人工智能切入领域的案例？人工智能的切入点_美股资讯

人工智能概念股应该买什么

首先，人工智能去年资本大规模介入之后，炒高了人工智能标的的市值。而人工智能最近几年的利润扩张还是比较有限的，所以这一项技术将进入行业的徘徊期，2018年不会太好。但是从更长的周期看，的确这一项技术将逐渐取代很多职位，而且会带来更多的便利。对于人工智能来说，现有的人工智能都是基于深度学习算法。粗略的描述，就是计算机通过多个问与答总结出路径，当你问计算机的时候，其相应的做出应答。所以基于现有AI的有几项关键点，其一是大数据，其二是算法，其三是芯片。

这三项中算法反而不是障碍，这和我们的普遍认识不同，各大互联网巨头为了推进人工智能的发展，纷纷开源了人工智能的算法，很多公开的算法带动了几个固定人工智能领域技术的突飞猛进。所以这三项中最不用担心的是算法，这里面主导的是谷歌。

然后是大数据，人是粮食喂大的，人工智能是数据喂大的，这方面拥有众多数据的企业将延续在人工智能方面的优势，诸如科大讯飞，诸如搜狗和百度，这里面国内当然是百度在头，科大讯飞在手机端有大量的应用，而且在智能家居上面也有广泛的应用，当然其也是在人工智能领域握有门票的。百度通过搜索，或者如今新APP的语音搜索当然数据也很大。

最后是芯片，人工智能并行计算，芯片需要结合CPU和GPU，当然如今芯片的发展方向是专用的AI芯片，包括云端的和终端的芯片，这方面寒武纪的确有希望，注意，仅仅是有希望。国外的当然是英伟达和AMD。不过要注意的是，英伟达和AMD的GPU在其他领域也同样大规模的应用，比如无人机，比如VR。这样也使得这两个公司的估值具有十足的泡沫。如果比特币在2018年真的崩溃一次，外加英特尔等芯片巨头也杀入了多个交叉领域，也许股价会回归。

当然，很多的数据公司依然存在，科大讯飞仅仅是如今在人工智能切入的比较深的企业。其他诸如海康威视，诸如卫宁健康，诸如阿里巴巴，诸如腾讯，诸如四维图新，诸如很多很多如今手握大数据的企业，未来都是不错的方向。这里面我们仅仅是举例数据来源的重要性。

另外要说的是，人工智能有很多分支，诸如无人驾驶，诸如智能音箱，诸如智能玩具，但是这些应用如比较广泛的仅仅是智能玩具，其他很多的人工智能应用在未来几年无法提供足够的利润支撑过高的估值，因为很多技术可能在5G到来之后会被颠覆。因为在5G时代数据传输更加实时，这就是为什么AI芯片要有云端和终端的区别。云端通信和机器间通信或者车车通信在未来还要再一次改变人工智能的发展方向，有些深度学习运用的不再是数据存量，而是数据增量。

所以，对于高科技，保持深度关注，但也要注意风险。

人工智能有哪些应用场景

谢邀

老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~

其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。

AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。

1、自动驾驶

自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。

2、AI医疗

AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。

3、AI安防

AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～

4、AI教育

AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。

不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。

人工智能在教育产业有哪些应用

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

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。

智能语音机器人是如何引领引领人工智能发展的

智能语音技术的研究是以语音识别技术为开端，可以追溯到20世纪50年代。随着信息技术的发展，智能语音技术已经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手段。

在智能语音技术上取得的重大突破，让商业化落地成为可能。据易观数据显示，2018年中国人工智能市场规模将达200亿元，而智能语音的市场规模也将突破百亿元，而这些都是在深度学习、高性能计算和大数据的迅速发展下，推动智能语音技术从实验室走向工业界，并且开始商业化。

在这个实现商业化的过程中，语音交互核心环节的成果有：语音识别、语义理解、自然语言生成、语音合成，应用方面则主要在智能车载、智能家居及智能穿戴设备，它们的兴起加速语音技术落地，同时智能语音机器人同样作为一款智能服务产品，开始引领人工智能发展。比较有代表性的是图灵机器人，它定位于语义和认知计算的平台服务提供商，可以提供聊天机器人平台和机器人操作系统。

在智能语音机器人的产品布局上，可以凸显出人工智能发展的重要性，以人工智能为基础，横向切入智能家居、儿童机器人、智能客服和虚拟机器人等应用场景，成为产品发展的重要方向。

未来人工智能的趋势，或许更多依赖语音入口，逐一建立以物联网为基础的商业模式，以此引领人工智能发展。

人工智能切入领域的案例？人工智能的切入点

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