人工智能在各產(chǎn)業(yè)中的超凡表現(xiàn)奠定了它對未來世界不可或缺的地位，比如制造業(yè)，醫(yī)療保健，建筑業(yè)，在線零售業(yè)等幾乎各個行業(yè)都在利用人工智能技術(shù)融入物聯(lián)網(wǎng)。不斷演化的機器學習技術(shù)使每個企業(yè)都有望成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)，都能利用云平臺的機器學習技術(shù)使用人工智能應用程序。未來的企業(yè)將不必安裝和維護機器學習系統(tǒng)，花很低的開銷就能分析海量又復雜的數(shù)據(jù)，最終做出詳細精準的分析和預測。

　　機器學習產(chǎn)業(yè)體現(xiàn)出了以下三個最新趨勢：數(shù)據(jù)飛輪（Data Flywheels），算法經(jīng)濟（Algorithm Economy），和云托管智能（Cloud Hosted Intelligence）。未來每個應用程序都將運用開源算法和機器學習代碼成為智能應用，那么這些趨勢將給云產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)處理等數(shù)字化業(yè)務帶來怎樣的巨變呢？

　　數(shù)據(jù)飛輪- 未來的關(guān)鍵

　　數(shù)據(jù)將成為未來數(shù)字世界的決定因素。世界上的數(shù)據(jù)每18個月翻一番，而同時期數(shù)據(jù)儲存費用也幾乎下降一半，也就是說幾年后可用數(shù)據(jù)將越來越多。

　　可用的海量數(shù)據(jù)將有助于進行更優(yōu)質(zhì)和更廣泛的機器學習實驗以及部署。機器學習服務提升了，人們就能獲取更精煉的數(shù)據(jù)，最終機器學習服務的用戶將會增長，這樣又會生成更多數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)飛輪將永不停歇地轉(zhuǎn)動和擴張。比如特斯拉將在2018年底前發(fā)布一款無人駕駛汽車，特斯拉已經(jīng)為該項目搜集了7.8億英里的行駛數(shù)據(jù)，而這一數(shù)據(jù)還在以每10小時增長1百萬英里的速率增長，這就是數(shù)據(jù)飛輪的力量。

　　海量數(shù)據(jù)收集費用的下降將大大促使人們使用云平臺技術(shù)，未來幾年機器學習算法的市場一片大好。

　　算法經(jīng)濟——每個產(chǎn)業(yè)都將成為智能產(chǎn)業(yè)

　　如果有大量數(shù)據(jù)卻無法操縱數(shù)據(jù)或利用數(shù)據(jù)生成有用的觀點，那么數(shù)據(jù)有何用呢？這就要提到算法了，大量數(shù)據(jù)將催生算法經(jīng)濟的誕生。工程師，數(shù)據(jù)科學家，數(shù)據(jù)機構(gòu)等都將分享算法，從而從數(shù)據(jù)中提煉所需信息集。

　　各個產(chǎn)業(yè)的企業(yè)管理者直接將數(shù)據(jù)發(fā)給算法平臺就可以瞬時分析企業(yè)問題，他們還可以購買算法做數(shù)據(jù)研究，用算法管理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)等。也就是說，每個應用和業(yè)務都將有可能實現(xiàn)智能化。

　　云托管的智能——可以租的智能

　　如果業(yè)務遇到必須要為之專門創(chuàng)建AI的問題，勢必會勞民傷財。顯然我們現(xiàn)在可以求助于機器學習服務提供商，但我們未來解決這一問題的方法將大大改變。我們將使用云托管的人工智能技術(shù)，如深度學習，谷歌的機器學習平臺等，這也是當下最具特色的機器學習趨勢。

　　這樣企業(yè)將不再需要為業(yè)務單獨部署AI，開銷也將大幅度縮減，分析學和數(shù)據(jù)科學也將更容易操作。在基于云平臺的人工智能的幫助下，我們將有希望獲取更精準的計算結(jié)果，更快速的數(shù)據(jù)挖掘，以及生成新的業(yè)務模型。

　　AI讓制造業(yè)更智能

　　在物聯(lián)網(wǎng)在很多用戶案例中都為制造業(yè)帶來了商業(yè)價值，如遠程資產(chǎn)監(jiān)控，物流，供應鏈，預見性維護等。

　　機器人在自動化生產(chǎn)中的應用最能說明AI在制造業(yè)的廣闊前景，人工智能已經(jīng)開始裝配產(chǎn)品，包裝貨物，這表明高度機器人化的產(chǎn)業(yè)正在形成。而目前大多數(shù)AI技術(shù)都需要人類幫助和監(jiān)控的現(xiàn)狀也將轉(zhuǎn)變。

　　AI保障醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)

　　醫(yī)療保健是受人工智能影響最大的產(chǎn)業(yè)。IT企業(yè)早已開始研發(fā)可以跟蹤雇員健康信息或老年人健康信息的人工智能應用，人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的未來不可估量。

　　很多醫(yī)療組織都已部署IBM Watson幫助醫(yī)生為患者提供最全面的護理，這只是認知計算目前的應用場景，未來將布局更廣。在即將到來的人工智能時代中，人們將通過挖掘醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)提供更及時更高質(zhì)的醫(yī)療服務。

　　該領(lǐng)域最具前景的一個項目是谷歌的DeepMind健康工程。谷歌AI研究機構(gòu)搜集并規(guī)范化了醫(yī)療數(shù)據(jù)，還探究了數(shù)據(jù)沿襲。該項目目前處于起步階段，未來將用于幫助倫敦摩菲眼科醫(yī)院改善眼部治療。

　　跟隨著IBM Watson 和谷歌DeepMind的步伐，微軟，戴爾和惠普都已進軍醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)。有分析師預測，截止2018年年底，30%的供應商都將根據(jù)患者數(shù)據(jù)進行認知計算。

　　AI為建筑業(yè)護航

　　作為工業(yè)4.0時代重要的組成部分，人工智能將一如既往得改變世界。建筑業(yè)也將從自動化部署中獲益。比如，AI能通過最優(yōu)化得決定原材料開銷和選擇工程公司等大幅度削減費用。

　　自動化TMA（車載式衰減器）卡車是建筑業(yè)中一個十分引人注目的人工智能應用案例。這種卡車可以在沒有司機的情況下高效工作，遇到危險情況，司機可以離開卡車保證自己的安全。TMA技術(shù)配備了機電系統(tǒng)和全集成傳感器套件，能夠決定主卡車和副卡車。該型卡車目前應用在筑路工程中，未來它的應用場景也將改變。

　　過去的3-D或4-D建筑信息模型不久就會甚至已經(jīng)被下一代的5-D建筑信息模型（BIM）取代了。建筑工程的功能和物理特征都將得到5維的展現(xiàn)。幾何規(guī)格，美學，熱特性和聲學特性會使AI計算出最終的費用和建筑日程。

　　很多企業(yè)都已經(jīng)采用過這一模型。將來，這一應用將通過可穿戴設備與增強現(xiàn)實技術(shù)集成起來。5-D BIM和增強現(xiàn)實設備的結(jié)合將轉(zhuǎn)變整個建筑產(chǎn)業(yè)。人們將能夠通過全息立體顯示器，看到物理實體的全息圖，還能通過手勢和聲音操控與數(shù)據(jù)進行交互。

　　聊天機器人與零售業(yè)

　　虛擬現(xiàn)實是零售產(chǎn)業(yè)目前最流行的人工智能應用。商店里有時都能買到虛擬現(xiàn)實頭戴設備，人們戴著它就可以看到產(chǎn)品的樣子，更方便地選擇產(chǎn)品。然而，聊天機器人才是零售業(yè)AI的未來。電子商務是最有活力的零售平臺，聊天機器人的引入將使電子商務轉(zhuǎn)化成對話商務，使業(yè)務所有者為客戶提供個性化的購物體驗，這勢必會構(gòu)建更強大的客戶基礎。聊天機器人的研發(fā)已經(jīng)起步，所有的在線零售業(yè)務都應該把該技術(shù)納入日程。