大家好，今天来为大家分享bat人工智能现状的一些知识点，和bat人工智能现状研究的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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AI人工智能将来的市场大吗？
中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出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。
中国人工智能在人才储备方面较弱
1981年9月，来自全国各地的科学技术工作者300余人在长沙出席了中国人工智能学会(CAAI)成立大会，此后中国的人工智能开始正式迈入发展阶段。对比2019年中国与全球人工智能发展情况，在Al相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面中国均居世界头部阵营，具有充分的市机场竞争力。
中国在人才储备相较弱，但已经在全力补足短板。目前全国已经有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。
重应用而不重基础研发也是中国人工智能行业存在的固有问题，研发型企业远少于应用型企业的隐患随着中美专利竞争而浮现，政府开始重视Al基础层创业公司的培养，资本方也更加关注Al芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟，在各方的努力中中国Al市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。
人工智能赋能实体经济
近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，据艾瑞资料库数据显示，2018年中国人工智能赋能实体经济的市场规模达到251亿元，赋能价值有望在2021年突破千亿。人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。
现阶段的人工智能主要赋能公共安全领域
根据艾瑞的资料库数据显示，2019年AI+安防占人工智能赋能实体经济的50以上，其次是AI+金融和AI+营销，分布占比15.8%和11.6%。前瞻分析一方面是由于安防领域国企数量较大易于前期的政策推动，另一方面是智慧城市对公共安全的需求。前瞻初步估算，民企活力将逐步显现，未来AI+营销和AI+金融的赋能价值将持续提高。
互联网公司是最大的AI投入者主要投资在计算机视觉类
根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
人工智能20年来的最大进步
特别是最近十多年来，在人工智能领域的两大流派（生物派和技术派）的积极推动下，不论是从生物学上强调探索人脑结构功能及其运转机理，真正模拟人脑的思维方式、思维过程、决策方法;还是借助最新技术，如算法、芯片技术、超级计算等，都在不断地迭代提升人工智能水平。
加之这两年火爆的人工智能芯片研发，将会推动新一轮计算革命，进而带动芯片基础架构转变。
看看现在许多人工智能巨头(谷歌、微软、BAT、Facebook、苹果、华为、小米等国内外技术大厂)，都在人工智能领域投入巨资。
其实从2011年至今，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。
所以，在Al快速发展的这几年，以“年度”的视角来看人工智能的发展应该是有东西可见的。
人工智能好学吗？
人工智能不好学，而且非常不好学。
但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。
先说说基本要求吧：
首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。
如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。
人工智能大环境下，BAT是如何布局的？
随着人工智能技术的不断进步，世界已经进入新的“智能化”阶段，中国各行各业的优秀企业在经过了几年乃至十几年时间的“数字化”转型后，已经为智能化升级打下了一定基础。
国内互联网巨头BAT对于人工智能的布局是整个行业的风向标，也是技术的领头羊。BAT公司不仅在自身企业大力发展人工智能技术，也投资了许多创业型公司。
那么，大家所熟知的BAT是如何进行布局？
百度AI全面赋能
2016年，百度将人工智能业务提升为公司发展战略目标。在“夯实移动基础，决胜AI时代”的战略指导下，百度AI生态不断完善，AI产品化、商业化持续加速。
百度大脑是百度技术多年积累和业务实践的集大成，为百度所有业务提供AI能力和底层支撑，并赋能产业和开发者。得益于AI驱动，百度移动形成了“一超多强”的产品矩阵，并构建起以“百家号”和“小程序”为核心的移动生态。
作为AI生态的重要组成，百度已拥有Apollo自动驾驶开放平台和小度助手（DuerOS）对话式人工智能操作系统两大开放生态。
目前，百度已获得超过50张智能网联汽车道路测试牌照，在国内遥遥领先。
小度助手继续在中国保持领先地位，2019年第一季度小度智能音箱出货量位居国内市场第一，全球第三。
同时，百度投资布局各行业人工智能潜力公司，以自动驾驶为原点推开大健康、家居、基础元件、金融等行业的战略全图。
阿里定位技术底座
阿里提出AIforIndustries，将自身AI技术能力整合到阿里云旗下ET当中，同时结合对各个产业的理解，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，在工业、金融、零售、交通等各领域都积累了大量落地案例。
基于电商业务积累的商业化场景和云计算底层基础设施，阿里拥有算力资源、对应用数据的价值挖掘能力及聚合生态优势，阿里云将承担技术底座的角色，以被生态伙伴集成的方式打造细分行业解决方案，借助ET大脑提供的智能化能力，更好地服务客户。
另一方面，阿里系投资了众多AI领域明星企业，包括商汤科技、旷视科技、依图科技、寒武纪等，以阿里云为基础，偏爱收购AI企业以实现技术融合。
腾讯着眼消费级AI应用
腾讯以“联接”为主题，将AI能力投射到消费级互联网和产业互联网。
在消费端，游戏AI通过数据挖掘算法和机器学习算法了解玩家在游戏里的行为特征，进一步优化游戏体验，内容AI为QQ音乐等用户推送千人千面的音乐推荐。
在产业端，通过腾讯云、腾讯优图、腾讯觅影等主体，发力AI医疗、AI安防、AI教育、智慧政务、智能零售、智慧校园等场景。
总体而言，长于“联接”，基于科技创新，在互联网与产业互联网的发展与融合过程中，腾讯将提供多维智慧应用，同时也作为智慧基础设施方，开放技术中台，协同多方合作伙伴，共建创新生态。投资方面，腾讯全力布局产业互联网，关注消费转型，投资覆盖各个轮次。
尽管人工智能已经连续多年成为资本市场的宠儿，其实际市场爆发还未真正到来，投资潜力依然巨大。虽然BAT等互联网巨头占据了人工智能领域的半壁江山，但是传统大型企业及中小型创业公司的市场依然还是非常庞大的。
目前市场上各行业真正落地应用的为数不多，随着人工智能技术的深入发展，各行各业及相关产业AI发展红利将源源不断。
尽管人工智能已经连续多年成为资本市场的宠儿，其实际市场爆发还未真正到来，投资潜力依然巨大。虽然BAT等互联网巨头占据了人工智能领域的半壁江山，但是传统大型企业及中小型创业公司的市场依然还是非常庞大的。
目前市场上各行业真正落地应用的为数不多，随着人工智能技术的深入发展，各行各业及相关产业AI发展红利将源源不断。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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