智能科技公司注册经营范围
注册一个智能科技公司应该怎么填写经营范围?根据政策要求，企业应按照登记注册的经营范围从事经营活动，智能科技公司经营范围大概包括：人工智能系统;机器人的技术研究;技术开发;工业机器人制造;工业机器人制造;生物识别技术及家居智能化系统的研发及相关技术咨询等，接下来，企常青为您整理智能科技公司注册经营范围范例，供您参考：
范例一：
软件开发;大数据服务;信息系统集成服务;计算机系统服务;物联网技术服务;信息技术咨询服务;网络与信息安全软件开发;智能控制系统集成;人工智能应用软件开发;人工智能通用应用系统;人工智能理论与算法软件开发;人工智能基础资源与技术平台;人工智能公共服务平台技术咨询服务;人工智能行业应用系统集成服务;人工智能基础软件开发;人工智能公共数据平台;智能水务系统开发;区块链技术相关软件和服务;信息系统运行维护服务;软件销售;软件外包服务;数据处理服务;网络技术服务;对外承包工程;地理遥感信息服务;安全技术防范系统设计施工服务;智能机器人的研发;卫星导航多模增强应用服务系统集成;卫星技术综合应用系统集成;卫星遥感应用系统集成;数字文化创意软件开发;生物质能资源数据库信息系统平台;数字内容制作服务(不含出版发行);数据处理和存储支持服务;通讯设备销售;通讯设备修理;计算机及通讯设备租赁;服务消费机器人销售;智能机器人销售;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机及办公设备维修;计算机软硬件及辅助设备零售;工业控制计算机及系统销售;办公设备销售;网络设备销售;技术进出口;货物进出口;计算机信息系统安全专用产品销售;建筑智能化系统设计;建筑智能化工程施工
范例二：
人工智能系统、高端装备智能制造系统的技术开发、技术服务，服务机器人、工业机器人、物流机器人、巡检机器人产品研发和销售，智能化巡检系统设计与服务，云平台服务，智能配电网监控通讯装置与自动化系统软硬件产品的生产、销售，输配电及控制监测设备、通讯设备的销售，输配电及控制监测设备、通讯设备系统领域内的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务，电动汽车充电设备、能源储存设备及软件的研发与销售，电力工程设计施工，承装(修、试)电力设施，通信建设工程施工，自有设备租赁;新能源汽车换电设施销售;电动汽车充电基础设施运营;货物进出口;技术进出口。
范例三：
机器人的技术研究、技术开发;工业机器人制造;机器人销售;机器人系统生产;机器人系统技术服务;智能机器系统生产;智能机器系统技术服务;材料科学研究、技术开发;新材料技术开发服务;机械技术咨询、交流服务;机械技术开发服务;电气机械检测服务;机动车性能检验服务;电子产品检测;化工产品检测服务;会议及展览服务;房屋租赁;场地租赁(不含仓储);商品零售贸易(许可审批类商品除外);商品批发贸易(许可审批类商品除外);货物进出口(专营专控商品除外)
范例四：
工业机器人制造;物料搬运装备制造;工业机器人安装、维修;软件开发;机械设备研发;智能机器人的研发;信息系统集成服务;普通货物仓储服务(不含危险化学品等需许可审批的项目);仓储设备租赁服务;规划设计管理;信息技术咨询服务;包装服务;供应链管理服务;物联网技术服务;工业机器人销售;智能仓储装备销售;物料搬运装备销售;智能机器人销售;机械设备销售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;计算机软硬件及辅助设备零售;非居住房地产租赁;住房租赁。
范例五：
工程管理，云平台服务、云软件服务，机电设备安装建设工程专业施工，消防设施建设工程设计施工一体化，建筑智能化建设工程设计施工一体化，建筑装修装饰建设工程专业施工，环保建设工程专业施工，机电安装建设工程施工，信息系统集成服务，计算机网络系统集成，计算机专业四技服务，智能化、信息化与节能的设备与系统的运行维护服务，从事节能领域、医疗信息化领域的技术咨询、技术服务与技术开发、技术转让，合同能源管理，医疗软件、交通软件、能源软件、旅行软件、智能化管理系统的开发与销售，销售电子产品、通信设备、机电产品、仪器仪表、计算机及配件，承包境外建筑智能化工程和境内国际招标工程的勘测、咨询、设计、施工和监理项目，对外派遣实施境外智能化工程所需的劳务人员，从事货物及技术的进出口业务，商务咨询服务，国内贸易(除专项规定)。
范例六：
指纹技术、生物识别技术及家居智能化系统的研发及相关技术咨询;指纹和智能电子门锁、指纹和智能电子门禁、指纹和智能电子考勤、指纹和智能电子保险箱的研发、销售;经营进出口业务;从事广告业务;自有物业租赁(以上法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营)。电子产品销售;人工智能硬件销售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;人工智能应用软件开发;网络与信息安全软件开发;智能家庭消费设备销售;五金产品研发;企业管理;信息技术咨询服务;互联网销售(除销售需要许可的商品);国内贸易代理;家用电器安装服务;家具安装和维修服务;日用电器修理;计算机及办公设备维修;家用视听设备销售;通信设备制造;电气设备修理;金属制品修理。(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)，许可经营项目是：经营电信业务。
腾讯投资成立智能科技公司 经营范围包含人工智能基础软件开发
上证报中国证券网讯（记者邱德坤）7月5日，记者查询天眼查发现，近日，燧原智能科技（合肥）有限公司成立，法定代表人为张亚林，注册资本7000万元，经营范围包括；人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发、人工智能基础资源与技术平台、智能机器人的研发、人工智能理论与算法软件开发等，由上海燧原科技有限公司全资持股，后者第一大股东为腾讯科技（上海）有限公司，持股比例约20.5%。
《新一代人工智能伦理规范》发布
9月25日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》(以下简称《伦理规范》)，旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。
《伦理规范》经过专题调研、集中起草、意见征询等环节，充分考虑当前社会各界有关隐私、偏见、歧视、公平等伦理关切，包括总则、特定活动伦理规范和组织实施等内容。《伦理规范》提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求。同时，提出人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体伦理要求。《伦理规范》全文如下：
新一代人工智能伦理规范为深入贯彻《新一代人工智能发展规划》，细化落实《新一代人工智能治理原则》，增强全社会的人工智能伦理意识与行为自觉，积极引导负责任的人工智能研发与应用活动，促进人工智能健康发展，制定本规范。
第一章 总则
第一条 本规范旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。
第二条 本规范适用于从事人工智能管理、研发、供应、使用等相关活动的自然人、法人和其他相关机构等。（一）管理活动主要指人工智能相关的战略规划、政策法规和技术标准制定实施，资源配置以及监督审查等。（二）研发活动主要指人工智能相关的科学研究、技术开发、产品研制等。（三）供应活动主要指人工智能产品与服务相关的生产、运营、销售等。（四）使用活动主要指人工智能产品与服务相关的采购、消费、操作等。
第三条 人工智能各类活动应遵循以下基本伦理规范。（一）增进人类福祉。坚持以人为本，遵循人类共同价值观，尊重人权和人类根本利益诉求，遵守国家或地区伦理道德。坚持公共利益优先，促进人机和谐友好，改善民生，增强获得感幸福感，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。（二）促进公平公正。坚持普惠性和包容性，切实保护各相关主体合法权益，推动全社会公平共享人工智能带来的益处，促进社会公平正义和机会均等。在提供人工智能产品和服务时，应充分尊重和帮助弱势群体、特殊群体，并根据需要提供相应替代方案。（三）保护隐私安全。充分尊重个人信息知情、同意等权利，依照合法、正当、必要和诚信原则处理个人信息，保障个人隐私与数据安全，不得损害个人合法数据权益，不得以窃取、篡改、泄露等方式非法收集利用个人信息，不得侵害个人隐私权。（四）确保可控可信。保障人类拥有充分自主决策权，有权选择是否接受人工智能提供的服务，有权随时退出与人工智能的交互，有权随时中止人工智能系统的运行，确保人工智能始终处于人类控制之下。（五）强化责任担当。坚持人类是最终责任主体，明确利益相关者的责任，全面增强责任意识，在人工智能全生命周期各环节自省自律，建立人工智能问责机制，不回避责任审查，不逃避应负责任。（六）提升伦理素养。积极学习和普及人工智能伦理知识，客观认识伦理问题，不低估不夸大伦理风险。主动开展或参与人工智能伦理问题讨论，深入推动人工智能伦理治理实践，提升应对能力。
第四条 人工智能特定活动应遵守的伦理规范包括管理规范、研发规范、供应规范和使用规范。
第二章 管理规范
第五条 推动敏捷治理。尊重人工智能发展规律，充分认识人工智能的潜力与局限，持续优化治理机制和方式，在战略决策、制度建设、资源配置过程中，不脱离实际、不急功近利，有序推动人工智能健康和可持续发展。
第六条 积极实践示范。遵守人工智能相关法规、政策和标准，主动将人工智能伦理道德融入管理全过程，率先成为人工智能伦理治理的实践者和推动者，及时总结推广人工智能治理经验，积极回应社会对人工智能的伦理关切。
第七条 正确行权用权。明确人工智能相关管理活动的职责和权力边界，规范权力运行条件和程序。充分尊重并保障相关主体的隐私、自由、尊严、安全等权利及其他合法权益，禁止权力不当行使对自然人、法人和其他组织合法权益造成侵害。
第八条 加强风险防范。增强底线思维和风险意识，加强人工智能发展的潜在风险研判，及时开展系统的风险监测和评估，建立有效的风险预警机制，提升人工智能伦理风险管控和处置能力。
第九条 促进包容开放。充分重视人工智能各利益相关主体的权益与诉求，鼓励应用多样化的人工智能技术解决经济社会发展实际问题，鼓励跨学科、跨领域、跨地区、跨国界的交流与合作，推动形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范。
第三章 研发规范
第十条 强化自律意识。加强人工智能研发相关活动的自我约束，主动将人工智能伦理道德融入技术研发各环节，自觉开展自我审查，加强自我管理，不从事违背伦理道德的人工智能研发。
第十一条 提升数据质量。在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节，严格遵守数据相关法律、标准与规范，提升数据的完整性、及时性、一致性、规范性和准确性等。
第十二条 增强安全透明。在算法设计、实现、应用等环节，提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性，增强人工智能系统的韧性、自适应性和抗干扰能力，逐步实现可验证、可审核、可监督、可追溯、可预测、可信赖。
第十三条 避免偏见歧视。在数据采集和算法开发中，加强伦理审查，充分考虑差异化诉求，避免可能存在的数据与算法偏见，努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性。
第四章 供应规范
第十四条 尊重市场规则。严格遵守市场准入、竞争、交易等活动的各种规章制度，积极维护市场秩序，营造有利于人工智能发展的市场环境，不得以数据垄断、平台垄断等破坏市场有序竞争，禁止以任何手段侵犯其他主体的知识产权。
第十五条 加强质量管控。强化人工智能产品与服务的质量监测和使用评估，避免因设计和产品缺陷等问题导致的人身安全、财产安全、用户隐私等侵害，不得经营、销售或提供不符合质量标准的产品与服务。
第十六条 保障用户权益。在产品与服务中使用人工智能技术应明确告知用户，应标识人工智能产品与服务的功能与局限，保障用户知情、同意等权利。为用户选择使用或退出人工智能模式提供简便易懂的解决方案，不得为用户平等使用人工智能设置障碍。
第十七条 强化应急保障。研究制定应急机制和损失补偿方案或措施，及时监测人工智能系统，及时响应和处理用户的反馈信息，及时防范系统性故障，随时准备协助相关主体依法依规对人工智能系统进行干预，减少损失，规避风险。
第五章 使用规范
第十八条 提倡善意使用。加强人工智能产品与服务使用前的论证和评估，充分了解人工智能产品与服务带来的益处，充分考虑各利益相关主体的合法权益，更好促进经济繁荣、社会进步和可持续发展。
第十九条 避免误用滥用。充分了解人工智能产品与服务的适用范围和负面影响，切实尊重相关主体不使用人工智能产品或服务的权利，避免不当使用和滥用人工智能产品与服务，避免非故意造成对他人合法权益的损害。
第二十条 禁止违规恶用。禁止使用不符合法律法规、伦理道德和标准规范的人工智能产品与服务，禁止使用人工智能产品与服务从事不法活动，严禁危害国家安全、公共安全和生产安全，严禁损害社会公共利益等。
第二十一条 及时主动反馈。积极参与人工智能伦理治理实践，对使用人工智能产品与服务过程中发现的技术安全漏洞、政策法规真空、监管滞后等问题，应及时向相关主体反馈，并协助解决。
第二十二条 提高使用能力。积极学习人工智能相关知识，主动掌握人工智能产品与服务的运营、维护、应急处置等各使用环节所需技能，确保人工智能产品与服务安全使用和高效利用。
第六章 组织实施
第二十三条 本规范由国家新一代人工智能治理专业委员会发布，并负责解释和指导实施。
第二十四条 各级管理部门、企业、高校、科研院所、协会学会和其他相关机构可依据本规范，结合实际需求，制订更为具体的伦理规范和相关措施。
第二十五条 本规范自公布之日起施行，并根据经济社会发展需求和人工智能发展情况适时修订。
国家新一代人工智能治理专业委员会
2021年9月25日
腾讯入股数药科技，后者经营范围含人工智能应用软件开发
原标题：腾讯入股数药科技，后者经营范围含人工智能应用软件开发
天眼查App显示，近日，深圳市数药科技有限公司发生工商变更，新增股东广西腾讯创业投资有限公司。深圳市数药科技有限公司成立于2021年4月，注册资本约781万人民币，法定代表人为李文玉，经营范围包括信息系统集成服务；网络与信息安全软件开发；自然科学研究和试验发展；人工智能应用软件开发等。人工智能应用开发全流程的成本分析
文章目录前言一、设计和开发成本二、部署和维护成本三、边际成本总结前言人工智能应用开发的成本很大程度上会影响人工智能在各个行业的渗透率。成本越低,则渗透率越高,人工智能对行业的影响速度也越快。然而,人工智能应用开发的总体成本模型非常复杂,但大致包括以下几个层面：
一、设计和开发成本如上篇所述,如果结合开发流程模板来开发人工智能应用,则相对比较简单。而且,随着机器学习、深度学习等人工智能算法的发展,人工智能应用的使用门槛正在逐步降低,并且结合大算力做最优算法的选择和搜索变得越来越可行,因此可以把更多成本交给机器,进一步降低人工成本。对于不同的人工智能应用,以及相同人工智能应用的不同阶段而言,人工成本和机器成本的比例都是不一样的,这需要人工智能应用开发者按照成本预算自行决策。 然而,人工智能应用开发的最主要难点还在于如何识别业务问题,并将业务问题与最匹配的应用开发流程模板联系起来,即如何进行端到端的设计。这一点是很难靠机器来代替的,目前主要以人工为主。例如,某客户想做一个智能门禁系统,以更好地管理人员的出入,保证安全。对于这样一个问题,人工智能应用开发工程师可以想到多种可能的方案,如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。每种识别方案背后的算法技术所依赖的软硬件的成熟度、成本,以及算法本身的成熟度都各不一样。这时就需要与业务需求方进行沟通,从成本、研发难度、精度要求、体验等各个维度来综合考虑并选择出一种最佳方案。即便是具体到某一个方案,也有很多细节需要选择。假设客户选择了人脸识别方案,那么人工智能应用开发工程师会想到一系列问题,包括并不限于以下几点:①采用什么类型和型号的摄像头,以及摄像头如何布局和安装?②光照的变化怎么处理?如何处理强光和弱光场景?③所需识别人员有多少?④如果待识别人员名单发生变动如何处理?⑤整个软硬件系统方案是什么?⑥目标识别精度和速度是多少?⑦如果识别不了某些人,怎么处理?⑧如何对待识别人员进行动作约束?例如,需要对准并正视摄像头才可以识别,如果待识别人员不配合,需要如何处理? 这就涉及如何针对业务问题和场景,将客户需求层层分解,并转换为具体应用开发流程模板的选择问题,从而形成一个端到端的解决方案。这个阶段需要反复沟通和设计或实验验证,进而也增加了开发的成本。从降低人工智能整体设计和开发成本的角度看,人工智能应用开发平台会按照三个阶段不断演进:第一阶段,大部分依赖于人工设计和开发;第二阶段,平台提供大量的应用开发流程模板,开发者仅需要负责业务问题的转换和需求分解,以及基于模板开发时的部分参数选择或调节;第三阶段,开发流程模板会覆盖部分业务问题和需求更贴近领域具体问题,并且平台会结合更强的优化算法和大集群算力来加速调参。随着人工智能服务单位算力的成本越来越低,以及平台的积累越来越多,人工智能应用的设计和开发成本会逐步降低
二、部署和维护成本在人工智能应用部署方面,部署成本体现在多设备部署方面。未来的人工智能推理一定是端边云协同的,因此一次开发和任意部署的能力尤为必要。 如设计和开发成本所述,在部署完成后,人工智能应用的维护往往非常重要。人工智能应用本身的脆弱性导致其维护成本非常高。在人工智能应用的运行态,推理数据量可能会很大,返回训练集中做重新训练时,重新标注的成本会很高,并且重新训练的算力成本也比较高。因此,如何自动判断人工智能应用推理表现的恶化,自动对造成这种恶化的关键数据做选择、标注并重训练模型,是大幅度降低维护成本的关键。 从降低人工智能部署和维护成本的角度看,人工智能应用开发平台会按照三个阶段不断演进:第一阶段,依赖纯人工部署和维护;第二阶段,具备端边云多场景化部署能力,并基于自动难例发现算法,采集对应用恶化起关键作用的数据,然后基于这些数据做半自动标注和重新训练,降低应用维护成本;第三阶段,可以采用纯自动方式进行模型部署和自适应更新,仅需在重新部署时引入人工确认。
三、边际成本人工智能应用开发的边际成本主要体现在两个方面:一是将人工智能开发流程模板进行跨场景复制时总成本的增量;二是将人工智能应用本身进行跨场景部署和维护时总成本的增量。 对于人工智能开发者而言,如果将已开发好的开发流程模板不断扩大以支持更多的业务场景,当然边际成本就会很低。但是,通常这些模板(尤其是专业模板)跟业务问题有很强的关联,而业务问题和场景差异很大。比如,同样是一个面向图像目标识别的开发流程模板,有的业务场景比较简单,如检测某个固定场景、固定光照条件下单的、清晰的目标物体,就可以套用一个简单的模板解决;而有的业务场景比较复杂,如远距离视频监控目标物体,远距离造成目标物体不清晰,并且物体较小,如果光照条件变化大,待识别的目标有多个种类并且类别间差异非常小时,算法的复杂度将急剧上升,这时就需要套用一个复杂的模板,或者重新开发一个面向此类场景的模板。因此,现有人工智能开发流程模板必须确定其所能覆盖的业务问题范围及其局限性。任何的人工智能开发流程模板都是有局限性的,只是局限性的大小不同。为了尽可能扩大模板覆盖业务问题的范围,就需要预先对很多场景进行针对性设计和抽象,并且结合算力自动选择适合当前问题的方案。 当人工智能应用开发好之后部署在不同场景时,不同环境造成的推理数据的差异是一个很大的挑战。正如前文所述,人工智能应用需要根据推理数据的变化而不断进行维护。如果维护能够尽可能自动化,那么边际成本就会更低。 从降低人工智能边际成本的角度看,人工智能应用开发平台会按照三个阶段不断演进:第一阶段,依赖已有的人工智能开发流程模板和应用,手工进行跨场景优化和复制;第二阶段,在已有开发流程模板和应用的基础上,增加一定程度的跨场景自适应能力;第三阶段,开发流程模板和应用所能支持的场景更丰富,并自动给用户的新场景提供最优模板变种,自动更新应用。 综上可以看出,当前人工智能应用的设计、开发、部署、维护阶段本身的可复制性都比较差,这使得边际成本难以降低,也造成了当前人工智能应用可复制性差的问题。
总结综上所述,人工智能应用开发更需要借助大集群算力、模板库、业务知识库,以及每个模板内依赖的半自动标注、自动算法选择、自动模型训练和优化等人工智能应用开发平台的基础能力,才可以真正降低人工智能应用开发全生命周期的成本,使得人工智能应用更加普及,实现人工智能无处不在。