人工智能项目代理 人工智能创业项目有什么

本文目录

1. 如何找到合适的人工智能项目
2. 人工智能创业项目有什么
3. 人工智能创业项目有哪些
4. 人工智能开发的概念

如何找到合适的人工智能项目

近期经常听大家说起人工智能，随后说的是目前应用场景还不明确，不知道如何启动。实际上如果大家理解人工智能可以做什么，答案很明显。

在我上一篇中，给大家介绍了人工智能、机器学习的定义：http://dwz.cn/4bey4t

人工智能从应用角度可以解决三大类问题：

1.人可以做，机器做更好

2.人不可以做，机器可以做更好

3.机器可以辅助人做的更好

以上三类问题就是从方法论上，对人工智能场景的划分。

针对1，可以想到的是无人驾驶系统，人工智能擅长从固定模式中学习规律，而一切是固定模式、重复经验的工作、行为理论上都是可以通过人工智能来取代。这也是大家所恐慌的机器替代人的根源。

针对2，比如针对百度知道的场景，每天大量的提问如何去分配给大量的回答用户，并促成问题得到最好的解决，人力是无法完成该任务的；另外滴滴调配车子的算法，自动加价的过程，人力也很难cover。在实时、大数据场景下，人工智能可以更好的胜任。

针对3，机器不能完全取代人，但可以协助人去工作。该场景主要是因为机器因为不完善需要增加人工决策，或者是未达到强人工智能阶段而导致。如硅谷有公司对于化验单进行扫描分析给出结论，医生的初步问诊系统，均是属于该类。

大家回想下自己的工作场景，具体对应哪一类型，这样就容易找到应用场景。需要注意的是，人工智能项目不一定非要做一个完全取代人的机器人，任何细节都可以用人工智能来优化。那么问题是，对应到场景后，我为什么要启动人工智能这个项目，这就回到产品设计师的需求决策问题。

人工智能本质上是提高劳动生产率的方式，是技术进步的体现。任何人工智能的项目都是为了降低成本、提高收益。两个简单的计算公式就可以决定是否要做：

长期人力投入-（机器投入+研发成本）>0；人工智能收益-原始收益>0；

这样，找到对应的场景，评估效益，就可以决定人工智能项目是否要启动。

后续有机会我会就一个真实的人工智能案例给大家分析。

人工智能创业项目有什么

人工智能创业项目有什么

创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有什么，欢迎阅读与收藏。

人工智能创业项目有什么篇1

1、网络安全+人工智能

这大概是很难被想到的领域，但就是有人把它做火了，虚拟黑客机器人（目前估值2个亿），把人工智能上的技术贯穿到网络安全上去，然后通过模拟黑客的方式找出企业网站漏洞，进而修补、最大化避免被攻击的危险。

在建站、安全领域，其实还有更多的人工智能创业机会，当你首先发现这道连接的商机，你就是下一个2亿估值的创业新秀。

2、人工智能家居细分领域

智能家居系统、智能音箱、家庭影院、空气净化、智能手表、智能净水器……可能都是不错的创业方向，但更好的创业商机与机会在哪？在还未被开垦的智能家居细分领域，或者说以上我们提到的这些细分领域中你能挖掘出现有的市场上没有的、更符合用户的功能与新的服务体验来。

3、在线教育+人工智能

互联网时代，已经将教育的时间与区域障碍消除，而人工智能时代，又给人们带去了更随时随地的便捷学习服务，教育的永恒性决定了它的创业机会更大、也更具有持续性。

人工智能创业项目有什么篇2

人工智能这个概念最早提出是在1956年!可能大多数人都要大吃一惊，原来在62年前就已经有了这个理念。经过科技的不断发展，人工智能的技术已经在不断成熟中落地，而2017年又迎来了新一轮的提速发展。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能发展的总体要求、重点任务、落地措施提出了明确的规划。12月，工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》进一步明确了多项任务的具体指标，更是把发展行动计划集中细化到三年内。人工智能领域发展上升至国家层面，从政策到市场走向都会产生变革性的发展。根据陆家嘴新金融实验室收集的人工智能创业团队中，89%的公司成立在2014年以后(866家)，多数集中在北京、上海、杭州、深圳这些互联网发展领先的城市。

在互联内+概念的推动下，人工智能领域也已经形成“行业+AI”的体系，在理论完全成熟，技术不断革新的趋势下，人工智能AI正在应用于各个行业。那么2019年，人工智能领域都有哪些创业趋势，哪些人工智能的创业项目更容易落地呢?

我们能看到，腾讯、阿里、百度以及科大讯飞这样专业的人工智能领域大公司都在不断研发提升自己的技术实力，语音识别、人脸识别、文字识别、智能交互这些核心技术已经很成熟，可以说人工智能的核心技术的确掌握在这些互联网寡头公司的手上，一般创业者没技术没资本，很难触及。但是这些寡头公司的技术也需要落地，推动到各个细分领域。那就需要中小创业者将技术落地，通过这些巨头的开放平台获得接口，开发接地气的.产品。

人工智能创业，笔者认为技术是推动力，而针对不同企业和用户的需求利用这些技术提供合适的解决方案，能落地能应用才是最关键的核心。摸清不同行业的需求，深耕产品用户体验，拓展销售渠道，让产品能够直接对接到需求，才能够赚到钱。接下来我们就来盘点一下2018年人工领域都有哪些容易落地并赚钱的创业项目。

一、电销机器人

电销机器人这个行业其实兴起了也有好几年的时间，但真正开始爆发也是在2018年。因为此前的电销机器人因为语音识别，智能交互相关的技术并不成熟，很多功能不完善。特别是在对话中不能打断，话术不精准、对不同方言的识别不完善这些缺点制约了其发展。而在2018年则不同了，百度、阿里、科大讯飞这些人工智能行业的巨头已经可以提供较为完善的智能语音识别接口，中小创业公司借助技术上的革新，将电销机器人这个产品逐步落地，正在不断渗透到各个行业的电话营销中。

最容易被人工智能取代的职业是什么?总结来说具备以下几点：1.无需天赋，经由训练即可掌握的技能;2.大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔;3.工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。可以说电话营销行业首当其中。效率低、人员流动快、组建团队成本高、效果不稳定等问题一直困扰电销行业，但各行业的企业又离不开电销团队。电销机器人的出现则改变了这一现状：成本降低、效率提升、话术精准、支持打断、语音识别、数据筛选分析这些优点正在颠覆传统人工电销行业，渠道人工电话销售。

电销机器人很容易落地，那么容易赚钱吗?回答是肯定的。因为一来企业电销也是刚需，电销机器人产品也已很成熟。创业公司开发电销机器人产品，不愁没有需求。二来，电销机器人这个产品非常适合加盟代理的模式，缺少技术和资金实力的中小创业者选择成熟的产品进行加盟代理，拓展本地渠道，也一样可以赚到钱。

二、智能家居

智能家居这个行业的概念很广、涉及很多产品。比如智能扫地机器人、智能门锁、智能照明、智能窗帘、智能家居集成定制。目前像小米、BAT、联想等大公司看准了智能家居领域的市场，利用技术和资本优势拓展产品。而一些专业的智能家居品牌在更专业的领域和智能家居套装产品上也具有一定的优势。特别是智能扫地机器人、智能门锁、智能音箱这三个领域，目前产品众多，因为需求的广泛落地做的最好。今后的智能家居产业会更多的朝向专业方案定制方向发展，结合互联网+家装，让寻常人的家居生活渐渐步入智能时代。

智能化应用场景从单一向多元发展，智能家居解决方案逐渐完善的情况下，以“智慧家庭”为主线让很多企业家居相关的企业开始转型升级，力图在这个市场占有一席之地。这些企业产品销售渠道的拓展变的尤为重要，招商渠道多元化，更注重品牌形象的建设是智能家居企业的一大走向。做好招商，把自己的产品推出去，让更多的人去代理，拓展更广泛的市场，产生爆炸式的品牌效果才能在激烈的竞争中屹立不倒。人工智能风口下，创业正当时，智能家居千亿级别的市场，也是中小创业者选择创业代理加盟很好的选择。

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人工智能创业项目有哪些

人工智能创业项目有哪些

创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。

智能家居

项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。

自动驾驶系统

帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

指纹识别

指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。

指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。

人脸识别

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。

智能信息检索技术

数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。

智能信息检索系统应具有如下的功能：

（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；

（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；

（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。

【拓展】人工智能价值

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。

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人工智能开发的概念

根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。

人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。

在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”

因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。

什么是人工智能

在计算机出现之前人们就幻想着一种机器可以实现人类的思维，可以帮助人们解决问题，甚至比人类有更高的智力。随着上世纪40年代计算机的发明，这几十年来计算速度飞速提高，从最初的科学数学计算演变到了现代的各种计算机应用领域，诸如多媒体应用，计算机辅助设计，数据库，数据通信，自动控制等等，人工智能是计算机科学的一个研究分支，是多年来计算机科学研究发展的结晶。

人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

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人工智能之父JohnMcCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

没有AI和有AI的计算机软件比较

没有AI编程

没有AI的计算机程序解决具体问题。

程序中的修改会导致其结构发生大的变化。修改麻烦，很可能导致修改错误。

用AI编程

具有AI的计算机程序解决一般性问题。

AI程序各个参数部分高度独立，修改不会导致结构变化，程序修改快速简便。

AI的应用领域

人工智能在下面领域占据主导地位

游戏：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

自然语言处理：可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

专家系统：有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

视觉系统：它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

语音识别：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

手写识别：手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

智能机器人：机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

人工智能历史

1940-1950：

一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。

1950-1956：

伦·图灵（AlanTuring）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。

重要事件：曼彻斯特大学的ChristopherStrachey使用FerrantiMark1机器写了一个跳棋程序，DietrichPrinz写了一个国际象棋程序。

1956：

达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。

1956-1974：

推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人WABOT-1。

1974-1980：

由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。

1980-1987：

在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“专家系统”的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家JohnHopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。

1987-1993：

第二次AI研究低潮。

1993-2011：

出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。

里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军GarryKasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。

2011年至今：

在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。

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