人工智能的投資邏輯精選(九篇)
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第1篇：人工智能的投資邏輯范文
政策催化進一步加強
國內AI有望“彎道超車”
目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫(yī)療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。
當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業(yè)升級，對此，國務院在印發(fā)的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創(chuàng)新作為重點建設工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業(yè)。
國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發(fā)《“互聯(lián)網+”行動指導意見》，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。
在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準醫(yī)療、智能材料等新興前沿領域的創(chuàng)新和產業(yè)化，形成一批新增長點。
政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎條件?？萍疾扛呒夹g研究發(fā)展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發(fā)展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進入。
“2014年，中國市場的工業(yè)機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業(yè)規(guī)模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業(yè)規(guī)模達100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業(yè)應用發(fā)展勢頭良好。
在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發(fā)達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。
“我國完全有可能利用市場需求優(yōu)勢、用戶數據優(yōu)勢等，搶占人工智能技術和產業(yè)的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。
人工智能大潮來襲
千億市場規(guī)?？善?/p>
人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統(tǒng)、神經網絡、智能機器人等。
未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規(guī)模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。
“目前人工智能的應用領域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大?！睈劢ㄗC券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫(yī)療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。
國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業(yè)全球市場規(guī)模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規(guī)模將達到91億元人民幣。
而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發(fā)展空間來說，這只是冰山一角。
趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統(tǒng)產業(yè)的發(fā)展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規(guī)模的市場空間。
“僅僅以工業(yè)機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產生8-10倍的產業(yè)集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規(guī)模?！壁w巧敏說。
實際上，中國人工智能的商業(yè)化應用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場空間。我國人工智能的商業(yè)應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。
“市場關心的IT和互聯(lián)網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關鍵環(huán)節(jié)都是人工智能?！壁w巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發(fā)展的重心，也會給互聯(lián)網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。
在人工智能應用領域，我國已經發(fā)展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫(yī)療領域、企業(yè)領域、金融領域和教育領域。
然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業(yè)機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規(guī)模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。
VC青睞人工智能
巨頭加速并購
人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節(jié)點。
Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創(chuàng)公司……
據羅文波統(tǒng)計，目前全球人工智能企業(yè)已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”
除互聯(lián)網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個重要風口。
“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發(fā)。
“反過來，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動人工智能行業(yè)加速爆發(fā)?！饼R艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測等領域將會產生巨大的商業(yè)價值和社會價值。
在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。
出于對人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發(fā)力。
其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優(yōu)圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業(yè)迎來了爆發(fā)的機會。
“互聯(lián)網巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績?！睋_文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。
巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優(yōu)勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。
而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長?！?015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。
短期看好應用開發(fā)
長期關注技術研究
二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業(yè)。在市場空間巨大、產業(yè)前景明朗的背景下，占據資金優(yōu)勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。
隨著人工智能的不斷進步和發(fā)展，最先實現產業(yè)化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優(yōu)質標的?！巴瑫r，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術積累和數據資源的公司將優(yōu)先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規(guī)模優(yōu)勢的公司?！?/p>
對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關注在人工智能商業(yè)化應用有所突破的企業(yè)，長期可關注具備技術研究實力的公司?！?/p>
在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎，在未來產業(yè)升級過程中，擁有強大的競爭優(yōu)勢;二是在人工智能商業(yè)化應用有所突破的公司。
對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發(fā)領域，特別是基于當下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(fā)將是短期的投資亮點”。
“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。
而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。
與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數量明顯增加。以機器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。
第2篇：人工智能的投資邏輯范文
10月21日，2016英特爾中國行業(yè)峰會在珠海召開，來自醫(yī)療、金融、交通、零售、能源、教育等行業(yè)的企業(yè)代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業(yè)峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。
得AI者得未來
2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一?，F在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。
正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯(lián)網數據的商業(yè)價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯(lián)網設備。而到2035年，物聯(lián)網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。
所以說，得物聯(lián)網者得未來，而得人工智能者將執(zhí)物聯(lián)網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯(lián)”之后的應用問題提供最佳的解決方案。
2016英特爾中國行業(yè)峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創(chuàng)新和行業(yè)的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協(xié)同設計及優(yōu)化，共同發(fā)現人工智能計算平臺創(chuàng)新的解決方案，推動人工智能產業(yè)的發(fā)展，并通過這些創(chuàng)新的技術支持更多行業(yè)用戶進行業(yè)務轉型?！?/p>
作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發(fā)生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯(lián)計算的公司”?？梢娙斯ぶ悄芤呀洺蔀橛⑻貭柟镜奈磥響?zhàn)略方向之一。
人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優(yōu)勢所在。
對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯(lián)網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯(lián)網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。
從資本到技術，從硬件到軟件
基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰(zhàn)略布局。作為硅谷最大的企業(yè)風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業(yè)務發(fā)展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。
9月宣布將收購計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司Movidius，后者致力于研發(fā)低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發(fā)的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……
針對某一業(yè)務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業(yè)都是十分罕見的?？梢?，英特爾布局人工智能的決心之大。
由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業(yè)務應用”這三層基本架構形成生態(tài)圈。
在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。
第3篇：人工智能的投資邏輯范文
為了幫助石油和天然氣行業(yè)正式邁入21世紀，需要整合很多其他行業(yè)的技術、多年的專業(yè)知識積累以及不同的思維方式。Oilprice之前曾提出，結合食品工業(yè)技術可以提高水力壓裂石油的安全標準，然而結合IT行業(yè)的技術才能使石油和天然氣行業(yè)真正受惠。無論是神經網絡、機器學習、模糊邏輯、案例推理以及專家系統(tǒng)，人工智能都有可以幫助其轉型的潛力。
上游爆發(fā)
當遠程傳感器連接到無線網絡中，哪怕是從最奇怪的地方，數據都可以被收集和集中分析。根據麥肯錫公司的數據，采用人工智能可以在石油與天然氣供應鏈中節(jié)約500億美元，并且能帶來持續(xù)的利潤增長。舉個例子來說，使用人工智能算法可以在地震數據中更準確地篩選信號和噪聲，并減少10%的干井開挖?，F在這項技術也被帶入了500強公司，早些時候英特爾收購了美國圣地亞哥的一家創(chuàng)業(yè)公司Nervana，他們利用這些技術提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力，石油巨頭們可以期待這項技術通過董事會大規(guī)模地實施了。
實時大數據
石油與天然氣行業(yè)已經開始利用數據去分析井下環(huán)境，隨著數據分析成本下降，現在這些技術正在被運用到更小的井中。數據分析可以在危險發(fā)生之前提出預警信號。
鉆一個井時，機器學習軟件會考慮大量不同的因素，比如地震震動、熱梯度、地層滲透率，并連同壓力等傳統(tǒng)數據一起。已經成立四年的西雅圖初創(chuàng)公司Seeq 表示，這些數據能幫助鉆井在如方向與速度上做出實時決策，以此優(yōu)化整個鉆井作業(yè)，同時還能夠預測諸如半潛式泵（ESPs）等設備的故障，來降低計劃外停機的次數和設備成本。
機器正在學習
在宏觀層面上，深度機器學習可以幫助提高對于宏觀經濟趨勢的意識，從而推動在勘探和生產（E&P）方面的投資決策。經濟條件甚至是天氣模式，還有生產強度等因素都會在投資決策中被納入考量范圍。Kpler這類公司一直采用地理追蹤船只技術，將當前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢進行對比，來幫助運營商進行更好的決策。這些類型的數據可以幫助確定能源航運業(yè)的趨勢。
模糊決策
模糊邏輯是一種人工智能的機制，可以在數據不完整或者不可靠的狀況下幫助決策。如果用一定數量的輸入來設計一個算法，模糊邏輯可以在一個或多個傳感器提供虛假或不一致數據的狀況下克服這些缺陷。模糊邏輯也可以在數據需要被外推，或者需要將信號與噪音區(qū)分時通過儲存表征、加密鉆井以及油井模擬提供幫助。
第4篇：人工智能的投資邏輯范文
關鍵字：電氣自動化；自動化控制；人工智能技術
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A
1 人工智能技術探究及運用實際狀況
最近幾年，不少的科研組織及相關院校對于人工智能技術的革新及探究以及電器設備控制的運用問題上都進行了深入的探究，促使人工智能技術在電氣設備系統(tǒng)結構設計、故障診斷、預警、監(jiān)控及自動保護上都達到了一定的層次。
從電氣設備結構設計中人工智能技術運用方面來分析：由于電氣設備系統(tǒng)結構設計是非常復雜的，關乎到很多方面的知識比如電磁、電路及電機電器運用等，這就對有關工作人員的專業(yè)技能及相關知識掌握有著很高的要求。當下，數字化信息技術得到了前所未有的發(fā)展，推動了電氣產品及控制體系設計逐漸轉入了CAD，這就造成一些新產品、新系統(tǒng)的創(chuàng)建時間縮短了很多，在這個大環(huán)境下，人工智能技術系統(tǒng)設計質量及速度將獲得全方位的提高。
除此之外，人工智能技術對于電氣設備故障掌控及預警有著獨特的優(yōu)勢。通常，如果電氣控制系統(tǒng)有故障的形成那么會在故障形成早期呈現出非線性，為此，人工智能技術獨特的模糊邏輯及神經網絡等方面優(yōu)勢就可以完全展現出來。
而電氣自動化中人工智能技術的運用通常有以下幾種技術方式：神經網絡、專家系統(tǒng)及模糊控制。而模糊控制技術非常便捷，具有超強的可運用性。通常電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術是以AI控制器為中心的，可以把它當做一個非線性函數近似器。跟平常的函數估計設備進行對比，AI控制系統(tǒng)在進行設計的時候其目標并不是完全要求是具體的模型，這種方式就可以完全預防了在設計的過程中需兼顧到模型自身參數不確定性的問題。除此之外，人工智能技術有著非常廣闊的發(fā)展空間，并且非常容易調節(jié)，有較強的一直性能，針對全新信息數據有著很好的適應性。進行配置的時候所需耗費的成本低、方便便捷、對外界的抗干擾性能強。
2 電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術的具體運用
電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術通常有兩種方式的運用：直流傳動控制系統(tǒng)和效流傳動控制系統(tǒng)。
直流傳動控制系統(tǒng)當中，推理機是模糊控制設備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經過很多種形式的函數對變量值進行的測量，同時把它逐漸模糊化、量化；知識庫部分是由數據規(guī)則及語言控制庫共同組成的知識庫，知識庫設計的過程中需運用相關專家的成功經驗以及專業(yè)知識對電氣設備進行有效的控制。
人工神經網絡控制技術是人工智能技術的另外一種形式，該技術通常使用在不同模式的判別及對多種信息的處理，能夠在電氣傳動控制當中展現出很好的作用。人工神經網絡控制技術以并行結構為主，可以在很大范圍內所運用，能夠在很大程度上提高條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的精準性；這種控制技術通常是運用在學習策略差別較小的反向傳播當中，這就是說在網絡狀況非常充裕的隱藏層、結點及適合的激勵函數影響下，多層人工神經網絡唯有運用反向傳播句能夠推算出與之相對應的非線性函數的近似參數，這將在很大的程度上提升運行速度。
當進行交流傳動控制的過程當中，人工智能技術的采用通常也包括模糊邏輯及神經網絡兩方面的具體方式。
針對模糊邏輯來講，截止到現在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設備完全代替，但在國外一所大學中探究出一種高性能的具備多個模糊控制器的全數字化傳動控制系統(tǒng)，這種系統(tǒng)具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設備，同時能夠很好的完全控制任務。
從人工神經網絡控制技術來講，在現實的探究工作上以對交流電氣設備及所驅動的客觀環(huán)境參數的監(jiān)測及診斷為最終標準。當人工神經網絡對電動機進行控制的時候，可以選用反向轉撥的計算方式，經過相關實驗數據的運用，通過電機負載轉矩以及電機的最初速度來最后確定智能監(jiān)控體系能夠檢測的在最大速度的前提下所產生的增加數值。此設計方案的運用，要求神經網絡具備辨別三維圖形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制計算模式具備超強的控制功效。在這種模式中，人工神經網絡控制技術能夠很好的縮小電氣自動化系統(tǒng)定位工作所花費的時間，同時增強對負載轉矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經網絡的結構通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個系統(tǒng)：一種是在分辨電氣動態(tài)參數的前提下針對經過定子的電流開展自行調節(jié)與掌控；一種是在分辨機電體系運行參數前提下對于轉子速度開展自行調節(jié)及掌控。
電氣自動化控制系統(tǒng)的設計
(1) 集中監(jiān)控方式
集中監(jiān)控方式的最大特點是維護非常便捷，針對控制站，防護級別不用特別高，其設計的完成是非常簡單的。但由于是集中式監(jiān)控，它的工作原理是將所有性能有效的結合在同一個處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對處理器來講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設備大多是在監(jiān)控下開展的工作，假設監(jiān)控對象時常顯現出來，必然會造成主機冗余減少，然而電纜所產生的改變就會浪費很多的成本，距離比較長的電纜，若形成干擾的狀況就會造成該系統(tǒng)出現不穩(wěn)定的情況。同時，隔離刀閘的操作閉鎖和斷路器的聯(lián)鎖運用硬接線，由于在分隔刀閘接點的方位有缺陷的存在，就會造成設備正常運行起來非常艱難，以此不能夠順利的進行二次接線。由于線與線之間的連接非常復雜，設備操作起來非常困難，這就會給維護工作造成更大的難度。
(2) 現場總線監(jiān)控方式
當下，以太網(Ethernet)、現場總線等計算機網絡技術逐漸運用在變電站綜合自動化系統(tǒng)當中，同時具備了較為豐富的動作指令，而智能電器設備目前也已經得到了迅速的發(fā)展，所有的這些有利情況的出現促使了網絡監(jiān)控及發(fā)電廠相互間的聯(lián)系更為緊密?？偩€監(jiān)控令設計標準更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會展現出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進行有關設計。運用此監(jiān)控方法，包括了目前所有遠程監(jiān)控方法的獨特優(yōu)點，同時可以很好的減少隔離設備的總數量，也包含了隔離設備、端子柜、I/0卡件、模擬量變送器等。針對智能設備一定要及時的進行有關裝配，假如運用通信線及監(jiān)控系統(tǒng)相互間進行連接，那么就可以節(jié)省很多的控制電纜，節(jié)約投資。除此之外，裝置相互間的性能是不會相干擾的，裝置相互間是由網絡聯(lián)系在一起形成的，因網絡組織較為輕松，為此就促使系統(tǒng)更加穩(wěn)定堅固。如果其中一個裝置有問題出現，那么其他的配件也會受到牽連，但卻不會造成系統(tǒng)整體停止。為此，現場總線監(jiān)控可以當做今后發(fā)電廠網絡監(jiān)控的一種有效的使用方法。
3 電氣自動化控制系統(tǒng)的未來發(fā)展
OPC(OLE for Process Control)技術的涌現，IEC61131的頒布及Microsoft的Windows平臺的范圍運用，很好的為計算機帶來了一個全新的運用方向，因電氣技術具有優(yōu)越的融合性能，為此有著很大的發(fā)展空間。目前在步入國際化時代下，多種控制系統(tǒng)開始得到非常廣泛的運用，這被越來越多的商家所注重以及運用起來。Pc 客戶機/服務器體系結構、以太網和Internet技術推動了電氣自動化的每一場新的革命。在日益變化的市場需求下，自動化與IT平臺的融和,電子商務的廣泛使用推動其不斷的發(fā)展。Internet/Intranet技術和多媒體技術也在自動化上有著非常寬闊的發(fā)展空間，企業(yè)管理人員采用平常的瀏覽器就能夠順利的將有關儲存及提取信息的工作很好的完成，同樣可以把當下企業(yè)的生產流程當做監(jiān)控目標，可以獲取較為精準、全面的各方面信息。隨著虛擬技術與視頻技術的巧妙運用，對人機界面及維修體系帶來了非常顯著的影響，運用對應功能強的軟件，將會對通訊成果及組合氛圍的準求更加顯著，軟件性能增強，從某一種設備開始向集成的方向轉變。
總體上來講，電氣自動化控制系統(tǒng)為今后的發(fā)展創(chuàng)造了很大的空間，為了能夠很好的面對未來更為復雜化的各方面需求，我們一定要兼顧電氣自動化的發(fā)展特點，適時為企業(yè)選擇專業(yè)化的高技術人才來推動企業(yè)的進步與發(fā)展，為此，與之有關聯(lián)的企業(yè)將有了更為寬廣的就業(yè)前景。但需要特別關注的是，這種行業(yè)要求必須要具備超強的專業(yè)技術，在進行裝置配合工作中，需要將自動化與智能化看作工作的首要工作，逐漸促使有關設備與國外發(fā)達國家水平相接軌，獨創(chuàng)行業(yè)的領頭團隊。
4 結束語
電氣自動化控制系統(tǒng)是提升電氣設備的生產性能、流通交換速度的關鍵性方面，在完全‘放棄’人工操作控制的前提下，最大程度的實現了智能化操控。不單單能夠為企業(yè)節(jié)約人力、物力及企業(yè)成本，并且有助于提升企業(yè)生產效率。人工智能技術是探究人類智能模擬的學科，其最大的特點就是自動化。這就是說電氣自動化控制系統(tǒng)中，人工智能技術的運用前景是異常寬廣的，在數字控制理念的科學指導之下，之前所運用的控制器設計技術必然會慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設計所代替。為此，相關企業(yè)及單位一定要加強在電氣自動化控制上的人工智能技術的探究，以便于為企業(yè)未來的健康、快速發(fā)展提供足夠的技術支持。
參考文獻
第5篇：人工智能的投資邏輯范文
在共享單車領域，從公開披露的融資信息來看，摩拜單車累計獲得約12億美元融資，ofo融資額約為14.5億美元左右，永安行旗下的hellobike宣布獲得螞蟻金服領投的3.5億美元D1輪融資。在人工智能領域，商湯科技繼今年7月完成4.1億美元B輪融資后，11月獲得了阿里巴巴投資的15億元人民幣，此輪融資后，商湯科技估值將超過30億美元（約198億元人民幣）。在新零售領域，阿里將投入224億港元（約合190.02億元人民幣），直接和間接持有高鑫零售36.16%的股份，從而成為后者第二大股東。騰訊斥42億元入股永輝超市，獲5%的股權。
馬上就要到2018年了，移動互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)的九大風口是什么呢？下面為大家一一道來：
1、新零售
騰訊和阿里在新零售領域的布局已經非常清晰了，目前的情況是“騰訊+京東+永輝+沃爾瑪”對抗“阿里+蘇寧+高鑫+新華都+聯(lián)華”，這是一場千億級別的大戰(zhàn)，我相信線下很多的零售商都要被迫站隊，可以預計2018年會非常熱鬧。此外，2017年開始興起的無人貨架，例如猩便利在9月份宣布獲得1億元天使輪融資；七只考拉同期獲得5000萬A輪融資；果小美幾乎是同日也宣布完成了1000萬美元A輪融資。另外，哈米科技、領蛙、友盒、陽光樂選等無人貨架企業(yè)也都宣布獲得了數千萬融資。前有巨頭的零售大戰(zhàn)，后有黑馬的搶奪市場份額，新零售的江湖必然掀起驚天巨浪。
2、人工智能
近幾年來，全球范圍內都掀起了人工智能的熱潮。從AlphaGo到iPhone Face ID，國外的巨頭企業(yè)如谷歌、微軟、蘋果等科技企業(yè)把未來的發(fā)展重心集中在人工智能領域，國內巨頭阿里、騰訊、百度等也高調入局。技術是人工智能+的核心動力。據媒體的統(tǒng)計，國內目前涉及人工智能領域的企業(yè)已有709家，并且有不少公司在多個領域已經有突破。在國內的AI投資潮中，商湯科技、曠視科技、依圖科技等公司成為資本追逐的對象。據公開信息顯示，今年5月份至11月，人工智能領域的融資已經超過60億元人民幣。預計到2018年，資本將會更加集中到頭部的公司，AI企業(yè)的大戰(zhàn)一觸即發(fā)。
3、共享經濟
這是一個很神奇的行業(yè)，在短短的幾年時間內造就很很多獨角獸。比如國外的Uber，國內的滴滴和摩拜等。共享經濟的戰(zhàn)火從出行、住房燒到了充電寶、雨傘、圖書、零售等多個領域。從目前的情況來看，2018年的共享單車、共享汽車依然會成為資本追逐的熱點。相信在2018年共享單車行業(yè)可能發(fā)生重大整合，各家都燒不起的時候，就是公司整合的時候。其他的共享領域，就看創(chuàng)業(yè)團隊的表演吧！
4、生物科技
當人們生活得比較好了以后，就想活得久一點，活得質量更高一點，這就非常需要生物科技來幫忙了。近年來，越來越多的上市公司都在布局基因測序，不少上市公司也加入到了基因測序的行列中，業(yè)務競爭日趨激烈。從整個行業(yè)關于基因測序公司的注冊數可以發(fā)現，已經從幾年前的兩百多家上升至目前的一千多家。有數據預測，整個領域2015年容量大約是59億美金，未來年度的增長率也是18%左右。在國內以華大基因為代表的生物科技公司，已經成為全球最大的基因組學研發(fā)機構。谷歌在進行人工智能研究的同時，也不惜砸下15億美元，專門成立了Calico公司，目的只有一個：延長人的壽命?？梢灶A見的是，在2018年生物科技方面的投資會越來越熱。
5、內容付費
這兩年內容付費風生水起，從平臺來看有喜馬拉雅、荔枝等；從自媒體來看有邏輯思維、樊登讀書會；從獨立的APP產品來看也有得到、分答這些，整個市場非常熱鬧。一夜之間知識分子都跑出來了的感覺，身邊的朋友也或多或少受到這些知識付費平臺或大V的影響。羅振宇解決的是知識分子的焦慮，不斷給你講新出來的內容；樊登讀書會主要解決的是白領、銷售、畢業(yè)生和年輕父母的焦慮，跟你講職場是怎樣、親子關系要怎樣處理、管理是怎樣的等。2018年內容付費的產業(yè)有望得到更快的發(fā)展，畢竟人們的物質生活得到較大的滿足以后，精神方面的追求就會開始提升。跟知識付費類似的還有泛娛樂內容的消費，例如視頻、綜藝、游戲、小說、動漫等也會繼續(xù)增長。
6、K12教育
所謂K12教育，“K”代表Kindergarten(幼兒園)，“12”代表從小學一年級到高中三年級的12年中小學教育。2017年在線教育企業(yè)的融資紀錄不斷被刷新，多家公司估值超過10億美元。5月31日，猿輔導宣布完成1.2億美元的融資。8月14日，作業(yè)幫宣布完成1.5億美元的C輪融資。8月23日，在線外教英語品牌VIPKID宣布已獲得由紅杉資本領投、騰訊戰(zhàn)略投資的2億美元D輪融資。2018年K12教育的業(yè)務規(guī)模將會進一步擴大，繼續(xù)成為資本青睞的投資風口。
7、OMO
繼O2O以后，今年一個全新的詞OMO橫空出世。與O2O不同的是，OMO指的是線上與線下互相融合。眾所周知，線上的流量獲取已經越來越困難了，現在移動互聯(lián)網公司普遍把關注的重點放到了線下，特別是三四五線城市。相對于一二線城市而言，三四五線城市的互聯(lián)網程度較低。而且這里的用戶也沒有受到大多產品的狂轟亂炸，對新的產品的接受意愿也相對會較高，至少不會帶有嚴重的戒心，也有較好的付費意愿。2018年OMO必定會成為創(chuàng)投圈新的焦點。
8、大數據
目前大型互聯(lián)網公司的發(fā)展都講究ABC，其中A指的是AI，B指的就是大數據，C指的是云。2017年上半年，據不完全統(tǒng)計有63家大數據創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得了融資，總融資金額超過68億人民幣，其中獲得上億元融資的企業(yè)就有17家。如今大數據已經毫無疑問的成為了熱門投資方向之一，正是資本的進入在不斷促進大數據產業(yè)快速發(fā)展。預計到2020年中國大數據產業(yè)規(guī)?；蜻_13626億元。按照目前的發(fā)展趨勢，到了2018年資本將會擴大在大數據行業(yè)的投資。
第6篇：人工智能的投資邏輯范文
關鍵詞：互聯(lián)網+；會計；教育
一、“互聯(lián)網+”會計的影響
“互聯(lián)網+”會計，從思維到實際操作層面都對會計行業(yè)造成了巨大的影響，賦予了傳統(tǒng)的會計工作更多的可能性。通過分析“互聯(lián)網+”背景下，人工智能、大數據、云計算等新興科技融合會計工作的現狀與影響，能夠幫助思考新時代會計人才的培育方向。
（一）會計信息處理效率大大提升
人工智能在會計工作中能夠快速實現會計信息的處理與數據的運算與存儲，使得會計人員的作業(yè)重心從數據的錄入、整理、歸納、運算等煩瑣漫長的工序轉移到關鍵信息的篩選、核查、審閱等重要環(huán)節(jié)上，大大縮短了信息處理的時間，優(yōu)化了數據的處理功率，同時人為失誤也得到了最大限度地削減。
（二）會計工作內容變動整合
人工智能等新科技在會計行業(yè)的使用與推廣一方面降低了會計工作的強度，節(jié)省了會計工作的用人需要，另一方面也勢必會對傳統(tǒng)的會計工作者產生沖擊，尤其是工作內容簡單且重復性高的初級管賬人員。而大數據的整理分析、計算機軟件的熟練操作與使用、人工智能的運用與管理等也逐漸將成為會計人員工作中的重點。
（三）會計信息更為真實可靠
傳統(tǒng)會計手工記賬的業(yè)務處理容易出現操作失誤等情況，運用人工智能與大數據的應用最大程度上減少了人為失誤，且數據信息得到了良好的存儲管理，易于追溯、查詢與審核，從而大大提高了會計信息的真實性。同時，人工智能的使用相比會計人員相比更能降低因為主觀判斷造成的失誤，使得會計信息更客觀中立，為利益相關者的投資決策提供更為真實可靠的信息。
（四）“互聯(lián)網+”會計技術仍待進一步改進
人工智能、大數據等新興科技引入會計行業(yè)后，在保證其能夠快速獲取、有效處理、精準轉化決策信息的同時，確保人工智能系統(tǒng)可靠、安全、正常的運營是極其重要的工作。在激烈的市場競爭面前，會計技術的運營需要控制在穩(wěn)定的技術及安全環(huán)境下，以防范財務數據的泄露或崩潰而給企業(yè)帶來難以彌補的損失。人工智能等新興科技在引入財務工作的過程中，其安全性、可靠性、穩(wěn)定性等重要性能仍然需要進一步的研究、實踐和優(yōu)化升級。
二、傳統(tǒng)會計專業(yè)教育的不足
“互聯(lián)網+”時代對會計人才培養(yǎng)提出了新要求，傳統(tǒng)的會計專業(yè)教育的缺陷逐漸暴露。具體問題如下：
（一）教育思維固化
在“互聯(lián)網+”會計的背景下，會計專業(yè)人員不僅需要會計專業(yè)知識儲備，在計算機軟件、數據統(tǒng)計與分析等方面也需要具備一定的技能。但前者屬于管理類學科，具有人文科學的特點，后者則屬于理工科的內容，二者之間存在一定的隔閡，但絕不是涇渭分明、非此即彼的關系。而許多高校尚未完成從培養(yǎng)“專業(yè)性人才”到培養(yǎng)“復合型人才”的觀念轉變，沒有將二者進行很好的融合，會計思維與數據、邏輯、計算機思維仍然互不溝通。
（二）課程設計缺陷
我國多數高校如今對于會計專業(yè)課程的設置不盡合理，會計與計算機的融合操作教學一般都只對高年級開設，且其比重與傳統(tǒng)的理論教學相比只占學生專業(yè)課程中很小的一部分。而課程內容也主要在于培養(yǎng)學生會計系統(tǒng)的運用能力，讓學生成為“應用型“會計人員，理論與實踐沒有實現深度融合，學習的更多的是操作應用而非創(chuàng)新創(chuàng)造，使得學生對會計信息開發(fā)系統(tǒng)僅僅處于一種膚淺的認知與操作階段，缺乏對前沿會計信息技術的深入理解與運用。
（三）教學方式落后
當前許多高校的會計教學方法仍為傳統(tǒng)的“理論解讀和實務演練”。教師講述個人對會計知識的理解，學生被動的接受知識與觀點，但沒有主動的對會計知識進行探索；而實務層面，也主要由教師進行示范演練，學生對示范進行單調的模仿學習，重復既定的規(guī)范步驟，這種教學方式拘束了學生的自我探索空間，難以培養(yǎng)學生的自主創(chuàng)新意識，雖然能夠快速學習實務操作的程序步驟，但對于學生分析、解決問題與自主創(chuàng)新等能力的培養(yǎng)仍存有不足。
三、會計專業(yè)教育的發(fā)展方向
（一）培養(yǎng)學生自主學習與創(chuàng)新能力
在“互聯(lián)網+”時代的大背景下，人工智能、大數據、云計算等技術高速發(fā)展，企業(yè)商業(yè)模式變化日新月異，在會計行業(yè)中只有時刻保持著對前沿知識技術的敏感、具備強大的自主學習能力與自主創(chuàng)新能力才能不被智能科技取代。因此在會計人才的培養(yǎng)教育中，應有意識的引導學生改被動接受為主動學習、改單調模仿為自發(fā)創(chuàng)造，不斷提高學生的職業(yè)勝任素質。
（二）培養(yǎng)“互聯(lián)網+”會計思維方式
會計專業(yè)教育不能割裂人與計算機、會計與新科技的聯(lián)系。人工智能等新興科技在會計工作中的使用主體仍然是會計人員。因此在會計教學工作中，應逐漸培養(yǎng)學生樹立“互聯(lián)網+”會計的思維，注重會計知識與計算機實務操作的融合，培育學生處理信息、駕馭系統(tǒng)的能力；增加“互聯(lián)網+”會計相關課程占總體知識群的比重，緊密結合人工智能的開展方向及最新動態(tài)，融合人文與科學思維、管理與計算機思維。
（三）培養(yǎng)復合型會計人才
結合我國當前會計行業(yè)結合互聯(lián)網技術后的發(fā)展現狀進行分析，未來新技術的深入發(fā)展需要依據中國會計準則，不斷完善會計信息化軟件建設，豐富各類復雜業(yè)務的會計處理方式，因此高校需要加大“互聯(lián)網+”會計的“跨界”復合型人才培養(yǎng)力度，使之兼具經濟管理、數據分析、會計實務、信息技術等知識能力，迎合當前會計勞動力市場在快速發(fā)展的科技時代背景下的用人需要。
第7篇：人工智能的投資邏輯范文
2016年，在一片資本寒冬、裁員風暴、倒閉狂潮的哀嚎中，創(chuàng)業(yè)者的精神得以凸顯，他們用一個響亮的宣言反駁所有嘲笑、懷疑和輕視?；仡櫄v史，很多偉大的公司都誕生在市場冷清、處于低谷時的資本時代：從微軟到聯(lián)邦快遞再到CNN，都是從蕭條和熊市中起步的知名科技企業(yè)。
移動互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)大潮已翻涌五年，創(chuàng)業(yè)環(huán)境不斷發(fā)生著變化，曾經“現象級”創(chuàng)業(yè)項目的商業(yè)邏輯在新的市場格局面前，已不再成立，更多的移動互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)者面臨著生死抉擇。五年前，中國擁有智能手機的用戶不到2000萬人，一個幾百萬日活躍用戶的APP足以受到資本追捧。五年后，中國智能手機終端從2000萬臺發(fā)展到十多億臺，市場已逐漸吸收了技術帶來的新鮮感，并開始提出新的需求。
在互聯(lián)網的下半場，如何甩開競爭對手，成為行業(yè)領域的獨角獸？商業(yè)大佬的建議或許能給你以啟發(fā)。
柳傳志：抓住創(chuàng)業(yè)機遇，需要長遠布局
國家政策的變化，或者某一門行業(yè)技術的創(chuàng)新、業(yè)務模式的創(chuàng)新，都會給其他行業(yè)（或者本行業(yè)的企業(yè)）帶來機會。由于互聯(lián)網技術的發(fā)展機會到來了，就像那句話“一陣風來了豬也會上天”，這是機會。但是抓住這個機會以后，能不能待得住，這本身是能力的問題，就不僅是機會的問題了。
這個能力中，有抗擊打、不斷向前的能力。同時，又有根據形勢怎么調整自己的戰(zhàn)略、怎么凝聚隊伍，這些是創(chuàng)業(yè)者必須要認真學習的，也躲不過去的。不然，機會一過就會掉下來。
在我戰(zhàn)斗的時候，堅決想做的一件事情，就是想要有中國人自己品牌的電腦，而且能站在世界的前列。在改革開放前，中國的計算機是非常落后的，完全不知道PC機為何物。所以當我后來有機會能夠把PC機做大，做成中國第一，跟國外的大品牌相比，能夠在質量上、數量上都能占據優(yōu)勢的時候，這就是我最大的心愿了。所以，假設我們那時候打不過人家（也許會敗），但是我會重整旗鼓再來，那就變成我的一個愿景。
創(chuàng)業(yè)者能不能變?yōu)槠髽I(yè)家？實際上，這里邊有一個問題，就是你還有沒有更高的追求。企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者的不同就是在于此，企業(yè)家要不停地有追求，還要能禁得住擊打，能禁得住擊打，能有追求的人失敗的可能性還是非常大的，更重要的一條是要有學習能力（有智商、有情商）。知道遇到什么事情該怎么調整自己、怎么制訂戰(zhàn)略、怎么帶好隊伍。
中關村最開始的時候，被人說成是騙子一條街、倒爺一條街。經過了十幾年的發(fā)展以后，資本進來了，隨著中國國力的強盛，資本認識到了重要性，中國的資本進來以后，吸引了大量的錢（天使投資、風險投資）進來，這樣配套了以后才成功的。過去中國連模式創(chuàng)新都沒有。我相信隨著時間的積累，中國堅持走市場經濟的道路，讓民營企業(yè)充分發(fā)揮作用，中國的技術創(chuàng)新是會走到前列的，只不過是時間沒到而已。
王石：站在巨人的肩膀上借鑒前行
獨角獸本身寓意為“不可思議”，創(chuàng)造奇跡的企業(yè)家們。既然是獨角獸，應該就是年輕的。獨角獸除了代表希望、未來與不可思議之外，它還有一個邏輯上的財務價值的概念，至少它的估值達到了10億美金。
1988年，萬科進行股份制改造，準備發(fā)行股票的時候，我們的凈資產是1300萬元，當時是按照凈資產1塊錢一股來估算的，那時候沒有資本市場，根本談不上未來期望多少錢。而在萬科20周年（2004年）的時候，我們的營業(yè)額是80億元，按照當時的匯率相當于10億美金，這10億美金已經意味著我們已經成為中國最大的房地產公司。
萬科20周年的時候（2004年）又對30周年的營業(yè)額進行了預計――會達到1000億元。從80億到1000億元，99%的人都覺得吹牛，也包括我。10年過去了，萬科現在的營業(yè)額是2000億元。我們現在預計第4個十年是1萬億元。從這個角度上來講，可持續(xù)增長要比“翻番”增長更重要，所以要有耐心、要想得長遠。
作為一個企業(yè)家財務自由太重要了，但是“財務自由”只是其中的一部分。自由是非常重要的，但是金錢絕對不是目的，它只是一個結果，只是一個謀生的手段。所以我想跟大家說：第一，不要為大而大，成為獨角獸只是一個結果。第二，成功不成功我們要有參照系。第三，我們要站在巨人的肩膀上借鑒往前走。
李開復：人工智能崛起，中國很有機會
未來十年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智能公司。在未來十年，世界上50%的工作，都會被人工智能所取代。尤其是助理、翻譯、保安，這些工作真的都會被取代。
為什么人工智能比移動互聯(lián)網還要偉大？因為它影響了很多行業(yè)。哪些領域會最先呢？一定是數據最大、最快能產生價值的領域，比如金融領域。哪些是對人類最有意義的？一定是醫(yī)療領域，癌癥的檢測、切片，基因個性化的治療，還有教育等等。
所有的領域里面，我認為最大的一個領域，應該是無人駕駛。這雖然可能是個十年的目標，但是當電動車、共享經濟、無人駕駛三件事情同時發(fā)生的時候，人類經濟會產生最大的提升和改變。
第8篇：人工智能的投資邏輯范文
據統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術應用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業(yè)革命的風口。
如何把握產業(yè)動向，抓住風口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行系統(tǒng)調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述
1.人工智能概念及發(fā)展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學習的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發(fā)展歷程
2.人工智能產業(yè)鏈圖譜
人工智能產業(yè)鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業(yè)應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領域是業(yè)內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業(yè)鏈
資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心
第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。
資料來源：券商報告、互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業(yè)分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理
2.發(fā)展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉變，自學習狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業(yè)模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業(yè)模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態(tài)構建者，適合以“全產業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口，加速商業(yè)化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。
此類商業(yè)模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優(yōu)勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態(tài)構建者—“全產業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務”全產業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應用和服務一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產業(yè)鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結合先進的算法開發(fā)模塊和產品，這類企業(yè)將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業(yè)應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業(yè)模式和數據模式上就能形成協(xié)同效應。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現快速的數據循環(huán)。
第四部分智能語言技術解讀及行業(yè)分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發(fā)展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流
語音識別即將進入大規(guī)模產業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態(tài)產業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態(tài)系統(tǒng)。
（3）語音識別技術發(fā)展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發(fā)展
深度學習、算力和大數據的爆發(fā)極大促進了自然語言處理技術的發(fā)展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發(fā)揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協(xié)同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業(yè)），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質數據資源能力并可結合行業(yè)Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業(yè)化應用已經開始進入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業(yè)為切入點，深耕垂直領域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業(yè)的應用分析
人工智能產業(yè)鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業(yè)的典型應用情況
資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心
第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用分析
1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜
人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發(fā)展速度較快。
圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜
資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心
2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應用場景
醫(yī)學影像。人工智能應用于醫(yī)學影像，通過深度學習，實現機器對醫(yī)學影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業(yè)分析
1.智能駕駛行業(yè)產業(yè)鏈
智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務鏈中扮演至關重要的一環(huán)。
產業(yè)鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業(yè)鏈圖譜
資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業(yè)鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業(yè)帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規(guī)模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進入。為了觀察行業(yè)風向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行了系統(tǒng)調研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達15.52%。北京以領先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產業(yè)基礎、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業(yè)園;廣東互聯(lián)網產業(yè)發(fā)達，企業(yè)對數據需求強烈，依靠大數據產業(yè)鏈推動人工智能產業(yè)發(fā)展。
行業(yè)分布
從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業(yè)，占比達31.04%;基礎技術層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業(yè)應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業(yè)領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進入。
從行業(yè)應用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數據導向為人工智能的落地提供了產業(yè)基礎，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產業(yè)落地輸出， 目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業(yè)積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍海，推動智慧教育的發(fā)展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。
最新估值
企業(yè)最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達到百億級別，如優(yōu)必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))
第九部分典型企業(yè)案例分析
1.Atman
企業(yè)概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業(yè)經驗豐富的產品團隊創(chuàng)辦，提供專業(yè)領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫(yī)學、新聞、法律等專業(yè)領域語言智能專家，為專業(yè)領域用戶賦能，推動專業(yè)領域用戶進入人工智能時代，助力專業(yè)領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發(fā)機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業(yè)團隊
創(chuàng)始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領域翻譯效果在公測標準和行業(yè)客戶測試中均持續(xù)領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業(yè)文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業(yè)需求自動生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場景，可大幅減少專業(yè)報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業(yè)領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領域用戶提供智能數據源管理、海量專業(yè)數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業(yè)大數據為基礎的業(yè)務輔助能力。
2.黑芝麻
企業(yè)概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業(yè)務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業(yè)團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產業(yè)經驗，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創(chuàng)始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設計、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監(jiān)控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發(fā)來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業(yè)概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業(yè)自主研發(fā)了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業(yè)發(fā)表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優(yōu)秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統(tǒng)
智適應學習人工智能系統(tǒng)模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態(tài)推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業(yè)務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統(tǒng)教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯(lián)網在線上學習課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業(yè)概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊，是中科院戰(zhàn)略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業(yè)標準的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業(yè)領導地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業(yè)應用平臺。
企業(yè)核心團隊
創(chuàng)始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯(lián)合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發(fā)中心組成的三級研發(fā)架構。目前研發(fā)團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優(yōu)勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業(yè)視覺、醫(yī)學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰(zhàn)賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰(zhàn)賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識別技術 PK實戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業(yè)。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環(huán)境光線強弱的影響等諸多優(yōu)點，受到國際巨頭公司的關注。
行業(yè)應用
目前國內有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數據平臺等智能化系統(tǒng)，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業(yè)概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業(yè)提供視覺內容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統(tǒng)、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業(yè)實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業(yè)團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創(chuàng)始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區(qū)合作伙伴經理，主機Linux中國區(qū)負責人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負責人，年銷售額數億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優(yōu)異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業(yè)解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態(tài)貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業(yè)。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業(yè)務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態(tài)適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創(chuàng)科技
企業(yè)簡介
擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統(tǒng)IT運維／企業(yè)運營管理，為企業(yè)客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創(chuàng)團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業(yè)經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業(yè)績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業(yè)級軟件開發(fā)和運維經驗；而產品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構師，深知甲方對企業(yè)運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業(yè)服務市場的團隊，如今在智能運維企業(yè)服務賽道繼續(xù)領跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統(tǒng)一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統(tǒng)IT運維監(jiān)、管、控三個層面，并將相關運維數據及業(yè)務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業(yè)產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業(yè)的業(yè)務數據進行預測，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發(fā)生。
商業(yè)模式
目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標桿客戶形成穩(wěn)定的合作關系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業(yè)模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優(yōu)勢
第9篇：人工智能的投資邏輯范文
【關鍵詞】電網規(guī)劃；負荷；人工智能
1.引言
電力產業(yè)作為國民經濟的基礎行業(yè)，其發(fā)展規(guī)模和運行水平與國計民生密切相關。當前，隨著國民經濟的飛速發(fā)展，全社會對電力的需求不斷增長，電網投資數額持續(xù)加大。目前，我國的電力體制改革正在進行當中，廠網分開的工作已經基本完成。廠網分開是電力工業(yè)體制改革的第一步，將原來垂直一體化的壟斷經營模式逐漸打破，并在發(fā)電側引入競爭。同時，社會主義市場經濟的發(fā)展和電力工業(yè)改革的進行，使電網經營企業(yè)對項目投資和企業(yè)的經濟效益越來越重視。電網經營企業(yè)具有公用事業(yè)的性質，在企業(yè)發(fā)展的同時還要承擔相應的社會責任，對其規(guī)劃項目的分析要考慮社會效益和經濟效益[1]。因此，從電網經營企業(yè)的角度出發(fā)，對整個規(guī)劃項目進行分析和評價，考察規(guī)劃項目財務上的可行性及宏觀經濟上的合理性是非常必要的。
2.城市電網規(guī)劃工作的內容、目的和意義
城市電網規(guī)劃就是采用科學的方法確定規(guī)劃區(qū)何時何地新建或改建何種電力設施。其工作涉及的主要內容有：
（1）規(guī)劃區(qū)內電量、負荷、負荷分布和負荷曲線預測；
（2）分區(qū)分片確定規(guī)劃區(qū)內目標年及中間年的配電所或配電變壓器位置、容量及供電范圍；
（3）確定規(guī)劃區(qū)高壓變、配電所目標年及中間年的站址及容量，計算各變電站的供電范圍；
（4）完成目標年及中間年的無功電源優(yōu)化規(guī)劃；
（5）進行現狀年高壓供（配）電網的分析，規(guī)劃目標年及中間年的高壓供（配）電網；
（6）其他方面問題的規(guī)劃。
城市電網規(guī)劃的目的是使得未來的電網能夠滿足[2]：
（1）負荷的發(fā)展和各種電網技術要求，安全可靠地為電力用戶提供客戶所需質量的電能；
（2）能夠滿足城市規(guī)劃的要求；
（3）能夠滿足環(huán)保、美觀等其他公眾要求。在滿足以上約束的基礎上為電力企業(yè)追求最大的經濟效益和社會效益。
城市電網規(guī)劃工作的意義是：
（1）通過對配電網絡的優(yōu)化規(guī)劃，可以降低系統(tǒng)的網絡損耗，改進未來電網的運行效益；
（2）科學合理地確定變電站的容量、位置及供電范圍，有利于系統(tǒng)的運行管理，減少系統(tǒng)跨區(qū)域交叉供電，有助于提高系統(tǒng)管理和運行效率；
（3）配電網絡結構的優(yōu)化規(guī)劃，可以大大提高系統(tǒng)的供電可靠性；
（4）配電系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃是提高系統(tǒng)投資效益的最有效途徑；
（5）配電網結構的合理性直接影響配電自動化設施的投資效益，配電系統(tǒng)規(guī)劃是配電自動化實施的基礎。
3.規(guī)劃工作面臨的新形勢
隨著國民經濟的發(fā)展，城市電網規(guī)劃工作面臨著新形勢。首先，外部環(huán)境的變化，即與城市規(guī)劃的配合成為目前城網規(guī)劃中必須考慮的一個重要因素。其次，電力企業(yè)更加注重經濟效益和投資回報，開始把電網規(guī)劃工作提到了非常高的地位。上述兩方面的變化，既為城市電網規(guī)劃工作創(chuàng)造了有利條件，又使之成為一個迫切任務。因此，結合國情系統(tǒng)深入地研究滿足實際要求的城市電網規(guī)劃理論，開發(fā)研制高效、方便、實用的具有智能決策功能的城網規(guī)劃計算機輔助決策系統(tǒng)，既是我國城市電網建設當前的迫切需要，也是今后長期發(fā)展的必要科學手段。
4.城市電網規(guī)劃中的智能技術應用
在城市電網規(guī)劃中加入人工智能是當前我國電網發(fā)展的迫切需要。人工智能（Arti-ficial Intelligence，簡稱AI）是與傳統(tǒng)學科完全不同的一門新興前沿學科，它是計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、數學等學科相互交叉滲透的產物[3]。由于它是利用計算機來模擬人類的智能活動，完全擺脫了傳統(tǒng)方法的束縛，能夠解決傳統(tǒng)方法難以解決的問題。自1956年誕生以來發(fā)展到現在，人工智能技術在理論研究和工程應用中都取得了巨大的成功。相關的智能技術主要包括專家系統(tǒng)（Expert System，簡稱ES）、人工神經網絡、模糊集理論等。以下簡要介紹本文涉及到的專家系統(tǒng)、規(guī)則推理與案例推理以及模式識別技術。
4.1 專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是發(fā)展較早，也是比較成熟的一種人工智能技術。專家系統(tǒng)通常由知識庫、全局數據庫、推理機和人機界面等部分構成。知識庫用以存放專家知識，一個專家系統(tǒng)的能力取決于其知識庫中所含知識的數量和質量。常用的知識表示方法包括謂詞邏輯、語義網絡、產生式規(guī)則、框架和黑板[4]等。全局數據庫是反映問題在當前求解狀態(tài)下的符號或事實的集合，它由問題的有關初始數據和系統(tǒng)求解期間所產生的所有中間信息組成。人機接口負責將專家和用戶的輸入信息翻譯成系統(tǒng)可以接受的形式，同時把系統(tǒng)向用戶輸出的信息轉換為易于理解的形式。推理機在一定的控制策略下，針對全局數據庫中的當前問題，識別和選取知識庫中的可用知識進行推理，以修改全局數據庫直到最終得到問題的求解結果。
4.2 遺傳算法
遺傳算法是模擬自然界生物進化過程與機制求解極值問題的一類自組織、自適應人工智能技術[5]。它適合于無表達或有表達的任何類函數，具有廣泛的研究價值。因此，最近十多年來，遺傳算法在我國也得到重視和推廣。遺傳算法在電力系統(tǒng)的應用始于1991年。到目前為止，已經涉及到電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行、故障診斷、潮流計算和控制等許多領域。遺傳算法是用生物群體的觀點來看待優(yōu)化問題，它將待求問題解空間中的任一點看作是一個個體，一定數量個體的結合構成了一個群體，因此，群體中的每一個個體都代表了優(yōu)化問題的一個可能解，但不一定是最優(yōu)解，處于某一時段的群體也稱為代。在遺傳算法中，用位串結構來表示待優(yōu)化的參數，以便于遺傳算子的操作，這個過程稱為編碼；反之，由某一位串求得其表示的具體參數值的過程稱之為解碼。位串也稱為染色體，染色體中的每一個元素稱為一個基因。針對具體問題，遺傳算法通過定義一個適應度函數來模擬生物界中的環(huán)境，而每一個個體所對應的適應度函數值就代表了該個體對環(huán)境的適應程度，適應度值越高，就表明該個體適應環(huán)境的能力越強。確定遺傳算法的第一代群體后，在各種遺傳算子（如常用的選擇、交叉、變異等）的作用下，將按照類似于自然選擇的過程一代一代向前進化，經過逐代遺傳，最終會產生出一批適應度函數值很高的染色體，最后，將這些染色體解碼還原就可以獲得原問題的解。當染色體域足夠大和遺傳代數足夠多時，從理論上講，遺傳算法一定可以給出原問題的最優(yōu)解[6]。遺傳算法允許所求解的問題是非線性的和不連續(xù)的，并能從整個可行解空間尋求最優(yōu)解。
5.結論
隨著我國城市電網建設改造的快速發(fā)展，城市電網規(guī)劃成為一個迫切任務，急需結合國情系統(tǒng)深入地研究滿足實際要求的城市電網規(guī)劃理論，開發(fā)高效、方便、實用的智能化城市電網規(guī)劃計算機輔助決策系統(tǒng)。為此，本文在傳統(tǒng)規(guī)劃理論基礎上應用人工智能等新技術，針對該領域中迫切需要解決的一些關鍵性問題進行了研究。以計算機作為工具，采用新技術、新方法對城市電網進行優(yōu)化規(guī)劃己在電力系統(tǒng)界達成了共識。通過對未來規(guī)劃工作的展望，本文認為未來的城市電網規(guī)劃工作應該是一個包含諸多因素、并不斷吸收和利用各種新技術的靈活的電網規(guī)劃。
參考文獻
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[3]王成山，王賽一，謝瑩華，葛少云.城市電網規(guī)劃工作的復雜性及新技術應用[J].浙江電力，2004（1）：1-5.
[4]陸偉民.人工智能技術及應用[M].上海：同濟大學出版社，1998.
[5]Lee Seung Jae，Yoon Sang Hyun，Yoon Man-Chui，et al.An expert system for protective relay setting of transmission systems[J].IEEE Trans.on Power Delivery，1990，5（2）：1202-1208.
[6]潘熊.電網優(yōu)化規(guī)劃方法研究[D].重慶大學，2002.
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