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百度的首席科学家Andrew Ng也曾经提到过人工智能的正循环：在成功开发出深度学习算法之后，海量的数据不再是烦恼，而是一种有力的武器，能有效提升和改善图像搜索、语音识别等互联网服务，从而吸引更多的用户，产生更多的数据。
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图像识别服务基于大数据和深度学习实现，可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等，包含图像打标、场景分类、鉴黄等在线API服务模块，应用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。
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阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。 阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录 。
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从商业化程度看，安防、金融、互联网服务、企业服务等行业走在前列。安防领域，在“雪亮工程”的政策推动下，针对人像数据、车辆数据的智能摄像机、后台分析系统等产品落地速度快;在民用市场，人脸闸机成为民用市场的明星产品。金融领域，智能风控和量化投资的技术应用商业化程度较高，作为“离钱最近”的行业，金融业原本积累的海量数据，为人工智能在金融领域的应用落地提供了“养料”。互联网服务领域，以翻译、P图、智能推荐、语音转写等服务为主，这些服务以智能手机为主要入口，与公众工作和生活的关系较紧密。企业服务领域，智能营销和智能客服是两大主要落地的应用，前者重点基于人群大数据、通过数据挖掘技术实现精准营销，后者基于知识图谱和语音交互技术而正在被广泛应用于各行业。
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近几年的人工智能技术在不断推进，人工智能产品也在进入人们的视野。但是技术的不断更迭背后是技术的应用落地难问题，在发展科技的过程中，怎样将科技进步体现为实用价值也是需要引起重视的问题。
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经历了技术驱动和数据驱动阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深入落地到各个行业之中去解决不同场景的问题。此类行业实践应用也反过来持续优化人工智能的核心算法，形成正向发展的态势。目前，人工智能主要在制造、家居、金融、零售、交通、安防、医疗、物流、教育等行业中有广泛的应用
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加强新一代人工智能研发应用，今年的政府工作报告强调。“推动人工智能应用到我们产业发展中去，应用到我们社会生活各方面去，解决人们所关心的安全问题、健康问题、环保问题等方面”，科技部部长万钢在回答记者提问时表示。
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近日，谷歌的研发人员开发了一种深度学习工具，使用两套病理载玻片训练其算法(Lymph Node Assistant，又称LYNA)识别肿瘤的特征，使其能够在各种条件下发现转移。实验显示，转移性乳腺癌的检测精度测试中，LYNA的准确率达到99%，这比人类病理学家更胜一筹。即使是及其微小的转移，人工智能都能够准确的分辨。
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人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位，比如制造业，医疗保健，建筑业，在线零售业等几乎各个行业都在利用人工智能技术融入物联网。不断演化的机器学习技术使每个企业都有望成为数据驱动的企业，都能利用云平台的机器学习技术使用人工智能应用程序。未来的企业将不必安装和维护机器学习系统，花很低的开销就能分析海量又复杂的数据，最终做出详细精准的分析和预测。
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在福建福州举行的第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因”杯2018年世界人工智能大赛上，柯洁与国产星阵围棋的第三次“人机大战”再次吸引大众眼球。结果不是大家期待的反转，柯洁最后还是败下阵来，145手选择投子认输。
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人工智能名片为企业赋能，前端以名片为入口，后端承载六大商务生态系统：名片裂变系统、AI销售雷达、人脉分销商城、微信客服系统、小程序官网系统、BOSS管理系统。
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企业的发展其实是获取精准的用户并达成交易的过程，怎样获取客户信息，怎样和客户取得联系，怎样跟踪客户，都直接影响到了公司的效益，人工智能名片就通过智能算法记录信息，让企业在信息战中赢得先机。
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人工智能名片小程序的暴发基于传统人工换名片糟糕的体验和超低的效率 。而人脉无论对于各个行业的从业者来说，都是十分重要的资源，也迫切需要一款基于人与人之间社管管理的名片管理工具的诞生。渠道营销成本太高、客户维护管理难、口碑营销又难以把控，企业急需更有效、且简便易用的营销和获客手段。与此同时，微信活跃用户已经达到10.4亿，越来越多的企业，希望利用微信巨大的流量挖掘客户，而不再依赖昂贵的关键字搜索。实现企业自动进入全民营销。对企业来说，每一个员工都是的精准流量，充分利用好员工的流量，将可以为企业带来巨大的价值。
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人工智能的发展产品现在已经越来越多的出现在人们的视野中，人工智能名片也是其中之一，作为人工智能的产品，人工智能名片对于企业的销售和扩大商业活动都存在意义。
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从应用场景来看，人工智能芯片应用于云端和设备端。 在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。我们现在使用的各种互联网AI能力(比如在线翻译、人证比对)，背后都有云AI芯片在发挥作用或提供算力。英特尔、IBM等老牌云服务器芯片厂商同样在积极布局这一市场，各自通过并购、投资、研发等方式不断切入云AI芯片市场。
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