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在资本寒冬里投资者却向底层技术革新者释放了暖意，云计算、大数据等非流量驱动业务开始勃兴，曲高和寡的人工智能（Artificial Intelligence，“AI”）也迎来了春天，据CB Insights 统计，约有200 家人工智能公司已获得了近 15 亿美元的融资。
人工智能被视为移动互联网的下一幕，其技术红利已经开启了，年初围棋绝顶高手会战阿尔法狗只是人工智能的惊鸿一瞥。人工智能可以简单理解为让机器完成人为设定的任务，分为运算智能（能存会算）、感知智能（看听会说、能看会认）、认知智能（能理解会思考）三个层面；而数据挖掘、机器学习(Machine Learning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)深刻影响着人工智能发展。
为什么人工智能会成为新的风口？人工智能产业化在哪些垂直领域实现了产业化?为何引爆人工智能的核心一定是大数据？本文试做探析。
从互联网+到AI+，人工智能正成为产业升级的新风口
伴随互联网+行动进入深水区，人们逐渐认识到了互联网的本质除了“连接”商品、信息、人以外，还可以连接“智慧”。
在今年8月份召开中国人工智能大会（CCAI2016）大会上，众多全球顶尖人工智能专家呼吁把人工智能上升到国家战略层面，习近平主席在G20峰会演讲中特别提到“人工智能将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化”。众多有利因素交汇让AI行业临近爆发：
我国正进入人口老龄化社会，人口红利逐渐消失，以机器替代人力成为大势所趋，而我国实体经济对于人工智能的应用相对缺失，市场空间巨大。
我国移动互联网的渗透率超过50%、智能手机用户量世界第一，这为人工智能提供充足的数据资源，也让人工智能站在更高起点之上。而基于GPU（Graphics Processing Units，图形处理器）的众核体系结构包含了几千个流处理器，大幅度缩短了计算时间，英伟达、AMD等公司不断推进GPU大规模并行架构支持，也为深度学习提供了较好的基础设施。
众多互联网巨头抢滩AI领域，收购掌握AI创新技术
的创业
公司
，
加大对
AI的
人才
、
资金投入
，加速
了
AI
在产业链
上
布局。
如
Goole无人车实验项目，Apple与
IBM
合作开发人工
智能
健康
数据平台
，
Face
book
在
Messenger
测试和
培育人工智能
。而在
国内
，
百度
把
人工智能
当做核心中
的核心
，
为
“百度大脑”提供
包括
算法、计算
能力
、大数据支持；科大
讯飞
的
“
讯飞
超脑
”
则主攻人机语音
交互
等。
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人工智能产业化潜能没有天花板，这些垂直领域正率先商业化
AI技术开始在语音识别、图像识别、搜索与数字营销、智能驾驶、数据服务等领域落地。语音识别应用如iPhone的Siri、微软小冰、移动App中智能语音输入等，在数字营销领域的应用比如程序化购买广告平台百度DMP的精准推广等。
在图像识别广泛应用于人脸识别、照片归类、图片搜索、自动驾驶，其中人脸识别技术经过深度学习之后人脸识别实现0.001%误识率与95%通过率，达到金融、安防等领域应用标准，甚至还能识别人脸的表情变化做出交互。比如旷视科技的Face++应用到支付宝账户登陆，还在传统银行大额转账、互金平台的小额放贷中使用人脸识别。
美国独角兽公司Palantir，估值达200亿美金,仅次于Uber。不论最近Palantir的新闻，就帮助FBI、CIA、DIA、美国国土安全局等政府部门从海量的财务数据、DNA样本、语音资料及世界各地地图中找到有价值数据线索，曾在追踪和抓捕本·拉登的行动中立下奇功来说，就是AI产业化应用的先导。Palantir还为华尔街众多顶尖金融机构提供反欺诈和评估贷款风险服务，Palantir Gotham和Palantir Metropolis两大产品线分别应用于国防安全与金融安全。
近日，刚完成由红杉资本中国基金2亿元人民币B轮融资的国内大数据整体解决方案提供商——明略数据，闭门发布了其核心产品SCOPA2.0版本。从发布的技术更新与行业应用来看，SCOPA已经不能被简单定义为大数据产品，而应该被业内人士视为人工智能产业化应用的平台。
明略数据为产业赋能，SCOPA2.0成为产业升级智慧助手
AI的目标是让机器像人类一样学会学习。算法训练、深度学习等都需要大量数据支持，数据挖掘是人工智能做训练样本的前提条件。如无人车需要大量的试车数据不断地测试算法，并在业务场景上形成自我改进的反馈系统。明略数据董事长吴明辉认为：“没有数据的场景不可能实现人工智能。数据就是人工智能的引爆点。”当前政府、企业应用人工智能最大困难就是数据准备和大数据分析效率与建立反馈机制不足。
从明略数据发布内容来看，SCOPA2.0不但是多维度、全数据、快速高效数据挖掘模式的平台，更朝着链接、承载更多智慧的人工智能平台发展。
与Palantir相似，明略数据也服务于公共安全领域。SCOPA技术对犯罪嫌疑人、案件的分析、研判在实战中已经有效提升抓捕嫌疑人的效率（具体信息未公开披露）。
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从技术更新角度来看，数据分析效率的提升已远远超过同行业竞争对手。SCOPA2.0系统提高复杂碰撞比对计算效率，其毫秒级运算呈现效率比传统系统提升了10-17倍。在数据库结构上，SCOPA2.0的两度关系计算速度提升十倍，三度关系是原来三百倍，四度关系计算速度提升了一千倍以上。SCOPA2.0能够快速构建起人、事、地、物、组织之间的多重关联关系，甚至可以基于任一最小颗粒线索任意层级深入挖掘推演，在300亿个边上索引时间仅需18个小时（原先需要两个月时间）。不得不说，数据分析的效率决定了进一步人工智能发展的根基。
SCOPA2.0不是简单的大数据产品，而是承载智慧的平台。这一点从SCOPA2.0既有在线实时、流式计算，也能离线海量处理计算可以窥见一斑。这个由明略数据工程师累贡献了27万行代码的计算引擎，就是为在混合架构系统中不同的人可以迅速分享第一手信息，更是能够将前人智慧以图的形式进行积累，供后人智慧协同的人类智慧链接平台。除此之外，SCOPA2.0很强的通用性、开放性、迁移能力以及定制系统和最新发布的合作伙伴计划可透露出SCOPA2.0成为承载智慧的人工智能产业化先导的野心。
