2022年4月7日，市场研究和咨询机构Nova One Advisor发布研究报告，报告对人工智能在药物发现中的应用以及市场规模进行了分析。
导读：人工智能是推动数字化转型与创新的原动力，将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，而以计算力为核心的人工智能已从探索走向实践。
全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用，按应用（候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他）、技术（机器学习、深度学习、自然语言处理和其他）、药物类型（小分子和大分子）、服务（软件和服务）、适应症（免疫肿瘤学、神经变性疾病、心脏病和其他疾病）。最终用途（合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等）行业趋势和到 2029 年的预测。
人工智能经过60年的积淀，从去年开始在深度学习、跨界融合、人机协同和群体智能等方面，都出现重要新进展。现在，科技界、企业界的专家和创新型企业，包括一些年轻的创业者正在共同制定促进中国人工智能创新发展的规划。这个规划旨在推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用。 📷 2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出了中国人工智能将“三步走”：第一步到2020年初步建成技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干个全球领先的骨干企业，核心产业规模超过1500亿元、带动产业
“十四五规划”提出把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。
前 言 随着行业发展环境的趋好，人工智能芯片企业间的竞争将不断加剧，行业内企业间并购整合与资本运作将日趋频繁，优秀的人工智能芯片企业必须重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。 中国人工智能芯片行业 发展综述 1. 人工智能芯片行业概述 人工智能芯片的概念分析 芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同。在
Cowen 公司发布了一份关于人工智能的研究报告，名为“人工智能：数据科学的黄金时期”。该报告分析了 2016~2017 年人工智能在各个领域的应用情况，同时对 AI 科技公司的数量、AI 主流技术在业内使用状况等等进行了统计，其中还包括对未来 AI 市场的预测。本文作者精炼出报告的几大主要观点进行解读，让你用最快捷的方式读懂这份报告。 要点： 81% 的 IT 公司正在或者计划投资人工智能（AI）。 Cowen 预测人工智能将会将人类的生产力提升到一个新的水平，而微软会冲在最前面。 数字化市场或
AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
相信每个人者可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时，却发现手机并未联网，无法使用这一功能。现在，随着新一代边缘人工智能芯片的问世，人工智能可直接嵌入各类设备当中，将大大减少这种令人挫败的情况发生。
金融学理论和计算机技术的不断革新，带来了基于数据处理与数据分析的量化投资策略的蓬勃发展，量化模型成为了预测市场和指导投资的有力工具。然而证券市场是一个复杂的非线性动力系统,利用传统的时间序列预测技术存在很大的局限性。好在，近十几年发展起来的神经网络预测理论的发展，在对非线性系统的预测和建模中表现突出，那么神经网络的应用能带量化模型飞吗？利用人工智能进行投资到底靠不靠谱？ 本文为实例数据+解答，通过对Simplex Asset Management 的经理Yoshinori Nomura12大追问，带你
随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
在人工智能，人们早在上个世纪40年代至50年代就开始了对它的研究，至今为止，人工智能也历经了多次的兴起和低谷，而今年人工智能的大爆发则归功于谷歌DeepMind团队旗下的机器人AlphaGo与韩国九段棋手李世石的那一场人机大战。在这场大战中，谷歌向人们展示了人工智能的神奇之处，也向人们展示了目前的人工智能与此前的不同，以及它的完全可实现性。 虽然还有一些人恐惧人工智能所带来的变化，但是，随着人工智能带来更多的良性变化，人们更多的是怀着敬畏的心情去研发它，而人工智能时代已然成了未来的趋势和必然走向。 众多大咖
1.2018年全球大事前瞻 自动化和人工智能很可能成为重要主题，会影响到人们驾驶和沟通的方式，而随着商业和个人活动的普遍在线化，隐私和网络安全也将成为热门话题。 监管机构将就几桩大规模的合并交易作出决定。对于和亚马逊公司竞争的零售商来说，2018年又将是严峻的一年。 2.2018年50大焦点事件：欧元称霸汇市油价或涨至70美元 2018年，我们将会看到人工智能（AI）技术推动商业智能（BI）呈现指数级爆发，不再是线性的可持续创新，而是真正的颠覆性创新。企业在2018年能够以毫秒为单位查询非常庞大的数据
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中 国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。
有关人工智能的话题吵吵嚷嚷了很长一段时间。虽然在资本的加持、巨头的拥趸之下，人工智能俨然已经成为后互联网时代的全新热门领域，但是，在一片热闹之后，人们似乎并未特别明显地感受到所谓的人工智能给人们的生活带来的些许改变。
在MEET2020智能未来大会上，IDC联合量子位发布白皮书，全面展示了2019年中国人工智能应用状况。
随着科技进步和产业变革的加速演进，人工智能技术已成为各国必争的科技创新高地。放眼全球，在机构、产业、政府等各个层面，人工智能都受到高度重视，被认为是新基建的重要支撑，可以带来“新基遇”。得益于此，其在学术研究、产业技术创新等方面都呈现出全新的发展态势。 近日，上海数字大脑研究院首次发布《2022 上半年度人工智能行业报告》，从学术、产业发展、资本市场、政策及趋势预测五个方面深度展示与分析人工智能行业发展现状、企业竞争格局与发展前景。 01学术前沿进展 学术历来走在技术创新前沿，根据 2022 年度
在这个飞速发展的科技时代，数字化已经深刻地改变了我们的生活和商业方式。信息技术的迅猛发展使得数据成为现代社会最宝贵的资源之一。数字化已经不再是可选项，而是企业持续发展的必由之路。背靠着数据的强大引擎，企业可以更加高效地运营，更灵活地应对市场变化，更全面地理解客户需求。
TMR是印度Top5的市场研究公司。近日，TMR发布市场报告AI in Drug Discovery Market。
随着人工智能技术发展步入快车道，业务数量和覆盖面不断提升，新业务模式和新 产品持续涌现。人工智能行业这些热点值得关注：
随着人工智能算法突飞猛进的发展，越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施。目前，如AlphaFold、GPT-3等模型已经逼近人工智能的算力极限，GPT-3的模型尺寸增大到了1750亿，数据量也达到了惊人的45TB。
7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
GPT-3 本身并没有直接的盈利模式，因为它是由 OpenAI 开发并公开发布的一个自然语言生成模型，可以免费使用。但是，GPT-3 可以作为一个关键技术与商业应用结合，从而带来盈利。以下是 GPT-3 可能的赚钱方式：
在《人工智能人才数据报告》中显示，北美地区去年人工智能开发的相关职位需求约有10万，而人才市场只有3万名开发者，供求严重失衡。这一现象直接导致全球科技巨头纷纷加入人工智能人才争夺战之中。而在国内，人工智能领域的专业人才供求失衡更严重，供求比例接近1比10。国内企业百度、腾讯、滴滴等以设立研究院的形式，杀入美国高科技中心硅谷，与谷歌、亚马逊、微软等企业掀起人才的激烈争夺战。随着全球各大互联网巨头纷纷推出自己的人工智能产品和技术，2017年也被称为人工智能发展的拐点。基于此，HC3i中国数字医疗网秉持专注、专业
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
今天，智能语音助理融入我们生活之中已经很久，赋能各个行业已经成为了社会的共识。当电子地图可定制的语音包上线，实现了通过极其简单的流程就可以完成复杂的工作，人工智能时代离我们越来越近的感受，也愈发真切了起来。
世界首个油气生产优化人工智能（AI）技术发布。人工智能不断向石油和天然气公司证明它的价值，预计到2022年石油天然气行业AI市场将达到28.5亿美元。 作者 | 君子兰 ................................................................................................ 随着人工智能（AI）各种应用步伐的加快，其在石油和天然气行业中提高性能的潜力正在被探索。本周二挪威一家科技初创公司Solution Seeker
选自 vertex 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 中国的人工智能将会在全世界扮演什么样的角色？最近，风险投资机构Vertex发表了一份生态研究报告，从业内、技术、政策和投资等角度预测了中国未来AI领域的发展。报告认为，中国将会很快成为全球人工智能技术的中心。完整 pdf 见文后。 一、中国AI崛起五大因素 五大因素促使中国发展成为全球 AI 中心：（1）多个行业希望利用 AI 实现数字化转型；（2）大量人工智能高端人才；（3）移动互联网市场前景广阔；（4）高性能计算技术；（5）政府政策支持。其中，前两
今天编辑部特别的为大家介绍一篇来自Benzinga圆桌会议专家Mendelsohn的最新访谈。让我们领略一下AI和华尔街的变革！ Mendelsohn表示，更多的投资者会发现人工智能是利用波动性创造财富的关键工具！ 1、1-10级，你如何评价华尔街采用人工智能（10认为“我们已经达到人工智能的最高峰”），为什么这么说？ Lane Mendelsohn：我认为我们大概在3级左右。现在很多人都越来越多地听到人工智能的信息，变得更加熟悉它是什么，但是熟悉事物和真正实现是完全不同的。 我们在二十世纪九十年代初看到
《21世纪资本论》通过详实的数据研究，提出了一个观点：20世纪70年代以来，在全球范围内投资增长率高于经济增长率。 全球范围内贫富差距扩大，富有者越发富有，而贫穷者愈发贫穷。 钱本身代表了赚钱能力，而
自从国家“双减”政策出台多月，众多教培机构逐步转型素质教育。以前是学科教育为主的教培机构，现在纷纷转型素质教育，而少儿人工智能编程是不少机构转型的方向。一时间，人工智能编程赛道再度火热。首先受众的相似性，教培机构手握受众资源，解决了转型之后的生源问题，其次教培机构本身具备师资资源。那么学科转型选择编程教育具体需要注意哪些问题呢？
数据猿导读 12月23日，亿欧举办2016创新者年会暨第二届创新奖颁奖盛典，多位人工智能领域企业代表在“人工智能新技术”圆桌论坛上，就目前人工智能产业发展和技术融合进行了深度探讨，并畅想了未来人工智能
近日，在亚马逊举行的一次技术开发大会上，英特尔正式宣布，其将与亚马逊进行合作，于明年第一季度推出一款类似亚马逊Echo的智能音箱产品“Smart Home Hub”（智能家庭中枢）。 在这项计划中，Smart Home Hub理所当然的将采用英特尔自家的芯片。不过，英特尔似乎并没有自己动手研发一个独立智能语音平台的打算，而是选择直接内嵌亚马逊的Alexa智能语音助手。按照英特尔的说法，他们希望将这款产品作为一个原型参考，引导更多的合作伙伴学习借鉴。 既然做音箱，英特尔为何将“蛋糕”分给别人？ 近些年，由于P
人工智能在金融业的应用价值在于提升数据处理效能、推动金融服务智能化、助推普惠金融发展等，在大数据技术的基础上，对金融数据进行更深层次的挖掘和分析。人工智能技术可贯穿金融业务的各个环节，主要应用场景有智能客服、智能营销、智能风控、智能投顾、智能投研等。
备受争议的 Stability AI CEO Emad Mostaque 最近又抛出了一个让人大跌眼镜的说法：
在将AI服务器的市场份额推向全球第一后，浪潮开始为一篇更为宏大的叙事展开铺陈。它的标题，叫做“元脑”。
创业企业正利用人工智能技术变革传统金融业务，影响信贷发放，保险选择，个人金融服务和监管等等诸多领域。 2016年，人工智能创业企业融资金额再创新高，人工智能技术已经渗透到各个领域。人工智能已经广泛应用在金融领域中，全球领先的市场研究机构CB Insights选出了将人工智能应用于金融中的创业企业，并根据其所在细分市场制作了人工智能在金融科技中的分布图。从广义来看，人工智能在金融科技中的应用领域非常广泛，包括商业银行业务，信贷发放，保险，资产管理，会计和个人金融，以及监管和合规服务。此外，这些企业中还有很多
智能时代，“计算机视觉+普通相机”已经不能满足需求，作为“硬件主体”的相机是时候升级了。
走进浪潮2019年IPF的上海大会现场，发现大会的主题，从连续几年的“聚浪成潮”已经升级为“智慧凝聚”，再看参加浪潮活动的生态伙伴，尤其演讲嘉宾，也发生重大变化，专注智慧城市的浙江大华、专注新金融科技的平安、智慧零售的苏宁、智能制造的格力电器等，客户竟占了上午主题大会的大半时间。
编辑部 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 9月23日，量子位2020年「中国人工智能年度评选」正式启动，在过去一个月已经收到上百家公司的申报信息。 从2018年开始，量子位的「中国人工智能年度评选」已经进行了两年。每年的榜单均能引发全行业的巨大关注，近百家媒体的重点报道，深刻影响着百万AI行业从业者的评判抉择，已经成为全行业最具影响力的风向标之一。 今年的评选我们将从更多维度来寻找优秀的公司、商业化代表人物、极具创新力的产品和发展的技术社区。 申报时间截止2020年11月20日，欢迎
编辑 | 宋慧 供稿 | Gartner 全球信息技术研究和顾问公司Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）中的四个趋势正在推动近期人工智能创新。这四个趋势是：负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化，以及数据、模型和计算资源的有效利用。 Gartner高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的创新速度飞快，技术成熟度曲线中一半以上的技术将在二到五年内成为主流技术。
如今的美国市场上已经能见到越来越多的带有中国背景的产品与商业模式。跨境投资人们也认为，“拷贝中国”是当前较为热门的大趋势。而市场由“中国拷贝”转向“拷贝中国”的一个重要原因是中外信息壁垒的消除。
2017年5月27日的下午，AlphaGo打败了柯洁（连续32个月在人类围棋排行榜上排名世界第一），取得了压倒性的胜利。这一天成了中国人工智能的“斯普特尼克时刻”。
1.人工智能市场概览 2. 各类人工智能公司数量统计 上图展示了各类人工智能领域的公司数量，我们可以从中看出都有哪些类别占据了当前的市场主导地位。机器学习（应用）凭借263家公司领袖群伦，而自然语言处理凭借154家公司位居次席。 3. 各类人工智能公司的融资总额 上图展示了各类人工智能公司的融资总额。机器学习（应用）凭借超过20亿美元的融资总额在整个市场占据头把交椅，是以融资6.62亿美元排名第二的自然语言处理的三倍。 4.各类人工智能公司获得的风险投资情况 上图对比了各类人工智能公
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
中国的人工智能将会在全世界扮演什么样的角色?最近，风险投资机构Vertex发表了一份生态研究报告，从业内、技术、政策和投资等角度预测了中国未来AI领域的发展。报告认为，中国将会很快成为全球人工智能技术
如何在保证数量的同时也保证质量，这是当前人工智能学院需要考虑的事情。 自去年被写进政府报告，“人工智能”在国内的前景彻底明朗化，再加上之后连续颁布的《新一代人工智能规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，更是将国内的人工智能推向了一个高峰。 不过，随着南京大学等高校相继设立人工智能学院，更多的人意识到一个现象——在国家一路高歌为人工智能产业放行绿灯的时候，“AI人才”却对其提出了一个挑战！ 国家大力推进人工智能 “人才缺口”却拖了后腿 此前，人工智能孵化器Element
大公司在未来一定会将这些技术免费开源，这对于只做技术的公司来说将是一种致命性的打压。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自电子科技大学人工智能研究中心的陈建文主任，在峰会期间进行了主题为“连接智能产业升级的演进”的主题演讲。他表示，当前国内有99%的创业项目都是非关键性应用，即技术没有特别高
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