人工智能（AI）技术市场正在蓬勃发展。除了大肆炒作和媒体的日益关注外，众多初创公司和互联网巨头都在竞相加入进来，企业的投资力度和采用程度随之大幅提升。Narrative Science公司在去年的一项调查发现，38%的企业已经在使用人工智能技术，到2018年这个比例有望增长到62%。弗雷斯特研究公司预测，2017年人工智能领域的投入将比2016年猛增300%。IDC公司估计，人工智能市场将从2016年的80亿美元，增加到2020年的470亿美元。
“人工智能”是1955年杜撰的一个术语，用来描述计算机科学领域的一个新兴分支学科。如今，人工智能包括一系列广泛的技术和工具，有些久经时间的考验，而另一些还比较新颖。为了帮助了解什么是热门技术、什么不是热门技术，弗雷斯特研究公司刚刚发布了关于人工智能的TechRadar报告（面向应用软件开发专业人员），该报告详细深入地分析了企业应该考虑采用、以支持人类决策的13种技术。
基于弗雷斯特研究公司的分析结果，本人在下面列出了10种最热门的人工智能技术：
自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括：亚马逊、苹果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。代表性厂商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表性厂商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath和WorkFusion。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。
当然，如今公司企业可以从人工智能技术获得诸多好处，不过据弗雷斯特研究公司在去年进行的一项调查显示，采用人工智能方面也面临一些障碍，未打算投入于人工智能的公司表达了这些顾虑：
弗雷斯特研究公司得出结论，一旦企业克服了上述障碍，它们势必会得益于人工智能在面向客户的应用环境下加快转型，并编织成一个高度互联的企业信息网络。
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