Alexa的设备还包括Echo、Echo Dot、Fire TV Stick 4K、Alexa Voice Remote等在内，节假日期间出货量快速增长超过数百万量级。尤其是，亚马逊儿童设备Echo Dots儿童版本、Fire儿童版本平板电脑，增势显著。
今年7月，NPREdison牵头公布的研究报告表明，18%即约4300万美国成年人享有一台智能音箱。消费智能研究报告和Voicebot对这一推断的数量更高，分别是5000万人次、4730万人次。2018年11月， Canalys公布的报告表明，2018年第三季度，全球智能音箱同比快速增长137%，从2017年Q3的830万台减少到2018年Q3的1970万台。Echo的购买量较去年减少了两倍之多，就连亚马逊消费品零售业务首席执行官杰夫.威尔克Jeff Wilke也称之为，2018年圣诞季是一年中销量最差的时节。
分析机构预估，2018年智能音箱设备数量相似1亿。据全球市场看穿的预测，到2024年全球智能音箱整体估值有可能高达300亿美元。AI语音助手，通过“鬼魂”于智能音箱，走出了千家万户。也让普罗大众近距离、保镖了解到AI人工智能，这个看起来很远、控不能及的“新概念”。
追本溯源，始自1956年，经历了技术曲线的谷底。近两年，人工智能绽放出有的“第二春”能量极大。2019年，新年伊始，总结往昔才需要更佳的茁壮、行驶，力挽狂澜未来。
融资：All in到All right2013年美国创意战略中，最先提到人工智能在智慧城市、城市大脑、自动驾驶、教育等领域中的应用于和愿景。这一年，欧盟、日本也适当地启动了计算机仿真人脑的研究计划。2016年，人工智能转入“动态”高发期。
美国白宫公布了两份关于人工智能的最重要报告，明确提出七大战略方向。从政策、技术、财力等方面给与一定反对、确保。同年，谷歌、微软公司、Facebook等明确提出人工智能涉及路线的未来规划。
秋季，IBM、微软公司、谷歌、亚马逊、Facebook正式成立人工智能联盟。自此，人工智能在巨头之间达成协议共识。其也沦为云计算之后，未来十年乃至更加长时间巨头们主要赋能、耕耘的领域之一。2017年，海外人工智能的“热度”传送到国内。
人工智能首次被载入政府工作报告，工信部印发了《增进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》。工信部、发改委、科技部、中科院等15个部门联合正式成立新一代人工智能发展规划前进办公室。如果说AlphaGo大战柯洁自带吸晴功力，在普通民众中引导了大规模的探究。
那么，2017年，完全每天再次发生一笔融资，让人可以更为直观地体会到人工智能领域的温度。来自CB Insights数据表明，2017年，国内人工智能行业融资数量超过最高峰。其中，收购、上市的企业数量也超过最高值。全年融资占到比多达美国的38%，超过48%，占有全球将近半数的融资。
2017年下半年，BAT关于AI的理解、规划、布局，接踵而至。百度开发者大会上李彦宏年所明确提出All in AI。阿里巴巴云栖大会上，正式成立了名字接地气儿的达摩院DAMO。腾讯合作伙伴大会明确提出AI in All。
各家根据自身的基因和定位的有所不同，采行了和而不同的路线。明确而言，百度、阿里巴巴通过技术“缩放效应”，以期通过技术优势引领业务。百度凿来行业技术大牛陆奇，可以看出，于百度而言，AI技术才是解决问题业务瓶颈的关键所在。
尽管，阿里巴巴投资了很多人工智能领域的初创企业。对于自身的达摩院定位也比较明晰，注重基础研究，还包括量子计算出来、机器学习、基础算法、视觉计算出来、自然语言处置、人机大自然交互等等。
即时通讯工具起家的腾讯，更加侧重于AI技术渗透到现有业务中，提高现有业务在应用于层面的赋能。大环境催熟下，一些创业独角兽被推向舞台中央。
商汤科技、旷视科技、思必驰、云知声、依图科技、云从科技等沦为AI行业的佼佼者。由于BAT等巨头体量较小，改向新兴业务时，动作反而没创业企业布局很快。在“船小好掉头”的优势下，商汤科技、旷视科技等企业的AI技术很快落地，并被B末端企业应用，较慢商业化到C末端用户。
2017年苹果秋季发布会发售的iPhone X带火了3D人脸识别技术。同年秋冬季，vivo X20（海外部分地区使用旷视）、OPPO R11s两家国内手机厂商先行竞争对手一步，牵头商汤科技在终端中使用AI智慧美颜、AI识物、面部关卡等功能。这也使得，业务To B服务于企业的独角兽，首次回头到前台。鉴于终端体量大，商汤科技忽得头筹，给大众留给了深刻印象的AI初印象。
2018年手机AI＋图片、照片进阶为AI＋视频、录音，商汤科技SenseAR美体塑形获取的一键式全身美体塑形，旷视科技的3D人体姿态辨识跟踪、AI美体、Super IQ超强画质相继入驻到有所不同品牌最新款的终端产品中。还包括华为、小米、OPPO、vivo等。
另一厢，国内智能音箱市场在2017、2018年以“价格战”的方式较慢教育市场用户。2017年，智能音箱市场的玩家主要集中于在互联网企业中，诸如，百度、阿里巴巴、京东、喜马拉雅等。2018年，入局的企业又新开三个巨头三星、华为、腾讯，硬件ICT厂商居多。就在2017年，人工智能涉及概念以及落地产品“铺天盖地”，表面形势一片岌岌可危。
且市场舆论普遍认为2018年，人工智能将不会沿袭2017年的发展态势、投融资节奏，持续低快速增长时。现实的发展动向，泼下一盆冰冷的水。
2018年上半年，百度AI灵魂人物陆奇投奔，个人与平台的舆论风暴，引起了外界对于百度AI战略未来南北的担忧。尽管，头部AI企业涉及融资消息屡屡创意低。然而，大大取得融投资、商业化进程较慢，缺少赚能力，2018年被视作AI企业的出局之年。
2018年尾，整体资本市场转入寒冬模式，中小型AI企业在资本市场谈出有“摧枯拉朽”的故事难上加难，存活等问题捉襟见肘。曾多次的资本宠儿ofo，慌忙收场。无论是veto right还是违背技术路线，三年的时间，资本市场早已再次发生了过于多的变化。从早期资本对待新兴技术、新兴领域不顾一切的All in押注，投资人重视、实地考察的要素大大减少。
谈好技术是一个方面，更加最重要的是，技术与落地之间“有效射程”的距离，落地后商业化规模的大小，应用于场景的非常丰富与否，商业化闭环能力等等方面的All right。涉及数据表明，2017年较2016年，种子轮、天使轮大幅上升，A轮、B轮适当减少。可以意识到的是，渐渐重返理性的2019年资本，仍然蜂拥而至。
对待AI赛道，投资与报酬的理解越发明晰。领域：谁是香饽饽？计算机视觉早已在不知不觉中藏身到生活中的很多场景里，当你用于iPhone面部关卡功能，当你打开Snapchat APP的滤镜，当你用于智慧手机美颜照片功能，当你用于网上银行面部辨识应用于，当你出售物品用于面部证书缴纳......这一切都牵涉到到AI领域中的计算机视觉技术。在AI几大细分领域中，有所不同机构统计资料结果有所差异。腾讯研究院统计资料表明，2017年，计算机视觉与图像、自然语言处置、自动驾驶/辅助驾驶员沦为AI融资产于Top 3，企业产于集中于在计算机视觉与图像、自然语言处置、语音辨识三类中。
CB Insights表明，自然语言处置、机器人、计算机视觉领域融资金额最多。中国报告网数据表明2017年，国内视觉、语音、自然语言处置沦为AI产于前三甲，视觉、语音占到比分别为34.9%、24.8%。无论融资金额还是企业产于，计算机视觉领域占到比仅次于。
因而，2018年被称作计算机视觉之年。随着行业范围内的研发工作、深度自学算法、图形处理器的变革。更佳的传感器、大量图像被标记作为“深度自学”的资料，非常简单不易操作者的深度自学软件，不断改进的处理器相互融合。
使得计算机视觉经过过去几年的发展超过了新的高度。涉及数据表明，计算机视觉市场快速增长与技术递归、演变某种程度快速增长。预计到2025年超过262亿美元，每年增长率多达30%。
过去两年，亚马逊针对开发人员发售的人工智能Rekognition系统，作为AWS云计算服务器一部分。可以根据面部估计人的年龄范围，每天分析数十亿张图像。
微软公司的云储存服务器OneDrive和SharePoint发售AI服务。谷歌Blogger可以辨识照片信息，展开概括、分类整理。一些新的独角兽项目也在冉冉升起。
欧莱雅并购的美妆数字技术公司ModiFace，利用AR和AI技术，展开皮肤检测、美妆补妆。男装自定义公司MTailor，根据人工智能技术3D扫瞄用户尺码数据，为男士自定义衬衫和牛仔裤。Topology公司的应用软件，可以为用户获取自定义眼镜。Pottery Barn公司利用AR增强现实技术，设计新的家家不具摆放。
视觉初创企业Hover，让用户通过上载家居照片到其研发的应用程序上，轻而易举3D建模。以上比起于自动驾驶汽车、无人售货店等项目，操作者非常简单、技术复杂度不低。也使得计算机视觉大规模普及，沦为日常生活中的必须工具变成有可能。
从技术的角度来看，计算机视觉技术大同小异其它人工智能技术。计算机视觉技术更加多在于预测分析，而不是对早已再次发生的事情展开递减性改良。
此外，计算机视觉根据确认的图像或者图像集展开分类，利用算法从图像中推断出信息。随着时间的流逝需要给定更为精准，甚至相比之下多达人类的图像识别能力。在数据搜集、训练方面，计算机视觉技术比其它AI工具极具能效、采用率更高。
原因在于，大数据必须训练大量数据，而计算机视觉只必须精确的标记图片和视频。2019年计算机视觉将不会加快落地，美国CCC信息服务公司早已协助汽车保险公司，通过热力图辨识汽车损毁程度，确认损毁最相当严重的方位。
亚马逊、微软公司、谷歌在过去一年把计算机视觉技术推上了“零点”，未来计算机视觉将不依赖人手动标记训练AI，而是通过人工智能培训人工智能，修改流程、提高速度。除计算机视觉技术，自然语言处置NLP沦为AI大规模落地的第二大领域。应用于智慧型手机、智能音箱、智能家居等等。
2011年，苹果公司统合Siri内置放iPhone 4S。目前，Siri反对36个国家最少24种语言。沦为在移动终端、PC设备上用于最普遍的语音助手之一。
亚马逊Alexa、谷歌Assistant、微软公司的Cortana更好应用于智能音箱、智能家居等设备中。早些时候，亚马逊CEO贝索斯参加Code Conference大会时曾回应，几十年前，语音助手还归属于科幻小说中的虚构情节，如今它早已回到了普通用户身边。尽管未来人工智能有可能无法已完成所有事情，最少某些事情、某些方面比人类做到得更佳。
亚马逊Alexa一般来说从维基百科、Yelp、Accuweather、Stats.com等网站上提供科学知识。目前，Alexa正在展开Wolfram Alpha的构建，解决问题地理、历史或工程等坦率问题，智能助手的信息源愈发非常丰富，意味著可以更加好地解决用户有所不同类型的发问。另一个趋势，有所不同语音助手从“混杂”南北“合作”。
国外，Cortana和Alexa展开了统合。国内，小米小爱同学和微软公司小冰，华为小艺和微软公司小冰合作的智能音箱不具备“双语音系统”。
2018年最后一天，微软公司小冰和小爱同学构成了人工智能少女联盟，不具备AI同步技能。在微软公司Dual AI生态下，有所不同语音助手的合作可能会之后深化。
硬核：未来如何跳跃2018年世界人工智能大会上，图灵奖获得者、中国工程院外籍院士Raj Reddy说道，“很多人看来人工智能都是一些乐观的景象，看见世界末日，但我看见的是一个光明的未来。”阿里巴巴集团董事局主席马云却回应，“人工智能这个词直译中文后，翻译成并不是很精确，AI最差应当翻译成机器智能，把AI翻译成沦为人工智能，我实在是人类把自己看得过于大，把自己有点托大了。”两者的观点在一定程度上体现了，人工智能整个行业的现状。
悲观情绪与乐观情绪、理性为首与混乱为首并存、技术局限性与应用于场景单一化之间的对立。2018年年初，谷歌3100名员工对于公司参予Maven项目回应反感。
该项目归属于美国国防部的一项措施，目的通过无人机镜头辨识、检测、分析多种物体，谷歌在其中获取了TensorFlow API机器学习应用于。同一周，全球50名AI专家赞成韩国科学技术院KAIST的杀人机器人项目。2016年7月，美国得克萨斯州达拉斯市警方用于机器人炸弹，将犯罪分子射杀。
杀人机器人带给的伦理和道德规范仍然是AI学术界极为头痛的难题。无论是谷歌的Maven，还是KAIST的自律武器，皆可以应用于战争，继续执行军事任务。某种程度，Facebook大规模用户隐私泄漏事件，也使得AI人工智能中的数据智能分析曝露于民众的负评之中。Elon Musk和John Giannandrea分别代表了AI混乱为首和理性为首两个阵营。
Elon Musk曾传达过，“人们知道应当担忧人工智能”，“人工智能关系、威胁到人类文明的安危”，“机器人可以做到任何东西”，“人工智能可能会造成人类覆灭”，“人工智能是一个不朽的独裁者，人类总有一天都无法挣脱他们的统治者”……过度忧虑下，以至于马斯克有了“SpaceX殖民火星”计划。John Giannandrea则指出，人工智能相比之下约将近4岁孩子的能力，现在舆论有很多关于AI的欺诈抹黑，以及AI威胁的高谈阔论，人工智能有些像大数据，更为偏向于机器智能这个定义。
和阿里巴巴马云的观点不谋而合。而实质上，AI人工智能在落地、商业化，与传统行业融合等方面的艰难，比忧虑人工智能技术本身，更加有一点担忧。集邦咨询竣墣产业研究院分析师姚嘉洋对回应，从2017年到2018年，AI技术发展如雨后春笋般经常出现，发展方向不外乎提高AI运算效能、各类Framework与神经网络提供支援原始度，以及Inference假设端的结果精准度等。投放AI显然花费不少开发成本与资源，投放成本如何转化成为实质的营收与利润，将不会是2019年甚至2020年、更加近将来的仔细观察指标。
如何更进一步转化成为可持续运营的商业模式也将是未来新的涌进创业者的首要关注点。谈到行业趋势，姚嘉洋指出，谷歌、阿里巴巴等CSP企业，以及运营商享有大量数据，在AI行业极具优势。2018年华为开始投放AI芯片的研发，2019年至2020年，BAT在AI芯片的研发方面，应当也不会有更加多具体的进展，也将连带牵动Intel、NVIDIA等芯片企业合作关系的变化。
另一方面，截至2019年1月，思必驰与元禾、明触正式成立的驰星创投，专心于投资AI领域早期项目。早已投资了覆盖面积医疗、IoT、教育等在内的19家AI上下游企业。
商汤投资了禾连、影谱科技、物灵科技等企业，旷视投资Video++、并购艾瑞思机器人、Aibee涉及投资项目也在展开中。(公众号：)指出，AI人工智能行业受限于链条较长、商业化、落地较慢。AI企业取得融资的同时，又大大向涉及企业展开投资。可以给未来新的正式成立的AI企业，获取一些商业模式方面的糅合。
有业内人士对回应，AI时代刚到来，国内AI公司更加重视未来资源的布局与AI生态的建设。原创文章，予以许可禁令刊登。
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