人工智能相關(guān)研究報(bào)告研報(bào)/書(shū)籍零散摘抄
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^分類(lèi)（場(chǎng)景）：
基礎(chǔ)技術(shù)類(lèi)：芯片；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；語(yǔ)音識(shí)別；語(yǔ)義識(shí)別
終端產(chǎn)品類(lèi)：機(jī)器人；AI+金融；AI+醫(yī)療；AI+安防；AI+家居
^行業(yè)驅(qū)動(dòng)：數(shù)據(jù)量、運(yùn)算力（芯片，GPU）、算法技術(shù)（DL）
^全球創(chuàng)業(yè)最火領(lǐng)域：DL、NLP、CV
^國(guó)內(nèi)：
獲投最多領(lǐng)域：NLP、機(jī)器人、CV、智能駕駛；偏早期，C輪后少；明星公司單次融資額在億元級(jí)別；3億RMB以上（單輪）公司：優(yōu)必選，Roobo智能管家，云知聲，學(xué)霸君，曠世科技；企業(yè)平均年齡3.2歲（智能安防、CV年齡最大），自動(dòng)駕駛97年出現(xiàn)，14年高峰；DL06年出現(xiàn)，15年高峰；北京地區(qū)創(chuàng)業(yè)集中（樣本366家，43%在北京）；人臉識(shí)別水平國(guó)際領(lǐng)先；CV公司主攻智能安防、自動(dòng)駕駛。
^巨頭布局簡(jiǎn)單總結(jié)：（圖后補(bǔ)）
^關(guān)于開(kāi)源平臺(tái)：大量創(chuàng)業(yè)公司采用開(kāi)源做垂直領(lǐng)域業(yè)務(wù)，試錯(cuò)驗(yàn)證，返回到開(kāi)源：算法被優(yōu)化+通過(guò)用戶(hù)行為反饋甄別市場(chǎng)潛力
^芯片：GPU為主，但未必為AI最適用芯片；FPGA可編程（科研研發(fā)）但不適合大規(guī)模生產(chǎn)；ASIC后起之秀，AI定制芯片必為趨勢(shì)，確定應(yīng)用市場(chǎng)后可大量生產(chǎn)。
^工業(yè)機(jī)器人（驅(qū)動(dòng)力：汽車(chē)、電氣、電子行業(yè)）vs服務(wù)機(jī)器人（專(zhuān)業(yè)（增長(zhǎng)方向：醫(yī)療、國(guó)防、物流）vs個(gè)人/家用））
^AI+醫(yī)療的應(yīng)用場(chǎng)景：醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)療影像、遠(yuǎn)程問(wèn)診、藥物挖掘；壁壘：醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)院合作資源
^關(guān)于歐洲部分：
政策：歐盟：2013HBP人腦計(jì)劃；2018年前造出具有意識(shí)和智能的人造大腦
德國(guó)AI研究中心DFKI
^AI發(fā)展瓶頸：認(rèn)知層面的知識(shí)表達(dá)、信息不足；知曉機(jī)器如何思考
《智能時(shí)代》（吳軍）
^大航海時(shí)代全球近代化推動(dòng)力：資本、機(jī)械動(dòng)能；下一次技術(shù)革命和社會(huì)變革的核心動(dòng)力：數(shù)據(jù)
^大數(shù)據(jù)3個(gè)特點(diǎn)：體量大、多維度、完備性
^機(jī)械思維→大數(shù)據(jù)思維，用不確定性眼光看世界，用大數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性替代因果關(guān)系
《技術(shù)奇點(diǎn)》（Murray Shanahan）
^AI和神經(jīng)技術(shù)的進(jìn)步會(huì)加速奇點(diǎn)到來(lái)（21世紀(jì)中葉？可能還是不行）
^人類(lèi)水平AI及超級(jí)AI是可能的
^如果回報(bào)函數(shù)設(shè)計(jì)合理，可以保證AI是善良的
^宇宙視角
^意識(shí)上傳
《關(guān)于AI你知道多少》（胡郁）
^AI是伴隨1946年后“數(shù)字宇宙”出現(xiàn)的
^強(qiáng)AI可解決邏輯性定理；弱AI可簡(jiǎn)單地替代人類(lèi)某一項(xiàng)能力（如自動(dòng)駕駛）
^AI最強(qiáng)的地方：運(yùn)算、存儲(chǔ)
? ? ?落后人類(lèi)的地方：感知AI、運(yùn)動(dòng)AI、認(rèn)知AI
^AI實(shí)現(xiàn)途徑：人機(jī)交互無(wú)障礙（尚需時(shí)日）；機(jī)器具備感知/運(yùn)動(dòng)/認(rèn)知技能；算法升級(jí)（大數(shù)據(jù)、云計(jì)算輔助）
^傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)院算法（內(nèi)生性問(wèn)題）vsAI的DL（分層+合成；但解釋性極差）
----關(guān)于解釋性差：eg.Alpha Go可以輕易預(yù)測(cè)下贏的幾率多大，但不能解釋為什么這么下是合理的
^誰(shuí)能在這一輪AI大潮勝利：登山型公司（原始核心技術(shù)創(chuàng)新）；沖浪型公司（產(chǎn)品/商業(yè)模式創(chuàng)新（重需求/體驗(yàn)））
^正交公司（如谷歌（平臺(tái)）+華為（產(chǎn)品））vs平行公司（如華為手機(jī)和蘋(píng)果手機(jī)）
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