人工智能提高生产效率的影响？
人工智能在制造业转型过程中被寄予重要的地位。目前，我们在人工智能领域已经开发了大量的优秀算法，为实际应用储备了大量的工具，帮助制造业解决三大问题：
一是帮助企业提升自动化效率和精确度，提高企业智能化运营水平，并降低运营成本；
二是可以预测市场趋势并安排生产计划，实现按需生产，让各个环节在满足需求的同时保持最低库存；
三是提升质检水平，提高良品率。比如，人工智能现在被应用在机器视觉检测系统，可以逐一检测生产线上的产品，从视觉上判别产品材质的各类缺陷，快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣。
如何评价阿里达摩院发布自研语音AI芯片技术，计算效率提升百倍以上？
谢邀！不管怎么样，这也代表着国产芯片的又一个新的举措与突破，这一点是毋庸置疑的，国内除了华为海思外，其实阿里巴巴在芯片方面同样非常努力，而其达摩院成立的初衷就是为了芯片与核心技术出发的。
来看看这款语音AI芯片技术。在本月在美国旧金山举行的芯片行业顶级学术会议HOTCHIPS上，我们看到阿里巴巴发布了新一代AI语音FPGA芯片技术——Ouroboros，通过发布内容来看，该技术能将语音生成算法的计算效率提高百倍以上。而且据说这也是业界首款专用于语音合成算法的 AI FPGA芯片结构设计。
说的更直接一点就是该芯片能够实现实时语音合成。举个例子以前的语音识别和语音合成是通过云端来计算的，因为网络的时延等原因，效果不太好，感觉就像一个人反应迟钝一样。而如果在台式机上计算，cpu和gpu吃奶的力都用上了，也要用一两分钟才能挤出一句话。这个时候呢，为了解决硬件上的痛点，阿里达摩院专门设计了业内首款语音合成和识别的AI硬件芯片，它不需要通过联网就完成了云端的计算，整体服务成本减少到10倍以下，计算用时仅0.3秒，并且识别和原始语音相似性高达***%。未来的使用场景便是阿里用户在使用天猫精灵、高德导航、智能点餐机等服务时，将率先得到媲美***语音交互的体验。
这次自研算法与自研AI芯片设计的结合，意味着阿里在语音生成领域实现了真正的“软硬一体化”计算结构的落地，而且有望率先在天猫精灵上落地。个人认为算是个挺有用但不是变革性的技术进步，毕竟对硬件有要求，传播推广也还罢了，换代的时候可能会带来包括各种兼容在内的多种问题。目前这个芯片应该只在FPGA上做出了DEMO，还没有流片。问题是，5G不是来了么？5G的优势在哪里~让云端和本地传输速度上无差别。那这个语音AI技术的优势就不那么明显了吧？
依我看，这是阿里巴巴的***热点营销，希望借助华为芯片的声势，强化自己科技形象，淡化网购平台形象。
现在芯片公司成为大家期待的重点，而不是网购方式带来的便利，所以，阿里看出了重点，这三年都围绕芯片做文章，在去年芯片紧张的时候，高调宣布收购芯片公司，在今年美国打压华为的时候，阿里又高调发布芯片，这是吸引眼球的营销，因为语音AI芯片，与华为几个系列芯片有巨大差距，华为的芯片，已经是成熟应用的产品，而阿里发布的这种芯片，有啥用，谁在用，用在哪里，都是没落实的，至少，不是大规模应用的，所以，阿里这个芯片，更大的功能在于吸引注意力，提升阿里的科技形象，吸引用户使用阿里巴巴的网购服务。这是发布芯片的目的，醉翁之意不在酒的战术，是常用的。
阿里讲提升百倍效率，谁能体验？谁能证明？属于哪个公司的供应商？用在哪种产品？仅仅是文字描述，不可信。
如何用AI提高全国调研的效率？
不太清楚美国用AI分析投票的方法，但我想通过侧面来阐述AI在决策层面遇到的挑战。
人工智能的核心三要素是计算、算法和数据，多年以来，算法层面的停滞让更多的数据无法发挥出更大价值，大数据在没有深度学习等算法之前总是难以摆脱效率问题，数据再大，但计算结果的表现却无法呈现正相关，是人工智能三起三落的主要原因，这是技术问题。
当然，计算层面也有很大缺口，如果全面实现人工智能，当前世界计算力还要成长百万倍以上，这不仅仅是像云计算一样的中央计算成长，更需要边缘计算以及物联网后的终端共同努力，但这只是时间和累积问题，不是技术问题。
最后谈谈数据，从现在的发展速度看，数据爆发量达到空前状态，这么多数据里还有很多非结构化数据，当然还有很多数据成为冷数据，筛选、划分、算法调试、计算、最后产出AI的结果，让AI系统不断学习变聪明，认知越来越高级，是数据这个养料的基础。应该说是存在技术上问题的，而且存在人为层面问题，比如筛选过程、划分过程、沉淀过程，只能通过各行各业的高手做引导，喂数据，毕竟很多行业的规则和边界是模糊的，要结合整个社会层面应用看，还需要更多的衔接。不过还有一个更大的问题是孤岛问题，你汽车出行，有人收集到你的交通数据，你爱购物，有人收集到你的消费习惯，你[_a***_]人员结构、消费情况、信贷系统、健康与饮食、业余爱好，等等这些，都有不同的人和机构在收集，但这之间是没有打通的！这就会让各个AI系统变成盲人摸象，无法完整描绘出你这个人的本身！
AI的决策因此也会大打折扣，如何让各个系统连接（主要是数据层面共享），并且形成更精准的画像， 对人有更全面和深入的认识，其实才是AI在未来很长时间内发展的一道沟壑，也许只有***可以去解决这个问题，但我们目前看到的情况是：以BAT为核心的平台，纷纷想做这件事情……
回到你的问题，AI的效率是可以随时提升的，但AI的可用性提升还任重道远。
谢邀，传统的全国调研，通常需要一个很长的时间。有些地区非常偏远，调研的话从一处转移到另一处需要花上大量时间，这样需要花费大量物力人力。有时如果调研周期过长，这样就会影响调研的实效性，使结果准确度降低。
如果使用AI技术，首先应该是调研方式上的革新，不像传统的问卷调查，可能冗余而耗时，AI技术可以更换调研方式，比如机器人问答记录，并增添一些新奇轻松的元素在里面，可以大大提高调研效率；其次是路程分配上，传统的从一地到另一地，需要人们提前进行大量规划，调研时经常沟通，现在可以使用AI技术对地理行程安排的合理上进行分析，给出方案，以提高调研效率；最后就是利用地理定位的优势了。
