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企业不同人工智能产业化路径及其绩效比较——科大讯飞和海康威视的案例研究

本文对两家案例公司加以研究发现,科大讯飞凭借其人工智能领域的关键技 术在各行业、领域打造人工智能应用产品,将人工智能产业化;而海康威视已经 具备了成熟的产业链条,为了企业产品升级、提高竞争力,将人工智能技术与现 有产品相结合,实现人工智能的产业化。本文归纳了两个企业人工智能产业化的 运行过程,提出了两种人工智能产业化路径,即“人工智能+行业”和“行业+ 人工智能”。并从财务指标和创新指标两方面对科大讯飞和海康威视人工智能产 业化后的绩效进行比较。通过对科大讯飞和海康威视不同的人工智能产业化路径 及其绩效进行比较研究,发现并对它们在人工智能产业化过程中出现的问题进行 归纳,以期为其他准备将人工智能产业化的上市公司提供参考与借鉴。

  • 2021-06-22
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研报汽车与零部件行业看好华为汽车产业链

智能电动车是未来5-10年汽车行业黄金赛道,电动化先行,智能化紧随,将重塑汽车产业链上下游关系和价值分配,也将培养中国一批具备全球竞争力的优秀企业,带动中国汽车产业链全球崛起。华为凭借30年ICT技术积累赋能汽车产业链,将是本轮智能电动变革浪潮的核心推动者,也将带来产业链巨大投资机会。

  • 2021-06-21
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白睿:互联网时代人才测评方法

总体上来说,经理人在晋升和人员配置方面的决策性较差。他们的平均成功率不超过0.33。其决策中最多只有1/3被证明是正确的,另有1/3勉强算得是可以的,还有1/3则是彻头彻尾的失败。在其他领域,我们绝不可能接受这么大的失败率。当然,做出经理人选拔的决策永远不可能完美,但其成功率应尽可能地接近1.00。

  • 2021-06-18
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医院互联网医院管理制度

为进一步推进互联网医院工作开展,规在线诊疗行为,保障医疗服务质量和医疗安全,特成立互联网医院领导小组,互联网医院工作小组,互联网医学科,并明确各相关部门在互联网医院工作中的职责。

  • 2021-06-17
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农村电子商务基础入门培训

农村电子商务是指利用互联网、计算机、多媒体等信息技术,为从事涉农领域的生产主体提供在网上完成产品或服务的销售、购买、电子支付等业务交易的过程。

  • 2021-06-16
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【精品】大数据+智慧城市大脑建设方案共53页文档

通过构建拥有网络理政、城市交通、环境保护、城市安全、应急指挥等多项重要功能的城市大脑,对公安、交通、建设、水利、卫生、教育旅游、城管、安监、环保等城市治理数据的全面汇聚、叠加分析和深度利用,完成对城市异常的智能预警、关键问题的智慧决策、重大事件的协同处置,使之成为城市的服务中心、治理中心和应急中心,为党和政府综合决策和应急指挥提供强大的信息内容保障、信息通信保障和信息安全保障,实现社会治理体系的智慧化。

  • 2021-06-16
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智慧城市人工智能开放平台建设方案

人工智能平台系统底层基于人工智能和大数据平台构建,在x86服务器之提供数据的采集、存储、计算、算法模型和前端展现等功能。人工智能平台和IoT提供人体识别、行为识别、倾倒行为分析等算法的建模和训练能力;人工智能平台边缘平台则处理街道、小区大门等前端摄像头设备数据的实时接入和监管,并提供模型部署、规则设计等功能。基于平台,提供倾倒行为识别系统,并开放数据传输接口,用于倾倒行为信息等样本信息的导入和导出。

  • 2021-06-15
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工业云安全防护参考方案

工业云是在国家工信部“工业云创新行动计划”的背景之下提出的,是充分利用云计算、物联网、大数据等新一代信息技术,结合“资源及能力整合”业务手段,汇集各类加快新型工业化进程的成熟资源,面向工业企业,通过网络将弹性的、可共享的资源和业务能力,以按需自服务方式供应和管理的新型服务模式

  • 2021-06-09
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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