TalkingData导读：

　　AI作为目前最热的技术，大家大多是知其热，却不知热在哪个点。目前业界的文章大多专注一个方面，深窥一斑而未见全豹，适合已经有相当积累的人士研读。

　　对入门者和只需简单了解的关注者，可以通过本文了解AI领域比较新的技术及其相关公司，以便选择合适的方向了解和学习。

　　人工智能（AI）技术的市场正在蓬勃发展。除了炒作和媒体关注度的提高，众多创业公司和互联网巨头竞相加入，企业在AI方面的投资和应用也大大增加。Narrative Science去年的一个调查发现， 38％的企业已经在使用AI，到2018年这个比例将增长到62％。Forrester研究公司预计在人工智能方面的投资，与2017年相比2016年增长了超过300％。IDC预计AI市场将从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元。

　　在1955年提出的，用以描述了一种新的计算机科学亚学科的“人工智能”，今天包括一系列技术和工具，一些经过时间考验，也有一些相对更新。为了帮助大家弄懂在AI领域什么最流行，什么是不中，Forrester刚刚在TechRadar发布关于人工智能的报告（面向AI应用开发的专业人士），帮助需要在AI应用上做决策的人士详细分析了13家领域相关技术企业。

　　基于Forrester的分析，这里列出了10种最热门的AI技术：

　　1. 自然语言生成：从计算机数据产生文本。目前用于客户服务，报告生成和总结商业智能洞察。

　　示例供应商：Attivio，Automated Insights，Cambridge Semantics，Digital Reasoning，Lucidworks，Narrative Science，SAS，Yseop。

　　2. 语音识别：把人类语言翻译为计算机应用可识别数据格式并输入计算机。目前用于交互式语音应答系统和移动应用。

　　示例供应商：NICE，Nuance Communications，OpenText，Verint Systems。

　　3. 虚拟代理：“这项技术是目前媒体的宠儿，” Forrester的（我相信这也说明了我与亚马逊Alexa语音助手持续不断的互动），从简单的聊天机器人，到可以与人类网络协作的人工智能。目前用于客户服务和支持，并作为智能家居的管理者。

　　示例供应商：Amazon，App，ArtificialSolutions，Assist AI，CreativeVirtual，Google，IBM，IPsoft，Microsoft，Satisfi。

　　4. 机器学习平台：提供算法、API、开发和培训工具包、数据以及计算能力，来设计，训练和部署模型转化为应用程序，流程和其他机器。目前在企业侧应用广泛，主要涉及预测或分类。

　　示例供应商：Amazon，Fractal Analytics，Google，H2O.ai，Microsoft，SAS，Skytree。

　　5. 面向AI优化的硬件：专门为提高AI的计算工作效率优化的图形处理单元（GPU）和电子器件。目前主要在深度学习上应用。

　　示范供应商：Alluviate，Cray，Google，IBM，Intel，Nvidia。

　　6. 决策管理：工程师把一系列决策规则和逻辑部署到AI系统，用于初始设置/培训、持续维护和调整。一种被各种企业广泛应用的成熟技术，用来协助或执行自动化决策。

　　示例供应商：Advanced Systems Concepts，Informatica，Maana，Pegasystems，UiPath。

　　7. 深度学习平台：一种由多个抽象层的人工神经网络组成的特殊类型的机器学习平台。目前主要用在基于大型数据集支持的模式识别和分类应用。

　　示例供应商：Deep Instinct, Ersatz Labs，Fluid AI，MathWorks，Peltarion，SaffronTechnology，Sentient Technologies。

　　8. 生物识别技术：使人类和机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别，语音和肢体语言。目前主要用于市场研究。

　　示例供应商：3VR，Affectiva，Agnitio，FaceFirst，Sensory，Synqera，Tahzoo。

　　9. 机器人过程自动化：使用脚本和其他方法来自动化模拟人类的行动，以支持高效的业务流程。目前用于人类执行任务或过程太贵或效率太低的场合。

　　示例供应商：Advanced Systems Concepts，AutomationAnywhere，Blue Prism，UiPath，WorkFusion。

　　10.文本分析和自然语言处理：自然语言处理（NLP）使用统计分析和机器学习方法，来理解句子结构、意义、情感和意图，一次支持文本分析。目前用于欺诈检测、安全控制、自动化助理，以及挖掘非结构化数据。

　　示例供应商：Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics,Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify。

　　今天的AI技术肯定创造了很多商业利益，但根据去年进行的一项调查，还没有AI应用计划的公司表示了以下采用AI的障碍：

　　1. 没有适用自己的确定的业务案例 42％

　　2. 不清楚什么AI适用自己的业务 39％

　　3. 没有应用AI必须的技能 33％

　　4. 需要先投资更先进的数据管理平台 29％

　　5. 没有该项预算 23％

　　6. 不确定实施AI系统需要做什么 19％

　　7. AI系统的价值未被证明 14％

　　8. 没有正确的流程或治理 13％

　　9. AI的炒作多过实用 11％

　　10.没有或无权访问所需数据 8％

　　11.不知道AI是什么意思 3％

　　一旦企业克服了这些障碍，他们将从AI推动的面向客户的应用的加速转型中获益，并通过AI连接已经拥有的企业智能形成智能网络。

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