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洋葱养生网jkcp.atmpy.com  2021-10-13  食疗养生
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  尽管理想的人工智能指的是通过技术创造“类人”的机器,其具备人的感知能力、表达能力和思考能力。这个概念是由约翰·麦卡锡在1955年提出。受技术局限目远不能达到这一目的。

  上,目前的人工智能指的是技术能够训练机器掌握某项“近于人”的能力,将人最基础最单一的繁杂事务中解放出来,作为工具提高人的生活和体验。这是目前学术界和工业界共同努力的方向,伴随技术的发展已经取得了一定的成果。

  本期的智能参,推荐来自易观智库的报告给您,从中以了解到人工智能各细分领域的概况,以及其所涉及到的技术范畴中机器视觉领域全球公司的布局与未来趋势。如果想收藏本文的报告全文,以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“CV”下载。

  从技术架构上来看,人工智能需要基于大据进行海量识别训练,对其计算性能和存储性能都在硬件层面上提出了严峻。基于机器学习/深度学习算法,人工智能常见的应用方向在于图形图像识别(括机器视觉技术)、自然语言识别(括语音和语义),并在人机交互方面也有应用。在基础上,人工智能掌握了“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力,才能向用户层面演变出更多的应用型产品。

  且搁置争脑手术后容易得癫痫病吗论这样的分类是否恰当的问题,但对于各领域公司数量与融资水平我们可以得出一些趋势上的结论。

  机器学习算法层面的创业公司依然是人工智能领域占比的细分方向,也最受资本追捧。但对于其在应用层面上异军突起的创业公司数目,我们认为是智能行业、互联网行业,甚至全行业对人工智能的需求在加深,当然我们无法判断这其中少题材炒作的泡沫存在。

  自然语言处理方向创业数量庞大,这一领域用户最为熟悉,技术发展对成熟,业界大公司也非常多。但其创业公司平均融资额1100万美元,属人工智能领域融资额较低的细分方向。尽管如此,该方向的通用类技术创业公司为整个人工智能细分方向中创业公司最多的分类。我们建议在自然语言处理方向上的创业公司,尤其是定位在应用层面上,需要深思熟虑自身的商业逻辑,才能有望获得资本的青睐。

  机器视觉方向的创业公司数目不算很多,但平均融资额相对较高,这样的表现体现出了该领域,在市场上的稀缺性,也体现出了资本急于在这一方向寻找重要投资标的。总体而言,机器视觉作为非常底层的技术,在智能行业的应用会非常广泛,市场空间也会相当广阔,但相关技术的深度造成该方向的门槛较高。

  在了解了人工智能的技术架构之后,我们即可明确整个人工智能产业链的参与者都青少年颠痫的危害有哪些企业。

  在底层上,除了云计算、数据服务、和运算处理供应商之外,还包括网络运营商,传感器企业及操作系统企业。

  在算法和识别技术层面,我们熟悉的国内外公司都包含其中,包括IBM Watson、大讯飞等等。

  进一步向上到行业应用这一层面,人工智能所关联的领域则更加广泛,包括机器人、无人驾驶、无人机、智能居、可穿戴设备等等。

  信息采集(大数据):计算机识别的图像一类为静态内容,以图片为主;另一类为动态内容,包括视频和实景,其中实景需要利用传感器技术进行采集编码。

  目标检测特征定位及提取(模型训练):将采集到的信息进行检测、关键点定位及特征提取,给定相应的数据和标签提交到 学习平台进行训练,提高识别的精度。

  人脸识别/图像识别(识别反馈):经过大量的训练之后,最终计算机给予相应的识别反馈信息,有人脸、物体、手势等。目前计算机识别停留在感知的表层,未来识别的广度与深度还需要进一步的挖掘。

  其中, 斯坦福大学视觉实验室主办的ImageNet ILSVRC大赛,在20郑州看儿童癫痫医院15年产生的冠军组其识别分类错误率就已经超过了人眼,仅为3.57%。

  关于各公司融资的详情,智东西在《重磅!中国人工智能/机器人/无人机创业公司100 智能内参》 中有详细分析,想复习可以戳这里。

  国外巨头自研和收购双管齐下布局,将视觉技术广泛应用于自身产品,并基于自身基因打造技术服务平台和新品类提升影响力。

  • 打造计算机视觉等多项技术的黑科技,包括Project Tango原型机、谷歌无人车 。

  • 收购案包括:欧洲某家计算机视觉公司用于无人机研究(未对外公布公司名称) 、Orbeus图像识别公司。

  • 收购案包括:Faceshift 实时动作捕捉技术公司、Metaio AR技术公司、Emotient 面部识别技术公司、Perceptio 图像分类体系技术公司。

  此外,我们还应该注意到华为在人工智能方向上的战略布局,其出发点也是基于自身产品进行功能试水,并将向企业级服务推进。想复习一下可以戳这里。

  计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新,安全/娱乐/营颠闲病人不能吃什么销成最抢落地的商业化领域。

  机器视觉在娱乐方面的应用在于有效迎合直播平台的前端用户体验和后端监管。

  机器视觉在营销方面的应用在于促进视频环境中广告主和用户间交互闭环的落地。

  计算机视觉还将逐步拓展服务和工商业等多重应用场景,并与等无人驾驶、VR/AR、生物科技其他技术融合共同推动创新型行业应发展。

  实际应用的价值以提升效率为主,并非取代,而是辅助作用,从业者需管理市场预期,耐心培育市场。

  计算机视觉创业投资成本巨大,行业壁垒高,对行业痛点的洞察以及对产品性价比的控制是影响商业变现的关键因素。

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