企业人工智能蓝图应用范围-企业人工智能蓝图应用范围有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于企业人工智能蓝图应用范围的问题，于是小编就整理了4个相关介绍企业人工智能蓝图应用范围的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能是怎么把人的思想注入进去的？
2. 深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？
3. “新基建”都包含了什么内容，会给哪些行业带来市场机遇呢，有知道的大神请赐教一下？
4. 软银如何通过愿景基金发展？

人工智能是怎么把人的思想注入进去的？

人工智能无法把人类思想输入进去，人类思想是来源于人的大脑，人的大脑是基于人这种生物的物理基础产生，都是碳基物质的产物，而当前什么人工智能都是电脑的产物，都是硅基机器的产物，人类的大脑和人类造出的计算机不是同一种运作机制，是无法实现对接互通的，当前那些科技画报上的那些关于人工智能的蓝图描述，甚至对人工智能的恐惧都是过分夸大了，根本就是没有实际意义的

未来二十年内，人类将拥有超能力，能够利用思想力量控制小工具。这是人工智能专家，BM公司赫斯利人工智能将微型化、纳米化，可以注入我们的身体，修复损伤的细胞、肌肉和骨骼，提高人体机能，使人们变得更健康长寿；人工智能也可以被注入人类的大脑，增强思维和学习能力，让人类彻底与机器融合，成为拥有超能力的“生化人”；这些技术甚至可以让我们的身体、意识直接与环境互动，独立思考，自动控制周围的一切，我们只需像现在正蓬勃发展的自动驾驶汽车一样，安然坐在自己的“身体”里，其它一切都有注入你身体和大脑的人工智能帮你打理了。

深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？

简介

深度学习是机器学习领域中一个比较年轻的研究方向，“深度”是相对于传统的分类、回归等“浅层学习”方法而言的，提升了浅层学习方法对复杂分类问题的泛化能力，其层次结构一般由输入层、隐层和输出层组成。

主要应用

1. 语音识别
2. 图像识别
3. 自然语言

经典算法

1. 卷积神经网络（CNNs）
2. 深度置信网络（DBN）

总结：

近年来，深度学习方法基于其算法特点受到越来越多的关注，但仍然面临理论、建模、工程实现等方面上的挑战，还需进一步发展和优化，才能得到更广泛的应用。

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。

比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。

比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。

比如[_a***_]行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行***服务。

比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。

比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。

首先，人工智能、机器学习和深度学习之间是有区别的。

深度学习目前主要面向：语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译（拍照翻译）、自动驾驶汽车等等，这只是一小部分深度学习被广泛应用的领域，希望对你有所帮助[耶]

很多bai系统都有可能应用到的，像百分点的智能消费du者洞察系统，会结合zhi人工智能深度学习和dao文本分析技术，帮助企业精细化监测商情，口碑分析等。另外自然语言处理，利用机器学习、深度学习技术，实现对分词词性标注、命名实体、情感分析、文本分类等。应该还是比较广泛的，重庆优就业的深度学习就挺不错的 ，可以去了解一下

深度学习是应用深层神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络架构)来解决问题，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，目前已经在语音识别、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体以及自然语言处理等诸多领域都取得了巨大成功。

深度学习在图像处理方面应用非常广，传统图像处理方法依赖先验知识，需要手工调整参数，因此参数不易过多，提取的特征较为浅显。而深度学习从大数据中自动学习特征，在提取图像的全局特征和上下文信息方面具有优势，可以提取深层次、更加复杂的特征。因此在人脸识别、目标检测、图像分割、图像分类识别、人体姿态估计以及行为分析等方面取得了成功。比如可以用在人脸识别、自动驾驶、安防、AR/VR、医疗图像、机器人以及智能家居等方面，在工业领域应用也很广。

深度学习应用于语音识别领域可以取得更好的效果，可以克服传统语音识别中***用时间、频率而导致的不稳定问题，大大降低了语音识别模型的错误率。语音识别最好的应用场景就是在同声传译上。它可以帮助我们打破语言的障碍，完成交流沟通。还有一些智能机器人通过语音识别技术，可以按照语音指令完成相应的操作，这大大方便了我们的日常使用。

深度学习还被广泛应用于自然语言处理领域，自然语言处理（natural language processing，NLP）也正在逐步从统计学方法转向神经网络方法。事实上，一个简单独立的深度学习模型就可以学习单词的意义和执行语言任务，避免了一系列的人工操作。尤其是深度学习技术正大量应用在人机对话、文本分类、问答系统、语言翻译等方向的应用，这些应用也逐步进入我们日常生活中。

在未来的大数据和物联网时代，深度学习会应用更加广泛，深度学习需要海量的数据来工作，而这些数据往往收集自物联网中无数的传感器，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，又或者是云计算、云服务，网络技术等等，深度学习都会在其中大展手脚。

“新基建”都包含了什么内容，会给哪些行业带来市场机遇呢，有知道的大神请赐教一下？

新基建，主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及诸多产业链，提到产业价值，应该基本全覆盖，因为新基建是为数字化商业及社会转型做服务，产业升级改造也势在必行

4月20日，国家部委层面首次对新基建的定义和内容予以明确。国家发展改革委创新和高技术发展司司长伍浩在新闻发布会上解释称，经初步研究认为，新型基础设施，是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施[_a1***_]。

一是信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

二是融合基础设施。主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。

三是创新基础设施。主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如，重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。

一、电力、热力、燃气及水的生产和供应业；

二、交通运输、仓储和邮政业；

三、水利、环境和公共设施管理业三大项。

“新基建”是新型基础设施建设的简称，这个概念的来头儿可不小，是来源于2018年年末的中央经济工作会议。当时，会议提出了加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，所以就有了“新基建”这个概念。

简单点说，“新基建”包括了5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七个方面的内容。如果说会给哪些行业市场带来机遇，我个人觉得，关键基础设施行业是最有前景的行业之一。

为什么这么说呢，因为在“新基建”发展中，好多领域都离不开供电系统、制冷系统、监控系统这些基础设施设备的支持，像5G基站会用到电源设备，数据中心建设也会用到电源、空调、监控这些系统。

当然，行业有了机遇，相关的企业也会迎来利好，这是肯定的，像维谛技术（Vertiv，NYSE：VRT）、施耐德、英维克这些做关键基础设施产品的厂商，对于他们来说，“新基建”会带来更大的市场空间，而且技术好、产品全的厂商获得的市场机会也更大。像刚才提到的维谛技术，他们的技术研发实力不仅领先，同时产品线也完整，像UPS、直流电源、空调、监控、机柜等等，这些产品都是他们的主要业务，所以，相对来说，这家厂商在“新基建”发展中获得的市场机会也会更多。

软银如何通过愿景基金发展？

软银愿景基金（SoftBank Vision Fund）已成为史上规模最大的私募股权投资基金，不仅因其1000亿美元庞大规模，还因其强大的投资人，包括中东***财富基金及苹果、高通、夏普等科技巨无霸公司。

软银非常看好物联网，万物互联将很快变成万亿级别的。所以基金投资策略是加大对半导体芯片、无人驾驶、虚拟现实、人工智能等前沿科技领域的投资力度；此外对共享出行依托大数据的消费领域持续投资；另外是对基础科学和硬件的关注，比如收购芯片巨头ARM。

愿景基金用一种强者恒强的造王方式（kingmaker）来投资，在潜力巨大的领域选定最具前景的公司，进而大笔投资和赋能，将这些公司带到更高水平。

愿景基金核心条款与其他基金类似，软银作为基金管理方，当年回报率超过 8% ，软银将从超额部分抽取 20% 作为收入，存续期为12年，软银按出资比例向各股东收取 0.7%-1.3% 的管理费。

愿景基金还***用了混合融资方式，近一半是债务融资，软银承诺该部分年息票率为7%，即在该基金的12年存续期中，每年需向债权人偿还约30亿美元利息。这对愿景基金来说，在投资期就要保持流动性，需要有成熟项目提供稳定的回报。这可能对拟投资项目也***取混合模式而非单纯股权投资，因为软银投资的是成熟后期的头部项目，加上软银***加持，应该将有较好的回报。

愿景基金投资了20家企业，覆盖美、英、印及中国，在被投的20家企业中有14家来自美国，占比70%，其重点关注人工智能、机器人技术以及物联网的尖端科技公司。他们也关注新兴市场机会，如投资了印度电商巨头Flipkart等

到此，以上就是小编对于企业人工智能蓝图应用范围的问题就介绍到这了，希望介绍关于企业人工智能蓝图应用范围的4点解答对大家有用。

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