woniu 發表於 2020-12-03 09:39:13
人工智慧的發展在近幾年可以說是發展非常的迅猛，引起世界各地的關注，在我國，早在2018年教育部就印發了關於《高等學校人工智慧創新行動計劃》的通知。就是為了引導高校瞄準世界科技前沿，強化基礎研究，實現前瞻性基礎研究和引領性原創成果的重大突破，進一步提升高校人工智慧領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力，特制定本行動計劃。
人工智慧技術的重要性不用多說，在這份新的報告則表明，如果企業還沒有將這些技術付諸實踐，那麼他們就將大概率落後於潮流，最終被淘汰。美國專利商標局整理的這些統計數據只到2018年的年底，就是說後面兩年的數據並沒有公布出來，所以對於那些還沒有開始採用人工智慧技術的公司來說，落後的風險將會遠遠大於報告裡顯示的風險。可以肯定的告訴你，在過去的18個月裡，包括人工智慧在內的技術的使用和研發一直都是在增加的，這是毫無疑問的。
這些領域是按照美國人工智慧專利申請數量從高到低的順序排列的：
一、規劃/控制
這類技術涵蓋了工作流分析和檢測可能發生的問題的方法。這個領域的例子是通過視覺、聲音或者其他環境條件在生產工廠裡檢測潛在問題，然後用一個專家系統來識別並解決出現的問題。涉及到供應鏈優化的企業應該對這種人工智慧的形式特別感興趣，因為它們可以提高其系統的效率。
二、知識處理
這可能是首席信息官們在考慮使用人工智慧技術時首先想到的事情，這個領域的例子通常是大數據的概念和數據科學學科。該技術涉及大量數據的分析，以獲取可用於自動化系統的見解。該技術的實際用途包括大型銀行或保險系統中用於自動檢測的欺詐或會計錯誤的軟體。使用計算方法來幫助實現大型數據收集的組織需要使用此技術進一步使其系統自動化。
三、人工智慧硬體
《福布斯》雜誌上最近的一篇文章就涉及了這個主題。儘管絕大多數的首席信息官們所服務的企業並不創建人工智慧硬體，但是他們在考慮資本計算預算的時候，肯定會考慮到這方面的問題。
四、視覺
目前，受到這類技術影響最大的是醫學領域，在這個領域中，圖像處理技術可以幫助診斷並發現異常。該技術還可以被用於實現供應鏈優化，以保障裝配和包裝生產線的質量控制。
五、機器學習
這是另一個廣為人知的名詞，也是一個引起了人們極大興趣的領域。它與知識處理存在著一些重疊，但是美國專利商標局（USPTO）將機器學習定義為可以從數據中學習的計算模型，這是很寬泛的一類模型。所有的技術公司都應該研究機器學習的方法，以提高其數據分析的能力並且提升其從數據中獲取見解的能力。
六、語音
在語音識別方面，人們會想到Alexa、Cortana和Siri。儘管如此，該領域的人工智慧還經常被用於自動響應系統中，該系統可幫助將客戶轉接到適當的客戶代表那裡，以幫助他們解決可能遇到了的問題。它還可以被用於幫助了解呼叫者的脾性，並為客戶代表提供建議，幫助他們更好地位客戶解決問題。
通過了解從美國專利商標局整理的這些技術組件列表來看，我們可以看到未來的人工智慧技術重心，此時不布局更待何時。
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