1.人工智能驱动的劳动力转移
许多企业和个人乐观地认为，这种由人工智能驱动的工作场所转移将导致创造的工作多于失去的工作。但是，人工智能很可能很快将取代涉及重复性或基本问题解决任务的工作。而且，由人工智能驱动的系统将代替工业环境，客户服务角色以及金融机构内部的人来做出决策。
此外，当前的人工智能技术还将帮助人们更好地完成工作。例如，呼叫中心员工可以即时了解呼叫者的需求，并更快更好地完成工作。
2. NLP和语音识别
凭借出色的语音识别和NLP解决方案，企业可以使用可提供业务价值的可用信息来支持。 根据市场报告，客户更喜欢与聊天机器人交谈，从而使聊天机器人成为第二首选的沟通渠道。 它们全天候可用，并迅速响应。
此外，NLP还应用于另一种人工智能趋势-虚拟助手。 Juniper Research预测，到2022年，聊天机器人每年将为公司节省80亿美元。
根据德勤的说法，有64％的智能手机用户更喜欢与虚拟助手（例如 Siri，TM精灵，小爱同学）进行聊天。 此外，Gartner预测，到2020年，多达25％的公司将在其客户服务中集成虚拟客户助理或聊天机器人。
上面提到的基于智能AI的聊天机器人应用程序可以帮助企业完成许多任务。
3.计算机视觉监测功能
人工智能已添加到监测网络的计算机视觉处理中，这些监测网络可帮助“感知”系统保护财产，管理交通流，甚至提高电子商务，银行业等的运营效率。事实是，视觉处理非常重要改变行业运作方式。不仅可以使计算机视觉更智能地部署人员和其他资源，而且还可以增强态势感知能力。
基本上，它包括视觉算法和应用程序。 MarketsandMarkets报道称，到2023年，计算机视觉市场预计将超过10亿美元，在2018年至2023年之间的复合年增长率为7.80％。
市场的增长主要是由于以下设备中越来越多地采用计算机视觉所致：
自动驾驶汽车；
高级相机；
图像传感器等。
4.深度学习
作为人工智能的当前趋势，深度学习也是无人驾驶汽车，语音控制以及图像识别背后的技术。 随着亚马逊的Alexa和Google Home的推出，我们可以找到大量应用了深度学习功能的语音应用程序-自然语言处理（NLP）算法。因此，随着人们对能够解决最复杂问题的下一代深度学习算法的兴趣日益浓厚，公司将专注于将深度学习解决方案实施到其业务中。上面列出的应用场景可加速业务流程，帮助更有效地应用数据见解。他们的主要目标是使用客户和策略数据来帮助公司推动更多的增长。
5.专注于语音搜索和智能音箱
在当今世界，越来越多的人开始习惯使用语音助手来执行诸如搜索网络之类的任务。根据最近的报告，到2020年，大约30％的搜索将通过智能音箱完成。此外，根据国家公共媒体的报告，仅在美国，就有超过4000万智能音箱用户。
如你所见，人们越来越习惯于与语音驱动的设备进行交互。这意味着智能音箱的销售将继续增长，并且语音搜索的使用将相应增加。
这种向完美语音技术发展的全球运动意味着企业应专注于语音搜索，以保持竞争优势并利用语音搜索。
6.人工智能用于医疗
在医疗保健领域，AI不仅可以执行管理任务，而且还可以完成临床医疗保健功能。你可能已经听说过IBM Watson-Oncology，该公司以比人类专家同等或更佳的效率选择用于治疗癌症患者的药物。最近的报告指出，到2021年，人工智能健康市场的增长预计将达到66亿美元。此外，利用人工智能的最新技术，研究人员也开始研究和衡量以前难以量化的未知风险因素。
7.在AI帮助下精心制作的内容
事实上，创建引人入胜的内容并执行其他业务任务既费时又乏味。 当前越来越多的解决方案是当前采用的人工智能技术。Salesforce最近的一项调查显示，有27％的营销人员计划在2019年底之前采用AI工具，而51％的营销人员已经定期使用基于AI的工具。
听起来令人印象深刻，对不对？ 这意味着AI在内容创作行业具有巨大的潜力-工作人员将更快地生成内容并更有效地进行推广。
8.量子计算
通过使量子计算变得可访问，可以加速人工智能技术的进步。事实是，如果你加快计算速度，将会增强深度学习的性能。例如，GPU（图形处理单元）的并行处理能力通过提供比串行处理CPU（中央处理单元）更大的计算能力来处理TB级的机器学习大数据，从而帮助加速了AI深度学习。量子计算可通过实现更高的计算速度和能力来极大地加速AI深度学习。结果，我们可以解决几乎无法解决的问题，例如气候变化，银河系中类似地球的行星存在或我们人体消灭癌症的能力。
9.人工智能在物流中的预测能力
物流和供应链中的预测分析解决方案正在上升。埃森哲揭示了以下几点：
在任何规模的组织中，有36％的组织已成功将AI用于物流和供应链流程；
28％的调查受访者处于在该领域部署AI的门槛。
人工智能的功能正在极大地提高公司的效率。拥有AI驱动的工具来进行准确的需求预测和容量计划，可使物流公司变得更加主动-他们肯定知道会发生什么。
考虑到这些信息，他们可以执行以下操作：
减少运输所需的车辆总数；将车辆引至需求量大的地方等等。
综上所述，2020年，人工智能的发展趋势将颠覆许多行业。到2030年，AI核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。受益匪浅的是，许多公司已经开始采用人工智能。 人工智能的独特功能之一是它非常灵活，可用于几乎所有业务需求。 未来没有任何一家企业可以与AI无关。
所以，要形成繁荣的AI生态，解决AI服务商从“做出来”到“销出去”的商业化需求也愈发迫切。当AI已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，企业如何打出自己的AI好“牌”，又如何让手里的“牌”赢得更多价值?
钛灵AI市场是由Google AI技术推广伙伴Gravitylink（引力互联）打造的全球化AI算法及解决方案交易市场，致力于帮助来自全球的优秀AI服务商与需求方建立更加高效的直连对接，加速AI技术在各领域的落地、应用。
2019年，Gravitylink在全球40多个国家和地区参与了Google AI技术推广、Google AI芯片销售等工作。已累计服务了超3000家企业，行业涉及智慧城市、自动驾驶、智能制造、工业、医疗、新零售、环保、物流、消费电子、教育等多个领域，收集到超 1200条AI算法需求。
在钛灵AI市场，服务商除了可以将自身的AI技术赋能到各行业的合作伙伴之外，还可以通过平台的一站式生态上下游协作和需求交易对接机制，面向终端客户推出更多优质解决方案，同时帮助团队自身实现商业变现。
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人工智能的九大应用领域
1.人工智能驱动的劳动力转移
许多企业和个人乐观地认为，这种由人工智能驱动的工作场所转移将导致创造的工作多于失去的工作。但是，人工智能很可能很快将取代涉及重复性或基本问题解决任务的工作。而且，由人工智能驱动的系统将代替工业环境，客户服务角色以及金融机构内部的人来做出决策。
此外，当前的人工智能技术还将帮助人们更好地完成工作。例如，呼叫中心员工可以即时了解呼叫者的需求，并更快更好地完成工作。
2. NLP和语音识别
凭借出色的语音识别和NLP解决方案，企业可以使用可提供业务价值的可用信息来支持。 根据市场报告，客户更喜欢与聊天机器人交谈，从而使聊天机器人成为第二首选的沟通渠道。 它们全天候可用，并迅速响应。
此外，NLP还应用于另一种人工智能趋势-虚拟助手。 Juniper Research预测，到2022年，聊天机器人每年将为公司节省80亿美元。
根据德勤的说法，有64％的智能手机用户更喜欢与虚拟助手（例如 Siri，TM精灵，小爱同学）进行聊天。 此外，Gartner预测，到2020年，多达25％的公司将在其客户服务中集成虚拟客户助理或聊天机器人。
上面提到的基于智能AI的聊天机器人应用程序可以帮助企业完成许多任务。
3.计算机视觉监测功能
人工智能已添加到监测网络的计算机视觉处理中，这些监测网络可帮助“感知”系统保护财产，管理交通流，甚至提高电子商务，银行业等的运营效率。事实是，视觉处理非常重要改变行业运作方式。不仅可以使计算机视觉更智能地部署人员和其他资源，而且还可以增强态势感知能力。
基本上，它包括视觉算法和应用程序。 MarketsandMarkets报道称，到2023年，计算机视觉市场预计将超过10亿美元，在2018年至2023年之间的复合年增长率为7.80％。
市场的增长主要是由于以下设备中越来越多地采用计算机视觉所致：
自动驾驶汽车；
高级相机；
图像传感器等。
4.深度学习
作为人工智能的当前趋势，深度学习也是无人驾驶汽车，语音控制以及图像识别背后的技术。 随着亚马逊的Alexa和Google Home的推出，我们可以找到大量应用了深度学习功能的语音应用程序-自然语言处理（NLP）算法。因此，随着人们对能够解决最复杂问题的下一代深度学习算法的兴趣日益浓厚，公司将专注于将深度学习解决方案实施到其业务中。上面列出的应用场景可加速业务流程，帮助更有效地应用数据见解。他们的主要目标是使用客户和策略数据来帮助公司推动更多的增长。
5.专注于语音搜索和智能音箱
在当今世界，越来越多的人开始习惯使用语音助手来执行诸如搜索网络之类的任务。根据最近的报告，到2020年，大约30％的搜索将通过智能音箱完成。此外，根据国家公共媒体的报告，仅在美国，就有超过4000万智能音箱用户。
如你所见，人们越来越习惯于与语音驱动的设备进行交互。这意味着智能音箱的销售将继续增长，并且语音搜索的使用将相应增加。
这种向完美语音技术发展的全球运动意味着企业应专注于语音搜索，以保持竞争优势并利用语音搜索。
6.人工智能用于医疗
在医疗保健领域，AI不仅可以执行管理任务，而且还可以完成临床医疗保健功能。你可能已经听说过IBM Watson-Oncology，该公司以比人类专家同等或更佳的效率选择用于治疗癌症患者的药物。最近的报告指出，到2021年，人工智能健康市场的增长预计将达到66亿美元。此外，利用人工智能的最新技术，研究人员也开始研究和衡量以前难以量化的未知风险因素。
7.在AI帮助下精心制作的内容
事实上，创建引人入胜的内容并执行其他业务任务既费时又乏味。 当前越来越多的解决方案是当前采用的人工智能技术。Salesforce最近的一项调查显示，有27％的营销人员计划在2019年底之前采用AI工具，而51％的营销人员已经定期使用基于AI的工具。
听起来令人印象深刻，对不对？ 这意味着AI在内容创作行业具有巨大的潜力-工作人员将更快地生成内容并更有效地进行推广。
8.量子计算
通过使量子计算变得可访问，可以加速人工智能技术的进步。事实是，如果你加快计算速度，将会增强深度学习的性能。例如，GPU（图形处理单元）的并行处理能力通过提供比串行处理CPU（中央处理单元）更大的计算能力来处理TB级的机器学习大数据，从而帮助加速了AI深度学习。量子计算可通过实现更高的计算速度和能力来极大地加速AI深度学习。结果，我们可以解决几乎无法解决的问题，例如气候变化，银河系中类似地球的行星存在或我们人体消灭癌症的能力。
9.人工智能在物流中的预测能力
物流和供应链中的预测分析解决方案正在上升。埃森哲揭示了以下几点：
在任何规模的组织中，有36％的组织已成功将AI用于物流和供应链流程；
28％的调查受访者处于在该领域部署AI的门槛。
人工智能的功能正在极大地提高公司的效率。拥有AI驱动的工具来进行准确的需求预测和容量计划，可使物流公司变得更加主动-他们肯定知道会发生什么。
考虑到这些信息，他们可以执行以下操作：
减少运输所需的车辆总数；将车辆引至需求量大的地方等等。
综上所述，2020年，人工智能的发展趋势将颠覆许多行业。到2030年，AI核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。受益匪浅的是，许多公司已经开始采用人工智能。 人工智能的独特功能之一是它非常灵活，可用于几乎所有业务需求。 未来没有任何一家企业可以与AI无关。
所以，要形成繁荣的AI生态，解决AI服务商从“做出来”到“销出去”的商业化需求也愈发迫切。当AI已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，企业如何打出自己的AI好“牌”，又如何让手里的“牌”赢得更多价值?
钛灵AI市场是由Google AI技术推广伙伴Gravitylink（引力互联）打造的全球化AI算法及解决方案交易市场，致力于帮助来自全球的优秀AI服务商与需求方建立更加高效的直连对接，加速AI技术在各领域的落地、应用。
2019年，Gravitylink在全球40多个国家和地区参与了Google AI技术推广、Google AI芯片销售等工作。已累计服务了超3000家企业，行业涉及智慧城市、自动驾驶、智能制造、工业、医疗、新零售、环保、物流、消费电子、教育等多个领域，收集到超 1200条AI算法需求。
在钛灵AI市场，服务商除了可以将自身的AI技术赋能到各行业的合作伙伴之外，还可以通过平台的一站式生态上下游协作和需求交易对接机制，面向终端客户推出更多优质解决方案，同时帮助团队自身实现商业变现。
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