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未来人工智能的应用场景和发展趋势

来源:未知作者:admin 日期:2019/09/21 22:55 浏览:

  近几年,受产业技术、政策、投融资、领军企业产业生态布局的多维因素推动下,中国人工智能产业快速发展,成为全球人工智能产业热门发展地区之一。从中央到地方,各级政府正力推智慧城市、人工智能产业园区的建设,行业巨头公司正逐渐完善自身在人工智能的产业链布局,创业公司正加大在人工智能垂直领域的深耕深挖。

  人工智能产业链主要包括基础层软硬件、技术层算法和智能技术、应用层产品服务和解决方案,从应用层看人工智能产业发展主要呈现智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用领域。

  基础层面:主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品:AI芯片——主要包括GPUFPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件,是重点底层硬件。传感器——主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知,是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。

  云计算/大数据——主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务,以分布式网络为基础,提高计算效率,包括数据挖掘、监测、交易等,为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。减速器——作为一种相对精密的机械,主要为人工智能产品降低转速,增加转□◁矩,以满足不同场合下的工作需要,是重要的底层硬件。

  技术层面:主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别机器学习等四类核心技术:计算机视觉——包括静动态图像识别与处理等,对目标进行识别、测量及计算。主要应用在智能家居、语音视觉交互、AR\VR、电商搜图购物、标签☆△◆▲■分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销、三维分析等场景。

  自然语言处理——基于数据化和框架化,研究语言的收集、识别理解、处理等内容。主要应用在知识图谱、深度问答、推荐引导、机器翻译、预料处理、模型处理等场景。机器学习——主要以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在压缩技术、安防、数据◆◁•中心、智能家居、公共安全等场景。

  语音识别——通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言,并转换成文本和命令。主要应用在智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等场景。

  应用层面:主要分为智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用场景:智慧城市: 智慧城市涉及到交通、教育、医疗、零售等与用户生活息息相关的场景,把这些场景集合在同一平台上,增强用户使用习惯将会增强,粘性就会提升。各类场景互联互通,最终达到提升城市运维效率、提升资源管理效率、提升居民生活品质的目的。

  智慧生产:形成产品生产导向向需求生产导向转变的智慧生产流程体系智慧生活:涵盖智慧居住、饮食、健康监护管理、家庭管理等应用场景人工智能属于面向未来的新事物,应用场景是人工智能发展的主要驱动力。下面简要分析医疗、交通、教育、金融、生活、零售、安防、园区、环保、政务等10个细分领域的人工智能应▲★-●•●用场景及商业模式。

  智能医疗,从技术细分角度看,主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等;使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等;使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。从应用场景来看,主要有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等八大AI+医疗市场应用场景,其中医学影像和疾病风险管理为热门领域。

  智能驾驶其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。目前主要商业产品有无人驾驶出租车、无人驾驶卡车、无人巴士和无人驾驶送货车;无人驾驶车辆将设计拥有更高的安全性且能极大地降低人力成本,成为诸多相关企业的关注的焦◇=△▲点。

  智慧生活是一个以IoT为基础的家居生态圈,其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。市场热点集中在硬件支持、智慧场景应用、产品、平台等方面,主要有机器学习、无线模块、智能家庭•☆■▲平台、智能家居娱乐系统、家居安防、健康家庭医疗系统等智能家居市场八大热点。

  AI技术赋能金融领域,主要包括智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付、智能营销和智能客服★◇▽▼•等。从金融★▽…◇角度来讲,智能的发展依附产业链涉及资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的资金流动全流程,主要应用于银行、证券、保险、p2p、众筹等领域。

  AI+ 零售将实现零售购物的全面无人化、定制化、智能化,实现消费者购物体验的全面升级。典型的应用场景主要有智能提车和找车、室内定位及营销、客流统计、智能◇…=▲穿衣镜、机器人导购、自助支付、库存盘点等场景。

  智能安防是人工智能最先大规模应用,并持续产生商业价值的领域,主要依托低速无人驾驶、环境感知、目标检•□★△◁◁▽▼▼◁▼测、物体识别、多模态交互等技术,实现目标跟踪检测与异常行为分析,视频质量诊断与摘要分析,人脸识别与特征提取分析,车辆识别与特征提取分析等,实现平安城市、园区智能安防、校园智能安防、家居智能安防、金融智能安防等一体化智能建设。

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