系列1: 这里
系列2: 这里
看几十页只摘抄一句的感觉比看一页摘抄十几句的感觉棒！各家对AI的概念、发展历程、技术、产品、市场、趋势的理解大同小异，有的机构错字和格式问题严重，有的（尤其是细分领域研报）的设计感很赞！
【Meet the 2017 RBR50: Top 50 Robotics Companies -- by Robotics Business Review】
The “big four” of industrial automation -- ABB, FANUC, KUKA, and Yaskawa Motoman. They all serve automotive manufacturing, which is the first and still the biggest user of robotics
【企名片：2017AI图谱大报告】
200家图谱（重点36家）
2016国内人工智能方向企业总计1000家左右，其中一半左右已经获得投资
AI爆发的2个重要时点：2011DL；applesiri；2016年4月GoogleCEO致股东信中说ML是AI和计算的真正未来
图谱涵盖10大类别： 硬件支持； 技术平台（专注ML、模式识别、人机交互三项技术；大公司纷纷开源自己DL框架）； 技术平台-NLP技术平台-CV技术平台-生物识别 通用应用（个人私助，chatbot、机器翻译这类公司） 行业应用（智能投顾；AI医疗；智能驾驶；智能客服；智能法务；智能教育；智能安防） 无人机 硬件机器人 媒体（国内发展比较好的几家：AI100；新智元；人工智能学家）
应用类企业获投占比最高（67%）
AI投资机构top10： 真格；IDG；红杉；创新工场；明势资本；英诺天使基金；臻云创投；联想之星；北极光；晨兴/经纬/线性资本/达晨/GGV/金沙江创投
二级市场：新三板67家，A股16家。有竞争力的大致2类：具有AI产业升级基础的智能高端制造业；数据化方面技术实力强的
新智元：“AI社群三体模式”（AI领域的社交资讯平台、专家智库平台和产业基金）
eg.商汤科技的人脸识别
【人工智能与设计的未来--同济特赞设计与人工智能实验室】
观察：
需求侧的极度细分（人性经济）；超细分时代（具有不可替代的超细分技能）
在线/连接/交互：
1.0 info的在线；2.0关系的在线；3.0物的在线；4.0技能的在线；X.0心&脑的在线
人机交互的新组织（整合工作流；外包+内部人才+机器；用交互摩擦最少的途径完成）
技能的民主和数据的垄断共存。
技术摧毁旧工作，但总能创造更多新工作。
最后：设计的工作不追求确定性，反而受益于不确定性。 设计的AI并不以获得合适答案为目的，而是可以创造不确定性--来启发设计师。 人创造的瓶颈是人自身经验/逻辑/方法，AI可否帮我们超越这个瓶颈，让人的创造进一步释放？
【人工智能产业综合报告--亿欧】
神经网络发展历程：M-P神经元模型；单层感知机；多层感知机(MLP)；深度学习神经网络（DNN）；卷积神经网络（CNN）；递归神经网络（RNN）；...
DL存在缺陷：理论创新还不明显；目前DL只适用于神经网络；不可解释性
其他摘抄与前两期类似，省略
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