人工智能下游產(chǎn)業(yè)有哪些（人工智能下游產(chǎn)業(yè)有哪些）

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本文目錄:

• 1、人工智能到來，又會產(chǎn)生哪些新的行業(yè)？

• 2、人工智能的發(fā)展前景趨勢？

• 3、人工智能核心產(chǎn)業(yè)的主要細分方向主要包括哪些

• 4、人工智能是什么?有哪些跟人工智能相關的產(chǎn)業(yè)

一、人工智能到來，又會產(chǎn)生哪些新的行業(yè)？

人工智能這兩年的發(fā)展受到了各行各業(yè)的重視，現(xiàn)在很多的行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了實際的應用，醫(yī)療、遠程家庭、工廠生產(chǎn)都有應用。此外，催生新的產(chǎn)業(yè)、新的職業(yè)，如機器人操作人員、數(shù)據(jù)科學家等，引導人類去做更有意義的工作，創(chuàng)造更多社會價值。

隨著各個行業(yè)加大研發(fā)的投入，在未來人工智能的產(chǎn)業(yè)會得到更好的發(fā)展，而且在未來有可能會推動新一輪的經(jīng)濟增長，這也是國家越來越重視人工智能的原因。人工智能的快速發(fā)展，不少相關的top域名都被注冊，對域名行業(yè)產(chǎn)生了比較大的影響。

二、人工智能的發(fā)展前景趨勢？

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基于基礎理論和數(shù)據(jù)之上，面向細分應用開發(fā)的技術。中游技術類企業(yè)具有技術生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細分領域、技術層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴展較為容易。

該層面包括算法理論(機器學習)、平臺框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統(tǒng)垂直領城重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內(nèi)頭部企業(yè)脫顆而出，競爭優(yōu)勢明顯。

2、計算機視覺發(fā)展歷經(jīng)三大理念，規(guī)模突破400億元

1982年馬爾(David Marr)《視覺》(Marr，1982)一書的問世，標志著計算機視覺成為了一門獨立學科。計算機視覺的研究內(nèi)容，大體可以分為物體視覺(object vision)和空間視覺(spatial vision)二大部分。物體視覺在于對物體進行精細分類和鑒別，而空間視覺在于確定物體的位置和形狀，為“動作(action)”服務。正像著名的認知心理學家JJ.Gibson所言，視覺的主要功能在于“適應外界環(huán)境，控制自身運動”。適應外界環(huán)境和控制自身運動，是生物生存的需求，這些功能的實現(xiàn)需要靠物體視覺和空間視覺協(xié)調(diào)完成。

計算機視覺近40年的發(fā)展中，盡管人們提出了大量的理論和方法，但總體上說，計算機視覺經(jīng)歷了三個主要歷程。即：馬爾計算視覺、多視幾何與分層三維重建和基于學習的視覺。

國際市場研究機構(gòu)Research And Markets發(fā)布的最新報告顯示，2019年全球計算機視覺市場規(guī)模為46.433億美元，預計到2027年將達到950.805億美元，從2020年到2027年，預計年復合增長率為46.9%。

3、語音識別發(fā)展科追溯到1956年

語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代。在1952年，AT&T貝爾研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個語音識別系統(tǒng)Audry系統(tǒng)，可以識別10個英文數(shù)字發(fā)音。這個系統(tǒng)識別的是一個人說出的孤立數(shù)字，并且很大程度上依賴于每個數(shù)字中的元音的共振峰的測量。1956年，在RCA實驗室，Olson和Belar研制了可以識別一個說話人的10個單音節(jié)的系統(tǒng)，它同樣依賴于元音帶的譜的測量。到21世紀之后，深度學習技術極大的促進了語音識別技術的進步，識別精度大大提高，應用得到廣泛發(fā)展。

目前，語音識別技術已逐漸被應用于工業(yè)、通信、商務、家電、醫(yī)療、汽車電子以及家庭服務等各個領域。例如，現(xiàn)今流行的手機語音助手，就是將語音識別技術應用到智能手機中，能夠?qū)崿F(xiàn)人與手機的智能對話功能。其中包括美國蘋果公司的Siri語音助手，智能360語音助手，百度語音助手等。

隨著語音技術和自然語言理解技術的快速進步，AI語音語義技術已在智能翻譯、智能醫(yī)療、智能汽車、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)語音審核等多個領域?qū)崿F(xiàn)場景應用。

疫情之后不僅是工業(yè)領域，政務服務領域的語音機器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語音機器人也將有較高的市場增長空間。另外，NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展，一定程度上也將重塑AI應用場景。

2018年，全球智能語音市場仍呈現(xiàn)快速增長趨勢，市場規(guī)模為142.1億美元，根據(jù)預測到2024年全球智能語音市場規(guī)模將達到215億美元，其中智慧醫(yī)療健康、智慧金融以及各類智能終端智能語音技術需求將成為主要的驅(qū)動因素。

4、美國AI高層次學者數(shù)量大幅領先

AI高層次學者是指入選AI 2000榜單的2000位人才，由于存在同一學者入選不同領域的現(xiàn)象，經(jīng)過去重處理后，AI高層次學者共計1833位。從國家角度看AI高層次學者分布，美國A1高層次學者的數(shù)量最多，有1244人次，占比62.2%，超過總?cè)藬?shù)的一半以上，且是第二位國家數(shù)量的6倍以上。中國排在美國之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德國位列第三，是歐洲學者數(shù)量最多的國家;其余國家的學者數(shù)量均在100人次以下。

—— 以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》

三、人工智能核心產(chǎn)業(yè)的主要細分方向主要包括哪些

語音識別、搜索服務、智能駕駛、數(shù)據(jù)服務、圖像處理。人工智能核心產(chǎn)業(yè)指包括人工智能基礎層、計算機視覺、智能語音、人機交互等的軟硬件產(chǎn)品和解決方案，其主要細分方向包括語音識別、搜索服務、智能駕駛、數(shù)據(jù)服務、圖像處理。

四、人工智能是什么?有哪些跟人工智能相關的產(chǎn)業(yè)

人工智能(Artificial Intelligence), 是一門綜合了 計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。 人工智能的研究課題涵蓋面很廣,從機器視覺到專家系統(tǒng),包括了許多不同的領域。 這其中共同的基本特點是讓機器學會“思考” 。為了區(qū)分機器是否會“思考”(thinking),有必要給出“智能”(intelligence)的定義。究竟“會思考”到什么程度才叫智能?比方說,解決復雜的問題,還是能夠進行概括和發(fā)現(xiàn)關聯(lián)? 還有什么是“知覺”(perception),什么是“理解”(comprehension)等等? 對學習過程、語言和感官知覺的研究為科學家構(gòu)建智能機器提供了幫助。

近年來，人工智能的話題持續(xù)升溫，全球都刮起了一陣人工智能風潮。國內(nèi)有很多不錯的人工智能公司，但人工智能技術的范疇很廣，很難分高低，在不同的領域，都有出色的產(chǎn)品和系統(tǒng)。比如廈門市美亞柏科信息股份有限公司，他們以大數(shù)據(jù)、人工智能、裝備技術為基礎，通過整合成熟的硬件技術和軟件資源，為國內(nèi)各級司法機關以及行政執(zhí)法部門提供電子數(shù)據(jù)取證產(chǎn)品及網(wǎng)絡信息安全解決方案、網(wǎng)絡空間社會治理提供產(chǎn)品和服務，助力執(zhí)法部門實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)打造無賊天下”的遠大目標。 感興趣的可以了解下。

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