人工智能下游产业(AI的主流发展方向？)
1. AI的主流发展方向？
来自变换器的双向编码器表征量”(BERT)是谷歌公司于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。作为自然语言处理(NLP)领域的新秀，BERT成为过去几年NLP重大进展的集大成者，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现。
近年来，与BERT模型相似的预训练语言模型(如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等)在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。
2. 人工智能四小龙？
近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股”。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力。
甚至有言论表示， AI四小龙现在要过数据安全关了。
01 绕不开的核心
现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质。
近年来，研究人员逐渐将“特征学习”和“规律发现”等AI方法结合起来，对原本已有督学习为基础的卷积神经网络，结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律来看，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
而随着计算机技术的进步以及分布化网络的形成，越来越多的算力，可以通过网络协调提供，这也就给人类AI技术的发展提供了一个新的基础。
可以说，深度学习逐渐成为AI的主流。另外，由于大量数据的引用和积累，深度学习跟数据安全之间，也产生了必要的联系。
02 深度学习的痛点
实际上，在数据安全方面，深度学习有着自己基本无法解决的痛点。
由于深度学习是建立在大量数据的应用与计算机训练基础上实现，基础数据的获得，对于深度学习技术的落地非常重要。
比如特斯拉被人诟病的摄像头自动驾驶技术。马斯克一直不愿意采用激光雷达作为关键性地标数据的测定工具，坚持使用摄像头来采集道路信息，基于庞大的已有汽车上路数据的训练，特斯拉本身汽车的自动驾驶技术稳定性相对来说很强。
AI四小龙也是如此，这两年的发展都跟大量基础数据的积累有关。
媒体报道显示，依图在“AI+医疗影像分析”方面所有突破，背后是海量的医疗影像图片的分析；云从在金融领域的AI学习和数据分析方面领先，不完全统计其服务的金融公司就超过50家，日常AI系统处理的数据也是一个无法想象的数量；而旷视科技围绕AI核心的行业物联解决方案是优势，成百上千万的物联网数据交换过程是旷视科技最核心的技术基础；另外，商汤在监控分析和城市管理等方面与政府和企业达成了不少合作，这也需要大量数据进行底层支持。
另外这4家也陆陆续续发布了一些新的技术服务，而这些新的技术无一例外都跟大数据的获取和分析一脉相承。
比如商汤科技在上海车展期间发布了自己的座舱AI数据化解决方案，功能直逼华为数字座舱，与特斯拉的一系列操控系统和自动驾驶功能类似，当然这也需要海量数据对系统进行驯化，才能产生更加准确的结果。
如今国家对数据安全的重视程度越来越高，这也就意味着以前利用客户数据大量积累，调试系统的时代一去不复返。
毕竟根据刚刚公布的征求意见稿，相应用户在应用中的数据企业如果想要采用，必须事先得到用户本身的许可。
这从一个角度无形中提升了深度学习的难度，并让四小龙现有技术的进一步拓展和新技术的落地产生了一些问题。
03 私有云的无奈
所有的AI企业在遇到数据安全的时候，都会有一系列的预案。其中只为客户提供技术，而数据训练和学习的过程留在客户自身系统中完成，已经成为不少国内外AI巨头，在遭到数据安全阻击的时候采用的重要产品策略。
根据市场一般的操作方式， AI企业只负责制作算法和系统封装之后的系统提供给用户，并帮助用户建立自己的私有云和数据空间，然后由用户根据相应的格式上传历史数据，让系统自我进行深度学习，最终完成用户在 AI领域功能的定制。
这种私有云的部署方式，看似完美解决了AI企业技术研发和用户数据安全之间的矛盾，然而，这样的情况背后还存在着一个无法解决的问题。
实际上所有这4家企业做的技术都是基于深度学习而深入学习，即使出来一个可以安排客户私有部署的AI系统或者平台，它一定会对某一个行业的数据进行过总结，也一定会有基础数据进行训练才行。
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩。
04 等待进化
业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线。
但这5年的实际操作过程告诉我们， AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化。
因为，不变就可能会“死”。
3. 人工智能的潜力？
目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要提 供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心， 以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。
其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。
4. AI的主流发展方向？
来自变换器的双向编码器表征量”(BERT)是谷歌公司于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。作为自然语言处理(NLP)领域的新秀，BERT成为过去几年NLP重大进展的集大成者，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现。
近年来，与BERT模型相似的预训练语言模型(如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等)在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。
5. 人工智能四小龙？
近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股”。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力。
甚至有言论表示， AI四小龙现在要过数据安全关了。
01 绕不开的核心
现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质。
近年来，研究人员逐渐将“特征学习”和“规律发现”等AI方法结合起来，对原本已有督学习为基础的卷积神经网络，结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律来看，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
而随着计算机技术的进步以及分布化网络的形成，越来越多的算力，可以通过网络协调提供，这也就给人类AI技术的发展提供了一个新的基础。
可以说，深度学习逐渐成为AI的主流。另外，由于大量数据的引用和积累，深度学习跟数据安全之间，也产生了必要的联系。
02 深度学习的痛点
实际上，在数据安全方面，深度学习有着自己基本无法解决的痛点。
由于深度学习是建立在大量数据的应用与计算机训练基础上实现，基础数据的获得，对于深度学习技术的落地非常重要。
比如特斯拉被人诟病的摄像头自动驾驶技术。马斯克一直不愿意采用激光雷达作为关键性地标数据的测定工具，坚持使用摄像头来采集道路信息，基于庞大的已有汽车上路数据的训练，特斯拉本身汽车的自动驾驶技术稳定性相对来说很强。
AI四小龙也是如此，这两年的发展都跟大量基础数据的积累有关。
媒体报道显示，依图在“AI+医疗影像分析”方面所有突破，背后是海量的医疗影像图片的分析；云从在金融领域的AI学习和数据分析方面领先，不完全统计其服务的金融公司就超过50家，日常AI系统处理的数据也是一个无法想象的数量；而旷视科技围绕AI核心的行业物联解决方案是优势，成百上千万的物联网数据交换过程是旷视科技最核心的技术基础；另外，商汤在监控分析和城市管理等方面与政府和企业达成了不少合作，这也需要大量数据进行底层支持。
另外这4家也陆陆续续发布了一些新的技术服务，而这些新的技术无一例外都跟大数据的获取和分析一脉相承。
比如商汤科技在上海车展期间发布了自己的座舱AI数据化解决方案，功能直逼华为数字座舱，与特斯拉的一系列操控系统和自动驾驶功能类似，当然这也需要海量数据对系统进行驯化，才能产生更加准确的结果。
如今国家对数据安全的重视程度越来越高，这也就意味着以前利用客户数据大量积累，调试系统的时代一去不复返。
毕竟根据刚刚公布的征求意见稿，相应用户在应用中的数据企业如果想要采用，必须事先得到用户本身的许可。
这从一个角度无形中提升了深度学习的难度，并让四小龙现有技术的进一步拓展和新技术的落地产生了一些问题。
03 私有云的无奈
所有的AI企业在遇到数据安全的时候，都会有一系列的预案。其中只为客户提供技术，而数据训练和学习的过程留在客户自身系统中完成，已经成为不少国内外AI巨头，在遭到数据安全阻击的时候采用的重要产品策略。
根据市场一般的操作方式， AI企业只负责制作算法和系统封装之后的系统提供给用户，并帮助用户建立自己的私有云和数据空间，然后由用户根据相应的格式上传历史数据，让系统自我进行深度学习，最终完成用户在 AI领域功能的定制。
这种私有云的部署方式，看似完美解决了AI企业技术研发和用户数据安全之间的矛盾，然而，这样的情况背后还存在着一个无法解决的问题。
实际上所有这4家企业做的技术都是基于深度学习而深入学习，即使出来一个可以安排客户私有部署的AI系统或者平台，它一定会对某一个行业的数据进行过总结，也一定会有基础数据进行训练才行。
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩。
04 等待进化
业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线。
但这5年的实际操作过程告诉我们， AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化。
因为，不变就可能会“死”。
6. 人工智能四小龙？
近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股”。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力。
甚至有言论表示， AI四小龙现在要过数据安全关了。
01 绕不开的核心
现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质。
近年来，研究人员逐渐将“特征学习”和“规律发现”等AI方法结合起来，对原本已有督学习为基础的卷积神经网络，结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律来看，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
而随着计算机技术的进步以及分布化网络的形成，越来越多的算力，可以通过网络协调提供，这也就给人类AI技术的发展提供了一个新的基础。
可以说，深度学习逐渐成为AI的主流。另外，由于大量数据的引用和积累，深度学习跟数据安全之间，也产生了必要的联系。
02 深度学习的痛点
实际上，在数据安全方面，深度学习有着自己基本无法解决的痛点。
由于深度学习是建立在大量数据的应用与计算机训练基础上实现，基础数据的获得，对于深度学习技术的落地非常重要。
比如特斯拉被人诟病的摄像头自动驾驶技术。马斯克一直不愿意采用激光雷达作为关键性地标数据的测定工具，坚持使用摄像头来采集道路信息，基于庞大的已有汽车上路数据的训练，特斯拉本身汽车的自动驾驶技术稳定性相对来说很强。
AI四小龙也是如此，这两年的发展都跟大量基础数据的积累有关。
媒体报道显示，依图在“AI+医疗影像分析”方面所有突破，背后是海量的医疗影像图片的分析；云从在金融领域的AI学习和数据分析方面领先，不完全统计其服务的金融公司就超过50家，日常AI系统处理的数据也是一个无法想象的数量；而旷视科技围绕AI核心的行业物联解决方案是优势，成百上千万的物联网数据交换过程是旷视科技最核心的技术基础；另外，商汤在监控分析和城市管理等方面与政府和企业达成了不少合作，这也需要大量数据进行底层支持。
另外这4家也陆陆续续发布了一些新的技术服务，而这些新的技术无一例外都跟大数据的获取和分析一脉相承。
比如商汤科技在上海车展期间发布了自己的座舱AI数据化解决方案，功能直逼华为数字座舱，与特斯拉的一系列操控系统和自动驾驶功能类似，当然这也需要海量数据对系统进行驯化，才能产生更加准确的结果。
如今国家对数据安全的重视程度越来越高，这也就意味着以前利用客户数据大量积累，调试系统的时代一去不复返。
毕竟根据刚刚公布的征求意见稿，相应用户在应用中的数据企业如果想要采用，必须事先得到用户本身的许可。
这从一个角度无形中提升了深度学习的难度，并让四小龙现有技术的进一步拓展和新技术的落地产生了一些问题。
03 私有云的无奈
所有的AI企业在遇到数据安全的时候，都会有一系列的预案。其中只为客户提供技术，而数据训练和学习的过程留在客户自身系统中完成，已经成为不少国内外AI巨头，在遭到数据安全阻击的时候采用的重要产品策略。
根据市场一般的操作方式， AI企业只负责制作算法和系统封装之后的系统提供给用户，并帮助用户建立自己的私有云和数据空间，然后由用户根据相应的格式上传历史数据，让系统自我进行深度学习，最终完成用户在 AI领域功能的定制。
这种私有云的部署方式，看似完美解决了AI企业技术研发和用户数据安全之间的矛盾，然而，这样的情况背后还存在着一个无法解决的问题。
实际上所有这4家企业做的技术都是基于深度学习而深入学习，即使出来一个可以安排客户私有部署的AI系统或者平台，它一定会对某一个行业的数据进行过总结，也一定会有基础数据进行训练才行。
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩。
04 等待进化
业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线。
但这5年的实际操作过程告诉我们， AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化。
因为，不变就可能会“死”。
7. 人工智能的潜力？
目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要提 供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心， 以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。
其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。
8. 人工智能下游应用上市公司？
近来，人工智能领域的下游应用逐渐受到了投资者的青睐。以下是一些已经上市的人工智能下游应用公司：
1. 阿里巴巴：阿里旗下的智能语音助手天猫精灵带有人工智能的语音识别、自然语言理解、语音合成和对话管理等技术。
2. 百度：百度的人工智能下游应用包括智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
3. 腾讯：腾讯的人工智能下游应用通过语音和图像识别、自然语言处理等技术，在智能客服、金融、医疗等领域拥有广泛应用。
4. 联想集团：联想集团在智能语音、自然语言处理、计算机视觉等领域拥有多项技术，已在智能助手、智能家居、智能教育等领域推出了多款产品。
总的来说，人工智能下游应用在各个领域的发展非常迅速，未来的市场潜力巨大。
9. 人工智能的潜力？
目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要提 供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心， 以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。
其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。
10. 锂电池属于新能源的上游吗？
锂离子电池属于新能源产业的中游。
新能源上游产业：技术及其技术储备、原材料，例如：锂矿及其锂提取、盐湖资源及其盐湖提锂，制造动力电池的隔膜、正负极材料、电解液，制造动力电池的设备等。
太阳能光伏产业上游硅棒、硅片、逆变器等。
新能源的中游产业有：动力电池的生产、汽车电子、AI智能驾驶系统、太阳能光伏电池生产等
新能源的下游产业有：光伏建筑一体、光伏电站的建设、储能设备的配套。风能发电站的建设及其储能配套建设。新能源的运输等。
新能源汽车整车制造及其应用。
11. 人工智能下游应用上市公司？
近来，人工智能领域的下游应用逐渐受到了投资者的青睐。以下是一些已经上市的人工智能下游应用公司：
1. 阿里巴巴：阿里旗下的智能语音助手天猫精灵带有人工智能的语音识别、自然语言理解、语音合成和对话管理等技术。
2. 百度：百度的人工智能下游应用包括智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
3. 腾讯：腾讯的人工智能下游应用通过语音和图像识别、自然语言处理等技术，在智能客服、金融、医疗等领域拥有广泛应用。
4. 联想集团：联想集团在智能语音、自然语言处理、计算机视觉等领域拥有多项技术，已在智能助手、智能家居、智能教育等领域推出了多款产品。
总的来说，人工智能下游应用在各个领域的发展非常迅速，未来的市场潜力巨大。
12. 人工智能四小龙？
近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股”。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力。
甚至有言论表示， AI四小龙现在要过数据安全关了。
01 绕不开的核心
现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质。
近年来，研究人员逐渐将“特征学习”和“规律发现”等AI方法结合起来，对原本已有督学习为基础的卷积神经网络，结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律来看，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
而随着计算机技术的进步以及分布化网络的形成，越来越多的算力，可以通过网络协调提供，这也就给人类AI技术的发展提供了一个新的基础。
可以说，深度学习逐渐成为AI的主流。另外，由于大量数据的引用和积累，深度学习跟数据安全之间，也产生了必要的联系。
02 深度学习的痛点
实际上，在数据安全方面，深度学习有着自己基本无法解决的痛点。
由于深度学习是建立在大量数据的应用与计算机训练基础上实现，基础数据的获得，对于深度学习技术的落地非常重要。
比如特斯拉被人诟病的摄像头自动驾驶技术。马斯克一直不愿意采用激光雷达作为关键性地标数据的测定工具，坚持使用摄像头来采集道路信息，基于庞大的已有汽车上路数据的训练，特斯拉本身汽车的自动驾驶技术稳定性相对来说很强。
AI四小龙也是如此，这两年的发展都跟大量基础数据的积累有关。
媒体报道显示，依图在“AI+医疗影像分析”方面所有突破，背后是海量的医疗影像图片的分析；云从在金融领域的AI学习和数据分析方面领先，不完全统计其服务的金融公司就超过50家，日常AI系统处理的数据也是一个无法想象的数量；而旷视科技围绕AI核心的行业物联解决方案是优势，成百上千万的物联网数据交换过程是旷视科技最核心的技术基础；另外，商汤在监控分析和城市管理等方面与政府和企业达成了不少合作，这也需要大量数据进行底层支持。
另外这4家也陆陆续续发布了一些新的技术服务，而这些新的技术无一例外都跟大数据的获取和分析一脉相承。
比如商汤科技在上海车展期间发布了自己的座舱AI数据化解决方案，功能直逼华为数字座舱，与特斯拉的一系列操控系统和自动驾驶功能类似，当然这也需要海量数据对系统进行驯化，才能产生更加准确的结果。
如今国家对数据安全的重视程度越来越高，这也就意味着以前利用客户数据大量积累，调试系统的时代一去不复返。
毕竟根据刚刚公布的征求意见稿，相应用户在应用中的数据企业如果想要采用，必须事先得到用户本身的许可。
这从一个角度无形中提升了深度学习的难度，并让四小龙现有技术的进一步拓展和新技术的落地产生了一些问题。
03 私有云的无奈
所有的AI企业在遇到数据安全的时候，都会有一系列的预案。其中只为客户提供技术，而数据训练和学习的过程留在客户自身系统中完成，已经成为不少国内外AI巨头，在遭到数据安全阻击的时候采用的重要产品策略。
根据市场一般的操作方式， AI企业只负责制作算法和系统封装之后的系统提供给用户，并帮助用户建立自己的私有云和数据空间，然后由用户根据相应的格式上传历史数据，让系统自我进行深度学习，最终完成用户在 AI领域功能的定制。
这种私有云的部署方式，看似完美解决了AI企业技术研发和用户数据安全之间的矛盾，然而，这样的情况背后还存在着一个无法解决的问题。
实际上所有这4家企业做的技术都是基于深度学习而深入学习，即使出来一个可以安排客户私有部署的AI系统或者平台，它一定会对某一个行业的数据进行过总结，也一定会有基础数据进行训练才行。
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩。
04 等待进化
业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线。
但这5年的实际操作过程告诉我们， AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化。
因为，不变就可能会“死”。
13. AI的主流发展方向？
来自变换器的双向编码器表征量”(BERT)是谷歌公司于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。作为自然语言处理(NLP)领域的新秀，BERT成为过去几年NLP重大进展的集大成者，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现。
近年来，与BERT模型相似的预训练语言模型(如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等)在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。
14. 锂电池属于新能源的上游吗？
锂离子电池属于新能源产业的中游。
新能源上游产业：技术及其技术储备、原材料，例如：锂矿及其锂提取、盐湖资源及其盐湖提锂，制造动力电池的隔膜、正负极材料、电解液，制造动力电池的设备等。
太阳能光伏产业上游硅棒、硅片、逆变器等。
新能源的中游产业有：动力电池的生产、汽车电子、AI智能驾驶系统、太阳能光伏电池生产等
新能源的下游产业有：光伏建筑一体、光伏电站的建设、储能设备的配套。风能发电站的建设及其储能配套建设。新能源的运输等。
新能源汽车整车制造及其应用。
15. 锂电池属于新能源的上游吗？
锂离子电池属于新能源产业的中游。
新能源上游产业：技术及其技术储备、原材料，例如：锂矿及其锂提取、盐湖资源及其盐湖提锂，制造动力电池的隔膜、正负极材料、电解液，制造动力电池的设备等。
太阳能光伏产业上游硅棒、硅片、逆变器等。
新能源的中游产业有：动力电池的生产、汽车电子、AI智能驾驶系统、太阳能光伏电池生产等
新能源的下游产业有：光伏建筑一体、光伏电站的建设、储能设备的配套。风能发电站的建设及其储能配套建设。新能源的运输等。
新能源汽车整车制造及其应用。
16. 人工智能下游应用上市公司？
近来，人工智能领域的下游应用逐渐受到了投资者的青睐。以下是一些已经上市的人工智能下游应用公司：
1. 阿里巴巴：阿里旗下的智能语音助手天猫精灵带有人工智能的语音识别、自然语言理解、语音合成和对话管理等技术。
2. 百度：百度的人工智能下游应用包括智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
3. 腾讯：腾讯的人工智能下游应用通过语音和图像识别、自然语言处理等技术，在智能客服、金融、医疗等领域拥有广泛应用。
4. 联想集团：联想集团在智能语音、自然语言处理、计算机视觉等领域拥有多项技术，已在智能助手、智能家居、智能教育等领域推出了多款产品。
总的来说，人工智能下游应用在各个领域的发展非常迅速，未来的市场潜力巨大。
17. AI的主流发展方向？
来自变换器的双向编码器表征量”(BERT)是谷歌公司于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。作为自然语言处理(NLP)领域的新秀，BERT成为过去几年NLP重大进展的集大成者，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现。
近年来，与BERT模型相似的预训练语言模型(如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等)在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。
18. 锂电池属于新能源的上游吗？
锂离子电池属于新能源产业的中游。
新能源上游产业：技术及其技术储备、原材料，例如：锂矿及其锂提取、盐湖资源及其盐湖提锂，制造动力电池的隔膜、正负极材料、电解液，制造动力电池的设备等。
太阳能光伏产业上游硅棒、硅片、逆变器等。
新能源的中游产业有：动力电池的生产、汽车电子、AI智能驾驶系统、太阳能光伏电池生产等
新能源的下游产业有：光伏建筑一体、光伏电站的建设、储能设备的配套。风能发电站的建设及其储能配套建设。新能源的运输等。
新能源汽车整车制造及其应用。
19. 人工智能的潜力？
目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要提 供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心， 以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。
其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。
20. 人工智能下游应用上市公司？
近来，人工智能领域的下游应用逐渐受到了投资者的青睐。以下是一些已经上市的人工智能下游应用公司：
1. 阿里巴巴：阿里旗下的智能语音助手天猫精灵带有人工智能的语音识别、自然语言理解、语音合成和对话管理等技术。
2. 百度：百度的人工智能下游应用包括智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
3. 腾讯：腾讯的人工智能下游应用通过语音和图像识别、自然语言处理等技术，在智能客服、金融、医疗等领域拥有广泛应用。
4. 联想集团：联想集团在智能语音、自然语言处理、计算机视觉等领域拥有多项技术，已在智能助手、智能家居、智能教育等领域推出了多款产品。
总的来说，人工智能下游应用在各个领域的发展非常迅速，未来的市场潜力巨大。
