人工智能的投资逻辑精选(九篇)
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第1篇：人工智能的投资逻辑范文
政策催化进一步加强
国内AI有望“弯道超车”
目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。
当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。
国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。
在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。
政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。
“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。
在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。
“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。
人工智能大潮来袭
千亿市场规模可期
人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。
未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。
国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。
而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。
赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。
“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。
实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。
“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。
在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。
然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。
VC青睐人工智能
巨头加速并购
人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。
Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……
据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”
除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。
“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。
“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。
在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。
出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。
其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。
“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。
巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。
而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。
短期看好应用开发
长期关注技术研究
二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。
随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”
对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”
在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。
对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。
“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。
而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。
与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。
第2篇：人工智能的投资逻辑范文
10月21日，2016英特尔中国行业峰会在珠海召开，来自医疗、金融、交通、零售、能源、教育等行业的企业代表分享了他们对于数字化变革的理解与实践。这本该是英特尔中国行业峰会的主旋律，但是实际是与会嘉宾对人工智能的话题表现出更大的热情，有点喧宾夺主的味道。
得AI者得未来
2015年底，许多机构在展望2016年度科技领域时几乎会不约而同地将人工智能列为重点方向之一。现在来看，人工智能的火爆程度让最乐观的预测者都大跌眼镜，这得归结于AlphaGo的推波助澜。
正如文章开始所说，人工智能的使命便是完成海量物联网数据的商业价值转化。根据相关预测，2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。
所以说，得物联网者得未来，而得人工智能者将执物联网之牛耳。只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最佳的解决方案。
2016英特尔中国行业峰会上，英特尔与科大讯飞公司签署合作备忘录，双方将在人工智能领域展开为期三年的基于英特尔至强处理器+英特尔至强融核处理器，以及英特尔至强处理器+FPGA为基础的机器学习/深度学习研究项目。科大讯飞联合创始人，讯飞研究院副院长王智国博士非常到位地点评了这一合作：“一直以来，我们双方都致力于人工智能技术的创新和行业的推动，一方擅长底层计算架构，一方擅长算法及应用。我们期待双方在人工智能技术上的深度合作能够推动硬件和软件的协同设计及优化，共同发现人工智能计算平台创新的解决方案，推动人工智能产业的发展，并通过这些创新的技术支持更多行业用户进行业务转型。”
作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔的公司定位正在悄然发生变化。如今，英特尔将自己定位为“一家致力于驱动云计算和智能互联计算的公司”。可见人工智能已经成为英特尔公司的未来战略方向之一。
人工智能对计算力资源的需求到底有多大，现在谁也无法预判，这就像是个“计算黑洞”。但有一点可以肯定，人工智能是高性能计算在现在和未来的进一步延展和进化，而这恰好是英特尔的优势所在。
对英特尔而言，进入人工智能领域是水到渠成的事情，也是技术上的自然演进。从另一个角度看，物联网和人工智能是历史摆在英特尔公司面前一次前所未有机遇，其空间和舞台远大于PC时代和互联网时代。送上门的蛋糕（要知道，当今世界90%以上的数据都是由英特尔处理器来承载的），岂能让它从嘴边溜走。
从资本到技术，从硬件到软件
基于新的公司定位，英特尔开始从资本层面进行帝国的战略布局。作为硅谷最大的企业风司，英特尔投资总裁Wendell Brooks 说“会把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展公司业务发展的领域”，人工智能毫无疑问是重中之重。
9月宣布将收购计算机视觉创业公司Movidius，后者致力于研发低功耗的计算机视觉芯片；8月将Nervana收入囊中，后者主攻半导体、软件和AI深度学习技术；5月宣布将收购专注于计算机视觉技术开发的俄罗斯公司Itseez；4月收购意大利半导体功能性安全方案厂商Yogitech；2015年12月完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购；2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology……
针对某一业务领域展开如此高密度地集中收购，无论是在英特尔公司历史还是整个IT行业都是十分罕见的。可见，英特尔布局人工智能的决心之大。
由于技术因素，专用领域的智能化是人工智能未来5到10年的主要应用方向，比如自动驾驶。在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。但无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源-技术平台-业务应用”这三层基本架构形成生态圈。
在人工智能上，英特尔能做些什么？仅仅是提供计算平台吗？当然不是，这从英特尔的疯狂收购中也看得出。
第3篇：人工智能的投资逻辑范文
为了帮助石油和天然气行业正式迈入21世纪，需要整合很多其他行业的技术、多年的专业知识积累以及不同的思维方式。Oilprice之前曾提出，结合食品工业技术可以提高水力压裂石油的安全标准，然而结合IT行业的技术才能使石油和天然气行业真正受惠。无论是神经网络、机器学习、模糊逻辑、案例推理以及专家系统，人工智能都有可以帮助其转型的潜力。
上游爆发
当远程传感器连接到无线网络中，哪怕是从最奇怪的地方，数据都可以被收集和集中分析。根据麦肯锡公司的数据，采用人工智能可以在石油与天然气供应链中节约500亿美元，并且能带来持续的利润增长。举个例子来说，使用人工智能算法可以在地震数据中更准确地筛选信号和噪声，并减少10%的干井开挖。现在这项技术也被带入了500强公司，早些时候英特尔收购了美国圣地亚哥的一家创业公司Nervana，他们利用这些技术提高石油勘探的操作效率。有了英特尔的助力，石油巨头们可以期待这项技术通过董事会大规模地实施了。
实时大数据
石油与天然气行业已经开始利用数据去分析井下环境，随着数据分析成本下降，现在这些技术正在被运用到更小的井中。数据分析可以在危险发生之前提出预警信号。
钻一个井时，机器学习软件会考虑大量不同的因素，比如地震震动、热梯度、地层渗透率，并连同压力等传统数据一起。已经成立四年的西雅图初创公司Seeq 表示，这些数据能帮助钻井在如方向与速度上做出实时决策，以此优化整个钻井作业，同时还能够预测诸如半潜式泵（ESPs）等设备的故障，来降低计划外停机的次数和设备成本。
机器正在学习
在宏观层面上，深度机器学习可以帮助提高对于宏观经济趋势的意识，从而推动在勘探和生产（E&P）方面的投资决策。经济条件甚至是天气模式，还有生产强度等因素都会在投资决策中被纳入考量范围。Kpler这类公司一直采用地理追踪船只技术，将当前能源船只的航行轨迹与历史趋势进行对比，来帮助运营商进行更好的决策。这些类型的数据可以帮助确定能源航运业的趋势。
模糊决策
模糊逻辑是一种人工智能的机制，可以在数据不完整或者不可靠的状况下帮助决策。如果用一定数量的输入来设计一个算法，模糊逻辑可以在一个或多个传感器提供虚假或不一致数据的状况下克服这些缺陷。模糊逻辑也可以在数据需要被外推，或者需要将信号与噪音区分时通过储存表征、加密钻井以及油井模拟提供帮助。
第4篇：人工智能的投资逻辑范文
关键字：电气自动化；自动化控制；人工智能技术
中图分类号：TP18文献标识码：A
1 人工智能技术探究及运用实际状况
最近几年，不少的科研组织及相关院校对于人工智能技术的革新及探究以及电器设备控制的运用问题上都进行了深入的探究，促使人工智能技术在电气设备系统结构设计、故障诊断、预警、监控及自动保护上都达到了一定的层次。
从电气设备结构设计中人工智能技术运用方面来分析：由于电气设备系统结构设计是非常复杂的，关乎到很多方面的知识比如电磁、电路及电机电器运用等，这就对有关工作人员的专业技能及相关知识掌握有着很高的要求。当下，数字化信息技术得到了前所未有的发展，推动了电气产品及控制体系设计逐渐转入了CAD，这就造成一些新产品、新系统的创建时间缩短了很多，在这个大环境下，人工智能技术系统设计质量及速度将获得全方位的提高。
除此之外，人工智能技术对于电气设备故障掌控及预警有着独特的优势。通常，如果电气控制系统有故障的形成那么会在故障形成早期呈现出非线性，为此，人工智能技术独特的模糊逻辑及神经网络等方面优势就可以完全展现出来。
而电气自动化中人工智能技术的运用通常有以下几种技术方式：神经网络、专家系统及模糊控制。而模糊控制技术非常便捷，具有超强的可运用性。通常电气自动化控制系统中人工智能技术是以AI控制器为中心的，可以把它当做一个非线性函数近似器。跟平常的函数估计设备进行对比，AI控制系统在进行设计的时候其目标并不是完全要求是具体的模型，这种方式就可以完全预防了在设计的过程中需兼顾到模型自身参数不确定性的问题。除此之外，人工智能技术有着非常广阔的发展空间，并且非常容易调节，有较强的一直性能，针对全新信息数据有着很好的适应性。进行配置的时候所需耗费的成本低、方便便捷、对外界的抗干扰性能强。
2 电气自动化控制系统中人工智能技术的具体运用
电气自动化控制系统中人工智能技术通常有两种方式的运用：直流传动控制系统和效流传动控制系统。
直流传动控制系统当中，推理机是模糊控制设备的重心，它承载着人脑智能化决策逐渐向模糊控制命令推理。此外，还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，模糊化部分是经过很多种形式的函数对变量值进行的测量，同时把它逐渐模糊化、量化；知识库部分是由数据规则及语言控制库共同组成的知识库，知识库设计的过程中需运用相关专家的成功经验以及专业知识对电气设备进行有效的控制。
人工神经网络控制技术是人工智能技术的另外一种形式，该技术通常使用在不同模式的判别及对多种信息的处理，能够在电气传动控制当中展现出很好的作用。人工神经网络控制技术以并行结构为主，可以在很大范围内所运用，能够在很大程度上提高条件监控、诊断系统的精准性；这种控制技术通常是运用在学习策略差别较小的反向传播当中，这就是说在网络状况非常充裕的隐藏层、结点及适合的激励函数影响下，多层人工神经网络唯有运用反向传播句能够推算出与之相对应的非线性函数的近似参数，这将在很大的程度上提升运行速度。
当进行交流传动控制的过程当中，人工智能技术的采用通常也包括模糊逻辑及神经网络两方面的具体方式。
针对模糊逻辑来讲，截止到现在，大都用模糊控制器将之前的普通速度控制设备完全代替，但在国外一所大学中探究出一种高性能的具备多个模糊控制器的全数字化传动控制系统，这种系统具有的模糊控制器能够完全的代替之前的普通速度控制设备，同时能够很好的完全控制任务。
从人工神经网络控制技术来讲，在现实的探究工作上以对交流电气设备及所驱动的客观环境参数的监测及诊断为最终标准。当人工神经网络对电动机进行控制的时候，可以选用反向转拨的计算方式，经过相关实验数据的运用，通过电机负载转矩以及电机的最初速度来最后确定智能监控体系能够检测的在最大速度的前提下所产生的增加数值。此设计方案的运用，要求神经网络具备辨别三维图形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制计算模式具备超强的控制功效。在这种模式中，人工神经网络控制技术能够很好的缩小电气自动化系统定位工作所花费的时间，同时增强对负载转矩及非初始速度变化范围的控制。人工神经网络的结构通常是以多层前馈型常见，通常将其划分为两个系统：一种是在分辨电气动态参数的前提下针对经过定子的电流开展自行调节与掌控；一种是在分辨机电体系运行参数前提下对于转子速度开展自行调节及掌控。
电气自动化控制系统的设计
(1) 集中监控方式
集中监控方式的最大特点是维护非常便捷，针对控制站，防护级别不用特别高，其设计的完成是非常简单的。但由于是集中式监控，它的工作原理是将所有性能有效的结合在同一个处理器，以顺利的完成处理工作。为此，针对处理器来讲其所承受着很大的工作压力，这主要是由于电气设备大多是在监控下开展的工作，假设监控对象时常显现出来，必然会造成主机冗余减少，然而电缆所产生的改变就会浪费很多的成本，距离比较长的电缆，若形成干扰的状况就会造成该系统出现不稳定的情况。同时，隔离刀闸的操作闭锁和断路器的联锁运用硬接线，由于在分隔刀闸接点的方位有缺陷的存在，就会造成设备正常运行起来非常艰难，以此不能够顺利的进行二次接线。由于线与线之间的连接非常复杂，设备操作起来非常困难，这就会给维护工作造成更大的难度。
(2) 现场总线监控方式
当下，以太网(Ethernet)、现场总线等计算机网络技术逐渐运用在变电站综合自动化系统当中，同时具备了较为丰富的动作指令，而智能电器设备目前也已经得到了迅速的发展，所有的这些有利情况的出现促使了网络监控及发电厂相互间的联系更为紧密。总线监控令设计标准更为鲜明，就间隔的不同，在性能上会展现出很大的不同，为此，我们能够作为间隔进行有关设计。运用此监控方法，包括了目前所有远程监控方法的独特优点，同时可以很好的减少隔离设备的总数量，也包含了隔离设备、端子柜、I/0卡件、模拟量变送器等。针对智能设备一定要及时的进行有关装配，假如运用通信线及监控系统相互间进行连接，那么就可以节省很多的控制电缆，节约投资。除此之外，装置相互间的性能是不会相干扰的，装置相互间是由网络联系在一起形成的，因网络组织较为轻松，为此就促使系统更加稳定坚固。如果其中一个装置有问题出现，那么其他的配件也会受到牵连，但却不会造成系统整体停止。为此，现场总线监控可以当做今后发电厂网络监控的一种有效的使用方法。
3 电气自动化控制系统的未来发展
OPC(OLE for Process Control)技术的涌现，IEC61131的颁布及Microsoft的Windows平台的范围运用，很好的为计算机带来了一个全新的运用方向，因电气技术具有优越的融合性能，为此有着很大的发展空间。目前在步入国际化时代下，多种控制系统开始得到非常广泛的运用，这被越来越多的商家所注重以及运用起来。Pc 客户机/服务器体系结构、以太网和Internet技术推动了电气自动化的每一场新的革命。在日益变化的市场需求下，自动化与IT平台的融和,电子商务的广泛使用推动其不断的发展。Internet/Intranet技术和多媒体技术也在自动化上有着非常宽阔的发展空间，企业管理人员采用平常的浏览器就能够顺利的将有关储存及提取信息的工作很好的完成，同样可以把当下企业的生产流程当做监控目标，可以获取较为精准、全面的各方面信息。随着虚拟技术与视频技术的巧妙运用，对人机界面及维修体系带来了非常显著的影响，运用对应功能强的软件，将会对通讯成果及组合氛围的准求更加显著，软件性能增强，从某一种设备开始向集成的方向转变。
总体上来讲，电气自动化控制系统为今后的发展创造了很大的空间，为了能够很好的面对未来更为复杂化的各方面需求，我们一定要兼顾电气自动化的发展特点，适时为企业选择专业化的高技术人才来推动企业的进步与发展，为此，与之有关联的企业将有了更为宽广的就业前景。但需要特别关注的是，这种行业要求必须要具备超强的专业技术，在进行装置配合工作中，需要将自动化与智能化看作工作的首要工作，逐渐促使有关设备与国外发达国家水平相接轨，独创行业的领头团队。
4 结束语
电气自动化控制系统是提升电气设备的生产性能、流通交换速度的关键性方面，在完全‘放弃’人工操作控制的前提下，最大程度的实现了智能化操控。不单单能够为企业节约人力、物力及企业成本，并且有助于提升企业生产效率。人工智能技术是探究人类智能模拟的学科，其最大的特点就是自动化。这就是说电气自动化控制系统中，人工智能技术的运用前景是异常宽广的，在数字控制理念的科学指导之下，之前所运用的控制器设计技术必然会慢慢的被具有良好控制成果的人工智能软件设计所代替。为此，相关企业及单位一定要加强在电气自动化控制上的人工智能技术的探究，以便于为企业未来的健康、快速发展提供足够的技术支持。
参考文献
第5篇：人工智能的投资逻辑范文
在共享单车领域，从公开披露的融资信息来看，摩拜单车累计获得约12亿美元融资，ofo融资额约为14.5亿美元左右，永安行旗下的hellobike宣布获得蚂蚁金服领投的3.5亿美元D1轮融资。在人工智能领域，商汤科技继今年7月完成4.1亿美元B轮融资后，11月获得了阿里巴巴投资的15亿元人民币，此轮融资后，商汤科技估值将超过30亿美元（约198亿元人民币）。在新零售领域，阿里将投入224亿港元（约合190.02亿元人民币），直接和间接持有高鑫零售36.16%的股份，从而成为后者第二大股东。腾讯斥42亿元入股永辉超市，获5%的股权。
马上就要到2018年了，移动互联网创业的九大风口是什么呢？下面为大家一一道来：
1、新零售
腾讯和阿里在新零售领域的布局已经非常清晰了，目前的情况是“腾讯+京东+永辉+沃尔玛”对抗“阿里+苏宁+高鑫+新华都+联华”，这是一场千亿级别的大战，我相信线下很多的零售商都要被迫站队，可以预计2018年会非常热闹。此外，2017年开始兴起的无人货架，例如猩便利在9月份宣布获得1亿元天使轮融资；七只考拉同期获得5000万A轮融资；果小美几乎是同日也宣布完成了1000万美元A轮融资。另外，哈米科技、领蛙、友盒、阳光乐选等无人货架企业也都宣布获得了数千万融资。前有巨头的零售大战，后有黑马的抢夺市场份额，新零售的江湖必然掀起惊天巨浪。
2、人工智能
近几年来，全球范围内都掀起了人工智能的热潮。从AlphaGo到iPhone Face ID，国外的巨头企业如谷歌、微软、苹果等科技企业把未来的发展重心集中在人工智能领域，国内巨头阿里、腾讯、百度等也高调入局。技术是人工智能+的核心动力。据媒体的统计，国内目前涉及人工智能领域的企业已有709家，并且有不少公司在多个领域已经有突破。在国内的AI投资潮中，商汤科技、旷视科技、依图科技等公司成为资本追逐的对象。据公开信息显示，今年5月份至11月，人工智能领域的融资已经超过60亿元人民币。预计到2018年，资本将会更加集中到头部的公司，AI企业的大战一触即发。
3、共享经济
这是一个很神奇的行业，在短短的几年时间内造就很很多独角兽。比如国外的Uber，国内的滴滴和摩拜等。共享经济的战火从出行、住房烧到了充电宝、雨伞、图书、零售等多个领域。从目前的情况来看，2018年的共享单车、共享汽车依然会成为资本追逐的热点。相信在2018年共享单车行业可能发生重大整合，各家都烧不起的时候，就是公司整合的时候。其他的共享领域，就看创业团队的表演吧！
4、生物科技
当人们生活得比较好了以后，就想活得久一点，活得质量更高一点，这就非常需要生物科技来帮忙了。近年来，越来越多的上市公司都在布局基因测序，不少上市公司也加入到了基因测序的行列中，业务竞争日趋激烈。从整个行业关于基因测序公司的注册数可以发现，已经从几年前的两百多家上升至目前的一千多家。有数据预测，整个领域2015年容量大约是59亿美金，未来年度的增长率也是18%左右。在国内以华大基因为代表的生物科技公司，已经成为全球最大的基因组学研发机构。谷歌在进行人工智能研究的同时，也不惜砸下15亿美元，专门成立了Calico公司，目的只有一个：延长人的寿命。可以预见的是，在2018年生物科技方面的投资会越来越热。
5、内容付费
这两年内容付费风生水起，从平台来看有喜马拉雅、荔枝等；从自媒体来看有逻辑思维、樊登读书会；从独立的APP产品来看也有得到、分答这些，整个市场非常热闹。一夜之间知识分子都跑出来了的感觉，身边的朋友也或多或少受到这些知识付费平台或大V的影响。罗振宇解决的是知识分子的焦虑，不断给你讲新出来的内容；樊登读书会主要解决的是白领、销售、毕业生和年轻父母的焦虑，跟你讲职场是怎样、亲子关系要怎样处理、管理是怎样的等。2018年内容付费的产业有望得到更快的发展，毕竟人们的物质生活得到较大的满足以后，精神方面的追求就会开始提升。跟知识付费类似的还有泛娱乐内容的消费，例如视频、综艺、游戏、小说、动漫等也会继续增长。
6、K12教育
所谓K12教育，“K”代表Kindergarten(幼儿园)，“12”代表从小学一年级到高中三年级的12年中小学教育。2017年在线教育企业的融资纪录不断被刷新，多家公司估值超过10亿美元。5月31日，猿辅导宣布完成1.2亿美元的融资。8月14日，作业帮宣布完成1.5亿美元的C轮融资。8月23日，在线外教英语品牌VIPKID宣布已获得由红杉资本领投、腾讯战略投资的2亿美元D轮融资。2018年K12教育的业务规模将会进一步扩大，继续成为资本青睐的投资风口。
7、OMO
继O2O以后，今年一个全新的词OMO横空出世。与O2O不同的是，OMO指的是线上与线下互相融合。众所周知，线上的流量获取已经越来越困难了，现在移动互联网公司普遍把关注的重点放到了线下，特别是三四五线城市。相对于一二线城市而言，三四五线城市的互联网程度较低。而且这里的用户也没有受到大多产品的狂轰乱炸，对新的产品的接受意愿也相对会较高，至少不会带有严重的戒心，也有较好的付费意愿。2018年OMO必定会成为创投圈新的焦点。
8、大数据
目前大型互联网公司的发展都讲究ABC，其中A指的是AI，B指的就是大数据，C指的是云。2017年上半年，据不完全统计有63家大数据创业企业获得了融资，总融资金额超过68亿人民币，其中获得上亿元融资的企业就有17家。如今大数据已经毫无疑问的成为了热门投资方向之一，正是资本的进入在不断促进大数据产业快速发展。预计到2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。按照目前的发展趋势，到了2018年资本将会扩大在大数据行业的投资。
第6篇：人工智能的投资逻辑范文
关键词：互联网+；会计；教育
一、“互联网+”会计的影响
“互联网+”会计，从思维到实际操作层面都对会计行业造成了巨大的影响，赋予了传统的会计工作更多的可能性。通过分析“互联网+”背景下，人工智能、大数据、云计算等新兴科技融合会计工作的现状与影响，能够帮助思考新时代会计人才的培育方向。
（一）会计信息处理效率大大提升
人工智能在会计工作中能够快速实现会计信息的处理与数据的运算与存储，使得会计人员的作业重心从数据的录入、整理、归纳、运算等烦琐漫长的工序转移到关键信息的筛选、核查、审阅等重要环节上，大大缩短了信息处理的时间，优化了数据的处理功率，同时人为失误也得到了最大限度地削减。
（二）会计工作内容变动整合
人工智能等新科技在会计行业的使用与推广一方面降低了会计工作的强度，节省了会计工作的用人需要，另一方面也势必会对传统的会计工作者产生冲击，尤其是工作内容简单且重复性高的初级管账人员。而大数据的整理分析、计算机软件的熟练操作与使用、人工智能的运用与管理等也逐渐将成为会计人员工作中的重点。
（三）会计信息更为真实可靠
传统会计手工记账的业务处理容易出现操作失误等情况，运用人工智能与大数据的应用最大程度上减少了人为失误，且数据信息得到了良好的存储管理，易于追溯、查询与审核，从而大大提高了会计信息的真实性。同时，人工智能的使用相比会计人员相比更能降低因为主观判断造成的失误，使得会计信息更客观中立，为利益相关者的投资决策提供更为真实可靠的信息。
（四）“互联网+”会计技术仍待进一步改进
人工智能、大数据等新兴科技引入会计行业后，在保证其能够快速获取、有效处理、精准转化决策信息的同时，确保人工智能系统可靠、安全、正常的运营是极其重要的工作。在激烈的市场竞争面前，会计技术的运营需要控制在稳定的技术及安全环境下，以防范财务数据的泄露或崩溃而给企业带来难以弥补的损失。人工智能等新兴科技在引入财务工作的过程中，其安全性、可靠性、稳定性等重要性能仍然需要进一步的研究、实践和优化升级。
二、传统会计专业教育的不足
“互联网+”时代对会计人才培养提出了新要求，传统的会计专业教育的缺陷逐渐暴露。具体问题如下：
（一）教育思维固化
在“互联网+”会计的背景下，会计专业人员不仅需要会计专业知识储备，在计算机软件、数据统计与分析等方面也需要具备一定的技能。但前者属于管理类学科，具有人文科学的特点，后者则属于理工科的内容，二者之间存在一定的隔阂，但绝不是泾渭分明、非此即彼的关系。而许多高校尚未完成从培养“专业性人才”到培养“复合型人才”的观念转变，没有将二者进行很好的融合，会计思维与数据、逻辑、计算机思维仍然互不沟通。
（二）课程设计缺陷
我国多数高校如今对于会计专业课程的设置不尽合理，会计与计算机的融合操作教学一般都只对高年级开设，且其比重与传统的理论教学相比只占学生专业课程中很小的一部分。而课程内容也主要在于培养学生会计系统的运用能力，让学生成为“应用型“会计人员，理论与实践没有实现深度融合，学习的更多的是操作应用而非创新创造，使得学生对会计信息开发系统仅仅处于一种肤浅的认知与操作阶段，缺乏对前沿会计信息技术的深入理解与运用。
（三）教学方式落后
当前许多高校的会计教学方法仍为传统的“理论解读和实务演练”。教师讲述个人对会计知识的理解，学生被动的接受知识与观点，但没有主动的对会计知识进行探索；而实务层面，也主要由教师进行示范演练，学生对示范进行单调的模仿学习，重复既定的规范步骤，这种教学方式拘束了学生的自我探索空间，难以培养学生的自主创新意识，虽然能够快速学习实务操作的程序步骤，但对于学生分析、解决问题与自主创新等能力的培养仍存有不足。
三、会计专业教育的发展方向
（一）培养学生自主学习与创新能力
在“互联网+”时代的大背景下，人工智能、大数据、云计算等技术高速发展，企业商业模式变化日新月异，在会计行业中只有时刻保持着对前沿知识技术的敏感、具备强大的自主学习能力与自主创新能力才能不被智能科技取代。因此在会计人才的培养教育中，应有意识的引导学生改被动接受为主动学习、改单调模仿为自发创造，不断提高学生的职业胜任素质。
（二）培养“互联网+”会计思维方式
会计专业教育不能割裂人与计算机、会计与新科技的联系。人工智能等新兴科技在会计工作中的使用主体仍然是会计人员。因此在会计教学工作中，应逐渐培养学生树立“互联网+”会计的思维，注重会计知识与计算机实务操作的融合，培育学生处理信息、驾驭系统的能力；增加“互联网+”会计相关课程占总体知识群的比重，紧密结合人工智能的开展方向及最新动态，融合人文与科学思维、管理与计算机思维。
（三）培养复合型会计人才
结合我国当前会计行业结合互联网技术后的发展现状进行分析，未来新技术的深入发展需要依据中国会计准则，不断完善会计信息化软件建设，丰富各类复杂业务的会计处理方式，因此高校需要加大“互联网+”会计的“跨界”复合型人才培养力度，使之兼具经济管理、数据分析、会计实务、信息技术等知识能力，迎合当前会计劳动力市场在快速发展的科技时代背景下的用人需要。
第7篇：人工智能的投资逻辑范文
2016年，在一片资本寒冬、裁员风暴、倒闭狂潮的哀嚎中，创业者的精神得以凸显，他们用一个响亮的宣言反驳所有嘲笑、怀疑和轻视。回顾历史，很多伟大的公司都诞生在市场冷清、处于低谷时的资本时代：从微软到联邦快递再到CNN，都是从萧条和熊市中起步的知名科技企业。
移动互联网创业大潮已翻涌五年，创业环境不断发生着变化，曾经“现象级”创业项目的商业逻辑在新的市场格局面前，已不再成立，更多的移动互联网创业者面临着生死抉择。五年前，中国拥有智能手机的用户不到2000万人，一个几百万日活跃用户的APP足以受到资本追捧。五年后，中国智能手机终端从2000万台发展到十多亿台，市场已逐渐吸收了技术带来的新鲜感，并开始提出新的需求。
在互联网的下半场，如何甩开竞争对手，成为行业领域的独角兽？商业大佬的建议或许能给你以启发。
柳传志：抓住创业机遇，需要长远布局
国家政策的变化，或者某一门行业技术的创新、业务模式的创新，都会给其他行业（或者本行业的企业）带来机会。由于互联网技术的发展机会到来了，就像那句话“一阵风来了猪也会上天”，这是机会。但是抓住这个机会以后，能不能待得住，这本身是能力的问题，就不仅是机会的问题了。
这个能力中，有抗击打、不断向前的能力。同时，又有根据形势怎么调整自己的战略、怎么凝聚队伍，这些是创业者必须要认真学习的，也躲不过去的。不然，机会一过就会掉下来。
在我战斗的时候，坚决想做的一件事情，就是想要有中国人自己品牌的电脑，而且能站在世界的前列。在改革开放前，中国的计算机是非常落后的，完全不知道PC机为何物。所以当我后来有机会能够把PC机做大，做成中国第一，跟国外的大品牌相比，能够在质量上、数量上都能占据优势的时候，这就是我最大的心愿了。所以，假设我们那时候打不过人家（也许会败），但是我会重整旗鼓再来，那就变成我的一个愿景。
创业者能不能变为企业家？实际上，这里边有一个问题，就是你还有没有更高的追求。企业家和创业者的不同就是在于此，企业家要不停地有追求，还要能禁得住击打，能禁得住击打，能有追求的人失败的可能性还是非常大的，更重要的一条是要有学习能力（有智商、有情商）。知道遇到什么事情该怎么调整自己、怎么制订战略、怎么带好队伍。
中关村最开始的时候，被人说成是骗子一条街、倒爷一条街。经过了十几年的发展以后，资本进来了，随着中国国力的强盛，资本认识到了重要性，中国的资本进来以后，吸引了大量的钱（天使投资、风险投资）进来，这样配套了以后才成功的。过去中国连模式创新都没有。我相信随着时间的积累，中国坚持走市场经济的道路，让民营企业充分发挥作用，中国的技术创新是会走到前列的，只不过是时间没到而已。
王石：站在巨人的肩膀上借鉴前行
独角兽本身寓意为“不可思议”，创造奇迹的企业家们。既然是独角兽，应该就是年轻的。独角兽除了代表希望、未来与不可思议之外，它还有一个逻辑上的财务价值的概念，至少它的估值达到了10亿美金。
1988年，万科进行股份制改造，准备发行股票的时候，我们的净资产是1300万元，当时是按照净资产1块钱一股来估算的，那时候没有资本市场，根本谈不上未来期望多少钱。而在万科20周年（2004年）的时候，我们的营业额是80亿元，按照当时的汇率相当于10亿美金，这10亿美金已经意味着我们已经成为中国最大的房地产公司。
万科20周年的时候（2004年）又对30周年的营业额进行了预计――会达到1000亿元。从80亿到1000亿元，99%的人都觉得吹牛，也包括我。10年过去了，万科现在的营业额是2000亿元。我们现在预计第4个十年是1万亿元。从这个角度上来讲，可持续增长要比“翻番”增长更重要，所以要有耐心、要想得长远。
作为一个企业家财务自由太重要了，但是“财务自由”只是其中的一部分。自由是非常重要的，但是金钱绝对不是目的，它只是一个结果，只是一个谋生的手段。所以我想跟大家说：第一，不要为大而大，成为独角兽只是一个结果。第二，成功不成功我们要有参照系。第三，我们要站在巨人的肩膀上借鉴往前走。
李开复：人工智能崛起，中国很有机会
未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。在未来十年，世界上50%的工作，都会被人工智能所取代。尤其是助理、翻译、保安，这些工作真的都会被取代。
为什么人工智能比移动互联网还要伟大？因为它影响了很多行业。哪些领域会最先呢？一定是数据最大、最快能产生价值的领域，比如金融领域。哪些是对人类最有意义的？一定是医疗领域，癌症的检测、切片，基因个性化的治疗，还有教育等等。
所有的领域里面，我认为最大的一个领域，应该是无人驾驶。这虽然可能是个十年的目标，但是当电动车、共享经济、无人驾驶三件事情同时发生的时候，人类经济会产生最大的提升和改变。
第8篇：人工智能的投资逻辑范文
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
第9篇：人工智能的投资逻辑范文
【关键词】电网规划；负荷；人工智能
1.引言
电力产业作为国民经济的基础行业，其发展规模和运行水平与国计民生密切相关。当前，随着国民经济的飞速发展，全社会对电力的需求不断增长，电网投资数额持续加大。目前，我国的电力体制改革正在进行当中，厂网分开的工作已经基本完成。厂网分开是电力工业体制改革的第一步，将原来垂直一体化的垄断经营模式逐渐打破，并在发电侧引入竞争。同时，社会主义市场经济的发展和电力工业改革的进行，使电网经营企业对项目投资和企业的经济效益越来越重视。电网经营企业具有公用事业的性质，在企业发展的同时还要承担相应的社会责任，对其规划项目的分析要考虑社会效益和经济效益[1]。因此，从电网经营企业的角度出发，对整个规划项目进行分析和评价，考察规划项目财务上的可行性及宏观经济上的合理性是非常必要的。
2.城市电网规划工作的内容、目的和意义
城市电网规划就是采用科学的方法确定规划区何时何地新建或改建何种电力设施。其工作涉及的主要内容有：
（1）规划区内电量、负荷、负荷分布和负荷曲线预测；
（2）分区分片确定规划区内目标年及中间年的配电所或配电变压器位置、容量及供电范围；
（3）确定规划区高压变、配电所目标年及中间年的站址及容量，计算各变电站的供电范围；
（4）完成目标年及中间年的无功电源优化规划；
（5）进行现状年高压供（配）电网的分析，规划目标年及中间年的高压供（配）电网；
（6）其他方面问题的规划。
城市电网规划的目的是使得未来的电网能够满足[2]：
（1）负荷的发展和各种电网技术要求，安全可靠地为电力用户提供客户所需质量的电能；
（2）能够满足城市规划的要求；
（3）能够满足环保、美观等其他公众要求。在满足以上约束的基础上为电力企业追求最大的经济效益和社会效益。
城市电网规划工作的意义是：
（1）通过对配电网络的优化规划，可以降低系统的网络损耗，改进未来电网的运行效益；
（2）科学合理地确定变电站的容量、位置及供电范围，有利于系统的运行管理，减少系统跨区域交叉供电，有助于提高系统管理和运行效率；
（3）配电网络结构的优化规划，可以大大提高系统的供电可靠性；
（4）配电系统的优化规划是提高系统投资效益的最有效途径；
（5）配电网结构的合理性直接影响配电自动化设施的投资效益，配电系统规划是配电自动化实施的基础。
3.规划工作面临的新形势
随着国民经济的发展，城市电网规划工作面临着新形势。首先，外部环境的变化，即与城市规划的配合成为目前城网规划中必须考虑的一个重要因素。其次，电力企业更加注重经济效益和投资回报，开始把电网规划工作提到了非常高的地位。上述两方面的变化，既为城市电网规划工作创造了有利条件，又使之成为一个迫切任务。因此，结合国情系统深入地研究满足实际要求的城市电网规划理论，开发研制高效、方便、实用的具有智能决策功能的城网规划计算机辅助决策系统，既是我国城市电网建设当前的迫切需要，也是今后长期发展的必要科学手段。
4.城市电网规划中的智能技术应用
在城市电网规划中加入人工智能是当前我国电网发展的迫切需要。人工智能（Arti-ficial Intelligence，简称AI）是与传统学科完全不同的一门新兴前沿学科，它是计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、数学等学科相互交叉渗透的产物[3]。由于它是利用计算机来模拟人类的智能活动，完全摆脱了传统方法的束缚，能够解决传统方法难以解决的问题。自1956年诞生以来发展到现在，人工智能技术在理论研究和工程应用中都取得了巨大的成功。相关的智能技术主要包括专家系统（Expert System，简称ES）、人工神经网络、模糊集理论等。以下简要介绍本文涉及到的专家系统、规则推理与案例推理以及模式识别技术。
4.1 专家系统
专家系统是发展较早，也是比较成熟的一种人工智能技术。专家系统通常由知识库、全局数据库、推理机和人机界面等部分构成。知识库用以存放专家知识，一个专家系统的能力取决于其知识库中所含知识的数量和质量。常用的知识表示方法包括谓词逻辑、语义网络、产生式规则、框架和黑板[4]等。全局数据库是反映问题在当前求解状态下的符号或事实的集合，它由问题的有关初始数据和系统求解期间所产生的所有中间信息组成。人机接口负责将专家和用户的输入信息翻译成系统可以接受的形式，同时把系统向用户输出的信息转换为易于理解的形式。推理机在一定的控制策略下，针对全局数据库中的当前问题，识别和选取知识库中的可用知识进行推理，以修改全局数据库直到最终得到问题的求解结果。
4.2 遗传算法
遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术[5]。它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有广泛的研究价值。因此，最近十多年来，遗传算法在我国也得到重视和推广。遗传算法在电力系统的应用始于1991年。到目前为止，已经涉及到电力系统规划、运行、故障诊断、潮流计算和控制等许多领域。遗传算法是用生物群体的观点来看待优化问题，它将待求问题解空间中的任一点看作是一个个体，一定数量个体的结合构成了一个群体，因此，群体中的每一个个体都代表了优化问题的一个可能解，但不一定是最优解，处于某一时段的群体也称为代。在遗传算法中，用位串结构来表示待优化的参数，以便于遗传算子的操作，这个过程称为编码；反之，由某一位串求得其表示的具体参数值的过程称之为解码。位串也称为染色体，染色体中的每一个元素称为一个基因。针对具体问题，遗传算法通过定义一个适应度函数来模拟生物界中的环境，而每一个个体所对应的适应度函数值就代表了该个体对环境的适应程度，适应度值越高，就表明该个体适应环境的能力越强。确定遗传算法的第一代群体后，在各种遗传算子（如常用的选择、交叉、变异等）的作用下，将按照类似于自然选择的过程一代一代向前进化，经过逐代遗传，最终会产生出一批适应度函数值很高的染色体，最后，将这些染色体解码还原就可以获得原问题的解。当染色体域足够大和遗传代数足够多时，从理论上讲，遗传算法一定可以给出原问题的最优解[6]。遗传算法允许所求解的问题是非线性的和不连续的，并能从整个可行解空间寻求最优解。
5.结论
随着我国城市电网建设改造的快速发展，城市电网规划成为一个迫切任务，急需结合国情系统深入地研究满足实际要求的城市电网规划理论，开发高效、方便、实用的智能化城市电网规划计算机辅助决策系统。为此，本文在传统规划理论基础上应用人工智能等新技术，针对该领域中迫切需要解决的一些关键性问题进行了研究。以计算机作为工具，采用新技术、新方法对城市电网进行优化规划己在电力系统界达成了共识。通过对未来规划工作的展望，本文认为未来的城市电网规划工作应该是一个包含诸多因素、并不断吸收和利用各种新技术的灵活的电网规划。
参考文献
[1]关沛.城市电网规划项目的经济性分析[D].天津大学，2007.
[2]天津大学电力与能量系统研究所.城市电网规划计算机辅助决策系统[R].天津：天津大学，1995.
[3]王成山，王赛一，谢莹华，葛少云.城市电网规划工作的复杂性及新技术应用[J].浙江电力，2004（1）：1-5.
[4]陆伟民.人工智能技术及应用[M].上海：同济大学出版社，1998.
[5]Lee Seung Jae，Yoon Sang Hyun，Yoon Man-Chui，et al.An expert system for protective relay setting of transmission systems[J].IEEE Trans.on Power Delivery，1990，5（2）：1202-1208.
[6]潘熊.电网优化规划方法研究[D].重庆大学，2002.
作者简介：
