蟄伏過後的智慧行業，迎來新的經濟體系迸發

無論是科技行業領頭羊，還是中小型的創業型企業都湧入智慧領域中來，人工智慧好似魔力一般“蠱惑”著這些年輕的經濟體，從智慧城市、智慧金融、智慧家居、智慧電話機器人...我們日常所能接觸的絕大多數領域都掛上了智慧的“招牌”。

由於市場的需求，人才市場的緊缺，越來越多的程式設計師的轉投入到人工智慧行業，相較於其他的“碼農”，人工智慧似乎更有空間，關於Python的一些技能培訓空前火爆。這些使得人工智慧在眾多的垂直領域繁榮的背後，其實是基礎硬體的更新迭代。在技術層面上的突破，以及其算計視覺等應用的漸入佳境。

眾所周知，人工智慧的基本都的基於大資料，以及機器人學習。就以最近火熱的電話機器人舉例：如果你擁有一個客戶，你該怎麼連線他，如果涉及到多個客戶，你該如何進行分配，以及是否能夠確定這些就是你想要的客戶，你能發現為它們負責的單一公司實體嗎？ 客戶體驗始於準確瞭解客戶是誰，以及客戶之前如何相關。怎樣清洗客戶列表以消除重複的實體解析？為了實現這一願景，我們需要從後端的一些繁重工作開始。 誰是你的客戶？ 你真的知道他們是誰嗎？ 所有客戶都留下了資料路徑，該資料路徑是一系列碎片都需要透過機器人的大資料分析得出，這也就是一款電話機器人好不好用的前提。

大資料的爆發式增長，為人工智慧電話機器人提供了充足的“養料”，透過市場調查機構IDC的統計報告中，預計2020年，全球資料總量將達到40ZB，我國資料量將達到8.6ZB，佔全球的21%左右。

在演算法層面上，深度學習的出現突破了過去機器學習領域淺層學習演算法的侷限，顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的演算法設計思路。

而算力層面上，GPU、NPU、FPGA等專用晶片的出現，使得資料處理速度不再成為人工智慧發展的瓶頸。

結語：

你還在沉浸於歲月靜好，但外面的世界早已大江奔流。想要在這個時代站穩腳跟，逆流勇進，唯有時刻保持學習的能力，順應時代的變化。從智慧語音識別技術到智慧語音互動技術，今年來的人工智慧給予社會的是一個有一個驚喜。原本智慧只是一個名詞，到如今形容詞的轉變，都是透過人工智慧的“賦予”，各行業都煥發新的生機。