北京赛车是国家彩票吗

2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

全球精准医学领域引领者、一体化基因研发应用和大数据赋能平台药明明码(WuXi NextCODE)7月宣布成功完成总金额2亿美元的C轮融资。药明明码C轮融资由爱尔兰战略投资基金(ISIF)领投7千万美元,其他参与方还包括药明明码现有股东淡马锡(Temasek)、云锋基金(Yunfeng Capital)和红杉资本(Sequoia Capital)等。这也是药明明码于2017年9月顺利完成2.4亿美元B轮融资之后的新一轮融资。

李彦宏认为,在2019年“冰与火之歌”唱响之际,人工智能孕育着巨大的发展机会和升级空间。他认为,因为百度对人工智能等技术的领先投入和应用探索,百度就有别人所不具备的、把握这个时代的底气与勇气。因此,百度“能够帮助企业降低成本,提升效率,不断激发新的消费需求,从而更好地应对经济形势的变化、找到生存发展的根基。”

  从右至左:易观创始人于揚、招商国际金融有限公司管理委员会委员、副总裁连素萍、阿里云研究中心高级战略总监田丰、联想集团副总裁宋春雨、人民创投总经理赵亚辉

传统行业如何引入人工智能?直接与国内外AI巨头合作,引入外脑,也是2018年人工智能赋能传统行业的趋势之一。

  当下,人工智能概念受到了政府的高度重视,无论是《政府工作报告》还是10月的十九大报告都明确提出,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。上:虾闲畔⒖萍挤⒄褂邢薰揪褪枪谑着斯ぶ悄芷笠。成立于2006年的合合信息是中国最早一批走出国门的移动开发者,旗下产品名片全能王是世界上第一个将模式识别技术应用到手机上的APP。2012年,合合信息被Google评选为亚洲首批TopDeveloper,旗下产品扫描全能王被美国时代周刊列入iPhone必备的手机应用。2018年,合合信息入选《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》,在机器视觉技术、AI+网络安全的章节中均被重点提及。

  Shana从数据标注自然而然转身成为人工智能训练师。在她印象中,人工智能训练师其实也是大概两年前的时候才诞生的新兴职业,刚开始并没有AI训练师这个叫法,这个称呼是从一家互联网巨头公司传出来的。此后,人工智能训练师成为特定的一个岗位,这也是大量需求背后促进社会分工进一步细化。

  如今,人工智能训练师成为一种炙手可热的新职业,人工智能训练师赫然出现在许多互联网科技公司的招聘名单之中。甚至有城市向人工智能训练师发出招贤令,获得高级专项能力认证的人工智能训练师有机会申请公租房及落户加分等政策福利。

3月,北大医疗与腾讯公司在北京举行合作签约仪式。依托北大医疗及其旗下医院优质医疗资源,腾讯公司将提供自身在人工智能大数据、移动支付、实名核身等领域的优势资源,促进双方合作。双方合作内容包括联合成立“互联网+医疗大数据研究示范基地”、微信医保支付试点工程、商保创新应用及在线咨询等。同月,创维集团与百度公司达成战略合作,百度战略投资创维旗下互联网电视运营品牌酷开,百度对话式AI操作系统DuerOS将与酷开系统实现全面对接;双方还将在AI(人工智能)领域展开一系列深度合作。

网龙于4月推出了全球首款AI助教,老师通过智能语音就能操控整个课堂,学生通过人脸识别就能线上签到,作业通过101教育PPT--AI助教就能实现个性化定制和线上批改。

  在德国柏林举行的国际消费电子展上,华为公司展区的工作人员向参观者介绍一款华为手机。

新华社记者 单宇琦摄

  如今,越来越多的人工智能应用在手机上,不仅拓展了手机的应用场景,提升了人们的消费体验,也为整个行业的发展带来更多想象空间。近日,《2018年中国人工智能手机行业研究报告》发布,分析师认为,人工智能将成为手机市场增长的新驱动。

  人工智能功能已广泛应用

  拍照时手机自动识别拍摄的内容是风景、食物、文本还是人像并切换到相应模式,打开相册,手机可以根据人物、地点、拍摄内容自动分类相册;与外国人沟通时,让语音助手自动翻译;遇到不认识的植物、画作、建筑等,用手机扫描就能获取百科知识……

  家住北京的刘先生目前使用一款人工智能手机,这些都是他日常的手机使用场景,一系列智能应用已经成为刘先生工作生活中的好帮手。“抬手亮屏、人脸解锁等功能确实很方便。”刘先生说,“人脸识别、自动美颜切中了现在年轻人的需求,所以应用也很广泛。”

  有人说,继指纹识别、快充、双摄、全面屏等特征之后,人工智能已经成为手机行业最火的一个关键词。从近期上市的多款手机就能看出,无论是使用了人工智能芯片,还是实现了人工智能摄影、智慧识物、卡路里识别、随身翻译、语音助手等各种各样具备人工智能元素的功能,人工智能绝对是各手机厂商的主打卖点。

  消费者对于这些新功能的接受度也很高。根据《2018年中国人工智能手机行业研究报告》的用户调查,人们最常使用的人工智能功能包括语音助手、人脸解锁、智能光线拍摄(如逆光拍摄)、智能美颜和智能识图等,其中,人脸解锁和语音助手是用户认为最有价值的人工智能功能,同时也是体验最好的两项。

  技术和商业驱动其发展

  几乎所有的相关领域专家在人工智能是手机未来发展的趋势这一点上都会达成一致。应该说,人工智能与手机的结合,有其必然性。

  一方面,手机选择了人工智能。据国际数据公司(IDC)发布的数据,全球智能手机出货量已经连续六个季度同比下滑了。手机要实现新的突破,取得销售增长,仅有外形的美化是不足够的,必须在性能上有大的提升,因此利用人工智能来加快处理速度、提升续航能力、实现应用优化是必然的选择;另一方面,人工智能也选择了手机。虽然近年来人工智能备受关注,并且在智慧家居、工业机器人等领域都有了很多应用,但就世界范围来看,智能手机无疑是目前使用最为广泛的人工智能终端。

  专家认为,人工智能手机的发展有两大驱动因素。首先,从技术上看,诸如计算机视觉、智能语音交互、深度学习等技术在满足日常应用层面上已经成熟,能够在手机上有效可靠地落地。其次,从商业角度看,上游的芯片厂商、人工智能硬件生厂商、技术提供商,中游的手机品牌商和下游的电信运营商都是助推人工智能手机发展的商业驱动点。此外,政策对于人工智能的促进也创造了有利环境。

  对于人工智能手机发展趋势的判断,市场研究公司Counterpoint认为,2020年人工智能手机占比将达到35%,而咨询公司高德纳(Gartner)的预计更为乐观,它认为到2020年这个比例将达到80%。

  人工智能是手机发展契机

  人工智能手机未来的发展被看好,用户也对人工智能手机有着更多期待。许多受访者认为,目前手机里的一些智能功能应用场景并不广泛,必要性不大。人工智能手机不应该只是手机应用里的智能或某些硬件的智能,而要整个手机系统拥有深度学习功能,实现基础层的人工智能,满足更多样化的需求。

  目前来看,现在的智能手机多是通过终端来运行的,即让人工智能算法在芯片或者摄像头等元器件上运行,来实现智能的功能。手机要实现人工智能算法,还可以通过云端运行。云端拥有更加强大的算法、算力,不过,囿于成本高、能耗高等因素,大多数手机品牌还是选择通过在云端训练和建模,在终端执行和加速来实现人工智能的。

  此外,中国信息通信研究院泰尔终端实验室等撰写的《AI移动智能终端蓝皮书》认为,人工智能技术在移动端的普及还存在着测评体系不完善、潜藏问题没解决、行业生态较低级等短板。不过随着更多企业参与、更多技术融合及更多行业场景的探索,这些问题在未来都将得以有效解决。

  目前,人工智能手机还处于早期发展阶段。未来,上下游厂商之间将通过进一步深入合作完善产业链布局,并为整个产业发展提供持续动力。

  正如荣耀总裁赵明曾在一篇《手机如何拥抱人工智能》的文章中写道:一部手机能不能赢得用户、赢得市场、赢得未来,很大程度上在于能否在最短的时间内实现应用技术的转化,尤其是实现“人工智能+手机”。换句话说,对手机行业来说,人工智能是一个跨越发展的契机,抓住了就会引领风骚,抓不住就很容易被淘汰。

在10月举行华为全联接大会2018上,华为发布了基于华为Ascend(昇腾)系列芯片和业界主流异构计算部件的Atlas智能计算平台,通过模块、板卡、小站、一体机等丰富的产品形态,打造面向端、边、云的全场景AI基础设施方案。

百度在控烟上的发展与创始人关系紧密。百度董事长兼CEO李彦宏也是个控烟倡导者。今年两会上,李彦宏的提案中就有与控烟相关表述。他呼吁,应该尽快把控烟政策推广到全国。他还在第十七届世界烟草或健康大会上露脸发声,呼吁企业家进入控烟行列。

  让机器更通人性是人工智能训练师的重要工作,但现在大背景是目前人工智能还处于弱人工智能时代,在业界,人工智能训练师也处于尝试阶段,“像刚刚提到的情感分析,还有怎么样去赋予一个机器人性格,其实都是可以提升人性的”。Shana说,提升机器人性有两个层次,好比人跟人对话沟通首先要理解,第二个才是表达。“理解这一块之于机器人就是识别的准确率,所以训练的第一步是要先提升识别准确率,机器人先要知道人说的是什么,然后第二步才是表达方式。”具体到客户需求,她会根据企业不同属性和类别而做不同的训练,她举例说,金融行业的智能客服(机器人)会更加严肃一些,而互联网企业可能就会比较活泼,对合作伙伴式表述风格可以更多样,甚至可以用淘宝体,“所以针对不同的行业、不同的企业,它的表述的风格是可以不一样的”。

阿斯利康与阿里健康2月共同宣布,双方开启“智慧健康”长期战略合作,将阿斯利康“以患者为中心”的创新诊疗一体化方案,与阿里健康在药品追溯、电子商务、健康管理、人工智能(AI)等相关领域的技术优势充分融合,,推动智慧健康新模式的发展。

  Shana从数据标注自然而然转身成为人工智能训练师。在她印象中,人工智能训练师其实也是大概两年前的时候才诞生的新兴职业,刚开始并没有AI训练师这个叫法,这个称呼是从一家互联网巨头公司传出来的。此后,人工智能训练师成为特定的一个岗位,这也是大量需求背后促进社会分工进一步细化。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

  人工智能训练师的工作说通俗点,就是把机器训练得更加“通情理、懂人性”,让它更加适应人类。

文/AI财经社 唐煜

编/赵艳秋

“今年市场上有很多人工智能硬件,但我觉得它们好像还没有具备什么商业价值,现在国内还是故事大于应用。”

日前,在第四届HR云时代高峰论坛上,人力资源SaaS服务提供商乾通互连CEO钱康观察说。他表示,以前会听到HR SaaS很多故事,今天就很难听得到,可能明年能听到更少,大浪淘沙,最终会把一些只能讲故事的公司淹没掉。“能够生存的还是少数,还是那句话,只有退潮了才知道谁在那里。”

在会议上,乾通互连宣布将AI智能应用引入云服务领域。

钱康有多年服务中美企业的经验。他介绍,由于今年国家实行个人、综合报税体制改革,很多公司的HR要担当政策解读专家的角色,这给他们的工作带来很多困扰。通过一年的努力,乾通互连已经开发出一套AI软件系统,为HR减负。

这套系统相当于AI行业的知乎,通过语音实时互动,所有与个税政策相关的问题都能与HR和员工免费分享,预计在2019年初全面上线。在钱康看来,互联网公司最重要的资产就是人,“如果对人不重视,那公司就死定了。”

“我的小孩还不满3岁,他的幼儿教育和胎教支出可以作为子女教育扣除吗?”

“不可以,养孩子的开支是不算在里面的,税务认可的子女教育从幼儿园开始涵盖了子女的小学教育、初中教育、高中教育、大学教育以及硕士、博士教育。”

发布会现场还请来了一个DEMO版白色机器人,向观众更直观地演示人机对答。

2018年乾通互连HR云服务的收费人数达到50万,与去年相比实现翻倍增长。钱康认为,新的税法诞生,一定会创造出新的市。飧鍪谐∈强砍吠诔隼吹,谁能挖掘出来谁就更厉害。

以下为媒体与钱康对话实录,内容有删减:

Q:你观察中美公司HR行业的情况有哪些不同?

A:整体经济形势不好的时候,人的意义就不会那么高,这是整个社会的现实。跟美国公司相比,中国企业对人的关注和激励力度不是很大,所以现在还在继续推进中。我觉得互联网公司最重要的资产就是人,如果对人不重视,那公司就死定了。

Q:你怎么看现在国内很多公司都在推崇“狼文化”?

A:我自己比较喜欢温暖的文化。狼文化和所谓的压榨文化应该不可以划等号。我觉得狼代表一种追逐的精神,非常有侵略性和挑战性,这非:。实际上作为雇主来说,实时向员工传递关爱和狼没有太多关系。对外是狼,对内是羊,这应该是两个概念一个故事。

Q:2018年在人工智能领域你有哪些新的感受?

A:今年市场上有很多人工智能硬件,但我觉得它们好像还没有具备什么商业价值,现在国内还是故事大于应用。我们做这个测试只是借了机器人的外壳,实际是将软件放到手机中去。

乾通互连从来没有标榜自己是一家AI智能网络公司,我们只是用AI来增加服务能力,现在也就是先在人工智能领域开个头,事实上今天做的还是比较浅的部分,再往下做还需要耐心,关键要找到一个商业价值的应用场景。

Q:在你看来,今年HR Saas行业的情况是怎样的?

A:虽然这个行业不会无比美好,但是它真的跟经济大环境切割不开。我们每天都在思考的是,自己对客户的价值是什么?对自己员工价值又是什么?

以前会听到HR SaaS很多故事,今天就很难听得到,可能明年能听到更少,大浪淘沙,最终会把一些只能讲故事的公司淹没掉。能够生存的还是少数,还是那句话,只有退潮了才知道谁在那里。

Q:发布会上展示的机器人未来会作为硬件产品销售吗?

A:实际上我们的核心还是算法和软件。它其实是一个陪伴机器人,可以陪留守儿童说话,还能进行一些心理上的辅导。这是因为我们的董事长李浩特别有爱心,他喜欢做很多公益项目。这不是突然蹦出来的产品,我们已经在公益上投入了两三年,投的时候就想清楚了,只要把公益搞定了,拿到商业里真的是小意思。至于后面具体的应用,我们会和客户一起去定义,一块发展。

手机中国新闻】计算机科学家花了20多年的时间学习、培训和开发机器来观察周围的世界。2018年,人工智能图像处理在这两个领域发光发热:商业和安全领域的人脸识别技术,以及艺术领域的图像生成。

今年9月,谷歌旗下DeepMind部门的一组研究人员发表了一篇论文,概述了他们最新的生成对网络的运作。这个名为BigGAN的图像生成引擎利用了谷歌强大的云计算能力,生成了非常逼真的图像。但是,更好的是,可以利用该系统生成梦幻般的对象、符号和您用来训练系统的其它任何东西的可视化 。谷歌已经将源代码发布到internet的各个领域,并允许来自世界任何地方的创建者借用其处理能力,随心所欲地使用该系统。

“人们已经开始将这些算法转化为交互式网络演示,我对此感到非常兴奋,”詹妮尔·谢恩(Janelle Shane)告诉媒体。她白天是光学研究科学家,晚上是神经网络程序员。她指出:“在过去,研究人员通常会公布他们的研究结果,你会很幸运地在网上找到关于这个主题的视频。”她继续说:“但是现在 ,他们会发布他们的模型和代码,更重要的是,他们会发布一种web应用程序,在那里你可以自己试用他们的模型。”

这正是开发者乔尔·西蒙所做的。这个web应用程序允许用户生成和重新混合BigGAN图像。詹妮尔·谢恩指出:“有了西蒙的web界面,你可以看到当你不只是生成符号图片时发生了什么。而是你创造的是某种介于符号、漫画书之间的东西。”

通过为那些不知道如何开发、编程、培训和操作复杂神经网络的人,提供了试用的机会。“你可以与这些算法互动,从中获得新的艺术效果,”詹妮尔·谢恩说道。“还要看看他们的局限性在哪里,他们在哪里做得好,在哪里失败了。”这反过来又使这项技术能够更快地成熟。

以上为美通社根据今年企业新闻稿情况总结的人工智能发展趋势。当然,在很多媒体的报道中,人工智能的描述更加美好:自动驾驶汽车组成的车队基本上不会遇到车祸或者交通拥堵;机器人医生诊断疾病通常只需要几毫秒;智能的基础设施将会优化人员与货物的流动,并在需要修理之前自动维护……美通社认为,在将来,所有的这些可能都会发生,但这些真的没有出现在2018年。

贝拉使用数百名帮助数千人戒烟的专家提供的知识,提供个性化,友好和专业的服务。贝拉的先进人工智能(AI)允许用户与贝拉进行流畅和人性化的交谈,让他们诚实地与她交谈。这个“聊天机器人”的最大优点是24小时随时访问。如果你不能在凌晨两点左右处理你的烟草渴望,只需打开应用程序并向贝拉谈论你的问题。她有丰富的知识,以一种轻松、温和的方式提供个性化建议。

文/AI财经社 唐煜

编/赵艳秋

“今年市场上有很多人工智能硬件,但我觉得它们好像还没有具备什么商业价值,现在国内还是故事大于应用。”

日前,在第四届HR云时代高峰论坛上,人力资源SaaS服务提供商乾通互连CEO钱康观察说。他表示,以前会听到HR SaaS很多故事,今天就很难听得到,可能明年能听到更少,大浪淘沙,最终会把一些只能讲故事的公司淹没掉。“能够生存的还是少数,还是那句话,只有退潮了才知道谁在那里。”

在会议上,乾通互连宣布将AI智能应用引入云服务领域。

钱康有多年服务中美企业的经验。他介绍,由于今年国家实行个人、综合报税体制改革,很多公司的HR要担当政策解读专家的角色,这给他们的工作带来很多困扰。通过一年的努力,乾通互连已经开发出一套AI软件系统,为HR减负。

这套系统相当于AI行业的知乎,通过语音实时互动,所有与个税政策相关的问题都能与HR和员工免费分享,预计在2019年初全面上线。在钱康看来,互联网公司最重要的资产就是人,“如果对人不重视,那公司就死定了。”

“我的小孩还不满3岁,他的幼儿教育和胎教支出可以作为子女教育扣除吗?”

“不可以,养孩子的开支是不算在里面的,税务认可的子女教育从幼儿园开始涵盖了子女的小学教育、初中教育、高中教育、大学教育以及硕士、博士教育。”

发布会现场还请来了一个DEMO版白色机器人,向观众更直观地演示人机对答。

2018年乾通互连HR云服务的收费人数达到50万,与去年相比实现翻倍增长。钱康认为,新的税法诞生,一定会创造出新的市。飧鍪谐∈强砍吠诔隼吹,谁能挖掘出来谁就更厉害。

以下为媒体与钱康对话实录,内容有删减:

Q:你观察中美公司HR行业的情况有哪些不同?

A:整体经济形势不好的时候,人的意义就不会那么高,这是整个社会的现实。跟美国公司相比,中国企业对人的关注和激励力度不是很大,所以现在还在继续推进中。我觉得互联网公司最重要的资产就是人,如果对人不重视,那公司就死定了。

Q:你怎么看现在国内很多公司都在推崇“狼文化”?

A:我自己比较喜欢温暖的文化。狼文化和所谓的压榨文化应该不可以划等号。我觉得狼代表一种追逐的精神,非常有侵略性和挑战性,这非:。实际上作为雇主来说,实时向员工传递关爱和狼没有太多关系。对外是狼,对内是羊,这应该是两个概念一个故事。

Q:2018年在人工智能领域你有哪些新的感受?

A:今年市场上有很多人工智能硬件,但我觉得它们好像还没有具备什么商业价值,现在国内还是故事大于应用。我们做这个测试只是借了机器人的外壳,实际是将软件放到手机中去。

乾通互连从来没有标榜自己是一家AI智能网络公司,我们只是用AI来增加服务能力,现在也就是先在人工智能领域开个头,事实上今天做的还是比较浅的部分,再往下做还需要耐心,关键要找到一个商业价值的应用场景。

Q:在你看来,今年HR Saas行业的情况是怎样的?

A:虽然这个行业不会无比美好,但是它真的跟经济大环境切割不开。我们每天都在思考的是,自己对客户的价值是什么?对自己员工价值又是什么?

以前会听到HR SaaS很多故事,今天就很难听得到,可能明年能听到更少,大浪淘沙,最终会把一些只能讲故事的公司淹没掉。能够生存的还是少数,还是那句话,只有退潮了才知道谁在那里。

Q:发布会上展示的机器人未来会作为硬件产品销售吗?

A:实际上我们的核心还是算法和软件。它其实是一个陪伴机器人,可以陪留守儿童说话,还能进行一些心理上的辅导。这是因为我们的董事长李浩特别有爱心,他喜欢做很多公益项目。这不是突然蹦出来的产品,我们已经在公益上投入了两三年,投的时候就想清楚了,只要把公益搞定了,拿到商业里真的是小意思。至于后面具体的应用,我们会和客户一起去定义,一块发展。

2018年,各地政府也在积极打造健康医疗大数据中心。比如,作为国家健康医疗大数据中心与产业园建设试点工程第一批试点城市,试点工程启动两年来,福州在医学科研、精准医疗、智能影像、慢病管理等方面都取得了一系列丰硕成果,汇聚了一批以森亿智能、IBM沃森大数据平台、平安医疗健康管理等为代表的健康医疗领域企业。

药明明码11月宣布完成对爱尔兰基因组医学公司Genomics Medicine Ireland(GMI)的收购,后者将成为药明明码爱尔兰子公司。该投资是药明明码总投资4亿美元的爱尔兰国家级别精准医疗计划的核心组成部分。GMI将与爱尔兰当地一流医院和医疗机构合作,招募共40万人,携手打造结合个人全基因组测序数据与医疗健康数据的强大数据库,应用药明明码一体化信息管理、分析、解读及人工智能技术,提供直接数据查询及其他数据服务。

全球精准医学领域引领者、一体化基因研发应用和大数据赋能平台药明明码(WuXi NextCODE)7月宣布成功完成总金额2亿美元的C轮融资。药明明码C轮融资由爱尔兰战略投资基金(ISIF)领投7千万美元,其他参与方还包括药明明码现有股东淡马锡(Temasek)、云锋基金(Yunfeng Capital)和红杉资本(Sequoia Capital)等。这也是药明明码于2017年9月顺利完成2.4亿美元B轮融资之后的新一轮融资。

药明明码11月宣布完成对爱尔兰基因组医学公司Genomics Medicine Ireland(GMI)的收购,后者将成为药明明码爱尔兰子公司。该投资是药明明码总投资4亿美元的爱尔兰国家级别精准医疗计划的核心组成部分。GMI将与爱尔兰当地一流医院和医疗机构合作,招募共40万人,携手打造结合个人全基因组测序数据与医疗健康数据的强大数据库,应用药明明码一体化信息管理、分析、解读及人工智能技术,提供直接数据查询及其他数据服务。

回顾2018年的产品和技术,李彦宏表示,“那个能够做出好产品、那个受用户喜爱的百度,已经回来了”。

AI的产业变革能力

  Shana以文科生的身份“闯进”人工智能理工科学生的天地,占据了一席之地,在人工智能训练师这样一个非技术类“新职位”中,文科生有了挥洒才能的机会。

  当下,人工智能概念受到了政府的高度重视,无论是《政府工作报告》还是10月的十九大报告都明确提出,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。上:虾闲畔⒖萍挤⒄褂邢薰揪褪枪谑着斯ぶ悄芷笠。成立于2006年的合合信息是中国最早一批走出国门的移动开发者,旗下产品名片全能王是世界上第一个将模式识别技术应用到手机上的APP。2012年,合合信息被Google评选为亚洲首批TopDeveloper,旗下产品扫描全能王被美国时代周刊列入iPhone必备的手机应用。2018年,合合信息入选《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》,在机器视觉技术、AI+网络安全的章节中均被重点提及。

  “那时,关于计算机的图书资料少得可怜。中科院计算技术研究所就算是这类资料最多的地方了。为了争看一些热门资料,我往往一早就守在计算所阅览室的门口,一开门就冲进去。也不知道哪个重要,哪个不重要,就是想都看一看,地地道道的‘饥不择食’。”谈起这段往事,陆汝钤平和的语调变得欢快起来。

同月,英特尔公司与中国文物保护基金会共同宣布将运用英特尔AI人工智能技术和英特尔猎鹰8+(Intel Falcon8+)无人机技术实施长城保护项目,以前所未有的方式保护这一世界纪念性建筑遗产。

自2017年7月创下全球AI领域的融资纪录后,人工智能平台公司商汤科技(SenseTime)今年4月宣布完成6亿美元C轮融资。本轮由阿里巴巴集团领投,新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投,二刷人工智能产业的融资记录。

6月,金蝶医疗与腾讯签署人工智能战略合作协议,成为腾讯AI辅诊开放平台的首批合作伙伴。

近些年随着人工智能技术研究不断突破,资本呈现热捧趋势,各行业针对人工智能的期望甚高,但人工智能技术究竟对每个行业及公司业务来说价值几何却一直困扰着从业者。

随着机器学习、自然语言处理、语音识别等代表性人工智能技术逐渐成熟落地,技术在自动驾驶、医疗健康、金融等行业应用呈现出越来越广泛的趋势,在细分行业形成越来越完善和高效的行业解决方案。

但在不同的行业与不同的公司,应用智能技术技术带来的影响也不尽相同。对于人工智能技术对个行业的实际效果差异,及企业对待智能技术的态度问题,机器之心针对各行业及公司的智能技术应用趋势与人工智能策略适应性进行了深入调研。

基于本次调研,机器之心发布《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》。报告范围囊括2013至2017年“财富”全球500强榜单中出现过来来自23个行业共计640家公司。机器之心查阅超过10万条新闻公告和超过3000份公司年报及数千份趋势报告,从而筛选出来自17个不同行业的145家代表性上市公司作为本次趋势报告的研究对象。这145家上市公司经确认,皆明确在其官方渠道中提及实施人工智能战略。

在撰写报告的过程中,我们发现了以下七大趋势。

一、人工智能研究论文分布趋势

2013-2016年间,中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。

图3.2显示,全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增长到2016的1400余篇。2014年,中国发表了近150篇人工智能研究论文,产量在该年占比最多,并持续占据鳌头。

二、人工智能全球投资趋势

资本支持对行业发展至关重要。过去几年,人工智能已成为全球风险投资的热门领域,并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制,转向全球化投资发展。

图3.3显示,人工智能全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。

三、人工智能战略国家时间线

近年来,全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作,建立研究院,资助相关研究以及鼓励创业为主。

四、人工智能话题热度趋势

古人云“先行其言,而后从之”,战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之,我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计,推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出,人工智能相关新闻发布量一直在逐年递增,截止至2017年,我们可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。

  • 2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。
  • 2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。
  • 2017人工智能新闻发布量增速有所放缓,年增长率变化为-22.0%。
  • 2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。

五、人工智能行业关注热度

机器之心观察发现,目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业,如金融、科技、汽车等。但就采用率而言,企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化率为22.7%。

图4.2显示了目标公司在《财富》500强所在23个行业的采用状况,图4.3显示了《财富》500强人工智能战略在不同行业的采用率;图4.4基于麦肯锡的人工智能应用领域分类使用热点图来显示不同行业的应用实施状况。从图中可以看出:

  • 金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。
  • 服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。
  • 企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先,分别为100.0%、60.0%、58.1%。
  • 自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域,占比分别为25.1%、23.1%。

六、人工智能战略采用趋势

何时采用人工智能战略是所有公司必须思考的问题,机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图,由图4.5,我们可以得到如下结论。

  • 2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。
  • 2011-2013采用人工智能战略公司数为8家,仅占目标公司总数5.5%
  • 2014-2017目标公司数量有明显增幅,年均增长率为125.3%。
  • 2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略,占目标公司总数86.9%。
  • 2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%,在新增量上达到峰值。
  • 2017年新增采用人工智能战略公司为49家,新增量相比上年有所回落。

七、人工智能战略行动决策

当一家企业采用人工智能战略时,机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类,划分了目标范围内145家公司的策略行动决策,并构建了热点图得到以下结果。

  • 大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验,占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。
  • 供应链分销受关注较少,占比为3.6%。
  • 金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。
  • 企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。

进一步评估与结论

本次调研针对145家目标上市公司在实施人工智能战略后的业务表现进行定量评估和专家分析,并根据采用人工智能战略后公司的商业、运营等多方面成果的表现,将目标公司分为:

  • 人工智能高适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,实现业务增长的公司。
  • 人工智能低适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,出现业务迟滞的公司。
  • 人工智能适应性较复杂公司:该类别包括难以通过单一数据指标进行业务评估的公司。

趋势报告于每个类别分别引入两个精选案例分析以帮助从业者与管理者更好地认识人工智能策略所带来的业务影响。这些精选案例包括英国石油,亚马逊,通用电气,IBM,上汽集团和富国银行共6家来自不同领域的知名公司人工智能战略实例。

趋势报告不仅希望能够向人工智能从业者与管理者呈现世界领先公司如何实施和落地人工智能战略,还结合官方数据与专家分析对各公司实施后的适应性趋势进行总结,希望能够帮助从业者与管理者的AI视野构建。

报告完整版获。裹div>

【军武次位面】:TDK

未来智能机器人会取代很多人的工作,但这一点它不会

2016年3月“阿尔法Go”4:1击败世界围棋冠军李世石,震惊世界。

2016年12月“阿尔法Go”在围棋网站上与数十名人类顶尖高手对战,取得60胜0负的成绩。

2017年5月“阿尔法Go”3:0击败排名世界第一的围棋冠军柯洁。最后一盘时柯洁因为无法接受结果而掩面痛哭。

更多有趣好玩的军事文章、视频、图片、电影、游戏,关注“军武次

“岁寒方知松柏之后凋”,在洗去浮华、断开捷径的产业环境中,扎实研发、笃行创新,我们就一定能展现出自身的竞争力,我们一定不会辜负这个时代!

人工智能(AI)及相关技术,如机器人、无人机和自动驾驶汽车,有着促进经济增长的巨大潜力,但人们也担忧其对就业的潜在影响。

近日,普华永道发布了《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》。该报告预计人工智能及相关技术推动中国经济增长,将创造数百万个新的就业岗位,足以抵消现有就业岗位被取代的影响。但报告认为,考虑到这些技术对就业市场的影响程度,中国仍不容自满。

根据普华永道的分析,人工智能及相关技术在未来20年将取代中国现有约26%的工作岗位,高于对英国20%的预估,但也能通过提升生产率和实际收入水平在中国创造出大量新工作机会。根据我们的中央估计值,人工智能对中国就业的净影响可能将创造约12%的净增岗位,相当于未来20年内增加约9,000万个就业岗位。

虽然我们对于人工智能对中国就业的长期净影响预估较为乐观,但依然存在诸多不确定因素,因此,不管从商业政策还是政府政策角度来看,我们都没有理由自满骄傲。

对政府而言,通过实施《新一代人工智能发展规划》,并继续大量投资世界级人工智能技术,在实现优势最大化的同时,减少因就业影响和收入不平等造成的损失,如为失业工人提供再培训计划、为难以适应新技术的人提供更强大的社会安全保障体系等,是其面临的一大挑战。唯有如此,才能让人工智能和相关技术所带来的巨大利益在全社会尽可能广泛地传播。

报告如下

END

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我们身处一个巨变的时代,毋庸置疑,人工智能 (AI) 已经成为科技前沿之一,将给许多行业带来颠覆性的影响,也有可能在未来重塑公司的人才战略、运营模式以及与客户的合作模式。商业领袖都已未雨绸缪,着手研究人工智能将如何影响他们的商业战略,以防被第四次工业革命的浪潮甩在身后。

事实上,深度学习与增强学习在日常生活中的应用很多,例如机器翻译是对文本数据的处理;Siri等是对语音数据的处理;自动驾驶是对视频数据的处理;人脸识别则是对图像数据的处理,许多美颜APP都具备给图片添加可爱贴画的功能,这即是对图像进行识别,自动甄别出用户面部器官,用户即可随意处理图片,达到美化或娱乐的效果。

但是目前实验室又在发生什么呢?可以预见的是,那里的研究人员的发现将会决定人工智能未来一段时间的发展进程。普华永道人工智能加速器 (AI Accelerator) 研究团队发布了2018年人工智能技术十大趋势。

01

深度学习:揭秘神经网络的工作原理

简述:模仿人类大脑的深度神经网络展示了它们可以从图像、音频和文本数据中“学习”的能力。然而, 即使应用已超过十年,关于深度学习我们仍然有很多不明白的地方,包括神经网络如何学习、为什么它 们的表现如此出色等。现在,这种状况有可能会改变,这要归功于将信息瓶颈理论应用于深度学习的新 理论。信息瓶颈理论认为,深度神经网络在学习过程中像把无用信息从瓶颈中挤压出去一般,去除噪音 信息,而只保留这些噪音所表达的真正信息。

意义:精确地理解深度学习的工作原理,将有助于使其得到更大的发展和应用。例如,深度学习可以为网络设计优化和架构选择提供参考。可以肯定的是,通过探索深度学习理论,更多的场景应用能够被激发,并应用到其他类型的深度神经网络和深度神经网络设计中。

02

胶囊网络:模拟大脑的视觉处理优势

简述:胶囊网络是一种新型的深度神经网络架构,它能够用与大脑相同的方式处理视觉信息,这意味着它可以识别特征之间的逻辑和层次结构关系。这一特性与卷积神经网络形成鲜明对比。卷积神经网络是最广泛使用的神经网络之一,但它不能考虑简单和复杂特征之间的重要空间关系,导致错误率较高并经常出现误分类现象。

意义:对于典型的图像识别任务,胶囊网络通过减少误差,保证了50%的较高准确性,同时胶囊网络也不需要那么多的训练样本数据。预期可以看到胶囊网络在多个问题领域和深度神经网络架构中得到广泛的使用。

03

深度增强学习:交互型问题解决之道

简述:深度增强学习是一种通过观察、行动和奖励来与环境互动,从而进行学习的神经网络算法。它已被用于游戏攻略等,如雅达利 (Atari) 和围棋,包括击败人类冠军的著名的“阿尔法狗”(AlphaGo) 等。

意义:获得深度增强学习能力是人工智能应用商业化的重要指标项之一,与其他技术相比,它只需要更少的数据来培训其模型。更强大的是,它可以通过模拟获得训练,完全不需要标签化数据。鉴于这些优势,预计未来一年将诞生更多将深度增强学习和基于智能体 (agent) 模拟相结合的商业应用。

04

生成对抗网络:网络配对促进训练,减轻处理负担

简述:生成对抗网络是一种由两个互相竞争的神经网络组成的无监督的深度学习系统——“生成网络” 产生看上去很像真实数据集的假数据,“判断网络”吸收真实和合成的数据。随着时间的推移,每个网络都会得到改进,从而使两个网络都能够学习到给定数据集的整个分布情况。

意义:生成对抗网络进一步拓展了深度学习,使其能够处理更大范围的无监督任务,这些任务的标签化数据要么不存在,要么过于昂贵而很难获得。生成对抗网络也减少了深度神经网络所需的负载,因为负载由两个网络共同承担。预期可以看到更多的商业应用,例如使用生成对抗网络技术来做网络探测等。

05

精简和增强数据学习:解决数据标签化挑战

简述:机器学习(尤其是深度学习)遇到的最大挑战是需要大量使用标签化数据来训练系统。目前有两种广泛使用的技巧可以帮助解决这个问题:(1)合成新的数据;(2)将一个任务或领域的训练模型迁移到另一个,例如“迁移学习”的技巧(把从一个任务/领域学到的经验迁移到另一个任务/领域),或“一次学习”的技巧(极端化迁移学习,仅仅通过一个例子或没有相关例子的学习),由此使它们成为“精简数据”学习技巧。同样的,通过模拟或内插合成新的数据有助于获取更多的数据,从而扩大现有数据来改善学习。

意义:使用这些技巧,我们可以解决更多的问题,尤其是在历史数据较少的情况下。预期可以看到精简和增强数据的更多变种,以及适用于更广泛商业问题的不同类型的学习技巧。

06

概率编程:便于模型开发的语言

简述:概率编程是一种高级编程语言及建模框架,它能让开发人员便捷地设计概率模型,并且自动求解这些模型。概率编程语言可以让我们重复使用模型库,支持交互式建模以及认证,并提供必要的抽象层来更广泛和有效地推论通用模型组。

意义:概率编程框架适合的场景包括在商业领域内极为常见的不确定和不完整信息的情况。未来,我们会看到这些语言得到更广泛地应用,并期望它们也用于深度学习。

07

混合学习模式:结合算法优势解决不确定性问题

简述:不同类型的深度神经网络,譬如生成对抗网络和深度增强学习,在它们的效果和结合不同类型数据的广泛应用方面显示出巨大的前景。不过,深度学习模型不能为不确定性的数据场景建模,而贝叶斯概率方法却能够做到。混合学习模式结合了这两种方法,且能够充分利用每一种方法的优势。混合模型的一些例子包括贝叶斯深度学习,贝叶斯生成对抗网络和贝叶斯条件生成对抗网络等。

意义:混合学习模式将商业问题的种类扩大到对不确定性进行深度学习。这可以帮助我们获得更佳效果, 提高模型的可解释性,从而鼓励更广泛的应用。我们将看到更多能够媲美贝叶斯法的深度学习方法,以 及概率编程语言能够更好地与深度学习相融合。

08

自动机器学习:无需编程即可创建模型

简述:开发机器学习模型是一项耗时长且必须由专家驱动的工作,包括数据准备、特征选择、模型或技术选择、训练和调试等。自动机器学习旨在使用多种不同的统计学和深度学习算法来自动化这项工作。

意义:自动机器学习被视为人工智能工具“民主化”的一个部分,用户可以借助它在没有高级编程技能的情况下开发机器学习模型。这将加快数据科学家创建模型的速度。我们将看到更多的商业化自动机器学习包,以及自动机器学习与更广泛的机器学习平台的整合。

09

数字孪生体:超越工业应用的虚拟复制品

简述:数字孪生体是一种虚拟模型,用于物理或心理系统的详细分析和监测。数字孪生体的概念起源于工业界,广泛用于分析和监测诸如风电场或工业系统等。现在,通过使用基于智能体的建模(用于模拟自动智能体的行为和交互的计算模型)和系统动态学(计算机辅助的策略分析和设计方法)等,数字孪生体被广泛应用于非物理对象和流程管控中,例如预测客户行为等。

意义:数字孪生体可以帮助促进物联网 (IoT) 的发展和更广泛的应用,为预测性诊断和维护物联网系统提供了一种方法。展望未来,有望在实体系统和消费者选择建模中看到更多数字孪生体的使用。

10

可解释的人工智能:打开黑匣子

简述:目前,有许多机器学习算法正在使用中,它们可以在各种不同的应用场合中感知、思考和行动。然而,其中许多算法被认为是“黑匣子”,人们对于它们是如何计算出结果几乎是一无所知。可解释的人工智能意在进一步开发机器学习技巧,在产生更多可解释的模型的同时保持人工智能预测的准确性。

意义:可解释、可证明且透明的人工智能对建立技术信任至关重要,这会促进更广泛地采用机器学习技巧。我们预测,在开始大规模采用人工智能之前,企业可能会将可解释的人工智能作为一项要求或者最佳实践,与此同时,政府可能会将可解释的人工智能作为未来的一项法规要求。

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  为了让智能客服更通人性,Shana还给企业客服配备了闲聊的服务功能,客户可以跟它调侃、闲聊。“你可以问它今天天气怎么样,你叫什么名字,你是男生女生等一些比较有意思的问题。”在人工智能训练师的手笔之下,原本死板的机器增加了人性的感觉和元素,而不是只能回答专业问题。

  然而,在李德毅、谭铁牛等40多位院士专家组成的大奖评审委员会看来,陆汝钤作为我国最早开展人工智能理论与技术研究的学者之一,过去数十年在知识工程方面取得的系统性创新成就为国际所公认,足可谓贡献卓越。

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 “百度AI控烟”算法是基于百度PaddlePaddle开源平台实现的,PaddlePaddle是百度在2016年自建的一个开源深度学习框架,为中国开发者和企业提供了丰富的API,有利于他们快速实现自己的AI想法。

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