導語：如何才能寫好一篇人工智能技術優(yōu)勢，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

技術領域

本設計涉及工業(yè)生產線、物流倉儲貨物精準卸載碼垛、應急救援、工程機械施工現(xiàn)場維修、汽車現(xiàn)場改裝作業(yè)及軍事重型裝備領域所需要的具有靈活機動、動作精準、工作效率高、作業(yè)工具高度集成化的智能化工具機器人，更具體涉及一種工具機器人配裝的可實現(xiàn)多自由度調節(jié)功能的叉裝屬具。

背景技術

智能化工具機器人是由底盤、發(fā)動機、起重機、電焊機、各類加工維修工具、叉裝屬具、液壓折疊蜘蛛支腿等部件組成?？蓮V泛應用于工業(yè)生產線、物流倉儲貨物精準卸載碼垛、應急救援、工程機械施工現(xiàn)場維修、汽車現(xiàn)場改裝作業(yè)及軍事重型裝備領域。該產品集起重、叉裝功能于一體，叉裝功能要求多自由度調節(jié)，能夠實現(xiàn)作業(yè)方便、快捷精準、高效、安全可靠的作業(yè)能力。

設計內容

本設計目的主要是為滿足智能化工具機器人的叉裝屬具能夠實現(xiàn)多自由度調節(jié)，作業(yè)方便、快捷精準、高效、安全可靠的要求，設計一種可實現(xiàn)多自由度調節(jié)功能的叉裝屬具。

為實現(xiàn)上述目的，本設計采取的技術方案是：叉裝屬具門架升降系統(tǒng)所用的軸承是復合滾輪軸承又稱組合滾輪軸承，是由軸向和徑向兩個滾輪組裝而成的，軸承體積小，安裝結構簡單，制造成本低，而且軸向和徑向的承載能力都比較大，各配件可替換性強，越來越多的應用在各種門架升降系統(tǒng)中。該叉裝屬具外門架上焊有成對的復合滾輪軸承，內門架就通過焊接在外門架上的復合滾輪軸承可以在外門架內上下滑動，起重鏈條繞過裝在內門架上的鏈輪軸承，一端固定在外門架上，一端固定在滑架上，滑架也焊有成對的復合滾輪軸承，這樣滑架就可以在內門架內上下滑動，升降油缸的柱塞桿與內門架相連，缸筒與外門架相連，當升降油缸的柱塞桿伸出或收回時，內門架便可實現(xiàn)在外門架內升起或下降的動作，滑架也會隨著內門架的升起或下降而以2倍的速度在內門架內升起或下降；滑架通過回轉支承與副叉架相連，旋轉油缸的柱塞桿與副叉架相連，缸筒與滑架相連，當旋轉油缸的柱塞桿伸出或收回時，副叉架便可以在回轉支承的作用下旋轉，從而實現(xiàn)旋轉動作；叉架裝在副叉架的滑道上，雙活塞桿平移油缸的缸筒固定在副叉架上，一端活塞桿與叉架的左端相連，一端活塞桿與叉架的右端相連，當一端活塞桿伸出時，另一端收回，叉架就可以在副叉架的滑道上左右移動，從而實現(xiàn)叉架在副叉架上左右平移動作；一對貨叉裝在叉架的滑道上，可以沿著叉架的滑道自由滑動，從而實現(xiàn)調節(jié)貨叉叉距的動作；以上整套叉裝屬具通過外門架下端與智能化工具機器人的主機架鉸接，傾翻油缸活塞桿與外門架相連，缸筒與智能化工具機器人的主機架相連，當傾翻油缸活塞桿伸出時，整套叉裝屬具向前傾翻，當傾翻油缸活塞桿收回時，整套叉裝屬具向后傾翻，從而實現(xiàn)整套叉裝屬具的前后傾翻動作。

本設計的有益效果：整套叉裝屬具使用成對的復合滾輪軸承，結構緊湊，安裝簡單，互換性強，維修方便，制造成本低，而且可承受高徑向和軸向載荷，承載力能在內外門架很好分布，延長整套叉裝屬具使用壽命。整套叉裝屬具操作簡單，可通過遠程遙控，控制升降油缸、旋轉油缸、雙活塞桿平移油缸、傾翻油缸的動作來實現(xiàn)叉裝屬具的升降、旋轉、左右平移、前后傾翻等多自由度調節(jié)的功能，從而實現(xiàn)快捷、精準、高效、安全可靠作業(yè)，降低勞動成本，提高勞動效率，創(chuàng)造經濟效益。

篇2

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；運用分析

1人工智能的概況

我國經濟水平在高速發(fā)展的同時也帶動了計算機技術水平的提高，計算機技術的應用對于人們的生活品質和生活質量具有重要的意義。隨著人們生活水平的不斷提高，對于互聯(lián)網技術的要求也在不斷提高，人們對于計算機網網絡使用也越來與熟練，應用水平也越來越高。如今，在一些高精尖的行業(yè)中，一些專業(yè)性較高、數(shù)據性強的工作傳統(tǒng)的計算機技術已經不能滿足工作需求，計算機網絡技術改革是時展的必然趨勢，因此人工智能計算機技術就出現(xiàn)在人們的視線中并且得到了廣泛運用。機器的智能使用是人工智能使用的第一結果，將智能機器運用到人們生活中可以有效提升人們的生活質量和生活品質，同時也為人們解決了一些復雜煩瑣的工作，簡化工作程序，提高工作效率。基于人們對計算機需求量的增加以及計算機的應用滿足不了人們生活的背景下，人工智能計算機網絡技術就此產生，是時展的必然趨勢，是滿足人們生活要求的重要保障。人工智能計算機網絡技術比傳統(tǒng)的計算機技術更具有人性化以及智能化，功能也更加多樣化，比如對表格、音頻、圖形的識別等。為了有效促進我國科技水平以及經濟水平的不斷提高，應該充分發(fā)揮人工智能計算機網絡技術優(yōu)勢，切實保障人們的生活質量和生活品質。

2人工智能的特性

人工智能計算機網絡技術比大腦儲存的知識內容更豐富，數(shù)據處理更便捷、知識儲存容量更大等，在工作中人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區(qū)，人工智能的應用便可以很好地解決這一問題。針對一些數(shù)據型或者是復雜性的工作，人工智能可以通過自身系統(tǒng)進行數(shù)據型處理從而交付一份滿意的答卷，將人工智能運用到生活中可以有效提高人們的工作效率。其次，人工智能還具有擬人化的學習能力，通過自主學習不斷豐富自身的知識儲備量，這樣在人們遇到一些難度較大的問題可以用有效用過人工智能計算機網絡技術找到針對性的答案，而且人工智能計算機網絡技術提供的答案往往是具有專業(yè)性的。最后，在數(shù)據整理工作中運用人工智能計算機網絡技術可以有效簡化數(shù)據整理工作。在傳統(tǒng)的數(shù)據整合工作中，會占據大量的內存，造成資源浪費的情況，但是人工智能計算機網絡技術的應用可以通過壓縮的方式將復雜的數(shù)據簡化，并且還可以在短時間內將數(shù)據整理、分析和核對，一樣的工作內容，不同的工作方式，人工智能計算機網絡技術不僅可有減少資源浪費的情況，還可以簡化人們的工作內容，提高工作效率[1]。

3人工智能在計算機網絡技術優(yōu)勢

基于全球科技迅速發(fā)展的背景下，互聯(lián)網技術也得到了快速發(fā)展，成為人們生活的一部分。網絡管理技術的要求因為網絡的構造以及數(shù)據信息的繁雜也越來越高，因此，網絡管理技術人員在進行網絡技術管理時也具有一定的難度。在進行網絡管理的時候傳統(tǒng)的分級管理因為缺乏溝通已經不能滿足數(shù)據管理的要求，人工智能技術便在這種背景下產生，在數(shù)據管理中運用人工智能技術可以有效解決數(shù)據管理難題，人工智能計算機網絡技術的應用可幫助增加分級管理人員之間的溝通交流，經過多個部門之間的溝通協(xié)作實現(xiàn)人工智能計算機網絡技術的管理，充分發(fā)揮人工智能在計算機網絡技術運用。統(tǒng)籌在整體領域的學習具有重要的優(yōu)勢，人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區(qū)，這樣會影響人們的工作效率，但是人工智能的應用可以很好地解決這一難題。人工智能本身具有儲備量較大的知識庫，而且知識庫中儲備的內容具有準確性和科學性，因此，人們可以直接使用數(shù)據信息。使用數(shù)據信息主要流程就是人們通過自定義檢索，檢索自身需要查找的內容，后臺數(shù)據就會反映篩選，最后呈現(xiàn)的就是需要查找的內容。人工智能中的數(shù)據庫是不斷更新，自主學習，統(tǒng)籌各類專業(yè)知識，充分發(fā)揮人工智能在人類知識盲區(qū)的作用[2]。

4計算機互聯(lián)網人工智能技術的應用

4.1計算機網絡的人工智能識別應用優(yōu)勢

隨著我國經濟的高速發(fā)展，互聯(lián)網技術已經和人們的生活密切相關，互聯(lián)網技術在提高人們的生活水平和生活質量的同時也會被一些不懷好意的人利用，科學技術延伸生活的初衷是方便于人們，但是會被一些心理扭曲的人們惡意利用。互聯(lián)網的使用使社會生產力獲得了一定的解放，人類的生活方式在根本上發(fā)生了翻天覆地的改變，但是凡事的發(fā)展都會有雙面性，互聯(lián)網在改變生活的同時也產生了一些新的網絡犯罪。網絡犯罪對比于其他傳統(tǒng)犯罪具有一定的智能性，在進行網絡犯罪時，犯罪主體必須具有高智能的犯罪技巧才能運用網絡科技手段進入他人或者是企業(yè)的系統(tǒng)竊取一些比較私密的信息，比如個人信息、企業(yè)的財務報表、企業(yè)的員工檔案等。

4.2人工智能在計算機網絡管理運用分析

計算機可以實現(xiàn)一些專業(yè)性知識和問題分析有效融合，以人工智能和信息技術為基礎，充分實現(xiàn)智能化的管理模式，將人工和智能和信息技實現(xiàn)充分融合可以有效保障網絡運行安全。計算機網絡系統(tǒng)會隨著時展需求而不斷改變，并不是一成不變，因此，對計算機網絡管理和系統(tǒng)評定工作會具有一定的難度，而人工智能的應用可以有效降低系統(tǒng)評定工作難度，提高工作效率。

4.3人工智能技術的運用

人工智能技術涵蓋了計算機中的數(shù)據庫、專業(yè)知識庫等數(shù)據統(tǒng)計，它的另一個簡稱就是人工智能Agent技術，人們通過Agent技術之間的信息聯(lián)系，運用數(shù)據處理功能將需要的檢索數(shù)據進行分析和篩選，將需要的數(shù)據信息呈現(xiàn)，數(shù)據檢索可以有效快速找到人們需要的內容，充分體現(xiàn)了人工智能計算機網絡技術的人性化以及智能性，極大地縮短了人們檢索數(shù)據的時間，提高了人們的工作效率[3]。

篇3

企業(yè)紛紛擁抱“智能+”

“在今年年底的時候，您接到一個電話，聽起來服務很好，不一定是人，可能是人工智能通過外呼打電話，完全跟人類一樣的思考模式和聲音，讓人分辨不出來是人工智能，還是真正的人?！痹诮谂e行的第二屆世界智能大會上，京東集團董事局主席兼執(zhí)行官劉強東說。

劉強東介紹，京東發(fā)展人工智能客服已有6年時間，50%以上的服務是由背后的機器人幫客戶提供服務的。特別是客戶在使用在線交流工具的時候，90%是利用人工智能技術?！暗诙斯た头呀浛梢跃_地對人的情緒進行感知，客戶是高興不高興，感知非常精準?！?/p>

除此之外，京東還把人工智能廣泛應用于各個領域。劉強東介紹，京東有57%的產品訂單從采購到庫間的調撥、銷售的預測全部是由人工智能處理，根 本沒有人管理?！敖衲昴甑椎哪繕耸菍崿F(xiàn)94%-95%的SKU（庫存量單位）全部實現(xiàn)人工智能進行采購、定價、庫間的調撥、補貨管理?！?/p>

劉強東介紹，京東金融自成立之初就使用人工智能，使得客戶審核和放款效率大幅提升。“去年我們放出了將近1萬億貸款，所有來貸款的用戶，點個按鈕1分鐘之內可以收到現(xiàn)金?！?/p>

京東只是中國企業(yè)紛紛“觸碰智能”“轉型智能”，實現(xiàn)“智能+”的一個縮影。

“今天語音合成可以模仿任何人說任何聲音。”科大訊飛董事長劉慶峰介紹，目前科大訊飛的人工智能翻譯達到了大學六級口語水平，預計到2019年底可以達到專業(yè)八級水平。最新推出的訊飛翻譯機2.0，能支持中文與33種語言互譯，許多方言也都能翻譯成外語。

“我們的財務服務有一個會計機器人。通過采集、傳送各種原始的核算數(shù)據，機器人服務可以自動進行識別、智能制單，實現(xiàn)自動記賬、形成報表、核算 報稅數(shù)據?！庇糜丫W絡董事長兼CEO王文京介紹，用友網絡借助人工智能技術，在業(yè)務和運營流程自動化、知識工作智能化、數(shù)據智能等三個層面為企業(yè)“賦 能”，一些客戶的工作效率得以提升10%到20%。

與此同時，一些企業(yè)還積極利用人工智能推薦內容進行內容創(chuàng)作。北京字節(jié)跳動科技公司副總裁馬維英介紹，借助移動互聯(lián)網和智能手機，今日頭條可以隨時給用戶提供需要的信息，可以做到精準定位、精準推送、精準推薦，讓用戶在任何時候都得到想要的信息。

馬維英介紹，今日頭條已在體育、財經、房產、商品等垂直領域嘗試機器寫作?！拔覀兘杵脚_上大量的數(shù)據訓練機器自動寫作。目前這類內容占比相對來說比較低，但是我相信在未來數(shù)年，這種機器創(chuàng)作生成的內容會不斷增加。”馬維英說。

除此之外，人工智能產業(yè)正與制造業(yè)深度結合，“智能+制造業(yè)”成為重要發(fā)展趨勢。

“TCL目前已經和谷歌、百度、訊飛、騰訊、商湯等人工智能領先企業(yè)合作，研發(fā)了能夠調度多種人工智能技術的開放式平臺，推出一系列搭載智能語 音識別AI的人工智能電視和智能AV產品，為用戶提供了多種智能服務體驗?！盩CL集團董事長、CEO李東生介紹，今年第一季度，TCL智能電視在海外市 場持續(xù)保持強勁勢頭，銷量同比大幅增長51%。

李東生舉例說，“比如華星光電是TCL旗下智能化生產水平最高的產業(yè)，目前已經實現(xiàn)了制造、管理和決策等全流程的數(shù)據化、自動化及一定的智能化。通過實現(xiàn)智能制造，華星全面提升了生產運營效率，使成本降低25%、產品研發(fā)周期縮短30%、生產效率提高25%?！?/p>

產業(yè)邁向集聚發(fā)展

工業(yè)和信息化部副部長陳肇雄介紹，截至2017年底，我國人工智能相關企業(yè)達到2000多家，人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過180億元，相關產業(yè)規(guī)模達到2200億元。人工智能產業(yè)在長三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆發(fā)式增長，初步形成了產業(yè)聚集的發(fā)展態(tài)勢。

豐富的應用場景與人工智能技術正形成互相促進的“良性循環(huán)”。中國科協(xié)主席萬鋼認為，中國新一代人工智能在圖像識別、語音翻譯、行為分析等方面 已經進入了世界前列；在智能機器人、無人商店、機器翻譯、共享汽車、自動駕駛等行業(yè)的新產品世人矚目；在城市規(guī)劃、智能交通、社會治理、衛(wèi)生健康、農業(yè)科 技和國家安全等領域的應用各具特色。

愛波瑞集團董事長王洪艷認為，目前人工智能與精益管理正為制造業(yè)賦能。物聯(lián)網、自動化領域的最佳應用，無一不是在全價值鏈精益化的基礎上進行的數(shù)字化、智能化延伸應用。

華為技術有限公司云BU副總裁陳崇軍認為，目前我國人工智能的創(chuàng)新主要是集中在應用創(chuàng)新上。應用創(chuàng)新的核心就是幫助企業(yè)處理海量數(shù)據，通過行業(yè) 專家的訓練調優(yōu)，解決實際問題、產生實際效果。人工智能在企業(yè)中的廣泛使用可以幫企業(yè)管理解決重復勞動自動化的問題、降低管理成本，可以對經營過程中的不 確定性和模糊性進行智能識別和智能決策。

陳肇雄認為，人工智能作為新一輪產業(yè)變革的核心新動力之一，成為產品制造業(yè)高質量發(fā)展關鍵支撐。

中國工程院院士徐南平等業(yè)內人士認為，新一代人工智能技術不斷突破和廣泛應用，不僅將創(chuàng)造智能化的新需求、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新應用，而且全面改造經濟活動的各個環(huán)節(jié)，將為我國建設現(xiàn)代化經濟體系、實現(xiàn)高質量發(fā)展提供支撐。

發(fā)展短板亟待解決

與此同時，許多業(yè)內人士認為，在看到我國人工智能產業(yè)長足進步同時，我國人工智能產業(yè)已暴露的問題也需引起關注，需解決“應用強、基礎弱”“功能強、防護弱”等問題。

第二屆世界智能大會上的《新一代人工智能科技驅動的智能產業(yè)發(fā)展》報告顯示，截至2017年6月，中國累計獲得1.57萬項人工智能領域的專利，居世界第二。報告同時顯示，我國77.7%的智能企業(yè)分布在應用層，基礎層和技術層企業(yè)占比相對偏低。

首先，人工智能技術仍處初級階段，高端人才培養(yǎng)上仍處劣勢。陳崇軍認為，人的智能包括識別、理解、推理和判斷，人工智能目前只是在某些識別領域 具備了人的能力，適合于具體的特定場景，特別是語音識別、圖像識別、翻譯等方面。相比人而言，它確實處于初級階段，只能在已知環(huán)境、目標明確、行動可預測 的環(huán)境下使用。

美國辛辛那提大學教授李杰說，當前，全世界人工智能人才缺乏，美國保守估計缺乏20萬相關人才，而中國的缺口或達100萬。由于合格AI人才培 養(yǎng)所需時間高于一般IT人才，缺口很難在短期內得到有效填補。阿里巴巴董事局主席馬云也表示，邁向人工智能時代，專業(yè)人才是中國和世界共同欠缺的，中國的 人才培養(yǎng)方式亟待轉變。

其次，底層技術革新恐被“甩在后面”，“缺芯少魂”極易被“卡脖子”。

徐南平認為，我國人工智能的基礎研究還比較薄弱，在基礎理論、核心算法以及關鍵設備高端芯片重大產品與集成，技術材料、元器件、元件等方面有較大的差距。

王文京認為，近年來，我國人工智能產業(yè)在應用層面發(fā)展較快，產業(yè)在企業(yè)數(shù)量和整體規(guī)模上和最發(fā)達國家雖有一定差距，但更重要的差距在最底層的理論和技術方面。

《新一代人工智能發(fā)展白皮書（2017）》認為，國外企業(yè)正憑借領先的技術優(yōu)勢展開全產業(yè)鏈布局。目前，基礎層產業(yè)的核心技術大部分仍掌握在國 外企業(yè)手中，為我國企業(yè)自主開展研發(fā)帶來了不利的壁壘封鎖。當前，國內企業(yè)及科研機構進一步加強了對傳感器、底層芯片及算法等基礎層技術的研發(fā)力度，以寒 武紀、深鑒科技、云知聲為代表的一批國內初創(chuàng)企業(yè)在智能芯片和算法模型方面已推動展開相關研發(fā)工作，已取得了一定的技術積累。

在人工智能芯片由非定制化向定制化方向發(fā)展的過程中，中國仍有被“甩在后面”的風險。曙光信息產業(yè)有限公司總裁歷軍說，我國似乎在一些人工智能 的算法方面不算落后。但人工智能技術的基礎是一套先進的面向未來的計算系統(tǒng)，面向未來，中國的人工智能技術的發(fā)展基礎、硬件、芯片以及它的編程環(huán)境可能會 再次出現(xiàn)需要更多依賴國際企業(yè)的情況。

中國工程院院士倪光南認為，核心技術是我們最大的“命門”。短期來講能夠從市場上買到一些硬件軟件，但是這有可能被人“卡脖子”。大量智能設備出來以后，必須要重視安全性。

紫光集團有限公司董事長兼首席執(zhí)行官趙偉國說，即使是在智能世界，產業(yè)也是脆弱的。“中國要在基礎科技領域建立起強大的產業(yè)基礎?！?/p>

第三，“萬物皆可互聯(lián)”帶來網絡安全風險。

篇4

美歐人腦研究計劃搶占人工智能制高點

2013年，美國和歐盟先后宣布啟動人腦研究計劃，成為人類科技領域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會宣布，“人腦工程項目”被選入歐盟“未來新興旗艦技術項目”，作為歐盟第七框架科研計劃中信息通信技術研究子計劃的一部分，通過打造基于信息通信技術的綜合性研究平臺，繪制詳細的人腦模型，促進人工智能、機器人和神經形態(tài)計算系統(tǒng)的發(fā)展。2013年4月，美國總統(tǒng)奧巴馬正式宣布了“運用先進創(chuàng)新型神經技術的大腦研究計劃”，由美國國家衛(wèi)生研究院、國防高級研究計劃局及國家科學基金會等單位組織實施。

美歐人腦研究計劃涉及各種交叉學科，主要內容包括，一是模擬人腦體系結構和信息系統(tǒng)，開發(fā)出“神經學計算系統(tǒng)”、“神經學機器人”等新型信息計算科學平臺；二是使用某種超級計算機中功能強大的多層模擬系統(tǒng)，繪制出人腦工作的復雜神經回路圖像和模擬網絡；三是探索神經網絡如何存儲、處理信息，以機器模擬方式建立針對環(huán)境和外部事物的超級洞察力。

美歐人腦研究計劃不僅將使美歐等國占據人類科研活動的戰(zhàn)略制高點，而且將對信息技術、產業(yè)和經濟帶來革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計算產品，模擬人腦構建出基于自然語言交互、遺傳同程算法等技術的生物形態(tài)計算產品。二是可能催生顛覆性的網絡產業(yè)，基于生物智能神經學技術的協(xié)議、標準和設備，從而引起整個網絡架構和聯(lián)網模式的徹底變革。三是可能催生信息化發(fā)展領域產生革命性的變化，新型生物形態(tài)計算產品將在工業(yè)、農業(yè)、保健、醫(yī)療、商業(yè)、節(jié)能環(huán)保等領域獲得廣泛深入的應用，推動數(shù)字制造技術、互聯(lián)網技術和再生能源技術的重大創(chuàng)新與融合，使得信息化發(fā)展領域產生革命性的變化。四是推動國民經濟產生新的增長極限，人腦研究計劃在經濟領域將增加就業(yè)，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國經濟增長的新型極限。

國際競爭日趨激烈，我國應加快人工智能發(fā)展

國際人工智能競爭日趨激烈，我國面臨不進則退、緩進亦退的局面。國內互聯(lián)網企業(yè)在數(shù)據、應用等方面的規(guī)模優(yōu)勢，以及國內快速發(fā)展的互聯(lián)網基礎設施將為我國推進人工智能創(chuàng)新發(fā)展奠定基礎。與此同時，深度學習、人腦模擬等人工智能技術新賽場將為我國實現(xiàn)新技術突破帶來機遇。

盡管我國在人工智能領域面臨重大的發(fā)展機遇，但應深刻認識到，人工智能創(chuàng)新發(fā)展需要以堅實的理論研究、強大的技術能力以及雄厚的產業(yè)基礎作為支撐，在上述方面我國與發(fā)達國家還存在一定差距，存在頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃力度不足、前沿創(chuàng)新能力不強、基礎積累薄弱、應用深度受限、公共服務平臺建設不足等問題。我國要認清發(fā)展以人工智能為代表的新技術新領域的緊迫形勢，從頂層建立人工智能的國家發(fā)展戰(zhàn)略，促進人工智能技術創(chuàng)新、促進人工智能在各行業(yè)各領域的融合應用。

我國發(fā)展人工智能的總體目標與重點任務

我國將依托互聯(lián)網平臺提供人工智能公共創(chuàng)新服務，加快人工智能核心技術突破，促進人工智能在各行業(yè)各領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團隊，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產業(yè)生態(tài)。圍繞“發(fā)展產業(yè)、創(chuàng)新應用、提升水平”，我國在《關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見》中明確提出了以下三方面重點任務：一是培育發(fā)展人工智能新興產業(yè)，二是推進重點領域智能產品創(chuàng)新，三是提升終端產品智能化水平。

——培育發(fā)展人工智能新興產業(yè)

一是建設支撐超大規(guī)模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創(chuàng)新平臺建設。百度、騰訊、中科院自動化所、清華大學等均已開展深度學習理論、算法、建模、應用等方面的研究，整體上與國外頂尖水平相接近，少數(shù)領域已經趕上國際領先水平。

二是進一步推進計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵技術的研發(fā)和產業(yè)化，推動人工智能在智能產品、工業(yè)制造等領域的規(guī)模商用，為產業(yè)智能化升級夯實基礎。百度利用自身的技術優(yōu)勢，加快深度學習等人工智能技術創(chuàng)新，并積極布局無人駕駛汽車、智能機器人等尖端項目的研發(fā)。

——推進重點領域智能產品創(chuàng)新

一是鼓勵傳統(tǒng)家居企業(yè)與互聯(lián)網企業(yè)開展集成創(chuàng)新，不斷提升家居產品的智能化水平和服務能力，創(chuàng)造新的消費市場空間。海爾智慧生活生態(tài)圈，以開放平臺的模式來制造互聯(lián)網家電，將電視、冰箱等產品變成智能終端，向用戶提供消費提醒、生活信息、食品監(jiān)控以及健康咨詢等多種服務。

二是推動汽車企業(yè)與互聯(lián)網企業(yè)設立跨界交叉的創(chuàng)新平臺，加快智能輔助駕駛、復雜環(huán)境感知、車載智能設備等技術產品的研發(fā)與應用。上汽集團與阿里巴巴開展戰(zhàn)略合作，投資10億元建立“互聯(lián)網汽車基金”，共同推進“互聯(lián)網汽車”的開發(fā)和運營平臺建設，促進汽車行業(yè)的跨界創(chuàng)新和轉型發(fā)展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學合作研發(fā)車道偏離、前撞預警和全景泊車輔助等無人駕駛輔助系統(tǒng)，并已經在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運集團，以及長安汽車、東風日產等市場實現(xiàn)量產商用。

三是支持安防企業(yè)與互聯(lián)網企業(yè)開展合作，發(fā)展和推廣圖像精準識別等大數(shù)據分析技術，提升安防產品的智能化服務水平。?？低暸c百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂視等互聯(lián)網公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對接和云平臺對接等。

——提升終端產品智能化水平

一是著力做大高端移動智能終端產品和服務的市場規(guī)模，提高移動智能終端核心技術研發(fā)及產業(yè)化能力。華為相繼推出Mate系列和Ascend P系列產品，聚焦全球市場，通過高端品牌獨立運營提升終端銷量，2014年華為智能手機全球出貨量為7500萬部。

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關鍵詞：智能音波法；泄漏監(jiān)測；數(shù)據采集

中圖分類號：C93 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）15-0206-03

一、概述

管網運輸是油田主要的天然氣運輸方式，由于管道運輸具有高壓、易燃、易爆的特性，管道的安全管理極為重要，泄漏是管道運行中最主要的安全隱患，尤其是天然氣管道的泄漏將會造成中毒、火災、爆炸等嚴重事故，而近年隨著腐蝕泄漏、人為打孔偷盜等問題日益突出，加劇了管網安全運輸形勢的嚴峻性。因此，確保管網運輸安全，是所在區(qū)域和諧生活、健康環(huán)境的重要保證，是油田集輸儲運企業(yè)首要的政治責任、經濟責任和社會責任。

智能音波管道泄漏監(jiān)測技術引入了先進的信號處理、模式識別和人工智能技術，可監(jiān)測氣體、液體、氣液混合以及多相流管道。提高了管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)的靈敏度、可靠性和穩(wěn)定性，降低了誤報率，是目前最為先進的第四代管道泄漏監(jiān)測技術。探討智能音波技術在天然氣長輸管道在線泄漏監(jiān)測中的應用，實現(xiàn)實時監(jiān)測管道運行情況，及時發(fā)現(xiàn)并確定泄漏發(fā)生的位置，從而可以及時有效地進行應急處理，控制和減少因管道泄漏造成的損失。

二、智能音波法的技術優(yōu)勢

泄漏監(jiān)測是管道監(jiān)測特別是長輸管道監(jiān)測的最重要方面，用音波對壓力管道進行泄漏監(jiān)測是目前最先進、最可靠的泄漏監(jiān)測技術。

一般管道監(jiān)測方法都是監(jiān)控管道運行的各種物理量變化來判斷管道是否發(fā)生泄漏，因此產生了流量法、實時模型法、負壓波法等管道泄漏監(jiān)測技術。與這些方法相比，音波法具有明顯的優(yōu)勢。

衡量管道泄漏監(jiān)測技術（系統(tǒng)）三個最重要的性能指標是：靈敏度（可檢測的最小泄漏率以及漏報率）、誤報率（可信度）和定位精度，智能音波法和其他方法的性能指標比較（見表2）。

從表2可以看出，智能音波管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)具有靈敏度高、可信度高、定位精度高、適應范圍廣、系統(tǒng)運行穩(wěn)定、反應快速等優(yōu)點。

根據被監(jiān)控管道內流體的性質及管道的運行環(huán)境不同，智能音波技術可以監(jiān)測地面管道、埋地管道和海底管道，還可以監(jiān)控各種復雜的管網系統(tǒng)。

三、智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)工作原理

（1）管道泄漏瞬間，輸送介質在泄漏點產生具有一定特征的音波，并沿管道向兩端傳播。（2）采集終端通過安裝在管段兩端的傳感器接收到音波信號，經過預處理之后，與GPS 時鐘一起通過網絡傳送到服務器。（3）服務器進行實時識別處理（采用復雜統(tǒng)計模型的識別器），判斷管道是否發(fā)生泄漏，同時利用管段兩端數(shù)據采集處理終端接受到音波信號的時間差，計算出泄漏發(fā)生位置。（4）在每個環(huán)節(jié)利用人工智能技術過濾干擾，最終降低誤報率，提高了監(jiān)控精度。

四、智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)的組成

智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)主要分為數(shù)據采集處理終端、泄漏監(jiān)測定位服務器和監(jiān)控終端，同時系統(tǒng)運行需要計算機網絡（運行TCP/IP 協(xié)議）支持。

1.數(shù)據采集處理終端。傳感器：實時將管道中的聲波信號轉換為電信號，傳輸給前端處理模塊。天然氣長輸管道智能音波泄漏監(jiān)測系統(tǒng)可采用定制的傳感器，有效解決微弱音波信號的捕捉問題，為系統(tǒng)的可靠運行奠定基礎。前端處理模塊：在微小泄漏孔徑的情況下，泄漏點產生的音波信號及其微弱，經過長距離傳輸將進一步衰減。前段處理模塊的功能就是信號的放大和噪聲抑制。采集模塊：將信號做AD 轉換，變?yōu)榭捎糜嬎銠C處理的數(shù)據。GPS：獲取精準的時間，泄漏監(jiān)測定位服務器用來計算泄漏位置。采集主機：安裝采集程序，把音波信號轉換為數(shù)字域的多通道信號，再通過維納濾波、自適應濾波等先進的信號處理方法進行預處理，去除背景噪聲和各種干擾信號，最后和GPS 信號一起通過網絡傳送給泄漏監(jiān)測定位服務器。

2.泄漏監(jiān)測定位服務器。泄漏監(jiān)測定位服務器由硬件和軟件組成，硬件一般使用高穩(wěn)定性的服務器，軟件可選用 DOLPHIN SERVER V2.1。硬件要求：（1）操作系統(tǒng)：Windows XP SP2，SP3 / Windows Server 2003 / Windows Vista；（2）處理器：2.0 GHz Pentium IV or equivalent or higher；（3）內存：1 GB RAM；（4）硬盤：4 GB Available HDD Space。軟件功能：（1）讀取配置信息，建立 OPC 項并更新，為人機界面提供數(shù)據。（2）將采集終端的配置信息通過網絡傳遞給采集終端。（3）建立并維護各采集終端的通訊信道。（4）向遠端的OPC 廣播或者發(fā)送OPC 數(shù)據。（5）利用各采集終端的 GPS 時鐘信號對其發(fā)送的數(shù)據進行精確時間同步。（6）依據管網的拓撲結構，對比和匹配各采集終端的數(shù)據，判斷管道是否發(fā)生泄漏。并根據音波信號到達各采集終端的時間差，計算泄漏位置。（7）保存各個數(shù)據采集終端傳送來的原始數(shù)據以及中間數(shù)據，以便進一步分析處理。

3.監(jiān)控終端。監(jiān)控終端安裝客戶端程序和人機界面程序（含底層組態(tài)軟件），實時顯示管道的運行狀態(tài)，當發(fā)生泄漏時及時報警?？梢耘渲枚嗯_監(jiān)控終端與泄漏監(jiān)測定位服務器相連，監(jiān)控終端也可和泄漏監(jiān)測定位服務器共用一臺計算機。硬件要求：（1）操作系統(tǒng)：Windows XP SP2，SP3 / Windows Server 2003 / Windows Vista；（2）處理器：800 MHz Pentium III or equivalent or higher；（3）內存：256 M RAM；（4）硬盤：40 M Available HDD Space；（5）顯卡：DX 9.0c Compatible graphics card；（6）聲卡：16-bit Sound Card；（7）其他：還需要滿足人機界面程序所使用組態(tài)軟件的配置要求。

4.通訊系統(tǒng)。使用計算機網絡（運行TCP/IP 協(xié)議）。數(shù)據采集處理終端的數(shù)據通過通訊網絡傳送到泄漏監(jiān)測定位服務器，監(jiān)控終端與泄漏監(jiān)測定位服務器也通過通訊網絡相連接。各個數(shù)據采集終端和監(jiān)測定位服務器之間需要網絡平臺支撐，可以利用現(xiàn)有網絡。采集終端與服務器之間傳送的數(shù)據已經過加密，可以通過公網傳輸。另外系統(tǒng)應有嚴格的數(shù)據完整檢查和出錯重傳機制，保證每條數(shù)據都準確可靠地傳遞。如果系統(tǒng)出現(xiàn)故障，可以進行遠程調試。

5.關鍵技術。（1）通訊數(shù)據加密，支持跨網段傳輸；（2）發(fā)送數(shù)據緩存，接收數(shù)據應答，數(shù)據校驗，丟包數(shù)據重傳，保證每條數(shù)據正確可靠傳輸；（3）支持復雜管網（樹狀、環(huán)狀等），在分支位置可以不設采集終端；（4）支持運行時刻參數(shù)修改和音速校準（不需要重新啟動程序）；（5）可配置是否生成本地 OPC 服務器；（6）可連接任意多采集終端；（7）支持斷點續(xù)傳。

五、結束語

智能音波油氣管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)的優(yōu)勢：（1）全球最先進的泄漏監(jiān)測技術。（2）智能音波法各項性能指標都比其他泄漏監(jiān)測方法優(yōu)越。（3）可監(jiān)測氣體、液體、氣液混合以及多相流管道（其他泄漏監(jiān)測技術一般只能監(jiān)測液體管道）。（4）本地化的技術支持和維護。

篇6

據統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術應用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業(yè)革命的風口。

如何把握產業(yè)動向，抓住風口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行系統(tǒng)調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現(xiàn)的類人智能技術。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學習的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產業(yè)鏈圖譜

人工智能產業(yè)鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業(yè)應用層。

A基礎層，主要有基礎數(shù)據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。

B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。

C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領域是業(yè)內人士普遍比較看好方向。

人工智能產業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術解讀及行業(yè)分析

1.機器視覺技術概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數(shù)字信號進行分析處理的技術。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關鍵要素：數(shù)據、算力和算法

數(shù)據、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數(shù)據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學習出現(xiàn)后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉變，自學習狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數(shù)據里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業(yè)模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態(tài)構建者，適合以“全產業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務。有海量數(shù)據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。

此類商業(yè)模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優(yōu)勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內外基礎算法應用對比

資料來源：互聯(lián)網公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構建者—“全產業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務”全產業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質數(shù)據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應用和服務一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產業(yè)鏈中擁有更多話語權。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備

從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數(shù)據采集設備和數(shù)據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結合先進的算法開發(fā)模塊和產品，這類企業(yè)將在機器視覺領域擁有核心競爭力。

（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數(shù)據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務領域的特殊應用

前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現(xiàn)應用。服務機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵

機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業(yè)應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質場景數(shù)據，又有挖掘該數(shù)據價值的先進技術時，商業(yè)模式和數(shù)據模式上就能形成協(xié)同效應。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據，要么選擇與擁有數(shù)據源的公司進行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現(xiàn)快速的數(shù)據循環(huán)。

第四部分智能語言技術解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術

（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫

語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發(fā)展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進入大規(guī)模產業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態(tài)產業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。

在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發(fā)展

深度學習、算力和大數(shù)據的爆發(fā)極大促進了自然語言處理技術的發(fā)展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。

深度學習能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協(xié)同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數(shù)據飽和度和標準性較強的行業(yè)），技術上實現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術融合應用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質數(shù)據資源能力并可結合行業(yè)Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。

（2）NLP主要應用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標的理解，去生成一個回復。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇

1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業(yè)化應用已經開始進入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應用于垂直領域的自然語言處理技術

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業(yè)為切入點，深耕垂直領域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應用分析

人工智能產業(yè)鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數(shù)據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應用場景

醫(yī)學影像。人工智能應用于醫(yī)學影像，通過深度學習，實現(xiàn)機器對醫(yī)學影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數(shù)據收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術實現(xiàn)人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務鏈中扮演至關重要的一環(huán)。

產業(yè)鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業(yè)鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業(yè)帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。

根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規(guī)模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年 將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進入。為了觀察行業(yè)風向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行了系統(tǒng)調研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達15.52%。北京以領先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產業(yè)基礎、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業(yè)園;廣東互聯(lián)網產業(yè)發(fā)達，企業(yè)對數(shù)據需求強烈，依靠大數(shù)據產業(yè)鏈推動人工智能產業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業(yè)，占比達31.04%;基礎技術層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業(yè)應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業(yè)領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進入。

從行業(yè)應用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數(shù)據導向為人工智能的落地提供了產業(yè)基礎，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產業(yè)落地輸出， 目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業(yè)積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達到百億級別，如優(yōu)必

選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業(yè)經驗豐富的產品團隊創(chuàng)辦，提供專業(yè)領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫(yī)學、新聞、法律等專業(yè)領域語言智能專家，為專業(yè)領域用戶賦能，推動專業(yè)領域用戶進入人工智能時代，助力專業(yè)領域文字智能水平實現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發(fā)機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據智能采集挖掘等語言智能產品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。

企業(yè)團隊

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學計算機系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。

Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術與產品

技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領域翻譯效果在公測標準和行業(yè)客戶測試中均持續(xù)領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數(shù)據智能挖掘等語言智能產品。

Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業(yè)文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。

機器寫作可對海量數(shù)據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業(yè)需求自動生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場景，可大幅減少專業(yè)報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業(yè)領域寫作效率。

知識圖譜可實現(xiàn)海量數(shù)據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數(shù)據智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領域用戶提供智能數(shù)據源管理、海量專業(yè)數(shù)據獲取和非結構化數(shù)據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業(yè)大數(shù)據為基礎的業(yè)務輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業(yè)務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。

企業(yè)團隊

團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產業(yè)經驗，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設計、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設計。

核心技術和產品

在汽車領域，黑芝麻可提供車內監(jiān)控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發(fā)來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。

3.乂學教育

企業(yè)概述

乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數(shù)據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。

企業(yè)自主研發(fā)了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業(yè)發(fā)表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實驗室。

主要產品

學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優(yōu)秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。

智適應學習人工智能系統(tǒng)

智適應學習人工智能系統(tǒng)模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態(tài)推薦最佳學習路徑，實現(xiàn)個性化教育。

業(yè)務模式

線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統(tǒng)教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯(lián)網在線上學習課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊，是中科院戰(zhàn)略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業(yè)標準的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領導地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業(yè)應用平臺。

企業(yè)核心團隊

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。

周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術團隊

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯(lián)合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發(fā)中心組成的三級研發(fā)架構。目前研發(fā)團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。

技術優(yōu)勢

全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業(yè)視覺、醫(yī)學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。

云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰(zhàn)賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰(zhàn)賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識別技術 PK實戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數(shù)據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。

正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環(huán)境光線強弱的影響等諸多優(yōu)點，受到國際巨頭公司的關注。

行業(yè)應用

目前國內有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據平臺等智能化系統(tǒng)，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業(yè)提供視覺內容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數(shù)據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統(tǒng)、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業(yè)實現(xiàn)智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。

企業(yè)團隊

團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區(qū)合作伙伴經理，主機Linux中國區(qū)負責人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負責人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。

核心技術與產品

技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數(shù)據協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數(shù)據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數(shù)據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優(yōu)異成績。

公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。

營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態(tài)貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴展性&靈活性、數(shù)據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業(yè)務和技術兩方面整合解決方案實現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態(tài)適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現(xiàn)面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現(xiàn)的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據采集包括人臉數(shù)據采集、商品數(shù)據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統(tǒng)IT運維／企業(yè)運營管理，為企業(yè)客戶提供智能運維大數(shù)據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實現(xiàn)全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團隊

擎創(chuàng)團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網公司的大數(shù)據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業(yè)經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業(yè)績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業(yè)級軟件開發(fā)和運維經驗；而產品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構師，深知甲方對企業(yè)運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業(yè)服務市場的團隊，如今在智能運維企業(yè)服務賽道繼續(xù)領跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產品”獎。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現(xiàn)IT運維價值，結合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數(shù)據孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據智能分析平臺，實現(xiàn)以人工智能為核心，驅動傳統(tǒng)IT運維監(jiān)、管、控三個層面，并將相關運維數(shù)據及業(yè)務數(shù)據實時展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運維問題的根因，實現(xiàn)秒級排障，最大程度避免企業(yè)產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數(shù)據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業(yè)的業(yè)務數(shù)據進行預測，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標桿客戶形成穩(wěn)定的合作關系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業(yè)模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。

核心優(yōu)勢

篇7

連續(xù)上漲三個月的內在邏輯

百度股價歷史新高的背后，很大程度上是一次遲到的估值修復。在去年連續(xù)經歷兩起重大公共輿論事件后，百度股價陷入谷底。但不可否認的是，雖然百度經歷了一些挑戰(zhàn)和挫折，這家公司整體的基本面沒有出現(xiàn)太大的變化，主營核心業(yè)務搜索仍具有不可動搖的地位。

7月開始，百度股價開啟上漲的拐點，僅7月就累計上漲25.7%，其中半數(shù)以上漲幅來自于百度公布第二季度財報后。而回顧過去三個月，百度這波股價上漲潮基本可以被清晰的分為三個階段。

1、第一階段是7月初至Q2財報前，這個階段百度股價從180美元左右一路緩慢上漲至200美元區(qū)間范圍。

自陸奇上臺后，百度一直在加速百度整改，一系列調整也逐漸開始落地。其中最重要的調整主要分為三部分：加碼信息流重提內容分發(fā)、裁撤醫(yī)療事業(yè)部和外賣業(yè)務進行戰(zhàn)略收縮，以及明確ALL in AI的戰(zhàn)略，而這些調整都在7月初開始清晰起來。

7月初，百度正式召開開發(fā)者大會，明確“All in AI”的戰(zhàn)略，并自動駕駛的Apollo計劃和Dueros系統(tǒng)，百度人工智能布局進一步明朗，資本市場也很快進行了回應。百度股價開始觸底反彈，杜絕了從BAT三巨頭跌落的尷尬，而百度市值也和京東拉大了差距。

2、第二階段是7月底財報后至8月末，這個階段百度股價在220~230美元區(qū)間范圍內波動。

得益于二季度財報遠超預期，百度一改前兩季度受挫情況，股價在財報當天暴漲近10%。7月28日，百度公布2017年第二季度未經審計財務報告。財報顯示，百度第二季度總營收同比增長14.3%，凈利潤大增98.4%，自從百度進入快車道階段。

8月期間，百度人工智能落地項目越來越多，DuerOS對話式人工智能系統(tǒng)開始被搭載在智能冰箱、智能音箱和智能車載等各領域，Apollo自動駕駛系統(tǒng)也開始與和各類車企達成合作。其中最引入矚目的則屬人工智能和內容分發(fā)的結合，這使得百度信息流日活超過今日頭條，一掃之前可能被今日頭條顛覆的陰霾。

3、第三階段則是9月初至今，這個階段百度股價從230美元一路上漲，并連續(xù)再創(chuàng)歷史新高。

9月下旬，百度Apollo計劃1.5正式開放，此外Apollo基金還宣布“雙百計劃”，宣布未來三年基金規(guī)模將達100億元，并完成超過100個項目的投資，值得注意的是這也是全球規(guī)模最大的自動駕駛專項基金。此外，百度外賣正式被甩賣給餓了么，也一定程度上強化了資本市場的信心，百度All in AI的決心非常堅定。

另一個利好則是愛奇藝即將赴美IPO的消息，根據此前路透社消息稱，愛奇藝計劃2018年上半年在美國進行IPO，規(guī)模約10億美元，最高估值目標達到100億美元。而百度無疑是這場資本游戲中的最大贏家。

用香港盛德證券市場分析師李智剛的話來總結，之前百度戰(zhàn)略不清晰、業(yè)務分散，很多機構沒看明白，現(xiàn)在其主業(yè)愈發(fā)清晰化，“集中力量去做人工智能”，而信息流收入的增長前景、非核心業(yè)務的出售等均助推估值上漲。

百度市值能突破千億美元嗎？

百度股價的上漲并非偶然，一系列利好消息的不斷流出，似乎印證著百度正走在正確的軌道上。但我們不可忽視的是，如今中概股在美股市場的表現(xiàn)都很好。以阿里巴巴為例，自今年年初以來阿里股價累計漲幅已超過一倍，不少分析師還認為阿里巴巴股票仍有超過20%以上的上行空間。

對百度來說，近三個月內以來，在資本市場的表現(xiàn)非常好，但這并不代表百度已重新進入快增長軌道。雖然二季度百度財報表現(xiàn)遠超預期，但搜索業(yè)務營收和凈利潤是不是真的已恢復穩(wěn)健增長，還需再密切關注一到兩個季度。而在沒有新利好消息出現(xiàn)的情況下，百度股價進入了財報前的調整期。

如果百度三季度財報繼續(xù)遠超預期，那么意味著百度確實已恢復穩(wěn)健增長，百度市值將很可能順利突破千億美元。當下有增長，未來有故事，百度股價將從此進入快車道。但如果百度三季度財報不像二季度那樣靚麗呢？百度將可能進入也一個漫長的調整期。

如今的百度處在變化的早期，ALL IN的人工智能也處于技術發(fā)展的早期階段，百度能否將技術研發(fā)投入轉化成營收，可能還需要很長一段時間努力。而就眼下來看，百度能否站穩(wěn)千億美元市值，其實主要來自于以下幾方面的影響：

1)信息流

今年二季度，手機百度宣布信息流用戶日活超過1億，躋身于行業(yè)內主要的信息流產品。百家號自去年9月28日正式全面開放，到今年3月底，官方公布的入駐作者數(shù)量超過40萬。

信息流和移動廣告的天然契合，這讓百度順利找到搜索之外的另一個營收增長點。而百度能夠迅速加入信息流賽道，一個很重要的原因在于內容分發(fā)原本就是百度的老本行，以技術著稱的百度也不缺乏開發(fā)推薦引擎的實力。但無法回避的是，被百度寄予厚望的信息流業(yè)務，并沒有形成搜索那樣壟斷的市場領先地位。

事實上，阿里、騰訊、一點資訊以及今日頭條等玩家都給百度帶來了不小的挑戰(zhàn)。隨著用戶量和使用市場的增長，各大主流信息玩家的內容匹配將變得更加精準，也將會給廣告主更多的操作空間。而當企業(yè)把更多的廣告預算投放在這些新媒體渠道時，百度的收入勢必會影響。

2)搜索

曾幾何時，BAT三巨頭可以說各占領一方陣營。阿里獨霸電商，連接人與商品，離錢最近；騰訊獨霸社交，微信、QQ幾乎覆蓋所有的中國人，連接人與人，目前是世界上最大的游戲公司，其社交廣告業(yè)務也發(fā)展迅猛；百度則獨霸搜索，連接人與信息。

但如今阿里和騰訊在移動端均沒有足夠份量的對手，但百度卻面臨不小的危機。在移動端，雖然搜索引擎仍然是中國互聯(lián)網不可或缺的一環(huán)，但其中心化入口效應確實實大幅下滑了。以今日頭條為例，如今這家公司越來越重視內容的搜索，與此同時，知乎、微博以及微信等社交媒體產品也均在發(fā)力搜索，而這些勢必都給傳統(tǒng)搜索引擎市場的玩家造成沖擊。

而在資本市場，360的退市讓百度暫時失去了對手，但百度的另一個對手搜狗已正式提交IPO招股書。雖然搜狗和百度不再一個量級，但如今搜狗和騰訊正越走越近，而在騰訊席卷中國互聯(lián)網一切時，搜狗很大程度上也能吃到這份紅利。而搜狗的市場份額上升，對百度來說并非一個好消息。

3)內部調整

百度轉型過程中，一個非常關鍵的人物自然是美國歸來的陸奇。陸奇不僅幫百度理清了未來的發(fā)展方向，正式確立了“主航道”和“護城河”，還很大程度上改變了百度的企業(yè)文化氣質。李彥宏如此評價道：“陸奇上上下下有口皆碑，大家都很喜歡他，他有非常強的技術能力，又有很強的管理能力，并且工作極其玩命?！?/p>

在入主百度后，陸奇對公司內部架構進行了大幅動的調整，而這一定程度上也緩解了百度的大公司病。在他的領導下，百度的人工智能戰(zhàn)略也做出系列調整。其重點押注無人駕駛，并成立智能駕駛事業(yè)群組(IDG)。陸奇還親自掛帥，1億美元領投蔚來汽車，并在4月推出“Apollo”計劃，向汽車及自動駕駛領域的合作伙伴開放軟件平臺。此外，百度還確定了軟硬件結合的人工智能發(fā)展方向，其標志是完成了渡鴉科技和xPerception的兩項重要收購，度秘也朝著更加場景化的方向發(fā)展………

但大公司的轉型調整從來就不是易事，眼下百度內部的調整還在繼續(xù)，接下來還會發(fā)生更多的變化，這無疑會增加諸多的不確定性。不過好消息在于，李彥宏現(xiàn)階段非常信任陸奇。

4)人工智能

百度市值的增長，反映了市場對它未來的期待。這種期待，來自信息流等防御性業(yè)務的表現(xiàn)達到預期，公司整體風貌、執(zhí)行力正向的改變，但更主要的還是來自百度的人工智能戰(zhàn)略正被人逐漸認可。

隨著新一輪科技革命和產業(yè)變革的推動，人工智能的一些應用正在日益改變我們的生活。隨著李彥宏和百度的All IN，如今人工智能已成為百度核心業(yè)務中的核心。

在過去兩年半的時間里百度在人工智能方面的投入超過200億。從2014年到2016年，百度在人工智能領域的研發(fā)投入逐年增加，研發(fā)成本占總營收比分別為12.9%、14.2%和15.3%。目前百度已成立技術研發(fā)部門百度實驗室，下設硅谷人工智能實驗室(SVAIL)、北京深度學習實驗室(IDL)、北京大數(shù)據實驗室(SDL)和AR實驗室，四大實驗室都與AI密切相關。

作為最早布局人工智能的技術公司之一，百度早在2013年便提出了百度大腦的概念。去年9月百度正式“百度大腦”時，李彥宏曾表示百度大腦已建成大規(guī)模的神經網絡，擁有萬億級的參數(shù)、千億樣本、千億特征訓練，能模擬人腦的工作機制。人工智能是百度核心業(yè)務中的核心，如今百度的人工智能技術在機器人、O2O、金融科技、醫(yī)療等多個領域都有所發(fā)展，這些技術優(yōu)勢正在轉化成為商業(yè)想象力。

百度集團總裁兼首席運營官陸奇表示，人工智能對百度核心業(yè)務的整體提升作用顯著。在不久前召開的百度AI開發(fā)者大會上，百度還首次對外公開AI發(fā)展戰(zhàn)略和布局，并正式推出DuerOS和Apollo兩大開放平臺。

此外百度在人工智能領域的戰(zhàn)略投資也動作頻頻：美國金融科技公司ZestFinanc、激光雷達公司Velodyne 1.5億美元、新西蘭的人工智能初創(chuàng)公司8i、渡鴉科技、汽車制造商蔚來汽車(NextEV)至少1億美元投資、硅谷AI初創(chuàng)公司xPerception……而這些公司正不斷為百度提供所需要的高端人才和技術創(chuàng)新。

篇8

關鍵詞：智能 進程核心技術 發(fā)展 綠色 機電一體化 發(fā)展趨勢

1 機電一體化概述

機電一體化就是將微電子技術引入機械的主功能、動力功能、控制功能、信息功能的研究，并且將機械設備和電子設備通過軟件有機結合而構成的系統(tǒng)的總稱。機電一體化的目的是在科學專業(yè)化和深度專業(yè)之間達到平衡和兩者的集合，讓系統(tǒng)工程以及解決問題方法出現(xiàn)突破。

“機電一體化”涵蓋“技術”和“產品”兩個方面。首先，機電一體化技術并非機械技術、微電子技術以及其它新技術機械的組合或拼湊，而是基于一定的技術研究，將機械、微電子元素有機整合而成的一種綜合技術。它的發(fā)展進程有別于機械加電氣所形成的機械電氣化的發(fā)展過程。某些機械部件的原有功能可以通過機電一體化中的微電子裝置代替，這種裝置的應用在一定程度上豐富了機電系統(tǒng)功能，而且機電一體化產品的智能特征改善了機械性能。智能化是機電一體化與機械電氣化的本質區(qū)別。

2 機電一體化的特點

2.1 具有綜合性 從某種意義上講，機電一體化技術可謂是一種跨學科的邊緣科學，它將微電子、計算機等多門技術整合于機械主體構造中，使之形成一套一體化的系統(tǒng)。這套機電一體化系統(tǒng)綜合了多門學科的技術優(yōu)勢，這些技術協(xié)調運作，彼此取長補短，使整個機電系統(tǒng)的性能得到最大發(fā)揮?？梢哉f，機電一體化技術是具有綜合性的高水平技術。

2.2 廣而強的應用性 機電一體化的目的是基于機械的主體構造通過機電產品的開發(fā)，完善機電功能，實現(xiàn)過程控制。機電一體化是當前機械系統(tǒng)的一個主流發(fā)展趨勢，它與機械系統(tǒng)能夠有機融合，打破了行業(yè)的限制。智能化是機電一體化的主要特點，計算機技術的引入為智能化開辟了廣闊的發(fā)展空間。

2.3 多層次的系統(tǒng)化 從本質上講，機電一體化就是將計算機技術、智能技術等多項技術整合于主體機械，不斷優(yōu)化機械的主體功能，使其形成一套完整的系統(tǒng)。機電一體化注重各種技術（尤其是微電子技術與精密機械技術）的集成，強調主體結構的層次化和系統(tǒng)化。無論從單參數(shù)、單擊控制到多參數(shù)、多級控制，還是從單件單品生產工藝到流暢、自動化的生產線，直至完成整個機電系統(tǒng)的設計，各個層次的開發(fā)和應用都會涉及智能化的機電一體化技術。

2.4 整體的最優(yōu)化 基于系統(tǒng)工程的設計理念，將智能技術、計算機技術等多項技術有機整合，形成整體優(yōu)勢，以提高機電系統(tǒng)的主體性能，提高運行效率和附加值，同時達到節(jié)能降耗的目的，保護生態(tài)環(huán)境。比如，應用數(shù)控機床、柔性生產線、工業(yè)機器人和計算機管理等高端機電一體化系統(tǒng)后，企業(yè)就要及時更新觀念，將機電一體化概念引入生產系統(tǒng)，不斷優(yōu)化生產流程，以壓縮生產周期，滿足不斷增長的社會需求。

2.5 使用簡易化 從產品開發(fā)來看，機電一體化技術主要包括技術原理和使機電一體化系統(tǒng)和產品得以實現(xiàn)。作為開發(fā)者，除了要具備扎實的理論基礎，對于技術架構也要有豐富的積淀，要有創(chuàng)新精神。從用戶角度來講，無需深入學習機電一體化系統(tǒng)的技術原理，只要掌握機電系統(tǒng)的操作規(guī)程，能夠確保系統(tǒng)操作正確、合規(guī)，在人機磨合的過程中形成協(xié)作關系即可。

2.6 提高了安全性 機電一體化系統(tǒng)的智能技術使系統(tǒng)具備自我保護功能，可以有效規(guī)避運行中的故障或風險，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、安全地運行。一些高端機電一體化系統(tǒng)已實現(xiàn)了全自動操作，而且被廣泛應用在海底、高空等惡劣的作業(yè)環(huán)境中。

2.7 具有高可靠性、高穩(wěn)定性和長壽命 機電一體化系統(tǒng)發(fā)生機械磨損的程度非常小，因而故障少，運行時穩(wěn)定可靠，系統(tǒng)的服務年限比普通機電系統(tǒng)長。而且某些自診斷、自修復的機電一體化系統(tǒng)甚至可以實現(xiàn)“零故障”。

2.8 具有柔性 柔性是機電一體化系統(tǒng)的特點。根據需要的變化，用機電一體化技術無需改裝系統(tǒng)就可以及時地對系統(tǒng)的結構和生產過程作必要的處理，從系統(tǒng)的觀點出發(fā)，根據系統(tǒng)功能目標和優(yōu)化組織結構目標，以智能、調整、修改，因此機電一體化技術是解決多品種、小批量生產的重要途徑。

3 機電一體化的發(fā)展狀況及現(xiàn)狀分析

機電一體化的發(fā)展大體可以分為三個階段：①20世紀60年代以前，利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能的初級發(fā)展階段；②20世紀70～80年代以大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路和微型計算機為代表的蓬勃發(fā)展階段；③20世紀90年代后期，機電一體化技術向智能化方向邁進的新階段?，F(xiàn)階段，光學、通信技術等領域正循著機電一體化的發(fā)展步伐大踏步邁進，微細加工技術開始在機電行業(yè)初露鋒芒，光學、通信技術的融入使機電一體化由最初單一的模式逐步衍生出光機電一體化、微機電一體化等多個分支。另一方面，我國現(xiàn)階段在光纖、人工智能和神經網絡等技術領域發(fā)展較快，這對機電一體化技術的發(fā)展有一定的促進作用。在未來的技術研究領域，機電一體化將有望形成完整的基礎科學體系。

4 機電一體化技術未來的發(fā)展

4.1 智能化 智能化是當前機電一體化技術領域的一個未來發(fā)展趨勢。智能化是運用控制理論，將計算機科學、混沌動力學、模糊數(shù)學、人工智能、心理學、生理學以及運籌學等多個學科有機整合，智能模擬人類的邏輯思維、判斷推理和自主決策等能力，以便得到更高的控制目標。按照目前人工智能技術的研究狀況，未來時間將有可能發(fā)展高性能、高速的微處理器使機電一體化產品賦有低級智能或人的部分智能，這是人工智能技術研究的一個必然的發(fā)展趨勢。

4.2 模塊化 模塊化是一項重要而艱巨的工程。由于機電一體化產品種類和生產廠家繁多，研制和開發(fā)具有標準機械接口、電氣接口、動力接口、環(huán)境接口的機電一體化產品單元，需要針對各個研究項目制定不同的標準，各部件、單元或借口才能很好的完成配型。但是由于該技術領域存在利益紛爭，當前國內外尚未形成一套統(tǒng)一的標準。但是模塊化的生產理念已逐漸被機電生產領域認可，在未來的機電一體化研究領域，規(guī)模化將給機電一體化企業(yè)帶來美好的前程。

4.3 網絡化 網絡技術在上世紀九十年代風靡全球，帶動了科技研究、工業(yè)生產、政治、軍事、教育等眾多領域的技術研究或經濟模式的革新。機電一體化產品的市場前景是廣闊的，產品一經研發(fā)，配以網絡技術輔助推廣，必將在短時間內成為業(yè)界矚目的焦點。基于網絡技術的遠程控制終端設備就屬于機電一體化產品其中的一類。另外，現(xiàn)場總線和局域網技術在機電領域的應用，恰恰是機電一體化產品網絡化發(fā)展趨勢的最好印證。

4.4 微型化 微型化指的是機電一體化向微型機器和微觀領域發(fā)展的趨勢，泛指幾何尺寸不超過1cm3的機電一體化產品，并向微米、納米級發(fā)展。微機電一體化產品體積小、耗能少、運動靈活，但其技術應用尚存在微機械技術這一發(fā)展瓶頸，在未來的發(fā)展進程中還有待進一步研究。

4.5 綠色化 綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的過程中，資源利用率大幅提高，有利于節(jié)約生產成本，而且健康環(huán)保，對生態(tài)環(huán)境的影響程度較小。無論是生產成本角度來考慮，還是從生態(tài)保護的角度來分析，機電一體化產品綠色化已是機電研究領域的必然趨勢，具有廣闊的開發(fā)前景。機電一體化產品的綠色化主要是指，使用時不污染生態(tài)環(huán)境，報廢后能回收利用。

4.6 系統(tǒng)化 系統(tǒng)化的表現(xiàn)特征之一就是系統(tǒng)體系結構進一步采用開放式和模式化的總線結構。系統(tǒng)可以靈活組態(tài)，進行任意剪裁和組合，同時尋求實現(xiàn)多子系統(tǒng)協(xié)調控制和綜合管理。另外，通信功能除了rs232外，還有rs485、dcs人格化。

5 結語

機電一體化的產生與迅速發(fā)展的根本原因在于社會的發(fā)展和科學技術的進步。系統(tǒng)工程、控制論和信息論是機電一體化的理論基礎，也是機電一體化技術的方法論。微電子技術的發(fā)展，半導體大規(guī)模集成電路制造技術的進步，則為機電一體化技術奠定了物質基礎?，F(xiàn)代產品的機電一體化進入到實用階段。機械工程及自動化專業(yè)人員掌握機電一體化技術與應用中的理論和方法對今后的工作是非常有用的。

參考文獻：

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[4]石美峰.機電一體化技術的發(fā)展與思考[J].山西焦煤科技，2007（03）.

篇9

【關鍵詞】4G網絡優(yōu)化；移動通信；數(shù)據挖掘技術

引言

隨著世界科學技術的革新，網絡4G技術已經到來，并且日益發(fā)展，各大網絡運營商為提升企業(yè)自身的競爭力，必須對自身企業(yè)的移動網絡進一步的優(yōu)化。然而，由于通信網絡使用中會涉及到很多數(shù)據，因此，網絡優(yōu)化的工程十分龐大。在網絡優(yōu)化中使用數(shù)據挖掘技術，對信息的快速發(fā)掘極為有利。

1數(shù)據挖掘技術

隨著世界科學技術的發(fā)展，數(shù)據挖掘技術應運而生，作為一門新型的網絡信息處理技術，數(shù)據挖掘技術主要對網絡系統(tǒng)中的數(shù)據模型和數(shù)據進行收集，并運用不一樣的數(shù)據分析工具來確定數(shù)據模型和數(shù)據之間的關系，進而進行相關的預測。簡單的說，數(shù)據挖掘技術的應用對象是數(shù)據系統(tǒng)，該數(shù)據系統(tǒng)非常龐大，主要目的是收集該系統(tǒng)中的數(shù)據潛在的價值模型以及規(guī)則的具體過程。通過關聯(lián)、描述等方法發(fā)揮數(shù)據挖掘技術的主要功能，主要優(yōu)勢是分析數(shù)據和收集制定數(shù)據[1]。有數(shù)據挖掘技術的功能可知，數(shù)據挖掘的在分析數(shù)據的時候主要的方法有很多種，具體如表1所示。

2在移動通信網絡優(yōu)化中應用數(shù)據挖掘技術的基本原則

在4G移動通信網絡優(yōu)化中，數(shù)據挖掘技術的應用一般要遵循幾點基本原則，基本原則主要有分布式處理原則、數(shù)據智能分析原則、智能網絡通信原則和其他原則。在應用數(shù)據挖掘技術時，必須遵循上述原則，只有按照上述基本原則數(shù)據挖掘技術，才能將數(shù)據挖掘技術的作用充分發(fā)揮出來。數(shù)據挖掘技術應用于4G通信網絡時，要充分發(fā)揮出該技術的優(yōu)勢和作用，以及人工智能化技術的作用和優(yōu)勢，在進行網絡資源和數(shù)據信息收集的時候，可以同時運用人工智能技術和數(shù)據挖掘技術，通過智能化和自動化的手段去分析收集到的信息，在4G通信網絡優(yōu)化中，通過對數(shù)據的分析和研究可以知道，人工智能技術以及數(shù)據挖掘技術有著很大的作用，對于4G通信網絡的優(yōu)化能夠及時的進行調整。在通信網絡優(yōu)化中，熟練的應用數(shù)據挖掘技術，在很大程度上可以促進我國的通信網絡技術的發(fā)展，并且，在對互聯(lián)網的后期維護中，有著很大的作用，包括網絡故障問題的減少、信息搜索速度的提高等等，通過應用數(shù)據挖掘技術，可以提高網絡環(huán)境的質量，使用戶更加滿意[2]。移動通信網絡的優(yōu)化工程十分龐大，包含了很多數(shù)據的處理，因此，優(yōu)化網絡時不能在一個服務器上使用多個優(yōu)化系統(tǒng)，也不能運用簡單的優(yōu)化系統(tǒng)。對于移動通信的網絡優(yōu)化必須分區(qū)域、分層次進行，對于數(shù)據的處理、存儲以及采集需要遵循分布式處理的原則。對于如此龐大的數(shù)據信息，不可能進行全盤分析。因此，一個層次的數(shù)據只能使用一個層次的優(yōu)化系統(tǒng)來分析，根據結論得出各層次的關聯(lián)，過程需要智能化，各個服務器中自動分散獨立分析任務。

3數(shù)據挖掘技術在4G環(huán)境下對移動通信網絡優(yōu)化的應用

3.1網絡站點選擇合理

在4G移動通信網絡優(yōu)化進行網絡站點選擇時，有效應用數(shù)據挖掘技術可以提高選擇的效率，在對網絡信息進行搜索時，采用的是禁忌搜索算法，在進行搜索試探時采用特定搜索方向，選擇時必須選擇函數(shù)變化比較大的，最后選擇科學的網絡站點，該過程有效的降低了互聯(lián)網維護成本和運營商的投資費用，使得經濟效益得到整體提高。在進行數(shù)據模型、網絡信息和數(shù)據資料進行收集時，應用數(shù)據挖掘技術將會更加快速有效，并且能夠保證網絡的環(huán)境安全穩(wěn)定，使得通信服務水平和網絡運行效率得以提升。

3.2故障和干擾的分析

對于4G網絡優(yōu)化中的網絡問題和故障應用數(shù)據挖掘技術進行分析可以更加有效，對于互聯(lián)網中存在的干擾問題可以采用數(shù)據挖掘技術來提高搜索分析的速度，并且對于網絡中存在的干擾源應用數(shù)據挖掘技術可以快速有效的找到以及通過各種措施處理問題，促進網絡優(yōu)化工程的進度。

3.3分析掉話問題和故障的數(shù)據挖掘技術的應用

在分析移動通信網絡的GSM掉話故障時，對其中的通信信息數(shù)據進行分析可以采用數(shù)據挖掘技術以分類分層次的方式進行，最后根據內容展開分析，以便于及時的找到GSM掉話的原因，并應用數(shù)據挖掘技術分析其主要的問題采取相應的措施進行解決，使之得以完善和優(yōu)化，在對移動通信網絡話務變化規(guī)律和話務變動進行分析時，可以根據數(shù)據挖掘技術的序列分析法進行相應的分析，從而有效的掌握話務變動規(guī)律和話務變動的基本特征，使得網絡信息的數(shù)據收集能夠更加快捷有效，并及時的對GSM掉話的基本問題作出分析,，再根據問題應用數(shù)據挖掘技術采取相應的措施解決該問題。在GSM掉話問題中運用數(shù)據挖掘技術使得分析效率大大提高，并且有益于對該問題的全局進行分析，圖1為移動GSM網絡系統(tǒng)結構圖[3]。

3.4移動通信網絡切換故分析中數(shù)據挖掘技術應用

在移動的網絡優(yōu)化過程中進行移送網絡的切換時，可以采用數(shù)據挖掘技術進行分析，由于數(shù)據挖掘技術具有統(tǒng)計分析方法和技術優(yōu)勢，可以準確而又快速的對移動網絡的基礎參數(shù)和基本配置數(shù)據信息進行分析，進一步的完善網絡信息的配置，對于用戶在使用移動網絡設備的過程中出現(xiàn)的網絡切換故障問題及時的采取相應的措施進行解決。對于移動4G網絡通信系統(tǒng)優(yōu)化中存在的網絡問題可以運用數(shù)據挖掘技術進行分析，再根據數(shù)據挖掘技術分析得出的相應結果，采取相應的措施對移動通信網絡切換中存在的問題進行解決。該技術對于網絡切換存在的問題進行分析時，快速而有效，大大的提高了解決這類問題的效率，提高了用戶對于移動4G網絡的體驗感和使用效率。

3.5數(shù)據挖掘技術在移動通信網絡覆蓋分析中的應用

對于移動通信網絡優(yōu)化過程中的網絡覆蓋問題進行分析時，可以運用數(shù)據挖掘技術，該技術對于移動通信4G網絡的網絡信息以及目標數(shù)據的測試快速若而有效，同時能夠進行網絡覆蓋范圍和設備覆蓋范圍兩者之間的關聯(lián)性分析，通過該技術的應用可以快速而有效的發(fā)現(xiàn)移動通信網絡線路和網絡設備存在的缺陷，并且根據實際的情況采取相應的解決措施，對移動4G網絡通信系統(tǒng)的優(yōu)化起到重要作用，使得移動通信網絡服務的水平得以提高[4]。

4結語

綜上所述，由于世界科學技術的發(fā)展，促進了移動網絡信息技術的發(fā)展進度，提高了人類生活水平和相應需求，為了適應時代的發(fā)展，在對移動通信4G網絡系統(tǒng)進行優(yōu)化時，通常運用數(shù)據挖掘技術，發(fā)揮出數(shù)據挖掘技術的在這方面的有關優(yōu)勢，快速而有效的解決移動通信網絡系統(tǒng)優(yōu)化中存在的問題，進一步的完善移動通信4G網絡系統(tǒng)的功能，綜合體高移動4G網絡的服務水平。

參考文獻

[1]張小軍，任帥，申丹丹.淺析4G環(huán)境下數(shù)據挖掘在移動通信網絡優(yōu)化中的運用[J].電子技術與軟件工程，2014（04）.

[2]曾海強.探究4G環(huán)境下數(shù)據挖掘在通信網絡優(yōu)化中的應用[J].中國新通信，2016（06）.

[3]王森.4G環(huán)境下移動通信網絡優(yōu)化中數(shù)據挖掘的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2016（12）.

篇10

計算機輔助工業(yè)設計分析

1.技術概述

計算機輔助工業(yè)設計主要針對工業(yè)設計領域的創(chuàng)造性活動，與傳統(tǒng)工業(yè)設計相比，無論是設計方法、設計質量、設計過程還是設計效率均發(fā)生了很大的變化，涉及了多媒體技術、CAD技術、人工智能技術、虛擬現(xiàn)實技術、模糊技術、敏捷制造以及人機工程等技術領域，具有很強的綜合性與系統(tǒng)性。

2.設計過程

產品設計流程基本上包括設計需求、市場調研、設計定位、設計草圖、設計效果圖、產品數(shù)據模型、產品實物模型以及產品量產等幾個階段。其中，可視化占據了較大的比重，在計算機輔助工業(yè)設計中應用比較多。以產品效果圖設計階段為例，一般會選擇應用Photoshop、Coreldraw、Illustrator等平面類軟件進行計算機輔助設計，實現(xiàn)二維效果圖的設計，并選擇應用Rhinoceros、Maya或3DMax等三維軟件完成計算機模型，對三維效果圖進行渲染。其中，在產品數(shù)據模型階段，可以選擇應用Pro/Engineer、CATLA以及SolidWorks等工程類軟件創(chuàng)建工程模型，作為產品實際生產的依據。

3.技術優(yōu)勢

應用計算機輔助工業(yè)設計，與傳統(tǒng)工業(yè)設計手繪效果圖和手工制作模型相比所需時間更少，工作效率上具有明顯的優(yōu)勢，并且設計結果也更為直觀和高效?，F(xiàn)在計算機輔助設計已經得到了廣泛的應用，技術和軟件也逐漸成熟，尤其是現(xiàn)在計算機技術的快速更新和發(fā)展，帶來的軟硬件升級換代，計算機輔助設計已經實現(xiàn)了智能化、現(xiàn)代化與集中化。就發(fā)展趨勢來看，工業(yè)設計逐漸不需要花費太多精力和時間學習多種軟件建模和渲染技術，可以將更多精力集中到設計創(chuàng)造階段，提高產品設計綜合效果。

3D打印技術分析

1.技術原理

3D打印技術基礎為CAD/CAM技術、激光技術、機械工程、計算機數(shù)控技術、分層制造技術以及精密伺服驅動技術等，為一種先進的制造技術。將計算機三維數(shù)據模型確定為藍本，通過軟件將其分解成若干曾平面切面，然后通過數(shù)據控成型系統(tǒng)利用熱熔噴嘴和激光束等將可進行粘合的材料進行逐層堆積粘結，通過疊加成型，最終得到所需產品。

2.技術應用