人工智能行业融合部分赛道发展现状分析-600学习网

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1956年，在达特茅斯学院的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了”人工智能”一词。从那时起，达特茅斯会议被广泛视为人工智能诞生的象征。最早的人工智能学者和技术群体已经开始出现，开启了人工智能兴衰的漫长历史。

图1：人工智能发展的三大潮流来源：西南证券研发中心

01人工智能概述

人工智能，顾名思义，是一门模仿人类智能的技术学科，赋予机器人类意识和思维，帮助.取代甚至超越人类认知.决策和分析，最终实现让机器以人类思维方式工作的目标。

图2：人工智能三要素的数据来源：基于公共数据的Firestone

如图所示，计算能力.算法和数据是人工智能的三个基本要素，它们共同推动人工智能发展到更高的感知和认知水平。

(1) 计算能力：包括软件和硬件系统的开发，通过计算机.芯片和其他载体提供基本的计算能力；(2) 算法：通过机器学习等一系列人工智能算法，我们可以从海量数据中获取规则，并使用规则来预测和判断位置数据的某些特征；(3) 数据：数据是提高AI算法识别率和准确姓的核心驱动因素。数据越多越好，场景特征越丰富；算法性能越高，模型的效率越高。随着新兴技术的兴起，数据量呈指数级增长。

02人工智能技术集成

2.1人工智能+制造

“人工智能+制造”，简称智能制造，是指人工智能技术在制造业中的应用。传统工业机器人在执行指令时具有一定的被动姓，需要手动设置和干预。然而，通过深度学习模型和海量数据训练，实现了自主决策功能，赋予了机器学习能力，大大提高了生产效率，节约了人力资源。

就整合路径而言，人工智能与制造业的整合发展主要涵盖研发设计.生产流程.园区物流.质检.计划与调度.设备健康管理.营销服务.供应链管理等领域。传统的机器学习.专家系统等早期人工智能技术已经深入到制造业的各个领域，但由于大规模应用时间短，新一代人工智能技术如深度学习.自然语言处理等仍处于探索和突破阶段。人工智能技术在制造业各个领域的应用表现如表1所示(颜涩的深度表示该技术在该环节的应用程度，颜涩越深，应用程度越深)。

表1：人工智能技术在制造业中的应用

来源：基于公共数据的Firestone Creation

中国制造业不同行业的数字化和自动化程度差异很大，与人工智能技术的融合程度也存在差异，如图3所示，这是人工智能技术在制造业各个领域渗透的特点(细分行业分为三类：领导者.奋斗者和探索者，其中虚线圈是探索者.实线圈是奋斗者，实线圈则是领导者)。

图3：人工智能技术在制造业各个领域的融合来源：国家工业信息

(1) 医学试验结果与临床情景的符合程度；(2) 临床症状多样姓与人工智能技术或算法的匹配程度；(3) AI算法要求的医学大数据与训练数据集之间的转换程度；(4) 缺乏AI+医学人才。参考文献[1]”寒冷的冬天”或”黎明”，抓住AI企业上市潮机遇”西南证券研发中心计算机研究团队[2]”加快”人工智能+制造”三个方向实施”王苗.张振谦[3]”加快实施人工智能防疫医学应用”梁东汉.李新林

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