塊,需要結合幾方面的內容進行考量。

                  OpenAI的GPT-3代表機器寫作領域的重要突破;自動駕駛在部分場景已經實現,但暫時無法在復雜場景大規模推廣應用;而在普通人并不熟悉的知識圖譜領域,人工智能正在發揮巨大的價值。

                  據張崢分享,知識圖譜是知識結構化的很重要的一步,一個“老藥新用”的知識圖譜里包括了癥狀、基因、治療時間、手段等等,可以用它來判斷相似的藥可不可以治療相似的病。

                  吳晨也認為,人工智能在醫療應用方面市場廣闊。目前,醫療行業占美國GDP六分之一,在中國占比稍少,但是心血管和糖尿病這兩個領域,每年都是五千億人民幣以上的投入。

                  未來不是通用的藥治通用的病,而是根據個人情況提供定制化方案,這一定是有發展前景的。當數據以個體為單位集合起來,個人的醫療畫像就會更加清晰,人工智能也能提供定制化的醫療解決方案。

                  人工智能的具體應用前景非常廣闊,需要結合各行業具體情況進行分析,在符合人工智能落地“三要素”、數據更容易轉化為生產力的場景,人工智能的未來可期。

                  張崢和吳晨還深入交流了對自動駕駛、數據隱私保護等領域的觀察。詳細內容請關注“JIC投資觀察”微信公眾號閱讀。
                  張崢
                  亞馬遜云服務 上海人工智能研究院院長
                  張崢
                  亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長
                張崢 亞馬遜云服務 上海人工智能研究院院長
                自上世紀五十年代至今,人工智能經歷了三次發展浪潮。從上世紀50年代到60年代以發展非智能對話機器人為特點的第一次浪潮,到上世紀80年代到90年代以語音識別為突破的第二次浪潮,再到邁入21世紀,在大數據與算力條件具備的前提下,深度學習正發揮出巨大的威力,人工智能有望達到“可用”的階段。

                在人工智能技術逐漸進入“可用”階段,需要解決的是具體應用場景的實現?;谖锫摼W技術的智能家居,有望通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成完整的家居生態圈;零售行業的無人便利店、智慧供應鏈、無人倉儲近幾年發展迅速;一些公司在人工智能在教育領域的應用也進行了一些探索。

                人工智能在一些領域的應用,會比在其他領域更快,但也需要一些先決條件。張崢在本場JIC講堂中談到,人工智能的應用需要解決數據獲取、數據清洗與數據洞察三方面的問題。

                人工智能是否能在產業中落地,首先要看產業數字化轉型程度,一個產業如果已經數字化并且大量的依靠數據,人工智能才能更好的進入。

                其次,產業數字化后,還需要注意對數據的清洗,因為獲得的數據往往非常粗糙,“噪聲”很大。

                最后是解決對數據的洞察,如何從無結構的數據中獲取結構,也是人工智能未來亟待解決的問題。因此,較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型,并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

                對于投資者來說,如何判斷哪些領域是具有前景、成長迅速的板塊,需要結合幾方面的內容進行考量。

                OpenAI的GPT-3代表機器寫作領域的重要突破;自動駕駛在部分場景已經實現,但暫時無法在復雜場景大規模推廣應用;而在普通人并不熟悉的知識圖譜領域,人工智能正在發揮巨大的價值。

                據張崢分享,知識圖譜是知識結構化的很重要的一步,一個“老藥新用”的知識圖譜里包括了癥狀、基因、治療時間、手段等等,可以用它來判斷相似的藥可不可以治療相似的病。

                吳晨也認為,人工智能在醫療應用方面市場廣闊。目前,醫療行業占美國GDP六分之一,在中國占比稍少,但是心血管和糖尿病這兩個領域,每年都是五千億人民幣以上的投入。

                未來不是通用的藥治通用的病,而是根據個人情況提供定制化方案,這一定是有發展前景的。當數據以個體為單位集合起來,個人的醫療畫像就會更加清晰,人工智能也能提供定制化的醫療解決方案。

                人工智能的具體應用前景非常廣闊,需要結合各行業具體情況進行分析,在符合人工智能落地“三要素”、數據更容易轉化為生產力的場景,人工智能的未來可期。

                張崢和吳晨還深入交流了對自動駕駛、數據隱私保護等領域的觀察。詳細內容請關注“JIC投資觀察”微信公眾號閱讀。
                張崢亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長
                自上世紀五十年代至今,人工智能經歷了三次發展浪潮。從上世紀50年代到60年代以發展非智能對話機器人為特點的第一次浪潮,到上世紀80年代到90年代以語音識別為突破的第二次浪潮,再到邁入21世紀,在大數據與算力條件具備的前提下,深度學習正發揮出巨大的威力,人工智能有望達到“可用”的階段。

                在人工智能技術逐漸進入“可用”階段,需要解決的是具體應用場景的實現?;谖锫摼W技術的智能家居,有望通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成完整的家居生態圈;零售行業的無人便利店、智慧供應鏈、無人倉儲近幾年發展迅速;一些公司在人工智能在教育領域的應用也進行了一些探索。

                人工智能在一些領域的應用,會比在其他領域更快,但也需要一些先決條件。張崢在本場JIC講堂中談到,人工智能的應用需要解決數據獲取、數據清洗與數據洞察三方面的問題。

                人工智能是否能在產業中落地,首先要看產業數字化轉型程度,一個產業如果已經數字化并且大量的依靠數據,人工智能才能更好的進入。

                其次,產業數字化后,還需要注意對數據的清洗,因為獲得的數據往往非常粗糙,“噪聲”很大。

                最后是解決對數據的洞察,如何從無結構的數據中獲取結構,也是人工智能未來亟待解決的問題。因此,較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型,并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

                對于投資者來說,如何判斷哪些領域是具有前景、成長迅速的板塊,需要結合幾方面的內容進行考量。

                OpenAI的GPT-3代表機器寫作領域的重要突破;自動駕駛在部分場景已經實現,但暫時無法在復雜場景大規模推廣應用;而在普通人并不熟悉的知識圖譜領域,人工智能正在發揮巨大的價值。

                據張崢分享,知識圖譜是知識結構化的很重要的一步,一個“老藥新用”的知識圖譜里包括了癥狀、基因、治療時間、手段等等,可以用它來判斷相似的藥可不可以治療相似的病。

                吳晨也認為,人工智能在醫療應用方面市場廣闊。目前,醫療行業占美國GDP六分之一,在中國占比稍少,但是心血管和糖尿病這兩個領域,每年都是五千億人民幣以上的投入。

                未來不是通用的藥治通用的病,而是根據個人情況提供定制化方案,這一定是有發展前景的。當數據以個體為單位集合起來,個人的醫療畫像就會更加清晰,人工智能也能提供定制化的醫療解決方案。

                人工智能的具體應用前景非常廣闊,需要結合各行業具體情況進行分析,在符合人工智能落地“三要素”、數據更容易轉化為生產力的場景,人工智能的未來可期。

                張崢和吳晨還深入交流了對自動駕駛、數據隱私保護等領域的觀察。詳細內容請關注“JIC投資觀察”微信公眾號閱讀。
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