人工智能商业化生态是什么？原来这几层就是它的真面目

目前，人工智能的发展有赖于计算能力的提高、算法的突破和数据量的增加。基于这三点，将人工智能生态栈分为四个层次：基础层、框架层、技术层和应用层。围绕这四个层面，形成了一批产业生态，支撑着人工智能的向前发展。

1、人工智能商业化生态是什么——基础层

基础层提供计算力。

首先，基础芯片，如GPU、TPU、NPU、ASC、FPGA等，都是技术密集型产业，研发周期长，投资成本巨大，一旦芯片出现故障，将损失数千万。因为它是最低层次也是最常见的。如果研发成功，将带来巨大的利润。因此，这个地区对于大工厂来说是无可争辩的。还有一些创业公司入围。国外厂商包括nvida(通用图形geforce、专业图形Quadro、企业图形特斯拉)、Intel、AMD、Google(TPU)等，国内厂商包括华为、阿里、Cambrian、Bitian、horizon等。

其次，a和云的结合是必然趋势。基础设施正在向云计算方向发展。计算能力依靠云计算出口，而公共云市场占全国一半，公共云提供强大的计算能力。同时，云上有上千个应用，产生数十亿的数据，这是人工智能的数据源，也是一个|的应用方向。a和公共云的结合是当今第一家公共云厂商基本上将公共云业务单元和业务单元a组合成智能云或云智能，向外界提供服务。

2、人工智能商业化生态是什么——框架层

框架层提供原子类算法。

框架层是算法的封装和算法的工程化，使得算法可以在NPU上调度。框架层原本是一个技术障碍，但随着开源框架的出现，技术壁垒消失了。每个人都可以依赖开源框架进行人工智能的研发。开源框架包括TF、pytorch、Caffe、mxnet等，其中TF是最大的，也是领导者，pytorch是增长最快的也是挑战者。开源是趋势。作为初创企业，建议直接使用开源框架，重点放在技术层和应用层。

3、人工智能商业化生态是什么——技术

技术层提供技术算法。

它包括3+N，其中3是三种通用技术，包括图像技术、语音技术和NLP。图像技术和语音技术是感知技术，NLP是认知技术。图像技术领域的公司包括老品牌海康威视和刚起步的独角兽，如上堂、匡时、云聪、意图等，语音技术以科大讯飞为代表，蝙蝠工厂都在致力于NLP。N是指特殊技术，包括推荐技术、异常检测技术、关联分析技术等。

技术层面也是大工厂必须争夺的地方。这一层更接近应用层。大型工厂更倾向于提供SaaS服务，并以技术的形式对外出口，使企业成为可能。这一层非常危险，因为当企业规模较小，技术能力不强时，可以依赖SaaS服务。企业规模化以后，就不想再受技术的束缚，慢慢地做全套的渗透到技术层。因此，建议创业公司不要做单纯的技术层面，而要注重应用层。

4、人工智能商业化生态是什么——应用层

应用层是为了在各行各业中启用人工智能。

人工智能不会产生需求。人工智能只是实现需求的方法。我们可以把人工智能分为两个方向：一个是+AI，即现有的产品，增加a的能力，提高产品的数量和质量;另一个是AI+，即以前没有这样的产品，AI直接生产这个产品，目前+AI产品较多。A可实现各行各业，如：智能安全(人脸识别)、智能医疗(图像识别)、智能教育(照片识别)、智能交通(自动驾驶)、智能金融(反欺诈)、智能家居(aiot)、智能零售(无人商店)，智能物流(智能调度)、智能运维(aiops)等。

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