投資人工智慧算力

Ⅰ 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面

別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。

Ⅱ 人工智慧發展前景怎麼樣

中國人工智慧產業規模逐年上升

近年來，中國人工智慧產業發展迅速，語音識別和計算機視覺成為國內人工智慧市場最成熟的兩個領域。自2015年開始，中國人工智慧產業規模逐年上升，據中國信通院數據，2015年到2018年復合平均增長率為54.6%，高於全球平均水平(約36%)。2018年，中國人工智慧產業市場規模已達到415.5億元。前瞻推算，2019年我國人工智慧市場規模達到554億元左右。

——以上數據及分析請參考於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅲ 人工智慧專業發展前景如何

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

Ⅳ 人工智慧方面的業務需要用到算力服務，現在租算力劃算還是買算力劃算

十次方算力租賃平台的看法：至於算力是否用來租，這得看企業的條件。實力比較強的大企業，通常也能自己購買大量硬體和軟體建立屬於自己的算力中心。
不過照目前來看，很多中小企業還是面臨「算力不充足、成本昂貴、難獲取」的現狀。除此之外，有些企業對算力的需求往往彈性伸縮的，如果自己創建算力中心，就需要花費大量的資金，且還面臨著擴展性不足、效率低下等問題。因此針對這種情況，很多企業會優先選擇「租用算力」的方式。

Ⅳ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅵ 投資人工智慧教育效果怎麼樣

2019年中國在線教育行業發展機遇和挑戰並存 融合前沿技術彌補傳統教育不足

2019年中國在線教育行業發展機遇和挑戰並存

互聯網技術正在加速驅動新一輪教育產業升級，站在風口上的在線教育，機遇和挑戰並存的2019年已悄然啟程。近年來，「互聯網+教育」的業務載體和商業模式不斷推陳出新，新的技術促成了國內在線教育機構得以不斷升級，並推動教學思維發生演變，線上教育已經逐漸成為一種全新教育方式。據報告數據預測，2020年中國在線教育用戶規模將達2.96億人，市場規模將達4330億元。

業內人士發現與以往遠程教育、私教輔導不同的是，目前市面上的在線教育形式和內容越來越多樣化，便利程度也不斷提高，不受時間、地理因素限制，人們可以隨時隨地進行學習，這種碎片化學習正是人們在已有的規律生活里所額外增加的，如何在飽和的學習里加入高效有力的課外輔導，就顯得至關重要。

2019年中國在線教育行業規模分析預測

據前瞻產業研究院發布的《中國在線教育行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2016年中國在線教育市場規模已達到2218億元，截止到2017年中國在線教育市場規模達到了2810億元，同比增長26.7%。預計2018年中國在線教育市場規模將突破3000億元，到2019年中國在線教育市場規模有望達到3870億元。近年來在線學習的方式已逐漸滲透於人們的日常生活，未來幾年，在線教育技術的持續升級、個性化教育的普及都將推動在線教育市場規模進一步增長。並且預測在2021年中國在線教育市場規模將達到了4660億元。

2016年中國在線教育用戶規模已達到1.04億人。截止至2017年中國在線教育用戶規模達到了1.51億人。預計2018年中國在線教育用戶規模將突破2億人。隨著二胎政策全面開放，升學就業競爭壓力不斷增大，滿足用戶碎片化學習需求的在線教育用戶規模將持續增長。並預測在2020年中國在線教育用戶規模將接近3億人。

2016-2021年中國在線教育行業規模統計及增長情況預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

在線教育促進貧困地區共享優質教育資源

在線教育的需求正在升級，以往用戶更為注重師資力量，如今師資與用戶體驗並重，武漢一家教育培訓機構坦言。相較於以往要求教育平台加大技術含量，如今在授課過程中增強互動性與參與性。從國內互聯網教育產業看，不少傳統課外培訓機構均已經嘗試用互聯網技術，賦能教育資源。從較早的文本課程下載，到視頻課堂，到互動雙師+直播模式，再到全面人工智慧功能嵌入，技術升級儼然是在線教育產業發展的重要推動力之一。

此外，「互聯網+」不僅需要把互聯網引入學校，還要通過大規模、普惠的平台及工具，將優秀的老師從線下帶到線上，把課程用網線和屏幕從城市送入鄉村。近年來，教育部通過在各地採取「互聯網+教育」模式，促進偏遠、貧困地區共享優質教育資源。目前，全國91%的中小學校已擁有多媒體教室，開通網路學習空間的學生、教師分別佔45%和61%。

據統計，全國不足100人的小規模鄉村學校近12.7萬所，不足10人的鄉村校點達3.39萬個，這些小規模學校地處偏遠，師資不足。教育部要求，運用「互聯網+」辦好貧困地區遠程教育，推進
「名師課堂」「名校網路課堂」建設與應用，促進貧困地區共享優質教育資源，全面提升辦學質量。

推動義務教育均衡發展

在線教育之所以被看好。李睿認為，在線教育准確切中了家長的心理需求。年輕家長從80後向90後過渡，母嬰人群基數在擴大，同時受人口政策刺激，未來增長趨勢向好。

隨著在線教育行業的發展與成熟。在線教育作為校外培訓的重要部分，如今對師資力量、教研水平和教學能力有著更高的要求。2018年11月，教育部、國家市場監管總局、應急管理部三部門辦公廳聯合印發《關於健全校外培訓機構專項治理整改若干工作機制的通知》，明確規限了在線教育的教師資格問題，形成准入機制，提高在線教師職業准入門檻。

在線教育可以盤活資源，解決基礎教育面臨的促進教育公平，推動義務教育均衡發展等問題。業內專家表示，通過結合「人工智慧+」、虛擬現實等技術手段滿足用戶多元化、個性化的需求，彌補傳統教育的某些不足。

有專家表示，在線教育並非是傳統線下渠道和場景拖到線上的搬運工。對於遠程情景互動的參與性的「人工智慧課堂」，可以通過異地教育資源的精準投放，縮小教育資源區域差距，實現特色教育資源、互動式網路直播技術、遠程網路互動教室的融合。

Ⅶ 怎樣投資人工智慧生意

人工智慧這幾年在資本市場是比較火的，但是人工智慧的基建：物聯網、信息的傳輸等並不成熟（目前只是應用層或者簡單的應用場景），所以想通過短期投入快速的獲得收益相對來說是有點難度的。
如果投資於一級市場：資金量相對太少了，風險也比較大，而且渠道也不太好找（當然可以通過私募基金的形式進入）；
二級市場的話如果想風險小點 ，可以買一些以人工智慧為投資方向的基金；
如果可以承受波動，直接購買相關上市公司股票也可以；
還有一種途徑就是做實業了，但是資金量相對較少，運營時還是要偏輕資產運營 （具體產業場景就看您自己的資源與當地的情況了）。

Ⅷ 人工智慧投資的優勢是什麼

隨著AI和人工智慧的發展，未來金融市場不可避免地成為人工智慧投資的一個風口，智能投顧未來肯定是一個藍海。

人工智慧投資最大的優勢是不需要重復學習，只要掌握了核心演算法，知識就是可以復制的；其次，人工智慧投資擅長個性化的投資定製服務，甚至不需要投資人進行主動選擇，就能夠根據投資人的消費、生活習慣等進行合理的資產配置，確保投資人儲有增值、花有閑錢；最後，人工智慧投資有望在海量的數據訓練中尋找到不同市場、不同板塊的運行規律，尤其是對各類資產的風險收益特徵有著准確甚至是動態准確的認識，也就能夠實時調整風險敞口的配置比例，讓投資組合一直運行在可控范圍內。德國的智能投顧問錦萌充分利用人工智慧投資為投資者定製專屬於投資人風險偏好的服務，用戶無需注冊即可進行風險測試，合理進行資產配置，以助投資人實現資產保值、增值。

Ⅸ 人工智慧的前景怎麼樣

人工智慧誕生於20世紀50年代中期，1956年被確立為一門學科，至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬（1974－1980年、1987－1993年），也經歷過兩個大發展的春天（1956－1974年、1993－2005年）。從2006年開始，人工智慧進入了加速發展的新階段，並行計算能力、大數據和先進演算法，使當前人工智慧加速發展；同時，近年來人工智慧的研究越來越受到產業界的重視，產業界對AI的投資和收購如火如荼。

全球的人工智慧仍處於感知智能的發展階段

按照人工智慧的發展程度，行業一般將其分為計算智能、感知智能和認知智能三個層次。其中，計算智能階段指機器能夠像人類一樣進行計算，諸如神經網路和遺傳演算法的出現，使得機器能夠更高效、快速處理海量的數據；感知智能階段指機器能聽懂我們的語言、看懂世界萬物，語音和視覺識別就屬於這一范疇，這些技術能夠更好的輔助人類高效完成任務；認知智能階段指，在這一階段，機器將能夠主動思考並採取行動，實現全面輔助甚至替代人類工作。

目前，全球的人工智慧仍處於感知智能的發展階段。

預計到2030年全球人工智慧市場規模將達到15．7萬億美元

普華永道數據預測，受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，2020年全球人工智慧市場規模將達到2萬億美元，預計未來幾年市場將繼續保持高速增長，到2030年全球市場規模將達到15．7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元。

北美、亞洲和歐洲是全球人工智慧發展最為迅速的地區，人工智慧活躍企業超千家

近年來，人工智慧在北美洲、亞洲、歐洲地區發展愈演愈烈。北美、亞洲和歐洲是全球人工智慧發展最為迅速的地區。截止2019年底，北美地區共有2472家人工智慧活躍企業，超級獨角獸企業78家；亞洲地區活躍人工智慧企業1667家，超級獨角獸企業8家；歐洲地區活躍人工智慧企業1149家，超級獨角獸企業8家。

註：超級獨角獸指的是估值超過100億美元的企業。

全球人工智慧企業競爭以科技巨頭為主，其中美國人工智慧企業占據市場較大份額

科技巨頭是行業內最重要的力量，具備數據、技術、資本等優勢，結合自主研發和兼並收購共同發力，將在AI領域進行全方位跨層次布局，引領行業發展。其中，具有綜合數據優勢的互聯網企業如Google、網路等，全面布局人工智慧行業。

基於場景的互聯網企業如Facebook、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等，將人工智慧與自身業務深度結合，不斷提升產品功能和用戶體驗；傳統科技巨頭企業，如IBM、微軟等，面向企業級用戶搭建智能平台系統。

但總體來看，美國人工智慧企業占據市場較大份額，美國巨頭呈現全產業布局的特徵，而中國巨頭主要集中在應用層，技術層近年來有所突破。