为何高层亲口提及人工智能?(附股)

10月31日,高层在第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能的健康发展,次日A股市场人工智能概念股掀起涨停潮。
那么,到底什么是人工智能,为何高层亲口提及,人工智能未来发展趋势是怎么样的,会给我们生活带来哪些变化,又有哪些正宗的概念股呢?
什么是人工智能?
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。
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”,这涉及到其它诸如意识、自我、思维(包括无意识的思维)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
深度学习是人工智能的一个方面,它涉及模仿人类用来获取某些类型知识的学习方法,最简单的深度学习可以被认为是一种自动化预测分析的方法。传统的机器学习算法是线性的,但深度学习算法堆叠在一个越来越复杂和抽象的层次结构中。
一个理解深度学习的例子是,想象一个小孩学习一个词是狗。小孩通过指向一个物体并说出狗这个词来了解什么是狗,或者不是狗,父母会说“是的,那是一只狗”或者“不,那不是狗”。小孩进而继续指向新的物体并继续询问、了解的时候,他会越来越意识到狗拥有的所有特征。
小孩在不了解客观事物的情况下做的这个事情,也就是通过构建一个层次结构来阐明复杂的抽象(狗的概念),其中每个抽象层次都是从层次结构的前一层获得的知识创建的。使用深度学习的计算机程序经历了相同的过程。层次结构中的每个算法对其输入应用非线性变换,并使用其学习的内容创建统计模型作为输出。迭代继续直到输出达到可接受的准确度。数据必须通过的处理层数也就是来自标签的深层启发。
人工智能的应用
人工智能应用的范围很广,包括:计算机科学,金融贸易,医药,诊断,重工业,运输,远程通讯,在线和电话服务,法律,科学发现,玩具和游戏,音乐等诸多方面。

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计算机科学:人工智能(AI)产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。时间分配,介面演绎员,图解用户介面,计算机鼠标,快发展环境,联系表数据结构,自动存储管理,符号程序,功能程序,动态程序,和客观指向程序等内容都在AI实验室里发展。
金融:银行用人工智能系统组织运作,金融投资和管理财产。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求,银行使用协助顾客服务系统;帮助核对帐目,发行信用卡和恢复密码等。
医院和医药:医学临床可用人工智能系统组织病床计划,并提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统,用人工智能帮助解析医学图像,这样系统帮助扫描数据图像,从计算X光断层图发现疾病,典型应用是发现肿块。
重工业:在工业中已普遍应用机器人,它们常做对人是危险的工作。2016年全球机器人“人口数”接近30万,汇丰银行预计,机器人的总数将在2019年增至41.4万。现在,全球机器人数量年均增长率约为15%,而中国是推动机器人市场繁荣发展的最大发动机。
不过,中国机器人市场大爆发的真正受益者是欧洲和日本公司,日本是利用和生产机器人的先进国。
顾客服务:人工智能是自动上线的好助手,可减少操作,使用的主要是自然语言加工系统;呼叫中心的回答机器也用类似技术,如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
运输:汽车的变速箱已使用模糊逻辑控制器。
运程通讯:许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器;如BT组研究可管20000工程师的机器。
玩具和游戏:1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在,大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。
音乐:技术常会影晌音乐的进步,科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动;现正集中在研究作曲,演奏,音乐理论,声加工等。
人工智能的市场规模
“梯子很长,但还远远够不到月亮”,人们用这句话形容当今AI所处的阶段,但“够不到”不等于不努力,特别是计算力的提升已让AI应用无处不在。越来越多的企业开始将AI,或者“+AI”作为自身转型的重要方向,但难题在于AI对计算能力的高要求。

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多位专家表示,当下人工智能、大数据、云计算的火热程度无以复加,三者形成“铁三角”:大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律;云计算作为计算、存储等资源的基础平台,为智慧计算提供算力的承载。
浪潮发布新款AI应用服务器AGX-5,而在不久前,英伟达、华为等巨头也纷纷推出AI硬件产品。产品密集发布,AI硬件市场火爆。据国际数据公司(IDC)公布的《2017年中国AI基础架构市场调查报告》(以下简称《报告》),2017年AI硬件销售额同比增长235%,在AI整体市场占比72.4%。

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“用于AI工作负载的服务器是服务器市场中增长迅速的一部分,AI服务器基础设施市场规模将在2022年达到176亿美元。”近期IDC发布的《全球AI服务器基础设施预测,2018—2022》报告显示出“大蛋糕”的诱人之处,IDC的预测是:到2021年全球AI支出将增加50%以上。
国际巨头布局AI领域
随着阿尔法狗大战韩国围棋名宿李世石并取得胜利后,人工智能产业的关注度更是大幅提升,国内外科技巨头亦纷纷宣布将AI提升至公司战略高度。
谷歌:2016年提出“AI First”,软硬件结合,开源系统构建AI生态。
谷歌大数据检索核心技术领先于全世界,并建立了全球最大的数据库系统。广告盈利是谷歌的主要盈利模式,目前九成以上营收来自其广告系统。
IBM:人工智能是IBM在2014年后的重点关注领域。IBM在AI领域布局围绕沃森和类脑芯片展开,试图打造AI生态系统。目前IBM已撤销全球业务咨询GBS和技术服务GTS等部门,并转型成认知解决方案和云平台公司。
亚马逊:2014年,推出Alexa语音助手,结合智能音箱Echo,经过两年多的发展,Echo销量也突破了千万台。2017年,推出Amazon GO无人超市,Amazon GO背后涉及的包括计算机视觉、深度学习、无线射频识别、图像解析和感测融合等人工智能技术的支持。
Facebook:14年收购Oculus VR;15年收购Wit.ai,创建语音输Facebook 同年全球第三个人工智能实验室;
微软:2015年发布Azure机器学习平台;15年推出“小冰”全球人工智能战略计划;2017年微软提出“AI Redefine All”。
百度:2015年推出“百度大脑“计划,涉足深度学习和自动驾驶领域;推出度秘等AI产品; 2017年百度提出“All in AI”。在面向未来的人工智能应用方面,百度积极参与无人机、无人车等的开发。此外依靠图像识别和数据风控技术的“秒批”技术是其在金融领域的一项应用。
阿里:2015年推出国内首个人工智能计算平台“ DTPAI”;阿里联合富士康投资机器人公司SBRH。
腾讯:2017年腾讯提出“AI in All”。腾讯高级副总裁姚星在接受媒体采访时表示,腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发,这包括两个路径:一是整合腾讯自身的技术资源,形成体系和重点;二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。
华为:2018年10月华为正式发布AI战略。
人工智能概念股有哪些?
人工智能的发展日新月异,随着政策大力扶持,随着百度、阿里巴巴、腾讯等国内巨头近年来的战略重心逐渐向人工智能领域倾斜,并取得诸多成果,人工智能产业有望迎来爆发式增长。人工智能会为诸多行业带来革命性变化,并引领中国科技行业下一个10年。
那么,人工智能有哪些概念股呢?我们按照AI产业链一一进行梳理。
基础层:芯片、大数据和存储等基础设施必将迎来加速发展;
技术层:算法平台、图像识别、自然语言识别及处理和智能机器人已经迎来商用阶段,未来前景广阔;
应用层:看好人工智能在无人驾驶、工业4.0、智能安防和智慧医疗等应用场景的快速渗透。
具体如下:
计算芯片:NVIDIA、AMD、景嘉微、Altera、Xilinx、Actel Altera、紫光国芯;
大数据:中国移动、中国联通、中国电信、百度、腾讯、阿里;
存储:光环新网、宝信软件、鹏博士、中兴通讯;
图像识别:Clarifai、Madbits、DNNresearch、川大智胜、佳都科技、汉王科技;
自然语言识别及处理:百度、科大讯飞、江南化工;
智能机器人:科大智能、机器人、紫光股份、慈星股份、康力电梯、北冥星眸、祈飞科技等;
无人驾驶:谷歌、特斯拉、百度、长安汽车、万安科技、亚太股份、保千里、四维图新等;
工业4.0:科远股份、慈星股份、华中数控、机器人、京山轻机等;
智能安防:佳都科技、东方网力、天源迪科、美亚柏科、蓝灯数据、智器云等;
智慧医疗:IBM、谷歌、荣科科技、三诺生物、海虹控股等。
注:本文采用的数据资料均为公开资料。

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