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人工智能科技的发展范文1
人工智能将解放更多人力
自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!
譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。
对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。
不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。
有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。
另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。
人工智能投资大增
虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。
自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。
在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。
投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。
科技企业开始发力布局
面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。
在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。
而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。
人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。
中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”
人工智能将推开第四次工业革命大门
人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。
有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。
随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。
人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。
当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。
总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命
随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。
人工智能科技的发展范文2
行业策略:结合国内相关企业现状，我们认为科技巨头未来看生态布局和底层技术发展。其他公司短期看应用落地，中长期看数据积累构建的行业壁垒。行业方面优先选择安防、智能驾驶和语音、图像识别能够落地商业化的行业。
推荐组合:
从基础层、技术层、应用层的划分上，短期关注能成功商业化的企业。建议关注新三板企业海鑫科金(430021.OC)、捷尚股份(832325.OC)
在主流的机器学习框架下，从人工智能的数据+算法+计算能力的三要素构成上考虑，建议关注地平线机器人和中科寒武纪。
在细分领域，建议关注图像和视觉识别的旷视科技(face++)、格灵深瞳、商汤科技、云从(佳都科技)，语音识别领域的捷通华声(Q169597)、云知声、思必驰，智能客服领域的智臻智能(834869.OC)、中通网络(835426.OC)，服务机器人相关的图灵机器人、优必选，智能驾驶相关的Minieye、驭势科技、国科微(新三板待挂牌)等。
行业观点
算法+数据+计算能力三轮驱动人工智能加速到来:人工智能的发展经历两起两落，目前是第三次崛起。算法、数据和计算能力不同程度的造成了人工智能历史上发展的低谷期。深度学习是目前最主流的机器学习方法和基础算法框架，也在不断的发展和完善中，现在使用不同算法的结合在图像和语音处理中取得了更好的效果。机器学习的目标是真正实现无监督学习，在朝这个目标发展的过程中，迁移学习和聚焦模型是最有前景的方向之一。人工智能所需要的计算能力未来将适应“云+端”的模式，在IOT时代，用于“端”的机器学习计算能力，低功耗、低成本、低体积均是重要的发展目标。
政策助力，巨头加码，人工智能发展如火如荼:发达国家已充分认识到人工智能的战略意义，纷纷从国家战略层面对人工智能加紧布局。美国、欧盟和日本均开始大脑研究计划。国内对于人工智能的相关扶植政策已出台。互联网公司和科技巨头也加大力度进行人工智能领域的布局，人才争夺激烈。人工智能相关的创业公司也不断涌现，风险资本竞相进入。
人工智能的技术逐渐成熟，应用逐步落地:语音识别、图像和视频识别是相对成熟的技术，国内公司在相关领域处于世界领先水平。自然语言处理是认知智能的更高层级目标，未来进步空间巨大。随着技术的不断走向成熟，各细分领域的应用已开始逐步落地。
“+人工智能”成为行业和场景未来智能化的趋势:人工智能是未来产业变革的基础力量，对不同行业和场景的智能化改造是未来趋势。安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、传媒、法律、智能家居、农业等均是人工智能落地的方向。
相关公司梳理:国内BAT已布局不同的人工智能领域，诸多创业企业或上市、挂牌公司也参与着产业的基础层、技术层、应用层，形成了从软到硬兼顾的产业链布局。新三板和诸多创业企业都处于风投等早期阶段。
人工智能科技的发展范文3
一、机械电子工程的发展与特征
(一)发展历程
在机械电子工程发展初期，主要体现为手工制作，生产力水平较低，资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率，逐渐朝着机械工业方向发展。在生产线阶段，机械工程己逐渐发展到流水线生产，实现标准化大批量生产，.这一生产模式使劳动力得到解放，生产力水平大大提升，同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生产仍就以进口为主，生产成本较大，在市场方面缺少适应力舀灵活性较差，难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中，产品生产能够适应市场的需求，对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二)机械电子工程主要特征
机械电子工程是复杂综合性学科，同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础，结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中，要求每一个模块都能够实现有机结合，进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了，并不复杂，无需复杂原件的投入，这样能在一定程度上使产品性能得到提升，进而扩大消费市场，
二、人工智能简述
人工智能是一门复杂，并且综合性较强的学科，所涉及到的学科比较多。也可以说，21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟，并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸，人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽，法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机，这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算，但是仍就轰动世界，进而在世界范围内，对这项技术开始进一步研究。在最初阶段，人工智能并没有明显的进展，主要是在实践的过程中积累与总结知识，这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段，人工智能主要以证明与阐释为主要体现，在这一时期对于人工智能的研究就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研究，人工智能也处于持续的发展阶段，但是在实践过程中发现，要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研究仅仅是停留于简单映射层面，.对于逻辑思维的研究仍就没有突破性进展。不论怎么说，在发展的起伏阶段，人功能智能也在发展中得到了技术创新，特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就.
起伏阶段发展以后。在这一阶段，人工智能的相关研究得到了发展，尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开，人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展，大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程，在这个阶段中，人工智能发展的高度是前所未有的，在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展，对于人工智能研究方向发生重大转变，由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究，受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展，在一定程度上促进了信息化的发展，信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后，在信息有效处理方面人工智能的发展起到了重要的作用，在模拟设计方面，机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
三、机械电子工程与人工智能之间的关系
随着我国社会经济的持续发展，社会不断的进步，对于信息人们越来越重视。在21世纪，互联网技术得到快速发展，同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进，在社会逐步信息化以后，更加需要有人工智能这一技术的支持，特别是机械电子工程发展中有着重要作用，机械电子系统本身缺少一定的稳定性，这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中，信息的处理量持续增大，并且较为复杂，有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析，模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展，仅仅采取单一的人工智能方法，明显己经无法适应目前社会中不断变化的市场需求，所以，对于人工智能相关问题的研究正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式，扬长补短，将二者有效的结合起来，使得二者的优势得到最大程度的发挥。
总结
人工智能科技的发展范文4
1936年人工智能之父提出人工智能这个概念，为人工智能乃至现代信息科技奠定了基础。
1958年，10位美国年轻的学者在一起研讨，正式提出人工智能这个概念。
人工智能经过了60年曲折的发展，有过令人兴奋激动的时刻，也有令人非常沮丧的时刻，现在到了一个新的，这是没有异议的。
特别值得一提的是，专用人工智能领域取得了突破性进展，今年，阿尔法狗是标志性之一，包括竞赛性能的不断提高，特别是在测试中已经超越人。
新版的人型机器非常的震撼人心，在地面上走，尽管歪歪扭扭，但走得还很稳；还有自动驾驶汽车，在雪地里，也可以走得很好；语音识别，这是科达讯飞一个典型的语音识别的例子，效果非常好；人脸识别，尽管还有一些挑战，但是这几年还是不错的。
专用人工智能确实取得了突破性的进展，但人工智能的研究与应用依然任重道远，要在通用人工智能方面取得巨大突破还需要尽洪荒之力，曾经有四句话描写了人工智能目前的水平，有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计，有专才无通才。
另外，人工智能产业化应用也有了很好的发展，2015年全球人工智能市场规模为1270亿美元，今年预计1650亿美元，到2018年预计超过2000亿美元，发展非常之快。目前，人工智能已经上升到国家战略高度。过去一年人工智能领域的十件大事
过去的一年里，人工智能领域有很多新的变化。
第一项，阿尔法狗。
第二项，各国政府高度重视人工智能发展，包括今年5月份美国白宫举行的4场研讨会。
第三项，IBM类脑超级计算机平台，是基于前几年的芯片。
第四项，软银320亿美元收购ARM，这是很大的收购。
第五项，谷歌、facebook等开源人工智能基础平台反映了一个趋势和动向。
第六项，创建公益性的人工智能机构OpenAI。
第七项，在学术方面，Science发表Bayesian Program 论文。
第八项，微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet。
第九项，谷歌量子计算机取得重要突破，为人工智能计算搭建了一个平台。
第十项，剑桥大学成立了人工智能伦理研究所。
怎样通过这个标志性事件看目前人工智能发展的状态，我将其概括成十段话。
人工智能十大趋势动态
第一，人工智能热潮全球化，从东方到西方，从发达国家到发展中国家，从大国到小国，都掀起了热潮。
第二，产业竞争白热化。
第三，投资并购密集化，过去一年的收购、投资，数不胜数。
第四，人工智能应用普适化，开始向各个领域渗透。
第五，人工智能的服务专业化，一个是研究通用化的人工智能，一个是专业化的人工智能。
第六，基础平台开源化，包括IBM、谷歌开源的平台，是过去一年特别明显的一个新的特征。
第七，关键技术硬件化，包括IBM的类脑计算平台。
第八，技术方法集成化，单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下，集成创新势在必行，阿尔法狗里集成了很多。
第九，学科创新协同化，多学科跨界融合交叉协同创新人工智能创新途径，其中包括量子技术跟人工智能的结合。
第十，社会影响大众化。
人工智能未来发展五大思考
第一，要保持警醒。热潮下面尤其需要冷思考，阿尔法狗在围棋上的表现，确实提高了人们对人工智能的期望，但是对人工智能希望太高，如果没有实现就会非常失望。过去60年中我们有很多这样的教训，在热潮下尤其需要冷静的思考，有就一定会有低谷，这是发展的客观规律，而任何一个时段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考。引用最新的新兴技术成熟度曲线。智能机器人、认知等热门技术正处于期望膨胀期，接下来可能是幻灭期，所以需要我们冷静的思考。
第二，切忌跟风。我认为跟风难有大作为，这几年风口热好像说得很多，找风口不如找关口，发展的瓶颈在哪里，突破瓶颈就可能开创一个新天地，抢占先机，大家不要再跟风。
第三，不忘初心。对于人工智能来说是不忘初心继续探索，回归人工智能的本原，是要解决什么问题，别走偏了。所以从研究的内容到研究的目的，在回归本原的过程中尤其要记着，信息科技与脑类科技的交汇，人脑智能机理的挖掘孕育着信息科技的重大变革。
第四，苦练内功。重视前沿基础理论研究，现在是家喻户晓，但是大家不要忘记不是那么火爆的时候在干什么，一直坚持，才有深度学习的今天，所以苦练内功很重要，不能被当下的热点一叶障目。深度学习不等于AI，深度学习只是人工智能领域机器学习方向的一种方法，尽管现在效果很好，确实需要思考如何克服这个瓶颈，人工智能发展的下一个关口在什么地方。深度学习的成功不是理论方法的突破，而是在大数据和大规模计算资源驱动下的基于基础理论的技术突破，其本质是通过映射对复杂函数进行逼近。
深度学习依旧存在明显的局限性，尤其在任务的切换和对环境变化自身完善、对小样本的举一反三等方面，人工智能与人类还是相差甚远。
第五，以史为鉴。丘吉尔说你能看到多远的过去，你就能看到多远的未来，你过去看的有多深，你对未来才能看得有多准，我认为是有道理的，所以这个时候就需要我们做一个思考。从浅层智能到深层智能；从专用人工智能到通用人工智能；从机器智能到混合智能；从数据驱动到数据和知识协同驱动；从线下智能到云上智能；从网下到网上。
人工智能在中国的发展
这些具体的趋势实际上都反映在整个社会化大趋势上，智能化是新一轮科技与产业革命的最显著特征。
我们国家发展有很多机遇，天时地利人和，当然也有挑战，我们的战略思维、冒险精神还不够，所以要思考这些问题，人工智能如何更好地服务社会。
如何抓住这个机会，我觉得首先应该有一个规划，因为只有通过顶层规划协调才能实现一盘棋，最终实现人工智能强国。
人工智能科技的发展范文5
2017年什么概念最火？人工智能当之无愧。作为新兴热点，人工智能领域的公司很多还处于创业阶段，在A股市场中成熟的公司虽然也有或多或少涉足，但总体还处于探索阶段。
咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。
在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多;而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。
目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能+”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式;在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。
从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。目前人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。
人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局;通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局;解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。
基础层公司 多为传统IT转型
人工智能基础层就是我们常说的大数据、云计算、CPU等。目前国内上市公司中在人工智能基础层方面相关的公司包括久其软件、东方国信、天玑科技、浪潮信息、恒生电子、拓尔思等。
恒生电子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，负责人工智能、区块链、大数据等前沿技术的研发。区块链课题，恒生电子作为发起单位加入了金融区块链合作联盟（金联盟），并加入了linux基金会hyperledGEr开源项目等。
久其软件从最初的软件提供商到移动互联和大数据运营的再次验证，未来定位基于高端客户资源大数据和移动互联网变现的不断执行公司。公司创立之初以报表管理软件切入，为政府提供结构化数据分析和整理，并进一步提供完整解决方案，现已发展成集大数据、集团管控、电子政务和移动互联领域软件于一身的大数据解决方案提供商，A股稀缺。
拓尔思（300299.SZ）大数据服务领域稀缺纯正标的。公司脱胎于北京信息科技大学中文信息处理研究中心，自1985年起便开始研究中文信息检索，目前公司已拥有大数据领域非结构化数据处理技术，在大数据分析领域具有较高的技术壁垒，从底层技术、平台产品到应用产品服务技术全产业链布局。随着非结构化数据的地位在整个大数据领域中的不断上升，拓尔思有望进入高速增长期。
科大讯飞（002230.SZ）是A股人工智能龙头，公司在以“从能听会说到能理解会思考”为目标的讯飞超脑项目上，持续加大投入，在感知智能、认知智能等领域均取得显著研究成果。
技术及应用层公司 靠智能制造落地
人工智能技术层主要涵盖了框架、算法、通用技术，目前人工智能算法大体上流行12种，这12种算法包括决策树、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成学习、聚类算法、主成分析法、SVD矩阵分解、独立成分分析、关联规则、其他方法等。
人工智能算法通过AlphaGo与柯洁的人机大战，成为当前数据分析领域中的一个热点内容。目前通用的框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。作为投资者或者普通消费者更多的会关注通用技术如：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件，毕竟通用技术与我们日常生活习习相关，如你们平时所能看到的智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。
目前，A股市场有59家公司涉足机器人产业，部分公司通过收购进入这个领域。以昆仑万维为例，公司收购美国的机器人公司WooboInc.，致力于开发人工智能技术驱动的交互式机器人;在东方网力的18.30亿元增发方案中，1.57亿元拟投入智能服务机器人项目。
人工智能目前最看好生物识别，如远方光电和佳都科技。金融科技Fintech围绕IT与金融创新展开。虚拟的网络战争已经开始，IT安全有更大的弹性。无人驾驶里有四维图新和中海达。绕着人工智能产业链有很多投资机会，大数据是产业链发展起点，作为数据采集的关键通道，传感器至关重要，如汉王科技;云计算、大数据处理技术支撑上，国内FPGA（可编程性）稀缺标的紫光国芯;人工智能应用场景上防领域佳都科技、营销领域浙江富润等相关的上市公司。
我国在人工智能领域底层的计算机体系架构、智能硬件、软件应用虽有技术积累质的进步，国内人工智能的产业发展和商业化路径划，依然需要借鉴国外的产业政策引导和企业商用成功模式。
人工智能科技的发展范文6
为落实《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，加快人工智能产业发展，近日国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定并了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。
评论
人工智能解决了从工厂生产到服务与咨询类工作的自动化与智能化问题，解决了居民生活便捷性与舒适度的问题，所以可以毫不夸张地讲人工智能决定未来国家的生产效率、决定了国家未来的竞争力以及国民生活舒适度。此次《行动实施方案》从人才的培养到技术研究的资金支持，再到人工智能具体行业应用发展方面均做了相应的部署，从产业发展的全周期进行相应支持，对整个行业的成熟将起到巨大的推动作用。
互联网解决连接的问题，提升连接的效率，人工智能解决智能连接与自动化和智能化的问题，所以人工智能+是互联网+的升华，对国家生产效率与竞争力的提升有更直接更深远的影响，我们认为此次《人工智能行动实施方案》是去年《“互联网+”指导意见》的升级版，对行业的推动作用将有过之而无不及。
提出具体目标：到18年形成千亿级的人工智能市场应用规模。《行动实施方案》明确提出到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，形成千亿级的人工智能市场应用规模。从我们对于人工智能应用发展进程的划分以及市场规模的预测来看，以智能客服与服务机器人为代表的第一波应用到18年市场规模将达1000-2000亿，18年左右以深度咨询与智能助手应用为代表的第二波应用将开始商业化，整个人工智能市场空间有望达到5000亿规模。
建立并开放基础数据与计算资源，降低研究开发成本。《方案》提出要加快建设文献、语音、图像、视频、地图等多种类数据的海量训练资源库和基础资源服务公共平台，建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，建立完善产业公共服务平台。深度学习的提出带来人工智能行业技术上的突破，从而推动行业快速发展，但是深度学习准确率的提升是基于海量数据与高性能计算资源的，所以对于人工智能的研究与开发来讲是有资源上的门槛，此次政策上推动数据与计算两大底层资源的开放与共享实现了研发成本与门槛的大幅下降，能够有效地推动前沿技术的研究与应用的产业化。
加大研发投入，占领技术制高点。《方案》指出要加强产学研合作，支持国家工程实验室、国家工程研究中心等创新平台建设，布局国家级创新中心，共同推动人工智能基础理论、共性技术、应用技术研究。我们认为未来国家将进一步通过科技立项与联合实验室的形式加强人工智能技术研究的投入，从资金层面支持前沿技术的研究，占领人工智能源头技术，提升整个产业的竞争力与话语权。
加快人工智能+具体应用的试点与推广。文件指出要推动互联网与传统行业融合创新，加快人工智能技术在智能机器人、可穿戴交互家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用。通过支持像无人驾驶等前沿应用的测试与试点，从产业政策上支持像智能机器人等应用的推广与普及等举措来促进行业的发展。
资金与人才保障。《方案》指出将统筹利用中央预算内资金、专项建设基金、工业转型升级资金、国家重大科研计划等多种渠道，更好发挥财政资金的引导作用支持行业的发展，对于成熟企业鼓励与支持通过债券解决资金问题。人才方面将从高校资金支持上以及学科设立的引导上加强人工智能高端人才的引进，以及优秀人才的培养，保障行业人才需求供应。产业发展最核心的生产要素就是人才与资金，方案从资金与人才两大核心生产要素方面满足产业发展的需求，将极大地推动整个行业的发展。
