雷鋒網(wǎng)按：Narrative Science 調(diào)查顯示，去年已有 38% 的企業(yè)開(kāi)始使用人工智能，而到 2018 年將增長(zhǎng)至 62%。Forrester Research 預(yù)計(jì)，2017 年 AI 領(lǐng)域獲得的投資將同比增長(zhǎng)超過(guò) 300%。而 IDC 估計(jì)，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將從 2016 年的 80 億美元，到 2020 年將增長(zhǎng)至 470 億美元。

為了讓人們更好地了解當(dāng)前的 AI 趨勢(shì)，F(xiàn)orrester 發(fā)布關(guān)于人工智能的 TechRadar 報(bào)告，對(duì) 13 種企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的 AI 技術(shù)進(jìn)行分析。

基于 Forrester 的分析，《福布斯》經(jīng)過(guò)挑選后列出 10 項(xiàng)最熱門的 AI 技術(shù)：

1、自然語(yǔ)言生成

利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)產(chǎn)生文本。目前用于客服、報(bào)告生成和提取商業(yè)情報(bào)和洞見(jiàn)。示例供應(yīng)商：Attivio，Automated Insights,CambridgeSemantics,Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop。

2、語(yǔ)音識(shí)別

將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)換為對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用可用的格式。目前用于交互式語(yǔ)音響應(yīng)系統(tǒng)和移動(dòng)應(yīng)用。示例供應(yīng)商：NICE,Nuance Communications,OpenText,Verint Systems。

3、 虛擬助理

Forrester 形容虛擬助理是“媒體的寵兒”。虛擬助理包括簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人到高級(jí)的、能與人交互的系統(tǒng)。目前用于客服支持和智能家居當(dāng)中。示例供應(yīng)商：Amazon，Apple，Artificial Solutions，Assist AI，Creative Virtual，Google，IBM，IPsoft，Microsoft，Satisfi。

4、 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

提供算法、API、開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù)以及計(jì)算能力，用于在應(yīng)用、處理和其他機(jī)器中設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署模型。目前的大量的企業(yè)應(yīng)用中得到試用，大部分涉及“預(yù)測(cè)或者分類”。示例供應(yīng)商：Amazon，F(xiàn)ractal Analytics，Google，H2O.ai，Microsoft，SAS，Skytree。

5、底層 AI 硬件

用于運(yùn)行人工智能計(jì)算任務(wù)、經(jīng)過(guò)專門設(shè)計(jì)和架構(gòu)的GPU（圖形處理單元）和應(yīng)用。目前主要在深度學(xué)習(xí)中發(fā)揮了巨大作用。示例供應(yīng)商：Alluviate, Cray，Google， IBM，Intel，Nvidia。

6、決策管理

將規(guī)則和邏輯嵌入到 AI 系統(tǒng)中的引擎，用于初始化設(shè)置、訓(xùn)練和過(guò)程中的維護(hù)和調(diào)參。這是一項(xiàng)成熟的技術(shù)，被廣泛地用于企業(yè)應(yīng)用，幫助或者執(zhí)行自動(dòng)決策。示例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath。

7、 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)

一個(gè)專有的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，由多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。目前主要用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識(shí)別和分類應(yīng)用。示例供應(yīng)商：Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI,MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies。

8、生物感知

讓人和機(jī)器之間的自然交互，包括但不限于圖像和觸控識(shí)別、語(yǔ)音和身體語(yǔ)言。示例供應(yīng)商：3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo。

9、機(jī)器人自動(dòng)化

使用腳本和其他方法，將人類勞動(dòng)自動(dòng)化，以支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前主要用于人類資本昂貴或者效率低下的情境中。示例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion。

10、文本分析和自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理基于數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提高對(duì)句子結(jié)構(gòu)、含義、情感和意圖的理解，來(lái)使用和支持文本分析。目前主要用于欺詐偵探和安全、多功能虛擬助理以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘。示例供應(yīng)商：Basis Technology, Coveo, Expert System,Indico,Knime,Lexalytics,Linguamatics,Mindbreeze,Sinequa,Stratifyd, Synapsify。

當(dāng)下 AI 技術(shù)確實(shí)能為企業(yè)帶來(lái)商業(yè)價(jià)值，但根據(jù) Forrester 去年進(jìn)行的調(diào)查結(jié)果顯示，那些還沒(méi)有采用 AI 技術(shù)的公司表示，采用 AI 技術(shù)還存在以下障礙：

沒(méi)有清晰的商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景：42%

不清楚 AI 可以用來(lái)干什么：39%

缺乏應(yīng)用 AI 的技能：33%

應(yīng)用 AI 之前，需要先推動(dòng)自家數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的現(xiàn)代化：29%

缺少預(yù)算：23%

不確定配置人工智能系統(tǒng)需要具備哪些元素：19%

人工智能系統(tǒng)效果尚未得到有效證明：14%

缺乏適當(dāng)?shù)牧鞒袒蚬芾矸椒ǎ?3%

AI 噱頭大于實(shí)際重要性：11%

無(wú)法獲得所需需要的高質(zhì)量數(shù)據(jù)：8%

不確定人工智能是什么：3%

Forrester 調(diào)查認(rèn)為，一旦企業(yè)克服了這些障礙，即可在一定程度上加速企業(yè)轉(zhuǎn)型，同時(shí)推動(dòng)企業(yè)智能化發(fā)展。

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