ai淘财是正规的吗(ai基金投资公司)

是。ai淘财是一家从事量化投资交易的金融科技公司，其是在工商局登记备案的一家正规公司，其核心产品是AI交易引擎，公司致力于帮助证券、基金等各类资产管理机构。

人工智能基金有哪些

人工智能基金有很多，例如：

1、南方高端装备（202027）；

2、长盛高端装备（000534）；

3、华宝兴业高端（000866）；

4、前海开源人工（001986）；

5、前海开源高端（001060）；

6、工银瑞信高端（000793）；

7、银华高端制造（000823）；

8、天弘中证高端C（001600）；

9、天弘中证高端A（001599）；

10、华夏高端制造（002345）。

温馨提示：

1、以上信息仅供参考，不作任何建议；

2、入市有风险，投资需谨慎。

应答时间：2021-04-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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又一AI公司被戳破谎言：伪装到你做到为止真的很难

域名多个 AI, 融资可能多 50%。为了「梦想」，先画个饼不失为上策。

「fake it till they make it」（假装做到，直到你做到为止）这句话，在创业圈一直非常流行。

鉴于许多创业公司以及成熟企业的产品都不会在 100% 成功后才发布，这似乎是一个圈内默认的操作。但有一个疑问：

在开发人工智能技术方面，当初创公司也在假装（fake it till they make it）的时候，多少才算太多？

弓满则断。

获得资本与缓冲时间的代价，是要冒着「善意谎言」还没有兑换成现实就在中途被戳穿的巨大风险。

上周， *** 刚刚曝光明星公司 One Concern 制作的 AI 灾难应对解决方案名不副实，灾难预测的部分结果被灾后专家与工程师认为可能会有致命缺陷；

今天，华尔街日报就做了另一个披露：

声称正在建立人工智能 app 开发平台的印度创业公司 Engineer.AI，其实并没有真正使用人工智能开发应用程序。

相反，真正的贡献者是使用手动方法的员工们。

根据 Engineer.ai 创始人 Sachin Dev Duggal 的公开演讲以及宣传资料显示，Engineer.ai 开发的一项名为 Natasha 的人工智能软件能够帮助任何人创建定制化 app。

换句话说，任何人都可以在这款 AI 辅助工具的帮助下通过点击网站上的菜单来迅速创建一个移动应用程序。大致流程如下：

用户可以选择任何自己喜欢的现有应用程序模板（如公司网站给出的例子是订披萨的 app）。然后 Natasha 在很大程度上会自动创建一个相似的应用程序。

公司表示，由于支撑流行应用程序的大部分代码都是类似的，因此该公司的「人工智能软件」已经掌握了这里面大部分结构，可以帮助用户自动组装新的应用程序。

这将使得整个过程比传统的应用程序开发更便宜、更快捷。

至于效果如何，华尔街日报援引 Engineer.ai 发言人称——「在公司最近开发的一个 app 过程中，大约有 82% 是由这款软件『在第一个小时内自动生成的』，这就是 AI 的魅力。」

然而，Engineer.ai 的内部工程师在接受华尔街日报采访时却透露，AI 并没有像这家公司声称的那样为应用程序自动汇编代码。

他们指出，该公司的大部分工作依赖于印度和其他地方的「人工工程师」。而且即使考虑到 科技 创业公司普遍存在的「伪装到你做到为止」的心态，公司关于人工智能的应用也被夸大了。

当被媒体问及该公司有哪些使用人工智能的案例时，公司曾表示，客户需要支付的价格和工程时间表都是完全自动计算出的。

「其中一部分过程使用了自然语言处理，这项人工智能技术主要是为了识别和理解文本或语音。

另外，还使用决策树（基于选择的图形或模型）将任务分配给开发人员。」

然而，一些现任和前任员工则向华尔街日报透露，实际上一些定价和时间表的计算是由传统软件产生的，而且大部分工作总体上是由员工手动完成的。

这些人甚至还表示，该公司并没有多少自然语言处理技术能力，而公司内部使用的决策树不应被视为人工智能。

这个说法得到了瑞典深度学习软件公司 Peltarion 创始人 Luka Crnkovic-Friis 的认同。他认为，称决策树为人工智能通常「有些牵强」。

「如果你告诉客户你正在使用人工智能，他们可能不会期待使用一些上世纪 50 年代的技术。决策树其实是一项非常古老和简单的技术。」

有趣的是，就在本月，Engineer.ai 又悄悄在网站上对自己的技术与产品做了一些更加细致的解释与说明。

他们把介绍修改为「平均约 60% 的可复用软件是由机器生产的，其余部分是人工生成的，用于开发应用程序」。

我们并不是完全自动化的应用程序开发。相反，我们依赖于人工与人工智能的合作关系，其中可复用软件 (在传统软件开发中，重复代码约占产品的 60%) 是机器生产的，其余 40% 是机器生产的;大多数项目的独特之处在于「人工生产」。我们相信人类的创造力和才能将永远是创新和构建之旅的一部分。

实际上，从实用的角度来看，花费巨资进行完全自动化开发对我们没有任何好处，而我们可以通过专注于用自动化来解决那些重复性强和效率低下的工作（虽然 80-20 规则是经典，但我们是 60-40 规则!)，进而实现客户的利益。

除了产品的技术应用受到质疑，其在推出产品的时间上，也被认为遵循了「fake it till they make it」的原则。

Engineer.ai 一位熟悉公司运营情况的人士透露，在刚刚过去的两个月里，公司才开始构建自动化应用程序构建所需的技术。

他补充说，公司距离将人工智能技术应用于其核心服务其实还有至少一年时间。

当然，作为一项有门槛的技术，越来越多的创业公司已经发现构建人工智能比预期要难很多。 但除了技术本身，收集数据来训练支撑这种技术的机器学习算法可能也需要花费很长时间。

为了训练新算法模型，像 Engineer.ai 这样的应用程序开发商需要从客户那里收集成千上万的请求，并将它们与工程师构建的代码相结合。

但华尔街援引几位熟悉 engineer AI 的人的话称，这家公司还没有收集到足以支撑人工智能技术得以应用的数据。

不过公司发言人反驳，他们已经收集了超过 6 亿条记录以构建更好的 AI模型。

另外，在今年 2 月被解雇又同时向公司提起诉讼（这些在此前都没有被公开）的Engineer.ai 前首席业务官 Robert Holdheim 也同时披露了创始人 Duggal 曾经告诉自己的话：

「他说，每个 科技 创业公司为了获得资金都会夸大其词。我其实是认同的，这并不奇怪，只有这样才能让我们有钱得以开发这项技术。

但是 Duggal 曾告诉投资者，工程师已经完成了 80% 的开发工作，但事实上，我们还没有开始开发这个产品。」

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域名多个AI，融资可能多50%

「fake it till they make it」究竟是对是错，我们无法给出一个确切得结论；而人工智能技术在许多情况下，的确能够帮助企业省钱或更精准地找到目标用户。

但投资领域不得不面对的现实是，在 科技 领域，评估一家公司究竟有没有有效利用人工智能技术是一个日益严峻的挑战。

由于人工智能技术本身十分复杂且定义模糊而松散，非专业人士很难辨别它何时以及怎样被部署及有效利用。

面对投资方，许多创业公司都说自己在使用人工智能作为主要吸引公司客户的方式，但这种说法往往很难经过严格审查。

因此通常情况下，拿出一份「由 AI 驱动」的解决方案，的确更容易得到资本的厚爱。

根据权威数据分析机构 CB insights 提供的数据显示，人工智能创业公司的平均交易规模从 2013 年到 2018 年几乎翻了三倍。

而另一家数据分析机构 PitchBook 也表示，2018 年风险投资对人工智能创业公司的投资几乎比上一年翻了一番，达到 310 亿美元。

特别是域名含有「ai」的公司的数量，在一年内增长了两倍多。目前这种收费的域名扩展在全球 科技 创业公司中非常受欢迎。

此外，就在上个月，日本 科技 巨头软银集团又公布了一个以人工智能技术为主的投资基金——愿景基金 2 期，预计资本总额为 1080 亿美元。

而作为一个已有两年 历史 的资金池，愿景基金 1 期的资金总额也已经达到了约 1000 亿美元，其中有大约 700 亿美元已经被注入到若干家 AI 技术公司里。

总部位于洛杉矶的 Engineer.ai，就在去年从包括 Deepcore inc. 在内的投资机构那里筹集到 2950 万美元，而 Deepcore inc. 正是软银的全资子公司。

软银等机构不断的资金投入，一方面可能会继续提高 AI 公司们的市场估值，而另一方面，也让许多技术专家和部分投资者的质疑声更为统一。

「人工智能技术到目前为止最大的问题其实是——『承诺过多，但却实现不了』」，这是布鲁金斯学会智库技术创新中心主任 Darrell West 在上周发出的感叹。

「从几何时，这已经变成了一种营销手段。」

就像我们刚才在第一部分所提到的，这项技术的应用有着清晰的门槛。

一方面，它虽然可以很容易地在测试或初步形式中起步，但实际规模化部署要困难很多。

另一方面，获取和标注必要的训练数据来建立有能力的人工智能模型可能极为昂贵和费时，这也是为何周一我们报道过的一家硅谷人工数据标注公司能够在 3 年内成长为独角兽的根本原因。

只是，鉴于一些投资方并不十分出色的辨别力和技术应用的有限性，不知道从什么时候开始，创业者们对 「只有用人工智能做挡箭牌，才能筹集到更多资本」 的领悟愈加上瘾。

英国投资基金 MMC Ventures 的一项针对 2000 余家 AI 技术公司的调查显示，声称自己有某种人工智能技术的创业公司能够比其他软件公司多吸引15%~ 50% 的资本。

然而他们也表示，其中 40% 甚至更多的公司其实根本没有使用任何形式的人工智能技术。

波士顿咨询的人工智能专家 Philipp Gerbert 则认为，不能把责任都归于创业公司。

全球对人工智能融资的浓烈兴趣以及多国之间展开的「技术军备竞赛」，促使创业公司和上市企业开始将自己标榜为人工智能技术+服务机构——

「即使它们可能只有一个简单的聊天机器人。」

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人才稀缺，但AI公司却越来越多

「AI 人才」是技术圈这几年少数讨论热度持续走高的话题之一。然而，这个话题也让我们延伸出一个抓破头皮也搞不明白的矛盾点：

一方面，AI 人才已经紧缺到了各大培训机构都开始出售「AI 速成班」的地步，而为何另一边，自称有 AI 技术的企业却如雨后春笋般出现？

Engineer.ai 另一个被质疑的问题，正是出在人才身上。

华尔街日报判断这家公司可能缺乏一批深度具备机器学习或人工智能专业知识的高级工作人员。

因为当第一次被要求介绍一个具有人工智能技术背景的高级雇员时，他们只提供了一个名字。

这很容易让人想到上周被 *** 质疑的 One Concern，其也存在「缺乏有研究成果的在职 AI 技术开发者」等人才问题。

显然，这不是一家企业的窘境。

有行业人士透露，目前很多自称拥有 AI 技术能力的企业，将利用廉价人力作为暂时的权宜之计，以便于在不断招人以及收集到数据以后推出真正的机器学习算法。

「我认识的一家公司说正在使用人工智能软件读取和收集收据，而实际上他们是用人类在做这项工作。这在行业里也不是秘密。」

从 2015 年到现在，对相关人才的需求已经从 AI 技术领域扩展到了更宽泛的行业领域，这也让企业对具备人工智能、数据科学和相关领域技能的员工需求呈现激增态势。

根据美国技术行业组织 CompTIA 在 6 月公布的一项数据显示，IT 行业的失业率在 5 月份降至 1.3%，呈现 20 年来的最低水平。

这更加剧了对稀缺人才的竞争。

因此，在这类技术人才更容易朝大企业、明星创业公司聚拢的过程中，或许对新公司以及行业性技术公司的考量，并没有如外媒讲的那样难以分辨。

中国人工智能领域投资机构10强榜单是？

中国人工智能领域公司共有709家，36氪梳理了其中获得融资的349家创业公司，向74家投资机构发出调研邀约，通过比对数据库和调研数据，从投资项目数量、投资金额、项目参与度（领/跟投）、投资判断力（项目估值/进入下一轮比例）等重要维度，评选出中国人工智能领域投资机构10强（注：本次评选中资料透明度和可信度是作为初级筛选被投企业的重要维度）。

中国人工智能领域投资机构Top 10获奖理由

北极光创投

代表项目：Drive.ai、爱特曼、Gmems

获奖理由：以早期、科技、中国三个词为出发点，北极光创投以资本助力了大批技术驱动型公司，并将它们逐步打造成全球领先企业。在人工智能领域，北极光的布局遍布机器学习、智能汽车、增强现实、机器翻译多个领域。

创新工场

代表项目：智融集团（用钱宝）、驭势科技、旷视科技

获奖理由：创新工场以技术型投资为特点，在人工智能领域布局超过30个项目，以其人工智能工程院为平台，帮助创业者开发人工智能场景应用的无限可能性，是推动科研成果向产业实践转化的资本先锋。

IDG资本

代表项目：SenseTime、Rokid、ZOOX

获奖理由：IDG资本以技术为驱动，从云计算到人工智能，IDG资本始终保持对前沿科技领域的敏锐度，主导投资明星项目商汤科技，并在智能医疗和智能交通领域出手频繁，发掘市场痛点。

经纬中国

代表项目：蓦然认知、深醒科技、库柏特

获奖理由：经纬中国相信人工智能是继移动互联网后最大的浪潮之一，他们快速布局了语义识别、人脸识别、智能汽车、机器人等领域，投资案例包括智能交互决策引擎技术的领航者蓦然认知、领先的工业机器人“大脑”库柏特，以资本豪赌智能技术的下一个十年。

联想之星

代表项目：旷视科技，思必驰，Airmap

获奖理由：联想之星被称作天使圈中“最著名的隐士”，低调、果敢的风格让他们在前沿科技领域斩获多个明星项目，投资的项目包括人脸识别准确率世界第一的旷视科技、世界第一人机对话技术提供商思必驰，是用资本撬动科技发展的全球化推手。

明势资本

代表项目：车和家、李群自动化、知觉科技

获奖理由：明势资本在人工智能领域下捕获的20余个项目，涉及芯片、深度学习等基础技术，也覆盖到了人工智能各场景下的终端产品。他们深耕并用资本投票这个极有未来价值的领域，为人工智能的技术发展起到了深远的助力作用。

源码资本

代表项目：今日头条、趣店集团（趣分期）、车和家

获奖理由：源码资本坚信人工智能是如今时代最激动人心和最具变革性的机遇，相比纯粹的底层技术，他们更擅长抓住那些能提供应用层的行业解决方案的平台级公司，在垂直行业中找到价值创造点，真正做到了以资本为撬动，让“智能＋”为行业赋能。

英诺天使基金

代表项目：臻迪科技 、Novumind 、智行者

获奖理由：英诺天使基金秉承“投资创新、成人达己”的信条，深耕人工智能领域，尤其在机器人领域成绩出色。明星项目包括智能机器人新秀臻迪科技、人工智能计算平台异构智能（Novumind），是人工智能领域天使投资的绝对领跑者。

云启资本

代表项目：Roadstar，擎朗机器人，Robby机器人

获奖理由：成立3年、近50个项目，云启资本将绝大多数注意力交给了云计算、大数据和智能相关领域，在机器人领域的布局尤为出色。研究驱动投资，布局养成格局，云启资本，助力人工智能创业者接近宏伟梦想。

真格基金

代表项目：依图，出门问问，驭势科技

获奖理由：真格基金是最早关注人工智能领域的投资机构之一，在计算机视觉、机器学习、智能医疗等领域十分活跃，在天使轮投资了依图科技、出门问问等明星项目，是人工智能领域名副其实的独角兽捕手。

以上排名不分先后，仅按机构名称首字母排序

ai龙头股票有哪些

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中科金彩:AIGC龙头股。 中科金彩(002657)2月6日报17.99元。至15: 00，该股报18.430元，涨0.88%，成交5.71亿元，换手率10.51%。