一、概述

隨著生物識(shí)別技術(shù)、自然語(yǔ)音處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能感知、理解等技術(shù)的不斷發(fā)展和深入，人工智能的技術(shù)瓶頸以及應(yīng)用成本已從根本上得以突破。這使得人工智能的發(fā)展也日趨接近于人類(lèi)智能水平，人工智能正從學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用驅(qū)動(dòng)、從專(zhuān)用智能邁向通用智能。根據(jù)新一代人工智能面臨的新形勢(shì)、驅(qū)動(dòng)的新因素、呈現(xiàn)的新特征，本文的目的是通過(guò)對(duì)《新一代人工智能發(fā)展白皮書(shū)》學(xué)習(xí)，對(duì)人工智能發(fā)展的歷史、驅(qū)動(dòng)要素、主要特征、技術(shù)架構(gòu)及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用等方面進(jìn)行概述，使從事人工智能領(lǐng)域研究、開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)及服務(wù)型企業(yè)及個(gè)人對(duì)新一代人工智能有一定的認(rèn)知，也希望從中掌握新一代人工智能的發(fā)展機(jī)遇，制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和個(gè)人規(guī)劃，使其能在行業(yè)中占有一席之地。

二、人工智能發(fā)展歷程

人工智能從誕生至今，人工智能已有 60 年的發(fā)展歷史，大致經(jīng)歷了三次浪潮。第一次浪潮為 20 世紀(jì) 50 年代末至 20 世紀(jì)80 年代初；第二次浪潮為 20 世紀(jì) 80 年代初至 20 世紀(jì)末；第三次浪潮為 21 世紀(jì)初至今。在人工智能的前兩次浪潮當(dāng)中，由于技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，相關(guān)應(yīng)用始終難以達(dá)到預(yù)期效果，無(wú)法支撐起大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，最終在經(jīng)歷過(guò)兩次高潮與低谷之后，人工智能歸于沉寂。隨著信息技術(shù)快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)快速普及，以 2006 年深度學(xué)習(xí)模型的提出為標(biāo)志，人工智能迎來(lái)第三次高速成長(zhǎng)[摘抄原文]。

三、驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的要素

3.1人機(jī)物互聯(lián)互通成趨勢(shì)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和傳感器的大量普及，其產(chǎn)生并存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量急劇增加，為通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練人工智能提供了良好的土壤，海量的數(shù)據(jù)將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材，人工智能從各行業(yè)、各領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)中積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、使其深度學(xué)習(xí)成果得以持續(xù)提升。

3.2數(shù)據(jù)處理及運(yùn)算能力的大幅提升

人工智能領(lǐng)域富集了海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿(mǎn)足高強(qiáng)度、 高頻次的處理需求，人工智能一個(gè)神經(jīng)元的處理需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成，傳統(tǒng)主流的X86、ARM的CPU架構(gòu)難已與之匹配。目前，出現(xiàn)了 GPU、 NPU、 FPGA 和各種各樣的 AI-PU專(zhuān)用芯片，這些人工智能芯片的出現(xiàn)加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，讓大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理效率顯著提升，極大地促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。

3.3深度學(xué)習(xí)研究成果卓著，帶動(dòng)算法模型持續(xù)優(yōu)化

2006 年，加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里?辛頓提出了深度學(xué)習(xí)的概念，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提高了機(jī)器自學(xué)習(xí)的能力。隨著算法模型的重要性進(jìn)一步凸顯，全球科技巨頭紛紛加大了這方面的布局力度和投入，通過(guò)成立實(shí)驗(yàn)室，開(kāi)源算法框架，打造生態(tài)體系等方式推動(dòng)算法模型的優(yōu)化和創(chuàng)新。目前，深度學(xué)習(xí)等算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，并在某些特定領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，從有監(jiān)督式學(xué)習(xí)演化為半監(jiān)督式、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

3.4資本與技術(shù)深度耦合，助推行業(yè)應(yīng)用快速興起

當(dāng)前，在技術(shù)突破和應(yīng)用需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，人工智能技術(shù)已走出實(shí)驗(yàn)室，加速向產(chǎn)業(yè)各個(gè)領(lǐng)域滲透，產(chǎn)業(yè)化水平大幅提升。在此過(guò)程中，資本作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的加速器發(fā)揮了重要的作用，一方面，跨國(guó)科技巨頭以資本為杠桿，展開(kāi)投資并購(gòu)活動(dòng)，得以不斷完善產(chǎn)業(yè)鏈布局。人工智能已在智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、金融、醫(yī)療、安防、駕駛、搜索、教育等領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。

四、新一代人工智能主要特征

4.1大數(shù)據(jù)成為人工智能持續(xù)快速發(fā)展的基石

智能終端和傳感器的快速普及，海量數(shù)據(jù)快速累積；計(jì)算能力、數(shù)據(jù)處理能力和處理速度實(shí)現(xiàn)了大幅提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速演進(jìn)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值得以展現(xiàn)。新一代人工智能是由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，通過(guò)給定的學(xué)習(xí)框架，不斷根據(jù)當(dāng)前設(shè)置及環(huán)境信息修改、更新參數(shù)，具有高度的自主性。例如，在輸入 30 萬(wàn)張人類(lèi)對(duì)弈棋譜并經(jīng)過(guò) 3 千萬(wàn)次的自我對(duì)弈后，人工智能 AlphaGo 具備了媲美頂尖棋手的棋力。

4.2文本、圖像、語(yǔ)音等信息實(shí)現(xiàn)跨媒體交互

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)在準(zhǔn)確率及效率方面取得了明顯進(jìn)步，并成功應(yīng)用在無(wú)人駕駛、智能搜索等垂直行業(yè)。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能終端的不斷發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，并以網(wǎng)絡(luò)為載體在用戶(hù)之間實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)傳播，文本、圖像、語(yǔ)音、視頻等信息突破了各自屬性的局限，實(shí)現(xiàn)跨媒體交互，智能化搜索、個(gè)性化推薦的需求進(jìn)一步釋放。未來(lái)人工智能將逐步向人類(lèi)智能靠近，模仿人類(lèi)綜合利用視覺(jué)、語(yǔ)言、聽(tīng)覺(jué)等感知信息，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、推理、設(shè)計(jì)、創(chuàng)作、預(yù)測(cè)等功能。

4.3基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速應(yīng)用及普及，大數(shù)據(jù)不斷累積，深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法不斷優(yōu)化，人工智能研究的焦點(diǎn)，已從單純用計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能，打造具有感知智能及認(rèn)知智能的單個(gè)智能體，向打造多智能體協(xié)同的群體智能轉(zhuǎn)變。群體智能充分體現(xiàn)了“通盤(pán)考慮、統(tǒng)籌優(yōu)化”思想，具有去中心化、自愈性強(qiáng)和信息共享高效等優(yōu)點(diǎn)，相關(guān)的群體智能技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始萌芽并成為研究熱點(diǎn)。例如，我國(guó)研究開(kāi)發(fā)了固定翼無(wú)人機(jī)智能集群系統(tǒng)，并于 2017 年 6月實(shí)現(xiàn)了 119 架無(wú)人機(jī)的集群飛行。

4.4自主智能系統(tǒng)成為新興發(fā)展方向

隨著生產(chǎn)制造智能化改造升級(jí)的需求日益凸顯，通過(guò)嵌入智能系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有的機(jī)械設(shè)備進(jìn)行改造升級(jí)成為更加務(wù)實(shí)的選擇。在中國(guó)制造 2025引導(dǎo)下，自主智能系統(tǒng)正成為人工智能的重要發(fā)展及應(yīng)用方向。例如，沈陽(yáng)機(jī)床以 i5 智能機(jī)床為核心，打造了若干智能工廠(chǎng)，實(shí)現(xiàn)了“設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)互換、過(guò)程互動(dòng)、產(chǎn)業(yè)互融”的智能制造模式。

4.5人機(jī)協(xié)同正在催生新型混合智能形態(tài)

人類(lèi)智能在感知、推理、歸納和學(xué)習(xí)等方面具有機(jī)器智能無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，機(jī)器智能則在搜索、計(jì)算、存儲(chǔ)、優(yōu)化等方面領(lǐng)先于人類(lèi)智能，兩種智能具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。人與計(jì)算機(jī)協(xié)同，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短將形成一種新的“1+1>2”的增強(qiáng)型智能，也就是混合智能，這種智能是一種雙向閉環(huán)系統(tǒng)，既包含人，又包含機(jī)器組件。其中人可以接受機(jī)器的信息，機(jī)器也可以讀取人的信號(hào)， 兩者相互作用，互相促進(jìn)。在此背景下，人工智能的根本目標(biāo)已經(jīng)演進(jìn)為提高人類(lèi)智力活動(dòng)能力，更智能地陪伴人類(lèi)完成復(fù)雜多變的任務(wù)。

五、新一代人工智能技術(shù)框架

5.1新一代人工智能的技術(shù)演變

5.1.1 從原有的 CPU 架構(gòu)，轉(zhuǎn)變?yōu)?GPU 并行運(yùn)算架構(gòu)

大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)洪流滿(mǎn)足了人工智能的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的要求，但是算法的實(shí)現(xiàn)還需要更快更強(qiáng)大的處理器予以支撐。當(dāng)前主流的 CPU 只有 4 核或者 8 核，可以模擬出 12 個(gè)處理線(xiàn)程來(lái)進(jìn)行運(yùn)算，但是普通級(jí)別的 GPU 就包含了成百上千個(gè)處理單元，高端的甚至更多，可以快速處理圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)，其海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算的能力與深度學(xué)習(xí)需求非常符合。這對(duì)于多媒體計(jì)算中大量的重復(fù)處理過(guò)程有著天生的優(yōu)勢(shì)。吳恩達(dá)教授領(lǐng)導(dǎo)的谷歌大腦研究工作結(jié)果表明， 12 顆英偉達(dá)（Nvidia）公司的 GPU 可以提供相當(dāng)于 2000 顆 CPU 的深度學(xué)習(xí)性能，為人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了實(shí)質(zhì)性飛躍。

5.1.2從單一算法驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)、運(yùn)算力、算法復(fù)合驅(qū)動(dòng)

與早期人工智能相比，新一代人工智能體現(xiàn)出數(shù)據(jù)、運(yùn)算力和算法相互融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的良好特點(diǎn)。1、數(shù)據(jù)方面，人類(lèi)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，數(shù)據(jù)技術(shù)高速發(fā)展，各類(lèi)數(shù)據(jù)資源不斷積累，為人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程奠定了良好的基礎(chǔ)。2、運(yùn)算力方面，摩爾定律仍在持續(xù)發(fā)揮效用，計(jì)算系統(tǒng)的硬件性能逐年提升，云計(jì)算、并行計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算等新型計(jì)算方式的出現(xiàn)拓展了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)性能，獲得更快的計(jì)算速度。3、算法方面，伴隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，運(yùn)算模型日益優(yōu)化，智能算法不斷更新，提升了模型辨識(shí)解析的準(zhǔn)確度。

5.1.3從封閉的單機(jī)系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)榭旖蒽`活的開(kāi)源框架

人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具日益成熟，通用性較強(qiáng)且各具特色的開(kāi)源框架不斷涌現(xiàn)，如谷歌的TensorFlow、Facebook 的Torchnet、百度的PaddlePaddle 等，其共同特點(diǎn)均是基于 Linux 生態(tài)系統(tǒng)，具備分布式深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)級(jí)即插即用功能，能夠在GPU 上較好地繼承 Hadoop 和 Spark 架構(gòu)，廣泛支持 Python、Java、 Scala、 R 等流行開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，與硬件結(jié)合生成各種應(yīng)用場(chǎng)景下的人工智能系統(tǒng)與解決方案。

5.1.4從學(xué)術(shù)研究探索導(dǎo)向，轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖俚膶?shí)踐應(yīng)用導(dǎo)向

目前，人工智能?chē)@醫(yī)療、金融、交通、教育、零售等數(shù)據(jù)較集中且質(zhì)量較高的行業(yè)的實(shí)踐需求，在算法模型、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等方面將持續(xù)出現(xiàn)迭代式的技術(shù)突破，在深度應(yīng)用中支撐人工智能實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)-技術(shù)-產(chǎn)品-用戶(hù)”的往復(fù)正循環(huán)，正由學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)向應(yīng)用拉動(dòng)轉(zhuǎn)化。在人工智能技術(shù)準(zhǔn)備期，由于提供數(shù)據(jù)支撐較少，技術(shù)提升度慢，一旦進(jìn)入應(yīng)用期，大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)有助于分析技術(shù)弊端，通過(guò)對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，提升了產(chǎn)品的應(yīng)用水平，用戶(hù)在得到更好的產(chǎn)品體驗(yàn)后，繼續(xù)為應(yīng)用平臺(tái)創(chuàng)造了更大規(guī)模的后臺(tái)數(shù)據(jù)，用來(lái)進(jìn)行下一步的技術(shù)升級(jí)與產(chǎn)品改良，由此進(jìn)入了大規(guī)模應(yīng)用階段。在技術(shù)快速迭代發(fā)展的過(guò)程中，數(shù)據(jù)累積和大規(guī)模應(yīng)用起到了至關(guān)重要的作用，能夠持續(xù)推動(dòng)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自我超越。

5.2新一代人工智能技術(shù)體系

新一代人工智能技術(shù)體系由基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)和通用技術(shù)體系構(gòu)成，其中基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)包括云計(jì)算和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通用技術(shù)體系包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別與人機(jī)交互。

5.2.1云計(jì)算：基礎(chǔ)的資源整合交互平臺(tái)

云計(jì)算主要共性技術(shù)包括虛擬化技術(shù)、分布式技術(shù)、計(jì)算管理技術(shù)、云平臺(tái)技術(shù)和云安全技術(shù)，具備實(shí)現(xiàn)資源快速部署和服務(wù)獲取、進(jìn)行動(dòng)態(tài)可伸縮擴(kuò)展及供給、面向海量信息快速有序化處理、可靠性高、容錯(cuò)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展提供了資源整合交互的基礎(chǔ)平臺(tái)。尤其與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，為當(dāng)前受到最多關(guān)注的深度學(xué)習(xí)技術(shù)搭建了強(qiáng)大的存儲(chǔ)和運(yùn)算體系架構(gòu)，促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練優(yōu)化過(guò)程，顯著提高語(yǔ)音、圖片、文本等辨識(shí)對(duì)象的識(shí)別率。

5.2.2 大數(shù)據(jù)：提供豐富的分析、訓(xùn)練與應(yīng)用資源

大數(shù)據(jù)主要共性技術(shù)包括采集與預(yù)處理、存儲(chǔ)與管理、計(jì)算模式與系統(tǒng)、分析與挖掘、可視化計(jì)算及隱私及安全等，具備數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大、種類(lèi)繁多、產(chǎn)生速度快、處理能力要求高、時(shí)效性強(qiáng)、可靠性要求嚴(yán)格、價(jià)值大但密度較低等

特點(diǎn)，為人工智能提供豐富的數(shù)據(jù)積累和價(jià)值規(guī)律，引發(fā)分析需求。同時(shí)，從跟蹤靜態(tài)數(shù)據(jù)到結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，可以推動(dòng)人工智能根據(jù)客觀(guān)環(huán)境變化進(jìn)行相應(yīng)的改變和適應(yīng)，持續(xù)提高算法的準(zhǔn)確性與可靠性。

5.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)：持續(xù)引導(dǎo)機(jī)器智能水平提升

機(jī)器學(xué)習(xí)指通過(guò)數(shù)據(jù)和算法在機(jī)器上訓(xùn)練模型，并利用模型進(jìn)行分析決策與行為預(yù)測(cè)的過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)體系主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，目前廣泛應(yīng)用在專(zhuān)家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別、故障診斷、自然語(yǔ)言理解、

機(jī)器人和博弈等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能最為重要的通用技術(shù)，未來(lái)將持續(xù)引導(dǎo)機(jī)器獲取新的知識(shí)與技能，重新組織整合已有知識(shí)結(jié)構(gòu)，有效提升機(jī)器智能化水平，不斷完善機(jī)器服務(wù)決策能力。

5.2.4模式識(shí)別：從感知環(huán)境和行為到基于認(rèn)知的決策

模式識(shí)別是對(duì)各類(lèi)目標(biāo)信息進(jìn)行處理分析，進(jìn)而完成描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的過(guò)程。模式識(shí)別技術(shù)體系包括決策理論、句法分析和統(tǒng)計(jì)模式等，目前廣泛應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、文字識(shí)別、遙感和醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。隨著理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用研究范圍的不斷擴(kuò)大，模式識(shí)別技術(shù)將與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，由目前單純的環(huán)境感知進(jìn)化為認(rèn)知決策，同時(shí)量子計(jì)算技術(shù)也將用于未來(lái)模式識(shí)別研究工作，助力模式識(shí)別技術(shù)突破與應(yīng)用領(lǐng)域拓展。

5.2.5人機(jī)交互：支撐實(shí)現(xiàn)人機(jī)物交叉融合與協(xié)同互動(dòng)

人機(jī)交互技術(shù)賦予機(jī)器通過(guò)輸出或顯示設(shè)備對(duì)外提供有關(guān)信息的能力，同時(shí)可以讓用戶(hù)通過(guò)輸入設(shè)備向機(jī)器傳輸反饋信息達(dá)到交互目的。人機(jī)交互技術(shù)體系包括交互設(shè)計(jì)、可用性分析評(píng)估、多通道交互、群件、移動(dòng)計(jì)算等，目前廣泛應(yīng)用在地理空間跟蹤、動(dòng)作識(shí)別、觸覺(jué)交互、眼動(dòng)跟蹤、腦電波識(shí)別等領(lǐng)域。隨著交互方式的不斷豐富以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，未來(lái)肢體識(shí)別和生物識(shí)別技術(shù)將逐漸取代現(xiàn)有的觸控和密碼系統(tǒng)，人機(jī)融合將向人機(jī)物交叉融合進(jìn)化發(fā)展，帶來(lái)信息技術(shù)領(lǐng)域的深刻變革。

六、新一代人工智能的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用

隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，潛在需求的逐漸明確和商業(yè)模式的日漸成熟，人工智能核心產(chǎn)業(yè)的邊界與范圍將逐步擴(kuò)展。通過(guò)人工智能核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展所形成的輻射和擴(kuò)散效應(yīng)，獲得新提升、新增長(zhǎng)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)其它行業(yè)集合，均可視為人工智能帶動(dòng)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

通過(guò)梳理從研發(fā)到應(yīng)用所涉及的產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)，將新一代人工智能在當(dāng)前的核心產(chǎn)業(yè)分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，結(jié)合目前常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景，依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系，再將其主要?jiǎng)澐譃榧认鄬?duì)獨(dú)立又相互依存的若干種產(chǎn)品及服務(wù)，其新一代人工智能當(dāng)前核心產(chǎn)業(yè)鏈如下圖所示。

6.1基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層主要包括智能傳感器、智能芯片、算法模型，其中，智能傳感器和智能芯片屬于基礎(chǔ)硬件，算法模型屬于核心軟件。

隨著應(yīng)用場(chǎng)景的快速鋪開(kāi)，既有的人工智能產(chǎn)業(yè)在規(guī)模和技術(shù)水平方面均與持續(xù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求尚有差距，倒逼相關(guān)企業(yè)及科研院所進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)智能傳感器、 智能芯片及算法模型的研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化力度。預(yù)計(jì)到 2020 年，全球智

能傳感器、 智能芯片、算法模型的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破 270 億美元， 我國(guó)智能傳感器、 智能芯片、算法模型的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破 44 億美元。

6.1.1智能傳感器:智能轉(zhuǎn)型引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展

智能傳感器屬于人工智能的神經(jīng)末梢，是實(shí)現(xiàn)人工智能的核心組件，是用于全面感知外界環(huán)境的最核心元件，各類(lèi)傳感器的大規(guī)模部署和應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)人工智能不可或缺的基本條件。隨著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造的逐步推進(jìn)，以及相關(guān)新型智能應(yīng)用和解決方案的興起，對(duì)智能傳感器的需求將進(jìn)一步提升，預(yù)計(jì)到 2020 年全球智能傳感器的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)54 億美元，其中我國(guó)智能傳感器的產(chǎn)業(yè)規(guī)模為 11 億美元。

核心技術(shù): 智能傳感器本質(zhì)上是利用微處理器實(shí)現(xiàn)智能處理功能的傳感器，必須能夠自主接收、分辨外界信號(hào)和指令，并能通過(guò)模糊邏輯運(yùn)算、主動(dòng)鑒別環(huán)境，自動(dòng)調(diào)整和補(bǔ)償適應(yīng)環(huán)境，以便于大幅減輕數(shù)據(jù)傳輸頻率和強(qiáng)度，顯著提高數(shù)據(jù)采集效率。目前，智能傳感器集成化、小型化的特點(diǎn)愈發(fā)突出，更多的功能被集成在一起，控制單元所需的外圍接插件和分立元件越來(lái)越少，促使其通用性更強(qiáng)，應(yīng)用范圍更寬廣，制造成本也進(jìn)一步下降。同時(shí)，原子材料、納米材料等新材料技術(shù)也在智能傳感器領(lǐng)域得到日益廣泛的應(yīng)用，使其表現(xiàn)出更為靈敏的物理性能。

主要產(chǎn)品： 智能傳感器已廣泛應(yīng)用于智能機(jī)器人、智能制造系統(tǒng)、智能安防、智能人居、智能醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域。例如，在智能機(jī)器人領(lǐng)域，智能傳感器使機(jī)器人具有了視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)，可感周邊環(huán)境，完成各種動(dòng)作，并與人發(fā)生互動(dòng)，包括觸覺(jué)傳感器、視覺(jué)傳感器、超聲波傳感器等。在智能制造系統(tǒng)領(lǐng)域，利用智能傳感器可直接測(cè)量與產(chǎn)品質(zhì)量有關(guān)的溫度、壓力、流量等指標(biāo)，利用深度學(xué)習(xí)等模型進(jìn)行計(jì)算，推斷出產(chǎn)品的質(zhì)量，包括液位、能耗、速度等傳感器。在安防、人居、醫(yī)療等與人類(lèi)生活密切相關(guān)的領(lǐng)域，智能傳感器也廣泛搭載于各類(lèi)智能終端，包括光線(xiàn)傳感器、距離傳感器、重力傳感器、陀螺儀、心律傳感器等。

典型企業(yè)：智能傳感器市場(chǎng)主要由國(guó)外廠(chǎng)商占據(jù)，集中度相對(duì)較高。由于技術(shù)基礎(chǔ)深厚，國(guó)外廠(chǎng)商通常多點(diǎn)布局，產(chǎn)品種類(lèi)也較為豐富，較為典型的有霍尼韋爾、美國(guó)壓電、意法半導(dǎo)體、飛思卡爾。如霍尼韋爾生產(chǎn)的產(chǎn)品包括了壓力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等多個(gè)產(chǎn)品類(lèi)型，涉及航空航天、交通運(yùn)輸、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。美國(guó)壓電生產(chǎn)的產(chǎn)品涵蓋了加速度傳感器、壓力傳感器、扭矩傳感器等，并涉及核工業(yè)、石化、水力、電力、和車(chē)輛等多個(gè)不同領(lǐng)域。相比之下，我國(guó)廠(chǎng)商經(jīng)營(yíng)內(nèi)容仍較為單一，如高德紅外主要生產(chǎn)紅外熱成像儀，華潤(rùn)半導(dǎo)體主要生產(chǎn)光敏半導(dǎo)體，但其中也出現(xiàn)了華工科技、中航電測(cè)等少數(shù)企業(yè)試水?dāng)U大布局范圍。人工智能根據(jù)客觀(guān)環(huán)境變化進(jìn)行相應(yīng)的改變和適應(yīng)，持續(xù)提高算法的準(zhǔn)確性與可靠性。

6.1.2 智能芯片：初創(chuàng)企業(yè)蓄勢(shì)待發(fā)

智能芯片是人工智能的核心，與傳統(tǒng)芯片最大的差別在于架構(gòu)不同，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)芯片均屬于馮?諾依曼體系，智能芯片則仿照大腦的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，試圖突破馮?諾依曼體系中必須通過(guò)總線(xiàn)交換信息的瓶頸。當(dāng)前各大科技巨頭正積極布局人工智能芯片領(lǐng)域， 初創(chuàng)企業(yè)紛紛入局，隨著市場(chǎng)將進(jìn)一步打開(kāi)，預(yù)計(jì)到 2020 年全球智能芯片的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將接近 135 億美元，其中我國(guó)智能芯片的產(chǎn)業(yè)規(guī)模近 25 億美元。

核心技術(shù)：深度學(xué)習(xí)已成為當(dāng)前主流的人工智能算法，這對(duì)于處理器芯片的運(yùn)算能力和功耗提出了更高要求，目前軟件企業(yè)采取的主流方案是通過(guò)應(yīng)用 GPU 和 FPGA 提高運(yùn)算效率，與 CPU 少量的邏輯運(yùn)算單元相比， GPU 就是一個(gè)龐大的計(jì)算矩陣，具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心，可實(shí)現(xiàn) 10-100倍應(yīng)用吞吐量，而且支持對(duì)深度學(xué)習(xí)至關(guān)重要的并行計(jì)算能力，可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓(xùn)練過(guò)程。同時(shí)，一些針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法而專(zhuān)門(mén)優(yōu)化和設(shè)計(jì)的芯片也已經(jīng)面市，由于是量身定制，運(yùn)行更為高效。

主要產(chǎn)品：數(shù)據(jù)和運(yùn)算是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，可以用于通用基礎(chǔ)計(jì)算且運(yùn)算速率更快的 GPU 迅速成為人工智能計(jì)算的主流芯片。 2015 年以來(lái)，英偉達(dá)公司的 GPU 得到廣泛應(yīng)用，并行計(jì)算變得更快、更便宜、更有效，最終導(dǎo)致人工智能大爆發(fā)。同時(shí)，與人工智能更匹配的智能芯片體系架構(gòu)的研發(fā)成為人工智能領(lǐng)域的新風(fēng)口，已有一些公司針對(duì)人工智能推出了專(zhuān)用的人工智能芯片。如 IBM的類(lèi)腦芯片 TureNorth及神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片 SyNAPSE、高通的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)Zeroth、英特爾收購(gòu)的 Nervana、浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)的學(xué)者合作研制的類(lèi)腦芯片“達(dá)爾文”，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的寒武紀(jì)芯片。

典型企業(yè)： 作為核心和底層基礎(chǔ)，智能芯片已經(jīng)成為各大公司布局的重點(diǎn)領(lǐng)域。目前傳統(tǒng)芯片巨頭如英特爾、英偉達(dá)，大型互聯(lián)網(wǎng)公司如谷歌、微軟已經(jīng)在該領(lǐng)域發(fā)力，這些公司資金實(shí)力雄厚，除了自行研發(fā)外，通常也采用收購(gòu)的方

式快速建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，谷歌繼 2016 年發(fā)布第一代 TPU后，于今年谷歌 I/O 大會(huì)上推出了第二代深度學(xué)習(xí)芯片 TPU，英特爾則以 167 億美元收購(gòu) FPGA 生產(chǎn)商 Altera 公司。由于智能芯片剛剛興起，技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)都處于探索階段，我國(guó)芯片廠(chǎng)商換道超車(chē)的機(jī)會(huì)窗口閃現(xiàn)，涌現(xiàn)出了一批優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)型公司，如寒武紀(jì)、深鑒科技等。

6.1.3算法模型：通過(guò)開(kāi)源構(gòu)建生態(tài)已是大勢(shì)所趨

人工智能的算法是讓機(jī)器自我學(xué)習(xí)的算法，通常可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。隨著行業(yè)需求進(jìn)一步具化，及對(duì)分析要求進(jìn)一步的提升，圍繞算法模型的研發(fā)及優(yōu)化活動(dòng)將越發(fā)頻繁。當(dāng)前，算法模型產(chǎn)業(yè)已初具規(guī)模，預(yù)計(jì)到 2020

年全球算法模型產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 82 億美元，我國(guó)算法模型產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破 8 億美元。

核心技術(shù)：算法創(chuàng)新是推動(dòng)本輪人工智能大發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的出現(xiàn)使得機(jī)器智能的水平大為提升。全球科技巨頭紛紛以深度學(xué)習(xí)為核心在算法領(lǐng)域展開(kāi)布局，谷歌、微軟、 IBM、 Facebook、百度等相繼在圖片識(shí)別、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、決策助手、生物特征識(shí)別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了創(chuàng)新突破。

主要產(chǎn)品： 目前，隨著大數(shù)據(jù)環(huán)境的日漸形成，全球算法模型持續(xù)取得應(yīng)用進(jìn)展，深度學(xué)習(xí)算法成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的焦點(diǎn)，各大公司紛紛推出自己的深度學(xué)習(xí)框架，如谷歌的 TensorFlow， IBM 的 System ML， Facebook 的 Torchnet，百度公司的 PaddlePaddle。更為重要的是，開(kāi)源已成為這一領(lǐng)域不可逆的趨勢(shì)，這些科技巨頭正著手推動(dòng)相關(guān)算法的開(kāi)源化，發(fā)起算法生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)。與此同時(shí)，服務(wù)化也是算法領(lǐng)域未來(lái)發(fā)展的重要方向，一些在算法提供商正將算法包裝為服務(wù)，針對(duì)客戶(hù)的具體需求提供整體解決方案。

典型企業(yè)： 目前，在算法模型領(lǐng)域具備優(yōu)勢(shì)的企業(yè)基本均為知名的科技巨頭，正在通過(guò)構(gòu)建聯(lián)盟關(guān)系，擴(kuò)展戰(zhàn)略定位等方式布局人工智能產(chǎn)業(yè)。 2016 年 9 月， Facebook、亞馬遜、谷歌 Alphabet、 IBM 和微軟自發(fā)聚集在一起，宣布締結(jié)新的人工智能伙伴關(guān)系， 10 月，谷歌公司更是調(diào)整戰(zhàn)略方向從移動(dòng)優(yōu)先轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄軆?yōu)先。我國(guó)科技企業(yè)也紛紛落子人工智能， 2017 年 3 月，阿里巴巴正式推出“NASA”計(jì)劃，騰訊成立人工智能實(shí)驗(yàn)室， 5 月，百度公司將戰(zhàn)略定位從互聯(lián)網(wǎng)公司變更為人工智能公司，發(fā)展人工智能已經(jīng)成為科技

界的共識(shí)。

6.2技術(shù)層

技術(shù)層主要包括語(yǔ)音識(shí)別、 圖像視頻識(shí)別、文本識(shí)別等產(chǎn)業(yè)，其中語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)延展到了語(yǔ)義識(shí)別層面，圖像視頻識(shí)別包括了人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、指紋識(shí)別等領(lǐng)域，文本識(shí)別主要是針對(duì)印刷、手寫(xiě)及圖像拍攝等各種字符進(jìn)行辨識(shí)。

隨著全球人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域的不斷豐富，人工智能技術(shù)層各產(chǎn)業(yè)未來(lái)將保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。預(yù)計(jì)到 2020 年，全球語(yǔ)音識(shí)別、圖像視頻識(shí)別、文本識(shí)別等人工智能技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 342 億美元，我國(guó)人工智能

技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破 66 億美元。

6.2.1語(yǔ)音識(shí)別：正在步入應(yīng)用拉動(dòng)的快速增長(zhǎng)階段

語(yǔ)音識(shí)別（Speech Recognition， SR）技術(shù)是將人類(lèi)語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與其他自然語(yǔ)言處理技術(shù)如機(jī)器翻譯及語(yǔ)音合成技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建出更加復(fù)雜的應(yīng)用及產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及其他技術(shù)的推動(dòng)下，全球的語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)業(yè)已經(jīng)步入應(yīng)用快速增長(zhǎng)期，未來(lái)將代入更多實(shí)際場(chǎng)景，預(yù)計(jì)到 2020 年全球語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 236 億美元，國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到 44.2億美元。

核心技術(shù)：語(yǔ)音識(shí)別的主要目的是讓智能設(shè)備能夠具有和人類(lèi)一樣的聽(tīng)識(shí)能力，同時(shí)將人類(lèi)語(yǔ)言所表述的自然語(yǔ)義自動(dòng)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能理解和操作的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義，完成實(shí)時(shí)的人機(jī)交互功能。近年來(lái)，語(yǔ)音喚醒技術(shù)、聲學(xué)前端處理技術(shù)、

聲紋識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)義理解技術(shù)、對(duì)話(huà)管理技術(shù)等語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域核心技術(shù)的蓬勃發(fā)展，有助于構(gòu)建智能語(yǔ)音交互界面系統(tǒng)，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率與響應(yīng)速度，滿(mǎn)足垂直領(lǐng)域?qū)ψ匀徽Z(yǔ)義識(shí)別和聲音指令的應(yīng)用需求，為用戶(hù)提供自然、友好和便捷的人機(jī)交互體驗(yàn)。

主要產(chǎn)品：伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與智能硬件設(shè)備的普及，人類(lèi)已經(jīng)不再滿(mǎn)足于鍵盤(pán)輸入和手寫(xiě)輸入等傳統(tǒng)人機(jī)交互方式，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在電子信息、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、教育、辦公等各個(gè)領(lǐng)域均得到了廣泛應(yīng)用，形成了智能語(yǔ)音

輸入系統(tǒng)、智能語(yǔ)音助手、智能音箱、車(chē)載語(yǔ)音系統(tǒng)、智能語(yǔ)音輔助醫(yī)療系統(tǒng)、智能口語(yǔ)評(píng)測(cè)系統(tǒng)、智能會(huì)議系統(tǒng)等產(chǎn)品，可以通過(guò)用戶(hù)的語(yǔ)音指令和談話(huà)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)陪伴聊天、文字錄入、事務(wù)安排、信息查詢(xún)、身份識(shí)別、設(shè)備控制、路徑

導(dǎo)航、會(huì)議記錄等功能，優(yōu)化了復(fù)雜的工作流程，提供了全新的用戶(hù)應(yīng)用體驗(yàn)。

典型企業(yè)： 語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域具有較高的行業(yè)技術(shù)壁壘，在全球范圍內(nèi)，只有少數(shù)的企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。目前， Nuance、蘋(píng)果、三星、微軟、谷歌、科大訊飛、云知聲、百度、 阿里、凌聲芯、思必馳等知名企業(yè)均重點(diǎn)攻克語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，推出大量相關(guān)產(chǎn)品。 Nuance 曾經(jīng)是全球最大的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提供商，側(cè)重于為服務(wù)提供商提供底層技術(shù)解決方案，隨著企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)以及商業(yè)環(huán)境的改變，目前轉(zhuǎn)型為客戶(hù)端解決方案提供商；蘋(píng)果公司以 Siri 語(yǔ)音助手為平臺(tái)關(guān)聯(lián) iOS 系統(tǒng)相關(guān)應(yīng)用與服務(wù)，傾向于改善用戶(hù)的智能手機(jī)使用體驗(yàn)和創(chuàng)新商業(yè)模式；微軟致力于提高語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率，英語(yǔ)的語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)錄詞錯(cuò)率僅 5.9%，達(dá)到了專(zhuān)業(yè)速錄員水平，并將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于自身產(chǎn)品“小冰”和“小娜”之中；科大訊飛作為國(guó)內(nèi)智能語(yǔ)音和人工智能產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，中文語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已處于世界領(lǐng)先地位，并逐漸建立中文智能語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)生態(tài)；云知聲重點(diǎn)構(gòu)建集機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、語(yǔ)音認(rèn)知計(jì)算和大數(shù)據(jù)交互接口三位一體的智能平臺(tái)，垂直應(yīng)用領(lǐng)域集中于智能家居和車(chē)載系統(tǒng)；阿里人工智能實(shí)驗(yàn)室借助“天貓精靈”智能音箱構(gòu)建基于語(yǔ)音識(shí)別的智能人機(jī)交互系統(tǒng)，并通過(guò)有效接入第三方應(yīng)用實(shí)現(xiàn)生活?yuàn)蕵?lè)功能的進(jìn)一步拓展。

6.2.2圖像視頻識(shí)別：在安防監(jiān)控市場(chǎng)具有巨大增長(zhǎng)潛力

圖像識(shí)別（Image Recognition， IR）技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式狀態(tài)下的目標(biāo)和對(duì)象，包括人臉、手勢(shì)、指紋等生物特征。視頻從工程技術(shù)角度可以理解成靜態(tài)圖像的集合，所以視頻識(shí)別與圖像識(shí)別的定義和基本原理一致，在識(shí)別量和計(jì)算量上明顯提高。隨著人類(lèi)社會(huì)環(huán)境感知要求的不斷提升和社會(huì)安全問(wèn)題的日益復(fù)雜，人臉識(shí)別和視頻監(jiān)控作用更加突出，圖像視頻識(shí)別產(chǎn)業(yè)未來(lái)將迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到 2020 年全球圖像視頻識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 82 億美元，國(guó)內(nèi)圖像視頻識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到 15.2 億美元。

核心技術(shù)： 圖像視頻識(shí)別是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)器官和大腦感知辨別外界畫(huà)面刺激的過(guò)程，既要有進(jìn)入感官的信息,也要有記憶中存儲(chǔ)的信息，對(duì)存儲(chǔ)的信息和接受的信息進(jìn)行比較加工，完成圖像視頻的辨識(shí)過(guò)程。圍繞以上特定需求，

圖像預(yù)處理技術(shù)、特征提取分類(lèi)技術(shù)、圖像匹配算法、相似性對(duì)比技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)等構(gòu)成了圖像視頻識(shí)別的核心技術(shù)體系框架，能夠?qū)νㄟ^(guò)計(jì)算機(jī)輸入和照相機(jī)及攝像頭獲取的圖片視頻進(jìn)行變換、壓縮、增強(qiáng)復(fù)原、分割描述等操作，顯著提高圖像視頻識(shí)別質(zhì)量和清晰度，有助于快速準(zhǔn)確完成圖像視頻的響應(yīng)分析流程。

主要產(chǎn)品： 隨著工業(yè)生產(chǎn)及生活消費(fèi)領(lǐng)域影像設(shè)備的日益普及，每天都會(huì)產(chǎn)生海量蘊(yùn)含豐富價(jià)值和信息的圖片及視頻，單靠人力無(wú)法進(jìn)行分揀處理，需要借助圖像視頻識(shí)別功能進(jìn)行集中快速獲取與解析。目前，智能圖片搜索、人臉識(shí)

別、指紋識(shí)別、掃碼支付、視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人、輔助駕駛等圖像視頻識(shí)別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)，針對(duì)種類(lèi)繁雜、形態(tài)多樣的圖形數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景，基于系統(tǒng)集成硬件架構(gòu)和底層算法軟件平臺(tái)定制綜合解決方案，面向需求生成圖像視

頻的模型建立與行為識(shí)別流程，為用戶(hù)提供豐富的場(chǎng)景分析功能與環(huán)境感知交互體驗(yàn)。

典型企業(yè)： 近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外從事圖像視頻識(shí)別的公司顯著增加，谷歌、 Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)重點(diǎn)集中在人臉識(shí)別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。國(guó)外公司大多進(jìn)行底層技術(shù)研發(fā)，同時(shí)偏重于整體解決方案的提出，積極建立開(kāi)源代碼生態(tài)體系，如谷歌推出 Google Lens 應(yīng)用實(shí)時(shí)識(shí)別手機(jī)拍攝的物品并提供與之相關(guān)的內(nèi)容， Facebook 開(kāi)源三款智能圖片識(shí)別軟件，鼓勵(lì)研發(fā)者們圍繞其圖像視頻識(shí)別技術(shù)框架開(kāi)發(fā)各類(lèi)功能豐富的應(yīng)用產(chǎn)品；國(guó)內(nèi)企業(yè)直接對(duì)接細(xì)分領(lǐng)域，商業(yè)化發(fā)展道路較為明確，如曠視科技目前重點(diǎn)研發(fā)人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品，加強(qiáng)管控卡口綜合安檢、重點(diǎn)場(chǎng)所管控、小區(qū)管控、智慧營(yíng)區(qū)等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)布局，圖普科技在阿里云市場(chǎng)提供色情圖像和暴恐圖像識(shí)別的產(chǎn)品和服務(wù)，確定準(zhǔn)確率超過(guò) 99.5%，滿(mǎn)足了云端用戶(hù)的安全需求。

6.2.3文本識(shí)別：全面進(jìn)入云端互聯(lián)時(shí)代

文本識(shí)別（Text Recognition， TR）技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別字符，包括文字信息的采集、信息的分析與處理、信息的分類(lèi)判別等內(nèi)容。文本識(shí)別可以有效提高如征信、文獻(xiàn)檢索、證件識(shí)別等業(yè)務(wù)的自動(dòng)化程度，簡(jiǎn)化工作流程，提高相關(guān)行業(yè)效率。隨著政府、金融、教育、科技等領(lǐng)域需求中國(guó)電子學(xué)會(huì)的進(jìn)一步上升，文本識(shí)別將在工業(yè)自動(dòng)化流程與個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域取得長(zhǎng)足發(fā)展，預(yù)計(jì)到 2020 年全球文本識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 24 億美元，國(guó)內(nèi)文本識(shí)別產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到 6.6 億美元。

核心技術(shù)： 文本識(shí)別技術(shù)目前正由嵌入式設(shè)備本地化處理向云端在線(xiàn)處理全面演進(jìn)發(fā)展，過(guò)去由鼠標(biāo)與鍵盤(pán)輸入的文本信息，現(xiàn)在則主要由攝像頭、麥克風(fēng)和觸摸屏采集獲取。在此基礎(chǔ)上，以往的文本識(shí)別核心技術(shù)， 如模版匹配技術(shù)、字符分割技術(shù)、光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)（Optical Character Recognition， OCR）、邏輯句法判斷技術(shù)等需要與應(yīng)用程序編程接口（API）技術(shù)、智能終端算法技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等結(jié)合，衍生出面向云端與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的新型文本識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)開(kāi)放的平臺(tái)與服務(wù)為廣大的企業(yè)及個(gè)人用戶(hù)提供方便快捷的服務(wù)。

主要產(chǎn)品： 當(dāng)今信息社會(huì)背景下，文本信息不僅體量巨大，表現(xiàn)形式也日趨復(fù)雜，包括印刷體、手寫(xiě)體以及通過(guò)外接設(shè)備輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的字符圖形。同時(shí)，隨著世界不同語(yǔ)言文明地區(qū)交流逐漸增多，對(duì)實(shí)時(shí)語(yǔ)言文本翻譯系統(tǒng)的需

求更加強(qiáng)烈。目前，基于文本識(shí)別技術(shù)開(kāi)發(fā)的文件掃描、名片識(shí)別、身份證信息提取、文本翻譯、在線(xiàn)閱卷、公式識(shí)別等產(chǎn)品正在金融、安防、教育、外交等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，通過(guò)不同的授權(quán)級(jí)別，為企業(yè)級(jí)用戶(hù)部署專(zhuān)業(yè)的文檔管理、移動(dòng)辦公與信息錄入基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)為個(gè)人用戶(hù)提供個(gè)性化的人脈建立、信息咨詢(xún)和遠(yuǎn)程教育服務(wù)。

典型企業(yè)： 隨著文本識(shí)別在各類(lèi)垂直應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸普及，國(guó)內(nèi)外企業(yè)也結(jié)合自身業(yè)務(wù)和區(qū)域發(fā)展特色積極展開(kāi)布局。谷歌、微軟、亞馬遜等跨國(guó)科技巨頭在自身產(chǎn)品服務(wù)中內(nèi)嵌文本識(shí)別技術(shù)，以增強(qiáng)產(chǎn)品使用體驗(yàn)和用戶(hù)粘度，

如谷歌推出的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)可提供 80 種語(yǔ)言之間的即時(shí)翻譯，并將自身的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與文本識(shí)別相結(jié)合，提高了翻譯效率。國(guó)內(nèi)公司在中文文本識(shí)別領(lǐng)域也有多年積累，具備良好的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)背景，漢王科技、百度、騰訊等均有

較為成熟的產(chǎn)品推出，如漢王正在構(gòu)建以識(shí)別云和設(shè)備云為核心的文本識(shí)別 2.0 系統(tǒng)。

6.3應(yīng)用層

應(yīng)用層主要包括智能機(jī)器人、智能金融、智能醫(yī)療、智能安防、智能駕駛、智能搜索、智能教育、智能制造系統(tǒng)及智能人居等產(chǎn)業(yè)。其中，智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模及增速相對(duì)突出； 智能金融、 智能駕駛、 智能教育的用戶(hù)需求相對(duì)明確且市場(chǎng)已步入快速增長(zhǎng)階段；智能安防集中于行業(yè)應(yīng)用和政府采購(gòu)，市場(chǎng)集中度相對(duì)較高；智能搜索、智能人居的產(chǎn)品尚未完善，市場(chǎng)正在逐步培育；智能醫(yī)療則涉及審批機(jī)制，市場(chǎng)尚未放量。預(yù)計(jì)到 2020 年，全球人工智能應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 672 億美元，其中，智能機(jī)器人、智能駕駛、智能教育、智能安防及智能金融的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò) 68%，同時(shí)我國(guó)人工智能應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破 110 億美元。

6.3.1智能機(jī)器人

智能機(jī)器人是指具備不同程度類(lèi)人智能，可實(shí)現(xiàn)“感知-決策-行為-反饋”閉環(huán)工作流程，可協(xié)助人類(lèi)生產(chǎn)、服務(wù)人類(lèi)生活，可自動(dòng)執(zhí)行工作的各類(lèi)機(jī)器裝置，主要包括智能工業(yè)機(jī)器人、智能服務(wù)機(jī)器人和智能特種機(jī)器人。受智能工業(yè)機(jī)

器人助推智能制造升級(jí)和智能家用服務(wù)機(jī)器人率先放量的帶動(dòng)，智能機(jī)器人全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模在 2020 年會(huì)接近 90 億美元，我國(guó)將達(dá)到 25 億美元。

核心技術(shù)： 由于高頻人機(jī)互動(dòng)特點(diǎn)，智能機(jī)器人的核心技術(shù)重點(diǎn)聚焦在智能感知、智能認(rèn)知和多模態(tài)人機(jī)交互領(lǐng)域。同時(shí)依據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，智能機(jī)器人也存在著大量帶有典型行業(yè)特征的特色關(guān)鍵技術(shù)。智能工業(yè)機(jī)器人運(yùn)用傳感

技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，具備觸覺(jué)和簡(jiǎn)單的視覺(jué)系統(tǒng)， 更進(jìn)一步運(yùn)用人機(jī)協(xié)作、多模式網(wǎng)絡(luò)化交互、自主編程等技術(shù)增加自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能，引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人完成定位、檢測(cè)、識(shí)別等更為復(fù)雜的工作，替代人工視覺(jué)運(yùn)用于不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合；智能家用服務(wù)機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用移動(dòng)定位技術(shù)和智能交互技術(shù)，達(dá)到服務(wù)范圍全覆蓋及家用陪護(hù)的目的；智能醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人重點(diǎn)突破介入感知建模、微納技術(shù)和生肌電一體化技術(shù)，以達(dá)到提升手術(shù)精度、加速患者康復(fù)的目的；智能公共服務(wù)機(jī)器人重點(diǎn)運(yùn)用智能感知認(rèn)知技術(shù)、多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)、機(jī)械控制和移動(dòng)定位技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化功能的呈現(xiàn)和完成；智能特種機(jī)器人運(yùn)用仿生材料結(jié)構(gòu)、復(fù)雜環(huán)境動(dòng)力學(xué)控制、微納系統(tǒng)等前沿技術(shù)，替代人類(lèi)完成高危環(huán)境和特種工況作業(yè)。

主要產(chǎn)品： 智能工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域， 隨著柔性生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)型， 具備感知、規(guī)劃、學(xué)習(xí)能力的智能定位機(jī)器人和智能檢測(cè)機(jī)器人加速出現(xiàn)， 智能定位機(jī)器人通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)合雙目攝像頭， 引導(dǎo)機(jī)械手進(jìn)行準(zhǔn)確的定位和運(yùn)動(dòng)控制，不僅可以完成對(duì)工件的抓取和放置等操作，同時(shí)還能進(jìn)行焊縫、 拋光、噴涂、外殼平整等多項(xiàng)作業(yè)； 智能檢測(cè)機(jī)器人用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。智能服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，隨著人均收入水平的提升，對(duì)家用工具智能化程度的需求日益增長(zhǎng)，掃地機(jī)器人、擦窗機(jī)器人等智能家政服務(wù)產(chǎn)品大量涌現(xiàn)；同時(shí)由于全球老齡化引發(fā)的社會(huì)問(wèn)題，情感陪護(hù)類(lèi)機(jī)器人市場(chǎng)需求也逐步成熟，輔助人類(lèi)進(jìn)行陪伴和溝通；隨著全球醫(yī)療投入的持續(xù)增加以及微創(chuàng)類(lèi)

手術(shù)需求的快速上升，智能醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人進(jìn)一步促進(jìn)了醫(yī)療解決方案的高效化和精準(zhǔn)化。智能特種機(jī)器人領(lǐng)域，人類(lèi)工作及探索的環(huán)境邊界不斷拓展，為降低在高危及不確定環(huán)境的工作難度，智能軍用機(jī)器人、應(yīng)急救援機(jī)器人及消防機(jī)

器人等正在逐漸代替人類(lèi)從事高危環(huán)境和特殊工況；無(wú)人機(jī)則廣泛應(yīng)用在警用、城市管理、農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、氣象、電力、搶險(xiǎn)救災(zāi)、視頻拍攝等行業(yè)，實(shí)現(xiàn)大面積巡查，完成實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估。

典型企業(yè)： 智能工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，國(guó)際四大巨頭仍占據(jù)較高市場(chǎng)份額， 日本發(fā)那科和安川、德國(guó)庫(kù)卡、瑞士 ABB、意大利柯馬側(cè)重具有分揀和裝配能力的智能工業(yè)機(jī)器人，英國(guó) Meta、德國(guó) Scansonic、日本安川聚焦激光視覺(jué)焊縫跟蹤系統(tǒng)； 國(guó)內(nèi)智能工業(yè)機(jī)器人“三巨頭”新松、云南昆船和北京機(jī)科占據(jù)國(guó)內(nèi) 90%市場(chǎng)份額，均有典型產(chǎn)品推出，新松重點(diǎn)提供自動(dòng)化裝配與檢測(cè)生產(chǎn)線(xiàn)、物流與倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化成套設(shè)備，云南昆船側(cè)重?zé)煵菪袠I(yè)服務(wù)，北京機(jī)科主要應(yīng)用于印鈔造幣、輪胎及軍工領(lǐng)域。智能服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，美國(guó) iRobot、中國(guó)科沃斯、美國(guó) Intuitive Surgica、 以色列 Rewalk、荷蘭Hot-Cheers 分別聚焦于清潔、手術(shù)、康復(fù)及分揀等細(xì)分領(lǐng)域。智能特種機(jī)器人領(lǐng)域，波士頓動(dòng)力圍繞著擁有液壓驅(qū)動(dòng)核心技術(shù)的“大狗”機(jī)器人，不斷構(gòu)筑技術(shù)壁壘；大疆在國(guó)內(nèi)消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)領(lǐng)域占有率達(dá) 75%，成為估值超百億美元的“獨(dú)角獸”企業(yè)；美國(guó) Howe and Howe Techonologies 則專(zhuān)注生產(chǎn)消防機(jī)器人，應(yīng)用于應(yīng)急救援場(chǎng)景。

6.3.2 智能金融

金融行業(yè)與整個(gè)社會(huì)存在巨大的交織網(wǎng)絡(luò)，每時(shí)每刻都能夠產(chǎn)生金融交易、客戶(hù)信息、市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)控制、投資顧問(wèn)等多種海量數(shù)據(jù)。促進(jìn)人工智能技術(shù)與金融行業(yè)相融合，在前端可以增強(qiáng)用戶(hù)的便利性和安全性，在中臺(tái)支持授信、各類(lèi)金融交易和金融分析中的決策，在后臺(tái)用于風(fēng)險(xiǎn)防控和監(jiān)督。這將大幅改變金融行業(yè)現(xiàn)有格局，推動(dòng)銀行、保險(xiǎn)、理財(cái)、借貸、投資等各類(lèi)金融服務(wù)的個(gè)性化、定制化和智能化。 受智能客服、金融搜索引擎及身份驗(yàn)證入口級(jí)產(chǎn)品的廣泛普及和應(yīng)用， 智能金融全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模在 2020 年會(huì)接近 52 億美元，我國(guó)將達(dá)到 8 億美元。

核心技術(shù)： 當(dāng)前，線(xiàn)上交易引發(fā)的隱私泄露及金融詐騙頻出，同時(shí)隨著移動(dòng)終端和金融機(jī)構(gòu)客戶(hù)端的普及，提取的用戶(hù)金融數(shù)據(jù)逐步豐富，金融機(jī)構(gòu)線(xiàn)上服務(wù)能力和用戶(hù)隱私和交易風(fēng)控就變得至關(guān)重要，語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)音處理、計(jì)

算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)音處理技術(shù)可以為前端服務(wù)客戶(hù)實(shí)現(xiàn)批量人性化和個(gè)性化的服務(wù)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物特征識(shí)別技術(shù)則為金融支付驗(yàn)證提供了保障；機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一方面通過(guò)導(dǎo)入海量金融交易數(shù)據(jù)，從中分析信用卡數(shù)據(jù)，識(shí)別欺詐交易，并提前預(yù)測(cè)交易變化趨勢(shì)，另一方面通過(guò)構(gòu)建金融知識(shí)圖譜將不同來(lái)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)整合到一起，建立基于大數(shù)據(jù)的完整征信授信體系。

主要產(chǎn)品： 基于電話(huà)、網(wǎng)頁(yè)在線(xiàn)、微信、短信及 APP等多模式多頻次的金融信息及服務(wù)獲取渠道，相對(duì)較為成熟并已經(jīng)逐步推廣的產(chǎn)品包括智能客服、金融搜索引擎和身份驗(yàn)證，通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)理解答復(fù)及信息關(guān)聯(lián)體系、提

供遠(yuǎn)程開(kāi)戶(hù)和刷臉支付等便捷方式幫助金融機(jī)構(gòu)節(jié)省人力成本。同時(shí)，隨著用戶(hù)消費(fèi)及信貸能力的逐步提升，也涌現(xiàn)出一批征信和風(fēng)險(xiǎn)控制的產(chǎn)品，但受限于數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模和數(shù)據(jù)源的相對(duì)難以獲取，目前大部分集中在客觀(guān)呈現(xiàn)款人、企業(yè)間、行業(yè)間的信息維度關(guān)聯(lián)方面。此外，金融類(lèi)或資產(chǎn)管理類(lèi)公司為持續(xù)提供用戶(hù)理財(cái)和升值的資產(chǎn)組合推出了智能投顧產(chǎn)品，可根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)和新的市場(chǎng)信息來(lái)預(yù)測(cè)金融資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)，以此創(chuàng)建符合風(fēng)險(xiǎn)收益的投資組合。

典型企業(yè)： 智能客服、身份驗(yàn)證和金融搜索引擎領(lǐng)域創(chuàng)新企業(yè)較多，著重于引流擴(kuò)量。智齒科技、網(wǎng)易七魚(yú)及美國(guó)DigitalGenius 均著重通過(guò)用戶(hù)體驗(yàn)提升客戶(hù)量，曠世科技、商湯科技及依圖圍繞著人臉識(shí)別的核心技術(shù)進(jìn)入金融領(lǐng)域，融 360、好貸網(wǎng)、資信客聚焦垂直領(lǐng)域打造金融服務(wù)的入口。征信及風(fēng)控領(lǐng)域企業(yè)以大數(shù)據(jù)為壁壘，逐步出現(xiàn)行業(yè)龍頭。啟信寶和美國(guó) ZestFinance 不斷擴(kuò)容數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，形成“平臺(tái)黑洞”優(yōu)勢(shì)，啟信寶通過(guò)提取 100 多家官方網(wǎng)站數(shù)據(jù)產(chǎn)品側(cè)重呈現(xiàn)客觀(guān)數(shù)據(jù)整合， ZestFinance 則使用谷歌的大數(shù)據(jù)模型建立

信用評(píng)分體系。智能投顧多為金融機(jī)構(gòu)專(zhuān)業(yè)人才或者投資顧問(wèn)公司轉(zhuǎn)型而來(lái)，美國(guó) Wealthfront、彌財(cái)、財(cái)鯨等主要通過(guò)投資 ETF 組合以達(dá)到資產(chǎn)配置，理財(cái)魔方、錢(qián)景私人理財(cái)則專(zhuān)注基金產(chǎn)品的覆蓋，雪球和金貝塔等以對(duì)量化策略、 投資名人的股票組合的跟投為內(nèi)容展開(kāi)資訊傳遞和信息交流。

6.3.3智能醫(yī)療

促使智能機(jī)器和設(shè)備代替醫(yī)生完成部分工作，更多地觸達(dá)用戶(hù)，只是智能醫(yī)療功用的部分體現(xiàn)。運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)療案例和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和決策判斷，顯著提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)和人員的工作效率并大幅降低醫(yī)療成本，才是智能醫(yī)療的核心目標(biāo)。同時(shí)，通過(guò)人工智能的引導(dǎo)和約束，促使患者自覺(jué)自查、加強(qiáng)預(yù)防，更早發(fā)現(xiàn)和更好管理潛在疾病，也是智能醫(yī)療在未來(lái)的重要發(fā)展方向。

核心技術(shù)：醫(yī)療水平的提升和醫(yī)療設(shè)備的完善使得患者就診過(guò)程會(huì)產(chǎn)生與日俱增的就診數(shù)據(jù)，爆炸式信息增長(zhǎng)讓醫(yī)生無(wú)法無(wú)差錯(cuò)的完成診斷和治療，同時(shí)隨著人們健康意識(shí)的加強(qiáng)，預(yù)防性和精準(zhǔn)性治療同時(shí)受到關(guān)注。圖像識(shí)別、語(yǔ)音

語(yǔ)義識(shí)別、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。圖像識(shí)別、語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)可充分獲取患者的飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí)慣信息以對(duì)癥下藥，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬預(yù)測(cè)藥物活性、安全性和副作用，降低

藥物研發(fā)周期，并輔助醫(yī)生工作實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)診斷和治療。

主要產(chǎn)品：期待健康長(zhǎng)壽的意愿隨著人們生活質(zhì)量的提高持續(xù)增強(qiáng)，適用于生活化的身體管理的智能健康管理產(chǎn)品率先成為熱點(diǎn)，以數(shù)據(jù)形式引導(dǎo)個(gè)人生活習(xí)慣以達(dá)到基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。同時(shí)，醫(yī)生為能進(jìn)行更精準(zhǔn)并且效率更

高的診斷和治療，往往會(huì)圍繞著醫(yī)療領(lǐng)域過(guò)往沉淀的大量病理案例，不斷從預(yù)防的角度規(guī)避疾病或提前預(yù)測(cè)藥物的可行性，智能影像、智能診療等智能醫(yī)療產(chǎn)品快速興起，逐漸取代經(jīng)驗(yàn)診斷，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)模擬醫(yī)療專(zhuān)家

的思維、診斷推理和治療過(guò)程，從而給出更可靠的診斷和治療方案。

典型企業(yè)： 智能健康管理多面向消費(fèi)端客戶(hù)，創(chuàng)新企業(yè)大量涌現(xiàn)，大部分集中在美國(guó)。如 Next IT、 Sense.ly 和 AiCure均是從日常健康管理切入移動(dòng)醫(yī)療， Welltok 則通過(guò)可穿戴設(shè)進(jìn)行健康干預(yù)。智能診療領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展， IBM Watson以腫瘤為重心，在慢病管理、精準(zhǔn)醫(yī)療、體外檢測(cè)等九大醫(yī)療領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)突破，美國(guó) MedWhat、英國(guó) Babylon Health 和中國(guó)拍醫(yī)拍、康夫子正在聚焦智能診療的單個(gè)應(yīng)用進(jìn)入該領(lǐng)域。智能影像領(lǐng)域以創(chuàng)新企業(yè)為主，圍繞影像數(shù)據(jù)源競(jìng)爭(zhēng)激烈。美國(guó) Butterfly Network 和中國(guó)推想科技著重打造影像設(shè)備，美國(guó) Enlitic 則重點(diǎn)關(guān)注癌癥監(jiān)測(cè)，中國(guó) Deepcare 圍繞SaaS 模式為行業(yè)提供“算法+有效數(shù)據(jù)”服務(wù)。?

6.3.4智能安防

隨著高清視頻、智能分析、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的被動(dòng)防御安防系統(tǒng)正在升級(jí)成為主動(dòng)判斷和預(yù)警的智能安防系統(tǒng)。安防行業(yè)也從單一的安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展，為更多的行業(yè)和人群提供可視化、智能化解決方案。隨著智慧城市、智能建筑、智慧交通等智能化產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)，智能安防也將保持高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)在2020年全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模實(shí)現(xiàn)106億美元，我國(guó)會(huì)達(dá)到20億美元。

核心技術(shù)：隨著平安城市建設(shè)的不斷推進(jìn)，監(jiān)控點(diǎn)位越來(lái)越多，從最初的幾千路到幾萬(wàn)路甚至于到現(xiàn)在幾十萬(wàn)路的規(guī)模，依托視頻和卡口產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，智能安防已經(jīng)延展到事后追查、事中防范響應(yīng)、事前預(yù)防的全生命周期。目標(biāo)

檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取等視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，以及海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)取代傳統(tǒng)的人海戰(zhàn)術(shù)，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)。視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)可以通過(guò)識(shí)別目標(biāo)并持續(xù)跟

蹤生成圖片結(jié)果，提取目標(biāo)屬性歸納可視化特征；大數(shù)據(jù)技術(shù)則用于采集、存儲(chǔ)人工智能應(yīng)用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源，并基于時(shí)間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積，開(kāi)展特征匹配和模型仿真，輔助安防部門(mén)更快、更準(zhǔn)地找到有效的資源，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

和評(píng)估。

主要產(chǎn)品： 為避免社會(huì)不穩(wěn)定事件頻頻發(fā)生的影響，各國(guó)對(duì)治安和安防的需求都在不斷上升，這對(duì)更高效、更精準(zhǔn)、覆蓋面更廣的安防服務(wù)提出新的需求，公安、交通、樓宇這些代表性的行業(yè)都已開(kāi)始積極利用基于人工智能的硬件及

定制化系統(tǒng)。智能公安管理系統(tǒng)匯總海量城市級(jí)信息，可對(duì)嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來(lái)的幾天縮短到幾分鐘，同時(shí)其強(qiáng)大的交互能力還能與辦案民警進(jìn)行自然語(yǔ)言方式的溝通，真正成為辦案人員的專(zhuān)家助

手。智能交通管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)掌握城市道路上通行車(chē)輛的軌跡信息、停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛信息以及小區(qū)的停車(chē)信息，預(yù)測(cè)交通流量變化和停車(chē)位數(shù)量變化，合理調(diào)配資源、疏導(dǎo)交通，提升整個(gè)城市的運(yùn)行效率。智能樓宇管理系統(tǒng)綜合控制著建筑的

安防、能耗，對(duì)于進(jìn)出大廈的人、車(chē)、物實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的跟蹤定位，監(jiān)控大樓的能源消耗，使得大廈的運(yùn)行效率最優(yōu)。

典型企業(yè)：從提供的產(chǎn)品類(lèi)型來(lái)看，智能安防領(lǐng)域的企業(yè)主要分為人工智能芯片、硬件和系統(tǒng)、軟件算法三大類(lèi)別。在芯片領(lǐng)域，跨國(guó)巨頭企業(yè)占較高市場(chǎng)份額，如美國(guó)英偉達(dá)和英特爾。在硬件和系統(tǒng)領(lǐng)域，各國(guó)均以采購(gòu)本國(guó)產(chǎn)品為主，

國(guó)內(nèi)主要采購(gòu)對(duì)象為海康威視、大華集團(tuán)，海康具有深厚的技術(shù)積累和成規(guī)模的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，大華持續(xù)構(gòu)建廣泛的營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)；美國(guó)則有ADT、 DSC、 OPTEX等高端品牌占據(jù)了安防市場(chǎng)大部分份額。在軟件算法領(lǐng)域，美國(guó)谷歌、 Facebook、微軟開(kāi)源代碼并提供整體解決方案，中國(guó)曠視科技、 商湯科技、云從科技等企業(yè)也在專(zhuān)注于技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)。

6.3.5智能駕駛

智能駕駛通過(guò)車(chē)上搭載傳感器，感知周?chē)h(huán)境，通過(guò)算法的模型識(shí)別和計(jì)算，輔助汽車(chē)電子控制單元或直接輔助駕駛員做出決策，從而讓汽車(chē)行駛更加智能化，提升汽車(chē)駕駛的安全性和舒適性。根據(jù)智能化水平的不同， 同時(shí)參考SAE的評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)， 可將智能駕駛由低到高分為五個(gè)級(jí)別，依次是駕駛支援、 部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化、高度自動(dòng)化、完全自動(dòng)化。 在未來(lái)各國(guó)智能駕駛相關(guān)政策法規(guī)逐漸成型、行業(yè)內(nèi)技術(shù)不斷完善、智能駕駛企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地的情況下，智能駕駛產(chǎn)業(yè)規(guī)模將保持持續(xù)擴(kuò)大趨勢(shì)，預(yù)計(jì)在2020年全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模實(shí)現(xiàn)95億美元，我國(guó)會(huì)達(dá)到12億美元。

核心技術(shù)： 隨著汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的成熟和普及，各城市交通擁堵愈發(fā)嚴(yán)重，汽車(chē)尾氣帶來(lái)的環(huán)境污染也逐漸影響了人們的生活環(huán)境和空氣質(zhì)量，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)的智能化環(huán)保型駕駛方式為解決經(jīng)濟(jì)問(wèn)題和社會(huì)問(wèn)題創(chuàng)造良機(jī)。 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)周?chē)慕煌ōh(huán)境，如本車(chē)在哪里、其它車(chē)在哪里、道路多寬、限速多少、現(xiàn)在是紅燈還是綠燈等進(jìn)行識(shí)別；深度學(xué)習(xí)技術(shù)和知識(shí)圖譜構(gòu)建理解、規(guī)劃、決策以及經(jīng)驗(yàn)，比如紅燈要停車(chē)、路口要減速、何時(shí)及

如何換道、當(dāng)前加速還是減速等，同時(shí)按照時(shí)間順序更好地統(tǒng)籌安排車(chē)輛使用提高車(chē)輛的使用效率，減少車(chē)輛消費(fèi)總量，有效減少碳排放；機(jī)器學(xué)習(xí)操控汽車(chē)，如方向盤(pán)是否轉(zhuǎn)到位、油門(mén)剎車(chē)檔位如何協(xié)調(diào)等。

主要產(chǎn)品： 智能駕駛核心依靠感知探測(cè)一定范圍內(nèi)障礙物，并依據(jù)已設(shè)置好的路線(xiàn)規(guī)劃實(shí)施駕駛行為，各式車(chē)載雷達(dá)、傳感器、輔助駕駛系統(tǒng)和高精地圖可以實(shí)現(xiàn)駕駛、車(chē)和路的交互與融合。車(chē)載雷達(dá)可探測(cè)路肩、車(chē)輛、行人等的方

位、距離及移動(dòng)速度，視覺(jué)傳感器用來(lái)識(shí)別車(chē)道線(xiàn)、停止線(xiàn)、交通信號(hào)燈、交通標(biāo)志牌、行人及車(chē)輛等信息，定位傳感器用來(lái)實(shí)時(shí)獲取經(jīng)緯度坐標(biāo)、速度、加速度、航向角等高精度定位，車(chē)身傳感器通過(guò)整車(chē)網(wǎng)絡(luò)接口獲取諸如車(chē)速、輪速、檔位等車(chē)輛本身的信息，高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）實(shí)時(shí)收集車(chē)內(nèi)外的環(huán)境數(shù)據(jù)以及時(shí)察覺(jué)潛在危險(xiǎn)，高精度地圖實(shí)現(xiàn)地圖匹配、輔助環(huán)境感知、路徑規(guī)劃的作用。

典型企業(yè)：智能駕駛分為三層金字塔供應(yīng)鏈格局，頂層包括整車(chē)及整體解決方案，中層是指高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)，底層是指零部件供應(yīng)商。在整車(chē)及整體解決方案層級(jí)，科技型公司憑借在人工智能、人機(jī)交互方面的優(yōu)勢(shì)搶占市場(chǎng)份額。特斯拉通過(guò)成熟硬件和機(jī)器學(xué)習(xí)打造智能駕駛商用化車(chē)型，谷歌則重點(diǎn)完善智能駕駛方案并向整車(chē)制造能力延伸。在高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)層級(jí)，供應(yīng)商基本由跨國(guó)巨頭壟斷。德國(guó)博世在傳感器、自動(dòng)駕駛、控制、軟件等領(lǐng)域共計(jì)擁有約 450項(xiàng)專(zhuān)利，美國(guó)德?tīng)柛t通過(guò)資本手段布局全產(chǎn)業(yè)鏈，以色列Mobileye 在攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)領(lǐng)域占據(jù)國(guó)際領(lǐng)先地位。在底層零部件供應(yīng)商層級(jí)，中國(guó)廠(chǎng)商比重日益增強(qiáng)，圍繞某些部件實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破，打造細(xì)分市場(chǎng)龍頭，如四維圖新的車(chē)載芯片、

拓普集團(tuán)的智能剎車(chē)系統(tǒng) IBS、索菱股份的車(chē)載智能系統(tǒng)CID、寧波高發(fā)的 CAN 總線(xiàn)控制系統(tǒng)、興民智通的智能用車(chē)系統(tǒng)駕寶盒子、盛路通信的夜間駕駛輔助系統(tǒng)、車(chē)道偏移提醒系統(tǒng)、盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)及萬(wàn)安科技的電子制動(dòng)產(chǎn)品等。

6.3.6智能搜索

智能搜索是結(jié)合了人工智能技術(shù)的新一代搜索，除了能提供傳統(tǒng)的快速檢索、 相關(guān)度排序等功能，還能提供用戶(hù)角色登記、用戶(hù)興趣自動(dòng)識(shí)別、內(nèi)容的語(yǔ)義理解、智能信息化過(guò)濾和推送等功能，具有信息服務(wù)的智能化、人性化特征，允許采用自然語(yǔ)言進(jìn)行信息的檢索，為用戶(hù)提供更方便、更確切的搜索服務(wù)。

核心技術(shù)：在信息爆炸時(shí)代，用戶(hù)需要通過(guò)最短時(shí)間鎖定最有價(jià)值信息。為匹配用戶(hù)的請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源快速檢索，搜索的方式和算法都有變化。 應(yīng)用到搜索方式的主要技術(shù)有語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和文本識(shí)別， 改善搜索算法的技術(shù)則包括啟發(fā)式搜索算法、智能代理技術(shù)及自然語(yǔ)言查詢(xún)。 語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和文本識(shí)別可全方位識(shí)別搜索信息輸入屬性，提升搜索的便捷性和準(zhǔn)確度。啟發(fā)式搜索算法、智能代理技術(shù)及自然語(yǔ)言查詢(xún)可根據(jù)相關(guān)度及用戶(hù)興趣的評(píng)價(jià)函

數(shù)選擇最匹配信息鏈接，自動(dòng)地將用戶(hù)感興趣的、對(duì)用戶(hù)有用的信息提交給用戶(hù)，并引入用戶(hù)反饋來(lái)完善檢索機(jī)制，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言的信息檢索，為用戶(hù)提供更方便、更確切的搜索服務(wù)。

主要產(chǎn)品：隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，網(wǎng)絡(luò)上信息量成幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的搜索引擎技術(shù)在日益龐大的信息量面前逐漸顯得力不從心，多樣化的搜索方式和更精準(zhǔn)的搜索算法產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。淘淘搜和百度搜圖、聽(tīng)歌識(shí)曲、高德地圖和百度地圖、墨跡天氣等產(chǎn)品，分別滿(mǎn)足用戶(hù)在圖像搜索、語(yǔ)音搜索、定位搜索、天氣搜索等場(chǎng)景的信息匹配和推送。出門(mén)問(wèn)問(wèn)、呱呱財(cái)經(jīng)等產(chǎn)品則聚焦于垂直類(lèi)智能搜索領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)某具體領(lǐng)域單點(diǎn)信息需求的充分篩選。

典型企業(yè)： 在提供智能搜索方式的企業(yè)中，阿里巴巴、百度從文本搜索延伸至圖像搜索，英國(guó) Shazam、中國(guó)酷狗、網(wǎng)易、獵曲奇兵不斷提升語(yǔ)音搜索的準(zhǔn)確率，百度、高德均推出基于定位搜索的高精地圖，墨跡風(fēng)云科技公司專(zhuān)注天氣搜索成為移動(dòng)端用戶(hù)量第一。在提供智能搜索算法的企業(yè)中，傳統(tǒng)搜索引擎巨頭升級(jí)為主，創(chuàng)新企業(yè)多聚焦垂直領(lǐng)域。科技巨頭如美國(guó)谷歌、 Wolfram Alpha、中國(guó)百度、雅虎、搜狐等專(zhuān)注技術(shù)驅(qū)動(dòng)，創(chuàng)新企業(yè)如齊聚科技則側(cè)重服務(wù)驅(qū)動(dòng)。

6.3.7智能教育

智能教育側(cè)重啟發(fā)與引導(dǎo)，關(guān)注學(xué)生個(gè)性化的教育和交互，學(xué)生能夠獲得實(shí)時(shí)反饋和自動(dòng)化輔導(dǎo)，家長(zhǎng)可以通過(guò)更為便捷和成本更低的方式看到孩子實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)情況，老師能收獲更豐富的教學(xué)資源、學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)因材施教，學(xué)校也能提供高質(zhì)量的教育，政府則將更容易為所有人提供可負(fù)擔(dān)、更均衡的教育。自動(dòng)化輔導(dǎo)優(yōu)先通過(guò)搜題的應(yīng)用取得爆發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì) 2020 年全球智能教育產(chǎn)業(yè)規(guī)模可達(dá) 108 億美元，我國(guó)將接近 10 億美元。

核心技術(shù)： 智能教育建立在與學(xué)生充分的交互和數(shù)據(jù)獲取的基礎(chǔ)上，并在海量的教育數(shù)據(jù)中，匹配用戶(hù)的學(xué)習(xí)需求，最終能夠完成輔助教育和評(píng)估反饋，語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用較多。語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化的自動(dòng)批改和個(gè)性化反饋；知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)技術(shù)搜集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并完成自動(dòng)化輔導(dǎo)和答疑，預(yù)測(cè)學(xué)生未來(lái)表現(xiàn)，智能化推薦最適合學(xué)生的內(nèi)容，最終高效、顯著地提升學(xué)習(xí)效果。

主要產(chǎn)品： 對(duì)教師人力資源的過(guò)度依賴(lài)是教育行業(yè)問(wèn)題根本所在，能夠輔助教育過(guò)程、提升教師效率，同時(shí)激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)興趣的產(chǎn)品，率先得到市場(chǎng)的認(rèn)可，目前相對(duì)成熟的產(chǎn)品有自動(dòng)化輔導(dǎo)、智能測(cè)評(píng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)。自動(dòng)化輔

導(dǎo)可在兩秒內(nèi)反饋出答案和解題思路，手寫(xiě)的題目的識(shí)別正確率也已達(dá)到 70%以上，大幅提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。智能測(cè)評(píng)不僅可以對(duì)用戶(hù)跟讀進(jìn)行語(yǔ)音測(cè)評(píng)和指導(dǎo)，同時(shí)還能通過(guò)手寫(xiě)文字識(shí)別、機(jī)器翻譯、作文自動(dòng)評(píng)閱技術(shù)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化閱

卷的作業(yè)測(cè)評(píng)。個(gè)性化學(xué)習(xí)基于學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)分析，推薦適合學(xué)生水平的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

典型企業(yè)：從事自動(dòng)化輔導(dǎo)和個(gè)性化學(xué)習(xí)的企業(yè)均聚焦單一產(chǎn)品功能和教育區(qū)間，目前主要通過(guò)融資方式持續(xù)補(bǔ)貼用戶(hù)提升獲客能力。美國(guó)的 Volley 和中國(guó)的猿題庫(kù)、作業(yè)幫、學(xué)霸君和阿凡題聚焦 K12 教育的題庫(kù)輔導(dǎo)和答疑，均推出拍照搜題完成題庫(kù)答疑或老師答疑，中國(guó)郎播網(wǎng)、英語(yǔ)流利說(shuō)和多鄰國(guó)等側(cè)重語(yǔ)言輔導(dǎo)，美國(guó) Newsela、 LightSail 等建立閱讀數(shù)據(jù)庫(kù)個(gè)性化提供閱讀材料。智能測(cè)評(píng)企業(yè)主要集中在英語(yǔ)科目，如中國(guó)科大訊飛以智能語(yǔ)音技術(shù)為核心推出智能閱卷系統(tǒng)，批改網(wǎng)和美國(guó) LightSide 通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配完成文本測(cè)評(píng)。

6.3.8智能人居

智能人居以家庭住宅為平臺(tái)，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建由智能家居生態(tài)圈，涵蓋智能冰箱、智能電視、智能空調(diào)等智能家電，智能音箱、智能手表等智能硬件，智能窗簾、 智能衣柜、 智能衛(wèi)浴等智能家居， 智能人居環(huán)境管理等諸多方面，可實(shí)現(xiàn)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(hù)行為數(shù)據(jù)，為用戶(hù)提供個(gè)性化生活服務(wù)，使家居生活安全、舒適、節(jié)能、高效、便捷。

核心技術(shù)：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大規(guī)模普及應(yīng)用，為人們精細(xì)化掌控人居環(huán)境質(zhì)量與模式提供了基礎(chǔ)支撐，人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，又進(jìn)一步促使人居環(huán)境中的管理、輔助、通信、服務(wù)、信息獲取等功能再次實(shí)現(xiàn)智能化的組合優(yōu)

化，以達(dá)到借助科技手段管理生活方式的目的。在此背景下，傳感器技術(shù)、無(wú)線(xiàn)及近場(chǎng)通訊設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)得到較多應(yīng)用。傳感器和通訊設(shè)備對(duì)人居環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)形成的數(shù)據(jù)流，會(huì)通過(guò)云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)建立相應(yīng)模型，再依托家用物聯(lián)網(wǎng)對(duì)室內(nèi)的電器設(shè)備乃至整個(gè)建筑的實(shí)時(shí)控制，將模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)和狀態(tài)優(yōu)化方案反饋到人居環(huán)境中，為人居生活的計(jì)劃、管理、服務(wù)、支付等方面提供支持。

主要產(chǎn)品： 隨著技術(shù)的進(jìn)步、人均收入的提升和對(duì)舒適生活環(huán)境的追求，人們需要的不僅是具備傳統(tǒng)的居住功能的住宅，同時(shí)也需要兼?zhèn)渲悄鼙O(jiān)測(cè)、環(huán)境控制、信息交互等全方位感知功能的智能居住環(huán)境。智能家居作為終端首先備受

市場(chǎng)關(guān)注，具有通信功能的家用智能硬件及設(shè)備在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的支持下，能夠完成遠(yuǎn)程控制、網(wǎng)絡(luò)通信、防盜報(bào)警等較為復(fù)雜的任務(wù)。智能人居管理系統(tǒng)是以搭載大量移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)人居環(huán)境智能化改造，如生成家庭裝潢設(shè)計(jì)與家具擺放設(shè)計(jì)，通過(guò)天氣數(shù)據(jù)、已有服裝數(shù)據(jù)、所處場(chǎng)合的風(fēng)格自動(dòng)生成穿衣指南，或者通過(guò)人工助手借助語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義分析等技術(shù)，滿(mǎn)足人類(lèi)在生活中的一些日常即時(shí)需求。

典型企業(yè)： 具備智能人居解決方案提供能力的龍頭企業(yè)眾多，可大致分為傳統(tǒng)家電廠(chǎng)商、智能硬件廠(chǎng)商、互聯(lián)網(wǎng)電商及創(chuàng)新企業(yè)，各家布局方式互不相同。海爾、美的聚焦智能家居終端，小米側(cè)重于面向眾多開(kāi)發(fā)者提供硬件開(kāi)放式接

口，華為致力于提供軟硬件一體化樓宇級(jí)解決方案，京東通過(guò)輕資產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)化的運(yùn)營(yíng)模式號(hào)召合作伙伴加入其線(xiàn)上平臺(tái)和供應(yīng)鏈，國(guó)安瑞通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘提供覆蓋操作終端硬件、系統(tǒng)智能云平臺(tái)、建筑智能設(shè)備的閉環(huán)解決方案提升室內(nèi)人

居感受。

結(jié)束語(yǔ)：目前深度學(xué)習(xí)、圖像視頻識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和文本識(shí)別在智能領(lǐng)域應(yīng)用范圍非常廣泛，市場(chǎng)潛力巨大，率先成為資本競(jìng)相追逐的對(duì)象。深度學(xué)習(xí)算法成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的焦點(diǎn)，相繼在圖片識(shí)別、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、決策助手、生物特征識(shí)別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了創(chuàng)新突破。掌握上述技術(shù)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的企業(yè)，必然在未來(lái)人工智能領(lǐng)域占領(lǐng)一席之地。