⑴ 人工智慧應該如何盈利
第一原則——可控原則。可控原則是指，我們所發明出的人工智慧產品，無論是弱人工智慧、強人工智慧或是超人工智慧，都必須是可控制，必須能夠完能全被人類所控制，如果做不到這一點，我們就不能把它製造出來，這一點是至關重要的，事實上，人類的其它任何發明也都應該遵循這一則，比如，飛機、汽車、電燈、原子彈等各種產品都是可控的，如果汽車開出後無法控制，不能停止下來，那將是非常危險的，這樣的產品不能投入使用的。
另外，在簡單邏輯判斷方面，計算機也已遠遠超過了人腦，因為它的邏輯判斷速度遠快於人腦，可見，計算機有這樣一個特點：在智力能力方面，人類教會它們哪一方面的能力，它們就能在哪項能力方面遠超人腦，將來如果我們能教會
⑵ 智能製造有多牛
智能製造就是要把不轉換思維的企業淘汰了！
前一段時間，德國KUKA公司單臂機器人(27.690, -0.47, -1.67%)DR Agilus與乒乓名將蒂姆•波爾的「人機大戰」視頻在網路上廣為流傳。雖然最終波爾以11：9的比分拿下比賽，但德國的工業技術依然讓人驚嘆。或許令人有些恐慌的是，這其實是一場兩年前的比賽，成果來源於德國2013年提出的工業4.0高科技戰略計劃。
裹挾著智能製造、人工智慧、大數據……等一些列新鮮概念的工業4.0時代已撲面而來。作為傳統的製造業大國，中國也提出「中國製造2025」行動綱領，向製造業強國轉變。中國的傳統企業將如何利用這次技術革命實現轉型?早已在機械扭轉的「咔咔」聲中嗅到商機的初創企業，又如何在大浪淘沙中站穩腳跟?
要坦然擁抱工業4.0時代，應從三個方面轉變思維。
1、解決用戶痛點
此前在互聯網創業圈中流傳甚廣的一句玩笑話：「不以解決用戶痛點為目的的創業都是耍流氓」，亦可以套用於工業4.0時代專注轉型、創業及技術提升的企業。當傳統流水線式的標准化生產已對滿足消費者個性化需求無能為力時，精準定位並解決用戶的痛點就成為企業得以發展的關鍵。
在智能製造生態圈演化的時代，想要在人工智慧、智能製造領域創業成功，首先需要找尋用戶痛點、切入點跟引爆點。在舊有的生態圈裡找到創新之處，你要找到這個生態圈裡最烏煙瘴氣的地方，這里蘊含著商機，然後你再針對痛點提出解決方案。」
在人工智慧、無人機等概念被炒得火熱時，創業者應冷靜地思考。我們正處在從弱人工智慧向強人工智慧快速發展的時代，這中間有很長的一段路要走。所以科技創新人士要耐得住寂寞，而不是整天尋找風口，只有找到切入點，鑽研怎樣的解決方案可以擊中用戶核心的痛點，才能從中挖掘出商機。
2、從封閉到開放
機器人作為一個系統的整合，每一塊都需要把已有的技術盡量融合。但目前並沒有很好的工具來幫助機器人企業制定需求，設計原型。也正是如此，服務機器人領域沒有大的玩家，因為每一個節點都需要巨大投入。
機器人創業公司應「抱團取暖」，面對如此高額的成本，若想使工業4.0落地，單靠機器人企業提升技術是無法做到的，產業鏈上的所有企業應該有一種合作的心態。
比如，根據汽車4S店服務的概念，也可以有機器人4S服務，對於企業級客戶的機器人版塊，可以承擔所有的技術服務，提供維修、維護、改造等一條龍支持，以消除商業客戶使用的後顧之憂。」
3、以系統價值代替數字指標
那麼，是否當科創企業們找到了用戶痛點，提出了精準的解決方案，並彼此打開傳統封閉的大門，各領域本著開放的心態展開合作，將商機變為表格中實實在在的銷量，資本會不會就對其窮追不舍，青睞有加呢?
數字化的指標已不是衡量價值的最重要標准，在工業4.0時代，需要轉變思維的不止傳統企業和創新企業，包括投資方都需要用嶄新的視角來衡量企業價值。
資本對公司的評估將不再僅聚焦於單個的點，而是基於系統的、整體的價值。以智能硬體創業公司為例，中國智能硬體創業公司具有良好的供應鏈、優秀的科技人才，且設計實力提升快等優勢，智能硬體創業要取得成功，需要明確的競爭策略、精確的產品定義、精緻的設計和持續的產品演進路線圖，這些都是傳統製造未曾對企業提出的系統價值要求。
在提升企業系統價值的前提下，中國有機會在智能硬體領域出現多個世界級的企業，也有機會誕生更加創新的商業模式。
⑶ 如何營造良好的智能製造發展環境
將全面啟動實施「中國製造2025」。一是包括去年5月19號經過國務院已經發布的這個大的規劃，現在正按照部署加緊編制11個重點工程實施方案、重要規劃、行動計劃。二是圍繞國家製造業創新中心建設、智能製造、工業強基、綠色製造和高端裝備創新這五大領域，推動五大工程。比如工業強基工程今年將集中解決30項到50項標志性的產品和技術，來解決基礎上面的問題。三是制定「中國製造2025」和「互聯網+」融合發展的指導意見，把製造業、「互聯網+」和「雙創」緊密結合起來。四是繼續出台一批配套政策。
工業化、信息化深度融合已成為未來全球製造業發展的趨勢，歐美國家將發展智能製造作為打造國際競爭新優勢的核心內容，我國也將智能製造作為當前和今後一個時期推進兩化深度融合的主攻方向和搶佔新一輪產業競爭制高點的重要手段。前瞻產業研究院指出對於我國加快發展智能製造相關建議。
第一，加快技術研發與產品推廣，促進軟硬體協調發展。
鼓勵高校和科研院所通過加速整合等方式，集聚科研人才和科研力量，對自主可控軟體產品的關鍵共性技術進行研究和重點突破，縮小與發達國家的差距;大力推進國產軟體產品應用。打破國外產品優於國內產品的思維定勢，結合智能製造的重點領域，深度挖掘國產晶元的應用潛能，鼓勵使用國產軟體產品，並通過政策扶持擴大其在製造企業智能化發展過程中的應用。建立軟硬體製造商互動協調機制。長期以來，我國的硬體發展片面注重工藝方面趕超國外企業，建議政府倡導我國晶元製造商、操作系統製造商、應用軟體製造商等各產業主體間建立長期有效的互動協調機制。
第二，加速全方位深度融合，提升生產過程智能化水平。
加速自動化技術和信息技術的深度融合，通過對製造裝備(生產線)和生產流程進行技術改造，提升傳統裝備的技術和信息化含量。加速客戶需求與產品全生命周期過程的深度融合。以客戶需求為導向，不斷完善研發設計、生產製造、市場營銷、售後服務等產品全生命周期信息集成和跟蹤服務，幫助裝備製造企業實現在線實時監測、遠程故障診斷、工控系統安全監控、網上支付結算等增值服務。加速企業「走出去」和「引進來」的深度融合。鼓勵大中型傳統裝備製造企業通過資產聯營、兼並、收購、參股、控股等方式，快速吸收和引進國外先進的智能製造技術、智能裝備及全新製造模式，提升國際競爭力。
第三，加大資金支持力度，拓寬企業投融資渠道。
加強政府財政資金引導。對初創期的智能製造裝備中小企業，可發揮財政資金杠桿作用，通過市場機制引導社會資金投入，重點採取引導基金、母子基金等模式;對處於發展壯大期的智能製造裝備中小企業，採取由政府投入部分引導資金，按市場化運作建立產業投資基金的模式，強化創新項目與創新資本的對接。
國家應盡快出台相關指導意見，指導各地政府構建一批低成本、便利化、全要素、開放式的眾創空間，充分釋放從創意設計到生產製造的巨大創造潛能。引導和吸引民間資本，投向高檔數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通裝備、節能與新能源汽車、電力裝備等重點領域。
第四，發揮移動互聯網平台作用，創新製造、管理、服務模式。
推進工業物聯網廣泛應用。借鑒浙江省發展「千企機器聯網工程」，每年在不同省份選擇一定數量傳統製造企業，藉助移動互聯網的平台推廣應用連續生產、聯網協同、智能管控的製造模式。要打破傳統管理方式局限。將電子商務、物聯網、雲計算、大數據、互聯網金融、智慧物流等移動互聯網思維融入傳統的管理模式，以網路設計為源頭，實現生產要素根據信息資源動態配置及生產模式異質化定製。
要加快建設面向中小企業的雲服務中心。目前，國內很多電信企業、互聯網企業的信息化雲服務產品都已相對成熟，部分已具備國際前沿水平，可為企業尤其是中小企業的智能製造產品提供有效的推廣服務平台，應引導企業之間進行深度交流與融合，為裝備製造尤其是智能製造領域的中小企業加速兩化融合和轉型升級工作提供有力的支撐服務。
第五，培育和引進融合型人才，強化人才隊伍建設。
要培育本土製造業技能人才。從製造業技能人才的培養入手，實施製造業技能人才培育工程，壯大緊缺專業人才和高技能人才隊伍。優化人才培養機制。鼓勵大型製造企業、省屬院校與社會資本聯合創辦技能人才培訓基地，引進省外高校院所落地設立職業技能培訓機構。
建議重點實施國外智力引進工程。通過持股、技術入股、高薪、住房、醫療、子女入學等政策措施，積極對接發達國家重點產業園區，對於重點企業和重大項目所需引進的技能人才給予適當補貼，持續不斷進行高層次人才和國外智力的引進工作，為智能製造長遠發展儲備後備力量。
第六，鼓勵和扶持大眾創業，完善產業發展環境。
在全國范圍內鼓勵高端人才和項目團隊進行創業發展，各級財政按一定比例給予風險投資基金扶持，為智能製造裝備領域內的創新創業者提供良好的工作空間、網路空間、社交空間和資源共享空間。
實施智能製造產業重點領域創新創業「彈射計劃」，在一些重點省份建設一批「智能製造產業彈射中心」，選擇一批符合產業發展需求的科技成果進行轉化孵化。對利用互聯網開展服務型製造、製造業新業態新模式的創業企業，通過綜合性創新創業平台、眾創空間等方式給予支持，營造良好的產業發展環境，實現大眾創業、萬眾創新。
⑷ 在「中國製造2025」下，中小企業如何藉助智能製造進行轉型升級
中小企業面臨的困境
一、對智能製造方面的認識不夠深入，會走很多彎路。導致大量資金的投入，卻得不到回報。
二、產業基礎薄弱，智能儀器儀表、自動控制系統、高檔數控系統、機器人市場份額低。
三、沒有足夠的資本自研或是引進國外先進生產線，是智能化的升級改造的一大難題。
四、缺乏融資渠道，銀行與資本市場都恐但風險，不願意放款及投資中小企業的智能化升級。
解決途徑：
為了順應中小企業向智能製造的轉型升級，瞪羚網打造智能製造領域一站式管理服務平台。
提供專家關於智能製造的報告，中小型企業應從規劃開始著手，分步實施，需要專家顧問團隊協助，提供專業的意見或建議，少走彎路。
平台的專家數量多，跨學科，跨學校，局限性較小，更容易幫助企業升級。
我們有相應的銀行可以提供資金貸款，在改造成功後，我們可以幫企業申報相應的資金支持。
加強企業與院校的合作交流，為企業輸送人才或技術，以最小的投入獲取更大的收益。最終的目標是幫助製造企業實現轉型升級。
⑸ 我國智能製造發展現狀和難點
中國智能製造發展現狀和難點
賽迪研究院 互聯網研究所 陸峰博士
智能製造是「中國製造2025」的主攻方向，發展智能製造是推動中國製造業由大變強的根本途徑。以智能製造為抓手，推動中國裝備製造升級，推進製造業數字化、軟體化和網路化轉型，以柔性化、定製化和智能化生產模式滿足更廣闊市場需求，已經成為了推進製造業供給側改革、培育經濟發展新動能、建設製造強國的重要抓手。
一、發展現狀
（一）國家大力推進智能製造發展，出台政策加大扶持力度
2015年5月，國務院出台了《中國製造2025》，提出了五大重點工程，其中智能製造工程就是其中重點實施工程之一。2015年12月，工信部和國家標准委聯合印發《國家智能製造標准體系建設指南（2015年版）》，提出要建成覆蓋5大類基礎共性標准、5大類關鍵技術標准及10大領域重點行業應用標準的國家智能製造標准體系。為了進一步推進智能製造工程實施，2016年4月，工信部、發改委、科技部和財政部四部委聯合印發了智能製造工程實施指南，提出「攻克五類關鍵技術裝備，夯實智能製造三大基礎，培育推廣五種智能製造新模式，推進十大重點領域智能製造成套裝備集成應用」。從《中國製造2025》，國家加大了對智能製造項目的扶持力度，2015年、2016年工信部連續開展兩批次總計109個的智能製造試點示範項目，2015年工信部還開展了94個項目的智能製造專項。
（二）智能製造區域、行業和企業發展水平差異較大
從區域來看，上海、廣東、江蘇、浙江、山東等東部沿海省市由於經濟發達，企業智能化改造起步較早，進度較快，區域企業整體智能製造水平相對較高，部分企業已經從數字化階段向軟體化、網路化和智能化階段邁進，企業數字化、軟體化和網路化改造比較全面，而西部省市目前製造業水平普遍處在機械化向自動化、數字化邁進階段。從行業來看，電子信息、工程機械、石化冶煉、生物制葯、家電電器等行業智能製造水平較高，普遍開展了數字化研發設計、軟體化控制生產和網路化經營銷售。從企業來看，部門企業智能製造已經走在了前列，涌現出了海爾家電智能製造、青島紅領服裝個性化定製、陝鼓動力裝備智能服務、沈陽機床智能機床等一批試點示範項目。
（三）製造環節智能化是目前企業智能製造發展的普遍短板
從目前以開展智能製造的企業來看，研發設計、經營銷售、售後服務等環節信息化水平相對較高，普遍開展了數字化研發設計、網路化經營銷售和在線化的遠程運維，數字化研發設計工具普及率、電子商務普及率和在線監測普及率普遍較高，新服務、新模式和新業態創新較為活躍。相比研發設計和經營銷售環節，製造環節的智能化是目前大多數企業智能製造發展的短板，多數企業關鍵工序數控化率偏低，受限於工業感測器和工業軟體等技術短板，製造環節數字化、軟體化、網路化和推進較為緩慢。
二、發展難點
（一）製造業數字化階段尚處在起步階段，機械化和數字化融合核心技術受制於人
推進製造業機械化和數字化融合是發展智能製造先決條件，製造業只有率先實現了機械化和數字化融合，達到數字化研發設計和生產控制之後，才能推進軟體化和網路化應用，進而方能實現智能化製造。工業感測器、數字伺服電機等關鍵技術是實現製造業機械化和數字化融合的關鍵，然而我國國產工業感測器和伺服電機應用種類偏少、運行可靠性不強、測量精度不高、特殊環境適應性較差，數字化、軟體化和網路化程度偏低等多種因素是制約我國智能裝備功能和性能提升重要瓶頸，重要領域工業感測器和伺服電機嚴重依賴國外使得我國智能裝備和智能製造的發展嚴重受制於人，制約了國際競爭力的提升。
（二）國產工業軟體全產業鏈缺失，工業軟體化加速製造業核心技術空心化
如果說集成電路是現代工業糧食，那麼工業軟體則是現代工業的靈魂。工業軟體是工業技術工藝的數據化加密、程序化定義和軟體化封裝，是推進兩化融合、發展智能製造的基石，是製造業模式變革和創新前提，代表著製造業先進生產力的發展方向。大力發展工業軟體是我國走向製造強國的必要前提，工業軟體強，則國家製造業競爭力才能強。然而重點工業領域關鍵核心技術被國外企業掌握，關鍵核心工業輔助設計、工業流程式控制制、模擬測試等軟體幾乎都是清一色的國外企業軟體。製造業對國外工業軟體形成長期依賴，關鍵工藝流程和工業技術數據缺乏長期研發積累，製造業呈現技術空心化。我國飛機、船舶、冶金、化工、生物醫葯、電子信息製造等重點製造領域長期以來習慣於用國外工業軟體，但卻不知道設計背後原理，而且缺乏基礎工藝研發數據長期積累，導致基礎技術原理數據積累差距越來越大。只要我國產業始終依賴國外工業軟體工具，我國製造業水平永遠不可能超越國外水平。
（三）工業大數據採集和挖掘服務不健全，大數據對智能製造促進作用有限
製造的智能化關鍵在數據的自由流動和有效挖掘使用，發展智能製造不僅靠幾台聯網的智能裝備和幾套應用控制軟體，更是要通過對大數據的有效採集和深度挖掘使用來不斷優化製造組織流程和服務模式、促進製造商業模式創新。然而，目前我國工業大數據採集和挖掘服務不健全，影響和制約著智能製造水平的提升。由於裝備普遍智能程度不高、系統應用相對封閉、機器產生數據海量等多種原因，工業大數據實時採集和存儲受到多種技術原因制約。另外，與服務業大數據都是消費數據、且方便建模和利用挖掘不同，工業大數據大多都是機器產生的物理運行數據，挖掘工業大數據需要更深層次物理機器運行建模,需要更加專業化的大數據挖掘專業信息服務提供商。
（四）智能製造標准體系不健全，國產產品網路互聯和信息共享難以有效實現
發展智能製造，必須要實現企業、車間、機器、產品、用戶之間全流程、全方位、實時互聯互通和信息共享，達到研發設計、生產製造、經營管理、售後服務的高度網路協同，對網路、設備和應用的標准化提出了新的要求。目前，我國智能製造工業網路異構性大量存在，智能裝備介面五花八門，工業操作系統平台多種多樣，盡管工信部和國標委聯合發布了《國家智能製造標准體系建設指南》，但由於起步晚，統一智能製造標准體系尚未制定，嚴重製約著產品、裝備、服務的綜合集成、互聯互通和信息共享。另外，西門子、通用電氣等國外公司利用智能裝備的市場壟斷地位，大力推廣企業智能指標標准，智能製造標准體系事實上都被上述國外企業主導著，國外企業在標准上互掐，導致國內市場同時採用國外企業產品時，不同廠商產品程序兼容和互聯互通存在很大問題。另外，由於我國在重點製造業領域國產智能產品體系化程度不高，大部分情況都處於主動需求與對方產品互聯，因此只能被動遵守對方產品標准。
（五）國產智能裝備產品不成體系，智能製造國內產業生態圈尚未形成
我國製造業數控裝備目前發展還處在初期，智能裝備發展更是起步階段，國產智能裝備產品不成體系，重點領域智能聯網裝備幾乎都依賴進口。國外企業在智能製造標准方面相互掐架，導致我國購買國外不同企業工業智能裝備集成聯網相當困難。作為裝備製造業大國，發展國產智能裝備必須要有完善的產業生態圈做支撐，方能把控主導權，然而目前我國從工業自動化、工業感測器、工業操作系統、工業軟體、工業互聯網等關鍵領域都存在一定的技術短板，甚至技術空白，產業根基不牢固，導致我國發展智能裝備都國外企業依賴程度態度，把控能力大大削弱，智能裝備國際競爭力大大削弱。
（六）智能製造對製造業商業模式變革作用尚未有效發揮
企業研發設計、生產控制、組裝測試、售後運維、遠程服務等智能製造各環節信息化建設都離不開工業軟體的支撐,工業軟體定義了研發設計基礎理論體系、生產控制流程、產品組裝順序、產品測試機理、運維模式等等，甚至定義了製造業的商業模式，協同研發、個性化定製、網路製造、在線運維、分時租賃等新商業模式都離不開工業軟體支撐。由於國內工業軟體應用還普遍處在研發設計、工業控制等若干單項應用環節，貫穿整個製造業研發設計、流程式控制制等全環節的綜合集成應用還較少，工業軟體綜合集成效應尚未顯現，對製造業商業模式變革作用尚未有效發揮。
三、應對策略
（一）加快工業感測器、數字伺服電機等關鍵技術攻關研究和產業化，補齊工業數字化轉型短板
加快速度、視覺、重力、壓力、溫濕度、光電等各類工業感測器等設計研發，提升產品感應精準度，提高產品可靠性和安全性，推進產品軟體化定義和網路化連接。加強直流伺服系統、三相永磁交流伺服系統等數字化伺服電機關鍵技術研發攻關，增強數字化和軟體化控制能力，提高零漂、抗干擾、可靠性、精度和柔性等各方面特性。
（二）大力發展和推廣應用國產工業軟體，推進製造技術和工藝軟體化封裝和定義
成立工業軟體產業投資基金，加大工業軟體產業發展扶持力度。開展工業軟體服務企業認定等相關工作，實施更加優惠的工業軟體產業財稅、投融資、知識產權扶持政策。以製造行業龍頭企業為核心組建行業工業軟體聯盟，打造工業軟體產業生態圈。加快制定工業軟體行業標准，推進製造業工業軟體綜合集成應用。加大國家各類專項資金對工業軟體基礎研發、產業化、推廣應用的扶持力度。
（三）大力推進工業大數據採集和挖掘服務，以大數據推進智能製造水平提升
推進生產裝備數字化、網路化和智能化轉型升級，夯實工業大數據採集和利用基礎。大力發展專業化的工業大數據信息服務提供商，培育開放式的工業大數據採集和挖掘服務平台，推進工業大數據流通交易，打造工業大數據採集、流通和開發利用生態圈。創新工業大數據開發利用模式，培育在線監測、遠程運維、產業監測和流程優化等服務。
（四）建立健全智能製造相關標准體系，夯實智能製造產業生態基礎
加快智能製造相關標准體系建設，鼓勵通信設備、裝備製造、軟體開發、工業自動化、系統集成等領域企業和科研院所聯合參與標准制定，推進智能製造體系架構、通信協議、操作系統平台、應用介面、技術實現等方面標准制定，以行業標准模式加快推進標准在聯盟企業的應用，提高標準的開放性和兼容性。
（五）打造我國智能製造產業生態圈，提升智能製造國際競爭力
創新產業推進機制，以聯盟模式助推智能製造產業生態圈式發展，鼓勵裝備製造企業、通信設備製造商、電子信息製造商，軟體開放企業、工業自動化公司、系統集成企業、科研院所等聯合參與，組織建立跨行業涵蓋技術研發、產品製造、應用推廣和系統集成等功能在內智能製造產業聯盟，注重產業鏈上下游協同發展，加快推進標准制定、技術研發、產品生產、應用推廣全鏈條發展。
（六）培育智能製造新模式新業態，促進製造業模式變革創新
大力推廣智能製造模式，鼓勵製造企業利用互聯網推進研發設計、供應鏈管理、生產製造、營銷模式等關鍵環節優化創新，培育大規模個性化定製、眾包眾設、網路製造、協同製造、按需製造、線上線下融合等新模式新業態，形成基於互聯網的研發、製造和產業組織方式。鼓勵增材製造、數控技術、感測器技術、工業機器人、工業雲平台，工業大數據、工業互聯網等先進技術在工業領域集成應用，提升深度感知和智能決策水平。加快推進高端晶元、新型感測器、智能儀表控制、工業軟體、工業控制系統等智能裝置在機械裝備和消費品中的集成應用，提升裝備產品智能化水平。
大力發展智能製造是推動我國走向製造強國的重要途徑，智能製造是一項系統工程，需要從技術、標准、產業、應用等多方面統籌推進和全面部署，加強關鍵技術攻關研發，夯實產業基礎支撐，推進應用服務創新，構建產業發展生態。
(聯系郵箱：[email protected])
⑹ 如何利用人工智慧賺錢
人工智慧產品如何成交？掌握這幾個要領，讓你在行業里獨樹一幟
它是計算機科學、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智慧是研究如何製造智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
3. 深度融合
促進人工智慧與實體經濟深度融合，培育壯大智能經濟。加快人工智慧在製造、金融、交通、醫療健康、民生服務等領域的應用步伐。鼓勵、支持國內外產業鏈、上下游企業加強協同合作，加速技術成果的落地應用，將創新勢能真正轉化為經濟動能。
4. 合作共贏
堅持更深更廣的開放合作，實現互利共贏。希望各方繼續秉承開放合作、互利共贏的理念，共同建設好、運用好、發展好人工智慧等新技術，在新時代與大變局相互激盪的當下，描繪出充滿生機的智能經濟新圖景。
目前，計算機視覺已在人類社會的許多領域得到成功應用。例如，在圖像、圖形識別方面有指紋識別、染色體識字元識別等；在航天與軍事方面有衛星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導、景物識別、目標檢測等；在醫學方面有圖像的臟器重建、醫學圖像分析等；在工業方面有各種監測系統和生產過程監控系統等。
⑺ 人工智慧創業項目有哪些
人工智慧創業項目有哪些
創業項目指創業者為了達到商業目的具體實施和操作的工作。創業項目分類很廣，按照行業來分可以分為餐飲、服務、零售等門類，按照性質來分可以分為互聯網創業項目和實體創業項目。從更大的范圍來說，加盟一個品牌，開一間小店，實際上也算是一個創業項目。那麼你知道如何創業嗎？下面是我精心整理的人工智慧創業項目有那些，歡迎閱讀與收藏。
智能家居
項目簡介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，現在隨著硬體成本的下降，及google收購nest等，智能家居熱度升高。本智能家居的架構，包括伺服器端，web網頁，android手機客戶端，各種測試腳本，基本上基礎架構都已經實現，並可實際調試。由於精力有限智能控制部分還在合作開發中。
自動駕駛系統
幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴結合車輛和硬體系統，快速搭建一套屬於自己的自動駕駛系統。
指紋識別
指紋識別技術把一個人同他的指紋對應起來，通過比較他的指紋和預先保存的指紋進行比較，就可以驗證他的真實身份。每個人（包括指紋在內）皮膚紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同，也就是說，是唯一的，並且終生不變。依靠這種唯一性和穩定性，我們才能創造指紋識別技術。
指紋識別主要根據人體指紋的紋路，得益於現代電子集成製造技術和快速而可靠的演算法研究，已經開始走入我們的日常生活，成為目前生物檢測學中研究最深入，應用最廣泛，發展最成熟的技術。
指紋識別系統應用了人工智慧技術中的模式識別技術。模式識別是指對表徵事物或現象的各種形式的（數值的、文字的和邏輯關系的）信息進行處理和分析，以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。很顯然指紋識別屬於模式識別范疇。
人臉識別
人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度；它屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。
人臉識別技術是基於人的臉部特徵，對輸入的人臉圖象或者視頻流。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。並依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特徵，並將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
在人工智慧與人臉識別技術結合上，網路可能已經領先眾人一步，有人在秘密上爆料，說是網路人臉識別技術有了新成果，估計是與支付相關。如果網路這次推出的確實是人臉識別支付，則在移動支付上就可以甩開阿里、企鵝很大一步。
智能信息檢索技術
資料庫系統是儲存某個學科大量事實的計算機系統，隨著應用的進一步發展，存儲的信息量越來越大，因此解決智能檢索的問題便具有實際意義。
智能信息檢索系統應具有如下的功能：
（1）能理解自然語言，允許用自然語言提出各種詢問；
（2）具有推理能力，能根據存儲的事實，演繹出所需的答案；
（3）系統具有一定常識性知識，以補充學科範圍的專業知識。系統根據這些常識，將能演繹出更一般的一些答案來。
【拓展】人工智慧價值
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更准確，因此當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
通常，「機器學習」的數學基礎是「統計學」、「資訊理論」和「控制論」。還包括其他非數學學科。這類「機器學習」對「經驗」的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為「連續型學習」。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即「跳躍型學習」。這在某些情形下被稱為「靈感」或「頓悟」。一直以來，計算機最難學會的就是「頓悟」。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和「實踐」方面難以學會「不依賴於量變的質變」，很難從一種「質」直接到另一種「質」，或者從一個「概念」直接到另一個「概念」。正因為如此，這里的「實踐」並非同人類一樣的`實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。
這是智能化研究者夢寐以求的東西。
2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會「創造」提供了一種方法。本質上，這種方法為人的「創造力」的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的「能力」。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪「精於創造」的計算機過於全面的操作能力，否則計算機真的有一天會「反捕」人類。
當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。
;⑻ 面對工業4.0/智能製造，製造業該怎麼做
兩個戰略一個商業模式
我們從事製造業這么多年，我們一定要想辦法去解決。最初的消費者的消費地點，消費方式和消費行為的變化引起後面的這些消費信息傳遞到研發，傳遞到工廠，以及我們研發和工廠如何實現消費的過程，其實也不復雜。我們運用了各種各樣的技術手段，其實也許這樣解釋大家覺得太復雜，我們這樣解釋一下就是兩個戰略形成一個模式。
首先就是網路化戰略，這是海爾的主戰場，2012年發布的，其實早於工業4.0，什麼意思呢?首先我們要做的就是連接用戶，通過網路能夠與用戶產生連接，於是能產生更多的用戶互動，我們有一個用戶生產式的設計，於是產生出更多的體驗和粘性，這樣就可以做到有更多的消費者跟我們之間變成了一個相互之間的粉絲關系也好，或者互動關系也好，形成了一個網路化的平台。
這樣的平台上，現在消費者的喜好，基於消費概念也好，還是消費者個人更加的喜歡表達自己的個人的需求這樣的情況下，必然產生差異化、個性化的需求，我們必然還要做的是滿足他的需求，我們前面已經說過了，原來製造業的生產模式，只顧自己的批量化生產，沒有辦法滿足現在時代的需求。我們要把後面這一段打造成一個什麼?大規模定製的能力。既要有規模化，作為一個企業來說規模化的效益，以及規模化效益下的成本優勢，又能服務於差異化個性化的能力，在我們看來只有各種各樣的智能化的手段才能幫助我們形成這樣一個東西。這樣就形成了閉環，我們有需求，滿足了需求，這樣一個模式就是差異化、個性化的模式，這個模式叫做C2B的商業模式。
C2B是什麼樣的形式呢?我用我朋友的一句話說就是把生命浪費在美好的事物上，我們看到C2B的好處是什麼?是定製化，可以體驗好，預測准。如果通過網路和消費者產生了很好的連接、互動粘性，我們可以去除掉廣告。還有一個對於製造業來說，我們感同身受的是如果去除零庫存是多麼美好的事情，定製化的模式，一旦拿到訂單才開始生產，生產完了就不會有庫存了，這是我們說的C2B的美好在這幾個方面。
但是製造業為什麼做不到呢?這是有挑戰的。首先我們要面對差異化、個性化，以及差異化、個性化帶來的復雜性，能管理嗎?原來一個訂單生產一個月，但以後每天生產一千個型號的產品，這就是挑戰，所以我們還是要智能化的手段。誰願意為了一個襯衫等一個月，頂多容忍一個星期，訂單來了我快速的實現它，關注端到端的能力，從需求到傳遞需求，到實現需求，到我們發貨的整體能力。還有一個就是，我們上面談的都是信息層面的問題，這些做到快速靈活是比較容易的，但是我們的產線和倉庫怎麼做到這個能力呢?就是改變我們的工廠，變成一個柔性、靈活、高效、快速的工廠，這樣才能可能真正實現我們美好的C2B。
⑼ 人工智慧就業方向
人工智慧就業方向前景很好，現在正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。
難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體編程(基礎的應用最廣泛的語言：C/C++)必須得很好，微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。
一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。
但是！！！如果你沒有這些喜好和特長或者沒能學好這些學科的話，現在做別的選擇還來得及。
⑽ 中國特色智能製造落地需要具備哪些要素
智能製造是製造業發展的大方向，大趨勢。長遠角度來講，智能製造是必然的選擇。那麼智能製造該如何落地呢？國內智能製造專業研究機構中發智造總結，智能製造落地需要具備「一二三四」四類共十大要素：
1.智能製造落地的一大條件：時機
智能製造的時機，籠統地講，無非兩個——
其一，產業發展滯後，市場萎靡不振、利潤微乎其微，已經到了不得不改革的地步，改則生，不改則亡。
其二，產業發展前景良好，競爭飽和，急需引入新的發展方式，打破當下市場格局與競爭方式。智能製造改革已經成為獲得先機的必要手段。
2.智能製造落地的兩大關鍵：智能、製造
智能製造，指的是智能化的生產方式與製造流程，這里有兩個關鍵，其一，關注的領域必須是製造領域的製造環節，而不是生產、經營、營銷、生活。
其二，必須是實現智能化生產與製造。智能是一個相對前言，尚不成熟的高新科技，智能製造主體，必須明確智能製造的現狀，以及每個階段能夠達到的智能程度，不要做大且空的妄想。
3.智能製造落地的三個要素：資金、技術、規劃
一句話概括，就是增加多少投入，應用何種技術，在哪一階段，實現到何種程度的「智能製造」。
4.智能製造落地的四大主體：企業、行業、地區、國家
不同主體在討論智能製造落地問題時，自然有著不同的考慮。
企業實現智能製造，一方面要考慮自身的實力，可以投入多少人力物力財力來實施智能製造改革方案；另一方面，要考慮智能製造的前景問題，是否對當下生產經營活動造成影響，是否可以在維持經營的同事，開展智能製造落地行動，短期盈利與長期發展兩不誤。
行業實行智能製造，一方面要靠產學研三個方力量的共同配合，產業提供環境，學界提供理論支持，研究機構提供解決方案；另一方面則需要示範帶動，乃至市場倒逼——即行業有可能已經到了必須改革的臨界點，優先邁出改革步伐的，在行業中收獲改革的紅利，再利潤刺激和行情倒逼的局勢下，促使行業形成改革浪潮，全面實現智能製造。
地區和國家想要實現智能製造落地、改革與升級，必然要為智能製造企業優化環境，提供政策支持，比如稅收優惠、用地支持、財政獎補等等；還要出台一系列的指導意見，引導、規范地區、國家領域內的智能製造落地方案，形成良性發展的局面，避免失序、失控、有失公平的現象。