Çin Bilimler Akademisi 2019 Küresel Yapay Zeka Geliştirme Teknik Raporu! Sekiz anahtar teknoloji Çin yükseliyor
Yapay zeka çok geniş bir kavramdır.Kısacası, makinelere insan benzeri yetenekler kazandırmak için makine öğrenimi ve veri analizi yöntemlerini kullanan insan bilinci ve düşünme sürecinin bir simülasyonudur. Yapay zeka, özellikle işgücü maliyetlerini etkin bir şekilde düşürme, ürün ve hizmetleri optimize etme, yeni pazarlar ve istihdam yaratma ve insan üretimine ve hayata devrim niteliğinde değişiklikler getirme açısından sosyal emek verimliliğini artıracaktır. Sage'in tahminine göre, yapay zekanın ortaya çıkması, 2030 yılına kadar küresel GSYİH'da% 14'lük ek bir artış getirecek, bu da 15,7 trilyon ABD doları artışa eşdeğer. Dünya çapında giderek daha fazla sayıda hükümet ve iş kuruluşu, yapay zekanın ekonomik ve stratejik önemini yavaş yavaş fark etti ve ulusal stratejiler ve ticari faaliyetlerden yapay zekaya ayak bastı. Küresel yapay zeka pazarı, önümüzdeki birkaç yıl içinde olağanüstü bir büyüme yaşayacak. China Industry Information Network ve China Academy of Information and Communications Technology'den alınan verilere göre, dünya yapay zeka pazarı 2020'de% 26,2 bileşik büyüme oranıyla 680 milyar yuan'a, Çin yapay zeka pazarı da 2020'de 71 milyar yuan'a ulaşacak. Bileşik büyüme oranı% 44,5'e ulaştı.
Kısa süre önce, Çin Bilimler Akademisi'nin Büyük Veri Madenciliği ve Bilgi Yönetimi Temel Laboratuvarı, temel yapay zeka teknolojilerine (bilgisayar görme teknolojisi, doğal dil işleme teknolojisi, çapraz medya analizi ve muhakeme teknolojisi, akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi) odaklanan "2019'da Yapay Zeka Geliştirme Beyaz Kitap" ı yayınladı. Grup istihbarat teknolojisi, otonom insansız sistem teknolojisi, akıllı çip teknolojisi, beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi vb.) Ve yapay zekanın tipik uygulama endüstrileri ve senaryoları (güvenlik, finans, perakende, ulaşım, eğitim, tıbbi bakım, imalat, sağlık vb.) Ayrıca, açık yapay zeka platformunun önemini vurguladı ve Baidu Apollo açık platformu, Alibaba Cloud City Brain, Tencent Miying AI yardımcı tanı açık platformu, HKUST iFLYTEK Akıllı Ses Açık İnovasyon Platformu, SenseTime Akıllı Vizyon Açık İnovasyon Platformu, Squirrel AI akıllı adaptasyon eğitimi açık platform, JD yapay zeka açık platform NeuHub, Sogou yapay zeka açık platformu ve diğer tipik durumlar okuyuculara sunulmaktadır.
Akıllı dahili referansın bu sayısında, Çin Bilimler Akademisi Büyük Veri Madenciliği ve Bilgi Yönetimi Temel Laboratuvarı araştırma raporu, 2019'daki temel yapay zeka teknolojilerinin gelişimini özetleyen ve tipik uygulama endüstrilerini ve yapay zeka senaryolarını sıralayan "Yapay Zeka Geliştirme Teknik Raporu 2019" öneriyoruz. Ve birkaç önemli yerli yapay zeka açık platformunun yeni gelişmelerini sıraladı. Bu makalenin raporunu (2019 Yapay Zeka Geliştirme Teknik Raporu) toplamak istiyorsanız, Zhishi Toutiao özel mesajındaki "Akıllı Şeyler 431" anahtar kelimesine yanıt verebilirsiniz.
Bu dönemin kaynağı: Büyük Veri Madenciliği ve Bilgi Yönetimi Temel Laboratuvarı, Çin Bilimler Akademisi
orjinal başlık:
"2019 Yapay Zeka Geliştirme Beyaz Kitabı"
Yazar: NC
1. Temel yapay zeka teknolojileri çığır açmaya devam ediyor
1. Bilgisayarla görme teknolojisi
Bilgisayarla Görme, makinelerin nasıl "görülebileceğini" inceleyen bir bilimdir. Ayrıca, hedefleri belirlemek, izlemek ve ölçmek için insan gözü yerine kamera ve bilgisayarların kullanılmasını ifade eder. Son yıllarda, bilgisayarla görme teknolojisi hızlı bir gelişme kaydetti.Başlıca akademik neden, 2015 yılında ImageNet veri tabanında derin öğrenmeye dayalı bilgisayar görme algoritmalarının tanınma doğruluğunun ilk kez insanlarınkini aşmasıdır.Aynı yıl Google da kendi derin öğrenme algoritmalarını açık kaynaklı hale getirmiştir. Bilgisayarla görme sisteminin temel işlevleri görüntü elde etme, ön işleme, özellik çıkarma, algılama / bölümleme ve gelişmiş işlemedir.
Bilgisayar görüşü
Son yıllarda, bilgisayar görüşü endüstride ve akademide sürekli olarak ilerlemeler kaydetti:
Bilgisayarla görme teknolojisinde yeni atılım
Bilgisayarla görme teknolojisinin tipik uygulama durumları:
Ulaşım: Kendi kendine giden arabalar bilgisayar görüşü gerektirir. Tesla, BMW, Volvo ve Audi gibi otomobil üreticileri, çevreden görüntüler elde etmek için kameralar, lidar, radar ve ultrasonik sensörler kullandılar ve hedefleri tespit etmek için kendi kendine giden arabalar geliştirdiler. Güvenli sürüş için şerit işaretleri ve trafik sinyalleri.
Güvenlik: Çin, şüphesiz yüz tanıma teknolojisinin kullanımında bir liderdir.Bu teknoloji, polis işlerinde, ödeme tanımada, havaalanı güvenliğinde ve hatta tuvalet kağıdının çalınmasını önlemek için Pekin Tiantan Park'ta tuvalet kağıdı dağıtımında ve diğer birçok uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır. .
Tıbbi: Tıbbi verilerin% 90'ı görüntülere dayandığından, tıpta bilgisayarla görmenin birçok kullanımı vardır. Yeni tıbbi tanı yöntemlerinin kullanımı, X-ışınlarının analizi, mamogramlar ve hasta izleme gibi.
Tercüme: Geleneksel çeviri, zaman alıcı ve yüksek hata oranına sahip manuel kelime arama kullanır. Görüntü tanıma teknolojisinin (OCR) ortaya çıkışı, çevirinin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırmıştır.Kullanıcılar sadece fotoğraf, ekran görüntüsü veya işaretleme yaparak doğru çeviri sonuçları alabilirler.
Spor etkinlikleri: Bilgisayar görüşü ayrıca oyun ve strateji analizine, oyuncu performansına ve derecelendirmelerine ve spor programlarında marka sponsorluğunun görünürlüğünü izlemeye yardımcı olur.
Tarım: Yarı otomatik biçerdöverler, tahıl kalitesini analiz etmek ve tarım makinelerinin mahsullerden geçmesi için en iyi yolu bulmak için yapay zeka ve bilgisayar görüşünü kullanabilir. Ayrıca yabani otları ve ekinleri belirlemek için de kullanılabilir ve kullanılan herbisit miktarını etkili bir şekilde azaltır.
Üretim: Bilgisayar görüşü, üreticilerin ekipman arızalarının kestirimci bakımı, ambalaj ve ürün kalitesinin izlenmesi ve bilgisayar görüşü yoluyla standart altı ürünlerin azaltılması gibi daha güvenli, daha akıllı ve daha verimli çalışmasına da yardımcı olabilir.
2. Doğal dil işleme teknolojisi
Doğal Dil İşleme (Doğal Dil İşleme), resmi hesaplama modellerinin oluşturulması yoluyla doğal dili analiz eden, anlayan ve işleyen bir disiplindir.Aynı zamanda dilbilim, bilgisayar bilimi, matematik ve diğer alanları kapsayan disiplinler arası bir konudur. Doğal dil işleme, doğal dilin biçimi, sesi ve anlamı gibi bilgilerin bilgisayarlarla işlenmesi, yani girdi, çıktı, tanıma, analiz, anlama ve karakterlerin, kelimelerin, cümlelerin ve metinlerin oluşturulması ve işlenmesi anlamına gelir. Doğal dil işlemenin belirli tezahürleri arasında makine çevirisi, metin özetleme, metin sınıflandırması, metin düzeltme, bilgi çıkarma, konuşma sentezi, konuşma tanıma vb. Yer alır. Doğal dil işlemenin bilgisayarın doğal dili anlamasını gerektirdiği söylenebilir.Doğal dil işleme mekanizması, doğal dil anlayışı ve doğal dil üretimi dahil olmak üzere iki süreci içerir.Doğal dil anlayışı, bilgisayarın giriş dilini ilginç sembollere ve ilişkilere dönüştürmesine izin verir ve sonra Amaca göre yeniden işleme; doğal dil üretimi, bilgisayar verilerinin doğal dile dönüştürülmesidir. İnsanlar ve bilgisayarlar arasında bilgi alışverişinin gerçekleşmesi, yapay zeka topluluğu, bilgisayar bilimi ve dilbilim camiasının dikkat ettiği önemli bir konudur.
Doğal dil işleme teknolojisinin teknik seviyesi
2008'den günümüze, görüntü tanıma ve konuşma tanıma alanındaki başarılardan esinlenerek, insanlar yavaş yavaş doğal dil işleme araştırması yapmak için derin öğrenmeyi başlatmaya başladı. 2013'teki ilk kelime vektöründen word2vec'e, derin öğrenme ve doğal dil işleme Kombinasyon doruk noktasına ulaştı ve makine çevirisi, soru-cevap sistemleri ve okuduğunu anlama alanlarında belli bir başarıya ulaştı. Derin öğrenme, girdi katmanından başlayan ve çıktıyı doğrusal olmayan değişikliklerle katman katman alan çok katmanlı bir sinir ağıdır. Girdiden çıktıya kadar uçtan uca eğitim yapın. Girişi veri çıkışı için hazırlayın, istenen görevi gerçekleştirmek için bir sinir ağını tasarlayın ve eğitin. RNN halihazırda doğal dil bakımı için en sık kullanılan yöntemlerden biridir.GRU ve LSTM gibi modeller, birbiri ardına yükselişi tetiklemiştir.
Doğal dil işleme teknolojisinin gelişim tarihi
Doğal dil işleme araştırması iki bölüme ayrılabilir: temel araştırma ve uygulamalı araştırma Konuşma ve metin, iki tür araştırmanın odak noktasıdır. Temel araştırma esas olarak dilbilim, matematik, bilgisayar bilimi ve diğer alanları içerir. Karşılık gelen teknolojiler arasında belirsizliği giderme, gramer biçimlendirmesi vb. Yer alır. Uygulamalı araştırma, temel olarak bilgi alma, metin sınıflandırması ve makine çevirisi gibi bazı doğal dil işleme uygulama alanlarında yoğunlaşmıştır. Çin'de makine çevirisi temel teorisi üzerine araştırma daha erken başladığından ve temel teorik araştırma herhangi bir uygulamanın teorik temeli olduğundan, gramer, sözdizimi ve anlambilimsel analiz gibi temel araştırmalar her zaman araştırmanın odak noktası olmuştur ve İnternet ağ teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, Akıllı erişim üzerine araştırmalar son yıllarda giderek arttı. Son yıllarda, bilgisayar vizyonu endüstride ve akademide sürekli atılımlar yapmıştır. Temsili sonuçlar elde eden kuruluşlar arasında Google, Ali, Baidu, Sogou ve iFlytek, Tsinghua Üniversitesi, Allen Yapay Zeka Enstitüsü ve diğer üniversiteler / enstitüler gibi şirketler bulunmaktadır. Diğer birçok kuruluş veya kişi türü.
3. Çapraz medya analizi ve muhakeme teknolojisi
Geçmişte, medya bilgi işleme modelleri genellikle görüntü tanıma, konuşma tanıma, metin tanıma vb. Gibi tek bir medya verisi biçimi üzerinde çıkarım analizi gerçekleştirir ve giderek daha fazla görevin insanlar gibi birden çok formu koordine edip kapsamlı bir şekilde işleyebilmesi gerekir ( Çapraz medya analizi ve muhakeme olan metin, ses, video, görüntüler vb.) Bilgileri. Çapraz medya nispeten geniş bir kavramdır ve sadece ağ metni, görüntüler, ses, video vb. Dahil olmak üzere karmaşık medya nesnelerinin bir arada varlığını göstermekle kalmaz, aynı zamanda çeşitli medya nesnelerinin karmaşık ilişki ilişkileri ve organizasyon yapıları oluşturduğunu gösterir ve farklı modlara sahip olduklarını da gösterir. Medya nesnesinin durumu son derece etkileşimlidir ve medya veya platform ile bütünleştirilmiştir. "Çapraz medya" aracılığıyla, aynı anlamsal bilgi her iki taraftan da ifade edilebilir ve belirli içerik bilgisini tek bir medya nesnesi ve onun spesifik yönteminden daha kapsamlı bir şekilde yansıtabilir. Aynı içerik bilgisi, çeşitli medya nesnelerine yayılır ve entegre edilir.Yalnızca bu çok-modlu medyayı birleştirerek ve analiz ederek, bu çapraz medya kompleksinde bulunan içerik bilgisi mümkün olduğu kadar kapsamlı ve doğru bir şekilde anlaşılabilir.
Çapraz medya analizi ve muhakeme teknolojisi temel olarak çapraz medya erişimi, çapraz medya muhakeme ve çapraz medya depolamayı içerir. Ağ içeriği denetimi, kamuoyu analizi, bilgi alma, akıllı tıbbi, otonom sürüş, akıllı giyilebilir cihazlar ve diğer senaryolara uygulanabilir.
Çapraz medya analizi ve muhakeme teknolojisinde yeni atılımlar
4. Akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi
Eğitim alanındaki en çığır açan teknoloji olan Akıllı Uyarlanabilir Öğrenme, öğretmenden öğrenciye bire bir öğretim sürecini simüle ederek öğrenme sistemine kişiselleştirilmiş öğretim yeteneği kazandırır. Bin öğrencinin geleneksel öğretim yöntemiyle karşılaştırıldığında, akıllı uyarlanabilir öğrenme sistemi öğrencilere kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunar ve öğrencilerin öğrenme katılımını ve öğrenme verimliliğini artırır. Akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisini benimseyen öğrenme sistemi, öğrencilerin bilgi boşluklarını bulma, öğrencilerin öğrenme yeteneklerini ve bilgi durumlarını sürekli olarak değerlendirme ve gerçek zamanlı olarak dinamik olarak kişiselleştirilmiş öğrenme içeriği sağlama dahil olmak üzere öğrencilerin belirli öğrenme durumları için kişiselleştirilmiş öğrenme çözümleri sağlayabilir. . Akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi, eğitim alanında sorunlu olan üç çelişkili kalite, maliyet ve erişilebilirlik faktörünü tarihe dönüştürdü.
Akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi sistemi, bilgi durumu teşhisi, yetenek seviyesi değerlendirmesi ve öğrenme içeriği önerisini içerir. Bilgi durumu tanı teknolojisi, öğrencilerin bilgi boşluklarının az sayıda test sorusu aracılığıyla kısa sürede doğru bir şekilde teşhis edilmesini ifade eder. Bu teknolojinin daha yaygın olarak kullanılan algoritması bilgi alanı teorisidir. Yetenek seviyesi değerlendirme teknolojisi, öğrencilerin bilgi uzmanlığının değerlendirilmesi ve öğrencilerin gelişmiş öğrenme yetenekleri, öğrenme düşünme ve öğrenme yöntemlerinin analizini ifade eder. Bu teknolojinin daha yaygın olarak kullanılan algoritmaları, öğe yanıt teorisi ve Bayes bilgi izlemedir. Öğrenim içeriği önerme teknolojisi, öğrencinin öğrenme durumuna göre uygun öğrenim içeriğinin önerilmesi anlamına gelir. Bu teknolojinin en yaygın kullanılan algoritması makine öğrenimi algoritmasıdır. Algoritma, öğrencinin tüm bilgilerini girdi olarak alır ve çıktı, öğrencinin bir sonraki öğrenmesi gereken içeriktir. Öğrenme verimliliğini en üst düzeye çıkarma amacı.
2010'dan sonra, akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi hızla gelişti.Bunun arkasındaki itici güç, güçlü hesaplama gücü ve büyük veri ve daha da önemlisi Bayes ağ algoritmalarının uygulanmasıdır. Öğrenci bilgi durumunun belirlenmesi maliyetli bir iştir. Geleneksel modele göre, öğrencinin bilgi durumunun değerlendirilmesinin her bilgi noktası için araştırılması gerekir. Güçlü hesaplama gücüyle, öğrencinin bilgi durumu alanı hızlı bir şekilde simüle edilebilir. Ve öğrencinin bilgi durumunu bulun; devasa veriler, makine öğrenimi algoritmalarının daha fazla değer sağlamasına yardımcı olur. Bayes algoritmasını benimsedikten sonra, uyarlanabilir öğrenme sistemi, öğrencilerin mevcut yetenek düzeyini gerçek zamanlı olarak sürekli olarak değerlendirebilir ve daha önce ulaşılmamış olan öğrenme içeriğini zamanında dinamik olarak ayarlayabilir.
Şu anda dünyada 100 milyondan fazla öğrenci, ilkokul, ortaokul, liseden yüksek öğretime, mesleki eğitimden yetişkin eğitimine kadar tüm yaş gruplarını kapsayan akıllı uyarlanabilir öğrenme sistemini kullanıyor.Sanat, bilim, mühendislik, tıp vb. Alanlarda uygulanmıştır. Farklı konu alanları.
Çok sayıda öğrencinin kullanım verileri, akıllı uyarlanabilir öğrenme sisteminin öğretme etkisinin geleneksel öğretim modundan daha iyi olduğunu göstermektedir.
Akıllı uyarlanabilir öğrenme teknolojisi
5. Sürü İstihbarat Teknolojisi
Kolektif zeka aynı zamanda toplu zeka ve grup zekası olarak da adlandırılır. Sürü zekası, insanların fikirlerinin toplanması ve tek bir kişi hakkında rastgele kararlar vermek için kullanılan karar alma sürecine dönüştürülmesi sürecidir. Sürü zekası çalışması aslında sosyoloji, işletme, bilgisayar bilimi, kitle iletişim araçları ve kamu davranışının bir dalı olarak kabul edilebilir.Kuark düzeyinden bakteri, bitki, hayvan ve insanların sosyal düzeyine kadar grup davranışını inceler. alan.
Sürü zekası, karıncalar ve arıların temsil ettiği sosyal böceklerin grup davranışlarının incelenmesinden ortaya çıktı.İtalyan bilim adamı Dorigo, 1991'de Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) teorisini ortaya koyduğundan beri, sürü zekası resmi olarak bir teori olarak alındı. Önerdi ve yavaş yavaş çok sayıda bilim adamının dikkatini çekti, böylece bir araştırma zirvesi başlattı. Kennedy ve diğer bilim adamları 1995 yılında partikül sürüsü optimizasyonunu önerdiler (Particle Swarm Optimization, PSO) O zamandan beri sürü zekası araştırmaları hızla gelişti. Şu anda, sürü zekası araştırması esas olarak akıllı karınca kolonisi algoritması ve parçacık sürüsü algoritmasını içermektedir.Akıllı karınca kolonisi algoritması, esas olarak karınca kolonisi optimizasyon algoritması, karınca kolonisi kümeleme algoritması ve çoklu robot işbirliği sistemini içermektedir. Bunlar arasında, karınca kolonisi optimizasyon algoritması ve parçacık sürüsü optimizasyon algoritması, pratik problemlerin çözümünde en yaygın olarak kullanılmaktadır.
Sürü zeka algoritması, makine öğrenimi, süreç kontrolü, ekonomik tahmin, mühendislik tahmini vb. Alanlarda benzeri görülmemiş bir başarı elde ettiğinden, matematik, fizik, bilgisayar bilimi, sosyal bilimler, ekonomi ve mühendislik uygulamaları gibi alanlarda araştırmalara yol açmıştır. Bilim adamlarının büyük ilgisi. Şu anda, sürü akıllı hesaplama üzerine uluslararası konferanslar tüm dünyada düzenli olarak yapılmaktadır ve bilgi teknolojisi veya bilgisayar teknolojisi üzerine çeşitli uluslararası konferanslar da akıllı evrim teknolojisini ana araştırma konularından biri olarak kabul etmektedir.
Sürü zekasının dört ilkesi
Sürü istihbarat teknolojisinin uygulama durumu
6. Otonom insansız sistem teknolojisi
Otonom insansız sistem, ileri teknoloji ile manuel müdahale olmaksızın çalıştırılabilen veya yönetilebilen bir sistemdir.Makine, kontrol, bilgisayar, iletişim ve malzeme gibi çeşitli teknolojileri entegre eden karmaşık bir sistemdir. Otonom insansız sistemler, insansız araçlar, insansız hava araçları, servis robotları, uzay robotları, deniz robotları, insansız atölyeler, akıllı fabrikalar vb. Senaryolara uygulanarak, maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma etkisi elde edilebilir.
Özerklik ve zeka, otonom insansız sistemlerin en önemli iki özelliğidir. Yapay zeka, şüphesiz akıllı insansız otonom sistemlerin geliştirilmesi için anahtar teknolojilerden biridir. Görüntü tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi, akıllı karar verme, akıl yürütme ve öğrenme gibi çeşitli yapay zeka teknolojilerinin kullanılması, sistemin bu iki özelliğini gerçekleştirmenin ve sürekli iyileştirmenin en etkili yoludur.
Otonom insansız sistem teknolojisi
7. Akıllı çip teknolojisi
Şu anda, akıllı çiplerin tanımı için katı ve tanınmış bir standart yoktur. Genel anlamda yapay zeka teknolojisini kullanan çipler akıllı çipler olarak adlandırılabilir ancak dar anlamda akıllı çipler, yapay zeka algoritmalarını hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır.Bu aşamada bu yapay zeka algoritmaları genellikle derin öğrenme algoritmalarıdır. Esas olarak, diğer makine öğrenimi algoritmaları da dahil edilebilir. Akıllı çipler, teknik mimari, işlevler ve uygulama senaryoları gibi boyutlara göre birden çok kategoriye ayrılabilir.
Son yıllarda, Çin'in akademik ve endüstriyel çevreleri çip teknolojisi üzerine araştırma ve geliştirme çabalarını artırdı ve yerli akıllı bilgi işlem çip teknolojisi sürekli olarak yeni sonuçlar elde etti. Çeşitli donanım ve yazılım hızlandırma şemaları ile birleştirilmiş geleneksel bilgi işlem mimarisine dayanan bazı yongalar, bazı yapay zeka uygulama senaryolarında büyük başarı elde etti, ancak pazar talebinin çeşitliliği nedeniyle, çok iyi olabilecek herhangi bir tek tasarıma ve yönteme sahip olmak zordur. Çeşitli durumlara uygulanabilir. Bu nedenle, yarı iletken malzemelerden, cihazlara, devrelerden mimariye kadar tüm seviyeleri kapsayan, akademi ve endüstride yapay zeka uygulamaları için çeşitli yeni tasarımlar ve yöntemler ortaya çıkmıştır.
Akıllı çiplerin sınıflandırılması
Akıllı çip teknolojisinin gelişimi
8. Beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi
Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI), insan veya hayvan beyni (veya beyin hücre kültürü) ile harici ekipman arasında kurulan doğrudan bir bağlantı yoludur. Tek yönlü beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi sayesinde, bilgisayar beyinden gelen komutları kabul edebilir veya beyne sinyaller gönderebilir, ancak aynı anda sinyal gönderip alamaz. İki yönlü beyin-bilgisayar arayüzü, beyin ve harici cihazlar arasında iki yönlü bilgi alışverişine izin verir. 2013 yılında ABD'nin "Beyin Projesi" nin lansmanını ilk duyurmasından bu yana Avrupa, Japonya, Güney Kore vb. "Beyin Teknolojisi" yarışmasına arka arkaya katılmış, yayınlanan verilere göre beyin-bilgisayar arayüzü ile ilgili alanlarda küresel Ar-Ge desteği 20 milyar doları aşmıştır. .
Beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi uygulaması
Beyin-bilgisayar arayüz teknolojisinde yeni ilerleme
2. AI güçlendirme endüstrileri ve uygulama senaryoları
Hayatın her alanına sızan yapay zeka teknolojisi sürecinde, farklı ürünler, farklı kullanım senaryoları ve farklı teknolojik gelişim seviyeleri nedeniyle farklı olgunluk seviyelerine sahip oluyor. Örneğin, eğitim ve ses endüstrilerinin çekirdek bağlantılarında yüksek teknolojik olgunluk ve kullanıcı psikolojik kabulüne sahip olgun ürünler vardır; kişisel asistanlar ve tıbbi endüstriler çekirdek bağlantılarda deneysel ve ilk olgun ürünler ortaya çıkmıştır, ancak karmaşık senaryolar nedeniyle bireyler dahil olmaktadır Mahremiyet, yaşam ve sağlık sorunları açısından, kullanıcıların mevcut psikolojik kabulü düşüktür; otonom sürüş ve danışmanlık endüstrisi, çekirdek bağlantılarda henüz olgun ürünler geliştirmemiştir ve ne teknoloji ne de kullanıcının psikolojik kabulü yeterince olgun bir düzeye ulaşmıştır.
Yapay zeka endüstrisinin uygulanması
Hayatın her alanına nüfuz eden yapay zeka teknolojisi sürecinde, güvenlik ve finans sektörleri en yüksek yapay zeka kullanımına sahipken, bunu perakende, ulaşım, eğitim, medikal, imalat ve sağlık sektörleri izliyor. Güvenlik endüstrisi sürekli olarak video gözetimi etrafında reform yapıyor ve iyileştiriyor. Hükümetin güçlü desteğiyle Çin, veri iletimi ve kontrolünü entegre eden otomatik bir izleme platformu oluşturdu. Bilgisayarla görme teknolojisinin atılımıyla, güvenlik endüstrisi hızla istihbarata doğru ilerliyor. . Finans endüstrisi iyi bir veri birikimine sahiptir, otomatikleştirilmiş iş akışlarının ve ilgili teknolojilerin uygulanmasında iyi sonuçlar elde etmiştir ve kuruluşun stratejisi ve kültürü nispeten ileri düzeydedir, bu nedenle yapay zeka teknolojisi de iyi bir şekilde uygulanmıştır. Perakende sektörü veri birikimi, yapay zeka uygulama temeli ve organizasyon yapısı konusunda belirli bir temele sahiptir. Ulaşım endüstrisi, organizasyonel temel ve yapay zeka uygulaması temelinde bariz avantajlara sahip ve otonom sürüş teknolojisini konuşlandırmaya başladı. Eğitim sektöründe veri birikimi zayıf olsa da, sektör bir bütün olarak yapay zekaya odaklanma tutumuna sahip ve aynı zamanda yapay zeka teknolojisini gerçek işine dahil etmeye başladı, bu nedenle gelecekte gelişme beklenebilir. Tıp ve sağlık endüstrisi, yıllarca tıbbi veri birikimine ve modernleştirilmiş bir veri kullanım sürecine sahiptir, bu nedenle veri ve teknoloji temelinde güçlü bir avantaja sahiptir. İmalat endüstrisi nispeten zayıf bir organizasyonel temele sahip olmasına rağmen, yapay zeka teknolojisinin müdahalesi için iyi bir teknik kaplama sağlayan büyük miktarda yüksek kaliteli veri birikimine ve otomatikleştirilmiş iş akışına sahiptir.
Çeşitli sektörlerde yapay zeka uygulama derecesi
Güvenlik : Güvenlik, polis, kamu güvenliği ve trafik izleme gibi senaryoların tam uygulaması.
Güvenlik alanında yapay zeka uygulama senaryoları
parasal : Akıllı risk kontrolüne odaklanmak ve aynı zamanda ödeme, tazminat ödemesi, yatırım, araştırma ve yatırım tavsiyesi gibi senaryolara sızmak.
Finansal alanda yapay zeka uygulama senaryoları
perakende : Yapay zeka, tüm perakende sürecinin verimliliğini artırır ve tüketici deneyimini optimize eder.
Perakendede yapay zeka uygulama senaryoları
trafik : Yapay zeka, trafik sorunlarını etkili bir şekilde iyileştirmek için tıkanıklık analizi, rota optimizasyonu, araç planlaması, sürüş yardımı ve diğer senaryolara uygulanır.
Ulaşım alanında yapay zeka uygulama senaryoları
Eğitim : Yapay zeka teknolojisi, dışarıdan içeriye öğrenme bağını giderek derinleştiriyor. Yapay zeka, öğretmen öğretimi, öğrenci öğrenmesi ve değerlendirmenin tüm yönlerinde eğitim alanına girmiştir.İlgili ürün ve hizmetler, sorular için fotoğraf arama, katmanlı ders düzenleme, sözlü değerlendirme, sınav kağıdı oluşturma, kompozisyon düzeltme, ev ödevi vb. , Konuşma tanıma, bilgisayarla görme, bilgi grafiği, doğal dil işleme, makine çevirisi, makine öğrenimi ve diğer birçok yapay zeka teknolojisi, yaşam boyu öğrenmeye hizmet eden daha kişiselleştirilmiş, akıllı ve verimli bir öğrenme ortamı yaratıyor.
Tıbbi tedavi : Görüntü analizi, yardımcı tanı ve tedavi ve sağlık yönetimi açısından doktorlara ve hastalara iyi bir asistan olun.
Tıbbi alanda yapay zeka uygulama senaryoları
imalat : Üretimi optimize etmeye, tekrarlayan işçiliği azaltmaya ve akıllı üretimi gerçekleştirmeye yardımcı oluyoruz
Üretimde yapay zeka uygulama senaryoları
sağlık : Sağlık yönetimi maliyetlerini azaltın, etkileşimli devrimi gerçekleştirin ve insan işlevlerini geliştirin
Sağlık alanında yapay zeka uygulama senaryoları
3. Yapay zeka açık inovasyon platformu yavaş yavaş kuruluyor
Nesnel olarak konuşursak, yapay zeka teknolojisi birçok sektöre ve iş senaryosuna girmeye devam etse de, yapay zekanın mevcut yeteneği hala bulut bilişim gibi herhangi bir zamanda kullanılabilecek genel bir kaynak değildir.Ana yapay zeka teknolojisi hala büyük teknoloji şirketleri tarafından yönetilmektedir ve İnternet devlerinin elinde, yapay zeka daha fazla şirkete ve kullanıcıya fayda sağlayabilirse, yapay zeka toplumunun inşası önemli ölçüde hızlanacaktır. Hükümet ve büyük şirketler tarafından yönetilen yapay zeka için giderek daha fazla açık platform ortaya çıkmaya başladı.
2017'den 2018'e kadar Bilim ve Teknoloji Bakanlığı ve diğer departmanlar, beş büyük ülkede yeni nesil yapay zeka açık inovasyon platformlarını tam olarak araştırdı ve gösterdi: otonom sürüş için Baidu, Alibaba Cloud, Tencent, Keda Xunfei Company ve SenseTime Group'a güvenerek, Şehir beyni, tıbbi görüntüleme, akıllı ses, akıllı vizyon yapay zeka açık inovasyon platformu ve projeyi tanıtmak için Bilim ve Teknoloji Bakanlığı, Kalkınma ve Reform Komisyonu, Maliye Bakanlığı, Eğitim Bakanlığı, Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı ve Çin Bilimler Akademisi dahil olmak üzere 15 bölümden oluşan yeni nesil yapay zeka geliştirme planlama ve tanıtım ofisi , Temel ve yeteneklerin genel düzeni. Bu "milli takım" açık inovasyon platformları, bir yapay zeka uluslararası yetenek sistemi kurma ve uluslararası yetenekleri geliştirme ve yapay zeka güçlendirme yoluyla, kalabalık yaratma alanları ve kuluçka merkezleri tarafından temsil edilen kitlesel girişimcilik yaratma dahil olmak üzere temel görevlerini dört açıdan yerine getirecekler. Yenilikçi bir ekolojik çevre vb.
Açık bir yapay zeka platformunun kurulması, işletmelerin teknik eşiğinin düşürülmesine yardımcı olur, böylece tüm girişimciler yapay zeka teknolojisinin ilerlemesinin getirdiği temettülerden yararlanabilir ve ayrıca veri bağlantısı sağlamak için çeşitli endüstrilerdeki endüstri-üniversite-araştırma kurumlarını birbirine bağlamaya yardımcı olur. İşi tekrarlamaktan kaçının, eksiksiz bir endüstriyel ekoloji oluşturun ve tüm endüstrinin üretim verimliliğini büyük ölçüde iyileştirin. Ulusal yapay zeka açık inovasyon platformuna ek olarak, yapay zeka alanındaki diğer işletmeler de yapay zeka açık platformları oluşturmaya başladı.Örneğin, eğitim alanında Squirrel AI akıllı uyarlanabilir eğitim için açık bir platform oluşturdu ve JD akıllı bir Perakende, JD yapay zekası için açık bir platform olan NeuHub'dur. İlk yıllarda yapay zeka açık platformu, Google gibi yabancı devler tarafından yönetiliyorsa, o zaman Çin'in yapay zeka sektörünün genel gelişimi ile yerli yapay zeka firmaları da açık bir endüstri ekolojisi oluşturmaya başlamışlardır.
1. Otonom sürüş: Baidu'nun Apollo açık platformu, otomatikleştirilmiş sürüş seri üretiminde yeni bir çağ başlatıyor
Otonom sürüş ulusal açık platformu, esas olarak Baidu'nun Apollo açık platformuna dayanmaktadır. Otomotiv endüstrisindeki iş ortakları için Baidu'nun teknolojisine ve geliştiricilerin hızlı bir şekilde eksiksiz bir yapı oluşturmasına yardımcı olmak için otonom sürüşe dayanan açık, eksiksiz ve güvenli bir yazılım, donanım ve hizmet platformudur. Baidunun otonom sürüş sistemi, "yetenekleri açma, kaynakları paylaşma, yeniliği hızlandırma ve kazan-kazan sonuçlarını sürdürme", Baidu'nun Apollo ekosisteminin önemli bir ilkesidir. Bu, dünya çapında otonom sürüş teknolojisinin sistem düzeyinde ilk açılışıdır.
Apollo açık platform sistemi beş bölümden oluşur: araç sertifikasyon platformu, donanım geliştirme platformu, açık kaynak yazılım platformu, bulut hizmeti platformu ve seri üretim çözümleri.
Apollo açık platform sistemi
Temmuz 2018 sonu itibariyle Apollo, 10, 15, 20, 25 ve 30 kabiliyetli beş versiyonunu, yani kapalı alan takip otomatik sürüş kabiliyeti, sabit şerit otomatik sürüş kabiliyeti, basit şehir içi yol durumu otomatik sürüş kabiliyeti ve sınırlı olmak üzere arka arkaya açtı. Bölgesel vizyon, yüksek hızlı otopilot yeteneği ve seri üretim parkı otopilot özelliği. Gelecekte, sınırlı bölge şehirleri, seri üretim sınırlı bölgeler, seri üretim basit şehir yolları, otoyollar ve şehir içi yollar gibi otonom sürüş yetenekleri kademeli olarak açılacaktır.
Aralık 2018 itibarıyla, miktar ve kalitenin sıkı kontrolü altında olan Apollo, 120'den fazla iş ortağına sahiptir ve bu da onu otomobil üreticileri ve birinci kademe tedarikçiler de dahil olmak üzere tüm endüstri zincirini kapsayan dünyanın en büyük otonom sürüş ekosistemi haline getirmektedir ( Tier1), bileşen üreticileri, seyahat hizmeti sağlayıcıları, yeni başlayanlar, telekomünikasyon şirketleri, üniversiteler ve yerel yönetimler, Pekin, Xiong'an, Shenzhen, Pingtan, Fujian, Wuhan, Hubei, Kyoto, Japonya ve ticari operasyonlar için diğer yerlere gönderildi.
Apollo Otonom Sürüş Açık Yol Haritası
2. Şehir Beyni: Alibaba Bulut Şehri Beyni, yeni bir rafine yönetim şehri yaratıyor
Alibaba Cloud City Brain, kentsel veri boru hatlarını açmak, verilerin değerini keşfetmek ve yeni kentsel altyapı inşa etmek için İnternet ve yapay zekayı kullanmaya kendini adamıştır. Kentsel beynin genel mimarisi dört platformdan oluşur: uygulama destek platformları (doğal kaynakların korunması karşılığında veri kaynaklarının tüketimi yoluyla müreffeh endüstriyel ekoloji), akıllı platformlar (derin öğrenme teknolojisi aracılığıyla, veri kaynaklarında altın madenlerinin madenciliği yoluyla şehirlerin düşünme yeteneğine sahip olması için) Kapasite), veri kaynağı platformu (tüm ağda gerçek zamanlı veri toplama, verileri gerçek bir kaynak haline getirme, veri güvenliğini sağlama, veri kalitesini geliştirme ve veri planlama yoluyla veri değerini gerçekleştirme), entegre bilgi işlem platformu (şehrin beyni için yeterli bilgi işlem gücü sağlar) Son derece esnektir, tüm şehir verilerinin gerçek zamanlı hesaplamasını, EB düzeyinde depolama kapasitesini, günlük PB düzeyinde işleme kapasitesini ve milyonlarca kanallı gerçek zamanlı video analiz yeteneğini destekler).
Şehir beyni şu anda Hangzhou, Suzhou, Şangay, Quzhou, Makao, Malezya ve diğer şehirlerde ve ülkelerde, ulaşım, güvenlik, belediye inşaatı, şehir planlama ve diğer alanları kapsıyor ve şu anda dünyanın en büyük yapay zeka kamu sistemlerinden biri.
Kentsel beynin genel mimarisi
City Brain tarafından kapsanan ürünler ve uygulamalar arasında Tianji, Tianjing, Tianying, Tianyao ve Tianqing bulunmaktadır. Şehir beyninin yapması gereken, kentsel kazaların ve olayların bilişini tamamlamak için tüm şehrin verilerini toplamaktır: nerede trafik sıkışıklığı olduğunu ve nerede araba kazalarının olduğunu öğrenin ve hızlı bir şekilde trafik ışıkları kontrolünü yapın ve analizden sonra kavşak talimatlarını kapatın ve kazaları ve olayları tahmin edin Trafik üzerindeki bir sonraki etki. Gerçek operasyon sürecinde, şehir beyni, kentsel kamu kaynaklarını küresel olarak optimize etmek, kentsel operasyon kusurlarını gerçek zamanlı olarak düzeltmek ve kentsel yönetişim modellerinde, hizmet modellerinde ve endüstriyel gelişimde üçlü bir atılım elde etmek için gerçek zamanlı ve tam kentsel veri kaynaklarını kullanır: kentsel yönetişim modellerinde atılımlar hükümet yönetimi yeteneklerini iyileştirir , Kentsel yönetişimin öne çıkan sorunlarını çözün, akıllı, yoğun ve insancıllaştırılmış kentsel yönetişim gerçekleştirin; Kentsel hizmet modunda atılım - Her zaman ve her yerde işletmelere ve bireylere daha doğru hizmet verin ve kentsel kamu hizmetlerini daha verimli hale getirin ve kamu kaynaklarından tasarruf edin; kentsel endüstri gelişiminde atılımlar Açık kentsel veri kaynakları, endüstriyel kalkınmada öncü rol oynayan ve geleneksel endüstrilerin dönüşümünü ve yükseltilmesini destekleyen önemli temel kaynaklardır.
Kentsel beyin ürünleri ve uygulamaları
3. Tıbbi görüntüleme: Tencent Miying'in yapay zeka destekli tanı açık platformu, yapay zeka + tıbbi bakımın uygulanmasını hızlandırır
Tencentin bir araya toplanan ortaklarının kaynak avantajlarına ve tıbbi yapay zeka alanında "Tencent Miying" tarafından yapılan teknolojik atılımlara dayanarak Tencent, tıbbi kurumlar, bilimsel araştırma grupları, ekipman üreticileri, yapay zeka girişimleri, bilgi teknolojisi üreticileri, üniversiteler ve kamu refahından oluşan bir ağ oluşturmuştur. Organizasyon ve diğer çok katılımlı tıbbi görüntüleme ve oynatma yenilik platformu-Tencent Miying AI yardımcı tanı açık platformu. Tencent Miying, Tencent'in ilk yapay zeka tıbbi ürünüdür ve aynı zamanda Tencent'in Çin'deki 100'den fazla üçüncül hastaneyle işbirliğinin bir sonucudur. Şu anda, yaklaşık 500.000 tıbbi terminoloji veri tabanı, 200.000'den fazla tıbbi açıklama veri tabanı, 1 milyondan fazla dönem ilişki kuralı veri tabanı, 10 milyondan fazla sağlık bilgi tabanı, 80 milyondan fazla yüksek kaliteli tıbbi bilgi tabanı ve 100 milyondan fazla açık tıbbi ansiklopedi saklamaktadır. Veriler, kamuya açık olan yetkili tıbbi bilgi tabanlarının çoğunu kapsar.
"Yapay zeka tıbbi görüntüleme" ve "Yapay zeka destekli teşhis", Tencent Miying'in yapay zeka destekli tanı açık platformunun iki temel yeteneğidir. Doktorların gelişimini ve öğrenmesini simüle ederek tıbbi teşhis yeteneklerini biriktirir ve bu da doktorlara 700'den fazla hastalığı teşhis ve tahmin etmede yardımcı olabilir. Hastanelerin poliklinik kliniklerinde yüksek frekanslı tanıların% 90'ını kapsar.İnsan doktorlarınkine benzer bir öğrenme sürecini takip eder ve üç aşamaya ayrılır: Birincisi, yetkili tıbbı öğrenmek, anlamak ve özetlemek için doğal dil işleme ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojilerini kullanır Kitaplar, belgeler, tanı ve tedavi kılavuzları, tıbbi kayıtlar ve diğer tıbbi bilgiler otomatik olarak bir "tıbbi bilgi grafiği" oluşturmak için oluşturulur; daha sonra, tıbbi kayıt alma ve bilgi grafiği muhakeme bilgisine dayalı olarak teşhis modeli oluşturulur; son olarak, insan tıbbi uzmanların doğrulaması altında, optimizasyon Teşhis modeli.
AI + tıbbi keşif alanında "Tencent Miying" tarafından yapılan atılım temelinde, Ulusal Sağlık ve Aile Planlaması Komisyonu ile Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı, medikal ve sağlık sektöründe "Turing Ödülü" olarak bilinen İnternet tıp ve sağlık sektörü "Motis Ödülü" nü birlikte ödüllendirdi. ", Çin'in akıllı terminal endüstrisinin en büyük onurunu temsil ediyor.
Tencent Miying AI
Tencent Miying, Zhiye Software, Shandong Shuneng, Guangzhou Haibo, Kingdee Medical, Health 160 ve diğer tıbbi bilgi üreticilerinin yanı sıra Xiamen Üniversitesi Birinci Bağlı Hastanesi, Shandong İl Hastanesi, Anhui İkinci Halk Hastanesi ve Southern Medical ile işbirliği yapmıştır. Shenzhen Üniversitesi Hastanesi, Hong Kong Üniversitesi Shenzhen Hastanesi, Baoan Geleneksel Çin Tıbbı Hastane Grubu, Shenzhen Sami Tıp Merkezi, Shenzhen Çin Bilimler Akademisi Hastanesi, Baoan İlçe Doğum ve Çocuk Sağlığı Hastanesi, Longgang İlçe Doğum ve Çocuk Sağlığı Hastanesi gibi tıbbi kurumlar ve diğer tıbbi kurumlar yapay zeka stratejik işbirliği anlaşmaları imzaladı. Ortaklaşa açık bir akıllı tıbbi bakım ekosistemi oluşturun. Tencent Miying Platformu, yenilik ve girişimcilik, tüm endüstri zinciri işbirliği, akademik araştırma ve HP kamu refahının dört boyutundan çekirdek katılımcıları birbirine bağlayan "bağlayıcı" rolünü oynamayı ve tıbbi alanda ulusal yapay zeka stratejisinin uygulanmasını ortaklaşa teşvik etmeyi amaçlamaktadır.
Tencent Miying Industry Ecosphere
4. Akıllı ses: HKUST iFlytek, Çin'in akıllı ses uygulamasının uluslararası lider seviyeye ulaşmasına yardımcı olur
HKUST iFlytek, 18 yıldır akıllı ses ve yapay zekanın temel araştırma ve sanayileşmesine kendini adamıştır ve akıllı ses ve yapay zeka konusunda Asya-Pasifik bölgesinde listelenen en büyük şirket haline gelmiştir. İFlytek, işlevsel ses ülkesinde yapay zeka için yeni nesil bir açık inovasyon platformu olarak seçildikten sonra, Çin'in akıllı ses ve yapay zeka teknolojisinin ve uygulamalarının açık inovasyon araştırma platformu + beş açık inovasyon hizmet platformu aracılığıyla uluslararası lider düzeye ulaşmasına yardımcı olacak.
Yapay zeka endüstrisi-üniversite-araştırma kullanımı için açık ve yenilikçi bir araştırma platformu oluşturma açısından, iFlytek, kaynaktan temel teknoloji araştırma kaynaklarını bir araya getiren, kurumsal tabanlı ve pazar odaklı bir endüstri-üniversite-araştırma işbirliği sistemi önerdi ve bir dizi teknoloji elde edildi. Küresel lider, örneğin: konuşma sentez teknolojisi, konuşma tanıma teknolojisi, makine çevirisi teknolojisi, konuşma değerlendirme teknolojisi, bilişsel zeka teknolojisi.
Temel bir veri kaynağı platformu oluşturma açısından iFlytek, veri girişimi, veri dağıtımı, proje kalite yönetimi ve izleme gibi çeşitli işlevleri kapsayan kitle kaynaklı kullanım modelini kullanan ve şu anda 80 ürün görev yönergesine sahip temel bir veri hizmeti platformu başlattı. , Kayıtlı kullanıcı sayısı 100.000'den fazla ve aylık aktif kullanıcı sayısı yaklaşık 3.000'dir.
Bir "bulut + terminal" yazılım ve donanım entegre geliştirme platformu oluşturma açısından, iFlytek, platform hizmet mimarisi inşaatını, açık platform araştırma ve geliştirmesini ve bir dizi tek noktadan yazılım ve donanım geliştirme programlarını oluşturan bir doğal dilde ses veri kaynağı üretim merkezinin inşasını tamamlamıştır ve Sektöre liderlik etmeye devam edin ve geliştiricilerin iFLYTEK'in yapay zeka yeteneklerine hızla erişmesine yardımcı olun.
Yapay zeka özelleştirilmiş bir optimizasyon platformu oluşturma açısından, iFLYTEK ve endüstrinin seçkin AI yetenek sağlayıcıları, Tang Technology, Hehe Information ve Malong Technology, platformu yüz tanıma, metin tanıma ve içerikte tanıtmak için bir "Yetenek Bulutsusu" işbirliğine ulaştı. Denetim, doğal dil işleme vb. AI teknolojisi yetenekleri sürekli olarak zenginleştirildi ve ilk yerli yapay zeka kurumsal endüstri zinciri entegre hizmet platformu "Xunfei AI Service Market" piyasaya sürüldü.
Geliştirici hizmet toplulukları oluşturma açısından iFLYTEK, Hefei, Changchun, Luoyang, Xian, Chongqing, Tianjin ve Suzhou'da toplam 100.000 metrekareden fazla alana sahip yerel yönetimlerin desteğiyle 7 çevrimdışı uzman kitle oluşturma kuluçka alanı inşa etti. Önümüzdeki yıllarda akıllı ses ve yapay zeka alanında 500'den fazla geliştirici ve firma tanıtıldı.
Özel bir kitle oluşturma kuluçka alanı oluşturma açısından, platform, girişimcilerin temel teknoloji geliştirme arayüzlerini ve bulut çevrimiçi hizmet yeteneklerini açarak neredeyse sıfır maliyetle yenilik yapmak ve işletmeleri başlatmak için akıllı ses ve yapay zeka teknolojilerini kullanmalarına olanak tanır. Temmuz 2018 sonu itibarıyla platform geliştirici ekiplerinin sayısı 800.000'i aştı (yıllık bazda% 114 artış); platformu son 18 ayda kullanan kümülatif bağımsız terminal sayısı, ortalama günlük etkileşimle 1,9 milyara (% 357 arttı) ulaştı Kez sayısı 4,6 milyara ulaştı.
IFLYTEK Akıllı Ses Açık İnovasyon Platform Sistemi
5. Akıllı vizyon: SenseTime, çeşitli endüstrilerde bilgisayarla görme teknolojisinin uygulanmasını hızlandırır
2018920SenseARSenseARSenseMediaSenseFace 3.0SenseFoundry400
1234
6 AI
AIAI 11510AI 11AIAIAI
40%5%
20002070020080%AI
AI
AIAI123
AI
AIAPIAPIAISRI, CMU, IIIA, UC BerkeleyK12DL
AI
7 NeuHub
20184NeuHubNeuhubAIVIVO
AINeuHubAI
NeuHubAI
NeuHubAI
AI AI AI AI AI0-1, 1-NN-AIAIAIAIAI
BATAIAIAIAIAIAI
AI
8
AIAI+AISIISVAIAI/ARVRMRAIAI20181KneronKneron
Bilge şeyler düşünür AIAI
Okuduğunuz için teşekkürler. Gemide takip etmek ve sizi teknolojide ön plana çıkarmak için tıklayın ~
