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第1篇：人工智能的投資邏輯范文

 

政策催化進(jìn)一步加強(qiáng)

 

國內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入。美國主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人?？梢哉f，人工智能成為各國“大腦”計(jì)劃的重要內(nèi)容。

 

當(dāng)下我國社會(huì)面臨老齡化壓力、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級(jí)，對(duì)此，國務(wù)院在印發(fā)的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點(diǎn)建設(shè)工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國內(nèi)市場(chǎng)的扶持政策頻出。2015年7月，國務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長(zhǎng)萬鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”，智能制造和機(jī)器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會(huì)召開期間，《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進(jìn)先進(jìn)半導(dǎo)體、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能材料等新興前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長(zhǎng)點(diǎn)。

 

政策和資金的支持、人才儲(chǔ)備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件。科技部高技術(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進(jìn)長(zhǎng)認(rèn)為，我國人工智能與機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因?yàn)閲业母叨汝P(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進(jìn)入。

 

“2014年，中國市場(chǎng)的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到100億元，指紋、人臉、虹膜識(shí)別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，在利好因素的促進(jìn)下，我國人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發(fā)達(dá)國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機(jī)遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機(jī)會(huì)。

 

“我國完全有可能利用市場(chǎng)需求優(yōu)勢(shì)、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場(chǎng)規(guī)?？善?/p>

 

人工智能已經(jīng)開始進(jìn)入一個(gè)新的階段。從Siri識(shí)別到無人駕駛，都是人工智能的實(shí)現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領(lǐng)域跨越多學(xué)科，包括深度學(xué)習(xí)、智能識(shí)別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等。

 

未來，人工智能需求將會(huì)激增。據(jù)BBC預(yù)計(jì)，到2020年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動(dòng)力成本，未來包括機(jī)器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場(chǎng)需求將會(huì)不斷擴(kuò)大?！睈劢ㄗC券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時(shí)代的來臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會(huì)普及，屆時(shí)家用助老服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人以及家用清潔機(jī)器人的市場(chǎng)需求將會(huì)激增。

 

國內(nèi)著名的咨詢機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢?cè)趨⒖既斯ぶ悄苄袠I(yè)全球市場(chǎng)規(guī)模后預(yù)計(jì)稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準(zhǔn)廣告推送等的情況下，預(yù)計(jì)2020年中國人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億元人民幣。

 

而目前市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)還只是在智慧金融、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的發(fā)展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎(chǔ)型技術(shù)，與機(jī)器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來多領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應(yīng)，由此將打開萬億規(guī)模的市場(chǎng)空間。

 

“僅僅以工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動(dòng)作用，對(duì)應(yīng)著800億-1000億元的市場(chǎng)規(guī)模?！壁w巧敏說。

 

實(shí)際上，中國人工智能的商業(yè)化應(yīng)用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場(chǎng)空間。我國人工智能的商業(yè)應(yīng)用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領(lǐng)域，且獲得了很好的市場(chǎng)反響。

 

“市場(chǎng)關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域幾乎所有的主題和熱點(diǎn)，例如智能硬件、O2O、機(jī)器人、無人機(jī)和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能?！壁w巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢(shì)，它將成為未來30年內(nèi)我國技術(shù)發(fā)展的重心，也會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和教育領(lǐng)域。

 

然而盡管目前我國自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、娛樂機(jī)器人等智能科技成果已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用，但市場(chǎng)空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，我國機(jī)器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領(lǐng)域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認(rèn)為2016年是AI迅速進(jìn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

 

Google希望在人工智能領(lǐng)域復(fù)制Android的成功，并力圖打造一個(gè)機(jī)器人帝國;Facebook計(jì)劃在2016年制造出能夠在家務(wù)和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內(nèi)接連收購兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計(jì)，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計(jì)劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實(shí)現(xiàn)廣義的人工智能?！?/p>

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領(lǐng)域，近年來風(fēng)投不斷加大對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個(gè)重要風(fēng)口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領(lǐng)域的投資已經(jīng)超過4億美元?！辈澈ＷC券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局將提速，VC/PE在人工智能領(lǐng)域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過來，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動(dòng)人工智能行業(yè)加速爆發(fā)?！饼R艷麗認(rèn)為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來人工智能應(yīng)用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域?qū)?huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

 

在全球市場(chǎng)火爆的背景下，國內(nèi)市場(chǎng)也充滿了巨頭和風(fēng)投的博弈與布局。

 

出于對(duì)人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國內(nèi)巨頭紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時(shí)涉足了深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并推出了“百度大腦”計(jì)劃;阿里巴巴推出了國內(nèi)首個(gè)人工智能平臺(tái)DTPAI;騰訊推出了撰稿機(jī)器人Dream writer，開放了視覺識(shí)別平臺(tái)騰訊優(yōu)圖，同時(shí)成立了騰訊智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應(yīng)進(jìn)入，讓整個(gè)行業(yè)迎來了爆發(fā)的機(jī)會(huì)。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國AI技術(shù)基礎(chǔ)研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯(cuò)的成績(jī)?！睋?jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元。人工智能領(lǐng)域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎(chǔ)層切入為人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究帶來了巨大的資金優(yōu)勢(shì)和人才支持，使得部分技術(shù)達(dá)到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識(shí)別的技術(shù)已經(jīng)處于國際領(lǐng)先水平。

 

而近兩三年，風(fēng)投也開始加速了在這一領(lǐng)域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實(shí)現(xiàn)了跨越式的增長(zhǎng)?！?015年我國投資人工智能的機(jī)構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)48家，是2012年投資機(jī)構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。

 

短期看好應(yīng)用開發(fā)

 

長(zhǎng)期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級(jí)市場(chǎng)一向是搜尋熱點(diǎn)的風(fēng)向標(biāo)。人工智能市場(chǎng)的火爆也催熱了資本市場(chǎng)的相關(guān)行業(yè)。在市場(chǎng)空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢(shì)的上市公司紛紛瞄準(zhǔn)人工智能領(lǐng)域，分享廣闊藍(lán)海。

 

隨著人工智能的不斷進(jìn)步和發(fā)展，最先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應(yīng)用層將最早迎來投資機(jī)會(huì)。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，無人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來中長(zhǎng)期的熱點(diǎn)，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的?！巴瑫r(shí)，AI數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層作為準(zhǔn)入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)的公司?！?/p>

 

對(duì)此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領(lǐng)域的標(biāo)的，要分長(zhǎng)短期來考量?！岸唐诳申P(guān)注在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的企業(yè)，長(zhǎng)期可關(guān)注具備技術(shù)研究實(shí)力的公司?！?/p>

 

在他看來，具備競(jìng)爭(zhēng)力的上市公司主要有兩類，一是與機(jī)器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎(chǔ)，在未來產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程中，擁有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì);二是在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的公司。

 

對(duì)此投資邏輯，趙巧敏也表示認(rèn)同，“短期看好應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，特別是基于當(dāng)下較為成熟的感知智能技術(shù)如語音、視覺識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等的應(yīng)用開發(fā)將是短期的投資亮點(diǎn)”。

 

“目前下游應(yīng)用領(lǐng)域也面臨著大量需求，如人口老齡化對(duì)服務(wù)機(jī)器人的需求、定制化生產(chǎn)對(duì)3D打印的需求、物流配速對(duì)無人機(jī)的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設(shè)備、3D打印、無人駕駛、服務(wù)機(jī)器是最值得看好的應(yīng)用場(chǎng)景。

 

而從長(zhǎng)期來看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動(dòng)新一輪的應(yīng)用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長(zhǎng)期的投資關(guān)注點(diǎn)，“應(yīng)該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲(chǔ)過程所涉及的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營商”。

 

與此同時(shí)，在主板之外，一些新三板標(biāo)的同樣值得關(guān)注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數(shù)量明顯增加。以機(jī)器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機(jī)器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機(jī)器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關(guān)注其中較好的標(biāo)的。

第2篇：人工智能的投資邏輯范文

10月21日，2016英特爾中國行業(yè)峰會(huì)在珠海召開，來自醫(yī)療、金融、交通、零售、能源、教育等行業(yè)的企業(yè)代表分享了他們對(duì)于數(shù)字化變革的理解與實(shí)踐。這本該是英特爾中國行業(yè)峰會(huì)的主旋律，但是實(shí)際是與會(huì)嘉賓對(duì)人工智能的話題表現(xiàn)出更大的熱情，有點(diǎn)喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機(jī)構(gòu)在展望2016年度科技領(lǐng)域時(shí)幾乎會(huì)不約而同地將人工智能列為重點(diǎn)方向之一?，F(xiàn)在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預(yù)測(cè)者都大跌眼鏡，這得歸結(jié)于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。根據(jù)相關(guān)預(yù)測(cè)，2021年，全球?qū)?huì)擁有18億臺(tái)PC，86億臺(tái)移動(dòng)設(shè)備，157億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。而到2035年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將會(huì)超過1萬億臺(tái)，相應(yīng)的數(shù)據(jù)數(shù)量將會(huì)增長(zhǎng)2400倍，從1 EB增長(zhǎng)到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數(shù)據(jù)，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯(lián)網(wǎng)者得未來，而得人工智能者將執(zhí)物聯(lián)網(wǎng)之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯(lián)”之后的應(yīng)用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業(yè)峰會(huì)上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領(lǐng)域展開為期三年的基于英特爾至強(qiáng)處理器+英特爾至強(qiáng)融核處理器，以及英特爾至強(qiáng)處理器+FPGA為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目?？拼笥嶏w聯(lián)合創(chuàng)始人，訊飛研究院副院長(zhǎng)王智國博士非常到位地點(diǎn)評(píng)了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和行業(yè)的推動(dòng)，一方擅長(zhǎng)底層計(jì)算架構(gòu)，一方擅長(zhǎng)算法及應(yīng)用。我們期待雙方在人工智能技術(shù)上的深度合作能夠推動(dòng)硬件和軟件的協(xié)同設(shè)計(jì)及優(yōu)化，共同發(fā)現(xiàn)人工智能計(jì)算平臺(tái)創(chuàng)新的解決方案，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并通過這些創(chuàng)新的技術(shù)支持更多行業(yè)用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型?！?/p>

作為全球最大的半導(dǎo)體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發(fā)生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅(qū)動(dòng)云計(jì)算和智能互聯(lián)計(jì)算的公司”。可見人工智能已經(jīng)成為英特爾公司的未來戰(zhàn)略方向之一。

人工智能對(duì)計(jì)算力資源的需求到底有多大，現(xiàn)在誰也無法預(yù)判，這就像是個(gè)“計(jì)算黑洞”。但有一點(diǎn)可以肯定，人工智能是高性能計(jì)算在現(xiàn)在和未來的進(jìn)一步延展和進(jìn)化，而這恰好是英特爾的優(yōu)勢(shì)所在。

對(duì)英特爾而言，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是水到渠成的事情，也是技術(shù)上的自然演進(jìn)。從另一個(gè)角度看，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機(jī)遇，其空間和舞臺(tái)遠(yuǎn)大于PC時(shí)代和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。送上門的蛋糕（要知道，當(dāng)今世界90%以上的數(shù)據(jù)都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術(shù)，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進(jìn)行帝國的戰(zhàn)略布局。作為硅谷最大的企業(yè)風(fēng)司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會(huì)把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業(yè)務(wù)發(fā)展的領(lǐng)域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司Movidius，后者致力于研發(fā)低功耗的計(jì)算機(jī)視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導(dǎo)體、軟件和AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)；5月宣布將收購專注于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)開發(fā)的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導(dǎo)體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對(duì)可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對(duì)某一業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個(gè)IT行業(yè)都是十分罕見的?？梢?，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術(shù)因素，專用領(lǐng)域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應(yīng)用方向，比如自動(dòng)駕駛。在更遠(yuǎn)的將來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步突破，通用領(lǐng)域的智能化有望實(shí)現(xiàn)。但無論是專用還是通用領(lǐng)域，人工智能都將圍繞“基礎(chǔ)資源-技術(shù)平臺(tái)-業(yè)務(wù)應(yīng)用”這三層基本架構(gòu)形成生態(tài)圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？?jī)H僅是提供計(jì)算平臺(tái)嗎？當(dāng)然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

第3篇：人工智能的投資邏輯范文

為了幫助石油和天然氣行業(yè)正式邁入21世紀(jì)，需要整合很多其他行業(yè)的技術(shù)、多年的專業(yè)知識(shí)積累以及不同的思維方式。Oilprice之前曾提出，結(jié)合食品工業(yè)技術(shù)可以提高水力壓裂石油的安全標(biāo)準(zhǔn)，然而結(jié)合IT行業(yè)的技術(shù)才能使石油和天然氣行業(yè)真正受惠。無論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊邏輯、案例推理以及專家系統(tǒng)，人工智能都有可以幫助其轉(zhuǎn)型的潛力。

上游爆發(fā)

當(dāng)遠(yuǎn)程傳感器連接到無線網(wǎng)絡(luò)中，哪怕是從最奇怪的地方，數(shù)據(jù)都可以被收集和集中分析。根據(jù)麥肯錫公司的數(shù)據(jù)，采用人工智能可以在石油與天然氣供應(yīng)鏈中節(jié)約500億美元，并且能帶來持續(xù)的利潤(rùn)增長(zhǎng)。舉個(gè)例子來說，使用人工智能算法可以在地震數(shù)據(jù)中更準(zhǔn)確地篩選信號(hào)和噪聲，并減少10%的干井開挖。現(xiàn)在這項(xiàng)技術(shù)也被帶入了500強(qiáng)公司，早些時(shí)候英特爾收購了美國圣地亞哥的一家創(chuàng)業(yè)公司Nervana，他們利用這些技術(shù)提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力，石油巨頭們可以期待這項(xiàng)技術(shù)通過董事會(huì)大規(guī)模地實(shí)施了。

實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)

石油與天然氣行業(yè)已經(jīng)開始利用數(shù)據(jù)去分析井下環(huán)境，隨著數(shù)據(jù)分析成本下降，現(xiàn)在這些技術(shù)正在被運(yùn)用到更小的井中。數(shù)據(jù)分析可以在危險(xiǎn)發(fā)生之前提出預(yù)警信號(hào)。

鉆一個(gè)井時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)軟件會(huì)考慮大量不同的因素，比如地震震動(dòng)、熱梯度、地層滲透率，并連同壓力等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起。已經(jīng)成立四年的西雅圖初創(chuàng)公司Seeq 表示，這些數(shù)據(jù)能幫助鉆井在如方向與速度上做出實(shí)時(shí)決策，以此優(yōu)化整個(gè)鉆井作業(yè)，同時(shí)還能夠預(yù)測(cè)諸如半潛式泵（ESPs）等設(shè)備的故障，來降低計(jì)劃外停機(jī)的次數(shù)和設(shè)備成本。

機(jī)器正在學(xué)習(xí)

在宏觀層面上，深度機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助提高對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)的意識(shí)，從而推動(dòng)在勘探和生產(chǎn)（E&P）方面的投資決策。經(jīng)濟(jì)條件甚至是天氣模式，還有生產(chǎn)強(qiáng)度等因素都會(huì)在投資決策中被納入考量范圍。Kpler這類公司一直采用地理追蹤船只技術(shù)，將當(dāng)前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比，來幫助運(yùn)營商進(jìn)行更好的決策。這些類型的數(shù)據(jù)可以幫助確定能源航運(yùn)業(yè)的趨勢(shì)。

模糊決策

模糊邏輯是一種人工智能的機(jī)制，可以在數(shù)據(jù)不完整或者不可靠的狀況下幫助決策。如果用一定數(shù)量的輸入來設(shè)計(jì)一個(gè)算法，模糊邏輯可以在一個(gè)或多個(gè)傳感器提供虛假或不一致數(shù)據(jù)的狀況下克服這些缺陷。模糊邏輯也可以在數(shù)據(jù)需要被外推，或者需要將信號(hào)與噪音區(qū)分時(shí)通過儲(chǔ)存表征、加密鉆井以及油井模擬提供幫助。

第4篇：人工智能的投資邏輯范文

關(guān)鍵字：電氣自動(dòng)化；自動(dòng)化控制；人工智能技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 人工智能技術(shù)探究及運(yùn)用實(shí)際狀況

最近幾年，不少的科研組織及相關(guān)院校對(duì)于人工智能技術(shù)的革新及探究以及電器設(shè)備控制的運(yùn)用問題上都進(jìn)行了深入的探究，促使人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、故障診斷、預(yù)警、監(jiān)控及自動(dòng)保護(hù)上都達(dá)到了一定的層次。

從電氣設(shè)備結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中人工智能技術(shù)運(yùn)用方面來分析：由于電氣設(shè)備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是非常復(fù)雜的，關(guān)乎到很多方面的知識(shí)比如電磁、電路及電機(jī)電器運(yùn)用等，這就對(duì)有關(guān)工作人員的專業(yè)技能及相關(guān)知識(shí)掌握有著很高的要求。當(dāng)下，數(shù)字化信息技術(shù)得到了前所未有的發(fā)展，推動(dòng)了電氣產(chǎn)品及控制體系設(shè)計(jì)逐漸轉(zhuǎn)入了CAD，這就造成一些新產(chǎn)品、新系統(tǒng)的創(chuàng)建時(shí)間縮短了很多，在這個(gè)大環(huán)境下，人工智能技術(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)質(zhì)量及速度將獲得全方位的提高。

除此之外，人工智能技術(shù)對(duì)于電氣設(shè)備故障掌控及預(yù)警有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。通常，如果電氣控制系統(tǒng)有故障的形成那么會(huì)在故障形成早期呈現(xiàn)出非線性，為此，人工智能技術(shù)獨(dú)特的模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面優(yōu)勢(shì)就可以完全展現(xiàn)出來。

而電氣自動(dòng)化中人工智能技術(shù)的運(yùn)用通常有以下幾種技術(shù)方式：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)及模糊控制。而模糊控制技術(shù)非常便捷，具有超強(qiáng)的可運(yùn)用性。通常電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)是以AI控制器為中心的，可以把它當(dāng)做一個(gè)非線性函數(shù)近似器。跟平常的函數(shù)估計(jì)設(shè)備進(jìn)行對(duì)比，AI控制系統(tǒng)在進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候其目標(biāo)并不是完全要求是具體的模型，這種方式就可以完全預(yù)防了在設(shè)計(jì)的過程中需兼顧到模型自身參數(shù)不確定性的問題。除此之外，人工智能技術(shù)有著非常廣闊的發(fā)展空間，并且非常容易調(diào)節(jié)，有較強(qiáng)的一直性能，針對(duì)全新信息數(shù)據(jù)有著很好的適應(yīng)性。進(jìn)行配置的時(shí)候所需耗費(fèi)的成本低、方便便捷、對(duì)外界的抗干擾性能強(qiáng)。

2 電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的具體運(yùn)用

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)通常有兩種方式的運(yùn)用：直流傳動(dòng)控制系統(tǒng)和效流傳動(dòng)控制系統(tǒng)。

直流傳動(dòng)控制系統(tǒng)當(dāng)中，推理機(jī)是模糊控制設(shè)備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識(shí)庫部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經(jīng)過很多種形式的函數(shù)對(duì)變量值進(jìn)行的測(cè)量，同時(shí)把它逐漸模糊化、量化；知識(shí)庫部分是由數(shù)據(jù)規(guī)則及語言控制庫共同組成的知識(shí)庫，知識(shí)庫設(shè)計(jì)的過程中需運(yùn)用相關(guān)專家的成功經(jīng)驗(yàn)以及專業(yè)知識(shí)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行有效的控制。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)是人工智能技術(shù)的另外一種形式，該技術(shù)通常使用在不同模式的判別及對(duì)多種信息的處理，能夠在電氣傳動(dòng)控制當(dāng)中展現(xiàn)出很好的作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)以并行結(jié)構(gòu)為主，可以在很大范圍內(nèi)所運(yùn)用，能夠在很大程度上提高條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的精準(zhǔn)性；這種控制技術(shù)通常是運(yùn)用在學(xué)習(xí)策略差別較小的反向傳播當(dāng)中，這就是說在網(wǎng)絡(luò)狀況非常充裕的隱藏層、結(jié)點(diǎn)及適合的激勵(lì)函數(shù)影響下，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)唯有運(yùn)用反向傳播句能夠推算出與之相對(duì)應(yīng)的非線性函數(shù)的近似參數(shù)，這將在很大的程度上提升運(yùn)行速度。

當(dāng)進(jìn)行交流傳動(dòng)控制的過程當(dāng)中，人工智能技術(shù)的采用通常也包括模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩方面的具體方式。

針對(duì)模糊邏輯來講，截止到現(xiàn)在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設(shè)備完全代替，但在國外一所大學(xué)中探究出一種高性能的具備多個(gè)模糊控制器的全數(shù)字化傳動(dòng)控制系統(tǒng)，這種系統(tǒng)具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設(shè)備，同時(shí)能夠很好的完全控制任務(wù)。

從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)來講，在現(xiàn)實(shí)的探究工作上以對(duì)交流電氣設(shè)備及所驅(qū)動(dòng)的客觀環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測(cè)及診斷為最終標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行控制的時(shí)候，可以選用反向轉(zhuǎn)撥的計(jì)算方式，經(jīng)過相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的運(yùn)用，通過電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩以及電機(jī)的最初速度來最后確定智能監(jiān)控體系能夠檢測(cè)的在最大速度的前提下所產(chǎn)生的增加數(shù)值。此設(shè)計(jì)方案的運(yùn)用，要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備辨別三維圖形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制計(jì)算模式具備超強(qiáng)的控制功效。在這種模式中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)能夠很好的縮小電氣自動(dòng)化系統(tǒng)定位工作所花費(fèi)的時(shí)間，同時(shí)增強(qiáng)對(duì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個(gè)系統(tǒng)：一種是在分辨電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的前提下針對(duì)經(jīng)過定子的電流開展自行調(diào)節(jié)與掌控；一種是在分辨機(jī)電體系運(yùn)行參數(shù)前提下對(duì)于轉(zhuǎn)子速度開展自行調(diào)節(jié)及掌控。

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

(1) 集中監(jiān)控方式

集中監(jiān)控方式的最大特點(diǎn)是維護(hù)非常便捷，針對(duì)控制站，防護(hù)級(jí)別不用特別高，其設(shè)計(jì)的完成是非常簡(jiǎn)單的。但由于是集中式監(jiān)控，它的工作原理是將所有性能有效的結(jié)合在同一個(gè)處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對(duì)處理器來講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設(shè)備大多是在監(jiān)控下開展的工作，假設(shè)監(jiān)控對(duì)象時(shí)常顯現(xiàn)出來，必然會(huì)造成主機(jī)冗余減少，然而電纜所產(chǎn)生的改變就會(huì)浪費(fèi)很多的成本，距離比較長(zhǎng)的電纜，若形成干擾的狀況就會(huì)造成該系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。同時(shí)，隔離刀閘的操作閉鎖和斷路器的聯(lián)鎖運(yùn)用硬接線，由于在分隔刀閘接點(diǎn)的方位有缺陷的存在，就會(huì)造成設(shè)備正常運(yùn)行起來非常艱難，以此不能夠順利的進(jìn)行二次接線。由于線與線之間的連接非常復(fù)雜，設(shè)備操作起來非常困難，這就會(huì)給維護(hù)工作造成更大的難度。

(2) 現(xiàn)場(chǎng)總線監(jiān)控方式

當(dāng)下，以太網(wǎng)(Ethernet)、現(xiàn)場(chǎng)總線等計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸運(yùn)用在變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)當(dāng)中，同時(shí)具備了較為豐富的動(dòng)作指令，而智能電器設(shè)備目前也已經(jīng)得到了迅速的發(fā)展，所有的這些有利情況的出現(xiàn)促使了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控及發(fā)電廠相互間的聯(lián)系更為緊密。總線監(jiān)控令設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會(huì)展現(xiàn)出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進(jìn)行有關(guān)設(shè)計(jì)。運(yùn)用此監(jiān)控方法，包括了目前所有遠(yuǎn)程監(jiān)控方法的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)可以很好的減少隔離設(shè)備的總數(shù)量，也包含了隔離設(shè)備、端子柜、I/0卡件、模擬量變送器等。針對(duì)智能設(shè)備一定要及時(shí)的進(jìn)行有關(guān)裝配，假如運(yùn)用通信線及監(jiān)控系統(tǒng)相互間進(jìn)行連接，那么就可以節(jié)省很多的控制電纜，節(jié)約投資。除此之外，裝置相互間的性能是不會(huì)相干擾的，裝置相互間是由網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系在一起形成的，因網(wǎng)絡(luò)組織較為輕松，為此就促使系統(tǒng)更加穩(wěn)定堅(jiān)固。如果其中一個(gè)裝置有問題出現(xiàn)，那么其他的配件也會(huì)受到牽連，但卻不會(huì)造成系統(tǒng)整體停止。為此，現(xiàn)場(chǎng)總線監(jiān)控可以當(dāng)做今后發(fā)電廠網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的一種有效的使用方法。

3 電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的未來發(fā)展

OPC(OLE for Process Control)技術(shù)的涌現(xiàn)，IEC61131的頒布及Microsoft的Windows平臺(tái)的范圍運(yùn)用，很好的為計(jì)算機(jī)帶來了一個(gè)全新的運(yùn)用方向，因電氣技術(shù)具有優(yōu)越的融合性能，為此有著很大的發(fā)展空間。目前在步入國際化時(shí)代下，多種控制系統(tǒng)開始得到非常廣泛的運(yùn)用，這被越來越多的商家所注重以及運(yùn)用起來。Pc 客戶機(jī)/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)、以太網(wǎng)和Internet技術(shù)推動(dòng)了電氣自動(dòng)化的每一場(chǎng)新的革命。在日益變化的市場(chǎng)需求下，自動(dòng)化與IT平臺(tái)的融和,電子商務(wù)的廣泛使用推動(dòng)其不斷的發(fā)展。Internet/Intranet技術(shù)和多媒體技術(shù)也在自動(dòng)化上有著非常寬闊的發(fā)展空間，企業(yè)管理人員采用平常的瀏覽器就能夠順利的將有關(guān)儲(chǔ)存及提取信息的工作很好的完成，同樣可以把當(dāng)下企業(yè)的生產(chǎn)流程當(dāng)做監(jiān)控目標(biāo)，可以獲取較為精準(zhǔn)、全面的各方面信息。隨著虛擬技術(shù)與視頻技術(shù)的巧妙運(yùn)用，對(duì)人機(jī)界面及維修體系帶來了非常顯著的影響，運(yùn)用對(duì)應(yīng)功能強(qiáng)的軟件，將會(huì)對(duì)通訊成果及組合氛圍的準(zhǔn)求更加顯著，軟件性能增強(qiáng)，從某一種設(shè)備開始向集成的方向轉(zhuǎn)變。

總體上來講，電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)為今后的發(fā)展創(chuàng)造了很大的空間，為了能夠很好的面對(duì)未來更為復(fù)雜化的各方面需求，我們一定要兼顧電氣自動(dòng)化的發(fā)展特點(diǎn)，適時(shí)為企業(yè)選擇專業(yè)化的高技術(shù)人才來推動(dòng)企業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展，為此，與之有關(guān)聯(lián)的企業(yè)將有了更為寬廣的就業(yè)前景。但需要特別關(guān)注的是，這種行業(yè)要求必須要具備超強(qiáng)的專業(yè)技術(shù)，在進(jìn)行裝置配合工作中，需要將自動(dòng)化與智能化看作工作的首要工作，逐漸促使有關(guān)設(shè)備與國外發(fā)達(dá)國家水平相接軌，獨(dú)創(chuàng)行業(yè)的領(lǐng)頭團(tuán)隊(duì)。

4 結(jié)束語

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是提升電氣設(shè)備的生產(chǎn)性能、流通交換速度的關(guān)鍵性方面，在完全‘放棄’人工操作控制的前提下，最大程度的實(shí)現(xiàn)了智能化操控。不單單能夠?yàn)槠髽I(yè)節(jié)約人力、物力及企業(yè)成本，并且有助于提升企業(yè)生產(chǎn)效率。人工智能技術(shù)是探究人類智能模擬的學(xué)科，其最大的特點(diǎn)就是自動(dòng)化。這就是說電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)的運(yùn)用前景是異常寬廣的，在數(shù)字控制理念的科學(xué)指導(dǎo)之下，之前所運(yùn)用的控制器設(shè)計(jì)技術(shù)必然會(huì)慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設(shè)計(jì)所代替。為此，相關(guān)企業(yè)及單位一定要加強(qiáng)在電氣自動(dòng)化控制上的人工智能技術(shù)的探究，以便于為企業(yè)未來的健康、快速發(fā)展提供足夠的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

第5篇：人工智能的投資邏輯范文

在共享單車領(lǐng)域，從公開披露的融資信息來看，摩拜單車?yán)塾?jì)獲得約12億美元融資，ofo融資額約為14.5億美元左右，永安行旗下的hellobike宣布獲得螞蟻金服領(lǐng)投的3.5億美元D1輪融資。在人工智能領(lǐng)域，商湯科技繼今年7月完成4.1億美元B輪融資后，11月獲得了阿里巴巴投資的15億元人民幣，此輪融資后，商湯科技估值將超過30億美元（約198億元人民幣）。在新零售領(lǐng)域，阿里將投入224億港元（約合190.02億元人民幣），直接和間接持有高鑫零售36.16%的股份，從而成為后者第二大股東。騰訊斥42億元入股永輝超市，獲5%的股權(quán)。

馬上就要到2018年了，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的九大風(fēng)口是什么呢？下面為大家一一道來：

1、新零售

騰訊和阿里在新零售領(lǐng)域的布局已經(jīng)非常清晰了，目前的情況是“騰訊+京東+永輝+沃爾瑪”對(duì)抗“阿里+蘇寧+高鑫+新華都+聯(lián)華”，這是一場(chǎng)千億級(jí)別的大戰(zhàn)，我相信線下很多的零售商都要被迫站隊(duì)，可以預(yù)計(jì)2018年會(huì)非常熱鬧。此外，2017年開始興起的無人貨架，例如猩便利在9月份宣布獲得1億元天使輪融資；七只考拉同期獲得5000萬A輪融資；果小美幾乎是同日也宣布完成了1000萬美元A輪融資。另外，哈米科技、領(lǐng)蛙、友盒、陽光樂選等無人貨架企業(yè)也都宣布獲得了數(shù)千萬融資。前有巨頭的零售大戰(zhàn)，后有黑馬的搶奪市場(chǎng)份額，新零售的江湖必然掀起驚天巨浪。

2、人工智能

近幾年來，全球范圍內(nèi)都掀起了人工智能的熱潮。從AlphaGo到iPhone Face ID，國外的巨頭企業(yè)如谷歌、微軟、蘋果等科技企業(yè)把未來的發(fā)展重心集中在人工智能領(lǐng)域，國內(nèi)巨頭阿里、騰訊、百度等也高調(diào)入局。技術(shù)是人工智能+的核心動(dòng)力。據(jù)媒體的統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)目前涉及人工智能領(lǐng)域的企業(yè)已有709家，并且有不少公司在多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)有突破。在國內(nèi)的AI投資潮中，商湯科技、曠視科技、依圖科技等公司成為資本追逐的對(duì)象。據(jù)公開信息顯示，今年5月份至11月，人工智能領(lǐng)域的融資已經(jīng)超過60億元人民幣。預(yù)計(jì)到2018年，資本將會(huì)更加集中到頭部的公司，AI企業(yè)的大戰(zhàn)一觸即發(fā)。

3、共享經(jīng)濟(jì)

這是一個(gè)很神奇的行業(yè)，在短短的幾年時(shí)間內(nèi)造就很很多獨(dú)角獸。比如國外的Uber，國內(nèi)的滴滴和摩拜等。共享經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)火從出行、住房燒到了充電寶、雨傘、圖書、零售等多個(gè)領(lǐng)域。從目前的情況來看，2018年的共享單車、共享汽車依然會(huì)成為資本追逐的熱點(diǎn)。相信在2018年共享單車行業(yè)可能發(fā)生重大整合，各家都燒不起的時(shí)候，就是公司整合的時(shí)候。其他的共享領(lǐng)域，就看創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的表演吧！

4、生物科技

當(dāng)人們生活得比較好了以后，就想活得久一點(diǎn)，活得質(zhì)量更高一點(diǎn)，這就非常需要生物科技來幫忙了。近年來，越來越多的上市公司都在布局基因測(cè)序，不少上市公司也加入到了基因測(cè)序的行列中，業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。從整個(gè)行業(yè)關(guān)于基因測(cè)序公司的注冊(cè)數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)從幾年前的兩百多家上升至目前的一千多家。有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，整個(gè)領(lǐng)域2015年容量大約是59億美金，未來年度的增長(zhǎng)率也是18%左右。在國內(nèi)以華大基因?yàn)榇淼纳锟萍脊?，已?jīng)成為全球最大的基因組學(xué)研發(fā)機(jī)構(gòu)。谷歌在進(jìn)行人工智能研究的同時(shí)，也不惜砸下15億美元，專門成立了Calico公司，目的只有一個(gè)：延長(zhǎng)人的壽命?？梢灶A(yù)見的是，在2018年生物科技方面的投資會(huì)越來越熱。

5、內(nèi)容付費(fèi)

這兩年內(nèi)容付費(fèi)風(fēng)生水起，從平臺(tái)來看有喜馬拉雅、荔枝等；從自媒體來看有邏輯思維、樊登讀書會(huì)；從獨(dú)立的APP產(chǎn)品來看也有得到、分答這些，整個(gè)市場(chǎng)非常熱鬧。一夜之間知識(shí)分子都跑出來了的感覺，身邊的朋友也或多或少受到這些知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)或大V的影響。羅振宇解決的是知識(shí)分子的焦慮，不斷給你講新出來的內(nèi)容；樊登讀書會(huì)主要解決的是白領(lǐng)、銷售、畢業(yè)生和年輕父母的焦慮，跟你講職場(chǎng)是怎樣、親子關(guān)系要怎樣處理、管理是怎樣的等。2018年內(nèi)容付費(fèi)的產(chǎn)業(yè)有望得到更快的發(fā)展，畢竟人們的物質(zhì)生活得到較大的滿足以后，精神方面的追求就會(huì)開始提升。跟知識(shí)付費(fèi)類似的還有泛娛樂內(nèi)容的消費(fèi)，例如視頻、綜藝、游戲、小說、動(dòng)漫等也會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)。

6、K12教育

所謂K12教育，“K”代表Kindergarten(幼兒園)，“12”代表從小學(xué)一年級(jí)到高中三年級(jí)的12年中小學(xué)教育。2017年在線教育企業(yè)的融資紀(jì)錄不斷被刷新，多家公司估值超過10億美元。5月31日，猿輔導(dǎo)宣布完成1.2億美元的融資。8月14日，作業(yè)幫宣布完成1.5億美元的C輪融資。8月23日，在線外教英語品牌VIPKID宣布已獲得由紅杉資本領(lǐng)投、騰訊戰(zhàn)略投資的2億美元D輪融資。2018年K12教育的業(yè)務(wù)規(guī)模將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大，繼續(xù)成為資本青睞的投資風(fēng)口。

7、OMO

繼O2O以后，今年一個(gè)全新的詞OMO橫空出世。與O2O不同的是，OMO指的是線上與線下互相融合。眾所周知，線上的流量獲取已經(jīng)越來越困難了，現(xiàn)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司普遍把關(guān)注的重點(diǎn)放到了線下，特別是三四五線城市。相對(duì)于一二線城市而言，三四五線城市的互聯(lián)網(wǎng)程度較低。而且這里的用戶也沒有受到大多產(chǎn)品的狂轟亂炸，對(duì)新的產(chǎn)品的接受意愿也相對(duì)會(huì)較高，至少不會(huì)帶有嚴(yán)重的戒心，也有較好的付費(fèi)意愿。2018年OMO必定會(huì)成為創(chuàng)投圈新的焦點(diǎn)。

8、大數(shù)據(jù)

目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司的發(fā)展都講究ABC，其中A指的是AI，B指的就是大數(shù)據(jù)，C指的是云。2017年上半年，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)有63家大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得了融資，總?cè)谫Y金額超過68億人民幣，其中獲得上億元融資的企業(yè)就有17家。如今大數(shù)據(jù)已經(jīng)毫無疑問的成為了熱門投資方向之一，正是資本的進(jìn)入在不斷促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。預(yù)計(jì)到2020年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；蜻_(dá)13626億元。按照目前的發(fā)展趨勢(shì)，到了2018年資本將會(huì)擴(kuò)大在大數(shù)據(jù)行業(yè)的投資。

第6篇：人工智能的投資邏輯范文

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)+；會(huì)計(jì)；教育

一、“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)的影響

“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)，從思維到實(shí)際操作層面都對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)造成了巨大的影響，賦予了傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作更多的可能性。通過分析“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興科技融合會(huì)計(jì)工作的現(xiàn)狀與影響，能夠幫助思考新時(shí)代會(huì)計(jì)人才的培育方向。

（一）會(huì)計(jì)信息處理效率大大提升

人工智能在會(huì)計(jì)工作中能夠快速實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息的處理與數(shù)據(jù)的運(yùn)算與存儲(chǔ)，使得會(huì)計(jì)人員的作業(yè)重心從數(shù)據(jù)的錄入、整理、歸納、運(yùn)算等煩瑣漫長(zhǎng)的工序轉(zhuǎn)移到關(guān)鍵信息的篩選、核查、審閱等重要環(huán)節(jié)上，大大縮短了信息處理的時(shí)間，優(yōu)化了數(shù)據(jù)的處理功率，同時(shí)人為失誤也得到了最大限度地削減。

（二）會(huì)計(jì)工作內(nèi)容變動(dòng)整合

人工智能等新科技在會(huì)計(jì)行業(yè)的使用與推廣一方面降低了會(huì)計(jì)工作的強(qiáng)度，節(jié)省了會(huì)計(jì)工作的用人需要，另一方面也勢(shì)必會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作者產(chǎn)生沖擊，尤其是工作內(nèi)容簡(jiǎn)單且重復(fù)性高的初級(jí)管賬人員。而大數(shù)據(jù)的整理分析、計(jì)算機(jī)軟件的熟練操作與使用、人工智能的運(yùn)用與管理等也逐漸將成為會(huì)計(jì)人員工作中的重點(diǎn)。

（三）會(huì)計(jì)信息更為真實(shí)可靠

傳統(tǒng)會(huì)計(jì)手工記賬的業(yè)務(wù)處理容易出現(xiàn)操作失誤等情況，運(yùn)用人工智能與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最大程度上減少了人為失誤，且數(shù)據(jù)信息得到了良好的存儲(chǔ)管理，易于追溯、查詢與審核，從而大大提高了會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性。同時(shí)，人工智能的使用相比會(huì)計(jì)人員相比更能降低因?yàn)橹饔^判斷造成的失誤，使得會(huì)計(jì)信息更客觀中立，為利益相關(guān)者的投資決策提供更為真實(shí)可靠的信息。

（四）“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)技術(shù)仍待進(jìn)一步改進(jìn)

人工智能、大數(shù)據(jù)等新興科技引入會(huì)計(jì)行業(yè)后，在保證其能夠快速獲取、有效處理、精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化決策信息的同時(shí)，確保人工智能系統(tǒng)可靠、安全、正常的運(yùn)營是極其重要的工作。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)面前，會(huì)計(jì)技術(shù)的運(yùn)營需要控制在穩(wěn)定的技術(shù)及安全環(huán)境下，以防范財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的泄露或崩潰而給企業(yè)帶來難以彌補(bǔ)的損失。人工智能等新興科技在引入財(cái)務(wù)工作的過程中，其安全性、可靠性、穩(wěn)定性等重要性能仍然需要進(jìn)一步的研究、實(shí)踐和優(yōu)化升級(jí)。

二、傳統(tǒng)會(huì)計(jì)專業(yè)教育的不足

“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)提出了新要求，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)專業(yè)教育的缺陷逐漸暴露。具體問題如下：

（一）教育思維固化

在“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)的背景下，會(huì)計(jì)專業(yè)人員不僅需要會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備，在計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析等方面也需要具備一定的技能。但前者屬于管理類學(xué)科，具有人文科學(xué)的特點(diǎn)，后者則屬于理工科的內(nèi)容，二者之間存在一定的隔閡，但絕不是涇渭分明、非此即彼的關(guān)系。而許多高校尚未完成從培養(yǎng)“專業(yè)性人才”到培養(yǎng)“復(fù)合型人才”的觀念轉(zhuǎn)變，沒有將二者進(jìn)行很好的融合，會(huì)計(jì)思維與數(shù)據(jù)、邏輯、計(jì)算機(jī)思維仍然互不溝通。

（二）課程設(shè)計(jì)缺陷

我國多數(shù)高校如今對(duì)于會(huì)計(jì)專業(yè)課程的設(shè)置不盡合理，會(huì)計(jì)與計(jì)算機(jī)的融合操作教學(xué)一般都只對(duì)高年級(jí)開設(shè)，且其比重與傳統(tǒng)的理論教學(xué)相比只占學(xué)生專業(yè)課程中很小的一部分。而課程內(nèi)容也主要在于培養(yǎng)學(xué)生會(huì)計(jì)系統(tǒng)的運(yùn)用能力，讓學(xué)生成為“應(yīng)用型“會(huì)計(jì)人員，理論與實(shí)踐沒有實(shí)現(xiàn)深度融合，學(xué)習(xí)的更多的是操作應(yīng)用而非創(chuàng)新創(chuàng)造，使得學(xué)生對(duì)會(huì)計(jì)信息開發(fā)系統(tǒng)僅僅處于一種膚淺的認(rèn)知與操作階段，缺乏對(duì)前沿會(huì)計(jì)信息技術(shù)的深入理解與運(yùn)用。

（三）教學(xué)方式落后

當(dāng)前許多高校的會(huì)計(jì)教學(xué)方法仍為傳統(tǒng)的“理論解讀和實(shí)務(wù)演練”。教師講述個(gè)人對(duì)會(huì)計(jì)知識(shí)的理解，學(xué)生被動(dòng)的接受知識(shí)與觀點(diǎn)，但沒有主動(dòng)的對(duì)會(huì)計(jì)知識(shí)進(jìn)行探索；而實(shí)務(wù)層面，也主要由教師進(jìn)行示范演練，學(xué)生對(duì)示范進(jìn)行單調(diào)的模仿學(xué)習(xí)，重復(fù)既定的規(guī)范步驟，這種教學(xué)方式拘束了學(xué)生的自我探索空間，難以培養(yǎng)學(xué)生的自主創(chuàng)新意識(shí)，雖然能夠快速學(xué)習(xí)實(shí)務(wù)操作的程序步驟，但對(duì)于學(xué)生分析、解決問題與自主創(chuàng)新等能力的培養(yǎng)仍存有不足。

三、會(huì)計(jì)專業(yè)教育的發(fā)展方向

（一）培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的大背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)高速發(fā)展，企業(yè)商業(yè)模式變化日新月異，在會(huì)計(jì)行業(yè)中只有時(shí)刻保持著對(duì)前沿知識(shí)技術(shù)的敏感、具備強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力與自主創(chuàng)新能力才能不被智能科技取代。因此在會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)教育中，應(yīng)有意識(shí)的引導(dǎo)學(xué)生改被動(dòng)接受為主動(dòng)學(xué)習(xí)、改單調(diào)模仿為自發(fā)創(chuàng)造，不斷提高學(xué)生的職業(yè)勝任素質(zhì)。

（二）培養(yǎng)“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)思維方式

會(huì)計(jì)專業(yè)教育不能割裂人與計(jì)算機(jī)、會(huì)計(jì)與新科技的聯(lián)系。人工智能等新興科技在會(huì)計(jì)工作中的使用主體仍然是會(huì)計(jì)人員。因此在會(huì)計(jì)教學(xué)工作中，應(yīng)逐漸培養(yǎng)學(xué)生樹立“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)的思維，注重會(huì)計(jì)知識(shí)與計(jì)算機(jī)實(shí)務(wù)操作的融合，培育學(xué)生處理信息、駕馭系統(tǒng)的能力；增加“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)相關(guān)課程占總體知識(shí)群的比重，緊密結(jié)合人工智能的開展方向及最新動(dòng)態(tài)，融合人文與科學(xué)思維、管理與計(jì)算機(jī)思維。

（三）培養(yǎng)復(fù)合型會(huì)計(jì)人才

結(jié)合我國當(dāng)前會(huì)計(jì)行業(yè)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)后的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，未來新技術(shù)的深入發(fā)展需要依據(jù)中國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，不斷完善會(huì)計(jì)信息化軟件建設(shè)，豐富各類復(fù)雜業(yè)務(wù)的會(huì)計(jì)處理方式，因此高校需要加大“互聯(lián)網(wǎng)+”會(huì)計(jì)的“跨界”復(fù)合型人才培養(yǎng)力度，使之兼具經(jīng)濟(jì)管理、數(shù)據(jù)分析、會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)、信息技術(shù)等知識(shí)能力，迎合當(dāng)前會(huì)計(jì)勞動(dòng)力市場(chǎng)在快速發(fā)展的科技時(shí)代背景下的用人需要。

第7篇：人工智能的投資邏輯范文

2016年，在一片資本寒冬、裁員風(fēng)暴、倒閉狂潮的哀嚎中，創(chuàng)業(yè)者的精神得以凸顯，他們用一個(gè)響亮的宣言反駁所有嘲笑、懷疑和輕視。回顧歷史，很多偉大的公司都誕生在市場(chǎng)冷清、處于低谷時(shí)的資本時(shí)代：從微軟到聯(lián)邦快遞再到CNN，都是從蕭條和熊市中起步的知名科技企業(yè)。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大潮已翻涌五年，創(chuàng)業(yè)環(huán)境不斷發(fā)生著變化，曾經(jīng)“現(xiàn)象級(jí)”創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的商業(yè)邏輯在新的市場(chǎng)格局面前，已不再成立，更多的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者面臨著生死抉擇。五年前，中國擁有智能手機(jī)的用戶不到2000萬人，一個(gè)幾百萬日活躍用戶的APP足以受到資本追捧。五年后，中國智能手機(jī)終端從2000萬臺(tái)發(fā)展到十多億臺(tái)，市場(chǎng)已逐漸吸收了技術(shù)帶來的新鮮感，并開始提出新的需求。

在互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)，如何甩開競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，成為行業(yè)領(lǐng)域的獨(dú)角獸？商業(yè)大佬的建議或許能給你以啟發(fā)。

柳傳志：抓住創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，需要長(zhǎng)遠(yuǎn)布局

國家政策的變化，或者某一門行業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新、業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，都會(huì)給其他行業(yè)（或者本行業(yè)的企業(yè)）帶來機(jī)會(huì)。由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展機(jī)會(huì)到來了，就像那句話“一陣風(fēng)來了豬也會(huì)上天”，這是機(jī)會(huì)。但是抓住這個(gè)機(jī)會(huì)以后，能不能待得住，這本身是能力的問題，就不僅是機(jī)會(huì)的問題了。

這個(gè)能力中，有抗擊打、不斷向前的能力。同時(shí)，又有根據(jù)形勢(shì)怎么調(diào)整自己的戰(zhàn)略、怎么凝聚隊(duì)伍，這些是創(chuàng)業(yè)者必須要認(rèn)真學(xué)習(xí)的，也躲不過去的。不然，機(jī)會(huì)一過就會(huì)掉下來。

在我戰(zhàn)斗的時(shí)候，堅(jiān)決想做的一件事情，就是想要有中國人自己品牌的電腦，而且能站在世界的前列。在改革開放前，中國的計(jì)算機(jī)是非常落后的，完全不知道PC機(jī)為何物。所以當(dāng)我后來有機(jī)會(huì)能夠把PC機(jī)做大，做成中國第一，跟國外的大品牌相比，能夠在質(zhì)量上、數(shù)量上都能占據(jù)優(yōu)勢(shì)的時(shí)候，這就是我最大的心愿了。所以，假設(shè)我們那時(shí)候打不過人家（也許會(huì)?。俏視?huì)重整旗鼓再來，那就變成我的一個(gè)愿景。

創(chuàng)業(yè)者能不能變?yōu)槠髽I(yè)家？實(shí)際上，這里邊有一個(gè)問題，就是你還有沒有更高的追求。企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者的不同就是在于此，企業(yè)家要不停地有追求，還要能禁得住擊打，能禁得住擊打，能有追求的人失敗的可能性還是非常大的，更重要的一條是要有學(xué)習(xí)能力（有智商、有情商）。知道遇到什么事情該怎么調(diào)整自己、怎么制訂戰(zhàn)略、怎么帶好隊(duì)伍。

中關(guān)村最開始的時(shí)候，被人說成是騙子一條街、倒?fàn)斠粭l街。經(jīng)過了十幾年的發(fā)展以后，資本進(jìn)來了，隨著中國國力的強(qiáng)盛，資本認(rèn)識(shí)到了重要性，中國的資本進(jìn)來以后，吸引了大量的錢（天使投資、風(fēng)險(xiǎn)投資）進(jìn)來，這樣配套了以后才成功的。過去中國連模式創(chuàng)新都沒有。我相信隨著時(shí)間的積累，中國堅(jiān)持走市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的道路，讓民營企業(yè)充分發(fā)揮作用，中國的技術(shù)創(chuàng)新是會(huì)走到前列的，只不過是時(shí)間沒到而已。

王石：站在巨人的肩膀上借鑒前行

獨(dú)角獸本身寓意為“不可思議”，創(chuàng)造奇跡的企業(yè)家們。既然是獨(dú)角獸，應(yīng)該就是年輕的。獨(dú)角獸除了代表希望、未來與不可思議之外，它還有一個(gè)邏輯上的財(cái)務(wù)價(jià)值的概念，至少它的估值達(dá)到了10億美金。

1988年，萬科進(jìn)行股份制改造，準(zhǔn)備發(fā)行股票的時(shí)候，我們的凈資產(chǎn)是1300萬元，當(dāng)時(shí)是按照凈資產(chǎn)1塊錢一股來估算的，那時(shí)候沒有資本市場(chǎng)，根本談不上未來期望多少錢。而在萬科20周年（2004年）的時(shí)候，我們的營業(yè)額是80億元，按照當(dāng)時(shí)的匯率相當(dāng)于10億美金，這10億美金已經(jīng)意味著我們已經(jīng)成為中國最大的房地產(chǎn)公司。

萬科20周年的時(shí)候（2004年）又對(duì)30周年的營業(yè)額進(jìn)行了預(yù)計(jì)――會(huì)達(dá)到1000億元。從80億到1000億元，99%的人都覺得吹牛，也包括我。10年過去了，萬科現(xiàn)在的營業(yè)額是2000億元。我們現(xiàn)在預(yù)計(jì)第4個(gè)十年是1萬億元。從這個(gè)角度上來講，可持續(xù)增長(zhǎng)要比“翻番”增長(zhǎng)更重要，所以要有耐心、要想得長(zhǎng)遠(yuǎn)。

作為一個(gè)企業(yè)家財(cái)務(wù)自由太重要了，但是“財(cái)務(wù)自由”只是其中的一部分。自由是非常重要的，但是金錢絕對(duì)不是目的，它只是一個(gè)結(jié)果，只是一個(gè)謀生的手段。所以我想跟大家說：第一，不要為大而大，成為獨(dú)角獸只是一個(gè)結(jié)果。第二，成功不成功我們要有參照系。第三，我們要站在巨人的肩膀上借鑒往前走。

李開復(fù)：人工智能崛起，中國很有機(jī)會(huì)

未來十年，出現(xiàn)最多的獨(dú)角獸公司，肯定是人工智能公司。在未來十年，世界上50%的工作，都會(huì)被人工智能所取代。尤其是助理、翻譯、保安，這些工作真的都會(huì)被取代。

為什么人工智能比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)還要偉大？因?yàn)樗绊懥撕芏嘈袠I(yè)。哪些領(lǐng)域會(huì)最先呢？一定是數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域，比如金融領(lǐng)域。哪些是對(duì)人類最有意義的？一定是醫(yī)療領(lǐng)域，癌癥的檢測(cè)、切片，基因個(gè)性化的治療，還有教育等等。

所有的領(lǐng)域里面，我認(rèn)為最大的一個(gè)領(lǐng)域，應(yīng)該是無人駕駛。這雖然可能是個(gè)十年的目標(biāo)，但是當(dāng)電動(dòng)車、共享經(jīng)濟(jì)、無人駕駛?cè)虑橥瑫r(shí)發(fā)生的時(shí)候，人類經(jīng)濟(jì)會(huì)產(chǎn)生最大的提升和改變。

第8篇：人工智能的投資邏輯范文

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語音識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺技術(shù)概念

機(jī)器視覺是指通過用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺的兩個(gè)組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學(xué)習(xí)來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺包括軟件平臺(tái)開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機(jī)器視覺在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場(chǎng)景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過 R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺提出了新要求。機(jī)器視覺可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國內(nèi)的機(jī)器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語音識(shí)別技術(shù)

（1）語音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺(tái)和語音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語音識(shí)別引擎技術(shù)。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)

避開巨頭們對(duì)語音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語音識(shí)別及自然語言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔(dān)診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛滲透率將達(dá)到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營，能快速響應(yīng)全國各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國際專利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問題的應(yīng)用，和國際專利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場(chǎng)景，可大幅減少專業(yè)報(bào)告寫作過程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊(duì)有全國40億toC銷售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國100多個(gè)城市開設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計(jì)算機(jī)視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國區(qū)負(fù)責(zé)人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來自多個(gè)來源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營銷、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營銷+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬營收，迅速成為國內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國內(nèi)最頂級(jí)的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢(shì)

第9篇：人工智能的投資邏輯范文

【關(guān)鍵詞】電網(wǎng)規(guī)劃；負(fù)荷；人工智能

1.引言

電力產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)行業(yè)，其發(fā)展規(guī)模和運(yùn)行水平與國計(jì)民生密切相關(guān)。當(dāng)前，隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，全社會(huì)對(duì)電力的需求不斷增長(zhǎng)，電網(wǎng)投資數(shù)額持續(xù)加大。目前，我國的電力體制改革正在進(jìn)行當(dāng)中，廠網(wǎng)分開的工作已經(jīng)基本完成。廠網(wǎng)分開是電力工業(yè)體制改革的第一步，將原來垂直一體化的壟斷經(jīng)營模式逐漸打破，并在發(fā)電側(cè)引入競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)，社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和電力工業(yè)改革的進(jìn)行，使電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)對(duì)項(xiàng)目投資和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益越來越重視。電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)具有公用事業(yè)的性質(zhì)，在企業(yè)發(fā)展的同時(shí)還要承擔(dān)相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任，對(duì)其規(guī)劃項(xiàng)目的分析要考慮社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益[1]。因此，從電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)的角度出發(fā)，對(duì)整個(gè)規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，考察規(guī)劃項(xiàng)目財(cái)務(wù)上的可行性及宏觀經(jīng)濟(jì)上的合理性是非常必要的。

2.城市電網(wǎng)規(guī)劃工作的內(nèi)容、目的和意義

城市電網(wǎng)規(guī)劃就是采用科學(xué)的方法確定規(guī)劃區(qū)何時(shí)何地新建或改建何種電力設(shè)施。其工作涉及的主要內(nèi)容有：

（1）規(guī)劃區(qū)內(nèi)電量、負(fù)荷、負(fù)荷分布和負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)；

（2）分區(qū)分片確定規(guī)劃區(qū)內(nèi)目標(biāo)年及中間年的配電所或配電變壓器位置、容量及供電范圍；

（3）確定規(guī)劃區(qū)高壓變、配電所目標(biāo)年及中間年的站址及容量，計(jì)算各變電站的供電范圍；

（4）完成目標(biāo)年及中間年的無功電源優(yōu)化規(guī)劃；

（5）進(jìn)行現(xiàn)狀年高壓供（配）電網(wǎng)的分析，規(guī)劃目標(biāo)年及中間年的高壓供（配）電網(wǎng)；

（6）其他方面問題的規(guī)劃。

城市電網(wǎng)規(guī)劃的目的是使得未來的電網(wǎng)能夠滿足[2]：

（1）負(fù)荷的發(fā)展和各種電網(wǎng)技術(shù)要求，安全可靠地為電力用戶提供客戶所需質(zhì)量的電能；

（2）能夠滿足城市規(guī)劃的要求；

（3）能夠滿足環(huán)保、美觀等其他公眾要求。在滿足以上約束的基礎(chǔ)上為電力企業(yè)追求最大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

城市電網(wǎng)規(guī)劃工作的意義是：

（1）通過對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化規(guī)劃，可以降低系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)損耗，改進(jìn)未來電網(wǎng)的運(yùn)行效益；

（2）科學(xué)合理地確定變電站的容量、位置及供電范圍，有利于系統(tǒng)的運(yùn)行管理，減少系統(tǒng)跨區(qū)域交叉供電，有助于提高系統(tǒng)管理和運(yùn)行效率；

（3）配電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化規(guī)劃，可以大大提高系統(tǒng)的供電可靠性；

（4）配電系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃是提高系統(tǒng)投資效益的最有效途徑；

（5）配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的合理性直接影響配電自動(dòng)化設(shè)施的投資效益，配電系統(tǒng)規(guī)劃是配電自動(dòng)化實(shí)施的基礎(chǔ)。

3.規(guī)劃工作面臨的新形勢(shì)

隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市電網(wǎng)規(guī)劃工作面臨著新形勢(shì)。首先，外部環(huán)境的變化，即與城市規(guī)劃的配合成為目前城網(wǎng)規(guī)劃中必須考慮的一個(gè)重要因素。其次，電力企業(yè)更加注重經(jīng)濟(jì)效益和投資回報(bào)，開始把電網(wǎng)規(guī)劃工作提到了非常高的地位。上述兩方面的變化，既為城市電網(wǎng)規(guī)劃工作創(chuàng)造了有利條件，又使之成為一個(gè)迫切任務(wù)。因此，結(jié)合國情系統(tǒng)深入地研究滿足實(shí)際要求的城市電網(wǎng)規(guī)劃理論，開發(fā)研制高效、方便、實(shí)用的具有智能決策功能的城網(wǎng)規(guī)劃計(jì)算機(jī)輔助決策系統(tǒng)，既是我國城市電網(wǎng)建設(shè)當(dāng)前的迫切需要，也是今后長(zhǎng)期發(fā)展的必要科學(xué)手段。

4.城市電網(wǎng)規(guī)劃中的智能技術(shù)應(yīng)用

在城市電網(wǎng)規(guī)劃中加入人工智能是當(dāng)前我國電網(wǎng)發(fā)展的迫切需要。人工智能（Arti-ficial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）是與傳統(tǒng)學(xué)科完全不同的一門新興前沿學(xué)科，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科相互交叉滲透的產(chǎn)物[3]。由于它是利用計(jì)算機(jī)來模擬人類的智能活動(dòng)，完全擺脫了傳統(tǒng)方法的束縛，能夠解決傳統(tǒng)方法難以解決的問題。自1956年誕生以來發(fā)展到現(xiàn)在，人工智能技術(shù)在理論研究和工程應(yīng)用中都取得了巨大的成功。相關(guān)的智能技術(shù)主要包括專家系統(tǒng)（Expert System，簡(jiǎn)稱ES）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等。以下簡(jiǎn)要介紹本文涉及到的專家系統(tǒng)、規(guī)則推理與案例推理以及模式識(shí)別技術(shù)。

4.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是發(fā)展較早，也是比較成熟的一種人工智能技術(shù)。專家系統(tǒng)通常由知識(shí)庫、全局?jǐn)?shù)據(jù)庫、推理機(jī)和人機(jī)界面等部分構(gòu)成。知識(shí)庫用以存放專家知識(shí)，一個(gè)專家系統(tǒng)的能力取決于其知識(shí)庫中所含知識(shí)的數(shù)量和質(zhì)量。常用的知識(shí)表示方法包括謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則、框架和黑板[4]等。全局?jǐn)?shù)據(jù)庫是反映問題在當(dāng)前求解狀態(tài)下的符號(hào)或事實(shí)的集合，它由問題的有關(guān)初始數(shù)據(jù)和系統(tǒng)求解期間所產(chǎn)生的所有中間信息組成。人機(jī)接口負(fù)責(zé)將專家和用戶的輸入信息翻譯成系統(tǒng)可以接受的形式，同時(shí)把系統(tǒng)向用戶輸出的信息轉(zhuǎn)換為易于理解的形式。推理機(jī)在一定的控制策略下，針對(duì)全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中的當(dāng)前問題，識(shí)別和選取知識(shí)庫中的可用知識(shí)進(jìn)行推理，以修改全局?jǐn)?shù)據(jù)庫直到最終得到問題的求解結(jié)果。

4.2 遺傳算法

遺傳算法是模擬自然界生物進(jìn)化過程與機(jī)制求解極值問題的一類自組織、自適應(yīng)人工智能技術(shù)[5]。它適合于無表達(dá)或有表達(dá)的任何類函數(shù)，具有廣泛的研究?jī)r(jià)值。因此，最近十多年來，遺傳算法在我國也得到重視和推廣。遺傳算法在電力系統(tǒng)的應(yīng)用始于1991年。到目前為止，已經(jīng)涉及到電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行、故障診斷、潮流計(jì)算和控制等許多領(lǐng)域。遺傳算法是用生物群體的觀點(diǎn)來看待優(yōu)化問題，它將待求問題解空間中的任一點(diǎn)看作是一個(gè)個(gè)體，一定數(shù)量個(gè)體的結(jié)合構(gòu)成了一個(gè)群體，因此，群體中的每一個(gè)個(gè)體都代表了優(yōu)化問題的一個(gè)可能解，但不一定是最優(yōu)解，處于某一時(shí)段的群體也稱為代。在遺傳算法中，用位串結(jié)構(gòu)來表示待優(yōu)化的參數(shù)，以便于遺傳算子的操作，這個(gè)過程稱為編碼；反之，由某一位串求得其表示的具體參數(shù)值的過程稱之為解碼。位串也稱為染色體，染色體中的每一個(gè)元素稱為一個(gè)基因。針對(duì)具體問題，遺傳算法通過定義一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)來模擬生物界中的環(huán)境，而每一個(gè)個(gè)體所對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值就代表了該個(gè)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)程度，適應(yīng)度值越高，就表明該個(gè)體適應(yīng)環(huán)境的能力越強(qiáng)。確定遺傳算法的第一代群體后，在各種遺傳算子（如常用的選擇、交叉、變異等）的作用下，將按照類似于自然選擇的過程一代一代向前進(jìn)化，經(jīng)過逐代遺傳，最終會(huì)產(chǎn)生出一批適應(yīng)度函數(shù)值很高的染色體，最后，將這些染色體解碼還原就可以獲得原問題的解。當(dāng)染色體域足夠大和遺傳代數(shù)足夠多時(shí)，從理論上講，遺傳算法一定可以給出原問題的最優(yōu)解[6]。遺傳算法允許所求解的問題是非線性的和不連續(xù)的，并能從整個(gè)可行解空間尋求最優(yōu)解。

5.結(jié)論

隨著我國城市電網(wǎng)建設(shè)改造的快速發(fā)展，城市電網(wǎng)規(guī)劃成為一個(gè)迫切任務(wù)，急需結(jié)合國情系統(tǒng)深入地研究滿足實(shí)際要求的城市電網(wǎng)規(guī)劃理論，開發(fā)高效、方便、實(shí)用的智能化城市電網(wǎng)規(guī)劃計(jì)算機(jī)輔助決策系統(tǒng)。為此，本文在傳統(tǒng)規(guī)劃理論基礎(chǔ)上應(yīng)用人工智能等新技術(shù)，針對(duì)該領(lǐng)域中迫切需要解決的一些關(guān)鍵性問題進(jìn)行了研究。以計(jì)算機(jī)作為工具，采用新技術(shù)、新方法對(duì)城市電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃己在電力系統(tǒng)界達(dá)成了共識(shí)。通過對(duì)未來規(guī)劃工作的展望，本文認(rèn)為未來的城市電網(wǎng)規(guī)劃工作應(yīng)該是一個(gè)包含諸多因素、并不斷吸收和利用各種新技術(shù)的靈活的電網(wǎng)規(guī)劃。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：