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人工智能科技的發展范文1
人工智能將解放更多人力
自從人工智能概念被提出后，人工智能是否將取代人類工作就是一個熱門的話題之一。這其實是對人工智能期待和憂慮的矛盾心理表現。不過有個不爭的事實是：人工智能已經開始取代一般簡單、重復性的體力工作了!
譬如，富士康的工業機器人Foxbot已經開始走上流水線展開工作，這些機器人可以日以夜繼地工作，大幅度地縮減人工成本。更為重要的是，富士康的工業機器人Foxbot目前的智慧相當于3至6歲的人類，能夠完成前端的高精度貼片、后端的裝配和搬運環節。而另一方面，中國制造的典型城市東莞已經加速開啟“機器換人”計劃，力圖開拓一個全新的生產時代。
對于人工智能的未來，很多研究報告及專家均表示人工智能將替代人類的工作。其中世界經濟論壇就發表了《工作的未來》報告，該報告預測從2015至2020年，全球將減少710萬個工作機會，其中約有476萬個辦公行政類型的職位將會被替代。
不過人工智能完全取代人類還有很大的距離，但是取代一些工作卻是必然結果。就如美國德州萊斯大學資訊科技研究院主任瓦爾第所說，人類雖然不可能完全被取代，不過未來各行各業都將由智能機器人大幅改變現有的工作模式。機器人將取代越來越多人力工作，如藥劑師、獄警、調酒工作，越來越多工作都可由機器取代人力，未來正邁向機器幾乎完全取代人力的時代。
有相關研究表明，人工智能也僅是取代一些沒有特殊知識和技能的勞力性工作。而且這并不是壞事，因為這樣可以讓更多勞力資源得以解放，令他們從事其它更具創新有趣的工作。另有研究也證實，自1870年以來的英國歷史表明，新技術的出現和總體失業率變化并沒有直接關聯。數據顯示，盡管新技術不斷涌現，但并沒有造成失業率的明顯波動，決定失業率高低的是經濟增長情況，而不是技術本身。
另一方面，隨著人工智能的快速發展，傳統的工作架構將會被打破，除了生產流程智能化外，人們將會更加注重大數據分析、資料視覺化、運營和管理等工作，并且有研究表明，這幾種類型的工作崗位需求反而會因人工智能的發展而增加200萬個工作機會。
人工智能投資大增
雖然人工智能的一直甚囂塵上，甚至很多知名科學家也紛紛發表人工智能將威脅人類，甚至會毀滅人類的言論。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比爾·蓋茨(Bill Gates)、埃隆·馬斯克(Elon Musk)、揚·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特倫(Nick Bostrom)等人就一直對于人工智能技術的發展表示擔憂。但是人們對于人工智能的未來卻充滿期待，非但沒有因為而停下腳步，反而加大力度進行投資。
自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 億美金收購，風險投資已經意識到人工智能領域(AI)的投資前景。數據表明，全球近年來的人工智能領域的風險投資具有快速增長的趨勢。Venture SCAnner的統計顯示，目前全球人工智能領域的企業達到了955家，其中395家公司已經累計獲得了48.5億美元的融資。以智能機器人風險投資為例，在2011年全球的投資額僅為1.94億美元，但到2015年時已激增至9.23億美元。業內人士都認為2015年是人工智能機器人的創業元年，2016年將迎來爆發式發展。
在中國，人工智能領域也是迅速發展。據艾瑞咨詢2016年1月的報告顯示，中國人工智能領域已有近百家創業公司，其中約65家獲得投資，共計29.1億人民幣(約合4.48億美元)。其中較為著名的公司有大疆科技獲得7600萬美元融資、Yuneec獲英特爾投資6000萬美元。
投資大增的背后是業界對人工智能機器人的未來前景充滿期待。市場研究公司IDC在《全球商用機器人消費指南》上預測報告稱全球智能機器人行業及相關服務市場規模年復合增長率達17%，2019年行業規模將達到1354億美元。
科技企業開始發力布局
面對人工智能具有巨大潛力的未來，很多巨頭企業自然不愿錯過這一時代熱潮，紛紛重視這一領域的布局，力圖拿到人工智能領域的話語權。在國外，以谷歌、英特爾等巨頭引領著人工智能的發展，自2013年以來，雅虎、英特爾、領英、蘋果以及推特都收購了人工智能公司。在國內，以百度、騰訊、阿里為代表的科技巨頭紛紛在人工智能領域中發力布局。
在國際上，英特爾是一家較為積極投資布局人工智能的巨頭科技企業，共投資了16家AI公司。其主要在智能機器人這塊進行積極部署，而且投資金額也非常高，在過去的2015年里，英特爾共投資了超過5億美元，包括對無人機Yuneec、服務型機器人公司Savioke等。分析指出，英特爾希望抓住這次人工智能的熱潮，挽回過去10年錯失發展機遇的損失。
而在國內，除了百度推出的機器人助理“度秘”以及廣泛應用人工智能技術的無人駕駛車、阿里巴巴的人工智能平臺“DTPAI”和客服機器人平臺、騰訊的視覺識別平臺騰訊優圖、智能計算與搜索實驗室和撰稿機器人Dreamwriter外，中國的一些科技企業也在積極地發力進入人工智能這一領域。如，科大訊飛戰略投資深圳優必選科技有限公司，試圖在運動控制方面實現突破;昆侖萬維出資為企業提供人工智能與大數據技術的行業解決方案;均勝電子在智能汽車技術上深耕。
人工智能的發展潛力已經得到了國內外科技企業的肯定，未來，將會有更多巨頭科技企業強強聯手開發人工智能。而且，隨著各國對于人工智能發展的支持政策的出臺，將會更好地刺激人工智能快速發展。
中國就是一個大力支持人工智能機器人發展的國家，按照工信部相關規劃，到2020年前后，中國機器人產業集群規模約2844億元，力圖通過人工智能機器人開創中國制造2025的美好未來。而據有關數據顯示，中國在過去兩年時間已經成為智能機器人的最大買家，約占全球需求的25%。作為中國的科技企業，這不失為一個巨大的發展機遇。面對洶涌的人工智能熱潮，企業可以借鑒周鴻祎所說的：“人工智能時代一旦開啟，對每個人都是新的舞臺。它會以指數級速度加快，技術進步不可阻擋，我們能做的，只有奮力抓住潮頭，迎接變化! ”
人工智能將推開第四次工業革命大門
人類發展至今，經歷了多次技術的革新換代。其中以第一次工業革命為開端，互聯網技術為代表的第三次革命為突破口的發展促進了人類加速進入了后工業時代的信息時代。目前互聯網信息技術的發展，為人工智能的發展提供了堅實的基礎。目前，人工智能正在滲透到各行各業的改造當中。
有人說，人工智能是下一次的工業革命，對人類的影響將不亞于互聯網對人類的影響。這點中了時代的發展脈搏，也與世界經濟論壇以第四次工業革命為主題的做法不謀而合。人工智能擁有空前的運算能力，其發展的速度、影響的范圍都與以往的生產方式、經濟架構截然不同。
隨著人工智能的發展，人類在人工智能的輔助下，將具備把智能設備、人和數據連接起來，并以智能方式利用這些數據的能力，從而在現實世界中實現將機器、設備和網絡能在深層次與信息世界的大數據連接在一起，推動工業革命和網絡革命的前進。這種革命性的轉變將不是第三次工業革命的延續，而是徹底地顛覆。它將徹底顛覆人類以往的分工模式、生產生活方式。
人工智能在顛覆的同時也為人類帶來了便利，就如周鴻祎所說：“人工智能也并不是像電影里所展示的那樣，機器人會成為人類的威脅。相反，它就像工業革命之后的一切技術創新一樣，會造福于我們整個人類。 ”例如智能機器人去從事危險的救火工作，避免人類的傷亡。而對于企業來說，人工智能能更好地完成一些重復性的勞力工作，而且還能節約人力成本。這也是眾多科技企業大力研發適合自己企業的代工智能機器人，如Uber研發智能無人車、亞馬遜研發送貨智能無人機。
當然未來人工智能的作用遠不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind團隊創始人Demis Hassabis在接受采訪時透露， AlphaGo僅僅是谷歌人工智能項目的一個分支。在未來，Deepmind主要目的是“用人工智能解決一切問題”，并將進一步探索人工智能在醫療、機器人以及手機等多個領域的應用。
人工智能正在以其特有的方式敲擊著第四次工業革命的大門，微軟創始人比爾·蓋茨對此就有深刻的認識，他在今年達沃斯世界經濟論壇年會期間表示，許多科技領域的創新正快速推進，數字領域的創新可能繼續領跑。電腦認知能力、機器人智能化、物聯網以及大數據分析模式，可成為眾多行業發展的基礎工具。未來，第四次工業革命將在許多領域帶來快速和顛覆性變化。
總結：做好改變的準備 迎接第四次工業革命
隨著人工智能的快速發展，人類必將進入一個全新的時代。也許未來人工智能將會取代更多人的工作，但是技術發展是潮流，不能因為其負面影響就抱殘守缺，甚至抵制技術的發展。面對時展的潮流，唯一能做的就是做好改變的準備，抓住時代的潮流。
人工智能科技的發展范文2
行業策略:結合國內相關企業現狀，我們認為科技巨頭未來看生態布局和底層技術發展。其他公司短期看應用落地，中長期看數據積累構建的行業壁壘。行業方面優先選擇安防、智能駕駛和語音、圖像識別能夠落地商業化的行業。
推薦組合:
從基礎層、技術層、應用層的劃分上，短期關注能成功商業化的企業。建議關注新三板企業海鑫科金(430021.OC)、捷尚股份(832325.OC)
在主流的機器學習框架下，從人工智能的數據+算法+計算能力的三要素構成上考慮，建議關注地平線機器人和中科寒武紀。
在細分領域，建議關注圖像和視覺識別的曠視科技(face++)、格靈深瞳、商湯科技、云從(佳都科技)，語音識別領域的捷通華聲(Q169597)、云知聲、思必馳，智能客服領域的智臻智能(834869.OC)、中通網絡(835426.OC)，服務機器人相關的圖靈機器人、優必選，智能駕駛相關的Minieye、馭勢科技、國科微(新三板待掛牌)等。
行業觀點
算法+數據+計算能力三輪驅動人工智能加速到來:人工智能的發展經歷兩起兩落，目前是第三次崛起。算法、數據和計算能力不同程度的造成了人工智能歷史上發展的低谷期。深度學習是目前最主流的機器學習方法和基礎算法框架，也在不斷的發展和完善中，現在使用不同算法的結合在圖像和語音處理中取得了更好的效果。機器學習的目標是真正實現無監督學習，在朝這個目標發展的過程中，遷移學習和聚焦模型是最有前景的方向之一。人工智能所需要的計算能力未來將適應“云+端”的模式，在IOT時代，用于“端”的機器學習計算能力，低功耗、低成本、低體積均是重要的發展目標。
政策助力，巨頭加碼，人工智能發展如火如荼:發達國家已充分認識到人工智能的戰略意義，紛紛從國家戰略層面對人工智能加緊布局。美國、歐盟和日本均開始大腦研究計劃。國內對于人工智能的相關扶植政策已出臺?；ヂ摼W公司和科技巨頭也加大力度進行人工智能領域的布局，人才爭奪激烈。人工智能相關的創業公司也不斷涌現，風險資本競相進入。
人工智能的技術逐漸成熟，應用逐步落地:語音識別、圖像和視頻識別是相對成熟的技術，國內公司在相關領域處于世界領先水平。自然語言處理是認知智能的更高層級目標，未來進步空間巨大。隨著技術的不斷走向成熟，各細分領域的應用已開始逐步落地。
“+人工智能”成為行業和場景未來智能化的趨勢:人工智能是未來產業變革的基礎力量，對不同行業和場景的智能化改造是未來趨勢。安防、金融、醫療、汽車、制造業、教育、廣告、傳媒、法律、智能家居、農業等均是人工智能落地的方向。
相關公司梳理:國內BAT已布局不同的人工智能領域，諸多創業企業或上市、掛牌公司也參與著產業的基礎層、技術層、應用層，形成了從軟到硬兼顧的產業鏈布局。新三板和諸多創業企業都處于風投等早期階段。
人工智能科技的發展范文3
一、機械電子工程的發展與特征
(一)發展歷程
在機械電子工程發展初期，主要體現為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發展產生制約。為了提升生產效率，逐漸朝著機械工業方向發展。在生產線階段，機械工程己逐漸發展到流水線生產，實現標準化大批量生產，.這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力舀靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業發展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業化發展能夠滿足。
(二)機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯系。機械電子工程發展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優勢發揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場，
二、人工智能簡述
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發展潛力。人工智能在發展的過程中主要經歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研究。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發展奠定堅實的基礎。
發展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業用語。在這個發展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現，在這一時期對于人工智能的研究就是首要任務。
發展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研究，人工智能也處于持續的發展階段，但是在實踐過程中發現，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研究僅僅是停留于簡單映射層面，.對于邏輯思維的研究仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發展的起伏階段，人功能智能也在發展中得到了技術創新，特別是在系統方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就.
起伏階段發展以后。在這一階段，人工智能的相關研究得到了發展，尤其是第五屆國際人工智能聯合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩步發展階段。隨著互聯網技術的快速發展，對于人工智能研究方向發生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統一主體的方向發展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯網技術的影響。網絡的普及與快速發展，在一定程度上促進了信息化的發展，信息在傳送方面發生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發展起到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發展需要人工智能的大力支持。
三、機械電子工程與人工智能之間的關系
隨著我國社會經濟的持續發展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯網技術得到快速發展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯網應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發展中有著重要作用，機械電子系統本身缺少一定的穩定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現代社會中，信息的處理量持續增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統、神經網絡系統這種兩種方法。神經網絡系統傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現代社會的發展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯己經無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研究正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統通過模糊推理系統和神經網絡系統相互統一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優勢得到最大程度的發揮。
總結
人工智能科技的發展范文4
1936年人工智能之父提出人工智能這個概念，為人工智能乃至現代信息科技奠定了基礎。
1958年，10位美國年輕的學者在一起研討，正式提出人工智能這個概念。
人工智能經過了60年曲折的發展，有過令人興奮激動的時刻，也有令人非常沮喪的時刻，現在到了一個新的，這是沒有異議的。
特別值得一提的是，專用人工智能領域取得了突破性進展，今年，阿爾法狗是標志性之一，包括競賽性能的不斷提高，特別是在測試中已經超越人。
新版的人型機器非常的震撼人心，在地面上走，盡管歪歪扭扭，但走得還很穩；還有自動駕駛汽車，在雪地里，也可以走得很好；語音識別，這是科達訊飛一個典型的語音識別的例子，效果非常好；人臉識別，盡管還有一些挑戰，但是這幾年還是不錯的。
專用人工智能確實取得了突破性的進展，但人工智能的研究與應用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經有四句話描寫了人工智能目前的水平，有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。
另外，人工智能產業化應用也有了很好的發展，2015年全球人工智能市場規模為1270億美元，今年預計1650億美元，到2018年預計超過2000億美元，發展非常之快。目前，人工智能已經上升到國家戰略高度。過去一年人工智能領域的十件大事
過去的一年里，人工智能領域有很多新的變化。
第一項，阿爾法狗。
第二項，各國政府高度重視人工智能發展，包括今年5月份美國白宮舉行的4場研討會。
第三項，IBM類腦超級計算機平臺，是基于前幾年的芯片。
第四項，軟銀320億美元收購ARM，這是很大的收購。
第五項，谷歌、facebook等開源人工智能基礎平臺反映了一個趨勢和動向。
第六項，創建公益性的人工智能機構OpenAI。
第七項，在學術方面，Science發表Bayesian Program 論文。
第八項，微軟深層殘差網絡奪冠2015年ImagnNet。
第九項，谷歌量子計算機取得重要突破，為人工智能計算搭建了一個平臺。
第十項，劍橋大學成立了人工智能倫理研究所。
怎樣通過這個標志性事件看目前人工智能發展的狀態，我將其概括成十段話。
人工智能十大趨勢動態
第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發達國家到發展中國家，從大國到小國，都掀起了熱潮。
第二，產業競爭白熱化。
第三，投資并購密集化，過去一年的收購、投資，數不勝數。
第四，人工智能應用普適化，開始向各個領域滲透。
第五，人工智能的服務專業化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業化的人工智能。
第六，基礎平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，是過去一年特別明顯的一個新的特征。
第七，關鍵技術硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。
第八，技術方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創新勢在必行，阿爾法狗里集成了很多。
第九，學科創新協同化，多學科跨界融合交叉協同創新人工智能創新途徑，其中包括量子技術跟人工智能的結合。
第十，社會影響大眾化。
人工智能未來發展五大思考
第一，要保持警醒。熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現，確實提高了人們對人工智能的期望，但是對人工智能希望太高，如果沒有實現就會非常失望。過去60年中我們有很多這樣的教訓，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，有就一定會有低谷，這是發展的客觀規律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考。引用最新的新興技術成熟度曲線。智能機器人、認知等熱門技術正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。
第二，切忌跟風。我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說得很多，找風口不如找關口，發展的瓶頸在哪里，突破瓶頸就可能開創一個新天地，搶占先機，大家不要再跟風。
第三，不忘初心。對于人工智能來說是不忘初心繼續探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了。所以從研究的內容到研究的目的，在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。
第四，苦練內功。重視前沿基礎理論研究，現在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內功很重要，不能被當下的熱點一葉障目。深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法，盡管現在效果很好，確實需要思考如何克服這個瓶頸，人工智能發展的下一個關口在什么地方。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數據和大規模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破，其本質是通過映射對復雜函數進行逼近。
深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務的切換和對環境變化自身完善、對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。
第五，以史為鑒。丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看得有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。從淺層智能到深層智能；從專用人工智能到通用人工智能；從機器智能到混合智能；從數據驅動到數據和知識協同驅動；從線下智能到云上智能；從網下到網上。
人工智能在中國的發展
這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢上，智能化是新一輪科技與產業革命的最顯著特征。
我們國家發展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰，我們的戰略思維、冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，人工智能如何更好地服務社會。
如何抓住這個機會，我覺得首先應該有一個規劃，因為只有通過頂層規劃協調才能實現一盤棋，最終實現人工智能強國。
人工智能科技的發展范文5
2017年什么概念最火？人工智能當之無愧。作為新興熱點，人工智能領域的公司很多還處于創業階段，在A股市場中成熟的公司雖然也有或多或少涉足，但總體還處于探索階段。
咨詢公司Venture Scanner統計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元。
在這13個種類中，研究機器學習（應用）的人工智能公司數目最多，達260家，約占整個行業的30%。從區域分布情況來看，歐美等西方國家發展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據絕對主導地位，且初創公司數量眾多;而以中國為首的發展中國家在人工智能領域顯然仍處于起步階段，真正布局該產業的公司較少，以傳統互聯網巨頭進軍人工智能領域為主。
目前較為成熟的感知智能技術（如語音、視覺識別的服務、硬件產品等）的應用開發所形成的新“人工智能+”將引領產業變革，成為推動社會飛躍發展的新動力。在傳統產業，人工智能可以在制造業、農業教育、金融、交通、醫療、文體娛樂、公共管理等領域得到廣泛應用，將不斷引入新的業態和商業模式;在新興產業，人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車、VR、無人機等處于產業生命周期導入期的公司飛躍式發展。
從具體應用方向來看，如今十分火熱的工業4.0、人臉識別、智能答題機器人、智能家居、智能安保、智能醫療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發的重點領域。目前人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理，以及人機交互、機器視覺、自動駕駛等方面都已經成功應用。
人工智能產業鏈中，基礎層是構建生態的基礎，價值最高，需要長期投入進行戰略布局;通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局;解決方案層直戳行業痛點，變現能力最強。
基礎層公司 多為傳統IT轉型
人工智能基礎層就是我們常說的大數據、云計算、CPU等。目前國內上市公司中在人工智能基礎層方面相關的公司包括久其軟件、東方國信、天璣科技、浪潮信息、恒生電子、拓爾思等。
恒生電子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，負責人工智能、區塊鏈、大數據等前沿技術的研發。區塊鏈課題，恒生電子作為發起單位加入了金融區塊鏈合作聯盟（金聯盟），并加入了linux基金會hyperledGEr開源項目等。
久其軟件從最初的軟件提供商到移動互聯和大數據運營的再次驗證，未來定位基于高端客戶資源大數據和移動互聯網變現的不斷執行公司。公司創立之初以報表管理軟件切入，為政府提供結構化數據分析和整理，并進一步提供完整解決方案，現已發展成集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件于一身的大數據解決方案提供商，A股稀缺。
拓爾思（300299.SZ）大數據服務領域稀缺純正標的。公司脫胎于北京信息科技大學中文信息處理研究中心，自1985年起便開始研究中文信息檢索，目前公司已擁有大數據領域非結構化數據處理技術，在大數據分析領域具有較高的技術壁壘，從底層技術、平臺產品到應用產品服務技術全產業鏈布局。隨著非結構化數據的地位在整個大數據領域中的不斷上升，拓爾思有望進入高速增長期。
科大訊飛（002230.SZ）是A股人工智能龍頭，公司在以“從能聽會說到能理解會思考”為目標的訊飛超腦項目上，持續加大投入，在感知智能、認知智能等領域均取得顯著研究成果。
技術及應用層公司 靠智能制造落地
人工智能技術層主要涵蓋了框架、算法、通用技術，目前人工智能算法大體上流行12種，這12種算法包括決策樹、樸素貝葉斯分類器、最小二乘法、邏輯回歸、支持向量機、集成學習、聚類算法、主成分析法、SVD矩陣分解、獨立成分分析、關聯規則、其他方法等。
人工智能算法通過AlphaGo與柯潔的人機大戰，成為當前數據分析領域中的一個熱點內容。目前通用的框架層：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系統。作為投資者或者普通消費者更多的會關注通用技術如：語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規劃等技術或中間件，畢竟通用技術與我們日常生活習習相關，如你們平時所能看到的智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機器人等場景應用。
目前，A股市場有59家公司涉足機器人產業，部分公司通過收購進入這個領域。以昆侖萬維為例，公司收購美國的機器人公司WooboInc.，致力于開發人工智能技術驅動的交互式機器人;在東方網力的18.30億元增發方案中，1.57億元擬投入智能服務機器人項目。
人工智能目前最看好生物識別，如遠方光電和佳都科技。金融科技Fintech圍繞IT與金融創新展開。虛擬的網絡戰爭已經開始，IT安全有更大的彈性。無人駕駛里有四維圖新和中海達。繞著人工智能產業鏈有很多投資機會，大數據是產業鏈發展起點，作為數據采集的關鍵通道，傳感器至關重要，如漢王科技;云計算、大數據處理技術支撐上，國內FPGA（可編程性）稀缺標的紫光國芯;人工智能應用場景上防領域佳都科技、營銷領域浙江富潤等相關的上市公司。
我國在人工智能領域底層的計算機體系架構、智能硬件、軟件應用雖有技術積累質的進步，國內人工智能的產業發展和商業化路徑劃，依然需要借鑒國外的產業政策引導和企業商用成功模式。
人工智能科技的發展范文6
為落實《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，加快人工智能產業發展，近日國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦制定并了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》。
評論
人工智能解決了從工廠生產到服務與咨詢類工作的自動化與智能化問題，解決了居民生活便捷性與舒適度的問題，所以可以毫不夸張地講人工智能決定未來國家的生產效率、決定了國家未來的競爭力以及國民生活舒適度。此次《行動實施方案》從人才的培養到技術研究的資金支持，再到人工智能具體行業應用發展方面均做了相應的部署，從產業發展的全周期進行相應支持，對整個行業的成熟將起到巨大的推動作用。
互聯網解決連接的問題，提升連接的效率，人工智能解決智能連接與自動化和智能化的問題，所以人工智能+是互聯網+的升華，對國家生產效率與競爭力的提升有更直接更深遠的影響，我們認為此次《人工智能行動實施方案》是去年《“互聯網+”指導意見》的升級版，對行業的推動作用將有過之而無不及。
提出具體目標：到18年形成千億級的人工智能市場應用規模?！缎袆訉嵤┓桨浮访鞔_提出到2018年，打造人工智能基礎資源與創新平臺，形成千億級的人工智能市場應用規模。從我們對于人工智能應用發展進程的劃分以及市場規模的預測來看，以智能客服與服務機器人為代表的第一波應用到18年市場規模將達1000-2000億，18年左右以深度咨詢與智能助手應用為代表的第二波應用將開始商業化，整個人工智能市場空間有望達到5000億規模。
建立并開放基礎數據與計算資源，降低研究開發成本。《方案》提出要加快建設文獻、語音、圖像、視頻、地圖等多種類數據的海量訓練資源庫和基礎資源服務公共平臺，建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，建立完善產業公共服務平臺。深度學習的提出帶來人工智能行業技術上的突破，從而推動行業快速發展，但是深度學習準確率的提升是基于海量數據與高性能計算資源的，所以對于人工智能的研究與開發來講是有資源上的門檻，此次政策上推動數據與計算兩大底層資源的開放與共享實現了研發成本與門檻的大幅下降，能夠有效地推動前沿技術的研究與應用的產業化。
加大研發投入，占領技術制高點?！斗桨浮分赋鲆訌姰a學研合作，支持國家工程實驗室、國家工程研究中心等創新平臺建設，布局國家級創新中心，共同推動人工智能基礎理論、共性技術、應用技術研究。我們認為未來國家將進一步通過科技立項與聯合實驗室的形式加強人工智能技術研究的投入，從資金層面支持前沿技術的研究，占領人工智能源頭技術，提升整個產業的競爭力與話語權。
加快人工智能+具體應用的試點與推廣。文件指出要推動互聯網與傳統行業融合創新，加快人工智能技術在智能機器人、可穿戴交互家居、汽車、無人系統、安防等領域的推廣應用。通過支持像無人駕駛等前沿應用的測試與試點，從產業政策上支持像智能機器人等應用的推廣與普及等舉措來促進行業的發展。
資金與人才保障。《方案》指出將統籌利用中央預算內資金、專項建設基金、工業轉型升級資金、國家重大科研計劃等多種渠道，更好發揮財政資金的引導作用支持行業的發展，對于成熟企業鼓勵與支持通過債券解決資金問題。人才方面將從高校資金支持上以及學科設立的引導上加強人工智能高端人才的引進，以及優秀人才的培養，保障行業人才需求供應。產業發展最核心的生產要素就是人才與資金，方案從資金與人才兩大核心生產要素方面滿足產業發展的需求，將極大地推動整個行業的發展。
