人工智能教育市场
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人工智能教育市场范文第1篇
提到人工智能，我们应该不陌生，目前已经有很多智能产品进入到我们的生活，如智能手表、手环等这类可穿戴的设备，更吸引眼球的无人驾驶和服务机器人也都慢慢进入我们的视野。
根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。中国人工智能领域约有65家创业公司获得投资，合计29.1亿元。相对于全球人工智能市场，中国人工智能市场依旧是一个有待进一步开发的市场。
巨头纷纷布局人工智能，行业技术却有待提升
如今，全球有近千家人工智能公司，覆盖到62个国家的语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译和智能机器人等十余个产业，基础技术、人工智能技术、人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，而国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。不论是国外还是国内的科技巨头和风投机构都在布局人工智能这条产业链，以寻求占得人工智能市场一席之地。
全球AI阵营：3月份的谷歌阿尔法狗机器人大胜围棋高手后，令谷歌名声大噪，也将人工智能再次推向全球热浪中。在无人驾驶汽车方面，谷歌无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里，并对其不断地测试和改进；微软在人工智能方面的技术研究投入已超过20年的时间，其人工智能机器人小冰是人工智能伴侣虚拟机器人的生态模式；Facebook的聊天机器人“M”，是基于其用户和社交形态而成的智能助手，除了能够回答用户问题、查阅信息外，还能够帮助用户完成一些生活操作，如购买商品、餐厅定位、安排计划旅行等。
由谷歌、微软和Facebook为代表的全球AI市场，在语音识别、机器视觉等产品上有了丰富的研究、开发，而在人脑科学、深度学习感知等领域上的研究也在不久会有所突破。
国内BAT巨头阵营：百度的人工智能技术体系包括百度研究院、百度大数据、百度语音、百度图像等技术，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技术在国内处于领先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能话术体系下展开的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云为基础的业务蓝图的生态模式；相对于百度、阿里，腾讯在人工智能方面进展相对比较缓慢，目前推出了Dreamwriter和微宝等产品。
然而，纵观国内外人工智能领域的市场，巨头们在人工智能领域都已布下棋局，但是巨头们的人工智能都是在为企业自身以及企业相关业务进行服务。目前的人工智能市场，大多数的企业都还存在一定的技术难关，尤其是初创企业。这些企业急切需要一些人工智能技术服务来为自己提供技术支持、帮助。
此外，对于很多正处于转型的企业来说，他们处在需要人工智能技术服务来加快信息化建设的关键时刻，自身没有技术优势和人工智能技术基因，发展就会受到限制。
企业信息化建设需求紧迫，AI技术服务商纷纷现身
互联网时代下的经济发展，企业要转型就要加快信息化建设，而让信息化技术来转变企业业务需求的方法无疑是具有很大的操作性和实用性的。然而，很多传统企业自身没有IT新技术基因，自己再投入资金来研发、培养团队这不太现实。所以这些传统企业更多的是想要依靠拥有AI技术优势的企业来提供技术服务，这个急迫的需求则推动了国内AI技术服务市场的发展。
在人工智能风靡全球的浪潮下，随着国家对人工智能公共创新服务领域的不断重视，并提出多个政策鼓励、支持，人工智能这块市场出现了为各个行业提供人工智能解决方案的服务商。这类智能机器人的服务企业定位很明确，就是为行业人工智能开发多样化的产品功能，产品差异化也很明显，这能够为行业工作模式带来快速的改变和发展。
1、提供智能语音技术的服务：在智能语音技术方面，科大讯飞股份有限公司的讯飞“超脑”在语音识别、语义理解、口语翻译、机器评测方面上取得了一定的应用成果，其智能语音核心技术在国内智能语音上也是数一数二的企业。
在今年的安徽两会上，科大讯飞的智能会议系统正式亮相，会议代表手持话筒在现场发言时，屏幕上能够快速、准确的、实时的显示相对应的文字，满足了会议的图文直播需求。因此，人工智能在语音识别、口语翻译上的应用范围广，能够为企业的办公方式带来很大的便利。不过他们在语音技术上，尤其是机器人对地方方言和口音的识别依旧存在着不足，因此，技术服务商还是要加强对AI机器人的语音培训。
2、提供人工智能引擎平台的服务：在传统行业的智能化服务上，目前，厦门快商通科技股份有限公司和上海智臻智能网络科技股份有限公司都提供了较为完整的技术解决方案。厦门快商通科技股份有限公司主要研发的平台为小快人工智能引擎平台，重点在人机交互领域进行平台技术输出。此平台是在开放小快自身核心语义理解和交互能力的基础上，针对第三方开发者建立的基于“云端”智能的网络虚拟机器人服务平台。
快商通将小快人工智能引擎平台的智能服务引擎和管理平台放在“云端”，客户通过SDK、API、第三方应用等渠道接入小快人机交互引擎平台，客户可以随时调用云端智能机器人的语音识别、智能应答等功能，并可根据需要定制机器人知识范围，实现智能服务机器人交互技术的远程接入。
目前，小快人工智能引擎平台已在智能客服、智能教育、医疗领域成功落地，获得大规模技术调用。其简洁、高效、智能的技术输出方式，使得快商通在智能家居、电子政务、自媒体、游戏、教育等领域迅速积累了大量用户资源。
3、提供物联网人工智能的服务：在物联网人工智能方面，北京云知声信息技术有限公司的“云端芯”，围绕自身智能语音识别和语音理解等核心技术优势来打造的生态体系。利用大数据为各个产品方案实现落地，并收集的数据经过大数据处理转化成最终服务，目前在家居、汽车、医疗和教育等领域有所应用，在国内的后装车机市场70%的自主厂商的语音交换皆由云知声提供技术服务。
4、提供智能家居方案的服务：浙江风向标科技有限公司的“VANE”，主要是应用在智能家居上，可以进行个性化的生活场景定制，在一定程度上为用户的家居生活提供智能化服务，但相对来说，应用在家居场景服务中的产品种类还是比较少的，功能也比较简单。因此要真正实现智能家居还需要技术服务企业开发出更丰富的、智能化的产品功能。
5、提供多种AI技术融合的服务：北京捷通华声科技有限公司的灵云全智能能力平台，将智能语音交互、图像识别、语义理解、生物特征等技术进行整合，解决企业的具体需求。
可以说，国内不断涌现出来的人工智能技术服务商在语音识别、翻译等方面上都有技术优势，并在产品开发上耗费了多年的研究准备时间。在发展前期瞄准了可以发挥自身技术优质的行业领域，利用人工智能技术来帮助更多企业解决行业痛点，同时又能够使自己在国内人工智能市场上站稳脚跟。这符合当前我国人工智能市场不太成熟的行情，也能够使创业企业在摸索中成长。
AI技术服务商为企业在转型中的信息化建设提供了很大的动力和支持，而企业在转型过程中，首先改变的是业务办理方式和营销方式。传统企业在业务中常常要与消费者进行直接的沟通与交流，因此企业在售前售后的客服团队人数数量是庞大的，工作量一般也会很大；传统企业的营销方式要与时俱进，依旧离不开互联网思维，而人工智能服务商无疑可以为企业解决这些难题，提高其工作效率和营销决策的准确性。
企业客服市场需求大，或能借力人工智能起飞
根据艾媒咨询的统计，目前国内的客服市场规模已超过千亿，而随着移动电子商务和O2O市场的发展，国内客服市场将从传统PC端和电话客服的工作方式中逐渐转向移动客服，客服市场潜力巨大，也使更多人工智能技术服务商争相进军，争抢市场的一杯羹。
为企业级用户提供服务的智能机器人厂商，其定位很明确，就是专门针对智能客服机器人领域进行优化，以寻求在企业客服服务中占领市场，其开发的产品功能模式多样化，也能够为部分人群的工作模式带来积极的推动作用。
模式一：智能客服机器人或插件服务
云问是一个智能客服机器人SaaS服务平台，可以通过机器人问答来模拟人工客服为用户提供客服服务。晓多机器人，从2013年7月开始在淘宝卖家服务市场上线旺财客服机器人，能够模拟真人以自然语言与买家进行对话。
这一模式在一定程度上就已经初步解决了企业在客服上的问题，尤其是电商企业的客服人员面对大量的客户咨询，会出现来不及回复和重复回答问题等情况，将重复的、简单的问题交给智能机器人可以节约时间并节省人力成本，不过他们并没有深入到企业客服领域的其他方面。
模式二：机器人客服+人工客服+工单系统
该模式下的七鱼、智齿科技、爱客服等服务商，在机器人客服上，通过智能机器人智能解答客户问题，提供永不离线的客服服务，可以降低80%的客服人力成本；在工单系统上，则支持多种方式创建工单，为跨部门协作和问题及时跟进提供了便利服务；为企业提供统一客服工作台，为客服提供客户画像、问题分类、历史会话等繁杂问题的简化集成。
这一模式为企业搭建了智能的、多渠道客服系统，通过大数据实现企业对用户的细分，实现智能化管理，在一定程度上改善企业和用户的关系，促进企业更好、更快地发展。进一步拓宽了人工智能技术为企业客服提供的服务。不仅实现机器人的智能客服，还完善了工单系统，为部门之间团结协作提供便利。
模式三：呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统+大数据挖掘
快商通、Udesk、小能科技等服务商将呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统模式作为自己的产品模式，不过Udesk、小能科技的人工智能技术是与云问达成的合作。快商通的人工智能技术则是自主研发。这种模式下的人工智能技术在呼叫中心的应用是实现自助服务、人机融合、运营支撑，可以很大程度上地节约了人工成本，同时快商通在现有的客服体系中采用大数据挖掘模式，并且利用大数据分析了解用户需求、解决营销问题。
在客服工作处理上，大部分的简单、高频、重复性问题交给客服机器人处理，小部分无法解决的则转交给人工客服。通过精准地理解客户问题并匹配最佳答案从而提高回复准确效率，同时通过机器人在线解答重复率高达80%的问题，从而减轻人工座席负担，减少企业的客服人工成本。
在数据营销解决上，通过海量行业数据的收集、分析，为企业提供行业营销推广热点、价格定制等解决方案，实现企业的PC端、移动端一体化的数据营销。这对企业来说可以快速的实现营销决策，但是也要结合实际的市场行情来做出判断，不能过度依赖于人工智能。
这一模式很好地利用了人工智能在行业的客服方面提供高效率的工作服务，同时又运用大数据分析为企业提供营销，这在一定程度上能够实现企业的信息化建设与发展，更好地应对市场的变化，及时作出营销决策。
随着移动互联网的发展，企业的客服需求越来越大，人工智能能够解决传统呼叫中心因人工客服人力成本耗费大、用户等待时间长、客服渠道繁琐、接入方式繁杂等痛点，从而为企业提高运营效率、降低软件的使用成本，使企业能够更好地实现转型，朝着信息化建设方向快步前进。
人工智能普及速度加快，技术服务商成幕后英雄
人工智能教育市场范文第2篇
上周，沪深300指数上涨2.60%，计算机行业上涨0.32%，行业跑输大盘2.28个百分点，其中硬件板块下跌1.19%，软件板块上涨0.56%，IT服务板块上涨1.48%。个股方面网达软件、真视通、神州易桥涨幅居前;*ST三泰、湘邮科技、华力创通跌幅居前。
国际市场
麻省理工学院开发自动驾驶技术，在无地图乡间道路上也能导航;Waymo计划年内在凤凰城正式推出无人驾驶打车服务;Uber将测试无人机送餐服务，最短只要5分钟;美国白宫成立人工智能工作组，将决定美国对AI的投资力度。
国内市场
腾讯智慧零售首家全自助化智慧餐饮门店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能发展研究中心;京东智能音响叮咚mini2，与英特尔宣布战略合作;青海省卫计委携手腾讯共建“互联网+健康医疗”。
A股上市公司重要动态信息
达实智能:中标1.9亿元智慧医院项目;广电运通:与腾讯公司、财付通签订1883.82万元地铁云平台AFC项目;全通教育:中标3496.44万元科创集散地服务项目;麦迪科技:与安挚投资签署产业并购基金框架合作协议;世纪瑞尔:拟1000万元占比50%设立中唐瑞尔。
投资策略
人工智能教育市场范文第3篇
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
人工智能教育市场范文第4篇
在工业4.0和《中国制造2025》等战略的推动下，慈星股份围绕物联网技术应用的智能制造与基于个性化消费需求的私人定制服务，把智能制造作为主攻方向，聚焦到“互联网+”、人工智能、机器人等新经济和先进制造高端装备领域，打造人工智能引擎，全面进入工业机器人的智能制造装备行业。
实现个性化定制和服务转型
抬手、站立、侧身，智能化的身体采集系统在4～8秒内即完成测量，在屏幕上生成1：1的三维人体模型，再在模型上进行换衣试穿，如果对款式、花纹不满意，还可以自己动手修改。这么智能的量身定制来自于慈星股份研发的3D针织服装定制技术。
“服装个性化定制本质上是用工业化流程高效生产个性化产品，相比传统的产销模式，不仅可以让销售终端通过互联网方式直接与生产商对接，消除经销商环节的层层加价，减少生产商及终端销售商的库存积压损失，提高整个行业的产品流通及销售效率。”慈星股份董事长孙平范介绍，2015年慈星实施了市两化融合示范项目：物联网下的服装个性化定制与服务型制造业转型，从而建立一个全新的、面向国际服装市场的D2M2B生态系统。
通过电子商务、企业资源计划、供应链管理、信息化管理等系统，将设计、生产、营销以及供应商等各大系统进行连接，实现众包设计、智能生产供应管理、可追溯订单交付、个性化柔性定制的全流程服务，进而建立一个全新的针织服装产业链运作的规则……慈星云定制平台的思路在孙平范心中酝酿已久：整合集聚服装原材料、辅料、智能纺织装备、设计师、电商平台、品牌服装等众多资源，各自分工合作，先在适当个体中建立样板智能工厂，展开带头示范，建立新的协作规则，边示范边拓展，最终达到促进产业升级的目标，形成更广泛的以物联网为基础设施和以互联网为实现工具的产业协作经济发展新形态。
做掌握核心技术的系统集成商
2012年，慈星股份对工业机器人行业进行了调研，并进行了产业预估：工业机器人全球技术和市场已十分成熟，主要技术在德国、日本等国家。2012～2015年市场年均增速27%～30%，到2014年、2015年中国成为全球最大的工业机器人需求市场，预计2016年以后的5～8年将迎来高速增长期。
“通过调研，我们选择了扬长避短的战略，切入工业机器人的核心零部件――控制系统，以及有巨大需求量的系统集成应用，并导入机器人视觉技术，将慈星机器人项目定位于掌握核心技术的系统集成商。”慈星股份负责战略发展的副总经理李立军表示。
在慈星众多的机器人应用开发中，“自动对目缝合系统”是工业机器人在纺织行业的第一个应用。在慈星股份的研发车间可以看到，一边是人工进行传统针织毛衣的缝合，另―边是全球首创的毛衫自动对目缝合系统正在作业。同样缝合一件毛衣，这套系统仅用了人工操作三分之一的时间。
据了解，该系统由中国、瑞士和意大利三个国家顶尖的针织机械、控制工程师精心打造，突破了传统毛衫缝合只能通过繁琐的人工视觉对目的瓶颈，大大降低了对工人的技术要求，并显著降低了工人劳动强度。
当然，这仅仅是慈星进入工业机器人产业的冰山一角，慈星还有许多这样“小众”但业内领先的机器人，比如专门针对皮革、碳纤维复合材料等行业研发的能够进行多维度工作的3D缝合机器人，能实现制鞋自动化流水线等等。
李立军表示：“以全球视野，把散落在世界各地的、每个细分环节上又大又亮的珍珠通过以价值认同为纽带，串成一个价值链，为终端客户提供高性价比的产品和服务。”“串珍珠模式”开启了行业优秀资源整合之路。目前服务机器人行业处于刚刚起步阶段，产业链搭建并不完善。以串珍珠的模式，集成了上游的优质硬件+中游人工智能+下游销售渠道的产业资源整合。同时，完善的产业链基础也宣告新品进入量产阶段，对公司未来的业务拓展及相关产品销售、盈利能力等起到积极的影响。
用文化+科技布局服务机器人
2016年，慈星股份举行了服务机器人产业战略及新品会。会上了面向儿童的智能产品“阿U兔智”。“阿U兔智”定位是一款儿童陪伴型机器人，在功能方面包含了教育教学、互动娱乐等，在技术方面包含了语音语义、图像识别、脑电波控制、定位导航避障等人工智能技术。该产品以动漫IP驱动用户，用儿童文化内容增强智能产品的用户粘性。
“和‘阿U兔智’一起的还有一款‘阿U幻境’产品，这两款都是针对儿童的智能产品，具有益智和启蒙教育两大主要功能，目前我们的服务机器人主要切入儿童教育和陪护领域。”李立军介绍。
“我们把服务机器人定位于面向个人消费者的快消品，虽然需求量大，但并不是刚需，消费者可买可不买。如何让服务机器人不断满足人们的需求，不断抓住客户的消费痛点是这个市场的最大难点。因此，我们选择和阿优文化合作，以‘文化+科技’的核心价值来发展慈星服务机器人产业。我们卖的首先是动漫文化，然后再是从这个文化延伸出来的机器人智能产品，这样一来消费者更有熟知度，也有利于发展新的消费群体。”李立军表示，儿童教育陪护是慈星首先切入的服务机器人领域，未来会逐步进入助残助老等技术要求更高的领域。
在积极部署产业实践的同时，慈星股份还以国际视野引进人才团队和企业，与香港科技大学的运动控制研发团队、美国加州大学伯克利分校机器人与人体工程学实验室全球领先的机器外骨骼团队、瑞士联邦理工及巴黎东部马恩-拉瓦雷大学人工智能算法团队等产学研合作。
“我们将充分发挥上市公司资本优势，集聚全球资源，引进高端人才，开辟人工智能和机器人创客空间，引进日本、美国、欧洲等地的优秀机器人团队和先进技术。”孙平范表示，作为世界领先的智能制造解决方案提供商，慈星股份将致力打造成为具有可持续创新能力的领先企业。
相关链接
服务机器人与“互联网+”项目布局初显成效
2013年，慈星股份开始通过一系列收购布局工业机器人领域，包括芜湖固高、宁波慈星机器人、东莞中天自动化、苏州鼎纳，完善了工业机器人系统集成业务区域。
2015年，慈星股份开始调整工业机器人业务战略定位，发展系统集成业务，未来有望在纺织服装自动化、3C自动化等领域发力，分享自动化行业成长盛宴，成为为公司贡献收入与利润的重要板块。
人工智能教育市场范文第5篇
6月23日，在杭州举办了一场人机人脸识别大战，比赛的结果是前两轮人机打成平手，第三轮对比儿时照片时机器人惜败。依据公告报道，“蚂可”是由蚂蚁金服生物识别技术小组与Face++合作研发的人工智能生物识别机器人，所属的生物识别是人工智能中的一个重要的分支，从本次比赛来看，其已经体现了出了优秀的人脸识别能力。此次大赛是阿里系人工智能生物识别为其在金融领域的应用做的重要的探索和挑战，有望逐步推动人脸识别在金融领域的应用和未来的普及。而从产业发展现状和我国优势来看，在当前产业条件下，我国的人工智能已经率先在语音识别和图像识别等领域落地，其他行业应用也逐步探索。推荐占据产业链核心地位的中科创达、联袂IBM沃森大举发力智慧医疗的思创医惠、智慧教育业务加速落地的语音龙头科大讯飞、布局生物识别搭建智能身份识别生态圈的神思电子、布局全产业链的智慧交通翘楚千方科技、视频大数据龙头东方网力及布局人脸识别力助智能轨交与智能安防两翼齐飞的佳都科技。
上市公司动态简评
本周我们更新了飞利信、东华软件、久其软件、真视通、广联达、超图软件的情况，并对其分别作了简评。
行业观点
展望后市，我们维持中期策略观点，看好计算机行业7月份的表现，认为：1、历史经验看，股价在预期兑现的空窗期也会表现得相对强势；2、经过前期调整，机构的计算机行业仓位处于相对低位；3、由于去年市场原因，上市公司层面更加注重市值管理与市场预期的稳定，降低了低于预期概率。
人工智能教育市场范文第6篇
机器和人类、现实和科幻、邪恶和美好的分界从来没有像今天这样如此模糊。眺望未来30年，智能革命的壮阔波澜，将改写人类社会对智商的理解和定义。
从AlphaGo说起：Have to win
关于这场围棋大赛，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美国顶级机器智能科学家，霍金理论物理学博士)的判断：
Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(围棋是一套复杂但有内在逻辑和明确计算量的游戏，所以只要计算机遵循围棋的推演路径并拥有充裕的运算能力就必然能够赢得人类、取得胜利，AlphaGo的胜利对于计算机而言只不过是时间问题。)
AlphaGo战胜人类，美国学术界早有准备
伴随着摩尔定律的不断实现和几十年来人工智能的软硬件技术积累，人工智能其实已经悄然改变了我们生活中的许多方面，当我们还在感慨电影中各种AI的强大时，未来已经悄然而来，AlphaGo只是这场人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。
在过去的5年里，人工智能已经在语音识别、计算机视觉、语言理解、医疗健康等领域取得了巨大进展，并在某些领域里超过了人类，比如语音识别、人脸识别等等方面。
以计算机视觉为例，人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域，产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动，是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别“人脸”、识别“苹果”等图像信息是一件容易的任务，是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务，在这其中体现不出人工智能的“智能”来。
但站在人工智能发展的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定型来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。
围棋是有可遵循的逻辑、可衡量的计算量的游戏，对于人类大脑的难度在于庞大的计算量和对棋盘宏观形势的敏感度；而图像识别则会在信息抓取和逻辑分析层面呈现出更广泛意义上的随机性和不确定性。
通过机器学习将图像中的信息进行分类解析、最终提取有价值的结构化数据是极难的科研课题，从学术界到工业界的转化耗费了几十年的时光。
然而相比于计算机视觉、语言语音理解等其他的进步，AlphaGo的划时代意义在于它不仅仅缩短了机器与人的智能距离，还将颠覆人与人智商差异的感知。
未来人与人的智商差距不再会是不可弥补的先天差距，而将成为一种可以通过工具而后天获取的能力，这带来的会是人类自我价值评估的一次大颠覆，智商对于人的意义将会在一定程度上有所下降。这就像从前算术不好的，现在用计算器就能补上；未来下棋不好的，可能只是加个AlphaGo就能补上。“智商”这个词的定义可能会被迫从形容人和动物差异，变成由人和机器的差异所定义。
第一个十年的变化：The rich get richer(富人更富，强者更强)
从短期来看，让我们畅想一下在这场大浪潮中，谁会成为最大的受益者呢？
当我们回顾推动人工智能发展的关键因素时，有三个要素极为重要：数据、算法和计算。
AlphaGo这次在全社会范围内对人工智能进行了一场大面积的认知普及，会使得拥有成熟商业模式和海量数据优势的BAT等巨头重金投入这片市场，彼此间的互相追赶将在市场中形成像google收购deep mind一样的并购风潮。
同时伴随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这将带来人工智能史上的第一次大规模应用实践，各巨头的业务将因为人工智能带来的效率提升而加速拓展，他们相较其它竞争者的优势也会因此不断加大，这就正如今天的google相对于其他公司一样。
当资本成为这场竞逐游戏的驱动力时，获得先发优势的公司雪球也必将越滚越大，优势将在成长中愈发明显，The rich get richer。
未来的思考：人类将重新理解知识、智慧、人性
从远期来看，人工智能的进步将改写人类对自我、知识和教育的理解。
倘若，90%的医生、律师、教师、程序员能被机器所代替，人们将需要重新开始讨论“人”的自我定义和“知识”的新时代价值。
当旧时代下的知识已成为机器人仅需拷贝和执行的简单命令，而“为什么要学法律、学编程等”的疑问及背后对自我价值的疑惑就必将引发社会教育结构的变革。
过往人与人之间通过知识组合的不同而形成的差异将被人工智能抹平，“高考”等考试测评手段作为广义上的游戏(game)，就像围棋一样，将不再能作为准确评价智慧和学识的方式而被修正。
当在体力劳动和脑力劳动里独立的人类相对于机器都不再具备经济优势时，人的存在形态、存在价值和机器的交互融合将成为未来前沿学术研究的重要课题，这会是一次人类社会的集体迷思、也会是人类价值的再次追寻。
人类的希望？
有人曾说，机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言，已经并不是什么特别难的事情，大概在10年前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品，在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。
也有人说，机器和人的差异是情感。但我不确定现今的人类社会对情感的定义是否像对智商一样，有着广泛的共识而能成为人类独特性的特征。情感诞生于本能和动物性，只是在人身上闪烁出了更加多彩的光芒，悲欢喜乐、嬉笑怒骂，这本就是人性中最难以捉摸而妙不可言的部分。
所以，机器和人的区别最终会是什么呢？在这个恐怕哲学家也难以回答的终极问题下，我想起了最近读到的这样一句话，“如果机器认为这场战斗必败，那么机器会选择投降；如果人认为这场战斗必败，那么有人会选择义无反顾的战斗，直至战死为止。”
或许，这句话里已经轻轻道出了我们与机器的区别。
人工智能教育市场范文第7篇
“大数据”这个词热了10年，“人工智能”也在2016年火了一整年。
我从30年前就开始探索人工智能，但是当时并不具备天时地利人和――机器不够快，大数据中心不存在，数据不够多，算法不够先进……但这30年来，不断有科学家发明新的技术，从最近四五年开始，人工智能技术在很多独特领域已经远超人类。
如何用一个更通俗的方法解释什么是人工智能？你可以假想一台机器是刚出生的小宝宝，人类的小宝宝是用教育、用知识、用书本让他们慢慢成长，而大数据则是人工智能成长的食粮。大量的大数据灌进去，它们成长就比人快。
但是机器一次只能专注某一个领域，你要教它旅游、搜索、识别、听语言、看文字、看人脸，在单一领域它可以做得非常好，但是跨领域做不到。
机器有一个特别大的优势，即“过目不忘”，不仅可以储存大量的数据，而且能够从数据中学会推理。如果它能够看到的数据比人类多一千倍，哪怕人类比它聪明10倍，最后的结果是它还会比人类好100倍。
以无人驾驶为例，一个人即便一天开100公里，一年365天地开，三五十年累积起来可能也就几百万公里的经验。但是今天特斯拉已经积累了20亿公里数据，比一个人一生积累的经验多了1 000倍。从某种程度上来说，即便人类现在比它聪明10倍，它也超过了人类。
大数据正在各个领域帮助人类创造价值。今天人们都在做大数据的人工智能，如百度的一条搜索，今日头条的排序，淘宝推荐的每个产品，滴滴每次对接司机……背后都是人工智能；结合大数据的人工智能，可以广泛应用于传统领域，比如银行、保险、券商、炒股。
人工智能可能以后就能比人做得更好，产生的商业价值不可想象，绝对超过移动互联网，超过人类所有的历史累积。
这个时代即将来临，我们能做什么事情呢？
一是建立一体化大数据中心。所有应用需要的数据不是一个公司能够收集的。市场需要一个一体化的大数据中心。在这里，除了应用里面的数据之外，数据还必须得到很好的保护，从而才能够探索将这些数据变成服务，帮助创业公司创造价值。
二是约定资源共享规则。App时代，中国创业成本达到历史新低，一个人写好程序放到App商店就可以推送，几十万元就可以创业。但很不幸，人工智能加大数据，创业成本将达到历史新高。我们投资的一家公司，七个小朋友，公司成立的第一天，就把第一笔款花完了，因为做的是无人驾驶，买了一些机器。
但我们不可能让成千上万的双创项目都买机器。所以要把这些机器放在数据中心里，将CPU和GPU的功能结合好，约定收费规则，按不同的时段进行使用收费，这也是未来大数据潜藏的商业机会。
人工智能教育市场范文第8篇
国内人工智能产业链解构
基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的人工智能应用进行重点解构。
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而 IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为 SaaS 和 IaaS 中间服务的 PaaS 则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、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、机器人学习、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的标签样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA 测序等。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
（1）计算机视觉在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向
图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于 Face++ 和FaceID 这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和 Video++ 等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
（2）语音/语义识别
语音识别的关键基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在 95% 左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小 i 机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被 Google 投资的出门问问的软硬件服务。
（3）智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec 这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近 300 家。
（4）智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态. 而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
（5）智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。
综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。
未来国内人工智能行业发展的五大趋势
（1）机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发
根据 Venture Scanner 的统计，截至 2015 年 9 月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。
自 2009 年以来，人工智能已经吸引了超过 170 亿美元的投资。过去四年间，人工智能领域的民间投资以平均每年 62% 的增长速率增加，这一速率预计还会持续下去。而在 2015 年，全球人工智能领域的投资占到了年度总投资的 5%，尽管高于 2013 年的2% ，但相比其他竞争领域仍处于落后位置。
目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉（研发类）、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。
（2）专用领域的智能化仍是发展核心
基于 GPU（图形处理器）计算速度（每半年性能增加一倍）和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来 20 年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。
通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近 10 年内迎来突破性发展。可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。
（3）产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争
随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。
在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和 broadlink 为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface 和优必选这类的差异化应用提供商。
总的来说，由通用领域向专业领域的进化离不开产业链条各核心环节企业的相互配合，专用领域的竞争尽管存在，但各分工层级间的协作互通已成为多数企业的共识。
（4）系统级开源将成为常态
任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook 和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。
需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。
（5）算法突破将拉开竞争差距
作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以 Google 为例，Google 旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过 200 次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。
但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和GPU 并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。
虽然专用化领域的场景应用仍是目前研发和投资的核心，但随着技术、数据的积累演化以及超算平台的应用，由专用化领域的场景应用向语音、视觉等领域的通用化解决方案应该在未来 20 年内成为发展的主流。