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　　人工智能吸引了越來越多的關注。

　　隨著AlphaGo在圍棋上戰勝柯潔，人工智能受到越來越多的關注。但如果你認為人工智能的應用只是下棋，那就大錯特錯了。事實上，人工智能在工業領域的應用一直被業界寄予厚望。

　　麥肯錫公司發布的《人工智能在工業中的潛力和實踐》報告指出，人工智能有望改善所有行業的表現，尤其是在工業領域，人工智能驅動的自動化是提高生產力的重要驅動力。

　　西門子研究深度學習和大數據分析已經超過30年，并在多個工業領域成功構建了“AlphaGo”。

　　從燃氣輪機到高速列車；從計算機斷層掃描(CT)到數控機床...這些安裝的設備積累了大量的數據。通過分析和利用這些數據，西門子開發了類似AlphaGo的人工智能，從而大大提高了工業效率。

　　西門子中國研究院大數據分析和R&D總監田表示，工業領域的人工智能比互聯網領域的人工智能復雜得多。首先，工業領域的數據量巨大，采集、清洗等環節也非常復雜。此外，根據客戶的不同要求，人工智能解決方案的復雜性進一步增加。

　　經過幾十年的風風雨雨，人工智能終于開始給企業帶來實實在在的應用價值。

　　根據中國工業和信息化部發布的數據，2016年中國人工智能市場規模超過230億元，預計2018年將達到381億元，復合增長率為26.3%。2017年7月，中國發布了新一代人工智能發展規劃，提出了“三步走”的戰略目標。到2030年，人工智能核心產業規模超過1萬億元，相關產業規模超過10萬億元。

　　為什么最近兩年人工智能突然“火”了？田指出，大數據是實現人工智能的基礎。大量數據處理能力和計算能力(如深度學習)的提升，以及大數據處理軟硬件的巨大進步，推動了人工智能的發展。

　　數據、算法、硬件是實現人工智能的三大基礎。與此同時，人們的意識也發生了變化，非常清楚大數據所蘊含的價值，并希望進一步發掘。于是，越來越多的公司在人工智能領域投入了大量的人力和資金。

　　毫無疑問，人工智能給人們的工作和學習帶來了很多便利，比如目前市面上流行的視覺和語音交互，包括未來的自動駕駛和營銷。但工業領域的人工智能往往被忽視。