单位文秘网 2020-08-30 16:31:30 点击: 次
AI 生活类智能硬件领域调研报告
很多这样的智能硬件设备确实是一点 AI 的相关技术都
没有用到,靠的是传感器显示和人工程序设定。
「智能硬件
是通过软硬件结合的方式,对传统设备进行改造,进而让其
拥有智能化的功能。智能化之后,硬件具备连接的能力,实
现互联网服务的加载,形成云 +端的典型架构,具备了大数
据等附加价值。
」
目录 1.市场 1.1 AI 国内外大情况 1.2 AI 经历的时期和
当前所处的阶段 1.3 AI 在哪些生活领域比较火 1.4 有
哪些公司做得比较好 1.5 这些公司在 AI 上是如何布局的2.商业 2.1 商业模式 2.2 上下游产业链
3.产品 3.1 家居:智能音箱 3.2 医疗/可穿戴设备 3.3
交通:智能车载 3.4 教育:智能机器人
4.设计 4.1 人工智能时代带来的挑战 4.2 VUI- 一种新的交互方式 4.3 VUI 的设计原则和方法 1 市场 1.1 AI 国内外
大情况全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国
等少数国家,三国企业数量占总数的 65.73%;
中国人工智能企业数量主要集中在北京、广东及长三角(上
海、江苏、浙江)一带,占中国人工企业总数的 84.95%,四
川虽然数量不及以上地区,但明显高于其他省市。
美国 AI 布局全面领先,相比较而言,中国在基础元器件、
基础工艺等方面差距较大
政策方面,各国均在政策层面强调和推动人工智能的发展。
其中,美国侧重于研发新型脑研究技术;欧盟主攻以超级计
算机技术来模拟脑功能;日本则聚焦以动物为模型研究各种
脑功能和脑疾病的机理。
国内近几年也出台了相关扶植人工智能发展的政策,积极推
动人工智能在各个细分领域的渗透。
2016 年 5 月, 国家四部
委更是颁布《 “互联网 +”人工智能三年行动实施方案》 ,明
确提出要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产
品创新、提升终端产品智能化水平。
中国人工智能产业处于上升阶段
图片摘自:艾瑞咨询 -2017 年中国人工智能产业专题研究报
告
中国人工智能产业规模 2016 年已突破 100 亿,以 43.3%的增
长率达到了 100.60 亿元,预计 2017 年增长率将提高至
51.2%,产业规模达到 152.10 亿元,并于 2019 年增长至 344.30
亿元。基础支撑层主要由算法模型(软件)和关键硬件( AI
芯片、传感器)两部分构成;关键技术层主要由感知类技术
和其他深度学习应用构成;
应用场景层为集成了一类或多类基础应用技术的,面向应用
场景特定需求的产品或方案。
智能硬件主要为应用场景层。图片摘自:艾瑞咨询 -2017 年
中国人工智能产业专题研究报告
北京是人工智能创业重镇
42.9%的人工智能创业公司位于北京,而上海则拥有 16.7%
的人工智能创业公司, 15.5%位于深圳,而广州的人工智能
创业公司占比则为 7.7%。在北上广深之外, 浙江和江苏分别
拥有 5.4%和 3.6%的人工智能创业公司。计算机视觉是创业
公司最多的领域
中国人工智能创业公司所属领域分布中,计算机视觉领域拥
有最多创业公司,高达 35 家,紧随其后的是服务机器人领
域,有 33 家,而排名第三的是语音及自然语言处理领域,
有 18 家,智能医疗、机器学习、智能驾驶等也是相比比较
热门的领域之一。
1.2 AI 经历的时期和当前所处的阶段第三
次爆发的根本原因:计算能力,算法突破,数据井喷
直接原因:应用广泛,算法开源,投资活跃,政府支持
我们仍处于专用人工智能阶段目前的人工智能属于专用人
工智能,如计算机视觉、语音识别等,以一个或多个专门的领域和功能为主,目前正处于高速发展阶段,已取得较为丰
富的成果;
通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能,
关键在于自动地认知和拓展。目前正在研究人为地设计尽可
能多的功能的弱通用人工智能,但目前研究水平仍远远未达
到;
(相比专用人工智能只能理解特定领域知识和实现特定领
域应用,通用 AI 还有知识技能迁移能力、跨领域推理能力、
常识的认识与掌握、抽象能力的掌握)
超级人工智能是指具有自我意识,包括独立自主的价值观、
世界观等,与技术的发展不同,超级人工智能的基础是人类
对生命科学的全面深入的理解,目前仅存在于文化作品中;
1.3 AI 在哪些生活领域比较火 1.4 有哪些公司做得比较好
以上图片摘自:乌镇指数:全球人工智能发展报告 2016-产
业与应用篇
1.5 这些公司在 AI 上是如何布局的图片可点击放大查看 打造人工智能开源平台 AI 开源平台
是一个深度学习的工具箱,用户可以在其开放的平台上使用
其算法系统,获取开源代码。
布局人工智能芯片芯片行业虽然已有行业巨头 NVIDIA
和 Intel ,且技术壁垒极高, 但由于行业目前 AI 运算仍以 GPU
为主,并未出现大规模应用的人工智能定制类芯片, Google、
IBM 、乃至国内的中科院都在积极布局探索。
布局人工智能核心技术巨头们自身成立人工智能研究院
招募人才的同时,也在积极参股、并购拥有先进技术的 AI
公司。
2 商业 2.1 商业模式在人工智能平台化的趋势下,未
来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格
局,生态构建者将成为其中最重要的一类模式。
? 主导平台 +广泛场景应用
模式一:生态构建者——全产业链生态 +场景应用作为突
破口。关键成功因素:大量计算能力投入,积累海量优质多
维数据,建立算法平台、通用技术平台和应用平台,以场景
应用为入口,积累用户。
模式二:技术算法驱动者——技术层 +场景应用作为突破
口。关键成功因素:深耕算法和通用技术,建立技术优势,
同时以场景应用为入口,积累用户。
模式三:应用聚焦者——场景应用。关键成功因素:掌
握细分市场数据,选择合适的场景构建应用,建立大量多维
度的场景应用,抓住用户;同时,与互联网公司合作,有效
结合传统商业模式和人工智能。
在人工智能平台化的趋势下,未来人工智能将呈现若干主导
平台加广泛场景应用的竞争格局,生态构建者将成为其中最
重要的一类模式。
模式四:垂直领域先行者——杀手级应用 +逐渐构建垂直
领域生态。关键成功因素:在应用较广泛且有海量数据的场
景能率先推出杀手级应用,从而积累用户,成为该垂直行业
的主导者; 通过积累海量数据, 逐步向应用平台、 通用技术、
基础算法拓展。
模式五:基础设施提供者——从基础设施切入,并向产
业链下游拓展。关键成功因素:开发具有智能计算能力的新
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