人工智慧產業投資金

⑴ 人工智慧領域的投資熱度怎麼樣

全球投資熱度

中國人工智慧領域的融資規模約為億美元，是美國該領域融資總額的1/7，位列世界第二，遠高於以色列和印度。多位投資人表示人工智慧是繼移動互聯網之後下一個風口。

⑵ 人工智慧行業還有哪些投資機會

那麼究竟是什麼原因導致內容匱乏或者對用戶缺乏黏性呢？最主要的原因是當下VR的開發者（包括游戲）掙不到錢。對此，Eerie Bear Games的喬•拉達克（Joe Radak）最近撰文警告稱：如果現在去開發VR游戲，很有可能血本無歸。拉達克的警告值得警惕。他是益智游戲《Light Repair Team＃4》的開發者，這款游戲是HTC Vive上的推薦游戲之一，而且在絕大多數游戲玩家在Steam上都給出了積極的正面評價，每次下載他可獲得8美元收入。然而到目前為止，拉達克已經在這個項目上虧損了3.6萬美元。

究其原因，主要是目前排他協議將開發者限制在一個平台上，只能為這個平台開發游戲，進而增加了開發者的成本，還有一點不容忽略的就是市場和用戶對於VR的認知度依然很低，據Parks Associates的最新研究顯示，63％的美國人對VR不熟甚至一無所知，只有約6％的男性和2.5％的女性對購買VR頭盔感興趣。在這種情況下，即使最好的VR游戲也可能掙不到錢。

既然掙不到錢，又談何讓開發者開發高質量的VR游戲或者應用，這里VR在應用上顯然陷入了產業的惡性循環。如果說上述是VR產業在硬體和軟體（應用）主觀上阻礙自身發展的話，從客觀角度看，AR的興起在某種程度上也沖淡了VR的風頭。最典型的例子就是2016年暑期上線的Pokemon Go，該應用目前已經超過了5億次的下載量，所有玩家的總行走里程已經超過了28億英里。

根據分析公司BI Intelligence報道，AR和VR的市場總值將在2020年達到162億美元。該公司相信AR將會比VR有更多收入。究其原因，首先在交互性及趣味性上，AR能夠滿足用戶的體驗感，讓用戶在現實世界中能夠真實的感受到虛擬世界中的模擬事務，這樣，既增強了用戶使用的趣味性，又保證了使用者與技術之間的互動性；

其次是在社交方面,AR不會把使用者與真實世界隔開，即雖然虛擬現實能夠給人們的生活帶來更多的便捷，可以讓人們在處於虛擬的環境中進行面對面的交流，但只能帶給用戶一個虛幻的世界，讓用戶獨處在同一空間，而AR注重的是在於與周圍人員的互動，包含對對方眼神、神情。你可以在看到現實環境的同時，同時和好友視頻通話、處理文檔、演示內容、進行游戲體驗。對此，有分析認為，VR提供了一種「倒退」式的消費，不可長時間持續，人們會對其感覺到無聊並厭煩；AR提供了一種「靠前」的消費模式—積極與參與，人們可以和周圍的朋友一起交流分享購買體驗，其空間是開放的。

綜上所述，2016年VR之所以雷聲大雨點小的主要原因在於VR自身（硬體和軟體等）並未形成良性循環，而並非之前業內預計的相關硬體（例如PC）沒有準備好，加之AR的沖擊，這也讓我們不得不重新思考VR真的具有相當的市場空間嗎？

作者：孫永傑
來源：虎嗅網（ID： huxiu_com）

⑶ 人工智慧基金有哪些

據財大師了解，人工智慧基金是有很多的，以下就給樓主列舉10個吧：

1、南方高端裝備
2、長回盛高端裝備
3、華寶答興業高端
4、前海開源人工
5、前海開源高端

6、工銀瑞信高端
7、銀華高端製造
8、天弘中證高端C
9、天弘中證高端A
10、華夏高端製造
以上

⑷ 怎樣投資人工智慧生意

人工智慧這幾年在資本市場是比較火的，但是人工智慧的基建：物聯網、信息的傳輸等並內不成熟（容目前只是應用層或者簡單的應用場景），所以想通過短期投入快速的獲得收益相對來說是有點難度的。
如果投資於一級市場：資金量相對太少了，風險也比較大，而且渠道也不太好找（當然可以通過私募基金的形式進入）；
二級市場的話如果想風險小點 ，可以買一些以人工智慧為投資方向的基金；
如果可以承受波動，直接購買相關上市公司股票也可以；
還有一種途徑就是做實業了，但是資金量相對較少，運營時還是要偏輕資產運營 （具體產業場景就看您自己的資源與當地的情況了）。

⑸ 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平

資產管理領域應用AI可以把它分成三個子概念：智能投顧、智能投研、智能投資。每一類的功能偏向有所不同，涉及的AI演算法也會不盡相同。
1）智能投顧
典型功能包括：客戶偏好分析、市場分析提醒、智能配置組合、交易執行、組合優化等。
典型AI演算法包括：知識圖譜、機器學習、智能語言處理技術、圖像識別等。
這方面有代表性的應該是美國的Wealthfront和Personal Capital兩家公司。國內做得出彩的目前看來沒有。鉑諾希望作為一個先行者，在客戶偏好和市場提醒這兩項功能上著重發力，打造一個前端的智能顧問，幫助客戶更好的了解自己和了解市場。
2）智能投研
典型功能包括：股票市場信息的深度挖掘分析、投資策略的量化與回測等。
這些功能的過程本質：數據獲取、特徵提取、數據轉換、模型訓練、模型選擇、模型預測。
典型AI演算法包括：監督學習演算法：(1)回歸演算法：決策樹、隨機森林等; (2)分類演算法：二次判別分析、K最近鄰演算法等; (3) 降維演算法：偏最小二乘法等。
無監督學習演算法：(1) 聚類演算法：K均值、分層等; (2) 降維演算法：主成分分析、獨立成分分析等。
3）智能投資
典型功能包括：量化交易，智能風控
典型AI演算法包括：在線過程分析（OLAP）、聚類、濾波、神經網路、預測模型等。
這部分同樣是外國的企業走得比較靠前，07年開始Rebellion research就開始採用貝葉斯網路演算法進行智能投資相關的工作了。
國內的跟進速度也比較快，鉑諾這幾年也一直致力於搭建自己的智能風控平台。

⑹ 人工智慧投資的優勢是什麼

隨著AI和人工抄智能的發展，未來金融市場不可避免地成為人工智慧投資的一個風口，智能投顧未來肯定是一個藍海。

人工智慧投資最大的優勢是不需要重復學習，只要掌握了核心演算法，知識就是可以復制的；其次，人工智慧投資擅長個性化的投資定製服務，甚至不需要投資人進行主動選擇，就能夠根據投資人的消費、生活習慣等進行合理的資產配置，確保投資人儲有增值、花有閑錢；最後，人工智慧投資有望在海量的數據訓練中尋找到不同市場、不同板塊的運行規律，尤其是對各類資產的風險收益特徵有著准確甚至是動態准確的認識，也就能夠實時調整風險敞口的配置比例，讓投資組合一直運行在可控范圍內。德國的智能投顧問錦萌充分利用人工智慧投資為投資者定製專屬於投資人風險偏好的服務，用戶無需注冊即可進行風險測試，合理進行資產配置，以助投資人實現資產保值、增值。