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邀请嘉宾：

 人工智能在行业应用中的技术发展现状

在过去的三年，与人工智能相关的应用主要是由两大阵营人来主导
，一面是以技术创始人为核心的技术主导企业，另一方面是以行业创始人为核心的商业主导企业
，而在经过三年时间的相互探索与融合，如今各个行业对AI技术的应用达到了最佳的时期
。

虽然看起来问题重重，但四大技术主导型创业公司均逐步找到自己的商业化落地路径，在安防
、新零售、金融等领域，各自形成了一定的业务收入
。

针对大多数传统行业场景的人工智能技术
，已经达到了能够满足需求的程度，技术本身已经趋平
，差别在于
：1、能否基于行业真实需求建立数据模型

；2

、是否能够使用正确的数据结构
；3、是否能够从商业角度来倒推技术需求
，先要满足行业需求，在根据需求融入技术，并且要考虑技术投入成本和效果间的最佳平衡
。

技术本身并没有独占性，商业化对技术的要求也并非一定要达到100%的正确率，商业对准确度、效果的依赖达到一定程度以后，边际效应会呈递减趋势
。

但目前的人工智能技术还仅能应用在限定场景内，如果需要融合想象
、逻辑推理等场景则有待技术根本性提升
，所以在当前的落地应用中，切勿“技术科幻化”则是免于落入炒作陷阱的原则。

适合人工智能技术落地的应用场景

用于提高效率的场景
。例如在教育中，并非替代老师，而是提高效率
，比如帮助老师和学生做规划，规划针对每一个学生的个性化学习路径
；另外就是评价体系
，比如英语口语的评测并非简单的判断学生说的是什么，而且是通过语音语调
，对发音的准确性进行评测。

新的人机协同的场景
，人工智能赋予机器新的工作方式
，可以和人形成全新的协同工作方式，可能会给一些行业带来新的模式
，比如零售行业
，在通过部分智能机器替代掉人工，从而形成新的工作模式。

用于替代劳动密集型、重复性高
、可标准化、以数据整理和分析为核心工作内容的工作岗位
，这些岗位的月薪在6000左右
。

需要关注的前沿技术方向

交叉学科、量子计算都将会是颠覆性的技术。