在《白話新技術之人工智能的時代（一）》中，我們介紹了人工智能的概念、工作原理，區(qū)分了信息化、數(shù)字化與智能化三者的關系，相信大家對“人工智能”有了一個宏觀的認識。在本篇學習筆記中，筆者將通過對人工智能的應用場景及優(yōu)劣勢的分析，和大家聊聊如何在人工智能時代更好的工作與生活。

（一）?人工智能主要應用場景

在CSDN論壇與易觀數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)路線圖報告》中，對多個主要行業(yè)領域的智能化改造關鍵要素（數(shù)據(jù)、計算力、算法、應用場景）進行了評分，得出結論表示，金融、文娛、安防、媒體等領域的關鍵要素成熟度高，適宜進行人工智能的轉型，并且也已經(jīng)在行業(yè)中存在多個人工智能獨角獸公司。而其他一些行業(yè)，如農(nóng)業(yè)等，在向AI轉型過程中的成熟度就比較低。

因此，我們將重點介紹金融、醫(yī)療、智能家居三個領域的應用場景、相關創(chuàng)業(yè)公司。

1、金融領域AI應用分析

傳統(tǒng)金融領域的兩大特點：第一是擁有海量數(shù)據(jù)，第二是存在較多重復、簡單操作及數(shù)據(jù)分析工作。這兩大特點非常適合利用人工智能進行發(fā)展和完善，因此，目前行業(yè)中出現(xiàn)了眾多“AI+金融”的嘗試。

1）應用場景

在這里主要舉兩個與我們的生活息息相關的場景。

其一是智能身份識別。身份認證主要通過人臉識別、指紋識別、聲紋識別、虹膜識別等生物識別技術快速提取客戶特征。金融機構對遠程身份識別、遠程獲客需求日益增加，而人臉信息由于易于采集、較難復制和盜取、自然直觀等優(yōu)勢，在金融行業(yè)中的應用不斷增加。

???????? 筆者曾經(jīng)在使用支付寶的某功能的時候，就要求按照提示，對準面部進行拍照、眨眼、張嘴等動作，以通過人臉識別進行身份認定。也有很多銀行APP，通過指紋識別，作為轉賬、支付等的憑據(jù)。

???????? 其二是智能風控。人工智能在智能風控領域的運用流程包括：數(shù)據(jù)收集、行為建模、用戶畫像及風險定價。通過對海量數(shù)據(jù)進行算法分析，確定貸款風險。例如前幾年很火的微眾銀行、普惠金融等，通過智能風控計算，幾小時內便可以確定貸款風險，將錢貸給小微企業(yè)甚至是個人。

2）典型企業(yè)

該領域巨頭主要有螞蟻金服、京東金融等

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2、醫(yī)療領域AI應用分析

隨著生活水平的提高，人口老齡化的加劇，人們對醫(yī)療條件的要求也越來越高，人工智能將助力醫(yī)療，解決醫(yī)療當前面臨的痛點問題。

1）應用場景

“AI+醫(yī)療”的主要應用場景是輔助診療。利用人工智能短時間內獲取分析大量資料的優(yōu)勢，幫助醫(yī)生診斷疑難雜癥。典型的例子就是IBM Waston. IBM Watson是最為成熟的案例，Watson融合了認知技術、推理技術、自然語言處理技術、機器學習及信息檢索等技術。目前IBM Watson已經(jīng)通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并在美國多家醫(yī)院提供輔助診療服務。IBM Watson可以在17秒內閱讀3469本醫(yī)學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數(shù)據(jù)、106000份臨床報。

???????? 除此之外，還有一些如納米機器人、微型醫(yī)療機器人等，進入普通儀器無法到達的病灶，進行微型手術，幫助患者重回健康。

2）典型企業(yè)及產(chǎn)品

騰訊覓影、騰訊醫(yī)生、阿里健康、科大訊飛等

3、智能家居AI應用分析

智能家居是以住宅為平臺，基于物聯(lián)網(wǎng)技術，由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設備等）、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構成的一個家居生態(tài)圈。相比其他領域，智能家居是與大眾最息息相關的產(chǎn)業(yè)，筆者認為，也是目前發(fā)展相對來說最好、應用領域最廣、受眾面最多的AI與行業(yè)結合應用場景。

1）應用場景

從最早的WiFi連接，到后來的通過語音、人臉識別、虹膜等與人類交互，人工智能家居的運用范圍非常的廣泛。比如最初的小米盒子、智能掃地機器人、智能音箱、智能冰箱、智能空調等等。未來，智能家居的發(fā)展趨勢可能是形成智能管家，協(xié)助完成家政工作、兒童陪伴教育工作、陪伴看護工作以及家庭安防監(jiān)控工作等。

2）典型企業(yè)

小米、科沃斯、IRobot等

（二）AI技術人才成長建議

通過前面的分析可知，目前人工智能相關領域的發(fā)展如火如荼，AI人才更是供不應求。通過調查發(fā)現(xiàn)，在技術領域，人工智能相關崗位的技術人才招聘增長近8倍。其中，機器學習、深度學習算法工程師最為緊缺。并且AI工程師的年薪也是非常可觀的，是普通IT工程師的2-3倍左右。

當前眾多的AI領域人才大牛，多為“學院派”出身，即擁有良好的學歷背景、計算機甚至是人工智能專業(yè)科班出身、研究型科學家，其中比較有名的有“谷歌AI女神”李飛飛，以及百度的“人工智能之父”吳恩達。因此，現(xiàn)在還在高中的小朋友們，如果你們想在人工智能時代有所作為，那么好好讀書吧，考取好的大學，選擇相關的專業(yè)，將成為你進入這一新興行業(yè)的敲門磚。

這樣一來，非人工智能專業(yè)畢業(yè)的大伙們是不是要哭暈在廁所呢？別擔心，除了學院派，現(xiàn)在還有一個派別也在異軍突起，那就是“實戰(zhàn)派”。顧名思義，實戰(zhàn)派就是能夠具體解決問題的實干專家。這類人他們或許是對AI感興趣的普通IT工程師，或者甚至是非技術領域的人士，通過幾個月的快速學習，快速了解機器學習、深度學習相關知識，并且在實戰(zhàn)項目中進行練手，一樣也可以在人工智能相關行業(yè)某得一份工作。

（三）?非技術大牛生存指南

那么，對于我們這些非技術人員來說，該如何在人工智能時代生存呢？這里又將非技術人才分為兩類，一類是互聯(lián)網(wǎng)領域工作的非技術人才，典型的就是產(chǎn)品經(jīng)理。作為產(chǎn)品經(jīng)理來說，雖然不用像AI技術工程師一樣寫代碼，但是他們必須要了解技術原理和功能，從而才能更好的進行相關產(chǎn)品的思考，才能在做AI相關產(chǎn)品時不被技術人員牽著鼻子走。

???????? 而對于與互聯(lián)網(wǎng)并不相關的普通人來說，我們需要做到兩點，第一，需要弄清AI大潮的來龍去脈，比如閱讀《白話新科技》系列文章（笑臉：））或者閱讀相關書籍：《人工智能簡史》、《與機器人共舞》、《智能時代》、《智能浪潮》等等，通過書籍豐富自己的認知。

???????? 第二，就是要知道有什么是人工智能不能做的，至少是在我們這一代有限的生命中不能做的。比如，情感、愛情、藝術、體驗、可持續(xù)學習、個性化體驗等等，這些都是人工智能所無法做到的內容，因此，我們應該培養(yǎng)自身對藝術、情感的鑒賞能力，培養(yǎng)我們快速、高效的學習能力，培養(yǎng)我們個性化的感知能力等，只有這樣，我們才不會在人工智能時代，被機器人所取代。