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本开发团队至2012年4月成立后，获得业内数家公司投资，是一家面向医疗、电商、金融、泛娱乐行业提供推广产品定制的技术公司。核心团队来自全国各地，在互联网媒体、搜索引擎推广方面有良好的技术基础，为多家向医疗、娱乐等大公司提供过数十款产品定制，在开发、以及搜索引擎收录方面拥有大量的实验数据报告，综合各种实践，实现企业、团队轻量级入门推广工作。
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二级目录/泛目录霸屏快排站群，|医疗|BC|金融|百万收录案例|大型推广团队必备。
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12月27-29日，由清华大学五道口金融学院主办，中国科协科学技术传播中心和共青团北京市委员会联合主办，清控未央(北京)科技有限公司承办的第17届清华大学中国创业者训练营在清华大学五道口金融学院举办，未央网作为官方媒体对此次活动作全程报道。
在12月28日的课程上，清华大学金融科技研究院副院长兼清华大学金融科技研究院金融大数据研究中心主任薛正华就 “人工智能的创业应用”主题进行分享。薛正华从人工智能前沿的应用场景、人工智能技术发展因素和人工智能赋能创业三个方面为学员带来分享。
人工智能前沿的应用场景与技术突破
近几年人工智能在产业应用方面发展迅速。谈到人工智能前沿应用，可以一起了解三个应用场景情况与四项技术突破。场景一是亚马逊无人超市，场景二是医院看片诊断，场景三是无人驾驶。技术突破包括图像识别、语音识别、视觉理解、人机对话。
近两年，亚马逊开始布局线下无人超市便利店。不用排队、结账、随拿随走是亚马逊线下无人超市的口号。在美国，亚马逊作为线上电商几乎形成垄断地位，市值也一度成为全球排名第一，打败Google和苹果。亚马逊之所以伟大一个重要原因是亚马逊保持高度创新，将Day One概念融入企业创新血液，把每一天都当作创业的第一天。创新的线下无人超市带了效率提升、成本节约，客户体验提升和客户消费习惯记录。
客户体验提升有那么重要吗?一本书上做了一个公式，产品价值=F x M，F代表功能，M代表体验。以下是一些客户体验提升的例子。一，线上支付让交易变得更便捷，取代了现金，二维码把全世界使用这么多年的现金颠覆了，主要原因就是相较于现金支付，线上支付提升了用户体验;二，搜索引擎让知识获取变得更便捷;三，网上购物让生活购物更便捷;四，社交软件让沟通变得更便捷。
今年六七月份，人工智能领域领军人物之一吴恩达创立了一家公司，用于医院看片诊断。现在医院看片诊断的医生需要训练2-3年，而用机器代替人类看片诊断，让这项工作变得简单，同时在更多数据的情况下，准确率比人高很多。
无人驾驶在过去三年是投资圈投钱最多的领域，未来无人驾驶市场也是万亿级市场。因为它重新定义了人类的出行方式。目前无人驾驶无法量产的原因有二，一是传感器价格高，二是法律问题。这些问题都正在解决。相比于人类驾驶，无人驾驶安全性更高，主要在两个方面体现。一是激光雷达视野范围比人更广更远，机器是人类的10倍视距;二是反应速度比人迅速1000倍。现在无人驾驶在封闭环境下已大规模使用，如港口、仓库、物流园区等。
人工智能技术离我们越来越近，我们看到的这些变化，其中一个很重要的原因是技术到了奇点，有很多东西突然爆发。当一个核心技术被突破，进化、发展的速度将与过去完全不同。中国是上千年的古国，封建王朝让中国一直处于农耕时代，错过了欧洲的第一次工业革命和第二次工业革命。现在的信息革命，是中华民族实现超越的千载难逢的机会。
人工智能技术发展因素：数据、算法、计算能力
人工智能技术发展有三个重要的基础因素。一是数据的累积，人产生的数据与物产生的数据迅速积累，每年以指数级增长。二是算法的革新。三是计算能力的提升，从CPU到GPU、TPU，一块芯片上集成上百个计算核，现在一个GPU芯片上可以有200多个，最高达500，计算能力发展快速。
在早期，数据、算法、计算能力三者中，薛正华认为数据是重要的，因为当时全球人工智能领域专家、斯坦福教授李飞飞通过数据的积累实现了深度学习算法的超越。
当前，人工智能计算学派主要有两种学派，一是符号学派，二是连接学派。符号学派就是根据逻辑进行推理，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。而今天大多数深度学习实际上是连接学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
反对连接学派的工作者不断的尝试把连接学派与符号学派结合。今年6月，DeepMind、MIT及Google等27个全球顶级人工智能专家联合发布了一篇文章认为，深度学习不是真正的人工智能。DeepMind在今年11月公布了一项最新的技术研究，Graph Net，把知识的表述以语义图的方式结合深度学习技术攻克人工智能的逻辑推理，非常值得关注。
人工智能赋能创业：数据入口建立、人工智能技术嫁接、人工智能思维培养
无论是金融、医疗行业，还是建筑行业，人工智能为各行业带来了三点共性的变化。第一，能不能创造出新的东西;第二，能不能制造出新的体验;第三，能不能大规模提升效率。下面举几个经典案例。
阿里巴巴利用猪脸识别技术开拓畜牧业保险市场。通过图像识别技术识别每只投保的猪，解决贷款欺诈痛点问题，顺利拓展市场。
另外，近两年热热闹闹的互联网金融中，一些成功的P2P企业利用技术驱动解决欺诈风险和信用风险。引入大数据、人脸识别、声音识别、深度学习等人工智能技术手段，做量化的风险防范。
再有，利用卫星数据做投资和期货交易、屏幕的眼动控制、智能门锁、智能水表、人机问答等很多创新应用。
如何利用人工智能赋能创业，我觉得有三个方向。一是在产品端创建数据入口，积累用户数据，数据是未来的核心竞争力;二是在创业早期嫁接人工智能技术，使用人工智能开放平台;三是培养人工智能思维和意识，利用人工智能这个新的方式带来业务的快速增长。
2019-04-18 22:39:08
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