人工智能应用和产业发展分析

自动驾驶

自动驾驶系统是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知信息获得的道路、车辆位置和障碍物信息,依靠车内智能驾驶仪进行控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够实现安全行驶。随着人工智能、自动控制、定位技术以及传感器技术等领域的飞速发展,汽车逐渐向以智能化为核心的轮式机器人的发展,人与车、车与车、车与物的交互方式逐渐改变。自动驾驶及其相关领域在国外起步较早,也有了一定的研究基础。

汽车制造商如宝马公司在2009 年就启动对于自动驾驶汽车的研发,在2011 年其原型车就已经完成了高速公路测试。互联网公司如谷歌从2005 年开始研究自动驾驶技术,经过多年研发技术已经相对成熟,2015 推出完全通过软件和传感器实现自动驾驶的汽车。在国内,百度是主要进行自动驾驶研究的公司,百度基于地图服务、深度学习技术、图像识别技术,计算视觉等方面的积累优势,与宝马公司共同合作研发智能自动驾驶汽车,并在2015 年已完成实际道路的上路测试。

自然语言处理

自然语言处理的主要目标是让人类语言能够更容易被计算机识别、操作,其主要应用包括信息抽取、机器翻译、摘要、搜索及人机交互等。在一个自然语言处理系统中,识别率并不是唯一的指标,识别率的好坏不能完全决定自然语言处理平台的性能。对于整个系统来说,文字和语言的识别应具有学习能力,基于自主学习的自然语言处理系统才能具有良好的自适应性、跨平台性以及跨语种性。所以,从2006 年开始,研究者们开始利用深层神经网络在大规模无标注语言源上进行无监督学习,在形式上把每个词表示成一个固定维数的向量,当作词的本身特征,在此特征基础上,进行架构设计、分词标注、分块、命名实体识别、训练网络及语义角色标注等操作。以这样的方法进行自然语言处理可以实现高计算速度的大数据处理,而如果使用多任务模式进行计算还能进一步提升系统的计算和处理速度。

图像识别

时至今日,图像和视频已成为互联网主要的信息媒介形式之一,图像识别也随之成为各种互联网应用逐渐开始关注的技术领域,其中两个核心问题是图像分类和物体检测。图像分类是对图像整体的语义内容进行类别判定。物体检测是定位图像中特定物体出现的区域并对其类别进行判定。与图像分类相比,物体检测更加关注图像的局部区域和特定的物体类别集合,通常被视为更加复杂的图像识别问题。两项技术在围绕图像内容的信息检索、广告投放、用户分析、商品推荐等互联网应用中大有用武之地。目前,百度采用深度卷积神经网络作为模型,并在构建的近1 亿图片样本上进行端到端的学习,已经可以识别超过5 万的标签,在已知公开报道的同级别模型中,该模型性能远超公开的性能指标。除此之外,目前百度还正在进行图像的自然语言描述方面研究。利用百度的深度学习能力,结合卷积神经网络和递归神经网络技术百度成功地实现将图像内容生成自然语言的描述性句子或段落,从而在高层语义层面建立了图像和自然语言之间的桥梁。

智能机器人

智能机器人的研制始于20 世纪90 年代末,并迅速开展相关研究工作。2005 年,意大利比萨大学研制出表情机器人FACE,并将其应用于自闭症辅

助治疗等领域。总之,政府职能部门应以监管为核心,加强政府与企业、企业与市场、企业上下游的协作,打通新型智能终端产业链。在助力优质企业成长的同时,打击黑色产业链,大幅度降低安全事件的发生概率,发展新型智能终端良性生态系统,构建网络空间命运共同体。

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