- 如果现在给两者分个高下，确实为时尚早，不过，商业落地元年之后，盈利能力应该成为评判AI企业的一大标准。
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AI 地平线 商汤
- Strategy Analytics是一家国外的市场研究公司，根据他们的最新报告预测，在2018年，全球销售的智能手机将有大约一半配备AI语音助手。 报告称，在2018年出售的智能手机中，将会超过47.7%的智能手机配置AI语音助手，作为参考，去年这个数字为36.6%。 他们预测2019年全球超过一半的智能手机将拥有虚拟助手，2023年则是会增长到90%。 而且Strategy Analytics的报告中还发现，在这些拥有AI语音助手的手机中，谷歌助手占比46.7%的市场份额，其次是苹果的Sir
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智能手机 AI
- 就智能感知而言，如何获取人类脑部思维同样是业内长期探索的问题。可以预见的是，单纯通过思维指令来控制人工智能的行为，不仅在生活层面能极大程度地为人类带来帮助，同时还具备了广阔的市场潜力。所以，世界各国对于“脑控”课题的研究也是充满热情的。纽约大学计算机科学家欧尼斯特·戴维斯表示：“如何让人脑和人工智能之间发生更为密切的联系，一直是业界努力追求的事情。从一定程度上来说，由于人脑思维、信号等具备非常大的不稳定性，所以要想完全用意念控制人工智能是一件很困难的事情。但是无论如何，我们已经在这一领域取得了不错的成
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AI 人工智能
- 1. 基于神经网络的机器翻译 入选理由：翻译是“自然语言处理”的最重要分支，也是比较难的一支。早年间，机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽，如今神经网络的机器翻译准确性大大提高，堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。 2.基于多传感器跨界融合的机器人自主导航 入选理由：机器人的终极目标是为人类提供智能化的服务，其中自主导航是近年来人类一直想要攻克的技术壁垒，臻迪(PowerVision)通过声呐、视觉等多传感器融合，使其水下机器人能实现自主导航及智
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AI DuerOS AR
- 数字化机遇带来的冲击是巨大的，制造业将发生前所未有的变化。
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AI 机器人
- 作为国内最优秀的AI芯片公司，深鉴科技被以3亿美元的价格卖给FPGA巨头赛灵思，长期盈利无望，卖身给FPGA厂家肯定是最明智的选择。
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AI 芯片 FPGA
- 伴随着人工智能技术应用而起的AI学术浪潮已来。
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AI KDD
- 树大好乘凉，在这样复杂的冰火两重天的环境下，无论是AI独角兽还是AI创业公司，急需找到一个能够让自己渡过AI泡沫期的巨头，BAT刚好就是这颗大树。
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AI 科大讯飞
- 作为新一轮科技革命的重要代表之一，人工智能是当今科技领域最前沿的课题。继2017年首次被写入全国政府工作报告一年后，“人工智能”(AI)再次成为两会焦点。 今年两会期间，总理在2018政府工作报告中指出要“加强新一代人工智能研发应用”，再次强调人工智能给中国带来的历史机遇，人工智能也将成为中国的政治、经济、学术领域的重中之重。 国内的一些上市科技巨头也早已布局，百度布局自动驾驶、阿里布局智慧城市、腾讯布局医疗影像识别、科大讯飞布局语音识别，他们都在各自的人工智能领域有所建树。除了以上四家，国内还有
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AI 人工智能
- 近年来，国家与企业加大对“中国芯”的投入，在芯片研发上取得了一些成绩，中国自主研发的“芯片”也相继问世。
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中国芯 龙芯 AI
- 从AI企业目前能提供的服务来看，如果要完全切入安防市场，并切下部分蛋糕，还需较多的时间来深入产业，了解产业。
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AI 安防
- 从旧世界转向新世界，谷歌可能开局不利，过程中又有点踉跄，但是在这盘AI棋局上，还有N个李飞飞或者李佳在指点迷津，共同推动谷歌向着新世界狂奔。
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谷歌，AI
- 在2018年初的vivo战略规划会上，vivo高层对内宣布成立承载人工智能战略落地的实体组织——“vivo AI全球研究院”，进行人工智能领域的基础科学和颠覆式技术创新研究。在宣布该消息的两个月后，研究院的人才体系和组织架构搭建完毕，并已面向全球聘请首席科学家。 过去一年时间，vivo持续加大在人工智能领域的投入，并从欧美以及中国本土广泛招聘研究人才。 vivo AI全球研究院院长周围▲ vivo将会加大在人工智能的投资布局，加强研发投入，以及硬件基础设施的投资，也会加强与各个AI技术公司以及各
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vivo AI
- 在电子智能领域，所有类型的芯片厂商都不约而同的研发推出各种不同类型的AI处理器。国外大企，像高通、英伟达等，都已宣布推出用于智能手机和其他移动设备的神经引擎。例如在智能手机中添加AI功能和手机的Face ID应用等。使用边缘侧AI自行处理相比传输到云端处理更安全、私密，响应时间更快。 按照整体大趋势，不出意外的，神经网络引擎/加速器成为主流。几年后，每台带有摄像头的设备都将包含具有AI功能的视觉处理和神经网络引擎。 什么是边缘计算? 在边缘计算参考架构2.0中，对边缘计算有这样的定义： “边缘
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边缘计算 AI
- 研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜在当你偶然的发现提高了算法的性能，可能让你拥有持久的兴奋感;悲在你会经常发现自己站在一条单行道的尽头，苦苦
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AI 深度学习 数据科学
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