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AI人工智能未来如何与产业互联网相互>联合/h2>

AI是一种能够进行深度学习的任何仪器都应该成为人工智能，在这个领域里，包括智能翻译、智能搜索、智能识别等等。那么互联网金融其实只是泛指，真正的互联网金融是在区块链技术出现之后才算是互联网金融，因为区块链实现了在网络中的价值传递。人工智能和区块链的结合才是真正的改变世界，当然这个过程是比较漫长的，行云币的应用就是人工智能和区块链的体现，行云币通过智能设备记步俩产生，在智能产品领域串联起来，形成一条价值循环体系。行云币在其体系中起到一个价值传输的媒介作用，如果说你家的洗衣机是智能的话，那么洗衣机就可以在洗衣粉较少的情况下就可以自己用行云币购买洗衣粉，以后会实现物物之间的买卖，解放人类的双手。

题主的问题让我想起了前两天终于宣布营业的深坑酒店。这座始建于2006年，历史12年打造的世界海拔最低的五星级酒店，名列世界十大建筑奇迹，在今年11月20日终于宣布正式营业。这家“网红酒店”可不仅仅只是依靠其独特的地理位置作为噱头，如果以其为案例分析，就可以发现人工智能在其中是如何发挥作用的。

深坑酒店并不只有“坑”，还有当红的黑科技。通过语音，微信小程序控制客房的设施，刷脸就餐，电子房卡，客房管家在线服务都是它的一大卖点。那些我们曾经在科幻影片中看到的仅凭一张脸就可以完成酒店入住，出行如入无人之境，只需要语音或者小程序就可以让酒店提供自己需要的服务早已成为现实。基于微信为前端载体的深坑酒店，借助腾讯优图实验室的AI技术助理，更好地提升了用户入住体验。借助AI技术，酒店产业有望开发出更加完备的“智慧酒店”，在未来，拥有专属的AI管家也会成为现实。

进入21世纪，人工智能一直是人们关注的焦点，争论从来没有停止过，但是毫无疑问，人工智能进入人们生活、工作的方方面面是一个必然的趋势。传统产业与人工智能的结合会更加紧密，这不仅是挑战，更是机遇。让传统焕发出新的活力，提高产业效率，优化商业模式，让管理机制和工作流程更加程序化，高效率，利用人工智能的大数据分析，对产业的现状有更为深入的了解，正是AI将在未来的产业发展中即将发挥的作用。

实话说，这个命题太大。

产业互联网（Industrial Internet）本身就是从互联网引申出的概念，指的就是指传统产业借助、引入AI人工智能、大数据、云计算等等优势技术，来提升各个产业内部的效率和对外服务的能力。“AI人工智能”只是实现这一目的的一种技术手段，而且，对于产业互联网而言它并不能孤立的去讨论和应用。

人工智能的优势在于模仿、替代人的思维和处理能力，它只是一种数据处理的方式和机制，需要各产业的海量数据才能发挥其优势作用。怎样利用人工智能的这种优势能力，其实各行各业都在探讨和摸索中。真正的结合不是一种花哨的噱头，而应该带来是真正的产业升级。

传统产业互联网转型，首先是理念思维的转型。要和企业行业及业务特性相结合，建立起适合企业发展转型要求的互联网文化理念，帮助传统企业管理者突破固有思维禁锢，为人工智能在传统产业中的应用打好基础。

其次是创建人工智能与产业的结合模式，通过对产业现状、能力、资源等的调研分析，利用人工智能技术对企业进行商业模式创新设计，为企业设计独特、高价值的发展道路。

再次，调整管理机制。新型的产业互联网模式的实现必须和组织管理机制相适应。企业需要建立与融合了人工智能技术的商业模式相匹配的组织管理机制，才能发挥新型的产业互联网的优势和活力。

最后，是建立产业互联网的支撑平台。为融合了人工智能技术的新型产业互联网提供必备的支撑才能让新模式落地、生根、开花结果。比如，产业前端的传感器网络、O2O平台、产业制造和生产的机器人化输出、大数据分析等等。

纯属个人拙见。

你好，AI 是趋势形成的结果，可以改变未来发展的趋势，自从有了AI 出现，就已经改变了很多，也让智能得以实现。

AI 可以改变生活方式，也可以改变工业，和个人发展，是的影响个人发展，如果把握好了AI 那么就是把握好了下一次路线。

AI 带给人们无限智能化，智能化将是未来，也是未来的大方向，未来的发展，把握好了就是非常腾达。

因智能改变生活，因智能改变所有，智能就是所向无敌，AI 就是改变的引火导线，有了这个就是爆炸改变。

人工智能中的深度学习是怎么样的

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。

它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。

深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBN）。其主要的思想就是模拟人的神经元，每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可

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我想问的是，我们想智能深度学什么?假如智能又那么一天会有意识，我们想让他有什么样的意识?就比如每家的孩子，从小你教他的是什么，长大后他就有很大的可能性成为从小教的样子。还是那句话，智能需要数据支撑，数据需要收集，你在网上发布的每一篇文章，点评的每一条评论，他都记录了。那怕是有过滤，也不可能过滤的干干净净。有些自媒体为了利益会打插边球。为了下一代。请深思。

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述来自中公优就业】

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