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人工智能作为当今世界上最重要的科技之一，其走过了60年“三起两落”的发展历程，已融入人们生产生活的各个方面。“智能+”时代正在加速向我们走来。在人工智能风口到来之际，构建应用场景、找准突破口成为人工智能应用落地的重中之重。
人工智能应用落地的四个关键因素
人工智能产业发展繁荣离不开数据驱动和计算能力的提升。大数据、计算能力、人工智能之间正在形成一种共生生态，大数据为人工智能提供源源不断的动力，人工智能衍生出了诸如深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等新型算法，硬件计算能力的有力提升有效地缩减了算法迭代改进周期。未来可从四个方面形成合力，加速人工智能应用落地。
鼎泰850数控铣床钢板防护罩的安装：
钢板防护罩适用于数控机床，加工中心，组合机床及各种机床在各个传动方向上导轨的防护罩，它不但具有防尘屑防冷却液等功能，而且还能增加机床的封闭性，同时根据各用户不同需求开发了低速、中速、高速钢板伸缩式防护罩。
明确应用场景边界。人工智能技术尚未达到强人工智能水平，产业落地过程中应避免好高骛远。例如，机器人脸识别在绝大多数情况下比人识别的效果要好，但是在需要知识、想象力的特殊情况下，与人脑还是存在较大差距。现阶段以深度学习为代表的人工智能技术并不善于解决通用性问题，人工智能技术要实现产业落地并形成商业价值，需要清晰其所能解决的特定领域问题，并有明确的应用场景边界。将人工智能的功能需求限定在有限的特定问题边界之内，这样得出的解决方案才能相对可行可靠，如借助视听传感器能够自主规划扫地方案的扫地机器人等。
闭环数据反馈循环。谷歌、Facebook、英特尔、微软、苹果、特斯拉，中国的BAT等人工智能前沿公司，通常都具有一个共同的特征——闭环的数据反馈循环。例如，Google、百度等互联网广告系统能够根据用户点击及输入等操作，自动收集到用户一手数据，抽取关键特征并输入深度学习神经网络，神经网络训练好后能用于对用户行为的预测，进而提高用户体验。从应用终端收集数据，再用数据训练模型，之后用模型提高用户应用体验，用户应用后又产生新的数据，这就形成了闭环的数据反馈循环。其内部就可以完成自动数据收集、标注、训练与反馈，这使得人工智能算法实时迭代优化的更加便利。
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