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據(jù)中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟總體組組長孫明俊介紹，2000年至2016年，中國人工智能企業(yè)數(shù)累計增長1477家，融資規(guī)模累計達27.6億美元——大量的資本、人才、創(chuàng)業(yè)公司以及技術支撐著中國人工智能的爆發(fā)。

“這些誤區(qū)可以打一個比方，像盲人摸象的故事?！敝锌埔曂貏?chuàng)始人、董事長兼CTO山世光認為，社會上確實有很多專家、科學家、技術人員在做人工智能，但其實大多數(shù)人，或者說接近百分之百的人，都是在做AI的不同的角度，比如做視覺的，基本上不過多關注做聽覺的；做聽覺的，基本上不是那么關注做自然語言理解的。

“移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大量設備、設備使用者時刻處于移動狀態(tài)，傳統(tǒng)以‘墻’為中心的安全模式不再適用，需要通過人工智能等技術探索以‘人’為中心的新的安全防護體系。”云適配創(chuàng)始人陳本峰舉例說，過去，離職人員泄密成為不少大型企業(yè)數(shù)據(jù)安全隱私泄漏的主要途徑之一，而通過人工智能技術對員工的辦公習慣進行深度學習后，系統(tǒng)就能在員工做出下載大量信息等異常舉動時識別出問題，從而提早預防信息泄漏。

在當今激烈競爭的商業(yè)環(huán)境，客制化智能工廠與供應鏈會變得越來越普及，所有關鍵的制造流程都可以實時掌控。據(jù)Computer Business Review報導，Zebra Technologies近期發(fā)表了「制造遠景研究」(Manufacturing Vision Study)，探討了生產(chǎn)數(shù)碼化的變遷與原因。

善事不等于善心，如果想以一兩件善事抵消罪惡，那么，這個善就不是真善，而是惡的幫兇。

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其實在用人大師的眼里，沒有廢人，正如武功高手，不需名貴寶劍，摘花飛葉即可傷人，關鍵看如何運用。