人工智能引入投资领域(人工智能引入投资领域的意义)

中南股份怎么有人工智能

中南股份通过引入人工智能技术，提升了企业的生产效率和智能化水平。例如，利用人工智能技术优化生产流程、提高产品质量、降低能耗等。此外，中南股份还积极探索人工智能在供应链管理、销售预测等方面的应用，以进一步提高企业的竞争力和市场适应能力。

光学工程能转人工智能方向吗

光纤以光的形式在全世界传输数据，是现代电信的支柱。当需要分析数据时，人们将光信号转换为电信号，然后使用电子设备进行处理。很长时间以来，光学被认为是新型计算技术的基础，但光学计算机很难与电子计算机的快速更新换代相竞争。

然而，在过去几年中，计算的能源成本正逐渐受到关注。光学系统一方面是降低能量需求的一种方法，另一方面作为加速人工智能计算的专用硬件而倍受关注。

DNN包括多层人工神经元和人工突触，它们是神经元之间的连接。这些连接的强度称为为权重，权重可以是阳性，表示神经元兴奋；或阴性，表示抑制。DNN学习即以最小化实际输出和期望输出之间的差异来改变其突触权重，从而执行诸如图像识别类的任务。

研究人员可以使用已知数据集来训练DNN，已经完成训练的DNN可以用于处理所谓“推理”任务中的未知数据。以上任何一种情况的计算量都是巨大的，但操作的多样性是适度的，因为“乘法累加”操作在众多突触权重和神经元激励中占据主导地位。

DNN在计算精度低时能够正常工作，因此，这些网络为实现非传统计算技术提供了新的思路。例如，研究人员正在探索基于新兴非易失性存储器件的DNN加速器。这些设备即使在其电源关闭时也能保留信息，并且可以通过模拟电子计算为DNN提供改进的速度和能效。

无论是用于电信的光纤还是用于光子芯片上的波导均可引导光的传播，可以承载大量数据。将波分复用技术应用于这些波导结构内部，许多不同波长的光可以一起传播。然后，电光调制器和光电检测器以一定带宽的速率调制并解调每个波长。

谐振器能够将单个波长如货车上的货物一样添加到波导或从波导移除。例如，微米级环形（微环）谐振器可以实现突触权重阵列。这种谐振器可以通过热调制，电光调制，或者通过相变材料调制。相变材料可以在非晶相和结晶相之间切换，两种状态在吸收光的能力方面差别很大。在理想条件下，进行乘法累加运算仅需要很小的功率。

来自德国的Feldmann等研究人员在毫米级光子芯片上搭建了全光神经网络，且网络内不存在光电转换。输入的数据被电调制加载到不同的波长上注入网络，在此之后，所有数据都保留在芯片上。集成的相变材料实现对权重的调制和神经元的集成，材料位于两种类型的微环谐振器上，谐振器具有突触或神经元功能。

相变材料吸收注入的各种波长的未调制光，能量累积导致神经元激发，然后把信号传递到网络的下一层。即使芯片上没有光学增益，这种全光学装置也具有扩展到更大网络的潜力。

因为权重信息是通过光吸收实现的，所以负权重需要大的偏置信号，该信号不能激活相变材料。研究人员使用Mach-Zehnder干涉仪装置作为提供负权重的替代方法。该装置中，单个波导被分成两个臂，然后重新组合，因此透射光量取决于两个路径之间光学相位的差异。然而，将这种方法与波分复用技术相结合可能存在一定问题，因为每个干涉仪的臂需要为不同波长引入适当的相位差。

光子DNN仍然面临重大挑战。理想情况下，DNN的总使用功率可能较低，但使用过程中经常需要热光功率来调节和维持每个Mach-Zehnder干涉仪臂中的光学相位差异。另外，必须仔细校准注入含有相变材料系统的总光功率，以便材料完全按照预期响应输入信号。尽管相变材料也可以用于调整Mach-Zehnder的相位，但是材料吸收光的强度和它们减慢光的速度之间不可避免的交叉耦合是一个复杂的问题。

传统的DNN已经逐渐扩展，如今可实现包含数千个神经元和数百万个突触。但是光子网络需要波导彼此间隔很远以防止它们耦合，并要避免波导急剧弯曲以防止光离开波导。由于光穿过两个波导可能会将不需要的功率注入错误路径，光子芯片的2D特性呈现出实质性的设计限制。

尽管实现光子网络需要长距离和大面积，但每个光学结构关键部分的制造必须精确。这是因为波导和光耦合区域，例如，在每个微环谐振器的入口和出口处，必须具有精确尺寸从而实现目标性能。因此，对于如何制造小型微环谐振器也存在限制。最后，调制技术提供的相对较弱的光学效应需要长相互作用区域，以使它们对传输光的有限影响能够积累到足够显著。

原创首发。

人工智能主要发展方向是那些业务

小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。

自动驾驶

通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。

AI投资

贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。

AI医疗

人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。

当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广

据说现在人工智能成为营销新引擎，企业该如何利用AI

人工智能发展，为中小企业带了很多的帮助和机遇：勇于牵手人工智能的中小企业能够改革传统的商业模式，实现数字化并取得商业成功；

目前，在互联网发展趋势下。所谓人工智能离我们的生活越来越近。各种传感识别技术随处可见、大数据得到广泛运用。使得电子商务、智慧农业、智慧医疗、智慧家居蓬勃发展。商业再次迎来了进化的转折点。

互联网零售与今天的人工智能有许多相似之处：勇于接受电子商务的公司能够改革传统的商业模式，实现数字化并取得商业成功；那些不想拥抱变革的公司他们自己的职位和产品的消失被数字化所取代。

人工智能为我们带了什么？

让营销更容易

人工智能是未来广告业必须关注的热点趋势。许多中小企业从未做过广告宣传，不仅没有任何数据积累，而且缺乏经验。

这时，通过强大的人工智能算法支持，分析大数据后，可以帮助企业更准确地找到目标用户群。在找到精确的目标受众后，公司需要与用户沟通，进一步融入创意和优化。

随着营销渠道的数字化和用户场景的碎片化，需要基于用户行为的实时响应和变化。

帮助中小型广告客户自动生成创意，并通过机器方式完成整个交付流程。帮助品牌营销变得人性、精准、有效。比如，内容营销，在人工智能的协助下，可以将不同的零散素材，有效整理组合，组成适合目标用户的内容，给予准确推送

工作效率

从人工时代到机械时代，效率大大提高。人工智能与纯机械不同。它不仅可以取代人们的工作，还可以自己学习。想想人类每天只工作8小时，机械设备也要休息。而人工智能可以全天24小时为人类服务。工作效率可提高至少3倍以上。

工作质量

人们在做事时经常会无意中犯下各种错误，但人工智能如果设置就不会造成问题。可以按质量和数量完成工作。人工智能还能完成学习和自我优化。

挖掘潜力

降低企业成本，为企业带来更多实质性利益。将挖掘企业的无限潜力。

一些领先的公司将强大的数字化能力与积极的战略相结合，以实现更高的利润率，并且预计他们的业绩将在未来三年内增加。

中小企业是经济驱动的重要组成部分，是社会发展的力量。但是，他们在没有技术、资金、人才的支持下。很容易陷入瓶颈。而人工智能帮助中小企业走出困境，助其成长。

比如；你不用高薪招聘财务人员、HR、销售人员。只需要一个软件或者与技术机构合作，就能让其轻装上阵。

然而，人工智能技术的还处于起步阶段。但已经有许多企业迫切拥抱人工智能。在不久的将来，人工智能技术必将得到广泛应用。将给企业带来更多惊喜。中企业加速数字化转型，才能抓住人这波机遇，为其带来的丰硕的成果。