各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能排查的问题，为大家整理了2个问题人工智能排查的解答内容来自网络整理。

谈谈未来20年有哪些人工智能技术会被普及应用及如何改变人们的

谢邀！

我们还是需要先了解一下人工智能的定义，这样的角度看人工智能——

（1）人造的工具；

（2）模仿人的行为的；

（3）包括公式（规则）计算；统计分析；语音对话；视觉功能等技术。

未来20年，会有什么新的人工智能技术吗？先看看最近20年的变化：

2000年至现在，我们能想到的就是智能手机、智能音箱、智能家电、智慧屏、机器人密度增大、无人驾驶测试。通讯能力、计算能力都在加强。

在这些技术中，包括公式计算、统计分析、语音对话、视觉功能等技术其实都应该是在应用及其本身升级的初期阶段。如智能节电、机器人等应用普及程度也不高。

而正在幻想的机器推理、无人公路驾驶、全产业链的智能能源零排放是不科学的想法，不可能实现。

所以，未来20年，我想还是围绕现在的技术，做升级和普及这两件事情。

目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。

一、机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发

根据VentureScanner的统计，截至2015年9月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习(应用类)、智能机器人、计算机视觉(研发类)、机器学习(研发类)和***内容识别等。

目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。

数据储存容量和技术能力的提升为机器学习爆发提供了基础保障，而机器学习又是人工智能的核心技术和涵盖面最广的应用手段;但由于现阶段运算能力的局限和通用解决方案的研发门槛限制，基于安防、智能生活、教育和健康等场景的场景应用成为了大多数国内企业在人工智能领域的突破口。

二、专用领域的智能化仍是发展核心

基于GPU(图形处理器)计算速度(每半年性能增加一倍)和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。

通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发;其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近10年内迎来突破性发展。

可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。在未来20年内，通用领域研发所需的技术和数据也会随着各专用领域差异化发展的日臻成熟而迎来突破。

三、产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争

随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。

在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。

在通用场景应用方面，以科大讯飞(002230)、格灵深瞳、融合现实和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。

而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和broadlink为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface和优必选这类的差异化应用提供商。

四、系统级开源将成为常态

任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。

可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。

需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。

基于此，腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞等在人工智能领域取得领先优势的企业都在不同维度和空间开放了自身的人工智能系统。而在未来，随着专用领域应用的普及和通用技术应用需求的增强，这种开放性还会不断地加大。

五、算法突破将拉开竞争差距

作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以Google为例，Google旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过200次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。

在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。

但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模CPU和GPU并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。

人工智能的意义在于通过大数据训练，达到人类专家一辈子才能积累的判断水平。很容易想到的应用就是疾病诊断。通过AI大数据训练，电脑可以很容易获得足够的经验和判断逻辑，来支撑疾病诊断，这样的话各种疾病都将在AI的帮助下被更早的识别和发现。

智慧交通领域发展到什么阶段了

根据《交通强国建设纲要》规划目标，到21世纪中叶，中国将全面建成交通强国，要建设现代化高质量综合立体交通网络。而我国智慧交通行业也将迎来高速发展时期，并逐步朝向一体化融合发展，系统建设、安全保障和标准化建设将逐步完善。

上海新中新猎豹交通科技股份有限公司旗下新中新智慧交通，专业从事智能交通专业软硬件产品的开发与综合解决方案设计，具有高新技术企业和软件企业资质，取得了70多项知识产权，成为智能交通研发中心和上海市小巨人培育企业项目。

目前，中国智能交通系统已从探索阶段进入实际开发和应用阶段。在智慧交通领域，浪潮积极推动智慧交通方案的落地，为交通行业的头部供应商提供了超80%的人工智能服务器，部署了六十余类交通算法与应用，涵盖了闯红灯、超速、违停、占用公交车道、不走机动车道等十几种典型场景。浪潮与臻识科技和优码创达一起，推动了江西省智慧交通建设，为客户提供的非现场***审核一体机在南昌，上饶，新余等16地市落地，帮助客户提升审片效率40多倍。

发展历程：中国智慧交通建设已迈入快速成长阶段

相对比发达国家，中国智慧交通产业发展起步时间较晚，2010年至今，随着大数据、机器学习等技术的不断发展，基于人工智能的车路协同、自动驾驶、智能出行等成为智慧交通系统技术发展的关键方向。智能交通向智慧交通的演变历程，大致可以概况为以下四个发展阶段：

市场规模

——投资规模：智慧交通市场投资规模超2000亿元

智慧城市本级财政建设投资占GDP比重约为0.1%-0.5%，2020年全国智慧城市投资总规模约为1.61万亿元，占全国固定资产投资比例为3%。

以IDC统计的智慧交通占智慧城市的投资比重为14%进行测算，初步统计2020年中国智慧交通投资规模约为2252亿元。

——招投标市场规模：行业招投标规模高速增长 2020年接近300亿元

根据统计数据，2015年以来我国智慧交通市场呈现快速增长状态，2020年，中国智慧交通千万项目规模已接近300亿元。

发展趋势：新一代信息技术与交通行业融合发展

2020年，智慧交通正在迈入新阶段。作为数字基建的重要组成部分，交通强国战略的主要发力点，中国智慧交通建设驶入快车道，加快推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合，对交通运输传统基建进行数字化、智能化改造和升级。实现人、车、路信息互联互通，促进各种运输方式融合发展，推动运输服务模式创新，最终建成安全、便捷、高效、绿色的现代综合运输交通体系。

未来随着新技术的发展和应用，为出行者提供更加精细、准确、完善和智慧的服务，将是智慧交通系统面向公众服务的重要方向。这些服务的提供将加速交通产业生态圈的跨界融合，汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智慧交通等行业的融合发展将是大趋势。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻行业研究院《中国智慧交通行业发展前景与投资预测深度分析报告》

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