2019年，處在風口浪尖上的人工智慧行業機會在哪？
近期，創投研究機構CB Insights釋出了2019全球人工智慧發展的25個趨勢。這25個人工智慧發展趨勢包括了：
針對這25個重要的AI趨勢，CB Insights採用NExTT框架，根據行業採用率和市場優勢評估了每一種趨勢，並將其歸類為暫時、必要、實驗性、威脅性。對於未來戰略和計劃，希望本文能帶給你一些啟發。
NExTT框架
短暫：企業合作意願、市場機會不確定性
必要：廣泛的產業、客戶應用和投資；市場接納度
測試：試點企業或初創公司的產品沒有被廣泛應用；早期應用者驅動技術和趨勢
威脅：大規模可行的市場預測、知名投資活動、不穩定/不確定性的應用
NExTT框架的兩個維度
行業應用（Y軸）：該領域創業企業情況、媒體關注、客戶應用（合作、客戶、授權交易）
市場優勢（X軸）：市場規模預測、盈利記錄評論、投資機構和資本的質量及數量、競爭強度、對研發的投資、老牌企業交易（併購、戰略性投資）
對於以下這些必然的AI趨勢，
你需要一個明確清晰的戰略和計劃
中國不斷大力推動人工智慧面部識別應用，引起媒體關注。
中國對面部識別技術的需求與日俱增。
資料顯示，美國對面部識別技術的興趣也日益增加。
早期應用正在落地，儘管也會出現一些技術故障。例如，蘋果在iOS10中引入基於面部識別技術的登入模式。據報導，亞馬遜該技術報告錯誤的將政府議員識別為了犯罪分子。卡內基梅隆大學正在開發該技術幫助加強視訊監控。
健康診斷是當下AI交易的主要驅動力。
FDA批准開放新的商業機會。例如，IDx公司的演算法可以準確識別糖尿病性視網膜病變的病人，無需醫生的進一步確認。ARTERYS的腫瘤人工智慧套裝，可以在初期發現肺部和肝部病變。Viz.ai公司的產品可以分析CT掃描發現中風的潛在可能。
谷歌DeepMind的演算法可以識別乳房活檢中腫瘤存在的可能性。
從家庭智慧相機、裝置面部識別、無人車、無人機和機器人願景，實時決策的需求推動邊緣裝置離人工智慧更近。
你知道下面哪些圖是偽造的嗎？
答案是全部都是假的。每張圖都是由對抗式生成網路GANs創造出來的。
CMU的研究人員使用GANs在“deepfake”視訊換臉中，將John Oliver變成了Stephen Colbert。
拼多多CEO Colin Huang說，2017年，我們……主動刪除了總共1070萬有問題的商品並被封鎖4000萬個連結……提出了侵權行為問題……我們還與400多名合作品牌共同打擊假冒產品。
新型基於AI的解決方案正在興起。例如，Cypheme 採用隨機模式的噴墨列印技術，每個隨機的模式都是獨一無二的，可與資料庫商品相關聯進行驗證。Red Points 通過線上驗證和機器學習為客戶尋找假冒產品。Entrupy 開發了一個便攜顯微鏡，可以安裝在手機上。當使用者將商品拍照上傳時，人工智慧演算法會與真貨資料進行比對。
用人工智慧幫助產生更多的“逼真”合成資料來訓練人工智慧。Nvidia，比如，使用生成式對抗網路GANs來創造假的環遊腦瘤的MRI影像。“這些結果可以為醫療影像中機器學習面臨的兩個最難的挑戰提供潛在解決方案，也就是病例發現的概率較小，以及病人資料共享。”
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