人工智慧（AI）技術市場正在蓬勃發展。除了大肆炒作和媒體的日益關注外，眾多初創公司和網際網路巨頭都在競相加入進來，企業的投資力度和採用程度隨之大幅提升。Narrative Science公司在去年的一項調查發現，38%的企業已經在使用人工智慧技術，到2018年這個比例有望增長到62%。弗雷斯特研究公司預測，2017年人工智慧領域的投入將比2016年猛增300%。IDC公司估計，人工智慧市場將從2016年的80億美元，增加到2020年的470億美元。

“人工智慧”是1955年杜撰的一個術語，用來描述電腦科學領域的一個新興分支學科。如今，人工智慧包括一系列廣泛的技術和工具，有些久經時間的考驗，而另一些還比較新穎。為了幫助瞭解什麼是熱門技術、什麼不是熱門技術，弗雷斯特研究公司剛剛釋出了關於人工智慧的TechRadar報告（面向應用軟體開發專業人員），該報告詳細深入地分析了企業應該考慮採用、以支援人類決策的13種技術。

基於弗雷斯特研究公司的分析結果，本人在下面列出了10種最熱門的人工智慧技術：

自然語言生成：利用計算機資料生成文字。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智慧洞察力。代表性廠商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。

語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。目前應用於互動式語音應答系統和移動應用領域。代表性廠商包括：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。

虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，“虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的物件。”從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高階系統，不一而足。目前應用於客戶服務和支援以及充當智慧家居管理器。代表性廠商包括：亞馬遜、蘋果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微軟和Satisfi。

機器學習平臺：不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用程式設計介面（API）、開發工具包和訓練工具包。目前應用於一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及預測或分類。代表性廠商包括：亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS和Skytree。

針對人工智慧優化的硬體：這是專門設計的圖形處理單元（GPU）和裝置，其架構旨在高效地執行面向人工智慧的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。代表性廠商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特爾和英偉達。

決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設定/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用於一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

深度學習平臺：一種特殊型別的機器學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網路。目前主要應用於由很龐大的資料集支援的模式識別和分類應用領域。代表性廠商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。

生物特徵識別技術：能夠支援人類與機器之間更自然的互動，包括但不限於影象和觸控識別、語音和身體語言。目前主要應用於市場研究。代表性廠商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

機器人流程自動化：使用指令碼及其他方法，實現人類操作自動化，從而支援高效的業務流程。目前應用於人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath和WorkFusion。

文字分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支援文字分析，為此它藉助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用於欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化資料等領域。代表性廠商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

當然，如今公司企業可以從人工智慧技術獲得諸多好處，不過據弗雷斯特研究公司在去年進行的一項調查顯示，採用人工智慧方面也面臨一些障礙，未打算投入於人工智慧的公司表達了這些顧慮：

弗雷斯特研究公司得出結論，一旦企業克服了上述障礙，它們勢必會得益於人工智慧在面向客戶的應用環境下加快轉型，並編織成一個高度互聯的企業資訊網路。

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