北京开放ai算法吗

Ⅰ 中国人工智能现在情况如何

2017年9月，高盛发布了关于中国人工智能的最新研究报告，报告详细剖析了受益于AI技术的一众中国公司及中国人工智能崛起的各种因素，称中国的人工智能正在崛起，中国将成为全球的AI超级强国。

本周，美团外卖在北京举行“智能语音助手”发布会。据介绍，该产品基于丰富的大数据及多项人工智能技术，让骑手在送餐过程中可用语音交互完成接单、上报等操作，不再需要手动操作手机。并且系统还将根据骑手骑行状态自动唤起交通安全提示，从而减少安全隐患、保障骑手生命安全，这也是美团外卖“长城计划”的第三个重点落地项目。

千万不要小看这些初设人工智能的企业，因为他们将代表着中国人工智能行业的中坚力量，他们将渗透入中国的各行各业并建立不同的服务模式。正如科大讯飞董事长刘庆峰所说的：“人工智能+时代，是属于人工智能领域万千开发者和科学家的新时代。这里空间广阔，完全容纳得下千帆竞发的产业生态。”

人多，需求也高。

Ⅱ AI算法属于软件企业吗

AI算法属于软件企业。
软件企业指以计算机软件开发生产、系统集成、应用服务和其他相应技术服务为其经营业务和主要经营收入，具有一种以上由本企业开发或由本企业拥有知识产权的软件产品，或者提供通过资质等级认定的计算机信息系统集成等技术服务的企业。
为推动我国软件产业和集成电路产业的发展，增强信息产业创新能力和国际竞争力，带动传统产业改造和产品升级换代，进一步促进国民经济持续、快速、健康发展，2000年6月24日，国务院发布18号文件――《鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》。

Ⅲ 乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。

从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。

从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。

IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。

从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？

那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。

故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。

“场景驱动”是AI落地关键

在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。

12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Instries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。

胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：

“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。

阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。

和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。

例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。

电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。

事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。

“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。

不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。

例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营速度和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。

在胡晓明看来，过去每一次产业革命都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命。

通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。

“ET大脑”让行业共享AI红利

一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。

ET大脑LOGO

据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”

闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。

ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。

除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。

据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。

据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。

推落地促生态，让AI“普惠”大众

从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。

人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。

阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。

阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。

同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。

除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。

阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。

综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。

Ⅳ 我国人工智能的发展现状

经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。

语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。

加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。

与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。

科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。

图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。

例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。

同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。

人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。

Ⅳ 2019学AI编程怎么样发展如何

原标题：2019年中国人工智能行业市场分析：发展泡沫逐渐消失，人才发展乃是关键

2019年全球人工智能行业发展概况分析

从日本经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用，再到最近好莱坞影片《阿丽塔：战斗天使》的机械人，在科幻电影中，AI已经成为最常见的主题之一。

而屏幕之外的现实世界，不论是带有虹膜识别的安防摄像头，还是装载有Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车，人工智能技术的运用，更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。

资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMCVentures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示，全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍，在2018年估计可达150亿美元(约合1008亿元人民币)。

人工智能技术的第一大国——美国继续全力领航。日前，美国白宫启动一个新官方网站“AI.gov”，发布美国各联邦机构为落实人工智能“全政府”战略而采取的具体举措。该网站显示，美国国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。

而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。

上述报告就指出，在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中，有1580家符合人工智能公司的定义，也就是说，四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现，“一家公司，若是打上AI的标签，能多获得15%~50%的融资。”

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经，这种现象不只出现在欧洲，全球都存在。任何一个革命性的东西出来，都会伴随着泡沫的产生，这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合，不断的震荡和淘汰之下，最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。

2019年中国人工智能市场规模将达280亿

中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2018年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到238.2亿元左右，增长率达到56.6%。预测2019年中国人工智能市场规模将达280亿元左右。

2014-2019年中国人工智能市场规模及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能泡沫正逐渐消逝

“刚开始(2012年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景，Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。

据他回忆，从2016年开始，国内AI公司一下子多了起来，其中确实有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。

当前，人工智能技术处于第三个发展高潮期，以机器学习特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持，但在实际应用场景转化中，还存在不少的不确定性。

用董慧智的话来说，他们是幸运的。起初，他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用)，只要算法面世就算成功了90%。然而，反复实践后，才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。

“在2015年，我们开放了研究出来的AI算法，结果在应用时却发现算法没法应用，因此又加大投资，用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来，能否落地又是另一回事。”他指出。

此外，由于AI公司的实际技术门槛很高，在发展的过程中，不仅那些打着噱头的公司会露出马脚，就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。

“小的初创AI企业有两个大的问题，数据集有限，加上商业这块没有出现杀手级的应用，很可能就支撑不下去了。”腾讯研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。

尽管如此，随着传统行业亟待转型，各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示，预计到2019年底，超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时，在行业和资本方面，也开始出现了一些新的变化。

吴朋阳表示，从2017年开始，全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上，也开始从线上走向线下，其中制造业就是典型。

“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下，AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂，所以这是一个单点突破的过程，比较典型的就是图像识别的应用，比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为，未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能，因为AI可以解决优质资源分布不均的问题，并能激发这种公共服务的数据潜能。

中国在应用层占主导

从层次上划分，AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。

上述报告显示，亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中，中国公司引领亚太AI，北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。

和欧美比较，中国的AI产业发展异同也十分明晰。

商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。

而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。

根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》，从产业规模看，2017年国内人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。

不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能+”，还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，都赋予了AI+传统行业更多可能。

王延峰说，中国的“互联网+”提了4年，而新一轮的“智能+”，是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据，而AI的核心就是数据算法算力，数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展，数字化进程又提升了一步，所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计，未来的3~5年，“智能+”传统行业会有明显的深度融合。

行业热度持续，更需要人才的助力

长期跟踪AI产业的腾讯研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析，在全球来看，英国有20家高校开设了相关的课程，美国168家，中国2017年是20家，2018年30多家高校开设相关专业，也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所，来满足全世界百万级的需求。

我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说，AI对技术要求非常高，非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识，比如专业是计算机，学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发，但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。

俞点所说的基础开发的人才，也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示，中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富，“场景丰富，加上教育部学科目录也在跟进，应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚，高端、前沿人才和国外比还有较大差距。

而董慧智则认为，AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合，例如他们这种垂直性强的应用型AI公司，就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士，但还是硕士居多。“很多商用过程不需要博士，而硕士生是完全可以把握的。”他说，在公司AI不同层次人才收入差距也较大，顶尖级的人才甚至没有上限。

Ⅵ 你觉得北京全面开发自动驾驶出租车，有没有危险性

我觉得有一定风险性，但风险目前不可预计，需要长效的时间观察。具体原因如下：

第一、人工智能AI技术还不够成熟。现在在北京开放的自动驾驶是由网络公司进行操作执行的，项目网络Apollo，是网络全球最大的自动驾驶平台，现在计划是五年内实现网络的无人驾驶技术会进入规模化商用阶段，一线城市将不再需要限购限行（控制流量）；预计10年之内，基本解决交通拥堵问题。按照现在网络的统计数字，目前大概有10万人已经尝试过无人车的使用（是免费体验哟），这个数字正在向百万前进。从网络这几组数字来看，网络的技术是有，但也在测试过程中，需要通过交通，实际问题等等一系列的磨合才能真正推出。

Ⅶ 海康威视ai算法怎么设置海康威视AI隐患识别如何设置 算法

摘要 海康威视在去年的基础上，展现了更多产品方案的落地与思考，如打造“两池一库四平台”等产品实现基础能力和数据的开放。也许是因为行业传统思维仍在，有人认为是“炒冷饭”，但如果深入理解，事实并非如此。去年提出架构，今年落地相应软硬件产品，这些部署都可以看出海康威视在定义AI能力的实现方式。

Ⅷ 北京人工智能2020年达世界先进水平

日前，北京市出台《加快科技创新培育人工智能产业的指导意见》，明确北京人工智能发展时间表：到2020年，新一代人工智能总体技术和应用达到世界先进水平，部分关键技术达到世界领先水平，并形成若干重大原创基础理论和前沿技术标志性成果。

因此，利用“人脸+步态”双模式识别,可最大化地辨识可疑人员,提高安全等级，也可以在公交领域应用，实现安防布控、无卡出行、人群密度、超流量预警等。

“高精度人群计数技术”是通过普通2K摄像机，对100米外1000平方米1000人规模实时计数，只露出头部即可,就能达到95%准确率。该项技术可进行人群密度实时计算,对超出安全系数的人群密度进行预警,避免发生踩踏等重大安全事故。