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  • 人工智能时代海康威视业务发展生态 人工智能时代的新海康算法+芯片+应用的新...识别技术也已经发展到了一定的高度技术上足以满足人工智能的应用条件 二是随着摄像头的增多产生的数据量之大已不可同日而语因此行业需要
  • 发展人工智能的产业政策存在的 问题...将 美国 日本 德国等发达经济体的政府中国各级政府所出台的人工智能产业政策进行 对比分析 发现当前中国发展人工智能的产业政策存在一些问题 如果处理不当有可能 出现各地区盲目
  • 当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用,人工智能产业发展的地形已经初现端倪。 从产业角度看,人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术 层和应用层。 当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动...
  • 1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势 智能语音交互逐步成为智能终端设备的重要交互手段,是不可避免的趋势。语音交互适合在解放双眼和双手情况下,解决设备的高效交互问题,对长尾和复杂信息查询优势更加明显。但...

    1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势

    智能语音交互逐步成为智能终端设备的重要交互手段,是不可避免的趋势。语音交互适合在解放双眼和双手情况下,解决设备的高效交互问题,对长尾和复杂信息查询优势更加明显。但机遇语音交互技术当前的状态,以及用户交互习惯形成、内容服务配套等原因,产业应用还需要一定的努力,才能实现规模化落地。

    (1)软硬一体解决方案成为必然趋势。高性能、低功耗、集成化的智能语音交互方案,对降低智能终端设备语音交互的技术门槛,起到关键性作用。

    (2)交互与内容服务的深度结合。优质的内容服务是用户真正的需求,不因为人机交互方式的改变而降低质量要求。在语音交互场景下,内容和服务的个性化和呈现方式,需要做相应的调整,例如减少大段文字播报反馈的方式等,才能更符合用户的语音交互习惯。

    (3)大数据的价值挖掘。语音交互携带更多个性化信息,包括性别、年龄、口音、声纹、情绪等,可以建立更精准的用户画像,从而提供更为精准和个性化的服务。

    云知声从2012 年成立以来,经历了开放语音云服务(AI Service),到提供语音语义一体化的智能语音交互方案(AIUI),再到打造具有远讲降噪功能的低功耗软硬一体化解决方案并进行芯片化(AI Chip),形成了“云端芯”一体化产品解决方案,如图2所示。目前,在家居、车载、医疗、教育等领域都取得了产业化落地成果。

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  • 据波士顿咨询公司(BCG)和阿里云研究中心分析,人工智能技术可能会沿一个“之”字形路线发展:现有人工智能技术将继续完善和产业化,在经济和社会发展中实现价值创造并形成强大经济增长引擎;经历一段时间...

    1.2 思考与展望

    据波士顿咨询公司(BCG)和阿里云研究中心的分析,人工智能技术可能会沿一个“之”字形路线发展:现有人工智能技术将继续完善和产业化,在经济和社会发展中实现价值创造并形成强大的经济增长引擎;经历一段时间的积累和探索将实现科技突破,新的智能模型和颠覆性方法有望再次出现,引发人工智能技术体系和技术路线的新一轮变革。

    因此,当前阶段的人工智能需要以滚动式方式发展,既需要推进现有的基于深度学习和大数据的人工智能技术的成熟和产业化;同时,也要针对未来人工智能的前沿问题进行理论攻关,以认知智能为重点,借助脑认知科学研究和量子科学研究的发展,研究透明性、可解释性、通用性更强的新一代学习、记忆、推理模型,研发具有自主学习能力和强泛化能力的人工智能技术,在新一代智能计算范式方面形成理论储备,探索新的科学发现。

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    博士,中国科学技术发展战略研究院副研究员,主要研究方向为信息领域技术评价与技术路线图、大数据与人工智能发展战略研究等,IEEE 计算智能学会新兴科技委员会(ETTC)委员。发表学术论文和研究报告 40余篇,参与出版学术著作 10 余部,主持或参与《重大科技项目和科技工程形成机制研究》、《国家关键技术选择研究》、《产业技术路线图及其在国家重点研发计划重点专项实施中的应用研究》等国家、省部级课题 20 余项。

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  • 首先,当前随着人工智能平台落地应用,人工智能技术在很多行业领域都开始有所应用了,...从当前人工智能技术行业落地应用情况来看,人工智能领域自然语言处理和计算机视觉这两大方向正在不断扩大自己行业应用

    首先,当前随着人工智能平台的落地应用,人工智能技术在很多行业领域都开始有所应用了,尤其是与互联网关联比较紧密的行业更是如此,随着5G的落地应用和工业互联网的推动,未来金融、医疗、交流、出行等领域会有越来越多的智能体开始落地应用。

    当前工业互联网正在成为传统产业企业发展的新动能,而人工智能技术作为工业互联网的核心技术之一,必然会得到更多的重视,这一点在近几年已经有了越来越明显的体现了。

    从当前人工智能技术的行业落地应用情况来看,人工智能领域的自然语言处理和计算机视觉这两大方向正在不断扩大自己的行业应用场景,其中自动驾驶更是被寄予了厚望,很多行业专家也认为自动驾驶将是人工智能技术全面落地应用的突破口,所以当前很多企业也在纷纷布局自动驾驶领域,目前自动驾驶也确实取得了一定的发展。

    传统制造业一直对于人工智能技术有非常高的呼声,随着很多传统岗位的岗位附加值提升空间越来越有限,这些岗位也出现了招聘难的问题,这对于企业的发展形成了一定的制约,所以人工智能产品也会率先在这些领域实现落地应用。当前很多传统制造业也在不断提升生产线的智能化程度,智能工厂将是一个大的发展趋势。

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  • 浅谈人工智能教育的结合 随着大数据人工智能的持续发展传统领域的大数据化智能化将是一个必然的发展趋势而在众多的传统领域中教育行业的特征与人工智能的契合度非常高所以当前人工智能与教育行业的结合正在成为...
  • 当前,新一代人工智能已经从最初算法驱动逐渐向数据、算法和算力复合驱动转变,其中,基于数据应用驱动作用日益显著。以医疗领域为例,志诺维思基因科技创始人、人工智能专家凌少平介绍,我国智慧医疗近几年...

      当前,新一代人工智能已经从最初的算法驱动逐渐向数据、算法和算力的复合驱动转变,其中,基于数据的应用驱动作用日益显著。以医疗领域为例,志诺维思基因科技创始人、人工智能专家凌少平介绍,我国智慧医疗近几年发展比较快,一个重要原因是有比较丰富的电子病历、医疗影像、病理图像等数据,基于这些数据,科研人员能够通过标注来训练人工智能模型。地平线创始人兼首席执行官、人工智能专家余凯说,受益于行业丰富的需求,我国在人工智能的应用探索上比较活跃。智能安防、智能金融、平安城市等需求,助推了人脸识别技术的发展和落地。无人驾驶、智能教育等发展又加速了我国计算机视觉、语音识别和自然语言理解等技术的应用落地。

      专家表示,我国拥有海量数据和巨大市场规模,应充分发挥这些优势,加快推动人工智能的应用场景落地。但在实际推进过程中,还有一些难题制约着人工智能与产业更好地融合。

      其中产业界普遍关注的是如何取得有价值的数据。首先是数据的有效性不够。通常数据越多,人工智能算法越智能。但也要看到,海量的数据固然重要,可只有经过计算、进行训练的数据才能产生价值,这就需要提高数据的有效性。专家表示,我国的数据样本非常丰富,但数据的“噪音”也非常大,有时获取的大部分数据没有价值,这就给利用数据训练算法带来较大困难。在智慧医疗领域,优质的数据一般要经过精选、清洗和标注,而高质量的标注数据门槛较高,通常由专业的医生来完成,但当前医生协助人工智能企业标注数据的积极性不高。由于高质量的标注数据缺乏,制约了人工智能在医疗领域的拓展。

      其次是数据之间缺乏联动。数据孤岛现象影响了人工智能应用的落地。云天励飞首席方案总监王军说,一些核心数据掌握在相关管理部门和行业机构手中,在保障数据安全和隐私安全前提下,如果能将这些优质数据投入到算法模型训练上,既能降低行业参与者的成本,也有助于拓展人工智能应用的深度。

      此外,人工智能芯片、智能平台搭建等技术难题也有待突破,这些都在一定程度上影响了应用场景落地。

      人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程,需要搭建良好的产业生态链条

      人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程。专家认为,要想进一步推进人工智能产业发展,就需要搭建良好的产业生态链条,需要学界和产业界共同努力,探索拓展产业的边界和范围。这包括了从源头找到有价值的问题、基础支撑平台技术的创新、培育领军企业等。

      推进人工智能产业化,找到有价值的问题尤为关键。

      “近年来,人工智能在医疗领域的应用很热,但多数扎堆在眼底筛查、肺结节检测及宫颈癌筛查等几个应用点,却很少有人去研究还有哪些领域需要应用人工智能技术。”凌少平说,“我国医疗人工智能应用要以需求为导向,运用大数据来分析目前诊疗中的痛点问题,有针对性地培育基于人工智能的产品和服务,进而提升人工智能与产业的融合度。”

      推进人工智能产业化,需要基础支撑平台技术上的突破创新。

      “无人驾驶、智能安防等终端场景是人工智能应用的重要场景,但人工智能在这些场景能不能落地、落地后有多大价值,需要依靠智能平台的支撑。”余凯以自动驾驶为例,当前无人驾驶技术仍不成熟,一个重要的影响因素是计算效率不够高。“1000辆上路的自动驾驶汽车,每天要处理相当于当前百度图像搜索的数据量,要及时、有效地处理好信息,在底层架构上就需要高性能的人工智能芯片。”

      芯片的特点和性能往往决定了人工智能应用平台的架构和发展生态。鲲云科技创始人牛昕宇说,人工智能芯片通常会针对人工智能算法做特殊设计,我国在传统芯片上与国外领先企业有较大差距,但人工智能芯片与传统芯片底层物理结构完全不同,这样就相当于大家来到同一起点,我国应抓住人工智能芯片发展的机遇,为人工智能应用落地、产业发展提供强劲支撑。

      推进人工智能产业化,还要培育领军企业。

      虽然商业化刚起步,但人工智能巨大的发展前景已赢得了世界各国极大关注。我国已经成为全球人工智能产业发展的重要推动者。当前全球人工智能产业总体上由少数科技巨头公司引领,但也涌现出许多人工智能初创企业,在一些细分领域很有竞争力。受访专家认为,当前全球人工智能应用生态尚未成形,要积极搭建人工智能生态圈,进而在人工智能产业上取得主动权。同时,培育一批具有行业引领带动作用的人工智能企业和产业,建立起从基础研发、平台技术开发到应用落地的人工智能产业生态链条,并最终支撑起人工智能在各行业的终端应用。

      “人工智能时代的产品将是定制化的,需要形态、性能各异的产品。因此,虽然我国在一些领域与发达国家有一定差距,但在人工智能产业上仍然有很多机会,甚至实现换道超车。”王军表示。

      提升社会整体智能化水平,促进人工智能与传统产业深入融合

      “人工智能+”在深刻改变着传统产业。人工智能与传统产业的关系如何?怎样推进人工智能与传统产业深入融合?

      “如果说人工智能是供给侧,传统行业则是需求侧,它们不是谁颠覆谁的关系。推进人工智能应用场景落地,要处理好‘供给侧’和‘需求侧’的匹配问题,还要打通两者之间的壁垒,让双方加深理解,明白传统行业在哪些方面需要人工智能,人工智能又能对产业发展起什么作用。”余凯表示。

      专家认为,为了实现人工智能与传统产业良性互动,需要社会整体智能化水平的提升。因此,有必要推进智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施智能化水平。

      比如,无人驾驶需要车与路、车与人以及交通基础设施之间的互联互通,要实现这一点,稳定快速的通信网络就很重要,而5G技术和5G网络正好能满足车、路、人等协同的要求。因此,无人驾驶汽车要上路,绝不是有了好算法就行,它还需要新一代通信技术基础设施的配合,以及相关标准、协议的兼容畅通。

      仍以数据为例,人工智能时代,数据是基石,但标注好的数据更重要、更有价值。对大多数行业参与者来说,它们难以负担也没有能力做好海量数据的标注工作,因此需要引导行业专家共同参与,整合各行业的力量,服务人工智能产业发展。

      “提高数据标注质量,可以尝试探索由第三方权威机构牵头,逐步建立市场导向的面向全行业公开共享的大型数据标注集,最终通过人工智能模型应用市场终端反馈给予贡献数据集的机构或个人报酬,这样既提高了效率又保障了参与者的积极性。”凌少平建议。

      应该正视的是,当前我国人工智能产业尚未形成有影响力的生态圈和产业链,这就需要行业参与者积极布局,发挥好各自的优势,搭建起人工智能产业生态;管理部门也应发挥好引导作用,帮助解决制约行业发展的共性难题。此外,人工智能产业的有效推进还离不开行业标准管理、政策法规等外部环境。受访专家表示,在人工智能时代,我们应该意识到“信息”与“智能”已经成为新的生产要素,与劳动、资本、土地等其他财富创造要素具有同等重要的地位,拥抱人工智能产业,还要在产业之外下功夫。

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  • 人工智能发展背景.pdf

    2020-06-11 00:43:10
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