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視頻發布者通過人工智慧AI換臉術將原版黃蓉的飾演者朱茵，換成了楊冪！真真假假，讓人根本分不出。
這是原版的朱茵截圖：
應用人工智慧換臉術後，把朱茵的臉換成楊冪：
再看這個，朱茵最調皮的表情
換成楊冪後，你能分得出這是假楊冪嗎？？？！
另外還有劉亦菲、楊冪、唐嫣、範冰冰..等等等等！
大家感受下：
2017年人工智慧的崛起氣勢如虹，創業者在資本的熱潮中狂歡，對AI可能給各行業帶來的革命性變革奔走相呼，然而在過去的2018年，區塊鏈的浪潮和共享單車的大起大落，卻一度讓人工智慧黯然失色、星光不再。
這並非壞事，遠離了喧囂泡沫，資本寒冬到來後的AI行業更加腳踏實地，無論科技巨頭還是創業公司，尋找基於自身技術能力和特點的應用場景成為重中之中，「落地」是這一年的主題。
過去一年，中國人工智慧產業的馬太效應愈發加強，當小公司們面臨普遍的融資困局時，頭部明星企業卻在紛紛刷新這個行業的融資記錄；早已完成AI產業布局的BAT率先進入全面應用落地時代，而處於熱門賽道的創業公司則面臨更加激烈的落地之爭；接下來的2019年，當投資的熱潮退去，面臨資金短缺和應用場景局限的小型AI創業公司，只有找到垂直領域的應用場景才能贏得更多生存空間。
據中國信息通信研究院數據，截至2018年9月，中國（不包含港澳臺地區）共有1122家人工智慧企業，這些企業分布於AI產業鏈的各個環節。
AI產業鏈按基礎層、技術層和應用層可劃分為三個類別。基礎層為整體產業提供算力，其中硬體部分包括晶片、傳感器與中間件，軟體是以雲計算為整個AI產業鏈提供算力計算能力平臺。
在基礎平臺領域，主要是騰訊、百度、阿里等巨頭提供，值得注意的是，比特大陸等礦機廠商正在向人工智慧晶片研發轉型。
AI產業鏈分布（騰訊深網製圖）
技術層則為整體產業鏈提供通用AI技術能力，其中感知層包括目前技術已相對成熟的計算機視覺和語言語音識別兩項機器感知任務；認知層定位為「機器大腦」，包括知識圖譜/語義分析以及智能問答/虛擬助手兩個核心領域；頂部的平臺層則以通用技術應用平臺的形式提供深度學習、模式識別等技術應用服務，對接應用層。
目前國內主要面向To C市場的創業公司基本都集中在技術層，比如提供語音服務的科大訊發、服務智慧型手機企業的商湯科技和曠世科技等等。
應用層則是具體的消費級終端應用和行業場景應用，消費級終端應用包括智慧機器人、智能無人機以及智能硬體三個方向；行業場景應用對接各類外部行業的AI應用場景，如自動駕駛、智慧金融、智慧醫療、智慧教育、智慧零售、智慧安防、智慧營銷、智慧城市等等。
除了部分消費級應用，這是一個龐大的To B市場。騰訊所提出的「產業網際網路」發展方向，和人工智慧緊密相關。
作為國內AI產業最重要的參與者，網際網路巨頭BAT在AI技術、平臺、應用場景和對外投資層面都已完成了全方位的布局，BAT專注的業務領域也反應到了其在AI產業的布局上，總體來說，百度圍繞平臺與自動駕駛；阿里側重人工智慧在數據服務領域的應用和底層技術；騰訊側重平臺和技術開放，對外均衡布局。
BAT人工智慧布局（騰訊深網製圖）
在去年底的世界網際網路大會上，李彥宏表示，百度希望構建一個基礎平臺，把人工智慧一些基礎的能力，比如深度學習的框架以及語音識別的技術、圖像識別的技術，開放給外部。在應用層面，李彥宏比較看好兩個場景：智能的家庭和智能的交通。
馬化騰則認為，未來人機人腦之間的整個未來外部網絡之間的互聯將是有意義的。未來10年內在新的人機接口方面將會有很多的變化，如果5G加上VR的基礎，加上續航能力，加上計算能力等被解決，一定程度上會有比較實用的VR計算軟體和AR計算軟體會出現，這也是劃時代的突破。
目前頭部的AI獨角獸創業公司集中在計算機視覺、語音識別、AI晶片、智慧金融、智慧醫療等技術成熟或應用場景廣泛的賽道內。
這些公司大多成立於2012年前後，技術背景出身的高學歷創業者感受到了AI技術的發展浪潮，搭建起團隊，從自己擅長的領域開啟創業之旅。請加微信公眾號：工業智能化(robotinfo) 馬雲都在關注
在市場還不了解AI的情況下開始創業，為這些公司贏得了大幅的先發優勢，在創投市場最為火熱的2016年，這些已經完成技術研發、團隊磨合以及初步市場試水的公司獲得了極高的估值融資，隨著資金的加持和口碑的積累，頭部創業公司的地位得到鞏固，成為中國AI產業的重要一極。
騰訊深網根據公開資料整理
在最為成熟的計算機視覺領域，商湯、雲從、曠視、依圖四家明星獨角獸公司均在金融和安防這兩個最容易落地且市場廣闊的領域廣泛布局。
在金融領域，商湯科技的客戶涵蓋了諸多網際網路金融機構與商業銀行；總部地處重慶的雲從科技，雖然宣傳力量和地域上不佔優勢，但卻是中國銀行業人臉識別的第一大供應商；曠視科技背靠投資方阿里巴巴，為支付寶客戶端提供人臉識別登錄功能支持，同時也為多家網際網路金融公司和商業銀行提供人臉識別服務；依圖科技則擁有完整的實名認證解決方案，依靠人臉比對及活體檢測技術，為金融企業提供從櫃面到自助設備再到移動端的全渠道解決方案。
在安防和智慧城市領域，商湯科技的主要落地場景是通過智能視頻解決反恐、罪犯抓捕和保障公共安全；雲從主要基於大庫檢索、動態布控、軌跡追蹤等核心技術與各個業務線的算法項結合，在多地公安系統內陸續落地應用；曠視科技以智能攝像頭硬體為基礎，涵蓋了人臉識別門禁、天眼監控系統、動態人臉識別監控、人證合一等多個應用方向；依圖科技研發的「蜻蜓眼」人像大平臺也已應用於公共安全領域，同時也為海關總署及中國邊檢等提供人像比對系統。
除金融和安防外，商湯、雲從、曠視和依圖四家公司在醫療、交通、零售等領域也存在不同程度的競爭。當技術和落地場景都差別不大時，激烈的廝殺也再所難免。
不過對於資本寒冬中依然「不差錢」的AI獨角獸公司來說，除了拓展不同領域的應用場景外，通過股權投資加速自身商業落地也能成為另一種選擇。
2018年8月7日，商湯科技領投影譜科技13.6億元D輪融資，更早的6月21日，商湯科技還領投了醫療網際網路公司禾連健康7500萬美元B輪融資，後者投後估值近10億美元——獨角獸開始造小獨角獸了。商湯目前已經公開的投資案例包括51VR、禾連健康、蘇寧體育、影譜科技等7個項目；
11月2日，曠視科技出現在了連鎖便利店「好鄰居」新一輪數千萬美元融資的投資方名單之中，外界普遍認為當前連鎖便利店行業對門店AI設備的持續投入和數位化改造是兩者合作的基礎。商湯、曠視們一邊融資一邊投資的現象也被視為當前頭部AI企業商業落地競爭白熱化的縮影。
人工智慧賽道涵蓋了中國各大主流投資機構，包括真格基金、紅杉資本中國、IDG、創新工場等基金和騰訊、阿里、百度、聯想等產業資本。
資本環境的活躍顯然對AI產業的培育有極大的推動作用，而資本與企業間的相互促進，也增強了中國AI產業的整體實力。
騰訊深網整理（排名不分先後）
2018年，資金集中湧向頭部公司是AI創投領域的大趨勢。即使面對資本寒冬，商湯科技、優必選、曠視科技等熱門賽道上的明星項目依然受到追捧，以商湯科技為例，這家計算機視覺技術領域的獨角獸公司僅在今年4月至9月期間就完成了C輪、C+輪和D輪總計高達22.2億美元的融資，估值攀升至60億美元。
IT桔子的統計數據顯示：2018年AI領域投資事件共410起，投資總額1078億元，相對2017年，投資事件減少了1/3，但投資總額卻增長了1/4。被投項目中早期項目獲投減少，C輪及之後項目比重增加。這一方面意味著初創型AI公司融資難度的加大，另一方面也印證了資金正流向頭部公司的現實。
從技術層面來看，計算機視覺仍是創投圈最受歡迎的人工智慧技術，這與其較高的技術成熟度和在安防、金融等行業的廣泛應用場景有關。除了商湯科技，同為CV領域獨角獸公司的曠世科技、依圖科技和雲從科技也均在過去一年中完成數億美元的融資。
但另外一項相對成熟的AI技術——語音識別，卻鮮少見到大額融資，計算機視覺賽道第一梯隊的公司估值已高達數十億美元，語音識別賽道上第一梯隊公司的估值卻普遍只在30億元左右。
和網際網路行業相同，人工智慧公司的商業模式也基本可分為To C、To B和To G，尤其是To G類業務中每年超過萬億元預算的安防市場早已成為眾多AI創業公司競爭的紅海，但由於語音識別賽道先天缺乏To G類應用場景，其營收和估值規模與視覺識別賽道上的公司自然也就不能同日而語。據億歐智庫此前發布的數據顯示，計算機視覺頭部公司2018年的營收能達到20億元左右，而語音識別領域頭部公司的營收主要集中在2億元上下。
從行業應用來看，智慧機器人、智慧醫療和智慧金融仍然受到各家投資機構的青睞。智慧機器人賽道中，優必選科技以8.2億美元的C輪融資額成為僅次於商湯科技的年度融資亞軍，達闥科技、Geek+（極智嘉）、圖靈機器人等玩家也均獲得資本垂青完成融資；智慧醫療領域，匯醫慧影、推想科技、深睿醫療等項目都在融資上有所斬獲；智慧金融賽道的第四範式也於近期完成10億元C輪融資，這家人工智慧技術與服務提供商以12億美元的估值躋身行業內的新晉獨角獸。
如果說2016是AI產業化元年，2017是AI產業化布局之年的話，那麼2018無疑是AI應用落地之年。隨著BAT等巨頭紛紛完成在各自賽道的布局，2018年，幾家巨頭在AI產業應用落地上都交出了漂亮的答卷。
7月的百度開發者大會上，李彥宏宣布百度L4級別自動駕駛巴士阿波龍已實現量產；11月，李彥宏在百度世界大會上宣布百度將推出AI智能城市「ACE王牌計劃」，同時宣布的還有百度Apollo和一汽紅旗量產L4級別自動駕駛乘用車以及百度與沃爾沃合作生產電動自動駕駛汽車的計劃。
3月的MWC中，阿里巴巴將城市大腦展現在全球媒體面前；6月，高德地圖聯手阿里雲今日發布城市大腦·智慧交通戰略，城市大腦·智慧交通公共服務版也首次亮相。阿里高德城市大腦·智慧交通將首批在北京、上海、廣州、杭州等50個城市落地，其願景是平均為每個用戶每次出行節省10%的時間；
6月，騰訊正式發布首個AI醫學輔助診療開放平臺，宣布開放旗下首款AI+醫療產品「騰訊覓影」的AI輔診引擎，助力醫院HIS系統、網際網路醫療服務實現智能化升級，構建覆蓋診前、診中、診後的智慧醫療生態。11月，騰訊AI Lab發布AI輔助翻譯產品Transmart，這款基於騰訊自研神經網絡機器翻譯引擎的產品，能提供實時譯文片段智能推薦，並為合作夥伴提供輔助翻譯API與定製化服務。AI的應用落地時代已然到來。
當BAT們在各自賽道上領跑應用落地的同時，面臨高估值、低營收壓力的AI創業公司也將尋找契合自身技術特點的應用場景、實現營收作為工作的重點，但現實的情況是，在產業鏈的各個賽道上都擠滿了選手，商業化落地的競爭已經非常激烈。
2019年，更多AI創業公司亟需找到技術和算法的應用場景。
科大訊飛董事長劉慶峰表示，未來3至5年是人工智慧最關鍵的格局確定窗口期。在這3至5年，誰能讓人工智慧應用真正形成規模、讓應用落地，誰就能在未來智能產業中佔領先機。但從過去的一年來看，留給AI創業公司的時間可能沒有那麼長。
資本寒冬之下，「落地」是貫穿2018年的主題，當巨頭完成布局後紛紛轉向各自各自擅長的領域開始商業落地的跑馬圈地；AI獨角獸們也在拓展應用場景的同時，以股權投資等方式向平臺化轉變；而面臨資金短缺和落地場景局限的小型AI創業公司，被市場洗牌淘汰或是必然。
預測2019年將會有大量AI公司倒閉的觀點逐漸成為主流，但創業者對環境改變的適應能力也應該得到重視。寒冬中，投資的天平向場景傾斜，鼓吹數據和算法已不再是融資路上的通行證，創業者也變得更加腳踏實地，開始強調訂單、客戶、商業化布局。2019年，那些能在垂直領域找到應用場景的AI創業公司，也將贏得更大的生存空間。
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企業高端的股權私董會，資本戰爭的軍師
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