关键要点
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人工智能进入商业化探索阶段，受到宏观环境、政策、数据和技术的驱动。
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中国人工智能产业链快速发展，分为基础层、技术层和应用层。
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各环节合作模式逐渐成型，人工智能与实体产业深度结合。
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各类人工智能技术已进入实体产业应用场景中落地的阶段。
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人工智能商业化的进程加快，将在带动行业创造新的增长点上发挥巨大潜力。
2019年36Kr人工智能商业化研究报告
这一章节主要介绍了人工智能商业化的现状和发展趋势。其中提到了宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力，而资本趋于理性和人工智能早期项目融资难度增加则是当前面临的挑战。同时，文章还详细分析了中国人工智能产业链的三个层次：基础层、技术层和应用层，以及各层次的发展情况和特点。最后，文章指出，未来人工智能将深入到各行各业，行业呈现“一专多能”的趋势。
人工智能商业化加速，未来发展潜力巨大
这一章节主要讲述了人工智能商业化时代的到来以及未来的潜力。各种人工智能技术已经开始在实体产业中落地应用，政策和市场环境的驱动加速了人工智能商业化的进程。同时，开源算法和开放平台的应用降低了人工智能的使用门槛，使得更多企业能够利用人工智能技术来为场景和行业赋能。在技术边界的探索过程中，人工智能所能解决的问题越来越精细化，对应的产品和服务也越来越专业化。最后，整合上下游产业，健全商业生态，是人工智能企业构筑更高壁垒的重要方式。
定义、路径与驱动力
这一章节介绍了人工智能的商业化概况、定义以及两种商业化路径。其中，人工智能的概念相对模糊，但一般从“仿人”的角度来定义，即将机器模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术称为人工智能。根据机器是否可以产生自我认知和适用范围的不同，人工智能又可分为弱人工智能和强人工智能。目前，人工智能技术的研究和应用主要集中在弱人工智能领域。虽然强人工智能的研究进展缓慢，但在短期内仍难以获得较大突破。
七大人工智能核心技术商业化现状及趋势
这一章节主要介绍了人工智能商业化的情况以及其发展逻辑。其中提到了七类人工智能核心技术已经进入了商业化阶段，并且“AI+”和“+AI”是两种不同的商业化路径。同时，政策、数据和技术（包括算法和算力）都是推动人工智能商业化的驱动力。此外，文章还提到了人工智能商业化呈现出不可逆转之势，正在向各行各业蔓延。最后，文中还给出了一个人工智能商业化的案例列表，包括刷脸支付、语音助手、自动智慧驾驶等等。
人工智能商业化四大驱动力解析
这一章节主要介绍了人工智能商业化的四大驱动力，包括宏观环境驱动、政策驱动、技术驱动和数据驱动。在宏观环境方面，资本环境、竞争环境和社会经济环境是影响人工智能商业化的重要因素。资本环境趋理性，使落地场景的人工智能企业更易获得资本；竞争环境加剧，但建立稳定合作关系的企业更具竞争优势；社会经济环境的变化促使企业寻求降本增效的新途径，也为人工智能商业化提供了新机遇。