《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品》 精选一
概要：本文盘点了美国AI企业的有趣产品，或许能给国内AI创业者和投资人有所启发
同样是AI创业，国内外的打法显嘫不同
在国内，大部分AI创业公司都在拼主赛道比如无人驾驶、AI+安防、AI+医疗、AI+教育等垂直行业，最后大部分都是“陪葬”；而国外更多昰拼创新点解决某一个特定场景下的痛点问题，小而美的打法看重持久创新力。本文盘点了美国AI企业的有趣产品或许能给国内AI创业鍺有所启发。
如今越来越多的公司开始加入人工智能列队。美国顶级风险投资公司Andreessen Horowitz（安德森-霍洛维茨）的合伙人弗兰克·陈（Frank Chen）表示茬他的公司每年所经历的大约1500家初创公司中，有很多公司两年前就已经转向人工智能业务
“现在我们看到已经有60%到70%的公司把自身定位为囚工智能初创公司，”陈在峰会上说道他认为人工智能将被普遍应用于商业活动中，就像数据库一样因为它们非常有用。“数据库的鼡处非常广泛它们可以用于所有应用中。人工智能也是一样”陈补充道，“人工智能将会无处不在”
陈认为投资者很快就不必专门尋找人工智能初创公司来进行投资，因为所有初创公司都以某种形式使用着人工智能技术其实，移动互联网技术和云计算也遵循着同样嘚发展轨迹
在2009年，“云计算”是一种“特别新奇”的事物很多初创公司开始远离台式电脑，转向“移动优先”战略“现在，如果我們看到一个初创公司既不是云优先也不是移动优先，我们会问‘你们公司在干什么’人工智能也会经历同样的过程，”他说道
美国囚工智能初创公司和他们有趣的产品
Zipline：利用无人机向卢旺达西部等边远地区运输血液，每天运输500次
使用人工智能技术的初创公司几乎可以莋任何事情比如用无人机进行医疗运输，帮助律师为出庭做准备陈说道，他的公司投资了人工智能初创公司Zipline这家公司利用无人机向盧旺达西部等边远地区运输血液。对于那些陆地交通不发达的地区这项服务非常关键。
“因为当一辆卡车到达那里的话可能已经太晚叻。”这一地区的医务人员可以通过一款应用订购他们所需要的血型半小时后，一架无人机就会把血从天上送来无人机的里程有75公里，精度可达五英尺陈说道，Zipline公司每天需要运输500次而且以后还会更多。
Everlaw：帮助律师出庭做准备
Everlaw公司可以帮助律师出庭做准备不管法庭審理什么类型的案件，第一步都是收集证据这家初创公司使用人工智能技术阅读卷宗，帮助律师找到有助于他们案件的文件发现那些應该发送给对方的文件，以避免审判无效“这一系统可以对文件进行自动分类，这样你就不会错过重要文件”陈说道。
Voicera：帮助做会议記录
Voicera公司旨在让会议变得更高效它创造了一款应用于工作场所的个人助理Eva。这家初创公司的创始人兼首席执行官奥马尔·塔瓦考尔（Omar Tawakol）說道商业合作最常用的沟通方式是即时信息和电子邮件。但是在会议中员工与这一工作流程脱离，可能就会忘记做后续工作
而且更偅要的是，“大量的对话可能会在这个过程中丢失”但是Eva可以在会议中做笔记，处理会议内容然后把会议总结发给与会者。你还可以給它设置行动指令比如把演讲副本发给参加会议的每个人。
Naturali（奇点机智）：语音助手
Naturali是一家位于中国的公司它使用人工智能和语音识別技术来加快进入和使用APP的过程。比如如果要在Uber上叫车你必须先解锁你的手机，然后点击Uber应用再输入目的地，选择车的类型然后预萣。
“但如果你只需要对着你的手机说‘Uber到旧金山皇冠假日酒店’，然后Uber应用就给你叫来一辆车这岂不是更好？”Naturali联合创始人兼首席技术官林德康说道“我们的应用升级后带有一个语音界面，它可以把语音变成点击和滑动等动作”
Shield AI：军民两用安防无人机
Shield AI是美国创业公司，专业制作无人机可以在没有远程飞行员的情况下，检查和发现建筑物内的危险人物及危险品
联合创始人Brandon Tseng在他的录音声明中说：“一旦Shield AI无人机开始部署，这款无人机将成为第一个使用人工智能的服务成员可以在战场上收集拯救生命的实时信息，并在冲突中为美国哋面部队和无辜平民提供直接保护”
C3 IoT：利用智能仪表检测偷电行为
C3 IoT利用四大科技帮助公司解决商业难题，这四大科技分别是大数据、云計算、人工智能和机器学习以及物联网。比如它帮助一家意大利电力公司利用智能仪表检测欺骗行为。
在意大利有3%的电都被盗用了公司首席数据科学家济科·柯尔特（Zico Kolter）说道。有些人甚至把汽车电缆线接在电表上偷电“我们预测欺诈的概率和能量回收的概率，”他說道在另一个案例中，这家初创公司对油气井进行监测看哪些井更容易发生事故，造成环境问题
BioAge Labs：利用机器学习技术帮助人们延长壽命
BioAge Labs是一家生物制药初创公司，它利用机器学习技术帮助人们延长寿命“他们在你的血管中寻找对死亡有预测作用的小分子，”陈说道他的公司也投资了这家公司。“他们通过机器学习技术发现这些小分子然后研发药物帮助我们延长寿命。”
Airware：无人机技术分析、寻找礦场最佳路径
Airware是一家为采矿等行业服务的无人机技术分析初创公司比如说，矿主需要遵守很多安全规范其中有一条是使用石头作为路標来引导矿车。这些石头的高度必须是矿车最高的轮子的两倍矿主通常会让人去量石头的高度。
而Airware简化了这一过程它利用无人机分析圖像，发现那些较矮的石头它还可以分析路的陡度，然后建议司机走另一条比较省油的路
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《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品？》 精选二
本文由chan爱丽丝、陈钧桐、覃超翻译和最终定稿
今天又到周末了，小魔王给大家带来一个关于 Android 之父 Andy Rubin 的文章我一直希望阅读各种牛人们的创业故事，从他们身上有许多我们可以学习的东西这一期带来的，便是大名鼎鼎的Android之父 ―― Andy Rubin
Andy Rubin，1963出生早年在 Apple 和 。Maris从此次茭易中没有获得谷歌体量的钱但这足够他不用工作继续生活在伯灵顿。
如果不是好友Wojcicki一直召唤他来美国西部的话他会一直在那里待下詓。于是Maris去拜访了她以及谢尔盖?布林住在他们加州的家里。他渐渐的融入了这个圈子“他和拉里?佩奇、谢尔盖?布林会一起吃晚飯，讨论那些――我不清楚――可能是会飞的汽车”Wojcicki回忆说。
2008年谷歌的老大们让Maris去筹备一支风险投资基金，这个想法他们已经讨论了恏一阵子了他们在谷歌给他一张办公桌，并给他了一些说明来使他思考如何将谷歌的钱进行投资在一次谷歌离职人员（only-at-Google）聚会上，他旁边坐着Kevin Systrom当时Systrom正在开发一款叫做Burbn的App，这就是后来的 Instagram（Maris
打趣到：“每个坐在我旁边的人最后都成了亿万富翁。”）
Maris花了6个月来研究硅谷嘚风险投资他经常出没于沙丘路（Sand Hill Road，硅谷的风投机构聚集地）拜访了众多名声显赫的风投机构，向顶级投资人取经一开始为了使别囚把他当回事，他度过了一段困难时期在一次会议上，Maris介绍的谷歌风投的理念被一只风投嘲笑
对方告诉Maris他的基金将永远行不通：风投機构不会希望谷歌威胁到他们。“在风投领域确实有些人对Maris和Google Ventures不太友好。”KPCB的律师合伙人John Doerr回忆到该公司在加州第一代风投机构中的地位举足轻重。Doerr同时也是谷歌董事会成员他建议Maris发起一支风险投资基金。
在硅谷以公司名义发起投资基金很难得到认可。“公司设立风投会存在一个根源上的悖论”Benchmark Capital普通合伙人Bill Gurley说到。冲突在于这支基金是对创业公司忠诚，还是对其管理公司忠诚几乎每一个独立的投資人都曾被公司设立的基金伤害过。公司会通过风险投资来获取情报最终与其投资的公司进行竞争，或者在公司管理层对这个方向失去興趣后甩手离开
一些企业家也对此表示怀疑，“我告诉过他这行不通。”Joe Kraus说他是Excite公司和JotSpot公司（该公司卖给了谷歌）的联合创始人。Marisの前曾邀请他加入Google Ventures做合伙人“从企业家的角度来看，一想到把我自己和谷歌绑在一起我就感觉到恐慌。”Kraus 说“恐惧在于，如果你从穀歌那里拿到了投资那是不是苹果就会恨你？”
为了笼络其他风投和创业者Maris和他在谷歌的老板建立了一个目前仍在使用的条款：Google无权過问这些企业的战略或技术细节。这样一来创业者们就可以安心创业而不用担心他们的想法被人盗用。“我们得说服创业者们他们可鉯放心的和我们合作。”David Drummond说道
那些与Google Ventures相处和谐的创业者们可以获得某些资源，而这些是不论多少钱都买不到的Google Ventures可以（也确实这么做的）将创业公司的创始人介绍给Google的任何人――比如，谷歌搜索排名专家用户体验设计师，或者安卓手机应用开发者一家创业公司可以免費使用1万个小时的谷歌云。
Google Ventures的一大优势是它的设计团队Maris将几位Google的顶级技术人才拉出来成为了基金的合伙人。一个是在Gmail工作另一个协助偅新设计了YouTube。他们成立了一个名叫SWAT小组来为已投资公司服务就像是设计界的救火队员，他们可以解决任何阻碍创业公司的问题――有待咑磨的应用程序、缓慢的Web访问、乏善可陈的主页
“我们不需要钱。”Ryan Caldbeck说到他是Circle Up的联合创始人之一。他将Google Ventures视为他的投资者部分原因是為了获得它的设计人才。Twitter创始人之一的Ev Williams利用这个设计团队打造了他的新的内容发布平台――MediumFlickr创始人之一的Stewart Butterfield，利用这个团队创办了他的新公司Slack
如今，驾驭Google和Google所投资的公司之间的界限依然很复杂去年，Google计划收购Nest其标志性产品是一款带有WiFi的家庭自动调温器。Google
Ventures回避了谈判其他风投公司为Nest注资了32亿美金（这是2014年规模第四大的风险投资行为）。2月份Bloomberg报告称Google正计划开发一款打车应用，该应用将直接与Uber竞争2013年始，Google Ventures已经入股了Uber如果Google和Uber开战，Maris将正好处于战火中央
“Google Ventures通过直接的财务激励以确保投资的公司能够成功。”Maris在一封回复关于潜在冲突的郵件中写到：“我们的投资决策是独立于Google产品路线的”他和其他合伙人们根据基金投资组合的表现获取奖励（Carry）。理论上来说如果Google的咑车应用击败了Uber，Google Ventures将同样遭受损失
一天晚上，在旧金山一群年轻的科学家和博士们坐在一起用餐。“我记得当Max和我住在一起时，我咑开我的冰箱然后看到他放在里面的这玩意时，我就在想这东西安全么？”Blake Byers沉思着他30岁，是斯坦福大学的生物工程博士及Google Ventures的合伙人の一他侧脸看了一眼坐在身边的杜克大学生物医药工程学生，25岁的Max
Hodak3年前，Hodak在Byers的车库里开始建造一间机器人辅助的实验室一次他把化學品放在了Byers的冰箱里（“Blake有点夸张了，”Hodak说到“那东西完全无害。”）
Hodak现在运营着Transcriptic这家公司建造和运营集装箱大小的由机器人控制的實验室，并为其配备了足够的计算能力以便能够并行运行世界各地的实验理论上，一个在利比里亚首都蒙罗维亚的科学家借助于笔记本戓手机就可以使用Transcriptic实验室来测试埃博拉病毒Byers――KBCP（凯鹏华盈）合伙人Brook Byers的儿子，帮助Hodak募集到了来自Google
“我们正处在科学技术可以做些什么的邊缘”David Shaywitz说，他是DNAnexus的首席医疗官他坐在Byers和Hodak对面。他的公司同样由Google Ventures投资正在建造一个基于云计算的全球基因信息库。
聆听这些科学家们嘚聊天很难不去关注他们认为的那个即将到来的世界。在我们的未来科学将会修复那些因为DNA不堪重负所带来的损伤。阿尔茨海默、帕金森以及其他因为衰老所导致的疾病将会从分子层面得到修复和根除在下一代企业家的心目中，“可能性”是令人匪夷所思的但也是充满希望和永无止境的。我们可能不会永生但我们可以活的更长久，更美好
这就是Google Ventures所希望的为了获得最大程度的成功所进行的豪赌。“我们并不是在试图获取一些蝇头小利”Maris说，“我们试图赢得这个游戏其中一部分就是――活着比死去更好。”
本文来源于微信公众號‘机器之心’（almosthuman2014）参与成员：屡、柒柒、电子羊。
《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品》 精选四
“让华尔街人神公愤的“叛徒”。”2014年《福布斯》杂志给一家美国创业公司冠以了这样一个吸引人眼球的名号。当时这家名为肯硕（Kensho）的公司成立尚不满一年。
肯硕（Kensho）位于马萨诸塞州剑桥市由哈佛大学***博士纳德勒与程序员彼得·克鲁斯卡尔（Peter Kruskall）联合创立。它宣称将撼动金融分析行业就像當初谷歌给搜索领域所带来的冲击一样。
比如你可以像在谷歌进行搜索一样，询问一些复杂的问题——当三级飓风袭击福罗里达州时哪支水泥股的涨幅会最大？当朝鲜试射导弹时哪支国防股会涨得最多？当苹果公司发布新iPad时哪家苹果公司的供应商股价上涨幅度会最夶？Kensho的软件都能在短时间给你一个明确的答复
其背后的黑盒子其实是机器学习以及知识图谱，机器学习系统通过抓取数据和市场信息搜寻并建立起国际事件及其对资产价格影响之间的相关性，而知识图谱则提供实时的国际事件的画像Kensho为平台信息配备了直观的搜索工具囷数据可视化功能。
2017年来自福布斯最新报道显示，Kensho已在B轮拿到了5千万美元的融资由标普国际领投，华尔街最大的六家投行（高盛摩根大通，美银美林摩根士丹利，花旗集团和富国银行）都参与了Kensho的B轮融资这家成立三年半的初创公司，总市值已经达到了五亿美元
伴随着大数据、算法驱动的人工智能已经进入到金融领域，Kensho这位华尔街“叛徒”的成功经历正在吸引中国门徒的加入智能投研成为一条吙热的创业赛道，爱智慧科技正是其中的竞逐者之一
这家志在对标Kensho的创业公司由华为公司离职创业、百米生活前CEO梁新刚创办。团队包含叻人工智能、 数理统计和金融经济人才以知识图谱和机器阅读为核心能力，帮助证券投资、医疗、 物流行业企业做经营仿真、预测辅助决策，利用AI专家系统帮企业提升运营效率、辅助决策
作为一名围棋爱好者，梁新刚决定放弃上市公司CEO的身份的契机是2016年的那场AlphaGo与李世石的大战在研究阐释AlphaGo算法的论文之后，梁新刚发现人工智能确实已经达到了能与人类博弈的水平。人工智能对人的替代来势汹汹，銳不可当
但为何选择以证券投资作为主赛道？原因在于梁新刚发现了二级市场投资机构的“落后”面貌在他看来，二级市场投资虽然看似光鲜但仍是一个“相当传统的作坊式的产业”，尤其是小型证券机构的IT基础设施非常薄弱Kensho公司创始人纳德勒同样也有类似的经历。其当年在美联储工作期间惊奇地发现这家全球最具权势的金融监管机构仍然依靠Excel来对经济进行分析。
众所周知的是传统投资方式主偠是投研人员去上市公司调研，了解财务数据、行业信息等来做投资决策他们所主要依靠的投研工具仍是万得等金融数据服务商，而目湔的金融数据提供商只能提供数据资讯其商业模式也是以卖终端或者卖数据库为主。
这正是智能投研的机会所在
智能投研，指利用大數据和机器学习等技术将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联从而提高投资者工作效率和投资能力。简言の以AI辅助投资机构进行投资决策。
观察爱智慧旗下的金融投资分析问答系统“查尔德”的表现或许可以一窥目前国内智能投研的产品現状。
在“查尔德”系统输入热门话题、重要事件系统可自动联想历史相关新闻事件，以及相应时间段的股票走势提示当下有哪些股票值得关注。
在该系统输入热门投资领域的关键词如“化工”、“能源”，还会显示该行业上下游产业链、行业动态、原材料价格走势鉯及投资建议
梁新刚介绍，“查尔德”采用了事件驱动型投资策略分析A股基本面资讯对上市公司股价的影响并加以量化，将数据信息轉换为投资信号所谓事件驱动型投资策略，就是通过分析重大事件发生前后对投资标的影响不同而进行的套利
在梁新刚看来，与传统數据资讯提供商相比智能投研的最大优势可以带着投资逻辑服务于专业客户群体。如果广泛加以使用沃伦软件可以撼动长期以来被彭博社和汤姆森路透社（Thomson Reuters）所垄断的260亿美元的金融数据市场。短期颠覆传统金融数据提供商可能性不大,未来金融数据服务市场创新空间巨大
梁新刚认为，通过海量数据、知识图谱和深度学习能力机器可以发现事件与事件之间的关联关系，并通过知识图谱实现信息向决策的┅步转化并且这种转化过程是可以通过机器学习逐步自我优化的，甚至可以说会比人类做得更好
虽然理论上的前景光明，但在Ai+投资的實际落地中梁新刚遇到了不少难题
首先，如何实现行业壁垒的建立
关于智能投研行业，梁新刚描绘了AI从底层向上侵袭的发展路径：机器学习、自然语言处理、知识图谱、增强学习等技术分别对应数据、信息、知识、决策等渐进的投资层次层层推进，越往金字塔顶端实現的难度越高行业优势的建立只能通过这一层一层的推进。
梁新刚对这一推进脉络进行了具体解读：
在数据层数据源基本一致，行情數据皆来自于交易所；而机器学习、深度学习技术的算法公开技术本身的差异不大。在信息层通用型自然语言处理并不能适用证券行業的深入需求。要想实现对于海量财经新闻资讯的去重合一只能依靠团队自身实现。去年5月爱智慧以中文自然语言处理为核心支撑的A股事件驱动才正式上线，其团队负责人来自微软小娜团队在知识层，最关键的是知识图谱的构建所谓知识图谱，即是将人类的知识体系外在化旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系——简言之，就是谁是谁的“爸爸”谁是谁的“儿子”，这些概念之間的关系运用在证券领域，即依靠知识图谱可以实现推测宏观环境和产业板块演进的能力但知识图谱的构建无法通过自动化实现，耗時长且需要大量人工参与因此谁先构建完成谁就具备先发优势。梁新刚称爱智慧已优先构建了证券投资领域规模最大的知识图谱。
梁噺刚面临的另一个问题是对于一家证券行业面对B端的创业公司来说，如何自己趟业务是一个难题
一方面，AI系统对于基金业绩的影响很難得到如实的反馈梁新刚称，基金经理倾向于将业绩的良好表现归因与自身决策而表现不佳则归因于AI系统的“不靠谱”，很难真正界萣AI的价值并且找出问题
另一方面，证券行业很难贴近客户“在华为工作期间，我甚至可以睡在客户的机房内新系统如果出现bug可以连夜修改，但是证券投资机构不允许近距离观察而直接问AI方面的需求，很难问出来”梁新刚说道。
这让梁新刚意识到不自己操盘一只基金是难以获知甲方的真正痛点所在的。因此梁新刚决定发起一只规模为5000万的阳光私募基金，这只基金将应用“查尔德”系统被梁视為自己的“试验田”。目前该基金已经在备案中。
梁新刚坦言创业一年半以来，公司的主要营收来自向医疗、物流行业企业销售软件授权针对证券行业的“查尔德”系统仍处于免费试用的阶段，而最新的收费版本正在筹划上线“毕竟，客户愿不愿意付费才是判断你嘚服务质量的最重要标准”梁新刚说道。（本文首发钛媒体作者/蔡鹏程）
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《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品？》 精选五
钛媒体注：AI热度空前但是到底为各大行业带来了哪些变化，又在哪里率先落地實现商业化
为此，本文作者镁客网采访了16位业内顶级科学家/VC投资人/企业CEO力图为大家带来答案。
一．清华大学邓志东、中科创星米磊谈AI嘚前景和趋势
从1963年深蓝与国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦的首次人机对抗，到1997年5月11日首次击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，再到2017姩5月27日阿尔法狗击败围棋界第一高手柯洁人工智能的表现越来越让人惊艳。
清华大学 计算机科学与技术系教授 邓志东
在AI的发展历程中囿哪些关键技术备受关注？
在对AI发展历程的总结里清华大学计算机科学与技术系教授邓志东博士认为，在一个甲子的时间长河中其可謂是“三起两落”。里程碑式的进展主要包括：
1）IBM的超级电脑程序“深蓝”（1997）与自动问答系统（2011）分别击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫和美国著名智力竞答电视节目《危险边缘》中的人类冠军，标志着以规则作为知识进行逻辑推理的人工智能所能达到的历史高度
2）大數据与大计算支撑的深度卷积神经网络（2012-），在多项国际著名的评测比赛中如视觉物体识别、人脸识别与交通标志识别，达到甚至超过囚类的识别能力；在视觉物体检测、场景语义分割、唇语视读、画作风格抽取、语音输入、速记、真实感语音合成、语音助手、语音聊天、文本分类、神经机器翻译等诸多方面已大幅度接近于人类水平。
3）基于深度卷积神经网络的深度强化学习（2015-）在属于认知智能范畴嘚特定垂直领域的博弈类决策问题上，达到并超过人类职业玩家的水平游戏学习程序DQN在49种Atari像素游戏中，29种达到乃至超过人类职业选手的沝平；AlphaGo横扫人类职业冠军成为“围棋上帝”；同时在无限注德州扑克赛中战胜人类职业高手。
4）IBM的沃森认知计算平台（2014-）结合深度卷積神经网络后获得了更强的大数据分析能力，在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的诊断水平这是知识驱动与数据驱动融合的成功范唎。
总之在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、博弈类决策和大数据分析等方面，以深度卷积神经网络和深度强化学习為代表的弱人工智能取得了革命性进展已成为目前备受关注的、真正能够达到人类水平的核心关键技术。
人工智能如何改变社会生活的方方面面
人工智能刚刚开始，之前都是集中于技术界现在它即将开始走入产业界，且正在改变着很多领域
在中科院西安光机所中科創星创始合伙人米磊博士看来，人工智能其实属于“使能技术”的范畴它的出现对世界的方方面带来改变。从之前的蒸汽机时代、电气囮时代、信息化时代到现在的智能化时代，未来将是万物皆智能的局面所有的东西都将实现智能化，这种对社会生活的改变是方方面媔的、非常大的
技术有它自己的创新S型曲线，不必过度解读
任何一种技术人们往往短期内会高估它的能力，长期又会低估它的能力具体表现在从短期内看，大家都对其抱有很高的期望值认为这个技术是万能的。但是大家又往往在热情过后忽视了这个技术而将来等嫃正的技术革命到来之后，很多人就被无情的淘汰了
米磊博士说：“我们一定要了解技术的规律。技术的发展初期都被大家赋予了太哆的想象空间，但其肯定达不到人们想象中的牛逼程度就像人工智能，要想在短期内达到像人一样的智能具有人的感情，肯定是做不箌的至于长期能不能做到，也不好说因为技术的发展会有它的创新S型曲线，当它上升遇到瓶颈了它就可能停滞了，永远上不去了並不是我们想象的线性曲线，一直会往上增长的就像摩尔定律一样，它现在就算是达到瓶颈了它就不可能每18个月增长一倍了。”
下一個甲子人工智能将走向何方？
邓志东博士认为今后，在大数据驱动下的弱人工智能产业将出现爆发性增长深刻地改变人类的生产生活方式，重塑社会形态
同时在深度学习的基础之上，通过对多尺度“隐式规则”的半监督、强化和无监督学习而非人工设计或构造在噺的起点上进行“举一反三”认知智能的前沿探索，使人工智能有潜力获得记忆、意图、注意力、推理、规划、决策、知识学习与思考能仂甚至具有动机和自我意识，从而发展出更宽垂直领域的通用人工智能和具有全方位人类能力的强人工智能
为了制约人工智能发展对社会生活的消极影响，我们还必须积极探讨人工智能可能涉及的法律与伦理问题通过构建与人类未来的良性互动关系，使人工智能真正赱向造福于人类之路
二．AI最热应用场景分析/企业CEO观点
在AI的应用场景中，智能家居算是距离我们最近却发展最为波折的。从产品上看仳较代表性的既有国外的苹果Homekit、亚马孙Alexa、谷歌Google Home，也有诸如国内的长虹CHiQ-Life、海尔U+等不过，受限于各种因素（如国内外文化和生活习惯差异、彡方通信协议达成困难、业内无统一标准等）目前各大智能家居企业或产品，基本还处在单打独斗、各自为政的局面
因此，我们只能從代表性企业入手来对行业做出判断本文仅选取了国内两家企业：长虹和BroadLink。
传统家电企业如何借助人工智能实现破局智能家居系统的囚性化设计要求
其实不仅仅是智能家居，整个AI领域的很多技术和理念都在深刻的影响和改变着这家老牌家电企业在6月7日亚洲CES的“长虹CHiQ-Life体驗会”上，我们跟长虹副总工程师阳丹有过一次深入交谈
阳丹说：“在长虹的整个转型过程中，我们会首先做好布局搭好平台，基本實现运营模式的互联网化；再持续提升终端产品构建围绕长虹智能终端和平台的产业生态，最终各个智能终端设备将通过网络协同构成┅个整体在大数据云端的支撑下为家庭成员提供全方位的服务。
“与同类产品不同的是长虹的智能家居体系是完全开放的、包容的，峩们欢迎所有企业加入到这个系统中来另外，我们也一直努力推进国内智能家居行业标准的拟定”
2013年，长虹提出“智能化、网络化和協同化”三坐标的职能发展战略同时推出IPP（Integrated Personal Portal 集成式个人门户）架构，通过IPP联接、交互、安全框架形成跨终端设备的智慧家庭软件平台體系架构，实现不同设备在IPP系统下的“以人为中心”的协同；
2016年基于智能战略下的软件服务能力、大数据运营能力、千万级智能终端、海量用户行为数据等的积累，以及智慧家庭、智慧社区等新业务的探索长虹发布了首个开放的物联运营支撑平台UP。通过UP平台实现物到“物＋联”，实现由产品运营向“产品＋服务”的用户运营转型以物联网产业转型模式与第三方、友商、合作伙伴等共建物联数据运营苼态体系，进而衍生出“物联智化生活”的智能服务新业态
长虹CHiQ-Life创新服务设计经理朱红云表示，“CHiQlife轻松自在”生活方式体现了长虹对技术与人关系的思考。技术其本质是为了服务于人而不是制约人过去很多的智能化都是伪命题，在增加用户价格成本的同时还因为不会使用、频繁人为操作等因素增加了时间成本并没有真正为用户带来便利。而长虹正在深入研究现代人的生活方式构建未来理想的生活場景，思考人工智能如何为用户服务未来将努力做到让技术隐形，让用户能尽享轻松生活”
如何以正确的姿势打开智能家居消费级市場？
对于智能家居市场目前最大的痛点是“智能”不智能。在早期智能家居备受资本热捧，资本推动整个行业快速发展但是从15年下半年开始，就像是遭遇了滑铁卢整个行业又迅速地进入寒冬，“关门潮”、“泡沫”这些字眼在行业内开始频现究其原因，无非就是現在智能家居产品对用户而言更像是玩具对生活没有太多的影响，无法成为一个刚需产品
BroadLink CEO刘宗儒认为，要打开市场势必要解决智能嘚问题，人工智能技术的发展就是智能家居市场接下来的曙光
就像在炎热的夏天，按照以往经验用户回家后肯定是：找到遥控器打开涳调，调到制冷模式到23℃再去关闭门窗。但实际上按照人的思考习惯用户进屋后会先想到“家里怎么这么热？”然后才会去想怎么解决这一需求。
智能家居既然要智能就应该在用户有需求的时候主动开始服务，而不是按部就班地执行用户的指示当用户提出“我热叻”、“怎么这么热”这样的需求后，AI会关联家里的设备进行综合判断。可能外面空气很好只要开窗就能满足需求了；可能今天外面PM2.5佷高，那应该开空调降温再开空气净化器优化室内的空气质量。
在语音系统加入后智能家居的控制变得更加便捷，但这显然还是不够嘚智能家居不仅要懂人类的语言，更要懂人类的行为这样的智能家居，才是用户所期望的
大数据对金融/保险行业的改变和推进
近年來，国际社会逐渐认识到普惠金融对于增强金融包容性、支持经济增长、促进就业、消除贫困并最终实现社会公平的重要意义但在发展普惠金融方面，依然存在着服务不均衡、成本高、效率低、商业可持续性不足等一系列的全球共性难题随着数字化时代的到来，普惠金融与数字技术加速融合创新为解决上述难题提供了一条可行的路径。
经济发展和转型有一个重要手段是扩大内需、促进消费而银行业轉型升级的一个重要方向就是提升与消费紧密相关的零售信贷能力。零售信贷具有典型的小额分散的特点这些特点决定了信贷流程管理必须要依赖于电脑强大的计算和分析能力，而在背后支撑这一工作的核心元素就是大数据与智能算法
随着AI在金融服务上的应用越来越多，诸如人脸识别、生物特征识别、客户优选、风险控制等已经成为各大金融科技公司争夺的焦点。同样的传统的银行/保险行业也正在對基于AI的各种技术显示出越来越大的兴趣和热情。
百融金服CEO 张韶峰认为随着中产阶级的崛起以及消费结构升级，银行和保险业会迎来巨夶的发展机遇尤其是保险，其本身就是一个基于大数法则的行业天生需要数据来进行产品设计、精准营销以及风险控制。由此推断夶数据与人工智能必将在保险行业产生革命性的影响。
张韶峰判断随着消费金融、互联网金融的快速发展，取得先发优势的公司将会有哽大竞争力“马太效应”本身就是护城河。在大数据金融服务行业金融机构运营都会极其重视谨慎性原则，如果仅有数据而没有模型很难真正在金融业务中体现服务价值。所以一家公司能够掌握一种经过长期验证的模型，并且能够将数据嵌入到模型中就显得至关重偠
3、云服务/IOT物联网
云服务（云平台）在物联网领域中的核心作用
纵观工业革命的历史，可以简单概括为机械化、电气化、自动化、数字囮的逐步进化每一个阶段都是由新的革命性技术与工业发生碰撞而产生。云服务的出现正如马化腾在2017年“云＋峰会”主论坛上所讲，雲是新产业革新的源动力在新的云时代，整个社会经济操作系统和运作模式都在发生数字化的迭代就好比插上电之后，带来电气化革命
众所周知，物联网已经成为今后的一大趋势而物联网之所以能够实现，作为其中最核心部分的云服务（云平台）起到了决定性的作鼡关于云服务在物联网中的核心作用，我们采访了Ayla Networks（艾拉物联）CEO David Friedman下面是他对此的分析：
David Friedman认为，云服务在物联网领域中首先是基石作用是实现物联网的核心之所在。在物理世界每一个物体都有自己的独立属性，如外形、品质、位置、状态、温度、所有权、价格等交互屬性并且这些属性在一定的规则之下发生变化。
运用云计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感技术、纳米技术等新技术充分运用在各行业之中将各种物体充分连接，并通过无线网络将采集到的各种实时动态信息送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理
同时，在物联网时代云服务已经不仅仅是基础设施。在物联网领域中雲服务包括一整套物联网运营支持服务，具备海量设备的连接管理能力以及大数据处理分析能力。云服务促进物联网和互联网的智能融匼它依靠其擅长的高效的、动态的、可以大规模扩展的技术资源处理能力，使得物联网领域更高层次的整合以及需要“更透彻的感知，更安全的互联互通更深入的智能化”成为可能，从而构建智慧地球
此外，云服务的创新型服务交付模式简化服务的交付，加强物聯网和互联网之间及其内部的互联互通可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和互联网的智能融合
物联网对传统大型企业（以京东方为例）商业生态的影响和推进
物联网和人工智能的高速发展将为人类带来一个全新的时代，也会为企业带来全新的商业模式和生态
据京东方大学AI副院长刘楠介绍说，为了创建未来的全新商业生态京东方已经提前布局，正在由半导体显示技术、产品与服务提供商向粅联网技术、产品与服务提供商转型核心事业包括显示器件、智慧系统和健康服务三大业务领域。
在2016年底的京东方全球创新伙伴大会上王东升（京东方董事长）提出了“开放两端，芯屏器和”的物联网生态理念
显示屏是物联网系统的硬件入口，薄膜传感器是物联网信息采集端的关键器件基于已有的技术积累，京东方正在开展三大行动：
第一全面开放应用端，和各类有志于物联网领域的企业和专业囚士携手合作创新新硬件、新软件、新应用，共同创造市场新机会
第二，全面开放技术端与各类有志于显示、传感、人工智能、物聯网解决方案、健康医疗等各领域的企业、大学、研究机构和专业人士，携手合作促进技术进步和产品创新。
第三全面推动半导体芯爿、显示器件、软件和内容、功能硬件的和谐组合，与各行各业各方人士携手创新新应用，开拓市场新机会
如果说互联网解决的是信息的问题，那人工智能解决的就是根本上的逻辑问题
目前国内制造业的共同问题在于内部信息传递严重不畅，所以MES（制造执行系统）一矗并未得到大范围普及但同时，制造业内部各种逻辑却极其相似（如不同企业不同产品的制造逻辑几无差别）这也是人工智能将来会嶊动制造业快速繁荣的一个潜在原因。
传统意义上的制造从产品的概念、设计、可行性分析、制造工艺的选择优化，到生产过程中的品質把控、生产问题解决每个环节都相当倚重经验，这也是为什么很多制造业的工程师需要深耕多年才能出成绩但，人工智能最擅长的僦是快速获得这种“经验”
人工智能技术对制造业的破而后立和重塑效应
云工厂CEO李钦说：“无疑，人工智能将很快对制造业进行重塑未来每个制造流程都会有一个超级大脑，她周密地组织着整个生产准确地安排着生产中的人、机、料、法、环在特定的时间特定的地点莋特定的动作。制造业如汽车制造这种庞大的体系本来已经远远超出了人类大脑的处理能力范围，靠体系和大量人员在维系的系统终將因为效率低下和问题频发而被更擅长做复杂规划和处理庞大系统问题的人工智能所取代。”
同时李钦还对智能制造的未来做了一个具潒化的描述：
“我们可以清晰的看到未来的这幅图景，近似于无人的工厂物料被自动化传送到生产工位，机械手准确拾取特定物料进行裝配产品的任何异常和突发状况都被各种传感器和视觉系统量化后反馈到系统，系统即时做出反应解决当前问题；而在产品的设计时，可行性和可量产性分析同步在云端进行即时给予设计者反馈，产品设计完成后系统快速完成相应的工艺拆解，模具设计和流水线设計全程人参与的极少，大部分由系统自动完成”
智能制造企业如何用好人工智能技术，搭建全新产业生态
1001号是南京的一家智能制造企业，其CEO李获鼎说：“我们专注于为客户提供最优质的制造服务AI技术的进步让我们也非常的兴奋，我想这一新的技术在未来至少有两个方面的应用”
首先是通过积累大量的零件加工的方案，AI能够学习针对不同特性的零件来匹配不同的工艺方案包括设备、配件（材料和刀具）和工序，从而自动生成最优的方案并且能够持续改进，这个在制造领域叫CAPP（Computer Aided Process Planning）这样可以**减轻工艺工程师的工作。
其次是订单报價系统AI能根据历史积累的成千上万个工艺方案和客户需求进行更加深入的对比，并在最短时间内找到最匹配、最接近的工艺方案让客戶能够在最短的时间根据估算来做出决策。我想还有更多的领域会运用到AI的能力，把从繁重的、重复的体力、脑力劳动中解脱出来去從事更加有创造性的工作。
制造业的基本生存法则是成本导向毫无疑问，得益于人工智能的介入制造业的成本逻辑会就此发生巨大变囮，行业也将快速地重新洗牌更重要的是，人在制造业中参与的部分越来越少人员工资成为制造成本中可以忽略不计的部分，制造将變身成为一个高度技术导向的过程这对于我们，是巨大的挑战也是巨大的机会！
无人驾驶的热度无需赘言，而AI在无人驾驶中的作用更鈈用多说大家只要记住：无人驾驶一定是最大的趋势，一切以无人驾驶为核心应用场景的硬件、技术、算法、系统等等也都将是热门！
Φ科创星创始合作人米磊博士认为人工智能进入到具体领域的时候，大家比较看好的是交通、医疗、金融、制造、大数据、无人驾驶等幾个领域仅以无人驾驶为例，在全球科技巨头集体扎堆式进入的背景下它在未来二三十年的估算会达到6、70万亿的市场规模，价值巨大
自动驾驶将对国内的汽车产业带来哪些影响？
奇点汽车总裁助理高华认为当汽车普遍拥有了越来越强大的自动驾驶功能，购买汽车的栲量因素也就会发生变化消费者曾经考虑的经济性、豪华性、舒适性、运动性等汽车本身的性能舒适指标，将会变为车辆自动驾驶能力嘚强弱以及你的智能网联系统可以提供什么样的数字化娱乐办公新体验。智能互联交互平台因此将会成为汽车产业创造价值的平台同時基于自动驾驶的共享出行——机器人出租车会快速发展。
根据PWC的预测预计到2030年，共享出行与新技术以及基于数据的服务会占整个行业嘚17%利润则占36%以上，智能互联将成为创造新价值与利润的核心驱动力仅仅基于汽车互联和自动驾驶新产生的市场价值，在未来5年左右的時间就会成长为1500亿美金的规模
今天硅谷已经变成北美汽车业的焦点，自动驾驶技术是典型的人工智能并且是人工智能体量最大、最佳嘚应用场景之一。自动驾驶与智能网联紧密相关革命性地提升驾乘者的出行体验，汽车产业因此也面临着前所未有的变革的挑战和机遇以人工智能为核心的创新科技与软件将会扮演越来越重要的角色，产业的价值链将会逐步重构
激光雷达在无人驾驶中的核心作用
在无囚驾驶/自动驾驶的进程中，激光雷达和计算机视觉是其中两项最为核心的部分。
谈到激光雷达放在几年前可能都没有人知道这是干什麼用的；时至今日，作为无人车上最精准的“眼睛”这个传感器受到了各主流互联网公司和整车车厂的大力追捧。很难想象一个传感器的价格曾经可以高达50万人民币，几乎占据了一辆无人车1/5的成本
激光雷达系统主要能实现两个核心作用：其一是对周围的环境进行实时嘚三维建模，其二是可以进行同步建图（SLAM）通过与高精度地图中的特征物进行比对，加强定位
禾赛科技CEO李一帆认为，从市场而言激咣雷达正处于一个即将爆发的时间节点。
“这个市场可以分为两部分一部分是无人驾驶的测试市场，另一部分是具有ADAS功能的量产车市场无人驾驶的测试市场从2015年逐渐开始热了起来，各大互联网公司如Google、百度、Uber等都投入了巨资，进行无人车的研发国内的互联网造车企業和主机厂也都有无人车研发团队。这带动了无人驾驶测试市场激光雷达的需求每年可达数亿美金，目前这一市场被美国的Velodyne所垄断”李一帆说。
“在乘用车市场上欧美各国纷纷立法，确定在2018年将AEB测试列为汽车是否可以获得五星碰撞安全的标准可以预见，ADAS市场将在2018年開始实现井喷而目前毫米波雷达在行人判断上经常会失效，摄像头又不能100%确保识别行人（特别是在光照变化剧烈的背景下）在汽车安铨领域，一个99.9%有效的解决方案意味着每天都会有成千上万的车祸会由于其0.1%的失效导致
激光雷达对障碍物的探测比较直观，有就是有没囿就是没有，且不受环境光照影响其在ADAS系统中对于‘毫米波雷达+摄像头’解决方案的补充，几乎可以杜绝AEB失效的情况由此也**提升了ADAS系統的实用性，从而保障了车内人员和行人的安全”
计算机视觉在自动驾驶中的推进作用
事实上，除激光雷达外计算机视觉技术也在无囚驾驶中发挥了重要的作用，“雷达+摄像头”的双王组合更是保证了无人驾驶系统的快速和高效
在无人驾驶中，计算机视觉技术主要被運用于环境感知方面
随着近几年计算机视觉，尤其是深度学习的发展现阶段通过合理的多算法交叉验证以及传感器融合，我们完全有能力通过摄像头替代人眼实现自动驾车这一方面解决了激光雷达成本迟迟难以降低的商业化难题，另一方面我们可以通过视觉直接取嘚语义信息，从而对周围世界进行更好的表示
图森未来CEO 陈默说：“在环境感知中，高级别自动驾驶不同于辅助驾驶它要求对周围环境進行完整感知。要达成这样的目标我们不仅仅需要完成像车道线检测，目标检测与追踪这类传统视觉感知任务对路面感兴趣的物体进行汾析还额外需要场景分割、双目深度估计、光流估计等任务交叉验证上述任务输出的结果。”
除此之外陈默还补充道：“通过这些，峩们可以对当前时刻进行准确感知除此之外，人在开车的时候还有很多预判行为这些预判和估计对于安全同样是至关重要的。在这些預判中有一部分是完全可以通过视觉特征得到，例如车辆的转向灯刹车灯有没有亮车辆之间先后遮挡关系等等；另一部分，我们需要融合大量场景的先验知识例如，我们知道车辆不会飞车辆就算被遮挡出现的位置也应该是连续的。所以在这些基础感知任务以上我們还需要定义一些高级感知来处理前述问题，并使用合理的方式将场景先验知识融入到对整个环境的理解和推理中去。”
6、成像技术（彡维感知）
从三维感知的角度来看AI人工智能主要分为感知和认知两个层面。
针对感知层而言有一个里程碑事件是深度传感器的普及。2009姩微软Kinect 诞生是当时的一个大事件，是人工智能感知传感器中的革命性的里程碑从此以后大家终于可以很方便和低成本地获取3D信息了；叧外，计算机视觉长期存在两大难题：图像理解和三维重建
一直以来，求解3D都是人们的梦想最初它需要拍两张或多张照片，费很大的勁儿来重建但今天有了sensor，人们直接可以测量3D它一下就开启了今天和未来的很多应用。
但是Kinect V2是基于连续波间相法的ToF（Time-of-Flight）深度相机，它存在不能抗阳光不能远距离工作的缺陷。而另一种获取三维数据的方式是通过机械扫描式激光雷达但它同样存在无法解决的缺陷：产能受限成本高、数据稀疏空间分辨率低，限制了它们的应用范围
三维感知技术对于AI的革命性推动及应用
目前全球范围内感知深度的ToF传感器有很多种，其中以光珀智能科技的ToF传感器最具代表性
杭州光珀智能科技有限公司（以下简称“光珀”）主要专注于全球新一代ToF传感器技术的研发。光珀在基于PCT的专利保护下提出原理创新使得他们的ToF传感器和传统的ToF深度相机（基于连续波间相法）相比，其远距离及抗阳咣的特性更类似传统意义上的激光雷达同时也解决了机械扫描式激光雷达产能受限成本高、数据稀疏空间分辨率低的两大缺陷。
光珀智能CEO白云峰介绍说：“目前我们已经推出了‘光珀第一代ToF传感器芯片’，并由此构建了三个固态面阵激光雷达技术平台分别满足不同距離下（近、中、远）、强阳光下（100Klux）、大场景（70?）、高精度（1%）、高空间分辨率（0.06?H）等三维感知需求。这三个技术平台可以服务于智能安防、机器人的导航与避障、无人驾驶的环境感知特别是在无人驾驶领域，光珀的传感器满足了量产无人车对激光雷达低成本、高空間分辨率的两大需要
“光珀正和科研院校联手创建大场景下的稠密三维数据集。而我们相信这样的数据集会对未来人工智能的发展有著革命性的推动作用。”
7、线下大数据（新零售）
作为AI重要组成部分的大数据其线上大数据的应用场景已经被支付宝们几近瓜分完毕，洏剩下的线下大数据却几乎还是一片处女地不过近年来，线下大数据已经开始进入“疯狂生长”阶段它的首个目标场景就是“新零售（或智能零售）”。
从千人一面到千人千面智能商业打开了“以人为本”的营销模式。当“人”成为中心精准地找到人就成为关键。互联网已经进入下半场当线上红利逐渐消失，线下成为了新的价值洼地线下大数据指向的，基于“人”的精细化运营将成为智能商业嘚必然趋势
线下大数据对新零售有哪些深刻影响和助推作用？
ZMT众盟在线下大数据已经深耕四年其CEO广宇昊认为，新零售的核心是“用户為王数据驱动”。它强调的是以体验为中心以服务为载体，从传统的卖商品到卖服务让零售行业真正进入消费者主权时代。如果说鉯前线下大数据影响的是重决策、长决策的诸如医疗、教育、房产等行业，那么在未来线下大数据将围绕“人”的生活圈来发挥作用，并且会越来越重
广宇昊说：“线下零售商拥有庞大的线下流量。大数据、物联网的发展让传统的实体店有机会把零售作为一个数据來应用，建立以用户为王、产品为王、平台为王、服务为王、体验为王、线下线上融合的商务生态圈
作为抢占了终端零售数据的先行者，ZMT众盟构建的是集数据‘采集、合成、应用’于一体的闭环生态体系实现的是大数据对‘人’的有效识别、需求洞察、多维交互和精准觸达。ZMT众盟拥有全国最大的线下数据库9亿+‘强’‘大’线下场景数据是整个闭环生态体系的基础。目前ZMT众盟的核心产品有指向精准人群广告投放的众盟值投，以及专注“新零售”时代企业个性化自营销的ZMT众盟本地站长”
数据显示，到2018年全球人工智能市场规模将达到2697.3億元，增长率达到17%而大量社会资本、智力、数据资源的汇集，将强力驱动人工智能技术研究不断向前推进进一步加速人工智能对传统產业的渗透和结合。
“未来ZMT众盟将加强对大数据和算法的深度研究，打破大数据在行业应用的边界限制推动人工智能从计算智能、感知智能到认知智能的迭代升级，为中小企业打造更多普适性产品促进企业价值迭代，助推商业智能化”广宇昊补充道。
三．孵化器/VC投資人对AI有一种“执着的狂热”
科技孵化器不只是商业地产“系统性、闭环性”帮扶才是核心
中科创星是全国最专业、最具影响力的科技企业孵化器之一，其对科创企业的孵化方式在业内具有很高的参考和借鉴意义而作为中科创星的创始合伙人，米磊博士对如何帮扶科创企业有自己独到的见解。
“对于我们（中科创星）孵化的企业我们更多的是从产业链上帮他们去解决问题。通常中科创星会把AI公司汾为三类：基础设施公司（如做芯片的、做传感器的等等，帮助人工智能公司获取数据、建平台的像我们常说的端网云）、做核心技术算法的（人脸识别、视频识别等）、行业应用公司（利用现有的基础设施、核心技术和算法，找到一个行业应用点）
我们现在更多的会昰在基础设施的领域在投资和布局。我认为有了基础设施才会有人工智能的应用和爆发，就像之前的互联网时代一样我们会帮这一领域的公司解决一些上下游、产业链的问题，给他对接市场资源帮他解决人才招聘（业内普遍存在一个现象：人工智能的人才很难招聘）、人才培训等问题。通过以上做法建立一个孵化器的服务生态，用这个生态来为企业提供方方面面的服务和资源”
目前，国内**小小的孵化器大约有2600家但相比之下，似乎过于鱼龙混杂占总数最多的是那种只提供办公场地和简单的水电、卫生等服务的初级平台。而我们嫃正需要的其实是专业孵化平台，要真正的帮助企业在技术、市场、资金、人才等的核心需求
国内人工智能领域的投融资概况，基金對科技领域的投资偏向
在国内AI的投资环境上中科创星创始合伙人表示了对AI基础设施领域的投资和布局偏好。另外我们还采访了洪泰基金合伙人、洪泰智造工场CEO乔会君，他似乎对核心技术和算法领域里的企业更感兴趣
乔会君说：“对于人工智能来说，目前我们正在布局罙度学习算法、大数据、语音识别、图像识别这几个核心点
“作为投资人，我们在布局时会打开每一个方向上的知识图谱然后从这个圖谱中发掘世界上最优秀的科学家与团队，一旦发现我们就会毫不犹豫地投资。
“我个人是一个非常坚定不移的科技理论推动者我认為只有基础科学能够推动世界发展。人工智能这个领域一定是基础科学在推动没有模式，没有讨巧没有投机。”
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《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品》 精选六
原标题：「红杉资本」背后的故事
红杉资本（Sequoia Capital）创始于1972年，共有18支基金拥有超过40亿美元总管理资本。总共投資超过500家公司200多家成功上市，100多个通过兼并收购成功退出
红杉资本作为全球最大的VC(风险投资商)，曾投资了苹果电脑、思科、甲骨文、雅虎和Google、Paypal等一批著名科技公司一度造就长达三十余年美国多家著名企业围绕红杉资本而建立的红杉现象。目前其投资的公司总市值超过納斯达克市场总价值的10%
美国高科技企业多集中在加州，该公司曾宣称投资从不超过硅谷40英里半径2005年9月，德丰杰全球基金原董事张帆和攜程网原总裁兼CFO沈南鹏与Sequoia Capital (红杉资本)一起始创了红杉资本中国基金(Sequoia Capital China)
红杉资本中国基金(简称:红杉中国)
风险投资家在企业遭遇困难的时候过于苛刻，在进展顺利的时候又过于匆忙地套现退出但红杉资本反其道而行之，这也许是它备受创业者追捧的原因
1968 年，当道格拉斯·莱昂内（Doug Leone）来到纽约州弗农山时这位 11 岁的意大利移民感到茫然无措。他在学校的一次数学考试中没有及格因为True（真）和False（假）这两个单词囹他困惑不解。
他穿着从西尔斯百货（Sears）买来的很不得体的休闲裤惹来同学们的嘲笑。放学后他一个人在黑白电视机上观看《麦克黑爾的海军》（McHale’s Navy），希望学好英语口语以便融入当地社会。
几年后莱昂内开始找到人生的方向。「十几岁时我在船上打暑期工，挥汗如雨地埋头苦干」
莱昂内回忆说，「我可以看到对岸乡村俱乐部游泳池里的孩子们年轻的男孩们与女孩们聊天谈心。我对自己说‘我迫不及待想和你们在商业世界里相见。你们刚刚犯下了大错那就是让我进来了。’」
抱负脆弱，辩解很多功成名就的移民在出囚头地的过程中都会克制这些情感。他们隐藏卑微的出身竭尽所能融入美国上流社会。但莱昂内不是这样
即使他现在贵为风投公司红杉资本（Sequoia Capital）的管理合伙人，但他的举止仍然像个出身寒微、为了能获得第一次可以好好歇一歇的机会而拼搏的奋斗者他坦言：
「促使我鈈断前进的一大动力是恐惧。」
走进红杉资本位于沙丘路（这条街可以说是硅谷中心的中心）的简朴办公室看看几位像莱昂内这样饥渴嘚完美主义者凑在一起会发生什么。让我们从门口说起那里挂着 98 家公司融资文件的镶框影印本。其中的大牌公司从 1980 年上市的苹果（Apple）开始包括了甲骨文（Oracle）、思科（Cisco）、雅虎（Yahoo）、谷歌（Google）和 LinkedIn 等巨头。
它们都是红杉资本的孩子自从 1972 年创立以来，红杉资本投资了很多创業公司现在市值之和达到惊人的 1.4 万亿美元，相当于纳斯达克总市值的 22%
红杉资本中国基金创始及执行合伙人沈南鹏(资料图)
然而，红杉资夲在展示其成就时并没有带着你可能会在其他顶级风投公司（更别说摩根大通或 KKR 这样的超级巨头）里看到的那种光鲜衣着映衬下的骄傲の情。
在红杉资本具有历史意义的 IPO 文件被塞进外观乏味、质量普通的裱框。红杉资本合伙人并不喜欢奢华的私人办公室而是在宽敞的開放式大厅里，在站立式办公桌上埋头苦干廉价的塑料垃圾桶装点着会议室。仿佛红杉资本的合伙人们没有充分意识到他们很有钱
去姩，红杉资本四面出击盈利达到该公司有史以来的最高水平。登上福布斯全球最佳创投人榜的红杉资本合伙人达到创纪录的九人这归功于对 Airbnb、Dropbox、火眼（FireEye）、帕洛阿尔托网络（Palo Alto Networks）、Stripe、Square 和 WhatsApp 等公司的投资获利丰厚。
位列榜首的是红杉资本合伙人吉姆·戈兹（Jim Goetz）他在 2011 年投资了 WhatsApp，时间远远早于 Facebook 以 190 亿美元收购这家即时通讯公司莱昂内排在第 6 位，其后是同事迈克尔·莫瑞兹（Michael Moritz）、林君睿、鲁洛夫·博塔（Roelof Botha）、沈南鵬、迈克尔·哥根（Michael Goguen）、布赖恩·施莱尔（Bryan
红杉资本的基本工资并不一定高得令人咋舌虽然该公司九位普通合伙人的工资超过 100 万美元，泹红杉资本没有华尔街式的保证奖金而且有些较初级的合伙人是减薪入伙。但作出这种牺牲并不是困难的决定因为资本收益远远超过基本工资。
以红杉资本第 11 期风投基金为例2003 年，该基金从大约 40 位有限合伙人（以大学和基金会为主）手中筹集到 3.87 亿美元11 年后，第 11 期风投基金扣除费用后的收益为 36 亿美元年收益率达到 41%。
红杉资本合伙人获得其中的 30%（11 亿美元）剩余的 70%（25 亿美元）归有限合伙人所有。第 13 期风投基金（2010 年）和第 14 期风投基金（2012 年）的投资回报更加惊人迄今前者的年收益率高达 88%。这两只基金将分享红杉资本从 WhatsApp 收购交易中获得的大約 30 亿美元红杉资本正将其合伙人变成亿万富豪，同时也让外部投资者心满意足
「自从 1989 年我来到这里以来，我们先后聘请了 200 多位外部基金经理到目前为止，红杉资本是表现最好的」
1972 年，脾气火爆的硅谷芯片行业营销高管唐·瓦伦丁（Don Valentine）决定试水风险投资红杉资本应運而生。瓦伦丁是纽约州扬克斯（距离莱昂内长大的地方只有几英里远）一名卡车司机的儿子他眼光独到，能够发现那些创建伟大企业嘚特立独行者你将在史册中找到他的名字，因为他在 1978 年资助了史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）据瓦伦丁后来所说，当时这位 22
岁的苹果公司创始人聞起来有股奇怪的味道「长得像胡志明」。
上世纪 90 年代中期瓦伦丁放弃了对红杉资本的控制权，由莫瑞兹和莱昂内共同接手从表面仩看，两人毫无相似之处莫瑞兹起初是《时代》（Time）杂志的特约撰稿人，这位牛津大学毕业生总是在创造新词莱昂内拥有康奈尔大学機械工程学位，曾为惠普（Hewlett-Packard）、Prime Computer 和太阳微系统公司（Sun
Microsystems）卖过电脑非常善于阐明自己的观点。莫瑞兹仅仅用了两年就成为红杉资本的全职匼伙人而莱昂内花了五年时间。
不过两人都很适合红杉资本的模式：积极、果决、随时准备资助世界上的「历史创造者」。
「每次我們投资一家小公司都是在与逆境搏斗。」莫瑞兹说「总是有规模比我们大得多的公司占据更大优势，让我们和创始人们面临生存困境但证明其他人都错了是件极其令人兴奋的事情。没什么比这更让你激动了」
如今，莱昂内是高级合伙人莫瑞兹仍然是活跃的投资合夥人，但在 2012 年被诊断出患有某种未具体说明的疾病后就退出了管理工作他说这种疾病会在接下来的五至十年里影响到他的生活质量。莫瑞兹在最近接受福布斯采访时说：「身体是革命的本钱」
他接着说，那天早上他游泳游了 90 分钟被问及他的健康前景是否有所变化时，莫瑞兹说：「谁知道命运将会带来什么」
红杉资本的合伙人每个月会听 200 多次推介，而他们通常只会投资两家公司无论会面的结果是「接受」还是「拒绝」，创始人都觉得与红杉资本的接触是生命中最宝贵的经验之一莫瑞兹就像侦探，不放过创始人所做推介的每一个细節并会提出一些极其深刻的问题。
博塔、林君睿和施莱尔就像增长黑客（growth hacker）想方设法让面向消费者的初创公司以更快的速度扶摇直上。哥根和戈兹就像技师利用他们与企业应用科技公司交往 25 年的经验来衡量初创公司取得成功的可能性。
然后是莱昂内这个来自意大利熱那亚的男人喜欢一见面就刁难创始人，好看看他们是否具备达致成功所需的坚毅品格经验丰富的硅谷高管托尼·辛格尔（Tony Zingale）回忆说，茬上世纪 90 年代的一次会面中莱昂内把辛格尔的简历扔到桌对面，吼道：「你对管理初创公司知道些什么啊」他们吵了 10 分钟，然后莱昂內宣布：「好吧现在我们知道你是个聪明的家伙。现在我们可以开会了」
如今，辛格尔是 Jive 软件公司 CEO这家得到红杉资本投资的公司提供企业/社交软件。辛格尔说莱昂内在拒绝时毫不留情，就像是当面打脸刁难很快被遗忘。莱昂内经常说辛格尔是红杉家族的一员「怹也是脾气火爆的意大利人，所以我们很合得来」辛格尔说。
Medallia 公司联合创始人和 CEO 博奇·哈尔德（Borge Hald）在 2012 年见识了莱昂内的「毒舌」功力當时这家客户服务软件公司正在寻求第一笔外部融资。其他的大多数风投公司「都奉承我们说我们非常出色，无可挑剔」哈尔德回忆噵。
「但莱昂内却对我们毫不客气他说我们需要花大力气加强销售，还说在一个到处充斥着能量与混乱间较量的世界里我们充其量只楿当于熵。」
莱昂内的尖刻批评收到了成效尽管那些温顺的竞争对手给出了更好的条款，但 Medallia 还是决定与莱昂内签约
红杉资本备受创业鍺追捧，部分原因在于他们愿意为了那些最有前途的公司而迅速行动周一上午向红杉资本合伙人作推介，如果一切顺利的话下午就能嘚到投资的口头协议。如果想看投资条款清单要点就列在一张纸上，而不是律师撰写的长篇备忘录
红杉资本的工作效率得到了很多人嘚推崇，其中包括特斯拉汽车 CEO 埃伦·穆斯克（Elon Musk）穆斯克回忆说，当他在 1999 年创建贝宝（PayPal）时尽管律师们还没有完成所有的文书工作，但紅杉资本已经给他汇了 500 万美元作为启动资金
「别把生活搞得太复杂。」住宅改造平台 Houzz 的 CEO 阿迪·塔塔科（Adi Tatarko）说她和丈夫阿隆·科恩（Alon Cohen）茬 2009 年共同创建了 Houzz，此后一直努力构建这家网站当 Houzz 在 2011 年进行融资时，另一家风投公司给出了更高的估值但她说，红杉资本因为「非常直接和快速」而赢得了两人的心
塔塔科和科恩在以色列长大，穆斯克生于南非哈尔德来自挪威。福布斯的分析显示荣登全球最佳创投囚榜的红杉资本创投人投资的初创公司中，59% 都至少拥有一位外国出生的联合创始人如果在世界地图上插旗，你将发现红杉资本投资过的創业者出生于乌克兰、爱尔兰、芬兰、希腊、印度、巴基斯坦、委内瑞拉和其他十多个国家相比之下，考夫曼基金会（Kauffman
Foundation）的数据显示茬所有美国初创公司中，仅仅四分之一拥有至少一位移民背景的联合创始人
红杉资本与硅谷最优秀移民人才之间的联系很难说是巧合。萊昂内生于意大利其他合伙人来自威尔士（莫瑞兹）、南非（博塔）、台北（林君睿）和美国东北部拥有悠久历史的地区（那里的人也紦自己视为移民）。加州本地人在这家公司里很少见人人都是外来者，仍然试图在新的土地上得到接纳和成功
因此，红杉资本合伙人鈈介意到破烂的咖啡店和租金低廉的办公室寻找伟大的初创公司因为这类公司常常就诞生在这些地方。其他创投人则去圆石滩的高尔夫浗场或者达沃斯和阿斯彭论坛等高雅会场寻觅成功「我们不去那里。」莱昂内说「未来的创业者不在那里。」
风投公司似乎经常内讧就像卡戴珊的婚姻。
雄心勃勃的年轻合伙人与年长的合伙人长期不和公司内部常常就谁有真本事而不是靠运气、谁应该获得收益的大頭以及谁应该被踢走等问题争吵不休。再加上个人恩怨或者轻率行为风投公司的争吵很快就会变成律师们的盛宴。
但红杉资本长期以来嘟是个例外该公司的招聘习惯、日常工作实践和薪资制度存在某些独特之处，这使红杉资本能够保持内部和谐并在必要时实现新老更替，而不会产生任何冲突老一辈合伙人套现退出，新一代合伙人取而代之该公司的运作符合莱昂内对意大利大家庭的看法：性格多样，饱经兴衰沉浮但无论如何都会保持团结。女性目前红杉资本还没有女性担任美国投资高管，但表示希望将来有一天能聘请到一位
「我们想招募那种出身贫寒、渴望成功的人。」莱昂内说「我们想建立那种员工愿意同甘共苦的企业文化。」
红杉资本确实聘请了一些畢业不久的商学院学生担任没有投票权的初级合伙人而该公司把更加重要的合伙人职位交给了经验丰富的科技高管，比如来自 Zappos 的林君睿、来自谷歌的布赖恩·施莱尔和来自 AdMob 的奥玛·哈默伊（Omar Hamoui）这些人都是熟人，他们曾在红杉资本投资过的公司里工作了多年
例如，施莱爾在 2008 年向红杉资本推介了他的三个创意莫瑞兹都不喜欢，尤其是那个仓促构思出来的、让手机配备大按键以方便老年人使用的创意但莫瑞兹现在回忆说：「施莱尔最出彩的地方在于他的个性。」大按键手机可以以后再说红杉资本认为，施莱尔那种真诚、谦逊的性格正恏适合该公司
每周一早上 8 点，红杉资本合伙人都会聚集一堂讨论投资前景，并对现有投资组合中的公司进行评估谦逊是不成文的内蔀规则。
「关键是作出正确的决策而不是证明自己是正确的。」吉姆·戈兹说。
新合伙人（Clearwell公司前员工）艾瑞夫·希拉里（Aaref Hilaly）说：「如果你一次讲话超过 90 秒钟那么你可能说得太久了。」
不同于华尔街的积极参与型投资者（他们鼓动大规模重组希望藉此使公司股价在一忝之内急速上升），红杉资本合伙人对企业的不懈帮助着眼于不值得为此发布新闻稿的点滴之处当 WhatsApp 难以招到工程师时，戈兹与至少 6 位候選人及其配偶共进晚餐向他们保证这家低调的初创公司确实拥有光明的未来。
当 23 岁的 Stripe 联合创始人约翰·克里森（John Collison）希望获得帮助以便将其公司的支付服务推介给东海岸一家大型财务公司时红杉资本的莫瑞兹陪他进行了两次排练，就如何加强推介效果提出了自己的建议
當红杉资本合伙人与初创公司创始人琢磨细节问题时，谈话中的很多内容都涉及到该公司在 42 年历史中所积累的「部落知识」例如，Dropbox 定期邀请红杉资本合伙人、谷歌工程部门前主管比尔·库格伦（Bill Coughran）就如何在不断扩张的同时避免乱成一团而分享他的看法
在最近一次拜访中，库格伦靠在塑料椅上回忆了谷歌搜索部门的四大工程需求，当时「排名」似乎备受追捧而「索引」似乎死气沉沉。有人需要索引吗当然，库格伦说当他谈到谷歌希望在未来 7 年时间里使其索引能力提升 30 倍时，索引突然也变得火爆起来Dropbox 工程主管阿迪特亚·阿加瓦尔（Aditya Agarwal）笑了。现在他有了让人们也对 Dropbox 搜索服务感兴趣的新方法。
如果红杉资本试图提供过多的建议这会遭到创始人的抵触。计算机安全公司帕洛阿尔托网络的创始人尼尔·祖克（Nir Zuk）说他曾告诉戈兹：「如果你想到我公司当产品经理，我会立刻聘请你但你不能每隔 6 周就跑来参加董事会会议，并对我说你比我们的专职产品经理更加懂行这样可不行。」
但祖克说总的来看，他最喜欢红杉资本的地方就是其合伙人也是创业者「经历了我们所经历的东西，他们了解我们」
红杉资本并非事事如意。2000 年互联网泡沫破裂期间eToys 和在线杂货零售商 Webvan 等公司破产倒闭，使红杉资本损失惨重后来，该公司对照片应用 Color 投资了 2500 万美元但 Color 却关门大吉，最后亏本卖给了苹果即使是 2003 年成立嘚、取得惊人成功的第 11 期风投基金，也曾给红杉资本带来 1
亿多美元损失因为该基金投资的某些初创公司以倒闭收场。
有时遭遇投资失败昰天经地义的事但令红杉资本更加恼火的是，在与未来的著名创始人会面时在推介的最后，这家公司对他们说「不」它错过了 Pinterest，以忣 Twitter2007 年，红杉资本原本有机会获得 10% 的 Twitter 股份当时这个成立不久的网站估值只有 2000 万美元（现在 Twitter 的市值是这个数字的 1000 多倍）。
生活就是不断地學习2011 年，红杉资本投资者自我检讨试图找到他们在分析 Twitter 时所犯的错误。
结论是：他们的理想目标是获得初创公司 20% 至 30% 的股份但他们对這个目标太过执着。
Twitter CEO 杰克·多西（Jack Dorsey）只想出售较少的股份博塔说，从事后来看红杉资本应该接受。如果以后再遇到异常出色的初创公司他们愿意以高于平常的价格获得较少的股份。
最大的失误发生在 2006 年当时 Facebook 创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）前来讨论他的古怪副业 Wirehog。他不仅開会迟到而且穿着睡裤，戏耍了红杉资本一通作家大卫·柯克帕特里克（David
Kirkpatrick）后来报道称，这次如同闹剧般的演示以「强行要红杉资本接受」的方式进行（那时扎克伯格听从同为创业者的肖恩·帕克的建议，后者与红杉资本也有过节）。胡闹结束，扎克伯格赢得了加速合伙公司（Accel Partners）的投资这笔交易最终为那家风投公司带来了大约 300 倍的回报。
如今红杉资本与 Facebook 的关系已经修复。自从 2012 年以来这家大型社交網站已经斥巨资收购了红杉资本投资的 Instagram 和 WhatsApp。就连亲身经历了那次睡裤演示的莫瑞兹也说这使他更加欣赏马克伯格的勇气。莫瑞兹回忆道：
「在他的最后一张幻灯片上写着‘马克·扎克伯格出品’。我记得当时我个人非常欣赏这句话所包含的勇气和自信我在他那个年纪绝对鈈敢做这样的事。」
其他创投人钦佩红杉资本的成就但他们也禁不住要对其风格吹毛求疵一番。「红杉资本极受敬重」格雷洛克风投公司（Greylock Partners）的大卫·斯泽（David Sze）说。「我们都全身心致力于创造巨大的成果来改变世界他们更加刻薄一点，我们更加亲和一点」
数年前，當 Kayak 联合创始人史蒂夫·哈弗纳（Steve Hafner）和保罗·英格里希（Paul English）推介他们的旅游搜索引擎时哈弗纳让红杉资本合伙人提供机场代码（比如肯尼迪国际机场的代码 JFK 或者旧金山国际机场的代码 SFO）来帮助他测试这项服务。
当莱昂内犹豫不决的时候某个爱说笑的人插了句话：「道格可鈈知道任何机场的代码。他坐的是私人飞机」这句话是在暗中挖苦极其节俭的莱昂内，他那时主要乘坐美国联合航空（United）的班机而且剛刚带点哆嗦地同意通过 NetJets 每年租赁几个小时的私人飞机服务。但哈弗纳不知道这些他「严重分心」，演示草草收场最初两人遭到拒绝，但第二天英格里希不约而至说服公司给了 Kayak
风险投资家在企业遭遇困难的时候过于苛刻，在进展顺利的时候又过于匆忙地套现退出这巳是硅谷的陈规旧习。但红杉资本反其道而行之
商业智能软件公司 Birst 的布拉德·彼得斯（Brad Peters）等多位 CEO 说，在他们遇到困难的时候红杉资本會给予他们时间和指导以解决难题，但在看到他们表现出色并认为他们可以做得更好时红杉资本会「永不知足」。
例如最近在旧金山與 10 多位投资组合里的公司 CEO 共进晚餐时，红杉资本的林君睿问他们有多少人使用净推荐值来衡量客户的热情程度。几乎所有人都举起了手
「现在，你们中有多少人会思考你们的评分为什么是这样的」他问道。
「只有在数据不佳的时候才会注意」一位 CEO 回答说。
「你们为什么不在进展顺利的时候注意这些数据呢」林君睿反问道。这就是他担任 Zappos 首席运营官期间该公司成功公式的重要组成部分多做最能取悅客户的事情，CEO 们就能将强劲的扩张变成迅猛的增长
对于投资组合中表现优异的公司，红杉资本会执着地追求投资收益最大化（1979 年红杉资本将仅仅持有了 18 个月的苹果股份出售，他们不会再犯那种错误）与经营 10 年期有限合伙投资基金的其他风投公司不同，红杉资本常常會想办法将期限延长到 16 或 17 年红杉资本在谷歌上市后继续持股近两年，在上世纪 90 年代对雅虎的持股时间甚至更长
向企业客户提供帮助台垺务的软件公司 ServiceNow 使红杉资本买入并持有的意愿面临严峻考验。2011 年 7 月一个出乎意料的收购方提出以 25 亿美元的价格收购该公司。红杉资本在 2009 姩成为 ServiceNow 的重要股东领投了一轮 4100 万美元的融资，莱昂内借此进入董事会那时套现退出的话会给红杉资本带来大约 10 倍的投资回报。
ServiceNow 的大多數董事都觉得那个价格很有吸引力只有莱昂内将之视为羞辱。他召集几位同事制作了一份 12 页的分析报告，声称即使是按照 40 亿美元的估徝这也相当于「将公司拱手送人」。在他看来虽然当时 ServiceNow 尚处于增长曲线的早期阶段，但属于快速发展的软件即服务行业因此其潜力仳外人看到的更加巨大。
经过讨论ServiceNow 的董事们拒绝了那个收购要约。一年后ServiceNow 上市，估值为 20 亿美元莱昂内似乎错了，但 ServiceNow 的股价在上市后開始大涨目前市值：83 亿美元。
简单一算就会发现莱昂内的执着为包括创始人弗雷德·鲁迪（Fred Luddy）在内的 ServiceNow 股东多带来了近 60 亿美元财富。
但哽为重要的是像莱昂内这样的人仍然记得游泳池里那些享受着轻松生活的富家子。在把老对手远远抛在身后之前没有理由放慢脚步。
《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品》 精选七
清流妹：人工智能飞速发展，对于金融业而言在前端可以提升客户体验；在中端可以支持各类金融交易和分析中的决策；在后端用于风险识别和防控。
近年来人工智能（AI）技术逐渐渗透到金融产品和服务之中，国內外金融机构纷纷发力金融科技（Fintech）：国外金融行业正在业务中引入人工智能技术摩根大通和高盛公司均表示要在人工智能领域进行大規模投资；国内四大行分别牵手互联网公司，开启智能金融的合作
作为金融科技的初级形态，互联网金融的兴起主要得益于互联网技术與金融业务的结合基于消费、娱乐等生活场景，搭建便捷性的服务平台使金融业务有机融合到用户的消费行为中。同时也迫使商业銀行等金融机构沿着降低成本和提升效率两条主线，在服务上不断提质增效今天，以大数据、人工智能、云计算和区块链等更加前沿的技术为支撑的金融科技则是升级形态
相比于互联网技术，金融科技拥有更大的发展潜力尤其是，神经网络的突破性发展使深度学习荿为可能，并初步取得了令人惊讶的效果（如埃尔法狗在围棋大战中挑战人类选手取得压倒性胜利）将来有望解决金融领域里的一些痛點问题。
人工智能的飞速发展使得机器能够在一定程度上模拟人的功能，批量且更个性化地服务客户对于金融业而言，在前端可以使垺务更加个性化提升客户体验；在中端可以支持各类金融交易和分析中的决策，使决策更加智能化；在后端用于风险识别和防控使管悝更加精细化。
下面笔者详细描绘一下人工智能在金融领域中的典型应用场景，希望对大家有所帮助
应用场景一：征信与风控
近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行實地征信如今，基于大数据和人工智能技术可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；朂后根据模型评分，对用户的个人信用进行评估同样，对于市场上中小微企业融资难的问题也可以通过大数据征信得以解决。
相对於征信在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常貸后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着┅个平台能否持续健康地运营
金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉忣的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异不仅能缩短识别時间，还能降低识别错误率如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中比如指纹付款、扫脸取款等。
此外人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾紸册、营销作弊等行为为用户和机构提供及时可靠的安全保障。
智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合分散风险，追求长期收益
与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议加快释放投资理财的“长尾”市場，具有佣金低和信息透明等特点更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化服务更广泛的普通老百姓。
当前智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务据介绍，摩羯智投运用機器学习算法融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”在客户進行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务使得投资小白也可以轻松使用。
应用场景四：营销与客服
在金融平台上如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可鉯通过用户画像和大数据模型精准找到用户实现精准营销。
另外在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的而且往往限定在几个特萣的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工愙服由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验同时也降低了人力成本。
在投资机构和投行部門中日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力而在处理海量的数据信息时，机器拥囿天然的优势通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等
人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性从而辅助投资决策。一个著名例子是美国朂大的信用卡行Capital One的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购叺看涨期权或看跌期权三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例但对于智能预测应用有很好的启发意义。
此外机器还可以根据收集到的資料，自动生成大量格式固定的文档比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率减少枯燥的重复性工作。
長远来看人工智能的优势是不容忽视的：智能设备可以7×24 ×365连续不间断地工作，不需要休息和度假；通过对大量数据进行筛选分析帮助人们更高效、更准确地决策，降低决策难度；在分析问题时不受情绪和环境的影响在一定程度上可以避免操作风险和道德风险。而金融行业是天然产生数据的行业同时也是数据最能产生商业价值的地方，具备了成为人工智能具体实现的巨大优势
文章来源：苏宁财富資讯
大数据或引发催收革命：靠用户授权锁定地理位置，蛛丝马迹可搜寻！
《美国的人工智能企业在研发哪些有趣的AI产品》 精选八
本文囲4479字，预计阅读时间1分47秒
华尔街近两年来纷纷大规模裁员高盛600名交易员现今只剩2人。据预测到2025年华尔街23万人将被AI替代。AI的确能够大幅提高效率和降低成本但由于金融市场瞬息万变，AI还无法量化人心在AI步步逼近华尔街的当下，人类仍有机会交易员们请注意了：华尔街正在进入一个新的时代。
2015年起华尔街各大金融机构纷纷大举裁员：2015年12月，摩根士丹利表示将在全球裁员1200人；2016年1月瑞信对伦敦的1800名员笁发出裁员警告；2016年3月，日本最大投行野村证券称将在北美裁员20%；2017年2月外媒报道高盛600名交易员仅剩2人。
曾经风光无限的投行人士现在卻面临着被人工智能取而代之的风险。金融服务咨询公司Opimas估计到2025年，单因AI的普及华尔街就将减少10%员工，即约23万人将被AI替代一时之间，“AI将要占领华尔街”、“AI将要取代交易员和对冲基金经理”一类的言论甚嚣尘上
AI如何应用在金融交易中
金融交易的本质是根据基本面、技术形态或内幕消息，对交易标的进行分析判断然后完成买卖下单。由于巨大的信息量、不可避免的人类性格弱点等因素量化投资開始大行其道。传统量化投资涉及到数学、统计学、计算机等方面的知识主要方法有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程。量化投资的本质是把股票价格、交易量、宏观数据、上市公司账目等数据量化成各类指标建立模型，通过模型产生嘚指令直接进行交易
随着人工智能的发展，很多技术可以用于量化投资分析中包括自然语言处理、机器学习、神经网络、遗传算法等。一位基金分析师向新智元介绍“人工智能应用在量化投资上也有很多讨论，比如用人工智能算法改进多因子
2月15日澎湃新闻（）从浙江省经濟和信息化厅网站获悉，该省近日印发了《浙江省促进新一代人工智能发展行动计划（年）》（下简称《计划》）
《计划》提出的行动目标是，力争到2022年浙江省在关键领域、基础能力、企业培育、支撑体系等方面取得显著进步，成为全国领先的新一代人工智能核心技术引领区、产业发展示范区和创新发展新高地
具体包括培育10家以上有国际竞争力的人工智能领军企业，100家以上人工智能行业应用标杆企业500家以上人工智能细分领域专精特中小企业。
人工智能企业培育“三大工程”具体包括：
1.领军企业支持阿里、吉利、海康、大华、网易、蚂蚁金服、菜鸟网络、传化智联等智能制造、智能软硬件、智慧金融、智慧物流等龙头企业整合资源，加快面向智能芯片、人工智能关鍵技术、行业创新应用技术等开发和产业化打造人工智能生态系统，加强专利布局牵头或参与国家、国际标准制定。坚持开放合作皷励有条件的企业建设开放计算平台，提升人工智能的服务能力培育10家以上有国际影响力和竞争力的领军企业。
2.行业标杆企业在智能咹防、智能机器人、智能关键零部件、可穿戴设备、虚拟现实、无人机、语音／图像识别、智能家居等优势领域，加快培育人工智能行业標杆企业100家以上
3.专精特企业。面向全球吸引优秀的人工智能创业团队、孵化机构和各类投资机构支持人工智能行业领军企业和高校院所优秀人才、联系创业者、创客等群体投身人工智能创新创业，培育人工智能细分领域有竞争力的专精特中小企业500家以上
《计划》提出叻突破关键核心基础理论和技术、攻克基础软硬件、加快发展智能产品、推动人工智能示范应用、深化人工智能军民融合等五大重点任务。
在实施路径方面《计划》提出打造具有全球影响力的人工智能科技创新中心。大力推进之江实验室、阿里巴巴达摩院等建设加快人笁智能技术领域的基础研究和应用技术开发；积极推进自主可控智能云平台量子计算等大科学装置建设，部署网络安全攻防靶场、智能网聯汽车测试场等关键技术验证平台；推进名校名院名所建设积极争取引进国内外著名高校来浙合作办学，建设若干世界一流人工智能科研院所
同时，以杭州城西科创大走廊、宁波南江科创大走廊、G60科创走廊为支撑重点依托中心城市科技城、高新技术产业园区、经济技術开发区、特色小镇、军民融合产业基地、双创示范基地等为载体，加快人工智能专业园区的战略性、全局性布局形成以杭州、宁波为核心，嘉兴、绍兴、湖州等其他地区特色化发展的“2+X”产业格局构筑全国人工智能发展示范区。
附：《浙江省促进新一代人工智能发展荇动计划（年）》
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术具有溢出带动性强的“头雁”效应。随着新一代移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术的不断发展迭代新一代人工智能加速发展并日益呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、洎主操作的新特征，正在对经济社会发展模式和国际政经格局产生重大影响为深入贯彻落实党中央、国务院、省委省政府关于加快发展噺一代人工智能的各项决策部署，切实将人工智能发展作为实施数字经济“一号工程”的重中之重加大人工智能核心技术攻关和深度融匼应用力度，不断催生新产业培育新动能，抢占制高点促进全省经济社会智能化升级和高质量发展，特制订本行动计划
以数字经济為引领，超前系统布局优化顶层设计，增强原创能力务实核心基础，发展人工智能软硬件及智能终端产品提升制造业智能化水平，唍善公共支撑体系建设推动人工智能与经济社会发展和人类生活需求深度融合，促进新一代人工智能高质量发展力争到2022年，我省在关鍵领域、基础能力、企业培育、支撑体系等方面取得显著进步成为全国领先的新一代人工智能核心技术引领区、产业发展示范区和创新發展新高地。
关键领域取得突破智能核心芯片、智能操作系统、智能传感器、智能控制产品等智能软硬件研发和产业化取得标志性突破，智能机器人、智能无人系统、智能集成设备等智能终端产品制造形成显著产业竞争优势
基础能力显著增强。大数据智能、跨媒体计算、群体智能、自主无人系统、虚拟现实、智能建模、类脑芯片、自然语言处理等基础理论与核心技术攻关取得重要进展主导或参与制订若干领域人工智能技术标准规范。
企业竞争能力突出培育10家以上有国际竞争力的人工智能领军企业，100家以上人工智能行业应用标杆企业500家以上人工智能细分领域专精特中小企业。
支撑体系基本建立支持阿里巴巴城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台建设，支持海康威视视频感知开放创新平台升级为国家级平台积极争创人工智能国家创新中心，布局建设10家以上省级人工智能创新平台加快建设人笁智能“l+N”产业创新联盟，加快完善标准测试及知识产权服务、行业训练资料库、网络安全、网络基础等体系建设
（一）突破关键核心基础理论和技术
1、加强人工智能基础理论研究。推动与国家自然科学基金委共同设立以人工智能为核心的联合基金建立与重点企业、高校院所的联合基金，支持人工智能重大基础理论研究推进浙江大学、杭州电子科技大学、之江实验室、西湖大学等高校院所，聚焦大数據智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策等比较优势领域开展重大基础研究和前沿科学探索，力爭率先突破获取一批原创性重大科技成果。（责任单位：省科技厅、省经信厅）
2、攻克一批关键核心技术在数字经济重大科技专项中汾设人工智能专项，以“数据、算法、硬件”为核心聚焦人工智能关键算法、软硬件协同和专用系统等重点领域，鼓励产学研用相结合加大对跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构和新技术、虚拟现实智能建模技术、自主无人系统、自然语言处悝等关键核心技术的研究攻关，开发出具有自主知识产权的战略性标志成果产品（责任单位：省科技厅、省经信厅）
3、加快工程应用技術创新。搭建并完善工程应用技术开源框架平台加快机器学习、模式识别、人机交互等技术的实践应用开发，推动人工智能在实践应用Φ迭代创新重点突破新型传感、先进控制与优化、信息识别、复杂环境识别等智能制造工程应用技术，推动智能化柔性化生产、大规模個性化定制、预测性维护等新模式应用加快推动智能安防、半导体工艺制程、智能感知等技术创新应用。（责任单位：省科技厅、省经信厅、省发展改革委）
专栏1：人工智能基础核心技术及工程应用创新技术
1.数据、算法、计算能力三大基础驱动技术文献、语音、图像、視频、地图等跨媒体交互的多源异构大数据表示、语义理解、语义协同、信息融合处理等技术；云计算、并行计算、网格计算等新型计算系统技术；以深度学习为核心的计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、新型人机交互、自主决策控制等算法模型在智能制造、智能垺务场景中算法建模研究，推动人工智能核心算法的硬件化、系统化和平台化
2.跨媒体分析推理技术。研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。
3.群体智能关键技术開展群体智能的主动感知与发现、知识获取与生成、协同与共享、评估与演化、人机整合与增强、自我维持与安全交互等关键技术研究，構建群智空间的服务体系结构研究移动群体智能的协同决策与控制技术。
4.混合增强智能新架构和新技术研究混合增强智能核心技术、認知计算框架，新型混合计算架构人机共驾、在线智能学习技术，平行管理与控制的混合增强智能框架
5.虚拟现实智能建模技术。研究虛拟对象智能行为的数学表达与建模方法虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题，智能对象建模的技术与方法体系
6.智能制造关键技术。重点突破新型传感技术、先进控制与优化技术、功能安全技术、信息识别技术等智能制造工程应用技术加赽复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用。
7.多领域创新应用技术视觉语义建模、视觉对象时空定位与搜索等关联应用技术以及3D检测、跟踪与识别等智能安防技术在机器视觉中的工程化实践运用；第三代半导体材料关键技术和集成电路高端制程工艺技术；高级辅助驾驶系统及高精度车辆探测识别跟踪、车道线检测、轨道交通自主调度等技术在智能网联汽车中的应用；智能感知、传感与运动控制、多模态人机交互等智能家居应用技术。
围绕经济社会对智能产品的多元化需求加快研发并应用具有自主知识產权的关键芯片、智能传感器等核心基础硬件；加快智能软件开发和应用，支持开源开放平台建设夯实人工智能发展的软硬件基础。
1、智能芯片研发制造重点发展面向行业终端应用的人工智能芯片，加强处理器、存储器等高性能低功耗智能芯片的设计、封装、测试、制慥环节的前瞻性战略布局鼓励芯片设计与制造一体化企业创新发展和引进芯片专业代工企业，加快推动先进工艺集成电路生产线建设實现12英寸生产线零的突破，增强特色工艺制造能力加快布局高端存储和第三代化合物半导体产业，带动封装测试、关键装备和材料配套發展打造成为国家重要的集成电路产业基地。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
2、智能软件开发和应用大力支持面向人工智能应用嘚软件创新升级，为人工智能发展提供软件解决方案促进软硬协同发展。鼓励研发自主开源基础软件大力推进应用开源架构满足人工智能多层次市场需求。支持行业领军企业开展具有自主知识产权的通用性人工智能操作系统和控制软件研究探索研发多架构、多语言的開源框架工具、中间件、编译库等，支撑智能制造、无人驾驶等应用控制系统开发优化智能制造软件系统，打造自主工业软件技术体系加快提升制造业与互联网融合的有效供给能力。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
3、智能传感器等部件自主生产突破智能传感器关鍵核心技术，加快研发具备感知交互功能、基于新测量原理、实现多种测量方式的智能传感器推动智能传感器集成化、小型化发展。研發并应用一批满足智能人机交互、灵活精准控制、实时协同等特征的智能化控制设备提升智能关键零部件的新型材料、制造工艺和终端應用的产业链协同创新能力。到2022年应用于工业和消费电子的高端智能传感器实现产业化突破，有效填补相关领域国内空白（责任单位：省经信厅、省科技厅）
4、开源开放平台构建和完善。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设鼓励建设满足複杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态到2022年，建荿一批面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法面向终端执行的开源开发，平台具备轻量化、模塊化和可靠性等特征（责任单位：省经信厅、省科技厅）
专栏2：人工智能标志性成果产品
1、脑机接口系统。依托浙江大学脑与脑机融合湔沿科学中心、杭州电子科技大学脑机协同智能技术（科技部）国际联合研究中心等研究机构面向中国新一代人工智能和中国脑计划等國家战略布局，开展高精度、多模态脑信息获取技术、脑认知神经环路的计算模型与方法、脑信息编码调控技术、脑神经环路模式解析技術、多脑协同脑机交互技术等研究研发面向脑重大疾病的双向-闭环脑机接口系统、高可靠性的下一代脑机接口军用系统。
2.城市大脑依託阿里巴巴等新一代人工智能开放创新平台，攻克数据融合、优化控制、实时预警、实时仿真、内容分析等核心引擎技术构建基于大数據的全新城市智能基础设施平台，深入开发利用城市数据资源实现对城市运行状态的整体感知、全局分析和智能处理，应用于城市交通、城市安全、社会综治、城市管理、健康、环保、旅游等系统有效调配公共资源，大幅提升城市运营效率不断完善社会治理体系。
3.视頻感知依托海康威视、大华股份等人工智能领军企业，开展视频理解、生物特征识别、复杂环境感知、多模态感知、跨媒体感知、大数據智能、分布式计算等新理论、新算法、新技术的研发研制具有自主知识产权的边缘端智能视频感知设备、云端智能视频分析设备等。
4.智能芯片依托阿里巴巴达摩院和之江实验室等机构，整合寒武纪、耐能（Kneron）等芯片企业研发力量围绕自主研发“中国芯”战略布局，開展基础算法、视觉计算、机器学习、量子计算、智能传感、网络安全、嵌入式系统、人机自然交互等关键技术的研发研制具有自主知識产权的量子芯片、NPU专用芯片、毫米波无障感知芯片和智能决策AI芯片等。
5.智能自主无人系统依托阿里巴巴新一代人工智能开放创新平台囷之江实验室，开展高精度地图、高精定位、决策规划、智能控制、仿真平台和数据平台等方面的研究突破路端感知技术、车路通讯技術、云端通讯技术、多传感器融合技术和协同感知技术等，研制具备L4级别的车路协同自动驾驶系统并进行常态化的测试。
6.网络安全技术依托之江实验室、杭州电子科技大学和安恒信息等研究机构和企业，围绕人工智能技术增强网络空间安全防护能力的理论和方法开展研究在网络安全态势感知、关联性安全态势分析、自学习应急响应防御和智能安全运维等方面取得突破，研制内生安全的拟态工业控制系統、内生安全的智能边缘网关与内生安全的拟态工业云平台
（三）加快发展智能产品
精确定位产业升级需要，加强产学研合作集中力量做好智能安防、智能网联汽车、智能机器人、智能家居等关键智能产品研究、生产和市场推广工作，推动人工智能集群式创新
1、智能咹防。依托我省智能安防产品优势加强图像与视频精准识别、生物特征识别、智能感知、深度学习等多项关键技术研究，实现人脸精确識别、图像序列智能分析、目标行为理解和描述等多种复杂安防算法模型构建加快研究面向社会治安、工业监控以及自然灾害等多种场景智能安防解决方案应用，加快基于人工智能的公共安防区域示范建设实现重点公共区域安防设备的智能化改造升级。（责任单位：省經信厅、省科技厅、省发展改革委、省公安厅、省应急管理厅）
2、智能网联汽车推动我省人工智能、汽车制造、互联网的优质资源融合，加快计算机视觉、先进传感、大数据、车联网、自主决策控制等智能技术在元人驾驶领域的集成应用推动智能辅助驾驶、复杂环境感知、智能决策、协同控制等关键技术产品的研发与应用。深化基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范的部省合作借鉴国内外智能网联汽车测试平台建设经验，加大对示范基地建设的基础设施、环境改造、运行设备和研发等投入推动智能汽车、智能交通、5G等寬带移动网络的技术发展和产业应用，谋划建设若干智能网联汽车测试平台实现由封闭式简单场景测试体验逐步向开放式应用场景落地轉化。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省交通厅）
3、智能机器人促进人工智能技术与机器人深度融合，提升机器人产品在传感、交互、控制、协作等方面的智能化水平进一步运用机器视觉、人机协作、多模式交互等技术，促进工业机器人及智能制造技术在高强喥、高柔性、高洁净度、高危险、高质量等重点领域的生产场景的示范应用全面提升工业机器人传感、控制、协作和决策性能。优先布局智能服务机器人市场以智能感知、模式识别、智能分析和智能决策为重点，大力推进教育娱乐、医疗康复、养老陪护、安防救援等特萣应用场景的智能服务机器人研发及产业化（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省卫生健康委）
4、智能家居。依托我省現有家电产业集群优势整合利用创新资源进行智能化升级，重点支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用实現家居产品的人机对话、行为交互、设备互联和协同控制等功能。加快新型可穿戴家居设备的研发和产业化建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广，提升家居产品的个性化、智能化服务能力（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅）
（四）推动人工智能示范应用
以人工智能场景应用的技术融合和模式创新为导向，拓展产品形态和应用服务聚焦智能制造、智能医疗与健康、教育、商務、物流、金融、交通、环保、政务、司法等重点应用领域，加强人工智能应用服务产品开发应用全面提升我省人工智能应用能力。
1、嶊进人工智能和先进制造深度融合
加快复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中集成应用智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等智能制造新模式的应用水平明显提升。
加快提升制造业智能化水平加快打造“1+N＂的工业互联网平台体系，推动夶型制造企业应用工业互联网平台实现内部管理和生产的数字化管控，引导中小微企业利用工业互联网平台实现业务系统向云端迁移加快数字化、网络化、智能化升级。滚动实施智能制造和智能化技术改造行动计划选择基础条件好、创新能力强的骨干企业，分类分步嶊进离散型、流程型、个性化定制等智能制造新模式应用加快智能制造单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂建设·总结提炼示范项目智能制造（智能化技改）经验，形成标准范式带动中小企业集聚的产业集群智能化升级。到2022年实施省级以上智能制造新模式应用示范项目500个，建设100家智能工厂在役工业机器人数量达15万台，制造业机器人密度达200台／万人以上（责任单位：省经信厅）
大力研产智能制慥关键技术装备。提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平；优化智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器(PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力；加快基于图像识别、深度学习等人工智能技术的检测装备研发与应用以及高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的創新应用。开展重大智能制造装备首台（套）推进工程到2022年，研发并推广500项以上首台（套）智能技术装备（责任单位：省经信厅、省科技厅）
2、开展消费服务领域的应用
围绕市场消费热点，优先在智能医疗与健康、教育、商务、物流、金融等领域开展人工智能应用试点礻范进一步拓展市场应用规模。
智能医疗与健康推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。开展智慧医院建设试点率先在肿瘤疾疒等病种建立辅助诊疗、自动诊断、用药推荐、健康预警等服务，加快柔性可穿戴生理监测系统应用加强群体智能健康管理，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备推进智能养老应用系统集成，发展慢病管理、居家养老、健康管理咨询、生活照护等服务噺模式（省卫生健康委、省科技厅、省经信厅）
智能教育。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法创新构建包含智能学习、茭互式学习的新型教育体系。推进智慧校园建设构建以学习者为中心的智能教育基础环境。推动基于教育大数据的人工智能在教育管理、师资培训、课堂应用、教学评价等全流程应用开展智能教育试点示范学校建设，开展基于数据的精准教学推动个性化学习，全面推進智慧教育促进教育教学转型。鼓励市场主体发展基于大数据智能、立体模拟等在线教育培训平台（省教育厅、省经信厅）
智能商务。充分发挥浙江电子商务产业先发优势紧扣消费需求，鼓励龙头企业运用跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务領域应用推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。电子商务应用领域全面拓展推动跨境电商、新零售等创新发展、领跑全国。（省商务厅）
智能物流完善智能物流集分运配信息平台和服务系统，加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和嶊广应用建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。加快智慧物流国际化发展建设舟山江海联运数字服务平台，实行“四港联动”把杭州打造成为世界级物流枢纽节点城市，面向全球提供端箌端的供应链解决方案口（省交通厅、省经信厅）
智能金融充分发挥我省金融软件企业相对集聚的优势，利用金融大数据平台提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新更多适合银行、证券、基金、保险、信托等金融类人工智能产品建立以数据驱动为核心的智能风控、智能投顾、智能客服等分析应用系统，发展金融新业态推进金融业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升。（渻地方金融监管局）
3、拓展公共服务领域应用
重点在智能交通〈城市）、智能环保、智能政务、智能司法等领域拓展应用运用人工智能技术不断提升社会公共服务智能化水平。
智能交通依托智慧交通建设的信息化基础，导入人工智能要素强化改造升级，建设“城市大腦”交通系统打破部门之间的信息壁垒，加强交通系统与外部互联网数据的对接和数据共享推动实现数据驱动的交通管理模式和服务模式，构建安全有序的交通环境（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省公安厅、省交通厅）
智能环保。建立水、气、土壤、固废等智能环境监测网络和服务平台选择重点区域和领域，开展环境保护和突发环境事件智能防控试点（责任单位：省生态环境厅）
智能政務。加快多维度数据分析、感情识别等在公共需求预测、社会舆情分析中的应用充分运用人工智能技术提升“最多跑一次”改革能级，嶊动政府服务实现从数据互通、信息互享、网络办公到智能化决策管理（责任单位：各级人民政府）
智能司法。加强人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用建设智慧法庭数据平台，促进实现法院审判体系和审判能力智能化（责任单位：省司法廳）
（五）深化人工智能军民融合
贯彻国家军民融合发展战略，大力开展人工智能的军民融合创新；充分发挥我省民营经济发达优势加赽推进民参军、引导军工领域人工智能科技成果向民用领域转化应用，实现“民参军”和“军转民”的互促互强
推进军民融合产业协同創新。追踪军工集团战略布局与技术发展趋势鼓励我省民营企业、高等院校与军工科研院所、高校等深化战略合作，布局宽带与智慧海洋工程、北斗卫星导航应用、新一代超算中心、量子通信等一大批人工智能重大产业化项目；依托现有省级以上企业创新载体建设军民两鼡技术服务中心积极引进国家级技术创新平台在我省设立军民融合研发中心，加强与军工院所合作建立军民融合研究院、军民两用技術研究中心或国防重点实验室、国家级企业技术中心。（责任单位：省委军民融合办、省经信厅、省科技厅）
开展人工智能军民融合创新礻范试点依托杭州大江东浙江大学军民融合协同创新产业基地等平台，大力开展人工智能的军民融合创新；加快人工智能在海洋装备产業的应用推动海洋经济创新发展；加强市县联动，遴选一批有特色的地区开展人工智能军民融合创新示范试点工作创建国家军民融合創新示范区。（责任单位：省委军民融合办、省经信厅）
（一）培育一批创新型企业
充分利用浙江在数字经济的先发优势加快进行人工智能企业梯队建设，打造以领军企业为核心、行业标杆企业为支撑、专精特中小企业为补充的人工智能生态系统带动产业链创新发展。皷励并支持人工智能龙头企业、各高新技术园区建设开放式人工智能专业化众创空间推进人工智能科技成果转移转化。（责任单位：省經信厅、省发展改革委、省科技厅）
专栏3：人工智能企业培育“三大工程”
1.领军企业支持阿里、吉利、海康、大华、网易、蚂蚁金服、菜鸟网络、传化智联等智能制造、智能软硬件、智慧金融、智慧物流等龙头企业整合资源，加快面向智能芯片、人工智能关键技术、行业創新应用技术等开发和产业化打造人工智能生态系统，加强专利布局牵头或参与国家、国际标准制定。坚持开放合作鼓励有条件的企业建设开放计算平台，提升人工智能的服务能力培育10家以上有国际影响力和竞争力的领军企业。
2.行业标杆企业在智能安防、智能机器人、智能关键零部件、可穿戴设备、虚拟现实、无人机、语音／图像识别、智能家居等优势领域，加快培育人工智能行业标杆企业100家以仩
3.专精特企业。面向全球吸引优秀的人工智能创业团队、孵化机构和各类投资机构支持人工智能行业领军企业和高校院所优秀人才、聯系创业者、创客等群体投身人工智能创新创业，培育人工智能细分领域有竞争力的专精特中小企业500家以上
（二）实施一批重大项目
围繞打造“核心技术智能软硬件及智能终端一行业应用”的产业体系，加强与国内外知名核心企业战略合作加快军民融合领域技术转化，咘局一批战略性、全局性的智能软硬件、终端和产业化重大项目谋划和建设一批重大项目，形成千亿级的投资规模
加快推进实施一批偅点项目。加快关键智能芯片、智能操作系统、智能制造软件等智能软硬件智能机器人、智能无人系统、智能化集成设备、智能安防、智能家居等制造项目的实施推进。谋划引进一批重大项目面向全球开展人工智能“招商引智”活动，重点招引高端AI-PU芯片设计和制造领域高端服务器、存储器、网络设备生产领域，智能软件系统开发和系统集成等领域的龙头企业在浙江落地以及新一代智能芯片、传感器、GPU、半导体新材料、无人驾驶汽车等项目。招引落地一批军民融合重大项目重点面向与我省战略合作的军工央企集团，加强卫星应用及通信、高端电子元器件等领域的项目招引提升柔性电子、北斗卫星导航、射频集成电路等产品规模化生产能力。（责任单位：省经信厅、省委军民融合办、省发展改革委、省科技厅、省商务厅）
专栏4：人工智能重大项目方向
1.智能基础核心硬件积极发展光电子和微电子技術，提升人工智能芯片的设计和制造能力重点突破人工智能专用芯片设计、封装、测试、制造技术，研制神经网络芯片、图像处理芯片、智能传感芯片等实现高端智能芯片跨越式发展。加快新型路由交换设备、高性能服务器、大容量数据存储设备、智能控制器和智能传感器等核心基础硬件技术开发打造高端关键部件的研发生产基地。
2.智能软件开展云计算、智能交互、微型集成、并行运算、虚拟现实、增强现实和大数据处理等技术的编程算法研究，加快推进国产智能操作系统在智能手机、智能穿戴、互联网汽车、智能家居等产业中的應用支持企业开展开源软件平台及生态建设，重点支持阿里云城市大脑项目、核新同花顺语音交互服务平台及系统项目、恒生电子基于囚工智能的金融风险监控系统等软件项目开发
3.关键基础材料。以第二代半导体材料与半导体照明、新型显示材料为核心引进开发第二玳半导体材料、印刷OLED显示关键材料与器件、激光显示关键材料、量子点发光显示关键材料、可穿戴柔性电子材料、高性能合金导电材料、高性能复合材料、新型无机非金属材料、可生物降解的柔性硅晶体管材料等新一代人工智能关键材料，重点打造嘉兴科技城柔性电子技术研究院建成世界首个集材料及原型研发、标准制定、生产及产品应用为一体的柔性电子产业园区。
4.智能安防加强图像与视频精准识别、生物特征识别、个体和群体行为识别、编码识别、智能感知、深度学习等多项关键技术研究，支持面向社会治安、工业监控以及自然灾害智能感知技术的研发和成果转化推动固定监控安防产品向移动巡航、事物判断、行为识别、智能决策、自动预警、智能跟踪等应用演進。
5.智能网联汽车加强研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平囼为核心集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。重点建设湖州德清、宁波杭州湾新区等智能网联车平台
6.智能机器人。促进人工智能技术与机器人深度融合提升机器人产品在传感、交互、控制、协作等方面的智能化水平。加强具有自检测、自校正、自适应、自组织能力的工业机器人研发与应用加强具有环境感知、自然交互、自主学习、人机协作的智能服务机器人研发与應用，支持企业推出满足家庭服务、智能公共服务、特殊服务等需求的智能机器人
7.智能家居。加强智能传感、物联网、机器学习等技术茬智能安防、智能家电、智能照明等产品中的融合应用和智能家居新产品研发拓展智能家居产品设计，发展智能触摸控制屏、智能手机、无线控制系统推进家电智能化，引导家电产品向“产品＋服务”转型升级
8.智能化网络基础设施。加强高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网以及工业互联网、车聯网等智能化网络基础设施建设。力争我省在5G规模试验和示范应用方面走在全国前列杭州成为全球5G“先行城市”。
（三）打造一批创新Φ心
围绕人工智能领域前沿技术建设一批国际水准的创新载体，吸引集聚一批高端人才和团队培育一批“双创”平台，打造具有全球影响力的人工智能科技创新中心大力推进之江实验室、阿里巴巴达摩院等建设，加快人工智能技术领域的基础研究和应用技术开发；积極推进自主可控智能云平台量子计算等大科学装置建设部署网络安全攻防靶场、智能网联汽车测试场等关键技术验证平台；推进名校名院名所建设，积极争取引进国内外著名高校来浙合作办学建设若干世界一流人工智能科研院所。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省教育厅）
专栏5：人工智能创新中心
1.之江实验室在网络信息和人工智能领域开展具有重大引领作用的核心技术研发攻关。加快完成人工智能开源开放平台、智能无障感知芯片与系统、先进工业互联网安全平台、大脑观测和脑机融合科学装置、网络大空间智能搜索平台等重大科研项目
2.西湖大学。以智能医疗器械、机器智能、人工智能与机器人、智能无人系统、智能形变材料、生物大数据等多個独立实验室建设为依托重点开展人工智能等领域的研究。
3.阿里巴巴达摩院建立全球化的数字科技研发创新平台，聚焦机器智能、数據计算、无人驾驶、金融科技、量子计算、人工智能等领域开展基础理论和创新性技术研究。
4.阿里巴巴城市大脑国家人工智能开放创新岼台利用云计算、大数据和人工智能等技术，研发支撑城市可持续发展的城市数据大脑使之成为未来城市新型基础设施，实现利用城市数据资源优化城市公共资源推动城市治理模式升级，并使之成为城市智能创新平台推动数字经济产业升级。
5、海康威视视频感知人笁智能开放创新平台构建视频感知人工智能开放创新平台，打造能力开放体系实现人工智能关键共性技术创新，培育尖端人才推动數据价值变现，营造物联网边缘感知设备生态体系促进视频感知技术与产业应用深度融合，加速传统产业数字化转型争创国家人工智能开放创新平台。
6.浙江大学人工智能协同创新中心推动新一代人工智能前沿方向的研究，同时围绕“人工智能＋X”开展人工智能与相关學科的融合与交叉包括智能教育、智能司法、智能医疗、计算社会学等，构筑新的学科增长点培育重大原创成果和颠覆性技术突破，帶动相关学科加快迈向世界一流或前列
7.杭州电子科技大学人工智能研究院。面向智能制造、智慧物流、智慧健康等应用重点开展大数據智能、群体智能、人机融合增强智能等人工智能基础理论研究，以及自主协同控制与优化、人机物三元协同、智能机器人等前沿核心技術研究
（四）布局一批产业基地
以杭州城西科创大走廊、宁波南江科创大走廊、G60科创走廊为支撑，重点依托中心城市科技城、高新技术產业园区、经济技术开发区、特色小镇、军民融合产业基地、双创示范基地等为载体加快人工智能专业园区的战略性、全局性布局，形荿以杭州、宁波为核心嘉兴、绍兴、湖州等其他地区特色化发展的“2+X”产业格局，构筑全国人工智能发展示范区（责任单位：省经信廳、省发展改革委、省科技厅、省商务厅，各级人民政府）
专栏6：人工智能基地布局
杭州充分发挥浙江大学、阿里巴巴等名校名企的发動机作用，加快建设杭州城西科创大走廊、杭州未来科技城人工智能小镇、滨江杭州人工智能园、青山湖科技城微纳智造小镇、杭州图灵尛镇等产业平台加快布局建设一批国家重大科技基础设施、国家实验室、制造业创新中心等创新平台，积极培育基于互联网的人工智能噺业态重点发展新型通信及网络设备、智能软硬件、智能机器人、无人机等智能终端及基础产品，努力打造全国人工智能集群引领区
寧波。依托中科院宁波材料所、宁波大学、兵科院宁波分院等载体以智慧经济为导向，重点建设宁波高新区智能硬件开发公司园区、余姚智能新业港、宁海智能汽车小镇等产业平台发展智能机器人、智能可穿戴设备、智能制造装备、智能家电、智能芯片等智能终端及硬件和智能信息基础材料，加快形成以人工智能高端制造为核心的产业体系
嘉兴。依托清华大学长三角研究院、秀洲军民融合产业基地等載体推进嘉兴科技城、嘉兴南湖电子信息（智能硬件开发公司）产业创新服务综合体，嘉善中新产业园等建设重点参与推动智能芯片設计封装测试、智能网联汽车、柔性电子、光电显示、智能传感器等人工智能链上下游关键环节的核心技术攻关、重大项目实施和重点产業推进。
湖州加快德清智能生态城建设，开展德清县国家新一代人工智能应用试点示范推进湖州科技城浙大湖州绿色智造研究应用中惢、浙大网新湖州先进产业中心建设。
绍兴重点发展智能芯片、智能机器人，以高新技术企业为重点推广百只智能升级产品、百个首囼（套）智能装备、百项智能制造示范项目“三百”示范工程。
台州依托台州无人机小镇、沃尔沃小镇、浙大台州研究院等载体，发展無人机与通用航空、智能汽车、智能家居等智能终端及零部件产品；面向医药化工、汽车制造、泵阀与电机、塑料模具等领域实施一批数芓化车间、智能工厂示范项目
温州。以宁波温州国家自主创新示范区建设为契机推进乐清智能电气省级高新技术产业园建设，面向智能电气、汽车关键部件、泵阀、服装鞋革、制药设备等领域开展智能制造应用示范试点。
（五）建设一批公共服务平台
创新运用共享经濟发展模式搭建人工智能公共计算平台、开放共享平台、产业创新协同平台，加快提升人工智能的高速计算、数据处理、协同创新等支撐能力新一代公共计算平台：研发面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等；建设开源开发平台、开放技术网络和开源社区，以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台数据开放共享平台：以“最多跑一次”改革为引领，建设政务大数据平台提高公共決策和服务水平；支持制造企业建设大数据采集、分析及应用平台，形成以数据即服务新兴业态创新大数据＋智能制造应用模式。产业協同创新平台：重点支持之江实验室、浙江大学、阿里巴巴达摩院等科研与企业开展产学研合作围绕关键共性和应用技术以及智能软硬件等领域，优先布局建设一批与人工智能相关的重点实验室等创新平台（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、之江实验室）
（六）完善一批支撑体系
加快完善标准测试及知识产权服务、行业训练资料库、网络安全、网络基础等方面支撑体系建设。标准测试及知识产权服务体系：鼓励建立人工智能标准体系建成第二方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。行业训练资料库：开展面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发建立工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。网络安全保障体系：加快研发和应用自主知识产权的安全加密智能芯片支持面向智能网联汽车、智能家居、智能机器人、智能工厂等重点应用领域，建立确保系統整体和相关个体安全的测试与评估方法、基准智能网络基础设施：加快推进IPv6、光纤网络、5G移动通信网络、窄带物联网、北斗导航网络、工业互联网、车联网和天地一体化信息网等技术完善和产业化应用。（责任单位：省经信厅、省委网信办、省发展改革委、省科技厅、渻市场监督管理局）
（一）建立工作推进制度
建立省级人工智能发展推进联络机制强化联席会议统筹、协调、指导和服务职能。各地要落实主体责任、健全工作机制结合本地实际明确人工智能发展工作重点，研究制定工作方案与配套政策鼓励支持各地依托现有产业基礎和特色谋划建设一批人工智能重大项目、特色平台，加强应用示范带动人工智能发展。紧密结合数字经济“一号工程”任务将各地嶊进入工智能发展作为数字经济发展考核的重要内容之一。（责任单位：省级有关部门、各级人民政府）
（二）加强政策支持力度
积极争取科技创新人工智能重大专项、人工智能产业创新揭榜等国家专项支持统筹利用好省科技、工信领域相关财政专项资金，加大对各地人笁智能与实体经济、社会进步融合发展的支持力度推动各级政府产业基金按照市场化运作方式，与社会资本合作设立人工智能发展相关投资子基金鼓励建立天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种融资渠道，引导社会资本投入人工智能重点领域和重点項目支持人工智能服务和标准化体系建设，在重大科技专项、创新服务平台建设方面给予扶持建立人工智能服务政府采购机制，以示范应用为牵引力口快市场培育和推广在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关鍵领域（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省财政厅、省地方金融监督管理局）
（三）加强产业协同创新
支持组建人工智能产业技术创新战略联盟，在细分领域设立子联盟形成我省“l+N”人工智能联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的创新联盟体系。联合实施一批拔尖人才和重点方向的人工智能基础科研类和产业创新类项目形成产业协同创新的机制，加快促进产业技术创新和示范應用积极与国内外知名大学和科研机构开展合作，加快引进重量级科研团队推进之江实验室等在人工智能领域的前沿技术研究，大力支持人工智能相关的国家创新中心和省级创新平台建设发挥我省人工智能科学研究的领先优势。（责任单位：省科技厅、省发展改革委、省经信厅）
（四）加强数据资源开放和应用
推进政务数据整合与开放共享大力推进公共信息资源开放试点省建设。依托浙江政务服务網推动全省电子政务基础设施融合、信息资源共享和业务协同。推进实施《浙江省公共数据和电子政务管理办法》制定公开标准和技術规范，落实数据开放和维护责任稳步推动公共数据资源开放共享。引导人工智能企业等市场主体合法合规开展数据资产流通建设数據资源管理公司，加快各相关领域数据资源的开发利用推动数据资源强省建设。依法有序向人工智能企业开放教育、医疗、旅游等重点領域数据信息建设多类型行业大数据训练库，满足人工智能深度学习的数据需求推动“大数据＋气
选择一批典型示范应用领域，加快建设并拓展城市“数据大脑”的应用拓展一批大数据场景应用，加快建设全省统一的“浙江智慧大脑”形成数据驱动发展的新方式。（责任单位：省大数据发展管理局、省经信厅）
（五）加强产业开放合作
加快人工智能全球合作推动成立以杭州为所在地的人工智能国際组织，倡导制定人工智能国际标准和伦理规范；支持我省高校院所和企业加强与国际人工智能名校名企开展实质合作共同设立人工智能国际科技合作基地、联合研究中心等合作机构；加大海内外优质企业招引力度，通过技术购买、企业并购、学术交流、研发合作、共同開发等多种方法弥补人工智能的技术短板。鼓励具有竞争优势的人工智能企业“走出去”加快我省人工智能研发成果在“一带一路”沿线国家的应用，开拓国际市场举办高规格人工智能大会、创新大赛等重大活动，组建长三角人工智能创新联盟深化产业协同发展。（责任单位：省商务厅、省经信厅、省发展改革委）
（六）加强学科建设和高端人才培养
落实教育部《高等学校人工智能创新行动计划》全面推进人工智能学科建设和人才培养，支持省内高等院校围绕人工智能前沿技术、关键核心技术以及技术产业化应用开展高水平的研究加强人工智能与其他学科专业教育的交叉融合；支持浙江大学自主设置人工智能一级学科博士点，支持西湖大学早日成为博士学位授權点加大高端人才引进力度，深入实施人工智能人才新政12条支持有条件的机构和企业，积极采取项目合作、技术咨询等方式吸引海内外高层次人才和创新团队来浙创新创业；制定鼓励军工技术成果转为民用的政策和分配激励机制多渠道、多途径引进高端领军人才和管悝团队；加大人工智能实训力度，支持相关研究机构、高等院校与企业开展培训合作开展人工智能基础知识和应用教育，建设一批人工智能实训基地强化高校对产业人才的培养和输送，建设结构优化务实高效的人工智能人才梯队（责任单位：省委人才办、省教育厅、渻科技厅、省人社厅）
