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江成博的介绍

1、江成博是一位杰出的科技创新者和企业家，他在人工智能和机器学习领域取得了显著成就。江成博拥有深厚的学术背景，他在国内外知名大学获得了计算机科学和人工智能的博士学位。在学术界，他发表了大量关于机器学习和人工智能的论文，并在多个国际会议和研究项目中担任重要角色。

人工智能与商业智能,区别、定位与联系

在科技的浪潮中，人工智能（AI）与商业智能（BI）如同两颗璀璨的星辰，各自闪耀独特的光芒，却又紧密相连，共同推动着企业决策的革新。AI，一门旨在模拟人类智能的科学，其核心在于强大的学习与模拟能力，能在短时间内处理海量信息，形成智能决策。

人工智能（AI）是一门探索如何让机器模拟、扩展人类智能的科学技术，涵盖理论、方法、技术和应用系统的研究。简单来说，AI旨在让计算机具备类似人类的认知能力，执行诸如学习、推理、感知等任务。随着技术的进步，AI已经能够吸收大量信息，并在一定程度上模拟学习过程，在某些领域甚至超过了人类的能力。

总的来说，人工智能AI的优势是更好的学习和模拟，它能够在短时间内吸收巨量的信息，然后根据自己的逻辑模型做出合理的决定，来帮助人类做出更合适的判断。数据分析-派可数据商业智能BI 商业智能BI（Business Intelligence），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。

商业智能：AI技术能够通过深入的数据分析，利用精确的算法提升商业数据处理效率，为用户创造更加优质、长期的个性化体验。

百度人工智能今年会加速商业化和产品落地吗?

人工智能行业的主要上市公司包括百度、腾讯、阿里巴巴以及科大讯飞等。计算机视觉市场占据了人工智能行业的57%，其中，深度学习算法的广泛应用使得图像分类技术在金融、安防、互联网交通、医疗、工业和政务等领域实现了商业化价值。

年，李彦宏在百度董事会上提出百度转型做独立搜索引擎网站开展竞价排名的计划。自此之后，百度逐渐成长为顶级互联网巨头。近几年人工智能商业化落地已成必然之势，掌握领先人工智能技术的百度，又一次迎来了时代风口，这次小度 科技 成为百度迎接时代机遇的抓手，情况变成了喜忧参半。

带着这些问题，记者在焉知第三届焉知年会线下专场会——百度智能云自动驾驶领域区域“智能行”系列活动（华东站）期间专访了百度智能云泛科技行业总经理张玮。

中国十大机器视觉公司

劲拓股份 深圳市劲拓自动化设备股份有限公司，成立于1997年，2004年转为股份制公司。该公司是国内研发、生产、销售专用设备的领先供应商，具备高新技术企业资质。 赛腾股份 赛腾股份专注于为客户提供自动化解决方案，业务涵盖非标自动化领域的研发设计、精密加工、组装调试、安装培训及服务支持。

康耐视：以其全面的机器视觉产品和解决方案著称，涉及多个工业应用。 松下电工：在处理装置领域具有领先地位，同时提供多样化的机器视觉产品。 欧姆龙：以其高品质的机器视觉系统和组件闻名，广泛应用于各种检测和自动化任务。 佳能：在相机技术方面表现优异，为机器视觉领域提供了众多优质产品。

恩智浦半导体（NXP Semiconductors）：作为全球领先的半导体解决方案提供商，恩智浦在机器视觉技术领域拥有强大的研发和应用能力。其技术在工业控制、智能交通、安防监控等多个领域得到广泛应用。

遨博机器人创立于2015年，专注于协作机器人的研发、生产和销售。扫地机器人十大品牌排名第六名是小狗中国的小狗扫地机器人，其品牌隶属于北京东森兰盾科技有限公司，成立于1999年。辰视智能专注于3D机器视觉技术，主要服务于制造业、汽车厂、汽车零部件、铸造等工业生产场景的工件识别、上下料以及涂胶引导等。

辰视智能 辰视智能的业务和3D机器视觉技术方向主要集中在制造业、汽车厂、汽车零部件、铸造等工业生产场景的工件识别、上下料以及涂胶引导等。 灵西机器人 灵西机器人主要以拆码垛为主要发展方向，其客户群体也以京东、中通等电商物流企业为主。

国内做大数据的公司有哪些?

百度、腾讯、阿里巴巴和华为等科技巨头，凭借强大的技术实力和深厚的行业积累，提供全方位的数据服务，包括数据采集、存储和分析等，引领着大数据技术的应用和创新。 初创公司如探码科技，掌握国际前沿技术，专注于数据采集和解析，即将推出的政务和企业创新型项目及咨询服务，体现了其创新与实力的结合。

阿里巴巴： 以其交易和信用数据为核心，专注于数据流通和基础设施建设。 华为： 华为云服务提供高性能计算和存储，支持大数据分析，其大数据存储系统能统一管理40PB文件。 百度： 拥有海量数据和用户行为数据，尤其在自然语言处理和深度学习方面领先，近期发布了大数据引擎，面向多个传统领域合作。

海智BDP专注于数据可视化，帮助企业更好地理解和利用数据。1 秒针系统在营销大数据领域有着丰富的实践经验，提供数据分析服务。1 AdMaster专注于营销大数据，提供广告投放和效果监测服务。1 光音网络在营销大数据方面有着专业的技术和服务，助力品牌营销。

百度：作为搜索引擎技术的先行者，百度在大数据领域同样表现出色。它通过云服务和人工智能技术，为企业提供数据挖掘、分析和可视化服务，助力企业数字化转型。 腾讯：腾讯以其庞大的社交网络数据为基础，提供全面的大数据解决方案。

大数据公司包括阿里巴巴、腾讯、百度、华为、京东等。这些公司在大数据领域有着突出的表现，凭借自身的技术和资源优势，已经建立起领先的市场地位。阿里巴巴是一家拥有丰富大数据处理经验的公司，其数据分析能力和云计算技术处于行业前沿。

是什么因素催生了人工智能行业“泡沫”?

1、机器人技术与系统国家重点实验室副主任孙立宁认为，人工智能的发展需要时间与过程，目前整个行业有些过热和盲目，出现泡沫和倒闭很正常，符合科技产业市场规律。和早些年的机器人、纳米科技，最近的生物医药等前沿领域一样，市场本身存在优胜劣汰、大浪淘沙的过程。

2、主要的原因在于算法经济的失败。大部分企业经历了裁员和发展不顺之后，实现了产品的升级。那么有的企业它能够及时止损，回归到正常的经济状态中，也有的企业在进与退之间徘徊。人脸识别语音识别等AI算法的核心饱和，遇到瓶颈失去了商业固有的活力。

3、首先，从新技术的发展历程来看，往往价值空间越大的技术就会带来越大的泡沫，比如当年的互联网技术就制造了不少的“大泡沫”，虽然如今的互联网已经逐渐夯实了自己的价值基础，但是当前的互联网泡沫依然让很多投资者心有余悸。

4、人工智能确实被有点过度拔高，当下很多公司高管都推崇一种思想：没有解决方案，就尝试使用人工智能来解决。人工智能在我们当下，确实已经存在着泡沫了。但，有泡沫是不是就意味着其幻灭之后，就没有任何价值可言呢？肯定的说，并不会。存在即是合理，泡沫总是会产生的。

5、过去，有限的计算能力是阻碍AI研究的一个重要因素，但是当前的基础设施和生态系统已经足够支持AI的处理能力，让其自行“思考”了。另外，当前强大的处理和内存功能、云计算、光纤高速互联网接入、普遍的Wi-Fi和相连的物联网世界，所有这些都为AI的到来和长足发展奠定了坚实的环境基础。