【研究报告】人工智能红利渗透与爆发

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今天分享来自于阿里云研究中心联合埃森哲发布的《人工智能红利渗透与爆发》，中国企业 2020 系列报告第二季。报告指出，人工智能产业已进入全球价值链高端，新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，我国人工智能核心产业规模将超过 4000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元。

同时，报告重点讲述 2020 最具产业价值的 7 个 AI 领域：智能语音交互、自然语言处理、机器视觉、知识图谱、机器学习云平台、工业大脑、自动驾驶。

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智能语音交互：重构沟通之桥

智能语音交互（IntelligentSpeechInteraction），是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。

2014 年，苹果公司在 iPhone4S 中首次植入个人智能助手 Siri，智能语音交互搭建起了人与设备、人与需求、人与数据服务之间的沟通桥梁。

智能语音交互的核心技术：语音前端处理-语音识别（自然语言识别）-对话系统（交互技术）-语音合成。

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自然语言处理：让机器“理解”人

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域，NLP 是机器以书面或口头的方式理解和解释人类语言的能力。NLP 的目标是使计算机和机器在理解语言时与人类一样智能。尽管目前还无法识别一些语调语义的细微差别，但机器已经能够掌握一门语言来并翻译文本和总结内容。它适用于书面文字，也可用于理解和回应口头请求。

自然语言处理的核心技术：确定内容-遣词定调-成句达义。

3

机器视觉：像人类一样“看清”图像

机器视觉就是使机器能够像人类一样看清图像，处理和识别静止物体甚至是视频中连续动作。理想情况下，由 AI 引擎的计算机将理解它所看到的内容，评估事件并识别值得关注之处，然后告知用户所需的应对举措。

机器视觉的核心技术：动态分析-识别-图像分群-对象跟踪-场景重建。

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知识图谱：数据与智能建立的知识星球

知识图谱是一门融合了认知计算、知识表征与推理、信息检索与抽取、自然语言处理、语义 web、数据挖掘和机器学习等技术领域的交叉研究科目。知识图谱通过知识建模、知识表示、实体识别与链接、关系识别、知识推理等相关技术的应用从离散的信息海洋里建立以知识为中心的内容体系。

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机器学习云平台：把机器学习变成“烹饪”

机器学习平台，打通了数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用的全流程，它就像一个烹饪工具，企业只需要将数据引入，依照 PAI 上的“菜谱（成熟算法）”，结合 PAI 所提供的强大的计算框架，在用户的操作下就能够完成一道名为“机器学习模型”的菜，通过云来学习调用基础设施。

6

工业大脑：数据化与智能化的新思维方式

工业大脑通过对人传授的知识进行转化，让机器变得更聪明。不是简单地模仿人脑，而是以自己独特的数据化思维方式解决人类解决不了的问题。工业大脑的思考过程是从数字到知识再回归到数字的过程。一个完整的工业大脑由四块关键拼图组成，分别是云计算、大数据、机器智能（算法、模型）与专家经验。

工业大脑实施路径：单点智能-智能扩展-全局智能-智能平台。

7

自动驾驶：智能化出行时代的序幕

自动驾驶，在受控范围内、运营路线固定的情况下，通过多台智能互联自动驾驶电力能源车辆、控制塔统一监控的互联系统解决方案，实现最优运输规划，给物流业带来更高的效率、灵活性与可持续性，有效规避碰撞。

如果您想下载本文的报告，可以在水木人工智能学堂（公众号：smaiedu）回复关键词“ai153”获取。

来源 | 维识教育科技

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