下一次科技革命：雲+AI！
20年前，網際網路的出現，改變了人們資訊傳遞的方式，進而人類整個生活發生翻天覆地的變化。從網際網路到網際網路+，是人類發展歷史的又一進步，開始有越來越多的產業接入到網際網路，在這個過程中產生大量的資料，為企業更多的創造價值。
資料即財富，已經成為一個共識。2018年，所有企業的競爭，幾乎都集中在對資料的爭奪。
但究竟應該如何利用這些競爭過來的資料來挖掘出人們常說的"價值"，企業心中並沒有明確的答案。
01
雲是源動力，AI是"武器"
雲端計算和AI是已經被我們聽厭的詞，只是其各自的現實影響平平，人們真正感受到的衝擊並不強烈，但"雲+AI"為什麼就會成為下一個科技爆點呢？
我們需要明確的一個點是，在所有的事物連線都這麼緊密的今天，沒有什麼技術是單獨就能實現爆發式發展的。即使我們現在已經習慣性的稱這個時代為智慧時代，但是所有現在需要實現的，很大一部分依然要依靠於網際網路帶來的成就，所以我們會說網際網路+，雲+等等。
經常被問到什麼是雲端計算，最通俗易懂的例子大概就是我們常用的水電，可以為我們提供源源不斷的動力。
在有電燈、電車、電視等電器之前，“電”是沒有價值的，充其量是一種自然現象，甚至有可能帶來危害。雲端計算也是一樣，雲端計算的廠家爭奪市場份額並不僅僅是為了提供計算力，他們看到更多的也是雲市場背後強大的應用場景。
雲的初級應用階段，就是現在我們經常用到的外賣、共享單車、滴滴打車等。在初級階段成熟以後，通往雲端計算下一個階段就是雲與AI的融合。
雲和AI是一個互相成就的關係，雲端計算強大的算力讓AI得以更精準的服務，AI則讓雲可以提供更深層次的落地。可以說，雲就是AI的動力之源，而AI則是雲落地的"武器"。
02
AI的挑戰在哪裡？
雲帶來的挑戰並不多，人們基本上已經可以克服，接下來只需要進行不斷的更新。在雲和AI實現場景化落地的過程中，很大的挑戰還是來自AI。
第一：資料隱私成為AI落地挑戰。
資料隱私的挑戰來自兩個方面：個人方面和企業方面。
2018年，出現多起資料洩露的事件，資料隱私又一次拿來被輿論。這就產生了一個很大的矛盾，資料的恰當利用可以有效改善人類生活，但是如果被非法利用呢？
企業方面，對於AI來說，資料越多越能體現AI的價值，但是對於很多企業，特別是一些特殊行業，例如醫院，銀行，很多資料是很難得到共享的，各家都有各家的資料庫，但是卻幾乎很難對外開放，這也讓AI在醫療、金融這些領域落地難。
第二：是人工智慧還是人工“弱智”？
目前，很多廠商都宣稱自己做的是智慧產品，最常見的有智慧音箱、智慧機器人、語音助手等，但我認為這並不是真正的人工智慧。
科大訊飛的同聲翻譯就是一個很好的例子。宣稱已經實現了智慧化的翻譯，到最後還不是依靠人的翻譯再通過機器人表達過來？
在最近小米AIOT開發者大會上，雷軍在現場演示新品藍芽音箱，結果失敗。雷軍："三個木叫什麼"，小愛："你是電，你是光，你是唯一的神話。"雷軍："125加357加567等於多少。"小愛："……"。現場接連大笑，儼然成了"車禍現場"，真叫人哭笑不得。
這樣的事件並不少見，也是發展的必經階段。目前所有的人工智慧幾乎還是“弱智”，人工智慧需要進一步發展。
第三：垂直生態的深度
所有的行業都在談生態，AI也不例外。生態就是可以滿足使用者方方面面需求的閉環產品圈。這些生態夥伴之間需要"化學反應"，從而滿足使用者的多樣化需求，如果沒有生態，AI很難落地到真正的應用中去。要想做好AI，需要充分的擁抱這個生態圈。
03
哪些領域會率先落地“雲+AI”？
2018年之所以如此艱難，就在於炒的過火的概念並沒有實現落地。目前來看，想要實現”雲+AI”真正落地還是很艱難。但是在一些對AI精準度要求並不是很高的領域，已經可以看到一些應用，這些應用很可能成為未來發展的突破口。
智慧家居
智慧家居已經有相當程度的成熟度，但是部分在涉及到判斷和決策的方面依然存在很大不足。目前做智慧家居的品牌不在少數，很多企業開始研發智慧技術嵌入到家居中來。隨著人們對生活質量要求的提高，未來智慧家居的前景非常廣泛，雲+AI在智慧家居上實現落地的機率非常大。
智慧語音
從"微軟小冰"，到蘋果"Siri"、小米音響，人工智慧在語音互動方面一直在不斷進步，尤其在各種裝置聯網後，在裝置與"人"和"物"的互動模式上，眾多廠商開始聚焦智慧語音互動，使得人機互動更加自然。
智慧機器人
從掃地機器人到餐廳中的送餐機器人，我們在越來越多的場景中可以看到機器人的出現。工業機器人更是成為現在多國佈局的焦點，未來我們要學習的功課很可能要求，怎樣和不同的機器人相處。
工業網際網路
工業網際網路是目前企業面臨的最大難題。工業網際網路是繼消費網際網路之後，企業下一個要攻克的高地，同時也是實現智慧製造的關鍵路徑。
雲端計算可以為工業網際網路的建設提供計算力，連線各個產業的基礎資料，幫助製造業企業收集使用者的喜好資訊。人工智慧通過資料擇優和深度學習，分析資料資訊，以改善產品的設計，同時，通過優化生產運作流程，大幅度降低生產成本。
工業網際網路對於生產力和生產關係都有很高的要求。目前，工業網際網路領域還處於初步探索，想要真正實現，雲+AI必定不可缺少！
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