简介：许多朋友问有关人工智能如何领导创新和企业家精神的问题。本文的首席CTO笔记开始为您的参考做出详细的答案。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
在大数据时代，创新和创业的三个方向和四个挑战
在大数据时代，创新和创业的三个方向和四个挑战[简介]从人类的传统互联网互连到传统互联网，每个人相互连接到工业互联网，人类机器的三种类型和事物是互联以携带云的大数据出现，使用云来存储和计算大数据，实现数据的集成和服务，数据来自何处，数据在哪里，如何找到数据以及如何找到数据市场需求的价值以实现价值。数据收集和处理的数据已经进入了Mid Market，并且数据分析和应用的业务模型刚刚开放，这需要可持续性和可扩展性。如今，时代已经改变。过去，企业 - 核心概念的概念转向了消费者和用户作为核心的概念。过去，以前的设计主要是在创造创造力时拍摄的决定。现在，它需要数据支持和支持才能指导创造力。基于大数据，有四个主要方面面临创新和企业家精神的挑战：首先，很难获得可以可用的数据。目前，许多初创公司基于互联网基于互联网。第二，大数据应用程序可能威胁着传统的角色状况，甚至威胁到企业中的生存，这涉及与传统利益冲突。因此，促进大数据应用需要领导才能。第三个瓶颈是人力资源。不管美国和中国的大数据才华如何非常稀缺，包括数据科学家和数据分析师，这些才能都需要与大学和企业合作进行培养。
第四，投资的困难正在增加，并且有更多的项目和成功的大型数据业务应用程序来领导投资方向。
在大数据时代，创新和创业的三个方向和四个挑战
- Adec Co -Oranging在夸江大学和草地大空间中的“创新和企业家实践和思考”研讨会。
在大规模创新和所有企业家精神的热潮中，基于大数据的企业家创新引起了很多关注。12月17日，Ali Data经济研究中心（ADEC），Zhejiang University的管理学院和大量的空间。草丛的空间空间交手邀请20多个Zhejiang大学进入Yunqi Town，进入杭州的创新和企业家基地，听取大数据企业家创新从业者的感觉，并共同执行“实践和实践和相关主题思考大数据时代的企业家创新”。
这三个大数据创新和企业家公司，该公司在大数据创新和企业家精神领域的领导者，Huayuan Data和Lococo的负责人分享了他们的实际方向，挑战和经验。共享结束后，讨论就结束了。参与的公司和研究人员欢迎每个人关注的主题的讨论。
三个方向和四个挑战
Zhejiang University管理学院教授Liu Yuan老师在分享中提到，从传统互联网的人类机器互连，每个人互连到工业互联网，三种类型的人类机器和事物都是互连。云的使用用于存储和计算大数据，实现数据集成和服务，数据来自何处，数据所在的位置，如何连接数据以及如何找到市场需求以实现价值。
图片显示，江民大学管理学院教授刘Yuan
智格大学郭本教师小组认为，大数据创新和企业家精神的商业模型有三个方向（分析，数据，服务，广告），这是值得关注的。这主要是为了提供数据。其背后的数据必须用于有效决策 - 可以从多个数据源中得出，这些数据源可以收集数据以成为运营资源。第三类S等同于提供基于数据的服务。
该小组由郑格老师代表，总结了基于大数据的创新和企业家面临的挑战。主要有以下四个方面：首先，很难获得可以可用的数据。目前，许多初创公司基于Internet.Data正在开发和开发。第二个是大数据应用程序可能威胁到企业中传统的角色状况甚至生存。这涉及与传统利益的冲突。没有记录美国或中国的大数据才能非常稀缺，包括数据科学家和数据分析师，这些才华需要与大学和企业合作进行培养。第四，投资的困难正在增加，更大的数据业务应用程序需要项目和示例来领导投资方向。
大数据创新和企业家精神的三种实践
数量能源技术：退伍军人创业的数据分析
Numeng Technology的总经理Zhang Xiaoming先生在国外拥有20多年的数据分析。他在共享中提到，美国的大数据是指无法通过常规方法处理的数据，例如音频，视频和其他数据，中国和中国，而Chinabig数据实际上是大数据+小数据。以电影业为例，通常将其转换为数据收集后的小数据进行统计分析和数据挖掘。
图片显示了张小（Zhang小），数字技术总经理
张总统认为，中国的大数据发展面临三个主要挑战：一个是数据岛的现象是严重的，另一个是缺乏行业知识。在业务，技术和管理人员中很难进行交流。开发的开发在应用程序级别并不快。第三，过去中国的发展是艰难的。怎么有机会跑步？现在，它是完善的管理，并优化了资源的分配。高。
就大数据的业务模型而言，张先生认为，数据收集和数据的处理已进入中间市场。数据分析和应用的业务模型刚刚开放，这需要可持续性和可扩展性。它也是开发的瓶颈。它尤其缺乏具有硬功率和软功率的数据分析师。特别是在软功能方面，对于科学和工程专业的学生来说，这更加困难。软能主要是指沟通，好奇心和商业理解。
由数字技术开发的“电影票房预测”应用程序和“电影排球”应用程序是典型的基于数据的应用程序。电影票房预测将在一天的9:30当天发布票房预测结果，希望成为电影票房的各种Citiesthe预测叶片的国家和城市，为发行人提供了一个基础精确的营销。“电影排球宝藏”的应用程序为主要剧院提供了建议，以通过从媒体，剧院和在线门票的销售前数据收集信息来提供有关主要剧院的信息。此应用程序场景也可以从乘客流量预测和资源优化管理，例如旅游景点，大型超市等。
Huayuan数据：人才基础阅读的新模型
许多国内专业数据分析和发掘才能来自Huayuan的数据。Huayuan数据的执行总裁Mai Xing谈到了共享“工业大数据生态学的Huayuan Data -In -In -Depepth孵化器”的主题。目前，重点是大数据行业解决方案作为核心。根据自己的技术积累多年，它提供了核心功能和产品，例如数据互连和人工智能引擎。
图显示了Huayuan数据执行总裁Mai Xing
目前，已经孵化了许多大数据+电子商务，零售，O2O，以及数字，数字Chuangchuang，Digital Zun和Huayuan分析的运营商。。他们连续三年成为金牌。
Rococo：传统工业设计公司的大数据创新向以中心为中心的消费者
作为一家工业设计公司Lococo，它在推出后立即推出了55度杯，非常受欢迎。杭州分支机构负责人Xia Zhipeng在分享中提到，该时代已经改变了。消费者和用户作为核心的概念，以前的设计主要依赖于创造创造力时拍摄头脑决策。现在，它需要数据支持和支持来指导创造力，数据不仅是B端的需求，而且是对最终消费的需求。人的需求使创造力和设计更加准确。
图片显示了Loco Hangzhou分支总经理Xia Zhipeng
过去，产品仅具有功能，当前产品还具有服务和情感。产品的产品有大数据。当前的大多数产品都与软件和硬件结合使用。在同一时间，抓取应用程序的数据，学习用户的行为和习惯，以更改创造力和设计，以便用户认为该产品是自定义的。
大数据的创新和企业家刚刚开始
如今，随着信息经济的快速发展，随着数据播放生产因素的作用，云计算起着公共计算基础架构的作用。数据的开放性，共享和流动已成为可能，数据的整合激发了新的生产力。在此阶段，与中国数据相关的数据尚不完美，基于数据的企业家创新实践仍处于探索阶段，业务和服务模型还不成熟，不确定性意味着更多的机会。因此，对大数据的新模型进行了预言和探索。ALI数据经济研究中心（ADEC）期待与更多的学术研究人员进行 - 深度合作，共同促进中国数据经济的快速发展。
在观看了两本最畅销的赫拉利书籍，尤其是“未来历史”之后，我越来越相信人工智能将为我们带来未来的革命性变化。未来有点简单。毕竟，作者是一位历史学家，对人工智能的了解有限。因此，我找到了一本书，可以让我进一步了解人工智能，即由李·凯夫（Li Kaifu）先生和老师王（Wang）撰写的“人工智能”公司Yonggang。
这本书主要介绍人工智能的定义和范围，人工智能的发展过程，人工智能的应用情景，人工智能与人类之间的关系以及人类带来的转变，企业家创新的机会人工智能，以及人工智能教育和个人成长时代的人工智能时代。老师凯吉的技术，研究人工智能多年，以及它建立的创新研讨会也在积极部署人工智能。他为我们带来了许多新的理解和对人工智能的新看法，并根据他自己的研究，对未来人工智能的发展发表了看法。它适合像我这样的流行人工智能知识。
什么是人工智能？我必须承认我对这本书的理解是非常方面的。我曾经认为人工智能是技术理论和硬件的结合。当涉及人工智能时，它必须具有硬件，即可见和触摸。实际上，否则，人工智能技术已应用于我们的生活，尤其是移动互联网级别。例如，Siri是智能会话的应用，Meitu Xiuxiu是人工智能在图像理解层面上的应用。Google翻译是自然语言的人工智能，用自然语言的翻译术语术语，TAOBAO的个性化建议也是人工智能在现实中的应用。当然，仍然有自动驾驶。
那么人工智能到底是什么？人工智能的解释和定义仅反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。
第一个定义是相当主观的，人工智能是一种使人们感到不可思议的计算机程序。第二个定义认为人工智能是类似于人类思维的计算机程序。这是一个直觉的想法。实际上，这条路并不是很普遍，因为人类思维方法就像是如何研究该路径的人工智能？第三个定义被认为是类似于人类行为的计算机程序。这是一个实用的见解，即，无论实施方法如何，只要功能性能与在类似环境中的人的行为相似。第四个定义是可以学习的计算机程序。这几乎等同于人工智能和机器学习实际上反映了技术趋势，即深度学习。第五定义是指根据对环境的感知来做出合理行动并获得最大收入的计算机程序。这个定义相对全面且平衡。
近年来，人工智能繁荣尚未出现。实际上，历史上有三个人工智能繁荣。它每次都对应于国际象棋游戏，从西方国际象棋到国际象棋，再到棋子。这三个繁荣是许多科学研究人员在不同技术方向上进行的探索和研究。这些探索已积累了足够的技术资源，用于当前的人工智能研究。
第三个人工智能繁荣是由深度学习引起的。实际上，深度学习技术不是出生于空中，而是长期以来一直处于与之相关的人工神经网络技术的休眠状态。这只是计算机性能的改善和互联网的受欢迎程度。
李·凯福（Li Kaifu）老师将这种人工智能繁荣称为AI复兴。最大的功能是，人工智能已进入该行业的真实应用程序，例如语音识别，机器视觉和数据挖掘。
随着Alpha Go几乎对人类的粉碎，人们开始对人工智能和人类之间的关系充满重视，因为人工智能的发展速度超出了许多人的期望。Scientists将人工智能分为三个层次，即弱弱人工智能，强大的人工智能和超级人工智能。卫生人工智能是指关注并只能解决特定领域的问题的人工智能。显然，Alpha Go处于这个级别。实际上，当前的人工智能算法和应用处于此级别。Strong人工智能是指可以胜任所有人类作品的人工智能。Super人工智能是指比世界上最聪明，最聪明的人工智能最聪明，最有才华的人工智能最有才华的人类。当然，人们不知道存在什么样的人工智能。毕竟，没有人知道只有最高水平的人才才能执行什么样的能力。
近年来，存在“奇怪的要点接近”的论点。确实，一些科学家和行业人士（例如霍金和马斯克）对人工智能表示关注，但李·凯福（Li Kaifu）老师并不是这样。他认为人类离威胁很远。打破。
但是我们绝对不能意识到人工智能不仅是一场技术革命。将来，它将与重大的社会经济变化，教育变化，意识形态的变化和文化变化同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，或者可能成为一个新的开始，巨大的变化，巨大的变化，人类社会的伟大整合和伟大的发展。
正如赫拉利（Herraley）的研究现在正在寻找历史的法律时，李·凯福（Li Kaifu）老师还探索了人工智能对人类智能的影响，从工业革命带来的文艺复兴和工业革命中，他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。
这将为我们的社会带来巨大变化。要点之一是失业。5第二，这项工作很可能被人工智能取代。但他还提到AI只是人类工具，人类工作的相当一部分可能会被转变而不是完全替换。
作者还提出了当前几个人工智能的流行应用领域。最大的应用程序场景是自动驾驶。最有希望的着陆区是财务。还有一些机器翻译和智能的超市，从人们中受益。从而成为医生的好助手。值得称赞的是，在艺术领域，人工智能取得了很小的进步。
那么，人类如何面对人工智能？作者呼吁人类摆脱人类历史积累的“阶级金字塔”模型，并以开放的态度和创造性地欢迎与人工智能和人类合作的新世界。
当然，人工智能时代也充满了创新和企业家精神的机会。就像40年前的个人计算机时代一样，20年前是互联网的时代，十年前是移动互联网的时代。然后，下一次是人工智能时代。各种国家已将人工智能推广到国家战略，而主要的技术巨头也将AI提高到了首选的战略水平，在这一初创企业中出现。情报确实来了。
人工智能企业家精神仍应在商业化层面上考虑。王华（Wang Hua）是创新研讨会的合作伙伴，他认为人工智能的商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI是AI首次应用于高度高度的人。在线行业，并在数据细分和媒体方面实现自动化，即具有高质量在线大数据的行业将进入人工智能时代，例如财务，例如财务；第二阶段是感知技术，传感器和机器人技术的发展，AI将扩展到现实世界，工业机器人，仓库机器人等将在此阶段实现大量普及；第三阶段是AI的时代扩展到个人场景，以及全面的自动化时代。
在AI时代，企业家企业家精神将有所不同。李·凯福（Li Kaifu）老师认为，人工智能企业家需要五个基石。首先，该领域的边界是因为这种类型的问题是对以深度学习为代表的人工智能算法的最佳解决方案。第三，在这项深入学习中，可以对1000万个级别的数据量进行足够的培训。第四是超大的计算能力，或者满足深度学习的培训；第五是AI的顶级科学家。这可能是最困难的。目前的人才非常稀缺。
同时，人工智能行业的发展也面临六个主要挑战，这些挑战正在削减边缘科学研究和工业实践，尚未紧密相关。人才差距很大，人才结构是不平衡的。数据岛和分散化的问题很明显；工具和服务尚未成熟；在某些领域的高级发展和盲目投资存在问题；企业家精神很困难。
最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。实际上，总结是两个主要问题。我们应该如何学习，应该学到什么？
就如何学习而言，作者通过密涅瓦大学和Tsinghua University的“ YAO禁令”的例子给出了答案，该大学将积极挑战极限；从实践中学习；注意灵感教育，培养创造力，创造力，创造力和创造力独立解决问题的能力；交互式在线学习变得越来越重要；积极向机械学习；学习人 - 人的合作，也学习人 - 机器协作；学会遵循兴趣。
在我应该学的内容中，作者的思想是：在人工智能时代，仅记忆和实践可以掌握的技能将是只能通过记忆和实践来掌握的最有价值的技能。反映人们的全面质量，例如，人们的综合系统的全面分析和决策能力以及对艺术和文化的美学能力和创造性思维。他的情感（爱，仇恨，热情，冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最有价值的培训和学习技能。
作者终于谈到了教育，这正是我从事的行业。作者提出了关于未来教育系统的理想外观。
坦率地说，很难仅仅意识到这个梦想，而且互联网上的教育变化也非常有限。结合强大的人工智能技术，也许是虚拟现实技术，最终将实现这个梦想。
在AI时代，人们的存在是不可避免的。在《未来的简短历史》中，作者埃拉里（Herrari）进行了很多讨论。在本书中，作者还表达了自己的看法：AI在这里，思想的生活并不是可悲的，因为我们的所有尊严都在于想法。
总体而言，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，还可以激发读者对未来与机器之间关系的思考。我们必须准备好欢迎这个新时代的到来，而不是盲目恐惧和拒绝。
今年是人工智能开发的第60年。几乎一刻，所有投资机构都在谈论和部署该领域。因此，AI真的达到了商业化的拐点吗？这浪就像过去两次一样，在炎热之后会很快平静？企业家如何才能小公司赶上了这浪潮？
今年是“人工智能”诞生的60周年，也是它的第三波浪潮。这波与前两次不同，这次有实质性的突破。对面，但前面有一堵墙。现在这堵墙被切断了。我之所以说是因为我有以下三个观察点和思考：
第一点：尽管人工智能仍处于技术创新时期，但人工智能流行已有十到二十年了。
它现在等同于2005年的移动时代。尽管第一台仅出现在2007年的3G手机，2005年，我们已经知道2G是3G。尽管没有找到突破，但我不知道如何成为突破商业化，但有一般方向。因此，只要您急于进入该领域的第一名，您就会继续投资。
第二点：人工智能的基础已得到丰富。这是一个逻辑发展。这种发展可以分为三个阶段：
1）云计算，基于云的云和云计算基础结构的改进使人工智能响应更快。
2），大数据，计算过程中数据的积累，数据的数据很棒，可以根据大数据进行行为分析和短期判断，以及各种行业的信息化已奠定一个很好的基础。
3）判断决策 - 大数据的判断已经做出了更好的决策，决策实际上是人工智能的进步。现在，我们生活中有许多计算机技术来做出决策。Deliching是为了帮助您派遣；去餐厅是选择最受欢迎的餐厅的最受欢迎的餐厅，因此您的生活一直是固有的非源自人工智能。
第三点：人工智能取得了重大突破的原因是，除了前两个阶段的路面外，深度学习的发展还贡献了非常重要的力量。
人工智能的发展（智能算法的援助和协调）使企业家精神更容易，提高生产力和更容易做事。3D打印机和其他基本科学将被基本科学（例如材料科学）倾斜。二十年来，手工艺品商店和手工艺研讨会，工作室以及扩展到智能化学植物的工厂似乎可能由设计师主导，并以用户观众为中心。更容易获得成就；
人工智能的发展使企业家精神更加困难。资源的整合通常很容易垄断。尽管资源集成的集成更易于规范，但个人或团体为控制资源集成而带来的垄断风险。它更有可能具有不可调和的矛盾（例如，作者和平台等，都可以被视为企业家精神，平台决定了企业家的观众。）如果没有系统和政策帮助，未来的人工智能将进一步改变社会形式，从而大规模地影响企业家精神。
据中国新一代人工智能发展战略研究所的首席经济学家Liu Gang所说，南卡大学经济研究所主任，数据分析表明，随着核心工业部门的发展和核心技术的成熟度，新的牙冠肺炎流行的影响，包括新的皇冠肺炎的影响。包括5G在内的新基础设施建筑的步伐加速了，人工智能技术行业已开始进入由整合一体化领导的新阶段的发展阶段行业部。
首先，从797个中国人工智能骨干企业的581个应用程序层公司的应用字段的分布中，人工智能技术已在18种应用中广泛分发。和计划和智能机器人的企业比例最高，分别为15.43％和9.66％。Key技术研发和应用程序平台，新媒体和数字内容，智能医疗，智能硬件，金融技术，智能商务和零售，零售和零售，和智能制造公司在智能制造领域的企业比例相对较高，分别为8.91％，8.91％，7.65％，7.03。％，6.65％，6.52％，6.15％。0.75％。企业技术集成和解决方案提供和关键技术研究和开发以及应用程序平台排名第一和第三，表明在人工智能的整合和发展过程中，实际经济，技术整合和应用解决方案起着至关重要的作用。迫切需要人工智能发展。
在581家人工智能样本公司中，有577家公司可以从2019年底获得融资数据。通过577家公司的工业领域，融资比例，我们可以看到哪些应用更受欢迎，从资本上讲。从分销的角度来看。人工智能应用领域的公司融资，智能零售，新媒体和数字内容以及智能财务应用程序的融资量最高，分别为18.37％，15.96％和15.94％。研发和应用程序平台，智能运输和智能硬件融资占5％以上，这是一个相对较高的应用领域。
其次，人工智能基金会和企业的技术层面是通过与现实经济企业的合作共同建立一个工业智能和创新的生态系统，并促进人工智能和实际经济的融合和发展。最典型的是，它们的发展是发展智能安全行业。在智能安全行业的过程中，关键技术（包括视频数据结构化，智能终端和边缘计算）形成了动态的工业创新生态系统。智能教育，工业智能创新生态系统已出现。适合特定行业的智能创新生态系统建设，并已成为人工智能和真实经济深刻融合的标志。
第三，“两极分化”中人工智能的核心工业部门通过与其他地区的合作与其他地区的高级工业企业合作来促进人工智能和实际经济的一体化和发展。该报告基于技术。扩散” 15个人工智能开放创新平台和4家计算机视觉独角兽公司的数据，这些公司表明，通过与其他区域优势行业的合作，它共同促进了人工智能和真实经济的整合。已成为智能发展的切削边缘行业。
最后，传统行业的主要企业通过独立的创新，技术介绍和与核心技术公司的合作，将并升级为人工智能企业，成为人工智能和发展的整合和发展的领导者。该报告基于报告。在分析50个非INICHIAL人工智能上市公司，传统行业的主要企业可以通过智能转型和促进行业的情报与人工智能核心技术共同建立一个工业创新生态系统。从技术来源的角度来看。，50个非印刷人工智能上市公司主导了综合工业部门的技术来源，主要是核心行业部门的人工智能创业公司，占人工智能上市公司的16％。r示例，阿里巴巴和HKUST XUNFEI占16％。第三和第四排名是非开始的人工智能技术公司和独角兽公司，在平台公司中增加了10％和7％的精华素，人工智能初创公司和中小型企业是工业情报的重要技术来源。
在系统调查和研究的基础上，报告发现，人工智能和实际经济的整合和发展是一系列补充创新和特殊技术系统的形成。因此，促进人工智能的发展和现实经济需要创新尤其是对于Houfa地区，它应该关注工业创新生态系统的培养和建设以及适合当地房地产行业智能需求的创新和企业家环境。在整合和发展的过程中。区域企业和工业竞争力不断提高。
此外，从报告数据中，我们可以看到我的国家正在加快人工智能技术行业的发展。
数据显示，2019年，我国家的地方政府发行了276项涉及人工智能开发的政策，2018年超过259个项目。，智能教育和许多其他领域。从内容的角度来看，与2018年相比，该政策更详细，并且已经启动了一系列针对特定行业和应用程序场景的支持政策。
关于智能工业园区的建设，在2018年163个人工智能工业园区2018年，2019年增加了138个新的工业园区。在各个地区成立，它将成为一个领导区域工业结构调整的智能技术创新区。”刘帮。
该报告分析了中国学术界在人工智能技术行业发展中的促进作用。目前，北京，江苏省，上海，广东，Zhejiang Province等是AI大学集中分布的省份和城市。中国。Liu帮派认为，我国家的大学最初是为人工智能的基本理论研究，技术发展和技术应用而形成的多层人才培训系统。
在人工智能技术行业发展发展的协调促进机制中，作为“接头”的工业联盟和会议也发挥了重要作用。在2019年底，在该领域有190个工业联盟人工智能。所有地区都通过建立人工智能行业联盟来促进人工智能技术行业的协调创新和发展。
全球智能手机已减慢。从硬件到工具再到内容，整个移动互联网产业链都非常成熟，而且创新的机会很少。
李·凯夫（Li Kaifu）提到AI处于技术的黄金时期，而Google的战略从移动设备转变为人工智能提前策略。那么人工智能的商业化与我们之间的商业化有多远？如何希望进入这个方向做好准备？
最近有一次会议，解释相对完整。您可以看到：
AI的商业化问题
MORNEA：我使用大量软件来制作语音速度记录，并且错误率仍然很高。我什么时候可以作为手机等硬件产品成熟？
朱：是的，语音识别在识别长句子方面仍然很糟糕。声明识别与手机不同。实际上，他不仅是语音识别率的问题，而且是周围环境噪音的问题，而且还受到手机硬件准确性的影响。他是一个非常全面的问题。因此，要实现真正的智力，它仍然很遥远，但是在特定环境中仍然可以商业化。
NUMA：如果您现在开始进入人工智能行业，初创公司需要什么条件？只能由一家大型公司完成？
朱：人工智能仍然需要一定的技术阈值。它适合在国内外学习或从事该领域的人。
我认为小公司的机会越来越大。因为人工智能的整个趋势是，技术门槛正在迅速下降，包括美国，Google和Facebook都发布了通用算法框架。他们开源了许多项目，以使进入较低的新移民的门槛。第二波人可能会在不同的垂直领域使用技术来制造特定的产品应用，例如医疗领域，汽车，机器人，金融和其他领域。
像人类面部识别技术一样，有足够的开源数据。作为一家创业公司，您不需要知道面部识别技术，您只需要在产品商业化方面做得好即可。
Mornex：当涉及到建议算法时，例如今天的头条新闻。他主要根据我的浏览记录提出建议。但缺点是，我在第一个屏幕上只会有相关的内容。如果我想看到一些我不知道的事情，那很难看到。您如何看待当前的建议算法？
朱：由于人类的需求是多种多样的，人类的认知过程正在不断变化。
一方面，您希望获得更多相关的内容，另一方面，人们很好奇探索。如果过多使用推荐系统会减少信息。将来，推荐系统肯定会增加更多建议尺寸，例如您的朋友，您认为值得关注的人，他所看到的内容将被推荐给您。当然，如果您想探索更多文章，他也可以解决其他应用程序。
NUMA：尽管人工智能解放了劳动，但它也会使更多的人失业。那么谁是人工智能的最大受益者？
朱：这不必担心太多，因为在蒸汽机和电气的时代，技术一直在取代某些人的职业，与此同时，他不断地产生新的立场。好处，人们从工具中解脱出来。
结论：以上是首席CTO注释如何为每个人编译人工智能的所有内容。不要忘记在此网站上找到它。