人工智慧企業並沒有什麼固定形態，它們的規模各異，代表產業的發展面向不斷加寬。簡單來說，人工智慧的時代將改寫我們所知道的各企業發展前景。
企業視人工智慧為長期策略優先發展項目。在近期一項由 Infosys 進行的調查裡，四分之三的大型跨國企業受訪者表示人工智慧是其組織策略成功推展的關鍵之一，64% 的受訪者認為是否大規模採用人工智慧，決定了該組織日後的成長幅度。
對他們來說最大的難題在於如何最妥善地在工作裡運用人工智慧，在這件事上沒有絕對的答案。從上個月參加 GPU 科技大會的數百家公司來看便可得知一二。本週在紐約舉行的 O’Reilly 人工智慧大會跟 GTC 一樣，也吸引了來自各行各業的上千家廠商參與，從新創公司到大型企業都有。
今早在 O’Reilly 大會的主題演講活動裡，我注意到來自汽車、醫療與網安這三個產業、規模各異的企業，如何運用人工智慧技術讓他們改頭換面。
Volkswagen 加碼投入深度學習
我們昨天剛宣布與 Volkswagen 成立新的合作關係，突顯出我們的人工智慧技術如何與大型車廠配合，將這項技術從自動駕駛延伸到企業本身。
Volkswagen 運用我們最新的深度學習平台，為 Volkswagen 資料實驗室打造採用 NVIDIA GPU 的先進人工智慧系統。VW 實驗室裡的研究員將監督進行多項深度學習研究案，包括發展新的程序以改善市區車流和探索新的行動服務。
Volkswagen 資料實驗室還將成為人工智慧新創計畫的基礎，提供技術和資金支持給全球各地為車業發展機器學習和深度學習應用項目的新創公司。
將深度學習用於更快速進行診斷
醫療業也是最早便開始採用人工智慧和深度學習的領域之一。大型知名醫療組織與多家小型又有智慧的新創公司聯手，推動令人刮目相看的創新成果，創造出的研究貢獻加惠了醫療產業的發展。
來自矽谷由六人組成的醫療產業新創公司 Athelas，開發出攜帶式血液診斷裝置，患者能在舒適的居家環境裡，只需幾分鐘便能算出白血球數量，更快獲得能解救生命的診斷結果。這項裝置經由手機介面連結到採用 NVIDIA GPU 的神經網路，只要一滴血就能在近乎即時的時間裡獲得白血球數量結果。
運用深度學習打擊惡意軟體
每天預估有百萬項以上新的惡意軟體攻擊事件，而網安公司 Deep Instinct 運用深度學習技術，在惡意軟體發動攻擊前便加以遏止。
Deep Instinct 從頭開始建立採用 NVIDIA GPU 的神經網路，接著在神經網路投入數億個惡意和善意軟體檔案密集進行訓練。
Deep Instinct 運用 NVIDIA GPU 強大的運算能力，能訓練神經網路在一天內便查覺出檔案內的潛在威脅，而使用傳統 CPU 架構系統要花超過三個月的時間才能找出。
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汽車、醫療與網安只是諸多產業裡，三個運用人工智慧和深度學習技術進行創新發展的例子，銀行、零售、金融、製造等產業也是採用我們的 GPU 運算平台，改寫自身業務和相關行業發展面貌的先驅者。
深入瞭解：https://www.nvidia.com/object/ai-across-industries.html。