AI离规模化落地应用仅一步之遥,本论文可用于一步之遥论文范文参考下载，一步之遥相关论文写作参考研究。
一步之遥论文参考文献：
作为资本市场上的“网红”, AI（人工智能）吸引无数资本蜂拥而至；但在鱼龙混杂的AI项目背后,如何挑选出优质且有前景的项目考验着每位投资者的能力.
本周《红周刊》记者专访了星瀚资本创始人杨歌.在他看来,目前AI技术还没有找到足够多且合适的应用场景,未来5～10年随着AI技术进一步成熟,其有望率先在量化金融、物流仓储大数据等to B领域爆发.他表示,在挑选AI投资项目时,公司数据量是否足够丰富与结构化；算法工程师对AI算法的理解是否到位；公司团队领导人在AI领域是否拥有话语权等,都是评判AI公司实力强弱的重要因素.
而二级市场上,在AI应用上先人一步的智能音箱板块本周逆势上扬,其中表现最出色的信维通信周涨幅达11.95%.
AI将会在未来5～10年呈现出产品爆发的状态
《红周刊》：AI被认为是互联网之后的下一个风口,近两年一直是资本市场关注的热点.您怎么看AI这个新风口?
杨歌：AI其实并非新事物,在最近半个世纪已经“火”过3次了,但此次AI再次爆发的背景与以往不同,AI的Gartner曲线是基于互联网、电子商务、电子支付快速发展沉淀的大量垂直类数据、标准模块数据和结构化数据,比以往AI发展条件更为充分.
不过当前就技术而言,人工智能NLP（神经语言程序学）发展还不够成熟.业内将AI模块层的图像识别、语音识别、语义识别和运动机能识别四大领域戏称为“四大名著”,因为四大领域都还没有大规模落地,更多还是理论和尝试阶段.
以图像识别为例,作为AI模块层技术应用最多的技术,图像识别的适用性场景和鲁棒性（Robust,也称容错性或稳定性）仍比较差.例如,智能驾驶就是通过对透过挡风玻璃看到的场景,进行图像分析,然后做出汽车接下来该如何进行驾驶,如何避开其他车辆以及行人等判断.但这个过程中鲁棒性不够高的原因在于,即使智能驾驶能够达到97%的避开行人的准确率,但仍存在3%将发生冲撞行人的概率,那显然当前这种技术并不适合大规模推广应用,只能是辅助系统.
《红周刊》：但按照您提出的“产业时钟分析图”,现在处于“产品为王”层面的AI,目前离大规模应用爆发也似乎仅有“一步之遥”?
杨歌：可以这么理解,我把技术在推动产业的过程中分为六个阶段,即政策为王、技术为王、产品为王、模式为王、运营为王和资本为王.个人认为,目前AI正处于技术研发期转向产品探索期阶段.
所谓的“产品为王”就是目前AI处于有技术,但是技术模型该如何构建,技术该应用在什么样的产品上还不是很清晰.打个比喻,AI就好比一把万能扳手,但面对不同的螺丝钉,我们能否用这同一把扳手把它们全拧开呢?不少人拧了半天,发现还是用手拧很多螺丝钉更省力,这就是目前行业内AI的发展现状.
“模式为王”指的是,当产品形态固定之后,产品模式是否足够好.以互联网为例,互联网“产品为王”的阶段在2000年～2005年,此时大家知道了互联网,上网冲浪感觉也不错,但是互联网怎么用才能产生巨大的经济价值,人们还处于摸索阶段.2005年～2010年,互联网开始进入“模式为王”阶段,人们已经开始用互联网搭建网站、平台和产品,大量互联网企业诞生并崛起.而随着流量的进入,人们慢慢摸索出互联网数字迭代的方向,即用户喜欢什么形式的消费形态,互联网在此时基本就成型了.AI目前还没有到“互联网2005年”的成型阶段.不过,随着NLP的成熟,AI将会在未来5～10年呈现出产品爆发的状态.
《红周刊》：就A股市场而言,海康威视、大华股份、科大讯飞等都是AI领域的龙头企业,目前它们的AI技术发展和场景落地情况如何?
杨歌：从构架来看,AI分为底层的基础数学物理层（包括芯片、算法模型、数据存储、结构数据传输、算法框架等内容）,中间模块层（包括上面提到的“四大名著”）和上层应用层（智能驾驶、机器人等）.
科大讯飞和海康威视等企业都属于AI中层模块层技术应用企业,如科大讯飞的语音识别技术、海康威视的视频分析技术等,都属于AI中层模块层技术的应用.在当前AI技术从程序化走向应用场景化的过渡时期,科大讯飞、海康卫视等所占据的都属于应用AI单模块可以立竿见影的行业,市场前景相对比较好.相关企业通过在这些应用场景里不断试错,教育市场.比如海康威视通过图形分析、视频捕捉和视频分析来切入AI应用市场,在道路交通、安防、视频分析等领域应用,并不断在这些场景里面进行试验.
不过,技术发展期的模块层技术的应用场景,相较于成熟后的技术应用场景仍然存在一定的限制,因为当前模块层技术应用并不很“智能”和“灵活”,对于使用用户来说仍需花费很长时间去学习相关技术,同时容错能力也不是很强.另外,应用场景也多集中在单一的to B场景中应用,在to C端应用较少.
《红周刊》：BAT作为中国的互联网巨头,在AI方面也正在积极布局.您如何看BAT在AI领域的投资和角力?
杨歌：BAT在AI领域大力布局都表现出了前瞻性.但目前还很难断言三家在AI布局方面孰优孰劣,三家的竞争更多的仍聚焦在商业实力的对抗.如果从长远角度来看,三家所拥有的数据类型,可能成为未来在AI发展方面拉开差距的重要影响因素.
大数据有三大类型：一是我们在微博、抖音等上传的图片、視频等内容,这部分数据在大数据中占比最多,同时也是噪音最大的数据,需要经过大量的语义分析才能转化成供AI分析使用的标准化数据.在这方面数据中,腾讯和百度是占据优势的.
第二类数据是交易类型的结构化数据,这部分的积累开始于2005年电子商务的爆发,而随着2015年滴滴和快的的合并,基本完成渠道数据累积.这部分数据可以为各平台提供更真实的用户画像,也是整个大数据优势的反转点.在这一阶段,随着2010年阿里和京东的交易量不断变大,在衣食住行方面产生大量的结构易数据.第三类数据则是随着智能硬件的崛起出现的各类数据.
结论：关于本文可作为一步之遥方面的大学硕士与本科毕业论文一步之遥论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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