【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】在過去幾十年里，人們對于人工智能潛力的想象還僅僅局限在好萊塢的科幻大片當中。不管是《銀翼殺手》，還是《終結(jié)者》，人工智能總是與遙遠而陰暗的未來相聯(lián)系。然而，自2014年谷歌以4億美元收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司DeepMind，至如今其旗下的機器人Alphago大戰(zhàn)李世乭并獲取終勝利，這一切都預(yù)示著，人工智能進入爆發(fā)期已經(jīng)不再是關(guān)于未來的預(yù)言，它已經(jīng)成為現(xiàn)實！與科技巨頭穩(wěn)健投資該領(lǐng)域相并行，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司正投身于人工智能的激烈競爭當中，并搶先一步進行深挖。　　根據(jù)Researchand Markets公司的研究，在2013年，人工智能的市場規(guī)模就已經(jīng)達到了9億美元。牛津大學也曾發(fā)表報告預(yù)測在不久的將來，人工智能可能將占據(jù)美國近一半的就業(yè)機會。這或許是個壞消息，但同時也意味著該領(lǐng)域潛在著巨大的機會。而在現(xiàn)實中，大批創(chuàng)新人工智能應(yīng)用和人工智能公司也正在崛起，并形成了四大主要發(fā)展方向。當然，毀滅人類種族的人工智能機器人大軍不在此列。
　　
　　掌握并解讀大數(shù)據(jù)
　　
　　在過去幾年間，大數(shù)據(jù)市場漸趨成熟。越來越多的技術(shù)能夠有效處理這些數(shù)據(jù)，并將他們分門別類置于不同的圖表之中。然而，擁有數(shù)據(jù)并不意味著能夠充分理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，越來越的創(chuàng)業(yè)公司正在利用技術(shù)彌合這一鴻溝，從而在綜合歸納數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對其進行解讀。位于芝加哥的NarrativeScience就是其中之一。NarrativeScience開發(fā)了一種成為Quill的技術(shù)，能夠通過講故事的方式為用戶呈現(xiàn)報告數(shù)據(jù)。該公司已經(jīng)獲得C輪融資1150萬美元，并得到了美國中央情報局附屬投資機構(gòu)In-Q-Tel的支持。
　　
　　更加智能和自動化的機器人
　　
　　目前，大部分的機器人還是只能在人類的操縱下從事簡單的生產(chǎn)任務(wù)。然而，創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間正在展開激烈的競爭，制造更為智能的機器人，從而讓其操作更加自動化。這其中，Rethink Robotic公司已經(jīng)上市的研究用機器人就是一例，它外形十分可愛，同時也能夠不斷被訓練。此外，Hanson Robotics也發(fā)明了能夠與人類進行語言對話，并且回顧個人歷史的機器人。
　　
　　智能助理型應(yīng)用當?shù)?br />　　
　　如今，蘋果的Siri日益流行并受到了用戶的追捧，但是她仍并非。因此，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司正努力創(chuàng)造出比Siri更加智能的人工智能助理。由Khosla Ventures支持的創(chuàng)業(yè)公司IncredibleLabs就研發(fā)了私人助理手機應(yīng)用Donna。她能夠提醒用戶約會時間，為用戶安排出發(fā)時間和交通工具，并記錄用戶的個人偏好。而另一家創(chuàng)業(yè)公司Jarvis Corp則走得更遠。他們正努力創(chuàng)造一個能夠聯(lián)網(wǎng)并回答用戶問題的虛擬助理。這家公司研發(fā)的系統(tǒng)功能類似于一個互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，能夠控制用戶家中所有的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。在中國，也有創(chuàng)業(yè)公司將智能助理系統(tǒng)應(yīng)用于音樂推薦服務(wù)和語音交互中，研發(fā)了名為VINCI智能頭機的新產(chǎn)品品類?？傮w上，智能助理型服務(wù)成為人工智能技術(shù)在垂直應(yīng)用領(lǐng)域的主流形態(tài)。
　　
　　理解用戶情緒成終目標
　　
　　人工智能將不再停留于綜合歸納數(shù)據(jù)并處理簡單指令的層面?，F(xiàn)在，一些創(chuàng)業(yè)公司開始開發(fā)能夠理解用戶情感的人工智能技術(shù)。這種趨勢被稱為有效計算。BeyondVerbal就創(chuàng)造除了能夠通過語音語調(diào)來猜測用戶情緒的技術(shù)。而Affectiva的軟件技術(shù)則通過檢測和識別人的面部表情來實現(xiàn)類似的功能。這些技術(shù)的核心理念是，人工智能技術(shù)能夠通過更類似人類的行為來判斷用戶的需求。