AI人工智能的趋势（上）

2019年AI产业将会是什么样的状态呢?近日，外媒Forbes采访了120位AI行业创始人和高官，他们有的拥有深厚的人工智能学术研究背景，有的来自产业端，对市场需求理解十分透彻。他们分享的观点涉及人工智能底层技术、以及金融、零售、医疗、供应链、房产、教育甚至伦理、隐私等几乎所有AI所能渗透的领域和问题，这些观点摈弃了传统的夸大和炒作，更为贴合实际，更为精准、更为聚焦。

　　一

　　Personetics联合创始人David Sosna：

　　“自驱性财务管理是AI技术的一种实际应用。许多银行客户已经体验过这项服务，并且有逐年增多的趋势。银行业正在开展的这个项目让我看到了庞大的需求。为了帮助不同的客户通过自驱性财务管理达到他们的财务目标，金融机构需要嵌入更为专业知识的特殊形式的人工智能，即从普适性的人工智能向细分领域专业人工智能的转变。”

　　Neurala的联合创始人兼CEO Max Versace：

　　“2019年将是机构基于自有数据构建专门的人工智能系统的一年。机构在认识到有时仅有有限的数据之后，便知道他们需要一种能在内部轻松创建优质人工智能数据的工具。这种重质胜于重量的方法要求他们审视这些数据，并责问自己：这些数据是否是自己追寻的?生产数据与训练数据是否想匹配?是否在图像的重复性与变化性之间取得了平衡?数据集中的数据是否足够多样化?采用新的数据策略是有助于还是有害于克服人工智能数据问题的挑战，能否帮助人工智能在真实世界中行之有效?”

　　WalkMe联合创始人兼总裁Rephael Sweary：

　　“人工智能极大有助于流程探索。这就类似于安装了一个传感器到一个应用程序中，用以学习用户的行为轨迹，最终通过人工智能预测出系统交互的最优路径。使用GPS(如Waze)可以让你解锁今天最佳的行车路线，与之类似，人工智能可以解锁每个职员最好的使用系统的方法，根据个人应做事项提供一系列的可能方案。”

　　XponentialWorks创始人兼CEO Avi Reichental：

　　“在2019年，我们可以开始看到设计师直接与人工智能的程序对话，重新设计、优化和用3D打印轻量级部件。设计师只需要简单阐述设计目标和材料参数，剩下的人工智能都能解决—探索基于现有设计概念的所产生的无数组合。这样能够使设计师们将更多的精力投入选择和尝试，更快的获得最佳的设计。”

　　Domo创始人兼CEO Josh James：

　　“因为云服务和API的普遍性，人工智能将在2019年向企业传递一个重要的价值，它将帮助机构内的每个人发现机遇和新的方法使工作变得更有效率。”

　　Zoomin CEO Gal Oron：

　　“虽然B2B供应商在适应谷歌和亚马逊设置的高标准的个性化体验上进展缓慢，但业界至少承认了个性化主页和登录页面的价值。随着客户期望值的提高，企业需要亦步亦趋地通过机器学习和人工智能提高客户初见之下的个性化体验。”

　　英特尔健康与生命科学部总经理Jennifer Esposito：

　　“在2018年我们看到了大量关于健康领域人工智能的宣传，但我也应该看到这些正逐步应用到实际中。在2019年我们将看到结合了视频与音频的人工智能用以帮将任意地点的病人快速转移到医院护理点。人工智能与5G技术的交融也将加快数字疗法的发展，让它们更加个性化、更具适应性、更能利用VR和AR的优势。心理健康和药物滥用将是最早应用这项技术的领域。接受人工智能作为一种辅助，而不是忧心人工智能会替代他们工作的临川医生与持有相反观点的同倸区别开来。”

　　Trigo Vision的CEO Michael Gabay：

　　“人工智能在许多行业扮演着越来越重要的角色。在2019年我们认为人工智能在图像识别领域会更加的精确，它将会被集成到日常生活任务内，例如照顾残疾人和自动驾驶。人工智能同样会参与购物体验的变革，现有的商店将会自动化，它将推动供应链环节，提供无缝结账和增强客户参与度。”

　　Zuora创始人兼CEO Tien Tzuo：

　　“人工智能将加速所有权的终结。今天我们不在拥有一个歌或者一部电影，我们只需要订阅Netfix或者Spotify即可。未来，我们同样可以订阅其他的产品。人工智能平台是将全球普通工业产品转变为互联网智能产品的关键一环。现在我们交通工具和消费电子领域已经可以看到这种趋势，很快这种趋势将无处不在，例如桌子、椅子、地板、墙壁、衣服。我们不需要拥有这一切。我们只需要轻轻的点击订阅这些服务，居住服务、家具服务、食品服务、交通服务、服装服务。我们将真正的生活在一个订阅经济中。”

　　Team8 CEO Nadav Zafrir：

　　“网络攻击者利用自动化创造了简化工具用以渗透网络。但在网络安全方面自动化却并没产生类似的影响。这主要有两个原因：有限的人才库和依赖于数据可靠性的技术。在这些问题解决之前，自动化并不是那么可靠。相反，自动化应该应用于攻击之前，作为一种主动防御手段帮助组织在初期就以策略胜过攻击者并且减小其所带来的损失。”

　　二

　　GE Ventures数据科学管理总监Ashish Jain：

　　“机器人和人工智能越来越多的应用于检查和保证我们赖以运转的关键基础设施的正常运作。比如电力线路、铁路等等。伴随着2019年分布式人工智能的井喷式发展，这两种技术的结合将被加快。分布式人工智能将分散化，直接嵌入设备中执行检查故障的功能。今天那些能够远程控制物联网和人工智能的云系统正在向更接近检查点的分布式自治系统过渡，后者使得收集的检查数据更为有效和安全。”

　　Outlier联合创始人兼CEO Sean Byrnes：

　　“人工智能和机器学习话题曾经红极一时，但在2019年他们热度将会下降。随着更多的企业建立了‘人工智能策略’，我们能够发现人工智能的话题正在远离炒作，更多的关注于解决实际问题。我们将目光从人工智能转向由人工智能所带来的结果，例如公司们将专注于寻找人工智能工具所能带来的商机。技术本身不会再比它能带来的商机重要。”

　　Domino数据实验室首席数据科学家Josh Poduska：

　　“普通消费者对于人工智能的理解将会有很大改观。我们不会一提及人工智能就联想到科幻的未来机器人和自动驾驶汽车，而是更多的联想到帮助我们处理日常琐碎事物的更有效率的工具。”

　　Demandbase技术总监Aman Naimat：

　　“2019年将会是数据科学家消亡的一年。在这一年中，每个人都开始学习人工智能，数据科学不再是数据科学家专有的领域。现在只有5000个左右数据科学家，我们不能单纯的指望他们来领导一场工业革命。组织中的每一个人都需要学会人工智能相关技能。数据科学家之‘死’将会是这场改革的高潮。”

　　Emergence合伙人Gordon Ritter：

　　“我们许多的人工智能国王都没有“穿衣服”。近些年，所有热门的人工智能公司都热衷于扩大规模、研在所有垂直领域研发更先进的算法。这些人工智能解决方案为定位为帮您解决琐碎的事物。这些人工智能初创公司会利用培训网络不断改进算法，使自己更为强大。”

　　Nutrino的首席科学家Yaron Hadad：

　　“人工智能在很多特定领域能够超越人类。现在将会是其应用于真实世界的元年。人工智能将从可穿戴设备中获取大量数据，利用这些提供极具可行性的健康意见。另外，在无监督机器学习方面将会有跳跃式进展，我们能看到利用人工智能去训练人工智能。利用人工智能替代数据科学家去解决实际问题，将使我们在许多任务上会有更好的表现。”

　　Aurora Lab的联合创始人兼CEO Zohar Fox：

　　“如果我们要创造一个能被我们采用的人工智能，那么我们将更难看到它人工的痕迹，更具有人类的特征。为了人们愿意在他们的生活中使用人工智能服务，这些服务必须要变得更加人性化。如人体的自愈能力一样，我们期待这些系统能够自动定位并纠正代码或者软件的错误。”

　　Healthy.io的创始人兼CEO Yonatan Adiri：

　　“我们相信人工智能在医疗领域作为一种流行语将会逐渐丧失热度。作为成熟行业数字化的一种方式，用全知全能的机器去取代医生被证明是不可行的。IBM Watson在医疗领域的尝试恰恰证明以上观点。因此，在2019年我们怀疑那些基于人工智能的系统能否带来非特定见解。”

　　DualityTechnologies联合创始人兼CEO Alon Kaufman：

　　“在2019年不仅是要将人工智能算法发展到更加强大和复杂，而且随着这些算法不可替代性和影响力的增加，它们的价值也在随之增长，这就要求算法的所有者们投入巨资来保护它们。人工智能算法是一个公司的核心竞争力，而它的知识产权保护问题开始浮现出来。2019年将会是人工智能知识产权保护工作上深耕细作的一年。”

　　mPrest的创始人兼CEO Natan Barak：

　　“到现在为止，我们利用人工智能扔集中于让我们的生活自动化和智能化。在2019年，我们将用它让社会变得更美好。人工智能将使我们的城市更加环保。从农业科技到公共事业和新型能源，人工智能背后的大数据和机器学习将彻底改变人们与周围环境的互动方式。”

　　三

　　Lending Express联合创始人兼CFO Eden Amirav：

　　“在2019年，全球的贷款部门将会使用人工智能来推断借款资格和寻找融资机会。利用人工智能，贷款人预测未达标客户的潜在价值。人工智能的动态和实时特性可以透过整个商业周期看到机会。人工智能的应用最终也同样的会改变抵押贷款和助学贷款的业态。”

　　VAYAVISION联合创始人兼CEO Ronny Cohen：

　　“支持自动驾驶汽车预测的人工智能将被重塑，用以评估和分析不同的预测数据。无人驾驶汽车将从目标融合转向原始数据融合，这将使汽车更好的理解运动、速度、角度和轨迹，提供丰富数据去预测路况中各种物体的运动方向。”

　　Skyline AI的CEO Guy Zipori：

　　“类似商业地产这样的万亿级市场包含了错综复杂的相互影响关系，现在人工智能足够成熟去处理这种复杂的任务了。人工智能将影响越来越多的行业，许多资产管理人在寻觅由人工智能定义的新型投资工具来避险和实现价值增长。”

　　Tactile Mobility创始人兼CEO Boaz Mizrachi：

　　“尽管第4、5级自动驾驶汽车还不能投入商业化生产，但2019年仍将会是实现巨大跳跃式进步的一年。得益于数据共享联盟，人工智能所需要的数据变的更容易获取。这样有助于自动驾驶等级的提升。”

　　AppsFlye全球市场部副总裁Ran Avrahamy：

　　“越来越多的公司利用人工智能来推动他们的产品创新，提升服务质量。在这个数字生态系统中的不怀好意者也可以通过同样的方法使得企业遭受巨额损失。而聪明的公司通过投资基于人工智能和机器学习的保护工具来保护自己，从而获得巨大竞争优势。”

　　Sweetch联合创始人兼CEO Dana Chanan：

　　“人工智能研究在健康医疗领域愈发重要。人工智能通过分析每个人的独特生活数据来诊断和预防疾病。智能手机和可穿戴设备为收集这些数据提供了可能，并将变为诊断和治疗的重要工具。将可以优化每个个体的治疗方案的小数据与发现具有全球影响解决方案的大数据相结合可以极大的预防和治疗许多疾病，人工智能正是其中关键的一环。”

　　HERE Mobility高级副总裁Liad Itzhak：

　　“2019年是建立高效的城市交通生态系统关键的一年。现在我们的城市主要面临交通、污染、缺少停车位的挑战，在2019年我们能更直观地看到这些的根本原因—城市交通的低效率。构建高效的城市交通系统核心是理解人们是如何出行。城市需要清晰地了解人们始发点与目的地、出发时间和交通方式。人工智能恰恰能精准的透视这一切，帮助培养预测能力，极大改善我们的出行方式。”

　　Taranis的联合创始人兼CEO Ofir Schlam：

　　“人们总是担忧人工智能对农业的影响。事实上，未来的精准农业和获得更好收成的关键离不开人工智能、图像和传感器。它们可以掌握1000英亩农场的种植数据。现在农场主们正在面临劳动力短缺和缺乏专业性的问题。食物的需求正在增加，但农业却并不具有吸引力，尤其是商品粮作物。全世界范围内的农场都将用人工智能技术来弥补劳动力的缺口。”

　　Teradata全球新兴实践的副总裁Atif Kureishy：

　　“实体零售行业将投入更多的精力关注人工智能，用以提高客户体验、利润和保持竞争力。在2019年我们能够看到新的数据源(监控摄像头、机器人等)和实现以上目的的人工智能模型。但现在面临的主要挑战是如何将人工智能应用于数以千计不同布局和基础设施情况的零售网点中。”

　　Unbounce联合创始人兼CTO Carl Schmidt：

　　“我预计基于人工智能的归因工具将会取得进步。在今天的数码环境下，总结归因仍是一项富有挑战性的工作。企业们仍然是从各个方面拼凑数据，试图掌握各个市场渠道创造的利润。人工智能能排列出客户的历程并识别客户何时来何时走。运用了人工智能归因工具的公司将会获得竞争优势。”

　　GlobalWebIndex高级趋势分析师Chase Buckle：

　　“第三方数据的未来对市场营销人员在科技飞速发展的环境中保持竞争力十分重要。一些著名公司的隐私丑闻和全面数据立法达到高潮，迫使消费者重视他们的浏览数据，更在意他们是如何被定位成目标人群的。进一步看，第三方数据可以帮助市场营销人员收集消费如何使用新兴技术的。这些数据在制定营销策略时仍是至关重要的。”

　　Redwood Software首席创意官Neil Kison：

　　“围绕着人工智能在某种抽象形式能够与人类相匹敌的炒作掩盖了一个事实。即能够收集、组织和可操作化人类经验的人工智能工具才是有价值的。人工智能将使人类变得更聪明、更有效率。它同样能是人们更开心的工作，尤其是IT行业。对于IT公司，2019年将实现全流程的自动化。人工智能可以利用用户的集体经验知识和演练千百次流程，IT项目组可以使用人工智能早一步完成流水线应用的开发、故障排除。人工智能将提供他们亟需的帮助，比任何人所能提供的都更经验老到。”

　　Cognitive Systems Corp的产品工程部执行副总裁Nebu Mathai：

　　“我们离真正的‘智能住房’还很远，这里主要的障碍就是在感觉与行动之间没有联系起来。现如今我们有琳琅满目的技术为我们描述一个美好的未来，但各个设备之间相互独立却把我们拉回现实。消费者要为‘智能住房’赋予智能。射频传感技术和其他网络方案将提高网络硬件的价值。创建认知系统必须结合上述技术，而我们在2019年将看到这些。由一些有远见的公司引领，创建有远见的生态系统来满足消费的需求。”

　　Affectiva创始人兼CEO Rana el Kaliouby：

　　“随着人工智能在越来越多的应用场景扮演角色，人们不仅会根据它的智商，还会根据情商，以及感知和理解人类所有事物的能力来判断它的好坏。理解人类情感和认知状态的能力将成为评估人工智能标准的一部分，因为机构会决定为他们的应用场景选择哪种人工智能解决方案，甚至当消费者决定在家里拥有虚拟助理或智能扬声器等系统时也是如此。”

　　Pegassystems决策管理和分析副总裁Rob Walker博士：

　　“人工智能的焦点将从智力转移到移情，我们正在超越满足面向消费者的人工智能基本智力，客户希望知道他们被视为个人，而不仅仅是客户数据记录。2019年，供应商将更加注重用同情心使人工智能更加人性化，包括从顾客动机、实时感受、行为，甚至他们周围发生的事情等方面寻找线索。”

　　Cloudian CMO Jon Toor：

　　“随着企业越来越多地使用人工智能来从其数字资产中获取更大的价值，元数据标记将成为企业存储的一个更加重要的元素。这将使人们更加关注以元数据为中心的对象存储，关键是要与人工智能工具很好地集成。”

　　Qlik高级总监Dan Sommer：

　　“集中式数据将被所有数据的单一视图所取代，数据来自不同的方向、不同的速度和不同的格式。未来两大趋势正在改变这一局面，首先，不同的供应商正在联手标准化数据模型。其次，更重要的是企业数据目录的出现。这些目录可以在一个中心访问，可以查看整个联合数据产业，并提供一种以商店换数据的市场体验。你共享、协作和使用该中心越多，它对企业越有价值。此外，它将你的分析策略与你的企业数据管理策略联系起来，因为数据已经可以分析了。”

　　GoodData首席执行官Roman Stanek：

　　“现代企业将继续超越Hadoop等技术。Hortonworks和Cloudera的融合是Hadoop 2019的趋势。二十年前在‘小’数据时代设计的技术将不再支持现代、全球和动态的企业。数据仍然需要管理工具，但是随着人工智能和机器学习的兴起，复杂性将会消失。”

　　Wallarm首席执行官Ivan Novikov：

　　“随着AI应用程序变得越来越复杂，也暴露出越来越多的漏洞。单靠人工手动修补漏洞已经越来越不可能，机器学习和人工智能将继续被用来更有效地减少漏洞，并获得更准确的结果。”

　　Linux基金会研究主任Ibrahim Haddad：

　　“2019年将是开源人工智能的一年。我们已经看到公司开始开源他们的内部人工智能项目和堆栈，我预计这将在未来一年加速。这与云计算类似，云计算已经大力转向开源——增加了创新，加快了上市速度，降低了成本。但构建平台的成本很高，业界正在认识到模型、训练数据和应用程序的真正价值。我们将看到围绕一系列关键项目的协调，为人工智能、机器学习和深度学习创建一个全面的开源堆栈。”

　　FaceFirst首席执行官Peter Trepp：

　　“人工智能将被用来帮助商店提升顾客体验，以以前不可能的方式建立用户粘性。当顾客在网上购物时，他们经常收到个性化的推荐和优惠。2019年，选择参加面部识别计划的顾客将获得众多店内优惠，包括个性化折扣、白手套服务和更短的等待时间。零售商最终将能够在商店中为顾客提供与在线同等水平的个性化服务。”

　　OXX联合创始人Mikael Johnsson：

　　“人工智能将开始嵌入到更多的企业应用程序中，尤其是知识工作者的应用程序中，人工智能和数据分析将在支持甚至决策方面发挥越来越大的作用。它还会不断推出新的方法，这些方法可以根据实际的实时数据进行学习和调整。”

　　彭博首席技术官办公室数据科学主管Gideon Mann：

　　“因为公司认识到，没有高质量的数据，人工智能是无法构建的，所以他们将越来越多地求助于专门的供应商，这些供应商利用关键的数据资源来帮助他们理解非结构化数据。例如，彭博正在建设金融领域特有的NLP图书馆。”

　　Finn AI首席执行官Jake Tyler：

　　“2019年，我们预计人工智能中测量和测试偏差的框架和标准会有重大进展。我们将会看到对人类判断力的需求增加，因此，这类工作、标准和协议也会增加。我的预测是，这背后的势头将会随着企业在事情出了问题后寻求降低风险而增强。”

　　Ciena软件和服务副总裁Kailem Anderson：

　　“我们将看到人工智能( AI )作为修复者和优化者的角色出现，以增强IT运营。初始应用程序将倾向于关注安全功能，如DDoS攻击缓解和实时自动路径选择。最终，使用将包括人工智能定义的网络拓扑和基本操作，这将帮助我们打造一个以自动驾驶为基础的网络。”

　　LogMeIn首席信息官Ian Pitt：

　　“2019年，IT内部人工智能( AI )的爆炸式增长将带来许多好处和节省时间的机会，但这将要求IT决策者( ITDMs )发展成为战略顾问，而不是被动的角色。人工智能不会在一夜之间取代整个IT团队，也不会因为当前技术的应用而很快关闭。然而，随着人工智能开始侵蚀IT服务台对人员的需求，我们将看到那些希望生存的ITDMs做着他们应该做的事情——成长，扩展到更高价值的领域，并与业务保持密切关系。未能发展到这一战略领导地位的ITDM将被淘汰。”

　　Mitek Payments的总经理Mike Diamond：

　　“人工智能驱动的银行‘出纳员’将成为常态。银行分支机构的整合将让位给下一个大趋势——interactive kiosks。使用人工智能和数据分析，这些“柜员”将根据生命周期、交易历史等，提供个性化体验，让用户与合适的柜员相匹配。许多银行已经看到虚拟助理在他们的移动应用中取得了成功。2019年，我们预计人工智能技术将超越移动应用，15 %的银行将推出interactive kiosks。”

　　Avaamo创始人兼CEO Ram Menon：

　　“人工智能将越过炒作期，实用人工智能将会前行并专注于让购物变得更容易，让患者参与更好，让律师更聪明，让网络安全更强。在2019年，我们不会看到无人驾驶的汽车不会撞车，但是人工智能将会以新的有趣的方式提高工作效率。”

　　Sutherland首席分析官Phani Nagarjuna：

　　“2018年是机器人的一年，在接下来的一年里，我们将看到普遍的分析和基于意图的人工智能进一步跨越这一步，它更强调专业服务平台的重要性，这些服务平台可以简化IT支持管理，并允许即时提供知识。”

　　Nyotron CTO Nir Gaist：

　　“人工智能和机器学习( ML )在过去几年里一直是安全行业的‘silver bullets’。但恶意软件作者可以“训练”或调整他们的恶意软件，以避免使用相同的精确算法进行检测。攻击者还可以毒害ML模型在训练中使用的数据，因为算法需要大量的数据才能工作，所以很难消除用虚假信息毒害学习环境的情况。我们认为，2019年，恶意软件的重大攻击或压力将是来自于利用人工智能。”

　　六

　　Radial工程和设施部高级总监Brad Taylor：

　　“人工智能有可能以多种方式影响零售业，但最显著的是，在2019年，我们可以预见供应链中产品创新的增加。随着供应链中的人工智能产品创新通过降低风险、改进预测、加快交付和客户服务能力来降低总体成本，我们可以预期越来越多的公司会实施这样的解决方案，从而改变2019年零售业的面貌。”

　　MediaMath首席科学家Prasad Chalasani：

　　“深度学习模型被证明容易受到数据中难以察觉的干扰，这使得模型做出错误的预测或分类。随着对大型数据集的依赖越来越大，人工智能系统将需要防范此类攻击数据，精明的广告商将越来越多地研究对抗性ML技术，以训练模型抵御此类攻击。”

　　SAP数字供应链总裁Hala Zeine：

　　“人工智能将增加一层额外的可预测性，使公司能够从物联网设备和过去的客户行为中看到模式并获得总结，最终使供应链更加智能，导致更快、更高效的生产和实现，以及更快乐的客户。在2019年及以后，我们可以期待人工智能将供应链从反应性提升到规定性水平，帮助公司比消费者不断增长的期望领先一步。”

　　Quest Analytics董事会成员Frank Ingari：

　　“2019年，随着主流非先锋机构将人工智能驱动的临床决策支持工具应用于日常工作，包括美国的放射分析以及非洲和南美洲的肿瘤药物选择，人工智能将在医疗保健领域“跨越鸿沟”。此外，随着分子生物学的进步，许多“常见”疾病实际上是罕见的子形式集群，人工智能将发现隐藏在大量大数据中的高价值小数据(如不寻常的基因特征)。

　　NICE Inconact细分和产品营销副总裁Chris Bauserman：

　　“顾客自助服务的人工智能并不像炒作所显示的那样成功。2019年，许多公司将采取一种分离的方法——更积极地使用人工智能来自动化重复性的代理电话后工作，以及更有针对性地使用简单和大量的自助服务用例。”

　　CommerceCX战略和客户体验主管Rob Maille：

　　“随着我们进入2019年，RPA(机器人过程自动化)将对零售、制造、供应链甚至金融等行业的运作产生更大的破坏性。在2019年，我们可以预计软件机器人和人工智能( AI )将会得到更广泛的应用，因为企业希望利用自动化来增强其整体商业生态系统。”

　　Actian研发和支持服务公司SVP Ragu Chakravarthi：

　　“随着人工智能应用越来越受欢迎，一项关键的技术将是能够处理不断用操作数据更新的更大数据集。快速访问历史数据以及当前事务和实时输入对于为企业提供更多价值至关重要。有了正确的数据货币和质量，人工智能将从特殊项目进入生产。”

　　Voxpro首席执行官Dan Kiely：

　　“客户体验领域的一个主要障碍是用户仍然对品牌如何收集、存储、保护和使用他们的信息持谨慎态度。进入2019年，企业应该关注人工智能的安全性，利用新兴技术来保护他们的客户。从购买的角度来看，也从潜在的数字威胁来看，这些威胁试图窃取客户与品牌共享的信息。”

　　SAP 机器学习 SVP Markus Noga：

　　“智能机器人流程自动化将成为业务关键，因为公司将需要高自动化水平，才能在2019年成为智能企业。此外，会话式人工智能将进一步自动化，通过更智能的聊天机器人来自动化企业的客户支持。这两种技术的结合是实现更快、更有效和更智能人工智能的下一个重大里程碑。”

　　Quanterix总裁兼董事长Kevin Hrusovsky：

　　“人工智能( AI )将使远程监控我们的健康成为可能，并自动建议改善生活方式，这有助于预防疾病，或者在疾病更容易治疗的时候发现疾病。我们已经开始看到这一点，FitBits提醒我们按照日常步骤或糖尿病技术监控我们的血糖，但这只是开始。2019年，我们将看到健康可穿戴设备在市场上的增长，这些设备使用人工智能来跟踪大量的情况，如血压，描绘一个人健康的更全面的画面，因为它会实时变化。”