观点人工智能领域纯科技概念股前景堪忧

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人工智能是继互联网之后的又一重大未来发展方向。

在概念的推动下,近年来不少人工智能概念股开始出现,其中以科技厂商为最多。 据统计,目前国内A股、深股、创业板已有20余只人工智能概念股,此类未上市科技公司还有数百家。 其中,面部识别技术开发商超过20家,语音识别公司10家,还有更多机器人相关公司。

分析当前人工智能科技概念股,存在以下现象:一是同类技术竞争较多,行业进入门槛低; 二是各自独立,缺乏行业标准,难以形成标准; 第三,上游科技公司失去了市场领导地位,BAT或者是工业控制器。

这一市场特征实际上意味着人工智能科技公司的未来发展并不光明。 由于先天缺乏市场掌控能力,他们显然不会登上人工智能盛宴的主餐桌,甚至连出席都困难。

商业逻辑来了个180度大转弯,“纯技术”被抛弃

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传统IT行业一直强调一流企业制定标准,二流企业做技术,三流企业销售产品。 最终,为用户提供产品的智能被认为是三流的,在产业链中赚取的利润是最少的。 例如,在PC和手机领域,芯片厂商和系统厂商处于上游,从标准和技术中赚取巨额收入,而终端品牌只赚取剩余的低成本产品收入。

在人工智能市场上,应用市场运营商、独特资源控制者、甚至政府机构拥有绝对的话语权。 技术只是完成手段之一,可替代性很强。

技术在行业中的地位已经发生了180度的转变。 很大程度上也是由于技术本身的快速发展,大大降低了技术研发的门槛。 其中,语音识别、人脸识别以及许多图形、声音等识别技术尤为重要。

一位业内资深技术专家解释道:语音识别和图像识别的基本原理都是将真实的资源划分为最小的识别单元,与标准进行比较,最后做出判断。 以语音识别为例,将声音划分为一帧的最小单元,并分析每一帧的波形状态。 本步骤中,将语音波形文件转换为文本文件; 多个帧组合起来形成音素。 根据不同的语言特点,将几十个音素组成一个音素集,将音素集识别为一个单词,完成识别。

识别过程比较复杂,对硬件的计算能力要求较高。 过去,硬件的计算能力低,成本高。 技术实现的重点是优化,在当时现有的硬件条件下获得了认可。 随着计算机硬件和手机前端计算能力的快速发展,即使是技术技能的优化也变得越来越没有意义。

某学术学校花了20年才完成语音识别技术,但现在新兴技术只用了3年就实现了商业化。 某种程度上,与硬件能力的提升有很大关系。

在目前的应用条件下,过去的高精度技术已经不再有那么高的门槛,所以大多数有足够资金实力的产品应用公司自行开发。 目前,BAT在语音识别、人脸识别等领域拥有自己的技术团队。

应用开发者打造自己的产品的心态是为了节省未来的使用成本。 另一方面,由于这些技术被认为是人工智能领域的基础技术,如果使用专业厂商的技术,那么应用程序为帮助技术厂商所做的任何改进也会被使用。 提高竞争产品的能力。 这或许是大家都不愿意看到的。

“毕竟人工智能市场刚刚发展起来,谁取得了一些进展,谁就有机会脱颖而出。” 在目前发达的创业融资市场中,资金已经不是最重要的问题,技术门槛已经降低。

纯技术未来主要三大出路:被收购、寻找侧市场、拥有应用特色。

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8月,一只语音识别概念股暴跌,有学者撰文称“风险巨大”。 双方上演了一场小规模的媒体争执。 概念股指亚马逊连续多年亏损,仍被看好。 但这个比喻是非常不恰当的。 根本原因在于,亚马逊是一家应用提供商,拥有海量的大众用户资源,而作为语音识别概念股,它只是一家纯粹的科技公司,其主要用户也只是少数2B公司。

全球用户放弃亚马逊的可能性几乎为零,而2B公司改变语音识别引擎的可能性却非常高。 尤其是BAT有自己的。 如果现有的互联网商业环境没有发生剧烈的变化,业务仍然由BAT三大派别主导,那么这三家公司也会对合作伙伴对底层人工智能技术的使用产生“要求”。

因为人工智能业务的核心是大数据,而语音识别、人脸识别等是获取数据的重要途径。 在当今这个只有数据的世界里,BAT和一些大型互联网公司肯定会把这个掌握在自己手中。

从目前来看,纯技术厂商未来发展有三种出路:一是被巨头收购,二是在本土市场寻求产品应用转型,三是转型特色应用,寻求嵌入自己的产品。将应用程序集成到巨型平台中。

2015年以来,苹果、谷歌、国内百度等巨头纷纷在人工智能技术领域发起收购。 能够被收购并进入业务,对于纯科技公司来说是非常明智的选择。 然而,对于一些规模较大甚至已经独立上市的公司来说,迈出这一步就变得更加困难。

目前,一些技术厂商已经转变思路,从卖技术转向卖服务。 他们利用自己开发的技术为一些行业组织提供有针对性的服务,比如向医院提供纸质药单转换成电子文档等。

能够找到好的服务市场对于纯科技公司来说是一个很好的出路,因为他们可以开始在当地的小市场建立一定的大数据平台,这将有助于未来转型为人工智能应用公司。 但其建立的大数据的版权究竟属于其服务的机构还是技术提供商本身,是一个问题。

另外,将自己掌握的技术应用到一些角落和特殊的小型应用中也是一种出路。 小应用程序有用,但没用。 发展不是必须的,但可以发展特色。 例如,时尚产品标识。 当用户在视频或某种图片中看到自己喜欢的衣服时,他们可以帮助识别该衣服的品牌、在哪里可以购买,或者帮助找到相同款式的类似商品。 无论用在什么样的应用上,都是仁智的事情。

目前,股市上各种人工智能概念股炒作较多,大多是不加区分地吞噬。 只要技术好,就归类为概念股,集体看涨。 但仔细分析后,大家一定要看清谁才是真正的未来,谁值得长期投资。