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人工智能大作业报告完整版

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人工智能大作业报告 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

人工智能课程大作业

——基于回溯搜索的地图着色

班级:

学号:

姓名:曾江东

2014年11月26号

摘要:人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科。人工智能领域中,地图着色问题是一典型的优化的问题。由它引发的“四色猜想”是全世界的难题,直到1975年由三台超高速电子计算机,经过1200小时的计算才终于正明了“四色定理”。这是世界上最长的证明。本文并不是想证明,而只是想基于回溯法来给地图着色,求出最少用色。本文着重介绍利用MFC设计界面来对中国省级地图着色进行演示。计算机视觉是研究为完成在复杂的环境中运动和在复杂的场景中识别物体所需要哪些视觉信息,以及如何从图像中获取这些信息的科学领域。

关键词:地图着色;回溯搜索;MFC

本组成员:曾江东,杨星,俞洋

本人分工:本人主要基于回溯搜索算法的代码的编写。

1 引言

人,现在社会的发展中心都离不开这个人字,人是发展的本体,人类的自然智能伴随到处都是,本次实验研究什么是人工智能,人工智能又能如何的运用在生活和学习中。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能(ArtificialIntelligence,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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

本次实验研究的是关于人工智能中搜索的功能,实现用回溯法对地图不同地区的着色问题,地图上有不同国家(不同区域),每个国家都与其他一些国家邻接。现要求对地图着色,使所有的国家与它的邻接的国家有不同的颜色。通常由四种颜色就已足够。地图着色的算法比较多,但是切实可行的算法很少,回溯法在地图区域较大,邻接关系复杂的情况下,回溯次数将会大大增多,严重影响了程序执行效率。不过本次作业则是采用修改后的回溯法,在一定的条件下,执行效率还是很高。

本次实验是要对中国地图中的省级行政区最多使用四种颜色来进行着色,编程实现回溯算法用于地图自动着色。我负责得是改进的回溯算法的代码的编写。

2 算法原理与系统设计

回溯算法原理

要解决地图着色的问题,本文采用的是回溯法。回溯法是一种系统地搜索问题解的搜索算法。回溯法递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。其基本步骤:

1.定义一个解空间,它包含问题的解。

2.利用适于的方法组织解空间。

3.利用搜索解空间。

4.利用避免移动到不可能产生解的子空间。

而地图着色的问题可以处理为:如果把每一个区域收缩为一个顶点,把相邻两个区域用一条边相连接,就可以把一个区域图抽象为一个平面图。则着色问题变成了对解问题的最优搜索算法的实现。我利用分枝定界法对候选解进行系统检查,能以较高效率的找到最优解。

详细设计

地图着色功能流程图如图2-1所示:

图2-1 地图颜色确定流程图

在窗口上着色时,用到的是广度算法的思想,搜索遍历一个省区域内的所有像素点。

着色是各省渐变着色,感观上能看见是从省中间向边缘扩散。在对一个省进行着色时,用深度优先的算法实现,共用4种颜色,分别是红,绿,蓝,黄。每次给当前省份4种颜色中的一种,然后判断是否合理,如不合理则换另一种颜色值,根据图的4色定理一定能从4种颜色中找到一个合适的颜色,直到当前省份找到合适颜色后,进行下个省份的判断。在着色时,以这个省份的中心点为基准,由环形向外进行着色,采用深度优先搜索算法,并根据标记的二维数组来进行边界检测,以保证着色的准确性。

在本次设计中,用到了关于地图信息的两个文件,一个是地图标记点文档,如图2-2所示。它里边存储的是地图的每个省份的中间点的像素坐标,如“新疆125123”,代表的是新疆在地图中的坐标位置,一共32个省。另一个是相邻之间的关系的文档,如图2-3所示。它里边存储的是省与省之间的相邻接关系,比如“1 3”,代表省1,省3相邻。这里的0和1是根据node表中的顺序得来的,0代表新疆,1代表西藏。当两个省相临时,他们不能着相同的颜色。程序不要求用户输入,运行程序后自动从文件中读取地图信息,并加载原始地图,出现可操作的可视化界面。

图2-2 地图标记点文件

图2-3 相邻之间的关系文件

3 系统实现

3-1回溯算法

我采用的是深度优先搜索算法,它就是把最近刚产生的结点优先扩展,直到达到一定的深度限制。若未找到目标或无法再扩展时,再回溯到另一个结点继续扩展。它类似于树的先根搜索,是树的先根搜索的推广。

3-2 代码实现

地图涂色用到深度优先搜索算法

void CMyDlg::On_Color()

{

irst=NULL;

}

for(i=1; i<=68; i++)

{

ifile>>s>>d;

p=new listnode;

p->adjvex=d;

p->next = [s].first;

[s].first = p;

q=new listnode;

q->adjvex=s;

q->next=[d].first;

[d].first=q;

}

ifstream ifile1("C:\\地图(邻接表)\\坐标", ios::in); for(i=0;i<32;i++)

{

ifile1>>P[i].x>>P[i].y;

}

int j,a[MAXVER];

int color[MAXVER];

color[0]=1;

for(i=0;i

a[i]=0;

for(i=1;i

color[i]=1;

for(i=1;i<=32;i++)

{

int count=1;

listnode *p;

p=[i].first;

while(p!=NULL)

{

if(iadjvex)

p=p->next;

else

{

a[count]=p->adjvex;

count++;

p=p->next;

}

}

if(count>1)

{

int t=1;

for(j=1;j<=n;j++)

{

int flag=1;

for(t=1;t

{

if(j==color[a[t]])

{

flag=0;

break;

}

}

if(flag==1)

{

color[i]=j;

break;

}

}

}

}

for(i=1;i<=32;i++)

{

CDC *pdc=GetDC();

Color(P[i-1].x,P[i-1].y,c[color[i]-1],pdc);

}

}

4 实验或测试结果

程序运行后出现如下界面:

图4-1 地图初始化

点击着色后,开始着色:

图4-2 地图着色中

图4-3 地图着色完成

在调试过程中,我们发现地图着色非常缓慢,我们分析是由于我们是对点像素的遍历,而图的范围又非常广,导致遍历速度很慢,程序效率不快。

5 结论

在这次利用回溯搜索算法实现中国地图着色的实验中,我负责的是回溯搜索算法的编写,其实基本的回溯算法,是一种系统地搜索问题的解的方法。但是,又怎么利用它实现地图的着色呢?我利用的是将图着色的问题具体化,把每一个区域收缩为一个顶点,把相邻两个区域用一条边相连接,就可以把一个区域图抽象为一个平面图,这样就可以用到遍历了。

虽然在编写代码的时候遇到了很多问题,但是更让人烦躁的是,调试时,程序老是出现错误,这让我们相当沮丧,后来,通过小组成员不断地努力,终于排除所有的问题,程序成功运行,这还是让我们很有成就感的。

参考文献

[1]梁述明,陆忠武.四色图着色问题的混沌神经网络解法[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2006,(6):165-169.

[2]毛云舟.一个实用的地图着色算法[J].徐州师范大学学报(自然科学版),1998,(4):17-18.

[3]佘玉梅,段鹏.人工智能及其应用[M].上海交通大学出版社,2007.

[4]吴胜,王书芹.人工智能基础与应用[M].电子工业出版社,.

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法,事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后,要想在空格中填入正确的数字,先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断,然后选择正确的数字填入空格。另外,由于某个格子填入数据时,有可能还要对原来已填入的数据进行修正,所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时,要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法,将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度,通过避免重填一个被“挖去”的格子,或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子,来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时,可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要,本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来,以便用户下次使用本系统时,可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后,选则读取一道之前保存起来的题目进行解答,被读取的题目将会显示到程序界面上。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质:人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理:利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即,AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代,2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局,2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟:人脑工程项目(HBP) (8) 2.2.2、美国:大脑研究计划(BRAIN) (8) 2.2.3、日本:大脑研究计划(Brain/MINDS) (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型,人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动,人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视,2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革,AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起,科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增,科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化,机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿,有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素,人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加,2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段,预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆:企业数量激增发展迅猛,机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新,创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景,未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业,软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域:IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域:Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域:Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域:Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域:Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑:短期看好应用开发领域,长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言: 人工智能(AI)将接棒移动互联网,成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI),科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型,渗透互联网竞争下半场,催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用,酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人,乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率,在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外,面对开放性问题,人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等,技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等,应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量,人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币,全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计,中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级,成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年,全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%,成长至6800亿美元量级。 我们判断,中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级,传统行业和技术的结合是主要的应用领域,2G(对政府)和2B(对企业)将成为主要的营收来源。

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名: 日期:

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号:138071 姓名:万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后,结合作者本人工作的需要,根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料,提出关于电力系统日负荷预测,运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作,电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况,而电力负荷预测则是系统的高级应用,它是根据历史的负荷数据,预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性,即发电机发出多少电,实时就要用多少负荷量,因此,就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷,既是为了保证人们生活充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测,一般每15分钟一个负荷点,1日共96个数据。实际工作中,当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据,然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法,但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算,没有考虑天气、节假日等情况,这些因素是负荷变化的重要的因素,而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程,其中有关于人工神经网络知识,这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时,曾经看到有人使用基于人工神经网络,把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法,当时也想增设这样的算法,但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今,恰好在课本学了人工神经网络,就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统,有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中,又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难,另一方面因素太多会造成建模困难,并且会带来大量的计算。因此,在考虑神经网络输入量的问题上,应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析,一般可把负荷分为两类:周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷,或者说标准负荷,反映的是负荷自身变化的基本规律,呈较强的周期性,尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷,时间周期因素包括:周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中,起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响,本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理,将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

【完整版】2020-2025年中国人工智能基础数据服务行业成本领先战略制定与实施研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国人工智能基础数据服务行业成本领先战略制定与实施研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业成本领先战略概述 (8) 第一节报告简介 (8) 第二节企业成本领先战略的重要性及作用 (9) 一、成本领先战略是构建竞争优势的基础 (9) 二、成本领先战略还具有无可比拟的优势作用 (9) 二、是决定企业经营活动成败的关键性因素 (10) 三、是实现企业快速、健康、持续发展的需要 (10) 四、是企业扩展市场、高效持续发展的有效途径 (11) 五、是强化企业核心竞争力的有利武器 (11) 第三节企业成本领先战略的特性 (11) 一、长期性 (11) 二、全局性 (12) 三、外向性 (12) 四、竞争性 (12) 五、动态性 (12) 第二章市场调研:2019-2020年中国人工智能基础数据服务行业市场深度调研 (13) 第一节前言 (13) 第二节人工智能基础数据服务行业概述 (13) 一、人工智能基础数据服务定义 (13) 二、人工智能基础数据服务发展历程 (14) 三、人工智能基础数据服务的行业价值 (15) 四、人工智能基础数据服务的主要产品形式 (16) 第三节2019-2020年人工智能基础数据服务的发展背景 (17) 一、人工智能经济崛起为基础数据服务提供长期向好的基本面 (17) 二、数据量呈指数式增长,非结构化数据的应用依赖于清洗标注 (18) 第四节2019-2020年人工智能基础数据服务市场现状 (19) 一、人工智能基础数据服务产业链 (19) 二、人工智能基础数据服务产业图谱 (20) 三、人工智能基础数据服务行业投融资 (20) 四、人工智能基础数据服务行业商业模式 (21) 五、人工智能基础数据服务市场规模 (22) 六、人工智能基础数据服务细分结构 (23) 七、人工智能基础数据服务市场格局 (24) 第五节2019-2020年人工智能基础数据服务场景分析 (26) 一、视图基础数据服务市场现状 (26) 二、视图基础数据服务技术趋势 (27) 三、自动驾驶基础数据服务应用场景 (27) 四、自动驾驶基础数据服务市场现状 (28) 五、智能交互基础数据服务市场现状 (29) 六、智能交互基础数据服务技术趋势 (30)

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来,我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商,致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位,其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一,自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来,一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术(GPT),是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用,将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径,不断催生新的业态和新的商业模式,形成新的发展空间,同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一,也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来,我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时,我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍,研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局,如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此,我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日,国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一;而时至11月,《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

2020-2025年中国人工智能行业调研及长尾市场战略报告

(二零一二年十二月) 19 2020-2025年中国人工智能行业 调研及长尾市场战略咨询报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业长尾市场战略概述 (8) 第一节人工智能行业长尾市场战略研究报告简介 (8) 第二节人工智能行业长尾市场战略研究原则与方法 (9) 一、研究原则 (9) 二、研究方法 (10) 第三节研究企业长尾市场战略的重要性及意义 (11) 一、重要性 (11) (一)有利于增强企业的可预见性 (11) (二)有利于明确企业未来发展方向 (12) (三)有利于激发企业员工的积极性 (12) (四)有利于促进企业整合资源 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研:2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (13) 第一节人工智能走向产业应用 (13) 一、人工智能行业图谱 (13) 二、人工智能的商业模式 (15) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (16) 一、人工智能价值创造的三个层次 (16) 二、人工智能助力企业业务智能化 (17) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (18) 一、美国规定10项AI监管原则 (19) 二、发展人工智能各国争先 (19) 三、人工智能以人为本 (21) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (21) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (26) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (28) 一、2020年形势的基本判断 (29) (一)从产业链建设看 (29) (二)从政策推动来看 (29) (三)从投融资情况看 (29) (四)从外部形势看 (30) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (30) 三、需要关注的几个问题 (31) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (31) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (31) (三)以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (32) 四、应采取的对策建议 (32) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (32) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (32) (三)推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (32) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (32)

人工智能行业调研分析报告

人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析,时间2016-2017年度。 目前,区域内拥有各类人工智能企业663家,从业人员33150人。截至2017年底,区域内人工智能产值145901.24万元,较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元,较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动,大力发展新兴产业,即紧紧依靠招商引资,招大商、引大资、引大智,培育和发展高端制造业,增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里?《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域,各地要坚持“工业立市”不动摇,瞄准高端和前沿产业,扩大开放,超前布局,积极参与长三角的合作与开发,积极融入全球制造业体系,主动参与国际竞争与合作,在每个领域努力寻求新的突破,打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革,加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制,并充分发挥市场在资源配置

中的决定性作用,撬动和激活充裕的民间资本,引导民间资本与实体经济结合,使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”,激发有潜力企业的创新能力和创业激情,为制造业提供不竭动力和支撑。

第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存,原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩,一定是中国经济大方向选对了,一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态,出现了很多新的特征和趋势,但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程,不会因为开启了一扇窗,就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式,但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构,将既不同于原 2、9月末,规模以上工业企业资产负债率为56.7%,同比降低0.4个百分点。其中,国有控股企业资产负债率为59%,同比降低1.6个百分点,国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出,从9月份当月情况看,主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响,工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是,在工业企业利润新增中,主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示,前三季度,钢铁行业利润增长71.1%,建材行业增长44.9%,石油开采行业增长4倍,石油加工行业增长30.8%,化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足,激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府,缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足,产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热,国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大,需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

人工智能发展报告

人工智能发展报告 一、简介 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲,人工智能研究的是如何使机器(计算机)具有智能的科学和技术,特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术,它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域,是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月,谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石,成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件;2016年底,新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手,豪取60连胜;2017年初,卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家,这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前,人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品,智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角(上海、江苏、浙江)一带,占我国人工智能企业总数

的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场,同时,数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中,自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高,其次是图像识别、计算机视觉,而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低,还未形成大规模行业应用。同时,国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开,涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段,人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先,人工智能领域的人才稀缺。通过开放

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) (1)深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) (2)大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) (3)运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来,国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业,通过供给海量优质的人工智能数据资源产品,为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。 图:人工智能技术架构示意 人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入;技术层包括算法和其他人工智能技术,主要在基础层上开发算法模型,并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术,如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等,在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来,

实现商业化落地。 人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层,是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素,其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如,要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎,就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练,数据量至少需要达到上万小时。 数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求,为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务,对客户提供的数据进行处理,最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下,企业为客户提供数据资源定制服务,客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。 数据资源定制服务内容具体如下: 数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判,设计并开发多种数据库产品,开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下,企业开发数据库产品,并拥有数据库产品的知识产权。

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来,在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测,2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高27%,经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的

智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 (一)战略部署:大国角逐,布局各有侧重 全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局,并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看,美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

全球人工智能产业数据报告

全球人工智能产业数据报告

报告摘要 1.截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家,其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前 五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区,美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2.全球AI领域独角兽企业有41家,其中中国17家,美国18家,日本3家,印度、德国和以色列各1家。 3.2018年Q2以来全球AI领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模126亿美元,环比下降7.3%, 同比 持平;融资笔数达310笔,环比回升29.7%,同比下降44.1%。其中,中国AI领域融资金额30亿美元,同比下降55.8%,在全球融资总额中占比23.5%,比2018年同期下降了29个百分点。 4.统计近10年AI领域学术论文的发表情况,在论文发表总量上中国位列第一,其中高被引论文数量不及美 国,位列第二。 5.国内中国科学院、清华大学等科研单位在AI学术研究上位于前列。 6.谷歌和微软是全球范围内在AI顶级会议上发文最多的企业。

目录

?截至2019年3月底全球活跃人工智能企业注达5386家。 ?AI企业数量TOP5国家:美国(2169家)、中国大陆(1189家)、英国(404家)、加拿大(303家)和印度(169家)。

?AI企业数量Top5城市:北京(468)、旧金山(328)、伦敦(290)、上海(233)、纽约(207)。?AI企业数量排名前20的城市,中国4个,美国10个,加拿大3个,英国、印度和以色列各1个。 ?中国AI企业主要集中在北上广和江浙地区,美国AI企业主要集中在加州、纽约州和马瑟诸塞州。

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) (一)从产业链建设看,人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 (二)从政策推动来看,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) (三)从投融资情况看,我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) (三)推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来,中国人工智能产业发展迅猛,在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展,但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司,但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足,国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱,以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析,赛迪智库电子信息研究所提出,以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟,我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇,智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业,以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司,但同时产业发展的外部形势将更为严峻,美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

2017年人工智能行业百度AI分析报告

2017年人工智能行业百度AI分析报告 2017年10月

目录 一、百度AI平台将逐步开放,助力构建百度AI生态圈 (4) 1、“云+大脑”打磨升级构成百度AI平台 (4) 2、多领域在人工智能方向进行战略构建 (5) (1)机构设立方面 (5) (2)人才储备方面 (6) (3)技术落地方面 (6) (4)资本投入方面 (7) 二、AI平台开放、百度生态建设延伸至端 (9) 1、DuerOS:开放的对话式人工智能系统 (10) 2、Apollo:自动驾驶开放平台 (13) (1)能力一:障碍物感知 (15) (2)能力二:决策规划 (16) (3)能力三:高精度地图 (17) (4)能力四:云端仿真 (17) (5)能力五:端到端 (18) 3、PaddlePaddle:深度学习开放平台 (24) 三、百度“能听会看”作为触手、带动技术领域的商业化落地 (26) 1、从“能听”走向“能听懂”的学习之路 (26) (1)百度以语音识别为切入点,构建人工智能生态圈 (26) (2)自然语言处理技术赋予机器认知能力 (28) 2、全方位视频理解技术使机器不仅“会看”,还会理解 (31)

百度AI平台将逐步开放,助力构建百度AI生态圈。今年的百度AI开发者大会(Baidu Create 2017)上,百度AI平台架构图首次完整亮相,全新开放了视频、语音、AR/VR、机器人视觉、自然语音处理等五大类目共14项全新能力。此次开放的技术能力总共有60个,是目前最全面的AI技术开放平台,包括百度智能云及百度大脑。此外,百度在AI方面的布局已经相对完善,无论是从AI部门的设置、集团战略定位,还是从开放的各类技术平台均能够帮助百度更快地构建生态圈,以此带来更多场景应用的落地。 AI平台开放、百度生态建设延伸至端。百度AI平台以百度智能云为基础、百度大脑为核心,目前开放DuerOS 和Apollo 两大平台向终端下沉,与云端一起初步构建起AI生态圈。百度以DuerOS 作为其人工智能的切入点,打造智能语音生态链;以Apollo 自动驾驶开放平台作为其人工智能的核心突破口。Apollo 自今年7 月发布以来,已开放14 项核心能力,生态合作伙伴超50家,成为全球最强大的自动驾驶生态。此外,PaddlePaddle深度学习平台已经被应用于百度的30多个主要产品。 百度“能听会看”作为触手、带动技术领域的商业化落地。百度目前正使机器从“能听”走向“能听懂”:以语音识别作为切入点构建人工智能生态圈;通过自然语言处理技术赋予机器认知能力;以全方位视频理解技术使机器不仅“会看”,还会理解。

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机,到运算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,然而AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开创新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于

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