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商业化论文参考文献：
在技术与商业充分融合前,人工智能需要解决的问题还不少.
2000年,高盛在纽约总部的股票交易柜台雇佣了600名交易员.但今天,这里只剩下两名股票交易员“独守空房”,人工智能的机器学习算法和数据应用代替了其他交易员.
除了股票交易,由一位视频游戏开发者开发的风险管理系统被高盛广泛部署,随后又被包括美国银行在内的对手模仿.摩根大通也利用人工智能开发了一款金融合同解析软件.经测试,原先律师和贷款人员每年需要36万小时才能完成的工作,这款软件只需几秒就能完成,不仅错误率大大降低,重要的是,它从不休假.
不仅金融行业,这场人工智能变革已经开始进入制造、教育、医疗、旅游、物流等人类生产生活的方方面面.
2016年,来自牛津大学人类未来研究所、耶鲁大学和AI Impacts的多名专家,对机器学习研究者进行了一场大规模调查.
受访者认为,8年后,人工智能将可以胜任翻译类工作；11年后,人工智能将创作出能够跻身美国TOP 40排行榜的流行歌曲；33年后,人工智能将写出能够登上《纽约时报》畅销榜的长篇或短篇小说；37年后,人工智能可胜任外科医生工作.
倒计时外,还出现了更遥远的畅想.
10月23日美国《纽约客》雜志的封面漫画上,人类带着宠物狗举着空咖啡杯坐地行乞,而牵着机器狗、拿着咖啡、手提箱、看着手机的机器人,则扮演了施予者的角色.这家杂志似乎以此暗示,在未来社会,人类的工作机会可能被不断进化的机器人占据,甚至机器人会主宰了地球.
尽管今天对于那些终极人工智能场景的担忧还为时尚早,但值得注意的是,人工智能的确正努力在人类世界中找到一席之地,商业化就是第一步.
AI商业化热潮
一个有趣的现象是,今年11月9日,一家在PC时代熬了14年的互联网老兵搜狗,换上人工智能的新装,正式登陆纽交所.在其长达200页的全英文招股书中,90次提到“AI”,被外界称为中国赴美人工智能第一股.
根据iResearch及BBC预测,2020年,全球人工智能市场规模将达到1190亿元人民币,对应2015-2020年年复合增速为20%.中国市场增速会更高,至2020年将占全球市场总规模的7.6%.来自IDC的数据则显示,2020年全球AI市场规模将达470亿美元,为BBC预计的2.6倍.
资本和市场的带动下,人工智能的创业从蓝海冲向了红海.
来自《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》的数据显示,2012-2016年,全球人工智能企业新增5154家,是此前12年的1.75倍.并且,从2000-2016年,中美欧新增人工智能企业数占全球75%,除去美国占据37.41%,中国与欧洲占全球的比例相当,中国已经成为全球第二大人工智能企业的孵化地.
在庞大的创业阵营中,B端（行业市场）成为了最合适的切入点.目前,诸如医疗、汽车、交通、安防、金融、物流仓储等,已经成为人工智能落地的第一梯队行业.
不过,随着资本市场的火爆,市场上定位于C端（消费市场）用户的产品不断涌现,乃至出现跟随和扎堆的现象.
一个典型例子是,自从2014年11月智能音箱的“鼻祖”亚马逊发布Echo以来,其销量已经超过10亿美元.巨大的市场点燃了大洋彼岸和中国的音箱创业热.
在美国,谷歌、微软、Facebook等巨头纷纷涌入；在中国,百度、阿里、京东、联想、小米等科技巨头们也开始布局,创业公司全面躁动.有公开报道说,由于各大互联网公司的布局,目前国内很多OEM厂已全线接到任务.
然而,热点引发的创业拥挤,往往可能会在后期带来巨大问题.
科大讯飞有关人士对《财经国家周刊》记者说,智能音箱领域的创业目前肯定存在过热现象.智能音箱在硬件、固件、云计算上都存在不少技术门槛,且由于语音产品的新颖性,其对交互设计的要求也比较高.他认为,很多新入行的创业者低估了其中的难度.
文安科技创始人陶海提醒创业者,“创业企业应该深入创业,而不是天天开人工智能大会”.他进一步解释说,人工智能只是一个技术,不是产业,可以进入医疗,可以进入农业,可以进入每个行业.普及后,每个行业都会采用人工智能,所以更重要的是利用技术去做场景、应用的区别,寻找自己的发展空间.
还有几道坎
即便是大势所趋,围绕人工智能的创业还面临诸多困难.在技术与商业充分融合前,人工智能需要解决的问题还不少.
缺乏高质量、大规模的数据,是人工智能商业化的第一大瓶颈.
第三次人工智能浪潮的兴起就是因为深度学习技术的进步,而深度学习本身就是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,再高深的软件算法、再强大的硬件,一旦没有所谓的商业逻辑与数据积累,就像无米之炊,巧妇也难为.
然而,商业世界恰恰是最为复杂也最缺乏数据积累的地方,Uber机器学习主任王鲁明表示,对顶级企业来说,真正的核心竞争实力是数据和平台,大数据是人工智能的基础,如果大数据不能以很廉价的方式得到,人工智能也不可能达到它的高峰期.
其二,人工智能商用还面临研发的时间成本难题,即便是在看似更标准化一些的B端,也不存在通用模型.
举个例子,浙江德尚韵兴图像科技有限公司开发的基于超声影像的人工智能辅助诊断系统,准确率已经达到85%以上,高于目前三甲医院平均为60%-70%的人工诊断准确率,但目前也只适用于甲状腺结节诊断.
它的技术研发者、浙江省数理医学学会理事长孔德兴告诉《财经国家周刊》记者,他们也曾将同样的算法用于肝癌、乳腺癌和胰头癌的测试,效果都不理想,所以只好又重新研发,从底层来做,设计一些个性化的数学模型和算法.
结论：关于商业化方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关过度商业化论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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