人工智能之计算机视觉应用专题报告

人工智能之计算机视觉应用专题报告2016

2016年，Alpha Go战胜韩国围棋选手李世乭再次引爆了全球对于人工智能的讨论和关注。计算机视觉作为人工智能技术的基础，受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展，正在成为影响行业发展的下一个引擎。巨头纷纷布局，市场也吸引了越来越多的人才创业参与其中。计算机视觉正在成为人工智能最火热的细分领域之一。

本报告将针对计算机视觉技术发展的关键节点、市场现状及应用场景进行分析和研究。

一、技术发展及市场现状分析

1.人工智能是一场从终极概念到分级落地的技术演变

2.人工智能所依赖的基础设施已经就位，但当前仍属于早期阶段

人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是可以通过不断地学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量的数据训练，其背后需要具有高性能计算能力的软硬件作为支撑。伴随互联网的高速发展和底层技术的不断进步，人工智能所需的“能源”正在不断完善。

数据量：2000年至今互联网及移动互联网的高速发展使得数据实现了量的积累，据IDC预测，2020年全球的大数据总量将为40ZB,其中有七成将会以图片和视频的形式进行存储，这为人工

智能的发展提供了丰厚的土壤。

深度学习算法：多伦多大学教授Geoffrey Hinton（致力于神经网络和深度学习研究）的学生在业内知名的图像识别比赛ImageNet中利用深度学习的算法将识别错误率一举降低了10%，甚至超过了谷歌，深度学习进而名声大噪。2015年，微软亚洲研究院视觉计算组在该项比赛中夺冠，将系统错误率降低至3.57%，已经超过了人眼。

高性能计算：GPU响应速度快、对能源需求低，可以平行处理大量琐碎信息，并在高速状态下分析海量数据，有效满足人工智能发展的需求。

基础设施成本：云计算的普及和GPU的广泛使用，极大提升了运算效率，也在一定程度上降低了运营成本。IDC报告显示，数据基础设施成本正在迅速下降，从2010年的每单位9美元下降到了2015年的0.2美元。

与此同时，巨头和创业公司也相继投入资源和成本进行商业化探索，但技术本身尚有足够大的成长空间，当前仍处于早期阶段。

3.当前国内人工智能领域产业格局尚未成熟，上中下游均蕴含着不俗的创业空间，但进入门槛较高

目前国内人工智能领域的产业发展还较为青涩，核心基础设施层面较为依赖国外市场，但也因市场变革期而存在大量弯道超车的机会，出现了地平线机器人、Cista、图灵机器人等创业型公司；

技术服务层面多以创业公司为主，且有能力与大厂商一同探索推进AI技术的研究升级，其中以深度学习、计算机视觉、自然语言处理等最为火热，这是倒逼基础设施升级与拓展行业应用场景的关键环节（本报告将重点关注计算机视觉技术的发展与影响）；

行业应用层则多点开花，既有致力于无人驾驶、无人机等创新产品研发的企业，也有将人工智能技术与传统行业结合，影响行业变革（诸如安全、医疗、金融等）的企业。

4.计算机视觉是机器认知世界的基础，也是最主要的人工智能技术之一

人类认识了解世界的信息中91%来自视觉，同样计算机视觉成为机器认知世界的基础，终极目的是使得计算机能够像人一样“看懂世界”。目前计算机视觉主要应用在人脸识别、图像识别方面（包括静态、动态两类信息）。

5. 计算机识别准确度和识别类型多寡是影响计算机视觉技术应用发展的基础因素

提升计算机识别的准确度以及扩大计算机的识别范围一直是学术界和工业界努力的方向，并热衷于参加国际主流的计算机视觉比赛以此来验证研究成果。

至今，斯坦福大学视觉实验室ImageNet通过众包的方式收集了1千多万张图片，共计2万多个标签类别，成为全球最大的图像识别数据库，其举办的ILSVRC也成为最受关注的大赛。

2012年，ImageNet ILSVRC比赛中，冠军团队使用深度学习算法将识别错误率一举降低了10%，成为影响人工智能进程的里程碑事件，深度学习从此进入了广泛应用期。

2015年，冠军团队的最新测试结果显示已经超过人类。

但值得注意的是，现实中的复杂程度远远超过实验室的环境，实际应用过程中更依赖产品的设计，以及需要根据环境进行不断调优。

6.受技术发展影响，计算机视觉正在带动全球新一轮的市场热潮

7．国内计算机视觉创业热度递增且深入行业，但处于早期阶段

8.国外巨头自研和收购双管齐下布局

国外巨头自研和收购双管齐下布局，将视觉技术广泛应用于自身产品升级，并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。

9.国内巨头百度相对激进，阿里巴巴、腾讯基于自身产品进行功能试水

综上可以看出，创业公司以多点垂直化企业服务为切入点，国内外巨头则一方面利用资源优势积极进行底层架构建设，并将技术广泛应用到已有的产品升级中，另一方面利用资金优势大量收购优秀的技术和数据创业公司，迅速弥补技术短板、数据短板和人才短板。与此同时，巨头们还热衷于创新前沿产品的研发，以及搭建开源平台帮助创业公司迅速起步，持续不断地提升业内影响力。

Analysys易观认为，国内技术主要沿袭国外，但创业环境和应用场景更为宽松，市场空间不容

小觑。

二、技术应用场景及典型厂商分析

1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域

计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。

本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。

Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。

另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。

2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度

安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。

传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。

除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。

安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。

Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。

3.计算机视觉的应用有效迎合直播平台的前端用户体验和后端监管要求

直播平台的爆红丰富了网民的娱乐生活方式，产生的海量内容也为平台的监管造成了巨大的压力，

传统人工审核效果不稳定，基于深度学习的图像识别平台可以有效缓解这一痛点，同时也可对前端的内容运营进行优化，提高用户体验和活跃度。

Analysys易观认为，直播平台为计算机视觉创造了新的应用场景，伴随行业的发展，除刚需之外，平台定制化、差异化的需求也会为计算机视觉应用提供更多的增量空间。另外，与直播的UGC性质类似，其他的应用场景还有长短视频平台、社交平台、云存储平台、CDN以及社区平台。

4.计算机视觉的应用促进视频环境中广告主和用户间交互闭环的落地

挖掘视频中广告位及视频电商购物一直是视频平台作为中间方探索营销创收的新方式，此前以人工贴标、投放的方式实现，因效率低下仅作为小范围试水。

Analysys易观认为，计算机视觉将加速这一探索的进程，除技术成熟度之外，用户体验和用户习惯（从PC端向移动端迁移）也是对应用程度比较重要的影响因素，需要合理设计及长期培育。

5.计算机视觉还将逐步拓展服务和工商业等多重应用场景

6.计算机视觉作为基础人工智能技术，与其他技术融合共同推动创新型行业应用的发展

7.典型厂商分析——格灵深瞳

8.典型厂商分析——商汤科技

9.典型厂商分析——图普科技

10.典型厂商分析——衣+

三、行业趋势分析

1.行业评价

2.趋势分析

研究范畴

●本报告将针对计算机视觉技术发展的关键节点、市场现状及应用场景进行分析和研究。

●本报告涉及的研究主体为：国内外应用计算机视觉技术的巨头和创业公司

研究方法

●资料来源：报告中的资料来源于对行业公开信息的研究、对业内资深人士和相关企业管

理人员的深度访谈，以及易观分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。

●数据来源：易观根据公开资料整理

人工智能金融的六大应用场景

中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。

埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智 能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应 用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支 付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大 大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技 术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展 的重要环节。

计算机视觉

计算机视觉综述 摘要 近年来，计算机视觉得到了广泛的应用，其在图像处理和视觉信息处理方面有着重要的意义，本文介绍了计算机视觉的概念，定义以及研究内容，对于其发展以及应用进行了简单的描述。 关键字：计算机视觉 A survey on the computer vision Abstract In recent years, computer vision enjoy a wide range of applications, it has important significance in image processing and visual information processing, this paper introduces the concept of computer vision, the definition and the research content, and a simple description is made for its development and application. Key words: computer vision 1 计算机视觉研究现状概述 计算机视觉是人工智能领域的一个重要组成部分，它的研究目标就是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。其是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，包括信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

人工智能与机器人教学教材

人工智能与机器人

1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。

计算机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。 人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。 4.自动程序设计

人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景

工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革，用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作，不仅可以节省人工费，还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量，也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了，工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世，工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子！ ●那什么是工业机器人系统操作员呢？ 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么？ 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换； 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与

复位； 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备； 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配； 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调； 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等； 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展，作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示，2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元，在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒，工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗？ 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破，实况应用下，工业机器人维护人才的缺口较为突出，而机器人工程师的就业薪资也是

论计算机与人工智能

论计算机和人工智能 摘要：计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。 关键词：人工智能；计算机发展；应用方向；发展方向 一、引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二、人工智能的定义 人工智能（artificial intelligence，AI）又称为机器智能或者计算机智能。所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类智能。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。 人工智能虽然是计算机科学的一 个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到医学、逻辑学等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 三、计算机和人工智能 的发展史 1.计算机的发展史 计算机的发展与电子技术的发展密切相关，每当电子技 术有突破性的进展，就会导致 计算机的一次重大的改革。 (1)第一代计算机（1946年—1957 年） 第一代计算机的共同特点是：逻辑器件使用电子管；用 穿孔卡片机作为数据和指令 的输入设备；用磁鼓或磁带作 为外存存储器；使用机器语言 编译。 (2)第二代计算机（1958年—1964

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像

浅谈人工智能与计算机

浅谈人工智能与计算机 王晨浩 计算机1506班201526810617 摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。 关键词人工智能 / 发展 / 应用 / 机器人 / 智能研究 / 计算机学科 1．引言 在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。2．人工智能的发展概述 人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，DENDAI。化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

人工智能时代工业机器人的发展趋势

人工智能时代工业机器人的发展趋势 随着社会的飞速发展，科学技术不断进步，工业领域生产模式发生变化，人工智能时代势不可挡，尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高，工作效率高，能够承受较大工作强度，为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见，工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展，详细阐述了工业机器人的特征，探讨其未来发展趋势与方向，以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。 标签：人工智能时代；工业机器人；趋势 Abstract：With the rapid development of society，the continuous progress of science and technology，industrial production mode changes，the era of artificial intelligence is unstoppable，especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy，high work efficiency，able to withstand a greater intensity of work，for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry，this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail，and discusses its future development trend and direction，in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry. Keywords：era of artificial intelligence；industrial robot；trend 隨着人工智能时代的到来，互联网技术取得巨大突破，大数据技术成为核心，为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中，其操作趋于简易化，精准度更高，能够广泛应用在诸多领域，投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域，机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解，在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作，同时，操作持久性更加突出。 1 工业机器人的构成以及类型 从构成上分析，工业机器人主要包含三个部分，即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析，一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化，有效发挥仿生学的特征，能力更显多样化，自由度更高。在当前的工业领域，之所以选择工业机器人，主要源于其较低的单机价格，便于维修，应用效率较高。 2 人工智能时代工业机器人核心技术分析

人工智能需求场景分析

一、场景需求分析 随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。 2.1 AI智能语音助手 以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。 2.2 AI事件预警 以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识 — 1 —

别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。 2.3 AI协同 传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。 2.4 AI识别 公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。 二、必要性分析 传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等， — 12 —

人工智能与人类智能比较

第一章 关于人工智能能否超过人类智能的讨论 摘要：随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。人工智能与人类智能的关系问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。本文做出了人工智能只能作为人类工具而不可能超过人类智能的论断，人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。人工智能没有人类智能所特有的创造性和社会性，只不过是人类智能的延伸，至多只是部分地超越人类智能而不能完全地战胜人类智能。本文最后得出结论：人类对人脑的功能会不断地进行认识，从而人工智能会不断的迫近人类智能。但从动态分析上，即人类智能也在不断的进化和发展，人工智能作为人类智能主体客体化的产物，其作用和功能受到人类智能的制约所以要低于人类智能，人工智能在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的。 关键词：人工智能，超越，人类智能，智能模拟 1．研究背景 人工智能这个术语自1956年由数学家麦卡锡正式提出，并作为一个新兴学科的名称被使用以来，已经有50多年的历史了。人工智能的发展过程，大致经历了孕育期、形成期、知识应用期、和综合集成这四个阶段。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI,是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能的概念由于智能概念的不确定因此没有一个统一的标准。童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有‘直觉的方程式’，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”【1】 人工智能在发展过程中形成了几个学派，最主要的两个学派是符号主义和连接主义，行为主义是后来形成的一个学派【1】。 人工智能与人类智能的关系以及人工智能的发展趋势问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。既有一部分人认为人工智能只能作为人的工具的延长而不可能取代人的大脑的工具论，本人也支持此种观点，即：人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用从其诞生的那一天就已经定性，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，更不可能取代人类智能。 也有一部分人持人工智能一定会战胜人类智能的观点，他们从达尔文的进化论进行类比推断，对比人类智能和人工智能相对发展的速度和加速度，认为人类智能虽然在短时期内还占有绝对的优势，但是从人工智能近些年突飞猛进的发展

2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告

2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告 人工智能全场景应用市场分析和调研报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心，行业协会，上市公司年报，国家相关统计部门以及第三方研究机构等。

目录 第一节人工智能核心技术应用加速落地 (4) 一、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (5) 二、核心技术应用屡有突破 (8) 第二节全场景应用行路致远 (20) 一、AI 重塑金融：改善用户体验 (21) 二、AI 重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22) 三、AI 重塑社交：交互纵深延伸 (25) 四、AI 重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务 (26) 五、AI 重塑工业：中国制造 2025 的助推器 (28) 六、AI 重塑农业：颠覆传统模式 (30) 第三节企业分析 (31) 图目录

图1：国内企业已经实现全产业链覆盖 (5) 图2：计算机视觉技术与其他领域的关系 (8) 图3：机器学习与人类学习的对比 (10) 图4：自然语言处理技术体系 (12) 图5：软银机器人Pepper (14) 图6：Google机器人Atlas (14) 图7：柯马SMART系列工业机器人 (15) 图8：2015-2020年全球生物识别技术行业市场规模(单位:亿美元) (18) 图9：2002-2020年中国生物识别技术行业市场规模 (18) 图10：2015-2020年全球生物识别技术行业市场结构 (19) 图11：人工智能产业结构 (20) 图12：认知智能突破时间尚不明确 (20) 图13：算法处理效果和包含算法的人工处理效果对比图 (22) 图14：可穿戴智能设备 (23) 图15：远程问诊 (23) 图16：问答机器人 (25) 图17：“未来教师”机器人 (27) 图18：现代工业机器人 (28) 图19：2000年-2018年全球工业机器人销量（万台） (29) 图20：智能灌溉 (30) 图21：农业机器人插秧 (31) 表目录 表1：国内人工智能基础层业务公司 (6)

人工智能在实体零售8个典型应用场景

人工智能在实体零售8个典型应用场景 “智慧零售”浪潮下，一些实体零售企业已经在特定场景下将人工智能整合进自己的业务，实现了智能化升级和变革，并从中挖掘出新的销售机会。下面我们就来看看人工智能在实体零售行业的8个典型应用场景。 1、智能停车和找车 停车场是购物中心的重要用户入口，也是用户需求的最痛点之一。目前已经有越来越多的购物中心开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。 2、室内定位及营销 在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节。目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐，如云里物里的E5定位型iBeacon就兼备这两种功能，其基本原理是：配备有低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备或基站使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，而接受到该ID 的应用软件(如水滴)就会根据该ID进行反应。 3、客流统计 基于视觉设备、处理系统以及遍布店内的传感器，可以实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议(例如VIP用户服务)以及用户行为及消费分析报告。广州的人工智能企业——图普科技，利用自身在计算机视觉技术的领先优势开发客流统计解决方案，通过对中心内消费者年龄、性别、着装风格等特征的洞察，加上在商城内部聚集热区的分析，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。 4、智能穿衣镜 内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。 5、机器人导购 机器人导购对消费者而言早已不是新鲜事。机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境(如噪音)影响，语音、语义技术平台还不成熟. 6、自助支付 随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、

人工智能与机器人制造培训心得

1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但

计算机与智能的关系

计算机与智能的关系 20世纪中期诞生的人工智能是人类认识世界、改造世界史上最具影响力的事件之一。究竟如何能使智能计算机的智能表现与人没有差别？毫无疑问，这不仅是当代人工智能科学研究的中心问题，同时也是诸多人工智能研究相关领域必须面对的课题。在当今跨学科的研究中，许多专家、学者都不约而同地聚焦到了当代智能计算机的语义理解方面。当代智能计算机在语言理解上的无法实现，已经成为困扰当代智能计算机的重大问题。正视并反思这一问题成为促进人工智能相关研究获得进一步发展的必要工作。 回顾历史，人工智能研究并非一帆风顺。尤其是在当下，从事智能研究的专家遇到了前所未有的困境。越来越多的人认识到，要达到科研人员所确定的创造出像人一样聪明的智能机器的目标，不仅一直还只是个梦想，甚至离这个宏伟的目标似乎越来越远。弗里德曼（David Freedman）认为，“传统的人工智能研究，即希望开发出能够以高度有序、按部就班的方式进行思考的电脑系统，已经在几乎所有曾经看来大有可为的领域止步不前，这些领域包括物体识别、机器人控制、数理研究、理解故事、听懂演说以及其他许多涉及机器智能的方面。在近四十年光景里，人工智能领域并没有什么实质性的突破”。人工智能先驱者之一西蒙（Herbert Alexander Simon）在回忆他数十年来力图重创人类智能工作时认为，最令他惊讶的是做“难”的事情是多么的容易，而做“容易”的事情是多么的“难”。他的第一个人工智能程序完成于1955年，可以让计算机推导出简单的逻辑定理。从那以后，计算机的逻辑功能有了长足的进步，但至今仍无人能造出可自动穿越拥挤的房间或能理解儿童故事的智能机器来。一部分学者认为，机器具有的技能尽管非常实用，能够部分地完成和人一样的工作，有些甚至是超过了人类的智能，但与真正的智能仍是不同的。智能机器能做的原来属于人类的工作越多，越显得它们在某些方面非常突出，而在另一些方面却非常低能。 为了解决这一问题，人工智能、计算机科学和心灵哲学等学科从不同方面作了大量探讨，建立了许多新的智能理论和模型，但依然没有从根本上走出困境。要解决这一问题，我们必须回到现实的计算机世界。当代许多关心智能的哲学家和科学家都将焦点转向了智能计算机的语义理解方面。正如第一台现代计算机的缔造者冯#诺伊曼（John von Neumann）所言：/继续追踪这个课题，使我们必须

广州市重点领域研发计划2020年度人工智能应用场景示范

附件： 广州市重点领域研发计划2020年度“人工智能应用场景示范”、“新材料 ”、“重点专项”论证专家名单 一、2020年度“人工智能应用场景示范”重大科技专项 支持方向一：新一代智慧无人机电力巡检应用示范 1组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师 2苑明哲广州中国科学院沈阳自动化研究所分 所 研究员/副所长 3杨晓明工业和信息化部电子第五研究所高级工程师/科技处处长4印鉴中山大学教授/主任 5郭治兴广东省生态环境技术研究所研究员/主任 6刘惠君广州大学教授 7吴建武中审华会计师事务所（特殊普通合 伙）广州分所 高级经济师/部门经理（二）评审项目 序号项目名称 1新一代智慧无人机电力巡检应用示范 2智慧无人机电力巡检应用示范 支持方向二：智慧轨道交通应用示范 2组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师

2刘妍广州图普网络科技有限公司总监 3印鉴中山大学教授/主任 4杨鹏强广东南华工商职业学院副教授/常务副院长 5杨俊杰广州电力机车有限公司教授级高级工程师/技术副总监6李小夏广州医科大学附属第一医院高级会计师 7邓颂华广东恒永信会计师事务所（普通合 伙） 注册会计师 （二）评审项目 序号项目名称 1城市轨道交通智能运维技术研究与应用示范 2面向城市轨道交通行业的新一代数字化智能运营平台研发及应用示范 支持方向三：智慧疾病诊断应用示范 3组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1徐向民华南理工大学教授/电子与信息学院党委书记2刘甜甜创新奇智(广州)科技有限公司高级工程师/华南区科研负责人5谢国喜广州医科大学教授/副主任 3王存川暨南大学主任医师/副院长4林国桢广州市疾病预防控制中心主任医师/科长 6祝高翔广东创信会计师事务所有限公司注册会计师/所长7何琳仲恺农业工程学院教授 （二）评审项目 序号项目名称

人工智能化时代工业机器人的发展

人工智能化时代工业机器人的发展 摘要：随着日臻完善的科学技术，在人们的生产和生活中，开始不断渗透人工 智能。未来发展的必然趋势，就是人工智能。新的历史时期，我国机器人得到了 快速发展。工业机器人凭借着高强度、高效率的优势，在诸多工业领域，逐渐将 人力所取代，由此促进了企业产品质量和生产效率的大幅提升。人工智能时代的 工业机器人的技术更加成熟，使用也更加广泛。基于此，本文对工业机器人发展 现状、趋势以及发展过程中存在不足，需要着重解决的问题进行了探讨，以期促 进人工智能时代工业机器人的发展。 关键词：工业机器人；人工智能；现状；趋势 随着飞速发展的互联网技术，人工智能时代到来，促进了工业机器人的发展。在大数据的支持下，极大的提升了工业机器人产品的性能。使工业机器人向着更 加智能化的方向发展，有着更低的投入成本、更加简单的操作和更高的精准度， 能对不同领域的应用给予满足。工业机器人的出现，能对人工劳动强度进行缓解，将工厂中焊接、搬运、产品检测等工作逐一取代。在节约成本的同时，还促进了 产品质量和生产效率的提高。 1.工业机器人发展现状 1.1不断扩大了工业机器人市场 作为工业生产大国，中国也是最大的工业机器人应用市场。随着不断提高的 经济发展水平，在工业生产中，也不断增大了对工业机器人的需求，随之扩大了 工业机器人市场。与此同时，随着进一步加剧的人口老龄化，对工业机器人的需 求将会更加广阔，由此持续扩大了工业机器人市场需要。 1.2工业机器人企业快速成长 新的历史时期，各大企业开始加大力度研发工业机器人。不管是传统的机器 人企业，还是新兴的互联网企业，都在致力于工业机器人领域的研究。工业机器 人企业的快速成长开始不断完善工业机器人发展体系，并实现了工业机器人的迅 速迭代更新。同时，工业机器人行业也有着更加完善的规范。从工业机器人生产 的质量要求到售后服务，都严格规定了其行业标准，使工业机器人的行业规范不 断完善。 1.3工业机器人技术研发取得突破 一是工业机器人的制造技术和本体设计研发都得到了突破性进展，开始广泛 运用于物流搬运、汽车等领域；二是工业机器人的零件技术也加大了研发力度。 不仅一些减速器企业取得了突破性进展，同时伺服电机设计、生产中的诸多问题 也同时得到了解决，取得了技术性的突破。 2.人工智能时代工业机器人的发展趋势 2.1 增强了工业机器人整体性能，具有更广泛的适用范围 近些年来随着迅猛发展的科学技术，开始在工业生产中应用越来越多类型的 工业机器人。尽管不断降低了机器人的单机，但是却也在不断改善其性能，对于 高强度的工作，能更加精准的完成。例如，利用工业机器人的机械手，能将各种 重复性工作高效完成，并且开始在包装以及安装等多个领域运用。随着人工智能 的发展，开始不断提高了工业机器人的机械手的性能，在工业机器人中运用人工 智能技术，实现高效率、高精度的工作，促进了工业机器人的整体性能的提高。 2.2工业机器人朝生物性和仿生性方向发展 首先，对于一些人们无法完成的工作，利用工业机器人的生物性和仿生性特

人工智能在综合能源服务中的应用场景分析

AI在综合能源服务的应用场景分析 2018-04-26

目录 一、 背景分析 (1) 二、 市场描述 (3) 三、 市场需求分析 (4) 四、 商业机遇 (8)

一、背景分析 能源项目存在资产投入量大、融资成本高、资产回收期长、投资收益稳定、专业门槛高等特点。为获得良好的投资回报，在能源项目投资、运营、推出过程中，需要不断创新，提高能效，降低能耗，提供增值服务内容，提升能效。 负荷预测 管网数字仿真（潮流分析、水力分析） 供需优化调度 用能优化分析 用能负荷辨识 分布式发电策略（光伏发电、燃气发电、风力发电） 储能策略（储电、储冷、储热） 微电网运行策略 微电网稳定性控制策略 负荷响应和控制策略 区域能源网间调度策略 设备画像 设备运行仿真 设备异常分析 设备故障诊断 设备故障预测 设备检修计划

检修人员调度 检修人员激励 备品备件计划 能源运输调度 能源存储调度 用户画像 用户用能仿真 用户需求分析 用户异常分析 用户信用分析 用户风险分析 项目画像 投资商机挖掘 项目投资分析 投资风险预测 投资方案设计 合作伙伴画像 能源采购计划 多能源需求组合 售能套餐最优配置

二、空调行业BOT“校园模式” 广州华联私立学院2000多间宿舍不久前在很多短时间内变成了空调房，让众多师生惊叹不已。该校大四学生小李说，学院所有宿舍的空调都由企业负责免费安装，学校每年按租赁合同支付服务费用，“再不必惧怕炎炎酷暑了”。 随着人们生活水平不断提高以及全球气候逐步变暖，大部分居民社区以及政府部门、事业单位及商业单位等公共场所都配备了空调。然而，由于学校属于教育单位，过去的建筑设计并未考虑空调设施电力容量，再加上新增空调需要大笔现金支出，学校管理者即使愿意响应学生们要求为宿舍配置空调的呼声，但现实困难却成为横亘在中间的拦路虎。在这种背景下，空调企业志高考虑到学校的特殊性和现实困难，充分发挥国际上市公司优势，决定在全国范围内推出“爱进万家校园”为主题的租赁服务，为学校宿舍、教室、食堂配备空调提供最佳解决方案。 据综合采购项目部负责人张是斌介绍，根据租赁服务设计方案，他们将为学校免费安装全部空调，包括前期的线路改造、更换电表、线路增容等都基础工作，投入使用后还会派遣专业售后人员驻点服务。此外，志高还为所安装的空调全部购买了安全保险，加强风险管理。学校要做的事情，就是作为单位法人代表与公司签订租赁合同并配合办理相关手续。只要所有手续完成，空调使用权就转移到学校。 由此可见，这种新颖的租赁服务模式，让学校享受了近乎“0操