大家好，今天小编来为大家解答bat人工智能模式这个问题，人工智能大环境下，BAT是如何布局的？很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能大环境下，BAT是如何布局的？
2. 人工智能创新是什么创新
3. 科大讯飞现在是一个高速增长的AI人工智能公司，你觉得会超越BAT吗？
4. python与人工智能有关系吗？

人工智能大环境下，BAT是如何布局的？

随着人工智能技术的不断进步，世界已经进入新的“智能化”阶段，中国各行各业的优秀企业在经过了几年乃至十几年时间的“数字化”转型后，已经为智能化升级打下了一定基础。

国内互联网巨头BAT对于人工智能的布局是整个行业的风向标，也是技术的领头羊。BAT公司不仅在自身企业大力发展人工智能技术，也投资了许多创业型公司。

那么，大家所熟知的BAT是如何进行布局？

百度AI全面赋能

2016年，百度将人工智能业务提升为公司发展战略目标。在“夯实移动基础，决胜AI时代”的战略指导下，百度AI生态不断完善，AI产品化、商业化持续加速。

百度大脑是百度技术多年积累和业务实践的集大成，为百度所有业务提供AI能力和底层支撑，并赋能产业和开发者。得益于AI驱动，百度移动形成了“一超多强”的产品矩阵，并构建起以“百家号”和“小程序”为核心的移动生态。

作为AI生态的重要组成，百度已拥有Apollo自动驾驶开放平台和小度助手（DuerOS）对话式人工智能操作系统两大开放生态。

目前，百度已获得超过50张智能网联汽车道路测试牌照，在国内遥遥领先。

小度助手继续在中国保持领先地位，2019年第一季度小度智能音箱出货量位居国内市场第一，全球第三。

同时，百度投资布局各行业人工智能潜力公司，以自动驾驶为原点推开大健康、家居、基础元件、金融等行业的战略全图。

阿里定位技术底座

阿里提出AIforIndustries，将自身AI技术能力整合到阿里云旗下ET当中，同时结合对各个产业的理解，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，在工业、金融、零售、交通等各领域都积累了大量落地案例。

基于电商业务积累的商业化场景和云计算底层基础设施，阿里拥有算力资源、对应用数据的价值挖掘能力及聚合生态优势，阿里云将承担技术底座的角色，以被生态伙伴集成的方式打造细分行业解决方案，借助ET大脑提供的智能化能力，更好地服务客户。

另一方面，阿里系投资了众多AI领域明星企业，包括商汤科技、旷视科技、依图科技、寒武纪等，以阿里云为基础，偏爱收购AI企业以实现技术融合。

腾讯着眼消费级AI应用

腾讯以“联接”为主题，将AI能力投射到消费级互联网和产业互联网。

在消费端，游戏AI通过数据挖掘算法和机器学习算法了解玩家在游戏里的行为特征，进一步优化游戏体验，内容AI为QQ音乐等用户推送千人千面的音乐推荐。

在产业端，通过腾讯云、腾讯优图、腾讯觅影等主体，发力AI医疗、AI安防、AI教育、智慧政务、智能零售、智慧校园等场景。

总体而言，长于“联接”，基于科技创新，在互联网与产业互联网的发展与融合过程中，腾讯将提供多维智慧应用，同时也作为智慧基础设施方，开放技术中台，协同多方合作伙伴，共建创新生态。投资方面，腾讯全力布局产业互联网，关注消费转型，投资覆盖各个轮次。

尽管人工智能已经连续多年成为资本市场的宠儿，其实际市场爆发还未真正到来，投资潜力依然巨大。虽然BAT等互联网巨头占据了人工智能领域的半壁江山，但是传统大型企业及中小型创业公司的市场依然还是非常庞大的。

目前市场上各行业真正落地应用的为数不多，随着人工智能技术的深入发展，各行各业及相关产业AI发展红利将源源不断。

尽管人工智能已经连续多年成为资本市场的宠儿，其实际市场爆发还未真正到来，投资潜力依然巨大。虽然BAT等互联网巨头占据了人工智能领域的半壁江山，但是传统大型企业及中小型创业公司的市场依然还是非常庞大的。

目前市场上各行业真正落地应用的为数不多，随着人工智能技术的深入发展，各行各业及相关产业AI发展红利将源源不断。

人工智能创新是什么创新

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

一、强化吸收数据

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

二、自适应性

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

三、反应性

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

四、前瞻性

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

五、并发性

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

科大讯飞现在是一个高速增长的AI人工智能公司，你觉得会超越BAT吗？

不可能，科大讯飞难以成长BAT级别企业。

近期处在舆论浪尖的科大讯飞，引以为傲的语音技术，由于BAT等巨头入侵，与此同时，众多在该领域创新企业也处在成长阶段，逐渐在拉近与科大讯飞的技术差距。科大讯飞也表示，各大企业纷纷加大研发投入，用于新技术与新产品开发，但技术产业化与市场化具有较多不确定性因素。

从科大讯飞2017年半年报来看，该公司营收为21.2亿元人民币，尽管营收同比43.79%的增速，但归属上市公司股东净利润只有1.07亿，同比下滑58.11%。而在去年非经营性收入中8012万，主要包含政府补助和投资收益等，没有这一块收入的补充，影响科大讯飞上半年的净利。

其中，来自教育行业和系统集成占总收入的57.55%。另外，因人机交互解决方案和服务方面和2.7万家智能硬件客户建立了合作关系，使得人机交互服务方面的营收大幅度提升，同比增加131.47%，成长迅猛，不过测算每个客户贡献7285元，基数依然很少。

其次，智能硬件产品为科大讯飞带来了营收2697万，但并没有公布叮咚音箱具体销量数据，只是表述在京东线上的销售稳居WiFi音箱品类第一，占销量80%以上，但2016年年报显示叮咚音箱销售不足10万，月出货量不足1万台就难免尴尬。

国内智能音箱市场并不乐观，尤其今年形成了“百箱”大战，包括阿里巴巴、联想、小米等众多参与者进来，市场竞争格局日益激烈，叮咚智能音箱要实现高速增长异常艰难。

作为国内智能语音翘楚的科大讯飞，在智能语音深耕多年，得益于人工智能浪潮的到来，科大讯飞凭借在语音技术迅速被人知晓。但人工智能行业最尴尬之处是商业落地异常艰难，新技术并未能创造巨大收益，前瞻性的创新项目变现进展缓慢。

人工智能风头虽盛，但在通往诗与远方的这条道路上，如何从泡沫中看到前进的方向显得尤为重要。

python与人工智能有关系吗？

python对比其他语言适合人工智能的编程。

其他人都没说到点子上，其实是因为python比较其他语言处理向量矩阵数据类型更容易些，比如矩阵运算等，可以简单通过numpy的包就完成，而java，c这类语言很难进行这样的运算。而在人工智能运输中包含了大量的张量（tensor），向量的运算，这样恰恰满足了他们的需求。

此外大量的相关的机器学习库大部分都在python提供，包括sklearn，pytorch，tensorflow等。随着社区的扩大，python和人工智能联系也更紧密。

文章分享结束，bat人工智能模式和人工智能大环境下，BAT是如何布局的？的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！