AI+應用前景分析_第1頁
AI+應用前景分析_第2頁
AI+應用前景分析_第3頁
AI+應用前景分析_第4頁
AI+應用前景分析_第5頁
已閱讀5頁，還剩13頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

“AI+”開展前景分析目錄第一章AI概述第二章AI+——一種新的商業模式第三章AI+的投資邏輯與時機一AI概述——概念人工智能(簡稱AI)，是研究模擬、擴展人類智能的理論方法及應用系統的一門科學，目的是生產出能以人類智能相似方式做出反響的智能機器，處理一些需要人類智能才能完成的復雜任務。一AI概述——開展歷程AI自計算機誕生以來，一直是人類技術開展的重中之重，經歷過諸多挫折。本世紀初以來，隨著計算能力的提高，大數據、機器感知、深度學習等技術的出現和成熟，AI應用的曙光初顯。一AI概述——產業鏈構成從產業鏈上看，人工智能產業鏈包括根底技術支撐、人工智能技術及人工智能應用三個層次：一AI概述——驅動因素〔1〕GPU的應用得使得AI擺脫計算能力的禁錮：CPU的功能是指令執行、任務調度、邏輯運算等，計算只占其任務很小的一局部，因此CPU里的ALU單元較少。GPU誕生之初就是為了加速計算機對圖形的處理速度，由數以千計的計算單元陣列組成，計算單元的數目遠遠超過CPU，并行計算的能力遠勝CPU。〔2〕深度學習算法助力AI實現突破：深度學習基于神經網絡算法開展而來，通過多隱層神經元模擬人腦多層次的抽象方法來提高學習的準確性。深度學習的第一步是對神經網絡進行訓練，訓練的過程可以簡化為：利用數據訓練每一層，得到特征參數，通過大量的訓練對參數進行調整，以提高在不同的外界條件下的識別準確率。〔3〕大數據充分掘挖掘AI算法的潛力：數據量對AI訓練的效果起決定性作用，而目前全球90%以上的數據都是近5年產生的〔移動互聯網的普及〕。上游技術成型推動一AI概述——驅動因素人工智能下游應用場景眾多，主要為人工智能與傳統產業相結合實現不同場景的應用，如無人駕駛汽車、智能家居、智能醫療等領域。〔1〕人口老齡化程度嚴重倒逼效勞機器人的需求，但效勞機器人智能水平達不到要求；〔2〕產品周期縮短、個性化定制需求倒逼柔性生產，但工業機器人的機器視覺還很有限；〔3〕人機互動多元化倒逼互動模式升級，但自然語言識別還停留在初期；〔4〕海量數據產生倒逼監控、關聯、分析無人化，但智能識別和分析技術仍處于實驗室水平。下游應用需求倒逼二AI+——未來的商業模式互聯網+AI+連接一切跨界融合重塑結構開放生態智能工具？AI+是互聯網+的延伸和下一站，當互聯網成為各行各業的根底設施時，AI+也許會成為區分新興產業和傳統產業的關鍵因素。二AI+——未來的商業模式AI將完成企業、產業、人體自身三層智能化重構：三AI+投資邏輯和時機AI是一個正在消失的投資領域，純粹的人工智能是沒有商業模式的，未來的AI投資將會分散到各個應用領域中。三AI+投資邏輯和時機自然語言處理與計算機視覺自2013年開始下滑，機器學習與機器人那么晚一年，但都早于全球人工智能整個行業回落的的總體趨勢。三AI+投資邏輯和時機三AI+投資邏輯和時

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論