武汉猎头公司哪家好

　　随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。

　　在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。

　　在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳、融合现实和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。

　　而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、和优必选这类的差异化应用提供商。

　　任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。

　　可以看到的趋势是，、微软、和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。

　　需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。

　　基于此，腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞等在人工智能领域取得领先优势的企业都在不同维度和空间开放了自身的人工智能系统。而在未来，随着专用领域应用的普及和通用技术应用需求的增强，这种开放性还会不断地加大。

　　作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。

　　在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。

　　但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模CPU和GPU并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。

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