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AI的竞争已然升级到国家竞争 2017年的三大突破与2018年三大难题
日期:2019-08-26 16:05浏览次数:73信息来源:网络

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4.个人所得税6433亿元,同比下降%。

AI的竞争已然升级到国家竞争  2017年的三大突破与2018年三大难题

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AI的竞争已然升级到国家竞争  2017年的三大突破与2018年三大难题

粥多僧少,泡沫也在酝酿。

由于创业公司成立数量较前两年有所回落,2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目,金额相当巨大。

2018年,投资人会不会对AI初创项目表示更多热情?许多AI初创项目,属于“三缺一”项目,缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度,只有一个概念,徘徊在实验室里,难以推开市场的大门,看起来有点悬。

2018年的三大难题1、资金很多,项目不够用了当前的AI产业发展面临泡沫化的风险,主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少,市场对创业项目寄予很高的期望,而实际的产品体验欠佳。 泡沫即将出现。

在腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中,分析了引发行业泡沫的两个信号:一是资金多而项目缺。 综合过往数据和2017年前半年的情况,今年美国新增企业数量将跌到谷底,在2017之际,美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。

同时,美国的累计融资量持续快速增长,最后将稳定在1380-1500亿元的区间。 2018年后,中美两国AI企业数量增长都将有所恢复,但依然平缓。 在这段时期内,创投圈将会发现,找到一个新的有潜力的项目越来越难,由于新增企业数量稀少,经常只能跟投一些项目。 到2020年,美国累计AI公司数量将会超过1200家,累计融资将达到惊人的2000亿人民币。

中国AI企业增势不明朗。 根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年回暖,新增公司数量会上扬到30以上,预期融资累计量将会达到900-1000亿元。 二是周期长而营收难。

通俗的说,人工智能期望值被大大高估了。 引领本轮AI热潮的深度学习,起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。 在很多情况下,前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成,而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

2006年,深度学习算法获得了突破后,引起市场热炒,但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限,甚至被讥笑为“人工智障”。

许多项目和技术,要想获得消费者欢迎,还需要相当长的时间。

从投融资趋势来看,涌入人工智能领域的资金依然还会增加。

一个依据是,据不完全统计,2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起,比2016年稍有回落。

但投资金额激增,总融资金额近600亿人民币,在政府的鼓励和行业并购中,2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。

另一个依据是,行业并购开始加剧。

根据CBInsights提供的数据显示,自2011年以来,已有近140家人工智能初创公司被收购,而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初创公司被收购,为去年同期的两倍。 2018年,仍将延续这一趋势。 在资金增长的同时,中国AI企业数量却不能同幅增长。 根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖,预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币,而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。

资金多而项目缺,周期长而营收难,项目却一天比一天更加昂贵,这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。

AI的竞争已然升级到国家竞争  2017年的三大突破与2018年三大难题

目前,该案仍在进一步办理中。