人工智能技术发展因素：数据、算法、计算能力
人工智能技术发展有三个重要的基础因素。一是数据的累积，人产生的数据与物产生的数据迅速积累，每年以指数级增长。二是算法的革新。三是计算能力的提升，从CPU到GPU、TPU，一块芯片上集成上百个计算核，现在一个GPU芯片上可达500多计算核，计算能力发展迅猛。
当前，数据、算法、计算能力这三者中，薛正华认为相对而言数据带来的竞争壁垒会更高。
当前，人工智能有多个技术流派，今天广为应用的深度学习是联结学派的典型代表，但是，人工智能并不仅仅是深度学习，今年6月，DeepMind、Google大脑，麻省理工及爱丁堡大学等27位全球资深人工智能专家联合发布了一篇文章认为，深度学习在解决推理方面天然不足，并非真正的人工智能。DeepMind在今年11月开源了一项最新的技术研究，GraphNet，把知识的表述以语义图的方式结合深度学习技术试图攻克人工智能的逻辑推理难题，非常值得关注。
人工智能赋能创业：数据入口建立、人工智能技术嫁接、人工智能思维培养
无论是金融、医疗行业，还是建筑行业，人工智能为各行业带来了一些共性的变化。在创业时，可以重点考虑一下，你的创业是否具有以下特点：第一，能不能创造出新东西；第二，能不能制造出新体验；第三，能不能大规模提升效率。下面举几个经典案例。
某些科技创新企业利用猪脸识别技术开拓畜牧业保险市场。通过图像识别技术精准识别每只投保的猪，解决欺诈痛点，开拓新的保险业务市场。
近几年发展迅猛的互联网金融行业中，一些科技实力比较强的互联网金融企业利用大数据和人工智能技术解决欺诈和信用风险问题。通过人脸识别、声纹识别等技术判别借款人的真实性，打击黑产中介的电核造假，利用大规模知识图谱自动关联共同特征的借款人，识别欺诈团，利用深度学习对借款人进行欺诈和信用量化评分。
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