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　　“人工智能”最开端就像一个踉跄学步的小婴儿，在阅历一次次的跌倒却又毅力坚强的茁壮生长后，他将这些经历储藏起来，并运用于实践操作中；他又像人们的生命源泉，不断的寻觅进口，涌进人们的日子并敏捷分散于人们的每一个细胞，使咱们离不开他依赖于他甚至连咱们的生命都垂涎于他，他存在于每一个咱们感触得到或许感触不到的当地，吸引着人们不断地探究。

　　她具有多年跨区域、跨职业的企业战略咨询经历，在AI技能及使用范畴具有丰厚的经历和深化洞悉。秉持对AI稠密的学习爱好和仔细研讨情绪，她对人工智能根底技能及实践使用两方面都有深化研讨，为AI创业团队和企业高管剖析职业开展趋势，出具专业咨询主张。曾主导编撰AI技能白皮书，总结并判别未来AI技能的热门开展方向。

　　自1956年“人工智能（AI）”一词在美国达特茅斯大学（Dartmouth College）举行的研讨会中被提出后，人工智能范畴开展至今呈现三次浪潮。自2006年Hinton教授等人提出深度学习概念，极大的开展了人工神经网络算法，前进机器自学习才能，人工智能从学术界开端复苏；2016年AlphaGo与人类的一场围棋博弈打败李世石后，“人工智能”进入大众视野，走向第三次迸发期。

　　现在，人工智能以各种不同的方式融入到人们日子的各个范畴而且敏捷开展，人类进入了新一代的人工智能年代。

　　依据上图，新一代人工智能年代的首要驱动要素由根底数据，运算力，算法模型以及使用场景四大板块彼此紧密联系，因互联网、移动设备和传感器的很多遍及，全球发生并存储数据海量添加，关于数据处理才能的要求也更高， 由此多样的AI-PU专用芯片相继呈现，加深了深层神经网络的练习迭代速度，让大规划的数据处理功率明显前进。在政府本钱和社会本钱的两层推进下，AI的各项技能走出实验室，加快向工业各范畴浸透。在智能机器人、金融、安防、查找、教育等范畴，AI得到广泛使用。

　　得益于通讯网络和移动互联网年代的开展，新一代人工智能年代由很多数据驱动，经过给定的学习结构，不断依据当时设置及环境信息修正、更新参数，具高度自主性。

　　例如在输入30万张人类对弈棋谱并经过3千万次自我对今后，AlphaGo具有了比美顶尖棋手的棋力。

　　跟着智能终端的不断开展，多媒体数据以网络为载体在用户间实时、动态传达，文本、图画、语音、视频等信息打破了各自特色的限制，完结跨媒体交互，智能化查找、个性化引荐的需求进一步开释。

　　未来人工智能将逐渐向人类智能挨近，仿照人类综合利用视觉、言语、听觉等感知信息，完结辨认、推理、规划、创造、猜测等功能。

　　人工智能研讨的焦点，已从单纯用核算机模仿人类智能，打造具有感知智能及认知智能的单个智能体，向打造多智能体协同的集体智能改变。集体智能充分体现了“通盘考虑、统筹优化”思维，具有去中心化、自愈性强和信息同享高效等长处，相关的集体智能技能现已开端萌发并成为研讨热门。

　　例如，我国研讨开发了固定翼无人机智能集群体系，并于 2017 年 6月完结了 119 架无人机的集群飞翔。

　　长时间以来，对仿生学的结合和注重始终是人工智能研讨的重要方向，但均受技能水平的限制和使用场景的限制，未在大规划使用推行方面取得明显打破。当时，跟着出产制作智能化改造晋级的需求日益凸显，经过嵌入智能体系对现有的机械设备进行改造晋级成为愈加务实的挑选。在此引导下，自主智能体系正成为人工智能的重要开展及使用方向。

　　人类智能在感知、推理、概括和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在查找、核算、存储、优化等方面抢先于人类智能，两种智能具强互补性。人机协同，即混合智能，这种智能是一种双向闭环体系，既包含人，又包含机器组件。其间人可以承受机器的信息，机器也可以读取人的信号，两者彼此作用，互相促进。在此布景下，人工智能的底子方针现已演进为前进人类智力活动才能，更智能地陪同人类完结杂乱多变的使命。

　　深度学习算法运转于 CPU 架构的指令需求过于杂乱。比较较而言，GPU有百万成百上千个处理单元，这关于多媒体核算中很多的重复处理进程有着天然生成的优势。Google Brain的研讨工作结果表明，12 颗Nvidia的 GPU 可以供给相当于 2000 颗 CPU 的深度学习功能，为技能的开展带来了实质性腾跃。

　　前期，人工智能一向开展缓慢，究其原因是缺少海量的数据堆集和与之相匹配的高水平核算才能，无法对算法模型进行继续的改善与优化。现在，新一代人工智能体现出数据、算力和算法彼此交融、优势互补的杰出特色。

　　以往的人工智能专家体系是根据本地化专业知识进行规划开发，现在开源结构，如谷歌的 TensorFlow、Facebook 的 Torchnet、百度的 PaddlePaddle 等，推进构建人工智能职业处理计划。

　　学术导向难以满意杂乱数据信息布景下的立异需求，现在，AI环绕医疗、金融、交通、教育、零售等数据较会集且质量较高的职业的实践需求，在算法模型、图画辨认、自然言语处理等方面将继续呈现迭代式的技能打破，快速迭代的实践使用导向加快构成技能开展正循环。

　　征引全球闻名创投研讨组织Asgard CB Insights的查询数据，现在全球共出现了3600余家AI草创公司，其间美国有1393家，占比40%左右，排名榜首；我国有383家，占比11%左右，排名第二。风趣的是，我国的机器人创业公司是全球最多的，其次是通讯、核算机视觉和医疗健康。而欧洲各国中具有AI公司数量最多的是英国，有245家，全球占比7%左右；以色列有362家，占比10%左右；加拿大仅有131家，占比4%左右。

　　2017年，全球人工智能中心工业规划已超越370亿美元，其间，我国人工智能中心工业规划已达56亿美元左右。鄙人一阶段，得益于技能继续前进和商业模式不断完善，全球人工智能商场需求将进一步快速开释，带动 2020 年全球人工智能中心工业规划超越1300亿美元，年均增速到达60%；其间，我国人工智能中心工业规划将超越220亿美元，年均增速挨近 65%。据Sage猜测，至2030年，AI商场将为全球GDP带来额定14%的增加，相当于15.7万亿美元，这一数字将超越我国与印度两个国家现在的经济总量之和。

　　从2013至2018年的出资商场方面下手查询人工智能，其危险出本钱钱一路增加，尤其是2018年出资数值达93亿美元。其间，商汤科技公司于2018年取得了出资者6亿美元的最高出资，成为国际上最有价值的人工智能创业公司。

　　由下图可见，全球人工智能商场出资散布与20多个不同使用范畴，其间，出资的最高热度一向保持在医疗范畴方面，而且将在未来继续其热度。紧跟这以后的是跨职业使用、金融服务/稳妥、网络安全和企业与AI之间的结合。

　　*上色仅对应股权次序。 该图包含自2012年以来至少筹集了一轮股权的创业公司，不包含AR / VR，按需出租车和以硬件为要点的机器人创业公司。

　　清华大学我国科技方针研讨中心发布的《2018我国人工智能开展陈述》中指出，AI企业的首要技能范畴包含语音（如语音辨认、语音组成等）、视觉（如生物辨认、图画辨认等）和自然言语处理（如机器翻译、文本发掘等）。与国外比较，我国的AI企业更会集于视觉类技能和语音类技能的立异研制。就AI技能的职业使用而言，国内企业较为注重智能机器人、无人机等终端产品商场，而国外企业更注重AI在各类笔直职业的使用。

　　由CB Insights查询评选所得，全球有一百多家公司环绕12个使用场景范畴来打开开展，其间有8家我国公司在不同的使用场景范畴里被得到了极大的必定。

　　Landing AI由国际闻名AI技能与商业领导者吴恩达到立于硅谷。该公司旨在协助客户完结在人工智能年代的企业转型。开始专心于制作业，经过中期或长时间的战略协作，为客户供给定制化的AI处理计划，协助调整安排结构，供给职工训练等。

　　地平线旨在为客户供给高功能、低功耗、低成本、完好敞开的嵌入式AI处理计划。首要事务范畴包含才智零售、才智城市和智能驾驭。该公司具有业界抢先的深度学习算法和边际AI核算渠道，可以供给完好的视觉感知体系和数据剖析体系，以及根据边际AI核算与东西链的软硬结合敞开渠道。

　　第四范式首要产品包含Sage AI渠道、决议计划类AI使用开发东西、视觉类AI使用开发东西和AI使用体系。该公司已在金融、互联网、医疗、政府、动力等20多个职业完结上千个AI落地事例，供给包含营销与获客、危险与合规、以及运营优化在内的多种职业处理计划。

　　旷视科技在深度学习方面具有中心竞争力，是将AI和核算机视觉算法使用于物联网范畴的引领者。该公司具有自主原创深度学习结构旷视Brain++，并环绕云、端、芯研制了一系列根底模型，可以为客户供给全栈AI处理计划，在个人物联网、城市物联网和供应链物联网等多个笔直使用范畴处于职业抢先地位。

　　依图科技致力于处理机器看、听、了解的底子问题，其产品广泛使用于公共安全、医疗健康、金融、零售等多个范畴。该公司在由美国国家标准技能局主办的全球人脸辨认测验中三次取得冠军，并与多家公共组织协作如广州妇女儿童医疗中心和上海市公安局，推进AI和大数据技能进一步使用落地和开展。

　　商汤科技专心于核算机视觉与深度学习技能范畴的研讨和立异，自主研制并建立了全球抢先的深度学习渠道和超算中心，推出包含人脸辨认、图画辨认、物体辨认、文本辨认、医疗印象辨认等在内的一系列AI技能，事务范围包含智能手机、互联网文娱、轿车、才智城市、教育等多个职业。

　　小马智行立足于美国硅谷与我国大陆，旨在为全球供给最先进、安全、牢靠的自动驾驭技能。该公司在建立后的两个月内取得天使轮融资，并在2018年别离完结A轮和A1轮融资，生长为该范畴的独角兽企业。现在该公司正处于证明技能可仿制化阶段，并已完结榜首次全自动驾驭的演示。

　　Momenta致力于打造自动驾驭大脑，产品包含不同等级的自动驾驭计划和衍生出的大数据服务。首要技能有对路途、行人、车辆的环境感知，经过提取众包车辆拍照的2D图画语义点并交融GPS和IMU数据创立的高精度语义地图，以及在此根底上做出的由数据驱动的驾驭决议计划。

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