我们有自己的定义。现在很多业界人士都对强AI和弱AI有很清晰的定义，其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段，它是关于自我意识方面比较深层次的探索，我们关注最多的是弱的人工智能。
弱的AI有三个定义，它主要具备了3C特性，第一个就是人工智能通过深度学习，能够对人类的一些知识感知实现机器理解。第二个就是机器视觉语音识别，可以通过机器对外界的行为进行一个感知。第三，协作的关系。这个协作是指运动器官，通过机器外部控制器完成人类对他指令行为习惯的驱使，这是3C的特征。
基于这样的概念定义基础之上，我们会对整个AI产业链进行详细分析。整个产业链定位分为三个层次：第一是最下层的基础设施层，很多的机器视觉，包括语音识别需要很多的算法、硬件计算平台和一些软件的开发平台，还有刚才说的图像库资源，包括语音识别库资源，都是有基础设施层的布局。
第二个是研发技术层面，涵盖了包括机器学习、语音识别和机器视觉，还有等三到四个重要的纬度，其中汉柏科技，在机器视觉领域做得就非常出色。
第三个是应用层，在AI产业行业应用最主要几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的AI产业处在快速的生态的构建期。
从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从最早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、加快速度进行发展阶段。
通过对产业全景图梳理的大体的框架能够正常的看到，整个人工智能全产业链包括基础设施、研发技术和应用层三个层面。
通过对整个基础设施层的深入剖析，包括一些重点厂商和重点行业应用，其实能够正常的看到，基础设施层有一定的问题。现在很多的传感器，包括一些机器视觉的识别，它的多元数据是很难融合，去协同的，它的数据不能对多元化协同开发，还存在着一定的障碍，这是目前在基础设施层存在的一些问题。我们大家都认为未来的突破，一个是软件算法的快速迭代、快速的更新。在这个层面上中国其实是跟全世界很多国家一样，都处在非常相似的起跑线上，大家对这个算法的突破能力都是非常强的。在软件算法层面是我们未来的重要突破方向。另一方面就是硬件的计算芯片，这是未来的主攻方向，尤其是现在最热门的AI芯片，这是未来重点发展方向。
简单分析一下目前主流的计算芯片包括GPU，这包括服务器，还有边缘计算，大多数都用这两类计算芯片完成人工智能，包括机器视觉整个运算能力。从整个趋势来讲，基本上分为两个特征，就是云端会存在高吞吐，本地化存在小快灵的特征。这是啥意思呢？现在很多的机器视觉、很多的数据源汇总到云端需要占用大量网络带宽，这对我们提出很严峻的挑战，交通、安防数据都一定要通过云端处理，业界同行都认为未来的趋势，就是需要将这种运算的功能边缘化，当然提供一些时延必须要低，这是未来主要的方向，本地的移动化AI芯片。
当然这是研发技术层层面，其实核心的问题是一点，机器学习是推动了整个计算机视觉的精度，包括效率的提升，这是在机器学习领域对整个计算机视觉重要的突破性影响。
分析应用层场景发现机器视觉对硬件推动很明显，比如说无人机，可能最早不具备机器视觉，例如大疆无人机，它推出智能避障，现在添加了是为提升产品的性价比。
通过分析在应用层的产品存在的问题，我们大家都认为机器视觉未来的突破领域，也是刚才说的，还有就是三维的视觉重建，这当然是技术视觉的算法层面。另一方面未来的无人设备，将会是一个很重要的突破点。
对比全球目前主要国家在人工智能包括机器视觉方面的战略部署，我们大家可以看到，在美国、日本、欧洲已经很早就提出了相应的重大的战略部署，而且从他们的战略的实施层面和纬度，以及深度和力度来讲，可以看出美日韩在抢跑战略。从具体几个目标来看，美国关注的非常早，在去年白宫提出了人工智能计划之后，其实已经紧密召开了四次，从学界、企业，包括社会的整个沟通会讨论，相当于社会整个伦理，包括科技进步的征集形式，在声势上非常浩大。
日本也是处在非常迅猛推进的阶段。最近大家看到波士顿动力，后来被丰田收购了，他们之后做了非常大力度的推动，这家公司最早专注于做工业机器人，但是丰田收购之后，很快转型做服务机器人，这跟美国另一家做扫地机器人公司非常类似，我们认为日本在人工智能下一阶段上会抢跑的重要原因。
说到欧盟整个包括两大旗舰项目，一是人脑计划，二是石墨烯，这是从战略上推出非常强大的动力，这是全球的战略动向。
从企业方面来讲，现在很多企业，尤其是IT龙头企业，都是以软件和硬件平台为统一部署商业化的运作，从图中可以看出，这里面列举了一些重点的产品和软件的平台，其实都是一体化的推动，当然这是企业的普遍思路。
赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿，这个复合增长率会达到25.8%，增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲，也是存在着整体的情况。投资规模来讲，在去年一年，从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势，而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。
从区域布局的分析能够正常的看到，各个国家、各个层次都在推广一些自己的战略。通过人工智能方面利好的政策，未来在这四个领域会有比较大的机遇，安防、交通，金融，消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。
第一是现在巨头做机器视觉，包括人工智能演进，他们都是呈开元化，这在中国来讲比如华为，对他们来说开源的思路，到底开源怎么用，有很多理念上跟国外还是有一定的差距，很多开源做完代码自己封装自己用了，其实从整个思路来讲，国外开源理念上是更先进的。当然有其背后的原因，很多企业基本上在提交人工智能代码上走着开源化部署道路。
整个产业的演进方向，目前处在快速回报期。整个产业和产品技术演进会存在周期的波动，机器视觉领域以及计算机视觉，仍是处在快速的回报期，也就是说它的技术已经得到成熟，市场关注度也在快速地回升，它是未来能够得到快速回报的重点产品和领域。
最后就是在目前中国整个市场发展，包括政府的规划中，智慧城市这个话题又重新火热起来了，很多年前建设了很多，但是发展都不是特别顺利，现在随着人工智能整个产业发展，这个动力和热潮，主要原因就是技术实力能够解决真正的刚需和真正的问题，在数据方面我们预测今年中国智慧城市建设数量超过500个，在整个智慧城市的产业定义上来讲，机器视觉领域需求量特别大的，很多的包括智慧城市的定义就是说，什么叫智慧城市，就是摄象头数量多少个，这是一个很刚性的标准，对智能，包括具备人脸识别功能摄象头需求量未来是非常大的。
人工智能的发展确实会减少很多的工作岗位，但是同样会创造非常多的新兴的工作岗位，比如说编程，很多年前都是不存在的，整个产业对社会发展带来非常大的推动作用。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉
很快就能给出需要的答案和结论。在短时间内阅读大量网站和图书信息是任何一个人都做不到的。但
并不是说搜索引擎在完成这个工作的时候，就显得人类无能了，这只能说明人类与机器各取所长
（AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？
完成所有任务。我意识到有些人可能会说专业知识占比99%，常识也许占比1%，但即使这样，
将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远
医生”的应用，有利于缓解社会老龄化带来的医疗资源供需失衡以及地域分配不均等问题。那么，“
是一门新的技术科学。说是科学其实也是一种擦边球似的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学
逐渐成为科技领域最热门的概念，被科技界，企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域，
是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟
和深度学习、物联网（IOT）以及大数据将从他们那些不太知情的同行那里带走超过1兆2000亿美元。数据是机器学习的
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
不仅是在一个音箱上出现，在很多其他层面也会发生。根据国务院发布的新一代
核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在这其中，家居作为
目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入
种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能！
技术本身就是一种模拟人类大脑的思考方式的一种技术，它的英文简称是AI技术，在西方国家，
机器人就是工厂中常见的类似机械臂，能够代替工人更高效的完成简单且重复率高的流水线上的工作。 说到第二类服务机器人时，先给大家科普一下，当前
迅速拜访了应用数学家、物理学家约翰·冯·诺依曼，后者在现代计算机基本设计的定义中起到了
”的概念已经在约翰·麦卡锡的头脑中发酵，只不过那时的他还没有找到合适的词来形容这一
；9、手术机器人可毫无瑕疵地完成外科手术，其操作失误率会远低于人类；10、软件开发：常规的编码、测试工作都可以由
自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济，或者叫机器人经济，可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时，我们
不断被刷新的媒体头条，好像AI取代人类是完全可能而且理所应当的事情。手把手教你设计
时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗
的指标可以衡量新技术的破坏性，那肯定是公众对恐惧和怀疑的滔滔不绝。如果我们以社会焦虑作为衡量标准，那么目前
貌似与我们的现实生活距离十分遥远，实际上它已经开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来，
大模型已经孵化；繁衍过程将突飞猛进，ChatGPT已经上线。 世界首富马斯克认为AI对人类是一种威胁；谷歌前CEO施密特认为AI和机器学习对人类有很大益处。 每个国家对核武器的运用有两面性，可造可控；但AI
技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。——题记
技术如今已经走进不少工厂和流水线，其帮助不少企业提升了产品制造效率，而使用
来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日，日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测（AI Visual
企业不能一味为了泡沫化而赶风口，要针对实际的应用场景，打造合理的商业模式，充分应用算法、算力、数据的积累，产生实际效果，给社会带来确实收益，才有
```▌活动背景随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，
是目前最火热的技术领域，也是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，数学、心理学，甚至哲学。
，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说，通过云计算来采用
制造的有突出贡献的公司（东莞市瑞风至有限公司），公司从2004年成立，2010年接触
作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
原创技术上的一马当先的优势。天津大学计算机科学与技术学院和软件学院院长李克秋
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
` 本帖最后由 uoou 于 2015-11-13 16:42 编辑 为了多来点干货，我写的思路会有点特别：不直接讲大数据是怎么做的，我会跳出来讲，在
开发套件（EAIDK）AIoTOPEN AI LAB最开始听到这一个名字，以为是一家国外的公司或者是一个开源社区，登录官网之后发现是国内
处理。正在申请国际专利的技术PCT/CN2019/080348，一种基于知识库生成机器人幽默性格信息的方法及系统，被
会把人从简单的劳力劳动中解放出来，大数据就是第一步。数据量的激增使得公司能够通过数据
的行业，只是大家都在跃跃欲试，在各个传统行业基础上，将计算机技术与业务需求结合，给人类带来更多的方便。有一个电影，叫
有什么区别？当今唯一可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里，当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时，我们将见证第一个
无关紧要 您觉得AI这个概念是否被滥用了? Michael Jordan：很多不同的东西都在用AI这个概念，经典的定义是认为，
计算机视觉或者自然语言处理等等。python是一门计算机编程语言，类似Java，PHP
已经渗透到人类生活的所有的领域，游戏，媒体，金融，建材等行业，并且运用到各种领先研究领域。
技术已步入全方位商业化阶段， 并对传统行业各参与方产生不同程度的影响， 改变了各行业的生态。这种变革主要体现在
安全的承诺”的信号，因此JAIC作为美国国防部的一个重要组成部分，成为推动
为美国提供了一个及时的机会，使其能够清晰地阐述其符合道德伦理和其安全的
信息获取（简称爬虫） 与数据分析1、发起请求3、解析内容4、保存数据二、Requests库介绍2.1基本介绍
