導讀：近年來人工智能的發展可以說是非常迅速的發展，引起了全世界的關注，在中國，早在2018年，教育部就發布了<高校人工智能創新行動計劃>的通知。 為引導高校瞄準世界科技前沿，加強基礎研究，實現前瞻性基礎研究和引領性原創成果的重大突破。 人工智能的發展可以說是近年來非常迅速的，引起了世界各國的關注。為引導高校瞄準世界科技前沿，加強基礎研究，實現前瞻性基礎研究和引領原創成果的重大突破，進一步提升高校人工智能領域科技創新能力，人才培養能力和服務國家需求，特制定本行動方案。

人工智能技術的重要性不用說，新的報告表明，如果公司沒有將這些技術付諸實施，它們將落后于這一趨勢，最終被淘汰。 美國匯編的統計數據。專利商標局只到2018年底，即未來兩年的數據尚未公布，因此對于尚未開始使用人工智能技術的公司來說，落后的風險將遠遠大于報告中所示的風險。 可以肯定的是，在過去的18個月里，包括人工智能在內的技術的使用和發展無疑一直在增加。

這些領域按美國AI專利申請數量從高到低的順序列出：

I.規劃/控制

這些技術包括工作流程分析和檢測可能問題的方法。 這一領域的例子子是通過視覺，聲音或其他環境條件來檢測生產工廠中潛在的問題，然后使用專家系統來識別和解決問題。 參與供應鏈優化的企業應該對這種形式的人工智能特別感興趣，因為它們可以提高其系統的效率。

二。 知識管理

這可能是首席信息官在考慮使用人工智能技術時首先想到的事情。 這一領域的例子通常是大數據概念和數據科學學科。 該技術涉及對大量數據的分析，以獲得可用于自動化系統的洞察力。 該技術的實際使用包括自動檢測大型銀行或保險系統中欺詐或會計錯誤的軟件。使用計算方法幫助實現大數據收集的組織需要使用這種技術來進一步自動化他們的系統。

三.建議。 人工智能硬件

福布斯雜志最近的一篇文章報道了這個問題。 雖然絕大多數cios不會創建人工智能硬件，但在考慮資本預算時，他們肯定會考慮到這一點。

四。 愿景

目前，受這類技術影響最大的是醫學領域，其中圖像處理技術可以幫助診斷和檢測異常。 該技術還可用于實現供應鏈優化，以確保裝配和包裝生產線的質量控制。

V.機器學習

這是另一個眾所周知的術語，也是一個非常令人感興趣的領域。 然而，美國專利商標局(USPTO)將機器學習定義為可以從數據中學習的計算模型，這是一類模型。 所有技術公司都應該研究機器學習方法，以提高他們分析數據和從數據中獲得洞察力的能力。

六。 聲音

在語音識別方面人們想到Alexa、Cortana和Siri。 然而，該領域的人工智能經常被用于自動響應系統，幫助將客戶轉移到適當的客戶代表，以幫助他們解決他們可能遇到的問題。 還可以用來幫助了解來電者的氣質，為客戶代表提供建議，幫助他們更好地定位客戶解決問題。

通過了解美國專利商標局編制的這些技術組件清單，我們可以看到人工智能技術的未來重點，何時不布局。