chatgpt扩散模型，梁氏发源地？
源于 嬴姓 ，出自帝 颛顼 裔孙伯益之后裔的封地夏阳梁山，属于以国名为氏。
据史料记载，嬴姓伯益的后裔有个叫非子的人，善于养马。于是周孝王便让他负责养马，结果养马业得到了很大发展。周孝王就封秦邑给他，被称为秦嬴。非子的曾孙秦仲，是周宣王大夫，奉命征讨西戎，不幸被西戎所杀。后秦仲的五个儿子率兵继续攻打西戎，终于打败西戎，收复了失地。秦仲的小儿子被封在梁，建立了梁国，称梁康伯。梁康伯十分喜欢建造华丽的宫殿，时常大兴土木，人民不堪其苦，纷纷外逃。后来秦穆公灭了梁国，改称梁地为少梁。亡国后的梁国子孙，大部分逃到了晋国，国名为姓 。该支由 少昊 氏- 伯翳 - 非子 -秦仲-梁伯，一脉相承，在春秋时期形成梁氏。 到了 梁鳣 的第45代后裔后唐天平节度官梁惟忠，举族定居于山东东平，这支梁氏家族在宋朝时期成为科甲鼎盛的望族。
历史上最大的三次战役是哪些？
第一次世界大战中的德国对法国战役，1914-1918年。二战中的太平洋战争，1939-1945年。二战中的东欧战役，1941-1945年。
以上三大战役就是历史上规模最大，最残酷的三大战役！
第一次世界大战中的德国对法国战役是在1914年到1918年期间进行的一场战争，是第一次世界大战的主要战场之一。这场战争起因于德国对获得更多的殖民地和势力的渴望，并导致了整个欧洲的爆发。德国军队通过荷兰和比利时进入了法国，并在阿尔贝战役中抵达巴黎。这场战役对法国造成了巨大的威胁，并迫使法国撤退到阿尔卑斯山脉以外的地区。德国军队试图通过阿尔卑斯山地区控制南部法国，并在阿尔卑斯山战役中进行了激烈的战斗。然而，法国军队和盟军却取得了胜利，并在1914年到1918年的整个战争期间一直控制着阿尔卑斯山地区。此外，在整个战争期间，法国军队和盟军一直在努力抵抗德国军队的进攻，并通过不断的战斗使德国军队逐渐消耗。1918年，德国军队在整个战争中受到了巨大的压力，并被迫撤退到了德国。随后，德国军队在1918年签署了停战协议，结束了整个战争。总的来说，第一次世界大战中的德国对法国战役是一场关键的战役，对整个第一次世界大战产生了深远的影响。这场战役不仅揭示了当时军事技术和战略的限制，也表明了德国对于控制欧洲的愿望和决心。此外，这场战役也导致了法国军队和盟军的胜利，并为最终结束第一次世界大战创造了条件。然而，这场战役也带来了巨大的人员伤亡和经济损失，对法国和整个欧洲造成了极大的影响。此外，这场战役也对整个世界带来了巨大的影响，引发了一系列全球事件，包括二战和冷战。因此，第一次世界大战中的德国对法国战役是一个历史上非常重要的战役，对当前和未来产生了深远的影响。二战太平洋战争是第二次世界大战最严重的一个战争场。它始于1941年，当时日本军队袭击美国的太平洋岛屿，即珍珠港。随后，日本军队继续向南太平洋和亚太地区展开扩张，占领了许多重要的殖民地和国家，包括马来半岛、菲律宾、香港、新加坡、印度尼西亚等地。与此同时，美国和盟军国家在亚洲和太平洋地区开展了大规模的军事行动，试图打败日本军队并重新占领被日军占领的地区。这场战争牵涉到了多个国家，包括美国、日本、中国、澳大利亚、新西兰等。太平洋战争是一场规模巨大的战争，涉及到了大量的人员、船只和飞机。这场战争中的许多战斗，如马六甲海战、中途岛战役和冲绳战役，是历史上最血腥和最惨烈的战役之一。战争期间，数百万人死亡，数千座城市和村庄被摧毁，许多岛屿被夷为平地。1944年，盟军国家开始在太平洋战场上取得胜利，并不断向日本逼近。1945年，美国利用原子弹投掷在长崎和广岛，造成了巨大的破坏和死亡。这两次原子弹投掷导致了日本的无条件投降，结束了太平洋战争。太平洋战争对全球造成了巨大的影响，其中包括了对二战后世界政治、经济和军事秩序的重要影响。它也是人类历史上最严重的战争之一，影响了数以百万计的人的生活和命运。此外，太平洋战争也提醒了全世界，对于核武器的控制和限制的重要性，并对全球的核不扩散和核裁军产生了重要的影响。总之，太平洋战争是一场极其重要和具有影响力的战争，它不仅对二战的历史产生了深远的影响，而且对二战后世界的政治、经济和军事秩序也产生了深远的影响，影响着人类历史的发展方向。东欧战役是二战中德国对东欧和苏联的战争。这场战争始于1941年6月22日，当德国军队对苏联发动突然袭击。德国的目的是控制东欧的资源和人口，并建立一个更大的帝国。德国军队在初期取得了惊人的胜利，轻松占领了多个东欧国家，包括波兰、捷克斯洛伐克和乌克兰。然而，随着战争的推进，德国军队遭到了苏联军队的反击，并逐渐陷入了困境。苏联军队通过一系列战略技巧和计划，逐渐推回了德国军队。同时，美国和英国在西欧的战场上取得了胜利，缩小了德国军队在东西方的战斗力量。最终，1945年，德国军队在东欧的战争宣告失败，德国投降。东欧战役是二战中最残酷和最血腥的战争之一，造成了巨大的人员伤亡和财产损失。数百万人死亡，数百万人流离失所。此外，战争还导致了数百万人的剥夺和迫害，包括犹太人、同性恋者和残疾人。东欧战役对世界产生了深远的影响，特别是对苏联和东欧国家的影响。这场战争加速了苏联的军事和经济崛起，并使苏联成为世界上最强大的军事力量之一。同时，东欧国家也受到了严重的影响，包括经济衰退、政治动荡和政治不稳定。此外，东欧战役也导致了冷战的开始。苏联在战后对东欧国家实施了严密的控制，并在这些国家建立了苏联的盟友。美国和西方国家对这种情况感到不满，并开始了一场长达数十年的冷战。总之，东欧战役是二战中一场关键的战役，对世界产生了深远的影响。它是一个关于战争、政治和人权的故事，揭示了人类最黑暗和最令人不寒而栗的一面。
这三场战争都对人类造成了巨大的影响，包括了生命和财产的损失、政治和经济的动荡、军事和政治的变革以及国际关系的改变。这三场战争向人类敲响了警钟，告诫我们战争的代价是多么昂贵，并强调了人类应该努力避免战争和促进和平与团结。它们还提醒我们，战争不仅仅影响当前一代人，还可能影响未来几代人。因此，我们应该努力营造一个和平的世界，通过对话和谈判来解决分歧，并通过国际合作来促进全球的繁荣和稳定。
此外，这些战争还提醒我们，人类的科技和军事实力可能会被用来造成巨大的破坏。因此，我们应该在科技和军事方面取得平衡，并避免滥用这些力量来造成不必要的伤害。
最后，这些战争向我们证明了，没有一个国家或团体可以独自解决全球问题。因此，我们应该加强国际合作，通过协作解决全球挑战，例如气候变化、人口增长、经济不平等等。
把自己的盟友分为三六九等呢？
澳大利亚华侨华人网友群友：呼吁澳洲学界开启战略思维（上篇）原创 十全斗 2023-04-01
编者的话：面对奥库斯核潜艇，要战争，还是要和平？这个问题开始触及澳大利亚民众内心感受，同时也在考验澳学界的政治智慧。因为，在南半球太平洋和印度洋之间的这块古老大陆上，岁月静好的日子从此被生生撕开了一个缺口。澳大利亚众多高等教育、国际研究机构及跨国企业若为国泰民安计，似应勇于抵制由美国国务院资助的澳大利亚战略政策研究所（ASPI）等所谓智库及媒体的非理性声音，从澳大利亚的国家根本利益出发，厘清澳洲在当今世界格局中的独特地位，为澳政府领导人提升魅力、能力和魄力出谋划策，推动澳洲学界开启战略思维，争取早日终止奥库斯核潜艇项目。站在澳洲视角看：全球科技大战开打了吗？就在美国英国澳大利亚三国搞奥库斯核潜艇的时候，世界各国并没有闲着，大家都在寻找新的科技发展渠道和增长极。比如英国，一方面撮合美澳联手在核军工方面投入大量人力物力财力和科技资源，打核扩散的“擦边球”，并趁机把本国核军工技术换成澳币；另一方面暗地里使劲，启动自家的中长期科技计划，谋求国家发展新动能。近期，英国政府公布了一个新的《科学技术框架》，确定了5项关键技术组合，包括人工智能、工程生物学、未来通信、半导体和量子技术。英国首相苏拉克声称，英国要在2030年成为科技超级大国。美国硅谷银行刚刚破产，英国财政大臣杰里米·亨特（Jeremy Hunt）就迫不及待地说，希望为将英国打造“下一个硅谷”的承诺投入更多资金。韩国也不甘落后。韩方正在制定《国家战略技术特别法》，而就在今年的三月初，也是美国硅谷银行破产前的一周多，韩国总统尹锡悦在主持的国务会议上正式发布了一个宏大的科技发展计划，即到2030年，韩国要成为全球科学技术五大强国之一。除了英国和韩国，全球第三大经济体日本，早在三年前就完成了第六期科技创新基本计划草案的拟定工作，为从2021年开始的为期5年的科技创新政策定下了目标。该计划也被称为日本科技创新“六五计划”。日本政界有一个说法，就是将2021-2025这5年称为“日本科技创新背水一战的5年”。其实，除了英国、日本、韩国，还有非常务实的德国、以色列，包括新加坡、印度以及欧洲诸多国家，都提出了相应的科技发展计划。一直以来，发展科技的需求存在于每一个国家，但像如今这样，日本说未来五年是“背水一战”；英国说自己要成为一个超级科技大国，还说下一个硅谷要在英国诞生；韩国则明确说要到2030年成为科学技术五大强国之一；这样非常集中的，体现决心和明确目标的计划，以前比较少见。这其中的底层逻辑就是：当美国这部牵引世界科技的火车头开始失去动力的时候，全球科技领域必将出现新的颠覆性变化。这就好比说，当二战爆发的时候，整个欧洲殖民全球数百年获得的财富等培养起来的人才、创意、资源和经验，开始向世界扩散，而北美大陆成了最佳受益者。但随着全球多极化的到来，美国支配整个世界资源的能力开始下降，利用美元周期等来解决自身问题的副作用越来越大，这里面最先受到冲击的就是无比庞大的“美国科技”体系。这一过程将是不可逆的。从全球科技市场来看，有可能迎来一个类似苏联解体的历史时刻。也可以这么说，美国对全球科技主导能力的相对下降，使得全球支撑科技发展的主要资源将不再有单一的流向和突破点，开始趋势性地从美国向世界各国分散，这就是诸多国家看到的不同以往的危机和机会。于是，正在进行中的中美科技战开始外溢成为全球科技大战。那么，关心澳大利亚国泰民安的人们不禁要问：澳洲当局看破这一点了吗？澳洲学界对即将到来的全球科技大战如何为政府建言献策呢？核军工技术真的能给澳洲带来新的经济动能吗？把国运押宝押在中国最终会与美西方国家脱钩断链及其经济崩溃上，赌赢的概率究竟有多大呢？下面就抛砖引玉，尝试讨论三个问题：一是美国通过高科技操控世界的能力发生了什么样的变化；二是美国竭力孤立中国、拼命与中国脱钩断链的企图会不会落地；三是澳洲科技发展战略应该做出怎样的抉择，以及如何跻身全球科技大战。美国通过高科技操控世界的能力发生了什么变化？美国操控世界能力的变化，标志性事件之一就是美元加息。说到美联储加息，让美国人最为佩服的，是上个世纪八十年代，保罗沃尔克当美联储主席的时候，迅速且疯狂的加息，然后遏制住了通胀，给美国国内解决了一个非常棘手的问题，以及稳定了经济底层运行架构，恢复了全球对美元和美国的信心，给后来全球资金、人才等进入美国科技市场，酝酿科技大爆发等，奠定了市场基础。因此本次美联储的迅猛加息，也被很多美国人认为是要达到跟上个世纪八十年代一样的效果，这就给此次加息，增加了一些悲壮色彩，也意味着，此次加息的理性成分减少，代价将是昂贵的。那这里面，跟全球科技问题有什么关联呢？其实跟上个世纪八十年代相比，如今美国解决自身问题的能力，已经不可同日而语了。举一个简单的例子，比如上个世纪八十年美国加息的时候，可以同时做三件事。第一件事情是，可以逼着日本和德国签署《广场协议》，直接可以操纵日元和德国马克的汇率，来平衡美国加息对美国科技和出口等领域的影响。那个时候正是日本制造和德国制造跟美国制造竞争最激烈的时候，也可以说是战后全球爆发的第一次小规模“科技大战”，当时美国的乔布斯等都迷上了日本索尼等的产品。第二件事是，美国完全可以控制中东产油国，整个八十年代的油价都是趋势性走低的，这有助于美国控制通胀。第三件事情是，美国的诸多爆款型科技产品走向世界，包括摩托罗拉的手机1983年首次出现的时候，一部手机竟然能售价3995美元。还有苹果的电脑，IBM的打字机，软盘、BP机等等。那时候，别说发展中国家加工纺织品换飞机，就是换一部手机或电脑，都得要好好干一阵子了。也就是说，上个世纪八十年代的时候，美国控制通胀方面，几乎拿着一手王炸，即：全球发展中国家，使劲制造物美价廉的商品用来换美元，美元那个时候都堪比黄金，叫美金；中东等石油输出国，包括沙特等，基本上完全听命于美国；德国日本等，虽然制造业崛起了，但无论是金融货币层面，还是进出口贸易政策层面，都不得不任由美国摆布。什么意思呢，就是上个世纪八十年代的美国加息，美国同时可以摁住消费产品的价格，包括石油，以及发展中国家加工的基础性商品价格。同时还能摁住竞争对手。更重要的是，美国自己的科技产品有着绝对的竞争力和市场规模。所以人们会发现一个现象，就是上个世纪八十年代美国加息之所以成功，并不是由于加息本身取得了真实的效果，而是美国可以摆平所有持续加剧通胀和影响产业资金等问题的国际因素，具体说就是在美联储加息背后，其实真正起作用的是美国当时支配和主导世界的能力。跟上个世纪八十年代相比，如今美国原有的“杀手锏”都失去了，就连让沙特增产石油都难上加难，最后美沙还闹翻了。此次美国硅谷银行（SVB，3月10日）、银门银行（Silvergate Bank，3月12日）、签名银行（Signature Bank，3月12日），以及瑞士的瑞信银行（CreditSuisse，3月20日）在短短两个星期内接连破产或重组，引发全球政治经济科技诸方面强烈震动。究其直接原因，都是美联储加息惹的祸，美国力不从心了，队伍不好带了，下一步会不会出现金融海啸也很难讲。有人说，美国不是刚刚搞出了地球人为之疯狂的ChatGPT吗？科技创新能力仍然强大的很。其实不然，具体问题需要具体分析，美国科教软实力有可能继续领先各国几十年，但它已经无法让各国的科学家工程师们屈从霸权、唯美国马首是瞻。GPT的人工智能进步的确是有很大价值的。但它在人工智能发展的历史上，“秀”的成分远多于实际的进步。美国能利用ChatGPT操控世界吗？答案是否定的。中国华为创始人任正非在近期在一个演讲中表示，华为现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。2022年华为研发经费为238亿美元，华为用三年时间完成13000+颗器件的替代开发和4000+电路板的反复换板开发。任正非认为，未来AI大模型企业会风起云涌，不只是微软一家，另外人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。问题在于，澳洲的科技发展战略又是什么呢？难道是复制和承接美英的核军工生产体系吗？众所周知，美国是一个金融资本和军工复合体联合统治的国家。军工集团打造的军事霸权为美国的金融寡头收割全世界保驾护航是美国统治世界的秘密。而军事上投入海量资本是完全消耗性的非生产性投资，如果不能在战争中战胜对手获得回报，就是完全的浪费。所以，一旦经济重心转向军事工业，国家就有可能被军工集团绑架，走向战争深渊。美国人自己也早在第一次世界大战后就发现了这个问题，认为美国被国内军工集团裹挟拉下了水，在战争中没有捞到什么好处，从而转向了不干涉欧洲事务的“孤立主义”。从1945年第二次世界大战结束到2001年，世界上153个地区发生了248次武装冲突，其中美国发起的就有201场，约占81%。而今天的美国，又在重蹈覆辙，拖着世界向战争深渊的道路上狂奔。澳大利亚前资深外交官布鲁斯·黑格指出：我们与美国有着非常不成熟的同盟关系，我们在心理上、情感上和智力上都依赖于美国。中国是我们最大的贸易伙伴，但我们却同意美国的看法，相信“中国也是我们潜在的敌人”，这真的很奇怪。有一些因素导致这样的状况：如默多克在澳操控的媒体，导致我们所谓的“主流媒体”的崩溃。有澳洲舆论分析：美国其实并没有把奥库斯潜艇这笔3680亿澳币的军火买卖放在眼里，美国政客真正要的是，在今后几十年里让澳大利亚去打代理人战争。现在，是时候重新审视澳大利亚自己家里的科技发展战略了。（未完待续）（编者注：本文根据网络资料和网友群友聊天内容整理，仅供参考；微信公众号“十全斗”原创 20230331）
GPT4能生成图片吗？
目前GPT4不具备直接生成图片的功能。它是一个自然语言处理模型，主要功能是理解和生成人类语言文本，并以文字的方式呈现。然而，有些研究正在探索将自然语言和视觉内容相结合的方法，以使AI系统能够理解和生成图片或其他视觉内容。GPT4在处理自然语言方面表现出色，能够理解和生成非常复杂和多样化的文本内容。然而，对于图像生成或处理，需要使用专门针对视觉内容设计的模型和技术。目前有一些其他的AI技术可以生成图片或进行图像处理，例如GAN（生成对抗网络）和扩散模型等。这些技术可以从已有的图像数据中学习并生成新的图片，或者对图像进行编辑和修改。如果您需要生成图片或进行图像处理，建议您使用专门针对视觉内容设计的模型和技术。这些模型和技术可以帮助您更好地处理和生成视觉内容，并实现更丰富的创意表达。
人工智能未来的发展趋势有哪些？
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai，等等。
除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表：2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源：中研普华产业研究院
2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源：中研普华产业研究院
截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球最大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：
代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经网络，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。
最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：
1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
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