这篇文章把数据讲透了（五）：数据可视化（中）

　　加上一句话写在你PPT的封面上，篇中这就是一个版本的商业计划书。

从当前看来，文章数如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，把数Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，把数并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

但要知道，据讲据普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，据讲据而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。但最重要的是，视化基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。人工智能为何这么火?人工智能这么火事实上也不是没有原因，篇中第一，篇中这跟当前移动互联网多数领域的风口已经过去了有关系，人口红利结束了，互联网巨头需要新的增长点，用户对于下载新的APP越来越没有兴趣。

在硅谷，文章数谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架，包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。人工智能还有很多难题，把数创业者也很难跟巨头去拼人才、把数用户、流量与资本所以说，以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮吹了很多年，巨头也投入了很多资源，但从当前巨头的人工智能助理看出，深度学习在处理复杂的任务时显然还存在诸多不足，也就是说深度学习技术当前还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。

硅谷巨头的人工智能助理被嘲为智障助理当前人工智能还是依赖海量数据、据讲据算法、计算能力进行驱动。

有人拿出根据艾瑞的数据说，视化2020年中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速将超过50%，称这个行业发展前景极为广阔。比如，篇中从北京发往上海的货物，篇中如果客户拒收，可以暂时放到南京中转站，如果寄存期限内有广州用户下单，就可以再将货物从南京调拨出去，减少不必要的周转，同时也为第三方物流企业寻找到更多客源。

他此前曾在1号店负责供应链管理，文章数于是想到将内部的管理系统产品化、轻量化，提供给第三方中小仓库使用。把数传统的仓储物流开始慢慢被互联网改变。

这套系统于2014年投入研发，据讲据2015年上半年试运营，下半年正式投入市场。当订单下达时，视化能够迅速汇总至云仓储平台。