2019年人工智能产业发展调研报告( 三 )_

人工智能重点领域与数据层关系对应表

算法/平台/软件层包括了机器学习、强化学习、类脑学习等算法理论,以及开发平台,是人工智能的核心技术。目前主流的深度学习框架包括TensorFlow(谷歌)、MXNet(亚马逊)、Caffe/2+PyTorch(Facebook),百度Paddle Paddle以其易用性和支持工业级应用而逐步被国内用户接受。同时,百度、华为、阿里、腾讯、商汤、讯飞、旷视等国内巨头,面向不同应用领域打造开放平台,努力构建人工智能产业生态。

人工智能基础应用技术架构

应用层是人工智能走向市场的产品及解决方案,通过与各领域融合,对于改善传统环节流程、提高效率、提升效能、降低成本,甚至推动传统领域变革等方便,提供了巨大的推动作用。目前来看,其应用没有另有领域限制、其方案层出不穷。如百度阿波龙量产下线,提供了L4级量产园区自动驾驶解决方案,在雄安、厦门等多地开展实地运营里程超过10000公里;推想科技的医疗影像AI解决方案,为影像专业医生提供辅助阅片服务,已累计合作全球300+大型医院;科大讯飞基于智能语音识别技术,让机器能够“听懂”人类语言,在智慧教育、城市超脑、交通超脑等多行业提供应用,其中“交通超脑”试运行让示范区域内通行效率提升10%;新松智能家居服务机器人,不仅包含智能看护、亲情互动、家政服务等功能,还拥有强大的家庭卫士、环境感知、自主学习等黑科技……