人工智能市场研究

目前不同行业在智能制造方面，有很多优秀的解决方案和案3363373164例分享一个工业混流制造方向的智能制造智能制造-玻璃加工-混流制造华域云脑方案玻璃加工具有在不改变生产组织方式的前提下，在同一条流水线上同时生产出多种不同型号、不同尺寸、不同数量的产品的特征，属于典型的混流制造。相对于单一产品流水线而言，混流生产系统既可以大批量生产标准产品， 也可以按照客户订单生产小批量非标准产品，因而具有更高的灵活性，可满足客户对 产品的多样化需求，使企业快速响应市场变化。随着经济发展、消费升级混流制造将会变成制造业普遍采用的一种生产组织方式，具有广阔的应用前景。因此混流制造一致是生产、学术研究的重点，但是过去玻璃加工领域的研究方向主要集中在单机设备的改进上，试图在单机设备上一次完成玻璃深加工的所有工序；也取得了一些成果，目前全球范围内有Bottero、Intermac、Bavelloni三家公司生产高速数控玻璃加工中心控制系统能够全自动实现钻孔、切割、粗磨、精磨、抛光加工，但也没有完成玻璃加工的所有工序，且售价昂贵。针对玻璃加工业行业没有功能完全的玻璃加工控制系统，不能一次完成全部的玻璃加工工序，设备整体应用的局限性大，劳动强度大，产品加工效率相对较低等问题。华域云脑提出了一种针对玻璃加工企业的智慧工厂方案，将各个设备、工序连接起来进行统一调度和管理从而达到减员、增效、提升品质、辅助决策等目的。智慧工厂采用传感技术、通信技术、工控技术，以RFID-MES、VMS（电子看板）、ERP、大数据统一决策系统为核心，实现玻璃加工的生产信息化、管理精细化、调度统一化。方案特点如下：(1) 生产信息化/自动化：实现切片、磨边、钻孔、钢化、夹胶、镀膜、中空、包装八道工序的全自动，降低生产成本，提高加工效率。(2) 管理精细化：将RFID系统、设备控制系统、MES系统有机集成，实时反馈产品加工信息、现场异常信息、设备信息，形成完整的反馈控制系统。(3) 调度统一化：基于产品加工状态、工序状态、设备状态等现场信息实现订单、设备的统一调度，同时引入深度学习算法使得调度结果最优化。南京华域云脑信息科技有限公司

人工智能未来的发展之路！

现在的中国不仅是军事强国，而且不断的在向科技强国靠近，随着人工智能热潮的到来，我国已经在这方面取得了很大的进步，同时还有很大的空间可以发挥，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我国的发展前景还是很乐观的。在刘庆峰写给科大讯飞的一封信中就明确的写到人工智能AI在中国以后的发展前景，其中提到了未来二十年之后科大讯飞的三大发展趋势，说明了人工智能将在未来十年之内就能够很大的改变人类生活的方方面面，小到日常生活，大到我们国家科技方面，无处不存在着人工智能的影子。前一段时间，5G技术的问世也将能够助推我国人工智能技术的发展，将其再次推向一个高潮，在未来的时间内，相信语音交流方式成为我们日常生活中的最主要的方式，这将不仅能够推动我国产业链的发展，而且在人们日常的生活工作中，更加快了人们的工作效率，提高了人们的生活水平质量，让我们的生活中处处都能够体现出科技化，智能化，给我们的生活提供的便利条件。除此之外，人工智能技术将会的运用到农业和工业方面，不能说这些高科技只是使用到一些高端的领域，我们还可以让他更加的亲民化，的走向老百姓的生活当中，推动农业更进一步的发展，给他们在种田的时候提供的便利。相信我们的祖国将会越来越强大，人工智能定技术更加的成熟。

趋势一：人工智能与物联网结合，给人们生活3433633532带来方便人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程。简单的说，就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器，这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。总体而言，它是为了让人们的生活更加方便而服务的。比如智能家居，智能厨房，将厨房的所有电器连在一起，通过一块电子屏幕就可以操作各种家电，给厨房的使用带来了便利。比如停车场无感支付，智能识别车牌号，将支付软件和车牌绑定，实现停车场的通行顺畅，节约了车主大量的时间成本。相信在未来人工智能会应用到场景里，给人们带来便利。趋势二：自主学习成为人工智能的终极目标目前，大家听得最多的可能是早某一领域人工智能通过深度学习之后，会逼近人类专家顾问的水平，这个学习的过程也是大数据的获取、积累和输入。其实，让AI“大脑”变聪明是一个分阶段进行的过程，第一阶段是机器学习，第二阶段是深度学习，第三阶段是自主学习。只有达到自主学习的阶段才会更加贴近人类智能的水平。趋势三：人工智能将对劳动力产生冲击，影响就业事实上，人工智能抢走劳动者饭碗的事件已经在全球上演，阿里的无人超市已经实现自动收银，随着此类智能收费的推广，消费者可以自己缴费，超市、商场、停车场、小区、高速公路收费站的收银员将逐渐被替代。马云在一次大数据峰会上说过：“如果我们继续以前的教学方法，我可以保证，三十年后我们的孩子们将找不到工作。”阿里巴巴在电商领域的对手，京东集团董事局主席刘强东也曾表示：“五年后，给你送货的都将是机器人。”这样清醒的认知让每个人都感受到压力，但事实上，人工智能对就业的积极影响超过负面冲击，简易工作被取代之后，相继而来的是大量劳动力的释放，人类技能的升级才是重点，人才也会被分配到合理的岗位。也许对于人工智能的发展人们还是会有担忧，无法判断人工智能是充满灾难的潘多拉魔盒还是帮助人类发展的高速列车，但人工智能的探索是永无止境的，它终将改变世界，相信未来可期。

　近来，业界上游对人工3361326237智能领域颇为青睐。从去年以来谷歌收购多家机器人公司以及今年1月收购以算法著称的DeepMind公司，到近期IBM收购Cognea公司助力沃森系统，百度宣布“百度大脑”计划并斥资3亿美元建硅谷研发中心，此外，微软、脸谱也在AI领域投入重金。上游在该领域的系列举动或暗示互联网信息产品人工智能化水平有望大幅提升并成为业界下一个增长点。　　业界素有“风向标”之说，IBM、谷歌、微软、苹果、三星在人工智能领域皆有布局，IBM的深蓝、沃森系统，谷歌的google now，微软的Cortana、苹果的Siri等等，谁才是AI风向标？这不是我们今天关注的重点，就像当年乔布斯拿起金钥匙，率先开启了移动互联网黄金时期的大门，这并不是说没有乔布斯就不能成事，这件事迟早能成，谷歌和微软也在盯着做，谁先谁后的问题，这是趋势。如今移动互联网厮杀未毕，人工智能暗流又起，其能否成为下一个业界增长点？且听笔者细说。　　计算机科学发展的必然要求　　作为计算机科学-应用计算机科学下的一个分支，人工智能涵盖的范围十分广泛，它包括机器的学习、演绎、推理和解决问题的能力。事实上，一部计算机科学的发展史就是人工智能史。比如我们从操作系统的角度来看人工智能，操作系统主要解决人机交互的问题，从最早的命令行输入界面，到直观的图形鼠键输入界面，再到如今的图形触控界面，每一次里程碑的发展都使人机交互更为便利。再如计算机语言的发展经历了机器语言、汇编语言、高级语言，每一次进步都意味着计算机语言更接近于人类语言。从计算机科学各个领域发展历史我们即可看出，用人的逻辑思维与机器进行交互，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势。　　大数据为人工智能化水平的提升提供了可能　　笔者在前面文章中曾提起，互联网产品与技术的景气同任一科学技术一样，必须依赖天时的作用，这里的天时指的是时效性。任何思想、设计超前或滞后的产品都将不被市场所认同，甚至不被时代所认可。为什么乔布斯的理念在上世纪80年代遭遇冷漠，却在2000年后大获成功；为什么Web2.0的提出是1999年，却在2004年才广泛应用？时效性在里面扮演了很重要的角色。　　人工智能其中的一个研究方向是依赖于统计学、博弈论等数学方法，这些方法处理的信息包括人机交互的行为、人为编辑的知识等等，这些信息的数量决定了人工智能实现的程度和人工智能化水平。譬如，人工智能的发展初期就像一个刚出世的婴儿，婴儿的大脑如同一张白纸，他必须学习尽可能多的知识来适应母体外的生活并掌握与其他人交流的方法。大数据技术为人工智能化水平的提升提供了这种可能。无独有偶，大数据也经历了由低潮到兴起的过程，其虽于上世纪80年代就早已提出，但由于当时计算机技术以及互联网上有效数据量的局限，并未得到广泛应用。然而根据统计，至2013年底全球互联网每年产生数据流量已超过700艾字节(700×10的18次方)，如此庞大的数据量成为AI运用大数法则实现精确数据定位的天然条件，也必然能够大幅提升机器的人工智能化水平。　　可穿戴智能设备兴起为人工智能发展供应多元渠道　　前面所言，计算机科学的发展要求只是理论必然，人工智能成为业界新增长点还必须依靠市场的力量。近年来，得益于移动互联网所形成的规模经济作用，品种繁多且功能各异的可穿戴智能设备也从概念走进人们日常生活。从某种意义上讲，智能可穿戴设备的价值并非在于其设备形态，而是人们所希望获取到的信息，它的功能相当于人体器官的延伸，由于同身体接触紧密，具有人工智能的可穿戴设备则更受人们欢迎。　　可穿戴智能设备领域整体仍处于概念和设计阶段，但实物产品呼之即出，从上游巨头在该领域的布局重量来看其市场前景可窥一斑。尽管人们购买可穿戴智能设备的动机不一，但其确实为人工智能走进民用领域提供了多个渠道。　　人工智能的理想与现实差距产生驱动力　　大多数人对人工智能的认识来自于科幻小说、影视作品，在他们的印象里，作品中的机器人能够像人一样工作、思考，甚至产生感情。但现实中，人工智能的发展水平还处于比较低的阶段，现有的科学技术和文明程度还远未能够使机器具备人的全部思维逻辑，尽管深蓝、沃森在某些方面已超越了人类极限，但与科幻作品中的机器人依旧差别甚大。于是乎，理想与现实之间的差距就会产生驱动力，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势，也是人类文明前进的一大课题。　　最后说一个题外话。人工智能在哲学、伦理方面一直存在颇多争议，有人认为人工智能的发展并非好事，且风险巨大，或将造成人类某些功能的退化。笔者认为此观点并非毫无道理，但任何事必然有两面性，人工智能能够代替人类完成部分工作而不是全部，人类也绝不会因此退化，而是将精力从事于别的或是新的领域，从而开发出新的文明；另外，人工智能永远无法具备人类的另一种思维——想象力。

今年以来，各地纷纷出台人工智能产业发展政策，“人工智能+”产业应用已经成为经济增长的新引擎。6月26日，为推动人工智能产业发展迈上新台阶，在深化融合应用的同时，我国还将突破核心技术，引导人工智能产业技术创新体系建设，加快打造一批人工智能产业集群，完善政策体系，构建人工智能基础支撑平台。我国人工智能市场规模今年以来，广东、天津、辽宁、黑龙江、福建、四川、安徽等多个省市已经相继发布了人工智能规划。比如，安徽省日前发布的新一代人工智能产业发展规划明确提出，到2020年人工智能产业规模超150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年，我国人工智能市场规模达到了216.9亿元，比2015年增长了52.8%。预计2018年将达到339亿元，到2020年将超710亿元增长超2倍。人工智能发展趋势分析我国提出的智能化标准提案已经成为全球首个面向智能制造服务平台的国际标准。人工智能技术已经成为推动移动互联时代向智能互联时代转变的重要驱动力量，“人工智能+产业应用”也成为经济增长的新引擎。“人工智能+制造业”仍是人工智能发展的重要落点。2017年12月，我国出台《计划》，以信息技术与制造技术深度融合为主线，明确了未来三年产业发展的重点和目标。随着人工智能算法、智能语音与计算机视觉、智能驾驶等领域的不断发展，人工智能企业将加速崛起。下一步，在突破核心技术方面，将引导人工智能产业技术创新体系建设，夯实智能传感器、人工智能芯片和基础软件等产业核心基础;在深化融合应用方面，将培育推广智能制造新模式、新业态，推进产业智能化升级;在打造产业集群方面，将强化部省合作联动，加快打造一批特色突出、辐射带动作用明显的人工智能产业集群;在完善政策体系方面，将建立人工智能标准、测评、知识产权等服务体系，推动建设行业训练资源库、标准测试数据集和开放平台，构建人工智能基础支撑平台。

诞生1940s-1950s1950 阿兰·图灵（Alan Turing）发表论文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，预言创造出具有真正智能的机器的可能性，提出图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，则称这台机器具有智能。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。1951 马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·爱德蒙（Dean Edmunds）打造了第一个人工神经网络。1956 约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯会议上首次提出“AI”术语。此次会议也被视为人工智能正式诞生的标志。发展1950s-1960s1956年，达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。1957 弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器“perceptron”，成为后来许多神经网络的基础。1958 约翰·麦卡锡（John McCarthy）开发编程语言Lisp，至今Lisp仍是人工智能研究中最流行的编程语言。1959 约翰·麦卡锡提出“AdviceTaker”概念，这个假想程序可以被看作第一个完整的人工智能系统。1964 丹尼尔·鲍勃罗（Daniel Bobrow）开发了一个自然语言理解程序“STUDENT”。低谷1960s-1970s20世纪60年代中期，人工智能开始遭遇批评，研

可以归纳的三个层面：第一，通过人工智能背后的大数据分析，能够对于目内标消费群体进行更为精准地获知，容画像以及具体的针对性的数据支撑决策。第二，通过人工智能技术，能够为营销提供7×24小时的，全方位的，全天候的，跨地域，跨空间，跨时间的服务能力，和售前支撑能力，只为整个销售能力提供，奠定了坚实的基础。第三，人工智能技术在结合移动互联网对用户的分析数据抓取，能够对营销之后，用户的消费行为，决策过程使用模式，心理要素进行更加全面的跟踪分析研究，从而从消费心理学的角度，支撑市场营销的决策。

人脸识别、语音识别是人工智能应用最为人熟知的两个领域。智能音箱、人脸门禁也已经走进不少人的生活。去年大火的无人货柜，则用到了“物品识别”技术。接下来，人工智能推广应用会怎么走？靠算法的不断提升吗？海康威视高级副总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度会无限逼近100%，但永远无法达到。随着‘准确率’提升，最后竞争的是场景落地能力。”码隆科技首席科学家黄伟林也认同这个说法。码隆科技是一家聚焦于“物品”图像识别的公司，无人货柜是其主要应用场景之一。“在物品识别领域，目前难点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合，这是一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。”“现实购买场景复杂，商品品类太多，增加了数据标注以及类别定义的难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于难度小或者刚需的环节。比如减少‘货损’是刚需，我们就在收银环节帮助识别货物与条码能否对应；无人零售柜则由于商品品类有限，识别难度降低。”黄伟林说：“目前来看，大家是想找一个好的应用场景，不断迭代算法和数据，教育市场，培养用户。”除了人脸识别、语音识别等主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们把设备放到工厂之后，就能根据设备发出的噪声，判断设备的磨损情况或者其他故障。是不是要加润滑油？车床刀具磨损程度如何，什么时候更换？等等。”硕橙科技创始人谭熠说。人工智能还能参与到创意活动中来。据了解，已经有音乐人工智能伴奏系统在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习，找到相对固定模板，然后通过套用模板进行“创作”和演出。随着应用场景增多，如何判断不同领域与人工智能的结合成熟度？“有一些指标，首先是基础设施情况，包括算法的成熟度、行业数据完善程度等。”上海临港国际人工智能研究院最近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》，据其副院长李笙凯介绍，“一些领域如农业、教育，行业解决方案的个性化程度比较高，工业领域则面临设备核心数据获取难的问题，医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查等数据，因此较难应用人工智能。”而金融等领域由于基础设施完善，积累了大量的用户行为数据、表现数据，与人工智能结合较好。“目前来看，应用最成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安全、家居、零售、交通、医疗等。”李笙凯说。随着人工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根，细分领域内领军企业如商汤、地平线等公司已获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期验证。”