盘点2019年AI行业十大关键词

资讯 4年前
1.95K

近年来,AI已成为资本市场追捧的宠儿,据最新发布的《斯坦福 2019 全球AI报告》了解,全球私有AI投资超过 700 亿美元,人工智能相关专业已经成为北美地区计算机科学博士生中最受欢迎的专业。在生活中我们也切实感受到了AI应用带来的改变,OFweek人工智能网编辑整理了相关的十大技术应用,一起来看看吧。

1.工业视觉

AI视觉系统在识别某一物体时,它们的侧重点是物体的纹理,而我们肉眼观察的重点则是其形状。当应用于工业制造产业中,这一特性完美契合工业产品的高精度标准要求。使用AI视觉取代传统人工目检,对于管控安全风险,提升企业效益有着重大的价值。

各大科技巨头在机器视觉产业都进行了相应布局,阿里巴巴在今年收购以色列Infinity公司,并入已有机器视觉团队;腾讯优图实验室的技术也广泛应用在医疗、零售、工业、文化等领域;目前由深兰科技研发的工业质检智能设备,已经落地在汽车、芯片、医疗器械制造等15不同领域的3C电子制造厂商中,在不良品检测环节中,可快速识别产品表面存在缺陷产品,并结合产线自动化,实现精准归类,仅60张学习图片,即达到98%准确率,而用300张图片即可保证99%以上准确率。

2.语音客服

在今年的二月,阿里巴巴语音AI技术成功入选《麻省理工科技评论》2019年“全球十大突破性技术”。它的技术突破在于:捕获单词之间语义关系的新技术,将使机器更好地理解自然语言。

阿里智能客服机器人“阿里小蜜”已经采用该技术,其可以执行基于会话的任务,在热火朝天的双十一活动中,它承担了全平台98%客服咨询量,相当于70万人工客服一天的工作量。

阿里认为,随着端云一体语音交互模组的标准化、低成本化,会说话的公共设施会越来越多,未来每一个空间都至少会有一个可以进行语音交互的触点。随着智能语音技术的提升,移动设备上的实时语音生成与真人语音可能将无法区分,甚至在一些特定对话中通过图灵测试。

3.智能交互

人与外界的环境交互,从被动进化到环境主动适应人,改变单向链接关系模式是人工智能应用发展的趋势之一。百度打造的AI 虚拟主持人“小灵”曾在央视节目中亮相,通过百度大脑强大的人工智能技术,虚拟主持人不仅实现了全方位的立体模型,还可与现场嘉宾交流互动,担任主持人的角色。

近日,达瓦未来(重庆)影像科技有限公司发布了实时数字人场景。通过计算机技术,将人体结构数字化,经过三维重建和虚拟技术的处理,在电脑屏幕上出现看得见的,能够调控的虚拟人体形象。在真人说话、做动作时,数字人可同时具有一模一样的动作和面部表情。这也是我国第一个全流程自主研发的实时数字人。

实时数字化影像融合AI形成次时代AI交互新场景距离我们也不再遥远。数字化现实技术将让用户体验到最真实的感受,智能的交互性让虚拟与现实世界难辨真假。

4.人脸识别

人脸识别是通过计算机对人体本身所固有的生理特征图像处理技术(或其他数位信号处理技术)和模式识别的方法来达到身份鉴别或验证的一门生物识别技术。

随着技术的成熟和应用,生活中快速的人脸识别比对,移动支付认证,安全性身份核对等场景都应用了人脸识别技术,作为一种更为高效的身份验证和识别手段为我们衣食住行中提供了不少便利。

人脸识别作为一种重要的身份识别标识,已经深入应用在日常生活当中。在公安机关各警种业务中更起着举足轻重的作用,日常巡逻、户籍调查、出入境管理和刑事案件侦查中,都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。

今年,全国信息技术标准化技术委员会提出建立人脸识别标准化,由商汤科技担任组长与27家企业机构组成的人脸识别技术国家标准工作组,人脸识别技术标准化也即将来临。

5.自动驾驶

自动驾驶基于定义,划出了六个等级:ADAS(高级驾驶员辅助系统)和自动驾驶(AD)的0-5级。0-2级属于基础的低级别系统,它的应用主要体现在提高汽车安全性,包含自适应巡航控制;车道偏离警告等功能。3-5级则意味着更高级的自动驾驶,它提供了对周围环境的高级感知,在手动控制较少或无人控制的状态下进行行驶,体现在控制紧急刹车丶转向与无人自动驾驶功能的自动安全系统应用中。

目前自动驾驶技术首要障碍是安全问题,高速公路自动驾驶与3-5级的自动驾驶应用需要更高性能的传感器提供支持,让车辆在行驶过程中在关键时刻避免交通事故, AI的有效性取决于输入数据的质量。自动驾驶车辆必须建立在高性能、高可靠度传感器信号链的基础上,才能在关键时刻做出正确决策。

在今年10月,百度获得了国内首张T4级别载人驾驶测试牌照,目前T4级别的牌照是属于国内标准最高,技术难度最大,测试场景最复杂的的测试资格认证。据百度介绍;百度已经与一汽红旗联手研发的Apollo,对互联网、大数据、人工智能进行深度融合,百度3-5级自动驾驶车队已经在雄安市民服务中心安全行驶了11000公里,累计载人次数达到15000次。

6.区块链

区块链技术是使用了密码学方法将数据连接成链的分布式数据库储存技术、区块链技术整合了包括P2P网络技术、非对称加密、哈希算法、网络通信协议等多种理论和技术、实现了在去中心的网络环境下,防伪造、防篡改和可追溯的数据储存,可称之为产生信任的技术。

“i深圳”的区块链电子证照应用平台也于近期正式落地,平台利用平安国际领先的区块链技术,帮助市民管理好一生常用的20多种证照,打通线上、线下应用场景,实现一部手机替代各种实体证件、证明。将区块链的应用与市民服务融合在一起,区块链技术可以做到加密授权,有效确保个人隐私的安全性。

7.AI云计算

中国人工智能的高速发展主要依赖于大数据、算法和计算能力,云计算平台的出现将加速AI在各行各业的规模落地。云计算平台是指基于硬件资源和软件资源的服务,提供计算、网络和存储能力。云计算平台可以划分为3类:以数据存储为主的存储型云平台,以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。

人工智能背后的庞大数据量与运算量决定了其必须在云平台上运行,才会有更大的发展空间。今年11月,华为在全联接大会上发布了“一云两翼双引擎”的鲲鹏计算产业布局,基于“鲲鹏+昇腾”双引擎,面向鲲鹏计算产业,全面启动数据基础设施战略,并开源数据虚拟化引擎HetuEngine(河图引擎),希望让伙伴像使用“数据库”一样使用“大数据”,让数据治理、使用更简单,全面启航计算战略,为世界提供最强算力。

8.语音识别

当人们进入AI时代时,微软提出对话即平台的理念,认为语音交互是这个时代的入口,随着硬件和软件的发展,个人的互动与基于人工智能的服务已经变得越来越频繁,人们可以采用最自然的交互方式语音,和机器进行流畅对话,完成各种服务。

语音识别是人机交互里很重要的模块,从PC时代到现在的移动互联时代,人机交互由简单问答对话进入到了智能硬件时代,交互则更加多元化。

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

作为人工智能的一大基础应用技术,中国人工智能语音技术趋近成熟,正确率已达到98%。而作为国内智能语音产业的领头羊,科大讯飞研发的新一代语音识别系统,可将实时演讲,同步转写成文字在大屏幕显示。

9.大数据

麦肯锡全球研究所给出大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术层面观察,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

2019年的政府工作任务中,李克强总理强调,应当促进新兴产业加快发展。深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。AI的核心是基于优质深度学习的数据样本,随着智能硬件的发展,大数据的处理更是发展到新水平,AI基于大数据的应用,将在未来十年产生重大影响。

10.AI机器人

硬件革命将人工智能推向主流,也将AI机器人推入了风口浪尖,大众担心纯粹物理性质的机械,在AI的赋能下将会转变为具备人性化的服务工具。

如今机器人已经在工业自动化以及日常生活中有很多实际应用,安防机器人替代人力进行巡逻,可做到全天候不间断巡逻,通过人脸识别技术,机器人能自动识别分析巡逻过程遇见的每一个人;更为丰富的视觉技术,机器人能自动检测环境异常,如烟火、漏水检测等;而在各类传感器的配合下,让机器人与环境融为一体,轻松就能感知到设备的运行状态、环境状态等,并可根据获得的数据完成自动化管理。

随着AI技术融入智能机器人产品,增加了物理机械感知能力的同时,也会让其获得接近于人的逻辑推理能力,这是人们所担忧的。

总结:人工智能引领新时代

从蒸汽时代、电气时代再到现在的以互联网为代表的万物互联时代,每一次的技术革新都推动着世界经济的发展,人工智能的出现将有助于推动新一轮的创新热潮,催生出新的商业模式与经济增长点。百度CEO李彦宏曾在第六届世界互联网大会演讲中说道:“人工智能不仅不会毁灭人类,反而会让人们获得“永生””。

© 版权声明

相关文章