- Chen
-
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层围统垂直领城重点研发,在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟,国内头部企业脱颗而出,竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念,规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr,1982)一书的问世,标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容,大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别,而空间视觉在于确定物体的位置和形状,为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言,视觉的主要功能在于“适应外界环境,控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动,是生物生存的需求,这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中,尽管人们提出了大量的理论和方法,但总体上说,计算机视觉经历了三个主要历程。即:马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示,2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元,预计到2027年将达到950.805亿美元,从2020年到2027年,预计年复合增长率为46.9%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年,AT&T贝尔研究所的Davis,Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统,可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字,并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年,在RCA实验室,Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统,它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后,深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步,识别精度大大提高,应用得到广泛发展。
目前,语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如,现今流行的手机语音助手,就是将语音识别技术应用到智能手机中,能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手,智能360语音助手,百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步,AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域,政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外,NLP、AI数字员工、RPA的发展,一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年,全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势,市场规模为142.1亿美元,根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元,其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才,由于存在同一学者入选不同领域的现象,经过去重处理后,AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布,美国A1高层次学者的数量最多,有1244人次,占比62.2%,超过总人数的一半以上,且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后,位列第二,有196人次,占比9.8%。德国位列第三,是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
- gitcloud
-
第一个趋势:机器自动化程度与可解释性的提升
目前,在很多领域已经初步实现机器自动学习过程的设计,但还是有很多不足的地方,可解释性也不强,就比如神经结构搜索(NAS)方法已经有了比较高的水平,但在自动化过程中还是被认为是“黑箱”。往后的进一步发展方向还是在自动化和解释性。真正的自动化设计过程是AutoML将实现对机器学习涉及的每个环节,在架构方面AutoML也是逐渐趋于完善。
第二个趋势:3D视觉技术的发展趋势
随着现在直播带货越来越火,3D虚拟形象想法被各种脑补出来,而目前3D视觉技术也是各大智能科技公司的重点研究项目,3D视觉技术是核心任务是物体、环境的真实性还原,再三维重建,使物体纹理更加清晰,给人带来真实的视觉体验。往后3D虚拟也会出现在各行各业。那时,虚拟与现实的边界也会越来越虚化。
第三个趋势:人工智能向脑神经计算方式发展
在各个领域,智能内核芯片的发展是非常重要的,是各企业的着重方向,现在智能内核芯片已经有了超越人类大脑的能力,但相比人工智能的发展还是处于落后的情况。现在,新技术不断涌现,人工智能芯片相较于人类大脑的学习能力和可扩展性还是有着明显的不足。未来人工智能芯片将逐渐完善学习能力,突破限制,实现更多计算,学习类神经计算的能力。
- 北营
-
趋势一:AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
趋势二:AI导入医疗保健行业维持高速成长
由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。
趋势三:AI取代屏幕成为新UI/UX接口
过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。
这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。
人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。
趋势四:未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。
- 左迁
-
人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据:人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等
1、市场规模:中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,近年来,中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算,2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币,同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注:中国信通院的市场规模根据IDC数据测算,统计口径与IDC一致,即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局:中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区,无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层,还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务,我国企业都有涉及。在国内,除去讯飞等垂直类企业,真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
——中国人工智能企业主要分布在应用层,占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据,截至2020年底,中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中,应用层人工智能企业数占比最高,达到84.05%;其次是技术层企业数,占比为13.65%;基础层企业数占比最低,为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。
3、技术分布:中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后,物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
4、细分领域:深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》,2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
- 北有云溪
-
工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。
人工智能(Artificial Intelligence),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技术科学。
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,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点:
1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点:
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。
- 好投
-
1.人工智能在语音方面的突破
小米电视日前推出主打”高性价比”的全球首款人工智能语音电视小米电视4A,只需一个语音按键,便可实现关键词搜索、热度排行、开启应用游戏等10类语音交互功能。无独有偶,长虹近期推出CHiQ人工智能电视新品Q5N和OLED电视新品Q5A系列,主打的功能还是语音控制。
2.人工智能在图像处理方面的突破
过不了多久,所有人都可以通过人工智能对一张图片或是对视频进行复杂的处理。举个栗子,SmileVector是一个推特机器人,可以生成任何明星照片微笑的动图,如果输入一张人脸图片,它可以通过深度学习神经网络生成它们微笑的表情。
3.人工智能在自然语言方面的突破
通过互联网搜索引擎,发掘、建立语音信息数据库,利用云计算、大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络技术进行语音信息聚类处理。
虽然电脑的粗略运算能力可超过人类,但它不可能具备人类所有精细的特征,因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解,更无从仿模相应软件。
人工智能在不久的将来,或者在未来几年,一定会质的提升。人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视,为了使我们的明天更加美好,为了使我国在人工智能领域赶超国外先进行列,我们应该加大研究和投入力度,培养更多的超一流人才。
- kikcik
-
人工智能在很多领域都会有广泛的应用,比如天气预报,农业工业生产,智能服务等等
- bikbok
-
人工智能(Artificial Intelligence),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。
- 可桃可挑
-
当前人工智能技术正处于飞速发展时期,人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现,比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。
2016年,国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析,结果显示,21世纪,人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点,全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。
国内人工智能行业的发展现状
人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今,人工智能已经形成全新的生产力,对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。
经历了技术驱动和数据驱动的阶段,人工智能现在已经进入场景驱动阶段,深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法,形成了向前发展的态势。现在,人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。
随着工业制造4.0时代的推进,传统制造业对人工智能的需求开始爆发,众多提供智能工业解决方案的企业应势而生,例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
人工智能在金融领域的应用也比较广泛,主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等,该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。
在我国,人工智能在零售领域的应用更是广泛,无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前,我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实时监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目,预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面,在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求,市场上出现了众多技术服务商,例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴,研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科,提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗,统计及处理医疗数据的易通天下等。
我国人工智能相关人才缺口超过500万
随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用,“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时,随着产业智能化升级的推进,各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。
从现在的大发展趋势来看,人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构,很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代,有些职位被升级,同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间,如果能及时把握这些新的工作岗位,很有可能掌握新时代的奖金。
在智能化的时代,普通人依然有把握很多发展机会的能力,但是要把握这些机会,除了提高自己的行业认知度外,还可以找到自己发展的力量。在智能化时代,普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险,而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。
大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高,很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外,由于相关人才数量少、培训时间长,人工智能人才今后也会有一定的差距。
这是一个属于人工智能的时代,世界各国都在加紧人工智能发展布局,人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示,我国人工智能相关人才缺口超过500万,而国家提出的人工智能三步走的发展战略,更是将人工智能上升到国家战略层面。
智能化是未来的重要趋势之一
随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
随着智能逐步进入生产环境,未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术是必然的趋势,相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。
为了人工智能的发展,展示了人工智能的效率和服从。在未来,当人工智能的发展进入全新的领域时,很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说,影响很大。
在人工智能研究过程中,机器学习是行业研究的核心,也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点,无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术,在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中,必须认真、深入地研究其未来的发展方向。
- CarieVinne
-
在大数据时代,人工智能相关技术得到了越来越多的关注,市场对于人工智能产品的呼声也越来越高,
不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局,由于人工智能人才相对比较短缺,所以人才的争夺也比较激烈。
另外,由于相关人才的数量比较少(研究生培养为主),而且培养周期比较长,所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的,原因有以下几点:
一是智能化是未来的重要趋势之一。
1、随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。