商湯演算法崗

① 人工智慧，未來競爭壓力大不大

人工智慧是未來的大趨勢。機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。競爭壓力是會有的，這恰恰體現了人工智慧專業的熱門，所以學習人工智慧方面的專業是很不錯的。

人工智慧是不可逆轉的趨勢，重復性的工作會不斷被代替，但創意性的工作，人工智慧所不能取代的，至少10年內，所以鍛煉自己的思維能力和文化底蘊就非常重要，把人工智慧變成我們的工具，而不是被取代。

「機器能思考嗎？」1950年，艾倫·圖靈在他著名的論文《計算機器與智能》開篇發問。

這一提問，不僅為圖靈贏得「人工智慧之父」的驕傲，更喚醒人工智慧此後60餘年的發展。

人工智慧（AI），是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的技術科學。

如同公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、互聯網，人工智慧是一種新的通用技術，其發展將對人類社會帶來根本改變。

中國（青島）生活機器人先鋒匯上展出的機器人（2020年12月25日攝） 李紫恆攝

業界普遍認為，人工智慧迄今經歷了兩代。第一代人工智慧是知識驅動型的，總體進展有限；第二代人工智慧是數據驅動型的，也就是目前炙手可熱的大數據、深度學習等，已經成為不少科技強國競相爭奪的戰略技術高地。

據了解，世界主要發達國家均把發展人工智慧作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出台規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標准規范等強化部署，力圖在新一輪科技革命中掌握發展的主導權。比如日本2017年發布《人工智慧技術戰略》、歐盟2018年出台《歐盟人工智慧戰略》、美國2019年啟動「美國人工智慧倡議」、韓國2019年公布「人工智慧(AI)國家戰略」等。

「人工智慧是科技制高點，誰能夠掌握它，誰就掌握了經濟社會發展的巨大優勢，所以中國一定要在人工智慧方面盡快實現突破，在世界上爭取我們的地位。」中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智說。

記者 | 魏雨虹

本文轉載自瞭望客戶端，原文首刊於《瞭望》新聞周刊2021年第9期，標題為《逐浪人工智慧》。

1

中國應用落地走在世界前列

我國人工智慧起步於1978年。

經過持續多年的研發布局，特別是2017年《新一代人工智慧發展規劃》頒布以來，人工智慧上升為國家戰略，我國人工智慧進入快速發展的新階段，並在多個領域取得重要成果，部分領域關鍵核心技術實現突破，已具有全球影響力。

在基礎理論方面，我國在新興的深度學習理論和推理演算法、類腦計算、腦機介面等基礎前沿領域取得突破，在智能晶元等部分關鍵技術領域取得重大成果，華為「升騰」、深度學習處理器晶元「寒武紀」、清華大學可重構晶元等均達到世界先進水平。

在關鍵技術方面，我國在機器翻譯、自動駕駛、智能機器人等技術上緊跟世界前沿，實現部分關鍵技術的突破，並在人臉識別、語音識別與生成等領域居世界領先地位。

與此同時，我國人工智慧加速與各行業、各領域融合發展，人工智慧技術正從互聯網應用逐漸向實體經濟和民生領域滲透。基於物聯網數據感知能力、從雲端到終端的智能計算能力，我國人工智慧行業應用不斷落地開花，並在智能醫療、智慧城市、智能物流、智能交通和智慧環保等方面取得顯著成效。

「目前我國人工智慧企業數量全球第二，融資規模全球最大，專利申請量世界第一，特別是在應用落地方面走在世界前列。可以說，我國已成為世界人工智慧重要領軍國家之一。」中國科學技術信息研究所黨委書記趙志耘評論說。

趙志耘認為，在全球人工智慧千帆競發的當下，我國戰略、政策、數據和市場應用等方面的優勢，為人工智慧實現跨越式發展創造了重要條件。

一是強有力的戰略引領和政策支持。趙志耘說，《新一代人工智慧發展規劃》的頒布，意味著我國人工智慧發展的戰略部署成形，此後各部門、各地方積極推動落實，北京、上海、天津、重慶等眾多省市均出台相應人工智慧規劃和行動計劃，並加大研發投入、設立研發機構、制定人才引進和稅收優惠等配套政策，帶動企業加快智能化轉型步伐，政產學研用協同推進人工智慧發展的格局正在形成。

二是海量的數據資源。我國擁有全球最多的9.89億網民數量和9.86億手機用戶數量，手機網路支付用戶規模達到8.53億。特別是在特定應用領域數據規模龐大，比如我國醫療門診總量每年達80多億人次。「如此大規模的數據量，是世界僅有，也為我國人工智慧技術的發展提供了豐富資源。」趙志耘說。

三是豐富的應用場景。我國具有全球規模最大，且較為成熟的互聯網市場，人工智慧在互聯網領域的應用空間十分廣闊。我國擁有全球最完整的產業鏈，各細分領域都面臨轉型升級需求，對人工智慧賦能需求巨大。隨著新型城鎮化加速推進，城鎮規模不斷擴大，利用人工智慧改進城市基礎設施、提升城市治理水平潛力巨大。

四是青年人才快速成長聚集。我國重點院校正加快布局人工智慧學院，擴大本科和研究生培養規模。在與人工智慧相關的國際頂級會議和學術期刊中，我國青年學者成為最活躍的群體之一。青年領銜的人工智慧創業企業和獨角獸企業不斷增加，海外歸來的青年學者大幅增長。

2

基礎不牢影響戰略前景

我國人工智慧發展也存在薄弱環節。

一是人工智慧基礎理論和原創演算法差距較大。我國人工智慧研究起步較晚，原創性貢獻不多，雖然近年我國高質量論文數量增長顯著，但頂級論文和重大理論創新仍以美國、英國、加拿大等國為主。

這意味著，我國人工智慧領域從0到1的基礎創新少，從1到N的應用創新多。「雖然也開枝散葉，但樹根不在國內。」趙志耘說。

趙志耘認為，核心演算法和開源系統薄弱，是我國人工智慧領域最突出的技術瓶頸之一，導致我國深度學習模型、生成對抗網路等新的重大成果和原創性理論貢獻不多，並在機器學習等通用開源演算法平台方面布局不夠，產業發展主要依賴國際巨頭的開源代碼和系統框架。

在姚期智看來，發展人工智慧最大的壓力來自於基礎研究。「我們都知道中國的人工智慧應用絕對趕得上世界很多地方，甚至走在世界的前面，但是我們對於人工智慧的基礎研究，還是處於比較缺乏的階段。所以我們一定要培養出人才，一定要給他們好的環境，激勵他們從事基礎研究，這是推動人工智慧未來突破的不二選擇。」

中國科學院計算技術研究所研究員陳雲霽也曾在《智能計算系統——一門人工智慧專業的系統課程》一文中尖銳指出：「越是人工智慧上層（演算法層、應用層）的研究，我國研究者對世界作出的貢獻越多；越是底層（系統層、晶元層），我國研究者的貢獻越少。在各種ImageNet比賽中，我國很多機構的演算法模型已經呈現『霸榜』的趨勢，可以說代表了世界前沿水平。但這些演算法模型絕大部分都是在CUDA編程語言、Tensorflow編程框架以及GPU之上開發的。在這些底層的『硬科技』中，我國研究者對世界的貢獻就相對少了很多。底層研究能力的缺失不僅給我國人工智慧基礎研究拖後腿，更重要的是，將使得我國智能產業成為一個空中樓閣，走上信息產業受核心晶元和操作系統制約的老路。」

二是高端晶元、關鍵部件、高精度感測器等方面基礎薄弱。據了解，英偉達、高通、英特爾等國際巨頭仍然壟斷全球高端晶元業務，尤其是2020年各大廠商之間的並購，使主動權進一步被西方發達國家掌握。這些因素導致我國關鍵設備、高端晶元、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟體與介面等方面基礎薄弱，圖形處理器、專用集成電路和現場可編程門陣列等硬體技術，歐美國家仍占據壟斷地位。

三是未能形成具有國際影響力的人工智慧創新生態。趙志耘說，國際巨頭通過建立人工智慧開放平台，打通硬體—系統—產業鏈條，主導了創新生態建設。我國面向特定領域的國家級人工智慧開放創新平台雖已初見成效，但在機器學習的通用開源演算法平台方面仍然布局不夠，對產業鏈的帶動性和國際影響力有待進一步提高。

而在這三大短板背後，最大的瓶頸是高水平人才不足。清華大學人工智慧研究院、清華-中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布的《人工智慧發展報告2011-2020》顯示，從人工智慧高層次學者國家分布看，美國人工智慧高層次學者數量最多，有1244人次，佔比62.2%，中國排在美國之後，位列第二，但僅有196人次，佔比9.8%。

「我們在超一流科研團隊上還是有差距。」北京大學經濟學院教授、深圳市灣區數字經濟與科技研究院院長曹和平說，「我們不能出了問題才去解決問題，而是要預備一群戰略型、創新型科學家。他們把已經出現和將要出現的問題，未雨綢繆地形成思想，再把這種思想具象化為問題，形成知識專利並在實驗室放樣。然後與大國民經濟體系中產業園區中的孵化器和加速器對接，形成產業能力。」

3

科技引領和應用驅動雙向發力

著眼於此，專家建議未來我國需堅持科技引領、應用驅動的戰略導向，著力提升科技創新能力，全面推動人工智慧應用，通過科技引領和應用驅動的雙向發力，實現我國人工智慧盡快在理論上補齊短板、在技術上自主可控、在產業上占據高點。

一是整體提升我國人工智慧科技創新能力。加大對人工智慧領域基礎研究的穩定持續支持力度，推動人工智慧與數學等基礎學科交叉融合，支持原創性強、非共識的探索性研究。集中力量打好關鍵核心技術攻堅戰，引導和組織優勢力量下大力氣解決「卡脖子」問題。加快建設人工智慧領域的國家戰略科技力量，加強人工智慧國家實驗室和國家重點實驗室等相關創新基地的整合布局。及時把握人工智慧技術躍遷的重大機會窗口，以加快實施科技創新2030—「新一代人工智慧」等重大項目為抓手，解決我國經濟社會智能化升級的重大技術需求。

二是大規模推動人工智慧場景應用。強化企業創新主體地位，深化產學研合作，提升人工智慧技術在不同真實工業環境中的適應性，不斷提高技術成熟度和實用化性能。通過進一步推進國家新一代人工智慧開放創新平台建設等方式，充分發揮人工智慧行業領軍企業、研究機構的引領示範作用，鼓勵各類通用軟體和技術的開源開放，打造更加完善的技術創新生態。充分發揮地方推動人工智慧發展的積極性，加強人工智慧應用示範，全面增強經濟創新力和國際競爭力。

三是繼續把人才隊伍建設作為人工智慧發展的重中之重。堅持培養和引進相結合，完善人工智慧教育體系，擴大研究生招生規模，加強人才儲備和梯隊建設，開辟專門渠道，實行特殊政策，實現人工智慧高端人才精準引進。

四是加強人工智慧倫理治理。人工智慧具有技術屬性和社會屬性高度融合的特徵，要圍繞人工智慧可能帶來的風險挑戰，加強人工智慧在法律、安全、就業、道德倫理和政府治理等方面的問題研究，引導人工智慧安全可控發展。

五是深化人工智慧開放合作。要堅持國際開放合作，圍繞人工智慧全球性技術難題開展研發合作，共同推動人工智慧發展與治理，共同制定人工智慧領域相關國際標准和倫理規范，積極應對人工智慧可能引發的全球性挑戰。

② ai技術就業前景

現在的求職狀況是競爭非常激烈。如果說7、8年前的狀況是各個專業轉CS的話，現在是全民轉AI。各個專業的，例如自動化、微電子、機械、通信、電子信息、材料專業，都有大量的學生在學習機器學習(主要是深度學習)。19年8月份幫忙面試了6個提前批的應屆生，都是985和211的，好像沒一個是計算機專業的，（不過以前並沒有人工智慧專業，大家好多都是非計算機專業的）但是印象中好像有四個同學回答的還是可以的。從ResNet到MobileNet，從SVM到XGBoost，都回答的頭頭是道（但是都不是很深）。另外，有個朋友做AI社區的，把我郵件放到他們的內推文章了，結果我收到了接近50份左右的簡歷，基本985、211、普通一本的都有，想當年，我參加17年秋招，投遞我就職的公司（CV四小龍）的人還很少，去東南大學的校招才十來個人參加，曠視在南京大學的宣講會留下來參加筆試的，也應該沒有40人。現在的情況是，211以下的基本很難找到AI獨角獸的演算法崗位了，除非是你有非常厲害的特長。依圖今年的演算法崗位競爭據說100:1，進BAT的演算法崗更難。當前的AI狀況是，學術界的研究熱點已經從感知智能轉向認知智能了，在CV方向，感知的基礎演算法（例如ResNet、SSD、YOLO、UNet、FaceNet、ArcFace）都是2018年前提出的了，2019年有突破性的、實用性強的演算法基本沒有出現了。深度學習演算法增長增長緩慢後，導致的結果：基礎的演算法越來越模塊化，調用它的技術含量也越來越低，演算法被越來越多的人掌握，大家都會BP推導，都能講清楚ResNet、SSD、YOLOv3的原理，導致競爭空前激烈；公司對演算法工程師的需求數量降低，至少不需要再養很多人去發論文了。公司對演算法模型的需求，在收集整理好數據，直接調用模塊化的演算法去訓練，甚至使用AutoML來自動搜索模型架構就好了。現在AI獨角獸應該都在把重點轉向產品，或者收縮戰略，集中到核心場景中了。就像近期地平線裁撤AIoT部門不少員工，將重點收縮到占公司收入大頭的自動駕駛相關產品的研發中了。我猜測，後面各個AI公司會精簡優化規模龐大的研究院，分流到相應的產品部門去。我並不是要看衰AI，個人後面的創業方向是做一個服務AI公司和個人開發者的產品，所以AI越繁榮，其實對於個人來說反而機會越大。只是，我越來越覺得，後面應該不存在體量龐大的AI公司，而應該是各個以AI為核心的產品公司，例如做工業檢測、物流機器人、自動駕駛、智能安防、智能醫療、智能客服的各個產品公司。做在線演算法API服務的，大概率會集中到BAT、華為這幾家出售雲服務的公司（API搭配他們的雲計算出售）。而純做演算法的公司，肯定是規模小，團隊精悍，聚焦有限幾個特定場景的公司。另外，雖然演算法崗位去大公司和明星公司比較難，但是去規模中小的公司還是不難的。畢竟我國又不是只有BAT 、TMD、 華為、商湯、曠視這幾家，中國還有多少萬家做演算法相關產品的小規模公司呢。如果非常想去大公司，可是演算法能力又沒那麼硬核，可能還是做前後端、客戶端開發進去的概率更大。寫了一篇更系統的文章假期在家，寫了一篇關於中國AI公司發展前景的文章，對AI發展感興趣的知友可以關注一下關於應屆生offer選擇的建議，請看這篇：————————————————————————————————————文末打個廣告，我開了一個公眾號：AIZOO，會在裡面分享人工智慧相關的實用的、前沿的技術和資訊，歡迎大家關注。

③ 計算機開發崗和演算法崗都有些什麼區別

其實只有在大廠這兩個崗位才會被分的很清楚，小公司的話一般都是混著用，畢竟演算法工程師都很貴，得保證利益最大化才行。

演算法崗

這種崗位負責新演算法的研發工作和論文的解讀、編寫，一般存在於一些大廠的實驗室，比如國內的阿里、網路、騰訊、華為，國外的openAI、臉書、deepmind等。而且學歷和專業要求極高，基本都是科班的名校碩士或者博士，這也是網傳的演算法門檻高的真正崗位，高學歷保證了技術水準的同時也保證了技術員的學習接收能力，保證了國外如果有新的技術論文可以第一時間解讀和實踐。

演算法工程師崗

目前我就是這個崗位，主要是負責將已經成熟的技術結合到商業項目中偏向業務一些，這個這個崗位就沒有演算法崗那麼誇張，基本上只要是好一點的本科計算機專業就夠滿足面試要求了，目前商湯、曠視、寒武紀這些都偏向這個方向。

其實還有第三檔的公司主要做的是產品，基本上就是調用模型然後應用到一些軟體中去，來優化產品功能，基本上懂一些演算法的開發就能做到這項工作。

④ 商湯科技(SenseTime) 這家公司怎樣

這家公司是一家開放創新型公司，它專注於計算機視覺和深度學習原創技術研發。是一家迅速發展的公司。

2018年9月20日，科技部部長王志剛向商湯科技授予「智能視覺國家新一代人工智慧開放創新平台」稱號並授牌。

起源於香港中文大學，由香港中文大學教授湯曉鷗創立，自主研發原創深度學習平台Parrots。 以「堅持原創，讓AI引領人類進步」為願景。

商湯科技成立於2014年，是計算機視覺和深度學習領域的演算法提供商。

2014年，商湯團隊發表DeepID系列人臉識別演算法擊敗Facebook，在全球首次超過人眼識別率。

商湯科技的核心團隊由兩大部分組成：一部分是來自麻省理工學院、香港中文大學、清華大學、北京大學的博士、碩士等；另一部分則是來自微軟、谷歌、聯想、網路等相關領域的從業者。

商湯科技已與香港中文大學、浙江大學、上海交通大學、北京大學建立了深度合作，共建聯合實驗室和研發中心，與清華大學、北京大學等多所高校成立研究團隊。

商湯科技主研發的原創深度學習平台SenseParrots，對超深的網路規模、超大的數據學習以及復雜關聯應用等支持更具優勢。商湯科技還自主搭建了深度學習超算中心，大幅降低了各類人工智慧技術的研發成本，並且縮短了開發深度學習演算法模型的時間。

⑤ 商湯科技的辦公環境如何

商湯科技的辦公環境很好。

作為全球領先的人工智慧軟體公司商湯科技以「堅持原創，讓AI引領人類進步」為使命，「以人工智慧實現物理世界和數字世界的連接，促進社會生產力可持續發展。

並為人們帶來更好的虛實結合生活體驗」為願景，旨在持續引領人工智慧前沿研究，持續打造更具拓展性更普惠的人工智慧軟體平台，推動經濟、社會和人類的發展，並持續吸引及培養頂尖人才，共同塑造未來。

特點：

商湯科技擁有深厚的學術積累，並長期投入於原創技術研究，不斷增強行業領先的全棧式人工智慧能力，涵蓋感知智能、決策智能、智能內容生成和智能內容增強等關鍵技術領域，同時包含AI晶元、AI感測器及AI算力基礎設施在內的關鍵能力。

此外，商湯還前瞻性打造新型人工智慧基礎設施——SenseCore商湯AI大裝置，打通算力、演算法和平台，大幅降低人工智慧生產要素價格，實現高效率、低成本、規模化的AI創新和落地，進而打通商業價值閉環，解決長尾應用問題，推動人工智慧進入工業化發展階段。

⑥ 商湯科技概念股有哪些

商湯科技概念股龍頭一覽
1、上海臨港。公司通過全資子公司臨港投資所投資的SenseSmart Management L.P.基金間接享有商湯科技0.03%權益；商湯科技全球研發總部落戶公司下屬漕河涇園區。
2、蘇寧易購。公司以約 5，000萬美元（摺合約人民幣為 3.43億元）的對價認購 SenseTime Group Inc.（商湯科技）增發的271，740，000股C-2輪優先股；商湯科技是中國領先的深度學習和計算機視覺的科技企業，在計算機視覺演算法和場景落地中擁有獨特的能力和優勢 。
3、東方網力。公司與商湯科技在業務及資本方面存在良好合作關系；商湯科技曾於2018年以3000萬領投公司子公司物靈智能取得4.03%股權；商湯在AI計算機視覺和深度學習技術引擎上的積累，在算力和演算法上將對物靈智能在持續建立圖像識別和深度學習上的領先地位產生核心技術的加持效應。
4、飛利信。公司與商湯科技簽署了戰略合作協議，雙方將依託各自優勢資源，在新型數字城市創新服務、人工智慧等領域展開全面戰略合作。
5、科大訊飛。參股商湯科技；公司持有商湯科技0.236%的股權?
6、立昂技術。公司與商湯科技在人工智慧和系統集成領域保持著持續合作的關系；公司曾與商湯合資成立新疆湯立科技有限公司（現為公司100%控制企業），湯立科技基於商湯的技術，已開發出面向智慧社區、景區的智能管理平台，智能門禁、人臉考勤系統、智能迎賓系統等軟體，正在進行市場推廣。?
7、和晶科技。重要參股公司環宇萬維（公司持有其48.57%股權，為第一大股東）與商湯科技達成戰略合作協議，雙方將在人臉識別技術的應用及相關技術產品等領域開展廣泛深入的合作，共同推動幼教生態建設，推進「智慧樹」的商業化進程。

⑦ 100萬年薪的演算法工程師在能力素質模型上有哪些差距

100W及以上的演算法工程師，基本屬於科學家了，大多數在這個領域的知名公司擔任leader的角色。知乎這樣的人其實挺多的，保護別人的隱私，我也不一個個艾特出來。這些人大多是名校博士，導師在業界非常有名。博士期間發表了很多頂會論文，拿過Google PhD fellow/Microsoft Fellow，或者做出了非常有影響力的工作。比如今年姚班的陳立傑和范浩強。眾所周知，學術是一個圈，而且還是一個挺小的圈；往往一個方向最好的幾家實驗室，還彼此認識，關系不錯。工業界雖然是誰行誰上，但演算法方向畢竟偏學術，特點非常接近學術界，帶有圈子屬性。現在演算法人才不僅貴，而且難招。大公司跟名校建立合作關系，請學術大佬來當首席科學家，他的博士也全都打包過來；創業公司利用自身的人脈關系，比如face++能招到不少清華優秀學子（創始人清華姚班），商湯科技招了很多香港中文大學的博士（創始人香港中文大學教授）等等。

⑧ 商湯科技和中興比較

摘要 近日，中興力維與商湯科技宣布達成戰略合作。雙方強強聯手，將利用中興力維的深厚行業積累及資源優勢和商湯科技領先的AI原創演算法，共同探索研究核心演算法、人臉識別、大數據、結構化引擎等人工智慧技術，以及在平安城市、智慧城市、雪亮工程等行業的落地應用，為客戶帶來極速、智能、友好的公共安全新體驗。對於投資而言 最好的辦法就是好公司都買入

⑨ 商湯科技十大股東

四川雙馬
股東關聯，IDG參與融資，IDG是四川雙馬的股東。
國中水務
參股關系，公司是商湯科技B輪戰略股東基金的股東。
蘇寧易購
參股關系，蘇寧聯合阿里投資商湯科技C輪融資。
中國平安
參股關系，中平資本參與商湯科技C+輪融資，中國平安為中平資本。
科大訊飛
參股關系，在投資者平台上恢復稱公司是全資子公司少量持股商湯科技。
飛利信
戰略合作關系，公司與商湯科技簽署合作戰略合作協議共同發展面向新型數字城市的智能化服務。
東方網力
合資公司公司，與商湯科技共同投資設立深圳市深王世界科技有限公司，公司持合資公司股份36.66%，除此之外，公司還一直與商湯科技創始人湯曉鷗教授團隊保持著密切的合作關系。
徐立，商湯科技創始人兼CEO。畢業於上海交通大學，香港中文大學。擁有十餘年計算機視覺、模式識別、圖像處理領域的研究和產品開發經驗。
徐冰，商湯科技聯合創始人兼任副總裁。
徐持衡，商湯集團主任工程師兼聯合創始人。畢業於清華大學。
【拓展資料】
作為全球領先的人工智慧軟體公司商湯科技以「堅持原創，讓AI引領人類進步」為使命，「以人工智慧實現物理世界和數字世界的連接，促進社會生產力可持續發展，並為人們帶來更好的虛實結合生活體驗」為願景，旨在持續引領人工智慧前沿研究，持續打造更具拓展性更普惠的人工智慧軟體平台，推動經濟、社會和人類的發展，並持續吸引及培養頂尖人才，共同塑造未來。
商湯科技擁有深厚的學術積累，並長期投入於原創技術研究，不斷增強行業領先的全棧式人工智慧能力，涵蓋感知智能、決策智能、智能內容生成和智能內容增強等關鍵技術領域，同時包含AI晶元、AI感測器及AI算力基礎設施在內的關鍵能力。
此外，商湯還前瞻性打造新型人工智慧基礎設施——SenseCore商湯AI大裝置，打通算力、演算法和平台，大幅降低人工智慧生產要素價格，實現高效率、低成本、規模化的AI創新和落地，進而打通商業價值閉環，解決長尾應用問題，推動人工智慧進入工業化發展階段。
商湯科技業務涵蓋智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊，相關產品與解決方案深受客戶與合作夥伴好評。並已在香港、上海、北京、深圳、成都、杭州、南平、青島、三亞、西安、台北、澳門、京都、東京、新加坡、利雅得、阿布扎比、迪拜、吉隆坡、首爾設立辦公室。另外，商湯科技在泰國、印度尼西亞、菲律賓等國家均有業務。