人工智能创业项目商机人工智能创业商业模式

人工智能时代，创业做什么好?

智能，机器人等。

随着电子化，自动化，智能化的发展，许多行业面临前所未有的挑战。要创业，是做餐饮和修理行业，人工智能暂时无法取代。

做机器人娃，前景广阔，可以先买个娃来了解一下，美造人、俊影、叁卉这些厂家去看看。

人工智能时代创业做一些高科技类的公司最有潜力的。

智能机器人

未来哪些职业会被人工智能取代

人工智能领域创业，普通人要注意什么？有哪些机会？

人类发展至今经历了蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命、以及及人工智能、虚拟现实、可控核聚变为代表技术的第四次工业革命，无一例外的验证：技术在一步一步的推动着整个向前发展。

人工智能也一样，新的技术变革，让AI成为无数创业者倾向的破局方向。

越是底层的东西，越有发展空间

人工智能的技术发展可以分为三个层次，分别为基础层、技术层、应用层

其中；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

而基础层主要是一些基础设施包括传感器、芯片、云计算服务、数据服务平台及网络等方面的加强，却也是价值，构建生态的基础，大的公司往往会长期进行战略布局。

在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。

上述三个层面的产业规模在2018年约557亿元，2019年1078亿元，2020年1600多亿元，预计今年是2190亿元，增长率在30%-35%左右。

越是初创，越要单点突破

得力于我国政策加持与的布局，赫然成为全国人工智能应用最领先和最活跃的之一，越来越多的资本顺势涌入这片火热的赛道。

据统计数据显示，就人工智能领域整体而言，投资最多的还是集中在核心技术层，及部分应用层。

其中机器人/智能硬件、数据服务、计算机视觉三者占据半壁江山。其实对于大公司来讲一般会布局整体，在三个层面“通吃”，不仅在产业，也在数据近乎垄断，而没有哪一家公司能够抓住所有的机会。因此，可能你关注的正是大公司忽视的。

研究显示，81%的受访者承认用数据训练人工智能的过程比他们预期的要困难，这表明，初创公司仍然可以在数据方面大有可为。 “单点突破”数据的垂直化也可以有发展的余地，甚至更具有优势。

数据：是基础也是机遇

在人工智能大战的过程中，视觉、听觉、语义识别等能力几乎成为标配，要让机器变得越来越“智能”，需要海量优质的标注数据来提升机器学习的准确性。

数据虽然是AI的基础，但也是AI技术发展中的重中之重 ,标注数据的准确性直接影响算法模型训练的表现及产品的落地速度。

AI时代，可以说质量与效率是AI领域的共同追求，在各个行业落地进程不断加速的情况下，数据审核则是确保标注数据质量与效率并存的必备岗位。

数据审核对于AI的意义

一方面无论是人工的标注数据，亦或者是机器标注的数据，不同的项目，难度不一，标注的过程中难免会出现偏，数据审核这个时候就要通过对项目规范的熟悉，以全检/抽检的方式，确保标注数据的准确度

另一方面数据审核流程中，审核师能够根据所标注项目的要求引入项目的查错规则, 进一步保障了所标注数据精度的提升

整体而言数据审核的存在就是为了更好地提高数据标注的效率、质量与安全。

AI数据质量已经成为人工智能行业发展的痛点,数据审核不仅是将高精准的标注数据交付给上游企业，助力AI在不同场景的应用落地，更是进一步加快了智能时代的到来。

相信AI数据审核数据服务行业有你的加入，将会进一步推动人工智能产业落地进程,加速未来的到来。

人工智能创业项目有哪些

创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。

智能家居

项目：智能家居的概念（arthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。

自动驾驶系统

帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

指纹识别

指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是的，并且终生不变。依靠这种性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。

指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。

人脸识别

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸侦测，自动调整影像放大，夜间侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。

智能信息检索技术

数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。

智能信息检索系统应具有如下的功能：

（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；

（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的；

（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些来。

【拓展】人工智能价值

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。 ;