地平線人工智慧估值
① 來說下人工智慧最有前景公司有哪些
大華科技
② 人工智慧研究的兩個領域是什麼
人臉識別、語音識別是人工智慧應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨櫃，則用到了「物品識別」技術。接下來，人工智慧推廣應用會怎麼走？靠演算法的不斷提升嗎？
海康威視高級副總裁徐習明說：「今天的人工智慧還是一種弱人工智慧。基於深度學習的演算法精度會無限逼近100%，但永遠無法達到。隨著『准確率』提升，最後競爭的更多是場景落地能力。」
碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦於「物品」圖像識別的公司，無人貨櫃是其主要應用場景之一。「在物品識別領域，目前難點在於跟垂直領域內企業的需求不斷磨合，這是一個長期的過程。一些場景，預想中覺得好做，但操作下來可能難度很大，或者不是剛需。」
「現實購買場景復雜，商品品類太多，增加了數據標注以及類別定義的難度。」黃偉林說，「我們先聚焦於難度小或者剛需的環節。比如減少『貨損』是剛需，我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應；無人零售櫃則由於商品品類有限，識別難度降低。」
黃偉林說：「目前來看，大家更多是想找一個好的應用場景，不斷迭代演算法和數據，教育市場，培養用戶。」
除了人臉識別、語音識別等主流外，一些小眾細分領域也開始出現。「我們把設備放到工廠之後，就能根據設備發出的雜訊，判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油？車床刀具磨損程度如何，什麼時候更換？等等。」碩橙科技創始人譚熠說。
人工智慧還能參與到創意活動中來。據了解，已經有音樂人工智慧伴奏系統在中國亮相。人工智慧通過數據分析與學習，找到相對固定模板，然後通過套用模板進行「創作」和演出。
隨著應用場景增多，如何判斷不同領域與人工智慧的結合成熟度？
「有一些指標，首先是基礎設施情況，包括演算法的成熟度、行業數據完善程度等。」上海臨港國際人工智慧研究院最近發布了《2018年度人工智慧產業格局及創新實踐研究報告》，據其副院長李笙凱介紹，「一些領域如農業、教育，行業解決方案的個性化程度比較高，工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題，醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據，因此較難應用人工智慧。」
而金融等領域由於基礎設施完善，積累了大量的用戶行為數據、表現數據，與人工智慧結合較好。「目前來看，應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。」李笙凱說。
隨著人工智慧在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根，細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時，李笙凱也提醒：「由於時間尚短，各應用的市場仍需經過長期驗證。」
③ 人工智慧設計，黑白棋估值函數有哪些，希望詳細講解
這個問題太深奧了、只能網路之
這里將要敘述三種不同的估值函數範例。大多數的黑白棋程序都可以歸結於此。
棋格表
這種演算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁邊的格子值要小。忽視對稱的話，棋盤上有10個不同的位置，每個格子根據三種可能性賦值：黑棋、白棋和空。更有經驗的逼近是在游戲的不同階段對格子賦予不同的值。例如，角在開局階段和中局開始階段比終局階段更重要。
一般認為，採用這種演算法的程序總是很弱，但另一方面，它很輕易實現，於是許多程序開始採用這種逼近。並且，對於許多程序設計者來說，它有能力使程序強到擊敗它的創造者...
基於行動力的估值
這種更久遠的接近有很強的全局觀，而不像棋格表那樣局部化。觀察表明，許多人類玩者努力獲得最大的行動力(可下棋的數目)和潛在行動力(臨近對手棋子的空格，見技巧篇)。假如代碼有效率的話，可以很快發現，它們提高棋力很多。和另一種人類的策略一樣，許多基於行動力估值的程序同時還有一些邊角配置的知識，試圖在中盤早期使棋子最少。
基於模版的估值
正如上面提及的，許多中等力量的程序經常合並一些邊角判定的知識，最大行動力和潛在行動力是全局特性，但是他們可以被切割成局部配置，再加在一起。棋子最少化也是如此。 這導致了以下的概括：在估值函數中僅用局部配置(模版)，通常單獨計算每一行、一列、斜邊和角落的模板，再線性疊加在一起來實現。並且，配置情況的值非常依靠於游戲的不同階段。比如，一條邊有3321種配置情況((3^8-3^4)/2+3^4)，每種情況的分值好壞在游戲的不同階段都不相同。分值基於強力玩者和程序的游戲結果統計，他們存於資料庫中，游戲啟動時自動調入。
常見的有這樣一些模板：
名稱 類似區域 配置數 去掉對稱後的配置數
corner5x2 a1:e2 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
diag5 a5:e1 3^5 =243 (3^5 -3^3)/2+3^3 = 135
diag6 a6:f1 3^6 =729 (3^6 -3^3)/2+3^3 = 378
diag7 a7:g1 3^7 =2187 (3^7 -3^4)/2+3^4 = 1134
diag8 a8:h1 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
edge2x a1:h1 + b2 + g2 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
hor2 a2:h2 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
hor3 a3:h3 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
hor4 a4:h4 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
triangle a1:a4:d1 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
估值合並
一般程序的估值基於許多的參數，如行動力、潛在行動力、餘裕手、邊角判定、穩定子(見技巧篇)。但是怎麼樣將他們合並起來得到一個估值呢？為了提高速度，一般的程序採用線性合並。設a1，a2，a3，a4為參數，則估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。其中n1，n2，n3，n4為常數，術語叫「權重」(weight)，它決定了參數的重要性，來自於統計值。
④ 如何給一個公司估值