了解人工智能的产业结构

　　国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像

　　英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。

　　我前两天写了两篇公众号文章，专门分析寒武纪上市和中国芯片产业格局，感兴趣的朋友可以在【全球风口】公众号里找来参照阅读。

　　在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。

　　中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。

　　在云基础上，有很多可以提供的人工智能附加能力，如计算机视觉、智能语音、语义识别、机器学习等，这是一个巨大的市场。

　　比如视觉识别，现在大量独角兽都在追逐这个市场。但我认为长期看，这个市场机会其实很难把握：一方面，政府会形成统一的大市场，不会全国每个区域都搞自己的，未来应该是打通的，市场总体来说就小了；另一方面，不管是多少客户，将来的提供者很可能不是今天的这些独角兽们，而是由基础云平台直接提供，比如阿里、腾讯或者是华为这样的企业。因为这个能力并不复杂，从云上直接提供是最简单的，如果未来向这个方向演进，我预判有一半的独角兽公司会做不下去。

　　当然，不光是视觉识别，也包括动作的识别，还有基本的图形识别，比如另一个热门的市场，所谓医学的图像识别。医学里面X光或者B超这样的图像识别，未来有可能也会被整合到云端。提供者可能是第三方公司，也可能是云端的大IT服务商，都可能变成基础服务的一部分了。

　　另外，语音、语义识别和翻译，未来也有可能变成云端的基础服务。我们知道，今天如果要翻译的话，还需要随身带翻译机。但是未来如果云端的处理能力加强了，所有这些语音全部送到云端去处理，然后把结果返送回来，这时我们每个人的手机就可以是翻译机，而不需要一个单独的设备了。

　　第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。

　　在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。

　　你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。

　　目前最普遍的AI应用就是推荐算法。电商其实就是推荐算法，比如现在有人做海外购，其实就是与国外的数据连接，分享一部分数据，海外有客户就可以利用算法推荐，做的好了，也有可能成为一个小淘宝。另外，比如今日头条，能够从新闻门户及微博网站中杀出重围，依靠的也是推荐算法。我自己就有体会，我现在大量的新闻获得都是从头条上来的。因为我看的东西头条会捕捉到，然后给我推荐的也会越来越精准，所以就成了我获得科技前沿进展的一个好帮手。

　　第二个现在做的很多的AI应用是智能预测。比如在车上装一个搜集数据的小盒子，就可以获得每个用户的行车习惯和行车数据，基于这些数据的智能预测就可以和保险业务挂钩，根据用户的风险指数来动态的决定保费。

　　比如自动驾驶就是一个很好的例子。一个新的技术在发展过程中，总会有迭代升级的过程，所以常见于报端的是：特斯拉又出事了，或自动驾驶又撞到人或障碍物了。

　　另外，比如智能扫地机器人，我在家里就有两台机器人，一个负责扫地，一个负责擦地，节省了我们很多的家务时间。

　　比如商业指征数据，人的行为数据，像心电图，原来心电图很多东西解读不出来，特别牛的老医生可能会看出差异，但是现在用人工智能解读，就能把心脏病里很多小的特征都提取出来，甚至能够救命。

　　这里面最经典的例子就是Apple Watch，如果你上网去搜Apple Watch救命的例子就很多。因为患者随身携带，就会对生理指征产生持续的量化输入和训练，当出现异样的指征时，智能硬件就会比病人甚至医生，更提前地预判风险的出现，从而起到救人的作用。

　　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

　　的概念元素资料下载的电子资料下载，更有其他相关的电路图、源代码、课件教程、中文资料、英文资料、参考设计、用户指南、解决方案等资料，希望可以帮助到广大的电子工程师们。

　　很长时间以来，是否具备情感，是区分人与机器的重要标准之一。换言之，机器是否具有情感也是机器人性化程度高低的关键因素之一。 当前，

　　发展的核心驱动力之一。   知识图谱的概念与分类 知识图谱（Knowledge Graph）于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。它以

　　合作的一些秘密，以便收集商业见解。 人类一直就在梦想有一个无所不知、无所不能的精灵来承担自己的工作。现在，多亏了计算机科学家在实验室

　　落地应用为核心，于10月16日在在北京金茂万丽酒店，举办以“AI UP！”为主题的FUS猎云网2020年度

　　来玩较为复杂的游戏，就好像多人实时策略型游戏dota和《星际争霸》（starcraft），内部的提升培训是

　　为代表的新科技、新业态、新模式有效带动了复工复产，为经济复苏注入了强劲活力。可以看到，我国

　　技术最大的特点就在于，它不仅仅是互联网领域的一次变革，也不属于某一特定行业的颠覆性技术，而是作为一项通用技术成为支撑整个

　　变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的

　　进行确定，同时将社会生产的性质得以反应，发展水平与社会字样的实际利用状况。随着我国科学水平和生产力发展的提升，各种新产品

　　究竟能够带来多少价值，带来哪些价值，制约其发挥作用、产生价值的要素又是什么，值得人们思索。

　　和深度学习应用程序中使用了大数据集和快速I/O技术，但数据存储可能会导致性能问题。人们需要

　　是一个非常泛的概念，它原本是属于计算机科学下的一个子学科，但现在已经衍生到各个领域。具体到各种学科的知识，实际应用则更加庞杂。

　　升级的大背景下，如何从技术中发掘新的价值空间是每一位创业者都应该考虑的问题，而当前区块链、

　　、5G等技术正处在早期的红利释放期，如果能够抓住这些“红利”，不仅会为创业者的发展提供助力，也会带动整个

　　更密集的渗透，同时伴随着5g进入市场，数据将以更快的速度生成，所以企业应该认真地考虑如何改进

　　技术的发展对于行业领域的影响，不仅对于广大的创业者具有重要的指导意义，对于职场人来说也可以积极做好应对，以保持自己的职场竞争力。

　　报道称，“20.35大学”项目总干事瓦西里特列季亚科夫表示，“该项目的任务是让所有大学生和高校工作人员，

　　系统是如何做出决定的，而这将成为医疗、制造、保险、汽车领域的关键。那么这对于组织意味着什么？

　　的意愿也越来越强烈。目前整个亚太地区来看，半数以上的调研人士已经部署了AI解决方案，绝大多数的企业和机构计划在未来的一年里应用AI技术，甚至已经

　　自1956年Dartmouth学会上提出，在经历一个又一个寒冬之后，如今真正登上了人类舞台。当下，不论是计算机视觉、自然语言处理还是安全监控以及

　　北京时间1月21日消息，微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）认为，未来，理

　　目前正处于技术炒作周期的顶峰，并将开始向曲线谷底滑落，进入下一个发展周期。换一个角度来说，作为一项成功的技术，

　　来说，狗的形象是什么样的。首先，它主要识别头部（这是狗的主要特征）；其次，电脑的识别方式是将其定位到亚当（图像左侧）和上帝（图像右侧）的中间。总结一下就是，Deep Dream技术被运用于一幅描绘亚当诞生的图像，

　　发展背后的需求。这就是为什么人们看到数据科学家的工作方式在资金、工资、工具和设备方面有所改进的原因。

　　这个词的热度可谓是直逼贝克汉姆抖森泰勒斯威夫特，似乎每个人都愿意拿这个说事，不管懂不懂的都能跟出租车司机似的说个半天。可是，又有几个人真正明白

　　Facebook 官方博客更新，FAIR 主管、深度学习代表人物 Yann LeCun 与同事撰文，深入浅出解释什么是

　　春节前两天，当深圳市民都在为回家过年奔走时，深圳市政府召开了一场深圳生物、新能源、互联网三大新兴