인공 지능은 2016 년에 추측의 개념에 속하며 2017 년에 인공 지능이 공식적으로 주류에 나타나서 응용 프로그램 수준 제품을 사용하기 시작했습니다. 따라서 2018 년에 AI는 바이러스 확산의 적용 기간에 접어 들게 될 것이며 많은 수의 실제 인텔리전스 애플리케이션이 등장하게 될 것입니다.

동향 1 : 강력 함이 강하다. 과학과 기술의 재벌이 먼저 이익을 창출합니다.

구글, 페이스 북, IBM과 같은 대기업은 인공 지능 분야의 트렌드를 선도 할 것입니다. 대기업 인 경우 데이터를 수집하는 데 더 많은 리소스가 있으므로 더 많은 데이터를 사용해야합니다. 중국에 관한 한 BAT와 같은 대기업도 이익을 낼 것입니다.

추세 2 : 알고리즘과 기법이 통합 될 것입니다.

인텔, 세일즈 포스, 트위터 등과 같은 AI의 모든 제 2 부는 대기업을 따라 데이터를 수집하고 데이터, 알고리즘 및 AI를 사용합니다. 업계에서 데이터 트랜잭션이 수행되며 알고리즘과 기술이 통합 될 가능성이 큽니다. 데이터 트랜잭션과 알고리즘 및 기술의 통합은 AI를보다 효율적으로 만듭니다.

추세 3 : 중국 기업은 AI 장면 적용 분야에서 획기적인 발전을 이룰 것입니다.

2018 년에는 시나리오 주도 및 이벤트 주도 비즈니스 모델이 혁신을 달성 할 것으로 예상됩니다. 기존 명령 기반 모드와 비교할 때 비즈니스 모드가 더 활발합니다. 테이크 아웃 산업을 예로 들면, 주문에 따른 레스토랑 주문은 식사 참가자의 기분, 날씨 및 맛을 기반으로하는 멀티 정보 분석이 될 수 있으므로 "오늘 먹어야 할 것은 무엇입니까?"라고 제안 할 수 있습니다.

중국 기업은 시나리오 응용 프로그램 및 비즈니스 모델 분야에서 더 빠른 혁신을 달성 할 수 있으며 양적 측면과 혁신 측면에서 세계를 계속 선도 할 것으로 예상됩니다.

추세 4 : 점점 더 많은 합병과 인수가있을 것입니다.

CB Insights의 통계에 따르면 인공 지능 획득의 군대 경쟁이 시작되었습니다. 2018 년에는 더 강렬해질 것입니다. 우리는 더 많은 지적 자본과 인재 확보를 목격하게됩니다. 기계 학습과 인공 지능 중소 기업은 두 가지 이유로 대기업에 인수 될 것입니다.

인공 지능은 데이터 집합 없이는 독립적으로 작동 할 수 없습니다. 대기업은 많은 수의 데이터 세트를 보유하고 있으며 중소기업은 매우 경쟁력이 있습니다.

데이터가없는 알고리즘은 쓸모가 없으며 반대의 경우도 마찬가지입니다. 데이터는 알고리즘의 핵심이므로 많은 수의 데이터를 얻는 것이 가중치입니다.

추세 5 : AI의 규제 환경이 앞으로 나아갈 것입니다.

AI 기술의 핵심 가치와 위험을 이해하려는 영국 정부, 미국 및 유럽 연합 정부와 함께 업계 참가자들은 기업에서 AI 기술의 적용을 자체 규제하는 방법에 중점을두기 시작할 것입니다.

이러한 자제는 궁극적으로 데이터 프라이버시 및 보호에 대한 기업 및 대중의 우려를 해결할 것입니다. 책임 성은 여전히 ​​핵심적인 문제입니다. AI 응용 프로그램을 만들고 알리기 위해 데이터, 특히 소비자 정보를 사용하는 방법을 규제하는 업계의 목소리는 2018 년에 증가 할 것입니다.

Trend 6 : AI는 복잡한 네트워크 보안 위협을 처리하는 데 사용됩니다.

현재 취약한 기술을 보호하기위한 네트워크 보안 산업의 능력은 해커의 능력보다 강력합니다. 이러한 추세에 대응하여 2018 년에는 Google, Facebook, Amazon 및 기타 기술 업계의 리더가 Massachusetts Institute of Technology, New York University 및 기타 선도적 인 기술 기업 및 학술 연구자, 연구 중심 보안 솔루션을 통해 더 많은 기회를 모색 할 것으로 예상됩니다 일체 포함.

사실, 이러한 파트너십은 해커 행동을 모니터하고 방지하기 위해 교차 네트워크 및 플랫폼 배포 안티 해커 AI 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다.

Trend 7 : 인간 - 컴퓨터 상호 작용이 최우선 과제입니다.

로봇 기반 음성 상호 작용 체계는 AI에 대해 가장 낮은 임계 값이됩니다. 예를 들어, 기계는 음성 및 얼굴 인식을 분석하도록 프로그래밍 할 수 있으며 음성의 인토네이션에 따라 감정을 식별 할 수 있습니다. 2018 년에는 농업과 의학 분야에서 인간 - 컴퓨터 상호 작용이 더 많아 질 것입니다.

추세 8 : 수직 영역에서 AI 애플리케이션은 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

소매, 운송, 제조, 금융, 의료 및 농업 분야의 수직 분야에서 인공 지능은 응용 가능성이 매우 높습니다. 이는 소비자에게보다 인간화 된 서비스를 제공하기 위해 시장 점유율을 결정하는 주요 요인이 될 것입니다. 그 중에서도 NLP (Natural Language Processing)가 특히 중요합니다. 자연 언어 처리 기술의 발전으로 인공 지능 서비스 분야가 크게 확장되어 소비자 시장의 발전을 촉진합니다.