导读：很多朋友问到关于人工智能企业特征有哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
长三角地区人工智能产业总体分布特征
发达城市较多，落后城市较少。根据人工智能产业分布热力图显示，人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈，这种发达城市内，而经济比较落后的地区，分布就比较少，毕竟发展速度也受经济影响。
专精特新企业的主要特征有哪些
什么叫专精特新?
黑马企服科创云为大家阐述什么是专精特新，“专精特新”是指具备突显主营业务、强悍专业技能和研发创新能力，市场上占有率高、质量效益优、发展前景大，在专业化、精细化、特色化、新颖化等层面表现优异的中小企业。那么专精特新基本特征是什么呢？黑马企服科创云小编来为大家整理。
2专精特新的本质特征
(1)专业化。致力于企业关键生产力，以提升专业化生产、服务和合作配套的能力为目标，给产业链、工程项目和企业提供专业的零部件、元器件、配套产品和配套服务。
(2)精细化。精细化关键体现在生产、管理和服务等阶段，追求产品与服务在市场细分含有更强的美誉度、好的性价比、精湛的质量，并由此在市场上占有优点地位。
(3)特色化。运用本企业或地方的特点资源，弘扬传统技艺和地域文化，并应用独特的技术、方式、原料等研发生产，使产品或服务具备特有性、特有性、独家生产的特性，完成特有技术或文化的可持续承传。
(4)新颖化。应用现代科技方式如互联网、大数据、物联网、人工智能等进行技术、商品、商业模式或互联网创新，根据各个领域的结合交流为市场提供创新的产品或服务，开发的经济增长模式，产生企业特有的竞争优势。
3专精特新中小企业归类
从市级专精特新、省级专精特新和专精特新小巨人三个方面归类：
(1)市级专精特新
市级专精特新大量强调“特”和“新”，一方面，企业可以获得质量认证体系的认证，运用本企业或地方的特点资源，弘扬传统技艺和地域文化，并应用独特的技术、方式、原料等研发生产，使产品或服务具备特有性、特有性、独家生产的特性，完成特有技术或文化的可持续承传。另一方面，应用现代科技方式如互联网、大数据、物联网、人工智能等进行技术、商品、商业模式或互联网创新，根据各个领域的结合交流为市场提供新的产品或服务，开发的经济增长模式，产生新的竞争优势。有着省级新产品、新技术1件以上，或选用创新商业模式，或发展新兴的行业。
(2)省级专精特新
省级专精特新企业关键集中在中高端产业，如新兴技术产业、新能源、新材料、生物医药、高端装备制造等科技水平高、工艺技术先进，组织架构健全，竞争能力强的企业。致力于企业关键生产力，以提升专业化生产、服务和合作配套的能力为目标，给产业链、工程项目和企业提供专业的零部件、元器件、配套产品和配套服务。其特点产品或服务占据全国市场细分份额和知名度都较高，主打产品销售额占本企业销售收入的一半以上。精细化生产、管理和服务，追求产品与服务在市场细分含有更强的美誉度和性价比、及其更精良的质量，并由此在细分市场上占有优点地位。
(3)专精特新小巨人
专精特新“小巨人”企业，关键代指这些尚处初期发展阶段，但集中于新一代信息技术、新材料、新能源、生物医药、高端装备制造等中高端产业行业的小型企业，坚持专业化发展发展战略，广泛具备经营效益优良、专业化水平高、工艺技术先进、知名度高、组织协调健全、竞争能力强等特性，企业自身发展前景大，极具成长性，在未来有望变成行业领域国际引领者。
人工智能的企业有哪些？
现在国内人工智能企业非常多，比较优秀的企业如下（排名不分先后）
百度AI开放平台，提供全球领先的语音、图像、NLP等多项人工智能技术,开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态,共享AI领域最新的应用场景和解决方案,帮您提升竞争力,开创未来。
腾讯AI开发平台，依托腾讯AI Lab、腾讯云、优图实验室及合作伙伴强大的AI技术能力，提供领先的语音、图像、nlp等多项人工智能技术。
科大讯飞，是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业，以智能语音、自然语言理解、计算机视觉等核心技术，积极推动人工智能产品和行业应用落地，致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界。
商汤科技，是一家行业领先的人工智能软件公司，以原创技术体系为根基，SenseCore商汤AI大装置为核心基座，布局多领域、多方向前沿研究，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，向行业赋能。
云从科技，提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，以视觉+语音等多模态感知为基础，建立视觉认知，语言认知，环境认知等多模态认知融合，打造智能决策系统，实现人工智能技术闭环。
智慧眼，是一家以计算机视觉、深度学习和大数据为核心的人工智能企业，以人工智能为核心驱动产业智能化发展，聚焦民生医疗健康、数字城市、智慧金融三大场景的应用落地，业务覆盖全国20多个省市自治区，涵盖人社、医保、民政、金融、公安和海关等行业，为超6亿用户提供智能化解决方案和服务。
依图科技，是一家从事人工智能创新型研究的企业，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。具备国际视野的世界一流研发团队，致力于解决机器看、听、理解等根本问题，在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等领域作出突破性贡献。
我国和美国人工智能的发展有何不同的特点？
第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。
在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。
从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。
第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。
美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。
基础层（主要为处理器／芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%。
技术层（自然语言处理／计算机视觉与图像／技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。
应用层（机器学习应用／智能无人机／智能机器人／自动驾驶辅助驾驶／语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国62.3%。
第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐。
AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。
美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。
美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。
美国基础层人才数量是中国的13.8倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。
在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。
第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势。
深度学习引领了本轮AI发展热潮。究其原因，在于算力和数据在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。
在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习242家，以及计算机视觉与图像190家。
人工智能公司的核心竞争力是什么？
第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。
第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。
第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。
智能制造技术的特征由哪些？
智能制造和传统的制造相比，智能制造系统具有以下特征： IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，它只能具有逻辑思维（专家系统），最多做到形象思维（神经网络），完全做不到灵感（顿悟）思维，只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。因此，想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。
因此，在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。 智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维
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