一文读懂国内人工智能产业链(附人工智能企业TOP100)

一文读懂国内人工智能产业链(附人工智能企业TOP100)
一文读懂国内人工智能产业链(附人工智能企业TOP100)

一文读懂国内人工智能产业链(附2017人工智能企业

TOP100)

随着互联网的快速发展及信息化建设的大力推进,人工智能逐渐进入人们的视野中。近年来,AI厚积薄发,因深度学习获得突破,创业和投资的情绪高涨,全球科技巨头如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔等都砸入巨额投资,将人工智能视为下一个技术引爆点,包括欧、美、日本与中国大陆等国纷纷将人工智能技术纳入国家蓝图,人工智能显然已成为各国、各科技企业竞争的下一个战场。

一、什么是人工智能?

人工智能,英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学,是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出防御的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。如今,人工智能已经演化成了机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互这四大模块。

机器学习技术:指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习,从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。这项技术与计算机科学、统计学、数学优化算法等都有着密不可分的关系。其代表算法有深入学习、人工神经网络、决策树、增强算法等。

自然语言处理技术:指让计算机可以理解人类的语言,包括将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式及将计算机数据转化为人类自然语言两种形式。这里指的语言可以是声音也可以是文字。这项技术的主要内容包括信息检索、信息抽取、词性标注、句法分析、多语处理、语音识别等。

图像处理技术:指让计算机拥有人类的视觉功能,可以获得、处理并分析和理解图片或多维度数据。这项技术的主要内容包括图像获得、图像过滤和调整、特征提取等。

人机交互技术:指计算机系统和用户可以通过人机交互界面进行交流。这项技术包括的主要内容包括计算机图像学、交互界面设计、增强现实等。

二、人工智能发展前景无限

咨询公司Venture Scanner统计,2016年全球人工智能公司已突破1000家,跨越13个子门类,融资金额高达48亿美元。整体来看,AI产业不论是行业规模、还是吸金能力都在飞速扩张中。根据Bank of America预测的数据:未来五年人工智能的年复合增速36%,预计2020年将达到700亿美元。

数据显示,中国人工智能产业规模2016年已突破100亿,以43.3%的增长率达到了100.60亿元,预计2017年增长率将提高至51.2%,产业规模达到152.10亿元,并于2019年增长至345.2亿元。

三、人工智能产业链分布

一般而言,人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层。当前中国还处于行业应用层起步到快速发展的阶段,应用层的投资机会和投入回报率远高于技术层和基础设施层,当这个阶段出现泡沫时,投资机会可能更多地出现在技术层,当技术层停滞并出现泡沫时,投资机会可能更多在基础设施层。

四、政策助力人工智能发展

国内近两年相继出台扶植人工智能发展的政策,积极推动人工智能在各个领域的渗透。2017年两会上,人工智能更是首次写入政府工作报告。时隔4个月,2017年7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。

人工智能相关国家政策

资料来源:中商产业研究院整理-

五、中国人工智能产业规模稳定增长

在人工智能细分领域的分布上,我国与国际上大体相似,机器人、神经网络、语音识别及图像识别占主体部分。

在产业规模方面,随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展,我国人工智能产业持续高速成长。未来,随着相关政策的加速落地,深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长,人工智能技术有望不断提升,机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇,预计到2018年,我国人工智能产业规模将达到203.3亿元。

六、2017中国人工智能未来企业百强

近期,由中科院互联网周刊与eNet研究院联合发布了“2017中国人工智能未来企业”百强榜单。那么,上榜的又有哪些细分领域的哪些公司呢?

从上榜企业看,中国市场AI 玩家包括以下四大类:

1、传统AI技术提供商,以科大讯飞、全志科技等为代表;

2、大型互联网公司,以BAT、搜狗等为代表;

3、新兴AI创业公司,以云知声、旷视科技等为代表;

4、垂直行业AI技术驱动型公司,以平安集团、华大基因等为代表。

从产业图谱分布来看,这份榜单涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层三大层级。

1、在技术层的人工智能公司按照领域划分有:

语音识别&自然语言处理:百度、腾讯、科大讯飞、微软亚洲研究院、云知声、思必驰、出门问问、紫冬锐意、普强科技等;

机器学习&深度学习:金山云、商汤科技、依图科技、第四范式、深网视界、阅面科技;

计算机视觉:微软亚洲研究院、汉王科技、商汤科技、face++旷视科技、图谱科技、盛开互动、依图科技、格林深瞳、诺亦腾、云从科技、图森互联、中科奥森、深网视界、图漾科技、阅面科技、中科视拓、linkface、聚力维度、深圳科葩、速感科技等;

语义识别:智臻智能、图灵机器人、ImageQ、玻森数据;

2、在基础层的人工智能公司按照领域划分有:

AI芯片:华为、全志科技、中星微电子、中科寒武纪科技、西井科技

计算能力平台:阿里巴巴、百度、浪潮、搜狗、Chinapex创略、永洪科技、中科互联、数据堂、明略数据、腾云天下、云天大数据、海致网络、GrowingIO等

3、从榜单来看,在应用层的人工智能公司按照领域划分有:

机器人:博实股份、地平线机器人、旗瀚科技、智位科技、思岚科技、智能管家、埃夫特、臻迪集团、祈飞科技、智久机器人科技、妙手机器人、科沃斯

自动驾驶:百度、阿里巴巴、中科创达、智车优行、佑驾创新、零零无限科技

无人机:臻迪科技

语音助手:百度、出门问问

产业应用:碳云智能、久其软件

智能金融:平安集团、GEO集奥聚合、量化派

智能医疗:华大基因、碳云智能、贝瑞和康、汇医慧影、医渡云、钱璟康复

智能安防:大华股份

智能教育:英语流利说、乂学科技、小知科技

智能硬件:智位股份

(注:部分企业涉及领域较为广泛,如有错漏请谅解)

七、人工智能A股上市公司

资料来源:中商产业研究院整理

八、我国人工智能发展优劣势明显

《新一代人工智能发展规划》显示,我国人工智能发展的主要优势有:

1、国际科技论文发表量和发明专利授权量已位居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破;

2、语音识别、视觉识别技术世界领先,自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展能力;

3、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用;

4、一批龙头骨干企业加速成长,在国际上获得广泛关注和认可。

主要的劣势在于:

1、缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面和发达国家差距较大;

2、科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;

3、人工智能尖端人才远远不能满足需求;

4、适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

猎芯网是由深圳市猎芯科技有限公司开发运营的电子元器件B2B交易服务平台。于2015年7月上线,总部位于深圳,在北京、香港设有分公司,拥有专业的行业和互联网人才团队,迄今已获得多轮风险投资。猎芯网可以为用户提供涵盖购买、报关、仓储、金融等整个交易环节的全闭环服务;提供免费开放平台,客户可进行自由交易。此外,猎芯网还提供联营、专卖、寄售、供应链金融等服务,极大的提升了效率,降低了交易成本。

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日,中国着名围棋棋手古力在微博上说道:今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜,古力再次发博, Master 已经拿下 50 连胜,不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”,从 2016年12月29日晚 起,接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜,期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后, master 已经斩获了 50 连胜,击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中,包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段(“ XIUZHI”)、中国名人战冠军连笑七段(“剑术”)、新科百灵杯冠军陈耀烨(“龙胆”)、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为,这位master不是人类,而是人工智能。但该 AI (人工智能)是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文,称人工智能告诉了我们,人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示,“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩,几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’(AlphaGo)是有能力做到的,当然,它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋,但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示:“应该是新‘狗',可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能,那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟,柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”,但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗(AlphaGo)狂虐围棋大师李世石之后,AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识,并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而,阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前,从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏,到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫,这些都是电脑和人类下棋的时间。然而,阿尔法狗的胜利却意义非凡。

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议,并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说,人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统,具备快速处理和自主知识管理能力,能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务,从而解放劳动力,提高劳动效率。当前,人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段,应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业,例如安防、医疗、教育和商业服务等领域,人工智能已率先爆发出大量场景应用,用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来,人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年,在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下,人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析,本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看,国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题(哲学角度)两方面。吴永和等依据教育人工智能(EAI)的内涵,尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域,认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言,人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法,调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此,蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出,人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题,即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾,

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端,高科技的行业,那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析,供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到:“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化,做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日,科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示,正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划,并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支,它的研究目标是了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中,芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域,应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈,至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产,预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面,亚马逊、微软云计算业务爆发,其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面,Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层,研发更高级AI 算法,积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通,Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透,盈利前景已开始显现。 国内的话,目前主要还是在应用层耕耘较多,基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者,以“从能

人工智能在金融行业的应用与风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展,越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度,同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中,金融行业也遭到了前所未有的冲击,这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月,围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo,再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出,并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛,包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下

最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说,机器学习利用算法分析数据、学习数据,通过基于大量数据的“自我训练”,实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此,程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”,从而学会如何完成一项任务,这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上,任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习,这其中包括很多我们非常熟悉的技术,比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早,但受技术限制一直进展缓慢,直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后,这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大,而存储设备的容量增加,读取速度加快,进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 (一)智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟,一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等,这使得用户能够更加及时地得到满意的答复,提升用户的满意度,同时还可以减轻人

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要:SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统,并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低,收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高,收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升,全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右,其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为,对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变,源代码的优化在时间成本和风险上代价很高,而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径,对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑,对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法,在性能上的差异非常大。 SQL语句易学,但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析,依靠经验,尝试重写SQL语句,然后对结果和性能进行比较,以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法,且依赖于人的经验,非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句,从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议,它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析,来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划,还对输入的SQL语句本身进行语法分析,经过分析产生写法上的改进建议。

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者,仅在2015年,两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇,而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明,中国有着全球最多的数据量,拥有巨大应用市场,正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信,AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来,我国高度重视人工智能技术创新和产业发展,当前随着全球人工智能产业的快速成长,一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件,力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告,不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件,如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中,也提到要培育人工智能产业生态,促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年,我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面,借鉴美国、英国等的人工智能国家战略,预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件,对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面,科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件,从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署,实施一批大型项目。此外,围绕标准、安全等特定议题,相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来,语音和视觉识别准确率得到大幅提升,人工智能进入到了第三次高峰期。当前,在技术突破和应用需求的双重驱动下,人工智能技术已走出实验室,加速向产业各个领域渗透,产业化水平大幅提升,人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算,2016年,全球人工智能市场规模约为1680亿元,我国人工智能市场规模约为98亿元。今年,随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步,人工智能产业市场规模将持续扩大,预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看,语音服务相关技术和模型将趋于成熟,围绕智能语音的行业应用将不断加速,市场逐渐打开,成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破,而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间,有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的

全球人工智能产业分析

全球人工智能产业分析 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在对全球经济、社会进步和人类生活产生深刻的影响。在中国,人工智能是目前最火热的投资领域,也是中国政府最具价值的战略布局之一。 现在,人工智能产业技术到达了什么样的水平呢?中国信息通信研究院此前发布的《2018世界人工智能产业发展深度分析报告》,从智能硬件、计算机视觉技术、智能语音技术以及自然语言理解这四大核心方面去一一解析。 1、智能硬件 智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。 智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对独立的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。

ResearchAndMarkets报告显示:2017年智能传感器全球市场价值为269.06亿美元,预计到2023年总市场规模达到706.17亿美元。《新一代人工智能发展规划》预计,到2020年,中国智能计算芯片市场规模将达到100亿元。 纵观全球智能硬件市场,诸如霍尼韦尔、BOSCH、ABB等国际巨头在全面布局智能传感器的多种产品类型;在中国,也涌现了汇顶科技的指纹传感器,昆仑海岸的力传感器,但产品布局相对单一。智能芯片方面,在全球市场有NVIDIA的GPU、谷歌的TPU、英特尔的NNP和VPU、IBM的True North、ARM的DynamIQ、高通的骁龙系列、Imagination的GPU Power VR等主流企业产品。在中国,有华为海思的麒麟系列、寒武纪的NPU、地平线的BPU、西井科技额deepsouth(深南)和deepwell(深井)、云知声的UniOne、阿里达摩院在研的Ali-NPU等。 2、计算机视觉技术 计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机,到运算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,然而AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开创新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于

2018年人工智能行业深度分析报告

2018年人工智能行业深度分析报告

人工智能(artificial intelligence)是由人创造的具有自然生物智能特征的系统,具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同,前者是根据人的需求被设计和创造出来的,后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能,后者特指人类这一生物体所具有的智能,限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能,其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能,仍属于弱人工智能的范畴,离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定,理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善,第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同,在这一波人工智能热潮中,人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域,包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等,展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速,在一些领域已经积累了一定的发展基础,进入国际领先者的行列。与发达国家相比,中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列,但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域,中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上,与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升,中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快,在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

人工智能产业链分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4211081159.html, 人工智能产业链分析 作者:王博宋微史琳 来源:《科技资讯》2018年第12期 摘要:根据对我国人工智能技术从基础层到技术层,最后到应用层的全产业链进行分 析,旨在对我国的人工智能技术与应用创新,提供发展方向。我国目前的人工智能技术在某些应用领域发展迅速。例如,将算法层中的人工智能核心技术——机器学习,应用到智能金融领域、和智能交通领域的无人驾驶公交车。在智能家居、智能教育、智能医疗等方面,现阶段有一定成果,但也存在提升空间。 关键词:人工智能生物识别机器学习智能金融 中图分类号:TP27 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)04(c)-0024-02 Abstract:According to analysis of the whole industry chain, from the base layer to technology layer of AI in our country. Aim to provide development direction of AI and application innovation in China. The development of our country’s AI with great speed in some applications. For example, the AI core technology in the algorithm layer called machine learning, applied to intelligent finance,and driverless bus in smart transportation. In terms of smart home, smart education, smart medical care and other aspects, there are some achievements in this period, but it also has space to improve. Key Words:Artificial intelligence; Biometric recognition; Machine learning; Intelligence finance 人工智能产业链根据技术层级从上到下,分为基础层、技术层和应用层。 1 基础层 基础层分为硬件资源与软件&服务。其中,硬件资源包括芯片研发、传感器、存储设备开发等。人们熟知的谷歌、Facebook、英特尔等属于芯片研发公司。软件&服务分为数据资源、云计算平台两部分内容。人们常用的数据资源有百度、腾讯等公司。云计算平台包括融云、环信等公司。 2 技术层 技术层根据技术层级从上到下,分为通用技术层、算法层、框架层。 通用技术层分为生物识别、计算机视觉与自然语言处理3个部分。其中,图像识别、人脸识别与字符识别属于计算机视觉。图像识别类型的公司主要利用该技术通过对图像进行识别、处理与分析之后,从图像中提取有效信息进而物体进行识别。比较典型的公司有腾讯有图、码

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代地尖端技术.从人类建立起需要指导控制才能运行地计算机,到计算机拥有可以自己去学习地能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大地影响.虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前地「给予承诺又让人失望」地周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形地机器学习生产力地经济利益.

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语地前沿.而且我们在过去一年地 研究使我们相信这不是一个错误地开始,而是一个拐点.正如我们将在本报告中探讨地那样,这个变化地原因有显而易见地(更快更强地计算资源和爆炸式增长地数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源地崛起)地. 这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋地一个方面是「现实世界」地使用案例比比皆是.虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著地提高,比如苹果公司地Siri,亚马逊地Alexa 和Google 地图像识别,但是AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大地技术相结合地情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显. 例如,在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断地准确性.在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量.在制药业中,深度学习可以用于改善药物地研发.在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强.在金融服务方面,通过开辟新地数据集,实现更快地分析,从而降低成本,提高回报.AI 现在还处于发现其可被利用场景地早期阶段,这些必要地技术会通过基于云地服务

实现大众化、平等化,我们相信随之而来地创新浪潮将在每个行业中创造新地赢家和输家. AI 地广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济地技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长地驱动力.结合GS 首席经济学家Jan Hatzius地研究, 我们明确了资本深化目前地停滞及其对美国生产率地相关 影响.我们相信,AI 技术将会驱动生产力地提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多地资本和劳动密集型项目,加快发展地脚步,提高盈利能力以及提高股票地估值. 启示 虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济,但对投资者而言,我们认为这其中有四个影响最为显著. 生产率.AI 和机器学习具有激发生产率增长周期地潜力,这会有利于经济地增长,提升企业地盈利能力,资本回报率和资产估值.根据GS 首席经济学家Jan Hatzius所说:「大体上而言,AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值地东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型地劳动投入.举个例子,这些在商业部

人工智能与数据挖掘

机器学习与数据挖掘姓名:xxx班级:计xxx学号:xxxxx

机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展,数据总量呈爆炸式增长,数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称,未来10年数据总量将会增加50倍,应对如此的数据总量,相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”,标志着大数据已上升到国家意志,大数据时代到来。 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一,其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能,因为众所周知,没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上,由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的,因此机器学习需要设法对数据进行分析,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论,并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义,例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义,数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看,数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉,它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示: 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上,机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至

2019人工智能产业链细分研究分析报告

2019人工智能产业链细分研究分析报告 前言: 全球人工智能浪潮风起云涌。人工智能主要研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自1956年达特茅斯夏季人工智能研究会议以来,人工智能技术的发展已经起起伏伏共经历了三次浪潮。千亿市场空间即将开启,世界各国加紧布局。我国已将人工智能提升至国家战略高度,政策助力人工智能产业崛起。

人工智能产业链包括三层:基础层(计算基础设施)、技术层(软件算法及平台)和应用层(行业应用及产品)。 基础层主要涉及数据的收集与运算,这是人工智能发展的基础,主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。 技术层是人工智能产业发展的核心,技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模,以开发面向不同领域的应用技术,包括感知智能和认知智能。 应用层是建立在基础层与技术层基础上,实现与传统产业的融合发展以及不同场景的应用。 ▌人工智能产业链基础层 基础层主要涉及数据的收集与运算,主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。 其中,传感器及大数据主要负责数据的收集,而AI芯片和云计算负责运算。基础层为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等基础。

AI芯片是人工智能的“大脑”,市场规模呈快速增长态势。 早期人工智能运算主要借助云计算平台和传统CPU相互结合的方式,但随着深度学习等对大规模并行计算需求的提升,开始了针对AI专用芯片的研发。 目前AI芯片主要类型有CPU、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编辑门阵列)、DSP、ASIC(针对神经网络算法的专用芯片)和类人脑芯片几种,ASIC 有望在今后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能芯片的主力。 预计至2021年,人工智能芯片市场规模有望达到111亿美元,年复合增长率达20.99%。 芯片生产商方面,据市场研究公司CompassIntelligence最新研究显示,在全球人工智能芯片企业排名表中,前三名依次是英伟达(Ividia)、英特尔(Intel)以及IBM,华为第12名,成为中国大陆地区最强芯片生产商。 英伟达目前占据全球GPU行业的市场份额超过70%,远超竞争对手。 华为从1991年开始,走上了开发ASIC芯片之路,2018年10月,推出昇腾910和昇腾310云端芯片,前者计算能力远超谷歌及英伟达,后者最大功耗功耗仅8W,预计2019年二季度上市。

人工智能产业分析

人工智能产业分析集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

人工智能产业分析 1月3日,中国着名围棋棋手古力在微博上说道:今天又有四位勇士被抬走了......谁来守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜,古力再次发博,Master已经拿下50连胜,不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的Master 近日一个注册为“Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”,从2016年12月29日晚起,接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至2017年1月3日夜,期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后,master已经斩获了50连胜,击败15位世界冠军。在斩获的选手中,包括了连续37个月排名韩国等级分第一朴廷桓九段(“XIUZHI”)、中国名人战冠军连笑七段(“剑术”)、新科百灵杯冠军陈耀烨(“龙胆”)、2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为,这位master不是人类,而是人工智能。但该AI(人工智能)是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在1月2日晚上发博文,称人工智能告诉了我们,人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示,“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩,几乎可以排除是人类棋手。‘阿尔法狗’(AlphaGo)是有能力做到的,当然,它也有可能是日本的ZEN。虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋,但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master是最新研发出来的其他‘狗’。”中国围棋队领队华学明表示:“应该是新‘狗’,可能是韩国研发的‘狗’。” 如果master最终被确定为人工智能,那么1月3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的一个时刻。毕竟,柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”,但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗(AlphaGo)狂虐围棋大师李世石之后,AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识,并且很快成了IT产业发展和投资的最新宠儿。然而,阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前,从很早之前就在中文版的Windows中预装的象棋小游戏,到1997年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫,这些都是电脑和人类下棋的时间。然而,阿尔法狗的胜利却意义非凡。 1.概念

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1月3日,中国着名围棋棋手古力在微博上说道:今天又有四位勇士被抬走了......谁来守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜,古力再次发博,Master已经拿下50连胜,不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的Master 近日一个注册为“Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”,从2016年12月29日晚起,接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至2017年1月3日夜,期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后,master已经斩获了50连胜,击败15位世界冠军。在斩获的选手中,包括了连续37个月排名韩国等级分第一朴廷桓九段(“XIUZHI”)、中国名人战冠军连笑七段(“剑术”)、新科百灵杯冠军陈耀烨(“龙胆”)、2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为,这位master不是人类,而是人工智能。但该AI(人工智能)是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在1月2日晚上发博文,称人工智能告诉了我们,人类数千年的实战演练进化都是错的。Master或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示,“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩,几乎可以排除是人类棋手。‘阿尔法狗’(AlphaGo)是有能力做到的,当然,它也有可能是日本的ZEN。虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋,但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master是最新研发出来的其他‘狗’。”中国围棋队领队华学明表示:“应该是新‘狗’,可能是韩国研发的‘狗’。”如果master最终被确定为人工智能,那么1月3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的一个时刻。毕竟,柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”,但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗(AlphaGo)狂虐围棋大师李世石之后,AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识,并且很快成了IT产业发展和投资的最新宠儿。然而,阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前,从很早之前就在中文版的Windows中预装的象棋小游戏,到1997年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫,这些都是电脑和人类下棋的时间。然而,阿尔法狗的胜利却意义非凡。 1.概念 人工智能主要解决如何使计算机感觉、推理和行为等问题。人工智能的目标是使现有的计算机不仅能做一般的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。

数据库技术实现与人工智能融合的方法

数据库技术实现与人工智能融合的方法 发表时间:2019-09-16T15:23:49.090Z 来源:《基层建设》2019年第17期作者:张培颖[导读] 摘要:在现实生活中,数据库技术和人工智能有着紧密的联系,在人们思想地位中,人工技能只是具备单一的理论性,数据库则是大量的应用在实际操作中。 天津中发智能科技有限公司天津 300392摘要:在现实生活中,数据库技术和人工智能有着紧密的联系,在人们思想地位中,人工技能只是具备单一的理论性,数据库则是大量的应用在实际操作中。人工智能在发展初期的时候,就和数据库有着紧密联系,任何一个数据系统都是应用计算机进行操作,人工智能将使得计算机在实际使用中发挥出最大功效,以展现出人工智能和数据库的融合作用。下面就基于作者实际工作经验,简要的分析数据库 技术实现人工智能融合的方向,希望对相关从业人员有所帮助。 关键词:数据库发展;人工智能;融合方法 1 数据库的现阶段发展现状分析 1.1数据库飞速的发展 数据库的先进技术主要是计算机的重要分支点,充分展现出高科技技术重要性,数据库有着突破性的进展,在数据库的形成最初过程中,以网状数据库和关系数据库为主,而这两种数据库的使用还存在着诸多和不足之处,经过发明和研究,人们创造出技术先进、使用性方便的数据库管理系统,可以有效的弥补数据库中存在的不足之处。 在人们的生活、工作过程中,数据库起到重要的作用,在当前社会正处在高科技的发展阶段,应用先进的系统能够对工作负担进行降低,以有效的提升工作的效率,数据库对数值的保存和计算有着绝对的优势,数据库不仅能够长久性的保存相关数值,还能够对近期数值进行准确计算。如果说某单位计算员工的工资,以往的人工计算方式需要计算出勤、迟到、薪酬、奖金,每一项数据都应手动计算,降低工作效率的同时存在数值偏差现象,而数据库的使用不但准确率较高,且计算时间较短,在短时间内计算出准确数值,是数据库存在的优点之一。 1.2 数据库安全使用性能 数据库的使用范围较为广泛,现如今的工作学习中都离不开数据库的应用,为人们提供方便快捷的有利条件。以往的模式中主要以文件管理为主,只是单一的保管文件,并且文件存放比较分散,工作中需要寻找资料时,往往需要大量时间,而数据库避免了这一现象的发生,数据库保存数据较为集中,相关的数据只保存在一个表格当中,工作中可对相应数值一目了然,避免查找的繁琐过程,提高工作效率。数据库还具备一致性与可维护性,保证了数据库的安全性与可靠性,数据库的具有防止数据丢失与越权使用两种性能,由于数据库的存放时间较长,对保存时间没有规定,使用数值不存在限制,提升数据数值的使用性。数据库数值具有一致性的使用特点,任何数值都具有唯一性,减少数值差的存在,为工作提供便利条件,提高工作效率。数据库的最大的优点便是故障修护系统,数据库具有相应的数据库管理系统,可发现数据库的使用故障,并对数据库进行及时修复,防止整体数据库的破坏为工作带来不必要麻烦,数据库的修复系统可在较短时间内进行数据恢复,体现出数据库使用的方便性。 1.3 数据库的种类模式 数据库的种类与数值有着紧密联系,数值是指由组织形成的数据组成,数据分为逻辑结构与物理结构,两者密切配合提升数据库的使用效率。数据的逻辑结构主要以逻辑思维的角度观察数据,对数据进行透彻性分析,发现数值存在的问题,及时进行数据修改,避免工作中产生数据误差现象。 2 人工智能概况 在1956年,麦卡锡等人第一次使用人工智能这一术语,标志着人工智能正式诞生。人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互交叉渗透的产物,它与空间技术、能源技术一起被称为世界三大尖端技术。各领域的专家学者将人工智能与本专业技术相结合,取得了一个又一个令人注目的成果。虽然人工智能的发展经历了风风雨雨,但它已取得的成就不得不令人惊叹。人工智能的不断发展,已产生许多分支,模糊逻辑、专家系统、神经网络、遗传算法是其中最为活跃的四大分支。 3 人工智能的实现 为了将人工智能的理论研究成果应用于实际,人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯?诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。从原理上讲,几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法,但从编程的便捷性和运行效率考虑,最好选用“人工智能语言”。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog 及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等。 为了缩短人工智能应用程序的开发周期,人们还研制出了多种专用开发工具,如MathWorks公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含有神经网络工具箱,提供了许多Matlab函数。另外,还有多种专家系统工具用于开发特定领域的专家系统,如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件。在硬件方面,随着微电子技术的发展,出现了非冯诺依曼结构微处理器,给人工智能信息处理带来了新的生机和活力。DSP是其中的典型产品,它放弃了冯诺依曼结构而采用了哈佛结构,即将程序指令与数据的存储空间分开,各有自己的数据与地址总线,使得处理数据和指令可以同时进行,大大提高了运行速度。在那些因受传统微处理器速度和结构限制而难以实现复杂算法及难以达到要求速度的场合,可考虑选用DSP。高速DSP芯片已被认为是模拟神经特性的理想工具,并可直接用在将来的神经网络计算机中。同时,各大芯片生产厂商已研制出各种专用模糊芯片和神经网络芯片,用专用芯片比用软件方法实现速度快得多,当系统较复杂或速度要求较高时,可选用这些专用芯片,但专用芯片的价格较昂贵。 4 实现数据技术与人工智能结合的重要性 4.1 人工智能系统的应用 人工智能系统是相对人类智能而言,主要是指在机械或电子产品中加入智能设备,使其使用功能有所提升。人工智能主要利用先进的电子技术进行仿生学研究,从整体结构模拟人脑活动。电子计算机是人工智能技术的重要表现,其具有高效、快速的特点,在计算机的使用过程中必须受到人脑的控制,在接收相应的指令后方可进行工作。人工智能是由人造机器产生的,随着人们不断传入新知识,计算机使用范围将更广。

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