人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
人工智能算法 上市公司,人工智能算法公司排名
人工智能上市公司龙头股票有哪些一、科大讯飞(002230)，属于人工智能稀缺标的，多领域布局苦尽甘来，业绩拐点临近。二、浪潮信息(000977)，人工智能基础设施提供商，目前具备业界最全CPU服务器产品线。
三、中科曙光(603019)，含着金钥匙出生的先天云端人工智能厂商，成长为国内高性能计算领域绝对龙头。
中科创达(300496):嵌入式AI技术的领军企业，其嵌入式人工智能平台提供了从芯片层、驱动层、操作系统层到算法层的一整套解决方案。
四、科大智能(300222)，工业生产智能化全产业链布局，机器人产业市场规模庞大。公司是智能自动化行业龙头。五、长安汽车（000625），人工智能龙头股。
1月27日长安汽车（000625）开盘报13.2元，截至15时收盘，该股报12.82元跌2.88%，成交7.21亿元，换手率0.95%。到2025年，车载功能实现100%语音控制。
六、中科信息（300678），人工智能龙头股。1月27日盘后消息，中科信息今年来涨幅下跌-3.93%，最新报21.64元，成交额4.92亿元。智能分析是人工智能（AI）的重要分支。
七、高乐股份（002348），人工智能龙头股。1月27日，高乐股份收盘跌6.87%，报于2.17。当日最高价为2.3元，最低达2.15元，成交量59.26万手，总市值为20.55亿元。
【拓展资料】什么是人工智能？
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
我们公司在此方面也在进行积极且有意义的探索，实现人工智能在医疗健康领域的应用。
国内最好的人工智能上市公司国内最好的人工智能上市公司:首当其冲科大讯飞：作为中国智能语音与人工智能产业领导者，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成AI爱发猫。
在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。
6月27日，《麻省理工科技评论》（MITTechnologyReview）全球50大最聪明企业榜单发布，科大讯飞首次上榜名列全球第六，在同期上榜的中国公司中位居第一，科大讯飞作为中国人工智能产业领导品牌获得广泛共识，成为国际人工智能竞争格局中的代表性中国力量。
拓展资料1.人工智能(英文:人工智能，简称AI)又称智能机械和机器智能，是指人类制造的机器所表现出来的智能。一般来说，人工智能是指通过普通的计算机程序表现人类智能的技术。
该词还指出了这种智能系统是否可以实现以及如何实现。一般教材领域对人工智能的定义是“智能体的研究与设计”。智能体是指能够观察周围环境并采取行动实现目标的系统。
约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。
AndreasKaplan和MichaelHeinlein(Michaelhaenlein)将人工智能定义为“系统正确解读外部数据，从这些数据中学习，并通过灵活的适应使用这些知识来实现特定目标和任务的能力”。
人工智能的研究具有高度的技术性和专业性，每个分支领域都具有深度和差异性，因此涉及范围广泛。
2.人工智能的核心问题包括构建推理、知识、规划、学习、沟通、感知、移动物体、使用工具和操纵与人类相似甚至优于人类的机器的能力。目前，大量的工具已经应用了人工智能，包括搜索、数学优化和逻辑演绎。
基于仿生学、认知心理学、概率论和经济学的算法也在逐步探索中。思考来自大脑，思考控制着行为。行为需要将意志实现，而思想则是对收集到的所有数据进行排序，这就相当于一个数据库。
因此，人工智能最终会进化成一台机器来取代人类。人工智能的定义可以分为“人工”和“智能”两部分。“人为”很容易理解，也没有争议。
有时我们必须考虑人类可以创造什么，或者人类自身的智能是否高到足以创造人工智能，等等。但一般来说，“人工系统”是一般意义上的人工系统。3.人工智能机器人关于什么是“智力”有很多问题。
这包括意识、自我和心理(包括无意识思维)等等。人们普遍认为，人们理解的唯一智力是他们自己的智力。
然而，我们对自己的智能的理解是非常有限的，我们对人类智能的必要元素的理解也是有限的，所以很难定义什么是“人工”智能是的。因此，对人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。
关于动物或其他人造系统的其他智能也被普遍认为是与人工智能相关的研究课题。人工智能在计算机领域受到越来越多的关注。它已在机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统中得到应用。
中国十大机器人公司中国十大机器人公司：1、华为2012年华为在香港设立诺亚方舟实验室，目的就是要研究新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。
2、百度在人工智能方面，百度目前拥有语音、图像、NLP等多项人工智能技术，开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态，共享AI领域最新的应用场景和解决方案。
目前，百度人工智能研究成果已全面应用于百度产品，让数亿网民从中受益，如度秘、语音识别、语音合成、语音唤醒、文字识别、人脸识别、风控与反欺诈、增强现实、交互技术UNIT、知识图谱等。
3、阿里巴巴阿里的ET城市大脑、ET工业大脑等多个人工智能场景，在各个企业中进行应用，它们重新架构了传统企业，提高生产效率的体现。
目前已有AI设计师鲁班，智能客服阿里小蜜，机房巡逻员天巡等人工智能产品。
4、腾讯目前人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。
5、深兰科技 深兰科技是快速成长的人工智能领先企业，也是平台型世界级AIMaker，2014年归国博士团队创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。
6、科大讯飞一家专注于从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，以及软件、芯片开发的国家级骨干软件公司。
该公司成立于1999年，目前已经是中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。
7、商汤科技中国领先的人工智能头部创业公司，专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。
公司以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心，并成为中国一流的人工智能算法供应商。
8、中科创达自2008年成立以来，中科创达一直致力于提供卓越的智能终端操作系统平台技术及解决方案，助力并加速智能手机、智能物联网、智能汽车等领域的产品化与技术创新。
拥有着国际化专业团队的中科创达将总部设在北京，而研发中心则分布于全球20个地区。 9、图灵机器人隶属北京光年无限科技公司，于2014年11月第一次发布图灵机器人。
受益于AI的发展，它已经是国内最具创新能力的人工智能创业公司之一，并率先在业界发布了第一款AI机器人操作系统TuringOS，是中文语境下智能度最高的机器人大脑。
10、大疆创新在无人机行业里，大疆创新取得了非凡的成果，并且还带动了整个无人机产业的发展，目前已经是全球消费级无人机最大的企业，占领了市场70%的份额，客户遍布全球百余个国家和地区，开启了智能飞行时代。
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中国目前人工智能最好上市公司科大讯飞：作为中国智能语音与人工智能产业领导者，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。
在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。6月27日，《麻省理工科技评论》
智能科技概念股上市公司有哪些。
一、智能机器人1、工业自动化：智云股份（300097）、科大智能（300222）、蓝英装备（300293）、汇川技术（300124）、宝德股份（300023）、海得控制（002184）、天奇股份（002009）2、焊接（输送）设备：佳士科技（300193）、瑞凌股份（300154）、南京熊猫（600775）、锐奇股份（300126）、、泰尔重工（002347）3、工业机器人：、亚威股份（002559）、华中数控（300161）、三丰智能（300276）、巨轮股份（002031）、软控股份（002073）、新时达（002527）、、机器人（300024）、gqy视讯（300076）、金自天正（600560）、博实股份（002698）、工大高新（600701）、钱江摩托（000913）、秦川发展（000837）、英威腾（002334）、上海机电（600835）、山河智能（002097）、金鹰股份（600232）4、机器人控制器：慈星股份（300307）、科远股份（002380）5、家用机器人：紫光股份（000938）万讯自控（300112）：自动化机械概念，智能阀门定位器、CCS压力开关、气动加载电动执行器、散裂中子源法因数控（002270）：09年研制开发的国内首台双机器人切割工作站在陕汽顺利通过验收并投产运行海伦哲（300201）：消防机器人，公司现有多款机器人产品，主要用于消防领域，如灭火机器人，破拆机器人等日发精机（002520）：RFSCD系类直角坐标机器人，数控机床、机械产品雷柏科技（002577）：机器人集成业务或成主业之一二、智能穿戴1、谷歌眼镜：环旭电子（601231）、水晶光电（002273）、康耐特（300061）、长江通信（600345）、共达电声（002655）2、体感技术：联创光电（600363）、数码视讯（300079）、高德红外（002414）、汉王科技（002362）、川大智胜（002253）、科大讯飞（002230）、汉威电子（300007）、苏州固锝（002079）、中颖电子（300327）3、柔性电路：超华科技（002288）、中京电子（002579）、丹邦科技（002618）、得润电子（002055）、深圳惠程（002168）、生益科技（600183）、金利科技（002464）、兴森科技（002436）4、智能耳机：漫步者（002351）、奋达科技（002681）、歌尔声学（002241）5、可穿戴芯片：北京君正（300223）6、ihealth：九安医疗其他可穿戴设备：上海新阳（300236）、福日电子（600203）、长电科技（600584）、达华智能（002512）、荣科科技（300290）扩展资料人工智能近一年来在国内的发展势头迅猛，企业的技术、产品、商业化也在发生着日新月异的变化。
技术层面，人工智能的底层算法不断迭代。在经过快速发展期后，人工智能产业利润也开始逐步释放。在商业化层面，今年将是计算机视觉变现突破的一年，优质的计算机视觉公司有望实现营业收入的高速增长。
未来，在人工智能各细分领域中，均可能将出现“赢者通吃”、一家独大的局面。在广阔的AI市场中，具备“一技之长”的公司均有望获得自己的市场。
有行业人士指出，人工智能经过几年的发展，现在已经到了“四要素”阶段，即“数据+算法+运算能力+场景”，单纯算法优秀的公司在一级市场融资的吸引力明显下降，缺少应用场景的人工智能前景堪忧。
从“四要素”的角度来看，人工智能时代可能胜出的正是拥有丰富应用场景的传统巨头。
参考资料来源：百度百科：概念股参考资料来源：云财经：人工智能上市公司及概念股、龙头股一览参考资料来源：南方财富网：2017最新智能概念股有哪些？智能概念股龙头一览表。
阿里巴巴是怎么悄悄成为了中国最大的AI公司的？在互联网行业中，多年来一直流行着阿里巴巴靠运营的传说，至于技术，那包括马云在内都不内行。可是，现在人们发现，电商包裹每天10亿的背后竟然不折不扣的浮出水面一家超级AI科技公司。
如今，业内几乎都已经认可，阿里巴巴作为中国研发投入最高的上市公司，已经在电商、金融科技、物流等肥沃的土壤中培育出来了云计算、物联网、大数据、人工智能等等可以落地的大量成果1.在“2019年云栖大会”上，阿里云智能副总裁马劲称，阿里巴巴AI每天调用1万亿次，服务全球10亿人，日处理图像10亿张，日处理视频120万小时，日处理语音55万小时，在不知不觉中就成为了中国最大的AI公司。
同时，阿里巴巴首次披露人工智能的完整布局，在AI芯片、AI云服务、AI算法、AI平台、产业AI实现全线领先。
以智能音箱天猫精灵为中枢，阿里巴巴人工智能实验室正式发布“家庭大脑”，天猫精灵也将成为首款采用平头哥定制芯片的家用产品。
阿里人工智能实验室和平头哥共同定制开发的智能语音芯片TG6100N，在即将推出的音箱产品中使用。
同日公布的数据显示，天猫精灵已经接入了超过660家IoT平台，覆盖超过60个品类、900多个品牌、2亿可连接设备。
2.短短几年，阿里巴巴投资了超过5家芯片公司，分别是寒武纪、BarefootNetworks、深鉴、耐能（Kneron）以及翱捷科技（ASR）。
2018年4月，阿里收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPUIPCore公司中天微。这都表明，阿里巴巴的芯片硬件战略不是仅仅布局那么简单。
在毕马威KPMG发布2018年全球科技创新报告中，对科技颠覆式创新者进行分析，阿里巴巴超越Facebook、亚马逊、谷歌等美国科技企业，成为全球最具颠覆能力科技企业。
3.有梦想就有目标，然后就有了眼光，加上公司这些年的高速发展积累的财力，也并没有把钱用在奖励员工去香港买豪宅，在一些关系整个国家、社会利益的科技研发方面提前布局不及成本的投入，百转千回之后到了收获期。
在正在开启的5G万物互联时代，软硬结合的发展将成为大多数互联网公司的选择，而包括阿里巴巴、谷歌、亚马逊等公司已经都形成了规模化效应，留给后来者的时间不多了。
在2019年9月阿里巴巴集团20周年年会上，马云说，「阿里巴巴今天已经变成一家技术公司。我们明明有很好的路可以走，却选择没有人走过的路，但又必须要去走的路。」
现在比较领先的人工智能公司有哪个？在应用层的中国人工智能公司按照领域划分包括：机器人：Geek+、Rokid、图灵机器人、优必选。自动驾驶：百度、天瞳威视、地平线机器人、驭势科技。
无人机：大疆、亿航、HoverCamera、零度智控。语音助手：百度、出门问问。商业智能：永洪科技、DataKM。
中国人工智能什么上市公司排前几名。
目前国内应该还没有专门研究人工智能的上市公司，只是有很多大的科技公司入足了人工智能领域，当然也有一些公司很早之前就开始进入这个领域，比如百度，科大讯飞等，随着人工智能技术的飞速发展肯定会有越来越多的人加入其中。
国内人工智能有哪些代表公司和产品？国内值得关注的人工智能公司有：百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业，他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业。
下面简要介绍一下上述公司：1、百度人工智能是百度的核心战略，众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。
同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI将会像水电一样成为基础设施，无处不在。2、腾讯腾讯面对人工智能，加速其创新脚步。
创建了人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军，让AILab备受关注。
3、阿里巴巴阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。
另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。4、搜狗搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。
并且向清华大学捐赠1.8亿元，一起成立了’天工智能计算研究院’。
随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。
人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？。
人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：全球人工智能发展历程市场规模投融资数量、金额及轮次企业增长情况人才分布情况竞争格局等发展历程：当前全球人工智能处于第三个发展高潮期人工智能至今已经有60多年的发展历史，其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议，从诞生至今经历了三次发展浪潮。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。
市场规模：中国人工智能市场规模增速超过全球——全球市场规模：2020年疫情影响下全球人工智能市场规模增速放缓基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
全球人工智能产业规模持续增长，2020年受疫情影响增速有所放缓。根据IDC公布的数据显示，2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长12.3%，达到1565亿美元。
IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响，但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。注：IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。
——中国市场规模：中国人工智能市场增速高于全球占比有所提升近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。
根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
2020年，中国人工智能市场规模占全球比例接近30%，且较上一年有所提升，说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。汇率按6.7计算。
行业投融资情况：资本助力行业高速成长中国人工智能投资市场遥遥领先——投融资数量及金额：近两年全球人工智能投资金额高速增长从全球市场来看，人工智能的火热，离不开背后资本的助力。
2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起，投资总金额达1598.02亿元。
2019-2020年人工智能投融资事件有所减少，2020年相关投融资事件仅有791起，但投资金额却逐年增加，2021年仅1-11月份，全球人工智能投融资金额已高达3227.60亿元。
注：数据截止2021年11月底。——投融资区域竞争情况：中国人工智能投资额远远领先行业成长性较高从投资区域来看，全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。
其中，中国人工智能投资额远远领先，2021年达到2293.19亿元，接近美国人工智能市场的3倍。注：数据截止2021年11月底。
企业数量情况：全球人工智能独角兽企业数量高速增长主要分布在中美市场——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。
各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，2020年，全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜，相比2019年的40家增长了57.5%。
——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者从区域竞争情况来看，以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。
欧洲在人才储备上多于亚洲地区，但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲，亚洲对创新业务发展友好。其中，中国是全球人工智能发展速度最快的国家，且发展速度领先于全球。
在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”，美国以34家人工智能独角兽企业排名第一，其次是中国21家和英国3家。
企业与人才竞争情况：中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才——企业竞争情况：全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国目前，全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。
根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中，美国企业入榜数量最多，有9家企业上榜;其次是中国，上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。
从细分领域来看，人工智能涉及范围广阔，除科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。
其中，基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔，参与企业众多。
科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。
其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等，全面布局人工智能行业。
基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能平台系统。
——人才竞争情况：美国AI人才数量领先全球中国进步空间巨大从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。
中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
竞争力预测：2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距，但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。
据普华永道预计，未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益，2030年人工智能产值将达到GDP比重的26.1%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的14.5%和11.5%。
由上述分析来看，中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早，在技术与人才储备上更胜一筹。
但近两年，中国人工智能的市场规模增速超过全球，其在全球的占比也有所提高，加之资本市场火热，逐渐形成大批人工智能龙头企业，不断提升其国际竞争力，未来有望在技术与政策的双重推动下，持续领跑全球市场。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。