本篇文章信途科技给大家谈谈ai新产品推广，以及ai的相关产品对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站。
在2020 年，浪潮AI服务器推出了哪些新产品？
众所周知，浪潮作为全球领先的AI算力提供商厂商，其打造的浪潮AI服务器在中国AI基础架构设施领域已连续三年保持50%以上市场份额。在2020年，浪潮主要推出了5款AI服务器产品，分别是浪潮AI服务器NF5488M5-D、浪潮AI服务器NF5488A5、浪潮AI服务器NF5488M6、浪潮AI服务器NF5688M6和浪潮AI服务器NF5888M6。全面支持全新NVIDIA® Ampere架构。全新服务器全面支持全新NVIDIA® Ampere架构，可支持8到16颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU，能够提供高达每秒4亿亿次的AI计算性能， 以及高达600GB/S 的GPU间P2P带宽，能够应对多种人工智能计算场景。
谁推广了医疗AI
医疗AI的最大竞争对手，可能是硬件设备商
2017年8月19日，央视播出了一场名为“健康中国”的主题晚会。
那是一场预见未来的晚会。晚会的结尾，阿里健康AI实验室主任范绎做了一段声情并茂的演讲，向所有观众推荐了阿里健康的AI引擎：Doctor You。
汇聚阿里达摩院智慧精华的医疗AI在2019年时号称攻克了心血管识别技术，3年里实现了肺结节、肝结节到心血管的三级跳。
然后，就没有然后了。
马云在那两年谈得最多的，就是“互联网正在颠覆一切”。事实上，“Doctor You”并没能颠覆医疗行业，而是从2019年开始就几乎销声匿迹。其他一开始热衷于医疗AI的互联网巨头，这几年进展也都不快。
2021年下半年以来，一批医疗AI企业在资本市场冒头。今年9月21日递交招股说明书的数坤（北京）网络科技股份有限公司（下称“数坤科技”）就是其中之一。
互联网巨头没能攻下的赛道，创新企业会带来惊喜吗？
医院“薅羊毛”，不为医疗AI所动
今年以来，上市或计划上市的医疗AI企业，都没有太好的表现。
步伐最快的科亚医疗倒在了IPO终点线前，成功于港股IPO的鹰瞳科技上市即破发。众多医疗AI对着港交所前仆后继，实际上更需要背水一战。
业内人士告诉健识局：医疗AI的兴起，与国家医保局对医院病历电子化的统一要求不无关系。
2018年，国家卫健委发文，要求到2020年底三级医院要实现电子病历信息化诊疗服务环节全覆盖。这一要求下，医疗影像的收集、归档、辅助分析才有了市场参与的可能性。
多家企业的销售数据也似乎印证了这一点。数坤科技未披露2018年销售数据，2019年公司76.4万元；鹰瞳科技、推想医疗、科亚医疗等也都未公布2018年的销售数据。
在医学影像领域，AI有着天然的优势。首先，医学影像数据庞大，占总临床数据的80%以上。对于“嗜数据如命”的AI来讲，医学影像无疑是最佳选择对象；其次，医学影像的标准化更高，所有的原始资料均为仪器之下的客观呈现，与医生们笔法千章的手写病历相比，更适合进行机器学习。
2020年，伴随病历电子化的进程快速推进，各家医疗AI企业找到了自己的定位：帮助医生更快做出判断。医生诊片，一天能诊100位患者；AI的介入，能让医生一天诊断200位患者，甚至更多。
这一场数字化盛宴里，没有人能吃独食。
据数坤科技招股书，其引以为傲的合作方北京安贞医院，与科亚医疗、鹰瞳科技等也保有合作关系。交表不算早的数坤科技，在路线选择上也没能创造出差异。
据招股书，数坤科技聚焦于 “数字医生产品组合”，其产品覆盖多种病症，以数字心、数字脑、数字胸、数字腹、数字肌骨等字号，为自身在AI医学影像中的布局插上了旗帜。
无独有偶，比数坤科技更早入局AI医学影像的科亚医疗，也在相同路线上奔跑。其将产品布局分为智慧诊断产品线和智慧治疗产品线。其中，智慧诊断产品线分为了四类：智慧心、智慧脑、智慧肺和智慧病理。
来自于知乎
科大讯飞中报业绩大增 AI新基建风口带来新动能
出品|每日财报
作者|吕明侠
作为人工智能领军企业的科大讯飞正在向外界展示AI商业落地的盈利潜力。
在继2019年营收创新高后，科大讯飞再次给出了亮眼的中期单。今年上半年公司营收 43.49 亿，归属于上市公司股东的净利润同比增长36.28%。
值得一提的是，在一季度因疫情开工不利亏损超1亿元的情况下，科大讯飞在二季度实现了“加速狂奔”，单季归母净利润及扣非后净利润快速拉升至3.89亿元和1.41亿元，前者同比增长超300%。
从亮眼的半年报来看，科大讯飞已步入人工智能2.0时代，加速了AI在核心赛道兑现红利的步伐。尤其是在今年新基建加快推进的当下，公司有望迎来更大的舞台和发展机遇。
疫情刚需不受影响 在线教育、医疗业务增速强劲
今年以来，受疫情影响，线下很多实体受到了冲击，但在线教育、在线医疗、线上办公等行业受到追捧，用户线上使用习惯逐渐养成，相关公司业绩爆发增长。
一直致力于智慧教育和智慧医疗落地的科大讯飞乘风而上，上半年两项业务分别实现了35%和665%的增长。
上半年，科大讯飞针对个性化学习场景进一步实现了以人推题、分层推题等核心功能。区域因材施教解决方案的应用成效在报告期内得到验证，并获得行业客户认可，继安徽蚌埠、青岛西海岸之后，在昆明五华、广西百色、重庆两江区多地持续落地。目前，智学网已覆盖全国16,000余所学校，年处理350亿条过程化学习数据。
智慧医疗方向，科大讯飞的人工智能辅助诊疗“安徽模式”开始在全国推广，提升基层诊疗能力。目前“智医助理”辅助诊疗系统，已在全国11个省市近百个区县、超2000个乡镇级医疗机构、超20000个村级医疗机构投入使用，日均提供超30万条辅诊建议，累计服务数亿人次。
随着3月初网上招标开始逐步实施，科大讯飞人工智能核心技术驱动的各项业务加速落地。公开资料显示，上半年整体新增中标合同金额较去年同期增长119%，其中不包括蚌埠、青岛项目，智慧教育项目中标额同比增长175%。可见，疫情对科大讯飞相关业务的长期刚需没有造成重大影响，反而带来更多的增长机会。
To C业务占比近四成，“AI+办公”场景产品受追捧
伴随 科技 的发展，人工智能在赋能行业改变世界的同时，也在赋能个体，通过人工智能辅助机器，人们可以去做更有创新的工作。
譬如在办公领域，围绕“AI+办公”场景的市场需求及用户痛点，科大讯飞发布了针对不同场景和用户的系列产品。目前，听见智能会议系统累计服务558场次的高规格大会，为全国政协、多省人大会议、国内及国际等诸多重要会议提供实时转写和翻译字幕支持。
2020年公司进一步丰富产品矩阵，推出智能录音笔A1、讯飞会议宝S8等，扩大应用场景和用户群体覆盖，将AI+办公的产品族进一步丰富。讯飞录音笔SR系列产品也进一步升级，新增支持录音声源定位，并增加角色分离、自动摘要功能对录音内容进行全面的语义理解与分析，自动抽取关键信息等多种功能。
此外，公司还与咪咕集团合作推出了智能阅读器R1和业内首款彩色电子墨水屏阅读器，进一步扩大公司面向C端消费领域的布局。
半年报显示，公司To C业务实现营业收入 16.35 亿，在整体营收中占比达 37.59%，高于去年全年的35.96%；实现毛利7.82 亿，To C业务毛利占比达 39.24%。
以在2020年“6·18大促”的表现为例，科大讯飞C端产品斩获京东、天猫、苏宁易购三大平台22项第一，核心品类连续多年保持销售额第一。在疫情影响下实现逆势增长，整体销售额也实现逆市增长，同比增长超过40%。剔除讯飞翻译机的影响，其他硬件销售额同比增长超过140%。
站上新基建风口
2020年最强劲的产业风口当属新基建。
今年3月份，中央决策层强调,要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,其中要加快5G网络、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设进度。
5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的“新基建”，本质上是信息数字化的基础设施。招商证券测算显示，新口径下新基建未来五年的投资规模最高可达11万亿以上。而充分利用数字信息化技术，为传统基建赋能，正是科大讯飞近年来一直在力推且已经成功大规模商业化的业务范畴。
根据公开资料，科大讯飞已经和广东省政府，以及广州、深圳、东莞、佛山、珠海、阳江、河源、惠州、汕尾等城市实现全面战略合作 。《广东省新一代人工智能发展规划》更明确指出“支持科大讯飞加快建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台”。截至目前，科大讯飞的技术创新已深入应用到粤港澳大湾区教育、医疗、政法、城市、客服等多个领域。
8月11日，科大讯飞又与江西省政府签署战略合作框架协议，并在人工智能、虚拟现实产业创新培育与服务、重点行业和领域示范应用、人才培养等方面依法依规开展深度合作。
日前，合肥市印发了《合肥市推进新型基础设施实施方案（2020-2022年）》，明确了合肥推进新型基础设施建设的发展目标、具体任务和保障措施。其中提到了要加快人工智能基础设施建设，积极推进智能语音国家新一代人工智能开放创新平台建设，以深度学习算法为核心，建立面向物联网、智能家居、智能车载、教育、医疗等多行业应用的开源平台。对于合肥政府大力支持的龙头企业来说，科大讯飞将迎来更多的发展机遇。
我们注意到，“平台+赛道”是科大讯飞一直以来坚定的发展战略。在平台方面，科大讯飞2010年上线国内首家人工智能开放平台，持续为移动互联网、智能硬件的创业开发者和海量用户提供人工智能开发与服务能力，积极构建了以自身为核心的产业生态。
同时，积极赋能行业领域，为运营商、金融、保险、电力等行业客户提供智能语音以及人工智能产品和解决方案，改善用户体验、降低服务成本；面向人车交互应用场景，为 汽车 行业提供智能语音交互产品和解决方案等。
截至2020年6月30日，讯飞开放平台开发者总量133W+，总应用数83W+，累计终端用户数28.9亿+。
在应用赛道方面，科大讯飞人工智能在教育、医疗、司法、办公等应用场景，已经实现了源头技术创新和产业应用的良性互动。
如何利用ai技术,帮助运营人员在微信群做产品的推广
策略一：用户分层。主要通过用户画像资料和用户行为数据进行区分不同层级的用户。
策略二：用户触达。传统常见的触达方法就是通过电话联系和发邮件，如果你是一家销量很好的电商平台，花费大量的人工去进行电话回访是非常消耗时间的，这对企业来说也是不太实际的操作。现在很多企业都使用AI智能语音外呼系统，既减少了人员投入，也能提高工作效率。
策略三：社群运营。建立QQ群和微信群管理用户，记得要多分享产品内容，制造高互动、高活跃度的社群环境，通过群互动也可以为用户打标签，帮助你快速了解到哪些是铁粉、新粉还是僵尸粉。
什么是AI 智能拓客系统？
传统的电销模式就是靠人工对着话单一个一个的进行拨打，这是一项繁杂、消耗人耐心与感情的工作。拓客宝智能AI电话机器人筛选意向客户时候和人工客服的体验几乎一致，第一时间系统记载，或许转入人工对接，后台自主录音，记载与客户的沟通进程，完毕沟通现场回访，AI自主学习功能，沟通话术不断自我完善，不放过任何一个意向客户。。
人工智能在未来能否广泛使用？
人工智能未来发展趋势：
1、从专用智能到通用智能
如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，即是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠，是全世界科技巨头竞争的焦点。美国军方也开始规划通用智能的研究，他们认为通用人工智能喝自主武器，是显著优于现在人工智能技术体系发展方向，现有人工智能仅仅是走向通用人工智能的一小步。
2、从机器智能到人机混合智能
人类智能和人工智能各有所长，可以互补。所以人工智能一个非常重要的发展趋势，是From AI（Artificial Intelligence） to AI（Augmented Intelligence），两个AI含义不一样。人类智能和人工智能不是零和博弈，“人+机器”的组合将是人工智能演讲的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态。
3、从“人工+智能”到自主智能系统
人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说，目前的人工智能有多少智能，取决于付出多少人工，这话不太精确，但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识，机器还做不到，所以一些机构例如谷歌，开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI 的人工成本。
4、学科交叉将成为人工智能创新源泉
深度学习知识借鉴了大脑的原理：信息分层，层次化处理。所以，人工智能与脑科学交叉融合非常重要。《Nature》和《Scinece》都有这方面成果报道。比如《Nature》发表了一个研究团队开发的一种自主学习的人工突触，它能提高人工神经网络的学习速度。但大脑到底怎么处理外部视觉信息或者听觉信息的，很大程度还是一个黑箱，这就是脑科学面临的挑战。这两个学科的交叉有巨大创新空间。
5、人工智能产业将蓬勃发展
国际知名咨询公司预测，2016年到2025年人工智能的产业规模几乎直线上升。国务院《新一代人工智能发展规划》提出，2030年人工智能核心产业规模将超过1万亿，带动相关产业规模超过10万亿。这个产业是蓬勃发展的，前景显然是非常大的。
6、人工智能的法律法规将更加健全
大家很关注人工智能可能带来的社会问题和相关伦理问题，联合国还专门成立了人工智能喝机器人中心这样的监察机构。
7、人工智能将成为更多国家的战略选择
一些国家已经把人工智能上升为国家战略，越来越多的国家一定会做出同样举措。包括智利、加拿大、韩国等等。
8、人工智能教育将会全面普及
教育部专门发布了高校人工智能的行动计划。国务院《新一代人工智能发展规划》也指出，要支持开展形式多样的人工智能科普活动。美国科技委员会在《为人工智能的未来做好准备》中提出全民计算机科学与人工智能教育。
这八大宏观发展趋势，既有科学研究层面，也有产业应用层面，也有国家战略和政策法规层面。在科学研究层面特别值得关注的趋势是：从专用到通用，从人工智能到人机融合、混合，学科交叉借鉴脑科学等。
人工智能未来的发展前景怎么样？
人工智能未来的发展前景非常广阔，有四大发展趋势，具体分析如下：
1. 预测行为变化：人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。
2.更智能的大数据分析：通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大 。我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。
3.自动检测和预防：面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。
4.把下一次疫情消灭在萌芽状态：人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。
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