人工智能如何变革(人工智能如何创新)

导读：很多朋友问到关于人工智能如何变革的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

人工智能时代会对传统营销带来怎样的变革？

大数据、云计算、区块链等新智能技术与人工智能的结合将进一步促进整个营销传播链条不断智能化，推动智能营销传播的发展。智能营销的出现，重构了已有的媒介生态，重塑了消费者的物理生活和虚拟生活的行为和路径，为营销传播提供了新的探索可能。

1、消费者信息数据收集的全场景化

5G技术与物联网技术的结合，重构了人与物，物与物，物与信息、信息与信息的连接方式，实现了“万物皆媒”。两种技术的结合使得虚拟和现实的边际越来越模糊，为广告主提供了更多可基于消费者数据信息的新型广告投放场景。

传感器技术是物联网的连接基础，传感器技术可以增加信息来源的途径，增强信息采集的维度。媒体平台以智能手机作为载体，而进入“5G+物联”的智能媒体时代。现今的新闻媒体可以通过传感器实时收集新闻数据并进行新闻报道，提高了新闻的时效性。但由于消费者在同一场景不同时刻和不同场景下的数据是动态变化的，真正了解消费者的需求也不能仅对单一的场景数据分析。在智能技术的辅助下，智能手机不再是唯一的传感器，二维码、可穿戴设备(限镜、手环等)、置于家具中的芯片等，都将是传感器的一部分。智能技术下的场景将不再是单一的情境或者语境，而是成为在多样化传感器基础上形成的“触点和场景”。消费者身边所有的智能化产品或服务都将成为一个触点。不仅消费者可以通过触点接收广告信息，广告主与品牌方也可以通过点实时了解消费者的喜好，接收消费者的反馈。这些触点涵盖消费者生活的方面面，可以真正实现对消费者信息数据收集的全场景化和跨场景化。

2、营销传播的创意的智能化、定制化

内容营销是现阶段营销传播的手段之一，而创意是内容营销的核心。内容营销是“包含创造、组织、分配、详述过程等，涉及有趣、贴切、有用的内容。目标是与特定的用户群，展开有关内容的对话。通过内容营销，消费者可以从品牌的支持者和拥护者转变为品牌的推广者。

智能技术的应用虽然为广告主和品牌提供了更为广泛而丰富的媒体平台，但媒体形态的多样性也对广告主和品牌方的内容营销提出了更高要求（尤其是创意）。仅仅是创意在形式上的转换，已经不能满足不同媒体上不同受众的喜好。人工智能的入将通过智能化手段实现基于媒体平台的动态创意优化，满足消费者的个性化需求，提升内容营销的效率。

人工智能将在5G物联网、大数据、云计算等智能技术辅佐下，实现创意生产的智能程序化。在传统的营销传播过程中，营销人员时常为了一个最好的创意而耗费大量人力物力。由于受到个人经验以及对消费者了解不完全的限制，所谓的“最好的创意”，并不能很好地与消费者产生互动，满足消费者的喜好。人工智能将解决该问题，为广告主和品牌方提供最佳的创意和最合适的营销方案。基于人工智能的程序化创意建立在对内容创意数据和消费者数据的机器学习和深度学习基础之上，是一种自主性学习。相比较先前按照设定算法的程序化创意，以人工智能技术为基础的程序化创意更具智能化。在了解消费者的痛点后，有针对性地进行内容创意的程序化生产，让营销从 “千人一面”演变为正真的“千人千面”。

3、链路化的营销传播信任体系重构

营销传播中，消费者的决策路径有着线性逻辑下的非线性特征。广告主与品牌方往往很难有效地衡量传播价值与销量数据的关联性。低价值流量、技术暗箱等，也让整个数字营销传播行业的信任备受危机考验。区块链的智能合约功能，可以让数字广告的真实展示次数被记录，且无法更改，实现整个营销传播过程的透明化。同时，对消费者在媒介上的不同行为的进行链路引导，结合内容营销实现需求触发后的即时满足。透明化的传播数据与链路，让广告商可以实时监控不同受众与内容匹配后的点击率、响应率和响应结果等，并结合分受众信息，进行更为精准的广告投放。

4、营销传播的精准性和匹配度

消费者每天在不同场景中产生的数据是极为庞大的，其中包含视频、图片、地理位置、网络日志等结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。借助大数据技术，可以完成对数据进行整合和深度挖掘，筛选出有效信息。

云计算将通过内容识别完成对关键性元数据的提取，并通过等级和置信度对相似的数据进行聚合，形成具有代表性的消费者标签。例如：人口标签是一级标签，其下属的性别、年龄、星座为二级标签，这些标签又会与不同场景标签进行匹配，实现更为精准化的营销传播。

大数据和云计算将基于人工智能生成的内容创意在不同场景下，根据消费者的实时数据进行营销传播，场景信息与消费者信息的精准化匹配，将促成消费者的消费行为。并通过云计算实现营销传播策略的时优化，目前由于不同媒体平台的消费者数据信息是不互通的，数据呈现分区化和分层区，形成了一座座“数据孤岛”。这无疑也加重了广告主和品牌方数据处理的负担，而“大数据+云计算”与“5G+物联网”技术组合的协同效应，将进一步辅助广告主与品牌营销全面化、立体化地了解消费者的互联网行为，以及其背后对应的消费者偏好，使消费者画像不断精确，实现广告效果的可量化，实现广告策略的可优化，实现“品效合一”

5、跨场景的营销传播覆盖

在智能技术的不断推动下，营销传播将实现真正意义的跨场景传播。现阶段的数字营销传播已经实现了在线消费者于特定环境中与广告的匹配，而5G技术和物联网技术的结合，会让真正的让“万物互联”实现。并配合全链路传输，对受众的特征与状态更迅速地识别，完成对线上和线下受众数据的收集与分析。5G的高速数据传输与低延迟的物联网传感器，将基于场景中收集分析得来的数据完成适当的广告匹配。实现虚拟广告位和物理广告位的实时动态展示，完成定制化营销传播。当消费者步入相对应的场景之中，云计算技术将唤起被存储数据，完成数据匹配，消费者就会收到符合其需求的广告链接。这些链接不仅能提供详细的产品信息，还能提供精确的室内引导，为消费者带来全新的体验。

6、沉浸式的互动体验传播

智能技术将进一步推动沉浸式互动营销传播的发展。与基于图文和视频的营销传播相比，依托AR(增强现实)和VR(虚拟现实)的营销传播，会更侧重于为消费者营造出由产品服务带来的直观而亲密的感觉，使消费者产生身临其境之感，具有天生的优势。

在智能技术的辅助下，未来的沉浸式互动营销传播将呈现VR、AR、MR(混合现实)、XR(扩展现实)的四足鼎立，为消费者带来更为丰富的临场感和极强的购物体验。

从6大营销变化可以看出，智能营销实现了整个营销传播的赋能，为数字营销传播提供了更多想象力与动力。在人工智能技术的辅助下，智能营销将实现“人性化”、“程序化”、“智能化”，广告行业也将焕发新的活力。

AI全球格局之人工智能即将变革的三大领域

作者 | 宫学源

人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。

——题记

人工智能技术的潜力大家都有目共睹，但未来人工智能可以用来做什么，将会给人类社会带来多大的变革，也在考验我们的想象力。

尽管人工智能技术还处在初级发展阶段，但它现有的能力也足以改变众多领域，尤其是那些有着大量数据却无法有效利用的领域。

1 人工智能推动基础科学理论突破

实际上，材料、化学、物理等基础科学领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。

由于物理、化学或力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的以及可标注的。

人工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关注。

人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。

以物理领域为例，人工智能的应用给粒子物理、空间物理等研究带来了前所未有的机遇。为寻找希格斯玻色子（上帝粒子），进一步理解物质的微观组成，欧洲核子研究中心（CERN）主导开发了大型强子对撞机（LHC）。

LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可产生一百万吉字节（GB）的数据，一小时内积累的数据竟然与Facebook一年的数据量相当。

有一些研究人员就想到，利用专用的硬件和软件，通过机器学习技术来实时决定哪些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。

事实证明，机器学习算法可以至少做出其中70%的决定，能够大大减少人类科学家的工作量。

尽管人工智能商业化发展更容易受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人心。

因为社会生产力的变革，归根结底在于基础科研的进一步突破。

我们或许再也回不到有着牛顿、麦克斯韦和爱因斯坦等科学“巨人”的时代。

在那个时代，“巨人”们可以凭借着超越时代的智慧，在纸张上书写出简洁优美的定理，或者设计出轰动世界的实验。

像这样做出伟大工作的机会或许不多了，在这个时代，更多需要的是通过大量实验数据来获取真理的工作。

大到宇宙起源的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离不开一批又一批科学家们前赴后继、执着探索。

人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。

2 人工智能推动社会生产效率快速提升

人工智能无疑是计算机应用的最高目标和终极愿景：

彻底将人类从重复机械劳动中解放出来，让人们从事真正符合人类智能水平、充满创造性的工作。

在60年的人工智能发展史中，已经诞生了机器翻译、图像识别、语音助手和个性推荐等影响深远的应用，人们的生活在不知不觉中已经发生了巨大变化。

未来，人工智能应用场景进一步延伸，是否能够带来社会生产效率的极大提升，引领人类进入新时代？

为了探索这一问题，曾在谷歌和百度担任高管的吴恩达于2017年成立了一家立足于解决 AI 转型问题的公司 Landing . ai。

吴恩达通过一篇文章和一段视频在个人社交网站上宣布了该公司的成立，并表示希望人工智能能够改变人类的衣食住行等方方面面的生活，让人们从重复性劳动的精神苦役中解脱。

Landing的中文含义是“落地”，这家公司的目标是帮助传统企业用算法来降低成本、提升质量管理水平、消除供应链瓶颈等等。

截至目前，Landing . ai已经选择了两个落地领域，分别是制造业和农业。

Landing . ai最先与制造业巨头富士康达合作。

Landing . ai尝试利用自动视觉检测、监督式学习和预测等技术，帮助富士康向智能制造、人工智能和大数据迈进，提升制造过程中AI应用的层次。

吴恩达认为，人工智能对制造业带来的影响将如同当初发明电力般强大，人工智能技术很适合解决目前制造业面临的一些挑战，如质量和产出不稳定、生产线设计弹性不够、产能管理跟不上以及生产成本不断上涨等。

目前，工业互联网、智能制造和工业4.0等概念已经深入人心，传统企业都在向智能化、数据化转型，但生产过程中获取的大量数据如何应用又成了新的问题。Landing . ai与富士康的合作，或许将给传统制造的从业者带来新的启示。

当然，制造业的核心竞争力还在于制造业本身，比如车床的精度、热处理炉的温度控制能力等等，农业的核心竞争力也在于农业本身，比如育种技术、转基因技术等等。

人工智能技术的主要价值在于提升决策能力，进一步提升生产效率，以及降低人的重复性劳动等方面，这就是人工智能为什么可以“赋能”各个行业的原因。

3 人工智能将有效改善人类的生存空间

自第一次工业革命以来，人类活动对自然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使得土地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性锐减，人类的生存空间变得越来越恶劣。

进入人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注焦点。

在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。

2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省能源开支。

DeepMind利用神经网络的识别模式系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术操控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节省了40%的能源，将谷歌整体能效提升了15%。

2018年后，DeepMind更是将“触手”伸向了清洁能源领域。我们都知道，风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难以并入电网，无法有效利用。

DeepMind利用天气预报、气象观测等数据训练神经网络模型，可以提供36小时后的风力预测，从而让农场的风力发电变得能够预测。

一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与风力互补。如此一来，风电并网难的问题就可轻松解决。

DeepMind预测的风力发电量和实际发电量对比

在自然环境保护方面，微软的“人工智能地球计划（AI of Earth）”则为大家做出了表率。

这一计划于2017年7月启动，旨在借助云计算、物联网和AI技术，保护和维持地球及其自然资源，通过资助、培训和深入合作的方式，向水资源、农业、生物多样性和气候变化等领域的个人和组织机构提供支持。

例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测；“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别；“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据采集，进而提高农业的可持续性。

在前三次工业革命中，科学技术进步给人们带来极大生活便利的同时，也带来了气候变化、生物多样性退化、大气与海洋污染等棘手的自然环境问题，人类的生存环境正逐渐变得恶劣。

从表面上看，似乎发达经济体的自然环境已经改善了，但这种改善是以转移污染、破坏发展中国家自然环境为代价的，世界整体的自然环境状况依然不容乐观。

一直以来，人们寄希望于未来的科学技术进步能够解决当下的自然环境问题，而人工智能技术的出现点燃了这一希望。

一旦人工智能技术可以加速基础科学理论的突破，实现生产效率的大幅提升，有效改善人类的生存空间，一切发展与自然环境的问题也就迎刃而解。

4 总结

站在2019年看人工智能，不免感到几丝寒意。人工智能算法没有明显突破，鲁棒性差、算法黑箱等问题依然突出，部分商业化落地也不及预期，一些专家学者开始担心人工智能将迎来新的“寒冬”。

但若站在未来回顾人工智能，当前所有的担忧将仅仅是一个个小插曲。

即便是目前，人工智能技术的潜力也远远未终结。

人工智能即将带来的变革，仍将会超乎大部分人的想象。

近年来，许多行业都已切实感受到人工智能带来的颠覆，包括金融、制造、教育、医疗和交通等等。

但人工智能的价值维度还有很多，加速基础科学研究、提升社会生产效率和改善人类生存空间也只是其中的几个方面，我们不妨先提升一下自己的想象力。

人工智能将为人类带来怎样的变革，让我们拭目以待吧！

人工智能技术如何改变我们的生活

1、人工智能，最核心的将解放人的脑力劳动，未来服务将是瓶颈，而服务业分为高端服务业和低端服务业，在高端服务业中，人的脑力劳动是主要服务的提供者，而高端服务行业将会面临供给不足和服务水平参差不齐的难题。人工智能首先要解决脑力劳动水平参差不齐的难题，保证服务的确定性，在此基础上，将实现在服务行业的社会分工，解放人的脑力劳动。

2、医疗行业是高端服务行业，医疗行业是高端服务行业，医疗水平的高低取决于医生的水平。

3、人工智能改变出行，汽车驾驶最重要的是保证安全，而驾驶汽车会因为人的反应速度不同，安全水平会有差异，解决汽车驾驶最重要的是通过人工智能改变汽车驾驶的安全性。

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AI对教育的变革有哪些？

随着近几年人工智能的火热，人工智能教育也随之兴起。但是对于如何实施人工智能教育，很多人一定是一头雾水，STEAM教育、创客教育、编程机器人教育已经让很多人搞不清楚如何区分了，而人工智能教育则又以“飞一般的速度”进入到我们的课程里面。那人工智能教育到底能改变什么?

一、人工智能教育是什么

人工智能教育，简称：智能教育，AI教育，是指人工智能多层次教育体系的全民智能教育，涵盖在中小学阶段设置人工智能相关课程。

二、人工智能教育时代教师的价值

教师的核心价值在于“育人”。美国密歇根州立大学赵勇教授指出，传统的教育方式，从某种程度上压抑了学生的个性。而“首先去发现学生拥有什么特质，然后帮助他发掘出来”的教育方式会解放学生的个性，让每个学生都能够发挥自身的潜力。

所以人工智能时代的教育，教师的责任不再是教授知识，而是帮助学生成长，成为学生成长的人生导师或者心理咨询师，帮助学生发现优点，实现人生价值。教师的工作会更以“育人”为重。相应地，教师要从面向知识体系的传授，转向面向人文底蕴、责任担当、国家认同、跨文化交往等核心素养的培养，学生的创造能力、审美能力、协作能力、知识的情境化运用能力是教师所应关注的核心和重点。

这需要转变学生获取知识的方式，教师知识性讲授功能会被人工智能所取代，教师的主要工作是培育学生能力。教师需要精心设计问题、设计学习资源、设计学习工具、设计学习活动、设计学习评价。学生在教师的陪伴下，通过解决问题进行学习、获得知识、学会自主学习、独立思考、协作协同、知识迁移和运用，从而发展综合素质与综合能力。教师的陪伴、组织、督促、检查，对学生自主学习非常重要。今后的学习形态一定是学生线上学习，实践领域问题解决导向的项目学习，教师线下的督促、管理、陪伴三位一体的形态，而不是以课堂讲授为主的单一形态。

三、人工智能教育能够改变什么

现在市面上的人工智能教育大致分为两类，分别是AI测评和AI助教。

测评很简单嘛，就像你做心理测试题一样，先做题，然后心理学家根据你的答案对你进行分析，为你提供服务或帮助。

教育里也是一样的，孩子先做题(这个题目可以是AI的题库，或者是老师自己导入系统的题，还可以老师和AI一起组试卷)，做完题以后AI改卷，根据孩子的答案，生成专属于他的分析报告，这样老师一看就知道孩子哪里不好，哪里好，是不是方便多了?对家长也是一样。

AI助教也很简单，功能比较多，就拿错题本来说。

以前错题本就是本子，都要自己手抄或者剪下来贴上去，麻烦不说，还会出现遗漏，AI出现了，你每次错题它都能自动给你存下来，还会推荐同一类型的题目给你练习，直到你会为止。

人工智能教育对于传统教育来讲，正是“以其所长，补之所短”，人工智能教育会在教学和管理过程中间起到“穿针引线”的作用，给教师和校长等做辅助或者决策性的分析。将来，利用人工智能技术带来的便捷，将是教师、校长们的主要工作方式之一。

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