这篇文章给大家聊聊关于人工智能的现状 论文，以及人工智能发展现状论文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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大家怎么看待现在人工智能公司的发展？
企业是现实经济的细胞组织。人工智能企业及其创新活动构成了智能经济的微观基础。2020年，中国人工智能企业占全球总数近四分之一，从成立时间来看，大多分布在2012-2018年之间。从应用领域来看，企业技术集成与方案、智慧商业和零售的企业数占比最高。从技术层次来看，应用层企业占比较高。从核心技术来看，大数据和云计算占比超过40%。
人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据：人工智能企业数量占全球比重、AI企业创立时间分布、AI企业应用领域分布、AI企业技术层次分布、AI企业核心技术分布
中国AI企业数量占全球近四成，创建时间集中在2015年前后
根据《2020年全球人工智能产业地图》，2020年，美国人工智能企业占全球总数的38.3%，中国排第二，占24.66%，中美两国依然占据人工智能领域内的绝对竞争优势。
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》中对2205家人工智能样本企业调研数据显示，创建时间主要集中在2012年至2018年之间，占比为63.93%，企业创建的峰值出现在2015年，占比为14.36%。
其中，成立于2010年之前的企业相当大的比例在创建之初不属于人工智能企业，2010年之后通过自主研发和引进人工智能技术转型升级为人工智能企业。传统产业企业集中进入人工智能领域的时间为2013年至2015年。通过智能化转型，传统产业类人工智能企业大都成为人工智能科技产业发展中融合部门的主导者。
企业技术集成与方案、智慧商业和零售企业数量较多，为AI产业关注焦点
分领域来看，我国人工智能企业广泛分布在20个应用领域，其中企业技术集成与方案、智慧商业和零售两个应用领域的企业数占比最高，分别为17.20%和10.31%。智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗、智能制造领域企业数占比相对较高，分别为8.39%，8.06%，7.39%，7.27%，6.26%。企业技术集成与方案提供应用领域占比最高，说明在全面融合发展阶段突破应用领域的共性和关键技术是中国人工智能科技产业关注的焦点。
应用层企业占比较高，大数据和云计算技术占比超40%
从人工智能企业的技术层次分布看，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业是需求牵引的。
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%和4.72%。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
谁能准确地描述一下人工智能发展方向及目前存在的问题？
目前人工智能有两种发展方向
一种是放养型给它一套核心算法（机器算法）以大数据物联网为食物来成长想象一下人类是怎么来差不多一个道理
再一种就是养成型就是程序员通过研究智慧生物以及它们掌握的各种知识来模拟的智能程序
目前问题你能接受真正的人工智能吗？能接受它有自我吗？
本科毕业论文用ai写会怎么样
ai写论文不可靠，ai写的论文查重率非常高
因为它是属于人工智能的一个方向，领域的它里面的内容核心基本上都是来自于互联网加有固定的渠道的，
所以他写论文的时候都是会有一定的重复比例的，这个具体的还是需要看你ai的设置机制是怎么样的，有的设置了查重的功能，那么重复的功能就非常强。
人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？
你好。谢邀。
人工智能无法取代人类的论文。重点和难点都是数据表示问题。
为什么人工智能无法取代人类论文？目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，都是由人类来定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候需要惩罚以期最后达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提都是人类定义的，人工智能怎么可能取代人类。
还有一个原因是人能够基于历史上的所有知识进行知识再生产，甚至跨领域再生产，也充分结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备这么强的知识再组织能力，所以人工智能必然无法取代人类的论文。
研究的重点和难点一直是表示的问题。如何表示一个词，如何表示一个句子，如何表示一篇文章，如何表示一段语音，如何表示实体间的关系，如何....
可以说能够清楚将概念表示出来是所有人工智能技术的前提和保证，表示的好坏决定了人工智能技术能够取得的效果。一种好的表示也许能催生一个让人类惊叹的结果。
以下列举一些历史上经典的表示方法。
语音表示语音可以通过傅里叶变换等一步步操作产生fbank特征和mfcc特征，这就是一小个时间片的语音表示，有了这样高效的语音表示，才有了后面更加高效的神经网络计算能力。
词表示word2vec技术打开了词表示的新的时代，极大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以通过距离进行度量，词拥有了相当丰富的语音，后续在此基础上产生了更多的词的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都产生了非常神奇的效果。
图节点表示Node2vec是用来产生网络中节点向量的模型，输入是网络结构（可以无权重），输出是每个节点的向量。这里的节点可以是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以用这种方式来表达，Node2Vec从某种方式具备了有联系的万物皆可表示的能力。
初次之外，还有很多表示方法值得我们进一步探索，也欢迎大家不断完善这种表示方法。
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