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关于人工智能的热门技术以及关键词的影响力

本文作者:FUTUREAI 2018-11-13 10:03
导语: 人工智能技术市场方兴未艾。它的热量已被大肆宣传或媒体关注所覆盖。我不知道有多少初创公司开始使用人工智能技术,而互联网巨头则急于购买高性能技术公司。人工智能和技




人工智能技术市场方兴未艾。它的热量已被大肆宣传或媒体关注所覆盖。我不知道有多少初创公司开始使用人工智能技术,而互联网巨头则急于购买高性能技术公司。人工智能和技术应用的投资也显着增长。

去年Narrative Science的一项调查发现,38%的公司使用人工智能技术,估计到2018年它将增长到62%.Forrester Research预测2016年人工智能投资将比2016年增加300%以上IDC估计人工智能市场将从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元。

“人工智能”一词诞生于1955年,是计算机科学领域的新篇章。它包括各种技术和工具,其中一些是经过时间考验的,其中一些是新创建的。为了帮助了解哪些技术受欢迎并被扫除,Forrester今年发布了一份关于人工智能的技术雷达报告(主要面向应用开发专业人员),这是一份针对13家科技公司的详细报告。仍然希望使用支持人类的技术做出决策。为了帮助您记住人工智能开发之路,我们编制了十大最受欢迎的人工智能技术和2017年人工智能的十大关键词:

 

十大最受欢迎的人工智能技术

1.自然语音生成

从计算机数据生成文本。目前用于客户服务,报告生成或总结商业智能见解。供应商:Attivio,Automated Insights,Cambridge Semantics,Digital Reasoning,Lucidworks,Narrative Science,SAS,Yseop。

2.语音识别

将人类语音转换成有用的计算机应用程序目前用于交互式语音响应系统和移动应用程序。供应商:NICE,Nuance Communications,vbOpenText,Verint Systems。

3.虚拟代理

根据Forrester的说法,这项技术是“当前媒体的宠儿”。从简单的聊天机器人到与人类交互的高级系统。目前可在客户服务和支持岗位上使用,它也可以被视为智能管家。供应商:亚马逊,Apple,Human Solutions,Assist AI,Creative Virtual,Google,IBM,IPsoft,Microsoft,Satisfi。

4.机器学习平台

提供算法,apis,开发和培训工具包,数据和计算,以设计,培训和部署应用程序,流程和其他计算机的模型。目前广泛用于企业应用,主要涉及预测或分类。供应商:亚马逊,Fractal Analytics,谷歌,H2O.ai,微软,SAS,Skytree。

5.ai优化硬件

图形处理单元(GPU)和专门设计和架构的设备,可高效运行面向对象的计算。目前,它在深度学习应用中主要是不同的。供应商:Alluviate,Cray,Google,IBM,Intel,NVIDIA。

6.决策管理

将规则和逻辑插入人工智能系统的引擎中,以进行初始设置/培训以及持续维护和调整。经过验证的技术,通常用于各种企业应用程序,以协助或执行自动化决策。供应商:Advanced Systems Concepts,Informatica,Maana,Pegasystems,UiPath。

7.深度学习平台

一种特殊类型的机器学习,由具有多个公共层的人工神经网络组成。目前主要用于正式识别和分类应用程序,它可以支持大型数据集。供应商:Deep Instinct,Ersatz Labs,Fluid AI,MathWorks,Peltarion,Saffron Technology,Sentient Technologies。

8.生物识别技术

允许人与机器之间更自然的交互,包括但不限于图像和触摸识别,语音和肢体语言。目前主要用于市场调研。供应商:3VR,Affectiva,Agnitio,FaceFirst,Sensory,Synqera,Tahzoo。

9.机器人过程自动化

使用脚本和其他方法自动化人类活动以支持有效的业务流程。当前用于执行任务或过程的成本太高或太低效。供应商:先进的系统概念,自动化的任何地方,蓝色棱镜,UiPath,WorkFusion。

10.文本分析和NLP

自然语言处置(NLP)使用和支持文本分析,并通过统计和机器学习促进对句子结构和意义,情感和试验的理解。目前用于勒索检测和安全,通用自动化助手以及用于发现非结构化数据的应用程序。供应商:基础技术,Coveo,专家系统,Indico,Knime,Lexalytics,Linuamatics,Mindbreeze,Sinequa,Stratifyd,Synapsify。

2017年人工智能10个关键词

1.芯片

根据人工智能协会发布的《中国人工智能创新应用白皮书》,从1986年到2007年,全球单日信息存储可增加约120倍。在数据生成方面,估计到2020年将达到44ZB。 2009年,这是44次。数据量的增加伴随着芯片工业的蓬勃发展。

在这条轨道上,有智能设备制造商,云计算提供商和传统芯片供应商。苹果,微软和谷歌都在为人工智能和其他工作负载开发自己的处理器,其目标是在没有云处理的情况下压缩算法。大数据,人工智能,高性能计算和分析越来越多地转向GPU。这一趋势使Inway成为重要的参与者,也为AMD注入了新的活力。英特尔正在将其计划从个人计算机转移到数据中心和物联网。

此外,不应低估一些更垂直分割的初创公司的表现。

最近,人工智能芯片公司如Cambrian,Horizon,Shenjian,Kneron和鲲云技术都获得了融资。新一代计算芯片可以提供更强大的计算能力,在集群上完成的分布式计算可以帮助人工智能。该模型适用于较大的数据集。

2.智能扬声器

与传统扬声器相关的智能扬声器不仅是声音产品,还是涵盖内容服务,互联网服务和语音交互的智能产品。它们不仅具有WiFi连接,还提供内容服务和信息查询,如音乐和有声读物。诸如在线购物之类的互联网服务也可以连接到智能家居以完成基于场景的智能家居控制。

结果,2017年成为“100箱战”的一年,智能音箱的激烈战斗从国外燃烧到了国内。目前,有三种主要类型的公司进入中国市场:

一个是由喜马拉雅“小雅”代表的内容基因公司。它们最接近“传统扬声器”,但内容的智能回放增强了用户在收听场景时的互动体验。

第二个是“聪明的公司”,包括Rokid,提问,Broadlink等等。在他们的产品中,音乐内容只是众多功能中的一种。更多亮点是语音交互和与智能家居的连接。

第三是“大公司”,如小米,阿里,京东和联想。他们背后有巨大的商业生态。

3.医学影像

今年11月15日,科技部发布了首批全国新一代人工智能开放式创新平台列表,其中包括基于腾讯的医学影像诊断平台。

近年来,AI + Medical一直是资本投资和新业务扩张的热点。关注医学成像有两个原因:

医学成像是所有主要疾病和治疗的入口和基础。放射科医生是医疗行业中最稀缺的人;人工智能技术的中心是——。深度学习是分析图像数据的最佳选择。通过这种方式,图像识别技术已成为最有可能在医学领域领先的技术。

在短期内,目前AI +医学影像的商业形式必须是B,而在竞争的早期阶段,渠道为王;从长远来看,To C也有很大的商机。随着技术的成熟,患者可以在将来自由选择。 AI医疗供应商的产品已经停产。

4.安全

目前,安全本身有两个主要特征:

首先,在传统的视频安全行业,经过多年的发展,已经积累了大量的数据资源,以满足基于大数据的算法模型训练的人工智能需求;

其次,安全行业的预先存在的预防,过程中响应和后检查功能与人工智能的算法和技术相吻合。

换句话说,人工智能在安全领域的应用主要受到图像识别,大数据和视频结构等技术的阻碍。从工业角度来看,它主要用于公安,交通,建筑,金融,工业,民用等领域,其中以公安应用为核心。此外,AI +安全在预防和确保社会保障方面发挥着非常重要的作用。

目前,虽然人工智能在安全应用中具有良好的应用前景,但尚未达到实际应用阶段。应用程序中存在许多需要不时改进和处理的问题,例如恶劣的环境。合规性,对场景的理解有限,面部识别准确性等等。

5.语音互动

2017年,许多业内专家认为,“声音”将成为下一代人机交互的主要途径。这有三个原因:

首先,语音交互更自然,更方便;

其次,从文本互动的形式来看,彼此的发音可以让人感觉更多;

第三,基于智能语音交互,不需要停止APP和阅读器的点击操作,而是直接传递语音操作的特性,使其可以覆盖其他应用程序的入口,如阅读器,APP ,并成为一个新的入口。 。该门户网站将创新更多行业,如信息搜索和分发。

接触语音交互的公司包括人工智能机器人供应商,人机交互技术和渠道提供商,以及根平台支持和相关技术提供商:

1.人工智能机器人制造商主要包括小型机器人等智能机器人制造商,以及清华大学,中国科学院等人工智能技术研究机构和研究机构。

2.人机交互技术或渠道提供商包括Keda Xunfei,Jietong Huasheng,Cheyin.com和Spirit等语音技术提供商,以及SMS(移动,电信,中国联通)和QQ等效劳务提供商。

3.基础设施支持和相关技术提供商包括IDC,云计算平台,数据挖掘和其他技术提供商。

6.融资/购买

在整体趋势下,无论是国内还是海外,该技术巨头正在以内生人工智能研发的形式停止其在人工智能类别的积极部署,扩大直接投资,或收购人工智能创业团队。巨人队购买企业的原因只是为了抓住团队,专利和人才。同时,它也是对自身业务的补充,也是公司未来技术生态的规划和立足点。

除收购外,2017年的另一个热浪是融资。让我们来看看今年发生的重大融资事件:

2017年2月,三星和Nvidia联手投资AI智能语音助手SoundHound,获得了7500万美元的语音识别和搜索技术;

2017年3月,威利斯汽车公司从投资者那里获得了6亿美元的投资,如I High Imitation 高仿DG Capital和Gaochun Capital,用于自动驾驶和辅助驾驶;

2017年3月,Geek + Technology通过智能机器人从Volcanic Stone Capital和其他投资者那里获得了1.5亿美元的投资;

2017年4月,上塘科技通过计算机视觉技术获得了6000万美元的资金投入;

2017年5月,神剑科技通过处理器/芯片从高淳资本等投资者手中收购了数千万美元的投资;

2017年10月,Horizon Robot从英特尔投资,嘉实投资和其他资本家手中收购了近1亿美元的A +融资。

7.人才活动

2017年AI级员工活动:

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8.政策

自国务院于今年7月发布新一代人工智能《以规划》以来,各地区一直在加强从不同层面部署人工智能相关政策。

今年10月,北京正式发布中关村国家自主创新示范区人工智能产业发展行动计划(2017-2020)》》;

11月14日,上海发布了关于在该市实施新一代人工智能》的《。建议到2020年,重点行业将超过1000亿元。

11月18日,被称为“中国光谷”的武汉东湖高新区发布了第一个区域性《促进人工智能产业实施多项政策》,并发布了东湖高新区《人工智能智能产业规划》未来三年,公司将成立人工智能产业,以最低资金2亿元开展专项资金。同时,“国字号”的人工创新开放式创新平台也在发布。

11月15日,科技部宣布成立新一代人工智能开展规划推广办公室,并发布首批全国新一代人工智能开放式创新平台清单:依托百度建立新一代人工智能自动驾驶国家开放式创新平台,依托阿里巴巴云公司为城市大脑国家建立新一代人工智能开放式创新平台,依托腾讯建立新一代人工智能开放式创新医学形象国家平台,依托建立新一代人工智能开放智能语音国家创新平台。

这些迹象表明,人工智能政策正在从中央政府传递到中央政府,人工智能政策正开始从上到下发酵。中国已进入人工智能产业的“黄金时期”。据估计,未来将发布更多的中央政策文件,以形成更多积分。发布的场景。

9.智能制造

在一份名为《工业4.0——未来消费者和制造业展望》的报告中,波士顿咨询集团指出,以云计算和大数据分析为代表的新技术将带来中国15%的制造效率。 - 提高25%。

智能制造是基于互联网的物联网意义上的企业和社会制造的整个过程。它进一步将工业4.0的“智能工厂”,“智能消费”和“智能物流”扩展到“智能消费”。在整个过程的智慧,如“智能服务”,只有在这些意义上,我们才能真正实现我们所面临的前所未有的局面。

在过去的一年里,各大制造企业都专注于各级智能制造,重塑其制造业的全球竞争优势,并推出了一系列模型公司,网络物理系统,工业机器人,先进的测量和规划。智能制造项目和智能制造系统集成的关键要素阻碍了系统支持“AI +制造”的新竞争力。

10.场景创新

随着社交和云技术的不断融合,移动设备变得越来越紧密,人工智能技术已经开始从技术平台转向工业平台,现场的价值变得越来越重要。我们通过场景意识进入快速有效的方式。处理问题的“场景时期”。如何完成人工智能场景以及“人工智能期”和“情景期”的分离是2017年和未来人工智能发展的重要前提。

另外,人工智能的发展离不开技术的不断创新,与现场的创新密不可分。场景创新是人工智能的催化剂。当人工智能技术达到一定水平时,如何将更多的人工智能技术转化为前端用户服务,如何刺激商业应用的需求,对发明供应的需求将成为未来人工智能的重要方向。


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