2017年-数据局_亿欧智库：人工智能产业综述报告_61页_2mb

亿欧智库人工智能产业综述报告总结

核心内容概述

本报告由亿欧智库发布，旨在回顾人工智能发展的路线图，审视其技术本质，并分析其在医疗、金融和出行等具体市场的落地机遇与挑战。报告指出，人工智能作为一项降本增效的工具，正在逐步渗透到多个领域，但其发展仍面临技术、数据和监管等多重障碍。

主要观点

• 人工智能的定义：广义上，人工智能是创造能像人类一样思考的机器；狭义上，它关注知识的获取、表示与使用。人工智能包含机器学习和深度学习，其中深度学习是机器学习的一个分支，基于多层神经网络，能够处理复杂数据。
• 神经网络的发展历程：从最早的M-P神经元模型到单层感知机、多层感知机，再到深度学习神经网络，技术逐步成熟，成为工业界实用的工具。
• 深度学习的机遇与挑战：深度学习在图像、语音等复杂对象识别中表现出色，但也存在理论创新不足、可解释性差、对数据和计算力依赖高等问题。
• 人工智能技术的本质：包括计算机视觉、语音识别和自然语言理解，这些技术是人工智能的基础支撑层，帮助机器理解、识别和与人类交流。

关键信息

技术图谱

• 计算机视觉：识别技术分为物体识别、属性识别和行为识别，识别流程包括训练模型和图像识别，应用企业包括推想科技、微云互动等。
• 语音识别：将语音信号转化为文本或命令，流程包括信号处理、特征提取和解码，主要应用于智能车载、智能音箱等领域。
• 自然语言理解：用于搜索引擎和机器翻译，涉及对语句需求的分析、聚合技术和自动文摘等，其发展依赖于大数据和知识图谱。

产业应用

• 医疗领域：AI赋能医疗，可降本增效，但面临数据共享不足、信息标准化缺失等挑战。主要应用包括医学影像、精准医疗、健康管理等，涉及企业如推想科技、微云互动等。
• 金融领域：智能投顾作为AI在金融中的应用，虽然降低了投资门槛，但其在情绪管理和投资策略制定方面仍需依赖专业经验，AI尚未能完全替代人类。
• 出行领域：无人驾驶是未来出行的重要趋势，但其商业化仍需克服监管体系的障碍。涉及的技术包括环境感知、定位导航、路径规划和决策控制，企业如图森互联、纵目科技等。

机遇与挑战

机遇

• 医疗：AI在医学影像识别方面已取得显著进展，有助于提高诊断效率和准确性。
• 金融：智能投顾通过大数据和算法提供个性化投资建议，降低服务成本。
• 出行：无人驾驶技术有助于提高交通效率和安全性，是未来城市出行的重要方向。

挑战

• 医疗：数据共享和标准化是阻碍AI在医疗领域深入应用的关键因素。
• 金融：尽管AI在投资策略方面有优势，但在情绪管理等认知层面仍有局限。
• 出行：监管体系的不完善和技术成熟度的不足，是无人驾驶商业化的主要障碍。

附录信息

• 附录中包含亿欧智库收集的216位主要中国AI人才的图谱，显示了AI人才在各企业的分布情况。

结论

人工智能技术正处于快速发展阶段，其在医疗、金融和出行等领域的应用展现出巨大潜力。然而，技术落地仍需克服数据共享、标准化、监管等多重问题。亿欧智库认为，人工智能的未来在于持续的技术创新和应用探索，以实现其在各个行业的实际价值。