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发稿时间:2019-02-08 19:36 来源:投票网赚网址大全

图表7:截止2018年6月国内外人工智能企业技术和行业分布情况(单位:%)
  人工智能引质疑技术进步是必然

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资料显示,深圳远致富海电子信息投资企业(有限合伙)的执行事务合伙人为远致富海。后者是由深圳市国资委资本运作平台远致投资联合央企信达建信和创投机构东方富海共同发起设立的大型产业并购投资基金管理公司,管理基金规模超过100亿元人民币。

图表8:AI技术面临的挑战和质疑
  所以,世界各国都对规避人工智能发展带来的潜在风险高度重视,技术进步使人类文明发展必须直面的问题。而技术的恶意使用也是由技术的使用者造成的,与技术本身无关。因为这些潜在的负面影响而止步发展人工智能,并不能从根本解决问题,反而会阻碍人类的进步,国家的发展。

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报告首先揭示了人工智能研究在全球范围内的“热度”。2013年至2017年,全球范围内所有学科领域的科研产出每年增长约为0.8%,而人工智能的年均增长速度接近13%。

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图表3:2014-2018年中国人工智能市场规模及增长情况(单位:亿元,%)
  截止2018年6月,中国人工智能行业市场主要以人工智能视觉行业和语音行业发展为主,两者合计占比达到近60%,其次为自然语言处理,占比为21%。

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  中新社记者 张兴龙 摄">  资料图:海淀公园变身全球首个AI科技主题公园。中新社记者 张兴龙 摄  中新网北京1月11日电 (记者 张素)信息分析公司爱思唯尔11日在北京举办人工智能科研发展趋势媒体论坛。其中,最新发布的研究报告《人工智能:知识的创造、转移与应用》显示,中国在人工智能领域的重要性日益凸显。   报告数据来自爱思唯尔旗下的数据库及平台,包括Scopus数据库、Fingerprint引擎、PlumX平台及律商联讯的TotalPatent数据库等。报告还参考了一些公共数据信息,如斯坦福大学人工智能指数报告、kamishima.net及中国科学院自动化研究所提供的数据集等。   “通过对人工智能科研表现的全面研究,我们希望明确该领域的动态、趋势和相关因素,并为其提供一些研究思路和见解。”爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚·德·克莱恩表示,这是他们首次对全球范围内人工智能研究趋势进行解读,重点关注中国、欧洲与美国三大地区。   报告首先揭示了人工智能研究在全球范围内的“热度”。2013年至2017年,全球范围内所有学科领域的科研产出每年增长约为0.8%,而人工智能的年均增长速度接近13%。   报告发现,中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量,表明中国正在朝着人工智能研究领跑者的目标大步迈进。2004年,中国在人工智能领域的研究成果数量就已超过美国,如果保持当前的势头,中国有望在4年内赶超欧洲,成为全球人工智能研究成果最多的地区。   报告同时指出,国际性流动与合作的模式表明,中国在人工智能领域的研究工作相对孤立。2017年,印度是仅次于中国和美国的第三大人工智能科研产出国。   在检索分析了研究、教育、技术与媒体四个领域的共计60万份文档和700多个领域特定的关键词后,报告还揭示出人工智能关注的七个不同研究领域。其中,机器学习与概率推理、神经网络和计算机视觉的科研产出最高,增长速度也最快。   报告还提醒,尽管人工智能对社会发展的影响越来越深,媒体对人工智能在道德层面可能产生的影响也有关注,但是关于人工智能道德层面的学术研究还很有限。   这份报告引起不少中国学者的兴趣。中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为,报告本身就是人工智能时代的新成果,“从爱思唯尔海量文献数据资源中实现了人工智能概念的多视角定义、主要技术方向的聚类分析、世界各国人工智能的趋势研究、人工智能相关的道德伦理问题梳理等”。   “这份报告基于更为广泛的视角挖掘了全球人工智能发展的现状、研判未来的趋势,包括科学、技术、大众媒体以及教育等,让身处人工智能时代的各人群都能得到一些启示。”中国科技部国家新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘说。(完)  

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  在政策的大力支持下,2014-2017年中国人工智能市场规模不断攀升。2017年,中国人工智能市场规模已经达到152.1亿元,同比增长51.2%,按这样的发展速度,2018年,中国人工智能市场规模将达到283.2,亿元,同比将增长56.6%。

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据上证报了解,截至1月3日,动能东方质押冻结股份数量约为1.69亿股,占其持有麦捷科技股份的91.8%。上述交易完成后,动能东方及丘国波持有麦捷科技股份的比例将为0,李文燕持股比例为0.43%。远致富海持股比例为26.44%,成为麦捷科技的控股股东。投票网赚网址大全

图表3:2014-2018年中国人工智能市场规模及增长情况(单位:亿元,%)
  截止2018年6月,中国人工智能行业市场主要以人工智能视觉行业和语音行业发展为主,两者合计占比达到近60%,其次为自然语言处理,占比为21%。

另据探维披露的实测资料显示,在 Tensor 装车动态测试的过程中,他们发现其对环境感知的精细程度表现不俗,具有很高的横向分辨能力,大大简化了目标聚类、跟踪和识别的工作,以低线数实现了高线数的效果。

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