日期：2018/11/9 22:17:53 作者：本站 来源：原创 访问：2026 频道：智能资讯 标签：
1、人工智能工业发展现状 人工智能作为新一轮工业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、工业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会出产力的整体晋升。麦肯锡预计，到2025年全球人工智能应用市场规模总...
1、人工智能工业发展现状
人工智能作为新一轮工业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、工业、 业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会出产力的整体晋升。麦肯 锡预计，到 2025 年全球人工智能应用市场规模总值将达到 1270 亿美元，人工智 能将是众多智能工业发展的突破点。
通过对人工智能工业分布进行梳理，提出了人工智能工业生态图，主要分为 核心业态、联系关系业态、衍生业态三个层次。
下面将重点对核心业态包含的智能基础举措措施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开先容，并总结人工智能行业应用及工业发展趋势。
1、智能基础举措措施
智能基础举措措施为人工智能工业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、 智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能工业发展的重要保障。
1、智能芯片
智能芯片从应用角度可以分为练习和推理两种类型。从部署场景来看，可以 分为云端和设备端两步大类。练习过程因为涉及海量的练习数据和复杂的深度神 经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与练习的计 算量比拟，推理的计算量较少，但仍旧涉及大量的矩阵运算。目前，练习和推理 通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。 另外，主要的人工智能处理器还有 DPU、BPU、NPU、EPU 等合用于不同场景 和功能的人工智能芯片。
跟着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算机能的要求 迫切增长，对 CPU 计算机能晋升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受 限于技术原因，传统处理器机能也无法按照摩尔定律继承增长，发展下一代智能 芯片势在必行。未来的智能芯片主要是在两个方向发展:一是模仿人类大脑结构 的芯片，二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到 2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具备 采集、处理、交换信息等功能，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。智能 传感器属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模 部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的前提。不同应用场景，如智能安防、 智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。未来，跟着人工智能应 用领域的不断拓展，市场对传感器的需求将不断增多，2020 年市场规模有望突 破 4600 亿美元。未来，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智 能传感器发展的重要趋势。
3、分布式计算框架
面临海量的数据处理、复杂的知识推理，常规的单机计算模式已经不能支撑。 所以，计算模式必需将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务，即云 计算、边沿计算、大数据技术提供了基础的计算框架。目前流行的分布式计算框 架如 OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各种开源深度学 习框架也层出不穷，其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、 Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。
2、智能信息及数据
信息数据是人工智能创造价值的枢纽要素之一。我国庞大的人口和工业基数 带来了数据方面的生成上风。跟着算法、算力技术水平的晋升，围绕数据的采集、 分析、处理产生了众多的企业。目前，在人工智能数据采集、分析、处理方面的 企业主要有两种:一种是数据集提供商，以提供数据为自身主要业务，为需求方 提供机器学习等技术所需要的不同领域的数据集;另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商，自身拥有获取数据的途径，并对采集到的数据进行分析处理，最 终将处理后的结果提供应需求方进行使用。对于一些大型企业，企业本身也是数 据分析处理结果的需求方。
3、智能技术服务
智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台，并对外提供人工智能 相关的服务。此类厂商在人工智能工业链中处于枢纽位置，依托基础举措措施和大量 的数据，为各类人工智能的应用提供枢纽性的技术平台、解决方案和服务。目前， 从提供服务的类型来看，提供技术服务厂商包括以下几类:
(1)提供人工智能的技术平台和算法模型。此类厂商主要针对用户或者行 业需求，提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台之上， 通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能 的通用计算框架、算法模型、通用技术等枢纽领域。
(2)提供人工智能的整体解决方案。此类厂商主要针对用户或者行业需求， 设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案，整体方案中集成多种人 工智能算法模型以及软、硬件环境，匡助用户或行业解决特定的题目。此类厂商 重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
(3)提供人工智能在线服务。此类厂商一般为传统的云服务提供厂商，主 要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源，会萃用户的需乞降行业属性， 为客户提供多类型的人工智能服务;从各类模型算法和计算框架的 API 等特定 应用平台到特定行业的整体解决方案等，进一步吸引大量的用户使用，从而进一 步完善其提供的人工智能服务。此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务，同 时也会关注一些重点行业和领域。
需要指出的是，上述三类角色并不是严格区分开的，良多情况下会泛起重叠， 跟着技术的发展成熟，在人工智能工业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或 者三类角色的特征。
4、智能产品
智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化，详细的分类如下表所示
跟着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、 教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释 放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰硕。
5、人工智能行业应用
人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介 绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，因为篇 幅有限，其它良多重要的行业应用在这里不展开论述。
1、智能制造
智能制造是基于新一代信息通讯技术与提高前辈制造技术深度融合，贯串于设计、 出产、治理、服务等制造流动的各个环节，具有自感知、自学习、自决议计划、自执 行、自适应等功能的新型出产方式。智能制造对人工智能的需求主要表现在以下 三个方面:一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、产业机器人以及 数控机床等详细设备，涉及到跨媒体分析推理、天然语言处理、虚拟现实智能建 模及自主无人系统等枢纽技术。二是智能工厂，包括智能设计、智能出产、智能 治理以及集成优化等详细内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习 等枢纽技术。三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及猜测性维护 等详细服务模式，涉及到跨媒体分析推理、天然语言处理、大数据智能、高级机 器学习等枢纽技术。例如，现有涉及智能装备故障题目的纸质化文件，可通过自 然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成 深度学习所需的练习数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊 断、优化参数设置提供决议计划依据。
2、智能家居
参照产业和信息化部印发的《聪明家庭综合尺度化体系建设指南》，智能家 居是聪明家庭八大应用场景之一。受工业环境、价格、消费者认可度等因素影响， 我国智能家居行业经历了漫长的探索期。至 2010 年，跟着物联网技术的发展以 及聪明城市概念的泛起，智能家居概念逐步有了清楚的定义并随之涌现出各类产 品，软件系统也经历了若干轮进级。
智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件(智能家电、智能硬件、 安防控制设备、家具等)、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远 程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行 为数据为用户提供个性化糊口服务，使家居糊口安全、节能、便捷等。例如，借助智能语音技术，用户应用天然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘 (窗户)、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操纵;借助机器学习技术，智 能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其爱好和兴趣，并将相关的节目推荐 给用户。通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等;通过大数 据技术可以使智能家电实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。 通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通 过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现题目、解决题目及进步效率。
3、智能金融
人工智能的飞速发展将对身处服务价值链高真个金融业带来深刻影响，人工 智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。人工智能技 术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决议计划， 并用于风险防控和监视，将大幅改变金融现有格式，金融服务将会更加地个性化 与智能化。智能金融对于金融机构的业务部分来说，可以匡助获客，精准服务客 户，进步效率;对于金融机构的风控部分来说，可以进步风险控制，增加安全性; 对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。人工 智能在金融领域的应用主要包括:智能获客，依托大数据，对金融用户进行画像， 通过需求响应模型，极大地晋升获客效率;身份识别，以人工智能为内核，通过 人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、 银行卡等证件票据的 OCR 识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核 验本钱，有助于进步安全性;大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭 建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操纵风险，同时 避免资产损失;智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签 化，精准匹配用户与资产;智能客服，基于天然语言处理能力和语音识别能力， 拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务本钱，晋升服务体验;金融云，依托 云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。
4、智能交通
智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)是通讯、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。 例如通过交通讯息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析 处理系统处理后形成实时路况，决议计划系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车 道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中， 让人们公道规划行驶路线。通过不泊车收费系统(ETC)，实现对通过 ETC 进口 站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效进步通行能力、简化收 费治理、降低环境污染。
ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通 系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了提高前辈的 智能交通系统;其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公 路治理和紧急事件治理等四大 ITS 系统;广州建立了交通讯息共用主平台、物流 信息平台和静态交通治理系统等三大 ITS 系统。
5、智能安防
智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别 安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化， 传统安防对人的依靠性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智 能判定，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。
当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防备向主 动判定和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而晋升出产 效率并进步糊口智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。用 户面临海量的视频数据，已无法简朴利用人海战术进行检索和分析，需要采用人 工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风 险猜测。从技术方面来讲，目前海内智能安防分析技术主要集中在两大类:一类 是采用画面分割远景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的 规则来区分不同的事件，从而实现不同的判定并产生相应的报警联动等，例如: 区域入侵分析、打架检测、职员会萃分析、交通事件检测等;另一类是利用模式 识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行练习，从而达到 对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测(人流统 计)等应用。
智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的 监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及 传输题目，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建聪明城市 下的安防体系。
6、智能医疗
人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展提供了非常 有利的技术前提。近几年，智能医疗在辅助诊疗、疾病猜测、医疗影像辅助诊断、 药物开发等方面施展重要作用。
在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效进步医护职员工作效率，晋升 一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语 音录入;利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和 大数据平台，构建辅助诊疗系统。
在疾病猜测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地 猜测并防止疫情的进一步扩散和发展。以流感为例，良多国家都有划定，当医生 发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中央。但因为人们可能患病不及时就 医，同时信息传达回疾控中央也需要时间，因此，通告新流感病例时往往会有一 定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。
在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早 期的影像判读系统主要靠人手工编写判断规则，存在耗时长、临床应用难度大等 题目，从而未能得到广泛推广。影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析， 为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决议计划。这在很大程度上 简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力本钱。
7、智能物流
传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面 优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本流动，同时也在尝试使用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作 和高效率优化治理，进步物流效率。例如，在仓储环节，利用大数据智能通过分 析大量历史库存数据，建立相关猜测模型，实现物流库存商品的动态调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供应与需求匹配、物流资源优化 与配置等。在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运 机器人(如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等)得到广泛应用，大大减少 了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度晋升。
2、人工智能工业发展趋势
从人工智能工业进程来看，技术突破是推动工业进级的核心驱动力。数据资 源、运算能力、核心算法共同发展，掀起人工智能第三次新浪潮。人工智能工业 正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段，前者涉及的智能语音、计算机视觉及 天然语言处理等技术，已具有大规模应用基础，但后者要求的“机器要像人一样 去思索及主动步履”仍尚待突破，诸如无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开 发中，与大规模应用仍有一定间隔。
1、智能服务呈现线下和线上的无缝结合
分布式计算平台的广泛部署和应用，增大了线上服务的应用范围。同时人工 智能技术的发展和产品不断涌现，如智能家居、智能机器人、自动驾驶汽车等， 为智能服务带来新的渠道或新的传播模式，使得线上服务与线下服务的融合进程 加快，促进多工业进级。
2、智能化应用场景从单一向多元发展
目前人工智能的应用领域还多处于专用阶段，如人脸识别、视频监控、语音 识别等都主要用于完成详细任务，笼盖范围有限，工业化程度有待进步。跟着智 能家居、聪明物流等产品的推出，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，处理 复杂题目，进步社会出产效率和糊口质量的新阶段。
3、人工智能和实体经济深度融合进程将进一步加快
党的十九大讲演提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”， 一方面，跟着制造强国建设的加快将促进人工智能等新一代信息技术产品发展和 应用，助推传统工业转型进级，推动战略性新兴工业实现整体性突破。另一方面， 跟着人工智能底层技术的开源化，传统行业将有望加快把握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的融合立异。
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