⑴ 人工智能应该如何盈利
第一原则——可控原则。可控原则是指，我们所发明出的人工智能产品，无论是弱人工智能、强人工智能或是超人工智能，都必须是可控制，必须能够完能全被人类所控制，如果做不到这一点，我们就不能把它制造出来，这一点是至关重要的，事实上，人类的其它任何发明也都应该遵循这一则，比如，飞机、汽车、电灯、原子弹等各种产品都是可控的，如果汽车开出后无法控制，不能停止下来，那将是非常危险的，这样的产品不能投入使用的。
另外，在简单逻辑判断方面，计算机也已远远超过了人脑，因为它的逻辑判断速度远快于人脑，可见，计算机有这样一个特点：在智力能力方面，人类教会它们哪一方面的能力，它们就能在哪项能力方面远超人脑，将来如果我们能教会
⑵ 智能制造有多牛
智能制造就是要把不转换思维的企业淘汰了！
前一段时间，德国KUKA公司单臂机器人(27.690, -0.47, -1.67%)DR Agilus与乒乓名将蒂姆•波尔的“人机大战”视频在网络上广为流传。虽然最终波尔以11：9的比分拿下比赛，但德国的工业技术依然让人惊叹。或许令人有些恐慌的是，这其实是一场两年前的比赛，成果来源于德国2013年提出的工业4.0高科技战略计划。
裹挟着智能制造、人工智能、大数据……等一些列新鲜概念的工业4.0时代已扑面而来。作为传统的制造业大国，中国也提出“中国制造2025”行动纲领，向制造业强国转变。中国的传统企业将如何利用这次技术革命实现转型?早已在机械扭转的“咔咔”声中嗅到商机的初创企业，又如何在大浪淘沙中站稳脚跟?
要坦然拥抱工业4.0时代，应从三个方面转变思维。
1、解决用户痛点
此前在互联网创业圈中流传甚广的一句玩笑话：“不以解决用户痛点为目的的创业都是耍流氓”，亦可以套用于工业4.0时代专注转型、创业及技术提升的企业。当传统流水线式的标准化生产已对满足消费者个性化需求无能为力时，精准定位并解决用户的痛点就成为企业得以发展的关键。
在智能制造生态圈演化的时代，想要在人工智能、智能制造领域创业成功，首先需要找寻用户痛点、切入点跟引爆点。在旧有的生态圈里找到创新之处，你要找到这个生态圈里最乌烟瘴气的地方，这里蕴含着商机，然后你再针对痛点提出解决方案。”
在人工智能、无人机等概念被炒得火热时，创业者应冷静地思考。我们正处在从弱人工智能向强人工智能快速发展的时代，这中间有很长的一段路要走。所以科技创新人士要耐得住寂寞，而不是整天寻找风口，只有找到切入点，钻研怎样的解决方案可以击中用户核心的痛点，才能从中挖掘出商机。
2、从封闭到开放
机器人作为一个系统的整合，每一块都需要把已有的技术尽量融合。但目前并没有很好的工具来帮助机器人企业制定需求，设计原型。也正是如此，服务机器人领域没有大的玩家，因为每一个节点都需要巨大投入。
机器人创业公司应“抱团取暖”，面对如此高额的成本，若想使工业4.0落地，单靠机器人企业提升技术是无法做到的，产业链上的所有企业应该有一种合作的心态。
比如，根据汽车4S店服务的概念，也可以有机器人4S服务，对于企业级客户的机器人版块，可以承担所有的技术服务，提供维修、维护、改造等一条龙支持，以消除商业客户使用的后顾之忧。”
3、以系统价值代替数字指标
那么，是否当科创企业们找到了用户痛点，提出了精准的解决方案，并彼此打开传统封闭的大门，各领域本着开放的心态展开合作，将商机变为表格中实实在在的销量，资本会不会就对其穷追不舍，青睐有加呢?
数字化的指标已不是衡量价值的最重要标准，在工业4.0时代，需要转变思维的不止传统企业和创新企业，包括投资方都需要用崭新的视角来衡量企业价值。
资本对公司的评估将不再仅聚焦于单个的点，而是基于系统的、整体的价值。以智能硬件创业公司为例，中国智能硬件创业公司具有良好的供应链、优秀的科技人才，且设计实力提升快等优势，智能硬件创业要取得成功，需要明确的竞争策略、精确的产品定义、精致的设计和持续的产品演进路线图，这些都是传统制造未曾对企业提出的系统价值要求。
在提升企业系统价值的前提下，中国有机会在智能硬件领域出现多个世界级的企业，也有机会诞生更加创新的商业模式。
⑶ 如何营造良好的智能制造发展环境
将全面启动实施“中国制造2025”。一是包括去年5月19号经过国务院已经发布的这个大的规划，现在正按照部署加紧编制11个重点工程实施方案、重要规划、行动计划。二是围绕国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造和高端装备创新这五大领域，推动五大工程。比如工业强基工程今年将集中解决30项到50项标志性的产品和技术，来解决基础上面的问题。三是制定“中国制造2025”和“互联网+”融合发展的指导意见，把制造业、“互联网+”和“双创”紧密结合起来。四是继续出台一批配套政策。
工业化、信息化深度融合已成为未来全球制造业发展的趋势，欧美国家将发展智能制造作为打造国际竞争新优势的核心内容，我国也将智能制造作为当前和今后一个时期推进两化深度融合的主攻方向和抢占新一轮产业竞争制高点的重要手段。前瞻产业研究院指出对于我国加快发展智能制造相关建议。
第一，加快技术研发与产品推广，促进软硬件协调发展。
鼓励高校和科研院所通过加速整合等方式，集聚科研人才和科研力量，对自主可控软件产品的关键共性技术进行研究和重点突破，缩小与发达国家的差距;大力推进国产软件产品应用。打破国外产品优于国内产品的思维定势，结合智能制造的重点领域，深度挖掘国产芯片的应用潜能，鼓励使用国产软件产品，并通过政策扶持扩大其在制造企业智能化发展过程中的应用。建立软硬件制造商互动协调机制。长期以来，我国的硬件发展片面注重工艺方面赶超国外企业，建议政府倡导我国芯片制造商、操作系统制造商、应用软件制造商等各产业主体间建立长期有效的互动协调机制。
第二，加速全方位深度融合，提升生产过程智能化水平。
加速自动化技术和信息技术的深度融合，通过对制造装备(生产线)和生产流程进行技术改造，提升传统装备的技术和信息化含量。加速客户需求与产品全生命周期过程的深度融合。以客户需求为导向，不断完善研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等产品全生命周期信息集成和跟踪服务，帮助装备制造企业实现在线实时监测、远程故障诊断、工控系统安全监控、网上支付结算等增值服务。加速企业“走出去”和“引进来”的深度融合。鼓励大中型传统装备制造企业通过资产联营、兼并、收购、参股、控股等方式，快速吸收和引进国外先进的智能制造技术、智能装备及全新制造模式，提升国际竞争力。
第三，加大资金支持力度，拓宽企业投融资渠道。
加强政府财政资金引导。对初创期的智能制造装备中小企业，可发挥财政资金杠杆作用，通过市场机制引导社会资金投入，重点采取引导基金、母子基金等模式;对处于发展壮大期的智能制造装备中小企业，采取由政府投入部分引导资金，按市场化运作建立产业投资基金的模式，强化创新项目与创新资本的对接。
国家应尽快出台相关指导意见，指导各地政府构建一批低成本、便利化、全要素、开放式的众创空间，充分释放从创意设计到生产制造的巨大创造潜能。引导和吸引民间资本，投向高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备等重点领域。
第四，发挥移动互联网平台作用，创新制造、管理、服务模式。
推进工业物联网广泛应用。借鉴浙江省发展“千企机器联网工程”，每年在不同省份选择一定数量传统制造企业，借助移动互联网的平台推广应用连续生产、联网协同、智能管控的制造模式。要打破传统管理方式局限。将电子商务、物联网、云计算、大数据、互联网金融、智慧物流等移动互联网思维融入传统的管理模式，以网络设计为源头，实现生产要素根据信息资源动态配置及生产模式异质化定制。
要加快建设面向中小企业的云服务中心。目前，国内很多电信企业、互联网企业的信息化云服务产品都已相对成熟，部分已具备国际前沿水平，可为企业尤其是中小企业的智能制造产品提供有效的推广服务平台，应引导企业之间进行深度交流与融合，为装备制造尤其是智能制造领域的中小企业加速两化融合和转型升级工作提供有力的支撑服务。
第五，培育和引进融合型人才，强化人才队伍建设。
要培育本土制造业技能人才。从制造业技能人才的培养入手，实施制造业技能人才培育工程，壮大紧缺专业人才和高技能人才队伍。优化人才培养机制。鼓励大型制造企业、省属院校与社会资本联合创办技能人才培训基地，引进省外高校院所落地设立职业技能培训机构。
建议重点实施国外智力引进工程。通过持股、技术入股、高薪、住房、医疗、子女入学等政策措施，积极对接发达国家重点产业园区，对于重点企业和重大项目所需引进的技能人才给予适当补贴，持续不断进行高层次人才和国外智力的引进工作，为智能制造长远发展储备后备力量。
第六，鼓励和扶持大众创业，完善产业发展环境。
在全国范围内鼓励高端人才和项目团队进行创业发展，各级财政按一定比例给予风险投资基金扶持，为智能制造装备领域内的创新创业者提供良好的工作空间、网络空间、社交空间和资源共享空间。
实施智能制造产业重点领域创新创业“弹射计划”，在一些重点省份建设一批“智能制造产业弹射中心”，选择一批符合产业发展需求的科技成果进行转化孵化。对利用互联网开展服务型制造、制造业新业态新模式的创业企业，通过综合性创新创业平台、众创空间等方式给予支持，营造良好的产业发展环境，实现大众创业、万众创新。
⑷ 在“中国制造2025”下，中小企业如何借助智能制造进行转型升级
中小企业面临的困境
一、对智能制造方面的认识不够深入，会走很多弯路。导致大量资金的投入，却得不到回报。
二、产业基础薄弱，智能仪器仪表、自动控制系统、高档数控系统、机器人市场份额低。
三、没有足够的资本自研或是引进国外先进生产线，是智能化的升级改造的一大难题。
四、缺乏融资渠道，银行与资本市场都恐但风险，不愿意放款及投资中小企业的智能化升级。
解决途径：
为了顺应中小企业向智能制造的转型升级，瞪羚网打造智能制造领域一站式管理服务平台。
提供专家关于智能制造的报告，中小型企业应从规划开始着手，分步实施，需要专家顾问团队协助，提供专业的意见或建议，少走弯路。
平台的专家数量多，跨学科，跨学校，局限性较小，更容易帮助企业升级。
我们有相应的银行可以提供资金贷款，在改造成功后，我们可以帮企业申报相应的资金支持。
加强企业与院校的合作交流，为企业输送人才或技术，以最小的投入获取更大的收益。最终的目标是帮助制造企业实现转型升级。
⑸ 我国智能制造发展现状和难点
中国智能制造发展现状和难点
赛迪研究院 互联网研究所 陆峰博士
智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径。以智能制造为抓手，推动中国装备制造升级，推进制造业数字化、软件化和网络化转型，以柔性化、定制化和智能化生产模式满足更广阔市场需求，已经成为了推进制造业供给侧改革、培育经济发展新动能、建设制造强国的重要抓手。
一、发展现状
（一）国家大力推进智能制造发展，出台政策加大扶持力度
2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》，提出了五大重点工程，其中智能制造工程就是其中重点实施工程之一。2015年12月，工信部和国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出要建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。为了进一步推进智能制造工程实施，2016年4月，工信部、发改委、科技部和财政部四部委联合印发了智能制造工程实施指南，提出“攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用”。从《中国制造2025》，国家加大了对智能制造项目的扶持力度，2015年、2016年工信部连续开展两批次总计109个的智能制造试点示范项目，2015年工信部还开展了94个项目的智能制造专项。
（二）智能制造区域、行业和企业发展水平差异较大
从区域来看，上海、广东、江苏、浙江、山东等东部沿海省市由于经济发达，企业智能化改造起步较早，进度较快，区域企业整体智能制造水平相对较高，部分企业已经从数字化阶段向软件化、网络化和智能化阶段迈进，企业数字化、软件化和网络化改造比较全面，而西部省市目前制造业水平普遍处在机械化向自动化、数字化迈进阶段。从行业来看，电子信息、工程机械、石化冶炼、生物制药、家电电器等行业智能制造水平较高，普遍开展了数字化研发设计、软件化控制生产和网络化经营销售。从企业来看，部门企业智能制造已经走在了前列，涌现出了海尔家电智能制造、青岛红领服装个性化定制、陕鼓动力装备智能服务、沈阳机床智能机床等一批试点示范项目。
（三）制造环节智能化是目前企业智能制造发展的普遍短板
从目前以开展智能制造的企业来看，研发设计、经营销售、售后服务等环节信息化水平相对较高，普遍开展了数字化研发设计、网络化经营销售和在线化的远程运维，数字化研发设计工具普及率、电子商务普及率和在线监测普及率普遍较高，新服务、新模式和新业态创新较为活跃。相比研发设计和经营销售环节，制造环节的智能化是目前大多数企业智能制造发展的短板，多数企业关键工序数控化率偏低，受限于工业传感器和工业软件等技术短板，制造环节数字化、软件化、网络化和推进较为缓慢。
二、发展难点
（一）制造业数字化阶段尚处在起步阶段，机械化和数字化融合核心技术受制于人
推进制造业机械化和数字化融合是发展智能制造先决条件，制造业只有率先实现了机械化和数字化融合，达到数字化研发设计和生产控制之后，才能推进软件化和网络化应用，进而方能实现智能化制造。工业传感器、数字伺服电机等关键技术是实现制造业机械化和数字化融合的关键，然而我国国产工业传感器和伺服电机应用种类偏少、运行可靠性不强、测量精度不高、特殊环境适应性较差，数字化、软件化和网络化程度偏低等多种因素是制约我国智能装备功能和性能提升重要瓶颈，重要领域工业传感器和伺服电机严重依赖国外使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人，制约了国际竞争力的提升。
（二）国产工业软件全产业链缺失，工业软件化加速制造业核心技术空心化
如果说集成电路是现代工业粮食，那么工业软件则是现代工业的灵魂。工业软件是工业技术工艺的数据化加密、程序化定义和软件化封装，是推进两化融合、发展智能制造的基石，是制造业模式变革和创新前提，代表着制造业先进生产力的发展方向。大力发展工业软件是我国走向制造强国的必要前提，工业软件强，则国家制造业竞争力才能强。然而重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯于用国外工业软件，但却不知道设计背后原理，而且缺乏基础工艺研发数据长期积累，导致基础技术原理数据积累差距越来越大。只要我国产业始终依赖国外工业软件工具，我国制造业水平永远不可能超越国外水平。
（三）工业大数据采集和挖掘服务不健全，大数据对智能制造促进作用有限
制造的智能化关键在数据的自由流动和有效挖掘使用，发展智能制造不仅靠几台联网的智能装备和几套应用控制软件，更是要通过对大数据的有效采集和深度挖掘使用来不断优化制造组织流程和服务模式、促进制造商业模式创新。然而，目前我国工业大数据采集和挖掘服务不健全，影响和制约着智能制造水平的提升。由于装备普遍智能程度不高、系统应用相对封闭、机器产生数据海量等多种原因，工业大数据实时采集和存储受到多种技术原因制约。另外，与服务业大数据都是消费数据、且方便建模和利用挖掘不同，工业大数据大多都是机器产生的物理运行数据，挖掘工业大数据需要更深层次物理机器运行建模,需要更加专业化的大数据挖掘专业信息服务提供商。
（四）智能制造标准体系不健全，国产产品网络互联和信息共享难以有效实现
发展智能制造，必须要实现企业、车间、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享，达到研发设计、生产制造、经营管理、售后服务的高度网络协同，对网络、设备和应用的标准化提出了新的要求。目前，我国智能制造工业网络异构性大量存在，智能装备接口五花八门，工业操作系统平台多种多样，尽管工信部和国标委联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》，但由于起步晚，统一智能制造标准体系尚未制定，严重制约着产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。另外，西门子、通用电气等国外公司利用智能装备的市场垄断地位，大力推广企业智能指标标准，智能制造标准体系事实上都被上述国外企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。另外，由于我国在重点制造业领域国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。
（五）国产智能装备产品不成体系，智能制造国内产业生态圈尚未形成
我国制造业数控装备目前发展还处在初期，智能装备发展更是起步阶段，国产智能装备产品不成体系，重点领域智能联网装备几乎都依赖进口。国外企业在智能制造标准方面相互掐架，导致我国购买国外不同企业工业智能装备集成联网相当困难。作为装备制造业大国，发展国产智能装备必须要有完善的产业生态圈做支撑，方能把控主导权，然而目前我国从工业自动化、工业传感器、工业操作系统、工业软件、工业互联网等关键领域都存在一定的技术短板，甚至技术空白，产业根基不牢固，导致我国发展智能装备都国外企业依赖程度态度，把控能力大大削弱，智能装备国际竞争力大大削弱。
（六）智能制造对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥
企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等智能制造各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑,工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，工业软件综合集成效应尚未显现，对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥。
三、应对策略
（一）加快工业传感器、数字伺服电机等关键技术攻关研究和产业化，补齐工业数字化转型短板
加快速度、视觉、重力、压力、温湿度、光电等各类工业传感器等设计研发，提升产品感应精准度，提高产品可靠性和安全性，推进产品软件化定义和网络化连接。加强直流伺服系统、三相永磁交流伺服系统等数字化伺服电机关键技术研发攻关，增强数字化和软件化控制能力，提高零漂、抗干扰、可靠性、精度和柔性等各方面特性。
（二）大力发展和推广应用国产工业软件，推进制造技术和工艺软件化封装和定义
成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业发展扶持力度。开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。加大国家各类专项资金对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。
（三）大力推进工业大数据采集和挖掘服务，以大数据推进智能制造水平提升
推进生产装备数字化、网络化和智能化转型升级，夯实工业大数据采集和利用基础。大力发展专业化的工业大数据信息服务提供商，培育开放式的工业大数据采集和挖掘服务平台，推进工业大数据流通交易，打造工业大数据采集、流通和开发利用生态圈。创新工业大数据开发利用模式，培育在线监测、远程运维、产业监测和流程优化等服务。
（四）建立健全智能制造相关标准体系，夯实智能制造产业生态基础
加快智能制造相关标准体系建设，鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定，推进智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准制定，以行业标准模式加快推进标准在联盟企业的应用，提高标准的开放性和兼容性。
（五）打造我国智能制造产业生态圈，提升智能制造国际竞争力
创新产业推进机制，以联盟模式助推智能制造产业生态圈式发展，鼓励装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件开放企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟，注重产业链上下游协同发展，加快推进标准制定、技术研发、产品生产、应用推广全链条发展。
（六）培育智能制造新模式新业态，促进制造业模式变革创新
大力推广智能制造模式，鼓励制造企业利用互联网推进研发设计、供应链管理、生产制造、营销模式等关键环节优化创新，培育大规模个性化定制、众包众设、网络制造、协同制造、按需制造、线上线下融合等新模式新业态，形成基于互联网的研发、制造和产业组织方式。鼓励增材制造、数控技术、传感器技术、工业机器人、工业云平台，工业大数据、工业互联网等先进技术在工业领域集成应用，提升深度感知和智能决策水平。加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪表控制、工业软件、工业控制系统等智能装置在机械装备和消费品中的集成应用，提升装备产品智能化水平。
大力发展智能制造是推动我国走向制造强国的重要途径，智能制造是一项系统工程，需要从技术、标准、产业、应用等多方面统筹推进和全面部署，加强关键技术攻关研发，夯实产业基础支撑，推进应用服务创新，构建产业发展生态。
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⑹ 如何利用人工智能赚钱
人工智能产品如何成交？掌握这几个要领，让你在行业里独树一帜
它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
3. 深度融合
促进人工智能与实体经济深度融合，培育壮大智能经济。加快人工智能在制造、金融、交通、医疗健康、民生服务等领域的应用步伐。鼓励、支持国内外产业链、上下游企业加强协同合作，加速技术成果的落地应用，将创新势能真正转化为经济动能。
4. 合作共赢
坚持更深更广的开放合作，实现互利共赢。希望各方继续秉承开放合作、互利共赢的理念，共同建设好、运用好、发展好人工智能等新技术，在新时代与大变局相互激荡的当下，描绘出充满生机的智能经济新图景。
目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。
⑺ 人工智能创业项目有哪些
人工智能创业项目有哪些
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。
智能家居
项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
自动驾驶系统
帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
人脸识别
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上，网络可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是网络人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果网络这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
【拓展】人工智能价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。
;⑻ 面对工业4.0/智能制造，制造业该怎么做
两个战略一个商业模式
我们从事制造业这么多年，我们一定要想办法去解决。最初的消费者的消费地点，消费方式和消费行为的变化引起后面的这些消费信息传递到研发，传递到工厂，以及我们研发和工厂如何实现消费的过程，其实也不复杂。我们运用了各种各样的技术手段，其实也许这样解释大家觉得太复杂，我们这样解释一下就是两个战略形成一个模式。
首先就是网络化战略，这是海尔的主战场，2012年发布的，其实早于工业4.0，什么意思呢?首先我们要做的就是连接用户，通过网络能够与用户产生连接，于是能产生更多的用户互动，我们有一个用户生产式的设计，于是产生出更多的体验和粘性，这样就可以做到有更多的消费者跟我们之间变成了一个相互之间的粉丝关系也好，或者互动关系也好，形成了一个网络化的平台。
这样的平台上，现在消费者的喜好，基于消费概念也好，还是消费者个人更加的喜欢表达自己的个人的需求这样的情况下，必然产生差异化、个性化的需求，我们必然还要做的是满足他的需求，我们前面已经说过了，原来制造业的生产模式，只顾自己的批量化生产，没有办法满足现在时代的需求。我们要把后面这一段打造成一个什么?大规模定制的能力。既要有规模化，作为一个企业来说规模化的效益，以及规模化效益下的成本优势，又能服务于差异化个性化的能力，在我们看来只有各种各样的智能化的手段才能帮助我们形成这样一个东西。这样就形成了闭环，我们有需求，满足了需求，这样一个模式就是差异化、个性化的模式，这个模式叫做C2B的商业模式。
C2B是什么样的形式呢?我用我朋友的一句话说就是把生命浪费在美好的事物上，我们看到C2B的好处是什么?是定制化，可以体验好，预测准。如果通过网络和消费者产生了很好的连接、互动粘性，我们可以去除掉广告。还有一个对于制造业来说，我们感同身受的是如果去除零库存是多么美好的事情，定制化的模式，一旦拿到订单才开始生产，生产完了就不会有库存了，这是我们说的C2B的美好在这几个方面。
但是制造业为什么做不到呢?这是有挑战的。首先我们要面对差异化、个性化，以及差异化、个性化带来的复杂性，能管理吗?原来一个订单生产一个月，但以后每天生产一千个型号的产品，这就是挑战，所以我们还是要智能化的手段。谁愿意为了一个衬衫等一个月，顶多容忍一个星期，订单来了我快速的实现它，关注端到端的能力，从需求到传递需求，到实现需求，到我们发货的整体能力。还有一个就是，我们上面谈的都是信息层面的问题，这些做到快速灵活是比较容易的，但是我们的产线和仓库怎么做到这个能力呢?就是改变我们的工厂，变成一个柔性、灵活、高效、快速的工厂，这样才能可能真正实现我们美好的C2B。
⑼ 人工智能就业方向
人工智能就业方向前景很好，现在正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。
难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。
一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。
⑽ 中国特色智能制造落地需要具备哪些要素
智能制造是制造业发展的大方向，大趋势。长远角度来讲，智能制造是必然的选择。那么智能制造该如何落地呢？国内智能制造专业研究机构中发智造总结，智能制造落地需要具备“一二三四”四类共十大要素：
1.智能制造落地的一大条件：时机
智能制造的时机，笼统地讲，无非两个——
其一，产业发展滞后，市场萎靡不振、利润微乎其微，已经到了不得不改革的地步，改则生，不改则亡。
其二，产业发展前景良好，竞争饱和，急需引入新的发展方式，打破当下市场格局与竞争方式。智能制造改革已经成为获得先机的必要手段。
2.智能制造落地的两大关键：智能、制造
智能制造，指的是智能化的生产方式与制造流程，这里有两个关键，其一，关注的领域必须是制造领域的制造环节，而不是生产、经营、营销、生活。
其二，必须是实现智能化生产与制造。智能是一个相对前言，尚不成熟的高新科技，智能制造主体，必须明确智能制造的现状，以及每个阶段能够达到的智能程度，不要做大且空的妄想。
3.智能制造落地的三个要素：资金、技术、规划
一句话概括，就是增加多少投入，应用何种技术，在哪一阶段，实现到何种程度的“智能制造”。
4.智能制造落地的四大主体：企业、行业、地区、国家
不同主体在讨论智能制造落地问题时，自然有着不同的考虑。
企业实现智能制造，一方面要考虑自身的实力，可以投入多少人力物力财力来实施智能制造改革方案；另一方面，要考虑智能制造的前景问题，是否对当下生产经营活动造成影响，是否可以在维持经营的同事，开展智能制造落地行动，短期盈利与长期发展两不误。
行业实行智能制造，一方面要靠产学研三个方力量的共同配合，产业提供环境，学界提供理论支持，研究机构提供解决方案；另一方面则需要示范带动，乃至市场倒逼——即行业有可能已经到了必须改革的临界点，优先迈出改革步伐的，在行业中收获改革的红利，再利润刺激和行情倒逼的局势下，促使行业形成改革浪潮，全面实现智能制造。
地区和国家想要实现智能制造落地、改革与升级，必然要为智能制造企业优化环境，提供政策支持，比如税收优惠、用地支持、财政奖补等等；还要出台一系列的指导意见，引导、规范地区、国家领域内的智能制造落地方案，形成良性发展的局面，避免失序、失控、有失公平的现象。