發布時間：2023-09-08 17:06:07
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能教育的應用場景樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
縱觀今年的AI行業，說不上風起云涌，談不上拼得頭破血流，但光從“巨頭云集”四個字來看，就可窺見風平浪靜之下其實暗流涌動。國外有谷歌、蘋果，國內則有百度、阿里、騰訊、華為等多家企業入局。從拼技術到拼產品，從拼入口到拼布局，各個企業在AI領域大放異彩，展現著自身的獨特魅力。
AI基因上：BAT各有優勢，大數據算法全面更勝一籌
論AI基因，這個支撐企業整個AI戰略構想的核心基礎優勢，可以說是不可或缺，它著實能為企業在AI領域的布局帶來極大幫助，也是一家企業進軍AI最大的底氣。總體看來，BAT三家互聯網巨頭在布局AI領域均有優勢，但因自身業務的不同，其AI基因的優勢又表現在不同方面。
百度：AI基因意味著擁有先天的優勢，依靠搜索引擎業務起家的百度，在掌握與人密切相關的數據算法領域算得上是得心應手。同時，作為人工智能的雛形搜索引擎業務，擁有它就相當于掌握了人工智能的鑰匙，只需依據數據內容付諸實踐便能打破許多關卡，擁有比其他企業更多的機會。
一方面，數據是企業做AI的源頭，也是引領AI走向的一大支撐點，擁有數據便于掌握AI大致的發展方向；另一方面，百度搜索的數據樣本較為全面復雜，范圍涉及場景較為廣泛，涵蓋從天文地理到日常的生活信息，累積了豐富多樣的樣本數據，這一切，都是基于百度算法技術的支撐，也為其在AI領域的全布局上提供了最基本的算法和數據支持。因而，AI基因這一方面，百度比其他企業有了更多的發展機遇。
阿里：依靠電商起家的阿里，雖然不具備像百度一般的海量大數據，但是阿里在掌握電商消費者數據層面也有著自身的優勢。與百度一樣，阿里在AI領域也早已開始布局，其有著百萬級用戶規模的云計算業務，同時也憑借在電商領域的豐富場景應用，阿里在大數據層面也有著自身的實力所在；此外，阿里在商業場景上所得來的數據，也是支撐其人工智能產品最終落地的基石。
騰訊：雖然在先天技術上略遜色于其他兩家，但騰訊也有著豐富的應用場景。依靠在社交網絡、媒體等業務的深耕，加上微信、QQ的龐大用戶體量，使得騰訊在開發AI業務上更多基于提升用戶體驗上入手。從這方面看來，騰訊的AI基因更多傾向于豐富場景上的驅動，還有其龐大的用戶數據體系支撐。
綜合來看，三家互聯網巨頭在進軍AI領域上有著天然的AI基因，只是因各自所涉及業務的不同，AI基因也各不相同。但從綜合實力來看，擁有全方位的技術支持和豐富的場景應用，以及掌握算法功能才是開啟AI領域的最佳起點。
AI產品上：場景出現重合，涉足范圍廣泛者博得頭彩
人工智能領域雖說涉及的場景豐富，但最終還是無法脫離人們的衣食住行等各個方面。無論各企業在AI領域的構想如何豐富多彩，最終的成果檢驗還是要看產品的落地。因而，人工智能概念出現了這么多年，近兩年終于加快了產品落地的步伐，國內尤以BAT為首的人工智能產品現已扎堆面世，為人們開啟了新一輪的AI產品檢驗潮。
百度：借助先發優勢，百度現已有多款人工智能產品落地，涉及的場景范圍廣泛且全面。其中，百度研發的一款智能音箱產品raven H搭載旗下的人工智能操作系統DuerOS 2.0，在這項系統的加持下，raven H在語音對話交互方面達到高度智能化，同時在與人類交互的功能上還能不斷學習和進化，以達到與用戶使用習慣的高度融合。這款智能音箱產品擁有很強的喚醒率，即使相隔一堵墻也能被輕易喚醒服務，還能用于控制家居產品如燈光、電視等家居產品，相當于掌握了智慧家庭入口。
同時，在人工智能產品發展逐漸步入正軌，許多人工智能場景如智慧生活、智慧出行等方面急需語音系統支持的情況下，百度的人工智能操作系統DuerOS應運而生，為賦能上下游產業鏈付諸行動。在上游，百度DuerOS與紫光展銳、ARM等芯片廠商達成合作，提升硬件基礎以最終賦能于人工智能產品上；在下游，百度DuerOS與海爾、美的、TCL等傳統家電廠商同樣達成戰略合作。有了DuerOS的支持，用戶將能通過DuerOS，實現對電視、冰箱等智能家電產品的操控。
另外，百度研發的深度語音識別系統Deep Speech，在高精度的語音識別領域展開部署。當下的AI領域，語音識別涉及的場景也較為廣泛，人工智能的初衷就是帶給人們無處不在的便捷體驗，“能動嘴盡量不動手”的語音識別更是深受AI研發企業的歡迎，也深受消費者的追捧。在這項語音識別系統的加持下，相關產品不僅為用戶提供了多國語言的互譯功能，也為用戶帶來了便捷的翻譯體驗。
除此之外，百度還研發了無人駕駛技術平臺Apollo，旨在建立多方合作的生態體系，為汽車企業和用戶搭建一套新的完整的自動駕駛系統，推動無人自動駕駛技術發展和普及。目前，Apollo已經開放兩款落地產品，其中一款小度人車交互系統，不僅擁有智能語音助手和人臉識別功能，還能實現疲勞檢測和AR導航，目前小度車載系統已與多家車企達成合作，多款車型將進入量產階段。
阿里：同樣，語音這項連接人工智能與人類頻率頗高的交互接口，阿里也有涉足。其中，阿里云研發的一款人工智能產品ET大腦，在智能領域實現了新的突破，除了具備智能語音交互和生物識別等技術，還能幫助人們在復雜的情況下快速做出最佳選擇。
同時，在智慧家庭領域，阿里研發的一款智能音箱產品天貓精靈，在語音識別上也擁有多項功能，此外通過內置人機交互系統開放給業界，已有多家產品鏈接到天貓精靈，為布局全局的智慧家庭入口奪得先機。
騰訊：在人工智能領域后入局的騰訊，在人工智能領域的開發更加注重提升自家產品的用戶體驗上。圍繞智能語音識別和自然語言處理等板塊，騰訊目前已提供了多種人工智能服務，為自身產品在語音識別上進一步提升用戶體驗。
此外，騰訊擁有為智能音箱廠商提供后臺支持的云小微，在微主機Ministation衍生的智能家居設想上，逐步拓展到在線教育和家庭控制中心等。
綜合來看，BAT三家所研發的人工智能產品雖有不同，但都涉及了同一個生活場景，那便是智慧家庭領域。尤其是涉及多個人工智能領域場景維度的語音交互系統，包括冰箱、空調、智能音箱等家用電器。在這方面，誰能擁有強大的語音操控系統，誰就能牢牢把握這一出現頻率較高的交互接口。同時，為人類帶來豐富驚喜體驗的人工智能領域，同樣需要豐富的產品加以支撐，才能為往后智慧生活的進一步實現提供有力的產品支撐。
AI理念上：與自身業務緊密結合，取得先機者得天下
AI理念，即企業做AI的核心思想。從最初的產品定位，到產品的生產和落地，均離不開最初的理念支持，即產品將要成為什么樣、將為人類帶來何種便利，每個階段都圍繞最初的理念開展。總體看來，BAT的人工智能理念是在自身原有業務的基礎上，圍繞AI領域展開構想，并將這一設想付諸實踐。
百度：從百度的人工智能理念來看，人工智能在未來會涵蓋其所有的產品和服務，成為新的增長引擎。而事實上，百度在人工智能領域早已從七、八年前開始，從基礎層到感知層以及生態層和應用層等，百度均有著明晰的戰略規劃方向。此外，經過一段時期的打磨和經驗總結，百度的人工智能理念開始跟隨產品一同落地，整個人工智能戰略規劃也從理論開始走向實用階段。
阿里：電商起家的阿里，在人工智能的布局比百度稍晚一些，其人工智能理念多圍繞電商這一核心業務，從倉儲到物流，從產品到制造，阿里在零售業的人工智能軌跡很清晰，并且與自家業務緊密結合。同時阿里發揮所長，全面賦能零售體系。
騰訊：在AI矩陣布局上，騰訊目前擁有人工智能實驗室、微信智能語音團隊等技術的支持。同時其人工智能領域更關注場景、計算能力等，騰訊同樣也是從自身業務出發，布局游戲、社交和內容AI，對比其他兩家來說起步較晚，但初涉人工智能領域的騰訊也不甘落后，建起了人工智能實驗室，用于人工智能方面的研究和開發。
綜合來看，在人工智能的戰略布局和理念構想上，百度已經搶占了先機，從技術優勢到場景落地，戰略規劃進一步照進現實。因而在人工智能領域，必然是取得先機者擁有絕對的話語權，在未來的業務范圍拓張上也卯足了底氣。
AI基因、產品、理念的加持下，未來的AI行業誰將劍指巔峰？
綜上所述，人工智能產業最終的走向必然是加快產品落地的同時邁向高度商業化的未來。無論是阿里的智慧新零售，還是騰訊的場景重要性，抑或是是百度的從出行，到賦能實體制造業的全方位操作，都在各自的領域有著明確的產品構想。
因而，在AI基因、AI產品以及AI理念的加持下，接下來的人工智能產業，各個企業都將在自身基礎的戰略布局上，進一步將計劃落地實施。不過需要注意的是，人工智能這個龐大的產業，并非一家企業就能獨自撐起，而是需要各行各業的相互協作共同推動，才能將企業的人工智能核心理念從理想照進現實。因此，在企業界的共同推動下，未來的人工智能社會化場景中，人工智能所帶給人們的便捷將得到更大化的展現，人類的生活是無處不在的方便和舒適。
這種便捷或許將在以下兩個場景中得到高度化的體現。日常家庭生活上，只需“開口說話”這一個動作，便能順利操控各個家居產品工作，實現家居產品與用戶需求的高度融合；日常交通出行上，也無需用戶親自“動手”，汽車便能自動上路，不僅從一定程度上解放了人的雙手，同時也“解放”了“腦袋”，留給用戶足夠的思維空間專注其他工作，方便又安全。
為深入貫徹網絡強國、數字中國、智慧社會戰略，落實《數字青島發展規劃（2019—2022年）》規劃部署，持續建設協同高效的數字政府、富有活力的數字經濟、智慧便民的數字社會、智能融合的數字基礎設施，以數字化、網絡化、智能化技術全面推動城市數字化轉型，制定本行動方案。
一、加快協同高效的數字政府建設
（一）構建智慧管用的城市云腦“智能化”體系
1.一體化綜合指揮。建設城市應急指揮中心、社會治理指揮中心、城市云腦大數據中心等一體化城市運行中心，滿足應急協同聯動、城市運行狀態監測和數字即墨管理服務等工作需要。（責任單位：區大數據發展管理局、應急局、社會治理指揮中心、住房城鄉建設局、綜合執法局）
2.全域感知體系。建設完善基礎地理信息服務、物聯感知接入、視頻監控資源共享三大基礎支撐平臺，推動全區基礎地理信息服務一張圖、動態感知數據分級分類接入、全域視頻資源共享共用。（責任單位：區自然資源局、公安分局、大數據發展管理局）
3.數據業務中臺。打造城市云腦場景應用集群，推動公安、城管、應急、交通、水利、生態環境、科技創新、經濟運行等重點領域應用上線，至少3個場景一屏接入城市云腦。基本建成城市云腦區（市）中樞，構建城市云腦一體化應用體系。（責任單位：區大數據發展管理局、住房城鄉建設局、綜合執法局、公安分局、應急局、交通運輸局、水利局、生態環境分局、科技局、統計局、區政府有關部門，各鎮街，各功能區）
（二）打造便捷滿意的公共服務“數字化”體系
4.一碼通城。實施“碼上即墨”行動，推動政務服務、交通出行、醫藥衛生、文化旅游、體育健身和智慧校園等公共服務領域統一身份認證、多碼融合和社保卡多領域應用。（責任單位：區大數據發展管理局、公安分局、行政審批局、交通運輸局、人力資源社會保障局、衛生健康局、醫保局、文化和旅游局、教育體育局、區政府有關部門，各鎮街，各功能區）
5.一網通辦。實施網上政務服務能力提升工程，深化完善“愛山東·青e辦”即墨分廳掌上辦事平臺功能，建成便民利企服務專區不少于1個，接入亮點應用不少于10項。全面推行“一事全辦”主題式服務，豐富應用場景，拓展可辦主題至200個，實現更多事務“一次辦好”。（責任單位：區大數據發展管理局、行政審批局、區政府有關部門，各鎮街，各功能區）按照上級部門統一部署，以公民身份號碼或法人和其他組織統一社會信用代碼為唯一標識的電子證照可用率超過85%。（責任單位：區行政審批局）
（三）構建數智融合的政府決策“協同化”體系
6.政府決策數字化。深化數據匯聚共享，重點圍繞營商環境和重點領域應用場景需求，強化數據治理，提升數據質量。充分利用社會數據資源強化政府決策支撐，加強政企合作，鼓勵多方參與，形成數據來源廣泛、多方數據比對、數據時效性強的政府決策數據支撐體系。（責任單位：區大數據發展管理局、區政府有關部門，各鎮街，各功能區）
（四）形成精準高效的城市治理“現代化”體系
7.城市治理一網統管。整合各級各部門指揮調度、綜合運行和輔助決策類系統及相關數據資源，建設“上下貫通、左右銜接、全區一體、高度集成”的一體化綜合指揮平臺。（責任單位：區委政法委，區應急局、公安分局、衛生健康局、綜合執法局、生態環境分局、交通運輸局、水利局、大數據發展管理局）建設社會治理綜合信息平臺、智慧公安、城市綜合管理服務平臺、突發事件預警信息系統等，更好地支撐以網絡化運行、海量化參與、社會化協同為特征的社會治理需求，提高數據匯聚、事中監管、趨勢研判、協同聯動等能力。（責任單位：區委政法委，區公安分局、綜合執法局、氣象局、住房城鄉建設局）
8.一部手機游即墨。依托“一部手機游青島”平臺，整合全區范圍內“食、住、行、游、購、娛”等資源，為游客提供全方位文旅公共服務。（責任單位：區文化和旅游局）
9.智慧社區和智慧街區。加快智慧社區和智慧街區建設，推動城市治理和服務向基層延伸。智慧社區建設總數達到25個，其中示范點達到12個；智慧街區建設總數達到11個，其中示范點達到2個。推動建立社區綜合服務平臺，鼓勵發展光影街區、數碼地標、車路協同、車充響應等應用場景示范。（責任單位：各鎮街，各功能區，區民政局、住房城鄉建設局、綜合執法局、公安分局、大數據發展管理局）
二、推動智慧便民的數字社會建設
（五）提升教育數字化水平
10.智慧教育。整合部、省、市、區、校5級教育信息系統、數據資源以及各類教育服務，為全區教師、學生、家長和教育管理者提供一站式服務。開展智慧校園新裝備、新技術試點，提升智慧校園建設應用水平，智慧校園覆蓋率達到99%。推動青島市智慧體育平臺應用，統籌全區各類體育資源，推行全民健身網上查詢、網上預約、網上指導。（責任單位：區教育體育局）
11.人工智能教育。構建“課程教學、內容創作、開源創新”一體化的人工智能教育服務平臺，打造集“課程教學、應用實踐、互動體驗”綜合性人工智能實驗室，推進全區人工智能教育快速發展。（責任單位：區教育體育局）
（六）提升醫療數字化水平
12.智慧醫療。積極配合青島市級全民健康信息平臺升級改造，提高醫療數據互聯互通效率，提升醫院信息互聯互通標準化成熟度，推進醫院智慧服務分級評估，建成1家以上互聯網醫院。參照《醫院智慧服務分級評估標準體系（試行）》（國衛辦醫函〔2019〕236號），2022年智慧服務達到3級以上的醫院數量不少于1家。利用大數據、人工智能等新技術輔助開展流行病學和溯源調查。進一步推動電子健康檔案動態利用，居民電子健康檔案動態使用率達到75%。（責任單位：區衛生健康局）
13.智慧醫保。進一步落實健康中國戰略，建設智慧醫保信息化平臺。推動醫保電子憑證在定點醫藥機構應用，逐步實現預約、掛號、就診、支付以及查閱報告等場景亮碼、刷臉服務。（責任單位：區醫保局、衛生健康局）
（七）提升交通數字化水平
14.智慧停車。利用物聯網、大數據、人工智能、便捷支付、全景導航等技術實現全域停車資源的“智能感知、智能調度、智能服務”，建立全區停車管理、運營、服務一體化體系，打造智慧停車模式。（責任單位：區城市管理委員會辦公室，區住房城鄉建設局、自然資源局、交通運輸局、公安分局、大數據發展管理局、綜合執法局，各鎮街，各功能區）
15.智慧交通。利用新技術新方法進一步提升對交通態勢的精確感知控制能力，建設智能化、可統一調度的交通信號燈系統，實現對道路信號實時調整。開展5G交通網示范工程建設，推進即墨區巡游出租車車載智能終端安裝項目。公共汽電車來車實時預報率達到100%；交通路口實時信號配時系統比例超過80%、電子警察監控點覆蓋率達到100%，不斷提高公交電子站牌覆蓋率。（責任單位：區住房城鄉建設局、自然資源局、交通運輸局、公安分局）
（八）提升人社和養老服務數字化水平
16.養老服務“靜默辦理”。深化養老服務綜合監管信息平臺應用，實現全區老年人戶籍、健康、就診、養老金、醫保等信息共享共用。推動養老服務時間銀行平臺與個人信用平臺互聯互通，鼓勵更多的志愿者參與養老服務。推廣應用智慧養老設施設備，推進醫療健康監測設備、智能安防設備、可穿戴設備、養老服務機器人等智能化設備在養老中的廣泛應用，為全區居家失智老人發放智能手環。構建養老服務機構行政審批、民政備案、食品安全、消防安全等養老服務質量綜合監管的聯動機制。優化老年人服務事項“靜默辦理”，養老機構和養老床位實現在線預約、簽約，養老保險待遇資格認證、津貼補貼領取等涉及老年人高頻使用的政務服務事項基本實現由系統自動辦理。按上級部署，試點推行門診慢特病部分病種“零材料辦理”。（責任單位：區民政局、衛生健康局、醫保局、人力資源社會保障局、行政審批局、公安分局）
三、培育富有活力的數字經濟生態
（九）推動特色產業發展
17.海洋大數據產業。發揮海洋試點國家實驗室、國家深海基地等海洋科技重大平臺集聚優勢，持續引進涉海研發機構和產業項目。推進科研成果轉化，發揮國家海洋技術轉移中心作用，布局建設一批特色鮮明的專業產業園，暢通科研成果轉化路徑，加速藍谷科研成果在當地產業轉化。依托鰲山灣未來城做好藍谷科研成果及產業轉化承接，助推海洋經濟融合發展。依托海洋試點國家實驗室，建設國際領先的超算和海洋大數據公共服務平臺，建立集數據采集、存儲、更新、處理、分析、共享、應用等為一體的海洋大數據綜合發展體系，支撐海洋科學研究、海洋科技發展和成果轉化，推動海洋特色創客發展。推進華錄山東總部基地與國家海洋大數據產業孵化基地建設，融合超算、云計算、人工智能等新興技術，開發海洋信息資訊服務產品，打造以光磁一體存儲設備為核心的新一代大數據設施。（責任單位：區工業和信息化局、科技局、自然資源局，各鎮街，各功能區）
（十）推動數字產業化發展
18.數據要素市場化配置。積極探索數據要素市場培育，規范數據交易主體行為，支持青島大數據交易中心等市場主體探索數據交易新模式。支持更多銀行和有關機構進駐數據中臺開展信用貸等業務，以數據資源賦能全區實體經濟發展。（責任單位：區大數據發展管理局）
19.數字經濟園區。支持加快數字經濟領域重點項目建設，推動華為科技產業城、金蝶軟件園、華錄山東總部基地、金口智能制造及大數據發展示范基地等建設。（責任單位：經濟開發區管委、鰲山衛街道辦事處、金口鎮政府，區工業和信息化局、大數據發展管理局）
（十一）提升產業數字化水平
20.農業數字化轉型。加快智慧農業發展，推動互聯網與現代農業線上線下“雙融合”，構建共創、共享、共贏的數字農業生態圈，為鄉村振興和農業農村現代化提供新動能。實施信息進村入戶工程，加快‘益農信息社’建設，提高農村現代信息技術應用水平。引進精準農業與智慧農機示范系統，建設衛星導航差分定位基站、農用遠程氣象監測站，加快推進現代農業生產的精準化、智能化。加快農村電商公共服務體系建設，持續推動淘寶村、鎮創建，提升農村電商公共服務軟實力。（責任單位：區農業農村局、商務局）
21.工業數字化轉型。通過實施工業互聯網賦能行動，推動傳統制造業向數字化、網絡化、智能化升級，有序推進區內企業實施工業互聯網改造，重點培育紡織服裝、汽車及零部件兩大特色產業，打造酷特智能“數字驅動的C2M大規模定制模式”、即發集團“織染縫一體柔性化制造模式”、森麒麟輪胎“基于精益制造的智慧工廠模式”等。完善工業互聯網行業標識解析體系，工信部備案的工業互聯網標識解析二級節點數量不少于1家。加快工業互聯網安全保障體系建設，打造工業互聯網安全信息共享、監測預警、攻防演練等平臺，提升工業互聯網安全公共服務能力。（責任單位：區工業和信息化局）
22.服務業數字化轉型。發展智慧物流，推進國際陸港、綜合保稅區等重點物流園區數字化升級改造，建設智慧物流園區。發展網絡貨運等新業態新模式，形成智慧物流典型示范應用。（責任單位：區交通運輸局，國際陸港管委、藍谷高新區管委）推進商業實體向線上銷售轉型，鼓勵發展平臺經濟，支持直播電商、社交電商、新零售等新業態發展。（責任單位：區商務局）發展金融科技，推動大數據、人工智能、區塊鏈技術在金融服務中的創新應用，加強金融風險防控，改善金融市場環境，提升金融服務效率。（責任單位：區地方金融監管局）推進自然人、企業法人、非企業法人公共信用數據庫建設，推動信用信息的深度融合與協同使用，構建守信聯合激勵和失信聯合懲戒機制，增強社會誠信和自治能力。（責任單位：區發展改革局、大數據發展管理局）發展智慧文旅服務，組織有條件的景區與互聯網企業進行合作，推進數字圖書館、數字博物館、數字文化館建設。（責任單位：區文化和旅游局）
四、構建智能融合的數字基礎設施
（十二）加快新型基礎設施建設
23.多功能一體桿。以場景建設為牽引，結合道路建設、老舊路燈改造，整合路燈桿、信號桿、公交站臺等市政設施，加快物聯網設施部署，加速多功能桿、柱、樁等新型智能感知設施建設。（責任單位：區住房城鄉建設局、公安分局、交通運輸局）
24.“雙千兆”城市。加快推進“雙千兆”城市建設，推動移動通信網絡、固定寬帶網絡接入能力逐步達到1000Mbps。全面部署IPv6，統籌推進全區骨干網、城域網、接入網IPv6升級。加快推進5G基礎設施建設，支持運營商以共建共享共用新模式開展5G基站建設，城區重點公共區域5G網絡覆蓋率達到80%以上。高質量建設5G網絡，全面推進5G網絡試點和規模組網，推動5G與重點垂直行業深度融合。（責任單位：區工業和信息化局）
五、加強數字化轉型支撐保障
（十三）完善數據資源服務體系。統籌全區基礎數據資源建設，整合各類信息平臺、信息系統和數據中心資源，健全基礎數據資源動態管理體系，探索建立城市數據資源服務體系。加強社會、產業、互聯網等領域數據匯聚。加強數據治理，提升數據質量，確保數據完整性、規范性和準確性，為風險防控、應急調度、公共決策、協同治理提供大數據支撐，依法依規推進公共數據開放。（責任單位：區大數據發展管理局，區政府有關部門）
（十四）構筑防護有力的網絡安全體系。推動網絡安全態勢感知系統建設，實現政務網絡和政務云中心平穩運行。采用流量監測、人工智能、大數據分析等技術，進一步提升網絡安全防護能力，及時發現、處置網絡安全問題，化解潛在風險，保障政務網絡和政務云中心平穩運行。推動網絡安全規范化管理。擬定即墨區網絡安全管理辦法，明確各部門職責，夯實主體責任。科學研究制定安全策略，組建網絡安全專家技術團隊，加強智力支撐，提高政務網絡和政務云中心安全防護水平。組織開展安全知識培訓和應急演練，提高人員安全意識和應急處置能力。持續強化數據安全保障。統籌推進安全保障體系建設，明確數據采集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節保障網絡安全的范圍邊界、責任主體和具體要求，加強安全風險評估、審查和監督，提升安全監測和預警能力。（責任單位：區委網信辦，區公安分局、大數據發展管理局）
（十五）優化數字即墨發展環境。積極推動數字即墨建設資金納入年度地方財政預算，加快完善專項資金申請發放、績效管理、調度激勵等制度。（責任單位：區財政局）加強對數字即墨建設工作的組織領導、推進落實，對責任單位年度完成情況進行考核、督導。破除行業壁壘，推動各行業領域在技術、標準、成果轉化等方面充分對接，規范事中事后監管，進一步優化數字經濟發展環境。（責任單位：區政府辦公室、市場監管局）深化重點領域政務公開，重大建設項目、公共資源配置、社會公益事業建設領域政府信息公開內容更加豐富、渠道更加多樣。（責任單位：區政府辦公室）配合青島完善政務信息資源共享、公共信息資源開放、數據流通交易、個人信息保護等領域標準體系、管理制度等。（責任單位：區大數據發展管理局、區委網信辦）加大數字即墨建設宣傳力度，及時推介數字政府建設發展的新成果、新成績、新成就，積極營造重視數字即墨建設的輿論氛圍。（責任單位：區大數據發展管理局、工業和信息化局）
抄送：區委各部委，區人大常委會辦公室，區政協辦公室，區監委，區人武部，區法院，區檢察院，省、青島駐即單位，各派，人民團體。
青島市即墨區人民政府辦公室 2021年7月1日印發
在英劇《Humans（真實的人類）》中，有句經典臺詞：問題不是機器人能否愛，而是人類愛不愛他們。一定程度上反映出人類對于機器人的認知還處在初級狀態，機器人尚未被大規模應用于現實社會。但與此同時，同樣以人工智能作為編寫脈絡的《Black Mirror（黑鏡）》、《Ex Machina（機械姬）》也于媒體上熱播。
自2012年軟銀收購法國機器人公司Aldebaran Robotics，2013年底谷歌先后投資了8家機器人和AI公司，2014年“機器人革命”有望成為“第三次工業革命”的提出，再到如今種種政策利好，我們能看到人工智能在影視作品和實際生活里均已成了熱門題材，機器人受到的關注和消費者的接受程度也與日俱增。
從整體市場看，近兩年服務機器人已經步入產業化加速的黃金時期，無論是金融、交通、政務、教育、健康，還是零售等行業，機器人都賦能其中。對于各行各業來說，機器人的融入不僅解放部分人力，降低企業管理成本，提升運營效率，更重塑了線下場景。
線上紅利已過，線下開始尋變
機器人的發展壯大離不開幾點必要條件：在國內，人力成本的增長迫使人們尋找更優的解決方案；定位導航及傳感技術、多模態人機交互技術、仿生材料與結構等均處于快速發展期；政策方面，《中國制造2025》、《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》、《新一代人工智能規劃》等文件相繼頒發。
內外因的共同作用為機器人的落地奠定了基礎，另一組數據顯示，2020年服務機器人有望達到1322萬臺的銷售量，整個規模或突破200多億。這也意味著，服務機器人處于快速上升階段，將被應用于各類場景當中。
優必選副總裁胡佳文回憶，2015年起，線下從業者或多或少地表現出了變革需求。最明顯的問題就是對于人力的需求會加重終端門店的人員數量和成本，同時大量低門檻的重復性工作需要被新的工作方式取代。
而在各行各業中，零售是最具代表性的行業之一。新零售的本質是通過大數據來驅動行業發展，在零售行業運營的過程中，人、貨、場三大元素必不可少。然而，獲取線上流量的成本與日俱增，線下門店在運作過程中存在“有門店缺客流、有客流無轉化、有會員難互動”等諸多問題。
胡佳文判斷，當零售經歷了線上的爆發式增長后，會開始尋求線下的變革。不過這一行業仍然面臨著兩大難點：投入人力后成本攀升以及人力服務的非標準化。為了解決這些痛點，提升門店坪效，優化用戶體驗，各個公司選擇從不同的技術角度切入。無疑，機器人的加入，能夠承擔大量重復性工作。
在優必選的設想中，最為理想的狀態應該是將繁瑣的內容標準化，由機器人承擔30%-40%的日常重復性工作，和人工服務產生協同效應。基于這一思考，優必選萌生了打造智能云平臺商用服務機器人Cruzr的想法。
瞄準商用，優必選推出克魯澤機器人Cruzr
目前優必選已推出的產品包括消費級人形機器人Alpha系列、STEM教育智能編程機器人Jimu、智能云平臺商用服務機器人Cruzr和與迪士尼合作的第一軍團沖鋒隊員機器人等。其中，克魯澤Cruzr從2015年起啟動籌備。
一臺機器人的復雜程度遠遠超出外界的想象，圍繞行業需求，克魯澤Cruzr開始投入研發。同時，胡佳文和他的團隊需要思考如何在弱人工智能時代最大程度地降低終端人力成本，以及如何在復雜場景中與用戶完成良好的交互。基于最初的原形和以上問題，克魯澤Cruzr也進行了數次產品更迭。
2017年1月，克魯澤Cruzr亮相CES；2017年8月，克魯澤Cruzr正式；2017年10月，優必選科技（昆明）有限公司克魯澤Cruzr機器人下線儀式在昆明云上小鎮舉行，克魯澤Cruzr機器人項目正式投入量產。最終呈現出來的克魯澤Cruzr基于云計算的機器人操作系統，可個性化定制軟件功能，設計多角度廣告信息，實時視頻監控，一鍵集控多臺設備。其主要遍布商場、機場、酒店、銀行、4S店等各類場景。
圖：克魯澤Cruzr
相比原形而言，如今的克魯澤Cruzr在不少細節上做出了改進：
1）語音交互。機器人在使用過程中會首先遇到喚醒問題，克魯澤Cruzr對此優化，完善多模態交互技術，讓用戶以趨近零的門檻使用。
2）針對特定環境提升識別準確率。由于賣場內不少黑色或透明反光的鏡面會對機器人導航造成影響，克魯澤Cruzr使用多傳感器系統提升機器人識別的準確度。
3）外形設計和安全性。克魯澤Cruzr通過高度擬人化的設計提升外形親和力。同時克魯澤Cruzr在手臂上增加多傳感器，一旦用戶碰到克魯澤Cruzr，它會立刻停下，保證用戶在公共場合內能夠安全使用。
2018年6月，零售解決方案+克魯澤Cruzr零售版也將。以零售解決方案為例，克魯澤Cruzr提供包括硬件、軟件、云平臺、PC端、手機端的支持。除此之外，零售版解決方案的優化涵蓋客戶引流，近場迎賓和遠場迎賓；能夠加入語音交互提升、如流暢度、靈活度等硬件設計的提升；同時在多樣性、娛樂性等方面也有改進。另外，零售版解決方案也正針對to B行業的個性化需求，客戶本身的知識庫內容持續完善。
賦能提效，以克魯澤Cruzr為代表的機器人如何實現？
不久前，優必選宣布獲得8.2億美元C輪融資，最新估值50億美元，此輪由騰訊領投，工商銀行、海爾、民生證券、澳洲電信（Telstra）、居然之家、泰國正大集團、民生銀行、文資華夏、中廣核、鐵投集團、松禾資本、海鯤、金斧子等跟投， B輪領投方鼎暉資本追加投資。從優必選的融資情況可以看出，和尋求資金同等重要的舉措是吸引戰略投資。
優必選聯合投資者共同對商業化進行布局，其中最有代表性的是與居然之家的合作。今年1月，優必選與居然之家在北京國家會議中心成功舉辦“雇傭兩千機器人，打造智能新零售”上崗工作儀式，2150臺優必選克魯澤Cruzr機器人正式在居然之家百城千店上崗工作，為顧客提供店鋪位置引導、品牌信息介紹、商場服務介紹等導購和指引服務，同時還可以提供促銷、會員卡自助辦理等功能，另一方面，克魯澤Cruzr還能為居然之家提供和分析門店數據，讓數據幫助驅動決策，提高企業競爭力，從而降低企業運營成本。
圖：克魯澤Cruzr在居然之家服務
胡佳文表示，在克魯澤Cruzr還未量產時優必選就和居然之家達成了意向。之所以選擇和居然之家合作，一是因為家居店的場景相對沒有太復雜，在目前弱AI時代比較容易落地，比如家居店的人流量相對小、噪音小，對機器造成的干擾少，天然能形成很好的場景；二是居然之家積極向新零售轉型，對人工智能和機器人等新科技、新技術非常愿意嘗試和合作，雙方非常匹配。
這一系列合作中，不可忽視的一點是：B端對于服務的響應速度比C端要求更高。為了針對B端客戶提升售后服務，優必選組建起專職的服務團隊，安置在門店周邊，雙方共同進行市場策劃，門店用戶調研；準備備用機，控制故障率，保證在客戶出現問題的時候能夠無縫切換。據透露，克魯澤Cruzr的損壞率通常在幾個點，遠低于行業平均損壞率。
另一項結果也證明，在克魯澤Cruzr上崗后，吸引很多顧客的互動，起到了引流聚客的作用。據官方數據顯示，截至目前，克魯澤Cruzr在居然之家中累計與顧客交互4877萬次。
中國在過去很長時間內從人口紅利中獲益，但隨著人口老齡化該優勢將不復存在。“從長遠來說，未來人工智能和機器人能夠為人類做絕大多數事情”，胡佳文說到。“未來兩年，克魯澤Cruzr堅持一縱一橫重塑線下場景，縱向將零售做透，橫向拓展到政務、金融、證券、銀行等領域。”
舉例來說，在智慧政務層面，克魯澤Cruzr為廣州海關提供智能執法輔助機器人能：1）提供指路、帶路和巡視以及信息播報；2）語音和觸屏兩種交互方式，分擔了部分問詢工作，緩解了業務高峰期人力不足的局面；3）可實時對體溫超過臨界值的旅客和低溫保存的冷凍品進行主動報警和攔截。
圖：優必選國檢機器人Cruzr 現場演示高溫探測功能
銀行場景下，克魯澤Cruzr能：1）借助立體導航避障系統實時避障，在銀行內帶領客戶到達辦事區域；2）擔任智能大堂經理，解答客戶疑問，推廣業務；3）實時監控場館，移動播報注意事項。
機器人的加入，讓商業場景重塑
人才流向、資本投入等因素影響著所處行業的成長速度，供需關系也一定程度上反應著行業變化。雖然胡佳文反復強調我們今天仍然處于弱人工智能時代，機器人的發展也處在早期階段，所能提供的服務還遠遠達不到真人的水平，但不可否認機器人有著不可逆轉的勢頭并為線下注入了活力。
新LOGO傳遞新價值
美團云全新的品牌形象是圓形變體形成的類似“∞”符號的動態LOGO，光標短線條在無窮符號中勻速運動，寓意云計算服務應具備特質：動態擴展、安全穩定、靈活應需、潛力無限。
新LOGO亮相意味著背后的戰略轉變。美團云總經理李爽表示：“美團云將依托在O2O、餐飲、酒店、旅游等行業的經驗積累，針對不同業態推出餐飲云、酒店云、旅游云、交通云等標準化行業解決方案，并根據客戶個性化需求提供定制化解決方案以及7×24小時90秒響應的專家服務支持，助力企業輕松上云。”
截至目前，美團云服務已覆蓋零售、餐飲、酒店、旅游、金融、在線教育等行業，為包含華住酒店、速8集團、宜人貸、航班管家、餐行健等知名企業在內的4萬多個用戶提供云計算服務。
下個發展階段內，美團云將著重在新零售及AI領域發力，向更多擁有轉型、創新需求的企業及前沿科技領域成長型企業提供經過大規模業務運營驗證的成熟的云計算服務。
推出高性能GPU云主機
開啟AI戰略
Gartner調查數據顯示，截至2015年末，全球云計算市場規模已達1750億美元，2019年有望突破3000億美元。“智能+”已成為云行業廣闊市場背后的驅動力，在“萬物互聯”向“萬物智能”轉化的關口，“上云”已不僅僅是互聯網企業的特有需求，越來越多的傳統型企業、政府、事業單位將業務遷入云端，以實現業務智能化，節約IT資源，提高運行效率。與此同時，深度學習、動畫渲染、科學計算等應用場景的爆發也使得高性能計算需求迅速擴大，用戶需要在云端與AI深度結合，獲得更加智能的產品與服務。在這一井噴的計算需求下，美團云推出高性能GPU云主機，這也標志著美團云正式進軍AI領域，開啟云端AI戰略。
據了解，美團云GPU云主機采用了NVIDIA Tesla M60 GPU與Intel E5-2650 V4 CPU的組合。NVIDIA M60可靈活提供最高達4096個并行處理核心，16GB的GDDR5顯存及9.7TFlops 的單精度峰值性能。
在實際運行過程中，程序的串行部分在CPU上運行，而并行部分則在GPU上運行，可以輕松處理容量高達PB級的數據，且速度比使用CPUr快十余倍。單卡性能對比，雙核的M60較M40更具優勢。此外，美團云為GPU云主機配置了本地SSD固態磁盤，IO性能是普通磁盤的數十倍以上。
數據顯示，以時下火熱的機器學習訓練為例，使用GPU云主機的訓練速度要比使用CPU提速數十倍，這將有力推動人工智能行業發展。
云+AI 讓用戶體驗智能化
據美團云高級研發總監王昕溥介紹，美團云打造的人工智能版圖主要包含三大類產品：主機類、平臺類和服務類。
主機類產品中，除已可申請使用的高性能GPU云主機外，還將上線FPGA云主機服務。FPGA的單位功耗性能是GPU的10倍以上，由多個FPGA組成的集群能達到GPU的圖像處理能力并保持低功耗的特點。英特爾預計，到2020年，將有1/3的云數據中心節點采用FPGA技術。
“這確實是個很好的問題。”食譜推薦公司Yummly的研究負責人Gregory Druck如此回應道，但這肯定不能被稱為一個真正的答案。
這的確令他有點為難。技術在設計時通常都要優先理解并滿足人的喜好。同在臺上的廚房整合技術公司Innit的副總裁Ankit Brahmbhatt干脆接過了話筒，“每個人的體質不同，對健康的定義也不同。說到底這是個生活方式的問題。我們得先有關于你更全面的數據，才能判斷什么對你是健康的。”
人工智能到底能在多大程度上替代人，也成為一年一度的西南偏南上最熱鬧的話題。
西南偏南誕生在美國德克薩斯州的奧斯汀。每年3月初，這個全球性的盛會會吸引數十萬人，和硅谷以大公司、創投行業為主的活動不同，西南偏南會吸引各個行業的人。大家在這里看新的電影，發現創業靈感。更重要的是，討論技術已經帶來的改變，以及它能把人們帶到哪里去。
其中有不少想象空間。比如Yummly，這家來自硅谷的公司能利用人工智能技術分析你曾經使用的食譜數據。來自德國的Foodpairing則聲稱，機器分析食物成分時最大的弱勢是嗅覺不及人類靈敏，但是通過訓練，機器的精準程度可以超過大多數未經訓練的普通人。
還有更激M的Innit。和一些創業公司費盡心思想把吃飯這件得高效不同，這個硅谷公司發現了一個悖論，一些人根本不愿意被剝奪下廚的權利。于是他們正在硅谷紅木城的總部，測試一個全新的“數字化廚房”。
這個廚房用一個軟件平臺控制家電，告訴用戶家里食材的存量。選定菜單后，還會提醒用戶要買多少食物。等到準備妥當，連接的廚房電器就能完成初步烹 飪。
“我們想用技術幫上班族解決工作日吃飯的問題，讓他們知道下班后要買什么食材、買多少，回家后能更快吃到晚餐。”活動結束后，Brahmbhatt對《第一財經周刊》說。
這聽上去“很硅谷”，善于觀察問題并提出解決方案。其實更有意思的是，這家公司發現，在一些細分領域當中，人其實沒必要過分智能。
“數字化和自動化的確能幫助減少浪費，包括錢和食物。但我們也知道，有人喜歡下廚。Innit在做一項用戶調研時發現，對自動化最集中的需求并不是烹飪，而是洗碗。也就是說，用戶想讓機器幫他們完成的是，恰恰是那些他們最不喜歡做的事情。”
至于機器和人的關系，這個古老的命題也隨著人工智能的蔓延重新擺在了人類面前。至少，人工智能不再僅僅是一些極客想把一切自動化的設想和實驗，也不只是好萊塢電影里經常出現的無所不能的機器控制人類造成的恐慌。它真的就在我們的生活中發生。
真正的答案，也正如百度首席科學家吳恩達曾預言的那樣，“人工智能是新的電能，可以改變很多行業。”既然是電能，就意味著未來它可能無處不在。
西南偏南互動大會首席項目官Hugh Forrest說：“人工智能毫無疑問是2017年最熱門的話題。雖然過去我們也做過很多AI的內容，但從未像今年這樣集中。”
卡內基梅隆大學計算機科學系主任Andrew Moore長期關心教育，面對可能的人工智能未來，他想分享教育系統有必要做出哪些變化。迪士尼則會分享它如何用人工智能為其主題樂園提供更好體驗，畢竟迪士尼樂園不可能一直停留在幾十年前的模樣。就連那些運動員，都會在訓練中嘗試使用人工智能，這可能意味著未來的賽事較量，除了天賦，更多是訓練方法的比拼。
而如果你知道西南偏南最早是個音樂節，就會覺得在這里聽到人們探討人工智能和音樂如何結合是順理成章的了。
用人工智能編曲已經不算什么新鮮事了。但是一些音樂公司正在用人工智能制作背景音樂，賣給可口可樂等大公司。
就連Google也參與了進來。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一個能讓計算機制作出“出眾而藝術性”的音樂的產品。
不過這也帶來一些新的問題，音樂能夠做到更加了解我們嗎？我們想讓自己的情緒反過來影響我們嗎？這種響應會不會把氣氛搞糟？畢竟粉絲們可能會愛上一個音樂人，但很難愛上一臺計算機。
很多人都愛上過iPod。這可能是這個世紀初音樂與技術最簡單直接的結合形式。當技術演變成了人工智能，這件事情變得有趣，它像人的左腦和右腦的一場博 弈。
音樂這個感性世界與數字和代碼編織的理性世界碰撞了一下。它們如何理解彼此，最好的例子可能是一個指令，就是當你讓一個人工智能助手播一首歌時說的那句話。
不要小看這個指令。亞馬遜音樂的團隊在奧斯汀市中心的一個小酒吧里辦了一場活動，當談到如何讓亞馬遜的人工智能助手Alexa和亞馬遜音樂結合時，主講人感慨，僅僅是讓Alexa播放一首歌的指令就十分復雜，一首曲子的元素包括歌手、專輯名稱、音樂流派、歌詞內容等不同元素，情境也同樣如此，比如遇上用戶說“我心情不好，給我放點音樂”這種情況，此時，亞馬遜音樂收錄了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用戶的意思，便是另一回事了。
如果有人去年來過西南偏南，大概還會記得當時的一個歷史性事件。
那是AlphaGo與韓國棋手李世石之間的對決。結果你已經知道了。大多數人不相信機器會勝過人類，他們會覺得這是個黑天鵝事件。
Google的高明之處除了技術本身，還在于用一種直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能領域的技術進展―大概沒有什么方式比人機大戰更能引起人們的興趣，更直觀。
當AlphaGo連續贏到第三場時，來自Automated Insights的Robbie Allen正在準備他在西南偏南上的一場對話。Automated Insights是曾做出幫記者寫稿的機器平臺WordSmith的公司。
“Google很了不起。”Allen走下臺對《第一財經周刊》評論。在觀看這場人機大戰時，人們產生了一股擔心會被人工智能搶走飯碗的恐慌。此后，AlphaGo的連勝加劇了這樣的擔心。
Allen參加的對話主題正好是“人工智能發展后，人類未來的工作怎么辦”。
“理論上人工智能確實達到了一個新階段，它代表人工智能可以模仿人類的重復性勞動，還會比人做得更好。但我認為，它離人工智能的實際應用還有一定距離，當人工智能可以幫助某些行業完全實現自動化，找到商業化的應用場景，我才會認為它真正達到了實際應用的程度。”Allen說。
“實際應用”換句話說，是一部分人會開始失業。
距離AlphaGo戰勝李世石不到一年，人們就已經在拉斯維加斯的國際電子消費展上看到各個汽車制造商對無人駕駛汽車的設想。無人駕駛汽車的技術標準得到厘定，廠商紛紛推出概念車。
Google剝離了無人駕駛汽車部門成立單獨的公司Waymo、Uber的無人駕駛汽車在匹茲堡和舊金山上路，雖然后者在上路當天就因犯了些錯誤被叫停（最近還因為收購Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效應是，政府和城市設計師已經開始思考無人駕駛汽車上路后對城市生活規律的影響、如今的城市基礎設施是否能和無人駕駛汽車配合等問題了。
若低估技術帶來的影響，也許不久后就要承擔相應的后果。自從人工智能技術高速發展，特別是無人駕駛汽車上路以來，硅谷以外的世界與硅谷仿佛形成了兩股力量―硅谷正在想辦法讓一切自動化，而美國最大的就業群體之一卡車司機，則憂慮正在某處測試的無人駕駛卡車會讓他們失去工作。
機器與人的矛盾和對抗從來沒有停止過。遠至第一次工業革命，近至互聯網誕生。隨著人們越來越習慣于數字化生活，機器和人的關系會更加糾纏不清。人工智能這件事會變得更復雜，還可能，帶來很多倫理問 題。
來自設計咨詢公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工學院（MIT）媒體研究室的Philippa Mothersill認為，目前我們并沒能解決如何不讓機器真正危害人類的創造力和情緒，盡管隨著技術的精進，這一點可能會實現。
在一場名為“人類、機器和工業設計的未來”的討論當中，他們向擠滿了整個會議室的觀眾發問，“我們如何教會計算機創造性思考？”
Mothersill曾是寶潔公司的產品設計師，專注于讓計算機可以通過識別人類的語言，將物理元素變成實際產品。為此她設計出EmotiveModeler，這種工具能夠將形容詞和情緒轉化為模型。她尋找到了一種能夠讓工業設計―無論是家具還是電子產品―更好傳遞人類情感的方式。
如果沒讀博士，Mothersill現在應該依然是個出色的設計師。但她如今的研究課題，卻讓一些設計師有點擔心會失去工作。《連線》的Margaret Rhodes也在意這一點，即人工智能如何能提供更多的工作機會，這可能是技術進步為現代社會帶來的最大的困擾。沒有人希望成為技術進步的犧牲者。
不過在和大量的設計師交談過之后，Mothersill和Robinson總結了“10件設計師希望機器能夠學會的事 情”。
比如說，考慮使用產品的情境。好的設計師不僅會設想要創造的事物，還會思考它出現的地方。它應該擺在哪里？它所在的房間是什么樣？周圍都有些什么東西？如何能讓計算機做到這一切？
或者說，如何抓住靈光一現的時刻。歷史上，達達主義運動中的藝術家善于隨機創作，通過將傳統事物疊加創造新作品。我們能夠教會計算機在向不同方向發散思考的同時，催生出全新且有價值的設計嗎？
這些有趣的發現讓他們意識到，設計師對機器的期待，其實充滿人的色彩。Mothersill由此得出的結論是，人們最終需要掌握如何讓機器變得有情緒，它們會產生獨特的好奇心―而不僅僅是按照寫入的程序工作。
如果你看過最新的007系列電影，影片中所描述的一切已經和NASA能做到的非常接近。
畢業于約翰?霍普金斯大學的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他創立了Spaceknow，為金融、政府和制造部門提供商業衛星的圖像分析。這些衛星就像是“天空之眼”，看著地球上發生的一切。
“我們正在讓整個物理世界數字化，且能夠在這個基礎上做很多事情。”Machalek說。按照他的說法，世界正在經歷巨大變化，重新使用衛星數據的成本也在逐步下降。
不僅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各種各樣的新方式來處理獲得的數據。整個地球的數據都會被實時抓取，它會掃描、理解和講述70億人的日常行為。
這也意味著，它會重塑商業關系，讓零售商更好地預見氣候變化、作出設計決策。它的客戶各種各樣，有人想知道某個港口有多少船只到岸，或者有多少輛卡車被調到精煉廠運油。
它還有很多其他用途。對于新聞業來說，它能讓人們盡快發現，敘利亞到底在發生什么。如果有人編造一些事實，它或許可以提供更客觀的看法。這套被不斷訓練的人工智能系統能夠接收各種各樣的查找請求，截至目前它曾經收到的請求有，“查找一架失蹤的飛機”“查找那些非法的攫金者”等，以及對某些政府公開的不實數據提供另一種解釋。
Machalek表示，有朝一日想讓Spaceknow的人工智能系統覆蓋整個世界，讓每個擁有智能手機的人都可以對真實世界的數據發起請求―這大概意味著你可以查看某個酒吧門外排隊的人有多少。
零售業和廣告業立即感受到了威脅，它們開始追求改變。除了面臨新技術帶來的新購買方式的挑戰，另一件可怕的事情是，如果以后幫消費者做購買決策的是機器人，品牌該怎么辦？
但這其實已經發生了。亞馬遜的推薦算法就是最簡單的例子。
在機器人眼里，一切都是數字。因此研究品牌效應的L2 Inc的Pooja Badlani就認為，如果這就是未來，品牌忠誠度這件事已經成為歷史了，所有的品牌都要想辦法和機器人共存。
但IBM iX的策略與設計負責人Robert Schwartz認為，品牌通過營銷來影響消費者的態度和購買行為是一門藝術，它暫時還不會消失。
“那種居高臨下教育消費者的時代結束了，”Schwartz說，“對品牌來說，推銷自己的時代過去了，現在是展現自己的時候。消費者始終會受到一些時刻、一些瞬間的激發產生購物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，決定在什么時間、什么地點來創造這些時刻。”
現在已經沒有人討論技術將如何重新定義傳統行業，大家都認為這已經是事實了。至于這個改變將如何發生，“這是個緩慢的過程，所有技術公司和受到沖擊的傳統行業都是亦敵亦友的關系。”Schwartz對《第一財經周刊》說，畢竟說到底，它們都想爭取消費者的數據。
所有人都要學會用新的方式和消費者打交道，也想延長消費者的注意力和停留時間。
硅谷已經有人提出了相應的方法論。Ch r is Messina曾是Uber的開發者體驗負責人，也是Twitter上的“hashtag”（標簽）的發明人。他在2016年提出“對話經濟”（conversational commerce）的概念，認為在Facebook Messenger增加聊天機器人的背景下，未來會有越來越多的“聊天機器人”（chatbot）出現。這些小機器人可能分布在客服、銷售等崗位。此時機器應該增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。
讓聊天機器人取代人類的前提是賦予機器同理心。如果你對態度冷淡、反應遲緩的人類客服不滿意，面對聊天機器人得到的同樣是冷冰冰的回答，那么這樣的技術進步可以說毫無意義。
相反，如果機器可以彌補人類的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人類反而可以從與機器的對話中獲得更多好處。Messina舉例說，如果聊天機器人可以給用戶好的體驗，那么每次對話同時，也是用戶在主動提供數據。
這僅僅是零售業運用人工智能的開始。人們會漸漸分辨不清，人工智能究竟是在幫助我們購買產品，還是說服我們去購買它們？
麻省理工學院的研究專家Kate Darling在描述人工智能的走向時，表達了相似的觀點。
Darling主要研究機器人倫理的問題。“接下來的幾十年并不是說機器會一點點取代人類，而是自動化系統和人工智能系統將與人類協力合作，因為技術不是取代人類的能力這么簡單。人們高估了機器能做的事情，而低估了它的缺陷。”
斯蒂芬?霍金在接受BBC的采訪時曾更直接地說：“人工智能的完全實現，可能意味著人類的終結。”
身處這個行業里的人顯然知道人們的恐懼。
人工智能發展協會前主席、微軟人工智能研究院負責人Eric Horvitz在西南偏南的一場演講中介紹Google、亞馬遜、蘋果、IBM、微軟、Facebook等公司聯合成立的Open AI時，主動引用了霍金、伊隆?馬斯克和比爾?蓋茨此前分別公開傳達的對人工智能的擔心。
這位美國工程院院士、在業內被稱為AI先生的老人朗讀了一段Open AI的協議內容，幾大公司保證在互不競爭的前提下合作。正是因為技術進步這個趨勢不可阻擋，大公司結盟和在一些問題上達成共識是保證技術真正為人類賦能的基礎。
8月31日，國內“互聯網+”智庫中國電子商務研究中心了“中國智能硬件網”，該平臺的目標是為用戶提供全面系統的智能硬件資訊、研究成果。主任曹磊在談及“互聯網+”的核心趨勢時說：“PC互聯網已成為‘死海’，移動互聯網目前是一個‘紅海’，各個細分領域都已打得非常火熱，手機、視頻、醫療、交通、出行等領域都有一批‘巨無霸’企業產生，創業的機會非常少。下一個5年便是萬物聯網，這還是‘藍海’，是待發掘的未來，萬物聯網的時代正在開啟。如今，智能硬件正成為下一代生活、制造的萬億‘風口’。”
據了解，目前正在編寫《智能硬件：下一個萬億風口》一書。該書將智能硬件分為四個“派系”一是“平臺派”，有百度、阿里、騰訊、京東、蘇寧、國美；二是“生態派”，有小米和樂視；三是“廠商派”，有海爾、格力、海信等；四是“海外派”，包括蘋果、特斯拉、谷歌等。此外還有廣大中小“創客派”等。
曹磊認為，智能硬件產品分為高科技硬件(手機)、可穿戴設備(手環、手表、眼鏡)、智能家居(水杯、茶杯、燈泡)、智能家電、3D打印、智能機器人、車聯網，以及智能服裝、智能物流、人工智能等。未來20年，將來到“產業互聯網”的時代，互聯網將改變每一個產業、組織乃至整個社會。產業互聯網所代表的跨界融合成為總的發展趨勢，從最早的零售業到如今的金融、醫療、可穿戴、在線教育、在線旅游以及生活服務的方方面面，傳統硬件領域也將被改變。
虛擬現實即“Virtual Reality”，簡稱VR，又譯作靈境、幻真，是近年才出現的高新技術，也稱靈境技術或人工環境。目前，VR技術已經發展成為全球科技企業最受關注的領域。行業普遍認為，2016年將是VR爆發的元年，Oculus、索尼、HTC等都推出了新的VR消費級產品，而就在不久前，阿里巴巴也宣布成立VR實驗室，BAT也已經全面進入VR領域。
在科技企業熱捧和資本追逐的背后，究竟用戶如何使用VR，VR是否真的像科技界預測的那樣會成為未來新的計算平臺？當整個VR行業都在探討技術、商業和投資的時候，其實，用戶才是整個行業需要去深入關注和洞察的。為了全面解析當下VR用戶的行為，挖掘用戶的內容和行業應用的需求，暴風魔鏡聯合國家廣告研究院和知萌咨詢開展了中國VR用戶行為的研究，并了國內首份《中國VR用戶行為研究報告》。報告顯示，在這片巨大的藍海市場中，基于用戶需求來布局內容、平臺與全產業鏈將成為VR產業新的焦點，一個全新的用戶時代已然開啟。
2.86億的用戶金礦待開拓
自2015年VR技術在全球掀起了“夢想照進現實”的科技風暴，VR的消費產品也逐漸從極客的研究物件，變成大眾消費和娛樂的新“玩具”，很多用戶對于這個新奇的“玩具”表示好奇。針對15個城市的調查顯示，中國對于VR比較感興趣的潛在用戶規模已達2.86億；而在過去一年通過各種途徑接觸過或體驗過虛擬現實設備的VR淺度用戶約為1700萬人；購買過各種VR虛擬現實設備的用戶約為96萬人。
而在VR重度用戶未來一年計劃購買的VR設備類型中，排名第一的是VR眼鏡，占比高達83.1%，他們購買VR眼鏡的主要原因是對自己的VR設備進行更新換代；其次是PC端VR頭盔，占比超過1/3；然后是VR一體機。VR眼鏡由于其便攜式和方便操作，正在成為VR的主流設備。按照這個市場預期，中國VR產業的市場潛量將達到上萬億。
VR為什么如此迷人？首先，VR所構造的環境和場景能帶給用戶“沉浸感”。VR不僅成為用戶探索新知的工具，其所具備的前所未有的聽覺、視覺、觸覺等“五覺”體驗讓更多的用戶可以更加立體地消費內容和感知世界。
其次，VR與用戶的交互打破了過去傳統的時空概念。在VR營造的新世界中，超越現實空間的交互，構造了一個新的鏈接用戶的平臺，因此，VR不僅是一個新的入口，還可能是一個新的計算平臺。
用戶畫像：科技宅男為主，每天看34分鐘
究竟誰在使用VR？調查發現，科技宅男成為VR用戶中的主力，在VR重度用戶中，男性占比超過七成，而從年齡特征上分析，25D34歲青年占到六成以上，在生活中比較宅的VR重度用戶同時也是科技、數碼等產品的高消費者。
報告顯示，超過七成的VR重度用戶幾乎每天都使用VR設備，而有21%的VR重度用戶會每周使用3次以上VR設備。重度用戶每天使用VR設備的時間主要集中在16D60分鐘，平均每天使用時間是34分鐘，VR已成為重度用戶娛樂生活的重要組成部分。
同時，VR的重度用戶也是移動互聯網的重度使用人群，他們平均每天的手機上網時間超過4小時，因此，移動VR將成為可能的演進趨勢。值得關注的是，這些科技宅男在網絡游戲消費的比例和金額上都是比較領先的，這說明什么呢？VR游戲有可能成為商業化中最先突破的一個領域。
此外，現在VR設備并沒有針對不同人群和不同的應用場景進行細分，對于用戶的區隔度還不夠，尤其從使用時間長度上看，重度用戶使用VR的時間還相對較短。有針對性的可供娛樂消遣的內容和應用缺乏是當前面臨的突出問題。
使用VR干什么？探索世界，影視娛樂
人們用VR到底來干什么？重度用戶已經形成了自己的使用習慣，而他們認為，VR已經成為他們探索新知的工具。VR滿足了很多人探索世界的想象，比如很多人去不了歐洲、美國，但在VR里戴上虛擬現實的設備，就可以身臨其境地體驗世界各地不同的風景和生活。
這也在印證另外一個趨勢：今天中國的消費由過去清單式的消費變成探索式的消費，希望不單純只是獲得一種感性或者功能上的消費滿足，更重要的是獲得一種新知，獲得知識。
VR重度用戶都在看什么？調查顯示，電影、全景視頻、VR游戲、全景漫游、全景圖片均受到VR重度用戶的歡迎。其中，巨幕電影占比最高，超過八成。相對而言，女性用戶對全景漫游、全景圖片類內容的偏好程度更高。
數據還揭示了最受重度用戶歡迎的VR影視內容，科幻片、歐美大片、戰爭片和美女視頻位居前列。可以看出，VR用戶喜歡的內容都是感官沖擊力比較強的。
同時，調查顯示，宅生活并不能阻擋VR重度用戶對于旅行的向往，42.4%的VR重度用戶都表示自己向往旅行，這也催生了他們對VR設備上旅游景區相關內容的關注。而VR重度用戶偏愛的旅行場所，首選自然風光，占比為85.7%；其次是名勝古跡，占比為44.2%。這也是很多旅游風景區紛紛制作VR內容的原因。
當VR設備逐漸向大眾滲透之后，用戶對于VR內容的巨大需求顯現出來。VR與影視、游戲、新聞等內容的結合，才能讓VR設備發揮更顯性的效果，創造出更強的用戶黏性。對于整個內容產業而言，如何生產出更簡單、更輕薄卻又擁有著極佳體驗的“爆款”VR內容成為突破口。
什么樣的VR產品最受歡迎
《中國VR用戶行為研究報告》還了基于用戶調研形成的“2015中國VR產品排行榜”，榜單顯示，在重度VR用戶中，認知度排名前三的VR設備分別是Oculus Rift、索尼play station和暴風魔鏡。而他們認為顏值最高的產品分別是索尼play station、暴風魔鏡、三星Gear VR。
對于淺度用戶而言，本土的創新產品無疑成為他們最為關注的。暴風魔鏡作為國內VR領域最具影響力的科技產品，在用戶的渴望度和內容豐富度上都被給予高度期望。數據顯示，淺度VR用戶最渴望購買的VR產品分別是暴風魔鏡、三星Gear VR、索尼play station，占比分別為27.9%、25.6%、23.3%。
當下內容豐富性也決定著VR產品的使用黏性。數據顯示，重度VR用戶認為暴風魔鏡在資源豐富度上當居榜首，索尼play station和三星Gear VR次之，占比分別為38.3%、9.6%、8.4%。
2016年以來，Oculus、索尼、HTC等海外巨頭紛紛推出重磅新品涉足VR消費領域，內地硬件制造商也奮起直追，涌現出了暴風魔鏡、靈鏡、蟻視、3Glasses等一批設備商，并希望在技術上有所突破，從而在全球市場上占有一席之地。相信隨著產業鏈的不斷成熟，會有越來越多的VR創新產品呈現出來。
VR行業的應用場景與趨勢
哪些VR使用場景能夠取得突破？調查顯示，VR與游戲、旅游、汽車、家裝、演藝、新聞結合的商業模式或內容在用戶中受關注的程度較高。而重度用戶感興趣愿意體驗或消費的VR與其他行業結合的內容中，排名前三的分別是旅游、汽車、家裝；淺度用戶感興趣愿意體驗或消費的VR內容中，排名前三的分別是旅游、家裝、演藝。
各個行業都要思考如何應用VR向用戶提供新的服務，基于用戶在各個細分行業的需求，建立VR+或者+VR的產品和服務體驗創新的模式。例如，旅游業、房地產、家裝業、零售業、教育行業、醫療、演出、展覽展示、汽車等領域，垂直化的用戶應用場景和體驗成為產業創新的新機會。
虛擬現實正在滲透旅游行業。例如，暴風魔鏡與地處北京西山鳳凰嶺景區的千年古剎龍泉寺合作推出了一項虛擬現實應用“全景龍泉寺”，內容包含龍泉寺全景視頻、森林影院、見行堂劇場、全景動漫和覺悟的聲音（有聲聽讀經）五大板塊的內容。讓用戶足不出戶就可以體驗龍泉寺的全景風光，身臨其境參與佛堂早晚課等功能。
虛擬現實正在改變消費者的購物方式。以最基本的衣食住行為例，服裝商店掃描顧客體形3D建模，并開設虛擬試衣間。餐飲外賣行業也可以讓消費者通過虛擬現實感受食物的外形和用料。
汽車行業和虛擬現實結合，可以模擬試駕和開展汽車安全教育。虛擬現實顯示設備配合虛擬的方向盤，完全可以實現虛擬現實的試駕，不少汽車公司已經開始嘗試應用VR技術，例如沃爾沃、奧迪、福特、豐田均開始使用VR技術提升客戶在看車、試駕、安全駕駛方面的體驗。
在房地產營銷領域，VR備受關注。本次調查顯示，有62.6%的VR重度用戶對全景體驗期房的戶型感興趣，國內也有很多科技公司在這個領域中深度探索，從效果圖、三維模型到VR廣告和VR樓板房漫游，讓用戶更立體地享受地產的真實體驗。
通過VR看裝修后的家庭立體實景效果。在裝修領域，多數用戶都對裝修效果抱有超前的期待心理，希望可以提前看到裝修后的家庭立體實景效果，而并非簡單的設計圖紙和電腦繪制效果圖，但此前由于技術限制，這種概念性的需求無法滿足。而VR則彌補了這一短板，在視覺平面效果基礎之上，用戶還可感受家裝立體實景效果。國內已經出現了虛擬現實家裝服務公司，通過虛擬現實技術在裝修開始之前就可以為用戶提供不同方案和裝修入住后的實際效果。
演藝行業的VR運用。當下的現實生活中，演藝行業方面已經開始運用虛擬現實技術，主要包括成人娛樂、虛擬演唱會、虛擬電影院等模式。例如，美國成人娛樂巨頭Naughty America宣布成為首家提供Ultra HD 4頻內容的公司，該公司的首席信息官Ian Paul表示該公司每周制作1D2個新的VR視頻。
讓讀者身臨其境的新聞作品。在虛擬現實設備的支持下，媒體正在利用虛擬現實技術，打造出能夠讓讀者身臨其境的新聞作品。不是講故事，而是把觀眾置入故事之中，讓他們身臨其境。讀者可以像網絡游戲那樣，進入新聞現場親自觀察體驗。《紐約時報》推出了一款面向智能手機和谷歌紙板頭盔的虛擬現實新聞客戶端，該客戶端APP名為“NYT VR”。在這一客戶端中，《紐約時報》會提供浸入式的報道，其中包括紀錄片、新聞現場視頻等。
VR將改變教育產業。結合益智游戲、情景化學習、協作學習、遠程教育等多種特性的虛擬現實VR新技術，將會解決很多以前無法解決的教育問題， 讓我們感受到全方位的教育。在不久的將來，虛擬教室、虛擬實驗、虛擬校園、虛擬考場等將不可避免地出現，這些新興的教育形式必將因其優越的一面而在未來教育領域中占有一席之地。
醫療行業已經開始運用VR。主要應用在以下幾類：醫療手術指導、模擬人形（模擬孕婦、模擬嬰兒）、虛擬遠程醫療、疾病的診斷、康復以及培訓等方面。例如，邁阿密Nicklaus兒童醫院使用智能手機和VR頭戴設備，為一名4個月大患有先天性心臟畸形的女嬰成功做手術打下了基礎。
VR將開啟一個新的社交時代。在一個沉浸式環境中，VR體驗依然讓人產生孤獨感和被隔離感，但是當用戶達到一定量之后，虛擬現實的社交成為可能，例如，VR可以讓兩個遙遠的人通過相對真實的化身通信，恰如他們面對面交流一樣。他們可以有眼神接觸，可以操縱雙方都能看見的虛擬目標，VR社交化后的衍生商業也成為值得關注的方向。
