从市场对人工智能技术的定义来看,它能有效降
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在如今人工智能发展形态下,不论是如交通、电力、金融等基础行业,还是势如破竹的众多新兴产业,市场格局已在技术、科技发展下发生很大的变化,主动投入参与全景人工智能场景的构建成为处于该市场中的每一个行业、企业的选择。从市场对人工智能技术的定义来看,目前AI的发展仅处于起步阶段,还有无限的可能性等待解锁。

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——对话式人工智能平台。是融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台。该技术能实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望大规模应用于智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等领域。

图片 2华北工控看来,从目前的人工智能发展初步现状来看,其主要集中在三个方面:理解力、沟通力、协同力。即通过模拟人类思维模式实现对外界信息理解,如深度学习技术;通过语音、视觉等实现人机交互的技术、如机器视觉、人脸识别、图像采集等;通过行动控制实现人机协同工作、如各行各业不同性能的机器人。数据利用人工智能在各行各业得到鼎力推崇的重要原因之一便是其使得原本零散的数据得到整合,并在整合的基础上得到最大化的利用,用于整个系统的改善与优化。在原有的体系中,其中的设备、人员、产品流程中都产生成千上万的数据,但是因为各个工序间、设备间的独立运行,数据之前无法形成良好的联动,都处于孤立的状态。在物联网的基础上,借助人工智能,使生产作业过程中产生的大量数据得到利用,实现联动,并借助智能分析,使这些大数据产生实时效益,反作用于原流程,使得原来的信息孤岛被打破。主动学习能力设备与环境之间的联系分为主动与被动,单向与双向,在传统的作业背景中,设备作为命令执行方,对外界输入的指令进行严格执行。但在数据信息化时代,对于柔性生产、整体工作环境的高度协调性产生越来越高的要求,原有的单向信息传播方式不再奏效,需要设备具有更多的主动学习能力,对外界环境进行学习并主动调整自身行为。在人工智能技术的加持下,深度学习等都赋予了设备更多的自主调整自身行为,对外环境进行学习的能力。通过机器视觉、智能感应等技术对外界信息进行实时采集,利用自身的自主学习能力来做出判断,自主纠正自我行为,这些能力在无人驾驶、智能机器人、无人机等人工智能设备中已得到初步的利用。提高作业效率人工智能所要解决的终极问题是让机器更好的代替人工,在智能场景下,机器工作的效率、准确度等能够无误差的实现由人工到机器的转移,其中涉及到大量的人力解放和效率提升。在华北工控看来,在目前的人工智能初步的构图中,在个体层面,通过机器视觉、人脸识别、语音识别等技术实现信息输入,运用深度学习等技术理解信息,并通过自主智能控制系统来实现对外界的反馈与交互,并实现在整体层面的数据采集与分析,协调与控制、优化。

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——云端人工智能。将云计算的运作模式与人工智能深度融合,在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。它能有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,有利于扩大用户群体,未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业领域。

图片 4嵌入式计算机硬件商作为基础设备供应商,为AI的多任务执行和应用场景升级提供基础平台,如基层图像、视频、音频处理平台的构建,为计算力与大数据平台的搭建提供基层支撑。华北工控将在更多的交通、电力、金融、物流等领域,参与基础智能嵌入式计算机硬件系统的构建。

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——对抗性神经网络。由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据,有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性,未来将应用于自动驾驶、安防监控等领域。

是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。

——胶囊网络。在深度神经网络中构建多层神经元模块,用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息。该技术能使机器在样本数据较少情形下,快速识别不同情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔应用前景。

情感智能。是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应,以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。该技术可赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力,为用户带来更具效率和人性化的交互体验,未来将在智能机器人、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用。

——神经形态计算。即仿真生物大脑神经系统,在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式,赋予机器感知和学习能力。该技术旨在使机器具备类似生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性,将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域广泛应用。

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