除了Alpha Go 還有哪些“深度學習”值得關注？－IT工程師數位筆記本

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2016正好是人工智能概念誕生60周年。早在1956年，美國達特茅斯（Dartmouth）大學召開的學術會議上就提出了人工智能的概念。60年里，科學技術的積累使得機器學習、模式識別、人機交互這三個基礎支撐可以得到較為廣泛的應用。

隨著一個甲子的科技發展，人工智能已不再是電影里的科幻橋段。從打敗世界圍棋冠軍的AlphaGo類弱AI，到電影《Her》里機器人女友的強AI引發熱議，從智能化生活場景的日益豐富，到工業/企業服務領域的AI應用引發產業升級，人工智能再次引發全球關注和討論，在互聯網及移動互聯普及的今天，AI進入“井噴式”創新的時代。

政策層面上，不斷出臺的扶持政策加速著人工智能需求的落地。“人工智能”首次出現在“十三五”規劃草案中；在“科技創新－2030項目”中，智能制造和機器人成為重大工程之一。千億元級的人工智能市場應用規模正在形成。

資本對人工智能的關注也是在不斷升溫。根據Venture Scanner的統計，2015年中國人工智能行業投資次數43次，金額超過10億人民幣，主要集中在五大細分領域：計算機視覺（研發類）、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別；中國AI行業的總投資額已達美國市場的70%，從趨勢上看，未來資本將主要涌向機器學習與場景應用兩大方向，預計投資額將在2020年前超過美國。

由于工業發展和智能化生活的需要，目前國內智能機器人行業的研發主要集中于家庭機器人、工業\企業服務和智能助手三個方面。目前階段，家庭服務機器人智能化程度還處于初級水平，應用最為廣泛的是工業/企業場景，例如倉儲和物流機器人。而在工業機器人市場中，中國所占市場份額最大，約為27%，市場前景廣闊。

另一方面，在各國AI技術蓬勃發展的今天，中國語音識別和圖像識別的應用已達到國際領先水平。在圖像/語音識別的基礎之上，深度學習即模擬神經網絡的輸入和輸出，通過大規模數據進行訓練，從而對樣本進行精準分類和預測，實現了“計算”之外的“思考”。訓練和建模邏輯的算法既是瓶頸也是突破口，深度學習的未來應用與發展值得矚目。

1、Emokit：情感計算領域的Open AI

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多維合作伙伴：移動應用方面與酷狗、魔漫相機等建立合作提供免費SDK；與科大訊飛等技術廠商行業方案綁定，獲取更多數據。硬件方面接入海爾、intel等。

差異化競爭優勢：具備多模態研發基礎，包括表情、語音、肢體等多維度判斷模型進行情感合成，且不局限于識別領域，致力于解決情緒問題形成閉環解決方案。

調用量龐大：由于免費開放，目前移動應用方面已積累千萬用戶，2500開發者，總計調用量達4億次。

人工智能深耕團隊：創始團隊深耕生物識別及深度學習領域多年；開發團隊來自新浪、搜狐等早期員工，擁有多年研發經驗。

2、薄言超腦：人工智能自然語言對話平臺

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自然語言專業學術背景：創始人技術背景卓越，并獲得中加兩政府累積百萬美元大力支持。

技術產品化：6月發布第一款深度學習智能機器人“薄言豆豆”，預計年底量產，數據方面已積累2千萬實體知識網、3億實體語言表達、近百萬領域專業知識，涵蓋上千類別和中英文雙語數據。

潛在合作機會：已與小米合作，為智能電視、智能機頂盒提供對話搜索服務，目前多家智能硬件廠商尋求合作，市場前景廣闊。

自研發深度學習系統：“薄言豆豆”人機對話成功率達60.9%，是目前比較優秀的的中文理解智能系統。

3、尖叫科技：首款商業智能機器人外骨骼

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首款商業智能機器人外骨骼：陀螺儀+加速度計+肌肉電，以及激光雷達+多傳感器組合和更自然的人機交互方式，可以完美行走，具備自平衡，和環境防撞，無需借助拐杖。

資深極客團隊：中國最早的智能硬件開發團隊，在創辦尖叫科技前身經百戰，因此敢于挑戰世界上最大的穿戴產品。

高速低成本研發：成本低于行業3倍，速度快于行業5倍，團隊具備領先的技術優勢，同時產品實現遠遠低于國內市場十倍的成本，實現中國智造的全球收割。

4、知麻機器人：聊天機器人開發平臺，98%識別準確率

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高準確&高留存率：可定義自己業務領域的語法模型，知識模型，語義理解準確率可提高到98%。同時，當開發者定義的語義模型，知識模型越多，則越難遷移出知麻平臺，可保證高留存率。

經驗豐富的連續創業團隊：團隊具有IBM、東軟、聯想、Intel等公司的高管背景，同時有成功的創業經驗，在前一個項目中，曾獲得累積500萬用戶，在運營、市場銷售等方面都有豐富的經驗。

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