深圳“冲锋”人工智能，政策、资本、应用齐驱动
0分享至南方财经全媒体记者林典驰深圳报道以大模型为代表的人工智能是引领新一代科技革命和产业变革的重要驱动，算力、数据、人才是发展人工智能的关键支撑，深圳数字经济发展的产业基础雄厚，创新型企业动能强劲。深圳人工智能产业发展居全国前列，涌现了华为、腾讯、云天励飞等一批领军企业，在算力方面，深圳大力发展超算中心，鹏城云脑II达到E级的算力，各个领域均位于世界领先水平的AI基础设施。另外，2023年底还将启动鹏城云脑Ⅲ项目，打造大湾区智能算力枢纽。5月31日，深圳正式印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案》（简称：《行动方案》），举全市之力打造国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，努力创建全球人工智能先锋城市。近日，“深圳创投日”第八站走进前海深港现代服务业合作区，并首次设立人工智能专场。补齐基础研究短板
数据显示，截至2022年底，深圳市人工智能相关企业达到了1920家，产业综合实力居全国前三，涌现了华为、腾讯、商汤、云天励飞等一批行业领军企业。深圳市人工智能产业协会统计，人工智能核心产业规模是308亿，带动相关产值2180亿，合计2488亿，按目前同类可比数据，深圳位列第二，仅次于北京。“深圳布局了鹏城实验室、深圳大数据研究院、光明实验室、粤港澳大湾区数字经济研究院等一批新型研发机构，发挥了非常重要的支撑作用，深圳已经初步形成了完整的人工智能产业链，相关高校院所和企业也积极加入人工智能的赛道。”深圳市高新技术产业促进中心主任王辉谈到。不过，深圳人工智能并非没有短板，基础研究和原始创新是制约人工智能发展的一大短板。根据中国新一代人工智能发展战略研究院数据，深圳人工智能竞争力企业能力、资本环境、国际开放度、链接能力和政府响应能力均排名第一，唯独学术生态排名第九位。补齐短板就需要大力招揽人才，培育高端人才。德勤报告显示，北京人工智能人才储备占全国27.9%，遥遥领先深圳8.5%。因此，此次《行动方案》也提出，加强高校人工智能学科建设，支持高校、企业围绕通用大模型等领域开展人才联合培养。探索推出企业人才汇聚计划，推动人才向人工智能产业集聚。另外，发力基础研究也相当重要，2019年深圳成立两家高级别的人工智能研究院，一家是哈工大国际人工智能研究院和深圳人工智能与机器人研究院（AIRS）。深圳人工智能与机器人研究院副院长丁宁此前接受记者采访时表示，AIRS的定位是应用基础研究，不是纯理论的基础研究机构。AIRS希望以行业实际需求为牵引，研究需求背后的科学问题与形成机理，积极组织力量进行关键技术攻关，解决实际问题；其次，在解决问题的同时，还从产业规律、标准规范和市场现状等非技术角度研究系统性的解决路线。“尽管中国人工智能论文数量与美国不相上下，但是中国在最前沿的理论和大模型与美国还是有差距。学术上中国在人工智能方面的研究一直在追赶美国。美国的斯坦福大学、麻省理工大学是占据目前学术圈人工智能的高点。”北京大学金融工程实验室技术负责人朱剑锋认为。探寻商业应用场景
“过去几年人工智能是以技术驱动，现在场景驱动的重要性也逐步显现。”深圳码隆科技有限公司创始人、CEO黄鼎隆谈到。当前，人工智能普遍面临着“盈利难”的问题，探索规模化场景落地便显得尤为重要。因此，《行动方案》提出打造全域全时景应用，包括“公共服务＋AI”、“城市治理＋AI”、“千行百业＋AI”，并且在文末附上了“城市+AI”应用场景清单(第一批)。“应用场景还可加上“AI+教育”，AI对教育的影响可能是根本的，因为很多行业影响的是行业发展，AI可能影响的是教育的目的。”黄鼎隆表示。“人工智能前端的开发成本与后端产品落地存在倒挂的现象。推进AI普惠化更为重要，实现规模效应，让企业或个人都能用较小的成本使用AI。”深圳力维智联技术有限公司董事长徐明谈到。《行动方案》中提到，鼓励企业开发通用人工智能开放平台。“这是因为，如果让每个中小企业都来开发例如机器视觉等人工智能方面的应用，将投入巨大的精力，陷入重复造轮子的困境。如果有开放平台提供通用人工智能的工具，共享算法和模型，将有助于企业降低成本，实现商业模式闭环。”徐明补充。制造业发展催生了大量的AI落地场景，增大了深圳人工智能应用的想象空间。深圳作为制造业强市，去年，规模以上工业总产值已连续3年居全国城市首位，工业增加值突破1万亿元，增长5%，新增规模以上工业企业1769家。不过，“人工智能应用在制造业上往往是最难的，因为发展AI最核心的是数据。互联网上有大量公开数据，人工智能在绘画等通用领域，具备可适用性，容错率更高。但如果应用在制造业上，例如质检环节，一旦瑕疵品没有检测出来，流入到市场，退货产品便增多。制造业对人工智能是一个试金石，因为他的场景非常丰富。”香港生产力促进局机械人及人工智能部总经理葛明提到。葛明补充，“中国在工业大数据方面没有充足的数据，我们应该丰富工业大数据，利用工业大数据发展应用。例如电梯有电流、电压、振动信号、噪音信号，这些信号收集后才会对电梯的整个状况特别是核心部件分析、预判，然后进行PHM（预诊断和健康维护）。”妥善拥抱资本助力发展
此次《行动方案》特别提出：发挥政府投资引导基金作用，统筹整合基金资源，形成规模1000亿元的人工智能基金群。鼓励人工智能企业在境内外多层次资本市场开展股权融资，支持风投、创投机构加强对人工智能初创企业的投资并购，在每月8日举行的深圳创投日活动中设立人工智能专场。深圳是中国创投发源地之一，出台了全国首个地方性创投条例，私募创投股权机构数量、规模均居国内前三，拥有全国最大规模的政府引导基金、天使母基金。深圳市前海管理局常务副局长黄晓鹏在创投日上表示,前海将做实科技创新服务，开展科创金融试点，持续加大政策扶持力度，建设基金路演中心、风投创投服务中心，鼓励“投早投小投科技”，更好发挥金融“活水”支撑科技创新作用。王辉谈到，虽然中国人工智能处于全球领先位置，但企业普遍推崇跟随式、集成式的创新，对于尚未实现商业化前景项目，投资机构慎之又慎，人工智能领域的投资力度和投资密度也远远低于欧美国家，难以孵化具有颠覆性的原始创新项目。“人工智能大模型属于大力出奇迹的领域，面对基础大模型训练数据集、智能算力等研发费用需求，除了加大政府财政投资之外，我们也要多层次发展融资渠道，充分利用多层次资本市场吸引社会资本共同助力人工智能产业的发展。”王辉补充。风投创投是实现技术、资本、人才等创新要素与创业企业有效结合的投融资方式，是推动科技创新转化的助推器和创新发展的加速器。“人工智能企业发展过程中要妥善拥抱资本，不用过于担心发展路上受到限制。由于云天励飞的业务是以城市级的应用为主，因此云天励飞坚定走A股上市道路，在这过程中虽然会面临股东的压力，认为估值相对其他友商太低了，融资速度不够。但事实证明，最后云天励飞上市后，同样能给到股东一个合理的回报。”云天励飞财务总监、董事会秘书邓浩然受访时表示。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是小编精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。
智能家居
项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
自动驾驶系统
帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
人脸识别
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
【拓展】人工智能价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。
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