智能AI华智冰有实体吗

清华大学计算机系长聘教授唐杰表示，目前正在设计“华智冰”的2D和3D数字虚拟人物形象。关于是否要将“华智冰”做成实体机器人，以及实体机器人究竟能在多大程度改变AI主体的智力，团队仍在探讨中。 

“华智冰”是由清华大学计算机系、北京智源研究院、智谱AI和小冰公司联合“培养”。“她”是基于中国超大规模智能模型“悟道20”，该模型旨在打造数据与知识双轮驱动的认知智能。 

清华大学计算机系主任尹霞表示，本次推出虚拟学生“华智冰”，是希望把清华大学计算机系的人工智能技术整合起来，在数据和知识双轮驱动方面做出一个标杆式的应用系统，也是计算机理论与应用研究结合的一个典范。

虽然目前的“华智冰”还只是一个看不见也摸不着的存在，但我国人工智能技术的进步速度确是让人惊叹。着眼当下，在生活中我们已经拥有了可以完成基本互动的智能管家、自动检测人脸的识别技术及自动驾驶的能源汽车等。

而在工作中，数字技术也在逐渐改变传统的工作模式。现如今在各行各业中普及较广的就是ERP系统，也就是企业资源管理计划。通过不同类型的ERP系统，实现无纸化办公、智能化生产、扫码式仓储、跨国界沟通、海量数据库等等。

微软人工智能画家“小冰”近日在中央美术学院美术馆举办自己的首次个展《或然世界》。这位人设被定为18岁少女的“画家”，在经历了22个月学习后，对过去四百年艺术史上236位著名人类画家的作品潜心研究和学习，在此基础上创作出属于自己的绘画作品。这些作品在构图、用色、表现力和作品细节中都有她自己的创造。

更令人惊诧的是，与小冰同场展出的，还有另外6位被凭空创造出来的女画家的作品。微软以小冰的框架技术，假拟艺术上的不同流派，创造了不同时代、不同地域的几位女画家，为每位画家都设定了自己的艺术风格和人生际遇。比如荷兰伟大画家伦勃朗的女儿、野兽派创始人马蒂斯的女信徒、法国印象派画家贝尓特·莫里索的妹妹，以及俄罗斯西伯利亚、日本等地的画家。“她们”同小冰共同展出了百余幅作品。

“怎么调色板这么新？好像第一次用一样。”央美美术馆一层下沉展厅内，几位观众一边看着眼前的油画和布置出来的油画工作室场景，一边发出疑问。直到他们看到了展览说明，才发现这些画作并非人类所画，其创作过程也不需要使用人类画家的传统调色板。“真看不出来，和传统油画一模一样啊。”大家不约而同感叹。

人工智能画家除了办画展积累人气，还能无限量“接活儿”。今年5月，微软已正式发布“少女画家小冰·无限创作10公测版”H5程序。任何人都可以输入一段描述文字作为小冰的灵感激发源，委托小冰来创作一幅画。小冰的创作在云端进行，大约需要三分钟就能把一幅独一无二的作品交付给用户，且每一幅作品都保持稳定的创作水准。她不休息、不吃饭、不受心情影响，可以不知疲倦地工作下去。

面对这样强悍的“竞争对手”，人类画家是不是受到了严重威胁？“博尔赫斯1941年创作的小说《巴别图书馆》中似乎预告了今天发生的事情。”在伴随画展举办的论坛上，中央美术学院人文学院院长李军说，假如博尔赫斯有一架机器，以26个英文字母加上逗号、句号、空格等符号，不断变化、不断印刷出书籍，只要变化和生产的速度足够快，那么他小说中的巴别图书馆就会成为现实。

也就是说，只要我们具备一定条件，按照逻辑可能性来展开全部组合，就能创造出这世上已有和将有的一切伟大作品和平庸作品。“小冰的故事不外乎是这个逻辑。小冰所画出来的画痕迹太重，太像我们这个世界的东西了，没有给我们带来真正的奇异感。也许，小冰还可以继续进化。”李军说。

至于人工智能会不会抢了人类画家的饭碗，中央美术学院实验艺术学院院长邱志杰认为，这肯定会让一些人下岗。“过去历史上画家面临的最大威胁是摄影技术的发明，它使得一些人下岗了，另一些人却又重新定义了绘画的使命，梵高、毕加索这样伟大的画家也因此出现。今天的小冰比摄影术更厉害，这一次，人类艺术家又到了一个必须做出选择的或然世界的岔路口。

解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位，分析影响行业发展的各种因素以及判断对行业的影响力度，预测并引导行业的未来发展趋势，判断行业投资价值，揭示行业投资风险，为政府部门、投资者以及其他机构提供决策依据或投资依据。

行业分析报告不应是数据或资料的罗列，一定要围绕分析的目的得到分析的结论。在最终成文的报告里需要给出以下结论：

1、这个行业的未来成长性是否具有投资价值。

2、行业内的龙头企业是哪些。

3、行业内的竞争取得超越竞争对手的关键因素是哪些。

4、行业内的企业是否能够走向资本市场或存在并购的机会。

肯定不是机器人是人类，而且我已经和小哥哥**姐们聊了很长时间了。我甚至知道了几个人的年龄，还有什么的。嗯，你知道他们怎么回答的吗？人工机器人。嗯，如果你有兴趣的话，可以下载一个QQ关注小冰的公众号和他聊聊就聊多了，你就知道他是真人了。他们分白班和晚班。第一次和第二次聊天的根本就不是一个人。

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。

“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。

人工智能技术迈入深度学习阶段

机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。

与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。

主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

人工智能领域新基建扩容趋势明显

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。

根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。

根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。

近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。

全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。

根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到4933万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为4954万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。

人工智能商业化加速 应用场景愈发丰富

人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富

值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

人工智能市场规模快速增长

基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到157万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。

北美地区人工智能产业发展领先

近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。

注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业

科技巨头纷纷布局人工智能行业

近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。

人工智能新一轮资本热潮方兴未艾

从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。

根据CB Insights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到26580亿美元，融资次数超过2000次。

之所以能聊天，是因为它收集了海量的语言模型，就是说，收集了这种语言下，各种各样的句子，对话。再根据你的输入，以语言数据库为基准，计算所对应的该回答的句子，哪种回答模型概率最大。。至于催眠，目前来看不可能

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