人工智能行业上市公司发展向好 _ 东方财富网
人工智能行业上市公司发展向好
作者：黄灵灵
中国证券报
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　　多地争相布局人工智能领域。广东提出，到2025年人工智能产业核心规模突破1500亿元，带动相关产业规模达1.8万亿元。从目前披露的2017年业绩情况看，人工智能板块上市公司总体情况向好，但出现分化情况。　　平稳增长　　从已披露业绩快报的人工智能板块上市公司业绩看，数据显示，2017年人工智能板块27家上市公司总营业收入达到921亿元，同比增长26%。2017年18家公司实现利润增长，平均净利润增长率为44.24%。净利润下降的公司7家。　　人工智能属于计算机科学的一个分支，主要包括、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。　　从目前情况看，人工智能上市公司业绩分化明显。其中，利润增长的公司主要集中在智能制造、图像与自然语言处理相关领域，而利润下降公司主要为芯片及硬件生产商。数据显示，在净利润增长的18家公司中，8家主要从事智能制造。以为例，公司2017年净利润增长112.06%至9300万元。公司主要业务集中在工业智能化，信息化装备、橡胶行业应用软件的研发与创新，并涉足机器人、物联网等智能领域。净利润为2.39亿元，增长92.39%。公司主要产品为智能化针织机械。此外，、及等公司净利润实现增长。这些公司主要集中在视频与图像处理等领域。　　在净利润下降的9家公司中，4家从事与芯片研发与设计相关的业务。对于业绩下降的原因，表示，主要系受存储器件及显示屏等价格持续上涨影响，平板电脑市场需求受到抑制，销售收入比去年同期下降。提供视频编解码SoC和图像信号处理器芯片。公司则表示，市场竞争加剧，部分产品毛有所下降。　　“软”“硬”结合　　华中科技大学计算机学院副教授魏巍指出，芯片制造技术门槛高，需要积累及投入。中国企业进入芯片制造领域相对较晚，在不少领域技术仍有待提高。　　2017年，全球电子元器件供应链吃紧，海外厂商趁机涨价。而多数国内厂商议价能力较弱，利润空间被压缩。　　任天辉指出，半导体需求开启了新的周期。2016年以来，在人工智能、物联网、5G通信的驱动下，半导体行业进入新一轮发展周期，预测2020年市场空间将突破5400亿美元。　　任天辉认为，摩尔定理变缓给中国半导体行业带来追赶机会。　　行业发展逼近极限阶段有利于后来者追赶。过去半导体基本上每两年可以实现性能翻倍。但从目前情况看，进入下一代技术节点需要3年甚至更长时间。魏巍则表示，人工智能领域的进步倒逼芯片制造技术发展，算法与芯片的“软硬结合”有利于推动行业加快发展。
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关注天天基金关于人工智能在安防行业的发展 企业大咖如何看？
许多在电影中出现的黑科技也随着科技社会的发展逐渐成为现实，2016年人工智能与安防行业结合的越来越紧密，AI成为产业风口。那么随着人工智能在安防行业的深度应用，人与机器的关系到底会发生怎样的变化?机器是否会战胜人?针对“如何定义人工智能在安防行业的发展”本网采访了几位深耕安防行业的企业大咖，看看他们如何看待人工智能在安防行业的发展。
大华股份卢维：安防产业是AI技术发展的关键阵地
卢维：我认为，人工智能是一个很大的概念，能够通过智能化解决方案代替人工完成某种任务，就可以称作人工智能。但是，人们对于“智能”的定义是在不断发展变化的，比如在安防领域发展的早期，监控相机能够在光照变弱时自动切换到红外模式，能够检测到场景内有移动物体出现，就可以算作智能，而现在，这些技术都成为了基础技术，或者说，“智能”这个概念本身就要求不断地革新，需要持续地突破自我的上限。
安防行业最初关注的是人们的生命财产安全，是保障用户的基本权利不受损害。但随着安防技术的发展与人们物质文化需求的增长，安防市场已经包含了一些提升用户生活质量的业务，如智能家居、智慧城市等领域都有安防巨头的身影。视频监控业务占据着安防市场的半壁江山，围绕着智能视频分析技术，海康、大华等公司都进行了深入且广泛的技术研究。从包括安防展、安博会在内的一些平台上可以看到，安防产业已经成为基于音视频、基于视觉的人工智能技术发展的关键阵地，是产、学、研结合得非常好的一个领域。
今年是人工智能诞生60周年，在G20峰会上，习总书记也着重强调了人工智能技术。可以说，人工智能技术一直都在推动安防市场发展，并且这种推动作用会越来越强。目前，以深度学习为代表的一系列人工智能技术正帮助安防行业进行全面升级，安防行业有海量的视频数据，这是深度学习技术应用的必要条件。同时，安防行业提供了很多实际的应用场景，会给实验室中走出来的人工智能技术带来非常大的挑战。
宇视吴参毅：人工智能在安防行业应用的大幕刚刚拉开
吴参毅：以2012年GeoffreyHinton团队提出的AlexNet开始，使用NVIDIA的GPU在ImageNet2012海量图片中进行对象分类和对象检测，相比传统方法其超高的检出率，正式开启了以卷积网络为代表的人工智能新一轮的快速发展。短短4年时间里卷积网络、记忆网络等各种形式网络结构层出不穷，几乎淹没了整个学术界的各种国际会议，同时快速的辐射到产业界和投资界。人工智能再次迎来了春天，正经历着高速发展。但远远没有发展到足够成熟的程度。不仅仅安防应用，包括自动驾驶、机器人等各种人工智能应用都还刚刚起步。
海量数据适合使用NVIDIAGPU进行线下训练，现在各种人工智能应用大都使用GPU插卡在服务器上进行堆叠。使用已训练好的模型进行检测、识别、跟踪等等各种视频图像结构化任务，其实显得有点笨重，笨重而高功率的GPU是不太适用于要求苛刻的前端设备和移动设备。这还是只是人工智能初始应用的状态。google已经在训练和识别两个阶段的使用芯片进行区分，训练使用GPU，但是在检测识别时使用TPU(张量处理单元)。这只是个初步尝试，未来业界还会出现各种各种的只适用检测或识别的神经网络芯片问世。
所以人工智能在安防行业应用的大幕刚刚拉开，必将给安防行业带来深刻变革。
尚云在线柏林：人工智能发展大潮中安企将大有可为
尚云在线柏林：近几年，随着视频高清化的普及，人工智能在安防市场的应用越来越深入，比如人脸识别、车牌识别等技术得到大规模应用，成为公安实战的重要技术支撑。同时，AR摄像机、安保巡逻类的机器人等创新型安防装备在安防行业成为新的人工智能风向标。总体来讲，安防人在推动人工智能发展的过程中有先天优势，在人工智能迅猛发展的过程中，安防企业将大有可为。
人工智能是安防行业发展的必然选择，是安防企业转型升级的推动力。未来的安防将不再限于监控本身，而是会回归到物联网的范畴，通过人工智能技术，将物联网、云计算、大数据等技术进行融合，实现传统安防的深度变革，使得传统安防智能化、立体化、移动化，由事后追查向事中处置和事前预防转变。
人工智能在安防行业的运用也面临一些挑战，比如移动中的人脸识别、自主导航、人性化的人机交互、各种图像识别算法等，甚至包括通信网络部署、动静融合深度、创新场景应用等跨平台、跨时空、跨业务的跨界整合能力。
科达奚荣勇：人工智能需要真正围绕实战去做才行
奚荣勇：安防行业是人工智能的重要应用领域之一。近两年越来越多的安防企业提倡“智能安防”的概念，并且以此为中心形成了一系列的产品和解决方案。
在整个安防行业智能化的过程，实际上要解决三个问题：数据的结构化，业务的智能化，应用大数据化。总结起来，就是三大智能：结构化的智能、业务的智能、大数据的智能。安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大。
安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成的信息冗余问题催生了带有人工智能的计算机视觉技术在安防领域的应用。针对该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点，带有人工智能的计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的视频智能分析应用。视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。
总结：人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服，但总体趋势是乐观的，我们坚信只有具备自主、个性化、不断进化完善的人工智能大脑，才能解决安防领域日益增加的需求，成为广大用户的专家和助手，提升整个安防领域的智能化水平，推动安防产业的升级换代。
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人才对于人工智能发展有多重要？看看这些公司就知道了
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原标题：人才对于人工智能发展有多重要？看看这些公司就知道了 　　9月10日，中国科学院大学人工智能技
原标题：人才对于人工智能发展有多重要？看看这些公司就知道了
　　9月10日，中国科学院大学人工智能技术学院正式揭牌。中国科学院大学人工智能技术学院是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。这也标志着，中国终于在人工智能领域的人才培养方面开始追赶英美国家了。
　　AI人才要求很多基础学科能力比如高等数学、逻辑学、统计学、语言学、心理学以及计算机科学等等，高校基本到研究生阶段才会开设相关学科方向。像英国的爱丁堡大学是英国最早开设人工智能专业的高校，早在1983年就可以颁发人工智能专业硕士学位;美国也是很早就有人工智能的开放课程，但基本上只有顶尖大学才开设AI学科;国内，清华大学智能技术与系统国家重点实验室是1990年正式对外开放运行，国内基本上也是只有一流大学才有相关的研究能力。
　　所以AI人才其含金量非常高，也相对稀缺。
　　前不久高盛发布的《中国人工智能的崛起》报告中称，中国是全球人工智能领域的主要竞争者，中国拥有足够的资源和决心在未来几年打造一个基于人工智能和深度学习的智能经济体。而BAT、美团点评、滴滴、科大讯飞等一线互联网企业将成为中国人工智能战略的早期受益者，原因在于这些平台拥有大规模用户，积累着大量的用户行为数据。
　　而这些公司各自人工智能领域的布局中，人才的培养与争夺就是其中最为重要的一部分。
　　百度：
　　数据显示，百度的AI人才占比约为2.54%，根据百度公开的员工数计算的话，百度目前从事AI的员工数大致超过了1000人。百度目前建立了4个AI实验室以及专注于无人驾驶的Apollo计划，林元庆、徐伟、吴恩达等人工智能专家都正在或曾经负责百度人工智能方面的工作，不愧是一家做AI的公司。
　　阿里巴巴：
　　阿里巴巴员工总数超过7万人，从事人工智能相关工作的占比大致在1.91%，超过1400人。今年6月，顶级计算机视觉科学家任小枫加入阿里巴巴，8月，阿里巴巴宣布将通过校园招聘组建一支规模超百人的NASA“青年军”，为高端AI岗位定向培养人才，挖人、培养两不误。
　　腾讯：
　　腾讯AI人才数量在800-900范围内，在美国和国内都建有自己的AI实验室，人工智能领域顶尖科学家张潼博士和语音识别与深度学习领域的专家俞栋分别负责中国和美国的AI实验室。除了自建外，腾讯也与港科大联手成立了「微信-香港科技大学人工智能联合实验室(WHAT LAB)」。
　　美团点评：
　　前不久，脉脉发布了一份《中国互联网公司人工智能争夺战》报告，报告评价美团点评AI能力深藏不露，并披露美团点评正在全球范围内招揽人才，包括成立无人配送机器人团队，打造出第一台大规模量产的自动驾驶车辆，以满足外卖配送业务需求。深度学习、计算机视觉、无人驾驶规划控制算法、高级自动驾驶仿真系统、雷达信号处理、机器人等方向，都是美团AI团队招揽人才的重点。
　　从前不久推出的推广通、与食药监局合作的天眼系统，还有美团点评在公开场合透露的无人配送、外卖调度，这些都体现了美团点评的AI更偏向于业务驱动。人才方面，美团点评旗下的美团云曾通过举办AI挑战赛挖掘AI人才，美团点评也主办了像CodeM这样的编程比赛，挑选培养对象。另外，最近美团云还通过AI产品降价扶持AI创业者、学生等等，划定自己的AI人才培养圈子。
　　滴滴：
　　滴滴在美国和国内都建有AI研究院，并且和密歇根大学、斯坦福大学有人工智能课题的合作。模式识别、计算机视觉、机器学习领域科学家何晓飞目前任滴滴研究院院长。滴滴的AI方向主要是车联网及无人驾驶，相关团队正在组建中。
　　今日头条：
　　今日头条一直有在做算法推荐方面的工作，2016年挖到百度研究院科学家李磊担任头条实验室总监，今年初微软常务副院长马维英加入。今日头条的研究方向，主要集中在用户画像、自然语言理解以及信息过滤，目前其AI团队在扩充中。
　　因为人才高精尖且比较稀缺，各家面向AI人才开出的待遇也都非常优厚，像阿里的AI职能人才的平均月薪都在20k以上。除了这些大型互联网公司之外，像科大讯飞、face++、商汤科技等等人工智能企业则在各自的专业领域拥有更多人才储备。
　　人才是中国人工智能崛起的重要基础，相信“中国魅力”将吸引更多国外人才，而随着国家人工智能学科的建设，各高校也将为企业输出更多高端人才。
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