博弈战！数字货币脱颖而出，挖掘严重需要补涨的低位股

上海区块链技术和产业发展新闻通气会今召开
证券时报网10-31  21:45
证券时报e公司讯，10月31日，上海市经济信息化委组织召开了本市区块链技术和产业发展新闻通气会。会议介绍了当前上海区块链技术和产业的发展情况。会上，中国宝武集团、中远航运集团、同济大学、上海金融行业协会等机构分别向媒体介绍了各自运用和研发区块链技术的有关情况。

10月31日，LinkedIn发布的《中国未来技能趋势报告》显示，2019年中国人才掌握的技能中，增长最快的十大新兴技能分别为：合规、云计算、数据科学、小语种、风险管理、交互设计、人工智能、区块链、数字营销、全栈开发，其中全栈开发、人工智能、区块链技能增长率位列前三，小语种、合规等非技术技能跻身前十。

#中国区块链公司数量10年增7倍#，扶持政策最多
天眼查数据显示，2010年国内经营范围包含区块链的企业仅有379家，截至2019年10月28日，国内区块链公司已达27513家，较2010年增长7159%。同时，中国对于区块链的扶持政策多达106则，高居世界第一。 ​

上海区块链技术和产业发展新闻通气会今日召开10月31日，上海市经济信息化委组织召开了本市区块链技术和产业发展新闻通气会。会议介绍了当前上海区块链技术和产业的发展情况。会上，中国宝武集团、中远航运集团、同济大学、上海金融行业协会等机构分别向媒体介绍了各自运用和研发区块链技术的有关情况。

近日，中国工程院院士倪光南在中国企业高质量发展论坛上介绍全球信息和通信领域企业市值排名时表示，中国通讯技术发展迅速，全球前十名中，美国有 6 家，中国有华为、阿里和腾讯三家。华为虽然没上市，但评估市值是 13000 亿美元，世界第一。虽然目前我国整体排名仍然落后于美国，但已领先于韩、日、英、德等国家。
因此，倪光南认为，对于网信领域，我们不必太悲观也不要太乐观。值得乐观的是中国 5G 在世界上暂时领先，而同时，芯片等硬件以及操作系统类软件这两大短版也是需要我们重视的问题。
以下为全部演讲实录：
各位领导、各位企业家，这个会是我向优秀企业、优秀企业家学的机会，讲什么呢 ? 我想了一下，还是讲人才和创新。每个企业、每个企业家最关心的是这个问题，讲的不好，请大家指正。
首先，从这个时期，中美贸易摩擦以来经常碰到的问题，有人说到底中国行不行，是 " 厉害了我的国 "，还是没有创新了 ? 从我个人的看法，其实就是几句话，首先这是一个科学、客观的问题，比如 70 年以来，现在可以说我们总体网信领域，在网络、安全和信息化，网信办管的领域来讲，我们总体技术和产业水平位居世界第二，但下面会讲到，我们也有短板。
我拿的表怎样比较我们的水平 ? 这是以市值排行、龙头企业排行来看，大体上可以。在这个表上信息和通信领域，按照这个标准来看，华为没上市，但表上有，有些人评估是 13000 亿美元，世界第一，我想大概是没问题，从华为的业务情况、创新情况等是第一。
前 10 家里美国有 7 家，中国有华为、阿里和腾讯，三星也能排进去。其实大体上表现了我们这方面在世界上的水平，中国比起美国还是差的，但比起三星，显得大一点，总体来讲三星的水平，日本，英国、德国，大体上处于这个 " 长跑 " 的第三阶段，第一美国，第二中国，第三大概是这些发达国家，第四是印度等一大堆国家。这个表是比较客观的，所以我觉得不要太悲观，也不要太乐观。
但这个还不够，虽然中国从产业类别来讲世界最大，网信领域我们产业类别肯定是第一，平均第二，但我们在一些重要方面，特别是关键核心技术方面是短板。我画了两个大家知道，一个是硬件，中国的芯片不行。华为一受制我们发现还有软件，特别是基础类的，像是操作系统，这两大短版不补上，平均第二还是不行。
当然也有两个好的地方，第一是新一代信息技术，5G，毫无疑问，中国 5G 在世界上走得比谁都快，我看中国哪个城市都在部署 5G，你看外国有吗 ? 这是毫无疑问的，从跟跑到现在开始领跑了，当然，人工智能、大数据方面中国也很热闹，不敢说比别人好，但挺重视，所以和发达国家的距离要短一点。
当然，我们的互联网应用也很好，有人说不重要，基础不够、创新不够，这是对的，但以应用来倒逼基础的发展也是可行的，这不是说赶上了美国，但总体来讲，现在有些有利条件容易赶上。
要回答的问题是，既然平均第二，短板为什么不上去 ? 做不成 ? 我分析有两条原因，客观是建国 70 年来我们飞速发展，但人家已经发展了一两百年，我们有些地方肯定还不够。第二，人家对你有禁运、封锁和制裁，客观上要难一些。
此外也有主观原因，挺重要的，我举三条看大家是否同意：
一是 " 造不如买，买不如租 " 的影响。刚才我说了我们的短板，我们的芯片制造行业不行，美国垄断了，但我们不行，大家看华大九天的数据，先是 " 巴统禁运 " ( 巴黎统筹委员会 ) ，后来国家看不行还得自己做，于是于 1988 年启动国产 EDA 工具，叫做 " 熊猫系统 "，那时候做的还可以。
什么时候不做了 ? 1994 年不做了，因为巴统取消了对中国的禁运，大家说这是好事还是坏事 ? 好事是比较容易买到了，以前中国买不到软件，只能通过香港或其它途径进来，但 1994 年禁运取消以后就很容易买到了，有关方面觉得既然能买到还做它干嘛 ? 所以就停了，现在又再度启航， 2009 年成立华大九天，十二五核高基 EDA 重大专项，现在也在继续做，如果一直做，中间没有停，也许我们就有 ( 世界上 ) 第四家 ( 芯片企业 ) 了。
软件产业是中国增长最快的产业之一。软不如硬，重硬轻软是我们国家特别普遍的。 2000 年有个 560 亿，每年加一个，加到去年 63000 亿，今年是 70000 亿，很不错，企业很大，从 2000 到 2018， 18 年增长了 112 倍，请问在座的企业学家，你去找一找中国几万亿企业的产业，有那么快的吗 ?
我想找不到。这个产业发展非常快，第一是靠人才，中国软件人非常优秀 ; 第二靠市场，中国市场非常大 ; 第三靠什么 ? 资金吗 ? 建国以来我们在软件业上的投入不到 50 亿，那么长时间，那么大产业，国家有关部门投了不到 50 亿，也就是一年平均几千万，等于没有投入，基本上民间投的也很小，这个产业的投资不靠前，很勉强，软件人员勉强活着就行了。靠什么呢 ? 政策。
从 2000 年开始国家有个 " 国发 18 号 " 文件，正因为有了这个优惠政策，我们的软件业才出来，所以一靠人才、二靠市场、三靠政策，没有靠资金。今天国家很快要有软件基金出来，再加上资金的投入，相信我们的增速还能更快地提高。
所以这是非常重要的，软件产业要纠正，我们的国家重硬轻软，我们的地方领导很愿意搞硬件，因为如果硬件失败了，楼还在、设备还在，一查没事的，软件不敢投，投入几万亿万一不成功，来检查一看，人也走了，软件失败了不会留下什么，只有桌椅板凳和几台破电脑就没了，没法儿交代，所以我们目前的考核体制是不利于软件发展的，要冲破这个藩篱。
三是 " 穿马甲 "，网信领域里大家说的套话是把外国的产品包装一下国产推广，国家支持就特别大。这有一个什么毛病呢 ? 人们心里会认为我已经有了，不做了。再就是安全有隐患， ( 外国产品 ) 如果埋个 " 后门 "、" 漏洞 " 你都不知道，或者以知识产权为由告你，外国的知识产权，中方合资，本来是代理，光明正大的，一定要注意别把它包装成自己的，那样就知识产权侵权了。它容易麻痹自己，认为我们已经有了就不做了。当前国家重视安全，很多人都在做，如果不做，下面我会继续讲不做的危害性。
实行包括自主可控测评在内的多维度测评。一般测评是性价比认可，安全的测评，质量的测评，这个很重要，区分真正在网络安全的角度能否达到要求。
最近还出了一个事，自主可控测评应评估 " 美国技术含量 "，以前没有，并购人家的，知识产权收购过来就可以了，现在知识产权可能没有问题，但有实体清单的问题，有出口管制，美国技术含量超过 25%，美国就会制裁，涉及很多细节，涉及元器件、软硬件、材料等，比如汽车行业，过去多少年以前用了美国的技术的都可能包括进去，只要超过 25% 就不行，实际上是美国说了算。即使是出了钱并购过来的知识产权也可能会被套上这个，美国会说 10 年以前、 20 年以前这就是我的技术。所以我们要应对这个潜在的风险。
软件是推动新一代信息技术发展的驱动力，很多传统公司，比如宝马和波音，比如宝马 7，内置的软件超过 2 亿行代码，波音 787 客机中的软件代码超过 10 亿行，新一代技术硬件差不多，关键在于软件，十年前我到华为调研，华为说 70% 的研发人员是搞软件的，最近我问他们有多少了，他们说大概八九成。
硬件比较标准，特别是 CPU，大家往往都差不多，但一说人工智能、区块链、大数据、移动通信、虚拟现实，差别就在软件上，所以我们应该加强软件，而且我们在软件产业有很多优越条件，我们希望把软件搞好。
中国有丰富的软件人才资源，中国拥有世界上最大的人才资源，增量大，每年都培养出很多软件工程师，人才应该说是世界第一。这方面就不细讲了。
中国软件业概况，刚才我们比了世界上的公司，现在以自己为主来看，产业规模世界第二，市场也是第二，从业人员世界第二，约占世界 10%，相信很快就会是世界第一，产业布局较全面 ( 较好 ) ，龙头企业规模和数量较好 ( 华为、BAT 等等 ) ; 人员工资中等 ( 2017 年平均薪酬为 13. 03 万 ) ，人才创新性较好 ( 软件著作权、开源贡献量、双创数量、APP 制作量、研发效率、大赛数量 …… ) ，软件方面除了美国，中国，还有印度，印度也有一些优势，但在勤奋方面都没有能跟中国相比的，这种情况下中国不发展软件是很可惜的。
这是美国甲骨文公司的创始人拉里 . 埃里森的采访，他对软件的认识比我们有些领导的眼光都远，他说 " 不能让中国产出比美国还多的工程师 !" 他说原料、硬件等方面不怕，就怕软件，他说如果中国的软件领先了，人才更多了，对美国的威胁很大。
第三方面是开源软件促进软件业开放创新，开源软件已成为软件业的主流，受到了美国管制，但它要管制我们没有办法，我们主要是要增加像华为这样的企业，在软件业增加中国企业的参与者、贡献者、主导者。
最后，我们希望把开源这个在软件业已经非常成功的模式推广到硬件界，美国加州大学伯克利分校 2010 年发明了基于广泛使用且标准十分宽松的 BSD 许可证 ( Berkeley Software Distribution License ) ，用户可自由免费地使用 RISC-V 进行 CPU 设计、开发并添加自有指令集进行拓展，自主选择是否公开发行，或商业销售、或更换其它许可协议、或完全闭源使用。
它有什么好处呢 ? 完全开放，CPU 芯片在市场上站得住的指令集架构只有两个，一个是英特尔的 AMD，非常好，可惜你拿不到授权，它垄断了桌面和服务器领域，罕有对外授权，这个很难，但很难自主可控。一个是 ARM 的指令集架构 CPU，历史较长，在移动和嵌入式等领域占垄断地位，世界上很多公司花费数百万到数亿元费用向 ARM 购买 CPU 许可。现在出了一个新的 RISC-V，RISC-V 的优势有四个：
( 1 ) 设计优势
免除授权费用和知识产权风险的完全开源免费，这是 RISC-V 存在的主要意义。传统的芯片设计有时需要上亿研发费用、投入上百人的团队和花费大量时间，使得中小型科技企业不可能承担芯片研发，被迫只能使用市场上已有产品，既造成了芯片市场的绝对垄断，又丧失了发展的主动权 ; 而开源芯片设计可以将芯片设计门槛大大降低，甚至于 3- 5 人的小团队在 3- 4 个月之内，只需要几万元便能研制出一款有市场竞争力的芯片，十分适应于中小企业创业，市场前景广阔，能够有效促进芯片产业的繁荣。
( 2 ) 技术优势
RISC-V 指令集在最初设计时有其研发团队就明确表示要追求检阅，丢弃历史包袱。目前成型的技术代码集小、支持模块化，性能十分优越，能够满足从微控制器到超级计算机等各种复杂程度的处理器需求，支持从 FPGA、ASIC 乃至未来器件等多种实现方式。同时能够高效地实现各种微结构，支持大量定制与加速功能，并与现有软件及编程语言可良好适配。
( 3 ) 市场优势
随着人工智能和物联网等新一代信息技术的发展，各种场景下对于 CPU 需求日益碎片化，嵌入式应用前景广阔，低功耗、低成本和订制化需求越来越大，这使得 RISC-V 的精简、低功耗、模块化和可扩展的优势与数字经济未来发展方向十分契合。
( 4 ) 管理优势
最初的 RISC-V 指令集是 20 世纪 50 年代，因而大多数专利早已过期，在商业化和开源使用方面不会存在大的专利壁垒和成本问题 ; 另外，RISC-V 由 2005 年成立的基金会管理，这是一个非盈利的中立机构和开放社区，主要负责日常维护 RISC-V 指令集标准手册与架构文档，参与 RISC-V 相关规范地制定和软硬件生态系统的发展。基金会采取会员制管理，目前共有上百家会员单位，中科院计算所是发起和审计会员，阿里、华为是白金会员，这种开放式的管理模式能够有效地促进 RISC-V 社区的交流和创新，形成生态系统，从而降低研发成本，打破芯片市场的垄断。
这就是开源的好处，我们可以以新一代信息技术和它去培育生态。最后我们的目标是让世界出来第三种模式，完全免费开放，看看是否可以更好地满足我们的需求。

@股天乐  您再看看刚发的帖子啊  怎么就发不出去

再强的主题也挡不住人心溃散的大势

“清华大学和贝贝集团在人工智能(AI)领域的合作,不仅有利于人工智能人才培养,更有利于学术科研实践。”8月2日,清华大学电子系副教授李勇在“‘清华-贝贝’人工智能技术交流会”上如是说。他表示,社交电商是中国的创新,这两年清华大学与贝贝集团在社交电商机制、社交电商算法等方向的研究和探索,受到了全世界范围内学术界和产业界的高度关注。

清华大学电子系副教授 李勇
作为国内知名电商企业,贝贝集团自2015年开始就积极组建大数据团队,在人工智能领域展开探索。2017年,清华大学与贝贝集团共建人工智能研究生实践基地,共同探索“社交电商+AI”。如今,贝贝集团已在大规模机器学、深度学、边缘计算等领域取得不俗成绩。
1956年,达特茅斯会议上,美国数学博士约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一概念。2016年,在人工智能概念提出60周年之际,谷歌围棋人工智能系统AlphaGo以4:1的总成绩战胜围棋世界冠军李世石。60多年来,人工智能曾历经三起三落,但这丝毫不妨碍它在几乎一夜之间成为家喻户晓的“热词”。

而随着自动驾驶、智能语音机器人等概念不断出现,人工智能的热度持续走高。可对于许多人来说,经常挂在嘴边的人工智能似乎又距离自身非常遥远。但事实上,通过深入了解我们会发现,许多人们常用的搜索软件、新闻客户端、电商APP、游戏等日常应用的背后,都有人工智能的身影。
“贝贝集团旗下社交电商平台贝店就在许多方面融入了人工智能技术。”李勇副教授以清华大学与贝贝集团的合作研究成果举例,在贝店APP商品分享方面,人工智能深度学与多行为共同优化的商品精排算法,被运用于贝店APP商品分享页商品推荐模型的精排阶段,该算法提升商品分享率约10%;在供应链方面,建模促销因素影响的深度销量预测模型,被应用于供应链端销量预测任务,预测准确率相对减小约90%(离线效果),有效提升了供应链端效率。
会上,清华人工智能领域的博士、硕士还就与贝店合作的“数据驱动的社交裂变高潜用户识别”、“建模促销因素影响的电商销量预测”、“社交电商用户多行为建模”、“基于自动化机器学的推荐算法”、“数据驱动的用户邀约影响力理解”、“基于多样化兴趣的电商点击率预估技术”,共6个领域研究成果展开学术汇报。

贝贝集团合伙人、技术副总裁 徐裕键
贝贝集团合伙人、技术副总裁徐裕键表示,当前人工智能产业蓬勃发展,有挑战也有机遇,贝贝集团将持续与清华大学在计算智能、感知智能、认知智能方面多维度合作,通过贝贝网、贝店、贝仓等平台的优质应用场景,携手清华大学共同推动社交零售智能化发展。

2019北京智源大会上午在京开幕，来自国内外的100多位人工智能领域的顶级人工智能专家学者出席，探讨人工智能未来在技术、应用、产业等领域的发展。记者了解到，北京人工智能领域发展迅速，人工智能企业占全国近三成，相关人才占全国近六成，我国的14家国家新一代人工智能开放创新平台中，半数是由北京企业建立。
据介绍，智源大会是北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动，旨在打造成为北京乃至中国人工智能发展的“学术名片”，持续扩大北京人工智能发展的全球影响力。在上午的开幕式上，北京智源人工智能研究院院长黄铁军介绍了北京智源人工智能研究院的进展情况。作为北京市大力支持建设的新型人工智能研发机构，智源研究院在人工智能的数理基础、机器学、自然语言理解、智能信息检索与挖掘、智能架构与芯片等重大研究方向，全力支持科学家开展人工智能基础理论研究。
同时，中外人工智能专家围绕前沿问题展开思想碰撞。中国工程院院士、北京大学教授高文院士介绍了新一代人工智能开源开放创新基础平台“云脑”的建设进展情况。其余专家也围绕人工智能的能与不能，探讨了人工智能的未来发展走向。
记者了解到，本市大力推动人工智能等高精尖领域发展，今年2月，我国首个国家新一代人工智能创新发展试验区在北京启动建设。北京已拥有人工智能企业一千多家，占全国的近三成，百度、小米、京东、美团点评、字节跳动等龙头企业集聚，旷世、地平线等高成长企业纷纷入选2019年全球人工智能公司一百强等全球性企业榜单。北京市拥有人工智能的相关人才近4万人，占全国近六成，在我国的14家国家新一代人工智能开放创新平台中，半数是由北京的企业建立的。
据悉，大会期间还将围绕人工智能基础理论研究的前沿学术热点，包括自然语言处理、 脑科学、自动驾驶等应用落地等热点问题，举办9场专业论坛。大会还设置了北京人工智能前沿成果和智能应用场景体验展区，来自百度、京东、旷视、寒武纪等北京骨干人工智能企业展示了它们在人工智能领域的前沿新技术、新产品、新应用，全面展现北京人工智能技术前沿。

在2019年中国国际信息通信展上，深兰科技相关负责人在飞象网高端访谈中接受采访时表示，目前，中国人工智能总体水平跻身全球第一方阵。
随着5G的商业落地，5G技术将推动AI在应用场景的落地，并且大大降低AI应用场景的前端成本。
在国家政策以及5G的支持下，作为平台型、世界级的AI Maker，深兰科技将继续秉承“创新日新日精，前进永不停止的”企业精神，在全球的AI舞台上，凭借扎实的“基础研究”和不断落地的“商业应用”，推动AI的进一步发展，真正做到“人工智能，服务民生”。
以下为访谈全文：
记者： 请您介绍一下人工智能行业目前在国内的发展情况。
深兰科技：目前，我国人工智能总体水平跻身全球第一方阵，5G的发展则是全球第一，这为我国经济的发展创造了大好机遇。
5G和AI的到来，势必引领新一轮的科技革命和产业变革。在此背景下，5G和AI已被确立为国家重大发展方向，成为我国经济高质量发展的核心“推动力”之二。
对于这个人工智能行业来说，第四次工业革命是一个非常重要的历史机遇，在这样的重大历史转折点上，深兰也致力于成为能够用好人工智能技术的企业。
从整体行业来看，第四次工业革命（智能化）不同于第三次工业革命（信息化），第三次工业革命导致了产业空心化，影响了一代年轻人。下一个五十年，中国要引领第四次工业革命。核心技术要领先，工业现代化要补坑，去掉第三次工业革命的空心化。
从第四次工业革命的角度而言，第三次工业革命产生了大数据，是第四次工业革命的粮食。“数据是粮食，算法是工具、算力是基础”，互联网时代产生的副产品——大数据能够推动经济增长，数据经济是信息化和智能化之间的桥梁。
而引领这一次工业革命的技术，人工智能是首位，而后是量子技术，生命科学。深兰希望做这样的第一股冲击波，发出中国科技的声音，赋能一带一路国家。
记者：您认为人工智能的核心技术都有哪些？
深兰科技：拥有人工智能的核心技术，是实现高质量的产品应用开发的关键之一，以深兰科技为例，在计算机视觉，自动驾驶，生物智能和认知智能四大领域上，均拥有核心技术。
在计算机视觉方面，基于卷积神经网络算法，对视频图像进行处理分析和智能理解，以识别各种不同目标和事件。
针对自动驾驶车辆研发了基于高精地图匹配及多摄像头融合的交通灯检测识别技术，感知距离可达120米。针对无人零售研发了基于注意力、度量学、增量学的购物行为识别技术，精确判断购物情况。
在自动驾驶领域，深兰科技在自动驾驶领域致力于以视觉为主的多传感器融合技术，结合精准定位导航、强化学的决策系统和最优化车辆安全的规划控制技术，打造高性能、低成本、集成化的软硬件平台，并通过车规级前装一体化设计的系统车辆深度融合技术，打造平台级自动驾驶车辆级解决方案。
在生物智能领域，深兰生物智能由生物识别与AI基因两部分组成。通过自主研发的特征提取算法，获取手脉近红外成像下的图像特征，即为基于手脉的生物识别身份认证技术。
基于基因组数据和医学数据构建人工智能模型，涵盖疾病风险预测、筛查和治疗的全链条智能精准医疗应用平台。
在认知智能领域，重点研究新一代可解释性人工智能认知推理学框架，汲取传统符号推理和深度学（概率学）的优点，探索从符号空间到向量空间的更高效、更精准的新一代人工智能技术，突破传统深度学对大数据的依赖。
记者：人工智能已经成为大众热门话题，那么在未来，人工智能会在哪些领域影响到我们的生活呢？
深兰科技：本次展会上，深兰科技的以AI智能扫路机为代表的系列智能环境产品有参展露出，并且以智能环境领域的智能环卫（市外道路，半封闭场景）和室内清洁这两个细分领域为例，聊一聊AI对于我们生产方式，生活方式的影响和赋能。
智能环境方面，全国目前环卫清洁工人大约有800万人，环卫面临的环境遍布城市街道的角角落落，而随着城市的发展，一线环卫工人的用工主要以中老人为主，同时也有巨大的人力缺口。
相对于大型环卫作业车，小扫车由于吨位小，转向灵活，适用场景也多在封闭或半封闭区域道路，路况复杂程度较低，作业时速比较低，更适合目前自动驾驶技术的落地。
而产品的大量实际落地使用，同时也会给自动驾驶技术本身提供更多的行驶数据，帮助技术的优化迭代。
代表产品：AI智能扫路机
深兰科技智能环境的室外无人驾驶智能扫路机，通过将无人驾驶技术与传统环卫行业结合，针对不同作业路面以及作业环境，形成了不同规格的产品线。
目前主要集中在环卫市场的小扫车上，一辆智能扫路机可以替代6个或以上的环卫工人日常清扫工作，可以大大缓解环卫市场的用工紧张状况，从成本上，一辆智能扫路机在几年的使用周期上，可以帮助环卫企业节省大量的人力成本。
智能扫路机搭载深兰自主研发的人工智能计算机视觉、全场景图像识别算法，搭配深度学神经网络，融合RTK、深度摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯导等多传感器的自动驾驶技术，基于深度强化学的决策模型。
可实现完全无人的自动化清扫作业，能自主规划路线，自主识别障碍物（车辆、行人）并主动躲避，自动识别红绿灯，自动跟随或者超车，可行驶区域检测及局部路径优化，进行区域覆盖式清扫，循环闭环清扫等作业模式，突破正常清扫作业时间限制、提高作业效率，做到错峰作业，减轻道路行驶的压力，改善环卫工人的工作环境，保护其人身安全。
除了能完全实现无人驾驶，自动清扫作业外，还可提供客户完整的车辆监控数据云平台，支持远程对作业车辆的调度、监控以及实时指令控制。
智能清洁方面，与智能环卫产品一样，智能清洁（室内保洁）行业也有自己的特点，尤其目前室内保洁行业中，各种地面材质完全不同，不同的地面适用的保洁措施也是不同，每年全国新增的大型建筑都需要大量的室内保洁人员，对于保洁公司，室内保洁工作人员的用工荒甚至高于环卫市场的用工荒。
深兰科技从整个传统的保洁行业出发，针对保洁行业的特点，打造了一些列的室内保洁机器人产品，有清洗，吸尘和推尘的各产品线，可以满足各种场景下的室内保洁需求，同时也可提供客户完整的管理云平台，针对所有室内保洁机器人进行管理、监控、调度。
代表产品：洗地机器人
深兰AI智能洗地机器人，是深兰科技将无人驾驶技术与传统洗地机相结合，将传统清洁行业产品进行智能化升级，自主研发了基于低速无人驾驶技术的洗地机器人，解决保洁行业人力资源紧张、成本上涨等实际问题。
深兰AI智能洗地机器人，搭载了自主研发的室内激光SLAM技术，3D视觉识别技术，并融合超声波、陀螺仪等传感器技术完成室内复杂场景的激光高精地图建立、定位、障碍物识别、自主导航和避障等功能，内置的全覆盖路径规划算法，让机器人可以自主完成地图区域的全覆盖清洗工作，同时提供手动模式以完成简单或者更加全面的地面清洗作业。
代表产品：吸尘机器人
深兰AI智能吸尘机器人，是深兰科技将无人驾驶技术与传统工业吸尘器相结合，通过AI科技的赋能，自主研发的一款基于低速无人驾驶技术、适合大面积场景的工业级别自动吸尘机器人，硬件上配置大功率、高性能工业吸风电机以及大容量储尘空间。
同时，搭载了深兰自主研发的室内激光SLAM技术，3D视觉识别技术，并融合超声波、陀螺仪等传感器技术完成室内复杂场景的激光高精地图建立、定位、障碍物识别、自主导航和避障等功能，内置的全覆盖路径规划算法，让机器人可以自主完成地图区域的全覆盖吸尘工作，同时提供手动模式以完成简单或者更加全面的地面吸尘清洁作业。
记者：5G对于人工智能来说，会有哪些改变？
深兰科技：随着5G的商业落地，5G的技术推动了AI在应用场景的落地，利用5G的技术，可以大大降低AI应用场景的前端成本。
基于无人驾驶技术的AI智能扫路机
所有无人驾驶的AI智能扫路机均需要能随时保持与云服务中心的高速网络连接。4G网络已经可以提供很高的带宽，但是无人驾驶对数据连接的要求不仅是高带宽，还要有足够低的延迟。
4G技术可以在用户较少的时候提供不错的响应速度，但一旦基站附近的连接过多，每个用户的延迟也会明显增大。
延迟的增加对于无人驾驶汽车来说是非常危险的，一个刹车信号晚发出半秒就可能造成一次事故。因此，基于5G技术，可以实现无人驾驶车辆数据、高清视频图像无延迟与云端通讯和传输，数据可以多车共享，使得多车协同调度变为可能。
边缘计算
目前不论是AI智能扫路机、机器人还是基于视觉的无人零售，都依赖于前端的算法，而算力问题制约着所有AI设备的发展，要提供高算力，必须依赖高性能计算机，而单台机器都部署高性能计算机，高性能计算机意味着高成本，从而也限制了AI智能设备在应用场景下的实际落地能力。
5G技术提供的高带宽和低延迟，将使得所有依赖于高性能计算的设备可以将相关算法上升到云端，依赖于云端的高性能计算，为所有连接设备提供算法支持，可以大幅降低设备本身的前端成本，使得AI在应用场景的落地能力大大增加。
记者：目前，很多企业或者说业务都把自己贴上人工智能的标签，您是如何看待人工智能创业热的？
深兰科技：回顾国内人工智能的发展过程可以看到，公众对人工智能的认识、人工智能产业的发展和政府对人工智能重视程度都已经发生了很大变化。国家战略与政府推动是中国人工智能科技与产业健康发展之源，我们很幸运赶上了这个时代，国家为人工智能发展提供了“肥沃土壤”。
从产业层面而言，中国人工智能发展有独特的“核心优势”：第四次工业革命，是在互联网、大数据的基础上，以人工智能、量子科技、生物科学等新一代技术为推动力的技术革命和产业变革。在人工智能的核心要素中，数据是粮食，算法是工具，算力是基础。
在数据方面，中国有显著优势，且中国对于数据的开放及可提供的数据应用场景非常好，随着中国人工智能“算力”“算法”快速提高，中国人工智能产业有望迎来进一步发展。
由于拥有这么好的政策，环境等外部条件，使得中国的人工智能行业拥有了日新月异的迅猛发展。但与此同时，企业自身的“内功磨炼”，也是最终用好人工智能技术的“重要一环”。
作为平台型，世界级的AI Maker，深兰科技将继续秉承“创新日新日精，前进永不停止的”企业精神，在全球的AI舞台上，凭借扎实的“基础研究”和不断落地的“商业应用”，推动AI的进一步发展，真正做到“人工智能，服务民生”。