一、2023人工智能上市公司排名

埃斯顿是人工智能排行榜第一的公司，已经在A股市场上市，主营业务是生产工业机器人，并提供智能制造软硬件解决方案，并打造高端智能机械装备及其核心控制和功能部件的研发、生产和销售。

科沃斯也在国内A股上市，妥妥的10倍牛股，科沃斯主要生产家庭服务机器人，并对其进行设计、制造和销售，在国内的销量非常不错。

新松机器人是一家机器人自动化技术研发商，是一家研发公司，在国内名气一般。

拓斯达主营业务的是提供工业自动化整体解决方案及相关设备，生产工业机器人(包括直角坐标机器人和多关节机器人)及自动化应用系统、注塑机配套设备及自动供料系统、智能能源及环境管理系统。

二、人工智能在智慧医学上应用与展望

1、伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，智慧医疗正面临前所未有的发展机遇。我们相信，在不远的将来，智慧医疗将深刻改变医疗过程和效率，人工智能将推动医疗领域朝着智能化、日常化、人性化方向发展。

2、对于患者来说，由于获得更方便的信息、更容易与卫生保健人员和医疗服务机构联系，自主参与医疗过程的意愿和需求将会越来越强烈，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸。通过对院外行为的管理，个人健康管理系统将极大地提高患者的安全和顺从性，提高慢性疾病的治疗和管理效果。

三、世界十大人工智能先锋实验室

谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。

DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。

微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。

艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。

Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。

丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。

Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。

亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。

IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。

现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。

四、无人驾驶汽车属于人工智能吗

1、无人驾驶是人工智能的一种。人工智能基本特点是大数据处理和机器学习功能。

2、无人驾驶需要实时采集周边路况信息，并进行处理，具备大数据处理的特点。同时，需要自主进行路径规划和路况学习，属于机器学习一类。

3、所以无人驾驶是属于人工智能的。

五、有哪些人工智能领域可以考取的证书

AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。学习方法学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。学习路线这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。