人工智能技术将计算机科学、心理学、生理学、语言学等进行了有效融合，这项技术赋予了机器人工智能功能，机器可以针对复杂、危险的工作进行有效处理，既能够提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技术呈现出综合性特点，为计算机科学技术的进步、发展提供了技术支持，技术人员需要将人工智能技术作为核心，针对数值计算、问题求解进行优化，可以将其发展成知识处理，人工智能还可以处理各项不确定信息，加深对系统资源状态的实时了解、追踪，以获取更多有效的信息内容，向用户提供更多的信息。人工智能技术的写作能力比较强，能够针对很多资源、信息进行整合，用户可以共享、传输各项信息，根据多写作的分布式人工智能思想、网络管理，提高网络管理工作效率、效益。在网络智能化管理过程中，人工智能具有很大优势，具备很强的学习能力、推理能力，其在网络管理中的应用能够快速、准确处理各项信息，还具备记忆功能，可以存储更多信息，构建信息库，针对信息进行总结，产生高级的信息。
3计算机网络技术中人工智能应用现状
4人工智能在计算机网络技术中的应用
4.1网络安全管理
在信息技术的快速发展中，网络安全管理是完善、探索过程中的关键管理工作，网络安全管理工作为提升网络技术应用提供了基础保障，通过确保网络技术应用安全，可以为生产工作的有效性提供支持。在这一背景下，技术人员利用大数据技术、人工智能技术，可以有效地规划网络安全管理工作要点，满足网络安全管理中的各项技术应用需求，其主要原因是大数据技术、人工智能技术的应用，有效地提升了网络安全管理系统的防护能力，为网络安全管理提供了防护保障。例如，在大数据时代，为了满足计算机网络技术、人工智能技术应用需求，应建立网络安全防护中的人工智能防护体系，可以将智能拦截防护技术、人工智能技术进行融合，组建技术控制中的核心防护网络体系，将其作为计算机网络技术传输的信息防护形式。另外，在网络安全管理过程中，利用人工智能技术、大数据技术，可以有效地整合网络安全防护体系，提升网络安全防护技术水平。
4.2数据采集与分析
现阶段，在数据采集分析过程中，技术人员需要强化人工智能技术的应用，工作人员在应用计算机技术的过程中，会产生庞大的数据量，需要挖掘更多的数据，大数据时代信息逐渐呈现出多样性、数据总量大等特点，单纯地依赖传统技术采集数据压力相对较大，而利用人工智能技术可以有效地解决数据采集问题，科学、合理地采集、分析更多数据，有效地提升数据分析效率。
4.3计算机网络系统管理及评价
为了满足大数据时代的多元化功能、服务需求，需要将计算机网络技术、人工智能技术进行融合。在计算机网络安全管理过程中，技术人员需要将人工智能渗透到计算机网络技术中，确保网络管理的安全性，其具备的问题求解技术、专家知识库能够促使计算机网络综合管理。现阶段，计算机网络呈现出瞬变性、动态性、复杂性特点，人工智能技术的应用可以将复杂的计算机网络综合管理进行简单化处理，为综合管理提供便利[2]。同时，以人工智能技术基础发展的专家决策、支持方法，已在信息系统管理中得到了有效应用，并取得了很大效果，专家系统可以自主吸收、总结专家的经验、知识，将更多的经验、知识录入系统中，针对系统知識进行完善，能够利用汇集的专家经验自主解决、处理更多相似问题。另外，人工智能技术在计算机网络管理、系统评价中的应用，可以有效地解决复杂工作。
5人工智能在计算机网络技术中的优化措施
5.1提升人工智能的智能化程度
现阶段，技术人员需要强化人工智能技术研究力度，不断提升智能化水平，充分发挥出人工智能在计算机网络中的作用，为了提升人工智能技术的智能水平，需要针对场景、数据模拟效果进行强化，如人工智能技术的应用可以根据计算机网络技术特点，创新、优化人工智能系统。
5.2政府与企业参与技术创新
人工智能技术属于高新技术，在应用、推广过程中，工作人员需要进行改革创新，政府、企业是人工智能技术的创新主体，对于政府部门来说，企业创新具有很大优势。政府部门需要根据人工智能技术研发相应的政策支持，营造良好的环境，在人工智能技术创新过程中，需要大量资金、优秀人才作为支持，政府部门需要发挥领导作用，鼓励企业进行创新，还需要加大资金投入力度，促使人工智能技术向高层次进行发展。
5.3强化网络安全维护人工智能应用环境
6结语
关键词：人工智能；电气自动化；自动化控制
人工智能工程技术专业是随着现代计算机信息技术的飞速发展，从而得以向精细化发展延伸的专门技术学科，随着国民经济的快速发展和信息科技的不断进步，该专门技术被逐渐广泛应用在多个工业领域，替代传统人工智能实现工业应用和日常操作，其技术优势也极为明显，能够极大的有效节省企业人力资源，并且有效节约生产成本。
1人工智能技术运用的优势
人工智能管理技术也就是基于其他计算机科学技术逐步发展形成起来的独立一门学科和综合技术，实际上就是在各种计算机技术平台上通过模拟的对人的全部大脑进行展开的对图像和处理数据的进行智能化逻辑分析和综合处理，人工智能最大的优势就是说它能够针对人类信息进行加以实时收集和分析处理，从而完全替代了对人类进行展开式的海量数据计算。人工智能控制技术主要运用在汽车电气中的自动控制里，大致可以集中在3个主要层面的技术应用，依次分别是模糊控制、运作管理效率以及专家系统。人工智能技术的应用极大程度上降低了企业人力资源的管理投入，让企业人力资源管理成本能够得以有效节约，从而大大提升了生产工作效率，避免人工误差的情况出现，提升生产控制的工作确切性。
2人工智能信息技术在电气工业自动化技术中的重要应用
2.1人工智能技术在电气自动化技术的操作过程中的应用
2.2人工智能技术在电气自动化技术控制过程中的应用
在我国企业现阶段的研发生产经营过程中，对于通用电气自动化技术应用提出了更高的技术要求。在一个电气自动化技术控制工作过程中正当应用这种人工自动智能控制技术时，这样能够使电气自动化控制技术工作的运动精准度得到有效的提升，对于提高电气设备的控制性能也可以有一定的帮助改善故障作用，从而有效的降低发生电气故障的发生机率。
2.3人工智能技术在电气设备中的应用
在现代电气设备日常运作管理过程中引进了现代人工智能管理技术之后，计算机人员取代了大部分的专业工作人员，在电气设备日常运行管理过程中电气企业不再需要额外投入少量的技术人力负责设备监管中的工作人员即可。
2.4人工智能技术在故障诊断过程中的应用
3电气自动化控制中人工智能技术的应用思路分析
简单的介绍人工智能监控技术和应用，分析过中国电气自动化技术过程控制中心在人工智能监控技术广泛应用的几大优势之后，围绕着监控技术理论应用产业发展新的思路以下合理性的观点一并展开技术理论应用分析。
3.1在电气自动化设备里的应用分析
3.2在电气控制过程中运用分析
电气控制技术属于现代电气自动化技术企业营运管理环节里的一项核心技术，能够在实际运营中有效让电气自动化后的操作功能得以有效实现，能够较为有效的舒缓企业工作人员的工作劳动强度，与此同时较大的提高企业工作效率以并减少实际进行营运的人力成本。关于在自动化智能控制技术领域里，如今对于人工智能控制技术其实际运用，大致可以集中于除了神经网络，一定程度的智能控制和模糊处理系统控制之外，还有专家系统的智能创建等几个层面。
3.3常规操作中的应用分析
电气设备维修服务行业和每个时代人们的实际日常生活服务工作密切关联相连，实际日常生活电气维修操作中会不小心造成的各种财产安全事故和个人财产损失风险，最终极有可能还会造成广大电气维修使用者的安全以及财产健康受到严重危及。透过各种新型人工智能电子信息处理技术的广泛深入运用，能够较好的有效的地改进日常应用电气系统操作的复杂处理程序环境，使得繁杂的日常电气操作中的处理程序流程最后可以直接转给电气系统以通过流程自动化将之通过处理程序完成，与此同时也由于我们能够有效的的降低因为日常电气操作过程中的技术人员位置变动等而出现的频繁的错误操作所致的各种技术风险性安全隐患问题，从而大大提高电气系统其自身具有的的综合应用性能以及运转的实际工作效率和日常运行中的稳定性。
3.4在事故和故障诊断里的应用分析
在施工事故和设备故障检测诊断里其中的应用最有效，这主要是因为采用电气工业自动化过程控制系统工作过程产生设备故障等各种问题的发生概率最高，假若用户出现这些问题没有及时进行诊断，就可能会直接让控制设备本身出现全面性的损坏，如此就会形成较大量的经济损失。而在近年人工智能监控技术被广泛应用之后，能够可以透过监控系统自动的来加以进行实时的的监控各种设备，假若有什么故障性的问题或者真的是具有风险性就则是会自动的来加以进行判断，假若只是属于自动检护维修服务范畴则是能够自动进行维修，而不只是属于自动检修维护服务范畴里则能够自动的在报警之后，能够让较为专业的设备维修管理人员即时展开日常维修维护工作，如此一来能够较为有效的帮助提升各种设备其中的安全性、稳定性，同时也因此能够较易将企业整体效益能够实现较为全方位的的提升。
4结语
参考文献：
[1]唐振宁.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].山东工业技术，2019(17):138.
[2]吕颖利.论电气自动化控制中的人工智能技术[J].湖北农机化，2019(11):38.
[3]何金勇.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路探索[J].内燃机与配件，2019(09):208-209.
[4]罗海英.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].信息记录材料，2019，20(05):68-69.
人工智能逐渐变为一种社会需要，机器也不再是人们眼中冰冷的工具，而是拥有自我意识的机器。著有《银河之心》三部曲的中国新一代的科幻作家江波认为“将机器赋予文明，将文明赋予机器。这是人类的使命，也许是最后的使命。”这是他对人工智能的期待和展望，也是未来人工智能发展的方向。
江苏南大电子信息技术股份有限公司（以下简称“南大电子”）作为“中国人工智能技术与应用大会暨人工智能60周年颁奖典礼”主题评选活动的参评嘉宾，不仅荣获了“人工智能60周年2016年度中国人工智能卓越贡献企业”大奖，公司创始人、董事长狄敏先生还被评为“人工智能60周年2016年度中国人工智能领军人物”。
南大电子是南京大学旗下一家研发智慧型服务机器人的跨国高新企业。依托南京大学声学科技领域和人工智能领域的核心技术优势，南大电子布局全球，致力于智慧型服务机器人产品与服务的研发、实践，并开拓性地联合国内各服务行业的标杆企业，努力探索实践服务机器人在各行业的落地应用。公司在世界声学王国丹麦设有国际领先的声学和ID工业设计研发中心，技术实力达到国际领先水平。
作为中国智慧型服务机器人系统的创意者与领导者，南大电子旗下汇聚了一批专业人才，中国科学院声学研究所李晓东担任公司首席科学家。核心团队成员还包括多名海外留学归国人员及硕士以上学位人员，核心工程师均毕业于国内外顶尖大学，并具有在外企或国内知名企业研发工作经历，在各自的专业领域内颇有建树。
南大电子创始人、董事长狄敏，本科就读于南京大学无线电物理和声学专业，是南京大学商学院首届EMBA毕业生，曾进修美国康奈尔大学EMBA项目，现任南京大学校友总会理事、南京大学首届EMBA联合会常务副会长、中国（南京）软件谷发展促进会副会长。狄敏董事长带领公司努力探索、实践服务机器人在各行业的落地应用，逐步推进公司在智慧型服务机器人行业的迅速发展。
南大电子还成立智慧型服务机器人产业研究院，致力于为中国机器人与智能制造领域的人才培养和技术转化提供基地，对机器人与智能制造技术进行应用推广。南京大学资产经营有限公司董事长高澎教授出任研究院院长。研究院立足产业基础，以机器人和智能装备技术研发和产业化为重点，推广机器人和智能装备技术的集成和应用，是我国机器人技术的优势研发单位。
南大电子深刻认识到，未来机器人产业的发展，尤其要把握市场需求，抓住“机遇”，精准发力。本着人工智能让机器人更加智能化的发展方向，南大电子着眼于智慧型服务机器人的人性化交互，让人与服务机器人的交互融入情感，让服务机器人成为一个有温度的产品，将智慧型服务机器人的情感性做到极致，真正满足人们对服务的情感需求。
南大电子智慧型服务机器人具备强大的人机交互功能，能够提供智能化引导分流、业务咨询、产品营销、市场宣传、娱乐互动等服务。其以机器人硬件为载体，依托云平台强大的智能服务技术，引入大数据分析系统，真正实现“能听、会说、能思考、会判断、看得见、认得出”的智能化服务。
持续快速发展的南大电子，始终把握行业技术发展潮流，以精益求精的态度赢得客户的信赖，旗下的艾德声机器人（AddasoundRobot）广泛应用于银行、证券、保险等金融行业，政府、商超、连锁企业、服务机构等各个领域，帮助客户提高市场竞争能力。
南大电子完成全国交通银行智能客服机器人“娇娇”的落地与运维。“娇娇”是国内首个大规模投入到银行业中的实体机器人，更是国内首个全面获准进入金融领域的智慧型服务机器人，其所使用的系统中所搭载的各项交互技术都是来自南大电子的最新的人工智能技术，并且凭借平台强大的多能力融合和大数据处理能力，整合了包括语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和自然语言理解（NLU）技术、声纹识别技术、智能图像、人脸识别技术等多项顶尖人工智能技术。
服务机器人市场是一个没有“天花板”的市场，预计到2020年，服务机器人年销售收入有望超过300亿元人民币，虽然市场十分可期，但同时也存在许多问题与不足。作为业内的领军企业，南大电子期待的不只是“娇娇”给智慧型服务机器人行业带来的影响和机遇，还精准把握政策与市场的脉搏。依托于自身强大研发实力与企业综合实力，南大电子正着力打造艾德声二代智慧型服务机器人。艾德声二代智慧型服务机器人是南大电子自主研发的产品，集结多项先进人工智能技术和专利于一身，依托于功能强大的智慧型云服务平台，真正做到了自然语言对话和智能视觉交互。
据民政部预计，预计到2050年，我国将有4.8亿人步入老年，占总人口数的35%左右，届时每天将有3万人加入老年人队伍。与日益庞大的老年人口数量形成鲜明对比的是，全国养老机构护理人员数量不足100万。养老护理劳动力缺口巨大，传统的养老模式已无法适应当前的养老服务需求，严重阻碍了养老产业发展。因此，寻求科技手段解决养老产业的多层次需求已成为行业发展必然趋势。其中机器人作为全新智能化终端，有望改变包括养老产业在内的服务业格局，并为快速发展的养老产业注入全新血液，推动养老产业的全新运作模式。
养老产业正在成为南大电子智慧型服务机器人的一个重点目标市场。随着人工智能技术的成熟及运动感知技术的普及应用，以南大电子为代表的智慧型服务机器人将通过语音交互功能为老年人提供生活监管、陪伴聊天等日常服务，给老年人带来生理与精神上的双重关怀。
银行存款产品与多家股份制银行、城市商业银行、农村商业银行和民营银行进行合作，引入银行存款类产品，为用户提供安全优质的理财服务。
券商集合资管计划，与多家证券公司（券商资产管理公司）合作，帮助投资者筛选合适的券商集合资管产品，满足客户多样化的投资需求。
保险，结合自身的数据优势、技术优势和对客户需求的深入理解，打造为客户提供专业抗风险解决方案的保险服务平台。
潮水退去，才展现出行业的本来面目。“有一些泡沫，但没有‘’、O2O那会儿那么多。”创新工场技术副总裁、人工智能工程院副院长王咏刚告诉《21CBR》记者。
“扎实”、“踏实”是众多投资人谈及人工智能时提到的关键词。对创业者而言，技术的重大突破、庞大的用户市场以及多方政策的利好，似乎预示着人工智能的商业春天才刚刚开始。然而，要想站在下一波浪潮的潮头，成为这场堪比工业革命的时代获益者，既要比拼硬实力的突破，也依仗对行业的理解，二者缺一不可。在人工智能的商业化进程中，脆弱的科学家式创业将难以冲破重重阻碍。
李开复重仓
王咏刚告诉《21CBR》记者，人工智能尚处在行业发展的早期阶段，“我们看好整体的发展趋势，但现阶段项目的绝对数量是少的，找好项目相对来说也就困难一些。”对创新工场而言，好项目各有各的好，不投的项目归结起来则离不开三个方面：技术、团队和模式。
第一类是技术令人难以信服的概念炒作式项目。“开复就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接触的项目比较多。有的创业公司说得天花乱坠，实际技术上是做不到的。”对于技术本身的发展趋势、在哪个领域能够解决哪些问题，创新工场自信在国内VC界的判断是较为准确的。
其次，对于纯科学家团队创业，由于不具备足够的商务落地渠道，“我们也会非常谨慎。当然不排除有的科学家确实技术很好，我们就帮他做孵化”。至于商业模式，在当下的国内互联网企业中，阿里、腾讯纷纷成立人工智能实验室，百度索性称自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避开了巨头现有业务冲击，自身具备不可复制和可持续性的创业项目，成功几率自然更高。
元Z资本合伙人陈洪亮认为，在人工智能这一强技术领域，图像和语音是已被验证的两个赛道。过去10年间，得益于深度学习算法和GPU等计算设备的发展，计算机视觉技术快速落地金融、安防、医疗等B2B领域。相比之下，语音技术偏重在客服、车载、智能家居等消费端领域，背后也有赖于语音识别、声纹识别等工业级算法的日趋成熟，“未来在这两块，将会出来一批比较扎实的成果。”
2014年底创立的Rokid（若琪）是元Z资本在语音赛道的代表项目，从天使轮到B轮一路跟进。5月15日，Rokid旗下第二款产品、名为Pebble（月石）的智能音箱在天猫开售。用户运用语音指令可以操控音箱播放音乐、报告天气，甚至控制家中的照明、电视等智能家居设备。Pebble意在通过日复一日的“自我学习”，无限趋近用户的偏好习惯。
相比用智能家居APP开关灯，一条语音指令显然要简单得多。无论是手机还是PC，都需要人去适应机器，声音似乎是人与机器更自然的交流方式。从天气到音乐，从新闻播报到童话朗读，元Z资本相信，声音将作为一种人机交互的无形界面，成为下一个平台级入口。而新入口的诞生，将带来变革性的机会。
这也是创新工场成立人工智能工程院的目的之一：源源不断向创业者推送产业项目，挖掘适合团队技术的商业模式并加以验证，为创业科学家寻觅商业合伙人，从而帮助团队尽快步入创业正轨。王咏刚表示，“商业合伙人具备的行业经验，必须令其懂得如何在行业里面拿到项目，纯科学家式的B2B创业很难。”
4月，在一次企业家公开活动上，北极光创投创始人邓锋面对两位业界人士发问：“讲究强关系的B2B行业会否影响人工智能的游戏规则？”依图科技CEO朱珑当时回应：“（关系）是现状，但产品真的能打动人。”或许可以这么理解，“关系”在某种程度上也代表着，你比别人更了解行业。
对于AI创业者，B2B意味着赚钱的难度和门槛更高了。不过，收费的价值也因此体现。在陈洪亮看来，一旦客户为此买单，其在组织机构内部能够被更高效地推行，避免沦为乏人问津的免费试用。王咏刚也相信，移动互联网的免费打法在人工智能时代将难以延续。
尽管业内少有公司公布自己的营收情况，但投资人大都表示，人工智能正在加速变现，“有些2B的项目，盈利已经很好了。”对于投资人和创业者而言，变现不仅仅代表了财务模型的转正，也意味着终于赢得了市场与用户的认可。
四家独角兽
拥有大数据支持的金融、安防和医疗，被视为是人工智能的下一个机会，也成为过去一年资本聚集的行业。国内计算C视觉赛道的创业公司接近30家，人脸识别领域更是出现4个独角兽――旷视（Face++）、商汤、依图、云从科技，纷纷完成融资。2017年，在工信部的“独角兽”企业榜单中，旷视的市场估值突破20亿美元。
旷视市场部副总裁谢忆楠告诉《21CBR》记者，2013年，旷视开始专注于人脸视觉的产品通用化。“当时主攻三方面的算法――人脸检测、关键点标注和人脸识别，团队基于行业做了很多技术上的研究。”2013-2014年，旷视拿下3项世界计算机视觉竞赛的第一名。2015年，在德国汉诺威IT博览会上，马云向德国总理默克尔演示SmiletoPay扫脸技术，就是由旷视提供核心算法，将刷脸支付模块内置到支付宝客户端中。
目前，旷视的Face++人工智能开放平台面向中小银行、地产园区、IT企业及独立开发者开放人脸、图像、文字等识别能力。其中，人脸识别API的日均调用量超过2400万次，是目前世界最大的人脸技术平台。旷视方面声称，其人脸识别技术在国内互联网金融领域拥有80%以上的份额。
旷视的快速崛起得益于技术和市场的多重利好。一方面，深度学习算法在过去10年间取得重要突破，给计算机视觉的大规模应用奠定了基础。另一方面，2014年，国家实名制工作相继在网络、电信和金融领域全面铺开。2015年，互联网金融雨后春笋般涌现，通过人脸识别技术完成远程开户和身份验证，成为各方普遍采用的技术手段。计算机视觉创业公司步入商业化时期。
谢忆楠表示，公司在商业化前期关键性地走通了“数据―算法―产品―技术”这一循环，面向行业的通用服务乃至更为深度的定制化方案得以落地。
而另一家独角兽公司――依图科技则啃下了安防这块骨头，其“蜻蜓眼”人像大平台服务于全国上百个地市的公安系统，是全国唯一拥有十亿级人像库比对能力的公司。
利用技g优势，快速切入一两个行业，从而形成深度合作，是上述独角兽公司早期脱颖而出的共同原因。在现有技术已然成熟、各家准确率纷纷达标的情况下，如何基于真实痛点挖掘场景，提供定制化且可复制的解决方案，成为打破传统行业壁垒、快速拿下市场的关键。
而在语音赛道，技术成熟也意味着消费级机器人市场的打开。Rokid并非头一个玩家，却自带网红体质。其迄今为止的两款产品，在未设独立展位的情况下，连续两年获得CES（国际消费电子展）创新类奖项。创始人Misa（祝铭明）在江湖上见首不见尾，研究团队的阵容却堪称强大：位于北京和旧金山的两个实验室由数十名全职博士科学家组成，来自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海内外顶尖院校。
Rokid北京实验室负责人高鹏告诉《21CBR》记者，智能音箱Pebble的核心功能体验分为三类：音乐、儿童读物等内容服务，天气、闹钟等工具类服务，以及智能家居控制服务。凭借600万首320K码率高品质曲库和喜马拉雅FM等对接资源，Pebble向用户提供的内容涵盖音乐、新闻、电台、相声、戏曲和脱口秀等。一切体验从用户对其说出激活词“若琪”的一刻开启。
而在声音定位上，祝铭明早年从威尔史密斯主演的科幻电影《我，机器人》中的机器人女声获得灵感。高鹏坦言：“当时根本没有那样的现成声音。”团队开始在市场上寻觅适合的音色，同时自主研发TTS（Textto-Speech）语音合成技术，并由专门团队对声音处理和内容反馈进行设计，“若琪”最终被定位为一个温柔、幽默、聪明且不失个性的女声。
通过开放基于网络协议的API标准，Rokid还将飞利浦、小米、lifesmart等品牌纳入到其智能家居生态链中。在几乎未做投放、线下推广的情况下，开售三个星期的Pebble在天猫官网的销量逼近千台。祝铭明对媒体表示：“产品日活跃用户数量超过50%，用户使用时长平均超过1小时。”6月8日，Rokid宣布开通全渠道销售，Pebble登陆全国500多家经销商门店。
在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出现的一个词。产品负责人向文杰对此表示，语言、视觉和触摸是人类最自然的交流方式，“未来的产品方向就是向用户提供最自然的交互体验，希望让用户感受到，我们的产品是有温度的家庭成员，而不是一台冷冰冰的机器。”
智能的未来
人工智能的商业春天才刚刚开始。
埃森哲的研究结果显示，到2035年，人工智能将有望令包括美国、日本在内的12个发达国家的经济增长率翻番，劳动生产率增长40%。在谢忆楠看来，目前国内人工智能市场仍处在存量消化阶段，保守估计仍有七成左右的垂直行业尚待开发，在教育、交通、社保等领域潜力巨大。朱珑则表示，过去一年间，性能成倍提升的人工智能技术不断解锁应用场景，人类的想象力已经跟不上人工智能的发展速度。
机器的迷人之处在于智能未来。业内普遍认为，无人驾驶将是未来人工智能的重要落点。在创新工场的投资策略里，未来5-10年的投资项目中有相当一部分投给了无人驾驶。“机会太大了，将是万亿级的市场，且很难被个别巨头垄断。”王咏刚表示，无人驾驶是一个完整的产业链，从感知、决策、控制等多个模块的算法，再到各类传感器，乃至汽车共享和交通改造，有着巨大的想象空间，远未到技术收敛的阶段。
另一个充满未来感的方向则是沉浮数年的消费级智能硬件。亚马逊在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出货量预期突破1000万台；苹果则被传即将在年度开发者大会中一款由语音助手Siri控制的智能音箱。国内方面则早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的说法因此在业内盛行开来。
Rokid将自身定位为一家科技公司而非硬件厂商，著眼于更宏大的语音技能生态建设。高鹏表示，Rokid将在近期推出开放平台，有望接入外卖、快递、叫车等来自第三方开发者的扩展功能，为用户提供更为丰富的语言技能应用。
人工智能从来就不是一场轻巧肆意的游戏，参与者面临的仍将是重重阻碍。
数据壁垒则是人工智能创业打破大公司垄断、完成行业深度融合的另一项难题，一大原因在于数据安全泄露和用户隐私破坏。王咏刚认为，人工智能的发展与数据安全不是相互撕裂的关系，而是博弈均衡。
人工智能始终是强技术驱动的领域。谢忆楠称：“从算法、软件、硬件到解决方案，每一步都要靠硬实力说话。纯商业模式的东西，天花板很明显。”计算机视觉领域的四个独角兽之一云从科技CEO周曦也公开宣称：“人工智能是有门槛的，短期之内只要自己保持足够快的进步速度，别人很难对你构成威胁。”
尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。
就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。
《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。
加速布局AI应用
据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”
周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。
不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。
在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。
在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。
让金融风控再升级
此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”
其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”
周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。
“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。
回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。
迈向金融3.0时代
“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。
需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。