今年8月，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前有全球影响力的人工智能与机器人创新大会。届时雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从中筛选最终入选榜单的公司名单。
如果你也想加入我们的榜单之中，请联系：[email protected]
图片来源： TechCrunch 。
本文作者为微软开发者部门前负责人、Madrona Venture Group 风险投资合伙人 S. SOMASEGAR 和 Madrona Venture Group 风险投资合伙人 Daniel Li。
应用智能指的是使用机器学习技术开发、使用历史数据和实时数据，做出预测和决策的应用的过程。这些开发出的智能应用能够为用户提供丰富的、自适应的、个性化的体验。
我们相信今天每一个成功的新应用都是智能应用.
聊天机器人大军、虚拟助手和电子商务网站在学习在正确的时间展示正确的推荐;最新的交友应用能够学习并能不断提升用户体验。此外，为了应对新成长起来的应用，传统的应用也在变得越来智能。
现在是投资更广泛的智能应用生态系统(intelligent app ecosystem)的大好时机，因为应用开发中几个重要的趋势正汇聚到一起：
大规模计算能力的可用性，和用于支持机器学习模型的低成本存储;
机器学习技术的易用性让开发者可以利用这项技术;
将微服务(microservice)作为应用的开发模式;
可用于发展开发应用的平台，尤其是基于消息和语音等“自然用户界面”的平台。
我们思考了智能应用出现的多种方式，以及它们是如何开发。本篇中的智能应用汇集阐释了对智能应用的创造很关键的多种技术的层次。
作为投资者，我们喜欢思考主要行业变化的市场动态。 智能应用的兴起必将为创业公司和大型科技公司创造很多新机会。 以下是我们对经营不同层次智能应用的企业有关键影响的因素的一些想法：
应用层服务
应用将会通过机器学习，定义终端用户的体验。
图片来源： TechCrunch 。
在应用层上存在两类主要的应用：由应用智能驱动的全新应用，和得到应用智能改进的现有应用。
全新的应用得解决一些难题：终端用户愿意为“人工智能”付多少钱，以及怎么确保它们能获取交付给用户的一部分价值。更广泛地，这能检验我们观点是否会实现，即机器学习的价值主张将成为收入的一个主要来源。
同时，因为高质量的相关性数据对机器学习的重要性，我们认为针对特定行业或特定用途的应用将成为应用层上机遇的最直接的金钱袋。
现在已有的针对特定用途的应用的主要领域包括自治系统、安全和异常检测、销售和营销优化、以及个人助理。我们也能看到一些有趣的垂直行业的智能应用，尤其是在零售、医疗、农业、金融服务和生物技术行业。最新一代杀手级应用则是来自于科技巨头，比如亚马逊为电子商务、谷歌为搜索和广告、Facebook 为社交、Uber 为交通、Netflix 为娱乐开发的应用。这些公司在机器学习开发和用户数据积累上拥有显著的领先地位，但我们相信，会有从零开发的更智能的新应用，能在这些应用智能驱动的领域内获胜。
接口
新接口将会将应用转变成跨平台的“宏服务(macro-service)”。
图片来源： 华纳兄弟影业
当我们思考新智能应用的开发方式时，一种明显的做法是将“应用”转变成一项可以通过任意数量的接口提供的服务或体验。比如，我们将看到 Uber 这样的公司通过应用、网页和/或语音接口开发其提供的“服务”。
对公司而言，如果它们使用微服务模式设计它们的应用，那么将自己的服务进行跨平台扩展就要简单得多——整合一个新平台只需要简单地增加一个新的 API 层，就能连接所有已有的微服务：认证、产品目录、库存、推荐以及其它功能。