人工智能

宿舍挺好的。4人间，有上下铺的，也有上床下桌的，床的而另一边是书桌，也是相连的一排，书桌上面有书柜（两层书柜，顶上还有一个柜子）。另外靠近门的地方有衣柜，每人一个。有独立浴室，进门之后最里端，一边是盥洗台，一边是浴室，有热水器，可常年使用，电费自付，学校提供的免费用电量只够照明的，还有阳台在盥洗台的右侧。浙江工商大学是浙江省重点建设高校，是浙江省人民政府、商务部和教育部共建大学。在百余年的办学历史中，学校坚持走特色办学之路，以经济学、管理学学科为主，法学、工学等多学科协调发展，是一所全国一流的财经类大学，稳居全国财经类大学前八。

我当时选择的是Zipzap，能获取了ChatGPT强大的语言功能，也可定制自己的zipzap，比一般的要好用

人工智能进入财会领域，未来会计师会消失吗 也许会消失的 但新兴的职业同样会兴起 所以每个人都要为自己做多方面的学习 不然很容易被社会所淘汰。 人工智能时代,律师会消失吗 人工智能时代，会威胁到很多人的“饭碗”。律师虽不会被完全代替，但一些法律服务，机器人也可以做。 当人工智能进入军事领域，未来战争会发生怎样的变化 机器人大战 大型机器作战 “看不见”的数据大战 无人战争 人工智能未来会统领人类吗？ 不会，机器就是机器，就算有智慧跟思考能力了也是人类给赋予的。只能说会比人类更聪明但不会取代人类成为霸主的，因为这种情况人类根本不允许，一颗EMP再好的机器也是废铁一堆。 人工智能是否会替代会计师，改变会计行业的未来 这是当下会计行业的一个热点也是一个焦点，但可以肯定的告诉楼主，人工智能无法替代会计师，在现在，在不远的将来。虽然现在一直在推行会计电算化，但一切前提都以人手工输入数据为前提，但这样的会计师没有高的价值。会计的职能在实务中一直在转变，人们对会计“账房先生”的刻板印象已经落伍了，会计人员正在向高层次的管理人员转变。所以，人工智能不会替代会计师，会计师自身也应加强技能，以巩固自己的地位。 德勤引入人工智能 会计师会被机器人取代吗 现在不存在的 人工智能未来会最先在哪个领域实现应用 最先在人脸识别领域使用。 电影《碟中谍4》中引入了对面部识别技术的运用：佩戴在特工眼中的隐形眼镜被当做摄像头使用，肉眼所见即为扫描过程，若该人员在 *** 机关留有“案底”，通过扫描面部得出的结果便可以通过智能手机进行即时反馈。影片中的特工便是通过这种功能顺利找出目标人物，但最后却因为手机信息接收不及时而被专业杀手所杀。 现在，电影中的高科技已经可以在日常生活中重现，面部识别技术已经慢慢渗透到人们工作、出行等各个方面。 2017年春运为了应对届时的出行春运大潮，北京西等一些火车站开通了自助刷脸进站通道，采用脸部识别技术，让旅客能够刷脸进站，方便旅客快速“进站”。 人工智能跟大数据, 云计算, ar/vr, 机器人, 物联网结合后，可以颠覆的行业太多了。交通 娱乐 金融 医疗健康 教育 安防 智慧城市，各行各业都要彻底或部分被改变吧 人工智能早已应用了，比如推荐系统（亚马逊，今日头条等） 向智能家居等垂直领域发展 在过去的几年当中，大家已经接受互联网和移动互联网作为基础设施，就像水和电一样进入到我们的生活。在将来的20年，人工智能也会像技术和服务进入到我们的生活当中，每个人都离不开。人工智能之所以受到这么广大的关注，不仅仅是因为这个技术炫，而是影响到我们的生活，关系到我们每个人。 从技术角度层面来看，人工智能首先在语音识别、图像识别、搜索与数字营销、数据服务等领域落地。所以垂直和细分的方向将成重点。单就中国国内而言，2011年至2015年，获得投资的人工智能企业72%属于垂直应用类。随着产业应用的延伸、扩展，以及垂直、细分市场的挖掘，产品品类将会有更大幅度的扩充，而硬件碎片化也将加剧。这其中重点的垂直领域包括音乐、智能家居等。 它要首先会成为我们生活的补充，应该是从现有的交互模式，从电脑到手机，到你将来可能习惯你身边有一个东西，你可以通过语音，或者通过一个什么方式用自然语言去交互。人工智能的第一步不是取代你的手机、电脑，而是它可能是在你不方便使用这东西的时候，有一个可以给你增补的选择。 2.语音交互将成主流 由于人工智能必然更多地被应用于移动应用场景，因此在2016年，越来越多的新产品将聚焦于更能满足用户需求的交互模式。语音接口也将进入到更多的垂直服务领域，出现更多的诸如亚马逊Echo，Rokid，VINCI智能头机等以语音交互为主的硬件设备。人机交互将逐渐摆脱图形用户界面，向着"零"方向发展。 想象一下 2020 年的普通一天，人工智能助手唤你起床，为你端上已准备好的早餐，都是你最喜欢的食物。在晨跑中，播放器会自动播放符合你喜好的最新歌曲。上班路上，电子助手会根据你过去的阅读品味，自动向你推送新闻以供阅读。 你阅览着新闻，注意到总统选举马上就要来了，人工智能参考了你过去的政治看法和本州其他选民的意见，向你推荐了一位民主党候选人。你的手机上，一条弹出信息询问你是否需要 AI 助手帮你准备投票所需文件，你点击「同意」，然后关掉屏幕，继续自己的生活。 3.哪些人工智能设备已经进入商业应用？ 一位科幻作家曾在书中这样写道：“人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年发生。”当然这是为了艺术效果而危言耸听，但也从侧面说明，如今人工智能的发展之快。因为，人类的科技发展并不是匀速向前的，而是呈加速度。 大多数人脑海里的人工智能，往往是对《星球大战》《终结者》等科幻片展开的一系列联想。显然，人工智能技术的发展已远超我们想象，一些听起来很“未来”的事情，其实正在我们眼下发生。比如，就在今年的CES上已经有很多黑科技让这些联想变得触手可及。

中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅以《人工智能：经济发展新引擎社会发展加速器》为题在大会上发表主旨演讲。演讲中，李德毅认为，人工智能对教育、医疗、制造业及金融业的冲击最大。以教育为例，李德毅认为，人工智能将让教育理念和教育模式发生颠覆性改变。他认为，智能时代的教育应该培养学生获取知识的能力、决策以及创新能力。他认为，未来社会将普及使用各类服务机器人。翻译、新闻报道、客服、会计、司机、家政等工作都可能被人工智能所代替。中国科学院院士张景中认为，人工智能将首先应用于医疗产业，缓解医疗资源不均等，实现“无排队”式看病就医。同时，人工智能将促进教育事业，解决教育资源不平均等问题，兼顾精英教育与大众教育，达到“有教无类”的目标。来源：中国新闻网

人工智能考公务员适合什么岗位如下：人工智能考公务员是一个相对新兴的领域，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的公务员岗位开始对人工智能技术有所需求。以下是一些适合人工智能专业的公务员岗位：1、数据分析师：政府各部门都需要数据分析师来处理大量的数据，包括社会调查、经济数据、人口数据等等。人工智能技术可以帮助数据分析师更快速、准确地完成数据分析工作。2、网络安全工程师：随着网络技术的发展，网络安全问题日益凸显。政府需要招聘网络安全工程师来维护网络的安全和稳定。人工智能技术可以帮助网络安全工程师更快速、准确地检测和防御网络攻击。3、智能交通管理：交通管理部门需要招聘专业人才来管理城市的交通。人工智能技术可以帮助交通管理部门更有效地进行交通流量管理、交通信号控制、交通监测等工作。4、环境监测与治理：政府需要招聘环境监测与治理方面的人才，来监测和管理环境的污染情况。人工智能技术可以帮助环保部门更快速、准确地监测环境的污染情况，并提出相应的治理方案。5、医疗影像诊断：医疗部门需要招聘专业的医学影像诊断人才，来分析医学影像资料并做出准确的诊断。人工智能技术可以帮助医学影像诊断人才更快速、准确地分析医学影像资料，提高诊断的准确性和效率。除了以上列举的岗位，还有很多其他公务员岗位也需要人工智能技术的支持。在选择公务员岗位时，需要根据自己的专业知识和技能，选择与人工智能技术相关的岗位，发挥自己的专业优势。同时，需要注意的是，虽然人工智能技术可以为公务员工作带来很多便利，但是公务员需要具备高尚的品德和职业道德，始终遵循为人民服务的宗旨。在工作中，需要严格按照法律法规和职业道德规范开展工作，确保公务员工作的公正性和合法性。总之，人工智能考公务员是一个充满机遇和挑战的领域。根据自己的专业知识和技能选择适合的公务员岗位，同时注重职业道德和法律法规的遵守，是在公务员工作中取得成功的关键。

华南师范大学人工智能就业去向是一线城市。根据查询相关公开信息显示，人工智能行业及其相关的产业主要分布在北京，上海，广州这些一线城市。

4到5年。根据查询哈佛大学官网显示，哈佛大学的博士学制各个专业不一样，是读两年，也有读两年半，还有读三年四年的，其人工智能博士的学制为4-6年，其中包括两个阶段，研究生和博士阶段，需要读4到5年。

GPT人工智能是无法下载的，它是一个外部服务，接口调用结果

官方下载。1、去官网注册一个OpenAI帐号。2、使用第三方接码平台获取短信验证码。3、就可以成功注册帐号，注册成功之后国内就可以随意使用ChatGPT。

BI（BusinessIntelligence，商业智能）的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。现在市面上比较好的BI系统，建议看一看FineBI,挺好的！！

可以通过搜索引擎或者访问一些聊天机器人的开发者网站来找到在线聊天机器人的网页版入口。常见的人工智能聊天机器人包括微软的小冰、阿里的天猫精灵、苹果的Siri等等。此外，还有一些第三方的聊天机器人，如图灵机器人、微软的Bot Framework等等。下面是我自己收藏且常用的在线聊天机器人网页版入口：1、多御浏览器-国内在线免费ChatGPT工具入口入口网址：www.xduoyu.com限制：暂无，目前是用多久都免费2、免费学习ChatGPT测试入口网址：chat.wuguokai.cn限制：有对话限制，新用户只能提问10条问题3、二狗问答-人工智能对话入口网址：2dog.51mskd.com限制：有对话限制，新用户只能提问2条问题4、博弈Ai入口网址：chat.bo-e.com限制：有对话限制，新用户需要登录注册才能提问问题，提问问题要收费

会。大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。这里面充满商机，看大家如何去把握。首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机取巧的事情。作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。

大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。这里面充满商机，看大家如何去把握。首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机取巧的事情。作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。

你好，我感觉人工智能技术的不断发展，已经使其具备了一定编写简单代码的能力，随着进一步的完善，那么很多底层的程序员很有可能因此而变，chatgpt所取代Chatgpt真的是高情商，可以写小说、写诗、写代码，写稿。第一，面对提问，ChatGPT做出了高情商回答。在回答“你是否会抢走我的工作”时，ChatGPT回复：我不会抢走人类的工作，而是将为人类工作带来更多的便利。第二，在回答“ChatGPT是否无所不能”时，ChatGPT回应：我仍然有很多局限性和不足，例如，我无法判断一个人的诚意。那么ChatGPT作为一个“聊天机器人”，为什么能有如此多的功能？其实，我们一直都理解错了。严格来讲，ChatGPT并不只是一个“聊天机器人”，而是一个以自然语言为界面的机器人。这是两码事。虽然大多数人都只是将ChatGPT视为一个聊天机器人。但实际上，聊天机器人只是它的一个表现形式。它实际上是大语言模型（LLM）的一个代表，一个“以自然语言为界面”的机器人。这是不同的两件事。“作为一种服务的自然语言界面”，这并不是一个常见的概念——然而，这件事每天都在发生。一个人受教育的过程就是如此：我们不停地训练自己，把书本上的内容翻译成自己可以理解的自然语言。但是你有没有想象过这样一种场景呢——看书的时候，突然有一个精灵浮现在书本上，对你说：“我是这本书里的结构化知识的对话界面。我了解这本书的全部内容。关于这本书，你有什么问题都可以问我。”接下来，你就可以通过深入的沟通（聊天）逐步了解了这本书中所包含的知识。在把这些知识投入实际应用的过程中，你也可以随时通过“聊天”的方式，引入这个“精灵”的帮助。我们过去认为人工智能所取代的行业更多是一些工业生产领域，但是在软件编程和设计方面已经出现了被chatgpt取代的苗头，只是很多人对此毫无准备而已，而且很多人认为chatgpt的重要意义在于标志着人工智能由分析师AI正式进入到生成式AI阶段，在此基础上，基于自然语言模型的海量训练和快速迭代能够对代码生成代码提示故障诊断，自动测试等环节起到相应的作用，可以具有强大的代码生成能力，实现简单任务的完成代码编程，自然会对于底层的程序员的就业形成很大的冲击。

有人问过chatgpt：你是否会抢走我的工作？ChatGPT回答：我不会抢走人类的工作，而是将为人类工作带来更多的便利。我想这应该是正确的回答。绘图ai发展后，为什么画师不会失业，因为绘画的作品和鉴赏都是人来判定的，ai没有进行拟人化的审美，它只是个工具，所“绘制”出的作品，全由人类打分。所以ai绘图和画师作品最大的区分在于，少了灵气和主题，画师在画作中可以承载他想传递的思想和信息，而ai不过将已有素材拼接，把画师强大的画技堆叠出一个新的作品。chatgpt和ai绘图所引发的问题都是“画师会不会被取代”，“程序员会不会被取代”真是很有意思的问题，除开会不会被取代这个问题，我更想讨论的是人与科技的关系作为互联网行业从业者，我一直相信着，科技是为了人类所服务的，科技只是工具。可为什么这么个好用的工具，似乎应该是把人类解脱出来。现状却是人们很担心，ai这种工具过于好用，会人类抢饭碗，让人们担心自己被取代，担心失业。至于程序员会不会失业？我认为是不会的。因为ChatGPT是自然语言的处理工具，而并非编程AI，ChatGPT只是会一些编程，在目前ChatGPT写的代码还有比较明显的问题，且由于ChatGPT是语言AI，所以后续大概率不会向编写代码的方向去迭代，所以ChatGPT不会造成程序员失业。虽然ChatGPT的出现可能会对人工智能行业的一些低端的程序员造成影响，但是这种影响是有限的。因为ChatGPT只是一种聊天机器人技术，它只能模拟人工智能的行为，无法完全取代人类的行为。例如，ChatGPT无法完成复杂的程序设计任务，无法给出有效的解决方案，也无法为人类提供实质性的帮助。此外，ChatGPT的出现有可能会带来一些新的就业机会。因为ChatGPT的设计和开发需要一定的技术支持，这需要程序员的参与，他们可以通过设计新的程序来改善ChatGPT的性能，或者提供改进ChatGPT的技术支持。此外，ChatGPT的发展也可能为人工智能领域带来新的技术创新，进而为程序员提供新的就业机会。总之，ChatGPT的出现并不会导致底层程序员失业。ChatGPT只是一种聊天机器人技术，它不能完全取代人类的行为，只能模拟人工智能的行为。此外，ChatGPT的发展也将为程序员提供新的就业机会，因此底层程序员不会因ChatGPT的出现而失业。

chatgpt也许会导致20种工作失业，有你所在的工种吗?据了解，近日，创新工场创始人李开复撰文称，以ChatGPT为代表的人工智能技术将代替以下职业2月10日，创新工场创始人李开复撰文称，以ChatGPT为代表的人工智能技术，将代替越来越多的人类的工作，有20种工作要避开，或引发失业恐慌。　　最危险TOP10种工作(从事这些工作的朋友，需要提前做好规划了)：1.电话营销员/电话销售;2.客户服务;3.仓库工人;4.出纳和运营人员;5.电话接线员;6.出纳员/收银员;7.快餐店员;8.洗碗工;9.生产线质检员;10.快递员。　　“外强中干”工作TOP10(这些工作看上去是金饭碗，其实危机四伏)：1.销售与市场研究;2.保险理赔员;3.保安人员;4.卡车司机;5.消费者贷款受理人;6.财经和体育记者;7.记账员与财务分析师;8.水果采摘者;9.专业投资人员;10.放射科医师。　　这其中包括了专业投资人员、财经记者。　　对于专业投资人员这个职业来说，ChatGPT的优势在于大批量数据的快速处理能力，最近大火的量化交易，正是基于大量的数据分析研判，并作出尽可能获胜的投资决策。甚至在企业并购中，ChatGPT也能发挥出色的数据处理能力。　　对于财经记者这个职业而言，ChatGPT所发挥的作用也许并没有那么明显，或许通过分析历史数据，更能取一个大众感兴趣的题目。　　在笔者看来，ChatGPT给简单重复的工作带来的冲击更大，一些机械的工作，可以由机器来完成的，未来将大概率交给机器做。但是，涉及到脑力劳动的，需要应变的工作，尚不能完全由机器来取代，智慧的程度达不到。　　比如，ChatGPT或许能根据几个关键词整合出一篇财经报道，但是，还需要财经记者的组合、调整、归纳。又如，ChatGPT或许能分析某家公司的投资建议，但还是需要专业投资人员作出最终的投资决策，ChatGPT给出的建议，只不过是专业的投资人员的一个参考罢了。　　因此，ChatGPT会给某些职业带来冲击，但是对复杂综合性的职业来说，起到更多的作用是人类的参谋助手作用。

其中像艺术、科学、写书等能力还高高在上，而投资、管理、驾驶等已经部分开始被淹没了，而像那些死记硬背、象棋、围棋、翻译等，已经处在被淹没的边缘。当然也没必要太过紧张，毕竟AI也需要时间慢慢发展，但是我们也应该早一点做准备，要不然一旦被取代，后果也很严重。ChatGPT的出现，仿佛打开了一扇门，以前很多无法做到的事情，现在都迎刃而解了，那未来到底哪些工作会最先被取代呢？这十种工作可能得小心了：1、电话销售以前已经出现了很多自动打电话的机器人，但是智能度不高，而ChatGPT展现的对话能力已经大大超出了预期，所以早点转向面对面销售吧。2、客户服务现在很多平台都逐渐采用自动客服，只是服务效果不佳，所以还需要人的辅助，如果叠加上ChatGPT之后则可能直接取代人工。3、卡车和出租车司机无人驾驶技术发展很快，虽然还不够完善，但是结合ChatGPT之后会推动无人驾驶技术的发展，未来3-5年可能发生巨大变化，到时候卡车司机最先被取代，而出租车司机次之。4、财经、体育记者普通财经、体育记者的文笔自然比不上获得世界新闻奖的优秀新闻报道，但是ChatGPT可以把最好的文笔都收入囊中，随意发挥，而财经和体育记者大部分属于重复性描述。5、仓库工人现在仓库的码垛机器人已经很多了，随着人工智能的发展，仓储物流自动化的趋势愈发不可抵挡。6、快递员同样得益于自动驾驶的发展，快递员未来很可能被取代，因为快递员实现的服务只是简单的运输，其中涉及的人类专有技能和人际互动微乎其微。7、出纳、收银员日益激烈的竞争使得很多公司开始精简人工流程，结合了人工智能的自助结账机或者机器人将逐渐替代出纳员和收银员。8、市场分析人员市场分析人员以及运营人员，在很大程度上都是在跟数据打交道，而融合ChatGPT的AI甚至能直接做出决策，随着商务流程的电子化，在每一个和海量数据打交道的公司，都可能采用人工智能。9、财务分析师其实AI更容易结合海量数据发现规律，从而给出更加专业的意见。10、专业投资人员像量化交易、大宗商品交易，这些投资工作都需要消化大量的信息并进行快速的决策，而人工智能比起人来，学习得更快而且决策更理智，在这个领域受到ChatGPT冲击的投资人员数量非常大。其实所有的需要大量数据以及重复劳动为基础的工作，在未来可能都会受到极大的挑战，毕竟这才是AI最擅长的，而ChatGPT的出现，仿佛给安装了一个大脑。甚至包括自媒体上很多说车轱辘话的某些大V、经济学家等等，AI比他们能说得更好。你认为ChatGPT出现还有哪些职业会受到影响？我问ChatGPT未来是否会造成大量裁员和失业。ChatGPT回复：人工智能的发展不会导致所有职业都被替代，相反，它将带来新的机会，推动人类职业的演进。

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大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。这里面充满商机，看大家如何去把握。首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机取巧的事情。作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。

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现在用ZipZap的多，是一款免费的 AI 助手，页面陪伴AI精灵，由 ChatGPT API 提供支持，可作为位于浏览器角落的多浏览器扩展程序使用。具有ChatGPT 3.5的所有功能。可以通过google浏览器搜索zipzap并安装浏览器插件，只需Ctrl+M（Mac用户：Cmd+M）即可唤起zipzap的AI助手。你可以看看哦，很多人大力推荐。

ChatGPT的英文全名是：Chat Generative Pre-trained TransformerChat：表示“聊天”，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，这几个词表示“预训练语言模型”。所以，这个ChatGPT其实是一个会跟你对话的人工智能工具。对着ChatGPT提问，有问必答，甚至可以创作，据说给的上下文越充分，生成的内容越符合要求。据说ChatGPT可能将取代许多工作，比如一部分客服工作，甚至能完成撰写论文、邮件、文案、翻译、代码等任务。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

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GenerativePre-trainedTransformer人工智能模型，是一种可以在任意语言中进行自然语言理解的机器学习模型。GPT是一种通用模型，旨在模拟人类自然语言处理行为。GPT对于自然语言生成、文本分类和语义推断等任务都具有良好的性能，它可以使用训练数据集轻松生成内容。GPT使用了注意力机制，这意味着它在处理常见NLP任务时，对文本的位置和上下文敏感，可以轻松适应不同的文本预料。此外，GPT也可以在几乎所有的NLP任务中学习结构化信息，如句子的位置和词性标记，提高了模型的表现。由此可见，GPT是一种非常强大有效的NLP模型，因此被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎、情感分析等人工智能项目中。

　　GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。　　GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。　　由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。　　总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。

GPT是GenerativePretrainedTransformer（生成预训练变换器）的缩写。数字技术的发展，推动社会经济形态从农业经济、工业经济向数字经济（智慧经济）发展，数字经济直接或间接地利用数据方式推动经济发展。得益于人工智能，数字经济得到了极大的发展，人工智能作为一种日新月异的数字技术在经济领域广泛渗透，其颠覆了传统经济模式，为新经济形式注入活力，加速了生产力的提升。

历史上，人工智能的研究就像是坐过山车，忽上忽下。梦想的泡沫反复破灭，却也推动着人工智能技术的前进。（1）AI梦的开始 1900年，世纪之交的数学家大会上面，希尔伯特宣布了数学界尚未解决的23个难题。三十年代，图灵设想出了一个机器——图灵机，它是计算机的理论原型，圆满地刻画出了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。1945年，凭借出众的才华，冯·诺依曼在火车上完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了我们现在熟知的“冯·诺依曼体系结构”。（2）AI梦的延续1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。（3）AI梦的快速发展1976年，凯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）等人利用人工和计算机混合的方式证明了一个著名的数学猜想：四色猜想（现在称为四色定理）。1956年，奥利弗·萨尔夫瑞德（Oliver Selfridge）研制出第一个字符识别程序，开辟了模式识别这一新的领域。（4）近些年AI的突破2011年，谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中抽取出1000万张静态图片，把它喂给“谷歌大脑”——一个采用了所谓深度学习技术的大型神经网络模型，在这些图片中寻找重复出现的模式。三天后，这台超级“大脑”在没有人类的帮助下，居然自己从这些图片中发现了“猫”。2013年1月，百度公司成立了百度研究院，其中，深度学习研究所是该研究院旗下的第一个研究所。这些全球顶尖的计算机、互联网公司都不约而同地对深度学习表现出了极大的兴趣。

2023年首尔移动出行展展现了哪些行业和消费趋势？随着韩国购车者生活方式的改变，对于车内空间的个性化和舒适性需求也越来越高。因此，越来越多的韩国消费者开始追求能够满足更多生活需求的车内空间。机器人和AI科技的发展为汽车智能化提供了可能，韩国汽车行业正面临一场“科技革命”。此外，韩国政府一直致力于推广环保节能车辆，并推出了许多鼓励购买环保车辆的政策。混合动力车越来越受到消费者的喜爱，预计这一趋势会越发明显。01车内空间，让汽车不仅是交通工具3月31日，2023年首尔移动出行展在韩国京畿道开幕，为参观者提供了一个看到未来移动出行方式的绝佳机会，在这里能够看到汽车、机器人、人工智能（AI）以及空间演变等主题。首尔移动出行展是韩国最大的移动出行行业展会，每两年举办一次。今年有来自全球12个国家的163家公司和组织参展，展会三天内吸引超过19万人参观，一些汽车甚至在展会开幕前就引起了轰动，比如起亚EV9、Torres EVX、Sonata The Edge和Wolf的全球首发，吸引了人们对新车的关注。展会关于汽车“空间”的展示，也为参观者提供了未来汽车发展的新思路。随着新能源时代来临，电动汽车成为趋势的同时，人们也提出了相应的问题：当电池充电而你又必须留在车里时，你能做什么？人们需要一个在车内空间打发时间的方案。在今年的首尔移动出行展上，出现了一种不仅可用于驾驶，还可用于其他活动的汽车内部空间。MINI公司的Vision Abnormal提供了一个虚拟模型，围绕放松、旅行和氛围感这三个主题，将汽车的内部和外部根据不同需求而做出改变，提供最佳的空间和乘坐体验。“放松”模式是为了休息和工作状态准备的。座椅的设计允许乘客以各种姿势坐或躺，中央的圆形显示屏可以作为台灯使用，以创造最佳工作环境。“旅行”模式考虑到自主驾驶的情况，会提供旅行路线和景点信息。“氛围”主题下，侧门和挡风玻璃将被打开，模糊了车辆外部和内部的界限。这时，车厢中央的圆形显示屏又可以作为媒体控制中心，发挥DJ台的作用，用来播放音乐。由此可见，在未来，汽车将不仅被当做交通工具，而且还将跟多的成为支持各种生活方式的空间。起亚EV9是起亚的首款大型电气化SUV，基于专门用于电动汽车的平台E-GMP。EV9的地面更加平坦，比传统车型更宽敞和舒适。特别是，它的旋转式双座独立座椅引起了人们的注意，它的后排座椅可以调节成面对面式，为开会和用餐提供方便的空间。此外，如果将第二排和第三排放平，可以改造成临时床。这样一来，SUV的发展就为各种生活方式提供了空间，包括旅行、休闲、工作和用餐。02机器及人工智能，正在改变汽车产业机器人自动化技术成为了移动出行行业的下一个课题，机器人也更多的被应用于汽车行业场景中。机器人技术融合了机械、电子、材料、信息和通信技术（ICT）等各个领域的尖端技术，距离发展成熟可能还需要几年时间，但它已然来到了我们的日常生活中。在今年的首尔移动出行展上，一只机器人狗在参展商的展位之间穿梭，成为了人们关注的焦点。它是美国Gostrobotic Technology公司的Vision 60四足机器人。此外，还有特斯拉的第一个仿人机器人Optimus，是一个 "TeslaBot "的模拟模型。现代汽车集团机器人实验室已经发布了一个电动汽车充电机器人和一个送货机器人。预计在未来，当给电动汽车充电时，不是人拿着充电器插入汽车，而是机器人拿起一个超快的充电器，将其连接到汽车的充电插座上。此外，基于人工智能（AI）的移动性的演变也很明显。韩国SK电信公布了基于先进信息和通信技术的未来移动服务。其中，人工智能平台 "Nougat Auto "是一项只用语音即可控制车辆功能的服务。只要说出目的地，导航系统就会自动启动找路模式，流媒体音乐、改变室温、收发短信等功能也都可以通过语音命令轻松操作。现代汽车集团本月6日与17家软件公司结成联盟，发动一场 "软件驱动汽车（SDV）战争"。此前一天，起亚汽车总裁宋昊成在2023年CEO投资者日上表示，该公司将加快SDV系统的建设。而在2月份，现代汽车总裁张在勋刚刚在股东大会上宣布，将 "把公司的整个系统改造成以软件为中心"。现代汽车之所以这样做，是因为全球汽车制造商正在进行一场SDV战争。随着汽车成为 "车轮上的电脑"，软件技术就会决定其价值。软件更新可以提高性能，解决召回问题，并大大降低成本。当自动驾驶成为现实时，他们可能会通过销售软件而不是车辆来获得新的收入。特斯拉和其他汽车制造商已经公开表示，他们打算将软件货币化。福特上个月也推出了其自动驾驶子公司Latitude AI。大众汽车正在向为加强软件能力而创建的子公司Cariad投资300亿欧元。梅赛德斯-奔驰正在与美国人工智能、自动驾驶和GPU公司NVIDIA共同开发SDV车辆。在这场“战争”中，现代汽车集团积极筹备，计划在2025年之前将其所有车辆转换为SDV。到2030年，其将投资18万亿韩元用于软件技术的开发。03混合动力汽车，大势所趋，“一车难求”虽然首尔移动出行展展示了未来汽车行业的新概念和新趋势，但是对于普通韩国老百姓来说，他们更关心的还是家用汽车的实用性和性价比。那么，现在的韩国人，在选择家用车时有哪些考量呢？一般在韩国，混合动力汽车比同类燃油车产品更昂贵。然而，据业内人士称，由于出色的燃油效率和性能，混合动力汽车正在取代汽油车和柴油车。混合动力汽车的普及，部分原因是大众汽车柴油门丑闻后，消费者对柴油车购买欲下降。另一原因是二手车价格成为购买新车的一个重要考量因素，人们更倾向于购买，贬值相对更慢的混合动力汽车。"过去，混合动力汽车只注重燃油效率，但近年来，产品可靠性、二手车价格以及向电动汽车过渡的时点，都促进了混合动力汽车的普及，"一位业内人士说，"由于结合了各种优势，混合动力汽车正在成为一种不可替代的汽车类型。"也正是因为混合动力车的大势所趋，韩国消费者在购买新车时，面临着一个严峻的问题：交付时间长。购买新车时，消费者也许会听到这样一句话，"如果你今天签了字，明年就可以拥有它。"虽然汽车交付难的情况正在缓解，但混合动力汽车在签订购车合同后，消费者仍然需要等待很长时间才能提车。对于最受欢迎的车型，甚至需要等待一年左右的时间。根据汽车行业的说法，等待新车的时间曾经长达两年，现在这个时间正在迅速缩短。究其原因，是因为经济衰退和加息导致需求下降，大批消费者取消了订车合同。此外，一直阻碍汽车生产的半导体供需问题已经得到部分解决，生产量也在增加。目前，现代汽车公司的Avante汽油车型在签订合同后一个半月就可以交付。最受欢迎的车型之一Grandeur 2.5汽油版，则需要等待四个月。起亚Soranto汽油车型也需要两到三个月的时间。捷尼赛思GV80曾经需要等待两年多的时间，现在已经降至七个月。受欢迎的起亚嘉年华柴油型也可在三个月内出货。一直很受市场欢迎的电动汽车提车时间也明显缩短。IONIQ 5的等待时间曾经超过了10个月，最近减少到了6个月。IONIQ 6在签订合同后的两个月内就可以使用。捷尼赛思G80电动车需要一个月，GV60需要三个月。 曾经等待时间超过一年的起亚EV6，最近也减少到6个月。现代Avante混合动力车的等待名单长达12个月。Grandeur混合动力车有8个月的等待时间。TUCSON混合动力车和SANTA FE混合动力车的等待期也分别为10个月和12个月。Soranto混合动力车是韩国最受欢迎的混合动力车之一，如果消费者今天签了合同，要到明年6月才能买到。u200b结束语随着消费者对于汽车需求的改变，韩国汽车行业越发注重车内空间的改造。汽车不仅是出行工具，而是为使用者提供更方便和多样化的用途的空间载体。此外，对机器人和人工智能的利用，也是未来汽车行业的大势所趋。韩国消费者出于性价比和环保政策的考量，越发倾向于购买混合动力车，环保出行成为未来韩国汽车产业的大趋势。【本文来自易车号作者西游社，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

冠状病毒大流行导致传统教育向在线学习过渡，这一过程暴露了学校系统中的巨大空白。尽管教育行业在过去十年中取得了许多技术进步，但其适应速度却较为缓慢。教育机构现在仍有机会探索由人工智能支持的学习潜力。许多社会和经济因素影响了学习环境。有些学校有优秀的老师，但许多老师却缺乏最基本的资源。如果要创造一种所有人都可以享受的公平和愉悦的教学体验，就必须尽可能多地消除障碍。为教育者配备人工智能技术可以帮助解决其中一些挑战。例如，使用AI系统作为私人家教，解决师生比例问题。引入这样的支持工具可以帮助缩小学校的社会经济差异，改变学生对自己、同龄人和学习经历的看法。对于教育者和决策者来说，探索教育与人工智能的交汇点非常重要。机器在学习环境中的应用只是多变量方程式中的一个变量。必须考虑阻碍技术资源平均分配的障碍，以及如何克服这些障碍。还必须确保教师做好充分准备，并有能力利用人工智能。假设解决了这些要素，那么人工智能驱动学习的可能性将是巨大的。在教师有限的地区，人工智能可以用作工具，辅助教师判断。机器学习应用程序通过数字学习算法，能够比人类更快地处理更大量的信息。这些算法可以提供帮助教师的建议，例如分析学生擅长或吃力的科目，以便对教学进行有效的重新设计。此外，大多数老师都被行政任务困扰，限制了他们与学生一对一的时间。人工智能可以处理这些任务，并完成得更快。根据联合国教科文组织的报告，中国大约有6万所学校采用了论文评分机器，大大节省了时间。如果人工智能在任何地方都能有效使用，教师的职责可能会开始转移。到现在为止，教师在课堂外花费的时间与在课堂内的一样多。从工作量中解放出来时间越多，教师能陪伴学生的时间就越多。让教育者只专注于教学将为每个学生带来更丰富的学习体验。基于AI的学习分析对于教师创建动态学习环境也将是必不可少的。学生的数据可建立学习趋势模型。作为老师，除非发现问题，否则很难帮助学生确定改进学习的方向。我们可以利用数据和分析来做出决策，使学生受益，并解决他们的一些学习问题。机器学习模型可以帮助我们大规模地解决问题并采取预防措施。具有丰富数据的AI系统还可以提供更加个性化的学习体验。例如，如果艺术史专业的学生正在为某个主题而苦苦挣扎，那么AI引擎可以推荐艺术史专业的老生觉得从中受益的材料，还可能会推荐其他艺术史学生参加并喜欢的课程。这可以使学生按自己的进度学习，在学习中发挥积极作用，拥有更多的自主权。目前，各个机构都在进行远程学习，即使在校园重新开放后，许多机构仍将继续提供远程学习，从而为混合学习体验打开了大门。远程学习让学生随时随地在任何设备上访问学习平台，从而扩大了参加学习活动的学生数量。教科文组织指出，人工智能“为边缘人和社区、残疾人、难民、失学的人以及生活在偏远社区的人们提供了适当的学习机会。”尽管教育的未来是未知的，但我们知道AI将继续改变教育系统。AI可以扩展教师的能力，帮助学习者探索他们的想法。机器与人类并驾齐驱的力量可以帮助消除学校中的鸿沟，使全世界的学生都能获得最佳的教育体验。

我国组织实施新一代人工智能重大项目主题方向包括：智能交互、智能驾驶、工业互联网、智能医疗、智能城市、智能教育等。这些方向是我们国家推进人工智能技术发展、提高技术水平、培育新兴产业的重要领域。智能交互涵盖了VR/AR、自然语言处理、语音识别等技术，旨在提高人机交互的效率和体验。智能驾驶则专注于无人驾驶相关技术，包括智能感知、智能决策和智能控制。工业互联网和智能医疗均是利用人工智能技术提高行业效率和服务质量的重要方向。智能城市和智能教育则通过大数据和AI技术，为城市公共服务和教育培训带来更为智能、精准的解决方案。这些重大项目的实施，将推动我国人工智能技术的快速发展和应用落地。

机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转化为认知组件.最终，帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，影响战略方向.接下来，金投小编将介绍人工智能的使用方法现在人们生活在数据海洋中，生活和工作的几乎所有方面都与某种数据生成引擎交织在一起.这将对未来几代人产生更大的影响，因为它将成为一个持续运行的社会，并在数据驱动的世界里运行.认知系统和学习引擎这样的新概念将成为人们日常生活的一部分.机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转化为认知组件.最终，帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，影响战略方向.最近，调查机构IDC公司预计，受数据分析影响的世界数据量将在2025年增加50倍.两个字节.认知系统触达的分析数据量将在2025年增长100倍，达到1.4个泽字节什么是人工智能？人工智能引擎允许机器通过各种类型的数据收集、输入甚至经验来执行类似人类的任务.这些技术取决于自然语言处理和机器学习和深入学习等工作.已经有很多用例.以下是一些例子:人工智能有助于重复学习和任务自动化.大家可能听说过机器人流程自动化（RPA）这个术语，但是人工智能却截然不同.与只执行同样的任务相反，例如支持后台功能，人工智能引入了可变性和适应不断变化的业务环境的能力.虽然需要更多的人工互动，但人们可以使用人工智能引擎来支持更复杂的任务.人工智能有助于增加更深层次的智能.人们可以采用人工智能发动机做很多事情.也许你想要搭建一个聊天机器人，或者你需要一个互动系统来使用一级支持.人工智能有助于维护这些类型的系统结构，使其能够自我运行.随着数据的增加，人工智能可以分析这些信息，将其转化为可用于各种目的的洞察力.例如，安全分析、金融服务甚至医疗服务的交付.人工智能自适应，通过学习算法发展.这部分真的很酷.通过收集数据，在数据结构中找到模式，人工智能引擎可以学习.想象一下自学国际象棋的人工智能引擎.同样，当有足够的数据、模式和行为分析时，人工智能引擎可以成为预测工具.例如，接下来我们应该在网上卖什么？人工智能还可以根据人们甚至看不见的市场情况来调整财务模式.人工智能可以与数据仓库整合.数据仓允许用户在智能平台上存储大量信息.请注意，数据库不是传统的数据库.虽然两者都是关系系系统，但数据仓库集成了大量数据，用于分析甚至挖掘数据的特定目的.从中，人工智能引擎可以利用这些系统创建新的学习模式，帮助企业可视化数据.基本上，人工智能利用大数据的力量.人工智能有助于提高企业与用户之间的准确性.甚至是业务互动和安全.人工智能分析数据模式，随着组织结构的发展而发展.从中，可以检测出异常，并在出现问题前提交报告.除了安全性之外，人工智能还可以对图片进行分析，比如微调结果.想象一下能够扫描辐射学报告或核磁共振成像（MRI）的人工智能发动机.可以减少图片和结果中的噪音，为医生提供前所未有的视角.现在人们有机器学习和自然语言处理等功能.为了保持比较简洁，机器学习是重要的数据分析功能，有助于自动化数据分析建模.它是人工智能的核心分支，有助于学习数据，识别模式，通过极少的人机交互帮助做出更好的决策.自然语言处理的力量另一个非常有趣的组件是自然语言处理(NLP).这很有趣.自然语言处理(NLP)允许用户在机器和人之间创造智能互动.为了填补人与机器之间的空白，自然语言处理(NLP)利用代码、计算语言学、计算机科学，有助于理解和操纵人类语言.这是一个非常有趣简单的例子.人们可以应用一个叫theMind的应用.如果你想应用自然语言处理（NLP），这是他们的机会.基本上，自然语言处理(NLP)允许用户插入几乎任何类型的数据以获得最终结果.在这种思想的情况下，用户可以匿名地向世界提出任何问题，立即深入理解这个主题.这是关键，用户的回答没有限制.可以是数字、单词、句子、完整的书籍.自然语言处理（NLP）引擎对结果进行总结，可以过滤响应，根据其问题将结果作为真正的无偏见意见.用户需要掌握很多东西，以下快速深入了解结构和人工智能的使用方法.考虑基础设施.用户实际上有几个选择.可以使用内部配置解决方案，一个只是云平台的解决方案，另一个是混合解决方案.例如，最近PureStorage公司和NVIDIA公司发表了强大的高级分析引擎AIRI，作为支持人工智能的基础设施，支持数据架构师、科学家和业务领导者.这种结构旨在使数据结构师和科学家能够在几分钟到几个小时内提供洞察力，而不是几周到几个月.当然，也有云平台选购.AWS上的机器学习、MicrosoftAzure机器学习、谷歌AI只是基于云计算的强大人工智能引擎的几个例子.从中，用户可以整合API，开发者可以利用应用程序、各种数据点，支持满足其数据科学需求的广泛框架.了解了数据来源.这需要一些研究.用户的数据是否构建和处理或者半结构化、非结构化甚至原始化此外，做数据的是什么？是用户.是笔记本电脑还是物联网设备？在设计自己的人工智能架构和环境时，这些概念都很重要.数据源探索可能耗费精力，具有挑战性.不要自己动手.用户很可能会错过密钥存储或不包含应包含的数据.与可提供帮助的一两位数据科学家组织合作，帮助他们有效地绘制数据.了解用例.这可以说是最难的部分.你现在怎么知道自己是否有人工智能的用例？这是一切照旧，做得很好.你真的需要投资人工智能引擎吗？那_，医疗保健、制造行业、酒店行业、教育、金融服务乃至政府都在投资AI，以协助她们做出更好的决策.在提出正确的问题之前，有时候知道自己是否有用.通常，用户需要检查自己的业务策略和计划.请记住，创新是通过技术步伐实现的.此外，人工智能系统确实有助于加快这个过程.在此之前提到了一些用例.当用户开始AI之旅时，请考虑这些以及其他人.这里给出的建议之一是不需要单独行动.这是数据科学家和人工智能建筑师蓬勃发展的重要原因.即使不太了解用例，询问人工智能的潜力和自己的数据要求也是个好开始.不要收集数字垃圾.现在有很强的用例和场景，人工智能引擎可以提供真正的帮助.

　　随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。下面是我整理的机器人智能技术论文，希望你能从中得到感悟! 　　机器人智能技术论文篇一 　　刍议智能机器人及其关键技术 　　【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。 　　【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制 　　一、机器人的定义 　　自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。 　　二、智能机器人关键技术 　　　　随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术： 　　(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。 　　(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。 　　(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。 　　(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。 　　(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。 　　(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。 　　三、总结与展望 　　机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。 　　参 考 文 献 　　[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4 　　[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002 　　[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7 点击下页还有更多>>>机器人智能技术论文

2016中国(广州)国际人工智能展览会“简称AIE 2016”现已成为中国首屈一指的人工智能品牌展，伴随着智能机器人行业的快速发展，展会每年以超过35%的速度增长，已被越来越多的企业列入每年必选展会，也成为各采购商选购的理想平台。在广州市政府大力发展智能行业的利好政策下，2016广州国际 人工智能展以“智能科技，改变未来”为主题，进一步突出专业性、权威性和国际化特色，采取展览、论坛、推介会等多种形式促进产业的合作、发展与共赢。【参展范围】1.智能机器人：家用服务机器人、客服机器人、餐饮服务机器人、迎宾机器人、儿童机器人、仿生真机器人、拟脑机器人、教育机器人、医用机器人、清洁机器人、传感型机器人、交互型机器人、自主型机器人、娱乐机器人、无人机等。2.模式识别：生物识别、指纹识别、虹膜识别、人脸识别、静脉识别、文字识别、视网膜识别、遥感图像识别、智能语言识别、车牌识别、驻波识别、语音识别、2D3D识别、多维识别等。3.智能控制：智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器、混合/集成智能控制系统、分级 递阶控制系统、人工神经网络控制系统、模糊控制系统、学习控制系统等。4.知识工程：智能搜索引擎、计算机视觉、图像处理、机器翻译、自然语言理解、数据挖掘、知识 发现、知识表示、知识处理系统等。5.自动规划：自动程序设计、遗传编程、智能信息检索、全文信息检索系统、自动文摘系统、机器 视觉、机器人学、机器感知等。6.专家系统及其他：人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取、定理证明、 博弈、遗传编程、信息感应与辨证处理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法等。开始日期：2016-12-21 结束日期：2016-12-23 会展地点：广州市海珠区新港东路1000号

1956年麦卡锡将人工智能定义为达特茅斯会议主题。1956年麦卡锡将人工智能定义为达特茅斯会议主题，这是第一次专门讨论会议。第一次运行演示人工智能程序，卡内基理工学院编写出版逻辑理论家书，科学家提出人工智能。20世纪50年代后IBM为棋子编写第一个游戏程序，另外1958年IBM提出一个几何定理，以典型案例形式运用语义模型，英国举行会议中提出了麦卡锡的常识性计划、塞弗里奇的理论、明斯基的启发式编程与人工智能的一些方法。人工智能发展简史20世纪50年代至60年代剑桥推出机器翻译设计语义网，1961年麻省理工学院写了符号整合程序，解决微积分问题。除此之外要注意的是20世纪60年代以后，1962年第一家工业机器人公司Unimation成立，埃文斯在麻省理工学院时提出机器可解决与IQ测试有关类比问题，1965年罗宾逊发明机械证明程序，允许程序以形式逻辑来有效工作。

AI是关于5个相互关联的宇宙，作为全球智能网络空间的关键因素： 现实/世界/宇宙/自然/环境，作为万物的总和； 智能/智力/思维/推理/理解，作为人类思维和人工智能/机器学习模型； 作为万维网的数据/信息/知识世界；数据点、数据集、大数据、全球数据、世界数据；数字数据、数据类型、结构、模式和关系；信息空间、信息实体、公共和科技知识；软件领域，如网络应用程序、应用软件和系统软件、源代码或机器代码、人工智能/机器学习代码、程序、语言、库； 硬件世界，如互联网、物联网、CPU、GPU、人工智能/机器学习芯片、数字平台、超级计算机、量子计算机、信息物理网络、智能机械和人类 从智能手机到万物互联等各种复杂的计算机机器如何在网络空间中对它进行表示、映射、编码和处理。 人工智能是现实-心理-虚拟[连续体]网络空间、其本质、智能信息实体、模型、理论、算法、代码、架构和应用的科学与工程。 其主题是开发物理、心理和数字世界的人工智能网络空间，任何环境、物理、心理、数字或虚拟以及应用领域的整体。 人工智能作为一种人机共生的混合超级智能，它的分支是机器学习、深度学习、机器视觉、自然语言处理、认知计算等，旨在推翻现有的统计狭隘人工智能。

上海举办人工智能开发者大会，此次大会的主题是什么？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。2月26日，WAIC2022上海人工智能开发者大会在上海临港新片区创晶科技中心举行。当场，中国工程院工程院院士、顶尖AI权威专家、企业管理人员聚齐，对焦基础研究和基础设施建设加强、技术革新、人才的培养等关键议题，为人工智能开发者们给予学术论坛、技术性讨论和沟通交流协作的服务平台，输出前端、顶势、网络热点内容为人工智能转型发展再聚力。此次大会以“搭建融合对外开放新绿色生态”为主题风格，致力于助推人工智能上海堡垒基本建设，切合大城市企业战略转型发展战略，持续上海人工智能技术性生态文明建设，着力解决人工智能开发者真正要求。大会设定了“升腾人工智能开发者”和“实体模型开发者”等多局社区论坛；对于“自动驾驶云计算技术怎样支撑点规模性自动驾驶运输队多地落地式”和“个人隐私测算颠覆式创新数据信息因素安全性商品流通”网络热点议题进行专题研讨。为了更好地提高与会人员的信任感和徜徉感，大会线上下设定了“升腾ai开发者是如何练成的”“amazon deepracer自动驾驶跑车嘉年华会”“蚂蚁集团支付宝钱包小宠物高新科技嘉年华会”和“紧跟sota的ai开发者”等丰富的俱乐部活动。精彩纷呈的主题活动吸引住了很多AI开发者的参加，在日常生活中提高对新技术的认知能力。本次开发者大会上，世界人工智能大会上海开发者小区、AI架构发展趋势市场研究报告、“木兰-白玉兰花”对外开放AI数据行动、2021年度最受AI开发者热烈欢迎的技术性工作人员排行榜等当场授牌、公布和运行。将来，WAIC开发者绿色生态还将不断加强与学术界、业内等相关双方的协作，吸引住越来越多的自主创新开发者聚集上海，打造出特点人工智能极克文化艺术，为上海和临港人工智能产业发展规划和合理布局给予强有力支撑点。

2021年的世界人工智能大会于7月8日起在上海举办！这里将集聚全球智能领域最具影响力的科学家和企业家，今年世界人工智能大会的具体时间、具体地点等信息详见正文。2021世界人工智能大会 2021世界人工智能大会(上海)时间+地点+交通活动主题：智联世界无限可能活动时间：8月29日至31日活动地点：世博中心为主会场，以徐汇滨江为分会场，在浦江两岸举办活动详情： 经国务院批准，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院等部委与上海市政府共同举办的2019世界人工智能大会，将于8月29日至31日以世博中心为主会场，以徐汇滨江为分会场，在浦江两岸举办。自去年以来，人工智能已上升为上海优先发展战略，产业发展进入“快车道”，上海初步建成为中国人工智能发展的领先地区之一。按照关于打造人工智能“上海高地”的要求，上海在四个方面集结了先发优势。一是企业集群优势显现;二是科技创新加快布局;三是智慧应用形成品牌;四是赋能产业孕育生态。当前，国际公认以人工智能为代表的新一代技术族群将成为“关键生产要素”，在世界范围内推动生产方式变革，引发全球生产、投资和贸易格局的深刻调整。同时，随着5G、物联网的兴起，“连接”成为当今AI发展的大背景。智能连接世界，是上海在业界的专业判断和率先示范;是上海以开放胸怀，与世界共享人工智能发展机遇的态度决心和责任使命。 交通指南：地铁线路：8号线(中华艺术宫站)、13号线(世博大道站)和7号线(耀华路站)均可到达。公交线路：314路、787路、815路、610路、786路等公交线路可到。

在近日上海举办了人工智能开发大会，我们知道他是为了宣传上海人工智能的科技发展，也是在上海临港新区的科技中心成功举办，有了新的发展，为了祝贺新发展，也为了鼓励这次的发展。一、上海举办人工智能开发者大会这次的开会主题非常的新颖，也是坚持引领创新，为了拓展 AI的新事件，所以为人工智能注入了很多源头，也希望更多人加入进来，只有创新才能改革创新才能带动发展。发现掌握了创新才能把握变革的趋势，也能够为更多的方面开展新的生态能源，这个时候就会推动数据开放，也会推动算力开放形成共同利用的资源，也是一个良性的循环为大家注入了活力和鼓励。这样让更多的技术达人以及国内外的学者进行交流，通过交流合作。他们才能赢得更多的发展，开发者能够很好的参与进来，人工智能的技术也能很好的转化，所以城市它也会实现一个数字化的转型，在转型的过程中就有创新。二、以开放融通新生态为主题这次的大会中还为一些人颁布了融入证书，也鼓励他们参与进来，对技术工作者颁发了融入证书，更是对他们的一种认可，所以这种AI数据的行动是最正确的，也能带动创新。会发现这次的主题叫做开放融通新生态，这就是大会的主题，很多人进行交流探讨，还举办了一些论坛。通过这样的一些形式，让所有的热点议题展开了研讨，也是丰富多彩的一次活动。还通过多个平台进行网络直播，也给大家带来了更多的知识，让大家明白什么叫做最好的交流。通过这样的一些交流，就能让大家懂得更多的知识人工智能，才能有最新的结果，也有更多的新成果。

是。东方人工智能是全市场第一只半导体人工智能基，特别是2023年2月才成立的东方人工智能C，近 1月涨幅超21%，人工智能其实就是半导体。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。

2022上海人工智能开发者大会成功举办，本次大会的主题是什么？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。2月26日，waic2022上海人工智能开发者大会在上海临港新片区创晶科技中心隆重召开，为2022年上海人工智能主题活动拉响头炮。上海市常务副市长张为参加并且为waic上海开发者小区授牌。市经济发展信息化管理委负责人吴金城、办公室主任张英，临港新片区党工委副书记吴晓华，临港集团党委副书记、首席总裁吕鸣等有关领导干部列席会议。吴金城在致词中强调，上海要坚持不懈引领，扩展ai新界限，为人工智能创新驱动发展持续引入新的源头活水。要掌握转型发展趋势，发展开源新绿色生态，促进优化算法开源、数据信息对外开放、算率对外开放，产生运用开源、奉献开源的稳步发展。要构建最佳自然环境，激起开发者新魅力，推动世界各国专家学者、技术性大咖等沟通交流协作和落户口发展趋势，让越来越多的开发者参加到人工智能技术性转换、颠覆式创新大城市企业战略转型的过程中。张英、吕鸣与中国信通院、开放原子基金会、华为等一同公布《ai框架发展白皮书》。大会期内，有关企业一同发表了“ai数据行动”，并为2021年度最受ai开发者热烈欢迎的技术性工作人员授予获奖证书。做为全球人工智能大会系列活动，开发者大会以“对外开放融合新绿色生态”为主题风格，邀约包含中国工程院工程院院士蒋昌俊、南方科技大学副校张东晓、上海科技大学副教务长虞晶怡等多名超重量级特邀嘉宾，与众多开发者进行普遍沟通交流。同期还举行了“升腾人工智能开发者”和“实体模型开发者”等多局社区论坛。对于“无人驾驶云计算技术怎样支撑点规模性自动驾驶车队多地落地式”和“个人隐私测算颠覆式创新数据信息因素安全性商品流通”网络热点话题进行专题研讨。举行了“ai实际操作坊”、“ai上竟速”、“日常生活有ai心”和“紧跟sota的ai开发者”等丰富的俱乐部活动。开发者大会以互联网方式连通临港5大高等院校主会场，并根据好几个服务平台开展网络直播平台，为不可以亲临指导的开发者献上了一场专业知识盛会。以最in、最ai的方法提高大会网上、线下推广一体化沉浸式体验出席会议感受，着力解决人工智能开发者真正要求，向ai开发者和公司呈现临港新城基本建设新面貌，展现上海人工智能发展新成效。大会线下推广吸引住诸多人工智能领域的技术专家、公司意味着、ai开发者、发烧友参加出席会议。网上同歩直播间吸引住全世界全国各地开发者参加互动交流近百万人次。新华社、人民日报、第一财经、解放日报等40多家新闻媒体小伙伴参加此次大会。

15点。根据查询爱基金网信息显示，东方人工智能主题混合c每天15点更新，东方人工智能主题混合c是开放式基金。

金融界网站讯 2020年，突如其来的疫情打破了人们的正常生活，全球经济汹涌巨变，不确定性大幅攀升，中国金融行业遭遇了巨大挑战，同样也是这一年，银行理财子公司横空出世，金融 科技 赋能如火如荼，财富管理转型风起云涌，基金业迎来前所未有之大风口。12月10日，由金融界主办的第五届智能金融国际论坛暨2020金融界领航年度盛典在京召开，百位金融业大咖齐聚一堂，就金融行业的数字化转型发展、金融 科技 在财富管理领域的应用、公募基金大时代、养老金融的未来等话题进行深入务实的探讨交流。 前中国银监会副主席蔡鄂生先生出席论坛并发表了主题为《金融智能化与金融 科技 发展趋势》的演讲。蔡锷生表示，金融 科技 的发展和金融智能化是一个很热门的话题。近两年，金融 科技 的发展呈现跨越式发展，但也遇到了一些问题。他指出，不论是金融发展、智能金融还是金融 科技 ，实际上都是为了服务实体经济发展。 对于金融行业的发展，蔡锷生表达了他的四点看法： 第一、创新在未来发展中是一个核心地位，也是新发展理念第一条。金融支持创新体系的一个方向，就是促进新技术成果的产业化和规模化。应该理清金融发展的概念，这是下一步金融行业、金融系统要解决的问题。 第二、要构建金融有效支持实体经济的机制体制，提升 科技 水平、增强金融普惠性。金融应该是运用科学技术和 科技 手段来提升服务能力的领先行业。对于金融 科技 本身，要积极运用 科技 手段和智能化，围绕提高效率和提高质量去发展。 第三、金融 科技 的核心，还是人工智能和区块链。十四五规划提出，推动互联网、大数据、人工智能等各产业深度融合，推动“数字产业化”和“产业数字化”，推动数字经济和实体经济相融合。那么，金融行业的智能化，要和整个 社会 数字经济的发展，和各行各业数字化需求同步甚至比它要高。在不平衡不充分的矛盾下，怎么解决多层次服务的问题，需要考虑在内。 第四、金融发展不仅要提升服务水平，更要解决安全问题，防范风险。互联网金融未来发展，有五点需要考虑：网络安全、公民竞争反垄断、新型大而不倒、数据权益归属和数据跨境流动国际协调问题。

有其中一些：607986002761300475300465002760603616300460601226603227002753300452603198002755603158603869603600603818另外也可以在手机同花顺中输入885598（新股与次新股的代码）里面可以看到所有的新股与次新股相关股票。

中国人工智能领域公司共有709家，36氪梳理了其中获得融资的349家创业公司，向74家投资机构发出调研邀约，通过比对数据库和调研数据，从投资项目数量、投资金额、项目参与度（领/跟投）、投资判断力（项目估值/进入下一轮比例）等重要维度，评选出中国人工智能领域投资机构10强（注：本次评选中资料透明度和可信度是作为初级筛选被投企业的重要维度）。中国人工智能领域投资机构Top 10获奖理由北极光创投代表项目：Drive.ai、爱特曼、Gmems获奖理由：以早期、科技、中国三个词为出发点，北极光创投以资本助力了大批技术驱动型公司，并将它们逐步打造成全球领先企业。在人工智能领域，北极光的布局遍布机器学习、智能汽车、增强现实、机器翻译多个领域。创新工场代表项目：智融集团（用钱宝）、驭势科技、旷视科技获奖理由：创新工场以技术型投资为特点，在人工智能领域布局超过30个项目，以其人工智能工程院为平台，帮助创业者开发人工智能场景应用的无限可能性，是推动科研成果向产业实践转化的资本先锋。IDG资本代表项目：SenseTime、Rokid、ZOOX获奖理由：IDG资本以技术为驱动，从云计算到人工智能，IDG资本始终保持对前沿科技领域的敏锐度，主导投资明星项目商汤科技，并在智能医疗和智能交通领域出手频繁，发掘市场痛点。经纬中国代表项目：蓦然认知、深醒科技、库柏特获奖理由：经纬中国相信人工智能是继移动互联网后最大的浪潮之一，他们快速布局了语义识别、人脸识别、智能汽车、机器人等领域，投资案例包括智能交互决策引擎技术的领航者蓦然认知、领先的工业机器人“大脑”库柏特，以资本豪赌智能技术的下一个十年。联想之星代表项目：旷视科技，思必驰，Airmap获奖理由：联想之星被称作天使圈中“最著名的隐士”，低调、果敢的风格让他们在前沿科技领域斩获多个明星项目，投资的项目包括人脸识别准确率世界第一的旷视科技、世界第一人机对话技术提供商思必驰，是用资本撬动科技发展的全球化推手。明势资本代表项目：车和家、李群自动化、知觉科技获奖理由：明势资本在人工智能领域下捕获的20余个项目，涉及芯片、深度学习等基础技术，也覆盖到了人工智能各场景下的终端产品。他们深耕并用资本投票这个极有未来价值的领域，为人工智能的技术发展起到了深远的助力作用。源码资本代表项目：今日头条、趣店集团（趣分期）、车和家获奖理由：源码资本坚信人工智能是如今时代最激动人心和最具变革性的机遇，相比纯粹的底层技术，他们更擅长抓住那些能提供应用层的行业解决方案的平台级公司，在垂直行业中找到价值创造点，真正做到了以资本为撬动，让“智能＋”为行业赋能。英诺天使基金代表项目：臻迪科技 、Novumind 、智行者获奖理由：英诺天使基金秉承“投资创新、成人达己”的信条，深耕人工智能领域，尤其在机器人领域成绩出色。明星项目包括智能机器人新秀臻迪科技、人工智能计算平台异构智能（Novumind），是人工智能领域天使投资的绝对领跑者。云启资本代表项目：Roadstar，擎朗机器人，Robby机器人获奖理由：成立3年、近50个项目，云启资本将绝大多数注意力交给了云计算、大数据和智能相关领域，在机器人领域的布局尤为出色。研究驱动投资，布局养成格局，云启资本，助力人工智能创业者接近宏伟梦想。真格基金代表项目：依图，出门问问，驭势科技获奖理由：真格基金是最早关注人工智能领域的投资机构之一，在计算机视觉、机器学习、智能医疗等领域十分活跃，在天使轮投资了依图科技、出门问问等明星项目，是人工智能领域名副其实的独角兽捕手。以上排名不分先后，仅按机构名称首字母排序

文／杨剑勇 以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线技术发展增速迅猛，特别在5G开启冲刺时期，大连接将掀起新一轮的信息 科技 变革，特别各界如火如荼建设NB-IoT网络和5G之际，全球物联网受益于无线通信技术得到迅猛发展，并广泛部署在智慧城市、智慧交通和智能工厂等垂直行业，特别在大连接结合AI技术，引发各行业重大变革。 新一代通信技术将激发智慧城市无限潜力，而智能安防在智慧城市热潮下促使高速增长，人工智能+安防迎来前所未有机遇。此前有数据显示，2022年我国安防市场规模将高达万亿，尤为突出的视频识别应用于各城市及公共场所等安防领域带来前所未有的大机遇。 深耕大安防领域的海康威视，扎根安防产业多年，凭借在行业龙头地位积累了大量资源，IHS报告显示，海康威视连续6年蝉联视频监控行业全球第一，占据全球21.4%的市场份额。另外，海康威视人工智能应用在安防布局中抢占先机，营收也呈现稳健怎长态势，2018年前9个月同比增长21.9%至338亿，利润同比增长20%至73.96亿，今年利润有望突破百亿。 在物联网时代，结合AI技术扎根于垂直行业应用的创新企业也迎来爆发式发展，仅国内就有视觉AI四大独角兽，分别是商汤、云从、旷视和依图，在今年得到迅猛发展，特别是融资和估值一家比一家高，也让他们在聚光灯下吸晴无数。 根据公开资料显示，商汤 科技 估值45亿美元，云从 科技 为33亿美元，旷视也高达25亿美元，依图估值也有21亿美元，在AI风口下，围绕计算机视觉和人工智能安防的创新企业得到资本青睐，频繁融资，助推估值直线飙涨。而这背后在于大安防机遇。 AI技术商业落地是业界共同话题，物联网资深专家杨剑勇指出，智能家居、无人驾驶和金融 科技 等在AI技术的加持下，得到了良好的发展，同时，安防也是AI商业落地最具潜力应用市场，人脸识别和视频等与安防场景的融合，为安防落地实践带来全新机遇。 （一） 旷视 科技 作为最早一批进入安防领域的AI公司，通过AI赋能云端、终端和芯片所布局的智能安防生态产业链，及基于生态所打造的端到端智能安防产品与解决方案。在近日，传出旷视 科技 将启动新一轮融资，融资额高达5亿美元，其中有指出阿巴巴将参与此轮融。 作为全球炙手可热的AI独角兽，在中美和欧洲等国家和地区提交人工智能相关专利申请近1000余件，人工智能行业内拥有自主知识产权最多的企业之一，让旷视是机器视觉明星企业，受益于深度学习技术的发展，从技术服务起家的旷视 科技 ，有望分得更多行业红利。 （二） 而成立于2015年的云从 科技 ，运用计算机视觉、大数据等技术打造人与行业交互入口的人工智能公司，已成为人工智能国家队，多个国家基金进入，进一步巩固多行业龙头地位，并基于国家人工智能基础资源公共服务平台最新部署，与此同时，其AI技术已应用银行、安防、民航等领域，2018年客户和业务量较之前实现了数十倍增长。 云从 科技 炬眼AI摄像头，能够支持50万人脸识别、特征提取，直接在相机上进行人脸识别，同时可以后台管理，准确率可以达到99%以上。炬眼智能识别相机是云从 科技 和英特尔合力打造，超大、复杂的神经网络能够在低功耗芯片上快速执行，解决了网络带宽不足和服务器算力要求过高两大瓶颈，实现了高达99.8%的人脸检测率，已经应用在金融行业，安防、社区、零售业等。 （三） 被视为计算机视觉独角兽之首的商汤 科技 ，今年五月一轮融资使得估值高达45亿美元，同时还承担了智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台建设。商汤 科技 包括人脸识别和图像识别各类智能视觉技术已广泛应用于城市、金融、 汽车 、零售和机器人等诸多行业，构建的人工智能产业集群和生态圈，引领着智能视觉人工智能时代发展大潮。 商汤联合创始人杨帆早些时候表示，安防业务落地方面，商汤的安防业务已经覆盖了全国30多个省，参与了总计超过10万路大规模的城市级视频分析系统的建设。杨帆进一步指出，人工智能落地安防刚刚走了第一步，需要行业共同构建百花齐放的生态，每个厂家去做自己最擅长的事情，让整个行业取得一个更大的价值。 得益于以深度学习和机器学习等AI技术迅猛发展，图像识别、人脸识别和视频识别等视觉处理技术也广泛应用在各个行业领域，而国内四大机器视觉独角兽的商汤、云从、旷视和依图，核心在于AI技术突破并得到广泛应用落地，四大AI独角兽估值合计为124亿美元。 在IoT＋AI融合下，以新经济、新技术为核心的创新企业受到各界关注，特别在大力发展新经济和培育独角兽大背景下，开创了新经济浪潮，涌现出云从 科技 、旷视 科技 等众多AI独角兽企业，并呈现高速发展态势。不过依然需要警惕高估值隐现泡沫。 作者系物联网资深专家杨剑勇，网易最佳签约作者，致力于深度解读IoT和AI等前沿 科技 ，基于对未来物联网洞察和对趋势判断，其观点被众多权威媒体和知名企业引用。

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015 年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业（五）人工智能的实际应用人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。希望我的回答可以帮到您哦

人 工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸 近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。 人工智能市场格局 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。 多角度人工智能产业比较 战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。 伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。 日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。 基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远 基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。 “无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。 依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。 GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。 FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。 ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。 总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片u2212平台u2212应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。 技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚 技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。 具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。 在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。 作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。 计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。 应用层面：群雄逐鹿，格局未定 应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。 中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。 整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。 透析人工智能发展潜力 基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。 从智能产业基础的角度 产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国 中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。 技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺 专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。 从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。 中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。 人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大 人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。 我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。 人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。 从学术生态的角度 技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强 科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。 我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。 从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。 中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。 从创新环境的角度 研发投入：中美研发投入差距收窄 中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。 资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场 中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。 相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。 基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估 数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。 展望 转自丨 信息化协同创新专委会

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能“听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业AndrewZisserman，又聘请DARPA原负责人ReginaDugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家JeffDean转战深度学习领域。苹果2014年在自动化上的资本支出预算高达110亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（CognitiveAssistantthatLearnsandOrganizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业（五）人工智能的实际应用人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。希望我的回答可以帮到您哦

公司的主营业务为工业生产智能化业务和配用电自动化业务。公司主要产品为智能电气、智能装备及应用、智能机器人。公司所属产品荣获了"国家电网公司科学技术进步二等奖"1项、"国家电网公司科学技术进步三等奖"1项。在新能源 汽车 充换电领域，公司经过多年经验积累，积累了交流充电桩、直流充电桩、充电模块、充电桩主控系统、充电桩运营管理平台等方面核心技术优势，各种端口的新能源 汽车 充电桩（站）已经广泛应用于大型基建工程项目配套、新能源公交车场站配套等场景。公司自主研发的智慧充电桩运营管理平台具备实现充电站、桩分布查询、设备运行状态实时监控、后台远程启停控制、充电过程回溯、订单管理及实时数据分析等功能。针对于泛在电力物联网的建设，公司目前已分别在架空线路、电缆线路、智能台区和智慧供应链四种场景下有针对性开展产品布局工作，为客户提供完善全面的解决方案，主要包括基于“国网芯”的柱上一二次融合设备为核心、辅以架空线路在线监测系统和广域型配网线路故障定位系统的智能架空线路物联建设；以“分散式DTU+”为核心，辅以电力管廊监测、智能电力井盖的智能电缆线路物联建设；以智能配变终端+LTU为核心的智能配电台区物联网建设；以设备全寿命周期管理为核心的智慧供应链物联网建设。 公司是一家专业从事配电自动化系统、用电自动化系统软硬件产品研发、生产与销售以及配用电自动化工程与技术服务的企业。公司主要产品为中压配电载波通信系统、配电自动化主站软件、配电自动化监控终端(FTU、DTU等)、用电自动化主站软件、用电自动化管理终端(TTU、集中抄表器等)等系列化产品。 全国领先的工业智能化解决方案供应商之一;主营智能生产线整体解决方案、巡检机器人自动化监测平台、智能仓储等多款机器人和智能化产品,并广泛应用于工业制造、电力新能源、物流等诸多领域;与复旦大学联合研发 健康 顾问机器人;17年智能制造及机器人应用产品收入14.70亿,营收占比57.44%。 公司主营人工智能系统、高端装备智能制造系统的技术开发、技术服务,服务机器人、工业机器人、物流机器人、巡检机器人产品研发与销售,智能化工厂系统、智能化物流系统、智能化巡检系统设计与服务,云平台服务,智能配电网监控通讯装置与自动化系统软硬件产品的生产、销售,电动 汽车 充电设备、能源储存设备及软件的研发与销售,电力工程设计施工,承装(修、试)电力设施,货物及技术的进出口业务。 人工智能板块，实施"AI+ 健康 "的精准战略定位，与复旦大学联合研发 健康 顾问机器人。智能BMS是新能源 汽车 电池的“智能大脑”和核心部件，为新能源 汽车 提供动力电池的信息采集、数据处理、逻辑控制、故障诊断、电池SOC/SOF状态估算、热失控管理等多种功能，数据智能算法是其关键要素。公司智能BMS系列产品主要应用于技术要求较高的纯电动乘用车，产品具有采集和估算精度高、安全稳定、可靠性高、延展性好等优点。公司目前已实现在工业生产智能化领域的全产业链布局，主要产品涵盖智慧工厂、智能移载、智能装配、智能焊装、智能物流等，能够为客户提供涵盖业务全链条的智能化、一体化的整体综合解决方案，打造工业智能化领域的"量身定制",从而形成了具有核心竞争优势的产业平台。 公司成为特斯拉上海超级工厂二期项目首批供应商，提供针对Model Y车型生产的高端非标智能装配设备。 公司与宁德时代在智能移载、智能物流机器人及智能产线等方面存在业务合作，宁德时代为公司客户之一。 成立“复旦-科大智能智能机器人联合实验室”，直接运用复旦大学在类脑智能 科技 与大数据人工智能产业领域内的科研优势。 公司与蔚来 汽车 在换电站、充电桩等方面开展了业务合作。公司参股子公司加拿大Bluewrist Inc, 专业从事工业机器人视觉引导及在线校准测量等领域的研发和产业应用。在工业生产智能化领域的全产业链布局，为客户提供一体化的综合智能解决方案；收购上海冠致工业自动化有限公司和华晓精密工业有限公司100%股权，巩固了公司在工业生产化智能化和机器人应用领域内的市场地位。，公司换电站业务目前包含蔚来等新能源领域头部车企(部分客户由于保密原因暂不能公开)。公司充电桩业务发展良好，交流充电桩新产品实现了蔚来，大众，吉利，天际等车企随车配充电桩的研发生产销售。智能巡检机器人是以移动机器人作为载体，以可见光摄像机、红外热成像仪以及其它检测仪器作为载荷系统，以机器视觉—电磁场—GPS—GIS的多场信息融合作为机器人自主移动与自主巡检的导航系统，以嵌入式计算机作为控制系统的软硬件开发平台。公司目前拥有配电站智能巡检机器人、变电站智能巡检机器人、隧道智能巡检机器人等多款拥有自主核心技术的智能巡检机器人，产品已在国家电网、南方电网得到规模化示范应用。 公司主要业务为工业智能化业务，以“智能 工业”为核心理念，积极布局机器人先进控制、人工智能、大数据等核心智能化技术研发，面向 汽车 工业、电力工业、消费品工业等领域的关键应用场景*风险提示：股市有风险，入市需谨慎！

人脑工程指的是通过研究人类大脑的结构和功能，以及模拟人脑的思维和认知过程，来开发新的技术和应用。人脑工程与人工智能（AI）有一定的关联，但并不等同于AI。人工智能是一门研究如何使机器具备智能行为的学科，旨在开发能够模拟人类智能的系统。人脑工程涉及研究人脑的结构和功能，但并非仅限于开发智能系统。因此，虽然人脑工程可以为人工智能提供有价值的洞察和启发，但两者是不同的概念。

这个是真的而且网上都有相关的新闻

这个是真的，而且网上都有相关的新闻，一查就能查到的，我从网上查了一下，捡最近的来说吧，2020年，公司在美国国家标准与技术研究院进行的全球人脸识别算法测试（FRVT）1:1 项目中获得总成绩第一，1：N项目中获得第二；2020年8月，在该组织进行的戴口罩人脸识别评测中也获得了总成绩全球第一。想知道更多可以加速去知道了解下。

格灵深瞳成立于2013年，而且是我国最早的人工智能企业之一。一直都在专注于将计算机视觉技术和大数据分析技术与应用场景深度融合，格灵深瞳提供面向城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康、轨交运维等领域的人工智能产品及解决方案，不妨百度一下。

顶层的企业、资方直接垄断了大量技术人才，可省下的团队，对孵化器的需求也不高。大部分栖身于孵化器的互联网企业做的都是2C业务，开发、设计、小范围种子用户的累积等等，总之项目起步阶段的人力成本较高，需要孵化器提供组织化运营辅助。目前大多数人工智能项目走的都是2B的技术流，在人工智能整体发展势头处于萌芽时期时，需要的就是像李开复那样能用尽方法为产业站台的人，创新工场能收揽一众大将也就不意外了。人工智能创业者：我要的你给不了首先我们要来看看，人工智能企业对于孵化器有着怎样的需求。首先，自然是和其他行业都一样的：办公场地、财务、法务的代理，最好还要有定期的分享会和路演。其他的，则是很多特殊需求。比如说，每个初创企业都需要降低成本，普通互联网企业或许更在意房租、人力、市场推广上的成本，而对于人工智能项目来说，负担最重的很有可能是硬件成本和数据成本。像是搭建几台适用于机器学习的工作站、有利于开发的付费数据库等等。又比如在媒体合作这件事上，以往经常是一个资本旗下的孵化器带着一众媒体，项目进了孵化器有如拜了山头，接来下由媒体造势宣传，为其“加速”。而换成人工智能项目，与其匹配的垂直媒体本来就不多，与孵化器合作更少。项目与媒体沟通成本极大，孵化器不单单无法帮团队解读技术，反而有可能用媒体尬吹造势那老一套把项目捧杀。更重要的，像是创业导师、定期交流等等孵化器必备的活动，面对新兴技术，孵化器方面自身也是一头雾水，没法给予更多的指导，说到底，孵化器应该像一个教授带着一起做项目，如果这个项目教授自己都没有经验，在学术水平比学生还差，空有一笔项目资金和实验室也是行不通的。最后就成了如今的现状：尖端人才被收割殆尽，分布于BAT和资本布局之中，无法与孵化器形成比配的互助关系。非尖端人才开启人工智能创业的门槛过高，对于他们，孵化器无法提供技术指导等等关键性辅助。

据我所知，格灵深瞳被称为是国内人工智能领域先行者，它还是国内创立最早的人工智能公司之一，发展至今，格灵深瞳凭借过硬的技术能力和长期的商业化经验，已成功在城市管理、智慧金融、商业零售三大领域实现成熟的落地应用߅而且前不久看新闻还看到格灵深瞳入选2022中国AI企业商业落地百强榜单，毋庸置疑，格灵深瞳是国内领先的人工智能科技公司当之无愧。

人工智能概念一共有59家上市公司，其中9家人工智能概念上市公司在上证交易所交易，另外50家人工智能概念上市公司在深交所交易。股票有恒生电子、同花顺、东方财富等。人工智能+回购：和晶科技人工智能+次新：科创信息、中科信息人工智能+低价：智慧松德、远大智能、锐奇股份、金自天正此外，把人工智能的细分子行业做一个梳理，供参考。一、基础技术支撑（芯片和云计算）1、芯片核心标的：中科曙光、兆易创新、紫光国微、北方华创2、云计算核心标的：紫光股份、用友网络、深信服、浪潮信息二、技术算法平台（语音、人脸、指纹等识别、图像识别、数据识别）1、生物识别核心标的：科大讯飞、佳都科技、汇顶科技2、图像识别核心标的：景嘉微、海康威视、大华股份3、数据识别核心标的：恒生电子、同花顺、东方财富三、人工智能应用（智能制造、服务机器人、智能驾驶、智慧金融、智慧医疗、智能教育、智能安防）1、智能制造核心标的：工业富联、汇川技术、机器人、大族激光、科大智能2、服务机器人核心标的：科沃斯、美的集团3、智能驾驶核心标的：四维图新、均胜电子、千方科技4、智慧金融核心标的：恒生电子、同花顺、东方财富5、智慧医疗核心标的：卫宁健康、万达信息、科大讯飞6、智能教育核心标的：科大讯飞、立思辰7、智能安防核心标的：海康威视、大华股份。

题主是否想询问“人工智能专业能进中国铁建吗”？能。中国铁建是中国的一家国有企业，拥有广泛的业务范围，包括铁路工程建设、房地产开发、工业制造等领域。人工智能作为一门快速发展的新兴技术，对于中国铁建这样的企业而言，应用和发展AI技术是有需求和潜力的。如果具备人工智能专业背景以及与中国铁建业务相关的专业知识和技能，那么进入中国铁建或从事与人工智能相关的工作是有很大优势的。

作为一个非常热门的话题，很多人对于人工智能这个板块都非常的关注，那么在A股市场上，有哪些公司做人工智能做的比较好呢？这篇文章就跟大家介绍介绍！华胜天成：根据子公司自动系统公布的消息，全资收购的GD未来的战略定位从云端领导者将向机器学习领域的领导者转型，打造人工智能+大数据的解决方案，不断为客户创造新的价值。GD的这一战略转型是基于其世界领先的人工智能市场营销算法技术优势和多年积累的行业云客户资源和经验，可谓是水到渠成。东软集团：由东软集团发起组建的东软智能医疗研究院正式成立。作为东软大健康产业生态系统中一个非营利性、开放式、协同创新的技术与科研平台，东软智能医疗研究院将专注于人工智能平台、大健康数据平台以及包含支付、医疗服务、医院、科研、健康管理等大健康全产业链的结合与应用，运用东软智能医疗研究云平台CareVault，以云模式提供AI工具和数据集，不断构建、优化和积累高质量的样本数据和认知模型，为医生提供辅助医疗与科研的服务平台。真视通：公司已设立控股子公司北京博数智源人工智能科技有限公司专业从事工业互联网领域的业务拓展，致力于以先进的人工智能（数字孪生）技术挖掘企业数据价值，用数据驱动企业的升级换代。中科信息：中科院成都信息技术股份有限公司主营业务是以智能识别及分析技术为核心，提供信息化解决方案（包括软件及硬件）及相关服务，目前主要应用在现场会议、印钞检测、烟草、石油、政府及其他领域。 智能分析是人工智能（AI）的重要分支。智能分析技术主要研究模仿人类逻辑思考和识别的模式，在图像分析，专家系统等领域得到了良好的应用。综合以上，就是几家在A股市场上，做人工智能做的非常好的上市公司，希望这篇文章能给投资者们启发，感兴趣的一定多多了解，谨慎入场！

算。根据查询相关资料信息显示，深科技，人工智能+数据存储芯片，属于人工智能。深科技成立于1985年，是全球领先电子产品研发制造型企业。1994年，深科技在深交所挂牌上市。

万家人工智能混合基金很好。根据基金公司公布的数据,截至2021年9月30日,该基金成立以来的年化收益率为25.59%,表现较为优异。不过,需要注意的是,基金的收益率会受到市场的影响,投资者需要根据自己的风险承受能力和投资目标来选择是否投资该基金。总之,万家人工智能混合基金是一只专注于人工智能领域投资的基金,在过去的表现较为优异,但是投资者需要根据自身情况仔细考虑是否适合投资该基金。在投资前,建议您仔细了解该基金的投资策略、管理团队、费用等信息,并请注意投资风险。

算法、数据、算力后，中国人工智能开发的又一环节“AI模型”得到市场关注。 10月底，服务器公司浪潮信息发布了开源人工智能巨量模型“源1.0”，主要针对自然语言处理领域，即语言模型，意在吸引更多开发者进行人工智能自然语言应用 探索 。 所谓语言模型，就是让机器理解并预测人类语言的技术。源、GPT-3被通称为 “大型语言模型”，指的是一种利用深度学习的算法，通过数千本书和互联网的大量文本进行训练，将单词和短语串在一起。 2020年，美国人工智能非营利组织OpenAI曾发布GPT-3模型，参数量首次突破千亿大关，达到1750亿，采用570GB训练数据集，可以答题、翻译、写文章等，吸引了全球AI行业的目光。《麻省理工 科技 评论》就评价GPT-3：“人们认为可以写出任何东西：同人小说、哲学辩论、甚至代码。人们甚至就GPT-3是否是第一个通用人工智能展开争论。” 自那以后，国内就在积极推进这类大模型在中文世界的落地。阿里巴巴曾联合清华大学，在今年3月发布了参数规模达1000亿的中文预训练模型M6，可应用于电商产品描述生成、问答、中国诗歌生成等任务。今年4月，华为发布华为云盘古大模型，开发者只需少量行业数据，就可以快速开发出精准度更高、泛化能力更强的AI模型。 本次浪潮发布的源1.0在规格上达到了新高。浪潮表示，源1.0模型参数规模为2457亿，训练采用的中文数据集达5000GB。相比GPT-3模型，源1.0的参数规模领先40%，训练数据集规模领先近10倍。 根据浪潮提供的测试数据，将源1.0模型生成的对话、小说续写、新闻、诗歌、对联与由人类创作的同类作品进行混合并由人群进行分辨，测试结果表明，人群能够准确分辨人与“源1.0”作品差别的成功率已低于50%。 在零样本学习榜单中，“源1.0”超越业界最佳成绩18.3%，在文献分类、新闻分类，商品分类、原生中文推理、成语阅读理解填空、名词代词关系6项任务中获得冠军；在小样本学习的文献分类、商品分类、文献摘要识别、名词代词关系等4项任务获得冠军。在成语阅读理解填空项目中，源1.0的表现已超越人类得分。 企业竞相发布 “大型语言模型”，原因在于AI技术普及的瓶颈。在开发效率上，AI应用开发太慢，阻碍了技术和需求的结合，而大模型被视为可行方向。“目前来看，通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”浪潮首席科学家王恩东认为。 “大模型最重要的优势，是进入大规模可复制的产业落地阶段，只需小样本的学习，也能达到比以前更好的效果，而且模型参数规模越大，这种优势越明显，可大大降低各类用户的开发使用成本。”浪潮人工智能研究院首席科学家吴韶华说。 在推广形式上，源1.0采用开源模式，面向高校、科研机构的人工智能方向的团队，以及浪潮合作伙伴和智能计算中心开放。吴韶华设想，源1.0从数据、API、代码这些方面来做开源开放。同时，浪潮还将与合作伙伴推动“源”在国产的芯片上应用的迁移和开发。 浪潮预计，源1.0中文巨量模型的发布，使得中国学术界和产业界可以使用一种通用巨量语言模型的方式，大幅降低针对不同应用场景的语言模型适配难度，并提升在小样本学习和零样本学习场景的模型泛化应用能力。 AI市场应用规模正逐步加大。浪潮信息AI&HPC产品线总经理观察到，对于AI模型的算力需求，每3到4个月就会翻一倍，预计每天会增长一个数量级。“我们可以非常直接的感受到，AI云服务平台已经在为工作生活等方方面面提供包括云识别、图象识别、自然语言处理等非常多AI服务的调动。每天的调动量会超过数万亿次。” 对浪潮信息而言，以“大型语言模型”为代表的AI模型对算力需求巨大，有助于推动智能计算中心等项目落地和推广。事实上，智能计算中心是近期各家中国 科技 企业都在力推的项目，浪潮、华为、新华三等IT硬件厂商可通过售卖硬件，从中获益。 在AI应用上，人工智能的炫技式应用已经被行业解决方案替代，大算力支持已经不可或缺。例如，部分政府的市民服务热线在使用了自动派单、语义识别、情绪感知等人工智能技术之后，速度从过去的几分钟缩短到了几秒钟。根据浪潮的设想，源1.0模型可涉及运营商智能运维，在智能办公场景自动生成报告，在手机互联网场景自动对话的智能助手，在电商互联网场景中的智能客服及文字识别、文本搜索、翻译等应用场景。 受益于AI巨大市场，浪潮信息相关业务保持增长。根据2020年IDC的全球AI服务器的数据，浪潮、戴尔和HPE，分列全球市场的前三位，其中浪潮市场占有率达到16.4%。IDC还预计，到2025年中国AI服务器的市场规模会达到108亿美元。

首先，我们需要清楚地了解AI匹配伴侣的原理。AI匹配伴侣的主要依据是算法，AI会通过分析用户在平台上的各种数据，如性格、生活方式、职业、兴趣爱好等等，来评估用户和潜在伴侣之间的匹配度。一旦匹配度超过了预定的阈值，AI就会向双方推荐对方，让他们自行决定是否进一步交往发展关系。那么，AI匹配伴侣有什么优点呢？首先，AI匹配伴侣可以大大提高匹配的准确率。与传统的线上交友方式相比，AI匹配可以通过分析用户的各种数据来确定匹配度，而传统方式往往只能根据几张照片和几句话来做出决策，这样就很容易产生误判。AI匹配可以避免这种情况的发生，从而提高匹配的准确率。其次，AI匹配伴侣可以大大节省时间和精力。传统的线上交友方式需要用户自己浏览和筛选海量的个人资料，这个过程需要花费大量的时间和精力。而通过AI匹配伴侣，用户只需要填写一些基本资料和一些感兴趣的话题，然后交由AI来处理，这样就大大节省了时间和精力。另外，AI匹配伴侣还可以提高用户的私密性和安全性。传统的线上交友方式存在用户信息泄漏和欺诈的风险，而使用AI匹配可以最大限度地保护用户的个人信息和隐私，在匹配过程中也可以排除不良信息和钓鱼欺诈等行为，提高了用户的安全性。当然，AI匹配伴侣也存在一些缺点。首先，AI匹配伴侣的准确度还需要进一步提高。虽然AI可以通过分析用户的各种数据来确定匹配度，但是AI并不能完全代替人类的判断和感觉，仍需要人类用户自行判断和选择是否合适。其次，AI匹配伴侣可能会缺乏情感连结。虽然AI可以根据用户的数据来评估匹配度，但是情感连结是非常复杂的东西，有时需要人类的直觉和感受。在这种情况下，AI匹配可能会缺乏情感连结，导致用户难以真正感受到爱情。总之，AI匹配伴侣可以提高匹配准确度和节省时间和精力，同时也可以提高用户的安全性和私密性。但是AI匹配伴侣仍需要进一步提高准确度，并充分考虑情感连结的问题，才能真正满足用户的需求。

人工智能最一门新崛起的新技术高科技行业，在如今中国，人工智能已经在每个行业都有发展，大大地提高了我国的现代化水平。人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业，笔者对行业洞察，列出中国最值得关注的10家人工智能领域的公司，分别是百度、腾讯、阿里巴巴、海康威视、搜狗、大疆创新、华大基因、碳云智能、图灵机器人和思必驰，既有以BAT为领衔的科技巨头与美国为首的全球科技巨头争夺未来，也有被视作创新典范的人工智能企业。百度人工智能作为百度核心战略，在这方面投入高达百亿资金，众多技术已达到国际水平，更是举办了国内第一个以人工智能为核心的AI开发者大会，把所有技术，数据开放给开发者，这一举动将助力全球产业发展。AI驱动着百度转型，赢得人工智能是百度核心战略，为此百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI 将会像水电一样成为基础设施，无处不在。阿里巴巴国内三互联网巨头相互在抢夺通往人工智能的船票，而阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。海康威视受益于人工智能的崛起，海康威视傲视群雄，市值高达2700千亿元左右，与美的等公司争夺“深市”一哥，成为最大的赢家之一。正是拥有众多大数据、人脸识别、深度学习、视频结构化等前瞻核心技术，其研究院着眼前沿开展未来技术研究。在MOT Challenge算法测评中，海康威视同样获得“计算机视觉的多目标跟踪算法”世界第一。搜狗搜狗作为搜狐的一个部门，到独立发展，再到将赴美IPO，而IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。当谷歌、百度等科技巨头在以各种形式的人机大战吸引眼球之际，搜狗则向清华大学捐赠1.8亿元，一起成立了"天工智能计算研究院"。人工智能是互联网行业发展方向，未来的颠覆性技术力量也是人工智能，在搜狗CEO王小川开来，搜索引擎本身就是一种AI，王小川也曾明确了搜狗的人工智能战略，搜索的未来就是人工智能的明珠，自然交互和知识计算则是搜狗人工智能战略的核心”。显然王小川把搜狗的未来押在了人工智能，也成为搜狗的新赛道。大疆创新作为深圳创新典范的大疆创新，是全球消费级无人机最大的企业，由于大疆取得了成果，更是带动了整个无人机产业发展，尤其是消费级无人机，占据七成份额。与此同时，大疆将人工智能技术引入消费级无人机领域，将开启一个智能飞行新时代。华大基因当前已进入大健康时代，华大基因不断地推送出具有前沿的生命科学技术，为人类健康做出贡献，在资本市场倍受追逐，自上市以来，截止8月4日已连续16个涨停，市值从60亿涨到328亿，作为资本市场最耀眼的明星公司之一，随着人工智能、生命科学和大数据的融合，生命大数据将会使医学领域有一个巨大飞跃，也使得“精准医疗”变为可能。华大基因有望成为未来风向标。碳云智能作为2015年10月创立的碳云智能，在成立之初就备受大佬和资本关注，成立不到半年就表示完成了超过1亿美元的A轮融资，估值在10亿美元左右，投资方包括中源协和、腾讯及天府集团等。医疗健康可能会为成为另外一个被AI改变的领域，围绕生命科学和数据创业将迎来爆发性增加，而碳云智能则迎合了这一趋势，通过A轮融资及估值，让一家在成立之初的企业瞬间成为生命健康领域的“独角兽”公司。图灵机器人随着 AI技术的日益成熟，与其密切相关的机器人，伴随AI的发展，机器人已经开始走近家庭场景，而图灵机器人受益于这一趋势，成为是国内最具创新能力的人工智能创业团队之一，率先在业界发布了一款人工智能级的机器人操作系统Turing OS，也是中文语境下智能度最高的机器人大脑。并推出多款机器人应用，打造从“功能机器人时代”跨入“智能机器人时代”的新章程，致力于智能机器人走进全球每个家庭。如今，其机器人平台汇聚了超过60万开发者，拥有全球最大的中文语料库和知识库，领跑AI领域。随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。人工智能浪潮席卷了全球，在此领域的创业公司也在不断激增，除BAT以外，众多创新创业公司都热衷投身该领域，甚至成立短短半年跻身独角兽行列的的碳云智能，以及占领全球消费无人机的大疆创新，包括在语音技术突飞猛进的思必驰也备受高盛赞誉，而作为国内机器人平台的图灵机器人得到了富士康、腾讯、联想、奥飞这样的行业第一的合作伙伴的认可。当然，当前火热的人工智能背后也应理性思考，警惕泡沫，尽管人工智能迎来了最好的发展时代，但在通往诗与远方的这条道路上，如何从泡沫中看到前进的方向显得尤为重要。

成都中联华睿人工智能科技有限公司联系方式：公司电话028-85215684，该公司在爱企查共有2条联系方式，其中有电话号码1条。公司介绍：成都中联华睿人工智能科技有限公司是2018-03-23在四川省成都市成立的责任有限公司，注册地址位于中国（四川）自由贸易试验区成都高新区天府大道北段1480号孵化园7号楼304室。成都中联华睿人工智能科技有限公司法定代表人罗杰，注册资本3,000万(元)，目前处于开业状态。通过爱企查查看成都中联华睿人工智能科技有限公司更多经营信息和资讯。

人工智能的股票龙头如下科大讯飞(002230)：公司旗下讯飞开放平台作为全球首个开放的智能交互技术服务平台，致力于为开发者打造一站式智能人机交互解决方案。用户可通过互联网、移动互联网，使用任何设备、在任何时间、任何地点，随时随地享受讯飞开放平台提供的“听、说、读、写”等全方位的人工智能服务。目前，开放平台以“云+端”的形式向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、人脸识别、个性化彩铃、移动应用分析等多项服务。东方网力(300367)：2016年2月3日公告，公司拟非公开发行不超8000万股，募集资金总额不超18.30亿元。募投项目中，14.23亿元拟投入视频大数据及智能终端产业化项目，1.57亿元拟投入智能服务机器人项，2.5亿元拟补充流动资金。通过本次非公开发行，公司将凭借在云计算，大数据和人工智能取得技术突破在行业市场和消费者市场分别打造视频大数据和服务机器人等核心产品；2016年8月15日晚间公告，全资孙公司美国网力拟与BrainRoboticsCapitalLLC共同投资设立BRCInnovationLP。该基金设立在美国特拉华州，主要投资领域为人工智能与机器人相关技术领域，包括以语音为主的人机交互、基于大数据的深度学习、嵌入式智能、语义和图义处理和理解、个性化的呈现技术、新的感知技术等。

人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。公司从事的业务与人工智能研究，生产，经营有关的，这些公司的股票划分为人工智能概念股。比较出名的人工智能概念股有：海康威视，科大讯飞，科大智能，昆仑万维，机器人，沈阳机床，川大智胜，联络互动，神思电子等。

人工智能：思创医惠(300078)，科大智能(300222)，东方通（300379），神思电子(300479)等物联网：三川智慧(300066)，金卡智能(300349)，新天科技(300259)，奇信股份(002781)，移为通信(300590)，恒宝股份(002104)，拓斯达(300607)等来源：策略好了吗炒股平台

数据中心级AI算力资源池那家公司做得好1、最好的应该是百度吧，感觉百度他们家的人工智能还不错，然后就是阿里巴巴了，阿里巴巴各方面设计都是比较广的，还有就是我最喜欢的小米他们家也不错。2、暂时来讲主要是华为和瑞芯微，华为主要依托于手机强大的平台进行应用，瑞芯微相对来讲涉及的领域更多，更加广泛。3、可以看下数之联，数之联是立足硬科技的全链路服务公司，他们推出的AI-AOI可以精准定位缺陷位置，实现缺陷精准分类，达到极少人工复判的效果，并且能将调试时间缩短至10分钟内，操作也更为简单。4、UCloud（优刻得科技股份有限公司）是国内前沿的云计算服务平台，坚持中立，不涉足客户业务领域，专注于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。5、现在开展这项业务的公司不是很多，做得好的就更少了，曼朗就是其中一家专业的服务商。通过AI人工只能营销可以快速聚焦流量提升关键词排名，这样就为抢占用户注意力提供了更有利的条件。6、在此背景下，包括人工智能(AI)芯片在内的专用计算芯片陆续登上历史舞台，绽放光芒。眼下，以数据为中心的专用处理器“DPU”正成为专用计算芯片的“新贵”。人工智能概念股有哪些万兴科技：AIGC龙头股2月6日，万兴科技开盘40.5元，收盘4190元，上涨76%。今年涨幅235%，总市值58亿元。公司首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测...中科金彩：AIGC龙头股。其他机器人股还有：上海电气、大力科技、中原股份、天润实业、HKUST智能、永创智能、秦川机床、新时达等。展开数据智能机器人上市公司有：高乐股份：2020年实现营业收入08亿，同比增长-274%。人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。软件智能包括：金自天正、科大讯飞。其他类包括：中科曙光、京山轻机。人工智能概念股上市公司有哪些高乐股份（002348），人工智能龙头股。1月27日，高乐股份收盘跌87%，报于17。当日最高价为3元，最低达15元，成交量526万手，总市值为55亿元。万兴科技：AIGC龙头股2月6日，万兴科技开盘40.5元，收盘4190元，上涨76%。今年涨幅235%，总市值58亿元。公司首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测...中科金彩：AIGC龙头股。埃斯顿。工业机器人收入占比67%，国内工业机器人龙头。云从科技。AI四小龙之一，国内人工智能领先企业。赛为智能。国内最专业的智能化系统细分龙头，拥有全自动化智能电、人脸识别。公司目前是5GAA中国区的成员之一，并牵头成立北京智能车联网产业创新中心。亚太股份（002284）：公司是国内上市公司在智能驾驶领域布局最全面的公司，在毫米波雷达、摄像头等传感器，芯片，ESC执行器等领域均有布局。行业主要相关上市公司：科大讯飞(002230)、百度(0988HK)、腾讯(00700.HK)、搜狗(SOGO.NYSE)等。国内智能机器人十大上市公司中国十大机器人公司：华为2012年华为在香港设立诺亚方舟实验室，目的就是要研究新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。上海发那科机器人有限公司上海发那科机器人有限公司拥有一流的研发团队和先进的生产制造工艺，客户更是包括了国内外知名公司。机器人公司排行榜前十名名单：新元科技、华中数控、拓斯达、克来机电、新时达、神思电子、埃斯顿、工业富联、瑞松科技。新元科技公司是国内工业智能化输送配料行业内较早发展起来的公司之一。新松机器人2014年新松机器人实现营业收入124亿元，同比增长150%；归属于上市公司普通股股东的净利润26亿元，同比增长30.34%；而2015年的中期业绩预告中，新松机器人实现盈利56亿元-81亿元。智能机器人企业排名：新松机器人。新松机器人是上个世纪七八十年代由中科院自动化研究所院士蒋新松牵头建立的，新松机器人也是我国最早进入机器人行业的企业。埃斯顿机器人。人工智能上市公司排名1、国内智能机器人十大上市公司分别为UBTECH优必选、Abilix能力风暴、小忆机器人、CANBOT爱乐优、ROOBO、寒武纪智能、Haier海尔、Gowild公子小白、小鱼在家、babateng巴巴腾。2、人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。3、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。4、行业主要相关上市公司：科大讯飞(002230)、百度(0988HK)、腾讯(00700.HK)、搜狗(SOGO.NYSE)等。5、科大智能(300222)，工业生产智能化全产业链布局，机器人产业市场规模庞大。公司是智能自动化行业龙头。长安汽车（000625），人工智能龙头股。6、国内最好的人工智能上市公司：首当其冲科大讯飞：作为中国智能语音与人工智能产业领导者，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。

一、百度——自动驾驶百度在AI领域早已深耕已久。今年4月，百度公布了“Apollo（阿波罗）计划”，向全产业链开放百度在自动驾驶方面的技术能力，打造智能汽车界的“安卓”。目前，阿波罗生态合作伙伴超70家，覆盖整车、零部件、出行服务等自动驾驶的关键领域。百度董事长兼CEO李彦宏此前曾表示，人工智能时代，技术变得很重要，技术是百度的长处，Apollo系统是开放的，可以为更多合作伙伴提供相关技术服务。汽车行业是一个很大的市场，其产值占中国GDP的六分之一左右。百度凭借AI技术，在该市场上将有很多事情可以做。百度集团总裁兼首席运营官陆奇也对Apollo未来的发展寄予厚望：“Apollo已成为汽车界最创新、最开放的生态，它的量产化、商业化进程在不断加速，比我们想象中的还要快。”他称，Apollo正在带来一个前所未有的智能出行城市样本，一个快速变革的汽车行业，一个颠覆性的智能出行时代。未来，百度将在Apollo平台基础上，在3-5年打造成国家级自动驾驶系统级开放创新平台。二、阿里云——ET城市大脑阿里云ET城市大脑是目前全球最大规模的人工智能公共系统，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，成为未来城市的基础设施。自2016年10月“城市大脑”在杭州落地后，苏州、衢州、澳门等城市也进行了推广。在各界看来，“城市大脑”将会是城市重要的基础设施。据杭州市政府介绍，杭州城市大脑接管了杭州128个信号灯路口，试点区域通行时间减少15.3%，高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区，城市大脑日均事件报警500次以上，准确率达92%；在萧山，120救护车到达现场时间缩短一半。阿里巴巴首席技术官王坚表示，在预判交通流量，给出解决方案上面，机器比人工更具优势。“以数据大脑为核心，实时监控分析道路车流量，依据动态的交通数据，自动切换和调配信号灯时间，甚至在车流巨大的路段，全程绿灯不停车，是城市大脑给出的一套城市治堵方案。”据亿邦动力网了解，昨日，阿里云和国内智慧城市解决方案提供商和数据运营服务商银江股份达成战略合作关系，双方将在智慧交通及城市大脑领域展开基于阿里云计算平台、云产品及业务的多方面密切合作，通过共享各自领域的优质资源，深度整合双方产品和解决方案，共同拓展市场。阿里方面表示，除了城市大脑，未来阿里云ET大脑将还在工业、医疗、环境方面构建开放平台，打造人工智能与重大产业结合的跨界开放生态体系。三、腾讯——医疗影像医疗市场已成为人工智能规模最大以及增长最快的领域之一。2017年8月，腾讯发布了一款人工智能医学影像产品“腾讯觅影”。据悉，腾讯觅影是一款聚合了多个顶尖人工智能团队，把图像识别、深度学习等技术与医学跨界融合，主要用于筛查常见恶性肿瘤的AI产品。它包含有6个人工智能系统，涉及疾病包含食管癌、肺癌、糖网病、宫颈癌和乳腺癌。目前，该产品筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%，对早期肺癌的敏感度可达到85%以上，而在良性肺结核的特异性可达到84%以上。在人工智能浪潮下，腾讯绝对不是最早的一个。不止是医疗体系，腾讯还在金融、内容、社交等多领域布局人工智能。马化腾曾多次表示：“腾讯AI布局注重场景应用，而不是为了研究而研究。”四、科大讯飞——智能语音科大讯飞在在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等智能语音与人工智能核心技术上处于领先水平。其中，在语音合成技术评分中，科大讯飞获评4.0分，达到美国大学生真人说话水平。在语音识别中，科大讯飞宣布2017年将方言识别种类，拓展至2012种，而且各项指标都相较2016年提升了50%以上，其中准确率超过90%的方言识别已经接近10种。据悉，科大讯飞此前已率先发布了全球首个提供移动互联网智能语音交互能力的讯飞开放平台，截至2017年11月，讯飞开放平台的累计终端数已经达到15亿，日均交互次数达到40亿。基于该开放平台，相继诞生了讯飞输入法、灵犀语音助手等示范性应用，且各类语音应用已深入与市民生活、学习、工作相关的教育、医疗、司法、智慧城市、客服等各领域。

人工智能概念股是指投资者投资的股票，它们主要是基于人工智能技术的公司的股票。这些股票可以帮助投资者获得更高的回报，因为这些公司正在使用人工智能技术来创造更多的价值。二、人工智能类概念股人工智能类概念股主要涉及到技术、科学和数据分析等领域，它们主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、大数据分析等等。这些技术正在极大地改变着我们的世界，人工智能类概念股也正在受到投资者的关注。三、具体的人工智能类概念股具体来说，人工智能类概念股有很多，其中包括腾讯、百度、阿里巴巴、京东、小米、神州数码、网易、易观等等。这些公司都在研发人工智能技术，他们的股票也受到投资者的关注。四、投资人工智能概念股的优势投资人工智能概念股的优势有很多，首先，它们能够帮助投资者获得更高的回报，因为它们的价值正在持续增长。此外，这些股票的风险也比较低，因为它们的价格波动不大，而且它们的价值也比较稳定。五、投资人工智能概念股的风险尽管投资人工智能概念股有很多优势，但是也存在一定的风险。首先，由于这些股票的价格波动较大，因此投资者可能会面临较大的损失。其次，由于这些股票的价值受到技术发展的影响，因此投资者也可能面临风险。六、总结总的来说，人工智能概念股是一种有前景的投资，它们可以帮助投资者获得更高的回报，但也存在一定的风险。因此，投资者在投资人工智能概念股之前，应该充分了解相关的信息，以便做出正确的投资决策。人工智能概念股是投资者在股市中的一个重要选择，它们能够帮助投资者获得更高的回报，但也存在一定的风险。本文就介绍了人工智能概念股的概念，以及投资人工智能概念股的优势和风险。具体来说，人工智能类概念股主要涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、大数据分析等等，其中包括腾讯、百度、阿里巴巴、京东、小米、神州数码、网易、易观等等。投资人工智能概念股的优势有很多，它们能够帮助投资者获得更高的回报，但也存在一定的风险。因此，投资者在投资人工智能概念股之前，应该充分了解相关的信息，以便做出正确的投资决策。

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等全文统计口径说明：1)上述数据均来源于全球企业数据库，存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为：企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。u2011u2011u2011全球人工智能企业于2017年掀起注册潮根据全球企业数据库库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家，其中以2017年和2018年为主要注册热潮，2017年注册企业数量为1194家，而2018年则为2597家。自2018年后，市场开始步入冷静期，2019年注册数量急剧下滑，缩水65%，随后2020和2021年的注册数量均持续下降。u2011u2011u2011全球人工智能企业以软件企业为主根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主，以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家，软件出版商共有495家，前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的32.6%。u2011u2011u2011全球人工智能企业主要分布在中国和美国根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国，截至2022年4月，中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家，占可查询人工智能企业总数的73.9%;其次为美国的609家，占可查询人工智能企业总数的7.4%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。u2011u2011中国上市率较低在上市企业的覆盖率来看，美国共有209家人工智能企业上市，企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市，上市率为55%;反观中国，目前仅有29家人工智能企业上市，上市率为0.5%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。u2011u2011u2011美国和日本的毛利高根据全球企业数据库，中国可查询到毛利率的企业中共有66家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有25.5%的企业毛利率大于60%;美国可查询到毛利率的企业中共有16家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有51.2%企业的毛利率大于60%;英国可查询到毛利率的企业中共有42.1%企业的毛利率大于60%;日本可查询到毛利率的企业中共有52.2%企业的毛利率大于60%。u2011u2011u2011日本企业利润率较高根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，日本人工智能企业的平均利润率为5.7%，印度为0.3%，澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-1.7%、-4.6%、-4.7%和-8.2%。u2011u2011u2011英国杠杆率最低根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，共有613家企业公示其杠杆率，从杠杆率的区间分布来看，目前0-20%的杠杆率区间有264家，而杠杆率大于100%的则有130家，而219家企业的平均杠杆率则在76%。根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高，其次是韩国、法国、日本和德国。u2011u2011u2011中国对外扩张规模最大根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前中国有2358家企业对外开设子公司，而美国是330家，欧洲国家如德国、荷兰、英国和法国则分别为65家、64家、71家和20家。u2011u2011全球人工智能企业区域竞争力解析根据前瞻产业研究院的综合分析，目前中国基数大但运营难，属于扩张型发展市场，日本基数小同时运营能力优秀，属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本，运营能力均较弱，属于资本型发展市场。综合来看，因为中国“企业多运营难”的发展特征，在蛋糕有限的情况下，中国的人工智能行业发展“最卷”。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

大数据和人工智能（AI）是相辅相成的概念。大数据是指庞大的非结构化数据集合，而人工智能是一种模拟人类智能的技术，让计算机能够自动执行处理和决策任务。大数据提供了强大的数据来源，可以为人工智能提供数据支持和底层数据处理。在大数据的支持下，人工智能可以进行数据挖掘、分析和学习，从而满足人们越来越多的智能化需求。另一方面，人工智能也可以帮助处理大数据，从海量数据中提取有用的信息和洞见。比如，在商业领域，通过分析大数据，人工智能可以帮助企业提高业务效率，推出更符合客户需求的产品和服务，而企业数据也为人工智能提供了分析和优化的材料。在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医学数据，辅助医生进行诊断和治疗决策。总之，大数据和人工智能的关系可以被看作是相辅相成的，两者互相依存，相互促进。通过将大数据与人工智能有效地结合，可以实现更多领域的自动化和智能化，为社会发展带来更多创新和价值。大数据和人工智能的结合的好处1、自动化决策。通过大数据分析和人工智能的学习，可以实现许多自动决策，减少人工参与，提高效率和准确度。2、更加精细化的个性化服务。利用大数据和人工智能，可以获取消费者的更多习惯、兴趣和需求信息，从而可以在更细致的层面上实现个性化定制。3、更好的智能安全保障。利用大数据和人工智能技术，可以对系统进行智能监控，预先识别和防范安全威胁，加强安全保障能力。4、更高的生产效率。通过引入大数据和人工智能技术，可以实现工厂、企业和行业的自动化，提高生产效率和质量，降低成本。

很愿意试一试。AI在帮助匹配伴侣方面通常使用了以下技术：1. 数据分析和机器学习：AI会收集和分析大量的数据，包括用户的个人信息、兴趣爱好、社交互动等，通过机器学习算法探索和寻找相似性和匹配度，以预测和推荐潜在伴侣。2. 自然语言处理：AI通过自然语言处理技术处理和理解用户的语言输入，例如用户在交友平台上的个人简介、对另一半的期望等信息，从中提取和分析关键信息用于匹配推荐。3. 图像和面部识别：AI可以通过图像和面部识别技术分析用户的照片或视频，以识别面部特征、外貌特征等，并结合用户的喜好和偏好进行匹配。4. 推荐算法：AI可以基于用户的历史行为、喜欢的内容等，使用推荐算法来帮助匹配伴侣。这些算法可以从用户的行为模式和偏好中学习，为用户提供个性化的推荐结果。这些技术可以辅助用户在交友平台上寻找潜在伴侣，并根据用户的喜好和需求进行匹配推荐。然而，最终的决策仍然需要由用户自己来做出，考虑到更复杂和主观的因素，例如感情的共鸣和互动。AI帮助匹配伴侣的好处包括以下几点：1. 快速筛选：AI可以分析大量的个人信息、偏好和兴趣，并使用算法等技术快速筛选出与用户匹配度高的潜在伴侣。相比传统的人工筛选，AI能够更快速地进行匹配，节省用户的时间和精力。2. 准确推荐：通过机器学习和数据分析，AI可以从海量数据中找到潜在匹配的特征和相似性，提高精确度和准确性。这使得推荐的潜在伴侣更符合用户的喜好和需求。3. 多样选择：AI能够在庞大的数据库中为用户呈现更多的潜在伴侣选择，拓宽了用户的选择范围。这有助于增加用户的机会，遇到更多适合自己的人。4. 提供参考：AI可以分析和比较不同潜在伴侣之间的相似性和差异性，为用户提供参考和帮助，从而更好地了解自己的需求和偏好。尽管AI在匹配伴侣方面有一定的优势，但仍然需要用户自己的主观判断和实际相处经验。

智能机器人的未来趋势可能以能力增强和融入社会的各个方面为特征，这个领域的一些主要趋势包括：1、自主系统机器人正变得越来越自主，能够自己做决定，而不太需要人类的干预。这导致了自动驾驶汽车、无人机和其他能够在复杂和动态环境中运行的自主系统的发展。2、增加与人类的合作机器人也正变得更有能力与人类合作，而不仅仅是自主地执行任务。这将使更先进、更灵活的制造系统得到发展，并创造出能够协助医疗、教育和其他领域任务的机器人。3、与物联网（IoT）的整合物联网（IoT）的趋势将继续增长，机器人与其他设备和系统的连接和整合将更加紧密。这将使更复杂和智能的系统得以发展，能够实时收集、处理数据并采取行动。4、加强人与机器人的互动加强人与机器人的互动开发更先进的人机互动技术，如语音识别、自然语言处理和触觉反馈，也将是未来智能机器人的一个关键趋势。这将使机器人更容易接近和使用，并使人与机器人之间的互动更加自然和直观。5、对道德和安全的关注度提高随着智能机器人更加融入社会，人们将越来越关注道德和安全方面的考虑，包括隐私、安全和自动化对就业的影响等问题。

——预见2022：《2022年中国工业机器人行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)工业机器人行业主要上市公司：目前国内工业机器人行业的上市公司主要有新松机器人(300024)、汇川技术(300124)、新时达(002527)和埃斯顿(002747)等;本文核心数据：工业机器人行业发展历程、发展现状、竞争格局、发展趋势行业概况1、 行业产品特点工业机器人及成套设备可广泛地应用于工业各个生产环节，如焊接、机械加工、搬运、装配、分拣、喷涂等。工业机器人及成套设备的应用不仅能将工人从繁重或有害的体力劳动中解放出来，解决当前劳动力短缺问题，而且能够提高生产效率和产品质量，增强企业整体竞争力。具体来看，工业机器人具有如下优点：2、 行业产品分类工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称，目前世界上工业机器人主要分为四大类：垂直多关节机器人、SCARA 机器人、Delta 机器人和协作机器人，其中前三者也被称为传统工业机器人。行业全球发展现状：市场规模不断扩大根据IFR(国际工业机器人联合会)在最新发布的报告中测算，2021年，全球工业机器人安装量较2020年出现反弹至435000台，涨幅达13%左右，从而超过2018年的创纪录水平。其中，北美的安装量接近43000台，增长率达17%。欧洲的安装量达到近73000台，增长率达8%。亚洲的工业机器人安装量超过300000台，同比增加15%，且几乎所有东南亚市场都将以两位数的速度增长。根据IFR公布的数据，2013-2018全球工业机器人市场规模一直处于稳步上升趋势，2018年已经达到155亿美元，但是在2020年这一趋势下降到了136亿美元。2021年再度迎来反弹，增至145亿美元。从全球工业机器人装机总量来看，根据IFR最新发布的数据来看，2021年全球装机量再创新高，达到了48.7万台，超过了2018年的水平，全球工业机器人市场进一步复苏，中国、日本工业机器人装机量都得到了不小的提升。行业发展历程：行业进入现代发展新阶段世界上第一台可编程机器人诞生于美国，并于1961年首次运用于工业现场，但当时的机器人只是用于简单搬运和重复劳动。1973年，日本日立开发出具备动态视觉的机器人，随后开始搭载微处理器，并广泛应用于工业中。经过几十年的发展，现代机器人已经具备决策和运算能力，机器人发展开始进入智能时代。行业政策背景：利好政策相继出台近两年来，中国的多项政策推出都对工业机器人行业的发展起到推动、规划作用，供应链的发展逐步进入快车道，工业机器人依托的数字技术、人工智慧能、虚拟现实和三维图形技术均被写入各项规划中，为工业机器人行业的发展奠定了坚实的基础：行业发展概况：行业总体呈现走高态势1、 供给分析目前来看，我国工业机器人市场仍处于供不应求的阶段，企业通过提高生产水平来提高产能是现阶段的发展重点。2020年，我国工业机器人的产量为237068台，与2019年同期同比增加26.8%。2021年随着我国率先从疫情中复苏，工业机器人迎来国内市场与国际市场的双重利好，产量达366044台，同比增长达54.4%。从企业的角度来看，据企查猫数据统计，截至2022年6月，国内工业机器人相关企业数量达到11.4万家，其中江苏省聚集的工业机器人厂商最多，达到2.4万家;其次是广东省1.9万余家，位列第二;山东省有1.2万余家，位居第三。从注册资本来看，注册资本在100万元以下的企业占比19.83%，1000万元以上的占比24.32%;100-1000万元占比最大，达到55.85%。中国工业机器人旺盛的市场需求，同时也带来了行业过热的迹象。目前，重点发展工业机器人产业的省份有20多个，工业机器人产业园区80余个。近五年，工业机器人企业数量从不到400家迅速增至11.4万余家，多集中于中低级市场，其中2021年共新增注册企业超4.6万家。2、需求分析自2016年开始，中国工业机器人累计销量位列世界第一，发展速度史无前例。2019年，中国依然是全球最大的机器人市场，工业机器人总量达到14.05万台，较2018年下降8.6%。根据MIR的最新统计，2021年我国工业机器人销量达到25.6万台，同比增长达49.5%，增长势头迅猛。3、 工业机器人行业市场规模我国工业机器人市场发展较快，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。当前，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人的市场需求依然旺盛，据IFR统计，2020年我国工业机器人销量额达442.5亿人民币，2021年销量额达到445.7亿人民币，同比增长5.5%。行业竞争格局1、 区域竞争根据企查猫提供的企业信息，前瞻根据行业标准对工业机器人企业进行了筛选后，从行业区域竞争格局角度分析全国主要区域内工业机器人经营企业数量，可以看出我国工业机器人企业主要聚集在广东以及江浙沪区域，东南部沿海地带企业数量有一定的优势。2、 企业竞争由于我国机器人市场仍然以外资品牌为主，例如发那科、爱普生、ABB和安川电机等。国产工业机器人产业比较薄弱，面临国内如此巨大的工业机器人市场潜力，仍需一段时间的技术积累才能形成与外资品牌在高端市场中的竞争力。在国内厂商中，市场表现较好的国内厂商分别是埃夫特、埃斯顿、众为兴、广州启帆、新松和新时达，相较其他本土厂商，这些厂商起步较早，目前都已具备一定规模和技术实力。从2021年我国工业机器人市场份额竞争格局来看，发那科、爱普生市场份额在10%左右，ABB、安川达到8%的水平，中国本土厂商的市场份额仍需继续追赶。行业发展前景趋势及预测1、 行业发展趋势在过去10年的发展，中国智能生产、尖端科技实验室的不断建成使得工业机器人在我国发展新阶段中的重要程度日益提升，中国工业机器人行业的发展趋势将主要体现在以下几个方面：未来五年间随着伺服电机和谐波减速器上的国产替代深入，以及需求端的大幅放量，在工业机器人中低端市场将引来一波强劲增长，在中高端市场中随着技术突破国产品牌亦将占据更多的市场份额，销售量预计年增长率将在30%左右并逐年提高;另一方面，随着中低端市场技术成熟、竞争激烈，预计年平均售价将逐年略有降低，但市场规模仍将保持快速增长。预计2022年中国工业机器人行业年行业规模达540亿元;2027年行业规模达超过1800亿元，2022-2027年间CARG达28.20%。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国工业机器人行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能专业就业方向及前景如何1、人工智能专业就业方向科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械、制造。2、人工智能就业机会很多，发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。3、前景可以的。人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。4、1人工智能专业就业方向科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。5、人工智能就业前景很好。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。6、人工智能专业就业方向有很多，例如：机械制造、科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信等。人工智能研究生就业方向及前景1、计算机视觉等》。就业方向实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。2、人工智能前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3-5年以后的时间。人工智能（英文名：ArtificialIntelligence，英文缩写：AI）。3、人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。4、人工智能就业方向及前景如下：人工智能就业方向科学研究、工程开发计算机方向、软件工程、应用数学电气自动化、通信、机械制造。5、人工智能专业主要就业方向：科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化，通信，机械制造等相关领域的有关企业、研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等岗位等工作。专业工业机器人研发应该找哪家公司?1、目前我国工业机器人行业的主要龙头企业有埃斯顿(002747)与机器人(300024)，从产品获利情况来看，埃斯顿获利能力更强；研发方面，虽然机器人研发投入与占比均占优势，但在专利熟练方面距离埃斯顿还有一定距离。2、机器人公司排行榜前十名名单：新元科技、华中数控、拓斯达、克来机电、新时达、神思电子、埃斯顿、工业富联、瑞松科技。新元科技公司是国内工业智能化输送配料行业内较早发展起来的公司之一。3、上海发那科机器人有限公司上海发那科机器人有限公司拥有一流的研发团队和先进的生产制造工艺，客户更是包括了国内外知名公司。4、工业机器人、农业机器人、家用机器人，详询哈尔滨博实自动化股份有限公司。公司主要从事化工、冶金、金属加工等领域后处理自动化成套设备的研发、生产、销售及相关技术服务，致力于为客户提供最优化的智能成套装备系统解决方案。5、那么谁是最具创新的机器人企业呢？近日，互联网周刊发布了“2021中国机器人企业创新排行榜”榜单。榜单聚焦中国科技机器人领域，根据各大企业研发的机器人产品进行综合评价，相信大家在这份名单中会看到自己熟悉的品牌。

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测行业概况1、人工智能定义人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。1959年Arthur Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry Kasparov，是一个里程碑意义的事件。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。行业发展现状1、大数据和云计算为占比最高的核心技术从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。2、行业呈现快速增长趋势注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。5、技术方面人才不足，高校开设相关专业根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。行业竞争格局1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。行业发展前景及趋势预测1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

随着社会生产力的高速发展，文学作品中描绘的未来技术和美好生活正在逐步实现。而科学技术的井喷式发展又让更多的新技术概念和产品业态落地生根，快速迭代。其中最耀眼的技术明星，就是人工智能技术。如何理性看待人工智能的发展，是需要我们认真思考，处理好技术与人类的关系。人工智能技术的发展使我们的生活更加美好。一项技术的产生与发展首先需要为人类社会服务，创造价值，否则便失去了存在的意义。人工智能经过长期的发展与技术积累已经日趋完善和成熟，早已融入到我们的日常生活，例如基于人工智能开发的大数据技术，为我们提供了更加个性化和更加精准的消息推送，基于人工智能技术研发的智能语言识别技术，大大减少了文字处理的工作量，基于人工智能打造的人脸识别技术，让我们的城市更加安全。人工智能已经和我们的日常生活与社会发展深深绑在了一起，让我们的生活更加方便、快捷、更加美好。人工智能技术的发展也给我们带来新的挑战。任何事物都有利有弊，马克思主义原理告诉我们要辩证的看待问题。人工智能也不例外，在改善我们生活品质的同时也为我们带来了一系列问题。人工智能技术被用来危害社会的例子值得我们警醒，也提醒着我们要看到技术发展所产生的负面影响，如何应对也是我们需要不断思考的问题。理性看待人工智能技术的发展，需要我们处理好技术与人类的关系。面对人工智能技术，我们既无需过度吹捧其优越性，也不用过度担忧其负面的影响。“扬长避短”，用理性的思维去面对即可，对人类社会有利的，我们应当积极开发，而有潜在风险的，我们应当加强监管，规避其中的不利因素，努力把负面影响降到最低。任何一项技术的运用，都掌握在人类手中，只有我们正确处理好技术与人类的关系，坚持技术应服务人类的原则，理性看待人工智能技术带来的积极消极影响，那么技术才不会“奴役”人类，才能实现人与技术的和谐有序健康发展。