| 排名 | 企業(yè) | 綜述 |
|---|---|---|
| 1 | 百度 | 最早布局人工智能的大企業(yè)之一，阿波羅無人駕駛系統(tǒng)是其在人工智能的代表性產(chǎn)品。 |
| 2 | 阿里巴巴 | 旗下有達摩院人工智能實驗室，發(fā)布“天貓精靈”等人工智能產(chǎn)品；阿里云是中國四大人工智能平臺之一。 |
| 3 | 騰訊 | 有三個人工智能部門，在美國西雅圖建有人工智能實驗室。騰訊的人工智能團隊有30多個科學家，畢業(yè)于哈佛大學、麻省理工學員以及哥倫比亞大學等。產(chǎn)品有騰訊云小微。 |
| 4 | 寒武紀 | 人工智能與芯片結(jié)合的企業(yè)，其自主研發(fā)的人工智能芯片應(yīng)用于華為手機。 |
| 5 | 科大訊飛 | 中國四大人工智能平臺之一，其自主研發(fā)的語音識別技術(shù)代表了中國乃至世界水平。 |
| 6 | 地平線機器人 | 專注于人工智能嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)，提倡軟硬件結(jié)合的人工智能解決方案。 |
| 7 | 曠視科技 | 機器視覺企業(yè)，推出FaceID在線身份驗證服務(wù)，推出Face++ 人工智能開放平臺。 |
| 8 | 華為 | 2012年的6月份，成立了諾亞方舟實驗室，與寒武紀合作推出人工智能手機芯片。 |
| 9 | 商湯科技 | 致力于計算機視覺和深度學習原創(chuàng)技術(shù)的創(chuàng)新型科技公司，提供人臉識別、語音技術(shù)、文字識別、人臉識別、深度學習等一系列人工智能產(chǎn)品及解決方案。 |
| 10 | 云從科技 | 通過API、SDK以及面向用戶自主研發(fā)產(chǎn)品形式，提供人臉與圖像檢測人工智能服務(wù)。 |
| 11 | 朗鏡科技 | 致力于運用世界領(lǐng)先的計算機視覺技術(shù)和大數(shù)據(jù)挖掘與分析服務(wù)幫助品牌商、零售商實時獲取渠道終端商品信息，實現(xiàn)消費決策場景可視化、數(shù)據(jù)化、實時化。 |
| 12 | 第四范式 | 創(chuàng)始人具有在今日頭條人工智能推薦系統(tǒng)的從業(yè)經(jīng)驗。 |
| 13 | 云知聲 | 自主研發(fā)首款面向物聯(lián)網(wǎng)的人工智能芯片雨燕。 |
| 14 | 思必馳 | 提供車載、智能家居和智能機器人等智能硬件的語音交互服務(wù)。 |
| 15 | 依圖科技 | 基于圖像理解的信息獲取和人機交互服務(wù)。 |
| 16 | 深鑒科技 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮、編譯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 DPU 設(shè)計、 FPGA 開發(fā)、系統(tǒng)集成完整開發(fā)能力。 |
| 17 | 碳云智能 | 通過數(shù)據(jù)挖掘和機器分析提供個人性健康指數(shù)分析和預(yù)測。 |
| 18 | 優(yōu)必選 | 集人工智能和人形機器人研發(fā)、平臺軟件開發(fā)運用及產(chǎn)品銷售為一體的全球性高科技企業(yè)。 |
| 19 | 瑞為技術(shù) | 圖像智能感知產(chǎn)品與解決方案提供商。在智慧商鋪、智能家電、車載智能、智能安防等領(lǐng)域均有規(guī)模產(chǎn)品應(yīng)用。 |
| 20 | 今日頭條 | 人工智能推薦系統(tǒng)應(yīng)用于媒體產(chǎn)品。 |
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這是對中國人工智能生態(tài)系統(tǒng)梳理中關(guān)于算法的部分。
文藝復(fù)興時期的著名畫家米開朗其羅在西斯廷教堂天頂上創(chuàng)作了一幅壁畫《創(chuàng)世紀》，在那幅畫里，上帝從天而降，將手指指向亞當，在這個驚心動魄的瞬間，亞當?shù)娜怏w被注入了智慧。
正如人類被上帝賦予智慧一樣，計算機也正在被人類賦予智慧。而智慧的本質(zhì)在于算法。
自2016年谷歌的阿爾法狗戰(zhàn)勝圍棋頂尖高手李世石以來，人工智能已經(jīng)成為時代的新潮流。不斷有形形色色的新公司涌現(xiàn)出來，它們聲稱自己是搞人工智能的。這些公司組成了一個紛繁復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。據(jù)報道，截止到2017年6月，全球一共有人工智能企業(yè)2542家，而中國有592家，占比為23%。那么，是不是所有的人工智能企業(yè)都具備算法設(shè)計能力呢？真實情況肯定不是這樣的。
什么是人工智能？
笛卡爾曾經(jīng)在回答“什么是人？”這個問題的時候一針見血地指出“我思，故我在”。笛卡爾認為，人類的本質(zhì)在于思考。
那么，如果一臺計算機也會思考呢？
我們可以把人工智能認為是一種會思考的機器。但是，到底什么是“思考？”比如一臺會下象棋的機器算不算在思考？
因此，我們需要更清晰的人工智能的定義?？上У氖?，人工智能的定義一直是非常模糊的，這個概念從提出來到后來被實踐，前后已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的時間。
根據(jù)2017年李開復(fù)與王詠剛先生合著的《人工智能》一書，對人工智能這一概念一共有5種定義，其中，第4種定義可能最接近反映人工智能的本質(zhì)：人工智能是會學習的計算機程序。
在這個定義中，人工智能與學習能力聯(lián)系了起來。這個定義也凸顯了學習型算法對人工智能的重要性。也就是說，對人工智能來說，更重要的應(yīng)該是學習能力，而不是思考能力。
最新崛起的人工智能，不但具有學習能力，而且還具有“深度學習”的能力。
這里說到的“深度學習”，其實指的是人工智能軟件所采用的一種算法。什么是算法呢？這就好像我們用紙牌算24點，比如有4個撲克牌，每張牌上的數(shù)字分別是：2、4、9、6。我們需要用加減乘除四則運算來得到24（每個數(shù)字只能參與一次計算）。
我們可以采取兩種不同的算法。
第一個算法是：4x9-2x6=36-12=24
第二個算法是：4x（9-6/2）=4x（9-3）=4x6=24
因此，采取不同的算法，可以從已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)中得到相同的結(jié)果。但很明顯，第一種算法只需要經(jīng)歷一個中間步驟；而第二種算法需要經(jīng)歷兩個中間步驟。因此，從計算所花費的時間來說，第一種算法更快速更高效。
同樣道理，深度學習是人工智能的基本算法之一，與深度學習算法并列的還有專家系統(tǒng)與統(tǒng)計模型等。
學術(shù)界給出了人工智能的三要素：數(shù)據(jù)、計算能力以及算法。
算法對人工智能具有與生俱來的重要性。
從人工智能的三要素來看：數(shù)據(jù)是人工智能的原料，人工智能一般要吃進去一些數(shù)據(jù)然后才能建立一個理論模型，從而具有智能——這就是阿爾法狗的工作原理，阿爾法狗在看了幾千個棋譜以后，自己與自己實戰(zhàn)對弈，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學習總結(jié)下棋經(jīng)驗，最后具有了很高的智能。而計算能力與硬件相關(guān)，這包括CPU與GPU、FPGA以及ASIC等硬件解決方式，比如當年吳恩達在谷歌的時候就是動用了上萬個CPU來做“貓臉識別”，取得了巨大成功——計算機開始認識了貓，目前在計算能力上，業(yè)界傾向于開發(fā)專用的人工智能芯片來處理相關(guān)的問題，比如寒武紀開發(fā)的人工智能芯片就已經(jīng)用到了華為的手機上。人工智能的算法也非常廣泛，其中比較重要的算法是深度學習算法，而實現(xiàn)深度學習算法的框架則有Tensor flow、Caffe、MXNet、Keras等。目前來看，華人在人工智能算法設(shè)計上并不落后，其中Caffe與MXNet都是中國人發(fā)明的。Caffe的發(fā)明人是賈揚清，MXNet的作者是李沐。
深度學習算法到底是什么？
2006年，深度學習的創(chuàng)始人杰弗里.辛頓及合作者發(fā)表了一個里程碑的文章《一種深度置信網(wǎng)絡(luò)的快速學習算法》，這一論文宣告了深度學習時代的來臨。
深度學習算法能在目前的人工智能方法中占據(jù)了主流地位，這背后的原因在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“深度”兩個字指的是“多層”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如果把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成是一個大樓，那么深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就有一個多層的大廈，它可以有比較多的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)層次，一般來說，我們可以把隱藏層多于一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)稱為“多層”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
如果從“血統(tǒng)”上來說，機器學習是深度學習的父親。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習的母親。這對父母一結(jié)合，生出來的孩子才是深度學習。
我們可以用公式來表示這個關(guān)系：
深度學習=機器學習+深度（多層）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
與人的學習還是不太一樣的。機器的深度學習一般要依靠大數(shù)據(jù)，比如計算機要看過幾百萬張汽車的照片以后，才能在圖像識別中確定出汽車的照片。而一個小孩只需要看過兩三輛汽車，就可以把汽車識別出來。從這個意義上來說，人類的學習不太需要大數(shù)據(jù)。與人類的學習能力相比，這也說明目前的深度學習算法還有很大的進步空間。
人工智能有哪些應(yīng)用場景
從人工智能的應(yīng)用場景來看，大概可以劃分6大類：自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺以及機器人學。其中，每一大類又可以分為各個小類，比如計算機視覺又可以具體應(yīng)用到人臉識別以及自動駕駛等多個垂直領(lǐng)域。
正如石墨烯行業(yè)最核心的問題是需要找到合理的應(yīng)用場景一樣，雖然人工智能概念如火如荼，但也需要真正落地找到切實的應(yīng)用場景，實現(xiàn)良性的商業(yè)循環(huán)。
目前來說，人工智能的應(yīng)用層出不窮，涌現(xiàn)了很多企業(yè)。比如人工智能可以用到醫(yī)療與教育領(lǐng)域，也可以用到物流與安防領(lǐng)域，甚至可以用到軍事領(lǐng)域。在這個過程中，涌現(xiàn)了非常多的垂直領(lǐng)域的公司，但能夠不依靠融資，在商業(yè)上獲得正循環(huán)的企業(yè)并不多。
因此，我們需要考慮的是這些企業(yè)的核心競爭力。正如芯片的核心競爭力是光刻機與EDA工具一樣，人工智能的核心競爭力在算法設(shè)計能力。騰訊副總裁姚星曾經(jīng)在展望人工智能行業(yè)的發(fā)展趨勢時說：“算法，將成為人工智能時代的‘科技原力’”。
國內(nèi)有哪些企業(yè)具有人工智能的算法設(shè)計能力呢？
一般來說，要設(shè)計算法，必須要有相關(guān)的科學家或者有研究經(jīng)歷的工程師，否則很難進行人工智能的算法創(chuàng)新。人工智能的算法設(shè)計對數(shù)學與計算機技術(shù)都是有比較高的要求，不是一般的程序員可以勝任的。
因此，懂算法設(shè)計的科學家成為人工智能公司的核心競爭力之一。
以阿里巴巴公司為例子，2017 年 7 月，阿里巴巴發(fā)布“天貓精靈”，其背后的專利包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別技術(shù)。用戶可以使用天貓精靈的對話操作系統(tǒng)，通過語音進行購物和支付，并使用獨特的語音簽名作為身份驗證的一種形式。那么，阿里巴巴的這些人工智能算法是怎么設(shè)計出來的呢？據(jù)了解，阿里人工智能實驗室的首席科學家是王剛。王剛2005年本科畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學，2010年在伊利諾伊大學香檳分校獲博士學位。王剛此前在新加坡南洋理工擔任教授，他顯然是一名學院派出身的人工智能專家。
百度公司作為國內(nèi)人工智能的領(lǐng)先企業(yè)，也曾經(jīng)聘請了多位人工智能領(lǐng)域的科學家。百度曾聘請余凱、吳恩達、陸奇等人工智能專家擔任高管，這也從側(cè)面反應(yīng)了百度在人工智能領(lǐng)域有很強的算法設(shè)計能力。正是在算法設(shè)計能力的基礎(chǔ)上，百度才發(fā)布了阿波羅無人駕駛系統(tǒng)等人工智能平臺。
寒武紀作為國內(nèi)第一家發(fā)布人工智能芯片的公司，其自主研發(fā)的人工智能芯片已經(jīng)應(yīng)用于華為手機。而它的創(chuàng)始人之一陳天石2010年畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學計算機學院，獲工學博士學位。同年陳天石進入中國科學院計算技術(shù)研究所工作，研究方向為計算機體系結(jié)構(gòu)和計算智能，他也是一位具有人工智能算法設(shè)計能力的科學家。
曠視科技的聯(lián)合創(chuàng)始人與首席技術(shù)官唐文斌畢業(yè)于清華大學，曾經(jīng)是清華大學計算機系研究生，他還是全國青少年信息學奧林匹克競賽、首屆“Yao Award”金牌獲得者，他也是具有人工智能算法設(shè)計能力的科學工作者。
大浪淘沙始于真金璀璨，滄海橫流方顯英雄本色
雖然中國有很多人工智能公司。但從核心技術(shù)來說，只有那些擁有人工智能算法設(shè)計能力的公司才是具有核心技術(shù)競爭力的。正如在中興通訊被美國禁運芯片事件中我們可以看到的那樣——只有掌握了核心技術(shù)，才可以在市場競爭中擁有主動權(quán)。而人工智能的核心之一就是算法設(shè)計。
大數(shù)據(jù)與云計算以及人工智能是三個相互獨立的概念。人工智能的英文是artificial intelligence ，其首字母是A。大數(shù)據(jù)的英語是big data，其首字母是B。云計算的英文是cloud computing ，其首字母是C。所以，人工智能與大數(shù)據(jù)以及云計算的關(guān)系被簡單形容為ABC的關(guān)系，但必須注意，這三個概念是相互獨立的，很多中小企業(yè)把這三個概念混為一談，混淆這些概念，胡亂炒作高科技概念是不可取的。只有正確區(qū)分ABC的關(guān)系，才能捋清楚人工智能這個生態(tài)系統(tǒng)。
在人工智能紛繁復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)圖景中，猶如石墨烯產(chǎn)業(yè)一樣，必須要找到其應(yīng)用場景。
在任何一個領(lǐng)域，對企業(yè)來說，只玩概念是不能走向未來的。
（文/軒中）
