展开

关键词

一篇文章看懂格局:BAT领跑,face++等十家早期公司谁成为黑马?

尽管如此,恰逢Fintech金融科技浪潮的来临,已成了各个细分领域的“标配”。科技公司不沾个“”的词儿,都不好意思出来混。一时间市场之中泥沙俱下,真伪傻傻分不清。 BAT布局:百度由李彦宏直管,腾讯却漫不经心  从美国互联网公司的状态来看, 之巅的企业是谷歌、Facebook、微软这样的巨头。 放眼国内来看,除去讯飞等垂直类企业,真正在有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家,但是BAT三家在领域的思路各不相同。   海知是一个虚拟助理及技术平台,产品有说说日历、艾如意虚拟助理。 今年4月,祈飞科技对外展示了“服务协作机器插件机器橙汁机、平台系统”四大产品。  2015年7月,祈飞科技获得英特尔投资的数千万民币A轮投资。

62280

BAT(AI)才大数据报告

1.6K90
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    BAT 机器落地,应如何崛起?

    需要拥有与我们一样的三观。 新元点评2015 百度世界大会的报道引发全球关注,今天英国金融时报 FT 的记者也通过【新元】的相关报道针对中国产业的发展现状与热点问题进行了深度追踪。 但我任务从的角度来看,画面也许应该是这样的:的起点在这里代表无时期,接着在多年的努力研发之后,我们达成了老鼠水平的机器够像老鼠一样穿梭于杂乱的环境之中。 接着又经过几年的努力和投入,我们达成了黑猩猩水平的。接着在经过更长时间更加努力的作之后,我们达到了愚民水平的。 几个月后,机器超越了EdWitten,的列车并不在乡村多做停留,它反而咻的一声往前开去。当们提及的力量时,它开始具有更加深远的意义。 也许会规划出看似前景美好的科技蓝图,但当我们将它付诸行动时,潜藏其中的负面因素就开始发挥作用了。

    47490

    BAT布局、物联网:语音SDK成关键

    阿里在才吸引上近期动作颇大,阿里新成立达摩院扬言在未来三年投入千亿作为启动资金。?BAT加速落地自放弃了2015年以来O2O战略后,今年以来百度在AI上展现了更为激进的姿态。 但事实上即便是在领域发力看似较迟的腾讯,也在AI方面进行了大量的投入。BAT三家都在各自产品中寻找落地的场景,但方向和幅度则不尽相同。 本质上阿里的做法也是在试图进行一次平台化的转变:从解决某领域的解决方案,转变为一个通用型的架构。 在今年8月腾讯发布二季度财报讲话中,刘炽平认为行业目前仍处于初期发展阶段。 在BAT三家中,腾讯起步最慢且幅度较小,百度布局较早且在自然语言处理、图像识别、自动驾驶等技术领域投入较大,阿里则在实际落地应用中最为激进,强调研究的实用性。

    68671

    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

    1.6K20

    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

    67620

    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

    34830

    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

    19650

    BAT三国杀—殊途同归,未来可期

    395120

    BAT介入教育O2O的背后是战略

    不过,BAT布局在线教育和团购网站有本质的不同,即团购网站投资后要有现金回报,而在线教育投资追求的是数据不是现金回报,通过在线教育收集类学习的数据,为发展铺路。 来自于类学习数据的挖掘过去的十年,已然成为多个国家的科技战略,咱们国家在虽取得不小成绩,可们广为熟知则是百度聘请吴恩达担任首席科学家。 BAT的方向网友可要疑惑了,预计到2017年中国在线教育市场规模有望超过1700亿元,难道BAT们不眼红? 在线教育市场与相比,根本不是一个量级,如果说BAT为了芝麻丢了西瓜,我们真是在骂了! 通过BAT的现有布局来看,百度的方向是生活应用;阿里是向商务应用方面发展;腾讯可是娱乐(游戏)应用方向。

    21980

    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

    55820

    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

    53720

    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

    54640

    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 会威胁到类吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

    1.2K30

    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

    14210

    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

    67960

    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

    423100

    BAT生态时局图:全面战争爆发前夜

    正在最关键的路口。所谓的第四次业革命,一定要结出实际的革命成果。广阔天地,谁大有作为? BAT时局为了一争高下,BAT下注或早或晚,但都离不开几件事,例如组团队、做研发、建生态等。到现在,三大巨头在上的布局已经看出大致轮廓。百度? 另外,不喜欢“”这个词的阿里,还有一个以之为名的实验室:A.I. Labs,它不止是一个研究机构,还承担着基于AI技术打造平台、推出产品的职责。 在上也是一样。 但仍有一些是战场是重中之重,也是未来BAT技术落地的过程中,有可最早展开厮杀之地。?

    45180

    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

    61260

    未来的将不再是“

    【新元导读】不远的未来,将无处不在,即使是类专家也无法分辨,不理解。这对意味着什么,对又意味着什么呢? (文/Jarno M. 即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转的。实际上,随着技术的影响日益增加,我们对这些影响的理解力正在变得越来越有限。这对类的动性意味着什么,对的未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 在这方面,或许不再是对自身最重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造类的。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要和过时。

    38780

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券