j9九游会 - 真人游戏第一品牌机器人应用ღ★◈ღ。九游会j9以及理性的思考两方面ღ★◈ღ，尚无统一的定义ღ★◈ღ。但从产业发展来看ღ★◈ღ，当前人工智能都是立足于计算机的优势ღ★◈ღ，以人智能的部分特征（如事物分辨涉谷ღ★◈ღ、语音对话等）为参照ღ★◈ღ，研究j9九游会官方网站ღ★◈ღ、开发用于模拟ღ★◈ღ、延伸和扩展人的智能的理论ღ★◈ღ、方法ღ★◈ღ、技术及应用系统ღ★◈ღ，并运用于各行各业之中ღ★◈ღ。综合来看ღ★◈ღ，当前人工智能产业的主流是弱人工智能ღ★◈ღ，以计算与感知为核心支撑技术ღ★◈ღ。

　　人工智能产业链包括三层ღ★◈ღ：基础层ღ★◈ღ、技术层和应用层ღ★◈ღ。其中ღ★◈ღ，基础层为人工智能产业奠定网络算法硬件铺设ღ★◈ღ、数据获取等基础ღ★◈ღ；技术层以模拟人的智能相关特征为出发点ღ★◈ღ，构建技术路径ღ★◈ღ；应用层集成一类或多类人工智能基础应用技术ღ★◈ღ，面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案ღ★◈ღ。

　　基础层主要涉及数据的收集与运算ღ★◈ღ，这是人工智能发展的基础ღ★◈ღ，主要包括传感器ღ★◈ღ、大数据与云计算ღ★◈ღ。其中ღ★◈ღ，传感器及大数据主要负责数据的收集ღ★◈ღ，而AI芯片和云计算负责运算ღ★◈ღ。

　　AI芯片是人工智能的“大脑”ღ★◈ღ，市场规模呈快速增长态势ღ★◈ღ。早期人工智能运算主要借助云计算平台和传统CPU相互结合的方式ღ★◈ღ。但随着深度学习等对大规模并行计算需求的提升ღ★◈ღ，开始了针对AI专用芯片的研发ღ★◈ღ。目前AI 芯片主要类型有GPU（图形处理器）ღ★◈ღ、FPGA（现场可编辑门阵列）ღ★◈ღ、ASIC（专用定制芯片）和类人脑芯片四种ღ★◈ღ。预计至 2021 年ღ★◈ღ，人工智能芯片市场有望达到 111 亿美元ღ★◈ღ，CAGR 达 20.99%ღ★◈ღ。

　　AI芯片技术发展呈现功能模仿与结构逼近两个方向ღ★◈ღ。GPUღ★◈ღ、FPGA 及ASIC是从功能层面模仿大脑能力ღ★◈ღ，而类脑芯片则是从结构层面去逼近大脑ღ★◈ღ。虽然在结构上模仿大脑运算是AI 芯片终极目标ღ★◈ღ，但受制于技术上的限制涉谷ღ★◈ღ，当前AI 芯片主流产品是在功能层面上的模仿ღ★◈ღ。

　　目前ღ★◈ღ，GPU 和 FPGA 等通用芯片是人工智能领域的主要芯片ღ★◈ღ，但由于它们起初并非针对深度学习而设计ღ★◈ღ，在性能与功耗等方面存在天然的缺陷ღ★◈ღ。因此ღ★◈ღ，针对神经网络算法的专用芯片 ASIC正被Intelღ★◈ღ、Googleღ★◈ღ、英伟达和众多初创公司陆续推出ღ★◈ღ，有望在今后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能芯片的主力ღ★◈ღ。

　　我国AI芯片产业处于起步阶段ღ★◈ღ，但已呈现崛起之势ღ★◈ღ。目前我国专注于AI芯片的企业较少ღ★◈ღ，且总体技术水平与发达国家有较大差距ღ★◈ღ，高端芯片还主要依赖国外进口ღ★◈ღ。但目前也涌现了景嘉微ღ★◈ღ、等一批明星创业企业ღ★◈ღ。国产AI芯片的崛起不仅带来计算能力的提升ღ★◈ღ，同样可以起到降低成本的作用ღ★◈ღ。

　　传统实现移动终端人工智能的方法是通过网络把终端数据传送至云端ღ★◈ღ，云端计算后再把结果发回终端ღ★◈ღ，例如苹果的Siri服务ღ★◈ღ。当前人工智能主要的计算平台还是云计算ღ★◈ღ。根据部署模式或服务形式的不同ღ★◈ღ，云计算可分为基础设施即服务（IAAS）ღ★◈ღ、平台即服务 （PAAS）ღ★◈ღ、软件即服务 （SAAS）三类ღ★◈ღ。

　　IAASღ★◈ღ，分为公有云ღ★◈ღ、私有云和混合云三种形态ღ★◈ღ，提供给客户的服务是对基础设施的使用ღ★◈ღ，包括处理器ღ★◈ღ、存储和网络等基本计算资源ღ★◈ღ，用户能够部署和运行操作系统ღ★◈ღ、应用软件等程序ღ★◈ღ。

　　SAASღ★◈ღ，提供给客户的服务是运行在基础设施上的应用程序ღ★◈ღ，用户可以在各种设备上通过互联网访问ღ★◈ღ，如浏览器ღ★◈ღ。

　　技术层是人工智能产业发展的核心涉谷ღ★◈ღ。技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模ღ★◈ღ，以开发面向不同领域的应用技术ღ★◈ღ，包括感知智能和认知智能ღ★◈ღ。

　　其中ღ★◈ღ，感知智能通过传感器ღ★◈ღ、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接ღ★◈ღ，获得建模所需数据ღ★◈ღ，如语音识别ღ★◈ღ、图像识别ღ★◈ღ、自然语音处理和生物识别等ღ★◈ღ；认知智能对获取的数据进行建模运算ღ★◈ღ，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果ღ★◈ღ。可见ღ★◈ღ，只有在技术层基础上ღ★◈ღ，人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力ღ★◈ღ，才能面向用户演变出更多的应用型产品ღ★◈ღ。

　　在计算机视觉领域ღ★◈ღ，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向ღ★◈ღ，目前由于动态检测与识别的技术门槛限制ღ★◈ღ，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置ღ★◈ღ，代表企业如百度j9九游会官方网站ღ★◈ღ、旷视科技ღ★◈ღ、格灵深瞳等ღ★◈ღ。

　　自然语言处理包括语音与语义识别两方面ღ★◈ღ。语音识别的关键是基于大量样本数据的识别处理ღ★◈ღ，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力ღ★◈ღ，以通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率ღ★◈ღ。在通用识别率上ღ★◈ღ，各企业的成绩基本维持在95%左右ღ★◈ღ，真正差异化在于对垂直领域的定制化开发ღ★◈ღ，代表企业如科大讯飞ღ★◈ღ、思必驰ღ★◈ღ、云知声等ღ★◈ღ。

　　机器学习目前重点谋求在算法领域实现突破ღ★◈ღ，当前主流算法如深度神经网络ღ★◈ღ、卷积神经网络及循环神经网络等都需要构建庞大的神经元体系ღ★◈ღ，投入非常大ღ★◈ღ，因此该领域主要为互联网巨头公司布局ღ★◈ღ。由于巨头公司业务领域和战略不同ღ★◈ღ，机器学习侧重方向也略有不同ღ★◈ღ，各公司在基础算法研究的同时也会注重在特定行业的应用ღ★◈ღ，例如京东DNN实验室研究神经网络算法ღ★◈ღ，但主要方向在智能客服领域ღ★◈ღ。

　　应用层是建立在基础层与技术层基础上ღ★◈ღ，实现与传统产业的融合发展以及不同场景的应用ღ★◈ღ。随着深度学习ღ★◈ღ、计算机视觉ღ★◈ღ、语音识别等人工智能技术的快速发展ღ★◈ღ，人工智能与终端和垂直行业的融合将持续加速ღ★◈ღ，对传统的家电ღ★◈ღ、机器人ღ★◈ღ、医疗ღ★◈ღ、教育ღ★◈ღ、金融ღ★◈ღ、农业等行业将形成全面而行重新的塑造ღ★◈ღ。

　　据麦肯锡预计ღ★◈ღ，到2025年ღ★◈ღ，人工智能将催生10万亿美元以上的市场规模ღ★◈ღ。以下重点选择当前及未来几年较为火热的AI+领域进行分析ღ★◈ღ，包括AI+安防ღ★◈ღ、AI+金融ღ★◈ღ、AI+家居ღ★◈ღ、AI+汽车ღ★◈ღ、AI+医疗ღ★◈ღ、AI+机器人ღ★◈ღ。

　　安防市场规模呈快速增长态势ღ★◈ღ。我国安防市场保持高速迅猛增长之势ღ★◈ღ，2015-2020年安防市场连续五年维持两位数的增长ღ★◈ღ，2020年国内安防市场规模达到8000亿以上ღ★◈ღ。根据前瞻产业研究院的预测ღ★◈ღ，到2022年国内安防市场规模将达到近万亿规模ღ★◈ღ。

　　视频监控领域将是AI+安防最大的应用产品ღ★◈ღ。伴随着城镇化步伐加快ღ★◈ღ、社会结构变迁及国际环境变化ღ★◈ღ，治安突发事件ღ★◈ღ、恐怖案件屡有发生ღ★◈ღ，智能安防需求日益提升ღ★◈ღ。以政府主导的193个智慧城市项目在 2014-2018年进入第二轮实施周期ღ★◈ღ，总投资近 3 万亿规模ღ★◈ღ，对以高清网络视频监控为核心的智能安防产业需求巨大ღ★◈ღ。

　　目前人工智能领域在金融行业比较成熟的应用主要有智能投顾ღ★◈ღ、风险管控与智能客服ღ★◈ღ，主要采用的方法有机器学习ღ★◈ღ、自然语言处理ღ★◈ღ、知识图谱和计算机视觉等ღ★◈ღ。

　　智能投顾ღ★◈ღ。运用深度学习算法ღ★◈ღ、图像识别技术和语义理解技术可以有效的克服传统投研中数据不够丰富ღ★◈ღ、模型的好坏取决于分析师对数据的敏感程度这两个弊端ღ★◈ღ，获得比传统投资方法更高的收益率ღ★◈ღ。根据花旗银行的最新研究报告ღ★◈ღ，人工智能投资顾问管理的资产ღ★◈ღ，2012 年基本为0ღ★◈ღ，到了2014年底已经到了140亿美元ღ★◈ღ。预计在未来10年的时间里ღ★◈ღ，它管理的财产还会呈现指数级增长的势头涉谷ღ★◈ღ，总额达到 5 万亿美元ღ★◈ღ。

　　风险管控ღ★◈ღ。利用人工智能可以构建更加科学完善的风险管控体系ღ★◈ღ。人工智能可以最大程度解决金融行业的信息不对称问题ღ★◈ღ，即利用图像识别ღ★◈ღ、语义理解等技术最大程度的挖掘投融资双方的数据ღ★◈ღ，整合多源的量化资料ღ★◈ღ，对金融风险进行科学的预测规划ღ★◈ღ，利用深度学习算法不断优化风险管理模型ღ★◈ღ，构建科学完善的风险管控体系ღ★◈ღ。

　　智能客服ღ★◈ღ。应用人脸识别ღ★◈ღ、语音识别ღ★◈ღ、语义理解等人工智能应用技术ღ★◈ღ，提供全天候客户服务ღ★◈ღ，每天 24 小时为客户提供高效的业务查询和问题解决服务ღ★◈ღ，可以提高金融公司的服务质量ღ★◈ღ，提升客户满意度ღ★◈ღ，增强客户粘性ღ★◈ღ。目前光大银行ღ★◈ღ、交通银行等皆已使用ღ★◈ღ。

　　智能家居是以住宅为平台ღ★◈ღ，利用先进的人工智能技术ღ★◈ღ、网络通信技术ღ★◈ღ、综合布线技术ღ★◈ღ，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起ღ★◈ღ，通过统筹管理ღ★◈ღ，让家居生活更加智能ღ★◈ღ、舒适ღ★◈ღ、安全ღ★◈ღ。

　　智能家居未来市场规模近五千亿ღ★◈ღ，有望实现高速增长ღ★◈ღ。根据中国产业信息网的数据ღ★◈ღ，2014年我国智能家居产业市场规模达到290亿元ღ★◈ღ；2015年市场规模达到403.4亿元ღ★◈ღ，同比增长41%ღ★◈ღ，2017年国内智能家居市场规模将达到908亿元ღ★◈ღ，预计未来五年（2017-2021）年均复合增长率约为48.12%ღ★◈ღ，2021年市场规模将达到4369亿元ღ★◈ღ。

　　智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面ღ★◈ღ。在这其中ღ★◈ღ，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道涉谷ღ★◈ღ、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态ღ★◈ღ。而以阿里ღ★◈ღ、腾讯ღ★◈ღ、京东ღ★◈ღ、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务ღ★◈ღ。

　　随着人工智能的发展ღ★◈ღ，自动驾驶正在变为可能ღ★◈ღ，各大车商纷纷计划在2021年前后推出全自动驾驶车型ღ★◈ღ。

　　无人驾驶汽车是人工智能和汽车工业的结晶ღ★◈ღ。无人驾驶汽车是指依靠人工智能ღ★◈ღ、雷达ღ★◈ღ、监控装臵和全球定位系统协同合作ღ★◈ღ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下ღ★◈ღ，自动安全地操作机动车辆ღ★◈ღ。无人驾驶汽车将让传统的汽车变成一台轮式机器人ღ★◈ღ。

　　人工智能助推无人驾驶汽车迈入商业化进程ღ★◈ღ。不同于半自动驾驶和辅助驾驶汽车ღ★◈ღ，无人驾驶汽车的核心技术是人工智能技术ღ★◈ღ。从人工智能视角来看ღ★◈ღ，无人驾驶汽车就是一台轮式智能移动机器人ღ★◈ღ，它以深度学习算法为基础的人工智能作为“大脑”ღ★◈ღ，凭借机器视觉为基础的传感器作为“眼睛”ღ★◈ღ，从而实现安全和快速的行驶ღ★◈ღ。无人驾驶汽车集成了机器视觉ღ★◈ღ、规划导航ღ★◈ღ、人机交互ღ★◈ღ、智能控制等多种技术ღ★◈ღ，这些关键技术的快速发展助推无人驾驶走向产业化ღ★◈ღ。

　　无人驾驶汽车市场发展前景广阔ღ★◈ღ。目前ღ★◈ღ，无人驾驶汽车已经开始从实验室走向市场ღ★◈ღ，根据麦肯锡报告ღ★◈ღ，无人驾驶汽车在农场ღ★◈ღ、矿场等一些地方已经开始商用ღ★◈ღ，预计未来十年内无人驾驶汽车将走入普通大众的日常生活中ღ★◈ღ。

　　我国人工智能医疗呈爆发式增长态势ღ★◈ღ。在当今医疗领域ღ★◈ღ，医生资源的短缺是造成看病难的重要原因ღ★◈ღ，尤其是在不发达地区ღ★◈ღ，这一问题尤为严重ღ★◈ღ。智能医疗的可复制性ღ★◈ღ，可以很好的解决优质医生的稀缺性问题ღ★◈ღ。随着人工智能领域ღ★◈ღ，语音交互ღ★◈ღ、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟ღ★◈ღ，人工智能医疗领域的各项运用变成了可能ღ★◈ღ。这其中主要包括ღ★◈ღ：语音录入病历ღ★◈ღ、医疗影像智能识别ღ★◈ღ、辅助诊疗/癌症诊断ღ★◈ღ、医疗机器人j9九游会官方网站ღ★◈ღ、个人健康大数据的智能分析等ღ★◈ღ。预计2018年我国人工智能医疗市场规模有望达到200亿元ღ★◈ღ。

　　我国AI+医疗市场规模目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人ღ★◈ღ、医疗解决方案和生命科学领域ღ★◈ღ。由于起步较晚和技术门槛的限制ღ★◈ღ，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距ღ★◈ღ，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域ღ★◈ღ，以新松机器人ღ★◈ღ、博实股份ღ★◈ღ、妙手机器人ღ★◈ღ、璟和技创等企业为代表ღ★◈ღ。在医疗解决方案方面ღ★◈ღ，以腾讯ღ★◈ღ、阿里巴巴ღ★◈ღ、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府ღ★◈ღ、医疗机构的合作ღ★◈ღ，为脑科学ღ★◈ღ、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案ღ★◈ღ。

　　由于工业发展和智能化生活的需要ღ★◈ღ，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人ღ★◈ღ、工业企业服务和智能助手三个方面ღ★◈ღ。在以上三个分类中ღ★◈ღ，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例ღ★◈ღ。

　　人工智能技术正在全面重塑机器人产业ღ★◈ღ，推动智能机器人应用ღ★◈ღ。智能机器人主要包含三大核心技术模块ღ★◈ღ，分别是人机交互及识别模块ღ★◈ღ、环境感知模块ღ★◈ღ、运动控制模块ღ★◈ღ。特别是人机交互及识别模块综合了语音识别ღ★◈ღ、语义识别ღ★◈ღ、语音合成ღ★◈ღ、图像识别ღ★◈ღ、机器学习ღ★◈ღ、自然语言处理等人工智能技术ღ★◈ღ，实现对人类的意识及思维过程的模拟ღ★◈ღ，赋予机器人学习ღ★◈ღ、推理ღ★◈ღ、思考ღ★◈ღ、规划等智能行为和能力涉谷ღ★◈ღ。

　　我国有影响力的机器人骨干企业不断涌现ღ★◈ღ。我国机器人企业都在谋求从传统工业化企业向智能化转型ღ★◈ღ，提高行业的竞争力和提升整个产业结构向上发展ღ★◈ღ。其中工业机器人骨干企业有沈阳新松ღ★◈ღ、安徽埃夫特j9九游会官方网站ღ★◈ღ、广州数控ღ★◈ღ、哈博实ღ★◈ღ、哈工大机器人ღ★◈ღ、新时达ღ★◈ღ、埃斯顿等ღ★◈ღ；服务机器人骨干企业主要有科沃斯ღ★◈ღ、康力优蓝ღ★◈ღ、纳恩博ღ★◈ღ、风行天下ღ★◈ღ、优必选ღ★◈ღ、 巨星科技ღ★◈ღ、机器人零号ღ★◈ღ、上海未来伙伴等ღ★◈ღ。

　　国内人工智能企业绝大部分处于初创期ღ★◈ღ。从企业构成来看ღ★◈ღ，目前国内95%以上的人工智能企业处于初创期ღ★◈ღ，只有不到5%的企业处于成熟阶段ღ★◈ღ。从成立时间来看ღ★◈ღ，根据艾媒咨询对中国168家以人工智能为驱动技术或业务的非上市公司的信息整理ღ★◈ღ，其中ღ★◈ღ，34.5%的人工智能创业公司于2015年成立ღ★◈ღ，20.8%成立于2014年ღ★◈ღ，2016年成立的占16.7%ღ★◈ღ。

　　人工智能产业将呈快速增长态势ღ★◈ღ。2017年中国人工智能市场规模达到152.1亿元ღ★◈ღ，增长率达到51.2%ღ★◈ღ。随着人工智能技术的逐渐成熟ღ★◈ღ，科技ღ★◈ღ、制造业等业界巨头布局的深入ღ★◈ღ，应用场景不断扩展ღ★◈ღ，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关ღ★◈ღ，达到238.2亿元ღ★◈ღ，增长率达到56.6%ღ★◈ღ。并于2019年增长至344.4亿元ღ★◈ღ。

　　大公司全产业链布局ღ★◈ღ。在我国人工智能产业生态中ღ★◈ღ，以BAT为代表的大公司参与布局较广ღ★◈ღ，在基础层j9九游会官方网站ღ★◈ღ、技术层及应用层皆有所布局ღ★◈ღ。对比百度ღ★◈ღ、腾讯ღ★◈ღ、阿里巴巴和京东这几家巨头ღ★◈ღ，从新闻热度来看ღ★◈ღ，百度在人工智能各领域布局和产业化能力强于腾讯ღ★◈ღ、阿里巴巴和京东ღ★◈ღ，在自然语言处理ღ★◈ღ、计算机视觉ღ★◈ღ、智能驾驶三大领域ღ★◈ღ，百度的产业新闻热度明显高于其他公司ღ★◈ღ。可见ღ★◈ღ，百度目前是全面布局ღ★◈ღ，而阿里和腾讯则是各有侧重ღ★◈ღ。

　　创业公司专业性强ღ★◈ღ。中国不乏优秀的人工智能创业公司ღ★◈ღ，大部分专业性较强ღ★◈ღ，专注于某一细分领域的技术和应用研究ღ★◈ღ，其中ღ★◈ღ，计算机视觉领域集中了大批的优秀创业公司j9九游会官方网站ღ★◈ღ。但是ღ★◈ღ，各应用场景之间的人工智能技术相关度存在一定的差异ღ★◈ღ。目前ღ★◈ღ，我国人工智能初创企业中ღ★◈ღ，有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术ღ★◈ღ，其次是语音和自然语言处理ღ★◈ღ，两者占比总和43%ღ★◈ღ，与计算机视觉占比相当ღ★◈ღ。

　　人工智能产业链中ღ★◈ღ，基础层是构建生态的基础ღ★◈ღ，价值最高ღ★◈ღ，需要长期投入进行战略布局ღ★◈ღ；通用技术层是构建技术护城河的基础ღ★◈ღ，需要中长期进行布局ღ★◈ღ；解决方案层直戳行业痛点ღ★◈ღ，变现能力最强ღ★◈ღ。

　　人工智能+成为未来发展大趋势ღ★◈ღ。在移动互联网时代ღ★◈ღ，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响ღ★◈ღ，随着专用人工智能的发展ღ★◈ღ，作为一个庞大的高新技术合集ღ★◈ღ，“人工智能+”作为一直新经济业态已经开始萌芽ღ★◈ღ，越来越多的行业开始拥抱人工智能ღ★◈ღ，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展ღ★◈ღ。

　　商业模式以B 端业务为主涉谷ღ★◈ღ。大部分公司的业务主要以B 端解决方案和服务为主ღ★◈ღ。一方面ღ★◈ღ，B 端业务注重与行业客户的互动合作ღ★◈ღ，更有利于人工智能技术和产品的落地;另一方面ღ★◈ღ，行业客户对于生产效率的提高有强烈的需求ღ★◈ღ，而C 端产品需求仍需挖掘ღ★◈ღ。不过ღ★◈ღ，大公司的C 端产品布局依然是相对活跃的ღ★◈ღ。

　　从国内投融资来看ღ★◈ღ，近三年内人工智能领域主要集中在智能驾驶ღ★◈ღ、大数据及数据服务和人工智能+领域ღ★◈ღ。从获投企业数量来看ღ★◈ღ，计算机视觉ღ★◈ღ、自然语言处理领域的企业占据多数ღ★◈ღ。但从获投金额来看ღ★◈ღ，自动驾驶/辅助驾驶是投资金额最高的细分领域ღ★◈ღ，并且大额投资众多ღ★◈ღ。此外ღ★◈ღ，虽然计算机视觉类的创业公司多于自然语言处理ღ★◈ღ，但是投资金额两者却截然相反ღ★◈ღ。