• 029-2882899
  • kefu@guaike.com

Category Archive科技

人工智能人才稀缺,大公司重金争抢

人工智能行业诠释了这句话

C小姐在上海一家猎头公司服务了两年,并非技术出身的她在2017年春节之后,硬着头皮成为人工智能相关人才的“狩猎者”,“因为这一行的市场需求量超级大,不管是创业公司还是大公司,技术岗位的需求达到了如饥似渴的地步”。

一个拥有3年工作经验以上的算法工程师年薪在30万元-80万元之间,创业型公司因为缺乏竞争力,提供给同类型岗位的年薪会更高。她手上有一份算法工程师的价格表,不考虑期权、股权激励等因素,一家BAT公司的高级算法专家的年薪在30万元到50万元之间,一家来自深圳尚未融资的创业公司,同岗位的年薪达到65万元,某知名共享单车企业提供的年薪最高则达到80万元。

有直接的人工智能专业的大学本来就不多,很多是计算机、通信工程或数学等综合组建的新专业,其他类型的技术人员要转型,也至少需要几年才能真正能用。C小姐对于人才的匮乏颇有感触。很多Python网页工程师纷纷选择从做网站跳槽到人工智能公司,只因为能得到更高的薪水。

人工智能是最大的风口

“那些拥有五年以上相关工作经验的人,根本不敢把自己的简历放在网上。三年以上工作经验的技术,都会成为各大猎头公司争抢的稀缺资源。”C小姐半年间促成了不少跳槽,但是远远没有达到她以及公司的期望值。

云知声董事长兼首席技术官梁家恩曾经历Android和iOS开发人员价格疯涨的移动互联网时代。“一个代码都不懂的人,在速成班培训三个月之后,也可以轻松拿到五位数以上的月薪。但是与此相反的是,并没有特别优秀的app被做出来,我们常用的app还是那些大公司做出来的。”

云知声是一家长于智能语音识别技术的企业,他们的产品将主要应用于智能家居、智能车载和智能医疗等领域。云知声人工智能研究院的研究员全部拥有硕士及以上学历,其中博士占比超过45%。聚集这些顶尖人才意味着高额的人力成本,“云知声在人力成本上的之处占据整个公司运营成本的70%以上。”

人工智能又何尝不是如此,60年前就已经有“人工智能”的概念,经历三起两落之后,相关技术在近几年才真正有一点进步,进入“弱人工智能”阶段。

7月11日,商汤科技宣布完成4.1亿美元的C轮融资,创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录。商汤科技专注于计算机视觉和深度学习领域。自动驾驶技术公司argo ai也在今年2月份获得汽车巨头福特投资的10亿美元。2017年人工智能领域40%的融资被这两家公司包揽。

人工智能相关创业公司完成的36亿美元融资,在那些巨头公司的巨大投入面前简直不值一提。日前麦肯锡发布的一份研究报告《人工智能,下一个数字前沿》显示,2016年包括百度、谷歌等在内的科技巨头在人工智能领域的投入在200亿美元至300亿美元之间。

其中90%的投资应用在技术研究和开发上,10%的投资被应用于收购,其中机器人与语音识别是最受欢迎的两个领域。在今年的百度开发者大会,百度就宣布了收购语音唤醒词提供商KITT.AI;谷歌收购了曾为美国国防部开发机器人的波士顿动力学公司等。

那么,大公司为何不把钱花在招揽人才上?

在6月底的天津世界智能大会上,从欧洲专程赶回来的马云公开呼吁中国科学院、中国工程院等国家科研机构考虑授予企业技术人才以院士头衔,从而增强企业对人才的吸引力。

钱已经不是解决问题的唯一办法。

资本大量涌入,投资并购增长,融资额稳步上升,但是人才的匮乏成为人工智能的阿克琉斯之踵,舆论也从一致看好,变成谈论“人工智能的泡沫”。

在拉勾网四周年活动上,拉勾网CEO马德龙谈到人工智能领域人才需求的问题,“在过去半年多的时间里,需求增速最快的是人工智能相关领域,对比2016年,2017年人工智能的招聘需求量增长了2.4倍。”

领英中国在全球范围内进行了统计,最新发布的《全球AI领域人才报告》(以下简称“报告”)显示,人工智能领域的人才需求量急速增长,基础层研究人才成为最大人才需求点。人工智能的基础层包括深度学习、机器学习、算法、神经网络、图形处理器、云计算以及人工智能芯片等领域。

“2017年第一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万,美国拥有最为庞大的人才库,数量超过85万;而在中国这个数字仅仅是超过5万人,在全球排名第七位。”领英中国的副总裁王迪认为“人才短缺”是我国在人工智能领域上的短板。

领英中国的报告显示,中国人工智能领域的人才集中在80后这一群体,占比超过56%;只有38.7%的从业者拥有10年以上工作经验,而在美国这一比例是71.5%。拥有4年以上、10年以下工作经验的从业者占据47.6%。

“人工智能人才普遍特征是高学历,根据研究结果,中国62.2%的人工智能从业者拥有硕士以上学位,12.6%的人拥有博士以上学位。”

“拥有60多年历史的人工智能,在中国成为最受瞩目的行业之一,但起步晚,所以在人才的培养上要相对滞后,并且需要相当长的时间。”清华大学博士生导师、中国人工智能学会副理事长马少平教授是驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙的老师,也是人工智能在中国发展的见证者之一。

“清华是国内比较早开展人工智能研究的高校”,马少平教授1977年考入清华大学,次年,清华大学开始招收人工智能相关专业研究生,主攻汉字识别和图像处理。“1979年的时候本科生已经开始设置人工智能导论课课程。”1984年,他研究生毕业之后留校任教至今。

经过四年苦读,刚刚毕业的孙博士跟马少平教授的经历很相似。

此前他在北京邮电大学网络技术研究院攻读自然语言处理博士学位,这个研究院前身是归属于北京邮电大学计算机学院的一个国家重点实验室,2008年校方将之独立出来成为一个招收硕士和博士的学院。

“整个学院有43个博士生,只有大约25%的人可以按时毕业。”孙博士是其中之一,毕业后他拿到相当多的offer,包括华为、三星和一家国企,“华为对于人才的需求简直达到如饥似渴的地步,他们甚至有一些院校的毕业生名单,临近毕业直接来学校要人,提供几十万元年薪。”但是最后孙博士经过综合考虑选择留校任教。

选择留校任教的人不多,很多人在硕士或者博士毕业之后选择到企业,不考虑其他因素,企业能提供更高的薪水和让研究结果得到应用的可能性。

“有一位师兄去了阿里云,据说拿到的也不低。硕士的毕业率相对高,但是数量也不多,企业也都在抢。”孙博士的话侧面反映了整个市场人才的供不应求。

根据BOSS直聘提供的《2017春季互联网人才趋势报告》,大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透,但人才供给严重不足,人才质量参差不齐,招聘难度大。

针对岗位的缺口,BOSS直聘预计下半年缺口较大的是搜索算法,供给量只能达到需求的44%,还有56%的缺口。推荐算法的缺口比例为50%,算法研究员的为43.9%,图像算法的为43%,深度学习的缺口量排在第十,为33.8%。

供需失衡造成人才价格暴涨。BOSS直聘的报告显示,在薪资涨幅最高的是个职位中,机器学习相关职位以26.8%的涨幅居首,自然语言处理的涨幅也达到了22%,推荐算法和搜索算法的涨幅分别为22.7%和21.4%。

资本市场为人工智能注入资金动力,但目前最大的问题是有钱却没办法找到合适的人,“人工智能人才很少,为什么今天我们在讲人才泡沫,因为市场需求和人才供给之间出现巨大不平衡,所以说它有这样泡沫的一个问题。”

吴甘沙不否认整个行业都存在泡沫,“目前的泡沫还处于可控的阶段,没有泡沫哪来的资金?这个其实就像是喝啤酒,有泡沫的啤酒才是高质量啤酒。”但是他们也很渴望自己的产品能尽快实现市场应用,毕竟“中国的创业一年一个风口,时间不等人。”

这种情况和创业浪潮兴起的时候非常相似,但是不同的是,从技术层面来说人工智能相关技术还没有质的突破,但对于其他行业的人才转型来说有相当高的门槛。

在移动互联网时代,安卓或者iOS开发对于技能的要求并不是特别高,培训过程也不复杂。经过大约三年的工作就可以胜任一部分独立的开发工作,这种速成的办法在人工智能领域并不适用,三年的经验在人工智能领域仅仅属于入门级别。

“造成供不应求的局面是因为需求的增加,而不是技术门槛的变高。许多开发工具出现,让其他人进入这个行业的门槛降低了,但是成为高手的门槛并不会降低,而高手恰恰是最急需的资源。”云知声首席技术官梁家恩以医生为例子来说明这个道理,一个医生借助器械和辅助设备可以进行诊断,但是很少人能成为一名顶尖的医生。

孙博士的经历充分说明,想要成为顶尖的人才,需要至少7年去完成硕士学位,读完博士学位则需要大约11年。作为半成品,需要很长一段时间去获取实践经验。

梁家恩博士在人工智能领域拥有超过十年的经验,凤凰科技记者在采访他的时候,看到书架和书桌上摆放着许多数学、概率和大数据相关的书籍,唯一一本不那么相关的书籍是彼得·蒂尔写的《从0到1》,“现在的人工智能经历的也是从0到1的过程,这是困难最多的阶段,对于人才的需求非常强劲。”

高校是最快速有效解决人才缺口的手段之一。

小林来自广西,他第二次高考的成绩超过了第一批本科线91分,选择了西北工业大学的计算机科学与技术专业,最后被录取到通信工程专业。

几年前他在知乎上看到雷·库兹韦尔发表的《灵魂机器的时代》,其中讨论到人工智能或许将会导致人类的灭亡,从而吸引了他对人工智能的关注。也是在那个时候,他便立志要在大学学习人工智能相关的专业。

在他对人工智能感兴趣的时候,对人工智能的讨论并没有现在那么火热。但即使是现在,人工智能相关的也没有得到很多准大学生的青睐。小林在这其中算是一个另类,他甚至会跟那些没有丝毫兴趣的同学谈论人工智能。

小林对这个结果有点沮丧,“我的分数没有优势,计算机的专业现在还是挺火的。通信工程和计算机也还是有那么一点点相关吧。”出国留学将成为未来的选择之一,他要继续坚持自己的理想。

在教育资源上,北京考生拥有得天独厚的优势——各大高校和科研机构集中、名企林立,在中国人工智能人才的版图上,北京是最重要的存在。但是对于李同学来说,这似乎和他关系不大。

今年的高考成绩也没有达到他的预期,他选择的是机械和自动化相关的专业,这也是他的兴趣所在。对于人工智能他有那么一点了解,而在他的目标学校中,对自动化专业的介绍也加入了一些人工智能的元素,但他的长远目标只是找个稳定的工作。

“跟人工智能相关的专业分数都很高,我的分数不够;分数允许的话,可能我会重新做出选择。”分数成为他进入计算机科学与技术这个专业学习的障碍之一。

小林的同学小黎的分数比他更高,他对人工智能丝毫不关心,他的高考志愿集中在建筑环境与能源应用工程;来自内蒙古的小周梦想成为一名医生,而她的一位同学则报考电力相关的专业。

许多高校在这些本科专业的课程中也引入了一些人工智能相关课程,但准大学生们对人工智能知之甚少,并且本科生没有达到工作对能力的要求。唯一的好处是,经过本科阶段的教育和兴趣挖掘之后,或许会有更多小林或者李同学在选择继续深造的时候进入人工智能领域。

马少平教授认为“虽然高校承担人才培养的工作,但是最好的办法还是校企结合,因为人工智能的特殊性——理论是支撑,实践出成果。”清华大学与搜狗就建立了紧密的合作,双方成立了天空智能计算研究院。搜狗公司CEO王小川曾就读于清华大学。

根据领英中国提供的报告,除了北京邮电大学外,国内开展人工智能研究的还包括上海交通大学、清华大学、北京大学、浙江大学、华中科技大学、中国科学技术大学等著名院校。

驭势科技和云知声等创业公司也开始把目光瞄准高校,比如云知声就与西安交通大学、西北工业大学等知名高校开始建立合作关系,在共同进行技术研发的基础上,也有利于人才的培养。

大企业也是那些高材生们再次阶段锻炼的“大学”。

在今年的百度开发者大会上,百度宣布3年内通过百度云智学院、百度技术学院为全球培养10万名AI工程师人才。

“1998年的时候微软就在中国成立了亚洲研究院,这种前瞻性布局恰恰为今天结下了硕果。这次在中国,至少从人工智能本身来看,中国是未来非常重要的人才战略点。”微软亚洲研究院的林宙辰此前在北京大学攻读数学博士学位,阴差阳错进入了微软亚洲研究院,这个研究院堪称中国IT界的“黄埔军校”。

“人工智能网红”NVIDIA也把深度学习学院带到了中国。这个为推广深度学习的普及,培养深度学习方面人才的学院已经在全球为超过1万人提供深度学习方面的高级培训课程。2017年他们的目标是在全球培养10万名相关人才。

此前从百度离职的前首席科学家吴恩达回归美国之后,在他之前创立的在线教育平台Coursera上推出了DeepLearning.ai的课程,并且他将持续推出更多的深度学习课程。

百万年薪造成的泡沫还是泡沫带来的百万年薪?或许两者皆有,稀缺的永远都是贵的,人工智能并不处于“谷贱伤农”的时代。

在朋友圈看到,一个小学生参加浙江大学的夏令营,营地挂着的招牌是“机器人与智能装备”,人工智能也意识到,“计算机要从娃娃抓起”。

人工智能时代对我们提出了什么能力要求?

人工智能改变商业世界的三大方面

人工智能深度学习的发展与大数据的推广应用掀起了人工智能的第三次浪潮,驱动了多项应用层技术的突破与成熟,使得人工智能在三个方面实质性地改变着商业世界:推动自动化水平达到新高度、支持智能分析与决策、催生新商业模式与新产业(参阅图2)。

1.自动化水平新高度:感知类技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理等)的不断成熟,推动产业自动化水平达到新的高度

人工智能发展所带来的高度自动化在商业世界的代表性用例有客服聊天机器人、机器自动身份识别等。客服聊天机器人能够遵循客户旅程的标准路径,借助机器学习算法观察对话并理解对话意图,在遇到困难时将问题发送给人工处理,并对人工答复加以学习,从而起到提升客户服务质量并降低服务成本的作用。而机器自动身份识别则是利用自动声音识别或面部自动识别对用户进行身份验证,通过分析用户声音、眼部、面部特征来验证身份,取代原来的安全问题或密码,这一做法比询问验证问题的方法快得多,而且由于客户无需记住密码能够大大改善客户体验。

2.智能分析与决策:数据分析的不断突破,能大幅提高智能分析决策水平,从而创造或提升商业价值

数据分析包括趋势分析、根本原因分析、数据挖掘、预测、建议和个性化等,人工智能较之商业智能和传统分析,既延伸了分析的广度,也提高了分析的深度。以往的商业智能和传统分析往往停留在趋势分析、原因挖掘、数据挖掘与预测层面,而人工智能可以通过不断学习和完善,提高建议的相关性和特异性,实现“个性化分析”,在风险管理、营销、服务等领域提供真正智能化的分析和决策。如人工智能可以实现基于社交网络的信用评分,优化现有分数、或为无信用记录的人生成分数;通过自然语言生成分析报告,分析与评估财务数据;开展动态欺诈模式检测,从实时复杂交易模式中发现欺诈;根据客户行为和研究提供个性化的健康建议;根据客户和产品DNA,开展个性化营销,提供独一无二的个性化产品等等。

3.新商业模式和新产业:智能技术及智能思维在产业界的不断渗透,推动了新产品和新商业模式的出现,使得原有产业形态被改变

今日头条作为新媒体时代新商业模式的代表,成功实践了“以人工智能挖掘用户”这一命题。这个2012年成立的新媒体平台通过人工智能提供精准内容分发,实现了人工智能内容学习、内容创造和用户分析,至今已积累了数千万日活跃用户。今日头条用机器学习和数据挖掘分析新闻主题和内容,通过开发自动写作技术来创造热点新闻(例如奥林匹克运动会这类热点时期的话题),并自动分发个性化的内容给每一位用户、持续跟踪分析用户的行为和习惯(包括点击数据、喜欢/不喜欢、订阅等),实现了智能用户分析。

展望人工智能时代就业之变:

需求结构变化、能力要求多元

人工智能浪潮下的就业需求结构变化

人工智能时代的就业需求和人才素质要求的变化已经在发达国家和领先企业有了较为明显的体现。以美国为例,过去几十年的技术进步,尤其是计算机处理速度和能力的快速增长导致日常任务的自动化,使得主要涉及手工和认知的日常活动的工作长期下降,如生产业工人、操作性劳工、办公文员等等。与此同时,强调沟通、逻辑与创造的专业服务人才,以及直接与计算机技术打交道的技术人才则一直保持增长。

聚焦国际领先企业,以金融巨头高盛为例,在人工智能的深刻影响下,其在人才要求方面已产生了显著的变化。高盛机构客户证券部门的量化团队不仅从2012年的部门人数占比18%提升到了如今的27%,在人才要求上也出现了“升级”:从 10到15年前单单需要擅长风险建模与定价的分析师,演变成了今天更为关注招聘擅长数据分析、机器学习等的人工智能技术人才。2017年10月底,高盛更是在集团层面组建了一支精英高科技团队,专门负责整个集团层面的人工智能应用研发,这支团队将以项目制的形式,与高盛集团内不同部门、不同地区进行沟通与磨合,探索出能在技术层面支持业务长期发展的最佳解决方案。

在今天的中国,我们也已经能观察到一些与发达市场类似的就业需求和人才素质要求的变化。在技术不断进步的浪潮下,依赖创造和沟通的岗位仍将持续增加,如健康护理专业人员、企业高级决策人员、教育人员(特别是儿童教育)、创造性工作(包括艺术家,演员等)、建筑师、复杂环境中的手工和服务业等等。与之对比的是中国低技能职位在新技术的冲击下已难以为继,如录入员、速记员、文字秘书、客服等职位的招聘近年来均呈现负增长。

目前我国人工智能技术尚处于导入期,因而在人工智能技术领域已发生的就业需求变化有限,主要体现为对基础类技术人才的需求。反映在企业招聘中,目前企业对人才素质要求较以前更为看重技术能力,尤其是基础性人工智能技术能力。根据智联招聘大数据显示,过去一年中就业需求量增长最大的主要为具备两类技能的人才:第一类是掌握机器学习、计算机视觉、自然语言处理等具体人工智能技术的人才;第二类是掌握数据挖掘、数据存储、数据分析、数据库架构等数据领域相关技能的人才,其需求量同样增长明显。尽管需求众多,但目前市场上具备丰富人工智能相关经验的人才十分紧缺。部分从相关IT领域跨界转行的求职者虽拥有较多工作经验,但其中真正与人工智能相关的经验依然十分有限。中国企业在培育、吸引、挽留人工智能人才方面仍旧任重道远。

人工智能时代对人才能力要求的发展趋势

随着人工智能技术的发展,市场上人才需求正在发生结构性变化。对于重复性、标准化、程序化的岗位,人工智能正在逐步取代人工,其需求已初现下降趋势。然而,未来十年内,仍有部分岗位将无法被人工智能取代。根据牛津大学及耶鲁大学对352名人工智能科学家的调研显示,科学家们普遍认为人工智能对人类工作的完全替代可能仍需一至两个世纪,不会那么快在近期实现。尤其对于本身强调沟通、逻辑与创造的岗位,在近期内暂时无法被人工智能所取代。此外,回顾人类历史,每一次技术进步在消减部分岗位的同时,也会创造大量新的就业需求,如技术相关人才作为技术革命的中流砥柱,将长期保持为就业市场的需求增长点。就业需求的转变将对人才技能和素质的培养提出新的要求。

人工智能时代对人才素质要求的影响首先直接体现在人工智能技术领域,将在技术层面以及在应用层面直接对人才提出硬性技术能力和软性素质能力两方面的更高要求。在技术的研发上,随着未来人工智能技术发展到一定阶段,企业可能会产生对掌握更高阶技术人才的需求,潜在方向包括机器人培训与监督、机器人外形设计、机器人性格设计等技术能力,这类顶尖的技术人才往往有过硬的学术背景与科研实力,大多拥有计算机科学(Computer Science)或者电气工程学(Electrical Engineering)等专业科学学科的博士学位。而在技术的应用上,企业将需要更多既掌握技术能力又具有良好软性素质能力的复合型人才。这类人才应具备交叉学科背景及综合能力,如同时有能力搭建计算机程序和商业模型;同时,他们还需要快速学习能力以理解商业逻辑,更需要跨界合作能力与各方沟通洽谈,从而真正将人工智能技术落地为各行业的具体应用。

除了人工智能技术相关人才外,人工智能时代对劳动力市场整体人才素质的要求也发生着潜移默化的影响。人工智能技术可以取代的是能被自动化的活动:技术发展到今天它取代着机械化的重复劳动,多为低薪工作;但在技术不断演进的未来,人工智能甚至有机会取代虽不是高度机械化、却主要依赖历史经验判断的一些高薪工作,如医生、律师等,而剩下无法被取代的便是那些依赖沟通和创造的工作。《人工智能时代》的作者杰瑞·卡普兰提出:“越是懂得面对面沟通、越是能够触类旁通在职业交界处发现机会的人,机器越是无法取代。而这些职业技能要求给现有的教育和职业培训体系提出挑战。”从这个角度分析,人工智能技术的发展将在更广的行业领域放大人才的软性素质能力,对人才的创造力、情感沟通能力、解决复杂问题能力提出了更高的要求。

总结而言,人工智能时代的到来,一方面通过机器取代人显示了人与机器之间的“博弈”;另一方面通过机器需要人的创造、应用与优化体现了技术进步对人才素质要求的进步。我们可以看出,新技术的诞生,不仅需要创造技术的人才,同时也需要具有应用与沟通能力的人才,将高阶的技术成果实际应用到生产与生活中去。

2017人工智能发展状况

7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,其中提到,新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。

具体三步为:到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点;到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展;到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

资本:商汤一年内获多次融资 Face++破AI领域融资纪录

商汤科技

自今年4月份获得赛领资本投资的6000万美元之后,商汤科技在7月又获得了由鼎晖和赛领领投的共B轮4.1亿美元融资。11月,再次获得由高通和Qualcomm Ventures投资的数千万美元。目前,C轮融资正在进展中,之前有传闻阿里15亿投资商汤,但被商汤集团否认。

作为全球领先的深度学习平台开发者,商汤科技致力于人工智能核心“深度学习”的技术突破,构建人工智能、大数据分析行业解决方案。同时,公司人脸识别、图像识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等各类应用技术迅速落地。日前,商汤科技和本田签订长期合作协议,宣布将共同深耕自动驾驶技术,加速智能汽车的研发进程。具体来说,主要是基于在视觉算法、自动驾驶芯片和嵌入式系统三个方面。

旷视科技

10月,旷视科技Face++完成C轮约4.6亿美元的融资,破AI领域融资纪录。该投资由中国国有资本风险投资基金领投,蚂蚁金服、富士康集团战略投资。据公司透露,本轮融资很可能会被用于加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地,打造智慧城市。

旷视以深度学习和物联传感技术为核心,立足于自有原创深度学习算法引擎Brain++,深耕金融安全、城市安防、手机AR、商业物联、工业机器人五大核心行业,为企业级用户提供人工智能产品和行业解决方案。值得一提的是,在本届“ICCV 2017”上,旷视科技在MS COCO物体检测、人体关键点检测,以及Places物体分割三项比赛中击败微软、谷歌、Facebook等对手,夺得第一名。

市值:科大讯飞领衔主板营收盈利 智臻智能营收大增预计IPO

科大讯飞

作为软件服务类主板最高市值公司,科大讯飞股价从年初的27元左右,上涨至如今超过60元,可见投资者热情十足。从三季报来看,科大也交出了非常可观的成绩,其中,营收12.84亿元,比上年同期增长89.11%;归属于上市公司股东的净利润0.61亿元,同比增长174.08%。

作为专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业,科大讯飞在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。在今年6月《麻省理工科技评论》发布的“全球50大最聪明企业榜单”中,科大讯飞首次上榜名列全球第六,中国第一。

智臻智能

尽管在语音语义领域智臻智能还远不及科大讯飞的龙头地位,但在一些细分市场,公司产品小i机器人也是独占鳌头。据了解,智臻智能深耕中国智能客服市场,占比高达90%。在今年上半年的半年报中,智臻智能营收0.65亿元,比上年同期增长415.47%。尽管由于庞大的研发投入致使盈利仍处于亏损状态,但已较去年同期大幅减少。

作为人工智能技术及产业化平台供应商,小i目前建立了包括知识表示、推理预测、机器学习(深度学习)、语义理解、分析决策、机器视觉、语音识别/合成等在内的人工智能核心技术提供及产业化应用的完整服务体系。今年9月,创始人朱频频在公开场合表示,预计公司今年营收会实现翻番,盈利能够达到千万级别,计划于明年年初启动上市。

产品:百度知识图谱领衔AI核心技术 腾讯觅影“AI+医疗”发力

百度知识图谱

知识图谱又称为科学知识图谱,是人工智能时代重要的核心技术。在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

据百度知识图谱部主任架构师朱勇介绍,百度知识图谱包含了数以亿计的高质量实体、数以千亿计的事实,全面和动态的数据,能够让我们从不同的角度去了解真实世界,并且拓展出广泛的应用场景,在搜索、问答、推荐、对话以及文章自动内容生成方面发挥着关键作用。

腾讯觅影

腾讯觅影是腾讯首个应用在医学领域的AI产品,其聚合了腾讯公司内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队。2017年8月3日,在2017“互联网+”数字经济中国行·广东峰会上,被腾讯公司正式发布。

在科技部于11月份召开的“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会上,腾讯觅影被明确定调,成为“AI+医疗”的国家级标杆。目前,通过与国内十多家三甲医院建立人工智能医学联合实验室,“腾讯觅影”已经进入大规模的临床预试验。

技术:AlphaGo Zero强化升级 云知声发布Pandora语音完整方案

AlphaGo Zero

AlphaGo计算机程序又开发出了新的技术——AlphaGo Zero,它能够从空白状态起,在不需要任何人类输入的条件下,迅速自学围棋。据了解,这款新程序在训练了72小时后,便能打败战胜李世石的AlphaGo Lee,而为了战胜人类AlphaGo Lee训练了数月。

事实上,AlphaGo Zero仅用到一张神经网络,经过训练后,专门预测程序自身的棋步和棋局赢家,在每次自我对弈中进步。此外,新程序只使用一台机器和4个TPU。

云知声AI芯

当下,虽然大量初创企业涌入AI创业浪潮,但在芯片领域的入局者确少之又少,除了国际巨头英特尔、英伟达、赛灵思。在国内,寒武纪开创了AI芯片时代,也成为估值达到10亿美元以上的初创独角兽企业。除了寒武纪之外,国内在AI芯片领域比较有看点的公司还包括深鉴科技、地平线机器人、西井科技,以及云知声等。

2017年6月,云知声发布了Pandora语音中控完整技术方案,集合了云知声业界领先的核心技术,将远场语音识别、语义理解等复杂的 AI 技术元素整合为一个整体方案,基于 Pandora方案打造一款专属语音中控产品,研发周期可以控制在6个月之内。另据了解,目前云知声正加大AI可定制化芯片UniOne的研发,这是一款内置DNN处理单元、兼容多麦克风和多操作系统的芯片。

学术:阿里达摩院成立 致力于探索人类科技未来

2017年10月11日,在阿里云栖大会上,阿里巴巴CTO张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。

据了解,阿里巴巴达摩院由三大主体组成:一是在全球建设的自主研究中心;二是与高校和研究机构建立的联合实验;三是全球开放研究项目——阿里巴巴创新研究计划(AIR计划)。三大主体涵盖量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等,覆盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。