俄军T-72B3坦克越野涉水场面狂野

　　友友用车倒下了，俄军但不会是最后一家。

有数据显示，野涉野从全球来看，野涉野截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13个子门类，2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元，其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是获投金额最多、创立公司最多的领域。谷歌在利用大数据方向与关键业务是搜索，水场但可以衍生到地图，视频、翻译、无人驾驶汽车等相关业务。

资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，面狂方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。国内这种趋势也非常明显，俄军所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。而在创新工场之外，野涉野众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。

毕竟真正懂深度学习的人还不多，水场极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。也就说是说，面狂AI当前目前跟学术关联性很高，面狂而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。

去年五月份，俄军美国排名前15名的移动软件开发商，发现下载量同比下跌了两成。

在硅谷，野涉野英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。人工智能应用的服务行机器人层面，水场虽然功能性虽不断完善，但当前的产品体验层面依然离商业化与消费者太远。

有数据显示，面狂在2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore，面狂但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0，下了1个新APP的人占8.4%。另外，俄军在谷歌发布新版神经机器翻译系统后，某定位于机器翻译创业团队发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。

另外，野涉野人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理，野涉野从当前来看，在手机、电脑等常规的硬件载体之外，人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体，人机语音交互的智能化程度低，硬件层面缺乏配套。而人工智能的基础层涉及到大数据、水场人机交互、水场计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础，价值高，能聚集大量开发者和用户，有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层，它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。

(责任编辑：万盛区)