数据驱动的人工智能——工业智能三角模型人工智能于2016年达特茅斯夏季人工智能研究大会上首次提出，从此，已走过60年的发展历程。
其中，经历了20世纪50年代、1960年代和1980年代的人工智能浪潮，也经历了1970年代、1980年代和1990年代的两个沉寂期。
近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的显着提升以及深度学习算法的发展和成熟，我们迎来了人工智能概念出现以来的第三次浪潮。
此次我们有幸与美国罗格斯-新泽西州立大学终身教授教授、百度商业智能实验室主任熊辉教授进行交流，就其特点及未来进行了深入探讨人工智能第三次浪潮的趋势。
熊辉和教授认为，与前两次相比，第三次人工智能浪潮有显着不同——这一次是数据驱动的人工智能。
随着信息网络和智能设备的普及，数据采集的准确性和覆盖范围全面提高，数据质量显着提高。
随着智能手机的普及，一些以前无法获得的数据，例如农村地区的数据收集，已经变得可行。
借助细粒度数据，机器学习算法也得到了快速发展，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域取得了突破性进展，满足了工业级应用的要求。
熊辉和教授举了个例子：“比如人脸识别，其实目前主流的算法模型以前就已经存在了。
目前算法精度的提升得益于数据标注质量的整体提升，这也使得提高人脸识别算法模型的训练水平，从而使人脸识别的准确率达到应用水平。
”同时，人脸识别技术的进步也促进了新的应用场景的出现。
例如，银行、机场、酒店已经开始应用人脸识别技术。
这些新的应用场景。
它还可以产生新的数据，进一步拓展获取数据的渠道，在数据、技术和场景之间形成正反馈循环（见图1）。
正是通过这个产业智能三角模型的不断迭代，这种数据驱动的人工智能才能快速发展。
（工业智能三角）工业智能三角应用工业智能三角模型可以解释这一波人工智能浪潮的基本逻辑。
人工智能在不同行业的落地经历了数据、技术、场景的正向循环和逐步推进的过程。
最终，许多工业级应用程序已经发展起来。
工业智能三角模型的逻辑可以解释人工智能在企业战略决策管理中的应用。
数据驱动的人工智能将支持企业根据更复杂的信息做出决策，改变企业管理人员、组织和文化的方式。
过去，企业的人力资源管理大多是基于经验的主观判断。
人工智能技术已经渗透到企业管理中的人力资源管理乃至战略决策中，帮助企业管理和决策更加客观、全面和前瞻性。
智能人才管理涉及员工“入职”、“离职”、“升降”、“调动”等各个环节。
所有流程都可以通过数据分析进行优化。
在招聘过程中，利用数据分析和人工智能算法来筛选与公司匹配的人才。
过去的“招聘”基本上是靠人主观筛选简历、安排面试。
现在，可以通过算法自动筛选简历，并通过推荐系统进行智能职位匹配和推荐，从而提高企业招聘的准确性和效率。
同时，企业应用智能招聘的过程中也将产生新的数据和标注，从而进一步提高智能人才管理的效率，实现产业智能三角模型的正反馈，不断推动企业的智能化发展。
企业人力资源管理。
拥有数百个部门、数万人的大公司，管理上往往有很多线索。
在业务管理决策层面，数据驱动的AI算法可以像雷达一样定量分析业务团队的稳定性、健康度、创新活力、活力。
激励和团队文化是否与企业文化一致，通过智能系统可以更好地了解业务部门的健康指数。
即使在文化建设层面，比如创新文化的建设，也可以利用相关数据来辅助分析，比如团队沟通、对权威的态度等。
例如，就战略而言，由于一个行业的出现或变革通常始于人才市场，监测和发现市场对某类人才需求的显着增长，可以辅助企业做出内部战略决策。
在医疗、金融、零售等领域，工业智能化的演进也遵循同样的路径。
在智慧医疗方面，病例数据的信息化让越来越多的智能诊断技术应用于会诊，减轻了医生的压力；未来，可穿戴设备的普及将使人们随时随地了解自己的健康状况；同时，借助大量的人体检测数据，健康管理技术将不断进步，帮助人们有效预防疾病，规避重大疾病风险。
此外，随着5G和物联网时代的到来，医疗将变得个性化、精准化。
由于传感器技术的发展，未来对血液、体液等的检测将成为在家中即可完成的高频检测。
高频、精准的数据使疾病能够更及时地发现。
一些目前被认为是严重疾病的疾病正在变得可以治愈，因为它们可以在早期阶段被发现。
随着智慧医疗的普及，会产生越来越多的数据，从而实现数据、技术、场景的迭代，进一步提高整个系统的协同性和准确性；在智慧金融方面，丰富的用户数据使金融机构能够更全面地了解每一个客户，通过合同履约记录、社交行为、行为偏好、身份信息等各种行为“弱特征”帮助金融机构实现用户风险评估、设备安全，取代原来繁琐的人工审核流程。
一方面，这可以有效降低人力成本，另一方面，也提高了风控流程的效率和准确性。
随着金融机构深化智能风控应用，将产生更加丰富、准确的数据，从而形成正反馈模型；在零售领域，越来越多的智能设备应用让消费者能够收集线下数据。
准入成为可能，商家可以更全面地了解消费者的需求，从而推出个性化的服务和产品，满足不同消费者的需求。
随着传感器和3D打印技术的发展，未来消费者甚至可以通过传感器上传测量数据，制造商可以利用3D打印技术高效、低成本地生产出完全满足消费者需求的产品，最终依靠智慧物流。
该系统可实现快速交付。
消费者对产品和服务的反馈也可以进一步丰富消费者画像，促进算法和商业模式的迭代。
因此，这一波人工智能浪潮激发的并不是简单的技术进步，而是生产力、生产手段、生产关系的全面提升。
其中，数据是生产资料，技术是生产力。
新的生产方式和生产力的结合将产生新的应用场景和新的生产关系。
这就是为什么AI技术将使整个商业社会、各行各业得以重构。
来自美国人工智能发展的启示。
熊耀明认为，目前美国在这波人工智能浪潮中的很多模式都值得借鉴，特别是在金融和医疗领域。
从金融角度来看，就二级市场而言，美国市场的主要交易主体是专业金融机构，而中国二级市场的主要交易主体是散户投资者。
美国依托金融机构专业的信息采集能力和数据分析技术，将AI技术广泛应用到金融环境中，无论是交易策略、交易平台还是后端风控处理，形成全面的解决方案。
未来，随着我国金融市场的不断规范和数据规模的增长，金融机构将在二级市场发挥越来越重要的作用，智慧金融将实现快速发展。
在医疗领域，由于美国的医疗信息化发展比较成熟，一方面在诊疗数据方面，美国很早就实现了数字化、信息化，为智能诊疗提供了良好的发展基础。
治疗。
另一方面，在制药领域，由于美国拥有丰富的经验和数据储备，AI技术已被应用到制药领域，设计和开发药物。
未来有望完成产业智能化的迭代，实现智慧医疗的快速发展。
。
中国人工智能发展优势同时，中国在人工智能方面也有自己的优势，特别是在商业和商业模式创新方面，中国有更好的发展机会。
因为我们拥有庞大的客户群，任何产品都有机会获得数百万甚至数千万的用户，从而产生大量的用户数据，为AI技术的发展提供良好的基础。
此外，由于美国在很多场景下已经形成了成熟的市场，改变人们的行为习惯将是一个漫长而艰难的过程。
例如，美国的移动支付发展并不像中国那么顺利，因为人们已经习惯使用相对便捷的信用卡进行支付，很难接受新的支付模式。
因此，中国在很多方面都有自己的后发优势。
通过场景创新可以开发更多新的产业和商业模式，积累更多的用户和数据，从而为技术和场景的迭代和发展提供良好的条件。
健康）状况。
未来的发展趋势是打破数据孤岛，实现数据共享。
当前，信息化、互联网的进步，极大丰富了数据采集的渠道。
但目前各行业、各企业之间的数据碎片化，形成数据孤岛。
这造成了数据价值的巨大浪费。
未来人工智能发展的下一阶段可能会完成各行业、企业之间数据孤岛的互联，实现数据的共享，从而最大限度地发挥人工智能技术的价值。
事实上，目前业界正在尝试通过加密计算技术来实现数据共享，比如对加密数据进行加密加减乘除浮点运算、客户分析、市场分析等。
同时，监管还需要考虑数据共享，完善政策法规，在实现数据共享的同时保证数据隐私。
准确率不断提高，深度融合场景随着这波人工智能浪潮的不断推进，数据分析技术不断突破和创新。
深度学习、基于图的神经网络算法等极大地提高了信息预测的准确性。
但未来技术的发展仍需注重算法复杂度和泛化性之间的平衡。
算法精度的提升还不够。
还需要明确定义要解决的业务问题本身。
只有将算法与场景深度结合，才能真正实现。
因此，技术价值有时简单的算法可能更有效。
同时，也应该清楚，没有一种算法是万能的。
任何算法都必须属于垂直领域的应用场景。
只有通过数据、技术、场景模型的不断迭代，才能完成工业智能化的变革。
场景不断丰富，推动产业结构调整。
未来，随着人工智能在各个垂直领域的应用，很多行业都将发生改变，精准化、个性化也将是很多行业的主要发展趋势。
比如在制造业，首先发生巨大变化的就是供应链体系。
从采购到生产制造再到最终销售环节，整个供应链体系将被重构，原材料的使用将更加精细化。
未来，随着整个供应链的数字化、信息化，原材料加工制造环节将变得更加高效，产出也将更加精准。
甚至可以为个人用户实现精细化、定制化生产，实现C to M的产业链重构。