2018年全球AI突破性技术TOP5

2018年人工智能技术已在多方面实现突破进展，国内外的科技公司都在不断尝 试将人工智能应用于更多领域，不论科技巨头还是初创企业，都在致力于不断创新，推动技术进步，接下来我们就来看看五项中外人工智能领域富有突破性的技术。

基于神经网络的机器翻译

入选理由：翻译是“自然语言处理”的最重要分支，也是比较难的一支。早年间，机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽，如今神经网络的机器翻译准确性大大提高，堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。

技术突破：机器翻译是科研人员攻坚了数十年的研究领域，其技术核心是一个拥有海量结点的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。

人类大脑处理语言的过程毫无疑问是最为复杂的认知过程之一，曾经很多人都认为机器翻译根本不可能达到人类翻译的水平。神经网络中的多层感知就试图模拟人类大脑神经多层传递处理的过程，但通常不超过三层。2006年，科学家提出了神经网络的深度学习算法，使至少具有7层的神经网络训练成为可能。由于能够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程，它在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的突破性表现。

今年3月，微软宣布其研发的机器翻译系统首次在通用新闻的汉译英上达到了人类专业水平，实现了自然语言处理的又一里程碑突破，将机器翻译超越人类业余译者的时间，提前了整整7年。

重大意义：基于神经网络的机器翻译，直接改善了之前逐词直译的效果，升级为以整个句子为单位进行翻译。

点评：机器翻译在手，纵横四海不是问题。

基于多传感器跨界融合的机器人自主导航

入选理由：机器人的终极目标是为人类提供智能化的服务，其中自主导航是近年来人类一直想要攻克的技术壁垒，臻迪(PowerVision)通过声呐、视觉等多传感器融合，使其水下机器人能实现自主导航及智能识别，在智能机器人领域内取得了突破性进展。

技术突破：随着机器人的应用场景及作业任务越来越复杂，单一传感器难以满足应用需求。而多传感器的信息融合对硬件资源依赖程度比较高，臻迪（PowerVision）基于自身在机器人行业深耕细作多年所积累的各类传感器、惯性导航、运动控制、相机、视觉检测/识别、SLAM等核心技术，以及深度学习的深入研究，通过嵌入式端一体化集成平台的系统架构及优化设计，突破了移动平台硬件资源的限制，使水下机器人更加准确、智能、全面地感知目标，并具备对水下目标进行锁定、检测、识别、跟随的能力。

重大意义：通过导航控制、声呐、视觉技术与深度学习的结合实现了机器人在全局环境中的定位及自主导航，以及智能化应用，为人类探索更为广阔的水下应用提供了强有力的技术保障。

点评：这也许是未来人工智能落地的最佳方式

DuerOS对话式人工智能系统

入选理由：DuerOS3.0能够为用户带来了划时代的自然对话交互，包括情感语音播报、声纹识别等能力在内的自然语言交互技术的全面升级。

技术突破：DuerOS是百度度秘事业部研发的对话式AI操作系统,拥有10大类目的250多项技能。DuerOS包括了从语音识别到语音播报再到屏幕显示的一个完整交互流程，以及背后支撑交互的自然语言理解、对话状态控制、自然语言生成、搜索等等核心技术，这些技术支撑着应用层和能力层的实现。

2018年7月4日，最新的DuerOS 3.0正式发布，使赋能的产品能够实现语音多轮纠错，进行复杂的递进意图识别与带逻辑的条件意图识别，从而更加准确判断用户意图，最终实现功能升维——利用扩展特征理解用户行为。基于此，DuerOS3.0提供了包括有屏设备解决方案、蓝牙设备解决方案和行业解决方案等在内超过20个跨场景、跨设备的解决方案。

重大意义：DuerOS率先开启AI时代商业化，将为生态合作伙伴从产品、内容与推广三大方面提供完整的应用方案支持，加速AI设备落地。

点评：小度小度，请问下一个技术我写什么？

移动AR技术

入选理由：未来AR与AI需要相互加持，可以将AR比喻成AI的眼睛。

技术突破：集成了众多计算机科技和图形图像学技术，包括实时渲染技术、空间定位追踪、图像识别、人机交互、显示技术、云端存储、数据传输、内容开发工具等领域。

AR技术不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头戴显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段，为人类感知信息提供了新的方式。

未来移动AR技术将向创意性AR应用、基于位置的AR体验、多人AR体验发展。

重大意义：随着苹果 ARKit、谷歌 ARCore 的发布，移动AR在两大移动平台上均意义重大。这也意味着，全球 5 亿台支持 AR 功能的移动设备正在吸引所有的公司入局，这些公司正在将数据与 API 相结合，为用户创造新的 AR 体验。

点评：感觉自己离进入真正的二次元世界不远了。

生物特征识别技术

入选理由：行为识别技术应用于安防，为安全又上了一道锁。

技术突破：店铺安装摄像头已经是一件非常普遍的行为，但普通的摄像头只能纪录店铺内人们的行为，如果发现盗窃需要通过观看监控记录人工排查，耗时费力。

而近日，日本电信巨头宣布已研发出一款名为“AI Guardman”的新型人工智能安全摄像头，这款摄像头可以通过对人类动作意图的理解，在盗窃行为发生前就能准确预测，从而帮助商店识别偷窃行为，发现潜在的商店扒手。

这套人工智能系统采用开源技术，能够实时对视频流进行扫描，并预测人们的姿势。当遇到监控中出现可以行为时，系统会尝试将姿势数据与预定义的“可疑”行为匹配，一旦发现就会通过相关手机App来通知店主。据相关媒体报道，这款产品使得商店减少了约四成的盗窃行为。

重大意义：通过行为识别技术，能够第一时间发现犯罪分子，预测犯罪行为，有效保护店铺安全。

点评：去日本的商店买东西一定要果断，被误会成小偷就不好啦。

机器人流程自动化

入选理由：机器人流程自动化能够帮助甚至代替人类负担大量简单且单一、重复而繁重的工作，并且效率更高、零失误。

技术突破：机器人流程自动化（RPA）是通过使用高性能认知技术实现业务的自动化和工作的效率。人类只需在操作界面上编写需要人工完成的工作流程，即可处理各种业务，如浏览器，云，以及各种软件。

Gartner数据显示，在过去的一年中，全球范围中大型商业巨头里有300家陆陆续续开展了RPA工程，将原先手工化的流程进行自动化改革。随着科技的进步RPA将融入更多人工智能技术，即智能流程自动化（Intelligent Process Automation）。相当于在基于规则的自动化基础（RPA）之上增加基于深度学习和认知技术的推理、判断、决策能力。

重大意义：机器人流程自动化能够大幅提升企业的工作效率，减少人员投入，帮助企业降低成本，让人类释放生产力，腾出双手去做价值更高的事情。

点评：小白领被吓的瑟瑟发抖，请老板别炒我。

我们面对的是一个越来越复杂和动荡的世界；

没有一种商业模式是长存的；

没有一种竞争力是永恒的；

没有一种资产是稳固的；

作为一个企业的老板或者合伙人你有没有想过

现在做生意主要面临三个问题，也是经营的巨大痛点。

一、资产找不到出口，现有资产无法变现。

二、投资永无出头之日、用加大投资的方法做大做强，越来越难以解决问题。

三、利润没有出路、收入很难上去，成本越来越高，利润很难出来。这已经是各行各业的普遍问题。

总结一下就是，投资太大，收不回来，成本太高，降不下去，利润太低，现金流太少。这是大势所趋。

为什么会出现这些痛点？主要是因为行业周期，所有的行业都要经历一个从暴利期到微利期到无利期的发展。

三个阶段

在行业初期阶段，投资很小，成本很低，但是利润率很高，这是暴利期。

在行业中期阶段，投资开始加大，成本开始提高，利润率反而下降了。这到了微利期

到行业后期阶段，投资进一步加大，资产也加大，成本继续提高，利润越来越没有，这就到了无利期。

现在全中国90％的行业都已经到了无利期，竞争白热化。

有一个原因就是我们投资时候只考虑利润，而不考虑资产增值，比如买房子的时候没有一个人是冲着可以收到的房租去买的，都是冲着增值去。但是投资企业的时候就忘了增值的事情了，其实投资的逻辑是一样的啊。冲着利润去，而不算增值的账，这才是最大额问题。

八种方式

面对这样的问题我们赚钱盈利的方式，我们说主要有八种方式。

主要分为：产品盈利，品牌盈利，模式盈利，系统盈利，资源盈利，收租盈利，金融盈利，生态盈利。只用一种盈利方式坚持下去才能做好企业。

1，分享逆向盈利商业模式

8 ,报名仅限企业：【董事长、法人、总经理 】进群学习