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  • 人工智能发展现状

    2018-12-25 20:08:26
    中国在这些方面更有优势,许多执行者,或者说优秀的人工智能工程师,他们完成工作,让算法运行得更快,并连接至业务逻辑。欧美需要改变关于中国科技公司是模仿者的观念,承认实际上在某些领域中国的技术是一流的。”...
  • 人工智能( Artificial Intelligence )英文缩写为AI,所谓人工智能是 指在理解智能的基础上,用人工方 法所实现的智能 Have u ever imagine this kind of life? 机器们成为我们日常生活的帮手,机器人伴侣,等等 养一个...
  • 来源:专知 本文附报告,建议阅读6分钟本报告将聚焦人工智能行业进行深度研究,着力于对中国人工智能市场困境与中国人工智能主要企业战略布局进行分析与展望。近日,人工智能板块捷报不断。人工智能...

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    来源:专知
    本文附报告,建议阅读6分钟 本报告将聚焦人工智能行业进行深度研究,着力于对中国人工智能市场困境与中国人工智能主要企业战略布局进行分析与展望。

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    近日,人工智能板块捷报不断。人工智能企业云天励飞科创板IPO事项8月6曰接受上交所科创板上市委审议。公司于2020年12月8日递交科创板IPO申请,拟募资约30亿元。同为人工智能企业的云从科技也是2020年12月初递交的科创板IPO申请,该公司已在今年7月20日上会通过,并于8月4曰提交注册。北京海天瑞声科技股份有限公司进行网上网下申购。此次发行1070万股,占发行后总股本的比例25%,申购价格36.94元/股。这为上市波波折折的人工智能行业带来信心。

    作为新兴的热门行业,人工智能企业备受资本青睐,但同时又面临成本高、硬件落后等问题。本报告将聚焦人工智能行业进行深度研究,着力于对中国人工智能市场困境与中国人工智能主要企业战略布局进行分析与展望。

    巧妇难为无米之炊,数据孤岛和小样本数据成难题

    基础数据存在的问题主要有三。首先,基础训练数据的数量和质量将会决定模型的准确度,中国人工智能发展速度快,但积累不足,因此中国人工智能整体训练数据量不大,同时,训练数据标记质量参差不齐。其次,基础训练数据的来源有三种,分别为个人用户、企事业单位和政府机构。相对较小的企业获取数据的方式单一且成本高昂,因此难以取得竞争优势。同时,大部分行业的数据存在孤岛现象。最后,人工智能尚未能够覆盖部分行业以及长尾场景,这是由于行业或场景本身并没有较大的样本数据量。

    以政府为主导的人工智能市场

    总体来看,中国人工智能市场主要以政府端为主,带动企业端人工智能的应用与落地。原因主要从战略和市场两方面考虑。从战略方面考虑,中国规划在未来打造科技强国,中国将人工智能列入重点发展的行业,用政府需求带动社会对于人工智能的普遍需求。从市场方面考虑,中国正在加强新一代基础设施建设,中国人工智能发展较好的云计算、计算机视觉等领域正好符合政府项目的需求,落地程度较高,因此也应用较为广泛。

    全面铺排或打造特色,智慧城市与安防竞争激烈

    智慧城市、智慧交通、安防以及消费是竞争最为饱和的赛道,而工、农、教、娱则参与者寥寥,供应链更是竞争者较少。这主要是由于行业尚未得到完全开发或本身AI设计铺设难度较大导致的,企业可以抓住机会,在这几个细分领域研究出较为突出的核心竞争力,取得优势的市场竞争地位。

    http://data.eastmoney.com/report/zw_industry.jshtml?infocode=AP202110151522725464

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    编辑:文婧

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  • 中国人工智能发展现状

    万次阅读 2018-05-03 11:44:50
    中国人工智能发展现状:多项技术领先 整体水平与发达国家仍有较大差距全球人工智能还处于发展初期,并且人工智能已经上升至国家战略层面,关于我国人工智能发展现状来看,我国多项技术处于世界领先地位,创新创业也...

    中国人工智能发展现状:多项技术领先 整体水平与发达国家仍有较大差距

    全球人工智能还处于发展初期,并且人工智能已经上升至国家战略层面,关于我国人工智能发展现状来看,我国多项技术处于世界领先地位,创新创业也是日益活跃,但是整体水平与发达国家仍有较大差距。

    新年伊始,让我们把目光投向人工智能——刚刚过去的2017年,基础研究领域的硬件、算法提升,与结合产业发展的技术应用,让人工智能发展迎来又一轮高潮。“机器能像人一样思考和行动”拓展了整个社会的想象力边界。

    十九大报告提出,“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。当前我国人工智能的发展水平处于什么阶段,在行业领域的应用进展如何?本版就此策划了一组“聚焦高质量发展·关注人工智能”系列报道,从行业专家、资深从业者、普通消费者的角度,向读者全方位展示快速发展中的中国人工智能图景。

    中国人工智能发展现状:多项技术领先 整体水平与发达国家仍有较大差距

    2017年是中国人工智能领域发展的关键之年。无论是《政府工作报告》还是10月的十九大报告,都将人工智能作为一项发展内容明确提出,这意味着人工智能上升至国家战略层面。

    随后,《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》等一系列政策规划的推出更是让人工智能的发展有了明确的时间表和路线图。

    如今,中国人工智能领域正在顶层设计与实践落实两个方面努力发展,抓住机遇,蓄势待发,开启新一轮的冲刺。

    全球人工智能还处于发展初期

    什么是人工智能?

    1956年,在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上,麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后,人工智能迅速成为一个热门话题。

    尽管概念界定众多,但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是:研究人类智能活动的规律,从而让机器来模拟,使其拥有学习能力,甚至能够像人类一样去思考、工作。

    在人工智能研究早期,有些科学家非常乐观地认为,随着计算机的普及和CPU计算能力的提高,实现人工智能指日可待。但后来事实证明,人工智能的发展并没有预期的那么美好。

    20世纪50年代至70年代,人工智能力图模拟人类智慧,但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制,这一热潮逐渐冷却;20世纪80年代,人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展,但是数据较少,难以捕捉专家的隐性知识,加之计算能力依然有限,使得其不被重视,人工智能研究进入低潮期。

    直到进入20世纪90年代,神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展,人工智能才迎来了春天。

    “大约在10年前,一种被称为深度学习的新的机器学习方法,让人工智能的算法更智能。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说:“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构,具有更强的建模和推理能力,能够更有效地解决多类复杂的智能问题。”

    中国科学院院士谭铁牛说:“当前,面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展,甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。”

    这其中,比较著名的事件包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军,2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军,以及2016年和2017年阿尔法狗战胜人类围棋高手。

    在不少人工智能专家看来,尽管经过近60年的发展,人工智能已经取得了巨大的进步,但总体上还处于发展初期。

    我国多项技术处于世界领先地位

    采访中,诸多业内人士认为,我国人工智能技术攻关和产业应用虽然起步较晚,但在国家多项政策和科研基金的支持与鼓励下,近年来发展势头迅猛。

    在基础研究方面,我国已拥有人工智能研发队伍和国家重点实验室等设施齐全的研发机构,并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题,研发产出数量和质量也有了很大提升,已取得许多突出成果。

    科技部高新司司长秦勇说:“我国在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面处于世界领先地位。中国科学院自动化研究所谭铁牛团队全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技术,建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系,还建成目前国际上最大规模的共享虹膜图像库。”

    智能芯片技术也实现了突破。中科院计算所发布了全球首款深度学习专用处理器,清华大学研制出可重构神经网络的计算芯片,比现有的GPU效能提升了3个数量级。

    与此同时,我国在人工智能领域的论文数量快速增长。据统计,2007年—2016年,全球人工智能领域论文中,我国占近20%,仅次于美国;深度学习领域的论文总量和引用量均居世界第一。此外,人工智能相关发明专利授权量已居世界第二。

    人工智能创新创业日益活跃

    当前,伴随着人工智能研究热潮,我国人工智能产业化应用也蓬勃发展。

    智能产品和应用大量涌现。人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。目前已有1.5亿支付宝用户使用过“刷脸”功能,华为首次在全球将人工智能移动芯片用于手机。

    人工智能创新创业也日益活跃,一批龙头骨干企业快速成长。据统计,当前中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国,位列全球第二。全球最值得关注的100家人工智能企业中我国有27家,其中,腾讯、阿里云、百度、科大讯飞等成为全球人工智能领域的佼佼者,也成为建设国家新一代人工智能开放创新平台的领头羊。

    2017年7月5日,百度首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度AI技术首次整体亮相。其中,对话式人工智能系统,可让用户以自然语言对话的交互方式,实现诸多功能;Apollo自动驾驶技术平台,可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统,是全球领先的自动驾驶生态。

    2017年8月3日,腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时,还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室。

    2017年10月11日,阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立,代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。

    此外,科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平;依图科技搭建了全球首个十亿级人像对比系统,在2017年美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中,成为第一个获得冠军的中国团队。

    “加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。”秦勇说。

    整体水平与发达国家仍有较大差距

    尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达国家水平相当,但我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大差距,比如在高精尖零部件、技术工业、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。专家们还指出,我国人工智能技术发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。

    易建强说:“与人工智能发展成熟且处于前列的美国等相比,虽然中国在人工智能的论文数量方面超过美国,但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。”

    这背后的一个重要原因就是人才短缺。据统计,美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验,而在中国,超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。还有,在中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能,输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外,中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域,其他领域的人才相对匮乏。

    在产业应用方面,人工智能技术成果虽然已经在我国越来越多的领域应用,但专家表示也还存在一些问题。比如,除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验,催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外,大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小差距。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。

    “在人工智能生态系统方面,美国也更为完善和活跃,创业公司数量远超中国。而且由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。”易建强说。

    专家建议,应建设开放共享的人工智能创新发展平台,重视和加强人工智能前瞻性基础研究,加大人才培养力度,在深化人工智能技术推广应用、市场准入等方面建立更加宽松的政策环境,不断提升信息化水平来支撑智能化发展,并积极引进培养更多有国际影响力的领军人才。


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  • 中国人工智能行业发展前景及趋势分析 中国人工智能行业投资现状及趋势分析 1 中国人工智能投资规模分析 2 中国人工智能投资轮次分析 3 中国人工智能融资项目分析 3-1 中国人工智能投资规模分析 从全球市场来看人工...
  • 2017年人工智能行业现状发展趋势分析报告,从其他地方下载的,给有需要的人
  • 《悬而未决的AI竞赛——全球企业人工智能发展现状》由德勤洞察发布,德勤中国科技、传媒和电信行业编译。为了解全球范围内的企业在应用人工智能技术方面的情况以及所取得的成效,德勤于2018年第三季度针对早期人工...
  • 人工智能是目前最火热的技术领域,也是一门极富挑战性的科学,从事这项工作...中国人工智能发展现状与未来 对于中国而言,人工智能的发展是一个历史性的战略机遇,对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及..

    人工智能是目前最火热的技术领域,也是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,数学、心理学,甚至哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。那人工智能知识体系有哪些内容呢?

    下面是新一代人工智能知识体系大全图谱:

     

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    中国人工智能发展现状与未来

    对于中国而言,人工智能的发展是一个历史性的战略机遇,对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

    虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念,但对人工智能的定义还没有达成 普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能,然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为,机器不一定需 要像人一样思考才能获得智能,重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。

    第四次工业革命正在来临,而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来,人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑,人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃,成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后,全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。

    即使如此,世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场,因而纷纷开始部署人工智能发展战略,以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言,人工智能的发展是一个历史性的战略机遇,对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

    本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。

    看点01

    科技产出与人才投入

     

    1、论文产出:中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%,遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力,在全球论文产出百强机构中,87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此,中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势,并在2013年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中,中国只有国家电网公司的排名进入全球前20位。从学科分布看,计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显,高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达42.64%。

    2、专利申请:中国专利数量略微领先于美国和日本,国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量略微领先于美国和日本,而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前30名的机构中,科研院所与大学和企业的表现相当,其技术发明数量占比分别为52%和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大,尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速,在国内布局专利技术量远高于其他专利权人,而且在全球企业排名中位列第四。中国的专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域,其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。

    3、人才投入:中国人工智能人才总量居世界第二,但是杰出人才占比偏低。截至2017年,中国的人工智能人才拥有量达到18232人,占世界总量的8.9%,仅次于美国(13.9%) 。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体,清华大学和中国科学院系统成为全球人工智能人才投入量最大的机构。然而,按高H因子(又称H指数,用于评价科学家的科研绩效)衡量的中国杰出人才只有977人,不及美国的五分之一,排名世界第六。企业人才投入量相对较少,高强度人才投入的企业集中在美国,中国仅有华为一家企业进入全球前20。中国人工智能人才集中在东部和中部,但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域,而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。

    看点02

    产业发展和市场应用

     

    1、企业规模:中国人工智能企业数量为全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018年6月,全球共监测到人工智能企业总数达4925家,其中美国人工智能企业数2028家,位列全球第一。中国(不含港澳台地区)人工智能企业总数1011家,位列全球第二,其后分别是英国、加拿大和印度(图1)。

    从城市尺度看(图2),全球人工智能企业数量排名前20的城市中,美国占9个,中国占4个,加拿大占3个,英国、德国、法国和以色列各占1个。其中,北京成为全球人工智能企业数量最多的城市,其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前20。

     

    从成立时间看(图3),中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016年,在2015年达到顶峰,新增初创企业数量达到228家。从2016年开始,创业企业的增速有所放缓。

     

    中国人工智能企业的平均年龄为5.5年。其中,北京、上海和天津等地初创企业云集,企业平均年龄相较于全国平均水平更年轻,平均年龄在5.5年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多,企业年龄相对较大。

     

    人工智能的应用技术主要包括语音类技术(包括语音识别、语音合成等)、视觉类技术(包括生物识别、图像识别、视频识别等)和自然语言处理类技术(包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等)。将基础硬件考虑在内,国内外人工智能企业应用技术分布如图4所示。相比国外,中国人工智能企业的应用技术更集中于视觉和语音,而基础硬件占比偏小。

    人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用(本文中定义为“AI+")等。国内外人工智能企业的行业应用分布如图5所示。可以看出,相比于国外,国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场,而国外企业更注重AI在各类垂直行业的应用。

     

    2.风险投资:中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。自2013年以来,全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势(图6)。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元,融资事件1208笔,其中中国的投融资总额达到277.1亿美元,融资事件369笔。中国AI企业融资总额占全球融资总额的70%,融资笔数达31%。

    根据2013年到2018年第一季度全球的投融资数据,中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家,但是在投融资笔数上,美国仍然在全球处于领先地位。

     

    国内融资金额和融资笔数最高的省市是北京,且遥遥领先其他各省。上海、浙江、江苏和广东等省市的表现也比较突出。值得注意的是,广东省虽然投融资总额相对较少,但活跃度很高,融资笔数仅次于北京和上海。各省融资金额和笔数如图7所示。

     

    从投融资轮次分布看,从2015年开始,国内投融资活动早期投资(包括种子轮、天使轮和A轮)的占比逐渐下降,这意味着国内投融资活动愈加趋于理性,产业也逐渐走向成熟。国内投融资活动各个轮次占比如图8所示。

     

    3.市场规模:中国人工智能市场增长迅速,计算机视觉市场规模最大。 2017年中国人工智能市场规模达到237.4亿元,相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大,占比34.9%,达到82.8亿元(图9)。

     

    中国人工智能创业热潮与投融资热情在2017年回归理性,但随着人工智能各项技术的不断成熟以及各类应用场景的落地,预计在2018年,人工智能市场增速将达到75%,整体规模将达到415.5亿元(图10)。

    2018年,机器学习、深度学习等算法能力的增强将促进计算机视觉、语音等技术不断突破。核心计算芯片也成为巨头们战略布局的一环,谷歌升级TPU3.0,英伟达发布最大GPU,国内寒武纪推出首款云端智能芯片MLU100,阿里、华为、小米纷纷推出自己的AI芯片产品,并将进入大批量商用上市阶段,人工智能产业将继续增长并与垂直行业加深融合。

     

    4.产品应用:应用范围广泛,语音和视觉类产品最为成熟。伴随着算法、算力的不断演进和提升,基于语音、自然语言处理和视觉技术,有越来越多的应用和产品落地。比较典型的包括语音交互类产品(如智能音箱、智能语音助理、智能车载系统等)、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。在行业解决方案方面,人工智能的应用范围则更加广泛,目前已经在医疗健康、金融、教育、安防、商业、智能家居等多个垂直领域得到应用。

     

    1)人工智能终端产品。目前,由于人工智能技术尚处于发展阶段,且以机器学习、深度学习为代表的新一代人工智能技术主要体现在算法层面,而成熟的实体终端产品并不多。下面主要对发展较为成熟,且已初具市场规模的三款终端产品予以介绍,分别是智能音箱、智能机器人和无人机。

     

    ①智能音箱。搭载了人工智能语音交互系统的联网智能音箱近几年年均复合增长率超过30%,全球总市场规模将从2017年的11.5亿美元增至2021年的35.2亿美元,超过普通智能音箱市场。

     

    研究公司Canalys今年5月发布的最新数据显示,谷歌已经超过亚马逊成为全球智能音箱市场的第一巨头。谷歌在2018年第一季度售出了320万台智能音箱,市场份额达36.2%。相比之下,亚马逊售出了250万台Echo智能音箱,市场份额为27.7%。中国两大品牌阿里巴巴天猫和小米在第一季度分列全球智能音箱市场第三和第四位,市场份额分别为11.8%和7.0%。

     

    ②智能机器人。智能机器人的关键技术包括视觉、传感、人机交互和机电一体化等。从应用角度分,智能机器人可以分为工业机器人和服务机器人。其中,工业机器人一般包括搬运机器人、码垛机器人、喷涂机器人和协作机器人等。服务机器人可以分为行业应用机器人和个人/家用机器人。其中,行业应用机器人包括智能客服、医疗机器人、物流机器人、引领和迎宾机器人等;个人/家用机器人包括个人虚拟助理、家庭作业机器人(如扫地机器人)、儿童教育机器人、老人看护机器人和情感陪伴机器人等。

     

    根据IFR 2018年6月最新发布的数据,2017年全球机器人市场规模已达500亿美元。2017年全球工业机器人的总销量达38万台,同比增长29%。中国自2013年以后一直是全球最大的工业机器人市场。2017年,中国的工业机器人销量达13.8万台,其次是韩国,约4万台,日本销量约有3.8万台。在美洲,美国是最大的单一市场,销售了约3.3万台工业机器人。在欧洲,德国售出了约2.2万台。中、韩、日、美、德五国2017年工业机器人销量占全球总销量的71%(图11)。

     

    ③无人机。目前无人机市场主要由个人消费级无人机和商用无人机构成。消费级无人机主要用于航拍、跟拍等娱乐场景。商用无人机的应用范围则非常广泛,可以用于农林植保、物流、安保、巡防等多个领域。

     

    消费级无人机售价基本保持在5000美元以下,续航能力不超过1小时。商用无人机相比于个人无人机,拥有更大的有效载荷和更长的飞行时间,目前在工业领域应用最为成功。商用无人机市场出货量虽小,但售价较高,其收入占据了无人机市场的三分之二。Gartner预测2018年全球无人机市场产量将达313万台,市场规模将达到73亿美元,预计较2017年同比增长28%。

     

    目前国内最有影响力的无人机企业是大疆创新(DJI)。大疆主要开发制造消费级无人机,同时在民用领域也有渗透。在消费级无人机市场,大疆在全球占有绝对领先的市场地位。

     

    除大疆外,国内还有一些发展较快、比较有影响力的无人机企业,如亿航、零零无限、零度智控和极飞科技等。

    2)人工智能的行业应用。相较于终端产品,人工智能在相关行业的应用则更为丰富。

    ①智能医疗。随着人工智能技术的不断落地,已有不少应用人工智能提高医疗服务水平的成功案例。人工智能已深入医疗健康领域的方方面面,包括智能诊疗、医学影像分析、医学数据治理、健康管理、精准医疗、新药研发等场景中都可以看到人工智能的身影。

     

    过去,医生以自己的医疗知识和临床经验为基础,根据病人的症状和检查结果判定病症及病程。如今,人们将人工智能应用于医疗辅助诊断,让计算机“学习”专业的医疗知识、“记忆”海量历史病例、识别医学影像,构建智能诊疗系统,为医生提供一个“超级助手”,帮助医生完成诊断。IBM的Watson是智能诊疗应用中的一个著名案例,Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀肤癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。

     

    ②智能金融。智能金融是人工智能技术与金融体系的全面融合。人工智能在金融领域的应用主要包括“智能投顾”和金融欺诈检测等。

     

    “智能投顾”,即智能投资顾问,是金融科技中非常常见的一类应用场景。“智能投顾”通过机器学习算法,根据客户设定的收益目标、年龄、收入、当前资产及风险承受能力自动调整金融投资组合,以实现客户的收益目标。不仅如此,算法还能根据客户收益目标的变动和市场行情的变化实时自动调整投资策略,始终围绕客户的收益目标为客户提供最佳投资组合。目前美国的一些大中型投资公司(如Betterment和WeaIthFront)已经通过“智能投顾”为客户提供服务,并且价格低廉,获得了年轻一代的喜爱和认可。

     

    以往金融欺诈检测系统非常依赖复杂和呆板的规则,由于缺乏有效的科技手段,已无法应对日益演进的欺诈模式和欺诈技术。伪造、冒充身份等欺诈事件常有发生,给金融企业和用户造成很大经济损失。国内以猛犸反欺诈为代表的金融科技公司,应用人工智能技术构建自动、智能的反欺诈技术和系统,可以帮助企业风控系统打造用户行为追踪与分析能力,建立异常特征的自动识别能力,逐步达到自主、实时发现新欺诈模式的目标。

     

    ③智能安防。安防是人工智能落地较好的应用领域。安防以图像、视频数据为核心,海量的数据来源满足了算法和模型训练的需求,同时人工智能技术也为安防行业事前预警、事中响应和事后处理提供了技术保障。

     

    目前,人工智能在安防领域的应用主要包括警用和民用两个方向。警用方向,人工智能在公安行业的应用最具有代表性。利用人工智能技术实时分析图像和视频内容,可以识别人员、车辆信息、追踪犯罪嫌疑人,也可以通过视频检索从海量图片和视频库中对犯罪嫌疑人进行检索比对,为各类案件侦查节省宝贵时间。在民用方向,利用人工智能可以实现智能楼宇和工业园区的智能监控。智能楼宇包括门禁管理、通过摄像头实现“人脸打卡”、人员进出管理、发现盗窃和违规探访的行为。在工业园区,固定摄像头和巡防机器人配合,可实现对园区内各个场所的实时监控,并对潜在的危险进行预警。除此之外,民用安防方向还有一个非常重要的应用场景,就是家用安防。当检测到家庭中没有人员时,家庭安防摄像机可自动进入布防模式,有异常时,给予闯入人员声音警告,并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后,又能自动撤防,保护用户隐私。

     

    安防领域作为人工智能成功落地的一个应用,国内很多安防企业也开始从技术、产品等不同角度涉足人工智能。大华、海康威视、东方网力等传统企业在不断加大安防产品的智能化;另外,像商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技等以算法见长的企业正将技术重点聚焦于人脸识别、行为分析等图像智能领域。

     

    ④智能家居。智能家居基于物联网技术,以住宅为平台,由硬件、软件、云平台构成家居生态圈。智能家居可以实现远程设备控制、人机交互、设备互联互通、用户行为分析和用户画像等,为用户提供个性化生活服务,使家居生活更便捷、舒适和安全。

     

    例如,借助语音和自然语言处理技术,用户通过说话即可实现对智能家居产品的控制,如语音控制开关窗帘(窗户)、照明系统、调节音量、切换电视节目等操作;借助机器学习和深度学习技术,智能电视、智能音箱等可以根据用户订阅或者收看的历史数据对用户进行画像,并将用户可能感兴趣的内容推荐给用户。在家居安防方面,可以利用面部识别、指纹识别等生物识别技术对智能家居产品进行解锁,通过智能摄像头实时监控住宅安全,对非法入侵者进行监测等。

     

    在国内,小米打造的智能家居生态链在经历了几年的积累后,已经形成了一套自研、自产、自销的完整体系,接入生态链的硬件已经高达6000万台。另外,以美的、海尔、格力为代表的传统家电企业依托本身庞大的产品线及市场占有率,也在积极向智能家居转型,推进自己的智能战略。

     

    ⑤智能电网。伴随着电网规模日趋庞大,未来人工智能将成为智能电网的核心部分。在需求方面,人工智能技术能持续监控家庭和企业的智能电表和传感器的供需情况,实时调整电网的电力流量,实现电网的可靠、安全、经济、高效。

     

    在供应方面,人工智能技术能协助电力网络营运商或者政府改变能源组合,调整化石能源使用量,增加可再生资源的产量,并且将可再生能源的自然间歇性破坏降到最低。生产者将能够对多个来源产生的能源输出进行管理,以便实时匹配社会、空间和时间的需求变化。

     

    在线路的巡视巡检方面,借助智能巡检机器人和无人机实现规模化、智能化作业,提高效率和安全性。智能巡检机器人搭载多种检测仪,能够近距离观察设备,运检准确性高。在数据诊断方面,相比人眼和各类手持仪器,机器人巡检也更精确,而且全天候全自主,大大提高了设备缺陷和故障查找的准确性和及时性。同时,可以对机器人巡检的每个点位的历史数据进行趋势分析,提前预警设备潜在的劣化信息,为制定精准检修策略提供科学依据。无人机搭载高清摄像仪,具有高精度定位和自动检测识别功能,可以飞到几十米高的输电铁塔顶端,利用高清变焦相机对输电设备进行拍照,即便非常细小的零件发生松脱现象,也可通过镜头得到清晰精准的呈现。来自广东电网的资料显示,广东电网在变电站的机巡,年作业量超18万公里,相当于绕地球4圈半,其中无人机巡视占85%,作业量全球第一,综合效率提升了2.6倍。

    1发展战略和政策环境

    1.国际比较:各国人工智能战略与政策各有着重点。 2013年以来,美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重,美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响;欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险;日本希望人工智能推进其超智能社会的建设;而中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化,助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应用领域也存在着较大差异。

     

    2.国家政策:从物联网,到大数据,再到人工智能。从2009至今,中国人工智能政策的演变可以分为五个阶段,其核心主题词也不断变化,体现了各阶段发展重点的不同。国家层面政策早期关注物联网、信息安全、数据库等基础科研,中期关注大数据和基础设施,而2017年后人工智能成为最核心的主题,知识产权保护也成为重要主题。综合来看,中国人工智能政策主要关注以下六个方面:中国制造、创新驱动、物联网、互联网+、大数据、科技研发。

     

    3.地方政策:响应国家战略,地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略,其中,《中国制造2025》处于人工智能政策应用网络的核心,在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看,目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同,比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域,广东省关注制造和机器人等人工智能应用,而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权,各地政策与地方发展条件密切相关。

    2对社会的综合影响

    随着人工智能的充分发展,劳动生产率和生产力水平的提升,人们的生活体验将更加丰富多彩,将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来,更多地投入到创造性活动当中,使人类自身与社会得到更充分的发展。当前,人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式,重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据IDC数据显示,在未来5年内,人工智能技术应用到多个行业,将极大提高这些行业的运转效率,具体提升的效率为教育行业82%、零售业71%、制造业64%、金融业58%。

     

    1.人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类,而是帮助人类变得更加智慧,而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能,使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来,从而增加了思考、欣赏等闲暇时间,更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

     

    目前,人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面:自适应(个性化)学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习,不仅效率会提高,而且会保持更长时间的学习兴趣。

     

    在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师,而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外,在人工智能技术所影响的教育体系中,对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高,创新能力的培养也成为重要方向。

     

    随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动,在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代,或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算,结果显示,未来20年中,约占总就业人口76%的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击,若只考虑非农业人口,这一比例为65%。但同时,人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示,中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张20%,而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称,在未来几年中国对AI领域的人才需求可能增至500万。

     

    可以判断,在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下,一部分工作岗位终将被历史淘汰,但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面,新型的人机关系正在构建,非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代,其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。

     

    机械化和智能化塑造着新的就业格局,但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题,比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的,对教育和就业的多重影响也是持续性的,因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。

     

    2.人工智能对隐私与安全的影响。今天,在许多生活消费场景中,人们对个性化体验的需求不断增加,个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下,着力建立更灵活便捷的消费场景,给人们带来更加友好的用户体验。与此同时,随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟,企业可以通过分析客户画像真正理解客户,精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时,也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

     

    网络空间的虚拟性,使得个人数据更易于被收集与分享,极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程,与此同时,人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如,以人工智能技术为支撑的智慧医疗,病人的电子病例、私人数据归属权如何界定,医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象,也令法律的边界变得越来越模糊。

     

    人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变,人机频繁互动,可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换,这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同,人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”,并通过社交软件等冒充熟人进行诈骗。再比如,使用人工智能技术进行学习与模拟,生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息,突破安防屏障。去年曾有报道,新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看,无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制,造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

     

    3.人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进,一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群,已经被定义为人工智能时代的“边缘人”,而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达,信息鸿沟就越深,进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟,而在人工智能时代,“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务,也更不易获得紧缺的服务资源。

     

    在人类社会,按照公正原则,人工智能技术应该使尽可能多的人群获益,技术所带来的福利和便捷应让尽可能多的人群共享。2017年初在美国阿西洛马召开的BeneficialAI会议上提出的“阿西洛马人工智能原则”强调,应以安全、透明、负责、可解释、为人类做贡献和多数人受益等方式开发人工智能。实实在在的公共服务将极大限度地促进和谐良好的人机关系,使均等的智能服务惠及各地区、不同行业和不同群体。因此人工智能技术突飞猛进的同时,要积极思考与研究如何利用其提高基本公共服务平台的建设水平,不断缩小信息鸿沟,建设高效、发达、宜居的智能社会,推动社会包容与可持续发展,让全体公民能共享科技创造的美好未来。

    3初步判断和反思

    结合既有研究,我们可以得到以下几点对中国人工智能发展的初步判断和反思。

     

    1.从国际比较来看,中国人工智能发展已经进入国际领先集团。中国在历次工业革命里一直处于落后追赶的状态,而在第四次工业革命兴起之际,中国已经和其他国家一起坐在头班车上。在人工智能领域,中国在技术发展与市场应用方面已经进入了国际领先集团,呈现中美“双雄并立”的竞争格局。

     

    2.从发展质量来看,中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。中国的优势领域主要体现应用方面,而在人工智能核心技术领域,如硬件和算法上,力量依然十分薄弱,这使得中国人工智能发展的基础不够牢固。中国的人工智能技术发展缺乏顶尖人才,与发达国家特别是美国的差距还十分明显。

     

    3.从参与主体来看,中国人工智能企业的知识生产能力亟待提升。科研机构和大学是目前中国人工智能知识生产的主要力量。相比国外领先企业,中国企业作为一个群体的技术表现还比较逊色,在人工智能专利申请上落后于国内高校和科研院所。即使是被公认为人工智能巨头的百度、阿里巴巴、腾讯(BAT)等企业,在人才、论文和专利方面也还没有突出的表现,而它们的美国对手IBM、微软、谷歌等企业在每项指标的全球企业排名中均名列前茅。

     

    4.从应用领域来看,人工智能与能源系统的结合是一个被忽视的重要领域。电力工程已成为中国人工智能专利布局的重要领域,而国家电网公司在人工智能科研论文和专利申请上都是中国表现最抢眼的企业。这个事实在以往的人工智能研究中都未被提及或重视,说明人工智能与能源系统的结合很可能是一个之前被忽视的领域,而这可能为中国人工智能技术应用开拓新的方向,并为能源低碳转型做出有益的贡献。

     

    5.从发展方式来看,中国需要加强产学研合作,促进知识应用和转化。 国际合作和产学研合作是人工智能技术发展的重要途径。目前中国人工智能知识生产大量停留在大学和科研机构中,在产学研合作促进知识应用和转化方面仍然存在显著“短板”。展望未来,中国不但需要大力推进产学研融合创新,还需要更加鲜明地支持企业利用数据、算力等优势从事人工智能基础研究。

     

     

    6.从政策环境来看,各地方政府积极支持,但也存在盲目跟风倾向。中国社会对人工智能的发展总体上是积极乐观的,为人工智能产业的发展提供了非常有利的政策、舆论、金融、市场和人才供给等发展环境,但各地在人工智能发展政策方面仍然存在“跟风中央”、“追逐热点”的倾向。目前中国在人工智能发展政策上主要强调促进技术进步和产业应用,而对道德伦理、安全规制等问题还没有予以足够重视。

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      2018-11-24 18:36:50 ...从20世纪50年代发展至今,人工智能已经形成全新的生产力,对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。 经历了技术驱动和数据驱动阶段,人工智能现在已经进入场景驱动阶段,深...

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    2018-11-24 18:36:50

    人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今,人工智能已经形成全新的生产力,对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

    经历了技术驱动和数据驱动阶段,人工智能现在已经进入场景驱动阶段,深入落地到各个行业之中去解决不同场景的问题。此类行业实践应用也反过来持续优化人工智能的核心算法,形成正向发展的态势。目前,人工智能主要在制造、家居、金融、零售、交通、安防、医疗、物流、教育等行业中有广泛的应用。

    一、制造

    随着工业制造4.0时代的推进,传统制造业对人工智能的需求开始爆发,众多提供智能工业解决方案的企业应势而生,例如智航无人机、祈飞科技等。人工智能在制造业的应用主要有三个方面:首先是智能装备,包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂,包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务,包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求,但作为一项通用性技术,人工智能与制造业融合是大势所趋。

    国内人工智能行业发展现状

     

    二、家居

    智能家居主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱,不仅成功打开家居市场,也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂,如何打通这些产品之间的沟通壁垒,以及建立安全可靠的智能家居服务环境,是该行业下一步的发力点。

    三、金融

    人工智能在金融领域的应用主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等,该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能也将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。例如第四范式开发的一套AI系统,不仅可以精确判断一个客户的资产配置,做清晰的风险评估,以及智能推荐产品给客户,将转化率提升65%。很多金融行业的应用,都可以作为人工智能在其他行业落地的典型案例。

    国内人工智能行业发展现状

     

    四、零售

    人工智能在零售领域的应用已经十分广泛,无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合,通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术,让工业机器人可以进行自主的判断和行为,完成各种复杂的任务,在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计,通过人脸识别客流统计功能,门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像,为调整运营策略提供数据基础,帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。

    五、交通

    智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本,其次是美国、欧洲等地区。目前,我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实施监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

    国内人工智能行业发展现状

     

    六、安防

    安防领域涉及到的范围较广,小到关系个人、家庭,大到跟社区、城市、国家安全息息相关。智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目,预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。目前智能安防类产品主要有四类:人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析。智能安防行业现在主要还是受到硬件计算资源限制,只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法,随着后端智能分析根据需求匹配足够强大的硬件资源,也能运行更复杂的、允许有一定延时的算法。这两种方式还将长期同时存在。

    七、医疗

    目前,在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求,市场上出现了众多技术服务商,例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴,研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科,提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗,统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用,但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通,导致企业与医院之间合作不透明等问题,使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

    国内人工智能行业发展现状

     

    八、教育

    科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别,可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题,从工具层面给师生提供更有效率的学习方式,但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

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    九、物流

    物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造,能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划,优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节,京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机,力求抢占市场机会。

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