人工智能各个领域代表的企业介绍

　　人工智能是一个模糊的大概念，越来越多的企业开始使用人工智能来推动数字化转型，伴随着人工智能的逐渐成熟，将催生新的数字业态以及商业模式。当然在这个过程中企业还需要重新思考文化、思维模式和商业模式，而不是孤立的技术项目。

　　目前可以将中国主流AI企业分为语音识别与自然语言处理、计算机视觉、服务机器人、机器学习平台、AI综合性企业、专用芯片、智能驾驶、金融、教育、医疗、交通等11个大类，其中包含了4类重点技术产品领域、6类重点应用领域，以及AI综合性企业。

　　就像资本市场几年前对云计算厂商的青睐一样，人工智能成了新一代投融资的风向标，刚才列举的这些企业在融资上都有着不错的表现，基本都已经实现B轮或C轮的融资，金额也都在数亿到数十亿美元不等。

　　2017年，全球5起融资最高的事件中，中国企业就占4家，分别为蔚蓝汽车16亿美元、旷世科技4．6亿美元、商汤科技4．1亿美元、明码生物科技2．4亿。

　　据创投分析机构CB Insights统计2017年间全球AI新创企业共1100家，在数量占比上美国依旧领先于中国，但在全球AI资金方面，国内新创企业拿到了48％，而美国则为38％。

　　目前在人工智能的投资上有四个重点关注领域，第一、计算机视觉，这是目前应用较多的一个领域，也有着很高的回报率，其成熟度低于自然语言处理；第二、深度学习，很多互联网企业和硬件设备厂商已经开始做深度学习一体化的产品和服务；第三、服务机器人，还属新兴领域市场空间广阔，在工业和服务领域将有很好的应用前景；第四、智能无人设备，其在家庭、教育、医疗等多个领域拥有应用场景。

　　根据Gartner的调查结果，有意义的人工智能（AI）部署才刚刚开始。Gartner “2018年CIO议程调查”显示，4％的CIO实施了人工智能，46％的CIO制定了相关计划。

　　现在很少有企业大规模的部署人工智能，因为与大多数新兴或不熟悉的技术一样，早期采用者在其企业组织中部署人工智能仍然面临许多障碍。

　　企业应该投入一些时间和资源去了解人工智能技术，标准化的业务流程、简单单一的问题、辅助决策是现在企业最先考虑的应用领域。许多企业都已经可以实现一些不太复杂的人工智能应用来提高效率以及提升服务体验。

　　另外人才短缺同样是当前人工智能领域的一个大问题，全球AI人才估算约为30万，市场整体需求则在百万以上，再加上人才分布不均，对于人才的争抢也日益激烈。

　　中国人工智能人才缺口也超过500万，现状上看人工智能创业企业多且迅速，不仅需要具备专业技术，还需要拥有toB经验，这也是人才问题难解的重要因素。

　　声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容图片侵权或者其他问题，请联系本站作侵删。侵权投诉

　　，由此引起的数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题也日益凸显。“AI基础设施建设亟需从自身底层能力

　　，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，

　　，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别

　　，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别

　　发生了颠覆性的突破，不断有热门技术迭代和实施落地。当然在AI技术的发展变化中，有技术的的爆发也有技术的消亡。

　　的诸多方面，也已有一些应用。比如，美国两家公司EquBot LLC、ETF Managers Groupl 于2017 年10 月合作推出全球首只应用

　　大会现场，通过AI上海“产业先锋”“应用场景”“机器人矩阵”展区等，集中展现了上海大力发展

　　。TIBCO公司分析战略副总裁Shawn Rogers表示：“IT很快不仅成为了合作伙伴，而且成为了消费者，利用

　　iQ压机系统在压机车间记录每个坯料的材料参数，从而避免了对每个身体部位进行详细检查的需要 使用

　　，不断提升基础性诊断效率，促进药物研发及基因检测的速度与准确率，完善患者预防诊断的周期管理，加速制造

　　(AI)成为技术开发人员和专家之外的主要话题时，很多讨论都集中在这将如何破坏人力资本。随着AI能够以更快，更便宜的方式执行各种低技能的任务，许多工作有被机器取代的风险。

　　着什么，仅仅只是能给我们的生活带来更多高科技的产品，还是能够推动整个人类文明的进一步发展。

　　研究院成立后，将对理论加以完善，然后通过原型系统来验证理论，进而做大量的应用系统，用到山东省以至于全国各行各业、

　　从大家津津乐道那些酷炫的效果变成了社会的一个共识，变成了一个国家战略。“我们要做的就是扎实推进

　　从大家津津乐道的那些酷炫效果变成了社会的一个共识，变成了一个国家战略。我们要做的就是扎实推进

　　在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等诸多行业取得了突破性进展，并加速冲击着社会、生产、生活等

　　技术近年来应用于纺织品织物设计、织物疵点识别和分析、面料性能评价、棉杂分类和评级、起球等级评定、上染率计算等

　　手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人）产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、AmazonEcho、GoogleHome等

　　的发展必须建立在海量的大数据、以几何级数增长的计算能力和机器学习算法的突破的基础上，甚至可以简单理解为“深度学习＋大数据＝

　　制造时代的来临，传统制造业转型升级的速度也在提升。AGV机器人迎来了重要的发展机遇，越来越多地被应用汽车、烟草、医药、食品等