AI 应用领域
AI 技术在广泛的行业中应用，包括：金融科技：欺诈检测、风险管理和个性化金融服务医疗保健：疾病诊断、药物发现和个性化治疗制造业：预测性维护、流程优化和机器人自动化零售业：个性化推荐、客户服务聊天机器人和库存管理教育：个性化学习、自动评分和虚拟助理交通运输：自动驾驶、交通优化和物流管理AI 行业的增长
AI 行业正快速增长，预计未来几年将继续保持强劲势头。据估计，全球 AI 市场规模将在未来五年内从 2022 年的 4328 亿美元增长到 2027 年的 12602 亿美元。这种增长是由多种因素推动的，包括：不断增长的数据可用性：随着物联网 (IoT) 设备和社交媒体平台的普及，正在产生越来越多的数据，这为 AI 模型提供了训练和改进所需的原料。计算能力的提高：云计算和图形处理单元 (GPU) 的进步使得训练和部署复杂 AI 模型成为可能。施耐德电气冰机冷量AI预测方案，助力半导体企业实现高效能耗管理
科技发展日新月异，人工智能正成为推动行业创新的关键力量。 AI技术的广泛应用，为企业提升了经营效率、降低了成本、增强了决策能力。 工业制造领域对高效、低碳生产需求日益增长，AI技术被广泛应用在预测性维护、质量控制、生产调度、供应链管理等多个场景，助力企业实现降本增效。 施耐德电气为某半导体企业设计了一套冰机冷量预测解决方案。 该方案基于AI算法，根据冰机运行的历史数据，对制冷量进行精准预测，实现能耗的精细化管理。 冰机系统是半导体企业的重要组成部分，施耐德电气的解决方案对低温水和中温水两个子系统分别进行AI建模，根据历史数据预测未来4小时的制冷量需求，优化冰机机群控制。 冷量预测模型采用Neurel Prophet深度学习算法，通过采集冷量数据及室外温度、湿球温度等数据，进行自回归预测。 模型训练采用cuckoo调度机制，分为三个阶段，确保模型训练的准确性。 冷量预测的模型推理采用自动调度机制，对数据进行解析处理后，加载模型预测未来4小时目标值，用于冷水机组控制策略分析。 实测数据显示，该方案节能效果达3-5%，如配合硬件改造，综合节能效果可达5-10%，具有较高经济价值和创新性。 施耐德电气在AI技术研发上具有长期积累，将AI应用到能源管理和工业自动化等领域，帮助企业实现节能减碳和智能化运营。 AI技术为千行百业的智能化变革提供强大动力，施耐德电气将持续加大AI技术研发投入，助力更多行业实现节能减碳和智能化运营。
人工智能未来的发展前景怎么样？
趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。 而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。 当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。 其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。 随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。 趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。 此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。 人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。 趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。 随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/增强现实（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。 这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。 人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。 例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。 趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。 正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。 趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件AI芯片的核心是半导体及算法。 AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。 总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。 例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。 苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。 趋势六：AI自主学习是终极目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。 目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。 首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口（VR）。 目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。 趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。 所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。 例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。 趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。 为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。 还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。 展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色。
人工智能的发展前景趋势？
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。 相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。 众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。 近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。 计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。 物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。 正像著名的认知心理学家所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。 适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。 即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。 在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。 这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。 1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。 到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。 例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。 其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，网络语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。 另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。 从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。 中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。 德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
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