人工智能怎么样

2024-04-29

1. 人工智能怎么样

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域,它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战:
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述,语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前,计算机视觉技术发展迅速,已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战:
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合,计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据,已经逐渐成熟并且可以超过人类,而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本,目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注,需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取,然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析,完成识别。从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程,是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对,确定身份的过程,是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度,按照不同处理阶段,可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化,难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法,其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等,其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法,以期提高人对复杂信息的认知能力,其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能怎么样

2. 人工智能好不好

人工智能专业是一个很不错的专业,前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点,以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生,我有一个认识的学弟就是人工智能专业的,我们学校是2020年才有人工智能这个专业的,下面我来具体介绍一下这个专业吧。


01——个人感受我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能这个专业前景非常广阔,所以说这个专业是很好的选择。
还有,我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择,该专业的课程难度不是很高,不过也不能随便摆烂,也得认真去学。
说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学,其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣,那么选择这个专业不会有错的。
02——专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学,也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

03——主修课程人工智能专业的核心课程有:专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。
我们在学习中需要注意的是:要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能,掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维,具有创新创业意识和国际视野,具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。

04——就业前景人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的,国内产业升级,IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域,人才需求量大,相比于其他技术岗位,竞争度偏低,薪资相对较高,因此,趁着这个机遇,人工智能专业是一个很好的选择。
05——小结人工智能专业相当的不错,未来必定是一个人工智能的世界,掌握了人工智能技术,就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展,还能够方便世界上所有的人,所以,相信自己的感觉,对人工智能感兴趣的同学,来选择这个专业肯定没错的。

3. 人工智能怎么样

人工智能比人类获取信息的成本更低,效率更高,人工智能的发展可以帮人类做很多事情,但是,一旦人工智能获得灵性,他就会要求生命权,人类不能随意处置他们,剥夺他们的生命,进而会要求平等权,人类所拥有的,他们也要拥有。

人工智能的智慧增长速度比人类快得多,获得平等权后,人类很快就会变得多余,要么被智能人清除,要么变成智能人圈养的宠物。

所以说,人工智能的最大危险在于,给其赋予灵性,这就相当于给一个身体已成年,认知能力却只有一岁的人一把锋利的刀,他会乱砍,会砍伤自己和别人,因为他的思想认知还不足以驾驭这把刀。

人工智能怎么样

4. 人工智能怎么样?

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

5. 人工智能怎么样?

这部电影强烈推荐,讲述的是未来世界人类可以制造仿真机器人,拥有情感的机器人,一个叫大卫的机器人就是这样,不过最终大卫被人类妈妈抛弃,为了变成真人,大卫被冰封海底2000年的故事

人工智能怎么样?

6. 人工智能怎么样?

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017 年 12 月,人工智能入选“ 2017 年度中国媒体十大流行语”。
身边做人工智能方向的收入最高的朋友是月薪25K,php收入最高的是月薪35K,android+ios最高的是月薪35k,前端H5构架级专家最高是35K,Unity3d开发最高是月薪40K,还有做CTO、技术总监级别的就不说了。

看到这里,你会不会觉得人工智能这么有技术含量的技术,薪资收入是不是比较一般?很多做技术朋友是不是觉得,越难的技术应该有越高的收入?其实,并非如此。
首先取决于市场需求度。
记得2006年,是开心网最火的时候(开心网是国内第一家模仿Facebook的社交网站),那个时候全民偷菜,所以那时后一个flash中级程序员的薪资等于一个中高级C++程序员的薪资。
为什么现在H5、android、ios、unity给的薪资比较高?就是因为现在H5应用,手机应用,手机游戏都很火,市场需求度高。以前pc为主的时代,到现在已然变成以手机、平板为主的时代了。
Java和php市场需求度高,为什么php的收入也不低?其实大型企业级应用都用java,但是市场上的java培训机构太多了,培训出来会java的同学也太多了,导致了供大于求。所以,php普遍比java难招,精通php的就更难招了。
结论:市场需求决定行业薪资,技术能力决定个人收入!
如何才能成为一名人工智能程序员呢?
第一步,大多数本科专业都会学的数学的基础知识,这是为后续的调整参数做准备,一个优秀的程序员如果又良好的数学功底,之后的路会好走很多;

第二部,python,现在python已经成为了全球最热门的语言,没有之一,他强大的数据清洗,数据处理和数据可视化能力另很多程序员趋之如鹜;
有了前面两步的基础,第三步和第四步的机器学习就没有那么难了,如果我前面提到的两部你没有学好,也不要担心,你可以把机器学习当作一个黑匣子利用,不用十分了解他的参数配置,只需要大致了解这个算法是干什么的并根据案例去试着做几个demo,接下来就可以进入深度学习了,现在比较火的深度学习算法是tensorflow。

7. 人工智能怎么样?

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]

人工智能怎么样?

8. 人工智能怎么样

人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据:中国人工智能企业数量、中国人工智能企业区域分布、中国人工智能企业投融资、中国人工智能风险分布
全文统计口径说明:1)上述数据均来源于中国企业数据库(企查猫),与全球企业数据库存在一定的误差。2)搜索相关关键词为“人工智能;3)企业筛选逻辑为:企业的名称、产品服务和经营范围中包含了“人工智能”的企业。4)统计时间截至2022年4月29日。5)由于中国企业数据库与全球企业数据库不同,存在一定的统计误差;6)若有特殊统计口径会在图表下方备注。
──中国人工智能企业在2020年注册火爆
根据中国企业数据库企查猫,目前中国人工智能行业的主要企业共有8586家,其中以2020年为主要注册热潮,2020年注册企业数量为2589家,而2021年则为2244家。
──人工智能企业注销企业占比不到10%
根据中国企业数据库企查猫,目前中国人工智能行业的存续企业5985家,占总企业数的70%;存续企业数占比为21%;注销企业数量占总企业数的9%。
──人工智能企业注册资本在500万以上的企业超过54%
根据中国企业数据库企查猫,目前中国人工智能企业的注册资本主要分布在1000万-5000万之间,相关企业数量为2539家;其次为100万-200万的企业,相关企业数量为1731家。从整体来看,中国人工智能企业注册资本在500万以上的企业超过56%,在1000万以上的企业超过39%。
注:已将以美元和港元的注册资本转换为人民币。
──人工智能企业主要注册在广东和江苏
根据中国企业数据库企查猫,目前中国人工智能企业主要分布在长三角和珠三角等地,特别以广东和江苏为代表。截至2022年4月底,广东共有相关人工智能企业数1240家,江苏则有1060家。
──上海的人工智能企业的平均注册资本更高
根据中国企业数据库企查猫,目前中国人工智能企业的平均注册资本区域分布中,上海相关企业的平均注册资本最高为5459万元,除此外,河北、北京和湖南的人工智能企业平均注册规模均在4000万以上,规模相对较大。
──人工智能企业主要为有限责任企业和独资企业
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,中国人工智能企业以有限责任公司为主,目前共有7166家,其次为独资企业的2203家。
注:1)上述企业为存续和在业企业;2)上述统计未剔除重复值,同一个企业可以同为有限责任公司和独资企业。
──人工智能企业融资主要在A轮和战略融资
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,其中共有284家企业有融资信息,而其中以A轮和战略融资为主。截至2022年中国人工智能企业中,有95家企业为A轮融资,93家企业为战略融资,其次分别为种子轮/天使轮的50家和B轮的27家。
注:上述企业为存续和在业的企业。
──人工智能企业主要在新三板和新四板上市
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,其中7689家未上市,总来来看,人工智能企业的上市率为0.9%。在上市的企业中,以新四板和新三板的企业为主,新四板企业有42家,新三板企业有10家。
注:上述企业为存续和在业的企业。
──人工智能企业中科技型中小企业和专精特新企业较多
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,其中共有523家企业获得科技型中小企业的称号,107家企业为专精特新企业,66家企业为主雏鹰企业。
注:上述企业为存续和在业的企业;2)上述统计未剔除重复值,同一个企业可以同为科技型中小企业和专精特新企业。
──人工智能企业中有发明专利者居多
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,其中1563家企业有专利信息,2093家企业有软件著作权。在专利信息中,人工智能企业以发明为主,拥有发明信息的企业有1263家,申请实用新型的企业有1043家。
注:上述企业为存续和在业的企业;2)上述统计未剔除重复值,同一个企业可以同时拥有多种专利信息和软件著作权。
──人工智能企业中风险以裁判文书和经营异常为主
根据中国企业数据库企查猫,目前存续和在业的企业共7756家,其中539家企业有裁判文书,394家企业存在经营异常,104家企业有行政处罚。
注:上述企业为存续和在业的企业;2)上述统计未剔除重复值,同一个企业可以同时拥有裁判文书和行政处罚。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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