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人工智能:风口与陷阱

2018-07-28 09:47:09 股票新闻


  7月,《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中被推上国家战略层面。3月,“人工智能(计算机科学的一个分支)”一词首次被写入“十三五”规划纲要,被列为中国未来重点突破的技术领域。同时,学界和产业界人士,纷纷对于人工智能的政策制定进行呼吁。中国人工智能大会上,中科院副院长、中国人工智能学会副理事长谭铁牛表示,需要制定人工智能创新发展的战略规划,推动人工智能诸多利好政策及时落地。
  人工智能的发展空间正在快速变大。据艾瑞咨询数据显示,自2014年开始,人工智能领域投资(意义:是未来收益的累积)金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加。其中行业投资额,从2012年的6200万元增长至的14.2亿元。据BBC预测数据显示,2020年,全球人工智能市场规模约为1190亿人民币,中国约为91亿。基于科技在计算处理能力、算法以及大数据三方面取得进步,人工智能获得了突破性进展,资本圈随之火热。
  特定应用或率先商业化
  人工智能作为一项技术范畴(category),尽管近年来取得了突破性进展,但目前来看,包含多项技术巅峰的通用人工智能发展仍有障碍。在线配资对股票配资稍微了解一点的人都应该认识到进行股票配资,放大了交易的比例,扩大了风险。所以股票配资需谨慎,但凡只提示其好处而不明确其风险的均为居心叵测。股票配资网也能称之为新型的模式,这种模式存在时间也不短了,将近20年了。但可能了解股票配资的人不是太多,今天就姑且把股票配资,称为一个全新的模式吧。由此,资本目光正聚焦于人工智能的特定应用场景。
  自动驾驶作为人工智能技术的交叉应用领域正被资本看好。正如外媒所言“中国2035年将成全球最大无人驾驶汽车的市场(shì chǎng)”。得益于庞大人口基数以及传统汽车业,无人驾驶产业一旦发展起来,将形成不止于千亿、万亿级别的市场规模。在人工智能技术上,采用深度学习算法结合大数据(data),成为成本控制的新技术路径。据清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东介绍,这一技术路径的普及,意味着掌握大数据资源的企业将在这场竞赛中获得优势。从事实来看,巨头企业的大数据采集量呈增长之势。2009年来,谷歌无人驾驶汽车总行驶里程为241万公里,以实验室模拟驾驶环境条件,每天行驶里程超过482万公里。
  基于特定场景的聊天机器人正成为投资热点。广州配资公司合作中的双方称为操盘方和出资方,操盘方是指需要扩大操作资金的投资者,出资方是指为操盘方提供资金的个人。中兴合创投资管理有限公司副总裁沈理告诉记者,目前通用聊天机器人商业化难度太高,所需语义理解、图像识别等一系列技术难以攻克,所以资本更为关注能在特定领域代替人工的机器人。
  聚焦需求和应用,不要为做技术而搞人工智能。“目前很多企业号称做人工智能技术,却无法找到应用切入点”,沈理告诉记者,人工智能产业受应用和场景牵引,技术应藏在应用后面,真正的商业化价值,取决于技术在哪一个场景中应用成功,在哪一方面能为人类生产生活带来价值。
  制造业需求蓝海
  人工智将带来新一轮产业变革,“人工智能(计算机科学的一个分支)+”正成为传统产业的升级和转型契机。“制造业转型需求迫切,智能制造将成人工智能应用蓝海”,上海中科智谷人工智能工业研究院院长刘瑞祯说道,“中国制造业大而不强,目前在国际仍属于第三台阶,距离日本和德国至少有20年差距”。就国内情况来看,实体经济(jīng jì)不振,制造业仍属亏损状态,迫切需要技术转型作为产业革新契机,而这种技术革新要以人工智能技术来完成。为满足国内制造业转型升级的需求,人工智能将带来10万亿级别的市场(shì chǎng)规模。“人工智能将自动化工厂变为智能化工厂,这是很关键的,在生产水平亟待提升、人口红利逐渐消失的情况下,迫切需要机器代人的过程(guò chéng)”,刘瑞祯说道,并表示就中科智谷在投资方面的关注领域来看,人工智能在机器人行业可以得到明显盈利,正成为投资热点。
  工业机器人趋于成熟,服务机器人仍是投资陷阱。相比服务机器人,工业机器人智能化程度相对较低,但生产量较大。目前人工智能的应用在于让工业机器人代替人手,解决自动化问题(Emerson)。相比来看,人工智能在服务机器人方面的发展仍未成熟,受一系列人工智能技术限制,服务机器人产品往往无法解决现实问题,企业得不到良好客户反馈(fǎn kuì),收益较差,导致资本的投资回报率较低,资本需要谨慎介入。
  人工智能(计算机科学的一个分支)(intelligence)资本正显现三大短板
  人工智能行业由于技术门槛较高,以及出现与传统产业的深度融合趋势,对于该领域资本也提出了更高要求。“加大人工智能投资风险的,正是投资机构本身的技术水平和资源背景不足”,刘瑞祯这样解释,并指出了当下人工智能投资机构面临的三大陷阱。
  第一,在评判人工智能(计算机科学的一个分支)企业项目时,投资人自身的知识(zhī shí)储备及智慧水平往往不够,若无专家团队作为技术顾问(Consultant),很难评判项目或企业的盈利价值。
  第二,人工智能(intelligence)投资(意义:是未来收益的累积)对机构(organization)背景资源提出了更高要求。当下,资本正纷纷介入(interpose)制造业在人工智能上的需求市场,它所提供的不能仅仅是资金支持,更重要的是帮助企业对接政府资源,为企业解决统筹规划的问题。所以投资机构仅有资金和技术还远远不够,需要整合更多力量和资源,包括进行科研院所、产业园区以及区域政府的连接。
  第三,投资陷阱归根结底是技术问题。目前,国内在人工智能(计算机科学的一个分支)(intelligence)的技术水平上仍然弱于国外,但资本踊跃程度却高于国外。过于充裕的资本,以及有待提升的技术水平,导致(cause)国内企业估值普遍高于国外,同时产品(Product)竞争(competition)力不足,投资回报率较低。这无疑是国内大量投资资金被耗费的重要原因。
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