阿里巴巴：阿里巴巴拥有全球领先的大数据技术和物流系统，可以实现精准营销和快速物流，满足消费者个性化需求。此外，阿里巴巴还在人工智能领域进行了大量的投资和研究，以进一步提升公司的创新能力。华为：华为一直致力于自主创新和技术研发，在5G、AI等领域取得了不少成就。
冠军科技（0009HK）：专注于开发和销售高科技和人工智能产品，提供智能物联网解决方案。 招商局中国基金（0013HK）：在其投资方向中包含了人工智能等新兴技术产业。 和记电讯香港（0021HK）：结合网络与先进技术如人工智能、物联网和大数据，提供无缝及灵活的解决方案。
行业主要上市公司：阿里巴巴（0998HK）；腾讯（00700.HK）；海康威视（00241SZ）等 人工智能定义 根据《人工智能标准化白皮书（2018版）》，人工智能被定义为利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
英唐智控（300131）：主营智能控制器，公司以数码娱乐类生活电器智能控制产品的生产及国内销售为主，兼营家居、厨卫、个人护理小型生活电器智能控制产品的生产和直接出口业务。
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求，但作为一项通用技术，人工智能与制造业的融合是时代的潮流。
蓝精灵物业公司宁波分公司是一家以“互联网思维”为引领，运用大数据、物联网、AI人工智能等前沿科技手段，破解传统物业“高成本、低效率”之行业痛点。企业注册资本5000万人民币，实缴资本107万人民币。
马上消金通过AI技术实现精细化服务的方式主要体现在个性化营销闭环和智能客服等方面。在营销方面，公司利用AI和大数据技术实现营销素材的智能化投放和个性化推荐，形成个性化的营销闭环。在客服方面，通过自主研发的人机对话系统架构和AI算法，为用户提供精准的智能服务。
马上金融通过自主研发的人机对话系统架构，采用深度学习、机器学习等AI算法，为用户提供精准的智能服务。同时，通过大数据监测和分析，建立了360°感知用户体验的数据整合平台，以全面洞察并满足用户的真实需求。这些举措有力提升了金融服务的效益和质量，使得马上金融的用户满意度超过98%。
马上金融的AI技术在智能客服方面有着广泛的应用。公司采用自主研发的人机对话系统架构，结合深度学习、机器学习等核心AI算法，实现了意图识别、意图预测、上下文理解等核心服务能力。这些技术为8亿用户提供了“千人千面”的精准智能服务，有效提升了客服团队的效率，用户好评率也大幅提升。
马上金融逐步将“AI＋数据”技术引入到营销素材投放、个性化推荐等运营场景中。通过AIGC生产投放素材，利用多模态智能合规审核流程提升营销素材的合规性。此外，还搭建了数智化决策模型，实现千人千面的个性化落地页，精准触达用户差异化需求。这些举措极大地提升了广告投放效率，降低了无效广告的资源浪费。
马上消费金融利用科技赋能业务，例如其发布的首个零售金融大模型“天镜”，将AI技术投入实际使用，赋能智能营销、智能客服等金融业务环节。这种技术可以提升客户服务的效率，优化用户体验，实现更人性化的金融服务。
AI算法工程师需要学习的内容包括数学、计算机科学、统计学、机器学习、深度学习，以及计算机图形学等内容；同时理解AI算法的基本原理，具备实现AI算法及其系统设计开发的能力，并懂得如何使用大数据、网络环境等技术来有效应用AI算法。
需要学会安装、调参、外存计算、GPU计算、单调约束、DART booster及Python API。scikit-learn 需要学会预处理、降维、监督学习模型及模型评估。spark 需要了解基础概念、rdd使用、dataframe使用及累加器和广播变量。
学习自然语言处理和计算机视觉：自然语言处理和计算机视觉是AI算法工程师需要掌握的两个重要领域。可以通过学习NLP和CV领域的经典算法和模型，如词袋模型、CNN、LSTM等，掌握相关技能。
要成为一名AI算法工程师，首先你需要具备扎实的数学和编程基础，熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。其次，通过参加实际项目或比赛来锻炼自己的实践能力，积累经验。同时，持续学习新技术和关注行业动态也是必不可少的。
YOLOV3 多物块跟踪/CenterLoss 图像识别技术/Mask-RCNN 图像分割。可以解决多目标跟踪，图像识别技术、图像分割、图像核对等应用领域新项目。而且通过新项目能学得许多工程项目方法，具体新项目中训练模型的方式和调参的经验。掌握了这些，你的 AI 算法工程师之路就能更近一步。
深度神经网络（DNN）： 这是AI和机器学习的基石，多层结构使其能够学习并表达复杂的特征，几乎无所不能。 每一种算法都有其独特的魅力，它们在分类、聚类和问题解决中发挥着关键作用。选择合适的算法就像是为问题量身定制的解决方案，因为没有一种算法能适应所有场景，这是AI智慧的体现。
人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。模糊数学、神经网络、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。零售 人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。
人工智能的典型应用场景：虚拟助手、自动驾驶、医疗诊断、推荐系统、工业自动化。虚拟助手 可以应用于虚拟助手，如Siri、Alexa和Google Assistant等，它们能理解并回答用户的问题，或者执行一些简单的任务，如设置提醒或播放音乐。
算法模型是AI的“大脑”如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。AI目标是创造设计出具有高级智能的机器，其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络，就是模拟人脑的神经网络，建立简单模型，按照不同的连接方式组成的网络。
首先，AI可以理解我们的情感，它可以感受痛苦，思考，感觉爱与恐惧，像我们一样思考。AI可以用自己的方式替我们抗击病毒，保护环境，监督政府，因为它能够理解我们的情感，它可以更好地保护我们的利益。
在数字化世界中，眼动和面部表情是解读用户内心世界的两大关键。FaceReader-Online作为一款前沿的云测试平台，凭借AI技术，让我们能够实时且经济地理解用户的行为和情感反应。它不仅整合了眼动追踪与面部表情分析，还简化了研究流程，让用户体验评估变得触手可及。
人工智能的三大模块是：语音识别、计算机视觉和自然语言处理。其中，语音识别是指让计算机能够听懂人类的语言；计算机视觉是指让计算机能够看懂图像和视频；自然语言处理是指让计算机能够理解和生成人类的语言。这些技术在很多领域都有应用，比如智能家居、智能客服、智能安防等。
理解视频中的动态行为是AI未来的关键发展方向。这对于AI用其软件理解世界至关重要，也有助于AI在医疗、娱乐和教育等领域的广泛应用。理解图像 还要理解动作行为 解释视频的AI系统，包括自动驾驶汽车中的系统，常常依赖于识别静态框架中的对象，而非对行为进行解释。