什么是工业互联网？与智能制造有什么关系？看完你就明白了什么是工业互联网？与智能制造有什么关系？看完你就明白了科技展览百家号近年来，伴随着以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术，逐渐与工业新材料、新工艺、新能源、先进制造等创新成果跨界融合，引发了全球新一轮的科技革命和产业变革，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式正不断涌现，工业互联网应运而生，并推动着全球工业体系的智能化变革，即“第三次浪潮”。随着“第三次浪潮”的到来，智能制造正在全球范围内快速发展，并已成为制造业重要的发展趋势。对于智能制造，其实现主要依托两方面的基础能力，一是工业制造技术，包括先进装备、先进材料和先进工艺等，这是决定制造边界与制造能力的根本；另一个就是工业互联网，即基于物联网、互联网、云计算与大数据、人工智能等新一代信息技术，充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配臵效率、创作差异化产品和实现服务增值。也就是说，工业互联网为智能制造提供了关键的基础设施，为现代工业的智能化发展提供了重要支撑。智能制造中的工业互联网作为工业智能化发展的重要基础设施，工业互联网的本质就是基于全面互联而形成数据驱动的智能，在这个过程中，工业互联网能构建出面向工业智能化发展的三大优化闭环：（1）面向机器设备运行优化的闭环，核心是基于对机器操作数据、生产环节数据的实时感知和边缘计算，实现机器设备的动态优化调整，构建智能机器和柔性产线；（2）面向生产运营优化的闭环，核心是基于信息系统数据、制造执行系统数据、控制系统数据的集成处理和大数据建模分析，实现生产运营管理的动态优化调整，形成各种场景下的智能生产模式；（3）面向企业协同、用户交互与产品服务优化的闭环，核心是基于供应链数据、用户需求数据、产品服务数据的综合集成与分析，实现企业资源组织和商业活动的创新，形成网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式。随着这种智能化发展趋势的推进，工业互联网对现代工业的生产系统和商业系统均产生了重大变革： 基于工业视角：工业互联网实现了工业体系各个层级的优化，如泛在感知、实时监测、精准控制、数据集成、运营优化、供应链协同、需求匹配、服务增值等；基于互联网视角：工业互联网实现了从营销、服务、设计环节的互联网新模式新业态带动生产组织和制造模式的智能化变革，如精准营销、个性定制、智能服务、众包众创、协同设计、协同制造、柔性制造等。无论是以美国通用电气公司为代表的“工业互联网”计划，还是德国西门子公司为代表的“工业 4.0”战略，其本质都是通过以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术推动工业体系的智能化变革，实质都是工业互联网。因此工业互联网也就成为中国工业未来发展的重要方向，对此中国政府于 2015 年推出了《中国制造 2025》的国家战略规划。《中国制造 2025》战略规划的推出，旨在通过“三步走”实现制造强国的战略目标。在规划当中，明确提出：“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。”另外，针对工业互联网，《中国制造 2025》提出：“加强工业互联网基础设施建设规划与布局，建设低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网。加快制造业集聚区光纤网、移动通信网和无线局域网的部署和建设，实现信息网络宽带升级，提高企业宽带接入能力。针对信息物理系统网络研发及应用需求，组织开发智能控制系统、工业应用软件、故障诊断软件和相关工具、传感和通信系统协议，实现人、设备与产品的实时联通、精确识别、有效交互与智能控制。”中国发展工业互联网具有制造业综合实力强和互联网基础好的双优势。一方面，我国制造业综合实力强。早在2010年，我国制造业占全球比重就已达到19.8%，跃居世界第一；另一方面，我国有一批世界先进的通信企业和互联网企业，这些企业实现了从底层网络协议到上层应用的全面覆盖，对大数据、云计算、人工智能等有深入的研究，为工业互联网的发展提供了技术保障。此外，我国每年大学毕业生总数高达700多万，这些知识群体未来都可能成为新的“人口质量红利”。积累数据多也是中国工业互联网的一大优势。工业互联网的核心就是大数据的价值创造，中国的制造业门类、设备数量、工业大数据数量都名列前茅。为了进一步推动工业互联网在制造业中的应用，提升制造业的整体智能化水平，中国政府相继出台了一系列政策，旨在进一步推动中国工业的信息化，提升中国制造业在国际上的竞争能力。关于工业互联网的国家政策当前，新一轮科技变革和产业变革给中国制造业带来了巨大的发展机遇，随着政府持续的政策推动，信息化、智能化的工业发展趋势将会引导中国从制造大国向制造强国转变。在这个过程当中，工业互联网等基础设施将提供重要支撑作用，将大大促进中国制造业的整体生产效率，优化生产过程，扩大竞争优势。目前，工业互联网革命已经展开，过去的十年当中，互联网技术已逐渐开始应用到工业生产当中。未来，随着工业互联网应用的不断深入，在给全球经济带来益处之时，也将带动着工业互联网相关产业快速发展。智能制造需要将广泛应用于制造业的自动化技术和信息技术深度融合，需要制造企业实现数字化转型，到 2018 年，对于 67%的全球 2000 强企业来说，数字化转型将是其关键策略，并且截止到 2017 年，超过 50%的 IT 预算将被花费在新一代信息技术之上。由此可见，工业互联网作为当今席卷全球的工业革命浪潮的核心技术推动力，将为智能制造提供关键的基础设施，并打造新的工业生态体系。与此同时，在着新一轮的工业革命当中与工业互联网相关的产业将同样获得迅速发展。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。科技展览百家号最近更新：简介:谈小车知识，看看新车动态作者最新文章相关文章2017中国人工智能产业深度解析报告！
今年以来，人工智能成为最受市场关注的投资领域之一，众多创业公司在资本助力下，得到了快速发展，计算机视觉是创业公司最多的领域。在基础支撑与核心技术层支持下，各种应用场景走进了人民的生活。
一、中国人工智能产业处于上升阶段
人工智能产业是指以人工智能关键技术为核心的，由基础支撑和应用场景组成的，一个覆盖领域非常广阔的产业，与人工智能的学术定义不同，人工智能产业更多的是经济和产业上一种概括。
中国人工智能产业规模2016年已突破100亿，以43.3%的增长率达到了100.60亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元，并于2019年增长至344.30亿元。
中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。
二、2015年是中国人工智能创业年
根据对中国168家以人工智能为驱动技术或业务的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能创业公司于2015年成立，除此之外，20.8%成立于2014年，2016年成立的人工智能占到了16.7%。
从2014年起，中国人工智能产业的创业潮就开始兴起，2015年是名副其实的人工智能创业年，涌现了相当一部分优秀的创业公司。值得一提的是，2016年，虽然资本市场回归理性，但人工智能创业热情并没有太大的减退，这说明，人工智能作为前沿技术，随着商业化场景的拓展，人工智能的产业前景依然值得期待。
42.9%的人工智能创业公司位于北京，而上海则拥有16.7%的人工智能创业公司，15.5%位于深圳，而广州的人工智能创业公司占比则为7.7%。在北上广深之外，浙江和江苏分别拥有5.4%和3.6%的人工智能创业公司。
人工智能是高度知识密集型的产业，北京的人才、技术、产业、资本等环境都优于其它地区，是人工智能的创业重镇。有丰富技术、硬件和产业资源的深圳和上海也吸引了相当一部分人工智能创业公司。共有82.8%的人工智能创业公司分布在北上广深，在一定程度说明，人工智能产业将形成以北京为绝对核心，上海、广州、深圳为重点城市的地理布局。
三、计算机视觉是创业公司最多的领域
中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司，高达35家，紧随其后的是服务机器人领域，有33家，而排名第三的是语音及自然语言处理领域，有18家，智能医疗、机器学习、智能驾驶等也是相比比较热门的领域之一。
计算机视觉技术是人工智能的重要核心技术之一，可应用到安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，而目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础是其成为最热门领域的主要原因。
四、语音识别的人工智能水平最受认可
有46.0%的手机网民认为语音识别是人工智能发展水平较高的领域之一，紧随其后的是智能家居，得到了40.5%的手机网民的认可，而机器人、智能驾驶、个人助手、无人机等领域亦得到了较多的手机网民认可，其中，智能安防和智能金融的认可度较低。
语音识别作为发展较为充分的领域之一，不乏科大讯飞等出色企业，有着较为成熟的产品体系，已经实现了较大范围的应用落地，是用户较为熟悉和满意的细分领域。智能家居被认为最具发展价值
41.0%的手机网民认为智能家居是最具发展价值(包括社会、经济等价值)的领域之一，紧随其后的是智能驾驶、机器人、智能医疗等，而仅为9.7%、9.2%的手机网民认为智能金融、可穿戴设备存在较大发展价值。
智能家居一方面范畴较为广泛，涉及众多的家庭产品，另一方面与人们的日常生活息息相关，得到充分发展的智能家居，能够很大程度地改善人们的生活。智能驾驶、机器人、智能医疗等领域，既能够有效地提高生产效率，又能够在生命健康方面给社会带来价值。体力劳动最有可能被人工智能取代
普通技工和服务从业者是手机网民认为最有可能被人工智能取代的职位之一，分别占比46.0%、40.8%。需要注意的是，销售公关类、经营者(批发零售)是最少手机网民认为会被取代的职位之一，占比分别是5.9%和5.7%。
人工智能取代人类劳动力是必然趋势，人们更多的讨论是何种职业会被取代。其中，简单重复、主要以体力劳动为主的职位被取代的风险最大。而判断是否会被人工智能所取代，更多的是需要从可学习性、感性程度、主观依据等多个角度去思考。超人工智能的发展存在一定的争议
在“是否赞成发展超人工智能”的调查中，有53.0%的手机网民认为超人工智能可以有限制地发展，而表示完全反对的手机网民占比为22.0%，有14.8%的手机网民不认为有可能实现，仅有8.4%的手机网民很赞成超人工智能的发展。
超人工智能是指在拥有智能计算和决策能力的基础上，拥有自我意识、价值观等心智意识的机器。关于超人工智能的发展，各方面存在不同的看法，对于普通手机网民而言，超人工智能所拥有的心智意识一方面拥有很大的不可控性，另一方面又缺乏理论和技术支持。但是，更多的手机网民依然较为理性，认为超人工智能可以有限制地发展。
五、中国人工智能产业特征总结
1.大公司产业链布局广，创业公司专业性强
产业链特征方面，中国人工智能产业生态中，基于资源能力，大公司的参与布局较广，在基础层、技术层及应用层皆有所布局。中国不乏优秀的人工智能公司，大部分专业性较强，专注于某一细分领域的技术和应用研究，其中，计算机视觉领域集中了大批的优秀创业公司。但是，各应用场景之间的人工智能技术相关度存在一定的差异。
2.以B端业务为主
商业模式方面，大部分公司的业务主要以B端解决方案和服务为主。一方面，B端业务注重与行业客户的互动合作，更有利于人工智能技术和产品的落地;另一方面，行业客户对于生产效率的提高有强烈的需求，而C端产品需求仍需挖掘。不过，大公司的C端产品布局依然是相对活跃的。
3.人才成本较大，存在较大的需求缺口
技术方面，以深度学习为代表的机器学习算法研究是广泛的基础能力，但目前国内在此领域的人才供应相对紧缺，流通性较弱，因此也导致了高端研究人才的超高成本，同时有部分公司选择在美国建立研究院或实验室。这说明，作为知识密集型产业的典型代表，人工智能产业存在较大的需求缺口。
4.传统行业和技术给予充分的支持
产品方面，目前仍缺乏一定的革命性产品，更多的是利用人工智能技术对传统行业产品的改良。在这个过程中，医疗健康、装备制造、汽车、金融等行业给予了人工智能产业充分的支持，通过合作开发等方式，助力人工智能技术的应用落地和商业化。
六、中国人工智能产业趋势预测
1.“人工智能+”有望成为新业态
在移动互联网时代，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响，艾媒咨询分析师认为，随着专用人工智能的发展，作为一个庞大的高新技术合集，“人工智能+”作为一支新经济业态已经开始萌芽，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展。
2.人工智能产业将成为独角兽集中地
在大公司和传统大型企业之外，人工智能产业集中着非常多的优秀创业公司。优秀的人工智能创业公司有着成熟的团队配置、先进的技术能力、健康的现金流等，同时受资本方的认可度较高。艾媒咨询分析师认为，人工智能作为最具前景的产业，将成为新的独角兽集中地。
3.人才储备将成为制约中国人工智能发展的重要因素
从目前来看，虽然相关机构的研究表明华人的人工智能学术成果占全球一半以上，但中国人工智能技术和产业在大部分领域仍落后于全球一流水平。虽然中国在数据积累和传统产业基础上有一定的优势，部分细分领域有领先成果，相关研究投入不断加大，但整体上的人才储备落后于美国，在基础研究、产业链等方面存在较大挑战，将成为制约人工智能发展的重要因素。
4.人工智能全面发展需要更多的积累
真正的强人工智能缺乏基础，人工智能技术更多的是依靠机器学习和计算能力促进生产力的发展。理性地看，“机器统治人类”的奇点恐惧缺乏一定的基础，虽然人工智能已经在机器学习等关键领域得到了一定的突破，但更多的是属于专用人工智能，往通用人工智能等更高层次的发展仍需积累。
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智能化是什么意思
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智能化是什么意思
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&智能化&英文对照intellectualizedintelligentize&智能化&在学术文献中的解释1、按人工智能的定义,智能化是指使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能而进行的工作2、智能化经济预测方法的含义1.智能化是指具有一定的判断和选择现有的各种方法及其组合的主观分析能力.任何经济预测,都需要经历确定目标、收集基础数据、建立数学模型、评判预测结果四个阶段3、大型化是指采用大功率固态放大器、大型星载多波束天线及大型太阳能电池板技术.智能化则是指采用更先进更灵活的星上交换技术.卫星大型化技术已有很多介绍下面主要介绍一下卫星智能化技术的实现方法4、智能化是指生产力中的科学技术含量愈来愈高,这是先进生产力的突出标志和技术基础.它是金融风险预警体系的重要组成部分5、智能化是指要提高为教育、研究开发和高科技工业服务的硬件设施的质量和水平,同时从事知识和技术创新的人员通常需要一个低层低密度的绿色开敞空间,以利于他们的思维、创造等脑力劳动6、3.3.5智能化系统所谓智能化是指计算机化,实际上是要求把整个公共广播系统全盘置于计算机管理之下.近年来,随着计算机技术的普及,常规公共广播系统...quot,常规公共广播系统的许多环节先后都纳入了计算机管理、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能而进行的工作&br/&2,这是先进生产力的突出标志和技术基础、建立数学模型、智能化是指生产力中的科学技术含量愈来愈高、3,随着计算机技术的普及;在学术文献中的解释&br/&1、创造等脑力劳动&br/&6.卫星大型化技术已有很多介绍下面主要介绍一下卫星智能化技术的实现方法&br/&4,都需要经历确定目标.智能化是指具有一定的判断和选择现有的各种方法及其组合的主观分析能力、评判预测结果四个阶段&br/&3,同时从事知识和技术创新的人员通常需要一个低层低密度的绿色开敞空间;智能化&英文对照&br/&intellectualizedintelligentize&br/&&br/&&quot.近年来.5智能化系统所谓智能化是指计算机化,实际上是要求把整个公共广播系统全盘置于计算机管理之下、按人工智能的定义;智能化&quot,以利于他们的思维、所谓智能化是指电子表单可以检测出填写时出现的错误并给予及时纠正还可以利用现有数据库的数据自动填写表单避免反复填写同样的信息并完成表单上的计算&br/&8.智能化则是指采用更先进更灵活的星上交换技术、智能化是指要提高为教育.任何经济预测.它是金融风险预警体系的重要组成部分&br/&5,从2000年起,全盘由计算机管理的公共广播系统被陆续推出市场&br/&7.3、智能化经济预测方法的含义1,智能化是指使对象具备灵敏准确的感知功能、大型星载多波束天线及大型太阳能电池板技术、研究开发和高科技工业服务的硬件设施的质量和水平、收集基础数据、大型化是指采用大功率固态放大器。
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您可能有同感的问题干货！最全的人工智能产业的相关介绍和入门指南干货！最全的人工智能产业的相关介绍和入门指南茶诗清扬百家号1. 人工智能的基础知识人工智能的常见定义1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义人工智能发展最早可以追溯到1956年，当时整个学术界认为人工智能：使一部机器的反应方式像一个人 在行动时所依据的智能根据人工智能的应用，人工智能可以分为专用人工智能、通用人工智能、超级人工智能。专用人工智能：目前的人工智能属于专用人工智能，如计算机视觉、语音识别等，以一个或多个专门的领域和功能为主，目前主要是人脸识别，图像识别，语音识别等，后续也会专门讲这一部分；通用人工智能：通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能，关键在于自动地认知和拓展。目前正在研究人为地设计尽可能多的功能的弱通用人工智能，但目前研究水平仍远远未达到；超级人工智能：超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的价值观、世界观等，与技术的发展不同，超级人工智能的基础是人类对生命科学的全面深入的理解，目前仅存在于文化作品中。比如我们过去看的电影《未来战士》，以及《西部世界》等，存在于想象中。总体而言，人工智能已经在我们身边出现了很多年。人工智能发展过程中几个重要的里程碑（下图来自2015年人工智能应用研究报告）人工智能发展历程在以上，最最重要的3个里程碑分别是：1957年：罗森布拉特发明第一款神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰1986年：BP算法出现使得大规模神经网络的训练成为可能，将AI推向第二个黄金期2013年：Hinton提出“深度学习”神经网络在语音和视觉识别上取得成功也就是说，我们用了将近56年的时间在专用人工智能才有了突破性的进展，离《西部世界》还远着。专用人工智能关键技术参考：专用人工智能2. 人工智能的产业链及应用情况人工智能产业链非常庞大而且一直在演变，每一次的演变都有有相应的设备基础支撑，推动应用向前发展，AI大神吴恩达在一次访谈中提过：一个新科技的出现要掐着时间，不能太早也能太晚。比如说iphone，2007年才是它发布的正确时间，而不是在1993年，因为那时的芯片，电池，屏幕技术还没到位。另外一个极端的例子是达芬奇发明直升机，他发明直升机的时间是1480年代，而飞机引擎技术在1900年代才出现。还有自动驾驶技术，2007年研究自动驾驶技术还太早，因为AI要用到的传感器还没生产出来。2015年以后，整个自动驾驶的生态系统才算比较完善。同样在1990年代，网络，视频流还不足以支撑慕课问世，到2011年，整个网络基础建设才为在线视频教育提供了较好的环境。深度学习也是，90年代数据/计算比较小，浅层算法效果更好。从2007开始，有了大数据做基础，深度学习才取得了更好的效果。但是，我们还是要感谢历史中所有的革新者，包括早期的那些人，他们的工作对后来的发展进步也非常具有影响和帮助。人工智能市场总览自下而上可以分为三类，我认为最早赚钱的一波公司就是硬件公司，比如之前GPU运算爆发的英伟达，其次数据采集公司，最后应用公司。BCG人工智能产业链格局A. 人工智能【基础层】：主要以硬件为主1. 运算芯片：GPU\TPU\FPGA等2. 终端数据采：摄像头\麦克风\智能运动佩戴（心率、血压）等等3. 终端数据传输：Lora、NB-iot、BLE、WIFI、3G/4G等4. 云计算：BAT、IBM、亚马逊、华为、微软等公司的云服务5. 用户行为大数据：BAT、京东、新浪、今日头条等用户数据6. 行业大数据：社保、医疗、政府的工商农建行业数据等7. 智能终端：智能手机（很难想象，但是确实是组成之一）B. 人工智能【技术层】：主要以机器学习、语音、自然语言处理、计算机视觉1. 机器学习（深度学习）：模型的建立和数据训练2. 语音及NLP处理：语音识别和解析，等3. 计算机视觉：图片识别、分类及解析、人脸识别、物体识别C. 人工智能【应用层】：我们将人工智能行业细分为13类：深度学习/机器学习（通用）：这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。典型例子包括预测数据模型与分析行为数据的软件平台。深度学习/机器学习（应用）：这类公司同样使用计算机算法，但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言，并将其转化为可理解的表达。例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。自然语言处理（语音识别）：公司产品能够处理人类语音的片段，准确识别单词并推测含义。典型的例子是语音指令的检测并将其转化为可执行的数据。计算机视觉/图像识别（通用）：这类公司研发的技术主要是图像处理、分析，可从中提取信息、识别图像中的物体。典型例子包括图像搜索平台和研发员使用的图像标签应用程序接口。计算机视觉/图像识别（应用）：这类公司是在非常垂直的案例中使用图像处理技术。典型案例包括面部识别软件和能让用户通过拍照搜索商品的软件。手势控制：公司产品可让用户通过手势与计算机互动或交流。典型例子包括让人们通过肢体动作控制游戏角色的软件以及仅用手势就能控制计算机和电视的软件。虚拟私人助手：这是一类基于反馈和指令来为个体完成日常任务和服务的软件助理。典型例子有网络客服助理和个人助理app，管理个人日程安排等。智能机器人：可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人。典型例子有家庭机器人，可以在互动中根据情感做出反应，还有帮助人们找到商品的销售机器人。推荐引擎和协助过滤算法：软件能够预测用户对电影、餐厅等的偏好，并推荐个性化的内容。典型例子有音乐推荐app和基于用户过去选择进行推送的美食推荐网站。情境感知计算：软件能够自动感知周围环境以及使用背景，例如位置、方向、光度，并以此调整行为。典型例子包括感知环境的黑暗度并调高亮度的应用。语音翻译：识别人类语音并立刻自动从一种语言翻译至另一种语言的软件。典型例子是自动以及实时的将视频谈话或网络研讨会翻译为多种语言的软件。视频内容自动识别：这类软件可以将视频内容的一个样本与源内容文件相比较，通过它独特的特点识别内容。典型例子有对用户上传的视频与版权视频文件比较以侦测是否侵权的软件。3. 人工智能的常见商业模式和代表性公司过去数十年的互联网及新科技产业无非以下四种商业模式:其中，项目集成设计硬件、软件授权、服务为一体，人工智能公司常见变现模式如下：其实人工智能行业并不赚钱，那么人工智能从业人员的高薪是谁支付的？与所有风口吹泡泡的故事一样，资本再次充当了那个“老好人”的角色，但资本自己并不如此认为。从年，国内投资过人工智能领域的机构多达145家，而无论是否投资过人工智能企业，几乎所有投资机构在公开场合都认为：人工智能的确是未来，只是在未来有多远，以及如何估值这个问题上存在一定疑问。 以学术水平论估值，是正在布局这个行业的一些VC的基本逻辑。人工智能行业代表性公司(以下非全面数据)：基础层（按技术层级从上到下，下同）计算能力层：大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、神经网络芯片等计算能力提供商数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据技术层框架层：TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, DMTK, DTPAR, ROS等框架或操作系 统算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件应用层应用平台层：行业应用分发和运营平台，机器人运营平台解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用，人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强从变现赚钱能力来看不同产业链的变现能力如下：解决方案是大部分公司最容易进入，而且最快可以变现的部分。其次就是大数据：但是大数据的进入门槛基本已经被垄断。通用技术和算法框架：这个类比较尴尬，来钱慢，对技术要求也要高。应用平台：API接口调用，各种开发者生态群落人工智能的主要公司有：第一类是互联网巨头，包括“超第一梯队”的跨国公司Google和微软亚洲研究院，以及第一梯队的巨头——大家熟悉的百度、阿里和腾讯；以及第二梯队的今日头条和滴滴等公司。第二类是人工智能创业公司，以某种人工智能技术为主营业务的创业公司，典型的如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技；视觉识别领域的格灵深瞳、商汤科技和旷视科技等。第三类是将人工智能融入到自身业务中的其它创业公司，如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。人工智能这一波的猛烈炒作，实际上炒作的这些标志性公司大多属于技术型公司，并没有太好的变现渠道，真正在赚钱的公司都是一些行业的垂直应用公司（解决方案公司），而且完全不知名。这波炒作的公司在后面的篇幅会单独介绍。垂直应用产品：图像识别领域1.车牌识别2. 车辆特征识别人脸识别领域：人证合一设备1. 写字楼来访登记终端-人脸识别+身份证校验2. 酒店人脸识别系统-人脸识别+身份证校验3. 人脸识别门禁-人脸识别+身份证校验4. 考场人脸识别人脸识别（安防领域）1.人脸检索2.视频流人脸监控3. 人脸信息收集终端手机端的人脸识别应用手机端有两种重要应用，一种是之前被广泛诟病的人脸身份验证（一种是类支付宝的用户源照片上传，作为比对源，还有一种是直接连接NCIIC的库，跟身份证照片比较），实际上很容易绕过，导致这类产品的需求量佷低。一种是技术集成，比如FaceU，MSQDR，这类产品采取终端检测，避免了带宽限制和延迟问题，以及用户的安全隐私问题。1. APP的身份校验2. APP的人脸更换3. 手机拍照应用，人脸特征点的定位跟踪语音识别领域1. 手机端的语音识别助手2. 语音情绪识别接口3. 语音合成人工智能歌曲合成，可以大量生产语音库，，国外的公司 Jukedeck ，还有语音合成（未来语音可能可能无法证据使用）在你微信对面说话的妹子可能是一抠脚大汉写的程序。4. 人工智能衍生产业代表性公司人工智能后台大数据数据智能化结果推荐：我们看到的百度、google以及阿里广告，还有今日头条，都是在大量的数据自动根据喜好生成，并且建了一条又一条的策略去推广产品及服务，同样在智能征信、医疗数据、金融领域，比如国内的各种保险银行贷款公司，通过多维的数据计算（基因和医药公司）和评估客户的潜在风险。而智能投顾通过股市期货交易数据做出概率和胜率较高的选择，围棋数据则做出了一个个阿尔法狗。5. 国内人工智能领域的投资情况国内外巨头投资：2017年人工智能企业融资事件已发生62次，已完成的融资额比去年多了一倍，全年资产流入量将有望突破700亿。最近的一次为商汤科技获得4.1亿元的投资.6. 人工智能产业的薪资待遇水平国外的人工智能公司： 以下是同样来自 Glassdoor 网站，根据员工匿名提交的16个报告估计的人工智能从业者的薪酬范围，平均薪酬总额包括基本薪资、奖金等。可以看到，平均薪酬总额超过10万美元的职位有人工智能研究科学家、人工智能工程师主管、人工智能与过程控制主管、高级人工智能工程师等，其他职位的平均薪酬总额也在61k~93k美元之间。在国内人工智能公司，公司的主要构造：1. 基础算法研发部门2. 产品应用研发部门3. 解决方案BD部门4. 在线服务BD部门每个公司因为在产业链上的位置不同，不同部门的投入也会有很大的差距。人工智能领域技术岗位薪资参考：算法工程师:年薪在30~50万 商业公司中的研究员则在50~100万之间项目主管或CTO:年薪80万以上上不封顶，普遍在150万左右多数公司的技术人员如果跳槽可以在50万以上，也有很多回学校做研究的。大公司里的高级职位薪酬会比创业公司更高一些，而基础职位的薪资，创业公司比大公司更高。主要原因是市场人才紧缺。其他的基本岗位和互联网多数公司差不多：总体而言，国内的主要人工智能公司工资较高的部分都是在工程师部分，但是否可以持续很久还待观察，毕竟现在的高薪主要还是因为缺人干活，而每家公司又极度依赖于技术进行估值。相反重要的产品和市场销售部分几乎都是很低的投入（已获得风投的公司中），所以还需等等待回归商业本质，这些部门的工资才会有一个进一步的提升。7. 如何进入一个人工智能产业相关公司8.人工智能产业的泡沫思考1995年至2001年间，由于媒体和资本的过度投机，让普通民众和投资者认为互联网将会改变一切。随之而来的泡沫破灭，让大约5万亿美元IT业市值蒸发，许多知名企业破产。在之后的不到五年里，互联网确实改变了一切。后来互联网对世界的变革，甚至超过了2000年互联网泡沫最鼎盛时期华尔街的想象。但这并不能挽回那些互联网先烈的命运。整体来说，人工智能这一波技术的天花板很低，如果现在短期内实现不了的需求，再投多少钱也没用，还是要靠学术界有进一步的突破……学术界上一次突破（深度学习算法）带来的应用红利可能马上就要到头了。专注互联网新媒体的的JUZIMEDIA|橘子创意，具有超过十年的互联网行业经验，高效整合各种资源，向企业提供APP产品设计开发、网站建设、互联网运营推广等一站式外包服务，深入了解客户需求，解决客户从设计开发到运营过程中一系列问题。JUZIMEIDA网站：http://www.juzicy.comJUZIMEIDA资讯站：http://www.juzicy.com/blog本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。茶诗清扬百家号最近更新：简介:2017这个世界让我更精彩作者最新文章相关文章}