物联网时代：物联网的十大应用领域（下）

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目录：

（上）

一、物联网应用概述

二、物联网应用领域划分

1智能物流

2智能交通

3智能家居

4环境监测

5金融与服务业

（下）

6智慧医疗

7智慧农业

8智慧工业

9智能电网

10国防军事

6智慧医疗

健康 对个人来说非常重要，但人生病是不可避免的，如何使人们少生病、生小病、生病后能及时诊断和治疗成为目前卫生领域的重大课题。

物联网在医疗卫生方面的广泛应用可以解决上述问题。目前可穿戴设备早已出现在市场上，他的出现可以使得人们及时了解自身如呼吸、心跳、血糖等一系列生理参数，这些参数可与正常生理参数相比对，为人们提供 健康 辅助信息与建议；同时这些参数可以上传到医疗信息中心，一来为个人建立一个实时的 健康 参数库，二来可以通过这些参数自动诊断 健康 状况，从而使人们达到少生病、生小病、生病后能及时诊断和医疗的目的。

目前，看病难困扰着整个卫生系统，其原因是医疗资源的分配不公。采用物联网技术可以解决医疗资源分配不公的问题。通过物联网采集的病理数据可远程传输给权威医疗机构，专家通过对这些数据的分析可诊断病情，提出医疗方案，在远端的病人可根据医疗方案，由当地医疗人员处置。这样就保障了优良医疗资源的高效应用。

目前有很多精确度很高的手术如一些神经外科手术都需要 *** 作专门的仪器来进行手术， *** 作便是传感层接收的信息，仪器内嵌入的系统根据接收的信息通过特定的程序执行特定的 *** 作。理论上来说，信息可以由仪器本身自带的传感器产生，也可由远程端发送来信息，这样一些难度极大的手术便可由专家通过远程 *** 作来完成。然而现实中由于手术需要的实时性与网络传输信息的延迟性，这一设想还无法实现。5G技术的出现让这一设想成为可能。

物联网的应用还可以减少排队就医的时间，病人可通过物联网终端以及病情的缓急来预约就诊时间，就诊后可用移动支付的手段减少付费的麻烦，附着在药品上的RFID标签可以极大地减少药品的误服率，保障了用药安全。

（值得一提的是，作者所在的团队的项目便是一个智能医疗的项目，是一个关于康复医学的项目，主要用来帮助骨折患者的恢复以及防止二次骨折的可能。）

7智慧农业

物联网在农业上的应用可以使得农业生产更加智慧。在农田里部署的无线传感器网络实时采集田地里的水、肥等与农作物生长有关的参数，及时控制农作物生长所需的各种环境使得农作物的品质更高。

物联网中的大数据分析与数据挖掘技术可以用来指导农户科学地生产、种植，从全局考虑种植与需求，以保证丰产丰收。

在养殖方面，RFID标签可植入动物体内，动物的全生长过程均存于监控之中，这样可以保障动物肉品的全方位可追溯，保障了食品的安全。

（如果有机会的话，我会写一篇一个基于物联网技术的大棚无人种植智能监控系统方案）

8智慧工业

物联网与工业的融合应用产生了智慧工业，工业从大规模的生产逐渐演变成了个性化生产。企业从供应链的角度出发，通过虚拟现实知道用户消费和订购，将用户的个性化需求通过物联网实时传送到企业的生产线上，通过工业的自动控制技术，在一个生产线上可生产不同的个性化的产品，从而提高了企业的竞争力。

物联网与3D打印技术的结合，使得工业生产“可见即可得”。通过各种感知技术将用户想象的个性化产品图形化，图形化的虚拟产品可通过3D打印变成实际产品，这样就加快了产品研发、生产的速度，更快速地响应用户需求，提高企业的效益。

9智能电网

智能电网来源于电力自动化，其目标是在保障电力系统可靠性的同时，以更加经济的方式合理调配电能，使得电力企业和用户获得满意的效益。

电能是由其它如水力、火力、核能等能源转化而成的，它是一个无法存储的能量，因此多发电会产生浪费，少发电则供电不足。采用物联网技术后，电力企业可以通过在每个用户的用电设备上部署传感器，实时获得其用电信息，将该用电信息传送给电力企业，企业就可以及时调整发电量，以保障用电需求。另外，企业也可根据这些信息以及感知到的其他与 社会 生活、生产有关的信息，估算出用电需求量，依据需求量可有计划地安排发电所需的煤、油等发电物料，以保障企业的经济效益。

此外，用户可根据自身经济状况，合理安排用电时间，在用电高峰期时，由于此时电价高，可减少用电，当在用电低谷时，由于电价较低，可加大用电量。采用物联网技术，电力企业和用户可以全面感知用电情况，准确获得用电的高峰和低谷信息，指导企业和用户，使双方均获得较好的经济收益。

10国防军事

物联网在国防军事上有着广泛的应用。全面的感知可获得战场上的全面情况，为合理部署战斗力量提供了保障。现代战争是一个精确打击的战争，感知了全面战场信息就获得了精确打击的对象，火力能有效地打击敌人，保护自己。全面感知还可以有效地调配战斗资源，合理分配各种轻、重及远程火力、战斗人员和后勤保障。

在国防军事上，通过各种地面、空中、海洋、空间感知设备获取全方位的信息，这些信息与武器互连，从而形成了强大的武装网络和战斗力，为我国的国防现代化做出了巨大的贡献。

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这是京东数科的第871篇文章。

云计算与云朵多少有共通之处，云舒卷自如，就如云计算的资源用量，可d性扩展；云可以随风飘至不同位置，而云计算，大部分时候，用户并不知道数据中心部署在何方，但它切实存在。

这朵云仍在扩张——根据中国信息通信研究院发布的《云计算发展白皮书（2020年）》，2019年，全球云计算市场规模达到1883亿美元，增速2086%，预计未来几年的平均增长率仍将保持在18%左右。同年度，我国云计算市场规模为1334亿元，增速386%。

其中有两个数值值得探究，其一，我国的云计算市场规模极大，占全球市场七成左右；其二，增速极快。这意味着，在中国发展了十余年的云计算市场，迎来新的"诸神之战"。

新的战场将会从公有云转移至专有云，未来十年，是专有云的天下。

为何传统企业的数字化转型更适宜用专有云来实现？企业应如何选择对应的云服务商？云计算领域玩家又该如何抓住这一波机遇？

当消费互联网早已被定调为"流量红利开发殆尽"，新一轮发展红利转向了传统行业，它们在数字化转型期间所产生的计算、数据存储等需求，为云计算带来机遇。报告显示，95%的企业认为云计算可以降低企业的IT成本，越来越多的行业用户，如银行、地产、航空、零售业、制造业、农业，都存在上云诉求。

除了企业自身的需求之外，政策也开始向云计算倾斜。今年，新基建被写入工作报告，央视列举的七大新基建重点中，大数据中心、5G基建、人工智能和工业互联网等赫然在列。新基建无疑会大大增加未来的数据存储及计算需求，背后需要云计算作为底座。截止2020年7月，已有20余个省份发布新基建规划，仅广东就提出了59亿元的新基建项目。

以企业数字化转型为内驱，新基建推动为外驱，云计算市场的新一轮爆发，确有其市场底层逻辑。

而从演变趋势来看，目前云计算已经出现了从单一的私有云、公有云形态，向以专有云、混合云为主的多云形态的演进。

它们之间的主要区别在于云资源所属的主体：

① 公有云 ：由云服务商直接提供云产品与服务，企业需要将数据托管在服务商的数据中心，也因此对数据的掌握力度相对较弱。但其灵活度强，资源用量可d性扩展，成本也较低。

② 私有云 ：云服务商单独为企业构建服务体系，部署机房、服务器，可针对企业方的需求提供定制化方案。它更适合对数据安全性要求较高的行业，如政府部门，同时部署成本更高，自身还需定期运维。

③ 混合云 ：公有云过于开放，数据安全性不足；私有云过于封闭，运维繁琐成本居高不下，同时数据流通范围受限，于是，混合云将两者相结合。把机密性不高的服务部署在公有云，核心敏感数据部署在私有云，且在两者之间搭建桥梁，用内网专有通道通信。

④ 专有云 ：专有云与混合云有共通之处，同样是将数据按机密性进行分级，并分别部署在不同的资源池中。两者的区别是，混合云依然要为企业构建私有云，而专有云是由云服务商直接提供"专供"的云分区，从物理层面隔离出虚拟化资源池。专有云从形式上看更类似混合云，但成本更低。

近两年，专有云市场增速明显。根据艾瑞咨询《2020年中国专有云行业发展洞察报告》，2018年时，中国专有云的市场规模为592亿元，预计五年复合增长率为567%，至2023年时，预计专有云市场将达5594亿元。

私有云市场规模同样在增长，但相对而言增速已在放缓，根据《云计算发展白皮书（2020年）》，它在2019年时市场规模达645亿元，同比增长228%，预计2023年市场规模会在1500亿元左右。

公有云是一块"大蛋糕"，几乎已被巨头瓜分完毕，长尾玩家很难弯道超车。中国公有云的市场规模在2019年时为689亿元。尽管目前的增速依然可观——2019年增速为576%——但未来公有云的发展依然存在阻力。

首先，数据安全问题。 即便是业内龙头老大阿里云，也出过多次宕机事故，2019年年初，出现IO HANG故障，导致国内大量互联网公司瘫痪，此后又连发两次故障。公有云的客户一般为互联网企业和中小企业，但市场客群变化正在发生，工业、政务、医疗、金融等传统行业加速上云，它们对数据安全、服务可控要求更高，也更青睐专有云、私有云的解决方案。

其次，时延问题。 公有云过往多以大规模的数据中心为枢纽，所有数据从海量的终端设备传导至"中心"进行处理，消耗大量带宽资源，也延缓了数据回传，造成时延。为此，云厂商们在企业近场构筑物理和虚拟资源池，把计算能力拓展至边缘侧，提供更迅速的、端到端的边缘云计算服务。在"中心+边缘节点"的生态中，专有云即为近端分布云的一种具体表现形式，它天然地符合公有云的变革方向。

至此，专有云市场的发展优势也变得如雨后晴空般明晰。

对比公有云，它能有效解决数据安全问题与时延问题，近端设备部署让访问速度更快，d性拓展能力又并未减弱；对比私有云，既兼具了其业务架构灵活的优势，又规避了数据孤岛，打通云端与本地数据，实现双向数据传输。

没有厂商不想做增量，为占领增量市场，各厂商转向专有云、混合云；同时基于自身过往优势推出行业定制化解决方案。

看似尘埃已定，进入"后江湖市场"的云计算领域，硝烟再起。

① 华为云、天翼云：推出混合云，满足政企用户d性扩展需求

私密性、安全性是政务部门、大企业上云首先要考虑的，但安全性最强的私有云在使用过程中，也逐渐暴露了d性拓展能力不足的问题，催生混合云使用诉求。

目前，中国电信与31个省，超过236所城市合作，构建省级政务云平台11个，地级市政务云平台则高达100余个。IDC拥有量在国内排名第一，在"2+4+31+X"一省一池全国资源布局下，数据中心已超700个。

在现有政务资源布局下，天翼云的混合云业务转型水到渠成。

华为云更进一步，它直接停止了单一的私有云服务。革新前，华为与中国人民银行、审计署、工商银行、应急管理部等过往客户做了沟通，互联网驱动业务飞速变化，用户所需的功能与架构革新很难用一年一次的定期升级来解决，混合云更符合长期使用需求。

但在转型过程中，华为云面对的境况比天翼云更复杂。它起家于私有云，已积累大量私有云相关客户，假如要将现有客户进行混合云升级，成本最低的方式是通过数据通道打通私有云与公有云，但这样的"拼装物"，在组件持续叠加、系统多次升级的过程中，研发运维难度上升，大概率会导致体验下滑。

而要做到长期体验的稳定，云服务商需以公有云架构为基础，重新调整体系。大幅革新下，如何证明自己在混合云业务上足以赶超竞对、并维持过往的数据安全优势，是华为云需向客户重点验证的课题。

2016年与2017年，华为云迅猛拓张政府客户，为660座城市建了本地云，放弃单一私有云后，如何帮过往的政企客户做转型，争取其长期支持，会成为华为混合云业务的核心突破点。

② 京东数科金融云T1：提供金融行业解决方案

相较政府业务部门，金融行业的上云迫切度不遑多让。

一方面，传统银行业务受互联网冲击严重，互联网金融正在瓜分市场，用户向线上迁移，《2019年中国银行业服务报告》显示，去年只有1023%的银行业务通过柜台完成；另一方面，金融行业的发展还未触及天花板，理财、保险、证券在中国仍处于早期发展阶段，从业者有拓荒掘金意。

市场环境决定了，金融企业必须用线上的方式去触达用户。他们的刚性诉求是：和互联网企业一样采用开放架构，易于对产品进行灵活敏捷的调整和修改；同时在用户引流、粘性保持等方面能提供更多支持。

为解决这些痛点，京东数科推出了T1金融云，涵盖金融专有云、数字化运营平台U+、数据中台、技术中台、分布式关系型数据库StarDB等。

从云计算的角度来看，金融专有云保障了数据安全，及d性扩容。U+平台的"一站式移动研发平台"则以PaaS的形式提供APP、小程序开发的能力，部署周期大为缩短，它还提供APP全生命周期管理，包括性能监控、崩溃问题分析、消息推送等。据了解，该PaaS平台能将开发资源压缩至38%，性能提高50%以上，在其支持下，苏州农商行在几个月内快速上线了网贷系统、智能客服系统、手机银行。

对金融客户来说，它大大降低了中台、APP的开发和运维难度，降低银行数字化转型成本。

这当然不是终点，"金融行业解决方案输出者"T1金融云，还提供了更多深度运营服务——"摹略"智能营销决策系统记录用户行为的关键触点，面向多个业务场景提供精细化运营策略，提供A/B测试，可分析并复盘策略有效性。前不久召开的京东全球 科技 探索 者大会上，京东数字 科技 集团副总裁曹鹏还提到了"智能语音外呼机器人"，京东数科机器人每日的呼叫量超百万，转化率比人工呼叫高出63%。此外，"鹰眼"短信营销、"良研"用户调研、智能客服、直播、工单系统等解决方案也在提高用户粘性。

它正处于飞速增长期，根据国际数据公司（IDC）发布的《中国金融云市场（2020上半年）跟踪》，京东数科T1金融云发布一年内打下了金融云市场95%的市场份额。可以预估，这一数字还将持续增长。

③ 阿里云、腾讯云借助过往优势撬动新业务

商业的本质，是依托于过往优势，制造杠杆，撬动更大的利润和市场，华为云如是，阿里云与腾讯云同样如此。

阿里云今年的最大动向是很好的改造了自己原有的产品，与云平台基础相结合，再打造一个数字原生 *** 作系统，进而改造成为企业应用开发平台。如此一番 *** 作，即有利于导流，又顺利将云市场服务下沉至中小企业。值得一提的是，对于大中型企业，阿里云主推专有云。

腾讯云则提出了物联网生态战略，在 汽车 和智慧酒店领域均有涉猎，用专有云、公有云等产品，为企业升级业务管理体系。它的IoT战略是2B2C的，发展的重要抓手在于微信流量，替代了打开率低下的各类APP，提高了物联网设备的活跃度。

作为新基建的一环，云计算涌入越来越多的行业，其服务形态也在变得更细化、更落地。

而从用户端来看，采用多个云服务商、多种云形态变得越来越普遍。《Flexera 2020年云状态报告》的数据显示，93％的企业采用了多云策略，87％的企业则采用了混合云策略，受访者平均使用22个公共云和22个私有云。

多云策略下，催生多网融合需求，即将云跨服务商打通，让同一企业部署在不同云服务商的数据形成交互。目前，天翼云已实现"一线多云"，上云后，可利用专线再连接到其它云服务商。

云计算优化的路径没有尽头，多云融合、多网融合正成为新趋势，一旦这一进程完成，云服务商再难借用过往数据沉淀留住客户，竞争最终依然要回归解决方案的有效性。

#云计算#

引言

作战形态，是作战在一定条件下的表现形式和状态，通常与一定的战争形态和作战方式相适应。随着智能化武器系统的发展和广泛运用，未来智能化作战必将呈现出与机械化、信息化作战完全不同的形态。

云联支撑的作战体系

作战体系是作战能量聚合释放的基本依托。信息化作战体系是以网络信息体系为基础，智能化作战体系则是以作战云为支撑。作战云，能够将分散部署的作战资源进行有机重组，形成具有d性、动态的作战资源池，具有虚拟化、联通性、分布式、易扩展和按需服务等特点，为各作战单元按需获取资源提供可能，是达成跨域协同的重要支撑，成为智能化作战体系的崭新组织形态。

云联支撑的作战体系，就是利用云技术将信息、物理系统与泛在物联网联在一起，通过配置在不同层级和不同规模的作战资源云，高度共享陆、海、空、天的多维作战数据，实现陆、海、空、天、电、网等作战域的战场资源整合，使各种作战要素汇集成云，完成战场数据的网状交互。

云联支撑的作战体系，使联合作战综合信息处理能够在大数据和云计算等信息网络技术的支撑下，将广泛分布于太空、空中、地面、海上和水下等各域作战平台的战场情报信息融为一体，并实时无缝地在各域作战平台之间按需分发，实现战场信息跨域融合、高效共享；使各级指挥机构能够借助智能化指控系统，进行多元情报智能判读，评估战场态势、优化作战方案、定下作战决心、拟制作战计划、调控部队行动；使各作战力量能够在高度一体跨域融合的信息支援保障下，通过云联支撑作战体系的高效调度和管控，能够根据实时作战需求，快速灵活调整，在线优化配置和重新组合，形成自适应任务的作战群队，实施分散聚能作战。同时，通过作战云的战场信息跨域融合能力，还能够将智能化作战力量与传统作战力量、有人作战力量与无人作战力量、无形空间作战力量与有形空间作战力量形成一个作战整体，在云中实现陆、海、空、天、电、网等空间的不同作战单元和作战要素高度融合、整体联动、聚优释能，实施跨域、跨代协同作战，实现整体作战效能由过去逐步释放和作战效果线性叠加，向非线式、涌现性、自适应等效应融合、精确释能转变。

分散聚能的战场布势

集中优势兵力是亘古不变的作战原则。随着网络信息体系的不断完善和智能化武器系统的广泛运用，各作战力量、作战单元、作战要素可以动态随遇融入并依托联合作战体系，分散部署兵力、快速转换任务、动态聚合效能，以应对复杂多变的战场态势，成为智能化作战不同于信息化作战的兵力编组形态。

分散聚能的战场布势，就是各参战兵力依托云联支撑的联合作战体系，借助信息的高度共享和快速流转，通过节点状部署、网络化机动、虚拟式集中，能够实时、动态、d性地组合分散配置于多维广阔战场空间的各作战要素、武器平台及作战保障系统，实现作战力量分布部署、作战模块按需重组、作战效能跨域融合。

分散聚能的战场布势，使各级指挥人员能够通过智能化指挥信息系统的大数据分析、战场态势采集、多源情报印证等辅助方式，对战场态势进行深度感知和精确预测，快速、高效地预判态势并发布预警；使广域部署、d性配置的各种作战力量、作战单元，能够根据预定作战方案或临机协同作战需要及时做出响应，以灵活自主的跨域联动、迅即聚散，动态集中作战效能，在关键时间、关键空间，聚焦敌作战体系的关键节点和在攸关战略全局的高价值目标上，快速形成体系作战优势，并通过高韧性、网络化的杀伤链，精准释放作战效能，产生整体优势溢出效应，以形成多域对一域、全局对局部的压倒性优势。特别是在作战效能释放过程中，各作战群队基于“智能+数据”的驱动作用，依据预先作战计划，在实时更新、分发的联合作战情报数据支持下，结合群队自身战场动态感知，能够围绕作战目标自主进行作战任务在线重规划，并根据群队内各作战单元的作战功能、能力优长等实际，联网进行目标自动分配，达到各用其长、尽用其优，灵活调动作战的“物质+能量”自由聚散，最终实现在目标、态势、任务、能力、时机上快速匹配与整合，进而形成聚焦目标的能量流，对敌形成体系释能效果。

人机融合的指挥控制

作战指挥的发展 历史 表明，作战指挥活动中的决策与控制方式总是与时代发展相适应的。随着人工智能技术的成熟，军事智能系统的自生成性、自组织性、自演化性的不断发展，各类武器系统将由信息化“低智”向类脑化“高智”发展，作战样式由信息化体系作战向体系支撑下的人机协同作战发展，战争主体的自主性越来越强，指挥控制系统智能化程度越来越高，充分发挥“人机”比较优势，通过“人机融合”模式实施决策与控制，是未来智能化作战全新的指挥形态。

人机融合的指挥控制，就是在人机功能合理分工、人机交互高效决策的支撑下，充分发挥人脑与机器智能的互补优势，实现指挥艺术与技术的融合，在智能化作战决策与行动过程中，快速、准确、科学、高效地进行情况分析判断、作战构想设计、作战决心确定、作战计划拟制、命令指示下达等活动，并采取由智能化作战平台自主行动与 *** 控人员适时纠偏相结合的“人在回路上”的监控模式，组织实施作战行动。

人机融合的指挥控制，在筹划决策时，可在指挥员主导下，通过泛在战场网络、智能辅助决策系统和分布式部署的智能化作战平台等构建作战云，基于模型和算法的智能“云脑”，进行智能辅助决策、指挥控制和评估推演，将“人谋”与“机谋”结合起来，发挥人脑与机器各自优势，实现指挥谋略艺术与智能支撑技术的深度融合，大幅提高指挥决策的速度和正确性；在行动控制时，参谋人员可根据作战意图和作战任务，借助智能化战场感知系统、任务规划系统、指挥控制系统，按照“同步感知—迅即响应—灵活处置”的基本原则，基于统一时空基准，依托多维网络化侦察监视系统，实时同步感知战场态势变化，综合运用辅助分析工具比对分析当前态势与预期目标的差异及其影响，适时进行行动纠偏，临机调控部队行动，始终保持作战优势；在作战实施时，各级各类武器系统 *** 控人员对智能化作战平台的指挥控制，则根据战场态势的发展变化进行适时精准干预，可在发挥智能化作战平台高速度、高精度、高自主作战能力的同时，确保始终在人的控制下行动，始终按照总的作战意图进行。

自主协同的作战行动

实施自主作战，有利于各级指挥员在瞬息万变的战场上抓住战机、随机应变和快速行动，赢得优势，制敌于未动，是一条重要的作战原则和要求。以往由于受情报获取、指挥控制手段和战场协同能力等多种因素制约，真正的自主协同作战很难实现。随着信息技术、协同控制技术特别是人工智能技术的不断发展及在军事领域的广泛运用，自主协同作战将成为未来智能化作战最为普遍的协同形态。

自主协同的作战行动，就是各作战力量在多维覆盖、网络无缝链接、信息资源按需提取、组织保障灵活快捷的云环境支撑下，利用“边缘响应”情报处理系统和大数据的战场态势智能研判系统，快速获取、处理和共享战场态势信息，在很少或不依赖上级指挥机构控制的情况下，准确、全面地掌握与其行动相关的情报信息，并根据敌情变化和统一作战意图，积极、主动地组织作战和协同动作。

自主协同的作战行动，在本级组织作战自主性提高的同时，更多的是各类智能化武器系统具备了理解作战意图、高度自适应协同等能力，可在较少甚至无需人员干预下，自动完成“OODA”循环，形成流程完整闭合的“自适应”回路，高效地遂行复杂艰险的作战任务，能够在瞬息万变的战场环境中准确、连续地自主侦察探测敌情、自主处理战场态势信息、自主识别敌我、自主跟踪目标、自主灵活选择任务载荷，并在 *** 控人员赋予的权限内自主实施攻击。而且在作战中，处于不同空间的智能化武器系统，能够随着战场态势的发展及作战需要，围绕统一的作战目标，形成“态势共享—同步协作—聚优释能”的战斗力生成链路，按照“谁合适、谁主导，谁有利、谁打击”的原则，自主协同，将分散的火力、信息力、机动力、防护力，在最恰当的时间、以最恰当的方式，精确释放于最恰当的目标上，自主组织作战行动。另外，高度智能化武器系统，不但能够适应高危复杂的作战环境，克服人类在生理、心理等方面的局限，进入全域多维的极限空间遂行任务，而且能够以远超人类的感知精度、运算速度、持久韧度进行连续作战，自主实施同时集群攻击和多波连续攻击，对敌形成持续的高强度压制态势，快速达成作战目的。（ 赵先刚 周毅斌 李博涵）

（解放军报）

国内值得关注的人工智能公司有：百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业，他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业。

下面简要介绍一下上述公司：

1、百度

人工智能是百度的核心战略，众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI 将会像水电一样成为基础设施，无处不在。

2、腾讯

腾讯面对人工智能，加速其创新脚步。创建了人工智能实验室AI Lab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军，让AI Lab备受关注。

3、阿里巴巴

阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。

4、搜狗

搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。并且向清华大学捐赠18亿元，一起成立了’天工智能计算研究院’。

随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。

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