導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

技術(shù)領(lǐng)域

本設(shè)計(jì)涉及工業(yè)生產(chǎn)線、物流倉(cāng)儲(chǔ)貨物精準(zhǔn)卸載碼垛、應(yīng)急救援、工程機(jī)械施工現(xiàn)場(chǎng)維修、汽車現(xiàn)場(chǎng)改裝作業(yè)及軍事重型裝備領(lǐng)域所需要的具有靈活機(jī)動(dòng)、動(dòng)作精準(zhǔn)、工作效率高、作業(yè)工具高度集成化的智能化工具機(jī)器人，更具體涉及一種工具機(jī)器人配裝的可實(shí)現(xiàn)多自由度調(diào)節(jié)功能的叉裝屬具。

背景技術(shù)

智能化工具機(jī)器人是由底盤、發(fā)動(dòng)機(jī)、起重機(jī)、電焊機(jī)、各類加工維修工具、叉裝屬具、液壓折疊蜘蛛支腿等部件組成?？蓮V泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)線、物流倉(cāng)儲(chǔ)貨物精準(zhǔn)卸載碼垛、應(yīng)急救援、工程機(jī)械施工現(xiàn)場(chǎng)維修、汽車現(xiàn)場(chǎng)改裝作業(yè)及軍事重型裝備領(lǐng)域。該產(chǎn)品集起重、叉裝功能于一體，叉裝功能要求多自由度調(diào)節(jié)，能夠?qū)崿F(xiàn)作業(yè)方便、快捷精準(zhǔn)、高效、安全可靠的作業(yè)能力。

設(shè)計(jì)內(nèi)容

本設(shè)計(jì)目的主要是為滿足智能化工具機(jī)器人的叉裝屬具能夠?qū)崿F(xiàn)多自由度調(diào)節(jié)，作業(yè)方便、快捷精準(zhǔn)、高效、安全可靠的要求，設(shè)計(jì)一種可實(shí)現(xiàn)多自由度調(diào)節(jié)功能的叉裝屬具。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本設(shè)計(jì)采取的技術(shù)方案是：叉裝屬具門架升降系統(tǒng)所用的軸承是復(fù)合滾輪軸承又稱組合滾輪軸承，是由軸向和徑向兩個(gè)滾輪組裝而成的，軸承體積小，安裝結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，制造成本低，而且軸向和徑向的承載能力都比較大，各配件可替換性強(qiáng)，越來(lái)越多的應(yīng)用在各種門架升降系統(tǒng)中。該叉裝屬具外門架上焊有成對(duì)的復(fù)合滾輪軸承，內(nèi)門架就通過(guò)焊接在外門架上的復(fù)合滾輪軸承可以在外門架內(nèi)上下滑動(dòng)，起重鏈條繞過(guò)裝在內(nèi)門架上的鏈輪軸承，一端固定在外門架上，一端固定在滑架上，滑架也焊有成對(duì)的復(fù)合滾輪軸承，這樣滑架就可以在內(nèi)門架內(nèi)上下滑動(dòng)，升降油缸的柱塞桿與內(nèi)門架相連，缸筒與外門架相連，當(dāng)升降油缸的柱塞桿伸出或收回時(shí)，內(nèi)門架便可實(shí)現(xiàn)在外門架內(nèi)升起或下降的動(dòng)作，滑架也會(huì)隨著內(nèi)門架的升起或下降而以2倍的速度在內(nèi)門架內(nèi)升起或下降；滑架通過(guò)回轉(zhuǎn)支承與副叉架相連，旋轉(zhuǎn)油缸的柱塞桿與副叉架相連，缸筒與滑架相連，當(dāng)旋轉(zhuǎn)油缸的柱塞桿伸出或收回時(shí)，副叉架便可以在回轉(zhuǎn)支承的作用下旋轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)動(dòng)作；叉架裝在副叉架的滑道上，雙活塞桿平移油缸的缸筒固定在副叉架上，一端活塞桿與叉架的左端相連，一端活塞桿與叉架的右端相連，當(dāng)一端活塞桿伸出時(shí)，另一端收回，叉架就可以在副叉架的滑道上左右移動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)叉架在副叉架上左右平移動(dòng)作；一對(duì)貨叉裝在叉架的滑道上，可以沿著叉架的滑道自由滑動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)貨叉叉距的動(dòng)作；以上整套叉裝屬具通過(guò)外門架下端與智能化工具機(jī)器人的主機(jī)架鉸接，傾翻油缸活塞桿與外門架相連，缸筒與智能化工具機(jī)器人的主機(jī)架相連，當(dāng)傾翻油缸活塞桿伸出時(shí)，整套叉裝屬具向前傾翻，當(dāng)傾翻油缸活塞桿收回時(shí)，整套叉裝屬具向后傾翻，從而實(shí)現(xiàn)整套叉裝屬具的前后傾翻動(dòng)作。

本設(shè)計(jì)的有益效果：整套叉裝屬具使用成對(duì)的復(fù)合滾輪軸承，結(jié)構(gòu)緊湊，安裝簡(jiǎn)單，互換性強(qiáng)，維修方便，制造成本低，而且可承受高徑向和軸向載荷，承載力能在內(nèi)外門架很好分布，延長(zhǎng)整套叉裝屬具使用壽命。整套叉裝屬具操作簡(jiǎn)單，可通過(guò)遠(yuǎn)程遙控，控制升降油缸、旋轉(zhuǎn)油缸、雙活塞桿平移油缸、傾翻油缸的動(dòng)作來(lái)實(shí)現(xiàn)叉裝屬具的升降、旋轉(zhuǎn)、左右平移、前后傾翻等多自由度調(diào)節(jié)的功能，從而實(shí)現(xiàn)快捷、精準(zhǔn)、高效、安全可靠作業(yè)，降低勞動(dòng)成本，提高勞動(dòng)效率，創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。

篇2

【關(guān)鍵詞】人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；運(yùn)用分析

1人工智能的概況

我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平在高速發(fā)展的同時(shí)也帶動(dòng)了計(jì)算機(jī)技術(shù)水平的提高，計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)于人們的生活品質(zhì)和生活質(zhì)量具有重要的意義。隨著人們生活水平的不斷提高，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的要求也在不斷提高，人們對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)使用也越來(lái)與熟練，應(yīng)用水平也越來(lái)越高。如今，在一些高精尖的行業(yè)中，一些專業(yè)性較高、數(shù)據(jù)性強(qiáng)的工作傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)不能滿足工作需求，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改革是時(shí)展的必然趨勢(shì)，因此人工智能計(jì)算機(jī)技術(shù)就出現(xiàn)在人們的視線中并且得到了廣泛運(yùn)用。機(jī)器的智能使用是人工智能使用的第一結(jié)果，將智能機(jī)器運(yùn)用到人們生活中可以有效提升人們的生活質(zhì)量和生活品質(zhì)，同時(shí)也為人們解決了一些復(fù)雜煩瑣的工作，簡(jiǎn)化工作程序，提高工作效率?；谌藗儗?duì)計(jì)算機(jī)需求量的增加以及計(jì)算機(jī)的應(yīng)用滿足不了人們生活的背景下，人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就此產(chǎn)生，是時(shí)展的必然趨勢(shì)，是滿足人們生活要求的重要保障。人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)更具有人性化以及智能化，功能也更加多樣化，比如對(duì)表格、音頻、圖形的識(shí)別等。為了有效促進(jìn)我國(guó)科技水平以及經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，應(yīng)該充分發(fā)揮人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，切實(shí)保障人們的生活質(zhì)量和生活品質(zhì)。

2人工智能的特性

人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)比大腦儲(chǔ)存的知識(shí)內(nèi)容更豐富，數(shù)據(jù)處理更便捷、知識(shí)儲(chǔ)存容量更大等，在工作中人們的大腦知識(shí)儲(chǔ)備量是有限的，而且儲(chǔ)備的知識(shí)層次也有限，處理工作時(shí)可能會(huì)碰到知識(shí)盲區(qū)，人工智能的應(yīng)用便可以很好地解決這一問(wèn)題。針對(duì)一些數(shù)據(jù)型或者是復(fù)雜性的工作，人工智能可以通過(guò)自身系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)型處理從而交付一份滿意的答卷，將人工智能運(yùn)用到生活中可以有效提高人們的工作效率。其次，人工智能還具有擬人化的學(xué)習(xí)能力，通過(guò)自主學(xué)習(xí)不斷豐富自身的知識(shí)儲(chǔ)備量，這樣在人們遇到一些難度較大的問(wèn)題可以用有效用過(guò)人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)找到針對(duì)性的答案，而且人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供的答案往往是具有專業(yè)性的。最后，在數(shù)據(jù)整理工作中運(yùn)用人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以有效簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)整理工作。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合工作中，會(huì)占據(jù)大量的內(nèi)存，造成資源浪費(fèi)的情況，但是人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可以通過(guò)壓縮的方式將復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化，并且還可以在短時(shí)間內(nèi)將數(shù)據(jù)整理、分析和核對(duì)，一樣的工作內(nèi)容，不同的工作方式，人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不僅可有減少資源浪費(fèi)的情況，還可以簡(jiǎn)化人們的工作內(nèi)容，提高工作效率[1]。

3人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢(shì)

基于全球科技迅速發(fā)展的背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也得到了快速發(fā)展，成為人們生活的一部分。網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)的要求因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造以及數(shù)據(jù)信息的繁雜也越來(lái)越高，因此，網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人員在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)技術(shù)管理時(shí)也具有一定的難度。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理的時(shí)候傳統(tǒng)的分級(jí)管理因?yàn)槿狈贤ㄒ呀?jīng)不能滿足數(shù)據(jù)管理的要求，人工智能技術(shù)便在這種背景下產(chǎn)生，在數(shù)據(jù)管理中運(yùn)用人工智能技術(shù)可以有效解決數(shù)據(jù)管理難題，人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可幫助增加分級(jí)管理人員之間的溝通交流，經(jīng)過(guò)多個(gè)部門之間的溝通協(xié)作實(shí)現(xiàn)人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的管理，充分發(fā)揮人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用。統(tǒng)籌在整體領(lǐng)域的學(xué)習(xí)具有重要的優(yōu)勢(shì)，人們的大腦知識(shí)儲(chǔ)備量是有限的，而且儲(chǔ)備的知識(shí)層次也有限，處理工作時(shí)可能會(huì)碰到知識(shí)盲區(qū)，這樣會(huì)影響人們的工作效率，但是人工智能的應(yīng)用可以很好地解決這一難題。人工智能本身具有儲(chǔ)備量較大的知識(shí)庫(kù)，而且知識(shí)庫(kù)中儲(chǔ)備的內(nèi)容具有準(zhǔn)確性和科學(xué)性，因此，人們可以直接使用數(shù)據(jù)信息。使用數(shù)據(jù)信息主要流程就是人們通過(guò)自定義檢索，檢索自身需要查找的內(nèi)容，后臺(tái)數(shù)據(jù)就會(huì)反映篩選，最后呈現(xiàn)的就是需要查找的內(nèi)容。人工智能中的數(shù)據(jù)庫(kù)是不斷更新，自主學(xué)習(xí)，統(tǒng)籌各類專業(yè)知識(shí)，充分發(fā)揮人工智能在人類知識(shí)盲區(qū)的作用[2]。

4計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用

4.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的人工智能識(shí)別應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)和人們的生活密切相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在提高人們的生活水平和生活質(zhì)量的同時(shí)也會(huì)被一些不懷好意的人利用，科學(xué)技術(shù)延伸生活的初衷是方便于人們，但是會(huì)被一些心理扭曲的人們惡意利用?；ヂ?lián)網(wǎng)的使用使社會(huì)生產(chǎn)力獲得了一定的解放，人類的生活方式在根本上發(fā)生了翻天覆地的改變，但是凡事的發(fā)展都會(huì)有雙面性，互聯(lián)網(wǎng)在改變生活的同時(shí)也產(chǎn)生了一些新的網(wǎng)絡(luò)犯罪。網(wǎng)絡(luò)犯罪對(duì)比于其他傳統(tǒng)犯罪具有一定的智能性，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)犯罪時(shí)，犯罪主體必須具有高智能的犯罪技巧才能運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)科技手段進(jìn)入他人或者是企業(yè)的系統(tǒng)竊取一些比較私密的信息，比如個(gè)人信息、企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、企業(yè)的員工檔案等。

4.2人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理運(yùn)用分析

計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)一些專業(yè)性知識(shí)和問(wèn)題分析有效融合，以人工智能和信息技術(shù)為基礎(chǔ)，充分實(shí)現(xiàn)智能化的管理模式，將人工和智能和信息技實(shí)現(xiàn)充分融合可以有效保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)會(huì)隨著時(shí)展需求而不斷改變，并不是一成不變，因此，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評(píng)定工作會(huì)具有一定的難度，而人工智能的應(yīng)用可以有效降低系統(tǒng)評(píng)定工作難度，提高工作效率。

4.3人工智能技術(shù)的運(yùn)用

人工智能技術(shù)涵蓋了計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)庫(kù)、專業(yè)知識(shí)庫(kù)等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，它的另一個(gè)簡(jiǎn)稱就是人工智能Agent技術(shù)，人們通過(guò)Agent技術(shù)之間的信息聯(lián)系，運(yùn)用數(shù)據(jù)處理功能將需要的檢索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和篩選，將需要的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)檢索可以有效快速找到人們需要的內(nèi)容，充分體現(xiàn)了人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的人性化以及智能性，極大地縮短了人們檢索數(shù)據(jù)的時(shí)間，提高了人們的工作效率[3]。

篇3

企業(yè)紛紛擁抱“智能+”

“在今年年底的時(shí)候，您接到一個(gè)電話，聽(tīng)起來(lái)服務(wù)很好，不一定是人，可能是人工智能通過(guò)外呼打電話，完全跟人類一樣的思考模式和聲音，讓人分辨不出來(lái)是人工智能，還是真正的人。”在近期舉行的第二屆世界智能大會(huì)上，京東集團(tuán)董事局主席兼執(zhí)行官劉強(qiáng)東說(shuō)。

劉強(qiáng)東介紹，京東發(fā)展人工智能客服已有6年時(shí)間，50%以上的服務(wù)是由背后的機(jī)器人幫客戶提供服務(wù)的。特別是客戶在使用在線交流工具的時(shí)候，90%是利用人工智能技術(shù)?！暗诙斯た头呀?jīng)可以精確地對(duì)人的情緒進(jìn)行感知，客戶是高興不高興，感知非常精準(zhǔn)?！?/p>

除此之外，京東還把人工智能廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。劉強(qiáng)東介紹，京東有57%的產(chǎn)品訂單從采購(gòu)到庫(kù)間的調(diào)撥、銷售的預(yù)測(cè)全部是由人工智能處理，根 本沒(méi)有人管理?！敖衲昴甑椎哪繕?biāo)是實(shí)現(xiàn)94%-95%的SKU（庫(kù)存量單位）全部實(shí)現(xiàn)人工智能進(jìn)行采購(gòu)、定價(jià)、庫(kù)間的調(diào)撥、補(bǔ)貨管理?！?/p>

劉強(qiáng)東介紹，京東金融自成立之初就使用人工智能，使得客戶審核和放款效率大幅提升。“去年我們放出了將近1萬(wàn)億貸款，所有來(lái)貸款的用戶，點(diǎn)個(gè)按鈕1分鐘之內(nèi)可以收到現(xiàn)金?！?/p>

京東只是中國(guó)企業(yè)紛紛“觸碰智能”“轉(zhuǎn)型智能”，實(shí)現(xiàn)“智能+”的一個(gè)縮影。

“今天語(yǔ)音合成可以模仿任何人說(shuō)任何聲音?！笨拼笥嶏w董事長(zhǎng)劉慶峰介紹，目前科大訊飛的人工智能翻譯達(dá)到了大學(xué)六級(jí)口語(yǔ)水平，預(yù)計(jì)到2019年底可以達(dá)到專業(yè)八級(jí)水平。最新推出的訊飛翻譯機(jī)2.0，能支持中文與33種語(yǔ)言互譯，許多方言也都能翻譯成外語(yǔ)。

“我們的財(cái)務(wù)服務(wù)有一個(gè)會(huì)計(jì)機(jī)器人。通過(guò)采集、傳送各種原始的核算數(shù)據(jù)，機(jī)器人服務(wù)可以自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別、智能制單，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)記賬、形成報(bào)表、核算 報(bào)稅數(shù)據(jù)。”用友網(wǎng)絡(luò)董事長(zhǎng)兼CEO王文京介紹，用友網(wǎng)絡(luò)借助人工智能技術(shù)，在業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)流程自動(dòng)化、知識(shí)工作智能化、數(shù)據(jù)智能等三個(gè)層面為企業(yè)“賦 能”，一些客戶的工作效率得以提升10%到20%。

與此同時(shí)，一些企業(yè)還積極利用人工智能推薦內(nèi)容進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作。北京字節(jié)跳動(dòng)科技公司副總裁馬維英介紹，借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，今日頭條可以隨時(shí)給用戶提供需要的信息，可以做到精準(zhǔn)定位、精準(zhǔn)推送、精準(zhǔn)推薦，讓用戶在任何時(shí)候都得到想要的信息。

馬維英介紹，今日頭條已在體育、財(cái)經(jīng)、房產(chǎn)、商品等垂直領(lǐng)域嘗試機(jī)器寫(xiě)作?！拔覀兘杵脚_(tái)上大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器自動(dòng)寫(xiě)作。目前這類內(nèi)容占比相對(duì)來(lái)說(shuō)比較低，但是我相信在未來(lái)數(shù)年，這種機(jī)器創(chuàng)作生成的內(nèi)容會(huì)不斷增加?！瘪R維英說(shuō)。

除此之外，人工智能產(chǎn)業(yè)正與制造業(yè)深度結(jié)合，“智能+制造業(yè)”成為重要發(fā)展趨勢(shì)。

“TCL目前已經(jīng)和谷歌、百度、訊飛、騰訊、商湯等人工智能領(lǐng)先企業(yè)合作，研發(fā)了能夠調(diào)度多種人工智能技術(shù)的開(kāi)放式平臺(tái)，推出一系列搭載智能語(yǔ) 音識(shí)別AI的人工智能電視和智能AV產(chǎn)品，為用戶提供了多種智能服務(wù)體驗(yàn)。”TCL集團(tuán)董事長(zhǎng)、CEO李東生介紹，今年第一季度，TCL智能電視在海外市 場(chǎng)持續(xù)保持強(qiáng)勁勢(shì)頭，銷量同比大幅增長(zhǎng)51%。

李東生舉例說(shuō)，“比如華星光電是TCL旗下智能化生產(chǎn)水平最高的產(chǎn)業(yè)，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了制造、管理和決策等全流程的數(shù)據(jù)化、自動(dòng)化及一定的智能化。通過(guò)實(shí)現(xiàn)智能制造，華星全面提升了生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，使成本降低25%、產(chǎn)品研發(fā)周期縮短30%、生產(chǎn)效率提高25%。”

產(chǎn)業(yè)邁向集聚發(fā)展

工業(yè)和信息化部副部長(zhǎng)陳肇雄介紹，截至2017年底，我國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)達(dá)到2000多家，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)180億元，相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到2200億元。人工智能產(chǎn)業(yè)在長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，初步形成了產(chǎn)業(yè)聚集的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

豐富的應(yīng)用場(chǎng)景與人工智能技術(shù)正形成互相促進(jìn)的“良性循環(huán)”。中國(guó)科協(xié)主席萬(wàn)鋼認(rèn)為，中國(guó)新一代人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音翻譯、行為分析等方面 已經(jīng)進(jìn)入了世界前列；在智能機(jī)器人、無(wú)人商店、機(jī)器翻譯、共享汽車、自動(dòng)駕駛等行業(yè)的新產(chǎn)品世人矚目；在城市規(guī)劃、智能交通、社會(huì)治理、衛(wèi)生健康、農(nóng)業(yè)科 技和國(guó)家安全等領(lǐng)域的應(yīng)用各具特色。

愛(ài)波瑞集團(tuán)董事長(zhǎng)王洪艷認(rèn)為，目前人工智能與精益管理正為制造業(yè)賦能。物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化領(lǐng)域的最佳應(yīng)用，無(wú)一不是在全價(jià)值鏈精益化的基礎(chǔ)上進(jìn)行的數(shù)字化、智能化延伸應(yīng)用。

華為技術(shù)有限公司云BU副總裁陳崇軍認(rèn)為，目前我國(guó)人工智能的創(chuàng)新主要是集中在應(yīng)用創(chuàng)新上。應(yīng)用創(chuàng)新的核心就是幫助企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)，通過(guò)行業(yè) 專家的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，解決實(shí)際問(wèn)題、產(chǎn)生實(shí)際效果。人工智能在企業(yè)中的廣泛使用可以幫企業(yè)管理解決重復(fù)勞動(dòng)自動(dòng)化的問(wèn)題、降低管理成本，可以對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的不 確定性和模糊性進(jìn)行智能識(shí)別和智能決策。

陳肇雄認(rèn)為，人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心新動(dòng)力之一，成為產(chǎn)品制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)鍵支撐。

中國(guó)工程院院士徐南平等業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，新一代人工智能技術(shù)不斷突破和廣泛應(yīng)用，不僅將創(chuàng)造智能化的新需求、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新應(yīng)用，而且全面改造經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，將為我國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供支撐。

發(fā)展短板亟待解決

與此同時(shí)，許多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，在看到我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)足進(jìn)步同時(shí)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)已暴露的問(wèn)題也需引起關(guān)注，需解決“應(yīng)用強(qiáng)、基礎(chǔ)弱”“功能強(qiáng)、防護(hù)弱”等問(wèn)題。

第二屆世界智能大會(huì)上的《新一代人工智能科技驅(qū)動(dòng)的智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展》報(bào)告顯示，截至2017年6月，中國(guó)累計(jì)獲得1.57萬(wàn)項(xiàng)人工智能領(lǐng)域的專利，居世界第二。報(bào)告同時(shí)顯示，我國(guó)77.7%的智能企業(yè)分布在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)占比相對(duì)偏低。

首先，人工智能技術(shù)仍處初級(jí)階段，高端人才培養(yǎng)上仍處劣勢(shì)。陳崇軍認(rèn)為，人的智能包括識(shí)別、理解、推理和判斷，人工智能目前只是在某些識(shí)別領(lǐng)域 具備了人的能力，適合于具體的特定場(chǎng)景，特別是語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、翻譯等方面。相比人而言，它確實(shí)處于初級(jí)階段，只能在已知環(huán)境、目標(biāo)明確、行動(dòng)可預(yù)測(cè) 的環(huán)境下使用。

美國(guó)辛辛那提大學(xué)教授李杰說(shuō)，當(dāng)前，全世界人工智能人才缺乏，美國(guó)保守估計(jì)缺乏20萬(wàn)相關(guān)人才，而中國(guó)的缺口或達(dá)100萬(wàn)。由于合格AI人才培 養(yǎng)所需時(shí)間高于一般IT人才，缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。阿里巴巴董事局主席馬云也表示，邁向人工智能時(shí)代，專業(yè)人才是中國(guó)和世界共同欠缺的，中國(guó)的 人才培養(yǎng)方式亟待轉(zhuǎn)變。

其次，底層技術(shù)革新恐被“甩在后面”，“缺芯少魂”極易被“卡脖子”。

徐南平認(rèn)為，我國(guó)人工智能的基礎(chǔ)研究還比較薄弱，在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備高端芯片重大產(chǎn)品與集成，技術(shù)材料、元器件、元件等方面有較大的差距。

王文京認(rèn)為，近年來(lái)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在應(yīng)用層面發(fā)展較快，產(chǎn)業(yè)在企業(yè)數(shù)量和整體規(guī)模上和最發(fā)達(dá)國(guó)家雖有一定差距，但更重要的差距在最底層的理論和技術(shù)方面。

《新一代人工智能發(fā)展白皮書(shū)（2017）》認(rèn)為，國(guó)外企業(yè)正憑借領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)展開(kāi)全產(chǎn)業(yè)鏈布局。目前，基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)大部分仍掌握在國(guó) 外企業(yè)手中，為我國(guó)企業(yè)自主開(kāi)展研發(fā)帶來(lái)了不利的壁壘封鎖。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)進(jìn)一步加強(qiáng)了對(duì)傳感器、底層芯片及算法等基礎(chǔ)層技術(shù)的研發(fā)力度，以寒 武紀(jì)、深鑒科技、云知聲為代表的一批國(guó)內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)在智能芯片和算法模型方面已推動(dòng)展開(kāi)相關(guān)研發(fā)工作，已取得了一定的技術(shù)積累。

在人工智能芯片由非定制化向定制化方向發(fā)展的過(guò)程中，中國(guó)仍有被“甩在后面”的風(fēng)險(xiǎn)。曙光信息產(chǎn)業(yè)有限公司總裁歷軍說(shuō)，我國(guó)似乎在一些人工智能 的算法方面不算落后。但人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)是一套先進(jìn)的面向未來(lái)的計(jì)算系統(tǒng)，面向未來(lái)，中國(guó)的人工智能技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)、硬件、芯片以及它的編程環(huán)境可能會(huì) 再次出現(xiàn)需要更多依賴國(guó)際企業(yè)的情況。

中國(guó)工程院院士倪光南認(rèn)為，核心技術(shù)是我們最大的“命門”。短期來(lái)講能夠從市場(chǎng)上買到一些硬件軟件，但是這有可能被人“卡脖子”。大量智能設(shè)備出來(lái)以后，必須要重視安全性。

紫光集團(tuán)有限公司董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官趙偉國(guó)說(shuō)，即使是在智能世界，產(chǎn)業(yè)也是脆弱的?！爸袊?guó)要在基礎(chǔ)科技領(lǐng)域建立起強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)?！?/p>

第三，“萬(wàn)物皆可互聯(lián)”帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。

篇4

美歐人腦研究計(jì)劃搶占人工智能制高點(diǎn)

2013年，美國(guó)和歐盟先后宣布啟動(dòng)人腦研究計(jì)劃，成為人類科技領(lǐng)域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會(huì)宣布，“人腦工程項(xiàng)目”被選入歐盟“未來(lái)新興旗艦技術(shù)項(xiàng)目”，作為歐盟第七框架科研計(jì)劃中信息通信技術(shù)研究子計(jì)劃的一部分，通過(guò)打造基于信息通信技術(shù)的綜合性研究平臺(tái)，繪制詳細(xì)的人腦模型，促進(jìn)人工智能、機(jī)器人和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展。2013年4月，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬正式宣布了“運(yùn)用先進(jìn)創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)的大腦研究計(jì)劃”，由美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院、國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局及國(guó)家科學(xué)基金會(huì)等單位組織實(shí)施。

美歐人腦研究計(jì)劃涉及各種交叉學(xué)科，主要內(nèi)容包括，一是模擬人腦體系結(jié)構(gòu)和信息系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)出“神經(jīng)學(xué)計(jì)算系統(tǒng)”、“神經(jīng)學(xué)機(jī)器人”等新型信息計(jì)算科學(xué)平臺(tái)；二是使用某種超級(jí)計(jì)算機(jī)中功能強(qiáng)大的多層模擬系統(tǒng)，繪制出人腦工作的復(fù)雜神經(jīng)回路圖像和模擬網(wǎng)絡(luò)；三是探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何存儲(chǔ)、處理信息，以機(jī)器模擬方式建立針對(duì)環(huán)境和外部事物的超級(jí)洞察力。

美歐人腦研究計(jì)劃不僅將使美歐等國(guó)占據(jù)人類科研活動(dòng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，而且將對(duì)信息技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)帶來(lái)革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計(jì)算產(chǎn)品，模擬人腦構(gòu)建出基于自然語(yǔ)言交互、遺傳同程算法等技術(shù)的生物形態(tài)計(jì)算產(chǎn)品。二是可能催生顛覆性的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)，基于生物智能神經(jīng)學(xué)技術(shù)的協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備，從而引起整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和聯(lián)網(wǎng)模式的徹底變革。三是可能催生信息化發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生革命性的變化，新型生物形態(tài)計(jì)算產(chǎn)品將在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、保健、醫(yī)療、商業(yè)、節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域獲得廣泛深入的應(yīng)用，推動(dòng)數(shù)字制造技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和再生能源技術(shù)的重大創(chuàng)新與融合，使得信息化發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生革命性的變化。四是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生新的增長(zhǎng)極限，人腦研究計(jì)劃在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)⒃黾泳蜆I(yè)，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新型極限。

國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，我國(guó)應(yīng)加快人工智能發(fā)展

國(guó)際人工智能競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，我國(guó)面臨不進(jìn)則退、緩進(jìn)亦退的局面。國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在數(shù)據(jù)、應(yīng)用等方面的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，以及國(guó)內(nèi)快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施將為我國(guó)推進(jìn)人工智能創(chuàng)新發(fā)展奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí)，深度學(xué)習(xí)、人腦模擬等人工智能技術(shù)新賽場(chǎng)將為我國(guó)實(shí)現(xiàn)新技術(shù)突破帶來(lái)機(jī)遇。

盡管我國(guó)在人工智能領(lǐng)域面臨重大的發(fā)展機(jī)遇，但應(yīng)深刻認(rèn)識(shí)到，人工智能創(chuàng)新發(fā)展需要以堅(jiān)實(shí)的理論研究、強(qiáng)大的技術(shù)能力以及雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)作為支撐，在上述方面我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家還存在一定差距，存在頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃力度不足、前沿創(chuàng)新能力不強(qiáng)、基礎(chǔ)積累薄弱、應(yīng)用深度受限、公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)不足等問(wèn)題。我國(guó)要認(rèn)清發(fā)展以人工智能為代表的新技術(shù)新領(lǐng)域的緊迫形勢(shì)，從頂層建立人工智能的國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)人工智能在各行業(yè)各領(lǐng)域的融合應(yīng)用。

我國(guó)發(fā)展人工智能的總體目標(biāo)與重點(diǎn)任務(wù)

我國(guó)將依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能核心技術(shù)突破，促進(jìn)人工智能在各行業(yè)各領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開(kāi)放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。圍繞“發(fā)展產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新應(yīng)用、提升水平”，我國(guó)在《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》中明確提出了以下三方面重點(diǎn)任務(wù)：一是培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，二是推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新，三是提升終端產(chǎn)品智能化水平。

——培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)

一是建設(shè)支撐超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算集群，構(gòu)建包括語(yǔ)音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓(xùn)練資源庫(kù)，加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)資源和公共服務(wù)等創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)。百度、騰訊、中科院自動(dòng)化所、清華大學(xué)等均已開(kāi)展深度學(xué)習(xí)理論、算法、建模、應(yīng)用等方面的研究，整體上與國(guó)外頂尖水平相接近，少數(shù)領(lǐng)域已經(jīng)趕上國(guó)際領(lǐng)先水平。

二是進(jìn)一步推進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音處理、生物特征識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)人工智能在智能產(chǎn)品、工業(yè)制造等領(lǐng)域的規(guī)模商用，為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)夯實(shí)基礎(chǔ)。百度利用自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，加快深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)創(chuàng)新，并積極布局無(wú)人駕駛汽車、智能機(jī)器人等尖端項(xiàng)目的研發(fā)。

——推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新

一是鼓勵(lì)傳統(tǒng)家居企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)展集成創(chuàng)新，不斷提升家居產(chǎn)品的智能化水平和服務(wù)能力，創(chuàng)造新的消費(fèi)市場(chǎng)空間。海爾智慧生活生態(tài)圈，以開(kāi)放平臺(tái)的模式來(lái)制造互聯(lián)網(wǎng)家電，將電視、冰箱等產(chǎn)品變成智能終端，向用戶提供消費(fèi)提醒、生活信息、食品監(jiān)控以及健康咨詢等多種服務(wù)。

二是推動(dòng)汽車企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)設(shè)立跨界交叉的創(chuàng)新平臺(tái)，加快智能輔助駕駛、復(fù)雜環(huán)境感知、車載智能設(shè)備等技術(shù)產(chǎn)品的研發(fā)與應(yīng)用。上汽集團(tuán)與阿里巴巴開(kāi)展戰(zhàn)略合作，投資10億元建立“互聯(lián)網(wǎng)汽車基金”，共同推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)汽車”的開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)建設(shè)，促進(jìn)汽車行業(yè)的跨界創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型發(fā)展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學(xué)合作研發(fā)車道偏離、前撞預(yù)警和全景泊車輔助等無(wú)人駕駛輔助系統(tǒng)，并已經(jīng)在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運(yùn)集團(tuán)，以及長(zhǎng)安汽車、東風(fēng)日產(chǎn)等市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)商用。

三是支持安防企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)展合作，發(fā)展和推廣圖像精準(zhǔn)識(shí)別等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升安防產(chǎn)品的智能化服務(wù)水平。?？低暸c百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂(lè)視等互聯(lián)網(wǎng)公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對(duì)接和云平臺(tái)對(duì)接等。

——提升終端產(chǎn)品智能化水平

一是著力做大高端移動(dòng)智能終端產(chǎn)品和服務(wù)的市場(chǎng)規(guī)模，提高移動(dòng)智能終端核心技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化能力。華為相繼推出Mate系列和Ascend P系列產(chǎn)品，聚焦全球市場(chǎng)，通過(guò)高端品牌獨(dú)立運(yùn)營(yíng)提升終端銷量，2014年華為智能手機(jī)全球出貨量為7500萬(wàn)部。

篇5

關(guān)鍵詞：智能音波法；泄漏監(jiān)測(cè)；數(shù)據(jù)采集

中圖分類號(hào)：C93 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2012）15-0206-03

一、概述

管網(wǎng)運(yùn)輸是油田主要的天然氣運(yùn)輸方式，由于管道運(yùn)輸具有高壓、易燃、易爆的特性，管道的安全管理極為重要，泄漏是管道運(yùn)行中最主要的安全隱患，尤其是天然氣管道的泄漏將會(huì)造成中毒、火災(zāi)、爆炸等嚴(yán)重事故，而近年隨著腐蝕泄漏、人為打孔偷盜等問(wèn)題日益突出，加劇了管網(wǎng)安全運(yùn)輸形勢(shì)的嚴(yán)峻性。因此，確保管網(wǎng)運(yùn)輸安全，是所在區(qū)域和諧生活、健康環(huán)境的重要保證，是油田集輸儲(chǔ)運(yùn)企業(yè)首要的政治責(zé)任、經(jīng)濟(jì)責(zé)任和社會(huì)責(zé)任。

智能音波管道泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)引入了先進(jìn)的信號(hào)處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，可監(jiān)測(cè)氣體、液體、氣液混合以及多相流管道。提高了管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的靈敏度、可靠性和穩(wěn)定性，降低了誤報(bào)率，是目前最為先進(jìn)的第四代管道泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)。探討智能音波技術(shù)在天然氣長(zhǎng)輸管道在線泄漏監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管道運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并確定泄漏發(fā)生的位置，從而可以及時(shí)有效地進(jìn)行應(yīng)急處理，控制和減少因管道泄漏造成的損失。

二、智能音波法的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

泄漏監(jiān)測(cè)是管道監(jiān)測(cè)特別是長(zhǎng)輸管道監(jiān)測(cè)的最重要方面，用音波對(duì)壓力管道進(jìn)行泄漏監(jiān)測(cè)是目前最先進(jìn)、最可靠的泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)。

一般管道監(jiān)測(cè)方法都是監(jiān)控管道運(yùn)行的各種物理量變化來(lái)判斷管道是否發(fā)生泄漏，因此產(chǎn)生了流量法、實(shí)時(shí)模型法、負(fù)壓波法等管道泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)。與這些方法相比，音波法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

衡量管道泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)（系統(tǒng)）三個(gè)最重要的性能指標(biāo)是：靈敏度（可檢測(cè)的最小泄漏率以及漏報(bào)率）、誤報(bào)率（可信度）和定位精度，智能音波法和其他方法的性能指標(biāo)比較（見(jiàn)表2）。

從表2可以看出，智能音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有靈敏度高、可信度高、定位精度高、適應(yīng)范圍廣、系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、反應(yīng)快速等優(yōu)點(diǎn)。

根據(jù)被監(jiān)控管道內(nèi)流體的性質(zhì)及管道的運(yùn)行環(huán)境不同，智能音波技術(shù)可以監(jiān)測(cè)地面管道、埋地管道和海底管道，還可以監(jiān)控各種復(fù)雜的管網(wǎng)系統(tǒng)。

三、智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作原理

（1）管道泄漏瞬間，輸送介質(zhì)在泄漏點(diǎn)產(chǎn)生具有一定特征的音波，并沿管道向兩端傳播。（2）采集終端通過(guò)安裝在管段兩端的傳感器接收到音波信號(hào)，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，與GPS 時(shí)鐘一起通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送到服務(wù)器。（3）服務(wù)器進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別處理（采用復(fù)雜統(tǒng)計(jì)模型的識(shí)別器），判斷管道是否發(fā)生泄漏，同時(shí)利用管段兩端數(shù)據(jù)采集處理終端接受到音波信號(hào)的時(shí)間差，計(jì)算出泄漏發(fā)生位置。（4）在每個(gè)環(huán)節(jié)利用人工智能技術(shù)過(guò)濾干擾，最終降低誤報(bào)率，提高了監(jiān)控精度。

四、智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的組成

智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)采集處理終端、泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器和監(jiān)控終端，同時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行需要計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（運(yùn)行TCP/IP 協(xié)議）支持。

1.數(shù)據(jù)采集處理終端。傳感器：實(shí)時(shí)將管道中的聲波信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，傳輸給前端處理模塊。天然氣長(zhǎng)輸管道智能音波泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可采用定制的傳感器，有效解決微弱音波信號(hào)的捕捉問(wèn)題，為系統(tǒng)的可靠運(yùn)行奠定基礎(chǔ)。前端處理模塊：在微小泄漏孔徑的情況下，泄漏點(diǎn)產(chǎn)生的音波信號(hào)及其微弱，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)距離傳輸將進(jìn)一步衰減。前段處理模塊的功能就是信號(hào)的放大和噪聲抑制。采集模塊：將信號(hào)做AD 轉(zhuǎn)換，變?yōu)榭捎糜?jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)。GPS：獲取精準(zhǔn)的時(shí)間，泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器用來(lái)計(jì)算泄漏位置。采集主機(jī)：安裝采集程序，把音波信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字域的多通道信號(hào)，再通過(guò)維納濾波、自適應(yīng)濾波等先進(jìn)的信號(hào)處理方法進(jìn)行預(yù)處理，去除背景噪聲和各種干擾信號(hào)，最后和GPS 信號(hào)一起通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送給泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器。

2.泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器。泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器由硬件和軟件組成，硬件一般使用高穩(wěn)定性的服務(wù)器，軟件可選用 DOLPHIN SERVER V2.1。硬件要求：（1）操作系統(tǒng)：Windows XP SP2，SP3 / Windows Server 2003 / Windows Vista；（2）處理器：2.0 GHz Pentium IV or equivalent or higher；（3）內(nèi)存：1 GB RAM；（4）硬盤：4 GB Available HDD Space。軟件功能：（1）讀取配置信息，建立 OPC 項(xiàng)并更新，為人機(jī)界面提供數(shù)據(jù)。（2）將采集終端的配置信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞給采集終端。（3）建立并維護(hù)各采集終端的通訊信道。（4）向遠(yuǎn)端的OPC 廣播或者發(fā)送OPC 數(shù)據(jù)。（5）利用各采集終端的 GPS 時(shí)鐘信號(hào)對(duì)其發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確時(shí)間同步。（6）依據(jù)管網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對(duì)比和匹配各采集終端的數(shù)據(jù)，判斷管道是否發(fā)生泄漏。并根據(jù)音波信號(hào)到達(dá)各采集終端的時(shí)間差，計(jì)算泄漏位置。（7）保存各個(gè)數(shù)據(jù)采集終端傳送來(lái)的原始數(shù)據(jù)以及中間數(shù)據(jù)，以便進(jìn)一步分析處理。

3.監(jiān)控終端。監(jiān)控終端安裝客戶端程序和人機(jī)界面程序（含底層組態(tài)軟件），實(shí)時(shí)顯示管道的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)發(fā)生泄漏時(shí)及時(shí)報(bào)警。可以配置多臺(tái)監(jiān)控終端與泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器相連，監(jiān)控終端也可和泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器共用一臺(tái)計(jì)算機(jī)。硬件要求：（1）操作系統(tǒng)：Windows XP SP2，SP3 / Windows Server 2003 / Windows Vista；（2）處理器：800 MHz Pentium III or equivalent or higher；（3）內(nèi)存：256 M RAM；（4）硬盤：40 M Available HDD Space；（5）顯卡：DX 9.0c Compatible graphics card；（6）聲卡：16-bit Sound Card；（7）其他：還需要滿足人機(jī)界面程序所使用組態(tài)軟件的配置要求。

4.通訊系統(tǒng)。使用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（運(yùn)行TCP/IP 協(xié)議）。數(shù)據(jù)采集處理終端的數(shù)據(jù)通過(guò)通訊網(wǎng)絡(luò)傳送到泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器，監(jiān)控終端與泄漏監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器也通過(guò)通訊網(wǎng)絡(luò)相連接。各個(gè)數(shù)據(jù)采集終端和監(jiān)測(cè)定位服務(wù)器之間需要網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)支撐，可以利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)。采集終端與服務(wù)器之間傳送的數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)加密，可以通過(guò)公網(wǎng)傳輸。另外系統(tǒng)應(yīng)有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)完整檢查和出錯(cuò)重傳機(jī)制，保證每條數(shù)據(jù)都準(zhǔn)確可靠地傳遞。如果系統(tǒng)出現(xiàn)故障，可以進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試。

5.關(guān)鍵技術(shù)。（1）通訊數(shù)據(jù)加密，支持跨網(wǎng)段傳輸；（2）發(fā)送數(shù)據(jù)緩存，接收數(shù)據(jù)應(yīng)答，數(shù)據(jù)校驗(yàn)，丟包數(shù)據(jù)重傳，保證每條數(shù)據(jù)正確可靠傳輸；（3）支持復(fù)雜管網(wǎng)（樹(shù)狀、環(huán)狀等），在分支位置可以不設(shè)采集終端；（4）支持運(yùn)行時(shí)刻參數(shù)修改和音速校準(zhǔn)（不需要重新啟動(dòng)程序）；（5）可配置是否生成本地 OPC 服務(wù)器；（6）可連接任意多采集終端；（7）支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)傳。

五、結(jié)束語(yǔ)

智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)：（1）全球最先進(jìn)的泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)。（2）智能音波法各項(xiàng)性能指標(biāo)都比其他泄漏監(jiān)測(cè)方法優(yōu)越。（3）可監(jiān)測(cè)氣體、液體、氣液混合以及多相流管道（其他泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)一般只能監(jiān)測(cè)液體管道）。（4）本地化的技術(shù)支持和維護(hù)。

篇6

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來(lái)生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開(kāi)啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書(shū)》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能，即通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來(lái)，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來(lái)。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來(lái)源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概念

機(jī)器視覺(jué)是指通過(guò)用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來(lái)模擬人類視覺(jué)，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺(jué)信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺(jué)的兩個(gè)組成部分

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過(guò)特定的編程完成任務(wù)，而是通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺(jué)的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺(jué)識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺(jué)包括軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺(jué)軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

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（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺(jué)解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺(jué)模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺(jué)算法場(chǎng)景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺(jué)處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無(wú)法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過(guò) R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來(lái)的新領(lǐng)域（如無(wú)人車、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新要求。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來(lái)存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺(jué)的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問(wèn)題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過(guò)自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來(lái)替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來(lái)語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷超過(guò)400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開(kāi)放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開(kāi)放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問(wèn)題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過(guò)降噪和聲源定位帶來(lái)識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問(wèn)題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫(xiě)作。2014年開(kāi)始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫(xiě)作新技術(shù)成果里都開(kāi)始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問(wèn)答用FAQ索引起來(lái)，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問(wèn)題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來(lái)。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開(kāi)放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問(wèn)題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過(guò)多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開(kāi)巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過(guò)影像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過(guò)程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過(guò)程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過(guò)程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過(guò)程中，承擔(dān)診前問(wèn)詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過(guò)程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問(wèn)診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來(lái)為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來(lái) 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無(wú)人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來(lái)的 2025 年無(wú)人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛滲透率將達(dá)到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫(huà)像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來(lái)看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來(lái)了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過(guò)15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來(lái)或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來(lái)自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營(yíng)，能快速響應(yīng)全國(guó)各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國(guó)際專利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來(lái)自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開(kāi)發(fā)人員占比70%，一半以上來(lái)自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問(wèn)題的應(yīng)用，和國(guó)際專利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁(yè)，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫(xiě)作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過(guò)濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫(xiě)作場(chǎng)景，可大幅減少專業(yè)報(bào)告寫(xiě)作過(guò)程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫(kù)。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺(jué)感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國(guó)硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺(jué)感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺(jué)感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來(lái)、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車聯(lián)天下和云樂(lè)新能源等展開(kāi)深入合作，提供基于視覺(jué)的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺(jué)解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來(lái)自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過(guò)15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來(lái)提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過(guò)程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊，與黑芝麻視覺(jué)算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自美國(guó)Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊(duì)有全國(guó)40億toC銷售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國(guó)K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問(wèn)題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫(huà)像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開(kāi)創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國(guó)100多個(gè)城市開(kāi)設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國(guó)科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國(guó)家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國(guó)家肯定，國(guó)家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國(guó)標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺(jué)之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué) 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國(guó)科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國(guó)際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國(guó)UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過(guò)300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國(guó)內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國(guó)際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過(guò)公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺(jué)內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺(jué)信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛(ài)奇藝、優(yōu)酷土豆、中國(guó)有線、CIBN、中信國(guó)安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過(guò)提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽(tīng)設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營(yíng)銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自于斯坦福、耶魯、帝國(guó)理工、新加坡國(guó)大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人，中國(guó)區(qū)開(kāi)源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國(guó)硅谷和新加坡，2014年6月在中國(guó)設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國(guó)際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^(guò)谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過(guò)遵循無(wú)限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來(lái)自多個(gè)來(lái)源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒(méi)有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來(lái)測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺(jué)搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營(yíng)銷、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營(yíng)銷+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺(jué)助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營(yíng)銷能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過(guò)搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購(gòu)物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說(shuō)明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說(shuō)明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬(wàn)營(yíng)收，迅速成為國(guó)內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬(wàn)人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國(guó)企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國(guó)內(nèi)最頂級(jí)的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來(lái)自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來(lái)，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國(guó)家發(fā)展和民生問(wèn)題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國(guó)信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營(yíng)落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問(wèn)題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢(shì)

篇7

連續(xù)上漲三個(gè)月的內(nèi)在邏輯

百度股價(jià)歷史新高的背后，很大程度上是一次遲到的估值修復(fù)。在去年連續(xù)經(jīng)歷兩起重大公共輿論事件后，百度股價(jià)陷入谷底。但不可否認(rèn)的是，雖然百度經(jīng)歷了一些挑戰(zhàn)和挫折，這家公司整體的基本面沒(méi)有出現(xiàn)太大的變化，主營(yíng)核心業(yè)務(wù)搜索仍具有不可動(dòng)搖的地位。

7月開(kāi)始，百度股價(jià)開(kāi)啟上漲的拐點(diǎn)，僅7月就累計(jì)上漲25.7%，其中半數(shù)以上漲幅來(lái)自于百度公布第二季度財(cái)報(bào)后。而回顧過(guò)去三個(gè)月，百度這波股價(jià)上漲潮基本可以被清晰的分為三個(gè)階段。

1、第一階段是7月初至Q2財(cái)報(bào)前，這個(gè)階段百度股價(jià)從180美元左右一路緩慢上漲至200美元區(qū)間范圍。

自陸奇上臺(tái)后，百度一直在加速百度整改，一系列調(diào)整也逐漸開(kāi)始落地。其中最重要的調(diào)整主要分為三部分：加碼信息流重提內(nèi)容分發(fā)、裁撤醫(yī)療事業(yè)部和外賣業(yè)務(wù)進(jìn)行戰(zhàn)略收縮，以及明確ALL in AI的戰(zhàn)略，而這些調(diào)整都在7月初開(kāi)始清晰起來(lái)。

7月初，百度正式召開(kāi)開(kāi)發(fā)者大會(huì)，明確“All in AI”的戰(zhàn)略，并自動(dòng)駕駛的Apollo計(jì)劃和Dueros系統(tǒng)，百度人工智能布局進(jìn)一步明朗，資本市場(chǎng)也很快進(jìn)行了回應(yīng)。百度股價(jià)開(kāi)始觸底反彈，杜絕了從BAT三巨頭跌落的尷尬，而百度市值也和京東拉大了差距。

2、第二階段是7月底財(cái)報(bào)后至8月末，這個(gè)階段百度股價(jià)在220~230美元區(qū)間范圍內(nèi)波動(dòng)。

得益于二季度財(cái)報(bào)遠(yuǎn)超預(yù)期，百度一改前兩季度受挫情況，股價(jià)在財(cái)報(bào)當(dāng)天暴漲近10%。7月28日，百度公布2017年第二季度未經(jīng)審計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)告。財(cái)報(bào)顯示，百度第二季度總營(yíng)收同比增長(zhǎng)14.3%，凈利潤(rùn)大增98.4%，自從百度進(jìn)入快車道階段。

8月期間，百度人工智能落地項(xiàng)目越來(lái)越多，DuerOS對(duì)話式人工智能系統(tǒng)開(kāi)始被搭載在智能冰箱、智能音箱和智能車載等各領(lǐng)域，Apollo自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也開(kāi)始與和各類車企達(dá)成合作。其中最引入矚目的則屬人工智能和內(nèi)容分發(fā)的結(jié)合，這使得百度信息流日活超過(guò)今日頭條，一掃之前可能被今日頭條顛覆的陰霾。

3、第三階段則是9月初至今，這個(gè)階段百度股價(jià)從230美元一路上漲，并連續(xù)再創(chuàng)歷史新高。

9月下旬，百度Apollo計(jì)劃1.5正式開(kāi)放，此外Apollo基金還宣布“雙百計(jì)劃”，宣布未來(lái)三年基金規(guī)模將達(dá)100億元，并完成超過(guò)100個(gè)項(xiàng)目的投資，值得注意的是這也是全球規(guī)模最大的自動(dòng)駕駛專項(xiàng)基金。此外，百度外賣正式被甩賣給餓了么，也一定程度上強(qiáng)化了資本市場(chǎng)的信心，百度All in AI的決心非常堅(jiān)定。

另一個(gè)利好則是愛(ài)奇藝即將赴美IPO的消息，根據(jù)此前路透社消息稱，愛(ài)奇藝計(jì)劃2018年上半年在美國(guó)進(jìn)行IPO，規(guī)模約10億美元，最高估值目標(biāo)達(dá)到100億美元。而百度無(wú)疑是這場(chǎng)資本游戲中的最大贏家。

用香港盛德證券市場(chǎng)分析師李智剛的話來(lái)總結(jié)，之前百度戰(zhàn)略不清晰、業(yè)務(wù)分散，很多機(jī)構(gòu)沒(méi)看明白，現(xiàn)在其主業(yè)愈發(fā)清晰化，“集中力量去做人工智能”，而信息流收入的增長(zhǎng)前景、非核心業(yè)務(wù)的出售等均助推估值上漲。

百度市值能突破千億美元嗎？

百度股價(jià)的上漲并非偶然，一系列利好消息的不斷流出，似乎印證著百度正走在正確的軌道上。但我們不可忽視的是，如今中概股在美股市場(chǎng)的表現(xiàn)都很好。以阿里巴巴為例，自今年年初以來(lái)阿里股價(jià)累計(jì)漲幅已超過(guò)一倍，不少分析師還認(rèn)為阿里巴巴股票仍有超過(guò)20%以上的上行空間。

對(duì)百度來(lái)說(shuō)，近三個(gè)月內(nèi)以來(lái)，在資本市場(chǎng)的表現(xiàn)非常好，但這并不代表百度已重新進(jìn)入快增長(zhǎng)軌道。雖然二季度百度財(cái)報(bào)表現(xiàn)遠(yuǎn)超預(yù)期，但搜索業(yè)務(wù)營(yíng)收和凈利潤(rùn)是不是真的已恢復(fù)穩(wěn)健增長(zhǎng)，還需再密切關(guān)注一到兩個(gè)季度。而在沒(méi)有新利好消息出現(xiàn)的情況下，百度股價(jià)進(jìn)入了財(cái)報(bào)前的調(diào)整期。

如果百度三季度財(cái)報(bào)繼續(xù)遠(yuǎn)超預(yù)期，那么意味著百度確實(shí)已恢復(fù)穩(wěn)健增長(zhǎng)，百度市值將很可能順利突破千億美元。當(dāng)下有增長(zhǎng)，未來(lái)有故事，百度股價(jià)將從此進(jìn)入快車道。但如果百度三季度財(cái)報(bào)不像二季度那樣靚麗呢？百度將可能進(jìn)入也一個(gè)漫長(zhǎng)的調(diào)整期。

如今的百度處在變化的早期，ALL IN的人工智能也處于技術(shù)發(fā)展的早期階段，百度能否將技術(shù)研發(fā)投入轉(zhuǎn)化成營(yíng)收，可能還需要很長(zhǎng)一段時(shí)間努力。而就眼下來(lái)看，百度能否站穩(wěn)千億美元市值，其實(shí)主要來(lái)自于以下幾方面的影響：

1)信息流

今年二季度，手機(jī)百度宣布信息流用戶日活超過(guò)1億，躋身于行業(yè)內(nèi)主要的信息流產(chǎn)品。百家號(hào)自去年9月28日正式全面開(kāi)放，到今年3月底，官方公布的入駐作者數(shù)量超過(guò)40萬(wàn)。

信息流和移動(dòng)廣告的天然契合，這讓百度順利找到搜索之外的另一個(gè)營(yíng)收增長(zhǎng)點(diǎn)。而百度能夠迅速加入信息流賽道，一個(gè)很重要的原因在于內(nèi)容分發(fā)原本就是百度的老本行，以技術(shù)著稱的百度也不缺乏開(kāi)發(fā)推薦引擎的實(shí)力。但無(wú)法回避的是，被百度寄予厚望的信息流業(yè)務(wù)，并沒(méi)有形成搜索那樣壟斷的市場(chǎng)領(lǐng)先地位。

事實(shí)上，阿里、騰訊、一點(diǎn)資訊以及今日頭條等玩家都給百度帶來(lái)了不小的挑戰(zhàn)。隨著用戶量和使用市場(chǎng)的增長(zhǎng)，各大主流信息玩家的內(nèi)容匹配將變得更加精準(zhǔn)，也將會(huì)給廣告主更多的操作空間。而當(dāng)企業(yè)把更多的廣告預(yù)算投放在這些新媒體渠道時(shí)，百度的收入勢(shì)必會(huì)影響。

2)搜索

曾幾何時(shí)，BAT三巨頭可以說(shuō)各占領(lǐng)一方陣營(yíng)。阿里獨(dú)霸電商，連接人與商品，離錢最近；騰訊獨(dú)霸社交，微信、QQ幾乎覆蓋所有的中國(guó)人，連接人與人，目前是世界上最大的游戲公司，其社交廣告業(yè)務(wù)也發(fā)展迅猛；百度則獨(dú)霸搜索，連接人與信息。

但如今阿里和騰訊在移動(dòng)端均沒(méi)有足夠份量的對(duì)手，但百度卻面臨不小的危機(jī)。在移動(dòng)端，雖然搜索引擎仍然是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)不可或缺的一環(huán)，但其中心化入口效應(yīng)確實(shí)實(shí)大幅下滑了。以今日頭條為例，如今這家公司越來(lái)越重視內(nèi)容的搜索，與此同時(shí)，知乎、微博以及微信等社交媒體產(chǎn)品也均在發(fā)力搜索，而這些勢(shì)必都給傳統(tǒng)搜索引擎市場(chǎng)的玩家造成沖擊。

而在資本市場(chǎng)，360的退市讓百度暫時(shí)失去了對(duì)手，但百度的另一個(gè)對(duì)手搜狗已正式提交IPO招股書(shū)。雖然搜狗和百度不再一個(gè)量級(jí)，但如今搜狗和騰訊正越走越近，而在騰訊席卷中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)一切時(shí)，搜狗很大程度上也能吃到這份紅利。而搜狗的市場(chǎng)份額上升，對(duì)百度來(lái)說(shuō)并非一個(gè)好消息。

3)內(nèi)部調(diào)整

百度轉(zhuǎn)型過(guò)程中，一個(gè)非常關(guān)鍵的人物自然是美國(guó)歸來(lái)的陸奇。陸奇不僅幫百度理清了未來(lái)的發(fā)展方向，正式確立了“主航道”和“護(hù)城河”，還很大程度上改變了百度的企業(yè)文化氣質(zhì)。李彥宏如此評(píng)價(jià)道：“陸奇上上下下有口皆碑，大家都很喜歡他，他有非常強(qiáng)的技術(shù)能力，又有很強(qiáng)的管理能力，并且工作極其玩命?！?/p>

在入主百度后，陸奇對(duì)公司內(nèi)部架構(gòu)進(jìn)行了大幅動(dòng)的調(diào)整，而這一定程度上也緩解了百度的大公司病。在他的領(lǐng)導(dǎo)下，百度的人工智能戰(zhàn)略也做出系列調(diào)整。其重點(diǎn)押注無(wú)人駕駛，并成立智能駕駛事業(yè)群組(IDG)。陸奇還親自掛帥，1億美元領(lǐng)投蔚來(lái)汽車，并在4月推出“Apollo”計(jì)劃，向汽車及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴開(kāi)放軟件平臺(tái)。此外，百度還確定了軟硬件結(jié)合的人工智能發(fā)展方向，其標(biāo)志是完成了渡鴉科技和xPerception的兩項(xiàng)重要收購(gòu)，度秘也朝著更加場(chǎng)景化的方向發(fā)展………

但大公司的轉(zhuǎn)型調(diào)整從來(lái)就不是易事，眼下百度內(nèi)部的調(diào)整還在繼續(xù)，接下來(lái)還會(huì)發(fā)生更多的變化，這無(wú)疑會(huì)增加諸多的不確定性。不過(guò)好消息在于，李彥宏現(xiàn)階段非常信任陸奇。

4)人工智能

百度市值的增長(zhǎng)，反映了市場(chǎng)對(duì)它未來(lái)的期待。這種期待，來(lái)自信息流等防御性業(yè)務(wù)的表現(xiàn)達(dá)到預(yù)期，公司整體風(fēng)貌、執(zhí)行力正向的改變，但更主要的還是來(lái)自百度的人工智能戰(zhàn)略正被人逐漸認(rèn)可。

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的推動(dòng)，人工智能的一些應(yīng)用正在日益改變我們的生活。隨著李彥宏和百度的All IN，如今人工智能已成為百度核心業(yè)務(wù)中的核心。

在過(guò)去兩年半的時(shí)間里百度在人工智能方面的投入超過(guò)200億。從2014年到2016年，百度在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)投入逐年增加，研發(fā)成本占總營(yíng)收比分別為12.9%、14.2%和15.3%。目前百度已成立技術(shù)研發(fā)部門百度實(shí)驗(yàn)室，下設(shè)硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室(SVAIL)、北京深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室(IDL)、北京大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室(SDL)和AR實(shí)驗(yàn)室，四大實(shí)驗(yàn)室都與AI密切相關(guān)。

作為最早布局人工智能的技術(shù)公司之一，百度早在2013年便提出了百度大腦的概念。去年9月百度正式“百度大腦”時(shí)，李彥宏曾表示百度大腦已建成大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有萬(wàn)億級(jí)的參數(shù)、千億樣本、千億特征訓(xùn)練，能模擬人腦的工作機(jī)制。人工智能是百度核心業(yè)務(wù)中的核心，如今百度的人工智能技術(shù)在機(jī)器人、O2O、金融科技、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域都有所發(fā)展，這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)正在轉(zhuǎn)化成為商業(yè)想象力。

百度集團(tuán)總裁兼首席運(yùn)營(yíng)官陸奇表示，人工智能對(duì)百度核心業(yè)務(wù)的整體提升作用顯著。在不久前召開(kāi)的百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，百度還首次對(duì)外公開(kāi)AI發(fā)展戰(zhàn)略和布局，并正式推出DuerOS和Apollo兩大開(kāi)放平臺(tái)。

此外百度在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略投資也動(dòng)作頻頻：美國(guó)金融科技公司ZestFinanc、激光雷達(dá)公司Velodyne 1.5億美元、新西蘭的人工智能初創(chuàng)公司8i、渡鴉科技、汽車制造商蔚來(lái)汽車(NextEV)至少1億美元投資、硅谷AI初創(chuàng)公司xPerception……而這些公司正不斷為百度提供所需要的高端人才和技術(shù)創(chuàng)新。

篇8

關(guān)鍵詞：智能 進(jìn)程核心技術(shù) 發(fā)展 綠色 機(jī)電一體化 發(fā)展趨勢(shì)

1 機(jī)電一體化概述

機(jī)電一體化就是將微電子技術(shù)引入機(jī)械的主功能、動(dòng)力功能、控制功能、信息功能的研究，并且將機(jī)械設(shè)備和電子設(shè)備通過(guò)軟件有機(jī)結(jié)合而構(gòu)成的系統(tǒng)的總稱。機(jī)電一體化的目的是在科學(xué)專業(yè)化和深度專業(yè)之間達(dá)到平衡和兩者的集合，讓系統(tǒng)工程以及解決問(wèn)題方法出現(xiàn)突破。

“機(jī)電一體化”涵蓋“技術(shù)”和“產(chǎn)品”兩個(gè)方面。首先，機(jī)電一體化技術(shù)并非機(jī)械技術(shù)、微電子技術(shù)以及其它新技術(shù)機(jī)械的組合或拼湊，而是基于一定的技術(shù)研究，將機(jī)械、微電子元素有機(jī)整合而成的一種綜合技術(shù)。它的發(fā)展進(jìn)程有別于機(jī)械加電氣所形成的機(jī)械電氣化的發(fā)展過(guò)程。某些機(jī)械部件的原有功能可以通過(guò)機(jī)電一體化中的微電子裝置代替，這種裝置的應(yīng)用在一定程度上豐富了機(jī)電系統(tǒng)功能，而且機(jī)電一體化產(chǎn)品的智能特征改善了機(jī)械性能。智能化是機(jī)電一體化與機(jī)械電氣化的本質(zhì)區(qū)別。

2 機(jī)電一體化的特點(diǎn)

2.1 具有綜合性 從某種意義上講，機(jī)電一體化技術(shù)可謂是一種跨學(xué)科的邊緣科學(xué)，它將微電子、計(jì)算機(jī)等多門技術(shù)整合于機(jī)械主體構(gòu)造中，使之形成一套一體化的系統(tǒng)。這套機(jī)電一體化系統(tǒng)綜合了多門學(xué)科的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，這些技術(shù)協(xié)調(diào)運(yùn)作，彼此取長(zhǎng)補(bǔ)短，使整個(gè)機(jī)電系統(tǒng)的性能得到最大發(fā)揮?？梢哉f(shuō)，機(jī)電一體化技術(shù)是具有綜合性的高水平技術(shù)。

2.2 廣而強(qiáng)的應(yīng)用性 機(jī)電一體化的目的是基于機(jī)械的主體構(gòu)造通過(guò)機(jī)電產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，完善機(jī)電功能，實(shí)現(xiàn)過(guò)程控制。機(jī)電一體化是當(dāng)前機(jī)械系統(tǒng)的一個(gè)主流發(fā)展趨勢(shì)，它與機(jī)械系統(tǒng)能夠有機(jī)融合，打破了行業(yè)的限制。智能化是機(jī)電一體化的主要特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的引入為智能化開(kāi)辟了廣闊的發(fā)展空間。

2.3 多層次的系統(tǒng)化 從本質(zhì)上講，機(jī)電一體化就是將計(jì)算機(jī)技術(shù)、智能技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)整合于主體機(jī)械，不斷優(yōu)化機(jī)械的主體功能，使其形成一套完整的系統(tǒng)。機(jī)電一體化注重各種技術(shù)（尤其是微電子技術(shù)與精密機(jī)械技術(shù)）的集成，強(qiáng)調(diào)主體結(jié)構(gòu)的層次化和系統(tǒng)化。無(wú)論從單參數(shù)、單擊控制到多參數(shù)、多級(jí)控制，還是從單件單品生產(chǎn)工藝到流暢、自動(dòng)化的生產(chǎn)線，直至完成整個(gè)機(jī)電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，各個(gè)層次的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用都會(huì)涉及智能化的機(jī)電一體化技術(shù)。

2.4 整體的最優(yōu)化 基于系統(tǒng)工程的設(shè)計(jì)理念，將智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)有機(jī)整合，形成整體優(yōu)勢(shì)，以提高機(jī)電系統(tǒng)的主體性能，提高運(yùn)行效率和附加值，同時(shí)達(dá)到節(jié)能降耗的目的，保護(hù)生態(tài)環(huán)境。比如，應(yīng)用數(shù)控機(jī)床、柔性生產(chǎn)線、工業(yè)機(jī)器人和計(jì)算機(jī)管理等高端機(jī)電一體化系統(tǒng)后，企業(yè)就要及時(shí)更新觀念，將機(jī)電一體化概念引入生產(chǎn)系統(tǒng)，不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，以壓縮生產(chǎn)周期，滿足不斷增長(zhǎng)的社會(huì)需求。

2.5 使用簡(jiǎn)易化 從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)來(lái)看，機(jī)電一體化技術(shù)主要包括技術(shù)原理和使機(jī)電一體化系統(tǒng)和產(chǎn)品得以實(shí)現(xiàn)。作為開(kāi)發(fā)者，除了要具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，對(duì)于技術(shù)架構(gòu)也要有豐富的積淀，要有創(chuàng)新精神。從用戶角度來(lái)講，無(wú)需深入學(xué)習(xí)機(jī)電一體化系統(tǒng)的技術(shù)原理，只要掌握機(jī)電系統(tǒng)的操作規(guī)程，能夠確保系統(tǒng)操作正確、合規(guī)，在人機(jī)磨合的過(guò)程中形成協(xié)作關(guān)系即可。

2.6 提高了安全性 機(jī)電一體化系統(tǒng)的智能技術(shù)使系統(tǒng)具備自我保護(hù)功能，可以有效規(guī)避運(yùn)行中的故障或風(fēng)險(xiǎn)，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、安全地運(yùn)行。一些高端機(jī)電一體化系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)操作，而且被廣泛應(yīng)用在海底、高空等惡劣的作業(yè)環(huán)境中。

2.7 具有高可靠性、高穩(wěn)定性和長(zhǎng)壽命 機(jī)電一體化系統(tǒng)發(fā)生機(jī)械磨損的程度非常小，因而故障少，運(yùn)行時(shí)穩(wěn)定可靠，系統(tǒng)的服務(wù)年限比普通機(jī)電系統(tǒng)長(zhǎng)。而且某些自診斷、自修復(fù)的機(jī)電一體化系統(tǒng)甚至可以實(shí)現(xiàn)“零故障”。

2.8 具有柔性 柔性是機(jī)電一體化系統(tǒng)的特點(diǎn)。根據(jù)需要的變化，用機(jī)電一體化技術(shù)無(wú)需改裝系統(tǒng)就可以及時(shí)地對(duì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)過(guò)程作必要的處理，從系統(tǒng)的觀點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)系統(tǒng)功能目標(biāo)和優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)目標(biāo)，以智能、調(diào)整、修改，因此機(jī)電一體化技術(shù)是解決多品種、小批量生產(chǎn)的重要途徑。

3 機(jī)電一體化的發(fā)展?fàn)顩r及現(xiàn)狀分析

機(jī)電一體化的發(fā)展大體可以分為三個(gè)階段：①20世紀(jì)60年代以前，利用電子技術(shù)的初步成果來(lái)完善機(jī)械產(chǎn)品的性能的初級(jí)發(fā)展階段；②20世紀(jì)70～80年代以大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路和微型計(jì)算機(jī)為代表的蓬勃發(fā)展階段；③20世紀(jì)90年代后期，機(jī)電一體化技術(shù)向智能化方向邁進(jìn)的新階段?，F(xiàn)階段，光學(xué)、通信技術(shù)等領(lǐng)域正循著機(jī)電一體化的發(fā)展步伐大踏步邁進(jìn)，微細(xì)加工技術(shù)開(kāi)始在機(jī)電行業(yè)初露鋒芒，光學(xué)、通信技術(shù)的融入使機(jī)電一體化由最初單一的模式逐步衍生出光機(jī)電一體化、微機(jī)電一體化等多個(gè)分支。另一方面，我國(guó)現(xiàn)階段在光纖、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展較快，這對(duì)機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展有一定的促進(jìn)作用。在未來(lái)的技術(shù)研究領(lǐng)域，機(jī)電一體化將有望形成完整的基礎(chǔ)科學(xué)體系。

4 機(jī)電一體化技術(shù)未來(lái)的發(fā)展

4.1 智能化 智能化是當(dāng)前機(jī)電一體化技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。智能化是運(yùn)用控制理論，將計(jì)算機(jī)科學(xué)、混沌動(dòng)力學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、人工智能、心理學(xué)、生理學(xué)以及運(yùn)籌學(xué)等多個(gè)學(xué)科有機(jī)整合，智能模擬人類的邏輯思維、判斷推理和自主決策等能力，以便得到更高的控制目標(biāo)。按照目前人工智能技術(shù)的研究狀況，未來(lái)時(shí)間將有可能發(fā)展高性能、高速的微處理器使機(jī)電一體化產(chǎn)品賦有低級(jí)智能或人的部分智能，這是人工智能技術(shù)研究的一個(gè)必然的發(fā)展趨勢(shì)。

4.2 模塊化 模塊化是一項(xiàng)重要而艱巨的工程。由于機(jī)電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開(kāi)發(fā)具有標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械接口、電氣接口、動(dòng)力接口、環(huán)境接口的機(jī)電一體化產(chǎn)品單元，需要針對(duì)各個(gè)研究項(xiàng)目制定不同的標(biāo)準(zhǔn)，各部件、單元或借口才能很好的完成配型。但是由于該技術(shù)領(lǐng)域存在利益紛爭(zhēng)，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外尚未形成一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。但是模塊化的生產(chǎn)理念已逐漸被機(jī)電生產(chǎn)領(lǐng)域認(rèn)可，在未來(lái)的機(jī)電一體化研究領(lǐng)域，規(guī)?；瘜⒔o機(jī)電一體化企業(yè)帶來(lái)美好的前程。

4.3 網(wǎng)絡(luò)化 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在上世紀(jì)九十年代風(fēng)靡全球，帶動(dòng)了科技研究、工業(yè)生產(chǎn)、政治、軍事、教育等眾多領(lǐng)域的技術(shù)研究或經(jīng)濟(jì)模式的革新。機(jī)電一體化產(chǎn)品的市場(chǎng)前景是廣闊的，產(chǎn)品一經(jīng)研發(fā)，配以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輔助推廣，必將在短時(shí)間內(nèi)成為業(yè)界矚目的焦點(diǎn)?；诰W(wǎng)絡(luò)技術(shù)的遠(yuǎn)程控制終端設(shè)備就屬于機(jī)電一體化產(chǎn)品其中的一類。另外，現(xiàn)場(chǎng)總線和局域網(wǎng)技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的應(yīng)用，恰恰是機(jī)電一體化產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展趨勢(shì)的最好印證。

4.4 微型化 微型化指的是機(jī)電一體化向微型機(jī)器和微觀領(lǐng)域發(fā)展的趨勢(shì)，泛指幾何尺寸不超過(guò)1cm3的機(jī)電一體化產(chǎn)品，并向微米、納米級(jí)發(fā)展。微機(jī)電一體化產(chǎn)品體積小、耗能少、運(yùn)動(dòng)靈活，但其技術(shù)應(yīng)用尚存在微機(jī)械技術(shù)這一發(fā)展瓶頸，在未來(lái)的發(fā)展進(jìn)程中還有待進(jìn)一步研究。

4.5 綠色化 綠色產(chǎn)品在其設(shè)計(jì)、制造、使用和銷毀的過(guò)程中，資源利用率大幅提高，有利于節(jié)約生產(chǎn)成本，而且健康環(huán)保，對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響程度較小。無(wú)論是生產(chǎn)成本角度來(lái)考慮，還是從生態(tài)保護(hù)的角度來(lái)分析，機(jī)電一體化產(chǎn)品綠色化已是機(jī)電研究領(lǐng)域的必然趨勢(shì)，具有廣闊的開(kāi)發(fā)前景。機(jī)電一體化產(chǎn)品的綠色化主要是指，使用時(shí)不污染生態(tài)環(huán)境，報(bào)廢后能回收利用。

4.6 系統(tǒng)化 系統(tǒng)化的表現(xiàn)特征之一就是系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)一步采用開(kāi)放式和模式化的總線結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)可以靈活組態(tài)，進(jìn)行任意剪裁和組合，同時(shí)尋求實(shí)現(xiàn)多子系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制和綜合管理。另外，通信功能除了rs232外，還有rs485、dcs人格化。

5 結(jié)語(yǔ)

機(jī)電一體化的產(chǎn)生與迅速發(fā)展的根本原因在于社會(huì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步。系統(tǒng)工程、控制論和信息論是機(jī)電一體化的理論基礎(chǔ)，也是機(jī)電一體化技術(shù)的方法論。微電子技術(shù)的發(fā)展，半導(dǎo)體大規(guī)模集成電路制造技術(shù)的進(jìn)步，則為機(jī)電一體化技術(shù)奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)?，F(xiàn)代產(chǎn)品的機(jī)電一體化進(jìn)入到實(shí)用階段。機(jī)械工程及自動(dòng)化專業(yè)人員掌握機(jī)電一體化技術(shù)與應(yīng)用中的理論和方法對(duì)今后的工作是非常有用的。

參考文獻(xiàn)：

[1]李建勇.機(jī)電一體化技術(shù)[M].北京：科學(xué)出版社，2004.

[2]趙再軍.機(jī)電一體化概論[M].浙江大學(xué)出版社，2004.

[3]趙建民.國(guó)內(nèi)外機(jī)電一體化發(fā)展概況[J].機(jī)電一體化，1996（05）.

[4]石美峰.機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展與思考[J].山西焦煤科技，2007（03）.

篇9

【關(guān)鍵詞】4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；移動(dòng)通信；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

引言

隨著世界科學(xué)技術(shù)的革新，網(wǎng)絡(luò)4G技術(shù)已經(jīng)到來(lái)，并且日益發(fā)展，各大網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商為提升企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，必須對(duì)自身企業(yè)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步的優(yōu)化。然而，由于通信網(wǎng)絡(luò)使用中會(huì)涉及到很多數(shù)據(jù)，因此，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的工程十分龐大。在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)信息的快速發(fā)掘極為有利。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

隨著世界科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，作為一門新型的網(wǎng)絡(luò)信息處理技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并運(yùn)用不一樣的數(shù)據(jù)分析工具來(lái)確定數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，進(jìn)而進(jìn)行相關(guān)的預(yù)測(cè)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對(duì)象是數(shù)據(jù)系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)系統(tǒng)非常龐大，主要目的是收集該系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值模型以及規(guī)則的具體過(guò)程。通過(guò)關(guān)聯(lián)、描述等方法發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要功能，主要優(yōu)勢(shì)是分析數(shù)據(jù)和收集制定數(shù)據(jù)[1]。有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能可知，數(shù)據(jù)挖掘的在分析數(shù)據(jù)的時(shí)候主要的方法有很多種，具體如表1所示。

2在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原則

在4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用一般要遵循幾點(diǎn)基本原則，基本原則主要有分布式處理原則、數(shù)據(jù)智能分析原則、智能網(wǎng)絡(luò)通信原則和其他原則。在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，必須遵循上述原則，只有按照上述基本原則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，才能將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用充分發(fā)揮出來(lái)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于4G通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)，要充分發(fā)揮出該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和作用，以及人工智能化技術(shù)的作用和優(yōu)勢(shì)，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源和數(shù)據(jù)信息收集的時(shí)候，可以同時(shí)運(yùn)用人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)智能化和自動(dòng)化的手段去分析收集到的信息，在4G通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和研究可以知道，人工智能技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著很大的作用，對(duì)于4G通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化能夠及時(shí)的進(jìn)行調(diào)整。在通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，熟練的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在很大程度上可以促進(jìn)我國(guó)的通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，并且，在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的后期維護(hù)中，有著很大的作用，包括網(wǎng)絡(luò)故障問(wèn)題的減少、信息搜索速度的提高等等，通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的質(zhì)量，使用戶更加滿意[2]。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化工程十分龐大，包含了很多數(shù)據(jù)的處理，因此，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)時(shí)不能在一個(gè)服務(wù)器上使用多個(gè)優(yōu)化系統(tǒng)，也不能運(yùn)用簡(jiǎn)單的優(yōu)化系統(tǒng)。對(duì)于移動(dòng)通信的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化必須分區(qū)域、分層次進(jìn)行，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)以及采集需要遵循分布式處理的原則。對(duì)于如此龐大的數(shù)據(jù)信息，不可能進(jìn)行全盤分析。因此，一個(gè)層次的數(shù)據(jù)只能使用一個(gè)層次的優(yōu)化系統(tǒng)來(lái)分析，根據(jù)結(jié)論得出各層次的關(guān)聯(lián)，過(guò)程需要智能化，各個(gè)服務(wù)器中自動(dòng)分散獨(dú)立分析任務(wù)。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在4G環(huán)境下對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的應(yīng)用

3.1網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)選擇合理

在4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)選擇時(shí)，有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提高選擇的效率，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行搜索時(shí)，采用的是禁忌搜索算法，在進(jìn)行搜索試探時(shí)采用特定搜索方向，選擇時(shí)必須選擇函數(shù)變化比較大的，最后選擇科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)，該過(guò)程有效的降低了互聯(lián)網(wǎng)維護(hù)成本和運(yùn)營(yíng)商的投資費(fèi)用，使得經(jīng)濟(jì)效益得到整體提高。在進(jìn)行數(shù)據(jù)模型、網(wǎng)絡(luò)信息和數(shù)據(jù)資料進(jìn)行收集時(shí)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)更加快速有效，并且能夠保證網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境安全穩(wěn)定，使得通信服務(wù)水平和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率得以提升。

3.2故障和干擾的分析

對(duì)于4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題和故障應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析可以更加有效，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)中存在的干擾問(wèn)題可以采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)提高搜索分析的速度，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中存在的干擾源應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速有效的找到以及通過(guò)各種措施處理問(wèn)題，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程的進(jìn)度。

3.3分析掉話問(wèn)題和故障的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

在分析移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的GSM掉話故障時(shí)，對(duì)其中的通信信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以分類分層次的方式進(jìn)行，最后根據(jù)內(nèi)容展開(kāi)分析，以便于及時(shí)的找到GSM掉話的原因，并應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析其主要的問(wèn)題采取相應(yīng)的措施進(jìn)行解決，使之得以完善和優(yōu)化，在對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)話務(wù)變化規(guī)律和話務(wù)變動(dòng)進(jìn)行分析時(shí)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的序列分析法進(jìn)行相應(yīng)的分析，從而有效的掌握話務(wù)變動(dòng)規(guī)律和話務(wù)變動(dòng)的基本特征，使得網(wǎng)絡(luò)信息的數(shù)據(jù)收集能夠更加快捷有效，并及時(shí)的對(duì)GSM掉話的基本問(wèn)題作出分析,，再根據(jù)問(wèn)題應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采取相應(yīng)的措施解決該問(wèn)題。在GSM掉話問(wèn)題中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使得分析效率大大提高，并且有益于對(duì)該問(wèn)題的全局進(jìn)行分析，圖1為移動(dòng)GSM網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖[3]。

3.4移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)切換故分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用

在移動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程中進(jìn)行移送網(wǎng)絡(luò)的切換時(shí)，可以采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有統(tǒng)計(jì)分析方法和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以準(zhǔn)確而又快速的對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)參數(shù)和基本配置數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，進(jìn)一步的完善網(wǎng)絡(luò)信息的配置，對(duì)于用戶在使用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的過(guò)程中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)切換故障問(wèn)題及時(shí)的采取相應(yīng)的措施進(jìn)行解決。對(duì)于移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)優(yōu)化中存在的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，再根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析得出的相應(yīng)結(jié)果，采取相應(yīng)的措施對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)切換中存在的問(wèn)題進(jìn)行解決。該技術(shù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)切換存在的問(wèn)題進(jìn)行分析時(shí)，快速而有效，大大的提高了解決這類問(wèn)題的效率，提高了用戶對(duì)于移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)的體驗(yàn)感和使用效率。

3.5數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析中的應(yīng)用

對(duì)于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題進(jìn)行分析時(shí)，可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，該技術(shù)對(duì)于移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)信息以及目標(biāo)數(shù)據(jù)的測(cè)試快速若而有效，同時(shí)能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和設(shè)備覆蓋范圍兩者之間的關(guān)聯(lián)性分析，通過(guò)該技術(shù)的應(yīng)用可以快速而有效的發(fā)現(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)線路和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備存在的缺陷，并且根據(jù)實(shí)際的情況采取相應(yīng)的解決措施，對(duì)移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)的優(yōu)化起到重要作用，使得移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的水平得以提高[4]。

4結(jié)語(yǔ)

綜上所述，由于世界科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展進(jìn)度，提高了人類生活水平和相應(yīng)需求，為了適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，在對(duì)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，通常運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的在這方面的有關(guān)優(yōu)勢(shì)，快速而有效的解決移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)優(yōu)化中存在的問(wèn)題，進(jìn)一步的完善移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能，綜合體高移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)水平。

參考文獻(xiàn)

[1]張小軍，任帥，申丹丹.淺析4G環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的運(yùn)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2014（04）.

[2]曾海強(qiáng).探究4G環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用[J].中國(guó)新通信，2016（06）.

[3]王森.4G環(huán)境下移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2016（12）.

篇10

計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)分析

1.技術(shù)概述

計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)主要針對(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的創(chuàng)造性活動(dòng)，與傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)相比，無(wú)論是設(shè)計(jì)方法、設(shè)計(jì)質(zhì)量、設(shè)計(jì)過(guò)程還是設(shè)計(jì)效率均發(fā)生了很大的變化，涉及了多媒體技術(shù)、CAD技術(shù)、人工智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、模糊技術(shù)、敏捷制造以及人機(jī)工程等技術(shù)領(lǐng)域，具有很強(qiáng)的綜合性與系統(tǒng)性。

2.設(shè)計(jì)過(guò)程

產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程基本上包括設(shè)計(jì)需求、市場(chǎng)調(diào)研、設(shè)計(jì)定位、設(shè)計(jì)草圖、設(shè)計(jì)效果圖、產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型、產(chǎn)品實(shí)物模型以及產(chǎn)品量產(chǎn)等幾個(gè)階段。其中，可視化占據(jù)了較大的比重，在計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)中應(yīng)用比較多。以產(chǎn)品效果圖設(shè)計(jì)階段為例，一般會(huì)選擇應(yīng)用Photoshop、Coreldraw、Illustrator等平面類軟件進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)二維效果圖的設(shè)計(jì)，并選擇應(yīng)用Rhinoceros、Maya或3DMax等三維軟件完成計(jì)算機(jī)模型，對(duì)三維效果圖進(jìn)行渲染。其中，在產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型階段，可以選擇應(yīng)用Pro/Engineer、CATLA以及SolidWorks等工程類軟件創(chuàng)建工程模型，作為產(chǎn)品實(shí)際生產(chǎn)的依據(jù)。

3.技術(shù)優(yōu)勢(shì)

應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)，與傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)手繪效果圖和手工制作模型相比所需時(shí)間更少，工作效率上具有明顯的優(yōu)勢(shì)，并且設(shè)計(jì)結(jié)果也更為直觀和高效。現(xiàn)在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，技術(shù)和軟件也逐漸成熟，尤其是現(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速更新和發(fā)展，帶來(lái)的軟硬件升級(jí)換代，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能化、現(xiàn)代化與集中化。就發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，工業(yè)設(shè)計(jì)逐漸不需要花費(fèi)太多精力和時(shí)間學(xué)習(xí)多種軟件建模和渲染技術(shù)，可以將更多精力集中到設(shè)計(jì)創(chuàng)造階段，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)綜合效果。

3D打印技術(shù)分析

1.技術(shù)原理

3D打印技術(shù)基礎(chǔ)為CAD/CAM技術(shù)、激光技術(shù)、機(jī)械工程、計(jì)算機(jī)數(shù)控技術(shù)、分層制造技術(shù)以及精密伺服驅(qū)動(dòng)技術(shù)等，為一種先進(jìn)的制造技術(shù)。將計(jì)算機(jī)三維數(shù)據(jù)模型確定為藍(lán)本，通過(guò)軟件將其分解成若干曾平面切面，然后通過(guò)數(shù)據(jù)控成型系統(tǒng)利用熱熔噴嘴和激光束等將可進(jìn)行粘合的材料進(jìn)行逐層堆積粘結(jié)，通過(guò)疊加成型，最終得到所需產(chǎn)品。

2.技術(shù)應(yīng)用