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在剛剛過去的2017年，互聯網領域可謂風起云涌。

人工智能、共享經濟、新零售……都在這一年集中爆發，科技巨頭、初創公司以及傳統企業都蜂擁而上，紛紛從不同維度布局相關產業鏈。

尤其是人工智能領域，在阿爾法狗戰勝柯潔、百度無人駕駛汽車開上北京五環后，AI技術越來越多地出現在人們的日常生活。

艾媒咨詢發布的數據顯示，中國人工智能產業2017年產業規模將達到152.1億元，而截至2017年6月30日，中國人工智能企業共計592家，融資金額達635億元，僅次于美國。

但是，在AI火爆的同時，關于“人工智能泡沫”的討論也一直在持續。

AI要進行下一步發展，應用場景落地是關鍵。

不解決用戶實際需求的新技術都是泡沫國內人工智能，是從2015年開始蓬勃發展的。

但鮮有人知的是，早在62年前，人工智能這一概念就已經誕生了。

1956年，在達特茅斯會議上，計算機專家約翰·麥卡錫首次提出了“人工智能”一詞。

在隨后的十年間，人工智能在數學和自然語言領域被廣泛應用，用以解決代數、幾何和英語問題。

基于這樣的大好形勢，當時的很多研究者認為，在接下來的二十年內，機器將能完成人能做到的一切工作。

然而事與愿違，進入70 年代后，由于許多技術局限在理論范圍中，人工智能并未如研究者們想象的那樣幫助人們解決實際問題。

于是，人工智能從此進入了極長一段時間的沉寂。

直到上世紀末，伴隨著移動互聯網的發展，人工智能才獲得了新生。

事實上，人工智能在當時得不到大眾的關注，除了計算機性能不足和數據缺失導致研究停滯外，最重要的原因，是當時的人們看不到人工智能對他們生活的影響。

反觀今天，不管是語音識別、人臉識別、還是智能駕駛和智能機器人，都落實到了普通人日常生活的方方面面。

因此，越來越多人關注AI領域，這也成了人工智能技術的發展動力。

與人工智能命運相似的還有位置服務（LBS）領域。

早在上世紀70年代，美國政府就已經頒布“911”服務規范（Basic 911），這是位置服務的前身。

但由于只應用在緊急求助上這個技術一直沒有得到關注。

直到2009年,Foursquare上線后，這種技術才引起人們注意。

隨后廣泛應用在人們熟悉的美團外賣、團購、滴滴、陌陌等上面。

在互聯網的整個大環境中，從始至終都有一個定律：誰滿足用戶需求，誰就能獲得市場。

由此可見，不管是AI，還是LBS，亦或是其他新技術，只有與具體應用相結合，滿足用戶的實際需求，才能獲得發展。

AI布局的關鍵，在于應用與實踐根據清科研究中心的年終報告，2018年，仍有七成的投資機構表示會把AI作為重點投資領域。

而騰訊研究院與IT桔子聯合發布的《2017年中美人工智能創投現狀與趨勢研究報告》也顯示，國內智能機器人與無人機相關技術，語義分析、語音識別、聊天機器人等自然語言系列的技術，人臉識別、視頻/監控、自動駕駛、圖像識別等計算機視覺系列的技術都是接下來的創投熱點。

從國外來看，谷歌、蘋果、亞馬遜等巨頭在AI領域的布局已久。

谷歌在去年的年度大會上，一口氣公布了10個AI產品。

以Google Lens為例，這是一個植入到 Google Assistant 和 Google Photos 當中的功能，用戶將鏡頭對準條形碼或者任何一個街邊店鋪的牌子，Google 就會展示產品或這家店的具體信息，甚至連接到店內的無線網絡。

而亞馬遜利用人工智能對庫存進行分類及分配。

在食品雜貨訂購方面，亞馬遜運用計算機視覺技術來識別水果的成熟度和新鮮度，以滿足顧客的需求。

在國內，BATJ等互聯網巨頭也相繼在AI領域發力。

百度李彥宏把無人駕駛汽車開上了北京五環，在某種程度上，是無人駕駛在國內的一次重大突破。

用李彥宏的話來說，未來酒駕將不復存在，在車里“吃著火鍋、喝著酒唱著歌”的日子或許不再遙遠。

與百度不同，騰訊的AI布局則是從社交、內容、游戲、醫療、零售、金融、安防、翻譯這八大場景入手。

馬化騰在2017 年度員工大會特別提到以騰訊翻譯君為代表智能翻譯系統。

作為一個社交起家的企業，騰訊在對人與人交流方面的嗅覺比其他企業更加靈敏。

近年來，隨著境外游的火熱，越來越多國人走出國門。

根據聯合國世界旅游組織的最新數據，中國游客占全球出境游客總消費額的比例超過五分之一，而排名第二的美國游客消費額僅相當于中國游客的一半。

境外的溝通，對許多人來說是個難題，小到交流不暢，大到遇到危險無法尋求幫助，因此，解決跨語言交流問題，是當下急需解決的問題。

騰訊翻譯君以AI內核驅動，采用神經網絡機器翻譯技術，能從語料庫中自主學習自動翻譯，并將整個句子視作翻譯的基本單元，從而使譯文貼合各個國家的語言習慣。

官方數據顯示，騰訊翻譯君上線僅一年時間日均翻譯請求量已突破3億次。

此外，其語音翻譯、拍照翻譯、文本翻譯、跟讀評分、權威詞典等功能，能夠滿足用戶在生活、旅游、工作、學習等多場景下的翻譯需求。

AI市場的繁榮，讓所有看到方向的人都想分一杯羹，這也導致許多創業項目言必“人工智能”。

然而，任何不與實踐應用結合的技術，都將成為泡沫。

在這個層面上，巨頭們由于自身的技術基礎和有大量的資源，在AI方面的布局則更有實際意義。

這也是Google Lens、騰訊翻譯君在上線后迅速成為后起之秀的原因。

AI落地，垂直領域更有想象空間隨著AI技術的優化升級和人們生活水平的提高，利用AI技術促進消費升級，是未來的大勢所趨。

但是，目前影響AI大規模落地的主要原因，在于數據的質量和數量必須達到一定要求，而許多初創公司不具備這個條件；此外，應用領域是否存在針對問題的清晰定義，也是能否利用AI來解決問題的重要因素。

因此，針對各自的特色進一步分化AI應用布局，將成為各大企業的下一步棋。

智能翻譯領域的應用，是近年來科技巨頭們都涉足的領域。

以騰訊為例，騰訊翻譯君可支持中英日韓法德意土等15種語言，擁有超過80種語言對互譯能力，同時也具備面向會議的同聲傳譯能力，比如此前騰訊翻譯君在微信公開課、騰訊全球合作伙伴大會、VMware峰會上展示的同聲傳譯能力，已經得到業界的認可，在智能翻譯領域搶盡風頭。

在醫療、教育、游戲等垂直細分領域，騰訊翻譯君也實現了覆蓋。

以天美工作室今年海外市場專發的MOBA游戲《Arena of Valor》為例，各國玩家在聊天室或游戲中進行文字交流時，游戲系統會借助騰訊翻譯君的翻譯能力，將聊天內容自動轉換成當前用戶的本國語言，保障玩家之間的順暢溝通。

此外，騰訊翻譯君還向各行業開放翻譯服務能力，與微信、富途、金山詞霸、QQ瀏覽器、QQ郵箱、QQ國際版、大眾點評等多領域頭部平臺達成合作，延伸使用場景。

用戶在使QQ瀏覽器閱讀英文資訊或者使用QQ郵箱收發英文郵件時，能直接在應用內將頁面翻譯成中文，無需進行任何跳轉。

AI與金融領域的結合，也是當前發展較好的一個方向。

AI在金融領域的應用主要在投資決策輔助、信用風控和智能支付三個方面。

以投資決策輔助為例，AI的大數據整合分析能力，可以把多個渠道的碎片化、海量信息進行整合，并根據不同人的需求，進行有針對性的分析，為決策者提供高效高質量的決策分析。

比如招商銀行推出的摩羯智投，就是依托大數據分析，根據用戶自主選擇的“目標收益”要求、智能構建基金組合，再由用戶進行最終決策，實現理財。

垂直細分，在某種程度上代表著差異化，差異化則意味著擁有競爭力。

在提升AI技術的提同時，融入細分領域的附加內容，是AI落地的必經之路。

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