人工智能怎么入股？

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关人工智能怎么入股的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

一个学校要建立人工智能实训室,需要怎么800万元现只有100万元,怎么解决这个资？

解决资金问题，有以下几种方法：

1、上级拨款。

2、筹措入股（这需要依照相关法律法规执行）。

3、民间捐款（这同样要依照相关规定去执行）。

4、校企联合，由企业投资建设实验室，然后将科研成果产业化创造效益……

引阿里入股 千方科技的谋略

2019年是变革之年，也是机遇之年。

一月前， 千方 科技 （002373）引入阿里云入股，引起业内热议。CPS中安网了解到，千方 科技 实际控制人夏曙东、中智汇通、建信投资协议转让给阿里网络的约2.2299亿股无限售流通股份已于2019年6月19日完成了过户登记手续。

有人认为，深耕智能交通多年的千方 科技 与阿里云联手后的实际动作或许将为国内智慧城市打开全新的想象空间；也有人认为，阿里云豪掷重金入股千方 科技 的背后，是其对智慧交通领域的进一步加码，以期弥补此前在智慧交通领域失去的先机。

对此事的说法众说纷纭，但对于阿里及千方 科技 来说，此次合作可谓双赢，双方协同在产业变革窗口期共同迎接挑战，强强联合，产业互补，有效削减市场风险压力。

而在近日， 千方 科技 副总经理、董事会秘书张兴明 详细介绍了此次股权转让及与阿里云合作的具体情况，包括公司的考量及合作模式等。

选择引入阿里巴巴作为股东，主要是基于三方面的考量。 一是业务层面，智慧交通行业正在迎来巨大的变革。

在新型基础设施的建设、车联网的发展等多个维度和领域，国家的宏观政策、产业政策都在持续推进；云计算、人工智能、5G等技术的创新也在持续推动产业变革， 科技 创新推动产业变革已经到了一个爆发期。

公司在交通行业的精细化智能化管理正逐渐成为现实，以车路协同系统为代表的下一代智慧交通系统也在逐步构建。目前的行业格局已经从原来单纯的传统交通行业，变的更加多元，新的巨头纷纷进入这些领域，行业正在发生新一轮整合和发展。

通过此次合作，双方能够在新的产业变革中占得先机，也能为公司未来发展奠定非常好的基础。

二是可以实现优势互补，强强联合。 千方和阿里云在智慧交通业务等领域都有比较好的布局，千方在交通和边缘计算等细分行业深耕多年，针对交通拥堵已推出较完善的解决方案，可以很好的满足客户需求。

三是资本层面 ，引入阿里巴巴作为第二大股东后，公司的股东结构将得到很好的优化，为未来发展奠定了非常好的资本基础。

在合作模式上，双方将围绕智能交通和边缘计算领域进行深入合作，也会有专门的合作机制来持续合作的推进。从合作的具体层面来说，包括以下几个方面：

技术层面 ，公司会基于阿里云的核心战略架构，结合千方对业务应用的深刻理解，利用前端智能设施的优势，共同打造未来需要的智慧城市解决方案，这个跟其他的业务合作有很大区别。

市场推广层面 ，公司会形成各个细分行业的解决方案，行业合作的项目会涵盖城市交通，公路交通以及边缘计算等多个领域，我们会整合双方资源，包括品牌资源及市场资源，共同打造合作的标杆项目。

项目实施层面 ，双方将发挥各自的优势，阿里有很强的技术实力，千方在整个应用层，包括行业的理解、集成交付、硬件产品等方面也有很强的优势，双方会在优势互补的基础上加强共同合作，合作的深度和领域以及合作的方式都是全面的。

对于未来双方是否会在其他领域有所合作，张兴明表示，现在合作重心主要聚焦在智慧交通和边缘计算领域，未来随着双方资本的联系加强，合作会越来越深化，也可能会在多个其他领域展开合作，目前双方都是持开放的态度。

而对于千方 科技 旗下各业务板块，阿里的入股，也将为他们增添新的动力。

对此，聚焦于智慧安防业务的 宇视 科技 总裁张鹏国 日前对外表示，与阿里的合作，让宇视完成了边缘+云+端的完整解决方案整合。

他介绍，视频数据的飞速增加和AI技术的成熟使得安防厂商的商业模式逐渐发生转变。行业老大海康接连提出“AI Cloud”平台与“物信融合”平台，旨在加强自己的云计算与数据服务能力。

考虑到宇视体量与海康相比的劣势，与阿里云的合作能够解决宇视云计算服务能力，让宇视可以投入更多精力在边缘端的软硬件能力；同时，阿里的城市大脑项目在省市级政府有品牌优势，而宇视在地市级和区县级的服务和交付能力很强，二者的合作能够帮助宇视拓展大项目。

时代之潮浩浩汤汤，势不可挡。能够审时度势，抓住机遇的成为了时代的弄潮儿，跟不上潮流的则被无情的拍打上岸。正如前文提到的，2019年是变革之年，也是机遇之年。未来，阿里系与千方系的合作能给市场带来哪些惊喜，碰撞出怎样的火花，我们交给时间来验证。2019年是变革之年，也是机遇之年。

一月前， 千方 科技 （002373）引入阿里云入股，引起业内热议。CPS中安网了解到，千方 科技 实际控制人夏曙东、中智汇通、建信投资协议转让给阿里网络的约2.2299亿股无限售流通股份已于2019年6月19日完成了过户登记手续。

有人认为，深耕智能交通多年的千方 科技 与阿里云联手后的实际动作或许将为国内智慧城市打开全新的想象空间；也有人认为，阿里云豪掷重金入股千方 科技 的背后，是其对智慧交通领域的进一步加码，以期弥补此前在智慧交通领域失去的先机。

对此事的说法众说纷纭，但对于阿里及千方 科技 来说，此次合作可谓双赢，双方协同在产业变革窗口期共同迎接挑战，强强联合，产业互补，有效削减市场风险压力。

而在近日， 千方 科技 副总经理、董事会秘书张兴明 详细介绍了此次股权转让及与阿里云合作的具体情况，包括公司的考量及合作模式等。

选择引入阿里巴巴作为股东，主要是基于三方面的考量。 一是业务层面，智慧交通行业正在迎来巨大的变革。

在新型基础设施的建设、车联网的发展等多个维度和领域，国家的宏观政策、产业政策都在持续推进；云计算、人工智能、5G等技术的创新也在持续推动产业变革， 科技 创新推动产业变革已经到了一个爆发期。

公司在交通行业的精细化智能化管理正逐渐成为现实，以车路协同系统为代表的下一代智慧交通系统也在逐步构建。目前的行业格局已经从原来单纯的传统交通行业，变的更加多元，新的巨头纷纷进入这些领域，行业正在发生新一轮整合和发展。

通过此次合作，双方能够在新的产业变革中占得先机，也能为公司未来发展奠定非常好的基础。

二是可以实现优势互补，强强联合。 千方和阿里云在智慧交通业务等领域都有比较好的布局，千方在交通和边缘计算等细分行业深耕多年，针对交通拥堵已推出较完善的解决方案，可以很好的满足客户需求。

三是资本层面 ，引入阿里巴巴作为第二大股东后，公司的股东结构将得到很好的优化，为未来发展奠定了非常好的资本基础。

在合作模式上，双方将围绕智能交通和边缘计算领域进行深入合作，也会有专门的合作机制来持续合作的推进。从合作的具体层面来说，包括以下几个方面：

技术层面 ，公司会基于阿里云的核心战略架构，结合千方对业务应用的深刻理解，利用前端智能设施的优势，共同打造未来需要的智慧城市解决方案，这个跟其他的业务合作有很大区别。

市场推广层面 ，公司会形成各个细分行业的解决方案，行业合作的项目会涵盖城市交通，公路交通以及边缘计算等多个领域，我们会整合双方资源，包括品牌资源及市场资源，共同打造合作的标杆项目。

项目实施层面 ，双方将发挥各自的优势，阿里有很强的技术实力，千方在整个应用层，包括行业的理解、集成交付、硬件产品等方面也有很强的优势，双方会在优势互补的基础上加强共同合作，合作的深度和领域以及合作的方式都是全面的。

对于未来双方是否会在其他领域有所合作，张兴明表示，现在合作重心主要聚焦在智慧交通和边缘计算领域，未来随着双方资本的联系加强，合作会越来越深化，也可能会在多个其他领域展开合作，目前双方都是持开放的态度。

而对于千方 科技 旗下各业务板块，阿里的入股，也将为他们增添新的动力。

对此，聚焦于智慧安防业务的 宇视 科技 总裁张鹏国 日前对外表示，与阿里的合作，让宇视完成了边缘+云+端的完整解决方案整合。

他介绍，视频数据的飞速增加和AI技术的成熟使得安防厂商的商业模式逐渐发生转变。行业老大海康接连提出“AI Cloud”平台与“物信融合”平台，旨在加强自己的云计算与数据服务能力。

考虑到宇视体量与海康相比的劣势，与阿里云的合作能够解决宇视云计算服务能力，让宇视可以投入更多精力在边缘端的软硬件能力；同时，阿里的城市大脑项目在省市级政府有品牌优势，而宇视在地市级和区县级的服务和交付能力很强，二者的合作能够帮助宇视拓展大项目。

时代之潮浩浩汤汤，势不可挡。能够审时度势，抓住机遇的成为了时代的弄潮儿，跟不上潮流的则被无情的拍打上岸。正如前文提到的，2019年是变革之年，也是机遇之年。未来，阿里系与千方系的合作能给市场带来哪些惊喜，碰撞出怎样的火花，我们交给时间来验证。

算法相对论｜关于人工智能的产业化之路的三点思考

彭嘉昊

在过去的2021年，我们见证了人工智能这个细分行业的起起伏伏，有些企业长期亏损乃至濒临破产，有些企业顺利获得融资或成功上市，可谓几家欢喜几家愁。但纵观现在国内人工智能的产业化之路，总是无法回避一个现实的问题，即“人工智能企业究竟离盈利还有多远？”诚然人工智能领域的研发工作需要巨大的投入，但所有的研发投入只有在产业化的落地场景中才能实现真正的商业价值，脱离了现实的产业需求，人工智能只能停留在技术本身。

目前，人工智能的产业化发展的3个路径：（1）AI+产业，即人工智能的技术型公司掌握某种人工智能技术后，向产业化的具体场景落地。比如商汤 科技 、云天励飞、旷世 科技 等知名人工智能公司都是采取的这条路径。（2）产业+AI，即由某一细分产业里的公司，尤其是头部大型企业作为主导力量，主动引入人工智能技术完成升级。比如平安保险、、顺丰快递等细分领域的大型企业自身的产业升级。（3）产学研成果转化，即由高校和科研机构为主导，主动面向市场的科研成果转化道路。近些年各大顶尖高校都建立了人工智能研究院，诸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果转化平台。

笔者从2020年以来持续走访了上百家人工智能企业及科研机构，就在行业里的所见所闻，结合自己的想法，谈一下我对于人工智能的产业化之路的思考。

一、“AI+产业”的道路已经进入平台期

“AI+产业”的模式，主要指人工智能的技术型公司通过技术先行，然后寻找合适的业务场景实现商业价值。这条路可以借鉴移动互联网的发展历程，诸如淘宝、滴滴这样的互联网企业，都是通过技术和商业模式创新，发现了一个0-1的全新产业。我们曾经也认为人工智能的技术型公司可以通过0-1的技术突破，借鉴移动互联网的经验，广泛覆盖到各行各业的细分场景中。但除了人脸识别等少数几个场景外，人工智能的技术型公司并没有复制 科技 前辈在移动互联网的成功。

其中的原因有很多，我们并不能将其简单归咎于市场、资本或团队本身，笔者认为根源在于人工智能技术本身进入了一个进步相对缓慢的平台期了，我们拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和数据来对应分析。

我们先说算力的问题，根据中国信息通信研究院在2021年《中国算力发展指数白皮书》的分析，虽然近些年基础算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增长，未来5年全球的增速甚至超过50%，但与日益复杂的算法模型和快速增长的现实需求而言，仍然存在较大的缺口。同时，存算一体架构、量子计算、光子计算和类脑计算芯片尚处于实验室的研发阶段，离大规模商业化还有较长的时间，无法以技术革命的方式实现跨越式发展。虽然，诸如商汤 科技 、华为等头部公司采取了建立人工智能计算中心（AIDC）的方式，来满足未来智能计算需求的快速增长；我国神威、天河、曙光三台E级超算系统的研制工作也在逐步推进，很多国内的硬件公司着手计算机硬件的国产化替代。但从短期来看，算力将会是一个制约人工智能技术发展的现实困难。

我们再说到算法，算法表面上是计算机技术，但就本质抽离分析它是个数学问题。近些年数学领域还是有很多发展，比如无限函数计算等，但在计算机领域的发展速度相对而言没有那么的快。就算法这一特定领域的发展，中美最顶级的算法之间目前并没有代差。虽然层算法需要投入海量的资金进行研发，但是就应用层来说，企业完全可以自己下载Gitub或OpenAI的开源代码，或者使用百度、阿里、腾讯等互联网大厂的现有技术方案，从而大大降低技术应用的门槛。在市场竞争的层面上，人工智能技术型公司并不必然比传统互联网公司，甚至处于数字化转型的传统企业更具有优势。

另外一个关键要素就是数据，我国从2020年开始就逐步收紧了数据安全相关的管理，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及九部委《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的陆续出台，使得人工智能的技术型公司获得数据的难度越来越，除非他们能够深入到业务的细分场景中，否则很难像过去那样获得训练算法模型的大规模数据。而这些“喂养”算法模型的数据，大都掌握在产业里的公司，尤其是大型公司的手中。这些大型公司无论是处于商业目的，还是自身业务安全性的考虑，几乎很难同人工智能的技术型公司开展合作，这也造成人工智能的技术型公司在产业化的道路上困难重重。

二、“产业+AI”和产学研成果转化的机遇

“产业+AI”的路径，属于产业里的企业自发性升级换代的过程，我们可以将其归纳进企业数字化转型的进程。产业里的企业为了适应市场竞争，会主动寻求与人工智能领域的技术型公司或者研究机构进行合作，甚至自己建立团队完成研发工作。对于大部分产业里的企业来说，他们面对的并不是0-1的全新市场，往往是在既有的红海市场中竞争，这种长期在产业内的拼搏经历，使得他们在人工智能的产业化上具备以下两大独特优势：

1. 掌握了大量特定生产场景下的专业知识和数据资料：我们一般称其为行业knowhow，比如化工材料的配方或某种特殊的生产工艺流程等。这种行业knowhow往往是企业的核心机密，在一些数据采集封闭、生产流程保密的领域，往往只有少数几家企业可以获得足够训练人工智能模型的专业知识和数据资料。所以，很多产业里的企业在寻找技术合作方时，会对侵略性较强的技术型公司比较排斥，往往要求技术型公司提交算法源代码，目的在于避免培养潜在竞争对手。

2. 了解真实的交易和应用场景：比如怎样建立可靠的供应链，怎样探析市场的情报信息，怎样建立全新的商业模式和盈利模式等。这些内容看似都属于业务相关的范畴，但却是技术型公司的痛点，几乎90%的人工智能公司都死在了打磨商业模式、寻找应用场景的道路上。但对于产业里的企业来说，敏锐捕捉市场机会并从产业里赚到钱，是他们与生俱来的天然能力，所有不具备这种能力的企业都在过去的市场竞争中淘汰掉了。

随着人工智能技术准入门槛的降低，大量传统企业与人工智能技术的适配将更加便捷，未来每一家企业都具备成为“人工智能+公司”的潜质。相信随着国家新基建和数字化转型工作的不断深化，在各行各业里都会出现“产业+AI”的明星企业。

在人工智能的产业化之路上，少不了高校和科研机构的参与，对于产业里的企业来说，高校和科研机构可以很好补充其自身研发能力的不足。目前，我国的产学研成果转化的之路并不十分顺畅，虽然国家每年投入了大量科研经费，但由于学术、科研同商业、市场的差异巨大，高校和科研机构在商业判断和市场嗅觉等方面总显得不太“接地气”，更多的成果停留在实验室里很难走出去，面临“酒香也怕巷子深”的现实窘境。

另外，高校和科研机构往往在工程能力也有所欠缺，虽然容易聚集高层次的顶尖人才，但缺乏实际操作的操盘型业务能手。正因为强于研发而弱于市场，高校和科研机构往往更愿意将 科技 成果以出售、技术入股或收益分成的方式与产业里的企业进行合作，而不是自己开拓市场。与人工智能的技术型公司相比，高校和科研机构有着大量国家基础科研经费的保障，对于本就容易聚集人才的高校和科研机构来说，很多人工智能的技术型公司而言很复杂的技术，对于高校和科研机构来说并不困难。随着国家《科学技术进步法》的修订，科研人员参与到成果转化的途径也将更通畅，一旦企业找到适合自身的成果转化路径，就可以很好的与高校和科研机构建立“产业+技术”的联合。可以预见，未来各类新型技术和成果转化平台将持续涌现，作为技术与市场的桥梁。

三、以产业需求出发，以产业结果为验证标准

人工智能行业的发展变化很快，即使在产业内的从业人员也免不了持续性、高强度的学习和研究。各行各业的专家在跨到人工智能这个领域的时候，可能都需要经历持续性“回头看”的过程。笔者在2020年参与深圳特区人工智能立法的时候，关于“什么是人工智能”的界定，现在看起来内涵和外延都不充分。过去，我们曾经认为人工智能就是模拟人的智能，但随着近些年的发展，我们发现机器在模拟人的智能上出现了很多痛点，但在模拟昆虫、动物的智能上反而进展很快，很多成果应用在障碍躲避、行为预判等诸多领域。于是，我们发现人工智能并不能单纯界定为“模拟人的智能”，而应当是“人造的智能”。显然，当时几乎所有的立法专家对于人工智能的基础理解并不全面和前瞻。

人工智能学界有一个著名的猴子上树的故事：我们不能认为基于当下在人工智能领域的技术进步，都是为通用人工智能的到来添砖加瓦；这正如我们不能认为一只猴子上了树，就意味着它向登月迈了一大步一样。在人工智能的产业化之路上，我们必须保持着谦虚、务实的精神，一切从产业的需求出发，一切以产业的实际结果为验证标准。任何一种技术或者商业模式的验证，都有自己的时间窗口，当市场机遇的红利期错过后，再想实现企业的快速发展就非常困难了，势必面临更加激烈的肉搏战。

与人工智能技术的发展一样，产业化的道路总是“看”起来容易，“做”起来难。虽然我们不提倡以成败论英雄，但在人工智能的产业化道路上，能够解决真实问题、拿到客观结果，才是企业家需要思考的核心问题。对于每一个产业里的专家来说，与其采取一种“预判式”的论证，执着于向其他人说明自己了解的知识，远不如切实在产业里面做出现实案例更具有说服力。未来各行各业的每一家企业都是“人工智能+公司”，愿与行业里的同仁一起共同成长、见证人工智能产业化之路的发展。（彭嘉昊系上海人工智能研究院数字化治理中心主任）

校对：栾梦

结语：以上就是新媒号为大家介绍的关于人工智能怎么入股的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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