2019年中国人工智能基础数据服务白皮书
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
人工智能课程大纲课程体系:《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛,中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
中国电信首次发布人工智能发展白皮书
同、信任和接受,安全和隐私保护机制的整合必须成为
未来研究的关键问题。
整体研究挑战可以分为身份和隐私管理。例如,
伪提名必须应用于整个系统,以便将收集到的关于用
先前概述的用户需求。
户的数据与用户的真实身份分开,并集成到安全技术
3.2.2 GPPLTE-M
系统中;高级加密和访问控制以及智能数据聚合技术,
系统中机器对机器通信的研究”,该报告确定了超出当
的日常生活;安全应急计划是非常重要的,因为智慧城
前 细 分 市 场 的 M2M 的 巨 大 市 场 潜 力 。 由 于 基 于
市将实施大量无法正确测试的新解决方案。最后,密
CDMA 的 3G 系统不适合于低功率操作,直到最近才有
钥管理有必要提供可靠和有效的密钥机制,以便以低
链路数据目的地、不频繁发送、基于群组的管理、基于
组的寻址等内容。
4
作者简介:
储建华
泰州市大数据管理中心高级工程师
结束语
中国电信首次发布人工智能发展白皮书
发展人工智能技术的未来愿景与顶层设计,介绍了中国电信
版社, 2016.
所有优化都适用于所有应用。因此,它定义了功能以
[2] 狄乐达. 数据隐私法实务指南[M]. 何广越,译. 法律出版
向客户提供一些结构,然后根据需要调整网络。这些
社, 2018.
功能以每次订购为基础,提供包括诸如低移动性、时间
控制、时间容忍、仅分组交换、小数据传输、仅移动电
话 、不 频 繁 移 动 终 止 、MTC 监 控 、优 先 级 警 报 消 息
[3] 360 互联网安全中心. 互联网安全的 40 个智慧洞见: 可信
《2019云网融合发展白皮书解读》
编写背景云网融合概念需要统一云网融合连接场景待明确云网服务体系架构形成云网基本能力标准化特点与趋势明朗化云网产品不断丰富概念统一 场景明确 体系清晰 能力标准化1.1 云网融合发展背景1.2 云网融合概念1.3 云网融合服务能力框架2.1 混合云2.2 同一公有云的多中心互联2.3 跨云服务商的云资源池互联3.云网融合三大特点4.行业场景:医疗、教育、能源、工业5.云网融合四大趋势典型案例:中国电信、中国移动、华云、鹏博士1.云网融合发展状况概述2.云网融合典型应用场景3.云网融合发展特点4.云网融合在典型行业应用情况5.云网融合发展趋势附录:典型云网融合解决方案实际案例云网融合是基于业务需求和技术创新并行驱动带来的网络架构深刻变革,使得云和网高度协同,互为支撑,互为借鉴的一种概念模式云服务与网络的敏捷打通按需开放网络能力最终服务于企业上云基础运营商始终处于云网融合领域的头部,强大的基础网络能力与政企资源是运营商的最大优势传统云服务商对云网融合的重视程度逐渐提升,云网产品也较为丰富,但只能处于领域的第二阵营云网融合最终服务于企业上云,在上云的过程中,云网协同能力的重要性不断提升国家出台政策推动人工智能与安全领域的深度融合SD-WAN服务商是云网融合领域的有力竞争者云网融合对运营商来说是战略级调整,是重构新业务生态的契机网络服务商的切入代表着云网融合开放性不断扩大云与网络的深度融合也带来监管方面的新课题网络服务商逐渐切入云网融合市场,通过服务商自有的云专网接入多种公有云资源形成云网平台。
云网融合企业上云企业对云网融合产品或服务的选择43.4%32.4%27.9%13.2%9.6%云专线云间高速通道云联网SD-WAN组网方案其他云专线是云网融合连接场景中应用最多的产品;SD-WAN 发展迅猛,已经成为行业热点45.4%39.2%33.8%32.7%21.1%20.3%19.4%网络性能计费方式业务扩展性一站式开通和配置业务可用性故障恢复时间可视化监控企业选择云网融合产品的考虑因素42.3%28.7%22.3%21.4%14.6%5.6%专线/专网成本过高部署复杂网络质量有待提高运维成本高无法对全网网络状况进行监控分支机构开通困难网络性能与运维管理是衡量云网产品优劣的两大关键因素。
广电总局发布广播电视人工智能应用白皮书
《广播电视人工智能应用白皮书(2018)》的主要 内容包括 :
1. 广播电视人工智能发展现状和应用关键技术 在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等 新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能
前期,国家广电总局科技司组织广播电视科学研究院等 广播电视行业内外相关机构、科研单位、高等院校、企业公 司等开展了广播电视行业人工智能应用研究工作,在此基础 上编制了《广播电视人工智能应用白皮书(2018)》。希望本 白皮书能为各单位推动人工智能在广播电视领域的深入应用 提供参考和借鉴,为推动广播电视行业转型升级注入新动能、 激发新活力,促进广播电视行业高质量创新性发展。
智能编目 智能制播
CDN
内容推
智能检索 图像增强 SDN/NFV 智能终端
技术监测 内容监测
质量评价 预警/自愈 态势感知
...
内容评价 智能
防护/ 复
智能识别 有监 学
智能生成
智能处理
无监 学
智能分析 监学
智能传输 强化学
... ...
业的融合发展。 广播电视行业具有海量优质媒
体资源,建设了融合媒体制播与服 务云平台和广播电视融合传输覆盖
行业聚焦 Industry Focus
广电总局发布广播电视人工智能应用白皮书
2019 年 5 月 16 日下午,在首 届广播电视人工智能应用创新发展 论坛(第三届世界智能大会分论坛)
选题策划 智能终端
媒资管理 监测监管
2019产业互联网白皮书
2019产业互联网白皮书在当今数字化的时代,产业互联网正以前所未有的速度和深度改变着各个行业。
它不仅为企业带来了新的机遇,也对传统的商业模式和运营方式提出了巨大的挑战。
本白皮书旨在深入剖析 2019 年产业互联网的发展态势、关键技术、应用场景以及未来趋势,为相关从业者和决策者提供有价值的参考。
一、产业互联网的定义与内涵产业互联网是指利用互联网技术和思维,对传统产业进行深度融合和创新,实现产业链上下游的资源优化配置、生产效率提升和价值创造。
与消费互联网注重个人用户的体验和消费不同,产业互联网更侧重于企业之间的协同合作和产业生态的构建。
它涵盖了从研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务到售后支持的全生命周期,通过数字化、网络化和智能化的手段,打破信息孤岛,实现数据的流通和共享,从而提高整个产业的竞争力。
二、2019 年产业互联网的发展态势1、市场规模持续增长2019 年,产业互联网市场规模呈现出快速增长的趋势。
越来越多的企业认识到数字化转型的重要性,纷纷加大在产业互联网领域的投入。
据相关数据显示,全球产业互联网市场规模达到了_____亿元,同比增长_____%。
2、政策支持力度加大各国政府纷纷出台相关政策,鼓励和支持产业互联网的发展。
例如,我国政府提出了“互联网+”行动计划和智能制造战略,为产业互联网的发展提供了良好的政策环境。
3、技术创新不断涌现人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术在产业互联网中的应用不断深化。
这些技术的融合为产业互联网的发展提供了强大的支撑,推动了产业的智能化升级。
三、关键技术在产业互联网中的应用1、人工智能人工智能在产业互联网中的应用主要包括智能生产、智能质量检测、智能物流等方面。
通过机器学习和深度学习算法,企业能够实现生产过程的自动化和优化,提高产品质量和生产效率。
2、大数据大数据技术能够帮助企业收集、分析和处理海量的数据,为企业的决策提供有力支持。
例如,通过对市场数据的分析,企业可以更好地了解消费者需求,优化产品设计和营销策略。
2019年人工智能发展白皮书
2019年人工智能发展白皮书风起云涌:人工智能关键技术不断取得突破相得益彰:人工智能赋能产业与应用场景百川归海:人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚:全球人工智能公司一览目 录01020304前言人工智能是一个很宽泛的概念,概括而言是对人的意识和思维过程的模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率,特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
据Sage预测,到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升,相当于15.7万亿美元的增长。
全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性,并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。
据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据,世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币,复合增长率达26.2%,而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币,复合增长率达44.5%。
我国发展人工智能具有多个方面的优势,比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等,但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。
此份报告不但对人工智能关键技术(计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等)、人工智能典型应用产业与场景(安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等)做出了梳理,而且同时强调人工智能开放平台的重要性,并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。
中国智能物联网(AIoT)白皮书
中国智能物联网(AIoT)白皮书核心摘要:智能物联网(AIoT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。
预计2025年我国物联网连接数近200亿个,万物唤醒、海量连接将推动各行各业走上智能道路。
2019年,受益于城市端AIoT业务的规模化落地及边缘计算的初步普及,中国AIoT市场规模突破3000亿大关直指4000亿量级,由于AIoT在落地过程中需要重构传统产业价值链,未来几年发展节奏较为稳定。
当前AIoT技术和商业快速落地,然而,认知智能层面的发展仍然较慢,行业标准与规范化不足,大规模物联网设备的安全问题也有待重视。
在物联网和人工智能时代,消费领域和产业领域都面临新机遇,这一机遇窗口期内,用户触达能力和内容服务生态聚合能力是最重要的资源,具备明星产品+自有操作系统产品的企业更易突围,成长为AIoT时代的所在场景服务的核心者。
中国AloT的概念与现状智能物联网(AIoT)定义人工智能与物联网的协同应用智能物联网(AIoT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。
在技术层面,人工智能使物联网获取感知与识别能力、物联网为人工智能提供训练算法的数据,在商业层面,二者共同作用于实体经济,促使产业升级、体验优化。
从具体类型来看,主要有具备感知/交互能力的智能联网设备、通过机器学习手段进行设备资产管理、拥有联网设备和AI能力的系统性解决方案等三大类。
从协同环节来看,主要解决感知智能化、分析智能化与控制/执行智能化的问题。
AIoT2025产业瞭望:家庭AI管家智能家居交互方式无感化,跨终端无缝体验AIoT2025产业瞭望:建筑人居人居关怀使五千万人居住和工作体验提升AIoT2025产业瞭望:工业制造人机协同使7万工厂、630万制造从业者受益AIoT2025产业瞭望:智慧城市AIoT能够应用于城市中广泛遍在的各类终端设备AIoT整体架构主要包括智能设备与解决方案层、操作系统层、基础设施AIoT的体系架构中主要包括智能设备及解决方案、操作系统OS层、基础设施等三大层级,并最终通过集成服务进行交付。
华为下一代数据中心白皮书说明书
下一代数据中心白皮书01下一代数据中心白皮书前言前言人类社会正在加速迈向智能化,比如智能手机、智能家居、智能制造、自动驾驶等正在重塑人们的工作和生活。
作为智能世界和数字经济的坚实底座,数据中心迎来了蓬勃发展。
同时,碳中和已经成为全球的共识和使命,绿色低碳变成世界新的主题,也是数据中心建设、运营必须考虑的重要因素。
面对ICT技术快速演进、建设需求激增以及绿色低碳要求,数据中心产业正在发生深刻变革,将进入新的时代。
什么是符合新时代需求的“下一代数据中心”?华为携手全球数据中心行业领袖和技术专家,举办了系列“松湖论道”下一代数据中心研讨会,深入探讨了行业和技术发展趋势,并就下一代数据中心定义达成重要共识。
未来已来,相信集业界专家智慧共同定义的下一代数据中心,将为产业可持续发展发挥重要作用!目录前言 01智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展 031.1 数字经济促进数据中心快速增长 04 1.2 碳中和对数据中心可持续发展提出新的要求 04下一代数据中心052.1 低碳共生 062.1.1 全绿色:源头绿色化,与自然共生 062.1.2 全高效:PUE→xUE,评价体系从单指标到多指标 072.1.3 全回收:全生命周期,资源回收利用最大化 082.2 融合极简 092.2.1 架构极简,孕育建筑与机房新形态 092.2.2 供电极简,部件重定义,链路重塑 112.2.3 温控极简,冷热交换效率最大化 122.3 自动驾驶 132.3.1 运维自动,实现无人值守 142.3.2 能效自优,从制冷到“智”冷 142.3.3 运营自治,资源价值最大化 152.4 安全可靠 162.4.1 主动安全,事后到事前,故障快速闭环 172.4.2 架构安全,从器件到DC,全方位构筑安全防线 17总结语1804下一代数据中心白皮书智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展当前,世界正在经历以人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等为代表的数字技术变革,在加速创新的数字技术驱动下,数字经济已成为全球GDP增长的主引擎。
2019-2020年中国数字经济发展与就业白皮书
践案例不断涌现,在离散型行业中,如北京、浙江等省市的计算机、
通信和其他电子设备制造业,江苏、重庆等省市的汽车制造业,在流
程型行业中,如浙江、广东等省市的化学原料和化学制品制造业,广
东、四川等省市的医药制造业,利用数字技术进行数字化转型,有效
数字经济吸纳就业能力显著提升。2018 年我国数字经济领域就
业岗位为 1.91 亿个,占当年总就业人数的 24.6%,同比增长 11.5%,
显著高于同期全国总就业规模增速。其中,第三产业劳动力数字化转
型成为吸纳就业的主力军,第二产业劳动力数字化转型吸纳就业的潜
力巨大。
中国信息通信研究院已连续五年发布数字经济白皮书,测算方
二、数字产业化稳中有进 ........................................... 12
(一)产业基础不断夯实 ......................................... 12
(二)需求活力不断释放 ......................................... 19
进数字经济和实体经济深度融合。2019 年政府工作报告明确指出,
深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、
生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。发
展数字经济,对贯彻落实党中央、国务院决策部署,深化供给侧结构
性改革,推动新旧动能接续转换,实现高质量发展,意义重大,机遇
(三)行业数字化转型潜在空间分析 ............................... 37
四、数字化治理能力提升 ........................................... 39
人工智能基础数据服务白皮书
感知训练平台
能
力
打
通
数据采集
数据管理平台
辅助数据有效管理与共享 实现流水线式训练作业
仿真云平台
数据传输、数据存储
为客户提供所需的部署方案
在数据标注服务之上,基于深刻行业理解与强算法基因 为AI开发者提供经验与工具支撑
结构化数据是人工智能快速发展的基石
人工智能基础数据服务商处于产业链中游,通过提供数据采集和标注服务,连接上游数据来源方和下游人工智能算法研发方产业链中游 产业链下游数据产生源 人工智能基础数据采集与标注 人工智能算法研发
注释:1. 产业链图谱中代表厂商为不完全列举,排名不分先后 信息来源:德勤访谈、研究与分析
第一章:人工智能,数据先行:AI基础数据服务持续快速发展第二章:AI基础数据服务趋势:复杂化、自动化、全栈化及合规化第三章:科技巨头已下场,强者优势愈发清晰
信息来源:德勤访谈、研究与分析
人工智能正在加速渗透应用到各行各业
信息来源:德勤访谈、研究与分析
结构化数据
训练
仿真
评测
设计
迭代人工 智能 算法 模型 Nhomakorabea开发信息来源: 《民法典》、 《 信息安全技术个人信息安全规范 》 、《中华人民共和国数据安全法》、《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》;德勤访谈、研究与分析
2021
2022
《 信息安全技术个人信息安全规范 》 2020.3
自动驾驶领域响应政策,甲级测绘资质成为数据采集必须
导航电子地图制作甲级测绘资质审核要求高,目前具备该资质的厂商共19个
顺应行业“四化”趋势,头部企业竞争优势愈加明显
信息来源:公司官网、公开资料整理力
中国人工智能创新应用白皮书
中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临?2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能?315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么?人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。
关于三者的关系,简单来说,机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。
机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。
专用人工智能,即 在某一个特定领域应用的人工智能,比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力,可以快速学习, 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象,但在理论领域,通用人工智能算法还没有真正的突破,在可见的未来,通用人工智能既非人工智能讨论的主流,也还看不到其成为现实的技术路径。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角,我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术,具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源:中国人工智能学会;罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源:中国人工智能学会;罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破,人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代,其发展阶 段经历了三次大的浪潮。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书第一点:工信部大数据白皮书的背景与意义随着信息技术的飞速发展,大数据作为一种新兴产业已经成为我国经济社会发展的重要支柱。
工信部大数据白皮书旨在梳理我国大数据产业的发展现状,分析面临的挑战和机遇,进一步推动大数据产业的健康发展。
首先,白皮书对我国大数据产业的发展历程进行了回顾。
自2014年以来,我国政府高度重视大数据产业的发展,出台了一系列政策措施,加快大数据基础设施建设,推动大数据在各领域的应用。
在这个过程中,我国大数据产业取得了显著的成果,产业规模持续扩大,技术创新能力不断提升,应用场景不断丰富。
其次,白皮书揭示了我国大数据产业发展面临的挑战。
一方面,数据资源分散,数据开放共享程度不高,制约了大数据产业的发展。
另一方面,大数据关键技术尚未完全突破,产业链条尚不完善,大数据安全问题也日益凸显。
最后,白皮书提出了未来我国大数据产业发展的战略布局。
一是要加强数据资源整合,推进数据开放共享,提高数据资源利用效率;二是加大技术创新力度,突破关键技术,推动大数据产业向高端发展;三是深化行业应用,培育新型业态,发挥大数据在各领域的驱动作用;四是强化政策法规建设,保障数据安全,为大数据产业创造良好的发展环境。
第二点:工信部大数据白皮书的主要内容工信部大数据白皮书主要分为四个部分,分别是大数据产业概述、发展现状、挑战与机遇以及发展策略。
首先,白皮书对大数据产业进行了概述。
大数据产业包括数据资源、大数据技术、大数据应用和大数据服务四个方面。
白皮书指出,大数据产业具有巨大的市场潜力,已成为全球经济的新引擎。
我国拥有丰富的数据资源和庞大的市场需求,具备发展大数据产业的坚实基础。
其次,白皮书详细介绍了我国大数据产业的发展现状。
我国大数据产业已形成了一批具有核心竞争力的企业,大数据技术不断创新,应用场景不断拓展。
同时,政府、企业和社会各界对大数据的认识不断深化,大数据产业生态逐渐完善。
然后,白皮书分析了我国大数据产业发展面临的挑战与机遇。
2023-2024学年山东省七年级下学期语文期末考试检测试题(含答案)
2023-2024学年山东省七年级下学期语文期末考试检测试题一.(16分)主持人在"家国天下,时代有我"的活动中准备了开场白,请根据要求帮他完善开场白,完成1~3题。
家国情怀亘古不变地流淌在国人殷红的血液里。
千百年来,中华民族得以从无数磨难中觉醒,愈变愈强,正是因为一代又一代的有志之士在浩浩荡荡的历史潮流中鞠躬尽瘁、(qiè)而不舍地投身到民族复兴的历史狂澜之中,用他们【甲】的光辉事迹,谱写了无数传颂千古的壮丽诗篇。
在涵咏品味这些诗篇时,使我们的内心也会随其中炽热的感情而澎湃。
英雄,就是普通人拥有一颗担当的责任心,他们所做的事情,也许并不是妇孺皆知,但一定是尽心尽责。
和平年代,每一位坚守岗位、默默付出的平凡人都是【乙】的英雄。
鲜为人知的他们,正以己之力把这个世界变得五彩(bān)斓。
1.下列加点字读音和字形全部正确的一项是()(3分)A.亘古(gèng) 锲而不舍鲜为人知(xiān)五彩斑斓B.亘古(gèn) 契而不舍鲜为人知(xiǎn)五彩班斓C.亘古(gèn) 锲而不舍鲜为人知(xiǎn)五彩斑斓D.亘古(gèng)契而不舍鲜为人知(xiān)五彩班斓2.请给语段中画线【甲】【乙】处依次填上成语,最恰当的一项是()(3分)A.可歌可泣受之有愧B.气冲斗牛当之无愧C.可歌可泣当之无愧D.气冲斗牛受之有愧3.画横线的句子有语病,请你将修改好的句子写在下面。
(3分)4.阅读材料,完成题目。
(7分)以"致敬建党百年,阅享盛世书香"为主题的第30届书博会在济南开幕。
书博会期间,为推广全民阅读,济南市图书馆举办了各类丰富多彩的主题活动,并发布了各类阅读宣传语。
(A)阅读是撑托城市发展的人文基石和影响城市未来发展的一种潜在力量。
(B)阅读,为你打开一扇大门,吸引你探寻斑斓的世界;阅读,。
品味阅读之美,书香浸润泉城。
(1)请将画线(A)句改写成反问句。
中国人工智能系列白皮书-智能农业
中国人工智能系列白皮书----智能农业中国人工智能学会二○一六年九月《中国人工智能系列白皮书》编委会主任:李德毅执行主任:王国胤副主任:杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁委员:陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺本书编写组本书编写组(按拼音字母排序)陈梅香陈子文段青玲冯青春高荣华顾静秋何东健黄文倩吉增涛姜凯李道亮李瑾李江波李淼李明李南李伟刘蕾蕾卢彩云罗清尧孟志军缪祎晟孙传恒孙明孙想汤亮王秀温江丽吴华瑞熊本海许童羽杨亮张瑞瑞张馨赵春江周艳兵朱华吉朱艳邹伟目录第1章智能农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智能农业及其发展趋势 (8)第2章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架232.3.2农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
中国智算中心标准化白皮书
中国智算中心标准化白皮书一、引言随着人工智能技术的快速发展,智算中心作为智能计算的重要基础设施,其建设和应用逐渐成为业界的关注焦点。
为了规范和推动智算中心的建设和发展,制定相应的标准化体系显得尤为重要。
本白皮书旨在为智算中心的标准化建设提供指导,促进其健康、有序、快速发展。
二、智算中心概述智算中心是一种集成了高性能计算、人工智能计算、云计算等技术的计算中心,具备强大的数据处理、模型训练和推理能力。
智算中心的主要特点包括:高计算性能、高能效比、支持多种计算任务、易于扩展和升级等。
智算中心的应用场景涵盖了智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧金融等多个领域。
三、标准化需求分析为了推动智算中心的标准化建设,需要对其标准化需求进行分析。
主要包括以下几个方面:1. 基础架构标准:制定智算中心的基础架构规范,包括硬件架构、软件架构、网络架构等。
2. 性能评价标准:制定智算中心的性能评价标准,包括计算性能、存储性能、网络性能等。
3. 安全标准:制定智算中心的安全标准,保障数据安全、系统安全和网络安全。
4. 服务标准:制定智算中心的服务标准,包括服务流程、服务质量、服务管理等。
5. 运维标准:制定智算中心的运维标准,包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。
四、标准化框架设计基于上述标准化需求分析,设计智算中心的标准化框架,包括以下几个方面:1. 基础架构标准体系:制定智算中心的基础架构标准和规范,包括硬件架构、软件架构、网络架构等。
2. 性能评价标准体系:制定智算中心的性能评价标准和测试方法,包括计算性能、存储性能、网络性能等。
3. 安全标准体系:制定智算中心的安全标准和保障措施,保障数据安全、系统安全和网络安全。
4. 服务标准体系:制定智算中心的服务标准和流程规范,包括服务流程、服务质量、服务管理等。
5. 运维标准体系:制定智算中心的运维标准和流程规范,包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。
五、标准化实施方案为确保智算中心标准化建设的有效实施,制定以下实施方案:1. 制定详细的实施计划,明确各项标准的制定和推广时间节点。
全球人工智能发展白皮书
全球人工智能发展白皮书全球人工智能发展白皮书|四、人工智能重塑各行业41.1 451.3 81.4 13211.6 231.7 6 291.8 31402.1 402.2 422.3 45523.1 533.2 543.3 543.4 553.5 55584.1 604.2 654.3 704.4 714.5 754.6 794.7 824.8 8689 02全球人工智能发展白皮书|主要发现主要发现:1全球人工智能发展白皮书|主要发现2全球人工智能发展白皮书|主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段,并对传统行业各参与方产生不同程度的影响,改变了各行业的生态。
这种变革主要体现在三个层次。
第一层是企业变革:人工智能技术参与企业管理流程与生产流程,企业数字化趋势日益明显,部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。
这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用,并向消费者提供具有针对性的产品与服务,同时通过对数据进行优化洞察发展趋势,满足消费者潜在需求。
第二层是行业变革:人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。
人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加,同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变,由个人消费者转变为企业消费者,或者二者兼而有之。
第三层是人力变革。
人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率,减少企业员工数量。
此外,机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力,导致技术与管理人员占比上升,企业人力结构发生变化。
图表1-1:人工智能技术带来的全方位变革数据来源:公开资料,德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展,人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。
高中信息技术选择性必修《模块4:人工智能初步》中“人工智能基础”教学建议
高中信息技术选择性必修《模块4:人工智能初步》中“人工智能基础”教学建议作者:***来源:《中国信息技术教育》2022年第02期在普通高中信息技术课程中,选择性必修模块4“人工智能初步”承载了普及人工智能基础知识、激发学生学习兴趣、践行国家人工智能发展规划的重任。
本文将针对第一部分“人工智能基础”,从课标要求、教材内容安排及教学实施建议三个方面进行探讨。
● 课标要求理解1.课程结构“人工智能基础”通过对学生身边的人工智能应用的分析引出人工智能的概念及特征;按照时间线从历史发展的角度来介绍人工智能的发展历程、主要流派、观点与典型应用。
以人工智能在教育、金融等多个领域中的应用案例来让学生了解人工智能对社会与人们生活的影响。
2.内容要求与本部分教学内容相关的课程标准要求为:4.1 描述人工智能的概念与基本特征;知道人工智能的发展历程、典型应用与趋势。
4.6 辩证认识人工智能对人类社会未来发展的巨大价值和潜在的威胁,自觉维护和遵守人工智能社会化应用规范与法规。
其中,内容要求4.1完全对应“人工智能基础”部分。
内容要求4.6除与第一部分“人工智能基础”相关,还与“人工智能技术的发展与应用”有所关联。
对这项要求的落实,不同版本教材的安排有所不同,有的版本安排相对集中,有的则分散到不同章节中。
3.学业要求课程标准中对“人工智能初步”的学业要求为:能描述人工智能的基本特征,会利用开源人工智能应用框架,搭建简单智能系统(计算思维);了解人工智能的新进展、新应用,并能适当运用在学习和生活中(数字化学习与创新);了解人工智能的发展历程,能客观认识智能技术对社会的影响(信息意识、信息社会责任)。
其中,“描述人工智能的基本特征”正是“人工智能基础”的学习目标之一。
“了解人工智能的新进展、新应用,并能适当运用在学习和生活中”可以理解为让学生先了解当前的人工智能技术及应用,并能够利用这些技术和应用来解决学习和生活中的问题,如利用智能语音技术控制家中的电器、利用图片识别或文字识别技术来进行学习等。
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摘要
在经历了一段时期的野蛮生长之后,人工智能基础数据服务行业进入成长期,行业 格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者,下游是 AI算法研发单位,人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其 提供整体的数据资源服务,不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工 具,产业上下游普遍存在交叉。
……
层
自然语言处理
信息理解
文字校对
机器翻译
自然语言生成
……
知识图谱
通用型
行业型
人工智能基础数据服务发展历程
行业进入成长期,行业格局逐渐清晰
伴随国内人工智能热潮爆发,大量的AI公司拿到融资,为了不断提高算法精度,数据采标需求也空前爆发,一度催生了行 业的繁荣。但早期的AI基础数据服务门槛较低,玩家鱼龙混杂,使行业标准模糊、服务质量参差不齐。随着竞争加快,AI 公司对训练数据的质量要求也不断提高,并且当产业落地成为主旋律,需求方对垂直场景的定制化数据采标需求成为主流, 众多小型AI基础数据服务公司从数据质量和采标能力上达不到要求,或被淘汰,或依附大平台,行业格局逐渐清晰,头部 公司实力逐渐凸显。随着算法需求越来越旺盛,目前机器辅助标注、人工主要标注的手段需要改进提升,增强数据处理平 台持续学习和自学习能力,增加机器能够标注维度、提升机器处理数据的精度,由机器承担主要标注工作将成为下一阶段 的行业重心。未来,越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强,人机协作标注的模式性价比不足,机器模拟或 机器生成数据会是解决这一问题的良好途径,及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。
高层属性类别,自动从信息中学习有效的特征并进行分类,而无需人为选取特征。凭借自动提取特征、神经网络结构、端
到端学习等优势,深度学习在图像和语音领域学习效果最佳,是当今最热门的算法架构。在实际应用中,深度学习算法多
采用有监督学习模式,即需要标注数据对学习结果进行反馈,在大量数据训练下,算法错误率能大大降低。现在的人脸识
别、自动驾驶、语音交互等应用都采用这类方法训练,对于各类标注数据有着海量需求,可以说数据资源决定了当今人工
人工智能基础数据服务行业概述
1
人工智能基础数据服务市场现状
2
人工智能基础数据服务场景分析
3
人工智能基础数据服务需求分析
4
人工智能基础数据服务发展趋势与建议
5
人工智能基础数据服务定义
意指为AI算法训练及优化提供数据采集和标注等形式的服务
人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务,以采集和标注为主。人工 智能概念爆发伊始,算法、算力、数据就作为最重要的三要素被人们乐道,进入落地阶段,智能交互、人脸识别、无人驾 驶等应用成为了最大的热门,AI公司开始比拼技术与产业的结合能力,而数据作为AI算法的“燃料”,是实现这一能力的 必要条件,因此,为机器学习算法训练、优化提供数据采集、标注等服务的人工智能基础数据服务成为了这一人工智能热 潮中必不可少的一环。如果说计算机工程师是AI的老师,那基础数据服务就是老师手中的教材。
随着算法需求越来越旺盛,依赖人工标注不能满足市场需求,因此增强数据处理平 台持续学习能力,由机器持续学习人工标注,提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。远期,越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强,机 器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径,及早研发相应技术也将成为 AI基础数据服务商未来的护城河。
人工智能技术框架
算 力
AI基础数据服务
数 据
算 法
传统通
用计算
(CPU)
基础层
实现途径
AI计算架构
CPU+GPU TPU FPGA ……
智能设备 自动驾驶
AI芯片
视觉 类脑 ……
安防 物联网
数据处理
数据采集 数据清洗 信息抽取 数据标注
数据存储 数据挖掘
早期算法 搜索式推理
专家系统 智能代理
……
机器学习算法
格局逐渐清晰
向技术要市场
2023年-
人工标注数据的效率并 不能完全满足算法的需 求,增加机器能够标注 的维度、提升机器处理 数据的精度,是提高效 率上限的重要方法,掌 握高效、准确的机器标 注技术将产生新的核心
未来
-
越来越多的长尾、小概 率事件数据需求出现, 人机协作标注的模式性 价比不足,机器模拟或 机器生成数据或是解决 这一问题的良好途径
AI基础数据服务行业发展历程及展望
初生期
成长期
成熟期
质变期
随
着 人 工 智 能 在 更 多 场 景 可 用
2010年-2016年
国内人工智能概念爆发, 算法准确率是第一要义, 大量数据标注需求产生, 标注门槛低,行业内鱼 龙混杂
野蛮生长
2017年-2022年
AI进入落地阶段,垂直 场景数据成为主要需求, 对数据类型、质量等要 求明显提高,头部企业 实力逐渐凸显,行业格 局逐渐清晰
SMS
2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元,其中数据资源定制服务 占比86%,预计2025年市场规模将突破113亿元。市场供给方主要由人工智能基础 数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成,其中供 应商是行业主要支撑力量。
数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点,需要 人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可 提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。
监督式学习 非监督学习
半监督学习
强化学习
深度学习
迁移学习
……
支持系统 硬件设备 计算平台 云服务 量子计算
数据采集 储存设施 网络传输 数据可视化
编程语言 算法平台 AI框架 理论研究
技术层 计算机视觉
图像识别
视觉识别
人脸识别
视频识别
文字识别
步态识别
……
语音识别
声音识别
声纹识别
语音合成
语音交互
应 用
竞争力、降低成本,扩
大市场边界
人工智能基础数据服务的行业价值
目前有监督的深度学习是主流,标注数据是其学习根本
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学,机器学习是现阶段实现人工智能的主要手段。机器学习方法通
常是从已知数据中学习规律或者判断规则,建立预测模型,其中,深度学习可以通过对低层特征的组合,形成更加抽象的