智能视频分析技术未来发展前景展望

——招专业人才 上一览英才

——招专业人才 上一览英才 智能视频分析技术未来发展前景展望

随着网络基础设施的完善，视频监控系统的发展越来越迅猛，从模拟时代转向数字时代，如今正向着智能化时代前进——智能视频分析技术的应用。

近年来在视频监控市场中，智能视频分析技术成为热点产品，诸如行为分析、车牌识别、人脸抓拍、客流统计等智能化技术，在城市管理、公共安全、银行、交通等行业得到了较广泛的应用，取得了很好的社会效益和经济效益，成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。

随着智能化技术的普及使用，市场渐渐不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用，力求实现在应用的广度、深度上的突破。为此，安防行业已经开始进行对新一代智能视频分析技术的研究，提出了一些新的产品形态，新的应用模式，新的系统架构。这些新技术、新产品正在逐渐与市场结合，探求新的发展空间。

为此，记者走访了多家企业，他们一致认为，智能化是安防行业的发展大趋势，但离应用高峰期还差得远。现在的智能化从技术、应用角度都还是初级阶段。厂商需要从以下几个方面努力：从硬件芯片的角度，需要更强的算法处理能力的芯片；从智能算法的准确率和广度，前面还有一大段路要走；从应用的角度，现在人们还处在认识的初级阶段，以后应该还有很多很多的应用可以挖掘。

中安消技术有限公司的代表进一步解释：如今的智能技术不再只是停留在口头和演示的阶段，在未来将会有更加广泛而丰富的应用，要做好下一代智能视频监控的良好推广与深入应用，厂家和客户仍需要努力。从厂家方面，仍然要不断的完善产品核心算法技术，或者开发出更多符合各个特定场景的应用模式。用户方面，需要更好的了解智能视频分析的技术现状，理性看待视频中的“智能”。一个较为合理的观点是把现有的智能视频分析产品当做一个无用信息过滤器，或者一个高级传感器，能把大致的事件从多数无用的信息中提炼出来，但最终还是要靠人去把最后的一道关。

虽然智能化技术进入安防行业已有七、八年的时间了，从早期的技术摸索到算法的逐渐成熟，但是对于视频分析的“深度应用”却刚刚起步，虽然现在很多应用看起来有些无力，但是只要市场有需求，更多高端技术必将涌入安防市场，发展前景不容小觑。

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系

统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业

生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展情况 目前，人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术，能够说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，壹个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致能够分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，壹个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案 一、概述 随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。 二、功能描述 1.视频流直播 通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储 监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储 到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应 在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。 全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。 通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。 4.视频智能分析 人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。 人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。 人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。 区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结 合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。 三、系统展示

智能制造时代工业机器人的应用前景研究

智能制造时代工业机器人的应用前景研究 众所周知，目前，机器人已被广泛应用。近些年来，我国科学技术的快速发展，不仅推动了社会生产力的进步，还为社会带来了较多科技成果。除了人们在生活中经常使用的计算机、汽车、手机以外，工业机器人也是一项新型的高科技技术成果。 标签：智能制造;工业机器人;发展趋势 引言 随着时代的快速发展，人民生活水平的提高，推动科技水平不断进步，工业生产模式发生巨大变化，人工智能和工业机器人取代传统劳动力，可以说是时代必然的产物，是未来智能制造中不可或缺的一部分。 1工业机器人的分类 现如今国家大力支持智能机器人的研究和发展，工业机器人已经在这种政策和条件的支持下获取了连续不断的优化与革新，因此当前在国内所呈现的工业机器人类型也是十分广泛的，为各行各业的发展注入了活力。首先可以从工业机器人的基本属性方面进行考虑，比如应用领域、关键技术、承载能力等，这些方面都是可以作为划分依据的。如果将应用领域作为工业机器人类型的划分依据的话，不难发现，工业机器人在众多领域中都有广泛的应用，这也就影响工业机器人具备了不同的技术性能，在工业制造中、医疗事业等领域中的应用成就了具备更多服务能力的工业机器人。针对工业机器人的关键技术特点进行划分，随着关键技术的不断改进和完善，能够将其分成3代机器人：示教再现工业机器人、离线编程机器人和智能机器人，而一代又一代的工业机器人将其具备的关键技术不断地更新和改革，从而实现更高的对指令进行工作的能力。针对工业机器人的承载能力的不同，可以将其划分为以下几种类型：超大型机器人、大型机器人、中型机器人、小型机器人和超小型机器人，因此可以理解各种类型的机器人所能够承载的重量的范围，那么在正式应用之前应该针对需求选择合适的负荷能力。 2工业机器人的发展现状 工业机器人问世已有七八个年头了，从简单的机械机构到现在完善的机电一体化，再到所追求的智能机器人，就在这几十年里，机器人技术已经取得了长远的进步。众所周知，近年来国内人工成本急剧上升，让国内制造业承担严重压力，很多企业急需向低成本与智能化转型，可谓说智能制造时代的来临绝非偶然，是整个市场的必然趋势。根据《2018-2023年中国工业机器人产业市场前景及投资机会研究报告》显示，自打2009年开始，全球的工业机器人的销量都保持高速增长，研究数据表明，2016年全球的销量达到31.05万台，2017年销量达到了36.33万台，相比于2017年的销量同比增长17.7%;在智能制造大环境的驱使下，工业机器人的应用市场将会不断扩大，显而易见地工业机器人市场需求也将持续

我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

全球智能制造装备行业发展现状及前景分析

全球智能制造装备行业发展现状及前景分析 智能制造产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS 等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造前茅，其余国家也在积极布局智能制造发展。（一）全球智能制造行业发展现状及前景分析 1、全球智能制造行业发展概况 智能制造产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D 打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造，其余国家也在积极布局智能制造发展。 2、全球智能制造行业规模分析 智能制造装备是智能制造的主要体现载体智能制造装备涉及的工业机器人、3D打印设备、数控机床、智能控制系统、传感器等主要行业，产业规模实现快速增长。根据工信部的统计，2010年以来我国制造业产值规模占全球的比重在19%-21%之间。2016年，我国智能制造行业产值规模达12233亿元。据此测算，2016年，全球智能制造产值规模在8687亿美元左右。 1、全球工业机器人市场现状及前景分析 （1）全球工业机器人行业发展概况 工业机器人是智能制造业最具代表性的装备。日本、美国、德国和韩国是工业机器人强国。日本号称“机器人王国”，在工业机器人的生产、出口和使用方面都居世界榜首;日本工业机器人的装备量约占世界工业机器人装备量的60%。 （2）全球工业机器人市场规模分析 据国际机器人协会统计，1998年以来全球新装工业机器人年均增速达9%。金融危机影响后，全球机器人行业市场规模不断扩大，2015年全球工业机器人销量超过25.4万台。

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

人工智能学习研究的现状及其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

2020继续教育考试_人工智能技术及其发展趋势

一、单选题 1.（B）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.（C）是自然语言处理地重要应用，也可以说是最基础地应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述，不正确地是（C）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器，智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术地是（C）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.（A）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括（A）。（3.0分）

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.（A）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取地知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是（D）领域地一个重要课题，它地目地在于重构场景地三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是（D）。（3.0分） A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破，在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.（B），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日

智能视频分析技术

智能视频分析技术集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和 高度符合一定标准。 2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监 控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事 件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出 入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

智能视频分析技术图文稿

智能视频分析技术集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署 角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时 监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗 殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠 近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告 警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

全球智能制造发展现状

全球智能制造发展现状 智能制造产业链涵盖智能装备(机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备)，工业互联网(机器视觉、传感器、、工业以太网)、工业软件 (ERP/MES/DCS等)、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。 全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造前端，其余国家也在积极布局智能制造发展。例如，欧盟将发展先进制造业作为重要的战略，在2010年制定了第七框架计划(FP7)的制造云项目，并在2014年实施欧盟“2020地平线”计划，将智能型先进制造系统作为创新研发的优先项目。加拿大制定的1994-年发展战略计划，将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。 根据工信部的统计，2010年以来我国制造业产值规模占全球的比重在 19%-21%之间。2016年，我国智能制造行业产值规模达12233亿元。据此测算，2016年，全球智能制造产值规模在8687亿美元左右。2017年，全球智能制造持续高速增长的态势，预计2017年全年产值规模将达到1万亿美元左右。 ◆全球工业机器人行业发展现状 工业机器人是智能制造业最具代表性的装备。根据IFR(国际机器人联合会)发布的最新报告，2016年全球工业机器人销量继续保持高速增长。2016年全球工业机器人销量约29.0万台，同比增长14%。其中，中国工业机器人销量9万台，同比增长31%。IFR预测，未来十年，全球工业机器人销量年平均增长率将保持在12%左右。预计2017全年，全球工业机器人销量在33万台左右。 全球智能制造发展发展前景及趋势 2017年，具有连接和感知能力的机器人继续引领智能制造发展，随着AI 技术的进步，工业机器人也变得更加智能，并能够感知，学习和自己做决策。前瞻产业研究院结合当前全球智能制造的发展现状和发展趋势，保守估计未来几年全球智能制造行业将保持15%左右的年均复合增速，预计到2023年全球智能制造的产值将达到23108亿美元左右。 （三）面对智能制造发展的迫切需求及市场空间，国内各领域企业纷纷进军系统解决方案领域 国内智能制造改造需求迫切，系统解决方案市场需求广阔。一是随着国内劳动力人口逐渐减少以及劳动力成本的逐渐上升，企业迫切需要实施机器换人战略，就工业机器人来看，2014年国内工业机器人销售同比增长了56%。二是互联网时代，用户需求日趋多样化、定制化，企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势，

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

人工智能以后的发展前景

人工智能以后的发展前景 说到人工智能，首先要明白数据科学的概念：科学学科，不是工程。结合专业问题，比如医疗、铁路、金融等。 1、数据科学计算机是基础，前期数据处理，产生一些模型，算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点，一个好的数据科学家一定是一个行业专家，涉及到模型出来，怎么和老板或客户去沟通，让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。 数据科学是一个非常杂的科学。 所以，数据科学和人工智能的连带关系，并不是从属关系。 数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析，做出数据模型，数据科学并不是搞前期大数据。 人工智能在十年前就有了，但是现在才火。十年前数据不够，技术支持不够。十年前计算能力不行。 整个科技的发展，云市场慢慢起来，比如亚马逊，微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINELEARNING是人工智能和数据科学一个分支，比如视觉科学专业。 ResearchScientist基本是PHD主要的选择方向，研发产品，发论文，也非常难进。 给学习人工智能与数据科学专业的新生建议： 大一新生夯实基础，数学和他统计学好，保证GPA弄好，可以积累一些专业方面的经验比领英，再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系，每个领域都不一样。 目前准备去美国读研，本科是电子信息工程，科研方向涉及数据科学，请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?

主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学，有的偏计算机，有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景，学一门计算机的算法课和基础语言课，剩下的课程来美国再上。 美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读： 2017年满10月份，美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位，占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 然而，人工智能在工作场所的兴起，也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 就目前招聘AI人才的公司而言，亚马逊，NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是，越来越多的金融服务，咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 虽然使用AI的行业名单不断增长，但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区：硅谷，旧金山，西雅图，波士顿，洛杉矶和纽约市。 人工智能岗位薪酬因岗而异，但总体偏高。 薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间，而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成，取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 最常见的AI工作岗位是软件工程师，占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%)，软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。美国开放的AI 顶级岗位 有了以上就业数据的支持，前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值，想必小伙伴们心中已经了然了。