人工智能在企业中的应用研究(四)

教育：科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

物流：物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

2、人工智能企业发展分析

全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。其中，美国人工智能企业总数为2905家，数量位居全球第一。仅加州的旧金山/湾区、大洛杉矶地区两地的企业数量即达到1155家，占全球的19.13%。

近年来，随着行业内企业数量的增长，我国人工智能领域技术也取得了快速发展。我国的视觉、语音识别的技术处于国际领先水平；百度、腾讯、阿里等巨头均在人工智能领域发力，旷视科技等创业企业也获得大量融资，表现活跃。

三、人工智能企业分析报告

随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业发展越来越强势。除了巨头的人工智能企业外，还有紧跟其后的英飞拓人工智能企业，这是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。

人工智能企业产业链可以划分为基础设施、基础技术、AI 要素、AI 技术及相关 AI 应用五个环节。基础设施和基础技术共同支撑起数据资源和运算能力，再加上算法，共同构成人工智能的三大基本要素。一方面，互联网的发展，尤其是 2009 年前后移动互联网的迅速兴起，产生并积累了大量的线上数据。另一方面，随着传感器技术的进步和成本的下降，以及物联网的随之兴起，传统线下场景中的大量数据能够以数字形式被采集，数据获取难度和成本均大幅下降，再辅之以大数据相关的技术手段，数据采集、存储、传输、分析、应用等一系列环节得以前后贯通，并形成极其丰富的数据资源。

人工智能的进步最核心的还是依赖算法的持续改进与不断突破，但是复杂算法模型的实现还重度依赖可用于训练的数据资源丰富程度以及执行过程计算载体的运算能力。数据资源、运算能力、核心算法在客观上构成人工智能的三大基本要素且在当前皆已具备。未来会继续通过强化研发实力和推动技术创新，为用户提供高性价比的产品和优质的服务，为城市安全和社会和谐做出更大的贡献。

参考文献

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