2018年中国人工智能行业研究报告解读(一)

发布于:2021-10-25 18:33:47

  *日,著名IT咨询公司艾瑞咨询(http://www.iresearch.com.cn/)针对中国人工智能行业的发展发布了“2018年中国人工智能行业研究报告解读”(http://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3192&isfree=0), 报告从:


    人工智能的行业概述人工智能典型技术剖析人工智能应用场景人工智能经典案例人工智能行业发展趋势

以上五个方面对中国人工智能的技术,应用以及产业发展进行讨论。


在本次博客分享中,我讲总结下本报告关于人工智能应用场景的讨论。


1. 金融领域


1.1 人脸识别技术已经广泛应用于基础的银行业务场景(远程开户,无卡取现)以及相应的银行安全服务场景(不同工作人员可以进入不同的权限设置的区域等)。里面涉及的技术包括人脸的“1:1”识别(用于身份确定)和“1:N"识别(用于确定特定的群体)。


1.2 反金融诈骗技术,相对于以往的只是在用户登录上面的反诈骗判定方法(如登录时间,IP, 登录类型等),现增加了基于用户的户图关系分析(社交关系,资金关系)以及刻画用户的消费肖像等方案,来识别出模式不明显的金融诈骗模式


1.3 在简单的金融投资领域,机器可以取代传统的投资顾问制定简单的组合投资策略(根据用户的特征制定相对应的投资理财计划)


1.4 不可以取代数据分析师,但是可以最大限度的提供快速,全面的讯息帮助分析师制定理财计划,同时配合一定的可视化手段,更好的协助分析师为客户提供服务。?


2. 公共安全领域


2.1 利用计算机视觉,语音识别等多项技术可对人脸,指纹,虹膜,掌纹,指静脉,声纹,步态等多种生物特征进行身份识别,实时预测预警,研判,切实增加公安的认知、预测和决策能力。


2.2 车站,卡扣,地铁站,机场等地点的人脸识别将有效的提高公安的治安布控。


3. 教育领域


3.1 深入学*的核心环节,目前已经摄入机器学*的环节包括


  3.1.1 学*管理(拍照搜题,分层排课,学*伴随机器人,判断学*态度)


  3.1.2 学*测评(口语测评,组卷阅卷)


  3.1.3 教学辅助(作文批改,作业布置,虚拟场景展现)


  3.1.4 教学认知思考(规划学*路径,推送学*内容,侦测能力缺陷,预测学*进度)


3.2 学*和教育过程的自适应化,包括自适应的学*内容开发,自适应的教学系统,自适应的作业系统,自适应的测评系统。


4. 泛信息处理领域?


人工智能以及从人与信息交互的各种领域改变了传统的交互方式,如下:


4.1 信息输入:智能拼音输入,语音输入,OCR识别


4.2 信息的表达:机器翻译,新闻内容的自动生成,视频摘要的生成,有声阅读(语音合成技术)


4.3 信息的检索:搜索结果的准确度还在提高


4.4 信息的分析:舆情分析


4.5 信息的分发:推荐算法的普及和应用


5. 医疗领域的应用场景


5.1 语音录入病历


5.2 医学影像的分析


5.3 综合性诊疗,也称虚拟医生,利用NLP, 知识图谱,计算机视觉等技术,综合病人各维度的特征来辅助进行推理以及诊疗,该技术仍然处于早起研发阶段。


5.4 健康管理系统


5.5 医学机器人


5.6 医学药物的研发


6. 工业制造领域


人工智能可以在 设备健康管理,智能质检,参数性能优化以及3D分拣技术上,大幅度的提升现有的工业制造过程的效率以及降低相关的成本。


7. 手机及互娱领域的场景


这个场景是目前大部分厂商最愿意尝试的领域,一个是需求直接而且广泛,第二开发成本相对的低,总结来说就是性价比极高,目前广泛出现的场景有:


7.1 语音助手:语音操控手机,电脑操作系统,家具电器,车辆。


7.2 机器翻译


7.3 文字的只能识别


7.4 听歌识曲


7.5 手机刷脸解锁,支付


7.6 拍照优化,只能的识别排场场景,选择相关的参数优化


7.7 相册分类


7.8 影像的优化,根据人的特点自动修图


7.9 AR 特效


7.10 影像的内容审核以及分类(帮助对黄色暴力进行过滤以及个性化的推荐)


8. 零售领域


这个领域主要建立在 人工智能 + 运筹优化的应用,目的是切实提高零售全链条的资产配置效率,为企业来提高效益同时又给消费者带来更切实的购物体验。


优化的环节包括


8.1 入库:入库策略上,对易损商品进行预包装的增值服务,在销售面,设置合理的库存值,同时不断的跟踪实际销量不断的调整库存。


8.2 仓储优化:包括货物摆放优化,分拣分配和路线的优化


8.3 出库:货运配送的跟踪


对于这个领域,因为可能不是我们公司的强势部分,所以不予很大的扩展


9. 交通出行领域(涉及到智慧城市)


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9.1 交通灯智能配时


9.2 共享单车的智能调配


9.3 航空领域的优化,包括航空网络, 客运货运的收益协调(也需要和运筹学结合)


9.4 驾驶辅助,传统的包括车道偏离预警,主动刹车系统,现在新增包括,疲劳检测,语音助手。


9.5 自动驾驶系统


  9.5.1 自动驾驶的货车高速行驶的场景


  9.5.2 低速摆渡车的场景


  9.5.3 特殊专业车辆(洒水车等)


  9.5.4 自动泊车系统(车位识别,全景识别等)


10. 智能客服场景


目前的只能客服系统,还是集中在以“问题”为中心。如果想进一步提升,机器的语义理解依然需要进一步提升(举个例子这里,同一个问题,用不同的词汇和语序提问,机器是否可以识别),同时,智能客服未来会增加语音接口,完成类似于语音助手来协助客户。


11. 智能家居场景


11.1 利用语音交互与家具环境形成交互。


11.2 儿童机器人,对于小孩的陪护,教育功能


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以上是我对该行业研究报告中提出的人工智能使用场景的大概的总结,内容可能不够全面,待以后慢慢补充。


如果需要下载行业报告电子版的,请联系我。或者直接去我在文头提供的网址处自行下载。


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转载于:https://www.cnblogs.com/chenyusheng0803/p/8908554.html

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