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只看该作者 沙发  发表于: 09-27
塑料包装盒定做,科技金融火爆:AI能否让理想照进现实 金融科技 人工智能 互联网_新浪
  最后,烧钱加剧,能否熬到天亮未可知。投出产出在现阶段不成正比,短时间内难以获得收益。在这种情况下,每个问题都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有公司来投资AI来进行研究的。换言之,有财力提供AI研究的金融公司不多,小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源(资金,技术人才,数据积累)来进行相关系统的研究。百度CEO张亚勤,在接受媒体采访时就曾经表示,AI不是短时间能赚几百亿的生意,需要很长的时间积累,对于现在的互联网金融公司来讲,能否熬到天亮也是个问题。
  在最近几年的互联网金融阶段,金融业搭建在线业务平台,通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户,实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通,达到信息共享和业务撮合,本质上是对传统金融渠道的变革。代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。
  金融天然适合赋能以AI元素,自然不能免俗,在金融领域到处充斥着AI的身影,从智能顾投到风控,再到供应链金融,智能客服,大有AI in FinTech之态。
  互联网金融提高了资金端的对接效率,主要是通过商业模式的创新来精简中间的商业环节,从而提高效率,属于模式驱动型。科技和金融更多地表现为较为简单的嫁接关系,两者之间并未发生更深层的融合。科技的作用,只是将金融服务方式“改头换面”,作为传统金融的一个流量渠道或是一个产品的线上展示渠道。
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  不仅如此,金融行业无法很好的用AI来定义一个金融问题现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习,而监督学习要求有明确的问题定义。以简单的监督学习为例,如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响公司股价,那么你需要提供大量并购数据,以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下,在收集足够多的并购消息和股价变动信息后,做自然语言分析后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中:我们无法给出明确的问题定义和边界。
  AI赋能加速度:各体量公司的【政治正确】
  其实,不止是BATJ在面向金融机构和客群提供开放赋能,会出现更多的参与者,7月6日,以宜贷网为前身的全新综合类金融科技服务集团众之金服成立,亦是这场游戏的新入局者,众之金服拥有智能大数据、新型智能资产、聚合支付、小微银行服务、智能投顾、网贷等六大板块垂直服务,等等不一而足。
  在最初阶段,也就是金融的IT阶段,科技对于金融行业更多的是提供了一种信息化工具,有助于管理水平的提升,在互联网金融阶段,体现更为明显的是连接属性,用互联网和移动互联网的方式连接资金、资产和投资人,实现资金端的高效对接,降低准入门槛,扩大服务人群。互联网金融的连接功能,正是由互联网的特性所决定的。互联网和移动互联网技术的本质是“连接”,通过网络让原本不透明、难以相互触及的双方建立联系。当互联网技术应用到金融业中时,其连接功能则主要体现在资金端的创新上,即资金的流向更加高效,比如P2P网贷将个体资金通过网络平台连接到有借贷需求的个人。
  另外,对于金融人才来说,这个时代需要专精金融且能和计算机从业者顺畅沟通的人才,同时金融学的进一步发展也需要专业人才继续探索,因此金融完全是需要继续学的,但有所侧重的补充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。
  金融是一个复杂的行业,在短时间内,很难被AI完全替代。
  在现阶段,金融公司所面临的数据结构化需求远远高于大数据要求。大量的历史数据还并未电子化,甚至现阶段大量金融公司新产生的数据都还属于不规范的格式。
  在互金领域,那些独角兽公司则专注于智能风控的应用。投资人从追逐商业模式到认同“技术含量=服务效率”。不应用人工智能,就谈不上是“金融科技”,毕竟机器算法在金融推算面前的失误率绝对低于人工。
  提及金融行业,行业标签就是高大上,办公楼高大上,装修高大上,出行工具高大上,举办发布会的场地也比其他行业更为高大上,也就是说金融行业比任何一个行业更需要包装,毕竟金融公司基于信任开展业务,自己公司看着都low逼,如何让投资人放心?再加上,前两年,互联网金融行业被P2P搞的早已臭名昭著,自带负面效应,打扫干净屋子再请客,全行业高度一致的转型科技金融或者贴上科技金融标签也是情理之中。
  据最新数据显示,2017年第二季度,全球科技投资达251宗,新增5家金融科技独角兽公司。截止8月份,全球共有26家金融科技独角兽公司,其中,北美有15家、亚洲占7家、欧洲4家。
  任何一个时代,尤其是当代,金融行业一直在不断技术赋能。
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  另一方面,金融行业工具不断嬗变也是营销的结果,这一点比任何一个行业都更为明显。
  科技金融虽好,不仅仅是弯道超车的好时机,更有甚者将此比喻为人类的下一幕,简直是换赛道,良禽折木而栖,严重失衡的供求关系下,中小型的金融公司,很难汇聚相关人才,只能加剧与大公司的差距,一场看得见却摸不到的行业窗口期。
  除此之外,AI在金融上的表现也许并没有那么显著。前不久,“某国有大行信用卡将所有乐视员工信用卡额度清零”的新闻被炒得沸沸扬扬。随后,该行解释称主要是因为该行新上线了“新一代”核心系统。在风险防控系统智能化转型后,因为识别到乐视公司的风险可能会影响员工收入,进而影响信用卡还款能力后,系统便作出了此调整,AI风控上,不免陷入一刀切,可见理想中的AI风控,不仅没很好的智能,多少显得有点智障了。
  这一问题,其实在互联网金融领域早已出现,互联网金融从业者既要懂金融,面条机饺子皮机,又要具备互联网相关经验,复合型人才永远是最稀缺的,互联网金融尚未成熟之际,现在又在剧烈向AI靠拢,势必造成人才断层。
  据了解,互联网行业三大巨头BAT均在积极布局区块链金融,百度与Circle(跨境支付)达成战略合作;阿里与以太坊合作开发金融云;腾讯旗下的微众银行基于腾讯云做联盟链云服务等。
  在互联网金融的冲击下,传统银行被管道化。微众银行、网商银行、百信银行、新网银行等成为互联网巨头与传统银行合资的金融科技新物种。
  不论是最初的金融IT化,还是之前的金融互联网化,金融行业与工具之间,都是单纯的物理组合,是渠道升级,本质上还是割裂的,不完全的技术赋能,随着大数据、人工智能、区块链等新兴技术的迅猛发展,资产端定价的低效问题逐步有了新的解决方案,金融行业正式迈入科技金融的化反阶段。
  把自己定义成特斯拉,特斯拉之所以不同于其他的汽车,不在于它的外形炫酷,而在于它内在的引擎是不同的,它是一个电力引擎。科技金融也是如此,一大波P2P公司将自己定义为科技金融公司,但就真的有AI基因吗?如何才能让AI成为核心业务的内驱动力,让理想照进现实?
  信息化时代,金融行业一直都在不断的利用利用新的生产工具,一方面是技术的实用性,不论在哪一阶段,新兴工具都促进了金融行业的发展,这一点上与其他行业一致,各行各业都在不断的利用新技术,本质上一样的。
  人工智能时代,或许还很遥远。或许人类会发明一个我们无法驾驭无法理解的新物种。就像alpha go战胜人类顶尖棋手之后,与之对弈的棋手都惊叹人工智能对于围棋的理解已经超出了人类千年以来的经验范畴。很期待在人工智能与金融学全面结合之后,会产生出一种全新的金融理论,也许到时候行为金融学所研究的,就是人工智能的行为。
  人民日报近日发文《中国人工智能人才缺口超500万 供求比例仅为1:10》,据报到显示,基于领英平台的全球人工智能高级人才44%以上来自美国,需求总数大概在190万人左右,而中国相关技术人才数量才达到5万人左右,这与中国近500万人工智能人才的需求,相差甚远,一时间各大互联网公司抢夺人工智能相关人才的风波被推到风口浪尖!
  在金融的IT阶段,也就是信息科技的初期,金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化,提高金融行业的业务效率。IT公司并不参与金融公司的业务环节,IT系统在金融公司体系内属于成本部门。代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。
  在利润率较高、数据结构化较好、问题定义明确的一些方面,AI会大行其道。在不同金融领域的AI如果都能发展到一定程度时,或许能加速整个金融产业的AI发展。
  科技自媒体刘志刚
  目前,蚂蚁金服在各大金融科技公司中排名榜首,支付宝依然是大宗金额支付的首选。与蚂蚁金服对标的京东金融,A轮估值已达466.5亿元。
  毫无疑问,人工智能正成为改变整个互联网产品形态的技术之手,发源于比特币金融创新的区块链技术又被视为改变未来互联网价值流通的一个革命力量。
  央行金融研究所互联网金融研究中心副主任兼秘书长伍旭川曾经向外透露了一个全世界的金融科技投资数据,从2010年的17.91亿美元增长到到2016年的232亿美元,增长接近12倍。在这样增长很快的领域里,亚太地区增长最快,从52亿增长到112亿美元,其中中国区域投资占到了102亿美元,尤为亮点。
  人工智能就像一块砖,哪里有用往哪搬。金融作为一个距离数字最近的行业,机器会比人更擅长处理大量数据的定量计算,机器比人的学习速度要快很多,而且机器没有偏见,机器不会疲劳,机器没有道德风险。机器通过对用户特征点的分析,很容易评价一个用户的信用。
  我国在金融科技领域具有明显的比较优势,无论是BAT、传统银行还是保险机构、互联网创业公司,都在积极布局金融科技,从长远来看,这将催生更多新商业模式及新物种。
  从管理到连接再到AI:金融行业一直都在工具赋能
  科技金融在互联网金融的基础上深耕细作,通过大数据、人工智能和区块链等技术,依托金融底层基础设施的代际升级,对资产进行精准高效定价,从而实现资产端的高效配置。从本质上说,科技金融主要提高了资产端的配置效率,通过技术的迭代创新,使得业务运作的方式得到极大的升级,属于技术驱动型。
  人类的消费金融史先后经历了以熟人借贷为代表的“钱庄时代”、以耐用品分期为代表的“规模化时代”、以信用卡为代表的“信息时代”和以AI为代表的“智能化时代”。
  对于人工智能在金融领域的应用,有业内人士认为,这将成为金融发展的一大机遇。未来,金融服务将会更加去中心,更加线上,更加智能,从而为整个行业带来颠覆性变革。
  对中国来说,二次构造输送泵,盯上金融科技市场红利的,主要有电商巨头做金服,传统金融机构做转型,卧式刀削面机器,互金独角兽公司做智能风控。
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只看该作者 板凳  发表于: 09-29
自动充气野营垫,BAT大举进军AI,用的都是什么打法?
一个是现在,显著拉动百度旧业务增长,尤其是手机百度和资讯流业务,其中信息流广告每天给百度带来 3000 万元收入;
从财报所公布的信息可以看到 BAT 或多或少都在布局 AI,但事实上,BAT 都在公司级层面大力投资和应用 AI,对于 AI 的战略重要性 BAT 已达成共识,只不过布局思路各有不同。
在业务层面,技术最显著的体现是阿里云的增长,阿里云付费用户数量首次超过 100 万,成为亚洲首家达到百万级用户规模的云计算公司。云计算收入同比增长 96%至人民币 24.31 亿元,占整体营收比重达到了 4.8%。同时,阿里巴巴还在通过 AI 技术探索无人零售模式,比如无人超市,这在二季度财报也有所体现。
总的来说,BAT 悉数入局 AI 且大力投资,将会让中国乃至世界的人工智能大战升级。AI 领域的人才、数据、算法、场景、生态、创投大战将会更加激烈,AI 技术在巨头大战下也会更快速普及,也将让互联网价值得到进一步释放,这对行业来说是好事。
腾讯没有像百度那样 All In AI,但却跟百度一样重视底层技术投资。跟阿里也很不一样,阿里强调新技术,腾讯只强调 AI,相同的是两者都重视业务场景应用。腾讯将 AI 当成长期投资,不急于求成,原因在于拥有足够大的空间和资源去做长期投入,马化腾在二季度财报发布时明确:“2017 年第二季度,我们在多个业务实现强劲的收入增长,让我们能够在日趋激烈的行业竞争中进行创新投资和新技术的投资。”正是因为有游戏等现金牛,腾讯才能稳步前进地进行 AI 投资,并应用于旗下多个业务线且取得成效。它的优势明显:应用场景、用户基数以及社交连接的生态。
2、马云英语老师出身,不懂技术,更像是传统意义上的商人(当然与传统商人有极大不同),他更宏观,高瞻远瞩、洞见未来,马化腾说腾讯战略布局只看 3 年,马云则看 30 年。因为不懂技术,马云反而可以跳出技术,回归商业和经济本质,技术、资本、公司、人才对于马云来说只是工具。正是因为有王坚、张勇这样的关键人,马云的战略可以得到落地执行。
“一场技术革命周期大概都是五十年的,前二十年是技术公司的革命、创新,但是后面的三十年是技术在社会方方面面巨大的应用,谁能够应用好技术、谁能够把技术进行普惠化,我认为这才是未来。”
刘炽平在分析师电话会议上明确,
百度改变颓势,营收为 208.74 亿元,同比增长 14.3%;净利润 44.15 亿人民币,同比增长 82.9%;阿里和腾讯强烈的上升势头保持明显,阿里营收 501.84 亿元,同比增长 56%,净利润为 140.31 亿元,同比增长 96%,不按美国通用会计准则计算 (Non-GAAP) 计算,净利润 200.19 亿元,同比增长 67%;腾讯营收为 566.06 亿元,同比增长 59%;净利润为 182.54 亿元,同比增长 68%。在如此体量下营收增长超过 50%,利润增长超过 60%,体现出互联网行业正在呈现出马太效应。
百度说得最多、也做得最多,即有远景型业务(无人车、DuerOS),也有短期内就能产生收入的业务(如信息流、百度金融)。在思路上,百度先有技术、再找场景,今天的开放战略本质就是要为 AI 技术找场景。百度在 AI 上拥有了先发优势和技术优势,同时搜索和地图等业务给百度积累的大数据助力其了解用户的需求和位置,举公司之力布局 AI、强烈的工程师文化、给予工程师优厚待遇和话语权,对于技术大牛有很强的吸引力。
阿里巴巴同样已布局 AI 很长时间。2015 年双 11 期间,搜索事业部因为采用个性化推荐技术给业务带来显著提升就获得了阿里巴巴最高奖“CEO 奖”,2016 年规模化上线深度强化学习与自适应在线学习,用户点击率提升 10-20%。从这次财报也能看到,AI 对于阿里来说,更多是为了实现类似于“提高点击率”这类目的的工具。还有,阿里巴巴在 AI 技术布局上更重视基础设施建设而不是算法,比如实时计算平台、量子计算、移动操作系统、数据库、机器人等底层技术投资与 AI 息息相关。
1、马化腾学计算机出身,因此懂技术,但又不是李彦宏那样的算法大咖,这恰好让其具备了一个卓越的产品经理应该具备的素质:懂技术,又不陷入技术细节――如果一个人能做好顶级工程师,往往不能做好产品经理,张小龙是例外。这让马化腾与李彦宏、马云都不同――李彦宏是太懂技术的理科生,马云是不懂技术的文科生。
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还有一个是未来,百度 Q2 财报重点提及了人工智能交互系统 Duer OS 开放平台和智能汽车平台阿波罗(Apollo)的进展,这两个平台意在将百度 AI 能力输出,做开放生态。
分析师电话会议上,腾讯总裁刘炽平详细阐述了腾讯的 AI 战略,
“集团的技术正在推动各业务的强劲增长,同时加强了核心电商以外业务的市场地位。”
财报中有哪些与 AI 有关的信息?
在 AI 布局上,腾讯重视技术但不技术至上,场景被放在了技术、算法、数据前面。对于腾讯来说,AI 只是锦上添花的工具,没有 AI,腾讯也可以很强大。有了 AI,短期来会让腾讯更强大,比如提升效果广告收入、提升用户体验等等,长期看有利于腾讯摆脱营收过度依赖游戏的现状――AI 与游戏关系最弱,与云计算、移动支付、开放生态业务关系反而更密切。因此 AI 对于腾讯来说,不论是短期还是长期投值得投入,但不需要像百度那样 All In AI,公母对接接插件
3、李彦宏是工程师出身,更重视技术,具有理想主义,一直想要通过技术改变世界,百度的新使命“让复杂的世界更简单”体现出的还是工程师思维。百度的业务都是技术驱动,百度做 AI 同样是技术为先,现在百度豪赌 AI,要从互联网转公司转型为人工智能公司,AI 对于百度来说不可或缺,这跟谷歌很像,后者提出了 All In AI 的战略,这就不难理解为什么百度最早、最大力度投资 AI,并且一定要强调自己的 AI 标签了。
百度一直扮演着人工智能急先锋的角色,2013 年便已成立深度学习实验室,大举投资人工智能,比 Google、Facebook 等公司更早提出“AI First”战略。
“人工智能具有战略意义,我们会对 AI 进行持续、长期而有耐心的投资,因为我们坚信这是令人振奋的长远投资,而不是要在短期直接产生收入。另一方面,AI 也将在多个方面助力于我们现有的产品、服务与业务发展。”
1、百度:先攻底层技术再找应用场景
腾讯在在二季度财报中第一次详细对外披露 AI 布局和进展,回收海关电子库存,确将在人工智能以及支付、云服务等方面追加投资,AI 方面涉及的具体领域包括机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语音处理等。
马化腾之前还曾提出过,人工智能的四要素是:人才、算法、数据和应用场景。在 BAT 三位大佬中,只有马化腾一直在强调应用场景,从掌舵者的言论,可以看到 BAT 的思维之别:
在 AI 技术上,腾讯起步晚,但后劲足,野心大,追求长期投入,不看短期回报。
“我就大胆点评一下,我相信李彦宏谈的是从 0 到 1,需要由创新技术驱动;马云讲的是从 1 到 N,这个过程需要持续不断的数据驱动。所以,他们谈的是不同阶段。都对,也都不对,他们谈不到一起,因为这是不懂技术的文科生和太懂技术的理科生的争辩。我想讲另外一个观点:未来互联网发展,更重要的一个要素是场景,或者我们称之为战场,再通俗一点就是市场,我觉得这是最关键的。有了应用场景,有了市场,数据自然会产生,也会驱动技术发展,人才也会随之而来。”
相对于 AI,阿里巴巴提及更多的是技术。CEO 张勇(逍遥子)表示,
三大巨头都交出了一份亮眼的成绩单。不过,我注意到二季度财报中 BAT 不约而同地公布了在 AI(人工智能)上的布局和进展。百度进一步明确将要 All In AI,阿里点到为止但也有所提及,腾讯则是第一次在财报中重点提及人工智能。人工智能 BAT 悉数入局,三家思路却又各自不同。
6 月,在贵州数博会上,马化腾就曾对马云和马化腾关于 AI 的言论进行过一次直接点评。对于人工智能这件事情,马云认为数据很重要,是原料,没有数据什么都不行;李彦宏则强调,人工智能数据重要,但改变世界的是算法。对于马云和李彦宏的言论,马化腾说:
AI 只是阿里商业生态的工具,且只是“新技术”的一部分,不过,布局 AI 阿里却有独特优势。一个是 to B 市场,阿里云生态具备大量的客户和场景;二是零售、金融、物流这三个阿里巴巴具备话语权的领域会给 AI 带来大量应用场景,阿里战略进入大文娱、生活服务等领域也带来不少新场景。
在与 AI 有关的业务上,财报透露的信息是,“公司内部研发人员近期在围棋人工智能程序、面部识别以及医学影像等多个领域取得了突破性进展。人工智能具有战略意义,我们会持续进行长期投资,以加强我们在机器学习、计算器视觉、语音识别及自然语言处理等领域的技术能力。鉴于行业竞争日益激烈,我们预期我们的投资新举措(如支付相关服务、云服务及人工智能)将会增加。”可见,腾讯跟百度一样投资 AI 基础技术,在公司层面全面重视 AI 布局。
BAT 布局 AI 的思路有什么不同?
阿里巴巴从来不强调自身在 AI 技术上的突破,但一直将 AI 技术应用到商业场景之中。核心业务、阿里云开放生态,AI 技术扮演越来越重要的角色,尤其是城市大脑等解决方案,更是在大力推动人工智能在不同商业场景中的应用。不强调技术本身,却重视技术应用是阿里巴巴的基因,马云曾说,
BAT 做 AI 的不同思路,与公司战略和创始人特质有关。
2、阿里:AI 只是技术工具的一种
二季度财报显示,深圳端子线,AI 已成为百度业务增长和利润率提升的核心驱动。具体而言,百度 AI 对其业务价值体现在两个方面:
就是说,眼下阿里巴巴更多是在应用存量技术做业务创新。
具体而言,腾讯一方面投资 AI 底层技术,包括在美国投资超过 5 家 AI 技术公司,分别在西雅图和中国成立人工智能实验室,积极参与围棋比赛,研发语音、图像、机器学习、自然语言处理等底层 AI 技术,腾讯 AI Lab(腾讯人工智能实验室) 已有数十位 AI 科学家,50 余名世界一流 AI 博士、200 多位 AI 应用工程师,整个公司从事 AI 的技术人员与百度在同一个数量级,后者最新数据是 1300 多名 AI 技术人员。另一方面,全面应用 AI 技术,用于提升用户体验、加强精准定向技术及赋能生态三个方向。效果广告、内容服务(天天快报、QQ 音乐等)、金融科技、社交产品(天天 P 图、微信等)等业务线均已应用 AI 技术。
1、百度:以 AI 发展为核心驱动力
百度是最早布局 AI 的巨头,这与搜索引擎强烈的技术驱动性有关系,搜索重算法这个特性让百度在深度学习上最早摘到果子。百度提出“AI First”比谷歌、Facebook 们的“All In AI”更早,成立多个实验室、大举招募顶尖 AI 人才,将使命改为“让复杂的世界更简单”……在业务层面,百度一切业务都在应用 AI 技术,陆奇执掌百度之后重点推进 AI 开放战略,为 AI 找场景。李彦宏多次为 AI 摇旗呐喊,提出“Think AI”、“互联网下一幕是人工智能”等概念,还联合员工出了《智能革命》一书。发布二季度财报前,百度首次举办 AI 开发者大会(Baidu Create),在行业反响不错。
3、腾讯:先有场景再攻底层技术
“人工智能(AI)现在是项基础能力,我们在 AI 领域投入很多,但可能说得不多。人工智能具有战略意义,我们会对 AI 进行持续、长期而有耐心的投资,因为我们坚信这是令人振奋的长远投资,而不是要在短期直接产生收入。另一方面,AI 也将在多个方面助力于我们现有的产品、服务与业务发展。”
2、阿里:着重于 AI 技术的应用
AI 只是阿里 NASA 计划的一部分,NASA 是落地新技术的举措,新技术只是阿里巴巴商业生态的工具,因此看上去阿里不重视 AI,很少提 AI 就可以理解了。这种思路能给阿里带来意外之喜,阿里云就是看上去最不重视技术、最不懂技术的马云做出来的,它就是阿里巴巴通过技术来满足电商场景形成的附属品,现在却成了阿里推动收入增长的核心引擎,占比 4.8%,2020 年占比有望达到 20%。
3、腾讯:AI 是具备战略意义的长远投资
BAT 的 AI 战略布局思路为何不同?
在分析师电话会议上,执行副董事长蔡崇信表示,阿里巴巴 MAU 环比增长 2200 万达到 5.29 亿、用户参与度更高,以及“应用人工智能技术,提供给用户个性化页面的展示”导致点击量更高。
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级别: 侠客
只看该作者 地板  发表于: 10-02
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  百度:
  AI人才要求很多基础学科能力比如高等数学、逻辑学、统计学、语言学、心理学以及计算机科学等等,三水醋酸钠,高校基本到研究生阶段才会开设相关学科方向。像英国的爱丁堡大学是英国最早开设人工智能专业的高校,早在1983年就可以颁发人工智能专业硕士学位;美国也是很早就有人工智能的开放课程,但基本上只有顶尖大学才开设AI学科;国内,清华大学智能技术与系统国家重点实验室是1990年正式对外开放运行,国内基本上也是只有一流大学才有相关的研究能力。
  前不久高盛发布的《中国人工智能的崛起》报告中称,中国是全球人工智能领域的主要竞争者,中国拥有足够的资源和决心在未来几年打造一个基于人工智能和深度学习的智能经济体。而BAT、美团点评、滴滴、科大讯飞等一线互联网企业将成为中国人工智能战略的早期受益者,原因在于这些平台拥有大规模用户,积累着大量的用户行为数据。
  腾讯:
  滴滴:



  所以AI人才其含金量非常高,也相对稀缺。


      
        




      
    
  而这些公司各自人工智能领域的布局中,导轨式升降机平台,人才的培养与争夺就是其中最为重要的一部分。

原标题:人才对于人工智能发展有多重要?看看这些公司就知道了
  人才是中国人工智能崛起的重要基础,相信“中国魅力”将吸引更多国外人才,而随着国家人工智能学科的建设,各高校也将为企业输出更多高端人才。[img][/img]

  数据显示,百度的AI人才占比约为2.54%,根据百度公开的员工数计算的话,百度目前从事AI的员工数大致超过了1000人。百度目前建立了4个AI实验室以及专注于无人驾驶的Apollo计划,林元庆、徐伟、吴恩达等人工智能专家都正在或曾经负责百度人工智能方面的工作,不愧是一家做AI的公司。
  美团点评:

  从前不久推出的推广通、与食药监局合作的天眼系统,还有美团点评在公开场合透露的无人配送、外卖调度,这些都体现了美团点评的AI更偏向于业务驱动。人才方面,美团点评旗下的美团云曾通过举办AI挑战赛挖掘AI人才,美团点评也主办了像CodeM这样的编程比赛,挑选培养对象。另外,最近美团云还通过AI产品降价扶持AI创业者、学生等等,划定自己的AI人才培养圈子,宁波升降机生产厂家
  9月10日,中国科学院大学人工智能技术学院正式揭牌。中国科学院大学人工智能技术学院是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。这也标志着,中国终于在人工智能领域的人才培养方面开始追赶英美国家了。
  今日头条一直有在做算法推荐方面的工作,2016年挖到百度研究院科学家李磊担任头条实验室总监,今年初微软常务副院长马维英加入。今日头条的研究方向,主要集中在用户画像、自然语言理解以及信息过滤,目前其AI团队在扩充中。


  滴滴在美国和国内都建有AI研究院,并且和密歇根大学、斯坦福大学有人工智能课题的合作。模式识别、计算机视觉、机器学习领域科学家何晓飞目前任滴滴研究院院长。滴滴的AI方向主要是车联网及无人驾驶,相关团队正在组建中。

  阿里巴巴员工总数超过7万人,从事人工智能相关工作的占比大致在1.91%,超过1400人。今年6月,顶级计算机视觉科学家任小枫加入阿里巴巴,8月,阿里巴巴宣布将通过校园招聘组建一支规模超百人的NASA“青年军”,为高端AI岗位定向培养人才,挖人、培养两不误。


  阿里巴巴:
  今日头条:
  腾讯AI人才数量在800-900范围内,在美国和国内都建有自己的AI实验室,人工智能领域顶尖科学家张潼博士和语音识别与深度学习领域的专家俞栋分别负责中国和美国的AI实验室。除了自建外,腾讯也与港科大联手成立了「微信-香港科技大学人工智能联合实验室(WHAT LAB)」。


  因为人才高精尖且比较稀缺,各家面向AI人才开出的待遇也都非常优厚,像阿里的AI职能人才的平均月薪都在20k以上。除了这些大型互联网公司之外,像科大讯飞、face  、商汤科技等等人工智能企业则在各自的专业领域拥有更多人才储备。

  前不久,脉脉发布了一份《中国互联网公司人工智能争夺战》报告,报告评价美团点评AI能力深藏不露,并披露美团点评正在全球范围内招揽人才,包括成立无人配送机器人团队,打造出第一台大规模量产的自动驾驶车辆,以满足外卖配送业务需求。深度学习、计算机视觉、无人驾驶规划控制算法、高级自动驾驶仿真系统、雷达信号处理、机器人等方向,都是美团AI团队招揽人才的重点。
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