雷鋒網(wǎng)按：4月27日，GMIC 2017（全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會）北京站開幕。

雷鋒網(wǎng)4月28日消息，由專注連接中外創(chuàng)新者的DayDayUp承辦的AI+國際創(chuàng)新峰會召開，高通全球副總裁、創(chuàng)投董事總經(jīng)理沈勁發(fā)表了《人工智能如何改變產(chǎn)業(yè)生態(tài)》的主題演講。

沈勁表示，人工智能已經(jīng)進入下半場，下半場意味著其發(fā)展速度會比我們想象地快的多，人工智能已經(jīng)能夠迅速變革各個行業(yè)。

“人工智能有三大推動力：數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡、計算能力 ，它們各自都在以指數(shù)級的速度發(fā)展?！鄙騽胖v道，“歷史上90%的數(shù)據(jù)是在過去兩年產(chǎn)生的，今后兩年的每個單元的三級管數(shù)量等于1972年發(fā)明半導體以來的數(shù)量總和，即今后的兩年的增長等于以前的總和。今后六年，手機、物聯(lián)網(wǎng)的連接數(shù)量等于以前60年的總和。”

以下演講原文，雷鋒網(wǎng)進行了編輯整理：

分析機構Tractica列出了15種人工智能應用場景，按創(chuàng)造的價值從高到低，前10種分別是：靜態(tài)圖像識別、分類和標記；算法交易策略改進；高效、可擴展的病人數(shù)據(jù)處理過程；預測性維護；地理空間圖像的物體識別、檢測、分類和跟蹤；圖像的文本查詢；地球物理特征自動檢測；社交媒體的內(nèi)容分發(fā)；目標檢測和分類——導航；預防網(wǎng)絡安全威脅。

高盛則提到人工智能應用的5大領域：能源、零售、健康、金融和農(nóng)業(yè)。

我做了一個對比：哪些場景可以應用到哪些領域中。其中一些是非常明晰的，比如大規(guī)模醫(yī)患數(shù)據(jù)的處理肯定要應用到醫(yī)療中。能源和農(nóng)業(yè)領域均有大量的大型設備，這則是維修的精準預測場景，預測檢修的時間表能夠節(jié)約大量的成本。

農(nóng)業(yè)

目前，農(nóng)業(yè)是5大領域中數(shù)據(jù)化最慢的領域，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)是靠天吃飯、靠經(jīng)驗進行耕種，如今，有一些植入式的傳感器得到了應用，還有無人機承擔數(shù)據(jù)的搜集和農(nóng)藥的噴灑工作，而將來以大數(shù)據(jù)為基礎的人工智能會給農(nóng)業(yè)帶來巨大的變革，我這兒提出三個方面：

1、通過優(yōu)化種子播種、灌溉、殺蟲和收割，提高作物產(chǎn)量和質(zhì)量。北京郊區(qū)有個種植草莓的農(nóng)場，通過實施生長曲線最優(yōu)化，調(diào)節(jié)參數(shù)、溫度和水分等，使得產(chǎn)量最高、營養(yǎng)和口感最好。

2、蔬菜、水果智能整理。蔬菜、水果采摘完以后有很重的整理、分類工作，智能整理節(jié)約大量人力。

3、計算機視覺和是語音應用于農(nóng)作物和家禽病蟲的預警。以色列公司Prospera公司用攝象頭計算機視覺持續(xù)觀察農(nóng)作物葉子成長的情況，比如有毛蟲旱災或者皎白粉病時可以提前預警。另外，聲音也可以來采集。有這樣一個實驗，每天早晨在養(yǎng)雞場、養(yǎng)鴨場采集聲音，在大數(shù)據(jù)的模型里進行運行，預測其三天內(nèi)是否有病菌感染，三天內(nèi)預測準確度是66%，八天預測準確度則是100%，以此提前采取措施，雞的產(chǎn)量、質(zhì)量都有所上升。

教育

高盛的報告中沒提到教育，但是教育在中國一定是個非常大的領域，人工智能在教育領域有7方面的應用：

1、作業(yè)批改，省下老師助教工作量，機器人批改數(shù)學和科學作業(yè)一點兒問題沒有，作文批改正在進步中。

2、個性化學習的軟件。事實上，每個人學習方法都不一樣，但是我們每個人所受的教育確是一樣的。英國一家機構簡單地把學習方法分成了70種。比如我對自己進行了IQ測試，發(fā)現(xiàn)我形象思維非常發(fā)達，邏輯差一點，就可以用很多形象思維的方式幫助我學習。人工智能學習過程是從案例到原理，事實上我也是這樣的人，我更愿意從案例學習，所以每個人的學習方法都不一樣?，F(xiàn)在我們投資的一家公司愛樂奇，已經(jīng)有一千多萬的用戶，有八億多平時的練習和考試題，積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以分析出每個人不同的學習方法。

3、智能輔導系統(tǒng)。有機構研究發(fā)現(xiàn)，機器進行一對一的輔導效果已經(jīng)比一對多的課堂教學好了，和人一對一的輔導相近。智能輔導中的人工智能進展很大，仿真游戲是非常好的學習工具，我有一個飛行員朋友，他不是在天空當中學習，而是在仿真器里學習的。另外，我們也會使用很多的仿真，我女兒用水文地理仿真軟件學習環(huán)保，我兒子用一個仿真軟件學習如何炒股票，通過虛擬貨幣學習如何炒股票。我覺得仿真教育游戲是非常大的人工智能應用場景。

除此之外，還有教育反饋和評測、智能招生、課堂和課后這四方面。

智能駕駛

說到無人駕駛，大家可能聯(lián)想到自動駕駛的終極目標，這方面創(chuàng)業(yè)可能已經(jīng)為時過晚了，但汽車的智能不僅體現(xiàn)在自動駕駛中。如今，車的減振器是被動的，如何通過事先預測路況將減振器變?yōu)橹鲃幽?？我們投資的一家美國公司就是從事這個方向的。這樣創(chuàng)業(yè)給大家指了一個方向，告訴我們并不是人工智能應用于汽車領域就意味著終級狀態(tài)的自動駕駛。

當然，要用人工智能去變革的領域還很多，包括人工樓宇、家居、醫(yī)療、工業(yè)、交通、零售、安防、智能IT等。

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