人工智能投资研究

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1、人工智能投资研究2017年，人工智能在中国刮起了好一阵旋风。投资人见面都会交流，“我们投资人工智能，我们是这么理解XXX，我们投资了XX项目”。创业者露相也会说，“我们是某人工智能创业者，主要做XXX方向，有XXX技术”。甚至出现了众多投资机构争夺一个项目，一年就诞生了几个独角兽的怪现象。然而，人工智能真的是投资创业的首选吗?据ResearchandMarkets公司的研究，2013年，人工智能的全球市场规模就已经达到了9亿美元。牛津大学也曾发表报告预测在不久的将来，人工智能可能将占据美国近一半的就业机会。巨头也看到了其中的机会，纷纷涌入。微软晓娜、阿里小蜜，FacebookM、Amaz

2、onEcho、GoogleAssistant、AppleSiri、IBMWatson等等，无论在硅谷还是在中国，谷歌、亚马逊还是百度阿里都开始了激烈争夺。然而，在短短一年之内，很多企业及投资人都摇身一变为“人工智能创业企业”或者“投资人”，这不禁有点奇怪，这到底是跟风还是真的追逐趋势，或者是为了融资而融资?第一部分基本情况简介一、人工智能的定义与内涵人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。

3、根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。表现方式：云智能、端智能、云端融合。人工智能与人的关系：机器主导、人主导、人机融合。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。二、人工智能会做什么？人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。人工智能可以更灵

4、活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生——存储——应用——更新”的体系化管理。三、人工智能用在哪？人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：　（1）行业存在持续痛点；（2）商业流程本身具有数字化的信息输入，问题可以细分并清晰的界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主；（3）商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。第二部分人工智能产业链及五大商业模式一、大数据是战略性竞争优势海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料。人工智能的三种主要技术，都需要专有类型的数

5、据。机器学习需要大量的标签样本数据。模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。人机交互则需要积累大量的用户数据。现阶段，特别对于创业公司而言，数据的来源主要有三种。方式一，自筹数据，即从零开始，投入大量人力采集数据。方式二，公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰，以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的线上数据平台。方式三，产业数据协同，即下游创业公司或行业公司和产业链上游的数据或平台型公司建立合作，连接对双方均有利的产品或数据。二、未来三阶段　从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：情景一：未来3-5年，仍以服务

6、智能为主。在仍工智能及有技术的基础上，技术取得边际进步，机器始终作为人的辅助；在应用层面，人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和场景的增加，人工智能创造的价值呈现指数增长。情景二：中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话，甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域，现有的应用向纵深拓展，价值创造限制在技术取得突破的领域。情景三：长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破，应用范围显著拓宽，人机完全融合，人工智能全面超过人类，无所不在，且颠覆各个行业和领域，价值创造极高。三、人工智能产业链人工智能产业链根据技术层

7、级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。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