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  • 文:李基祥,来源:亿欧自动驾驶汽车它的产业链上下游已经出现支撑公司,并在逐渐走向成熟。自动驾驶分级标准关于自动驾驶的分级,主要有SAE(美国机动车工程师学会)标准和NHT...
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    文:李基祥,来源:亿欧


    自动驾驶汽车它的产业链上下游已经出现支撑公司,并在逐渐走向成熟。


    自动驾驶分级标准


    关于自动驾驶的分级,主要有SAE(美国机动车工程师学会)标准和NHTSA(国家公路交通安全管理局)两个标准;目前,前者受到大多数业内人士的认可,它从Lv0-Lv5将自动驾驶依据控制方式和适用环境分为了6个等级。


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    自动驾驶行业的最终目标,必然是实现真正的无人驾驶(Lv5),而实现的方式主要分为两种思路:①从Lv0逐步过渡到Lv5,通过整合集成ADAS中的控制功能,实现真正的无人驾驶②直接从Lv0跨度到Lv4,在特定的垂直领域和相对封闭的环境中推进无人驾驶,再向Lv5,也就是全环境全路况的无人驾驶普及。


    根据SAE分级,不难看出,从Lv4开始,真正的控制者由人开始转为自动驾驶系统,责任主体也随之转移。因此,在设计研发之初,ADAS之中的辅助驾驶功能就与无人驾驶的目的不同,尤其在经历Lv3、Lv4这两个阶段是时,由于责任主体发生改变,因此在法律、舆论上面临着许多尚未可知的困难。


    不过,ADAS的感知部分,以及不少辅助驾驶功能,例如自动巡航、自动泊车、前车碰撞紧急制动等,都可以在无人驾驶汽车当中得到应用,因此,也为无人驾驶的最终实现贡献了不小的力量。


    自动驾驶汽车产业链剖析


    为了推动无人驾驶汽车行业的进步,方便大家参考,亿欧对自动驾驶汽车行业进行了产业链分析,主要从产业上下游将其分为了感知、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯、无人驾驶汽车运营等六个方面。


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    (自动驾驶产业链结构图)


    下面,本文将会对产业链上的各个部分进行单独剖析。


    感知

    自动驾驶汽车的感知部分,主要由摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种方式共同组成。


    由于各种感知方式在不同环境、不同距离、不同作用上各有所长,因此采用多传感器信息融合的方式有利于保证全方位信息的收集,进而使计算机做出更加精准的判断和规划。


    激光雷达

    目前,激光雷达的生产厂商集中在国外,包括美国Velodyne公司、Quanegy公司以及德国的Ibeo公司等,国内激光雷达初创公司也在尽力追赶。


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    激光雷达的穿透距离远,高性能激光雷达可以实现200米范围内,精度高达厘米级的3D场景扫描重现,从而帮助自动驾驶系统实现提前行驶路线规划。


    目前来看,多线激光雷达很有可能是未来无人车的必备传感器,并且与高精度地图及驾驶系统核心算法紧密相关。目前,多线激光雷达还没有针对车规级的成熟量产方案,机械旋转式多线激光雷达虽然已在普遍应用,但体积较大且价格过于昂贵,更小型更低成本的纯固态激光雷达还未见到成熟产品。


    国内有不亚于国外的光机电技术基础,产业链比较完整,因此,诸多深耕激光雷达领域的公司还有不小的机会。


    毫米波雷达、超声波雷达

    除了激光雷达之外,近年来毫米波雷达和超声波雷达也逐渐成为自动驾驶汽车中,参与多传感器信息融合感知设备。其中,最为知名的例子就是特斯拉在其智能汽车中,完全没有使用激光雷达,而采用毫米波雷达+摄像头的方案。


    另外,类似博世、大陆这样的智能辅助驾驶巨头,也在毫米波雷达和超声波雷达这样成本较低传感器设备上,拥有比较深刻的技术积累和应用经验。


    而在国内,像行易道这样的毫米波雷达厂商,也在积极进行技术开发,追赶国际巨头水平。


    不过,归根结底,特斯拉还只是高级辅助驾驶系统(ADAS),而当操作主体,也就是责任主体向机器转移时,仅仅通过摄像头和毫米波雷达实现自动驾驶功能是不够的,激光雷达所带来的功能性安全冗余非常必要。


    摄像头(计算机视觉)

    目前,通过摄像头进行拍摄,在进行图像和视频识别,确定车辆前方环境,是自动驾驶汽车的主要感知途径,这也是很多无人驾驶公司的主要研发内容之一。


    不过,在这一方面,ADAS要先于无人驾驶汽车向市场推广,因此在数据收集反馈、工程化等方面,ADAS公司也处于领先地位。


    国内双目ADAS公司中科慧眼CTO崔峰就表示,在未来无人驾驶汽车中,摄像头(双目)将成为重要的感知部分,中科慧眼未来努力的目标,也是为自动驾驶汽车,乃至各类出行机器人提供机器视觉方面的技术支持。


    目前,车载摄像头主要分为单目和双目两种。


    双目摄像头基于视差原理,可以在数据量不足的情况下,测定车辆前方环境(树木、行人、车辆、坑洞等),并且获得准确的距离数据,用以提供给自动驾驶系统进行车辆控制。


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    而单目摄像头,主要基于机器学习原理,使用大量数据进行训练,进行环境识别。尽管需要大量数据支持,且在恶劣光线条件下的表现不如双目摄像头,但其相对便宜的价格以及成熟的技术也获得了一部分公司的青睐。


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    在单目ADAS领域,以色列公司Mobileye是世界最顶尖的企业,而中国公司与这样的国外巨头依然存在一定的差距。


    汽车通讯

    汽车通讯主要可以分为两个方面。


    第一,是车联网系统。

    通过车载通讯设备,完成人与车、车与车、车与环境的信息交互,一方面可以完善运营车辆(出租车、网约车、公交车、物流货车等)和道路交通(如红绿灯)的调度安排,另一方面可以减少车辆的感知设备投入,将车辆及环境采集到的信息与车辆自身采集的信息相融合,从而实现自动驾驶功能。


    不过,车联网(包括V2X,车辆对外界信息交换)的发展,除了需要大大小小各家公司的努力之外,同样需要政府和相关机构的帮助。


    首先是制定V2X通讯标准,欧美在此前就已经将DSRC标准列为了其车辆通讯标准,而国内则是LTE-V标准的呼声比较高。


    另外,车联网不仅仅局限于车辆上的通讯系统配备,还涉及到道路交通基础设施建设。目前,杭州、南京、北京等地,都已经开始了智慧城市和智慧交通的试点。


    车联网技术的前身,TelemaTIcs(远距离通信与信息科学),在很早以前就已经出现,而大概在四五年前,由于物联网的兴起,出现了“车联网”这个词。其更大的作用,不仅限于保证自动驾驶功能运行,而在于未来车辆中内容行业的发展。


    第二,是高精度地图。

    高精度地图是自动驾驶汽车实现路线规划的基础,这些年,卫星导航和基于激光雷达的3D环境建模技术日益成熟,高精度地图测绘质量逐步提升,这为自动驾驶的研发提供了不小的助力。


    国内高精度地图,以百度地图、高德地图、四维图新等公司为主力;而国外方面,Here、TomTom等公司一直备受称赞。


    计算平台

    自动驾驶系统的计算量、数据流都非常大,同时又需要较快的反应速度,因此就需要匹配合适效能的计算资源,保证计算工作的正常运行。


    自从吴恩达发现GPU非常适合进行深度神经网络训练以来,英伟达就在这一次的人工智能浪潮之中大发了一笔横财。目前,据不完全统计,全球已有超过1500家人工智能初创公司使用英伟达的产品,其中还有不少自动驾驶技术公司。


    在2017年CES上,英伟达发布了最新的车载计算平台“XAVIER”,其512 个Volta CUDA 核心可提供高达30TOPS的计算性能,并且功率只有30W,远远优于Drive PX2。


    而在国内,人工智能创业圈子中声名赫赫的地平线机器人,也正在研发其基于FPGA架构的大脑引擎(BPU),而代号为“高斯”的计算构架IP预计在2017年底推出。


    不过,综合来看,自动驾驶计算平台的争夺战依然主要在国际巨头之间展开,除了英伟达之外、英特尔、微软、Ceva、Mobileye、恩智浦、德州仪器、高通等芯片、IP、ADAS供应商,都正在瞄准这一领域发力,未来的竞争激烈程度可见一斑。


    车辆控制

    自动驾驶汽车不仅仅是感知和算法,它还涉及到车辆控制、汽车动力学、汽车工程等诸多技术学科,同时需要汽车控制(刹车、转向、灯光、油门等)配件的支持。


    目前,自动驾驶执行相关的技术和部件产品将依然长期掌控在大型Tier1手中。如博世、大陆、Delphi等传统的Tier1掌握的执行控制专利技术已经可以支撑到自动驾驶阶段,无论在性能还是价格上都有绝对的优势。


    此外,由于电动汽车技术的快速革新,传统汽车制造业受到了冲击,此前发动机和变速箱等壁垒技术,逐渐被车辆电控、电动机、电池等技术取代。这种变革,让创业团队自己造车成为了可能。


    因此,国内外众多电动汽车、互联网造车、智能汽车企业极有可能成为自动驾驶汽车行业的新贵。


    智车优行CEO沈海寅曾表示,在智车优行未来战略规划中,自动驾驶是关键一环。目标是在三到四年内在一些局部路况下的全自动驾驶。


    算法与自动驾驶汽车运营

    目前,大多数踏入自动驾驶行业的初创公司,可以看作算法集成层面的公司。


    他们利用高精度地图进行路线规划,采用新型计算平台,整合多传感器信息,开发相应的车辆控制算法对汽车进行行为控制。


    目前,自动驾驶技术公司的两级分化比较严重,一方面是看准时间和角度切入的初创企业,另一方面则是大型互联网科技巨头,如谷歌、百度、Uber等。此外,像博世这样,少量拥有相对完整的产业链结构的Tier1,也在踏足这一领域。


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    不过,这些进行无人驾驶汽车研发的公司,大多有更深的想法,它们并不把自己看做单纯的技术提供方,而是希望深入到运营中去。例如智行者希望能够首先在低速园区内进行无人驾驶运营,而图森互联则在一开始就瞄准了长途高速货运。Uber与其收购的Otto也将目光分别聚焦在了无人驾驶共享出行和长途货运上。


    图森互联CEO陈默表示,相比于卖车,运营服务公司是更靠近产业链下游和利益链顶端的方式。


    自动驾驶汽车的另一个特点,就是解放了我们在出行过程中的双手、眼睛和大脑,因此车内活动也有了更多的想象空间。驭势科技CEO吴甘沙曾在多次公开演讲中表示,未来,自动驾驶汽车很有可能成为新的商业场景,为人们提供出行时的观影、办公、餐饮服务。


    传统车厂去了哪里?


    与自动驾驶相对应的,是自动驾驶+共享经济的出行模式,C端用户消费的将不再是汽车,还是出行服务。


    业内人士普遍认为,在自动驾驶时代,汽车利用率将直线上升而销量必定下降,车厂的选择,一是尽快寻求合作,进行技术开发,向自动驾驶领域转型;二则是沦为自动驾驶汽车的代工厂和供应商。


    因此,大多数车厂更希望看到的是Lv4甚至以下等级的自动驾驶技术,而不是Lv5状态下的全路况无人驾驶汽车。


    目前,包括福特、宝马、沃尔沃在内的整车厂商,也都在进行自动驾驶技术的研发。


    自动驾驶的实现,任重道远


    虽然自动驾驶在产业链的各个层次上,均有不错的公司提供支撑,基本形成了上下游产业格局,但依然存在以下问题需要解决:


    ①道路基础设施不完善,需要进行智慧城市及智慧交通等基础设施建设。


    ②法律法规不明确,目前,亟待出现相关法律法规,以供相关公司制定安全及设计标准。


    ③算法不可解释,大多自动驾驶控制程序采用“端到端”的训练方式,这当中的策略规划有许多不透明的区域。


    ④设备价格昂贵,无论是激光雷达还是计算平台,目前价格不能满足大规模推广的要求。


    因此,要真正实现自动驾驶乃至无人驾驶,我们依然任重道远。



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  • 中国平安证券分析:科创板系列-AI产业链全景图 2019年 介绍人工智能产业链上下游企业,市场环境等内容
  • 来源:亿欧自动驾驶汽车它的产业链上下游已经出现支撑公司,并在逐渐走向成熟。自动驾驶分级标准 关于自动驾驶的分级,主要有SAE(美国机动车工程师学会)标准和NHTSA(国...


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    来源: 亿欧


    自动驾驶汽车它的产业链上下游已经出现支撑公司,并在逐渐走向成熟。


    自动驾驶分级标准


    关于自动驾驶的分级,主要有SAE(美国机动车工程师学会)标准和NHTSA(国家公路交通安全管理局)两个标准;目前,前者受到大多数业内人士的认可,它从Lv0-Lv5将自动驾驶依据控制方式和适用环境分为了6个等级。


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    自动驾驶行业的最终目标,必然是实现真正的无人驾驶(Lv5),而实现的方式主要分为两种思路:①从Lv0逐步过渡到Lv5,通过整合集成ADAS中的控制功能,实现真正的无人驾驶②直接从Lv0跨度到Lv4,在特定的垂直领域和相对封闭的环境中推进无人驾驶,再向Lv5,也就是全环境全路况的无人驾驶普及。


    根据SAE分级,不难看出,从Lv4开始,真正的控制者由人开始转为自动驾驶系统,责任主体也随之转移。因此,在设计研发之初,ADAS之中的辅助驾驶功能就与无人驾驶的目的不同,尤其在经历Lv3、Lv4这两个阶段是时,由于责任主体发生改变,因此在法律、舆论上面临着许多尚未可知的困难。


    不过,ADAS的感知部分,以及不少辅助驾驶功能,例如自动巡航、自动泊车、前车碰撞紧急制动等,都可以在无人驾驶汽车当中得到应用,因此,也为无人驾驶的最终实现贡献了不小的力量。


    自动驾驶汽车产业链剖析


    为了推动无人驾驶汽车行业的进步,方便大家参考,亿欧对自动驾驶汽车行业进行了产业链分析,主要从产业上下游将其分为了感知、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯、无人驾驶汽车运营等六个方面。


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    (自动驾驶产业链结构图)


    下面,本文将会对产业链上的各个部分进行单独剖析。


    感知


    自动驾驶汽车的感知部分,主要由摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种方式共同组成。


    由于各种感知方式在不同环境、不同距离、不同作用上各有所长,因此采用多传感器信息融合的方式有利于保证全方位信息的收集,进而使计算机做出更加精准的判断和规划。


    激光雷达


    目前,激光雷达的生产厂商集中在国外,包括美国Velodyne公司、Quanegy公司以及德国的Ibeo公司等,国内激光雷达初创公司也在尽力追赶。


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    激光雷达的穿透距离远,高性能激光雷达可以实现200米范围内,精度高达厘米级的3D场景扫描重现,从而帮助自动驾驶系统实现提前行驶路线规划。


    目前来看,多线激光雷达很有可能是未来无人车的必备传感器,并且与高精度地图及驾驶系统核心算法紧密相关。目前,多线激光雷达还没有针对车规级的成熟量产方案,机械旋转式多线激光雷达虽然已在普遍应用,但体积较大且价格过于昂贵,更小型更低成本的纯固态激光雷达还未见到成熟产品。


    国内有不亚于国外的光机电技术基础,产业链比较完整,因此,诸多深耕激光雷达领域的公司还有不小的机会。


    毫米波雷达、超声波雷达


    除了激光雷达之外,近年来毫米波雷达和超声波雷达也逐渐成为自动驾驶汽车中,参与多传感器信息融合感知设备。其中,最为知名的例子就是特斯拉在其智能汽车中,完全没有使用激光雷达,而采用毫米波雷达+摄像头的方案。


    另外,类似博世、大陆这样的智能辅助驾驶巨头,也在毫米波雷达和超声波雷达这样成本较低传感器设备上,拥有比较深刻的技术积累和应用经验。


    而在国内,像行易道这样的毫米波雷达厂商,也在积极进行技术开发,追赶国际巨头水平。


    不过,归根结底,特斯拉还只是高级辅助驾驶系统(ADAS),而当操作主体,也就是责任主体向机器转移时,仅仅通过摄像头和毫米波雷达实现自动驾驶功能是不够的,激光雷达所带来的功能性安全冗余非常必要。


    摄像头(计算机视觉)


    目前,通过摄像头进行拍摄,在进行图像和视频识别,确定车辆前方环境,是自动驾驶汽车的主要感知途径,这也是很多无人驾驶公司的主要研发内容之一。


    不过,在这一方面,ADAS要先于无人驾驶汽车向市场推广,因此在数据收集反馈、工程化等方面,ADAS公司也处于领先地位。


    国内双目ADAS公司中科慧眼CTO崔峰就表示,在未来无人驾驶汽车中,摄像头(双目)将成为重要的感知部分,中科慧眼未来努力的目标,也是为自动驾驶汽车,乃至各类出行机器人提供机器视觉方面的技术支持。


    目前,车载摄像头主要分为单目和双目两种。


    双目摄像头基于视差原理,可以在数据量不足的情况下,测定车辆前方环境(树木、行人、车辆、坑洞等),并且获得准确的距离数据,用以提供给自动驾驶系统进行车辆控制。


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    而单目摄像头,主要基于机器学习原理,使用大量数据进行训练,进行环境识别。尽管需要大量数据支持,且在恶劣光线条件下的表现不如双目摄像头,但其相对便宜的价格以及成熟的技术也获得了一部分公司的青睐。


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    在单目ADAS领域,以色列公司Mobileye是世界最顶尖的企业,而中国公司与这样的国外巨头依然存在一定的差距。


    汽车通讯


    汽车通讯主要可以分为两个方面。


    第一,是车联网系统。


    通过车载通讯设备,完成人与车、车与车、车与环境的信息交互,一方面可以完善运营车辆(出租车、网约车、公交车、物流货车等)和道路交通(如红绿灯)的调度安排,另一方面可以减少车辆的感知设备投入,将车辆及环境采集到的信息与车辆自身采集的信息相融合,从而实现自动驾驶功能。


    不过,车联网(包括V2X,车辆对外界信息交换)的发展,除了需要大大小小各家公司的努力之外,同样需要政府和相关机构的帮助。


    首先是制定V2X通讯标准,欧美在此前就已经将DSRC标准列为了其车辆通讯标准,而国内则是LTE-V标准的呼声比较高。


    另外,车联网不仅仅局限于车辆上的通讯系统配备,还涉及到道路交通基础设施建设。目前,杭州、南京、北京等地,都已经开始了智慧城市和智慧交通的试点。


    车联网技术的前身,TelemaTIcs(远距离通信与信息科学),在很早以前就已经出现,而大概在四五年前,由于物联网的兴起,出现了“车联网”这个词。其更大的作用,不仅限于保证自动驾驶功能运行,而在于未来车辆中内容行业的发展。


    第二,是高精度地图。


    高精度地图是自动驾驶汽车实现路线规划的基础,这些年,卫星导航和基于激光雷达的3D环境建模技术日益成熟,高精度地图测绘质量逐步提升,这为自动驾驶的研发提供了不小的助力。


    国内高精度地图,以百度地图、高德地图、四维图新等公司为主力;而国外方面,Here、TomTom等公司一直备受称赞。


    计算平台


    自动驾驶系统的计算量、数据流都非常大,同时又需要较快的反应速度,因此就需要匹配合适效能的计算资源,保证计算工作的正常运行。


    自从吴恩达发现GPU非常适合进行深度神经网络训练以来,英伟达就在这一次的人工智能浪潮之中大发了一笔横财。目前,据不完全统计,全球已有超过1500家人工智能初创公司使用英伟达的产品,其中还有不少自动驾驶技术公司。


    在2017年CES上,英伟达发布了最新的车载计算平台“XAVIER”,其512 个Volta CUDA 核心可提供高达30TOPS的计算性能,并且功率只有30W,远远优于Drive PX2。


    而在国内,人工智能创业圈子中声名赫赫的地平线机器人,也正在研发其基于FPGA架构的大脑引擎(BPU),而代号为“高斯”的计算构架IP预计在2017年底推出。


    不过,综合来看,自动驾驶计算平台的争夺战依然主要在国际巨头之间展开,除了英伟达之外、英特尔、微软、Ceva、Mobileye、恩智浦、德州仪器、高通等芯片、IP、ADAS供应商,都正在瞄准这一领域发力,未来的竞争激烈程度可见一斑。


    车辆控制


    自动驾驶汽车不仅仅是感知和算法,它还涉及到车辆控制、汽车动力学、汽车工程等诸多技术学科,同时需要汽车控制(刹车、转向、灯光、油门等)配件的支持。


    目前,自动驾驶执行相关的技术和部件产品将依然长期掌控在大型Tier1手中。如博世、大陆、Delphi等传统的Tier1掌握的执行控制专利技术已经可以支撑到自动驾驶阶段,无论在性能还是价格上都有绝对的优势。


    此外,由于电动汽车技术的快速革新,传统汽车制造业受到了冲击,此前发动机和变速箱等壁垒技术,逐渐被车辆电控、电动机、电池等技术取代。这种变革,让创业团队自己造车成为了可能。


    因此,国内外众多电动汽车、互联网造车、智能汽车企业极有可能成为自动驾驶汽车行业的新贵。


    智车优行CEO沈海寅曾表示,在智车优行未来战略规划中,自动驾驶是关键一环。目标是在三到四年内在一些局部路况下的全自动驾驶。


    算法与自动驾驶汽车运营 


    目前,大多数踏入自动驾驶行业的初创公司,可以看作算法集成层面的公司。


    他们利用高精度地图进行路线规划,采用新型计算平台,整合多传感器信息,开发相应的车辆控制算法对汽车进行行为控制。


    目前,自动驾驶技术公司的两级分化比较严重,一方面是看准时间和角度切入的初创企业,另一方面则是大型互联网科技巨头,如谷歌、百度、Uber等。此外,像博世这样,少量拥有相对完整的产业链结构的Tier1,也在踏足这一领域。


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    不过,这些进行无人驾驶汽车研发的公司,大多有更深的想法,它们并不把自己看做单纯的技术提供方,而是希望深入到运营中去。例如智行者希望能够首先在低速园区内进行无人驾驶运营,而图森互联则在一开始就瞄准了长途高速货运。Uber与其收购的Otto也将目光分别聚焦在了无人驾驶共享出行和长途货运上。


    图森互联CEO陈默表示,相比于卖车,运营服务公司是更靠近产业链下游和利益链顶端的方式。


    自动驾驶汽车的另一个特点,就是解放了我们在出行过程中的双手、眼睛和大脑,因此车内活动也有了更多的想象空间。驭势科技CEO吴甘沙曾在多次公开演讲中表示,未来,自动驾驶汽车很有可能成为新的商业场景,为人们提供出行时的观影、办公、餐饮服务。


    传统车厂去了哪里?


    与自动驾驶相对应的,是自动驾驶+共享经济的出行模式,C端用户消费的将不再是汽车,还是出行服务。


    业内人士普遍认为,在自动驾驶时代,汽车利用率将直线上升而销量必定下降,车厂的选择,一是尽快寻求合作,进行技术开发,向自动驾驶领域转型;二则是沦为自动驾驶汽车的代工厂和供应商。


    因此,大多数车厂更希望看到的是Lv4甚至以下等级的自动驾驶技术,而不是Lv5状态下的全路况无人驾驶汽车。


    目前,包括福特、宝马、沃尔沃在内的整车厂商,也都在进行自动驾驶技术的研发。


    自动驾驶的实现,任重道远


    虽然自动驾驶在产业链的各个层次上,均有不错的公司提供支撑,基本形成了上下游产业格局,但依然存在以下问题需要解决:


    ①道路基础设施不完善,需要进行智慧城市及智慧交通等基础设施建设。

    ②法律法规不明确,目前,亟待出现相关法律法规,以供相关公司制定安全及设计标准。

    ③算法不可解释,大多自动驾驶控制程序采用“端到端”的训练方式,这当中的策略规划有许多不透明的区域。

    ④设备价格昂贵,无论是激光雷达还是计算平台,目前价格不能满足大规模推广的要求。

    因此,要真正实现自动驾驶乃至无人驾驶,我们依然任重道远。


    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。


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  • 10月9日网曝,一份某股份制银行的内部邮件显示,要求对四家车企上下游产业链情况展开内部风险排查,其原因是媒体报道猎豹汽车、众泰汽车、华泰汽车、力帆汽车四家车企年底将进入破产程序。 该股份制银行在通知中明确...

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    10月9日网曝,一份某股份制银行的内部邮件显示,要求对四家车企上下游产业链情况展开内部风险排查,其原因是媒体报道猎豹汽车、众泰汽车、华泰汽车、力帆汽车四家车企年底将进入破产程序。

    该股份制银行在通知中明确,“据媒体公开报道:猎豹汽车、众泰汽车、华泰汽车、力帆汽车四家车企年底将进入破产程序,预计涉及上下游汽配供应商产业链合计约500亿元坏账。”

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    受此影响,银行要求对存量客户涉及上述四家车企上下游产业链,应该详细了解其受影响情况,并根据受影响程度及时制定风险缓释方案。

    有媒体深入了解到,此次风险排查并非仅一个分行执行,该分行后续还需将排查情况反馈至总部。

    虽然这四家中国自主车企被传破产的消息未得到证实,但其经营状况已十分困难,早已陷入危机。

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    猎豹汽车销量持续下滑,早前被曝员工减薪、停工停产、被法院查封银行存款。一份于5月29日印发的内部会议纪要文件显示,长丰集团决议执行“员工薪酬调整及减负降薪”计划,内容中强调,鉴于汽车行业的急剧变化,公司生产经营亏损严重,生产基地开工严重不足等原因,会议将通过薪酬调整、减负降薪等方式确保求生存、渡难关。

    薪酬调整包括总部部分高管下调工资50%,研究院员工工资下调10%-50%,生产基地员工工资下调30%-50%,因无工作安排待岗或轮休员工,均按照本年度基地所在地区的最低工资标准计发放工工资。

    据说,这份文件已得到猎豹相关负责人证实。作为一家拥有70年历史的老牌企业,猎豹陷入困境,走入停产停工的艰难时刻实属遗憾。

    2018年猎豹汽车销量仅为7.76万辆,同比近乎腰斩,2019年上半年累计销量跌至2.8万辆。

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    华泰汽车今年被曝停产、欠薪后,有媒体报道,法院对华泰汽车进行资产调查后发现,其旗下所有子公司已全部被质押,持有的上市公司股份也已被全部冻结,华泰汽车集团名下所有的银行存款加起来仅为132239元,再无其他可供执行的财产,华泰汽车和数家子公司一起被列为失信执行人。

    事实上,华泰汽车已被多次曝出各种问题,旗下四个生产基地基本停产,拖欠员工工资被员工集体上门维权,并且大部分4S店已选择关门,企业上下一片荒凉景象。

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    力帆汽车进入今年下半年也基本处于半停产状态,乘用车月度产量只有几百台,产销量均同比暴跌。力帆从起家至今,已走过27年,进入汽车制造也达13年,目前却面临巨大破产危机。

    力帆汽车年中遭遇经销商集体维权,近期还遭遇大量诉讼,众多汽车零部件供应商、金融公司起诉力帆索要巨款。力帆股份于7月26日发布的公告显示,力帆股份近12个月内未披露的累计发生的涉及诉讼(仲裁)金额达到14.23亿元,诉讼案件主要包括金融借款合同、保理合同、融资租赁合同等纠纷。

    除债务外,力帆还分别于2018年7月、2018年12月和2019年4月三次使用募集资金合计4.49亿元暂时补充流动资金,如今到期,却尚未归还。

    2018年力帆靠变卖资产获利,2019年一季度亏损了1亿元。

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    众泰汽车也陷入困境,总部维权事件频发。有媒体报道,众泰汽车主营业务几乎停滞,每个季度都有数亿元的一年内到期借款。众泰旗下君马汽车已经扛不住了,工厂停产,今年8月,100多家君马汽车经销商集结浙江永康的众泰汽车总部维权。

    众泰汽车旗下子公司众多,子公司经营出现问题,对众泰也产生不利影响。众泰汽车前8个月累计销量12.44万辆,同比下滑32.3%。据称,众泰汽车采取各种方式融资输血,近期与山西信托签署了一份总金额不超过2亿元的信托贷款协议。

    受汽车行业低迷影响,汽车企业也面临洗牌,处于三四线的品牌车企难以为继,生存空间不断受到挤压,面临倒闭破产风险。长安汽车执行副总裁谭本宏早前表示,“中国的汽车产业已经进入了全面的淘汰期,强者越强,弱者面临的压力将会更大。优胜劣汰更加明显,中国汽车品牌50%我认为将在很快一段时间不复存在”。

    ——END——

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  • 概要:针对人工智能产业链,主要有三个核心:基础技术、人工智能技术及人工智能应用,本文将从主要从这三个方面进行梳理 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人...

    原文:https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/82183281

    概要:针对人工智能产业链,主要有三个核心:基础技术、人工智能技术及人工智能应用,本文将从主要从这三个方面进行梳理

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。截止2017年底全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业,国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。根据艾瑞咨询的数据,2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币,未来10年,人工智能将会是一个2000亿美元的市场,空间非常巨大。

    针对人工智能产业链,主要有三个核心:基础技术、人工智能技术及人工智能应用,本文将从主要从这三个方面进行梳理。

    在基础技术方面,大数据管理和云计算技术得到广泛的运用,为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障,是一切人工智能应用得以实现的大前提;人工智能技术,目前主要聚焦在人机交互、计算机视觉、深度学习领域;人工智能应用聚焦在智能医疗、机器人、智能家居、汽车电子等领域,当前正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。下面将对人工智能技术,即芯片厂商与人工智能应用领域进行重点梳理。

    人工智能厂商芯片

    NVIDIA:凭借具备识别、标记功能的图像处理器,在人工智能还未全面兴起之前,英伟达就先一步掌控了这一时机。在2016年,英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片,像4月份发布的一款可执行深度学习神经网络任务的Tesla P100 GPU,又比如9月份发布的基于Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40,其中,Pascal架构能助推深度学习加速65倍。

    arm:全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构,其中,超过95%的智能手机运用了ARM的处理器,在智能硬件和物联网高速发展的如今,ARM有着绝对的地位。

    英特尔:随着人工智能在金融行业的发展势头继续增长,英特尔将为金融业提供软硬件的支持。在收购创业公司Nervana后,英特尔将在晚些时候发布名为Lake Crest的最新专用集成电路(ASIC)。这款处理器是专为深度学习设计而优化——深度学习是受到人脑神经网络启发的技术,是人工智能的核心。英特尔计划把Nervana技术与其至强处理器集成到一个名为Knights Crest的项目中。到2020年,其性能预计提高100倍。

    IBM:TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的最新成果。这种芯片把数字处理器当作神经元,把内存作为突触,跟传统冯诺依曼结构不一样,它的内存、CPU和通信部件是完全集成在一起。

    谷歌:谷歌的人工智能相关芯片就是TPU。也就是Tensor Processing Unit。TPU是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度,减少实现每个计算操作所需的晶体管数量,从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高,这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行的更快,进而更快的让用户得到更智能的结果。

    微软:微软蛰伏六年,打造出了一个迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。这个FPGA 目前已支持微软Bing,未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法,在执行这个人工智能的几个命令时,速度比普通芯片快上几个数量级。

    高通:高通与商汤科技合作,围绕移动终端和物联网(IoT)领域产品,在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域。换言之,高通的骁龙芯片在顶级和高端定位的产品上,将出现来自商汤的算法,进一步优化体验,带给客户更全面、细致的使用提升。

    联发科:联发科积极布局人工智慧(AI)市场,不仅新一代的Helio P系列处理器将支援AI及电脑视觉(Computer vision)外,看好智慧语音商机,未来也将从AI Vision、AI Voice切入,推出支援AI的智慧家庭相关晶片。未来联发科不只是著重发展行动业务,也将持续投资AI、5G、NB-IoT、802.11ax与车用电子等五大关键技术,以领先市场与产品差异化为目标。

    苹果:苹果公司最早在 2011年推出语音助手 Siri时,就开始了人工智能的尝试,但在那以后它在人工智能领域一直鲜有大动作,但是最近,根据彭博社的报道,这家电子消费品巨头也要像 Google和高通一样开发专业的人工智能芯片了。

    华为: 在手机科技圈中苹果、华为、三星无疑是最好的风向标,而2017年华为借人工智能超车,发布首款具备人工智能能力的芯片麒麟970、发布全球首款搭载人工智能芯片的智慧手机Mate 10,与此同时,华为也通过长期构建的智慧终端云服务布局,构成了完整的“芯-端-云”生态,成为了名副其实的智慧时代破局者。

    Xilinx:Xilinx是全球最大的FPGA厂商,其产品在通信市场占据近50%的市场份额,是无线市场半导体器件和有线市场里的霸主。收购Auviz Systems后,Xilinx可利用后者在数据中心和卷积神经网络领域的技术优势,让FPGA在人工智能领域中大显身手。

    中星微:中星微率先推出了中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片“星光智能一号”,这也是全球首枚具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片。该芯片采用了“数据驱动”并行计算的架构,单颗NPU(28nm)能耗仅为400mW,极大地提升了计算能力与功耗的比例,可以广泛应用于智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。

    深鉴科技:人工智能现在是最热门的技术,已经估值10亿美元的深鉴科技在2016年的Hot Chip大会上推出了一个卷积神经网络(CNN)加速器,命名为Aristotle,它是基于Xilinx Zynq All Programmable SoC器件实现的。

    寒武纪科技:寒武纪科技有“全球AI芯片界首个独角兽”之称,寒武纪科技便源自中科院计算所——中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构,被誉为“中国计算机事业的摇篮”,曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU,为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才,创办了联想、曙光等一批高技术企业,中科院计算所也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。

    景嘉微:景嘉微拥有国内首款自主研发的GPU芯片JM5400,专用于公司的图形显控领域。JM5400为代表的图形芯片打破外国芯片在我国军用GPU领域的垄断,率先实现军用GPU国产化。公司的GPUJM5400主要替代AMD的GPUM9,两者在性能上的比较如下。相比而言,公司的JM5400具有功耗低,性能优的优势。

    地平线机器人:地平线的商业模式不是卖芯片,而是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案,提供给下游产品厂商。地平线的解决方案可以深度整合多种嵌入式计算平台,包括ARM、CPU、GPU、FPGA以及地平线授权集成BPU核的SoC。地平线初期会推出自研处理器,但其目的是端到端的实现完整的解决方案,直接在典型应用场景下展现效果,提升业界芯片厂商对地平线BPU的认知。

    西井科技:是一家开发“类脑人工智能芯片+算法”的科技公司,其芯片用电路模拟神经,成品有100亿规模的仿真神经元。由于架构特殊,这些芯片计算能力强,可用于基因测序、模拟大脑放电等医疗领域。类脑芯片的特殊性在于,它摒弃了冯诺依曼结构,存储、运算器不再分离。模拟神经元既是处理器也是内存,可以并发运算。此外,模拟神经元的连接方式颇似人脑,放电过程可用于研究帕金森、阿兹海默等异常放电的疾病。

    人工智能主要应用

    01、机器视觉

    旷视科技: 旷视科技 Face++ 是一家以深度学习、计算机视觉为核心的人工智能企业,拥有世界领先的智能算法、硬件技术、行业方案。人工智能云服务与智能互联两大核心产品,旷视以深度学习和物联传感技术为核心,立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain++,深耕金融安全,城市安防,手机 AR,商业物联,工业机器人五大核心行业,致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。

    汉王科技: 汉王科技成立于1998年,近20年来一直深耕人工智能的核心基础技术——图像识别,目前形成了包括人脸识别、OCR识别、手写识别、触控技术等在内的核心自主知识产权体系。汉王科技2017年半年报则显示,公司的技术储备丰富,拥有有效专利705项,其中发明专利458项。此外,汉王科技研发投入也逐年增加,2017上半年公司研发投入占营收比重超过12%。

    深圳科葩: 深圳科葩是一家专注于人脸识别技术和产品开发应用,拥有人脸识别自主知识产权算法和多项人脸识别技术产品专利的高科技企业。现已推出人脸识别门禁、考勤、监控系统,致力于人脸识别技术在社会经济生活中的全方位应用。科葩潜心于人脸识别技术研究长达10年之久,十年磨一剑,始终坚持走“深度研发,自主创新”的发展之路。公司主要技术团队来自于武汉华中科技大学,公司在技术、人才、知识产权历经十余年的积累,已拥有深厚的技术底蕴。

    格灵深瞳: 格灵深瞳是一家专注于计算机视觉以及人工智能的科技公司。我们致力于让计算机像人一样主动获取视觉信息并进行精确的实时分析,释放人工智能最大的潜能为人服务。现阶段聚焦于将全球领先的人工智能及模式识别技术应用到安防、交通、零售等领域。客户包括了中国网点最多的银行,销售额最高的商场,以及客流量最大的机场等。

    中科奥森: 北京中科奥森数据科技有限公司 是全球领先的人脸识别技术及解决方案供应商,专注于人脸识别领域,秉承“客户至上、 专业高效、创业创新”的核心价值观, 坚持稳健经营、持续创新、开放合作,在智慧安防、智慧金融、智慧城市等领域构筑了 端到端的解决方案优势,为政府机构、企业客户和消费者提供有竞争力的人脸识别解决方案、产品和服务, 始终致力于让“AI照进现实”、构建更智能的世界。

    02、语音识别

    科大讯飞: 科大讯飞在智能语音核心技术研究领域,一直秉承“从市场中来、到市场中去”,“用正确的方法、做有用的研究”等核心理念,致力于建立智能语音及语言核心技术和核心技术应用产业化两大方面的竞争力。科大讯飞的核心技术主要包括:语音识别技术、语音合成技术、自然语言理解技术、语音评测技术、声纹语种技术、手写识别技术等。科大讯飞始终坚持提供国际领先的语音及语言整体解决方案,不断推出符合国家和社会需求的智能语音及语言技术产品及应用服务。

    出门问问: 出门问问是Google投资的一家中国人工智能公司。 拥有自主研发的语音识别、语义分析、垂直搜索、基于视觉的ADAS和机器人SLAM等核心技术。自成立以来,出门问问致力于以人工智能为中心,通过软硬结合产品落地到生活场景,来打造下一代的人机交互方式。

    思必驰: 思必驰成立于2007年英国剑桥高新区,创始人均来自剑桥,2008年回国落户苏州;是拥有人机对话技术,国际上极少数拥有自主产权、中英文综合语音技术(语音识别、语音合成、自然语言理解、智能交互决策、声纹识别、性别及年龄识别、情绪识别等)的公司之一,其语音识别、声纹识别、口语对话系统等技术曾经多次在美国国家标准局、美国国防部、国际研究机构评测中夺得冠军,代表了技术的国际前沿水平,被中国和英国政府评为高新技术企业。

    云知声: 云知声专注于物联网人工智能服务,拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别和相关AI技术。公司成立于2012年6月29日,总部位于北京,在上海、深圳均设有分公司。云知声利用机器学习平台,在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系,这些技术共同构成了云知声完整的人工智能技术图谱。云知声目前的合作伙伴数量超过2万家,覆盖用户达2亿,其中开放语音云覆盖的城市超过470个,覆盖设备超过9000万台。

    百度: “世界很复杂,百度更懂你”,对比手机端的文本键盘输入,百度语音搜索是更自然的,符合移动设备的交互方式。在百度强大的人工智能技术支持下,语音搜索前景广阔。语音等现代搜索引擎要做的是连接人与信息及服务,它不仅会倾听,更懂得理解与思考,未来将更好地造福人类 。

    搜狗:搜狗语音云基于自主开发、领先业内的语音技术,力求为广大开发者提供最优质的语音服务,开发者只需简单集成语音云控件, 就可以通过API调用搜狗语音云服务,获得搜狗强大的语音技术支持,更加专注于业务需求的开发。

    捷通华声:北京捷通华声语音技术有限公司成立于2000年10月,是一家立足语音、手写识别等智能人机交互(简称:HCI)技术的研究与应用,全面发展电信增值服务的高新技术企业;2005年,捷通华声首批获得国家信息产业部颁发的“全国电信业务经营许可证”。

    腾讯:当百度公司专注于语音技术服务,腾讯云技术团队联合微信AI团队,开放微信语音处理技术,推出智能语音服务,在语音处理基础功能上,结合云端能力,腾讯云智能语音服务支持云端+嵌入式,可以覆盖更多应用场景,满足各行业开发者的需求;这也是腾讯云继微信支付提速、微信公众号安全护航等动作后的又一重大举措。

    中科模识:北京中科模识科技有限公司是中国科学院自动化研究所为适应新时期国家和社会对智能语音处理技术与应用不断增长的需求,于2000年成立的高新技术企业,模识科技专业从事语音识别技术研究、产品开发与成果转化,为拥有自主知识产权的创新型企业。公司为中关村科技园区高新技术企业和软件企业,并通过ISO9001-2000质量管理的论证。公司的主创人员主要由归国学者和模式识别国家重点实验室的骨干精英组成,他们既是国内模式识别行业领域的最有权威的技术专家,又有丰富的企业管理和市场运作经验。(排名不分先后)

    03、智能机器人

    公子小白机器人: 公子·小白是一对基于强人工智能的中文自然语言交互社交机器人。由深圳狗尾草智能科技有限公司(Gowild)花费近两年时间研发而成的情感社交机器人。灰色的叫“公子”,白色的叫“小白”。之所以这样设置,是为了更好的开启“情侣模式”。因此,公子·小白又被称为“全球首款情感社交机器人”。

    优必选: 深圳市优必选科技有限公司成立于2012年, 是一家集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业 。2008年,优必选从人形机器人的核心源动力伺服舵机研发起步, 逐步推出了消费级人形机器人Alpha系列、商用服务人形机器人Cruzr和主打STEM教育的Jimu机器人,并成功入驻全球部分Apple Store零售店。

    图灵机器人: 图灵机器人 是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司 ,致力于“让机器理解世界”,产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。通过图灵机器人,开发者和厂商能够以高效的方式创建专属的聊天机器人、客服机器人、领域对话问答机器人、儿童/服务机器人等。

    小i机器人:小i机器人成立于2001年,是全球领先的智能机器人技术提供和平台运营商,拥有全球最大的智能机器人云服务平台,其直接和间接服务的用户在全球超过2亿;小i机器人专注于智能机器人核心交互技术的研发,并在大量的商业化应用中推动了该技术的产业化进程;在自然语言处理、语义分析和理解、知识工程和智能大数据等方面,小i走在行业的前列,获得了多项国家发明专利授权,并参与国际和国内的智能人机交互标准建设。

    萝卜科技: 北京萝卜科技有限公司是一家以人工智能应用为核心的科技创新公司。萝卜科技致力于将互联网、儿童教育、智能机器人三者深度结合,为小孩打造一个超级伙伴机器人。通过小萝卜伙伴机器人与小孩的深度互动,逐步塑造伙伴机器人的人格化,真正实现机器人与小孩共同成长。用科技改善生活,让小孩不再孤单。

    新松机器: 上海新松机器人自动化有限公司成立于1999年,坐落于浦东金桥出口加工区,占地约5000㎡,是沈阳新松机器人自动化股份有限公司针对长江三角洲市场特点组建的旗下子公司。公司依托我国“先进制造技术创新基地”——中国科学院沈阳自动化研究所,该研究所是我国唯一的“机器人技术国家机器人研究中心”、国家机器人产业化基地。

    04、智能家居

    QQ物联: “QQ物联智能硬件开放平台”发布,将QQ账号体系及关系链、QQ消息通道能力等核心能力,提供给可穿戴设备、智能家居、智能车载、传统硬件等领域合作伙伴,实现用户与设备及设备与设备之间的互联互通互动,充分利用和发挥腾讯QQ的亿万手机客户端及云服务的优势,更大范围帮助传统行业实现互联网化。

    科沃斯: 科沃斯家庭服务机器人专业智造者,创造了地面清洁机器人地宝、自动擦窗机器人窗宝、空气净化机器人沁宝、机器人管家亲宝,专业从事家庭服务机器人的研发、设计、制造和销售。科沃斯始终致力于“让机器人服务全球家庭”的使命,让更多人能够乐享科技创新带来的智慧生活。

    Broadlink: 杭州古北电子科技有限公司(BroadLink),专注于智能家居产品与服务领域。通过整合物联网、云计算、大数据及人工智能等先进技术,打通互联网平台通道,帮助传统企业向智能转型。我司自主研发的Wi-Fi模块,年销售量超500万片,逾200家家电品牌客户产品使用,基于Wi-Fi模块方案开发的一系列“轻”智能家居系列产品(智能遥控、智能插座、智能环境监测仪等)销往全球100余个国家。BroadLink凭借准确的战略定位、领先的技术能力以及开放合作的策略,迅速成长为专业的第三方物联网平台,构建起庞大的国内物联网生态圈。

    欧瑞博: ORVIBO欧瑞博通过物联、智能、云计算等技术,连接基础电器,使设备互联互通,构建包括。智能控制中心、智能照明系统、暖通环境系统、智能安防系统、能源管理系统、智能影音系统、门窗遮阳系统等七大系统。团队坚持研发投⼊与设计创新,实现对家居、办公、酒店等场景的智能化,给用户创造更安全、更节能、更高效、可持续发展的居住环境。

    物联传感: 物联传感是由南京物联传感技术有限公司及物联传感技术有限公司上海销售中心组成,下辖广州、北京、重庆、长沙四家分公司,是全球的物联网设备和解决方案提供商。基于客户需求持续创新,在物联网传感器、控制器、移动物联网和云计算等几大领域都确定了行业老大地位。凭借在物体感知、控制等领域的综合优势,已经成为物联网时代的龙头。产品和解决方案已经应用于全球物联网重点项目,成为世界各地智慧城市建设的重要技术支撑力量 。

    05、智能医疗

    妙手机器人: 湖南妙手机器人有限公司成立于2015年01月,注册资金2000万人民币,位于长沙市高新开发区海凭国际医疗器械产业园妙手机器人大楼。公司致力于高端医疗器械的研发与生产,现拥有多项国家专利,产品性能达到国内先进水平,拥有一批专业成熟的研发团队和先进的生产设备。公司业务范围涉及广泛,现包括机器人、检验仪器、中医类治疗仪器等多种高端医疗器械的研发与生产。公司产业链完善,从零部件精密加工,产品研发与技术开发,产品生产与销售,公司均拥有先进高效的整体团队。

    璟和技创: 上海璟和技创机器人有限公司是“钱璟集团”旗下的高科技企业。依托中国康复领域龙头企业“钱璟集团”的雄厚实力,在上海张江高科技园区设立了机器人核心研发基地,并打造中国高端机器人产品及数字化康复产品,力求用科技的进步来满足现代康复的发展需求。上海璟和技创机器人有限公司主要从事多体位智能康复训练机器人和数字化康复解决方案系列产品的研发,用科技的进步满足现代康复发展的需求。在研发过程中不断的调试、改进,和多家医疗康复机构进行产学研的合作,将我们的产品经过临床治疗的检验。

    华大基因: 华大医学依托世界领先的生物信息研发、转化和应用平台,上百台高性能测序仪, 质谱仪和大型计算机,为数据的输出、存储、分析提供有力保障。华大医学总部位于中国深圳,在北京、天津、武汉、上海、广州等国内主要城市设有分支机构和医学检验所,并在香港、欧洲、美洲、亚太等地区设有海外中心和核心实验室,已形成“覆盖全国、辐射全球”的网络布局。

    贝瑞和康: 成立于2010年5月,是致力于应用高通量基因测序技术,为临床医学疾病筛查和诊断提供“无创式”整体解决方案的前沿生物创新型科技公司,是我国无创疾病筛查和诊断的先驱者和领先者。贝瑞和康的研发团队由曾参与高通量测序仪的早期设计和研发的周代星博士带队,由高通量测序领域和临床基因检测领域内顶尖的实验、研发、生物信息分析专家组成,并与领域内全球知名的研究机构建立了合作关系。贝瑞和康已成为全球领先的高通量测序前沿及应用研究中心,拥有丰富的技术研发和产业化实战经验。

    小结:目前核心技术加速突破,人工智能正解除桎梏加速崛起。作为万物互联时代最前沿的技术,将渗透至各行各业,并助力传统行业实现跨越式升级,从而实现全行业的重塑,成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。

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