人工智能创业的成功案例？

一、人工智能创业的成功案例？

人工智能代表现代化的基础和创新，拥有新的策略，打开新的策划。拥有智能的头脑，开发一带一路的经济市场，创业你我行。

二、人工智能在作物育种中的成功案例？

2020年，中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定，进而构建了世界首个大豆泛基因组。

本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值，其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种，这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。

“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术，其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰，赋予大豆新的性状，而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。

因此，大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的资源和平台，也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。

三、什么是检测人工智能成功的标准？

企业需要研究行业以外的组织如何应用人工智能。壳牌公司、Uber公司以及Fellow Robots公司认为，可以了解这些公司在人工智能领域取得成功的标准。

壳牌公司首席数据科学家Deval Pandya表示，他认为与行业专家合作是人工智能成功的最重要标准之一。对主题有深入了解的专家提供了深度学习工具难以独立分离的背景和细微差别。但他表示，在专家领域之外进行研究也有很大的好处。

Pandya是近日在旧金山举行的ReaWork应用人工智能峰会的人工智能工程师和数据科学家小组的一员。参会者还包括IT领导者Uber公司和供应链供应商Fellow Robots公司，他们分享了应用尖端人工智能解决业务问题的经验。

四、目前有哪些比较成功的人工智能应用？

看了一眼问题日志，发现这个问题是在2016年提出来的，7年过去了，人工智能其实应用已经相比起以前不知道翻了多少倍。

但实际上的底层技术的更新换代并没有那么快。

比如现在最火热的ChatGPT，其本质上就是一个复杂的transformer模型。以transformer为基础的模型有很多，但是能做到这么简单可以大规模应用的到目前为止并不多。

纵观AI的发展史，从1950年左右图灵测试理论的建立，到alpha go的诞生，其实也不过才60多年而已，比起大多数的学科，都只能算是个小年轻。

而AI在历史上大多数火在少部分的群体，比如科研人员，他们之间会比拼谁的模型识别准确率更高；比如有限的几个大公司，微软，谷歌，deepmind，谁又刷新了某个人工智能的榜单。

但是绝大多数的群体，也就是只能在电视或者新闻山看人工智能的普通人，其实一直以来并没有机会去接触到人工智能这个东西。

而在最近一年以来，情况发生改变了，那就是以Transformer为基础的大模型语言模型ChatGPT和以Diffusion为基础的扩散模型Midjourney/StableDiffusion，改变了只有大公司和专业人士才能接触和使用的人工智能技术的使用门槛。

现在各种人工智能对话机器人和AI绘图工具层出不穷，使用门槛低到只需要有一个手机就可以用AI来进行文字创作和图片创作。

如果我们要列举人工智能应用的话，可能杂七杂八的会有成千上万种，但实际上很多应用都是在做非常类似的功能，比如各种AI写作软件，它们本质上都是接收文字输入，然后再输出文字。

其实如果我们按照输入给人工智能应用数据类型的不同来划分的话，大致可以分为四种。

文本：也就是各种文字，中文，英文，数字等等都算是文本输入。

图像：各种图片，比如人像，动物，家具，汽车都算是这一种。

语音：音乐，录音等等音频格式的文件。

视频：广义上的各种动态视频的文件等。

每种格式的人工智能应用都有很多，但实际上每个领域只有非常有限的几个应用可以杀出重围，从而获得绝大多数的关注。

我也就只介绍单个领域中功能最强的几个。

AI写作工具

写作是最基本上，也是最常用的工具，一般来说可以用它来构思文章，润色，翻译等等一切可以想到的文字创作，基本上都可以用到它。

1. ChatGPT-3.5免费访问: 对所有注册用户免费，让更多人能够接触和利用。代码解释器: 可以生成表格和可视化图，让任何人都能成为初级数据分析师。易用性: 上传文件并让模型工作，非常方便和直观。局限性: 有文本输入的大小限制。
2. GP4性能优势: 被公认为目前性能最强的大模型。广泛共识: 在学术界和工业界都得到了广泛认可。
3. Claude2文本输入能力: 主打量大管饱，一次性可以输入75000个字。音频分析: 可以直接分析长达6小时的音频文件。多样化应用: 可用于开发各种有趣的项目，如《周易机器人》。
4. Bard

少量使用: 相对较少人使用，但具有特殊功能。

直接读网页: 可以直接读取网页内容，如知乎的维基百科。

Colab集成: 代码可以直接在Colab中运行，方便进行实验和开发。

多样化输出: 可以编辑成邮件形式等多样化的输出。

这四个模型都有各自的特色和优势，满足不同的需求和用途。我其实这四个都会用到，比如回邮件，很多时候礼貌且专业的回复一封邮件其实是并不简单，而ChatGPT之类工具的存在，就可以非常方便的做一些以前需要工作经验才能做好的事情。

比如下面这个例子，就可以把一件专业的事情变成一道填空题，你只需要替换掉一些关键部分就可以。

这就是大模型的威力，而不同的大模型的优势不同，所以并不用一味的依赖某一个大模型。比如说你需要快速整理一本书的时候，就可以用Claude 2，它可以一次性的接受10万个字符，这一点儿ChatGPT是比不过的。

鉴于人工智能的普遍性，其实每个人都应该去掌握基础的人工智能概念以及知识，因为你所在的行业或许已经被人工智能渗透的很深了，如果你不了解它，那么你会比其他的人落后的多，甚至会因为不了解而被它所取代。

在这个人工智能时代，要想不被取代，最好的方法就是去跟人工智能结合。这里我强推结合ChatGPT来帮助你学人工智能，它在这方面非常的强，胜过很多书籍和资料，最重要的是它可以扮演一个知识非常丰富且知无不言的老师。这就是大模型的魅力，它可以放大你的能力，比如说你不擅长代码，那么它可以帮助你实现你的想法，无论什么语言它都可以做的非常棒。其实无论是从业者，还是对这一行感兴趣的朋友，都非常的建议了解一下「知乎知」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，一共2天的课程，可以帮助你迅速的掌握大模型的潜力，以及它如何可以跟你的职业或者学习相结合。

AI绘画工具

这类型工具非常的实用，基本上可以让任意一个普通人都可以拥有实现自己梦境的能力。

你只需要输入一段文字来描述你想要的图像，这两个工具都可以在很短的时间内生成出来。

可以是二次元风格的。

也可以是赛博朋克风格的。

中国传统风格的。

甚至是一些不太可能发生的事情。

这些都是可以通过简单的描述生成的。

而Midjourney和StableDiffusion就是AI绘图的佼佼者，他们俩各有千秋。

定制图片的方式

Stable Diffusion: 提供更多调整图片的选择，例如，大小、跟随提示的程度、生成数量、种子值和采样等。

Midjourney: 选择较少，只能调整宽高比、种子和是否提前停止。

学习难度

Stable Diffusion: 安装麻烦，还要找到合适的模型来获得想要的风格。

Midjourney: 在Discord上使用，相对容易学。

生成好看图片的难度

Midjourney: 生成精美艺术图像容易，不用费太多力气。

Stable Diffusion: 要更努力地创建好的提示，尝试产生相同质量的图像。

模型的种类

Stable Diffusion: 超过1000个可下载的风格，每个都可以进一步调整。

Midjourney: 选择有限，只有几种特殊模型，可以添加参数来“样式化”图像。

编辑图片的能力

Stable Diffusion: 可以多样化地编辑图片，包括重做部分图片或延伸。

Midjourney: 不能编辑图像。

图片的风格

Midjourney: 默认生成逼真插图风格，v5可生成逼真照片。

Stable Diffusion: 可生成逼真照片、抽象艺术等多种风格。

控制构图和姿势

Stable Diffusion: 通过多种方式控制，如图像到图像、深度到图像等。

Midjourney: 只能通过图像提示来控制。

制作自己的模型

Stable Diffusion: 可以自己训练模型。

Midjourney: 无法做到。

选择哪个？

这个问题其实复杂也不复杂，如果有条件肯定是两个都选，但是如果只能选择一种的话，就得比较一下自己到底适合哪个。

选Midjourney：想快速生成美图；没时间学习模型；喜欢它的风格；需要即插即用解决方案；不介意付费。

选Stable Diffusion如果：想要免费方案；希望本地运行；喜欢折腾设置和新工具；需要编辑功能；更喜欢开源，并希望有更多对图像的控制权。

AI视频工具

这类型的工具我用的不是很多，第一是因为视频做起来的难度很高，花费的时间和精力也是文字的好多倍，其次现在的AI视频生成工具的效果不是很理想，毕竟处理视频所需要的算力和算法复杂度都比图像高了很多。

而这部分我觉得有两个类别，第一个是通过拼接图片做成的视频；第二个是纯文本生成视频。

前者的代表就是剪映这样的软件，你给他一段文字，它自动的匹配对应的图片，再给你自动配音和配乐，虽然效果很一般，但是确实是可以看的视频。

后者的产品不算多，并且效果真的只能算是一般，还有很大的发展空间。

比如有以下这些软件，基本上都不免费，就算是免费也只能生成很短的视频，或者需要加上各种水印。

产品名	适用于	支持平台	免费方案	描述
Descript	通过编辑剧本编辑视频	Windows, Mac (部分功能可用Web)	是，提供1小时转录和1个无水印的720p视频
Wondershare Filmora	使用AI工具润色视频	Windows, Mac, iOS, Android	是，有水印
Runway	用生成式AI实验	Web	是，提供125个视频积分（用于AI功能）、3个项目和720p导出
Peech	内容营销团队	Web (推荐Chrome)	是，1个用户，每月2个视频，5分钟上传限制，有水印
Synthesia	使用数字化虚拟形象	Web	否
Fliki	社交媒体视频	Web	是，每月最多5分钟，720p水印视频
Visla	将剧本转化为视频	Web	是，最多50分钟的视频，3小时的转录和10GB存储空间
Opus Clip	将长篇视频改编为短视频	Web	是，每月60分钟，有限的功能访问和水印

大多的生成视频都是一个固定的人物模型+根据语句变化的嘴形，可以用，但是不太能尽人如意。

所以对于AI视频工具一块来说，现在并不能当成生产力工具。

AI音频工具

这类型工具主要分为两类：文字转语音和语音转文字，语音转语音的也有，但是数量不算多。

文字转语音的应用很多都内嵌在视频编辑软件里面，比如说剪映，就可以很方便的将文字转换成语音，同时还有很多类型的音色可以选，比如最近很火的猴哥音色。

而语音转文字的应用也有很多，比如最常见的就是微信，可以很轻松的将你的话转换成文字。

再高级一点儿就是直接将中文转换成英文文本，这种应用相信大家也从各种渠道看见过。其实就是先从语音转成文字，然后文字再做翻译。

AI应用有很多，但是究其根本，不过就是接收输入然后输出内容，输入和输出可以有各种搭配。但是要记住，选择工具要选择最适合自己的，而不是最好的。

记得，如果你想要跟上最新的AI技术，其实搞懂ChatGPT就行了，有了它就等于拥有一个全能助手，不明白的可以直接问它。

五、程序员转行做人工智能能成功吗？

一定能成功 没有做不到 只有想不到

六、周深人工智能匹配成功是哪个综艺？

《开始推理吧》第六案，人生玩偶馆里隐藏的真相被揭开！

周深这第六案的节目里面高光时刻真的多，上一期，用地理知识解出谜题，这一期，他又展示了自己声音优势！

七、助推人工智能成功发展的三要素人才？

助推人工智能成功发展需要紧抓创新、技术、人才三要素。人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，在全球范围内引发全新的产业浪潮。当今，人工智能技术已成为各国之间的竞争新赛道。

八、人工智能领域国内哪家公司最有可能突围成功？

比较看好百度，华为，科大讯飞，阿里。

百度：百度是中国最大的搜索引擎和人工智能平台之一，其人工智能技术涵盖了语音识别、自然语言处理、机器学习、图像识别等多个领域。其产品包括百度智能云、百度智能驾驶、百度Apollo、百度飞桨等。

华为：华为是全球领先的信息和通信技术（ICT）解决方案供应商，其人工智能技术主要涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。其产品包括华为HiAI、华为MindSpore、华为自然语言处理等。

科大讯飞：科大讯飞是中国领先的智能语音技术提供商，其人工智能技术主要涵盖自然语言处理、语音识别、机器学习等领域。其产品包括科大讯飞智能语音助手、科大讯飞翻译机、科大讯飞录音笔等。

阿里：阿里是中国最大的电商平台之一，也是全球领先的人工智能技术提供商之一，其人工智能技术涵盖了语音识别、自然语言处理、机器学习、图像识别等多个领域。其产品包括阿里云、阿里智能语音助手、阿里巴巴达摩院、阿里巴巴自然语言处理等。

以上四家公司都是中国人工智能领域的佼佼者，其产品涵盖了搜索引擎、智能驾驶、语音识别、自然语言处理、机器学习、图像识别等多个领域，其中最看好的是百度，做搜索的，布局比较早，数据涵盖较多，训练和模型这块有优势

九、探索人工智能领域的成功人物

人工智能领域的成功人物

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为科技领域的热门话题，其应用正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。在这个激动人心的领域中，有许多杰出的个人以其智慧和勇气取得了巨大成功。本文将深入探讨几位人工智能领域的成功人物，看看他们是如何影响并推动着这个领域的发展的。

1. 吴恩达

吴恩达（Andrew Ng）是一位备受推崇的人工智能科学家和企业家。他曾任斯坦福大学和谷歌大脑（Google Brain）的研究员，还创建了在线教育平台Coursera。吴恩达在人工智能领域做出了巨大贡献，尤其是在深度学习和神经网络方面，他的研究成果广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等领域。

2. 侯世达

侯世达（Fei-Fei Li）是斯坦福大学人工智能实验室的联合主任，同时也是谷歌云端的首席科学家。她在计算机视觉和机器学习领域的研究成果备受瞩目。侯世达致力于将人工智能技术应用于医疗诊断、农业和环境保护等领域，并通过自己的努力促进了性别多元化在科技行业的发展。

3. 杨振宁

杨振宁是一位享有盛誉的物理学家，获得了诺贝尔物理学奖。尽管他并非严格意义上的人工智能科学家，但他在人工智能发展过程中的贡献不可忽视。杨振宁提出了著名的“脑电波计算”理论，这对人工智能的发展产生了深远影响，激发了许多后来科学家的研究兴趣和灵感。

以上人工智能领域的成功人物只是众多杰出科学家和创业者中的一小部分。他们的贡献不仅加速了人工智能技术的发展，也为我们展示了在这个领域中探索与创新的无限可能。值得期待的是，随着更多人才的涌现，人工智能领域的未来将更加令人兴奋和振奋。

最后，感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您更好地了解人工智能领域的成功人物，以及他们对这个领域所做出的重大贡献。

十、如何成功跨专业考取人工智能？

背景介绍

随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展和广泛应用，越来越多的人对于学习和工作领域的需求也开始向人工智能倾斜。然而，对于那些来自非人工智能相关专业背景的人来说，跨专业考取人工智能可能面临一些挑战。本文将介绍一些成功跨专业考取人工智能的方法和策略，帮助读者实现自己的职业转型目标。

选择适合的学习路径

考虑到人工智能的复杂性和多样性，选择适合自己的学习路径是非常重要的。可以通过以下方式进行选择：

• 了解人工智能的不同领域和应用，例如机器学习、深度学习、计算机视觉等。
• 参考相关领域的学术研究和商业应用，了解各个领域的需求和发展趋势。
• 参加相关的在线课程、培训班或者专业学位，获取系统性的知识和技能。

补充必要的基础知识

跨专业考取人工智能需要具备一定的基础知识。以下是一些必要的基础知识：

• 计算机科学基础：包括数据结构、算法分析、编程语言等。
• 数学基础：包括线性代数、概率论、统计学等。
• 相关领域的基础知识：包括计算机视觉、信号处理等。

实践项目和应用

除了理论知识的学习，实践项目和应用也是非常重要的。通过实际的项目和应用，可以提升自己的实践能力和解决问题的能力，提供更多有关人工智能的实践经验：

• 参与开源项目，积累项目经验，了解人工智能在实际应用中的挑战和解决方法。
• 参加相关的比赛和挑战赛，与其他人一起竞争和交流。
• 尝试解决现实生活中的问题，例如利用人工智能技术改善某个行业的效率。

建立专业人脉

建立起专业的人脉网络对于跨专业考取人工智能非常重要。以下是一些建立专业人脉的方法：

• 参加学术会议、工作坊和研讨会，与领域内的专家和学者进行交流。
• 参加行业组织的活动，与业界从业��建立联系。
• 在线社交平台上关注相关领域的专家和意见领袖，参与相关讨论。

总结

跨专业考取人工智能可能面临一些困难，但通过选择适合的学习路径、补充必要的基础知识、实践项目和应用以及建立专业人脉，可以帮助读者实现这一目标。希望本文对于那些希望从非人工智能专业背景转向人工智能领域的人们有所帮助。

非常感谢您花时间阅读本文，并希望通过本文能够给您的考取人工智能带来一些帮助。