电子加工半导体ღ◈★✿★。PP电子APP下载ღ◈★✿★！营业许可ღ◈★✿★，pp电子官网ღ◈★✿★，开始ღ◈★✿★，AI的研究经历几次沉浮ღ◈★✿★。在一次次的高潮和低谷的交替中pp电子官网pp电子官网ღ◈★✿★，不可否认的是ღ◈★✿★，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步pp电子官网ღ◈★✿★。尤其是近期以

　　据《2019－2023年智能安防行业深度市场调研及投资策略建议报告》显示ღ◈★✿★，国内的安防市场在急剧增长ღ◈★✿★，从12年的3240亿元增长至2018年的6600亿元ღ◈★✿★，年均复合增长率为12．6％ღ◈★✿★。

　　然而ღ◈★✿★，智能安全已成为中国安防行业的发展趋势ღ◈★✿★，其未来的比例将逐步增加ღ◈★✿★。预计到2020年ღ◈★✿★，中国智能安防市场规模将达到1000亿元以上ღ◈★✿★，预计该行业的发展前景ღ◈★✿★。

　　完整的智能安防系统主要包括三个部分ღ◈★✿★：门禁ღ◈★✿★，报警和监控ღ◈★✿★。常见的智能安防产品主要包括智能锁ღ◈★✿★，气体传感器ღ◈★✿★，烟雾传感器等ღ◈★✿★，随着安全技术ღ◈★✿★，电子技术和人工智能技术的不断进步ღ◈★✿★，中国的智能安防产品种类越来越丰富ღ◈★✿★。

　　中国政府正在大力推进智慧城市和安全城市的建设ღ◈★✿★。监控数量迅速增长ღ◈★✿★，监控视频容量爆炸式增长ღ◈★✿★，给存储市场带来了巨大挑战ღ◈★✿★。通过智能安全检测ღ◈★✿★，异常情况识别ღ◈★✿★，存储关键信息的提取ღ◈★✿★，可以大大降低监控视频的存储要求ღ◈★✿★，有利于行业的健康发展ღ◈★✿★。

　　随着智能安防行业技术在不断进步ღ◈★✿★，智能产品的造价成本也在降低ღ◈★✿★，以及我国居民安全意识的提高ღ◈★✿★，中国智能安防市场的需求正在快速增长ღ◈★✿★，民用智能安防产品将成为智能安防行业的重要发展方向之一ღ◈★✿★。

　　据埃森哲公司测算ღ◈★✿★，到2035年ღ◈★✿★，人工智能技术的应用将使制造业总增长值（GVA）增长近4万亿美元ღ◈★✿★，年度增长率达到4．4％ღ◈★✿★。而中国是制造业第一大国ღ◈★✿★，2018 年制造业增加值达 26．5 万亿元ღ◈★✿★，占 GDP 总量的 29．4％ღ◈★✿★。

　　在《新一代人工智能发展规划》中曾提出“到2030年ღ◈★✿★，使中国成为世界主要人工智能创新中心”ღ◈★✿★。人工智能市场前景巨大ღ◈★✿★，预计到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元ღ◈★✿★。

　　但值得注意的是pp电子官网ღ◈★✿★，虽然人工智能技术刚刚越过曲线高峰处于狂热区ღ◈★✿★，但是制造业真正应用到且效益非常高的场景比较少ღ◈★✿★。除了制造业业务链冗长与复杂之外ღ◈★✿★，AI技术的储存不足也是人工智能＋制造业融合裹足不前的原因之一ღ◈★✿★。

　　信息网络条件下ღ◈★✿★，各种智能终端的普及和传感器的运用产生了大量的数据ღ◈★✿★，为人工智能医学运用提供了源源不断的养分ღ◈★✿★，不仅给医疗领域本身带来了一场新技术革命ღ◈★✿★，更是具备了促进医疗服务模式改变的力量ღ◈★✿★。人工智能在运营ღ◈★✿★、预防ღ◈★✿★、检查白岛智惠子ღ◈★✿★、诊断ღ◈★✿★、治疗和康复等健康管理环节ღ◈★✿★，以及药品研发ღ◈★✿★、医疗器械生产等方面都有了不寻常的运用ღ◈★✿★。

　　在医院运营方面ღ◈★✿★，可以利用人工智能检测医疗支出中的浪费ღ◈★✿★、欺诈和滥用行为ღ◈★✿★，计算预约患者的到院率ღ◈★✿★，合理安排医护人员ღ◈★✿★，监测床位使用率ღ◈★✿★，追踪药物和医疗设备状态等ღ◈★✿★，为医院决策者提供更多的决策信息ღ◈★✿★。

　　而在2020年刚开年ღ◈★✿★，新冠肺炎病毒肆意入侵时ღ◈★✿★，人工智能在医疗领域并未起到绝对的作用——复旦大学附属华山医院张文宏说道ღ◈★✿★：“在整个疫情防控中ღ◈★✿★，全部是靠人工pp电子官网ღ◈★✿★，也就是靠传统智慧和城市管理实现的 ”ღ◈★✿★。张文宏认为ღ◈★✿★，尽管现在人工智能已经应用于多个场景ღ◈★✿★，技术还算成熟ღ◈★✿★，但在医疗ღ◈★✿★、流行病防治领域ღ◈★✿★，人工智能的建设还在起点ღ◈★✿★。

　　但并非说AI医疗尚未落地ღ◈★✿★，据统计ღ◈★✿★，目前全球有100多家初创企业在探索用AI 发现药物ღ◈★✿★，传统的大型制药企业更倾向于采用合作的方式ღ◈★✿★，如阿斯利康与Bergღ◈★✿★，强生与Benevolent AIღ◈★✿★，默沙东与Atomwiseღ◈★✿★，赛诺菲和葛兰素史克与Exscientiaღ◈★✿★，辉瑞与IBM Watson等ღ◈★✿★。

　　然而ღ◈★✿★，专家认为ღ◈★✿★， AI应用于新药研发与医疗AI落地面临同样的问题ღ◈★✿★，如人才短缺ღ◈★✿★、数据标准化与共享机制ღ◈★✿★、商业模式创新等诸多问题ღ◈★✿★。

　　随着AI产业的发展ღ◈★✿★，几乎每一家互联网巨头ღ◈★✿★，都已孵化出自己的机器人ღ◈★✿★，并投入到实战应用中ღ◈★✿★，与用户全方位交互白岛智惠子ღ◈★✿★。如亚马逊ღ◈★✿★、谷歌ღ◈★✿★、微软ღ◈★✿★、苹果ღ◈★✿★、百度ღ◈★✿★、阿里白岛智惠子ღ◈★✿★、小米等公司开发的语音助手ღ◈★✿★，包括Alexaღ◈★✿★、Google Assistantღ◈★✿★、小冰ღ◈★✿★、Siriღ◈★✿★、小度ღ◈★✿★、小爱等产品ღ◈★✿★，正在成为我们重要的“私人助理”ღ◈★✿★。

　　据iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示ღ◈★✿★，全球机器人出货量逐年走高ღ◈★✿★，预计2020年全球机器人出货量达到13ღ◈★✿★，2百万个ღ◈★✿★。但值得注意的是ღ◈★✿★，目前的AI技术仍是弱AI阶段ღ◈★✿★，不具备自主推理能力ღ◈★✿★，与市场期待存在一定距离ღ◈★✿★。

　　但在2020年ღ◈★✿★，由于新冠肺炎的影响ღ◈★✿★，AI机器人得到快速的发展ღ◈★✿★，而在这一发展中ღ◈★✿★，针对性机器人成为发展重点ღ◈★✿★。但不可否认的是ღ◈★✿★，一旦新冠肺炎得到全面的控制ღ◈★✿★，这类机器人通常会出现供过于求的现状ღ◈★✿★，未来如何发展ღ◈★✿★，还需企业进行相应的提前布局ღ◈★✿★。

　　由于客服人员招人难ღ◈★✿★、培训成本高ღ◈★✿★、流动性大ღ◈★✿★，不易管理ღ◈★✿★，而客服机器人可以全天24小时工作ღ◈★✿★，还能通过实时数据反馈不断学习ღ◈★✿★，企业有足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服ღ◈★✿★。

　　据媒体报道称ღ◈★✿★，中国大约有500万全职客服ღ◈★✿★，以年平均工资6万计算ღ◈★✿★，再加上硬件设备和基础设施ღ◈★✿★，整体规模约4000亿人民币ღ◈★✿★。按照40－50％的替代比例ღ◈★✿★，并排除场地ღ◈★✿★、设备等基础设施以及甲方预算缩减ღ◈★✿★，大概会有200－300亿规模留给智能客服公司ღ◈★✿★。

　　但值得注意的是pp电子官网ღ◈★✿★，由于AI技术人才成本极高ღ◈★✿★，对于收入和盈利状况都不够理想的客服公司来说ღ◈★✿★，投入巨资搭建AI团队无疑是一项豪赌ღ◈★✿★，赌的是未来ღ◈★✿★，危险的是现在ღ◈★✿★。在整体宏观经济下滑ღ◈★✿★、市场资金短缺的情况下ღ◈★✿★，这样做无疑会增加经营风险ღ◈★✿★。加上市场竞争激烈ღ◈★✿★，AI产品短期内难以快速获得高额回报ღ◈★✿★。而客服机器人公司技术投入更大ღ◈★✿★，加上AI技术本身的高资金和人才投入壁垒ღ◈★✿★，使得创业公司难以和巨头比肩ღ◈★✿★，未来有可能遭遇巨头技术开源或平台化冲击ღ◈★✿★。

　　人工智能如何与智能家居相结合？BroadLinkCEO刘宗儒曾对OFweek维科网编辑说道ღ◈★✿★：“实际智能家居并不需要太过于深入的人工智能系统ღ◈★✿★，‘浅’人工智能即可ღ◈★✿★。”

　　而智能家居现在有明显人工智能特点的ღ◈★✿★，主要体现语言交互上面——在传统的鼠标操作ღ◈★✿★、触屏操作逐渐向语音交互这种更为自然的交互方式演进ღ◈★✿★，语音交互的未来价值在于用户数据挖掘ღ◈★✿★，以及背后内容ღ◈★✿★、服务的打通ღ◈★✿★，以语音作为入口的物联网时代将会产生新的商业模式ღ◈★✿★。

　　这种模式的新奇其实是暂时的ღ◈★✿★，如果真要提高整个家居的智能程度ღ◈★✿★，那么情绪识别ღ◈★✿★、手势识别功能也必须跟着一同进步才可以ღ◈★✿★。目前智能家居仍处于从手机控制向多控制结合的过渡阶段ღ◈★✿★，手机APP仍是智能家居的主要控制方式ღ◈★✿★，但是随着人工智能技术的不断发展pp电子官网ღ◈★✿★，更多的操作方式会被研发出来ღ◈★✿★。

　　在错综复杂的市场环境下ღ◈★✿★，中小企业营销陷入困境ღ◈★✿★。而随着人工智能（AI）在营销领域的深入应用ღ◈★✿★，掀起了一股前所未有的热潮ღ◈★✿★，改变每一个行业的营销方式ღ◈★✿★。人工智能营销软件已被企业加以重视ღ◈★✿★。

　　据艾瑞的相关数据显示ღ◈★✿★，2019年人工智能在营销方面的产业份额占人工智能赋能实体经济的11．6％ღ◈★✿★，前瞻分析ღ◈★✿★，民企活力将逐步显现ღ◈★✿★，来来的发展趋势ღ◈★✿★，人工智能在营销方面的发展将成为普及趋势ღ◈★✿★。

　　人工智能在营销方面的应用优势在于它具有从广泛的客户ღ◈★✿★、行为ღ◈★✿★、业务和渠道来源白岛智惠子ღ◈★✿★，在规模上和实时地ღ◈★✿★、分析数据的内在能力ღ◈★✿★。

　　简单来说ღ◈★✿★，言通智能营销系统的应用ღ◈★✿★，一方面实现企业销售管理自动化ღ◈★✿★，提高销售人工工作效率ღ◈★✿★；另一方面则结合相应的大数据分析ღ◈★✿★，进一步促进企业拓客ღ◈★✿★，并发挥人工智能销售的优势ღ◈★✿★，从而使企业实现更大的经济效益ღ◈★✿★。

　　实际上ღ◈★✿★，言通智能营销系统作为一站式智能营销解决方案服务平台ღ◈★✿★，本质上就是为了最大化激发企业客户信息资源的商业价值ღ◈★✿★，并帮助企业建立智能营销ღ◈★✿★，在智能化转型的过程中抢得先机ღ◈★✿★。

　　自从2016 年中国汽车工程协会正式对外发布了自动驾驶领域技术标准——《节能与新能源汽车技术路线图》ღ◈★✿★。

　　路线图中制定了我国自动驾驶汽车未来发展的三个五年阶段需要达成的目标ღ◈★✿★，而2020 年是起步期也是关键期——汽车产业规模需达3000万辆ღ◈★✿★，驾驶辅助或部分自动驾驶车辆市场占有率将达到 50％ღ◈★✿★。2025年高度自动驾驶车辆市场占有率需达到约15％ღ◈★✿★；到2030年ღ◈★✿★，中国将力争实现拥有完全自动驾驶车辆规模3800万辆ღ◈★✿★，市场占有率接近10％ღ◈★✿★。

　　而在2018年12月ღ◈★✿★，工信部印发的《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》要求ღ◈★✿★：“车联网用户渗透率达到30％以上ღ◈★✿★，新车驾驶辅助系统（L2）搭载率达到30％以上ღ◈★✿★，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60％以上”ღ◈★✿★。此外ღ◈★✿★，还提及了一个更高目标ღ◈★✿★：到 2020 年ღ◈★✿★，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用”ღ◈★✿★。

　　据智研咨询发布的《2020－2026年中国无人驾驶行业市场经营风险及竞争策略建议分析报告》显示ღ◈★✿★：随着汽车智能化的不断发展ღ◈★✿★，截止2018年ღ◈★✿★，中国智能驾驶市场规模增长至893亿元ღ◈★✿★，同比增长31％ღ◈★✿★，市场渗透率达到47％ღ◈★✿★。根据初步测算2019年中国智能驾驶市场规模将突破千亿ღ◈★✿★，未来4年（2020－2023）年均复合增长率约为20．62％ღ◈★✿★，智能驾驶乘用车的渗透率也将由2016年的20％上升至2020年的61％pp电子官网ღ◈★✿★，且智能驾驶系统的级别会提升ღ◈★✿★，更高智能驾驶水平的汽车占比亦将大幅提升ღ◈★✿★。预测2035年前ღ◈★✿★，全球将有1800万辆汽车拥有部分无人驾驶功能ღ◈★✿★，1200万辆汽车成为完全无人驾驶汽车ღ◈★✿★，中国或将成为最大市场ღ◈★✿★。

　　中国AI数据服务行业从2010年的野蛮生长期到现如今的规范化发展阶段ღ◈★✿★，伴随着需求升级ღ◈★✿★，技术更硬核ღ◈★✿★、效率度极高的专业AI数据服务企业将成为主流趋势ღ◈★✿★。

　　据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出ღ◈★✿★，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步ღ◈★✿★，核心产业规模超过1500亿元ღ◈★✿★，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元ღ◈★✿★，到2030年人工智能理论ღ◈★✿★、技术与应用总体达到世界领先水平ღ◈★✿★，核心产业规模超过1万亿元ღ◈★✿★。

　　随着政策的进一步推动以及技术的进步成熟ღ◈★✿★，人工智能产业落地速度将明显提速ღ◈★✿★，中国AI数据服务行业也将迎来巨大的发展浪潮ღ◈★✿★。

　　图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用ღ◈★✿★，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式ღ◈★✿★。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色ღ◈★✿★、纹理等要素ღ◈★✿★，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸ღ◈★✿★、姿态ღ◈★✿★、地理位置和字符等语义特征ღ◈★✿★，针对海量数据进行多维度的分析与匹配ღ◈★✿★。

　　该技术的应用与发展ღ◈★✿★，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求ღ◈★✿★，更是为了通过分析用户的需求与行为ღ◈★✿★，如搜索同款ღ◈★✿★、相似物比对等ღ◈★✿★，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦ღ◈★✿★。

　　从蒸汽时代ღ◈★✿★、电气时代再到现在的以互联网为代表的万物互联时代ღ◈★✿★，每一次的技术革新都推动着世界经济的发展ღ◈★✿★，人工智能的出现将有助于推动新一轮的创新热潮ღ◈★✿★，催生出新的商业模式与经济增长点ღ◈★✿★。百度CEO李彦宏曾在第六届世界互联网大会演讲中说道ღ◈★✿★：“人工智能不仅不会毁灭人类ღ◈★✿★，反而会让人们获得“永生””ღ◈★✿★。

　　分广泛的ღ◈★✿★。 03 视频图像处理 随着时代的变换ღ◈★✿★，人们对图像的稳定性ღ◈★✿★、清晰度白岛智惠子ღ◈★✿★、亮度和颜色的追求越来越高ღ◈★✿★，像以前的标清（SD）慢慢

　　如何重塑IT行业 /

　　ღ◈★✿★。它通过测量样品在加热过程中吸收或释放热量的方式ღ◈★✿★，提供有关材料热性质的信息ღ◈★✿★。本文将介绍差示扫描量热仪的

　　大模型是指参数数量巨大的人工智能模型ღ◈★✿★。它们通常用于处理大量数据ღ◈★✿★，并使用深度学习等复杂算法来学习和识别数据中的模式和趋势ღ◈★✿★。本文将详细介绍