人工智能的前景怎么样?

国内人工智能有哪些代表公司和产品?

国内值得关注的人工智能公司有:百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业,他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革,使得AI技术无处不在,渗透至各行各业。

下面简要介绍一下上述公司:

人工智能是百度的核心战略,众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金,推动中国AI的发展。同时,赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识,因AI 将会像水电一样成为基础设施,无处不在。

腾讯面对人工智能,加速其创新脚步。创建了人工智能实验室AI Lab,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,让AI Lab备受关注。

阿里所成立的人工智能实验室,主要面向消费级的AI产品研发,包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室,欲抢夺家庭控制入口。另外,阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范,将人工智能引入至金融生活,包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市,就是蚂蚁金服所研发的。

搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器,而是依托人工智能。并且向清华大学捐赠 里罗列的网站 排在前面的一般点击量都很大

人工智能最有前景公司有哪些?

由于本人目前混安防行业,对安防行业的人工智能解决方案还是比较了解的。

安防行业目前主要的人工智能解决方案是人脸识别,可以说人脸识别几乎是人工智能领域率先大批量应用落地的,因此我们这里就说说人脸识别吧。

一、从AI算法方面来看有哪些伟大的公司

商汤科技(SenseTime)专注于计算机视觉和深度学习原创技术,通过研发视觉技术,赋予计算机视觉感知和认知的能力,商汤科技在人脸识别、物体识别、图像搜索、智能监控领域都有布局。

2017年11月28日消息,人工智能独角兽商汤科技获得了来自阿里巴巴的15亿元新一轮融资,估值超30亿美元。

而在这之前,商汤已经在7月份获得了4.1亿美元的B轮融资,而这个B轮融资已经刷新了当时的人工智能融资最高纪录。

因此就以这个融资角度来看,商汤科技可以称得上是人工智能行业的独角兽了,当然商汤科技之所以能够被资本市场看好,完全是因为他们的核心团队,创始人是汤晓鸥是AI领域的领军人物,专注于计算机视觉的研究多年,获得美国麻省理工学院的博士学位,他被誉为全球人脸识别技术的“开拓者”和“探路者”,在这样一个人物的带领下所创立的团队,自然被资本市场看好。

2)旷视科技(face++)、云从科技、依图科技

目前,商汤科技、旷视科技(face++)、云从科技、依图科技被称为中国的四大独角兽,李开复也曾惊叹人工智能领域居然能有四个独角兽,并给予了警告,认为存在一定泡沫。

不过,我个人认为目前AI尤其是人脸识别处于井喷状态,能出现四家独角兽也不足为奇。

这四家独角兽当中,除了商汤知名度最高,旷视科技(face++)也具有相当高的知名度,因为阿里巴巴旗下蚂蚁金服亦是旷视科技的投资方,而且阿里巴巴的支付宝用的人脸识别解决方案就是用的旷视科技的。

国外也有些AI人脸算法公司,如西班牙的Herta Security,俄罗斯的Visionlabs等,就不一一介绍,请大家自行百度。

二、从解决方案层面来看有哪些伟大的公司

安防行业如果你还不知道海康威视你就OUT了,海康威视目前基本可以说是以AI为其核心战略,刚刚结束的迪拜Intersec展会,海康威视的人脸识别解决方案可以说是非常吸睛。海康的核心并非算法,而是他的整体解决方案的整合能力,目前几乎很难有对手了,就连华为也没有这么强悍的人脸识别解决方案,下图为海康2018迪拜展会展示的人脸识别解决方案,可以说科技感十足。

太多,这里不详细介绍,但几乎都向海康看齐。

三、互联网巨头在AI的布局

目前BAT三大巨头分布都在AI方面发力了,比如阿里的人脸识别,机器人都有布局,而腾讯在人脸识别的方案更加让你振奋人心,据说可以一秒卸妆还原你的素颜,可以说被广大妹子所痛恨。

而百度一直在致力于无人驾驶。

当然三巨头在AI的其他领域或多或少的都有涉足。

人工智能作为当前相当热门的领域,所涉及的范围非常广,但无论如何,人工智能的发展都离不开三大核心:算法,大数据和硬件资源,具体可以参考我的头条号文章:浅谈深度学习:人工智能的三驾马车

不过就拿人脸识别来说,算法公司比如商汤科技,他们有优秀的算法,仍然无法一家独大,因为他还缺一个东西,这个东西一般是非常难获取的,它就是“大数据”,由于商汤是中国企业,正好中国有着最大的人脸库,有着这一本地化优势的商汤等AI算法企业,可以说让中国的人脸识别应用落地应用已经非常成熟,也因为如此,中国将会变得越来越安全。

不过如果商汤等企业想要走出去海外,恐怕他会遭遇海外本地AI算法企业的阻击,因为任何一个国家的人脸数据并不会轻易的给其他国家的。

所有说,AI的终极战争恐怕会在“大数据的”争夺上展开,谁握有大数据,谁将有发言权。

科大讯飞股票跌停,是否说明未来形势会好转?

传闻科大讯飞跌停,系因著名私募高毅旗下产品被强赎有关。并称高毅重仓股东方日升、海康威视、大华股份、上海家化、木林森均受到影响。上述提到的个股中,木林森已连续两个交易日跌停,今天东方日升跌停,海康威视、大华股份跌逾7%,上海家化在昨天跌停后今天反而封涨停板。

我们稍微总结一下市场传闻:

  • 1.是否因为科大讯飞业绩不达预期导致;
  • 2.是否因为股东大会2021公开发行事项未通过导致;
  • 3.股吧论坛:某私募出现情况导致它所重仓的股票跌。

公司基本情况正常,公司公开发行今天下午顺利通过。同时业绩层,根据最新情况,收窄了盈利区间的范围,年度累计净利润为12.29亿元-13.93亿元,同比增长50%-70%。

目前公司无法查询今天的股东的变化情况,所以不能证实或者证伪市场的相关私募的传闻。公司现在正处于规模化推进阶段,商业模式也从项目制逐步升级到产品及平台。董事长也基于提出增持股权的考虑,要增持了股份。

给大家翻译一下,大概就是辟谣市场传闻,并表示要增持股份稳定股价。

那么我们来看看科大讯飞的实际状况如何。

各项业务稳步推进,经营业绩符合预期

科大讯飞曾于《2020年第三季度报告》中披露了年度业绩预告,公司预计年度累计净利润为106,492.86万元-139,259.90万元,同比增长30%-70%。公司2020年第四季度经营持续向好,根据最新的财务审计进展,业绩预计范围进步明确:年度累计净利润为122,876.39万元-139,259.90万元,同比增长50%-70%。

车载语音方面,由于车机和人的交互更多将采用语音,未来伴随着智能汽车渗透率的逐步提高,智能汽车中的语音交互将更加丰富,进而带动市场规模不断增加。

市场竞争格局方面,科大讯飞(SZ:002230)为国内相关领域的龙头企业。佐思产研数据显示,2019H1,科大讯飞车载语音的市占率达46.5%,显著高于竞争对手百度、阿里和思必驰。

成立于1999年,科大讯飞是国内最大智能语音技术厂商之一,更是A股科技企业中的标杆。在过去很长时间里,其良好的股价表现都给投资者带来了丰厚的回报。

但作为A股中的明星科技股,其财报似乎总是伴随着营业收入和净利润在增长方面的不平衡。简单地说,科大讯飞各种利润数据的问题,让其经营方面的一些不确定性暴露了出来。如果再配合其他财务数据去观察,就会发现,这些现象背后,有更深刻的业务根源。

科大讯飞现在估值988亿,现在的市盈率是98倍,这个行业,市盈率来说可以说还不算太贵,毕竟很多科技股,200倍的市盈率还在上涨,但是也绝对谈不上便宜。

根据机构预测,2021年的业绩增长,如果可以兑现,现在是65倍,从市盈率来看,65倍的市盈率,对于这样的公司来说,还是有投资价值的。

财务方面,公司有11.21亿的商誉,对于千亿市值来说,这个商誉不算多,但是,对于利润来说,这个商誉基本与利润相等了,这是可能影响业绩的一个风险。
科大讯飞是做智能语音技术的企业,近三年销售净利润只有8-9%,因为公司的负债偏高。应收账款太高了。2019年营业收入100亿,利润9.43亿,但是,应收账款高达50亿。所以净资产收益率也不会高,最高也只有9%,从这些数据来看,公司长期投资的价值不高。

另外,科大讯飞的业务增长中,很大一部分都来自于外部并购。从科大讯飞上市至今,公司营业收入虽然增长了50多倍,但其中很大一部分增长,都是靠资本的力量对外收购获得的。

  • 2016年,公司出资4.95亿元收购乐知行100%股权;出资1.01亿元,收购讯飞皆成23.2%股权,18年再次收购讯飞皆成10%股权;
  • 2015年,出资1500万,收购启明玩具60%股权;出资3720万元,收购安徽信投18.6%的股权;
  • 2014年出资2.16亿收购上海瑞元100%股权;
  • 2013年出资4.8亿收购启明科技100%股权。

这些并购,便成为推高了公司销售增长的重要因素。虽然合并报表的销售收入保持了快速增长,但后续对复杂业务的整合,以及被动面对多个领域对手的竞争,都会导致1+1<2的情况出现。基于这些原因,其上市10余年间,其利润的增长幅度(16倍)远不如其销售收入的增长幅度(50倍)。

总之,科大讯飞长线投资的价值一般。根据技术分析,关注42.8元,能否止跌,如果止跌,可以带止损,进场做波段,如果不能止跌,那么就不是过顶回踩,没有参与的价值。

国内最好的人工智能上市公司

国内最好的人工智能上市公司:首当其冲科大讯飞:作为中国智能语音与人工智能产业领导者,专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。6月27日,《麻省理工科技评论》(MITTechnologyReview)全球50大最聪明企业榜单发布,科大讯飞首次上榜名列全球第六,在同期上榜的中国公司中位居第一,科大讯飞作为中国人工智能产业领导品牌获得广泛共识,成为国际人工智能竞争格局中的代表性中国力量。

1.人工智能(英文:人工智能,简称AI)又称智能机械和机器智能,是指人类制造的机器所表现出来的智能。一般来说,人工智能是指通过普通的计算机程序表现人类智能的技术。该词还指出了这种智能系统是否可以实现以及如何实现。一般教材领域对人工智能的定义是“智能体的研究与设计”。智能体是指能够观察周围环境并采取行动实现目标的系统。约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。Andreas Kaplan和Michael Heinlein (Michael haenlein)将人工智能定义为“系统正确解读外部数据,从这些数据中学习,并通过灵活的适应使用这些知识来实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究具有高度的技术性和专业性,每个分支领域都具有深度和差异性,因此涉及范围广泛。

2.人工智能的核心问题包括构建推理、知识、规划、学习、沟通、感知、移动物体、使用工具和操纵与人类相似甚至优于人类的机器的能力。目前,大量的工具已经应用了人工智能,包括搜索、数学优化和逻辑演绎。基于仿生学、认知心理学、概率论和经济学的算法也在逐步探索中。思考来自大脑,思考控制着行为。行为需要将意志实现,而思想则是对收集到的所有数据进行排序,这就相当于一个数据库。因此,人工智能最终会进化成一台机器来取代人类。人工智能的定义可以分为“人工”和“智能”两部分。“人为”很容易理解,也没有争议。有时我们必须考虑人类可以创造什么,或者人类自身的智能是否高到足以创造人工智能,等等。但一般来说,“人工系统”是一般意义上的人工系统。

3.人工智能机器人 关于什么是“智力”有很多问题。这包括意识、自我和心理(包括无意识思维)等等。人们普遍认为,人们理解的唯一智力是他们自己的智力。然而,我们对自己的智能的理解是非常有限的,我们对人类智能的必要元素的理解也是有限的,所以很难定义什么是“人工”智能是的。因此,对人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。关于动物或其他人造系统的其他智能也被普遍认为是与人工智能相关的研究课题。 人工智能在计算机领域受到越来越多的关注。它已在机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统中得到应用。

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现成的人工智能语言处理系统可以产生多达1,400磅的碳排放量[1]。 基于AI的语言系统可以产生大约80,000磅的体重,这是人类一生中呼吸的两倍[1]。 搜索和训练神经网络体系结构所需的能量大约为6,16,000磅[2]'-大约是美国普通汽车排放量的五倍!

您没听错; 人工智能带来的巨大碳足迹给技术格局带来了风险。

没错,人工智能将继续呈指数级增长,并且将继续存在,但是环境问题已成问题。 人工智能不仅成为道德关注的焦点; 它也占全球二氧化碳总量的3%左右[3]。

问问自己-机器驱动的社会是谁的?

技术与社会-两者正处于十字路口。 想想带机器人的道路,带机器的人类以及其他一切由数字驱动的事物-您看到了什么? 您是否看到智慧城市或工程意识形态的观点views贬不一,或者您想象一个社会福利已转变为社会公正的世界?

工程教育是我们想要称呼的,而且令人惊讶的是,它并非来自基础知识。 它仅限于学校和社区提供的教育。 在教育系统上教些东西只会帮助那些对一切都将如何切换到数据驱动的生态系统,而对环境完全没有影响的想法云雾people绕的人。 Erin A Cech博士[4]在2013年谈到美国如何试图强调培训具有道德意识,具有社会意识的工程师的重要性,但相反,工程教育本身却未能鼓励新手将公益视为其职业责任-从而在同等程度上利用AI和无知的见解给出了伪现实。

非政治化-它指出,社会的文化和社会问题在“实际”工程工作中并不令人满意,因此应予以消除。 可以这么说,在某个地方,我们确实带来了仅技术进步的概念,但是它会如何影响我们周围的人或环境,我们对此最不用担心。 未经专业人士的考虑而完成的工程工作只是一项不好的技术。 由于技术和社会被视为两个不同的Struts,这使工程师难以理解他们的所作所为及其对社会的影响,从而使公共福利变得更加困难。 我们确实需要度量标准,这些度量标准可以纳入“社交技术”专家制作的照片中。

工程师头脑中涉及很多事情,包括数据隐私性,物联网,易访问性,5G等,同时,它打开了一个几乎容易被利用的世界。 最好的例子之一可能是教育系统中的网络安全。 由于当今社会越来越多的监视,维持治安等目的,以实现更好的司法公正,这也为不道德手段打开了后门。 在现代社会中,即使我们谈论的是智慧城市,大部分资金的确来自政府和商人。

一切的基础? 相信。 那就是机器缺乏的地方。

好吧,解决方案? 一个财团,可以由在不同情况下受过养育的人们信任,以便每个人都可以对他们充满信心。 至少,我们可以找一个可以为人类现在付出的代价做出决定的人,以便纠正旧的行为和人类的美好未来。 需要建立以社会正义为基础的社会。 围绕非殖民化研究方法的研究的出现确实表明我们已经开始,并且我们正在朝着更美好的世界前进。 新一代确实知道我们失去了什么以及我们目前面临的情况。

最大的问题-技术是否更智能,而不是绿色?

企业急于吸收数据并获取见解,这为AI带来了强大的动力,因此可以提供更好的结果。 但是承受重担的塔架是环境。 更广泛的模型,更多的消耗以及对环境的负面影响。

当“数据饥渴”的机器说话时,全世界都在聆听。

碳排放量。 能源消耗。 减少温室气体排放。 –他们都在机器提供的闪亮见解的影响下掩盖自己。

从2012年至2018年,深度学习计算所需的能量增加了约300万倍[5]。 机器学习模型通常需要更多数据,并且倾向于消耗更多功率。 为了使这些模型更加熟练和准确,人们需要更多的培训和执行,这是一个永无止境的消费过程。

一个很好的例子-OpenAI最近推出了最大的基于AI的语言模型-GPT3,该模型在约5000亿个单词的数据集上进行了训练,而之前的GPT2模型在400亿个单词的数据集上进行了训练[6]。 在此之前,2018年,最佳的NLP模型BERT在30亿个单词的数据集上进行了训练,而BERTNet则优于XLNet,后者在320亿个单词上进行了训练[7]。 —这些数字一开始听起来很乐观,但随之而来的风险包括冗长的培训课程,这转化为更多的能源消耗,最终导致大量的碳排放。

该数据隧道的末端是否有亮灯?

肯定有 。 毫无疑问,人工智能正在保护环境并促进该国经济的发展,从而提供治理的透明性。 如果必须相信普华永道的最新报告,用于环境应用的人工智能有可能使一个国家的GDP增长3.1–4.4%[8]。

如果照常开展业务,到2030年,它可以将全球温室气体排放量减少1.5%至4.0%,同时将GDP大幅提高[8]。 早期的GDP增长在欧洲,北美和东亚等世界各地可见,约合1万亿美元[8]对于能源和交通运输业,可能分别削减约2%和1.7分别占温室气体总排放量的百分比[8]。 话虽如此,但仍然需要更多地关注水和农业,因为它们在更广泛的意义上在环境中发挥着重要作用。

尽管人工智能可以帮助做出正确的决定,改善气候预测并致力于分配可再生资源,但必须有一些解决方案来减轻风险。

●可以将AI模型培训课程移至云中,并在可再生资源消耗更多的位置附近进行托管。 由于云可以存储更多数据集,因此利用来自不同位置的数据也更加容易。

●制定有效的AI算法可以有所帮助-斯坦福大学小组最近进行的一项研究评估了针对同一任务的不同算法。 结果显示,调整后的算法和未调整后的算法的耗电量差异接近880千瓦时,这是美国家庭一个月的典型耗电量[1]。 如果我们编写更好的代码或更好的模型,则会对减少应用程序的碳足迹产生巨大影响。

●根据默认配置评估程序,并在修复模型后对其进行微调。 众所周知,不仅机器学习模型的训练需要高能量,而且消耗这样的AI系统比训练还要消耗更多的动力。 不仅需要从算法方面进行进化,而且还需要基于可持续能源的基础设施来发展,以促进如此庞大的依赖于AI的应用程序。

好吧,让我们寄希望于AI管道在环境上可持续发展-这难道不是两全其美吗?

R和Le,Quoc V,Xlnet:用于语言理解的广义自回归预训练(2019年),神经信息处理系统的进展[8]

  人工智能可以是国家重点发展的方向之一,抢占科技创新的制高点成为未来大国之间的争夺点。我国在人工智能、大数据、云计算、等领域已具有一定的技术实力,人工智能已连续三年写入政府工作报告,今年首次提出“智能+”,目前中国、、以及等至少18个国家纷纷启动国家级别的人工智能战略。

  2019年人工智能领域需求进入快速落地阶段,从安防到政法、教育、无人驾驶等各个细分领域,同时分析、语音识别、教育等领域变现更加清晰,其中以商汤科技已宣布2017年全面实现盈利,各细分龙头已有大量订单,业绩开始进入释放期,百度云ABC已为农业、工业制造业、服务业国民经济三大产业提供了更易用的解决方案。

  《新一代人工智能发展规划》提出三步走战略:第1步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链,培育若干全球领先的人工智能骨干企业,人工智能核心产业规模超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿

  第2步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,,新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用,人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。

  第3步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

  今年2月11日一项指导美国人工智能技术发展的国家级战略启动,据统计2015年以来美国**对人工智能及相关领域的研发投资已增长40%以上,这不包括军事、情报等机构的保密投资。知名研究机构CB Insights从全球3000家AI公司中评选出100个最有前景的人工智能初创企业,其中有77家位于美国,中国、以色列、分别有6家企业入围。

  美国人工智能发展早于中国五年,最早从1991年萌芽;1998进入发展期;2005后开始高速成长期;2013后发展趋稳;而我国AI企业诞生于1996年,2003年产业进入发展期,2015年达到峰值后进入平稳期。

  一个规模达到1000亿美元的投资基金“软银愿景基金”成立,投资重点就是AI和物联网领域,这个1000亿美元的基金,规模超过全球所有风险投资的总和,全球风投投资总和为650亿美元。

  人工智能主要分为技术层、应用层和基础层,美国AI产业在基础层、技术层和应用层,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域积累强大的技术创新优势。

  基础层(主要为处理器/芯片)企业数量,中国拥有14家,美国33家;技术层(自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台),中国拥有273家,美国拥有586家;应用层(机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别),中国拥有304家,美国拥有488家。相比美国全产业布局,中国主要集中在应用侧,技术层和基础层只是局部有所突破。

  目前我国人工智能行业独角兽企业共有6家,分别为:优必选科技、旷视科技、商汤科技、依图科技、出门问问、寒武纪科技,其中优必选科技估值最高,达到40亿美元(2017年数据),A股上市公司人工智能家数达到81家。

  2017年全球人工智能核心产业超过了370亿美元的规模,中国人工智能市场规模达到152.1亿元,增长率达到51.2%,2018年人工智能市场规模有望突破200亿元大关,达到238.2亿元,增长率达到56.6%。普华永道对人工智能产业发展前景预测:到2030年中国的人工智能产业规模7万亿美元,世界第一;美国人工智能产业规模3.7万亿美元,世界第二;欧洲人工智能产业规模2.5万亿美元,世界第三。

  从产业链看,基础层和技术层的二级市场投资关注较高,包括基础层的芯片、算法,技术层的生物识别、机器视觉、语音识别技术等。

  基础层:AI芯片、传感器、大数据及云计算,相关公司()、()、泛微网络、()、景嘉微、()等;

  技术层:机器视觉、语音识别,相关公司()、()、()、()、()等;

  应用层:行业解决方案“AI+”、机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等,相关公司()、()、()、()、()、()、卫宁健康等。

  以上只是提供了一个思路和看法,有不全之处希望多总结和交流,涉及个股不构成任何建议。

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(责任编辑: HN666)

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