2017年，人们从来没有停止过对人工智能的预测和猜想。人工智能将如何改变世界？在即将到来的2018年，关于这个问题的预测和猜想还会持续下去。
事实上，如果我们把更多的关注放在科学实验结果的积累和应用效果上，那么我们内心的一些“愿景”则很有可能成为现实。
人类一直对人类机器人和人工智能（AI）这个概念感到兴奋。好莱坞电影和科幻小说可能已经启发了一些科学家开始朝这个方向努力。虽然人工智能泡沫已经多次爆发，但重大的发展和突破现在正在更新公众对这一领域的兴趣。
2017年，Gartner将其普通AI置于其炒作周期的早期阶段。它还在这个炒作周期的顶峰放置了深度学习和机器学习技术。
认识到人工智能是几个相互关联的技术的总称是很重要的。这些包括自然语言处理（NLP），机器学习，认知计算，神经网络，计算机视觉和机器人及其相关技术。在本文中，我们将解释围绕所有这些技术的五种不断变化的趋势，并了解它们的优点。
1.机器学习模型的民主化
机器学习旨在使计算机能够从数据中学习并进行改进，而不依赖于程序中的命令。这种学习最终可以帮助计算机构建诸如用于天气预测的模型。在这里，我们介绍了一些利用机器学习的常见应用程序。
当你站在科技的前沿工作时,很多东西都充满了不确定性， 唯一确定的是你一定会遇到无法预见的困难。
机器学习算法会很好地考虑新方法来解决问题, 甚至预测未来, 但它不太可能预见或考虑到许多内部和外部因素,如管理和人力投入，法律、，竞争对手的活动以及业务，数据驱动的团队合作的能力，等等，而这些因素会影响成功。
人工智能项目的目标和期望模糊或缺乏重点往往是失败的原因。事实上，人工智能之路并不容易，而且成本昂贵。美国硅谷的“即插即用技术中心（位于硅谷的即插即用技术中心是全球最大的创业加速器和开放式创新平台）” 在做人工智能的整合性工作，他们的服务解决方案有望为全世界资源不足的企业打开AI之门。然而，这种对数据科学“一刀切”或模式化的解决方法，或许无法符合每个组织的内定目标。
最有可能取得成功的企业从一开始就会设想好明确的战略，他们取得的成果会和客户满意度等关键绩效指标挂钩。
2.金融应用
随着金融科技初创公司向在职者挑战，金融业正在迅速发展。许多这些老牌企业在很大程度上依靠传统的低效率方法来提供标准化金融产品的咨询和分配。随着自动化咨询的推出，人工智能的发展已经改变了这一领域。机器学习模型也正在取代用于衡量市场趋势的传统预测分析方法。与传统投资模型相比，这些模型可以提供更高水平的准确度和预测市场波动的速度。
机器学习现在也帮助金融公司防止财务欺诈。这些模型尤其擅长根据历史数据找到任何异常，并且可以轻松识别甚至预测欺诈活动。银行正在使用这些模型来提醒客户账户中有任何异常活动。机器学习除了防止欺诈外，还可以在风险管理领域发挥更大的作用。这些模型可以提高信贷评级的准确性，并改善贷款机构的风险管理。
3.医疗应用
机器学习和大数据是控制大量潜在医疗数据持有的关键。基于机器学习模型的新应用程序可帮助识别疾病并提供疾病的正确诊断。
机器学习还可以帮助基因测序，临床试验，药物发现和研发以及预测。
例如，阿里云的ET Medical Brain最近将来自世界各地的算法科学家带到了天马精密医学大赛的通用平台。他们能够开发糖尿病个性化治疗的预测模型。
基于人工智能的系统也正在帮助医院改进其操作流程和数据管理。在阅读剂量指示或诊断数据时，医疗保健专业人员犯下错误也很常见。具有图像识别和光学字符识别功能的智能AI系统可以仔细检查所有这些数据，并确保减少此类错误。
人工智能正在以病人尚无法察觉的方式进入医疗保健领域。比如，图像识别算法被用来识别隐藏在医学影像中的危险信号，甚至医生手写药方中的重要信息。由于这项技术在飞行员体检上取得了成功，所以我预计明年它会有更广泛的应用。
我们还可能看到更多的机器人出现在家里，帮助我们应对残疾和疾病问题。护理和陪伴机器人将在2018年成为现实，并流行起来。
4.工业应用
机器学习算法支持许多涵盖整个制造生命周期的应用，包括产品设计，生产计划，生产优化，分销以及现场服务和回收。目前，一些行业正在他们孤岛和零散的SCADA（监控和数据采集）解决方案之上实施基于人工智能和物联网的解决方案，以提高协同性。
此外，机器人和自动化机器的使用对制造业来说并不陌生。先进的基于物联网的系统现在可以驱动工厂设备和机器的预防性维护和修理。基于人工智能技术的供应链运营优化是另一个不断演变的用例。
人工智能除了能够收集设备运行的各项数据(如温度、转速、能耗情况、生产力状况等)，并存储数据以供二次分析，对生产线进行节能优化，提前检测出设备运行是否异常，同时提供降低能耗的措施。
上图为应用数据的可视化分析。
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。
上图为机器的自我诊断
通过人工智能技术让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
接着我们看一下国际科技巨头的人工智能技术在工业领域布局案例：
1、阿里巴巴
2017年，在BAT和AMG中，阿里ET工业大脑是第一个下到车间里的人工智能。光伏材料制造商保利协鑫和阿里云的合作是中国工业制造领域的创新示范，阿里云在该制造商车间做的第一件事，是把生产线上所有端口的数据上了云，然后调集上千台服务器的算力，短时间内从数千个变量里找到了影响良品率的60个。接下来则交由人工智能实时监测和控制这些变量，生产线只要“奉命行事”即可。
2、西门子
西门子中央研究院在慕尼黑演示了双臂机器人的一部分，借助人工智能的高度自动化，该机器人无需编程即可自主分工协作，用于产品制造。传统的机器人无法理解这种CAD/CAM(计算机辅助设计和制造)模型，但新的机器人原型可以做到。从某种意义上说，这就好像机器人能够理解不同的语言，从而不必对其运动和工艺进行编程。
3、通用电气
通用电气宣布与众多电气公司达成多年协议，并与纽约电力管理局(NYPA)达成广泛的协议，致力于成为全球首个全数字化电力公司。如今，GE预测分析软件的综合智能运营中心已经开放，该运营中心是一家尖端的资产监控和诊断中心。其中，GE和Enel将部署和优化GE的资产绩效管理(APM)软件，该软件在GE的工业物联网(IIoT)平台Predix上运行，以监测、预测和提高13个燃气电厂和1个燃煤电厂的可靠性，这14个发电厂都使用通用电气或阿尔斯通的涡轮机和发电机。
4、罗克韦尔
罗克韦尔在2017年底投资了一家名为TheHive的硅谷创新基金与共创工作室，借力由创新群体与高科技初创公司组成的生态环境，致力于将人工智能(AI)应用于工业自动化领域。罗克韦尔自动化此举的目的包括通过共创解决客户问题、加速创新和发掘新兴技术，帮助制造业客户消除工厂基层和更高层信息系统之间的屏障，从而提高业务绩效。
5.云采用将加速支持人工智能创新以及未来的计算能力
大数据即服务提供商Qubole公司的首席数据科学家Horia Margarit指出，企业在2018年需要努力改善其基础架构和流程，以支持其机器学习和人工智能的工作。
“随着企业希望通过机器学习和人工智能进行创新和改进，在云端将采用更加专业化的工具和基础设施来支持特定的用例，例如合并用于人机交互的多模式感官输入的解决方案(声音、触摸，远见)，或者将卫星图像与财务数据合并的解决方案，从而发挥算法交易能力。”Margarit说。
他补充说：“我们预计，基于云计算的解决方案将大幅增长，将加速当前数据收集的速度，并进一步证明托管云提供商需要更好的按需计算和存储。
人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限，未来几年，我们期待一些新的技术突破。
先谈一下类脑计算。传统计算机系统，长于逻辑运算，不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片，我们今天可以以极低的功耗，模拟100万个神经元，2亿5千万个神经突触。未来几年，我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用。
我们接下来谈一下模拟计算。传统计算机系统，数据在存储器与计算单元之间移动，耗费时间并增加能耗。运用存储设备的物理特性，存储器内能够进行一些特定的运算，以达到同时进行计算与存储的目的。
例如，利用相变存储器进行模拟计算。这种模拟计算虽然没有数字计算精确，但对于很多不要求绝对精度的人工智能问题，可以极大地降低能耗并提高速度。
谈到计算的未来，我们必须谈一下量子计算。如果十年前你问我量子计算，我可能告诉你在我退休前它都只会存在于实验室中。但在过去的几年时间里，我们在量子计算上取得了令人振奋的突破。让我们对这项可能根本改变计算的技术，包括它的实际应用于商业前景充满了期待与遐想。
对合适的问题，超级计算机几十万年才能完成的工作，量子计算机可能不到一秒钟即可完成。量子叠加与量子纠缠让量子计算能够指数级扩展，解决一些传统系统无法解决的问题。量子计算机的商业化，可能比我们的想象快许多。
结论：
从计算机、互联网行业出身的智能化技术，正在以势不可当的势头横扫全球各个领域。智能化与工业的结合更是引得全球瞩目。从德国的工业4.0到美国的工业互联网，从GE的Predix到IBM的PMQ，可以看出，工业与智能化技术的结合也必将是下一个风口。
基于人工智能的开发已经成为主流。企业不仅热衷于改进现有流程，而且还看到人工智能带来新的收入来源的潜力。这就是AI为何对CIO具有战略重要性的原因。在这个领域还有很多创新空间。
最终，保持敏捷并随时采用人工智能，大数据，物联网和区块链的最新进展的企业将获得更早的优势。
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