阿里云不稳定 分享 新一代人工智能发展(2017)附下载(4)

企业发展助力区域繁荣与此同时，“高铁极速达”还将帮助和铁路总公司借力人工智能、大数据为其奠定智慧物流基础。

第一点就是虚拟现实的发展需要政产学的大协作，我们国家早期在人才的技术培养发展来讲，已经打下了很好的基础，我们国家其它的技术可能比其他国家有所不如，但是虚拟技术我们发展得是比较早的，是我们国家的前沿领域，有很好的基础。

摘要：采集最常碰到的一个问题便是ip被封锁，简单来说，这是一般网站用来方式机器大量快速抓取数据的一种方式，如果一段时间内同一个ip大量访问目标站，那么 目标站就会自动限制访问者的ip。

采集最常碰到的一个问题便是ip被封锁，简单来说，这是一般网站用来方式机器大量快速抓取数据的一种方式，如果一段时间内同一个ip大量访问目标站，那么 目标站就会自动限制访问者的ip。

“人工智能与人类智能之间不存在简单的替代关系，应该说人工智能是人脑智能的扩展、延伸和补充，人工智能应该与人类智能协同配合，通过人机智能融合来共同提高社会生产效率。

同时，龙头 百货企业将实现优化供应链，提升营运能力、大数据能力、物流能力，并形成差异化，提升综合竞争力。

当前，随着移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。人工智能发展所处的信息环境和数据基础发生了深刻变化，愈加海量化的数据，持续提升的运算力，不断优化的算法模型，结合多种场景的新应用已构成相对完整的闭环，成为推动新一代人工智能发展的四大要素。

近年来，得益于互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，全球产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤。目前，全球数据总量每年都以倍增的速度增长，预计到2020年将达到44万亿GB，中国产生的数据量将占全球数据总量的近20%。海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能正从监督式学习向无监督学习演进升级，从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、持续提升。

人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。人工智能芯片的出现加速了深层神经网络的训练迭代速度，让大规模的数据处理效率显著提升，极大地促进了人工智能行业的发展。目前，出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。相比传统的CPU只能同时做一两个加减法运算，NPU等专用芯片多采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。在具有更高线性代数运算效率的同时，只产生比CPU更低的功耗。

2006年，加拿大多伦多大学教授杰弗里辛顿提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，例如谷歌大脑团队在2012年通过使用深度学习技术，成功让电脑从视频中“认出”了猫。随着算法模型的重要性进一步凸显，全球科技巨头纷纷加大了这方面的布局力度和投入，通过成立实验室，开源算法框架，打造生态体系等方式推动算法模型的优化和创新。目前，深度学习等算法已经广泛应用在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域，并在某些特定领域取得了突破性进展，从有监督式学习演化为半监督式、无监督式学习。

当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升。在此过程中，资本作为产业发展的加速器发挥了重要的作用，一方面，跨国科技巨头以资本为杠杆，展开投资并购活动，得以不断完善产业链布局，另一方面，各类资本对初创型企业的支持，使得优秀的技术型公司迅速脱颖而出。据美国技术研究公司Venture Scanner的调查报告显示，截至到2017年12月，全球范围内总计2075家与人工智能技术有关公司的融资总额达到65亿美元。同时，美国行业研究公司CB Insight公布了对美国人工智能初创企业的调查结果，这类企业的融资金额约是2012年的10倍。目前，人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到了较为广泛的应用。