导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能盈利怎么样的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的前景怎么样
人工智能的发展前景非常广阔。
人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
人工智能都有哪些盈利方式？
人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。
人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。
简单来说，现在的的AI行业有三种模型：
1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)
这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。
2.人工智能平台(AI Platforms)
科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。
科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软=亚马逊=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。
3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)
简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。
而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！
科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。
简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：
科大讯飞目前收入主要来自三块业务：
语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。
1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财??
2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。
人工智能创业到底能不能挣钱，可盈利的机会又在哪儿？
去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。
作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？
人工智能的苦行期和红利期
要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。
人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。
而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。
不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？
人工智能创业的两个评判标准：道与术
当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。
借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。
道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。
术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。
事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。
有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？
未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。
这些领域或是最可能盈利的人工智能创业
调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。
以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。
同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。
总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。
结语
人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。
人人都在讲的“人工智能”，能赚钱么
人工智能本身是不能赚钱的。而人工智能加上传统赚钱的项目就能赚钱，未来人工智能会和今天的互联网一样普及。可以说有人工智能不一定能赚钱，但是没有肯定赚不到钱。举个栗子，一家早餐铺，即买包子也买油条还买汉堡，但是这些东西必须当天做才好吃。就需要准备原料（提前和面和加工食品），但是你不知道今天能卖多少包子多少油条多少汉堡，也就没有办法提前预测生产。有多年销售经验的师傅可能知道，张大妈一三五七吃包子，李公子二四六吃油条，然后估算出大概今天需要的多少包子多少油条。这需要多年销售经验才行，有了人工智能技术，人工智能就能够将人们的经验进行传递，机器可以帮助一个新开张的早餐铺迅根据周围居民的数量和喜好，速算出今天生产多少包子多少油条，能够满足消费。这样既不会造成卖不出去浪费，也可以有效保证效益最大化。在这种前提下，依然依靠经验的早餐铺明显就干不过这些有了人工智能技术的早餐铺。而人工智能能做的不仅于此，有了人工智能，过去难以自动化的一些行业都会自动化了。所以大企业，规模企业更容易形成，企业一旦形成垄断，就可以有效的控制市场，让自己的利润最大化，从而挣到过去任何一家企业都望尘莫及的利润。如果你还不能理解，给你举个栗子，互联网赚钱吗？你仔细想想，看一看，就知道互联网本身不赚钱，赚钱的是那些依靠互联网，玩转互联网把自己的企业做大的企业，淘宝就是个销售平台，但是依靠互联网技术，今天的淘宝拥有了最低的成本和最广的知名度。搜索引擎就是靠广告赚钱，然而依靠互联网，这个卖广告的比任何一家中国传统的广告公司盈利都多。人工智能是工具，在人工智能时代，市场会发生变化，会诞生一批能赚钱的企业，当然也会有相当多的传统企业不与时俱进而倒下。
人工智能发展前景怎么样
人工智能是现在大环境下需求最大的行业，国家在这方面的人才缺口特别大，供不应求，人工智能发展前景很可观。
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
人工智能专业就业指导：
科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造。一方面，人工智能的研发难度较大。另一方面，人工智能的研发需要更多的研究资源，人才培养周期相对较长。由于目前人工智能产业还处于发展初期，所以学习人工智能专业要想有更好的就业出口。
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90%的人工智能还在亏损？这家深圳公司却已盈利多年
眼下，人工智能的应用领域和盈利问题，仍旧困扰这个行业的绝大多数参与者。然而，一家深圳公司，却在落地应用和商业 探索 上，开始有了不少的建树。
几乎没有多少人注意到，如今大量的人工智能设备，都在使用亚略特提供的解决方案。
“身份证识别，疫情防控，中国高考考生的人脸识别，印度EID项目指纹识别，多国国民选举的生物识别系统等等，都在使用我们的生物识别方案及设备”，邵宇说，亚略特没有把人工智能当成是一个很虚的东西，而是把人工智能变成一个可以让人买单的很“实”的一种产品。
根据亚略特的介绍，亚略特是通过指纹、人脸、虹膜、情绪、行为等多模态生物识别核心技术，在行业中提供“算法+芯片+智能硬件+平台+应用”的全产业链AI行业解决方案，然后在不同的垂直领域进行客户拓展和应用。
根据介绍，亚略特有近200项多模态生物识别技术专利，生物识别算法和产品已通过中国相关部门GA评测、印度STQC国家标准认证和美国MINEX/FBI认证，相关产品及解决方案已落地覆盖全国30多个省市，并销往亚、非、美、拉等十余个国家，为全球不同种族的人群提供生物认证产品和服务。
2021年7月7日，亚略特在世界人工智能大会上展示了“大观世界”数字化城市综合治理中台，该中台利用“芯片与算法+引擎+平台+应用”组成的软硬一体化产品架构，主要目的在于让人工智能在各行业落地。
根据介绍，亚略特实际接入并展示的中台应用的领域包括：智安小区管理、阳光餐饮食品安全、城市公租房管理、智慧园区管理、疫情防控、智慧酒店等，此外，相继推出了明厨亮灶、易通行、都来住等多个不同行业的 社会 治理和服务解决方案。
比如，亚略特的“一网通办”智能终端，民众可以通过“一网通办”的智能终端机自助办理身份证、港澳通行证、居住证等证件；
在智慧酒店解决方案里，客人自行到前台就可自助完成人脸身份核验，自动获得房卡，通过身份证件或者生物特征授权去开启房间；退房时可自助完成退房、发票提请，方便快捷。这套解决方案还可以用在长租房和福利房等城市公共服务管理领域。
在 情感 计算产品中，则是通过 情感 计算研究，创建一种能感知、识别和理解人的 情感 ，并能针对人的 情感 做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种 情感 特征的能力。
邵宇称，亚略特的核心是“软硬算供”，软件算法全部是自主开发，有17年的积累，硬件也是公司自己设计，从主板开始，像芯片，生物识别的斑码芯片都是自研，最后一个是供应能力，亚略特有自己的智慧工厂，能向市场提供自主可控的智能设备。
亚略特方面称，公司每年的技术研发投入达到了近20%，投入比不低于头部 科技 企业。
人工智能产业创新联盟秘书长安晖发表报告显示，全球近90%的人工智能公司仍处于亏损状态，中国AI产业链中90%以上的企业也处在亏损阶段。
然而，亚略特已经实现盈利。亚略特在没有资本干涉的情况下，做到了持续盈利，除了技术方面，部分原因还是还归功于对自己的定位。
从亚略特的盈利模式来看，目前当下主流的人工智能公司，很多都是亚略特的客户。亚略特的方向是在技术前端和供应链后端，都能同时提供服务，而不是成为大型的人工智能方案集成商。这种定位，也让亚略特能够在激烈的人工智能大战中，成为特殊的存在。
“我们的技术是做到被集成，我们不去集成别人，集成是为了数（数字），我们是为了术（技术）“，邵宇说。
邵宇定义，相比独角兽，亚略特更愿意称自己为老炮。
“亚略特提供的是能力，而不是生产关系，亚略特只做产业赋能，任何行业都需要赋能。” 邵宇说，掌握核心技术，守住寂寞，稳中求胜才能走得长远。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能盈利怎么样的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。