导读：很多朋友问到关于人工智能的变现方法有哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能在教育产业有哪些应用？
随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术
猿辅导
这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术
通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了 计算机视觉技术 ，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有 自然语言处理技术 ，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。
通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是 计算机视觉技术 ，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确
英语流利说
用过这个APP的也许都知道，里面有一个 测你的发音准确的功能 ，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用 语音识别技术
展望
随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法
通过系统实时监控学生上课的 动作 、 表情 等，监测到 上课走神 、 不认真听课 、 玩手机 、 睡觉 等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。
上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果 通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生 ，就能提高签到的效率，节省上课时间。
这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。
首先老师的工作压力降低，比如出试卷，批改作业，这个都可以让人工智能去做，推荐一个小程序，AI人工智能工具，就可以拍照批改作业，很方便
再次老师上课形式丰富化，学生更有兴趣学习
人工智能在教育领域的应用，我当这个是个脑洞题，简单畅想一下：
1、表情识别、追踪、捕捉。
面部表情识别用于语各种学习频道软件 登陆 或者学习 签到打卡 ，捕捉和追踪技术可以全程参与分析孩子的学习状态和对知识的掌握程度， 比方说讲到哪个知识点孩子皱眉了？可以当堂提醒老师，或者课后作业推送这个知识点就是重点。
2、三代语音AI智能交互
比方说现在比较火的AI口语录音评分，KTV的打分系统等，这个是 一代语音AI 能做到的录入和对比评测； 二代语音AI 就像是手机里的“siri”，可以识别语音输入，并进行仿人类的交互对话，语言库会随着大数据和全部使用者的对话习惯修正而更新。 三代语音AI 估计就会根据场景主动输出了，就跟提醒前方有红灯一样提前提醒学生哪些知识点需要牢记，怎么记。
3、个性化定制和推荐
大数据、算法、推荐，根据孩子当前的学习水平， 给计算出最适合当前学习情况的一套学习规划。 怎么说呢，以某地图导航软件为例，输入起点和终点，会有各种不同的可行的路线让你选，省时的，省走路的，省钱的等等。学习的话：大一入学，根据AI系统做套英语题，然后输入四级，系统会规划你的学习路径和学习时间，比方说一天10道听力题，5天一套阅读题，缺乏哪些的词汇，按照这个步骤学习，四级基本上都能过！
4、提升效率，兴趣致富
很多人都不知道自己喜欢什么，很多人一生都在 探索 而不可得，老了空留一声叹息。也有很多人，为了生计，不得不放弃爱好，如果AI足够强大，我们可以免去 探索 ，腿长的直接去跳远，反应快的直接去打电竞，鼻子灵感的去当厨师。大家各行各业都能快速做到顶尖，不用为了生计去阻碍兴趣的发展。因为强大的AI，会快速让你的兴趣为你变现，让你不愁吃穿。
教育管理部门，学校自有人工智能部门。
辅助教育作用，既教育自动化。主要部分当然是学校和老师最清楚，有私密和共享的要求，配以自有IT人员合作。
教育本应是一门科学，不利于产业模式，否则找不到科目的真理。
近年来人工智能技术突飞猛进，赢得人工智能将赢得未来成为了业内共识。至此， 科技 巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域。但是，跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景，构建可靠的商业模式？
正巧，教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。
传统教育模式下，学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外，教学规模的扩大势必影响教学质量，学生学习效果易变差。因此，可以说教育是一个人力智力密集型行业，对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。
对于像教育这种有明确目标的学习，AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖，提高教学效率，帮助老师因材施教，让学生的学习更有效。
那么，“教育+AI”的应用场景有哪些呢？
就目前的人工智能在教育领域的应用来看，可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。
1.自适应学习+教育
自适应学习就是通过算法，将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等，从而提高学习者的学习效率和学习效果。
自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同：传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而自适应教育是以个人为单位的，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度高。
主打“自适应+教育“的企业，可以细分为：
1、“自适应+K12教育”类
如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。
2、“自适应+STEAM教育” 类
如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析，并通过机器人硬件和独特的教学内容，帮助孩子趣味学习编程。
3、“自适应+语言教育” 类
如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统，为用户测试英语各方面能力，并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。
4、人性化地风险事件处理方案
如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级，通过科学算法来判断用户的阅读水平，向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。
2.虚拟学习助手
虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务，企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务，并且又能获得大量用户数据反馈。
1、虚拟助教
由于教育过程中，助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能，这些工作多为简单重复的脑力工作，因此，AI可以逐渐替代助教业务。
2、虚拟陪练
课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要，而数据化程度最高的环节也正是练习，因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同，如理论性的学科的练习更加容易智能化，但是与实践相关的科目，如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。
此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人，智能腕带和APP结合，利用可穿戴 社会 和视频传感器，对钢琴演奏的数据进行实时采集分析，并将练习效果反馈和评价呈现给用户。
3.专家系统
专家系统是指，在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库，解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据，具备自我学习和综合分析的能力，系统可以获取、更新知识，不再只是静态的规则和事实。
专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：
1、“生涯规划+教育” 类
如“申请方”——基于大数据和人工智能，为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台，帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。
2、“智能批改+教育” 类
如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统，为学生和教室提供智能的批改服务。
4.商业智能化
教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。
教育商业智能应用场景非常丰富：在基础设施活动中，有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中，有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中，软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中，有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中，有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中，有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中，有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。
企业在商业智能化这通常有两个方向：
1、“运营支持”
如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司，从学生反馈、 社会 情感 学习、学校生态和家长及 社会 参与度四个方面对学校进行评估，为每个学校制定个性化的调查方案，找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。
2、“学情管理”
如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案，教室可用于作业管理和课时学情分析，家长通过此了解孩子学习状况，教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。
未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“ 科技 创新”+”教研创新“，前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。
假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。
题主的问题有些广泛，从信息化领域来讲教育产业包括幼教、普教（K12）、职教和高教这四个版块。我可以从我了解的领域对题主的问题试着进行回答，肯定不全面，欢迎大家补充。
1.中小学STEAM和创客教育。这个创客和创业的创客不同，是一种基于学生兴趣
以项目学习的方式使用数字化工具，倡导造物、鼓励分享、培养跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新能力的一种教育方式。主要内容有机器人、人工智能、物联网、无人机和3D打印等。
2.人机对话。初中英语学科考试项目，代替传统以校园广播听力考试方式，用互联网进行听力和口语考试，用人工智能对考生的回答进行成绩判定。
3.各种学习平台。目前一些作业和学习平台可把每次网络作业中同学做错的题做记录，通过对题目涉及的知识点讲解、相同知识点相似题目推送来进行针对性强化。还可根据一段时间内学生作业情况做出学情分析报告，让学习更有目的性。
4.课堂行为分析。这也就是前段时间网络上槽点很多的课堂人脸识别。该系统的设计初衷是通过对学生在课堂上的表情来分析学生上课时的状态如听课、发呆、睡觉、说话、书写、玩手机等，通过个人分析报告让学生更加有效的利用课堂时间提高学习效率。但在实施过程中引起了对于隐私的广泛讨论。
个人浅见，抛砖引玉，欢迎一起讨论。
科技 信息的发达超出人们的想象。人工智能可不得了。！总有一天教学会同步走，通过网络进行远程授课，优质教育可以共享，教室内的电孑教课板大屏慕显业授课，班主任的职责就是监督。教师也要裁员。少而精，高薪酬。人工智能化教学授课用不了原来那么多老师了。优质的智能课室，优质的师资讲学水平。优厚的待遇。公平的学习环境。己是为时不远。
首先是论文打假！！通过人工智能深度解析，严厉打击学术造假，论文剽窃，杜绝简单语法调整，段落调整，实质换汤不换药的论文剽窃造假！其次大数据分析，助力教育总结教学经验，挖掘教育短板，精准因材施教；三是结合 科技 进步，助力偏远落后地区同步中心城市实施优质教学
1.通过大数据整合统计学生的学习状况，分析其优势及弱项，并针对性给予学习建议，以及自动建议或推送相关的学习资料，例如知识精讲、典型习题、思路总结，帮助学生又快又好地提升学习成绩。
2.辅助小孩学习英语，并自动识别读音准确性，并激励小孩学习热情，挺好的应用。
人工智能技术如何更加融入到生活当中？
人工智能将如何更深入地融入到人们的生活中，并给出了规范人工智能和保证人工智能可以被所有人共享。
这里有几个关于人工智能融入我们生活的例子:
智能交通灯
智能交通灯用人工智能技术学习交通流量数据和实时地自我调整，使得汽车在通过十字路口时更安全，更高效。
智能家居
人工智能还能够根据房主的起居习惯，个性化地设置房间里一天的光照和温度。茶水间可以智能提醒房主为即将到来的聚会增加食品储备，或者提醒房主他最喜欢的食物已经吃完了，又或根据聚会内容提供食谱建议。通过学习主人的喜好和分析主人的性格，人工智能就能完成以上提及的这些任务。
智能医生。
人工智能医生助理很快就能帮助医生诊断和治疗患者。通过语音识别技术、快如闪电的文献检索和学习患者的生活习惯和健康状况等等技术手段，人工智能将为患者提供一流个性化医疗服务。
知识变现的形式有哪些？
实现知识变现有两种方式：一是内容变现，一是流量变现。比如喜马拉雅上的课程就是内容变现，作者通过上传自己原创的音频内容，设置为收费收听，基于内容，赚取收入。但是平台收费课程门槛比较高，制作形式也只局限于音频。二是流量变现，作为课程的代理或者分销渠道，赚取收入。局限是对于个人代理来说，代理权成本较高，结算周期也很长。目前市场的知识变现产品通常只是实现其中一种的变现方式，比较推荐的是能同时实现两种变现方式的工具或者平台。以果识云这个产品而言，内容变现就是说原创产生优质内容，通过果识云建立自己的知识店铺，在店铺中，你的知识内容可以以图文、音频、视频等多种形式展现，根据自己的知识特点，选择合适的内容展现形式，并通过自己的流量渠道触达用户，快速实现低门槛内容变现。很多知识传播者会面对有内容没流量、流量少的尴尬现状，为此果识云搭建线上知识大使传播渠道，帮助销售课程、带来流量。对于暂时没有付费知识内容提供的人群，还可以利用自己的人脉和流量，加入果识云MCN知识互推市场，通过代理并销售课程的方式，实现流量变现，轻松赚取属于自己的知识收入。而且由于果识云有数量众多的优质课程库，海量优质课程任由流量主选取和代理分销，一旦课程销售成功，实时就能看到自己的销售收入，并可实时申请提现，对于个人代理来说，零成本，代理课程品类多，收入实时到账，既赚钱又省心。
张涵诚：关于数据变现的十种商业模式
进入2016、数据，已经成为每一个行业和各种业务职能领域重要的生产因素和变革力量。数据的积累、合作、整理、挖掘、利用是现代企业所必需的基本素养，没有它，你的企业将无力面对大数据时代的竞争。我们对于海量数据的挖掘和运用，也预示着新一波生产效率增长和消费者个性化需求的到来。今年我们看到，很多做大数据的公司已经从实际的项目中找到了做大数据的价值变现的路径，探索出了正确的大数据变现之路。
但依然有很多的问题困扰着企业的决策者和创业者，笔者结合我们最新的研究实践总结了如下十种商业模式和同行分享。
数据+物体=智能
（未来人工智能是数据变现的最好方式，当前2B的智能买单意愿更强，个人还比较难）
从国内外的互联巨头的投资动向不难看出，传统的盈利的大数据公司开始涉足硬件市场，利用其固有的软件技术整合硬件厂商快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。所以笔者以为智能硬件这才是大数据正在的用武之地，才是大数据最终的价值所在！
毫无疑问，数据支持到搜索，购物和社交，这是变现的绝佳方式。
GFBAT（Google, Facebook, Baidu, Alibaba, Tencent，总市值几万亿）的数据变现最早的企业
百度加工数据变成有价值的可供搜索的信息，进而产生广告价值，阿里巴巴让商品信息成为购物的入口，供人买卖，生产交易价值。腾讯，建立人和人的关系，产生广告价值，成为社交入口。非常肯定的说这是数据1.0。
数据征信评价机构（通过数据加快贷款、通过数据降低风险）
BAT巨头纷纷进入大数据征信市场，也正是看中了这千亿级的蓝海市场。据平安证券估计：中国征信行业未来市场规模将达千亿元，其中企业征信市场规模有百亿元，个人征信市场规模有千亿元。有着国企背景的中诚征信则更加progressive，给出了未来市场过万亿的预期。
美国征信市场由传统征信机构、商业信息服务机构、创新型的金融科技企业三种力量组成。
传统征信机构以全球最大的个人征信机构Experian、全球第二大征信机构Equifax、征信数据挖掘公司FICO为代表，基于掌握的消费者和支付数 据提供征信服务。
商业信息服务机构Dun Bradstreet以庞大的全球商业数据库-全世界最大的企业信用数据库知名，基于其全球化的发展战略，主推风险管理服务（贡献营收62.7%）和销售及市场拓展（37.3%），利用征信业务的规模经济获取高毛利率。
创新金融企业Zestfinance则以技术输出为主要手段，利用传统的信贷记录等数据、大量交易信息、法律记录、租赁信息、网购信息等数据（第三方、网络、调研），使用机器学习的大数据分析模型进行信用评估，取得不错的实效，将信贷的成本降低了25%。
数据征信评价机构
2016年度，国内企业征信领域企业数据库涵盖数据量前5名依次为：1.益博睿2.邓白氏3.信用视界4.鹏元征信5.棱镜征信。依托大数据整合手段，可以预见在未来十几年内，中国必将出现几家对市场经济健康运行发挥巨大作用的规模化企业征信机构。
基因大数据指导生命科学
目前华大基因净利润在1亿元左右，不过深圳不少基金经理认为，作为基因测序的龙头，华大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000亿左右。华大基因的招股说明书显示，2015年上半年归属于母公司的净利润为7565万元，2014年度，2013年度的净利润分别为2456万元、13588万元。
生命经济的发展才是未来：面向人类最根本需求的经济形态和创新会是最大趋势。实现从后工业时代到生命经济时代的转变，需要大众转变观点、政策扶持以及科研机构的多方推动。未来，以国家基因库作为支点，围绕生命科学发展的产业，会走入从科学研究到产业化的发展之路，最终实现为人类服务的目标。
在未来社会发展上，影响人类社会经济和生命质量上有三个重大的问题。一是出生缺陷，二是代谢性疾病和心脑血管，三是肿瘤。这三个疾病导致人类医疗费用的支出70%到80%，而这三个疾病的防控唯一的办法就是用现代科技和大数据的支撑才能够解决这样的问题。
我们依靠基因科学技术，产生的大数据来引领着未来的大发展，来支撑着小康社会建设，以一个前所未有的高科技来作为支撑和引领我们一定能在某些领域走在世界前沿。
通过大数据分析为投资提供服务在各行各业并不少见，在传统股票领域，常见的数据分析指标有RSI相对强弱指标，KDJ随机指标，MACD指数平滑异同平均线等。这些指标常被用于分析股票走势，以提供给用户做投资参考。
共享经济最大程度释放数据信息价值。专业领域的数据共享者
这类代表性企业包括，滴滴，UBER，Airbnb、小猪，总市值在几千亿规模，未来会有更大的企业加入
我认为共享经济实际上是大数据2.0。这个在今年的数博会，克强总理的发言原文：“ 【只有共享经济数据才能无限放大】此外，总理认为我们还要发展共享经济，因为只有共享，数据才能无限放大，这不仅仅是做加法、乘法，而且共享经济作为新业态假以时日，将为中国经济注入强大力量。同时共享经济也是分享经济，让每个人都有平等创业的机会，每一行都能出状元。在“双创”方面，未来这些企业中将会诞生小巨人。此外，共享经济让人人都能受益。中国的“宽带中国”建设就是要拉近城乡、东西部的数字鸿沟，而提速降费也是拉近数字鸿沟的方式和手段。
为什么这类企业是数据变现排名第二的公司呢，因为这类企业的数据因为共享被无限的放大。第一个是所有权的价值信息到使用权的价值信息，所有权的价值信息可能在网上就一次，CPS，但如果共享就不断的把同一辆车可以坐无限多次。第二个是对于自身的价值到信息对于其他的行业价值，现在是企业间的共享，共享经济来了以后会形成整个行业里面，产业里面的数据共享，也就是企业跟企业之间的数据怎么交换，怎么共享，所以这样在企业之间数据的交换价值也会被无限的放大。比如滴滴一辆车每天都帮滴滴产生收益。第三个是单一的数据价值到多元的数据价值，这就变成了数据*数据的价值。比如说我是银行的数据价值，但银行的数据价值活性很差，银行数据维度比较差，社交数据就比较鲜活，所以单一的数据价值对于银行来讲是有作用的，但是银行和社交的数据加起来，它的数据的流通性及我们叫跨界融合数据的价值数据也会被无限的放大。再比如滴滴的数据可以用来做保险。
专业的数据加工者数据研究 报告（数据支持到咨询研究类型的企业，如汤森路透、万德、尼尔森、艾瑞、易观）
这类企业深入加工数据，针对一些对数据决策依赖比较深入的企业提供服务。金融、电商、新经济领域。
汤森路透得总裁吉姆·史密斯说：大数据对汤森路透非常重要。从某些方面来说，我们已经长期在管理大型复杂的数据了。我们面对的挑战与其他大型科技公司不一样，过去近25年里，我们一直在管理和整合我们所服务的不同行业领域的各类数据。我们投入了大量的资金来整合众多的数据，集成数据库，让客户可以简单地掌握和搜索所需要的数据资料，而不必再花时间了解来源或复杂性。
万德数据服务（Datafeed）这样描述自己：中国市场的精准金融数据服务供应商，为量化投资与各类金融业务系统提供准确、及时、完整的落地数据，内容涵盖：股票、债券、基金、衍生品、指数、宏观行业等各类金融市场数据，助您运筹帷幄，决胜千里
为客户提供标准的结构化数据，支持模块化订阅，同时满足客户个性定制需求，实现合作伙伴式的落地数据服务。
艾瑞用户行为产品是由艾瑞咨询自主研发，基于中国PC终端和移动智能终端的用户行为研究产品。通过深入分析多维度PC及移动网民的行为特征，及竞争对手的数据情况，为互联网、移动互联网、广告公司、广告主及电信等行业客户，将PC及移动互联网需求量化呈现，是真实反映中国互联网及移动互联网市场发展状况的数据产品。
这类企业深度的研究报告+个性化的数据定制+行业领域的专家智慧积累成就了这个行业的客户也成就了自己。
大数据咨询分析加工服务（埃森哲：数据人工加工、数据堂）
当企业第一方数据价值被掏空，企业需要发展外部数据弥补自身数据的不足，需要采集第三方数据开拓新的业务，发展新的客户的时候，企业就提出了数据采购需求，但一般来说这些数据需要爬或者定向采购，当数据源不能满足企业需求的时候就需要数据加工和分析服务。2015年，美国对信息服务的总需求预计超过6,000亿美元。
利用数据分析获得的认识正逐渐成为企业的一大竞争优势。企业利用数据分析结果实施、优化决策。任何拥有大型客户数据库的企业都可能发展成为这一场信息新博弈中的重要势力。过去，数据市场仅仅局限于传统的市场调查与数据服务公司。
专业的数据数据营销者：精准营销DSP+短信、email、私信（暴力广告，获得线索，客单价较高的产品，如地产）
DSP行业产业链上的角色包括广告主、广告代理商、DSP、广告交易平台、DMP、SSP、广告网络、广告联盟、媒体以及受众。
广告主或代理商通过DSP进行投放，DSP帮助广告主或代理商通过搜索引擎、广告网络以及广告联盟进行投放，同时DSP可以接入多个广告交易平台或可以接入多个SSP来获取媒体受众资源，而广告主则通过DSP对广告交易平台中的流量进行基于受众的购买。
2012年是中国DSP发展的元年，经过过去3年多的酝酿，去年出现了大量的DSP服务商和技术提供商。并且在一些巨头的广告交易平台的推出影响下，DSP所能够投放的广告的量迅速增长。2013年更多的广告平台出现、更多的媒体接入这些平台，同时提升了广告供给量、刺激了广告主的兴趣，市场获得非常高速的增长。在市场上RTB的购买方式是主流。另外，移动端的DSP初露端倪，未来极具成长空间。
能够为广告主、代理公司提供全面服务的服务商，有艾维邑动、爱点击、璧合网络、传漾、好耶、互动通、晶赞科技、聚胜万合、派择、派瑞威行、品友互动、随视传媒、泰一指尚、新数网络、亿玛、亿赞普、易传媒、悠易互通等。
这不可能是独角兽，但第一方数据的加工利用绝对是最好的数据变现方式（每个企业都可以发掘自身企业数据的价值指导企业优化）
大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC 发布最新研究结果，预测到2018 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6倍。从行业结构来看，大数据应用主要集中在金融、通信、销售和政府领域，在医疗和旅游行业也有应用，但占比相对较低。
短信、email、私信（暴力广告，获得线索，客单价较高的产品，如地产）
数据开放平台（如新浪数据开放平台、百度数据开放平台、腾讯数据开放平台等）
BAT开放平台的特点
一、腾讯的开放是产品层面的开放，核心资源不可能开放
二、百度的开放是技术层面的开放，过度开放，对百度来说是风险
三、阿里的开放是产业链的开放，但生态的封闭
十、大数据交易所，未来一切公司都是数据公司，一切都将数据化，那么每个公司都会有
一个数据合作部门，他们用来使内部数据和外部数据流通，产生价值
因此我本人非常看好这类公司，我认为数据的3.0我认为是数据交易，数据商品化是大数据产业生态走向文明的方式。现在数据都在线下交换，企业和企业之间，或者个人与个人之间进行交换，但这里面没有商品，数据商品出来之后是大数据的3.0，但是这个时间还需要10年左右。不过这样的部门，如在百度很早就有，主要来合作自己不能爬到的数据的价值。这看起来交易所要满足这些人集中交易数据的需求。实现公开的合法的数据买卖。目前这样的交易有如下几个形式
1）数据以在线云的方式提供API接口对外输出；
2）数据定向采购，线下交易；
这种模式永远存在，而且大家基于朋友的信任和很多利益的私密性，愿意私下进行数据交易，不愿意拿到台面上；
3）数据加工处理后在进行交易。
专门有数据加工的企业出现，
3、因此也成为了主要的数据变现方式
数据是生产资料，如同原油，在原油加工厂柴油、汽油、润滑油、化工品、化学品、精细化工品、
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能的变现方法有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。