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        人工智能教育的應用場景精選(五篇)

        發布時間:2023-09-18 16:37:15

        序言:作為思想的載體和知識的探索者,寫作是一種獨特的藝術,我們為您準備了不同風格的5篇人工智能教育的應用場景,期待它們能激發您的靈感。

        人工智能教育的應用場景

        篇1

        關鍵詞:人工智能影視教育課堂在場價值觀

        人工智能技術作為社會媒介化發展的特殊產物,不僅能夠建構起智能媒介化的信息社會,更能深入到傳媒研究領域,引導影視傳媒研究朝著“互聯網+教育”的方向發展。當前影視傳媒教育正面臨重要的轉型階段,如何通過媒介信息技術調整現有的理論學習模式和教學培養目標,已經成為影視教育進行改革創新的突破口。基于人工智能為教育信息化帶來的機遇和挑戰,影視教育正致力于從“刀切教育”邁向“精準教育”,從“課堂缺席”轉為“課堂在場”,從人才培養模式到教育信息平臺搭建,都在不斷強化智能教育培養,力求為影視傳媒教育的智能化改革和實踐提供決策依據。

        一、影視教育智能化發展的應用價值

        智能化影視傳媒研究是教育信息化極為重要的應用場景,人工智能技術不僅拓寬了影視傳媒教育的研究方向,同時也在技術手段、渠道搭建、傳媒倫理等層面發揮著重要作用。

        1.消除數據鴻溝,發揮智能傳媒教育技術賦能和知識平權的雙重功能。影視傳媒研究是以實踐為基礎的理論性教學,以培養創新型和復合型人才為教育目標。教育學者是影視文化傳播的驅動者,因個體間存在傳播技能、信息儲備和交往行為方面的差異,造成影視傳媒教育具有嚴重的知識鴻溝。在影視研究學者步入算法教育的重要階段,智能教育平臺可通過讀取人的反饋改變原有的教學模式,調整每一位受教育者的天賦類型。與此同時,教育學者能夠充分利用算法技術和人工智能手段,獲取定制化的影視資源和學習條件,以技術邏輯引導學習流程,用分析框架提高教學模式的理論性和可操作性,通過強化教與學的變革場景,激活文化創作的想象力和邏輯性思維,使科技創新在理性與感性、理論與實踐的引導作用下,從一般的理論教學形成智能媒介化的信息教學模式,從單向傳授轉變為雙向互動的學習教育模式。

        2.拓寬學習渠道,推動教育形態從理論課堂到智能媒體教育課堂的變革。人工智能技術與影視教育教學的深度融合,正引發起一場新的教學革命。從教育手段和學習途徑上來看,原有的課堂教學已無法滿足理論和實踐的雙重需求,大數據催生出的智能化影視教育,在虛擬世界和現實世界間搭建起新的算法課堂,利用人工神經網絡簡化理論教學的概念,又通過具有超強運算能力和通訊能力的技術手段協助實踐操作。例如,人工智能照相機作為輔助型的教學工具,被運用于智慧課堂的攝影實踐教學中,借助云端技術和物聯網連接遠程數據中心,可以幫助不懂攝影技術的學習新手盡快了解電影拍攝的理論框架和基本技能,推動教學場景從應用性教學到智慧型課堂的氛圍建構。人工智能與影視教學的跨界融合,成為智能傳媒教育進行顛覆式創新的重要表現形式,教育形態正逐漸從智慧課堂過渡到智慧校園,從傳統的理論范式過渡到智慧媒體的應用型范式,幫助構建起新的學科話語體系。

        3.重視傳媒倫理,推動智能化影視傳媒教育價值觀和技術性的生成。人工智能是以追求效益為初心的理性工具,在技能研發階段尚未對倫理規范提出強制要求,技術倫理向來是人工智能難以逾越的一道鴻溝;影視傳媒教育則是以培養學生的倫理觀和價值觀為出發點,重視以道德審美為核心的理性意識。智能化傳媒教育將信息技術和影視教學進行結合,使得理性工具得以同理性意識深度融合,人文關懷建立在技術作用之上,這既是培養受教育者核心價值觀的時代需要,亦是強化人工智能技術倫理的有效途徑。人工智能時代,強調智能化影視傳媒教育技術性和價值觀的生成,與其說是建立在影視教育應用場景上的技術倫理規范,不如說是借信息技術完成對傳媒倫理和受教育者價值觀的理性建構,讓人工智能發展緊密聯系意識形態和倫理道德問題,加深技術手段和教育學習的彼此作用,從而獲得傳媒教學在倫理層面的共識。隨著傳媒影響力的逐步擴大,以內容為載體的影視教學活動意味著要擔負起更重要的教學責任,學科研究核心價值觀的建設必須以注重傳媒倫理和技術倫理為教學基礎,重新建構現有的倫理道德觀念,為人工智能技術注入價值觀的活的靈魂。

        二、影視教育智能化發展的風險問題

        人工智能技術的迅速發展,賦予影視傳媒教育極大的應用價值,與此同時也面臨著潛在的風險問題。

        1.灌輸式教育仍占據主流,智能化影視教學陷入價值認知困境。在人工智能技術出現以前,理論+實踐的教學策略已經成為一種固定的形態存在于傳統影視教學工作中,受教育者根據統一的培養目標規劃自己的學習方式,包括影視創作及影視理論等相關課程都按照相同的培養模式進行。由于教育主體對人工智能的認知存在兩極分化的現象,過往只能夠通灌輸式對學生進行強制教育,智能化影視教學則是處于小范圍內的實踐和創新。對影視教育而言,理論與實踐是學習的內容,繼承與創新才是研究的實質。明確人工智能教育的價值認知,從灌輸教育逐步邁向定制化教育,為高校的人才培養提供重要的智力支持,應當是影視教育智能化轉型發展的著力點。

        2.智能教育應用場景缺乏思考,其深度和廣度有待進一步挖掘。當前,智慧課堂、智慧校園的出現奠定了智能傳媒教育的基本雛形,依靠大數據、物聯網等信息技術支撐的智能傳媒教育,在平臺搭建層面已出現顯著性成果,但對應用場景的深度和廣度挖掘還存在明顯問題。影視教育智能化應當以追求個性化和定制化教育為目標,崇尚的是終身學習的教學理念,不應當將人工智能技術僅局限于傳統的教學課堂,除了要從“線下”走向“線上”,還需要考慮到以人機交互為主要形態的教學應用場景,挖掘人工智能教育更多的應用情境和展現方式,從而對影視課堂的理論與實踐教學價值提供合理的在場性證明。

        3.專業壁壘依然存在,智能化教學成果馬太效應極為明顯。智能教育世界要求培養更加多元化的應用型人才,但人工智能的馬太效應逐漸滲透到影視傳媒教育工作中,也會導致教學成果受到出現嚴重的失衡現象,難以滿足高校對人才培養的多元化需求。作為藝術研究的影視教學活動,其科學精神和創新實踐同樣重要。尤其在媒介融合背景下,要想推進受教育者從“影視學者”逐漸過渡到“影視作者”,人工智能不僅需要滿足師生的定制化教學任務,還應當破除專業和行業的壁壘,對其相關聯的學科和傳媒領域進行合作,才能夠改變當前智能化影視教育在教學模式上面臨的不足,不斷為社會輸送更多的應用型人才。

        三、影視教育智能化發展的轉型實踐

        面對智能傳媒教育的風險與挑戰,影視專業更應當立足于自身的教育發展特色,從人才培養模式、應用場景建設、教育資源整合等方面,推進影視教育智能化發展的轉型實踐。

        1.從“灌輸教育”走向“精準教育”,創建新的人才培養模式。智能傳媒教育范式的自主性建構,應當立足于對傳統教學效率和人才培養模式的顛覆。基于當前影視傳媒智能化發展在人才培養模式層面的不足,其轉型實踐需要從受教育者的個性化需求出發,在師生、家長和社會的通力合作下,創建新的人才培養模式,利用碎片化學習完成系統化的學習過程,逐漸從“灌輸式教育”走向“精準化教育”。例如,人工智能時代對影視學生的培養更趨向于“以個人為導向的系統化學習”,通過前期對受教育者的大數據整理,對每一位同學的邏輯性、想象力、創造性和溝通能力等進行分析,從影視理論和影視創作兩大方向出發對受教育者形成定制化的學生畫像,并提供針對性的智慧作業,幫助教師采集學生的學習情況,從而實現規范化的信息管理。可以預見的是,智能傳媒時代,“互聯網+教育”學習模式的生成,在推動知識平權化等方面發揮重要價值,成為影視教育智能化追求的重要轉型路徑。

        2.從“課堂缺席”走向“課堂在場”,打造新的傳媒教育平臺。人工智能不僅要改變傳統的人才培養模式,同樣也應當提供更加多元化的學習應用場景。過去的影視研究多局限于單一的課堂場景,采用課上理論和課下實踐的方式進行授課,完成影視教學的閉環。人工智能時代,影視傳媒教育應當調整原有的受教育模式,通過搭建合理的人工智能應用平臺,可以巧妙地將課堂場景與智能技術結合起來,為受教育者提供更加多樣性的教學應用場景,從而實現成長課堂的“在場共生”。例如,人工智能可以帶動影視制作的推陳出新,通過搭建智慧超媒體系統,將電影屏幕從影院搬到校園,自動生成無窮界面。與此同時,影視傳媒的智能化還可以幫助教師自動生成電影梗概,將理論性教學轉變為可視化形象,使電影理論同定制化的影像人物之間建立匹配關聯,讓教育場景從線下逐步延伸到線上,為影視研究提供重要的云服務。

        3.從“媒教分離”走向“共建合作”,實現產研學的自主對接。影視教育智能化發展的最終目的是為了尋求理論與實踐的融和,幫助構建起傳媒教育和傳媒業界的良性生態關系。傳媒教育智能化也可以全面提高受教育者的學習效率和工作效率,通過優化教育資源,帶動影視內容的高質量生產、影視人才的高質量創作。因此,從“媒教分離”走向“共建合作”,引導產研學的自主對接也成為了影視教育智能化轉型實踐的有效探索。未來的影視傳媒發展,能夠抓取海量資源建構獨立的影像景觀模型,為機器人參加藝考創造可能性,并且也可以緊抓電影內容的智能化生產,從前期的電影腳本自動化寫作到后期的虛擬演員個性化定制,系統均可以對劇本創作、電影拍攝等課程進行精準化評估,從中篩選出符合影視公司要求的作品,進入后續的市場化操作。

        篇2

        人工智能即將進入高中課堂。近日,我國第一本面向中學生的AI教材——《人工智能基礎(高中版)》正式。

        為什么要在中學開設人工智能課程?這本教材有什么特點?對于中學教師和學生而言,應如何準備才能應對人工智能的教與學?記者對此進行了調查。

        全國已有40所學校引入教材

        據了解,該教材是華東師范大學慕課中心和商湯科技合作,聯合全國多所知名中學教師共同編寫,由新聞出版總署批準出版并備案。目前,全國已有40所學校引入該教材作為選修課或校本課程,成為首批“人工智能教育實驗基地學校”。

        “與其他教材不同,該教材以‘手腦結合’為主要學習方式,不僅關注對人工智能原理的介紹,更加重視這些原理在生活中的運用。”華東師范大學教授,博士生導師陳玉琨介紹說,“作為教材的編者,我們特別希望學生能發揮獨特的想象力,設計一些在高中階段有可能完成的項目,并動手將其轉化為獨具特色的作品。”

        記者看到,該教材共分9個章節,以基礎普及性的知識為主,分別介紹了圖片識別、聲音識別、視頻識別、計算機寫作和深度學習等人工智能技術的原理和應用場景,每一頁都配有彩色圖表,并引入了大量科普內容和實例。此外,該教材還配套了一個教學實驗平臺。

        香港中文大學教授林達華表示,目前,人工智能人才面臨著全球性短缺,在人工智能和基礎教育結合方面,各個國家都還處在探索的過程中,該教材的出版,是人工智能教育的一次重大突破,意味著人工智能將由此走出“象牙塔”,進入高中生的知識范疇。

        “今天,技術更迭速度太快,誰也無法預計未來的職業選擇,我很樂意讓我的孩子在中學階段就了解掌握一些人工智能方面的知識技能。”一位家長這樣告訴記者。

        目的在于普及原理引發興趣

        作為一門兼具學術含量和技術含量的學科,對高中學生而言,應該怎樣去了解人工智能這門學科;對于高中教師而言,又該如何教學呢?

        “大多數中學生的最終職業道路都不會是成為人工智能研究者或工程師,但是未來很多行業都將在不同程度上受益于人工智能的賦能。因此,該學科在中學階段的教學目標應該定位讓學生了解掌握人工智能的基本思想、基礎知識以及常用算法和工具。”林達華說。

        在陳玉琨看來,人工智能的教學和研究經常要用到高等數學的知識,這已經超出了高中生的知識范圍,因此,在中學階段,教師應注重對相關概念、算法、原理進行定性介紹,“定量的部分,可以留待以后再學。”

        多位專家表示,教師在教學過程中,要特別重視對人工智能應用場景的介紹,這不僅會讓課堂變得更加生動,學生學習的興趣更加高漲,同時也會提升師生的思維與創造能力。

        “總體而言,在中學階段開展人工智能課程的主要目的在于普及人工智能的原理與技術,引起學生對人工智能學習的興趣。當然,也期望能為高等學校培養人工智能領域的拔尖人才奠定相應的基礎。”

        “校企合作”解決人才缺口

        也有專家指出,人工智能是一門新興技術,中學教師在該領域的知識儲備是不足的。

        “師資是課程的基礎。”上海師范大學教授岳龍表示,“開設人工智能課程對教師的知識結構也提出了新的挑戰,因此組建專門的師資培訓團隊非常重要。”

        據記者了解,為幫助教師克服知識儲備不足的問題,華東師范大學慕課中心與商湯科技將聯合舉辦多期“人工智能教師研修班”——培養一批人工智能的種子教師,在他們帶領下,逐步提升我國教師總體的人工智能素養,從而改善中學教師開展人工智能教育教學面臨的困難和挑戰。

        篇3

        國內人工智能產業鏈解構

        基礎技術、人工智能技術和人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節,我們將主要從這三個方面對國內人工智能產業進行梳理,并對其中的人工智能應用進行重點解構。

        人工智能的基礎技術主要依賴于大數據管理和云計算技術,經過近幾年的發展,國內大數據管理和云計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉變為大眾化服務的基礎平臺。而依據服務性質的不同,這些平臺主要集中于三個服務層面,即基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)。基礎技術提供平臺為人工智能技術的實現和人工智能應用的落地提供基礎的后臺保障,也是一切人工智能技術和應用實現的前提。

        對于許多中小型企業來說,SaaS 是采用先進技術的最好途徑,它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程序的需要;而 IaaS通過三種不同形態服務的提供(公有云、私有云和混合云)可以更快地開發應用程序和服務,縮短開發和測試周期;作為 SaaS 和 IaaS 中間服務的 PaaS 則為二者的實現提供了云環境中的應用基礎設施服務。

        人工智能技術平臺

        與基礎技術提供平臺不同,人工智能技術平臺主要專注于機器學習、模式識別和人機交互三項與人工智能應用密切相關的技術,所涉及的領域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學習、語言和圖像理解和遺傳編程等。

        機器學習:通俗的說就是讓機器自己去學習,然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。我們用大量的標簽樣本數據來讓計算機進行運算并設計懲罰函數,通過不斷的迭代,機器就學會了怎樣進行分類,使得懲罰最小。這些學到的分類規則可以進行預測等活動,具體應用覆蓋了從通用人工智能應用到專用人工智能應用的大多數領域,如:計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。

        模式識別:模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀,它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理,如語音識別,人臉識別等,通過提取出相關的特征來實現一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應用。

        人機交互:人機交互是一門研究系統與用戶之間交互關系的學問。系統可以是各種各樣的機器,也可以是計算機化的系統和軟件。在應用層面,它既包括人與系統的語音交互,也包含了人與機器人實體的物理交互。

        而在國內,人工智能技術平臺在應用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域,其中的代表企業包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲(靈云)、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。

        人工智能應用

        人工智能應用涉及到專用應用和通用應用兩個方面,這也是機器學習、模式識別和人機交互這三項人工智能技術的落地實現形式。其中,專用領域的應用涵蓋了目前國內人工智能應用的大多數應用,包括各領域的人臉和語音識別以及服務型機器人等方面;而通用型則側重于金融、醫療、智能家居等領域的通用解決方案,目前國內人工智能應用正處于由專業應用向通用應用過度的發展階段。

        (1)計算機視覺在國內計算機視覺領域,動靜態圖像識別和人臉識別是主要研究方向

        圖像識別:是計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。

        人臉識別:是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。

        目前,由于動態檢測與識別的技術門檻限制,靜態圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領先位置,其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數據整合的互聯網公司,也有三星中國技術研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統硬件與技術服務商;同時,類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術公司也在各自專業技術和識別準確率上取得了不錯的突破。

        而在難度最大的動態視覺檢測領域,格靈深瞳、東方網力和 Video++ 等企業的著力點主要在企業和家庭安防,在一些常見的應用場景也與人臉識別技術聯動使用。

        (2)語音/語義識別

        語音識別的關鍵基于大量樣本數據的識別處理,因此,國內大多數語音識別技術商都在平臺化的方向上發力,希望通過不同平臺以及軟硬件方面的數據和技術積累不斷提高識別準確率。

        在通用識別率上,各企業的成績基本維持在 95% 左右,真正的差異化在于對垂直領域的定制化開發。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術、數據積累占據在市場前列的位置,并且通過軟硬件服務的開發不斷進化著自身的服務能力;此外,在科大訊飛之后國內第二家語音識別公有云的云知聲在各項通用語音服務技術的提供上也占據著不小的市場空間。值得注意的是,不少機器人和通用硬件制造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展,例如智臻智能推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務。

        (3)智能機器人

        由于工業發展和智能化生活的需要,目前國內智能機器人行業的研發主要集中于家庭機器人、工業企業服務和智能助手三個方面其中,工業及企業服務類的機器人研發企業依托政策背景和市場需要處于較為發達的發展階段,代表性企業包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫療領域的博實股份,以及大疆、優愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業生產和企業服務的智能機器人公司。在以上三個分類中,從事家庭機器人和智能助手的企業占據著絕大多數比例,涉及到的國內企業近 300 家。

        (4)智能家居

        與家庭機器人不同,智能家居和物聯企業的主要著力點在于智能設備和智能中控兩個方面。在這其中,以海爾和美的為代表的傳統家電企業依托自身渠道、技術和配套產品優勢建立起了實體化智能家居產品生態. 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯網企業為代表的公司則通過各自平臺內的數據和終端資源提供不同的軟硬件服務。

        值得關注的是,科沃斯、broadlink、感居物聯、風向標科技、歐瑞博、物聯傳感和華為等技術解決方案商在通用硬件和技術、系統級解決方案上已成為諸多智能家居和物聯企業的合作伙伴。綜合來看,智能家居和物聯企業由于市場分類、技術種類和數據積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中,沒有絕對意義上的排斥競爭,各企業之間的合作融合度較強。

        (5)智能醫療

        目前國內智能醫療領域的研究主要集中于醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。由于起步較晚和技術門檻的限制,目前國內醫用機器人的研發水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距,從事企業主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域,以新松機器人、博實股份、妙手機器人、和技創等企業為代表。

        在醫療解決方案方面,以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫療機構的合作,為腦科學、疾病防治與醫療信息數據等領域提供智能解決方案。而在生命科學領域,研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域。

        綜合來看,國內人工智能產業鏈的基礎技術鏈條已經構建成熟,人工智能技術和應用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領域的場景化解決方案上。就趨勢來看,未來國內人工智能領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關技術的突破和應用場景升級兩個層面。

        未來國內人工智能行業發展的五大趨勢

        (1)機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發

        根據 Venture Scanner 的統計,截至 2015 年 9 月,全球人工智能領域獲得投資的公司中,按照平均融資額度排名的五大業務依次是:機器學習(應用類)、智能機器人、計算機視覺(研發類)、機器學習(研發類)和視頻內容識別等。

        自 2009 年以來,人工智能已經吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間,人工智能領域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加,這一速率預計還會持續下去。而在 2015 年,全球人工智能領域的投資占到了年度總投資的 5%,盡管高于 2013 年的2% ,但相比其他競爭領域仍處于落后位置。

        目前中國地區人工智能領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺(研發類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看,未來國內人工智能行業的資本將主要涌向機器學習與場景應用兩大方向。

        (2)專用領域的智能化仍是發展核心

        基于 GPU(圖形處理器)計算速度(每半年性能增加一倍)和基礎技術平臺的飛速發展,企業對于人工智能神經網絡的構建取得了前所未有的突破。但是,由于人工智能各領域技術和算法的復雜性,未來 20 年內人工智能的應用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領域。

        通過上述產業鏈環節構成和投資分類可以看出,優勢企業的核心競爭力主要集中于特定領域的專用技術研發;其中,計算機視覺和語音識別領域的研發和應用已處于國際一流水平,專業應用機器人的研發也有望近 10 年內迎來突破性發展。可以預見的是,在由專業領域向通用領域過渡的過程中,自然語言處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智能通用應用最大的兩個突破口。

        (3)產業分工日漸明晰,企業合作大于競爭

        隨著專用領域應用開發的成熟和差異化技術門檻的存在,國內人工智能產業將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發三個方向。

        在底層基礎構建方面,騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依托自身數據、算法、技術和服務器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支持的同時,也會將自身優勢轉化為通用和專業應用領域的研究,從而形成自身生態內的人工智能產業鏈閉環。

        在通用場景應用方面,以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業將主要以計算機視覺和語音識別為方向,為安防、教育和金融等領域提供通用解決方案。而在專用應用研發方面則集中了大部分硬件和創業企業,這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商,也包含了出門問問、linkface 和優必選這類的差異化應用提供商。

        總的來說,由通用領域向專業領域的進化離不開產業鏈條各核心環節企業的相互配合,專用領域的競爭盡管存在,但各分工層級間的協作互通已成為多數企業的共識。

        (4)系統級開源將成為常態

        任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算,加上漏洞排查與跨領域交叉,任何一家企業都無法做到在封閉環境內取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是,Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業都先后開放了自身的人工智能系統。

        需要明確的一點是,開源并不代表核心技術和算法的完全出讓,底層系統的開源將會讓更多企業從不同維度參與到人工智能相關領域的研發,這為行業層面新產品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規范化的共生平臺。于開放企業而言,這也確保了它們與行業最新前沿技術的同步。

        (5)算法突破將拉開競爭差距

        作為人工智能實現的核心,算法將成為未來國內人工智能行業最大的競爭門檻。以 Google 為例,Google 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進,以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創新。

        在未來競爭的重點機器學習領域,監督學習、非監督學習和增強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業在圖像識別和計算機視覺領域取得了突破性進展和國際一線的技術水平。

        但就目前國內人工智能算法的總體發展而言,工程學算法雖已取得階段性突破,但基于認知層面的算法水平還亟待提高,這也是未來競爭的核心領域。

        總的來看,雖然基礎技術的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術的提升,但由于現階段運算能力以及大規模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限,目前國內人工智能的發展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。

        雖然專用化領域的場景應用仍是目前研發和投資的核心,但隨著技術、數據的積累演化以及超算平臺的應用,由專用化領域的場景應用向語音、視覺等領域的通用化解決方案應該在未來 20 年內成為發展的主流。

        篇4

        ABC成為時代主題

        百度大腦優勢獨顯

        百度總裁張亞勤在大會致辭環節分享了對于云計算、人工智能和大數據等領域未來發展的深刻思考。

        張亞勤說,百度云擁有百度大腦的支持,是百度云最獨特、最重要的優勢。百度大腦是百度云的核心引擎,而百度云是百度大腦的云化,為前者提供了神經元和數據訓練源。通過深度學習和機器學習技術,百度在語音、圖像、自然語言處理等方面取得世界領先成果。

        此次峰會以ABC SUMMIT為名, 即是AI,Big Data,Cloud Computing。百度通過開放共享自身領先的技術能力,讓云智數成為所有企業的基礎能力,推動各行各業開始進入ABC時代。

        對于未來信息科技發展的趨勢,張亞勤表示,由云計算和人工智能組成的ABC將成為一個時代的主題。以云計算為基礎,以人工智能為中樞,以大數據為依托,ABC將深度結合并改造傳統行業,真正地提升每一個企業的運營效率,釋放商業潛能,創造全新機遇。

        截至目前,百度云已經和超過三萬家企業展開合作,也陸續滲透到物流、醫療、教育、營銷、金融等關系到百姓生活的各個行業中,讓服務開始真正智能化。云智數三位一體的云服務結構可以為客戶提供業務可持續發展的動力引擎。

        以“智”為謀天智平臺

        會上,百度云重磅了最新的人工智能平臺――天智。天智底層為百度云計算,由感知平臺、機器學習平臺和深度學習平臺三部分組成,為不同需求的客戶提供全面的人工智能服務。這也是繼“天算”、“天像”和“天工”三大平臺后,百度云的第四大平臺級解決方案。至此,百度云實現了人工智能、智能大數據、智能多媒體和智能物聯網全方位的智能平臺服務。

        感知平臺主要包括圖像技術(文字識別和人臉識別)、語音技術(語音識別、語音合成和聲紋識別)和自然語言處理(NLP Cloud),可以應用于智能客服、身份驗證、內容審核等場景,應用開發者可針對特定場景的應用直接調用API。

        在這些技術方面,百度均處于行業領先地位。其中百度語音識別入選2016年MIT十大突破性技術,中文識別準確率達到97%。機器學習平臺是百度云端托管的機器學習服務,可以打通機器學習全流程,內置20多種高性能算法,并開放Spark MLlib;同時支持百度用戶畫像數據,并提供多種應用場景模版。

        深度學習平臺具有靈活、高效、可伸縮、開源等特點。它支持多種神經網絡結構和優化算法以及自定義網絡配置,對于計算、存儲、架構、通信等多方面多了細致優化。它支持多核、多GPU、多機環境,其Paddle內部技術已經使用成熟,并實現對全球開發者的開放。深度學習平臺適用于精通深度學習的數據科學家,針對企業或研究部門的特定項目,需要大量的客戶標注數據。

        交通領域變革在即

        智能交通時代來臨

        作為一家以技術驅動為核心競爭力的公司,百度通過百度云分享自身在云計算、大數據和人工智能等領域的技術優勢,通過構建可以計算、分析、處理龐大交通數據的“交通大腦”,打破海陸空以及行政區域的限制,實時抓取散落在各個路面交通、地下交通、空中航線的海量數據。

        同時通過百度擁有的全球最大規模的深度神經網絡、最大深度機器學習開源平臺,對交通大數據的有效歸類、提取、利用,實現多系統配合協調,建立起一個更安全、更高效、更準確的智能交通體系。

        百度副總裁王路與太原鐵路局局長趙春雷、南方航空電子商務部副總經理王景成、中國海事局曾輝共同智能交通生B聯盟,這也是國內首個覆蓋陸海空車的智能交通生態聯盟。

        借助百度云計算、人工智能和大數據技術優勢,構建“交通大腦”,與合作伙伴一起促進交通運輸領域的技術創新和應用,發展智能交通,推動交通運輸更智能、更高效、更安全地運行和發展。目前,諸多合作已在進行中。相信隨著合作的深入,必將改變交通現狀,推動中國智能交通的 發展。

        在與太原鐵路局的合作中,雙方共建國內首家集鐵路、航空和公路三位一體多式聯運的物流云平臺。通過百度云的接入,該平臺可打通貨物在公路、鐵路、航空的運送及倉儲信息;并利用大數據進行資源調配,通過人工智能深度學習物流管理,優化調度效率可達59%。

        另一方面,百度云還將與中國南方航空共同推進智能航空計劃,將通過大數據實現對于航班、旅客、機票、航站樓、天氣等信息的綜合分析調度。同時共同推進大數據營銷、新一代信息技術和百度云的推廣應用、消費信貸等多方面的合作探索,為用戶打造一站式的智能出行服務平臺。

        同樣基于百度云技術,將通過與中國海事局的合作,海事港口、船舶及相關水上設施信息也將實現聯通和數據的共享,加強程控,降低成本,合力提升海運管控能力。

        從陸地到海洋再到空中,百度云并不滿足于交通體系的立體擴張,還要創造全新的交通方式。百度目前正在推進可以感知車輛行駛、預測交通狀況的智能汽車和無人汽車的發展。百度無人車已成為國內外矚目的前沿科技代表,在去年完成了實地路測,并在今年的烏鎮峰會上再次亮相。

        在智能汽車的商業化方面,百度已與國內知名商用車企業福田汽車達成戰略合作。未來,百度將與福田汽車在汽車大數據、智能駕駛領域深入合作,開發出更多具備智能駕駛的商用車產品。

        云計算、人工智能和大數據已成為新一輪產業革命的核心驅動力,百度云將透過云生態下的“交通大腦”,依托智能交通生態聯盟,加強行業合作,挖掘數據中的更多價值,推進智能交通的全面云端化,突破前所未及的高度,讓智能、計算無限可能。

        寫在最后

        2016是百度云計算的元年,基于基礎云、天算、天像、天工已經有80+款產品。下一步,人工智能已經成為百度的核心戰略。

        百度大腦“天智”――人工智能平臺也應運而生,內容包括:

        首先,感知平臺,包括圖像技術、語音技術、自然語言處理等技術,代表著耳口心相結合的“聰”。

        其次,機器學習平臺,包括打通機器學習全流程、內置20多種高性能算法、支持Spark MLlib、用戶畫像數據、多種應用場景模板的機器學習平臺。

        篇5

        從去年開始,阿里巴巴在全國各地頻繁舉辦云棲大會,不斷地教育用戶。到近期,摩根士丹利報告稱,阿里巴巴的云計算業務阿里云其單獨估值已經高達390億美元。而全球最早投身云計算的亞馬遜7月12日市值再創歷史新高達到3557億美元,超過伯克希爾哈撒韋公司躋身美國前五大公司。

        今年上半年以來深陷輿論漩渦的互聯網巨頭百度繼去年推出百度開放云之后,7月13日正式了2016百度開放云戰略。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏表示,百度天生就是云計算公司。云計算已經不是簡單的云存儲以及計算能力的需求,大數據、云計算、人工智能三位一體才是真正的云計算。

        巧合的是,在百度2016開放云戰略此前不久,阿里巴巴云棲峰會(成都)、騰訊“云+未來”峰會也相繼召開。昔日國內互聯網領域三巨頭BAT在云端的交鋒已經不可避免,與阿里巴巴和騰訊相比,百度能否在云端后發先至呢?

        三大智能平臺

        百度云計算事業部總經理劉煬正式智數大數據平臺――天算,智能多媒體云平臺――天像,以及智能物聯網平臺――天工,其中包含眾多全新上線的行業解決方案和產品。三大智能平臺,連同已有的云服務,共同構成了百度開放云成熟、完整的產品矩陣。

        天算平臺整合百度大數據服務和人工智能技術,提供從數據收集、存儲、處理分析到應用場景的一站式服務,廣泛適用于諸多行業場景,在生命科學、數字營銷、日志分析、金融征信、智能客服等領域變現尤為突出。

        隨著傳播媒介的演變,傳播的方式也開始走向智能化,百度天像智能多媒體云平臺通過人工智能、大數據的技術,增加互動時的用戶體驗。天像平臺依托百度海量資源,提供了包括從文檔到視頻的多媒體處理服務;同時基于百度人工智能技術,開放百度在圖像、語音處理的智能服務。

        百度天工平臺提供從設備端的SDK到接入、協議解析、設備管理、存儲、數據等全棧產品,讓企業和合作伙伴可以快速搭建一個滿足行業訴求的物聯網應用。萬物互聯的時代正在開啟,然而行業之間的技術和產品天然存在著鴻溝,傳統行業和互聯網之間更是有著完全不同的技術棧和語言。對此百度天工智能物聯網平臺,深入行業,用行業的語言和行業交流,做更懂行業的物聯網平臺。百度天工的物接入服務是國內首個支持原生MQTT協議的公有云物聯網服務,物解析服務是國內第一個支持工業Modbus協議的云服務,抹平行業技術鴻溝,降低傳統企業上云門檻。

        生態之爭

        伴隨著云計算、大數據等技術愈發成熟,云計算已經跨越技術層面演變為生態之爭,誰能獲得更多合作伙伴的支持,已經成為最關鍵的競爭維度。

        李彥宏表示,雖然大家一直認為是個toC的公司,但是其實百度在搜索領域有超過100萬家企業,從去年開始全力發展O2O業務,又有超過200萬家企業進入百度生態之中,對于企業級服務百度從來不陌生。百度開放云已經在各個領域陸續取得成效。

        北京諾禾致源生物信息科技有限公司副總裁吳俊表示,諾禾致源使用百度智能大數據生命科學解決方案,有效解決了基因測序和生命科學研究海量的數據存儲和分析需求。

        百度智能多媒體云為業內知名的直播平臺――全民TV提供了全方位的支撐,全民TV CEO李然表示通過百度開放云有效幫助平臺降低延遲、過濾違法信息,提高了用戶體驗,大大降低了平臺內容審核的成本。

        太原鐵路局和百度開放云合作,借助百度的云計算、大數據、人工智能和物聯網技術平臺打造集鐵路、公路、航空為一體的智慧物流云平臺。太原鐵路局表示雙方的合作將大大提升物流效率,助力傳統物流行業的升級改造。

        對于生態問題,劉煬表示希望通過技術輸出,用科技的力量為更多的企業服務。百度希望通過技術、產品創新和行業形成緊密結合。同時在行業構建云計算生態,和合作伙伴共建生態,協同共贏,為面臨升級轉型的傳統行業提供幫助支持。

        殊途同歸

        無疑,以BAT為代表的互聯網巨頭都視云為未來,但是在具體策略上又略有不同。

        劉煬表示,百度開放云將繼續以三大智能平臺為依托,不斷創新,精益求精,將未來智能的觸角延伸至360行。云計算是百度的戰略,人工智能是云計算的未來。

        百度首席科學家吳恩達表示希望通過人工智能幫助百度開放云用戶。目前百度人工智能在圖像識別、語音識別、機器學習平臺和大數據領域擁有成熟的應用技術,吳恩達相信人工智能將像100年前的電力一樣改變諸多行業。

        在此前騰訊的“云+未來”峰會上,騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰介紹了騰訊的云計算發展之路。騰訊云與業內其他云解決方案的不同是:騰訊云方案不是作為一個獨立的業務來考慮的,而是作為整個平臺戰略去考慮。

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