言必及人工智能的时代，让我们先来看一些数据：
根据《IT桔子》近期发布的报告显示，2017年对于中国人工智能行业的“总投资额”达582亿人民币，不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业，过度投资导致了“泡沫”产生;
在对100家人工智能创业企业进行调研报告显示，98家企业填报的估值总数为1014亿元，均值为10亿元左右，而A股目前有49家上市公司涉及人工智能概念，总市值超万亿元;
2018年互联网校招已经陆续开展，AI应届生年薪50万遭哄抢，其中谷歌中国的人工智能岗位以56万元的年薪位居第一，紧随其后的是微软和谷歌的算法工程师岗位……
与此同时，今年伊始区块链也开始成为全民话题，风头甚至直逼人工智能。区块链大热之后，人工智能会开始变凉吗?现在的行业盛景是真实的繁荣还是泡沫破裂前的狂欢?“人工智能时代& 再来说手表作为计时工具的重要性。手表自从1571年诞生的日子起，手表的最为基础和重要的功能就是提供计时作用的。从19世纪中期有人将计时挂錶装上皮带，直接佩戴在手腕上使用开始，逐步改进、缩小体形、美化样式，发展成为手表。直到今天，尽管手机，电脑，闹钟等有计时功能，但没有一样能取代手表，你可知道在大航海时，一块精准的表，其实用价值有时候要远远大于一艘船的价值，船长能通过时钟来计算出经度的哦。同时佩戴手表也是一种礼仪，因为作为一个强时间观念的人，读取时间信息来规划下一步是必须的，但是如果没手表，工作会议上，频频拿手机也是一种不礼貌的表现，因此手表存在必要的存在。rdquo;是否会真正到来?哪些企业又将面临泡沫威胁?
人工智能2018大浪淘沙，泡沫破裂或在年底？
创新工场创始人李开复近期接受采访时提到：“每个企业家都把公司打包成一个由人工智能驱动的公司，对于投资者来说是很诱人的条件，但我认为今年年底将会出现许多人工智能市场上的经济泡沫，那些吹牛的AI公司，乱用AI包装的公司，今年冬天就是他们的冬天。那些真材实料的AI公司，AI的大浪潮才刚刚开始。”Facebook首席AI科学家Yann LeCun在业界以直言不讳出名，例如不久前就公开称当红机器人Sophia(索菲娅)是“彻头彻尾的骗局”。不过对李开复的观点，Yann LeCun表达了赞同，并补充评论道：“(人工智能泡沫将破)确实如此。”
面对市场的质疑、资本的反馈，刚刚闭幕的“亚布力中国企业家论坛”也对人工智能做出了一些讨论。第四范式创始人、CEO戴文渊在亚布力闭幕式上就表示，去年AI行业的投资额是500多亿，其实AI技术是完全有能力实现这个价值的，实际上仅是第四范式能创造的价值就大于这个数，所以AI目前在资本市场上的回报足以支撑投入。不过，今年的AI行业会有点特殊，因为到了考验AI产业价值的“期中考试”，纵观前面两轮的人工智能，都在实验室往产业界迁移的道路上退潮，这一轮的人工智能也打响了这个最关键的战役。退潮还是爆发，关键就看企业是否有足够多的精力放在落地上，没有落地，AI就没有商业价值。
平台加速行业落地，人工智能将继续霸占主场
作为人工智能行业专家，戴文渊表示，当前AI行业在落地上最大的问题是缺少中间环节。戴文渊总结了产生人工智能的完整路径——由于机器是基于过去的知识与经验，经过无数次的思考与进步，最终找到一个最优决策或是策略，与人的学习过程类似。因此，需要构建用以机器“学习—思考—行为”的外部环境，总结为“BRAIN”：在机器的“学习”过程中，需要为它提供学习所需要的“书本”，业内称之为过程数据(Big-data)、反馈数据(Response);其次，机器的“思考”过程需要匹配合适的算法(Algorithm)、以及能够满足数据量的计算资源(Infrastructure);最后，要将AI的决策应用到具体的生产环境中(Needs)，在最终的“行为”空间里去创造价值。
在戴文渊看来，AI产业目前的普遍现象是：畅想未来的多，关注眼前的少;钻研前沿算法的多，关注产业落地的少。但算法只是AI应用中用于“思考”的工具，相当于人的大脑，但一个大脑即使再聪明，没有得到良好的学习和训练环境，没有付诸于行动，也没办法完成创造价值的过程。企业忙于构建各种商业“大脑”，却忽视了“学习”和“训练”环境的构建，而未经充分学习的“大脑”，无法产生好的人工智能。因此，现阶段最需要的就是为AI完整构建由大脑到产生价值的中间环节，将算法到产生AI能力的通路打通。他所带领的第四范式在做的事情，就是把AI全链路的基础夯实，将“良好的学习环境”、“优秀的大脑”和“广泛的落地实践”集合在平台“第四范式先知”之上，把企业的数据资源和算法能力真正转化为产业动能。
人工智能从底层技术到商业化的各个步骤来看，一方面，实现AI的路径有着高度一致的基础要素，例如机器学习算法、计算力等;另一方面，不同的领域对AI的应用场景和需求并不一样，不同的需求所需要的数据也不尽相同。因此对于AI企业来说,须进一步夯实自身服务的深度与广度，将基础要素产品化、以达到快递复制;同时需要与上下游产业链结合，与拥有应用场景和数据资源的传统行业公司共同寻找AI创造价值的场景。而对于企业家而言，要更加警惕没有场景落地和平台支持的AI“空中楼阁”。
百万人收藏的手表知识大全，一篇带你脱离新手的腕表知识大全F发条发条是手表的动力源泉，指的是盘绕在发条盒内的“片状弹簧”。材质方面，早先为碳素钢，如今常见的为Nivaflex合金。但无论何种，在手表中的工作原理大同小异，简单来说就是上链时发条轴顺时针转动并利用发条轴上的钩子卷紧发条，以此“储存能量”。随后，弹性力促使发条放松，这一步可以理解为之前储存的能量的释放过程。但因为发条轴已止逆，所以发条只能通过外钩带动发条盒旋转来释放能量，而发条盒的旋转自然也会带动后续啮合齿轮的运转，直至发条贴于发条盒盒壁上。由上可知，动力的大小很大程度上取决于发条的工作圈数。但有一点需要指出的是，发条的工作圈数与发条的长度并不一直是正比关系，其有一个上限的存在。
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