人工智能切入领域？人工智能切入领域的意义

星蕴 • 2024年09月20日 am 9:05:28 • 美股资讯 • 阅读 0

“洗牌”当前，人工智能企业如何延续热度抓住场景：如新零售与传统零售的结合抓住安全：很多人工智能是以识别切入市场，落地均在安全领域抓住政府单：目前能就人工智能下单且下大单的只有政府，市场变成政府营销型的

“洗牌”当前，人工智能企业如何延续热度

抓住场景：如新零售与传统零售的结合

抓住安全：很多人工智能是以识别切入市场，落地均在安全领域

抓住政府单：目前能就人工智能下单且下大单的只有政府，市场变成政府营销型的tog市场

人工智能领域，面对大公司的竞争，创业公司的机会在哪里

我来从大公司和风投的角度回答吧。上周，高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲告诉我，高通创投目前的投资重点调整为前沿科技，确切说就四个方面：人工智能、XR（AR/VR/MR）、机器人，无人机，以及万物互联。

“终端侧人工智能就是AI的一个入口”，不乏为目前略显焦虑的AI投资人、缺乏机会的AI创业企业的一个方向。

所谓的终端侧人工智能，也指端智能、端侧智能、边缘计算等。如今线上的流量入口越来越少且越来越贵，以后的入口是大大小小的终端，包括手机、摄像头、传感器、机器人等，将涵盖我们生活的方方面面。

而且高通创投发现，很多AI巨头在终端侧人工智能方面并没有做到完全覆盖。譬如，高通最近追加投资的农业大数据公司奥科美，奥科美的农业数据，高通没有、BAT也没有，巨头们尽管数据量庞大，但数据种类不一定全面，譬如鸭叫、猪叫的声音，或者农业植株叶子的图片，是缺乏的——而这就是初创企业的空间和机会。

在这些领域中创业，无可避免要关注设备端的AI，因为终端侧AI有几个优势：

数据安全；低时延，类似刷脸、美图、拍照等功能一定都是在终端进行；整个执行回路的可靠性。简单说，采集到的数据如果要通过网络传输到云端进行计算，然后再返回到终端，那么过程中网络的任何不稳定就都会导致应用的失败，这样整个执行的可靠性就变弱了。自适应。目前的刷脸技术需要多方配合：规定必须站在某个位置，脸部必须朝某个方向，然而有了自适应技术，就灵活很多。譬如ETC，传统的ETC要求汽车必须短暂停车识别，但现在的技术已经可以支持车辆以正常的速度通过收费站完成识别和认证。不过，要具备这种自适应的能力，就需要终端侧人工智能的配合。

在终端侧，全球出货量最大的终端就是手机，而今年手机已经开始使用人工智能功能，例如美颜、人脸解锁。看来今后手机的AI能力会越来越强，AI的普及性会越来越高，AI应用的覆盖面也会越来越广。

当然，从之前的云端AI，发展到现在的终端侧AI，给了业界新的挑战，小数据环境下本地训练的能力就是其中之一。

在云端的人工智能发展，包括运算能力、模型复杂程度等，可以不断往上叠加——比如商汤科技在2016年推出了1000层的深度神经网络，而这么大的网络显然在手机或者笔记本上是跑不起来的，它更适用于大数据、精细层计算。

而目前终端侧人工智能的使用，都是将已经训练好的模型小型化，然后放在手机、联网摄像头、空调等各类终端上让它来执行。终端侧智能下一步研究的重点是：小数据、无标注、限制环境下的人工智能训练，考验的是小数据环境下的本地学习和本地训练的能力。

从AI整个大方向看，中国市场特别大，这就给中国的AI企业带来独特又非常宝贵的市场资源。

中国的互联网金融发展得特别快，身份认证的市场比较突出。并不是说美国的互联网金融水平不高，但美国多年来的信用卡和信用体系，积累的数据已经特别多。在美国，要鉴别身份，目前并没有刷脸的技术，但因为系统已经积累了很多数据，他们可以通过核对这些数据信息就能判断你的身份，比如说你在某几个地址是否居住过；但是中国没有这样的数据积累，同时互联网金融在这两三年内突然爆发，这就提供了一个广阔的身份认证市场，比如你想盗用别人的身份证借款，要如何判断这是不是你本人的身份证，这个市场就很大了。

市场大，大家都入局，那么机会就减少了，所以人工智能初创企业需要在各个行业进行挖掘。

人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入

谢谢邀请！

人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。

学习大数据可以按照以下路线进行：

第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。

第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中Java和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。

第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。

第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。

最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司

在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。

1.腾讯

人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。

2.华为

不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。

3.暴风

专门做AI电视的。

4.华大基因

致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。

5.平安集团

平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。

先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。

人工智能产品和公司有哪些

1.虹软科技。AI视觉龙头，服务于智能手机、智能汽车、物联网等。

2.圣邦股份。AI模拟芯片龙头，应用于语音识别、超声测距、红外避障等。

3.汇川技术。自动化伺服系统中以9.8%的份额占据国内龙头。

4.绿的谐波。国内RV减速机龙头，国内市场份额超过20%。

5.科沃斯。各类家庭服务机器人、清洁类小家电等智能家用设备及相关零部件。

6.柏楚电子。定增3亿元用于人工智能，切入下游焊接工作。

7.埃斯顿。工业机器人收入占比67%，国内工业机器人龙头。

8.云从科技。AI四小龙之一，国内人工智能领先企业。

9.赛为智能。国内最专业的智能化系统细分龙头，拥有全自动化智能电、人脸识别。

10.泰禾智能：智能检测分选装备及工业机器人装备龙头。

人工智能切入领域？人工智能切入领域的意义

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