我們從什麼方面可以進入人工智慧行業？
我們作為一個投資者，或者一個從業者。我們如何才能參與到人工智慧行業中去。作為新一代風口的領軍人工智慧行業，我們怎麼才能參與分享到人工智慧的財富中來
過去200多年，經濟增長的根本動力一直是技術創新。其中最重要的是經濟學家所謂的通用技術——包括蒸汽機、電力和內燃機、互聯網。每一個都催化了互補創新和機遇的浪潮。國內外眾多精英人士稱，人工智慧，將成為一輪的通用技術。似乎，技術驅動的經濟增長和社會變遷又來了。
AI的發展及在各個行業的應用大踏步的發展，但到底與自己有何關係呢？如果不能找到合適的角色深度介入，並為自己帶來相應的價值，自己註定與這一場人工智慧革命無緣。
所以，界定和明確自己的角色，成為明晰你與AI之間首要的事情。
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如果你是一個投資人，那就要去找到那些技術+場景應用驅動人工智慧創業公司，比如在底層上的晶元GPU、演算法等，還有共性技術平臺，如語音智能、機器視覺等；在場景應用層面，比如智能客服，語音助手等；
下面提供個數據，2017年，創業邦首次推出了「人工智慧創新公司50強」這一專項榜單，三個月來，我們調研了290家國內的人工智慧創業公司，評選出了50家最優秀的在該領域取得技術和商業化突破的新創公司。
本次調研的290家人工智慧創業公司，覆蓋了國內人工智慧各領域的頭部公司，基本上反映了國內目前的人工智慧創投趨勢。從行業分佈來看，智能機器人、計算機視覺、智能金融和自然語言處理是創業公司分佈最為密集的領域。
處於種子輪和天使輪的創業公司接近20%，超過半數企業處於Pre-A、 A、 A+輪，處於D輪以上的企業僅2.9%。
關於人工智慧創新創業投資，在國際上尤其是美國，一方面是科技/互聯網巨頭的併購，一方面是大量資本進軍人工智慧領域。在這輪技術+場景應用為驅動的新階段，資本作為助力手段深度參與其中，雖然也會不斷產生泡沫，但這場變局已無法逆轉。
企業升級智能製造的路徑可以分成多個階段，第一個階段應該首先考慮公有雲，企業一上來就搞私有雲是不太現實的問題，這其中不只成本的問題，還涉及到技術、人才等多種因素，目前華為雲在這塊做的較為細緻。在這方面，機器人等先進生產設備可以算是一個突破口。你企業引入先進的生產設備，就要搭建能夠與之相適配的信息化系統，企業就不得不去做改變，這也是企業升級轉型一種方式。
中小企業應該努力吸收人才抓住這個良好的機遇，獲得長期生存與持續發展的動力和能力。中小企業具有體制靈活、對環境反應靈敏、發展潛力大等優點;人才在企業的發展的機會較多，容易發揮個人的特長，體現自己的能力。也就是說在吸引人才方面也具有自己的優勢。所以，中小企業應揚長避短，建立一個有效的吸引人才的機制，比如運用薪資、福利、職位、股權等方式抓住人才。中小企業的成功雖然依賴於企業多方面的因素，但人才戰略是整個企業發展戰略的核心。
做人工智慧裡面的人工部分，不斷地優化技術。
人工智慧行業可以說是有很多方面，在人工智慧的硬體和軟體等等方面都是可以作為人工智慧的進入方向的，我們需要更多的實際技術來支持這樣的人工智慧的發展的，那麼我們最容易進入的是哪個行業呢？我個人認為我們是可以從大數據這個方向上進入。
深入一個行業，找到這個行業的人工成本短板，想辦法用機器學習替代。
脫離實際產業談人工智慧是小孩子才幹的事情。
謝邀，不過
屬實是這方面不！懂！啊！今天腦洞了三個這樣的問題了！
不過秉承著有問必答的原則，我還是試著回答一下吧。
不知道答主現在是個什麼身份，如果是大學生的話最好的捷徑就是進校研究所、工作室這樣的地方，要找有著有經驗、有成果的。現在創新這方面的全是大學裡的工作室，不過一定要選擇較大較好的，不管是選擇進去工作還是與其合作。
進入社會了嘛，也要往大學工作室裏鑽。因為現在，2017年，個人認為人工智慧已經達到了一個「非生命智能領域」方面的頂端。幾乎無法再往上走了，唯一的差別就是模糊運算的精準度和預製的回復多少罷了。所以在這個時間段在白手起家研究是很難受的一件事情。
俗話說就是「抱大腿」，抱到好大腿，你就成功了一半了。
至於盈利這一塊，不知道人工智慧怎麼盈利，所以謹慎期間我還是選擇不高談闊論了，以免被打臉。就光說了說在「參與」方面自己的看法。
如有問題歡迎各位批評指正。
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