人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖:人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)
人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,將催生新的技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、 業(yè)態(tài)、模式,從而引發(fā)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重大變革,實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體提升。
麥肯錫預(yù)計(jì):到 2025 年全球人工智能應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模總值將達(dá)到 1270 億美元,人工智能將是眾多智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的突破點(diǎn)。
通過(guò)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)分布進(jìn)行梳理,提出了人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖,主要分為:核心業(yè)態(tài)、關(guān)聯(lián)業(yè)態(tài)、衍生業(yè)態(tài)三個(gè)層次。
人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖
下面將重點(diǎn)對(duì)核心業(yè)態(tài)包含的智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、智能信息及數(shù)據(jù)、智能技術(shù)服務(wù)、智能產(chǎn)品四個(gè)方面展開(kāi)介紹,并總結(jié)人工智能行業(yè)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。
?智能基礎(chǔ)設(shè)施
智能基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計(jì)算能力支撐,其范圍包括智能傳感器、智能芯片、分布式計(jì)算框架等,是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障。
1. 智能芯片
智能芯片從應(yīng)用角度可以分為訓(xùn)練和推理兩種類(lèi)型。從部署場(chǎng)景來(lái)看,可以分為云端和設(shè)備端兩步大類(lèi)。
訓(xùn)練過(guò)程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),需要龐大的計(jì)算規(guī)模,主要使用智能芯片集群來(lái)完成。與訓(xùn)練的計(jì)算量相比,推理的計(jì)算量較少,但仍然涉及大量的矩陣運(yùn)算。目前,訓(xùn)練和推理通常都在云端實(shí)現(xiàn),只有對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的設(shè)備會(huì)交由設(shè)備端進(jìn)行處理。
按技術(shù)架構(gòu)來(lái)看,智能芯片可以分為通用類(lèi)芯片(CPU、GPU、FPGA)、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、類(lèi)腦計(jì)算芯片(IBM TrueNorth)。 另外,主要的人工智能處理器還有DPU、BPU、NPU、EPU 等適用于不同場(chǎng)景和功能的人工智能芯片。
隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶量和數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹,人工智能發(fā)展對(duì)計(jì)算性能的要求 迫切增長(zhǎng),對(duì) CPU 計(jì)算性能提升的需求超過(guò)了摩爾定律的增長(zhǎng)速度。同時(shí),受限于技術(shù)原因,傳統(tǒng)處理器性能也無(wú)法按照摩爾定律繼續(xù)增長(zhǎng),發(fā)展下一代智能 芯片勢(shì)在必行。
未來(lái)的智能芯片主要是在兩個(gè)方向發(fā)展:
- 一是模仿人類(lèi)大腦結(jié)構(gòu) 的芯片;
- 二是量子芯片。
智能芯片是人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn),預(yù)計(jì)到 2020 年人工智能芯片全球市場(chǎng)規(guī)模將突破百億美元。
2. 智能傳感器
智能傳感器是具有信息處理功能的傳感器,智能傳感器帶有微處理機(jī),具備采集、處理、交換信息等功能,是傳感器集成化與微處理機(jī)相結(jié)合的產(chǎn)物。
智能傳感器屬于人工智能的神經(jīng)末梢,用于全面感知外界環(huán)境。各類(lèi)傳感器的大規(guī)模部署和應(yīng)用為實(shí)現(xiàn)人工智能創(chuàng)造了不可或缺的條件。不同應(yīng)用場(chǎng)景,如:智能安防、 智能家居、智能醫(yī)療等對(duì)傳感器應(yīng)用提出了不同的要求。
未來(lái),隨著人工智能應(yīng) 用領(lǐng)域的不斷拓展,市場(chǎng)對(duì)傳感器的需求將不斷增多,2020 年市場(chǎng)規(guī)模有望突破 4600 億美元。未來(lái),高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化將成為智能傳感器發(fā)展的重要趨勢(shì)。
3. 分布式計(jì)算框架
面對(duì)海量的數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜的知識(shí)推理,常規(guī)的單機(jī)計(jì)算模式已經(jīng)不能支撐。 所以,計(jì)算模式必須將巨大的計(jì)算任務(wù)分成小的單機(jī)可以承受的計(jì)算任務(wù),即云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了基礎(chǔ)的計(jì)算框架。
目前流行的分布式計(jì)算框架,如:OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各種開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架也層出不窮,其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、 Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。
智能信息及數(shù)據(jù)
信息數(shù)據(jù)是人工智能創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)鍵要素之一,我國(guó)龐大的人口和產(chǎn)業(yè)基數(shù)帶來(lái)了數(shù)據(jù)方面的天生優(yōu)勢(shì)。隨著算法、算力技術(shù)水平的提升,圍繞數(shù)據(jù)的采集、 分析、處理產(chǎn)生了眾多的企業(yè)。
目前,在人工智能數(shù)據(jù)采集、分析、處理方面的企業(yè)主要有兩種:
- 一種是數(shù)據(jù)集提供商,以提供數(shù)據(jù)為自身主要業(yè)務(wù),為需求方提供機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所需要的不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集;
- 另一種是數(shù)據(jù)采集、分析、處理綜合性廠商,自身?yè)碛蝎@取數(shù)據(jù)的途徑,并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,最終將處理后的結(jié)果提供給需求方進(jìn)行使用。對(duì)于一些大型企業(yè),企業(yè)本身也是數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果的需求方。
智能技術(shù)服務(wù)
智能技術(shù)服務(wù)主要關(guān)注如何構(gòu)建人工智能的技術(shù)平臺(tái),并對(duì)外提供人工智能 相關(guān)的服務(wù)。此類(lèi)廠商在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中處于關(guān)鍵位置,依托基礎(chǔ)設(shè)施和大量 的數(shù)據(jù),為各類(lèi)人工智能的應(yīng)用提供關(guān)鍵性的技術(shù)平臺(tái)、解決方案和服務(wù)。
目前, 從提供服務(wù)的類(lèi)型來(lái)看,提供技術(shù)服務(wù)廠商包括以下幾類(lèi):
(1)提供人工智能的技術(shù)平臺(tái)和算法模型
此類(lèi)廠商主要針對(duì)用戶或者行業(yè)需求,提供人工智能技術(shù)平臺(tái)以及算法模型。用戶可以在人工智能平臺(tái)之上, 通過(guò)一系列的算法模型來(lái)進(jìn)行人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。此類(lèi)廠商主要關(guān)注人工智能 的通用計(jì)算框架、算法模型、通用技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。
(2)提供人工智能的整體解決方案
此類(lèi)廠商主要針對(duì)用戶或者行業(yè)需求, 設(shè)計(jì)和提供包括軟、硬件一體的行業(yè)人工智能解決方案,整體方案中集成多種人 工智能算法模型以及軟、硬件環(huán)境,幫助用戶或行業(yè)解決特定的問(wèn)題。此類(lèi)廠商重點(diǎn)關(guān)注人工智能在特定領(lǐng)域或者特定行業(yè)的應(yīng)用。
(3)提供人工智能在線服務(wù)
此類(lèi)廠商一般為傳統(tǒng)的云服務(wù)提供廠商,主要依托其已有的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶資源,聚集用戶的需求和行業(yè)屬性, 為客戶提供多類(lèi)型的人工智能服務(wù)。
從各類(lèi)模型算法和計(jì)算框架的 API 等特定應(yīng)用平臺(tái)到特定行業(yè)的整體解決方案等,進(jìn)一步吸引大量的用戶使用,從而進(jìn)一 步完善其提供的人工智能服務(wù)。
此類(lèi)廠商主要提供相對(duì)通用的人工智能服務(wù),同時(shí)也會(huì)關(guān)注一些重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域。
需要指出的是:上述三類(lèi)角色并不是嚴(yán)格區(qū)分開(kāi)的,很多情況下會(huì)出現(xiàn)重疊, 隨著技術(shù)的發(fā)展成熟,在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中已有大量的廠商同時(shí)具備上述兩類(lèi)或者三類(lèi)角色的特征。
智能產(chǎn)品
智能產(chǎn)品是指將人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果集成化、產(chǎn)品化,具體的分類(lèi)如下表所示:
人工智能產(chǎn)品
隨著制造強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)建設(shè)進(jìn)程的加快,在制造、家居、金融、 教育、交通、安防、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)和產(chǎn)品的需求將進(jìn)一步釋放,相關(guān)智能產(chǎn)品的種類(lèi)和形態(tài)也將越來(lái)越豐富。
人工智能行業(yè)應(yīng)用
人工智能與行業(yè)領(lǐng)域的深度融合將改變甚至重新塑造傳統(tǒng)行業(yè),本節(jié)重點(diǎn)介紹人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、醫(yī)療、物流行業(yè)的應(yīng)用,由于篇幅有限,其它很多重要的行業(yè)應(yīng)用在這里不展開(kāi)論述。
1.?智能制造
智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合,貫穿于設(shè)計(jì)、 生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié),具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。
智能制造對(duì)人工智能的需求,主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:
- 一是智能裝備,包括自動(dòng)識(shí)別設(shè)備、人機(jī)交互系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人以及 數(shù)控機(jī)床等具體設(shè)備,涉及到跨媒體分析推理、自然語(yǔ)言處理、虛擬現(xiàn)實(shí)智能建 模及自主無(wú)人系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)。
- 二是智能工廠,包括智能設(shè)計(jì)、智能生產(chǎn)、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內(nèi)容,涉及到跨媒體分析推理、大數(shù)據(jù)智能、機(jī)器學(xué)習(xí) 等關(guān)鍵技術(shù)。
- 三是智能服務(wù),包括大規(guī)模個(gè)性化定制、遠(yuǎn)程運(yùn)維以及預(yù)測(cè)性維護(hù) 等具體服務(wù)模式,涉及到跨媒體分析推理、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)智能、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)。
例如:現(xiàn)有涉及智能裝備故障問(wèn)題的紙質(zhì)化文件,可通過(guò)自然語(yǔ)言處理,形成數(shù)字化資料,再通過(guò)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,形成深度學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而構(gòu)建設(shè)備故障分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為下一步故障診斷、優(yōu)化參數(shù)設(shè)置提供決策依據(jù)。
2. 智能家居
參照工業(yè)和信息化部印發(fā)的《智慧家庭綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》,智能家居是智慧家庭八大應(yīng)用場(chǎng)景之一。受產(chǎn)業(yè)環(huán)境、價(jià)格、消費(fèi)者認(rèn)可度等因素影響, 我國(guó)智能家居行業(yè)經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的探索期。
至 2010 年,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及智慧城市概念的出現(xiàn),智能家居概念逐步有了清晰的定義并隨之涌現(xiàn)出各類(lèi)產(chǎn)品,軟件系統(tǒng)也經(jīng)歷了若干輪升級(jí)。
智能家居以住宅為平臺(tái),基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),由硬件(智能家電、智能硬件、 安防控制設(shè)備、家具等)、軟件系統(tǒng)、云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)成的家居生態(tài)圈,實(shí)現(xiàn)人遠(yuǎn)程控制設(shè)備、設(shè)備間互聯(lián)互通、設(shè)備自我學(xué)習(xí)等功能,并通過(guò)收集、分析用戶行為數(shù)據(jù)為用戶提供個(gè)性化生活服務(wù),使家居生活安全、節(jié)能、便捷等。
例如:借助智能語(yǔ)音技術(shù),用戶應(yīng)用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)家居系統(tǒng)各設(shè)備的操控,如開(kāi)關(guān)窗簾 (窗戶)、操控家用電器和照明系統(tǒng)、打掃衛(wèi)生等操作。借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),智能電視可以從用戶看電視的歷史數(shù)據(jù)中分析其興趣和愛(ài)好,并將相關(guān)的節(jié)目推薦給用戶。
通過(guò)應(yīng)用聲紋識(shí)別、臉部識(shí)別、指紋識(shí)別等技術(shù)進(jìn)行開(kāi)鎖等。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使智能家電,實(shí)現(xiàn)對(duì)自身狀態(tài)及環(huán)境的自我感知,具有故障診斷能力。通過(guò)收集產(chǎn)品運(yùn)行數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品異常,主動(dòng)提供服務(wù),降低故障率。還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、遠(yuǎn)程監(jiān)控和診斷,快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題及提高效率。
3. 智能金融
人工智能的飛速發(fā)展,將對(duì)身處服務(wù)價(jià)值鏈高端的金融業(yè)帶來(lái)深刻影響,人工智能逐步成為決定金融業(yè)溝通客戶、發(fā)現(xiàn)客戶金融需求的重要因素。
人工智能技術(shù)在金融業(yè)中可以用于服務(wù)客戶,支持授信、各類(lèi)金融交易和金融分析中的決策, 并用于風(fēng)險(xiǎn)防控和監(jiān)督,將大幅改變金融現(xiàn)有格局,金融服務(wù)將會(huì)更加地個(gè)性化與智能化。
- 智能金融對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)部門(mén)來(lái)說(shuō),可以幫助獲客,精準(zhǔn)服務(wù)客戶,提高效率;
- 對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)控部門(mén)來(lái)說(shuō),可以提高風(fēng)險(xiǎn)控制,增加安全性;
- 對(duì)于用戶來(lái)說(shuō),可以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)優(yōu)化配置,體驗(yàn)到金融機(jī)構(gòu)更加完美地服務(wù)。
人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括:智能獲客、依托大數(shù)據(jù)、對(duì)金融用戶進(jìn)行畫(huà)像, 通過(guò)需求響應(yīng)模型,極大地提升獲客效率。身份識(shí)別,以人工智能為內(nèi)核,通過(guò) 人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別等生物識(shí)別手段,再加上各類(lèi)票據(jù)、身份證、 銀行卡等證件票據(jù)的 OCR 識(shí)別等技術(shù)手段,對(duì)用戶身份進(jìn)行驗(yàn)證,大幅降低核 驗(yàn)成本,有助于提高安全性。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控,通過(guò)大數(shù)據(jù)、算力、算法的結(jié)合,搭建反欺詐、信用風(fēng)險(xiǎn)等模型,多維度控制金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)避免資產(chǎn)損失。
智能投顧,基于大數(shù)據(jù)和算法能力,對(duì)用戶與資產(chǎn)信息進(jìn)行標(biāo)簽化,精準(zhǔn)匹配用戶與資產(chǎn)。
智能客服,基于自然語(yǔ)言處理能力和語(yǔ)音識(shí)別能力, 拓展客服領(lǐng)域的深度和廣度,大幅降低服務(wù)成本,提升服務(wù)體驗(yàn)。
金融云,依托云計(jì)算能力的金融科技,為金融機(jī)構(gòu)提供更安全高效的全套金融解決方案。
4. 智能交通
智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System,ITS)是通信、信息和控制技術(shù)在交通系統(tǒng)中集成應(yīng)用的產(chǎn)物。ITS 借助現(xiàn)代科技手段和設(shè)備,將各核心交通元素聯(lián)通,實(shí)現(xiàn)信息互通與共享以及各交通元素的彼此協(xié)調(diào)、優(yōu)化配置和高效使用形成人、車(chē)和交通的一個(gè)高效協(xié)同環(huán)境,建立安全、高效、便捷和低碳的交通。
例如:通過(guò)交通信息采集系統(tǒng)采集道路中的車(chē)輛流量、行車(chē)速度等信息,信息分析處理系統(tǒng)處理后形成實(shí)時(shí)路況,決策系統(tǒng)據(jù)此調(diào)整道路紅綠燈時(shí)長(zhǎng),調(diào)整可變車(chē)道或潮汐車(chē)道的通行方向等,通過(guò)信息發(fā)布系統(tǒng)將路況推送到導(dǎo)航軟件和廣播中,讓人們合理規(guī)劃行駛路線。
通過(guò)不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)(ETC),實(shí)現(xiàn)對(duì)通過(guò) ETC 入口站的車(chē)輛身份及信息自動(dòng)采集、處理、收費(fèi)和放行,有效提高通行能力、簡(jiǎn)化收 費(fèi)管理、降低環(huán)境污染。
ITS 應(yīng)用最廣泛的地區(qū)是日本,其次是美國(guó)、歐洲等地區(qū)。中國(guó)的智能交通系統(tǒng)近幾年也發(fā)展迅速,在北京、上海、廣州、杭州等大城市已經(jīng)建設(shè)了先進(jìn)的智能交通系統(tǒng)。
其中,北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調(diào)度、高速公路管理和緊急事件管理等四大 ITS 系統(tǒng)。廣州建立了交通信息共用主平臺(tái)、物流 信息平臺(tái)和靜態(tài)交通管理系統(tǒng)等三大 ITS 系統(tǒng)。
5. 智能安防
智能安防技術(shù)是一種利用人工智能對(duì)視頻、圖像進(jìn)行存儲(chǔ)和分析,從中識(shí)別安全隱患并對(duì)其進(jìn)行處理的技術(shù)。智能安防與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化, 傳統(tǒng)安防對(duì)人的依賴(lài)性比較強(qiáng),非常耗費(fèi)人力,而智能安防能夠通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能判斷,從而盡可能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地安全防范和處理。
當(dāng)前,高清視頻、智能分析等技術(shù)的發(fā)展,使得安防從傳統(tǒng)的被動(dòng)防御向主動(dòng)判斷和預(yù)警發(fā)展,行業(yè)也從單一的安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用發(fā)展,進(jìn)而提升生產(chǎn) 效率并提高生活智能化程度,為更多的行業(yè)和人群提供可視化及智能化方案。
用戶面對(duì)海量的視頻數(shù)據(jù),已無(wú)法簡(jiǎn)單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析,需要采用人工智能技術(shù)作專(zhuān)家系統(tǒng)或輔助手段,實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容,探測(cè)異常信息,進(jìn)行風(fēng) 險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
從技術(shù)方面來(lái)講,目前國(guó)內(nèi)智能安防分析技術(shù)主要集中在兩大類(lèi):
- 一類(lèi)是采用畫(huà)面分割前景提取等方法,對(duì)視頻畫(huà)面中的目標(biāo)進(jìn)行提取檢測(cè),通過(guò)不同的規(guī)則來(lái)區(qū)分不同的事件,從而實(shí)現(xiàn)不同的判斷并產(chǎn)生相應(yīng)的報(bào)警聯(lián)動(dòng)等。例如:區(qū)域入侵分析、打架檢測(cè)、人員聚集分析、交通事件檢測(cè)等。
- 另一類(lèi)是利用模式識(shí)別技術(shù),對(duì)畫(huà)面中特定的物體進(jìn)行建模,并通過(guò)大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練,從而達(dá)到對(duì)視頻畫(huà)面中的特定物體進(jìn)行識(shí)別,如車(chē)輛檢測(cè)、人臉檢測(cè)、人頭檢測(cè)(人流統(tǒng) 計(jì))等應(yīng)用。
智能安防目前涵蓋眾多的領(lǐng)域,如街道社區(qū)、道路、樓宇建筑、機(jī)動(dòng)車(chē)輛的 監(jiān)控,移動(dòng)物體監(jiān)測(cè)等。今后智能安防還要解決海量視頻數(shù)據(jù)分析、存儲(chǔ)控制及傳輸問(wèn)題,將智能視頻分析技術(shù)、云計(jì)算及云存儲(chǔ)技術(shù)結(jié)合起來(lái),構(gòu)建智慧城市下的安防體系。
6. 智能醫(yī)療
人工智能的快速發(fā)展,為醫(yī)療健康領(lǐng)域向更高的智能化方向發(fā)展,提供了非常 有利的技術(shù)條件。近幾年,智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮重要作用。
在輔助診療方面,通過(guò)人工智能技術(shù)可以有效提高醫(yī)護(hù)人員工作效率,提升 一線全科醫(yī)生的診斷治療水平。如利用智能語(yǔ)音技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電子病歷的智能語(yǔ) 音錄入;利用智能影像識(shí)別技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)讀片;利用智能技術(shù)和 大數(shù)據(jù)平臺(tái),構(gòu)建輔助診療系統(tǒng)。
在疾病預(yù)測(cè)方面,人工智能借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進(jìn)行疫情監(jiān)測(cè),及時(shí)有效地預(yù)測(cè)并防止疫情的進(jìn)一步擴(kuò)散和發(fā)展。
以流感為例:很多國(guó)家都有規(guī)定,當(dāng)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)新型流感病例時(shí)需告知疾病控制與預(yù)防中心。但由于人們可能患病不及時(shí)就醫(yī),同時(shí)信息傳達(dá)回疾控中心也需要時(shí)間。因此,通告新流感病例時(shí)往往會(huì)有一 定的延遲,人工智能通過(guò)疫情監(jiān)測(cè)能夠有效縮短響應(yīng)時(shí)間。
在醫(yī)療影像輔助診斷方面,影像判讀系統(tǒng)的發(fā)展是人工智能技術(shù)的產(chǎn)物。早期的影像判讀系統(tǒng)主要靠人手工編寫(xiě)判定規(guī)則,存在耗時(shí)長(zhǎng)、臨床應(yīng)用難度大等問(wèn)題,從而未能得到廣泛推廣。
影像組學(xué)是通過(guò)醫(yī)學(xué)影像對(duì)特征進(jìn)行提取和分析,為患者預(yù)前和預(yù)后的診斷和治療提供評(píng)估方法和精準(zhǔn)診療決策。這在很大程度上簡(jiǎn)化了人工智能技術(shù)的應(yīng)用流程,節(jié)約了人力成本。
7. 智能物流
傳統(tǒng)物流企業(yè)在利用條形碼、射頻識(shí)別技術(shù)、傳感器、全球定位系統(tǒng)等方面 優(yōu)化改善運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送裝卸等物流業(yè)基本活動(dòng)。同時(shí)也在嘗試使用智能搜索、 推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等技術(shù),實(shí)現(xiàn)貨物運(yùn)輸過(guò)程的自動(dòng)化運(yùn)作 和高效率優(yōu)化管理,提高物流效率。
例如:在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié),利用大數(shù)據(jù)智能通過(guò)分 析大量歷史庫(kù)存數(shù)據(jù),建立相關(guān)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)物流庫(kù)存商品的動(dòng)態(tài)調(diào)整。大數(shù)據(jù)智能也可以支撐商品配送規(guī)劃,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物流供給與需求匹配、物流資源優(yōu)化與配置等。
在貨物搬運(yùn)環(huán)節(jié),加載計(jì)算機(jī)視覺(jué)、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃等技術(shù)的智能搬運(yùn)機(jī)器人(如搬運(yùn)機(jī)器人、貨架穿梭車(chē)、分揀機(jī)器人等)得到廣泛應(yīng)用,大大減少了訂單出庫(kù)時(shí)間,使物流倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)密度、搬運(yùn)的速度、揀選的精度均有大幅度提升。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
從人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)程來(lái)看,技術(shù)突破是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。數(shù)據(jù)資源、運(yùn)算能力、核心算法共同發(fā)展,掀起人工智能第三次新浪潮。人
工智能產(chǎn)業(yè)正處于從感知智能向認(rèn)知智能的進(jìn)階階段,前者涉及的智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及自然語(yǔ)言處理等技術(shù),已具有大規(guī)模應(yīng)用基礎(chǔ)。但后者要求的“機(jī)器要像人一樣 去思考及主動(dòng)行動(dòng)”仍尚待突破,諸如:無(wú)人駕駛、全自動(dòng)智能機(jī)器人等仍處于開(kāi)發(fā)中,與大規(guī)模應(yīng)用仍有一定距離。
1. 智能服務(wù)呈現(xiàn)線下和線上的無(wú)縫結(jié)合
分布式計(jì)算平臺(tái)的廣泛部署和應(yīng)用,增大了線上服務(wù)的應(yīng)用范圍。同時(shí)人工智能技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),如智能家居、智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等, 為智能服務(wù)帶來(lái)新的渠道或新的傳播模式,使得線上服務(wù)與線下服務(wù)的融合進(jìn)程 加快,促進(jìn)多產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
2. 智能化應(yīng)用場(chǎng)景從單一向多元發(fā)展
目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域還多處于專(zhuān)用階段,如人臉識(shí)別、視頻監(jiān)控、語(yǔ)音識(shí)別等都主要用于完成具體任務(wù),覆蓋范圍有限,產(chǎn)業(yè)化程度有待提高。隨著智能家居、智慧物流等產(chǎn)品的推出,人工智能的應(yīng)用終將進(jìn)入面向復(fù)雜場(chǎng)景,處理復(fù)雜問(wèn)題,提高社會(huì)生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量的新階段。
3. 人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合進(jìn)程將進(jìn)一步加快
黨的十九大報(bào)告提出:“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。
一方面,隨著制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)的加快,將促進(jìn)人工智能等新一代信息技術(shù)產(chǎn)品發(fā)展和應(yīng)用,助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)整體性突破。
另一方面, 隨著人工智能底層技術(shù)的開(kāi)源化,傳統(tǒng)行業(yè)將有望加快掌握人工智能基礎(chǔ)技術(shù)并依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合創(chuàng)新。
#專(zhuān)欄作家#
拼搏的80后,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。10年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)歷,具有各類(lèi)型B端、C端產(chǎn)品的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),關(guān)注區(qū)塊鏈及人工智能的技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用場(chǎng)景探索。
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