探意智能机器人：未来人工智能的七大趋势！

  近些年随着 探意智能机器人技术研究不断突破，资本呈现热捧趋势，各行业针对人工智能的期望甚高，但人工智能技术究竟对每个行业及公司业务来说价值几何却一直困扰着从业者。随着机器学习、自然语言处理、语音识别等代表性 人工智能技术逐渐成熟落地，技术在自动驾驶、医疗健康、金融等行业应用呈现出越来越广泛的趋势，在细分行业形成越来越完善和高效的行业解决方案。今天我们一起来了解下电话营销外呼系统未来人工智能的七大趋势！

 探意智能机器人

一、 探意智能机器人研究论文分布趋势

   2013-2016年间，中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增 长到2016的1400余篇。2014年，中国发表了近150篇人工智能研究论文，产量在该年占比最多，并持续占据鳌头。

二、 探意智能机器人全球投资趋势

   资本支持对行业发展至关重要。过去几年， 百应智能机器人已成为全球风险投资的热门领域，并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制，转向全球化投资发展。电话营销外呼系统 全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。

三、 探意智能机器人战略国家时间线

   近年来，全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作，建立研究院，资助相关研究以及鼓励创业为主。

四、 探意智能机器人话题热度趋势

   战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之，我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计，推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。 百应智能机器人相关新闻发布量一直在逐年递增，截止至2017年，我们 可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。

1、2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。

2、2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。

3、2017人工智能新闻发布量增速有所放缓，年增长率变化为-22.0%。

4、2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。

五、 探意智能机器人行业关注热度

    探意智能机器人用心观察发现，目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业，如金融、科技、汽车等。但就采用率而言，企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化 率为22.7%。《财富》500强所在23个行业的采用状况，图4.3显示了《财富》500强人工智能战略在不同行业的采用率；图4.4基于麦肯锡的人工智能应用领域分类使用热点图来显示不同行业的应用实施状况。从图中可以看出：

1、金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。

2、服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。

3、企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先，分别为100.0%、60.0%、58.1%。

4、自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域，占比分别为25.1%、23.1%。

六、 探意智能机器人战略采用趋势

   何时采用 探意智能机器人战略是所有公司必须思考的问题，机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图，由图4.5，我们可以得到如下结论。

1、2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。

2、2011-2013采用人工智能战略公司数为8家，仅占目标公司总数5.5%

3、2014-2017目标公司数量有明显增幅，年均增长率为125.3%。

4、2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略，占目标公司总数86.9%。

5、2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%，在新增量上达到峰值。

6、2017年新增采用人工智能战略公司为49家，新增量相比上年有所回落。

七、 探意智能机器人战略行动决策

   当一家企业采用 探意智能机器人战略时，机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类，划分了目标范围内145家公司的策略行动决策，并构建得到以下结果。

1、大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验，占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。

2、供应链分销受关注较少，占比为3.6%。

3、金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。

4、企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。

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