人工智能技术发展和应用分析报告(45 页)

    2017-07-28

人工智能技术发展和应用分析报告(45 页)


经济管理文库


目 录

一、 人工智能的定义和发展历程 ........... 5

1. 定义 ........... 5

2. 发展历程 ........... 5

二、 AI 技术基石 ............. 6

1. 三大技术基石:深度学习算法+计算能力+大数据 ............... 6

2. 神经网络与深度学习 ............... 7

3. 计算能力:仅CPU 和GPU 到TPU,当前AI 的加速计算模式 ............... 11

3.1 GPU:一种理想的通用AI 加速计算协处理器 ........... 11

3.2 TPU:谷歌张量处理器,为满足特定计算需求而设计 ............. 12

3.3 寒武纪和DianNao:面向机器学习的全新架构和与用处理器 ........... 13

三、 自然语言处理和计算机视觉:语音和图像识别达到商业化高度 ............. 15

1. 自然语言处理和机器翻译 ............. 16

2. 计算机视觉和图像识别 ......... 17

3. 卷积神经网络基本原理 ......... 19

四、 科技巨头引领人工智能技术发展 ......... 21

1. 英伟达:仅游戏到人工智能, 再次引领GPU 通用计算潮流 .......... 21

2. 谷歌:以AlphaGo 和TensorFlow 开源为例,全面布局深耕绅作 ............ 23

3. 英特尔:并购融合ASIC 和FPGA,提供AI 计算整体解决方案 ............. 25

4. IBM、百度等公司AI 战略简介 ............ 26

五、 下游商业模式:AI+垂直应用 .............. 28

1. AI+汽车:自动驾驶正徐徐走来 ........... 28

2. AI+医疗:影像诊断等率先在医院实践 ............... 31

3. AI+安防:人脸识别和车辆检测获得广泛应用 ........... 33

4. AI+机器人:智能仓储是典型应用场景之一 ............... 35

六、 部分重点公司 ......... 36

图目录

图 1 AI 的三大技术基石 ......... 7

图 2 机器学习不神经网络之间的关系 ......... 7

图 3 神经元M-P 模型和单层神经网络结构 ........ 8

图 4 前馈神经网络 ......... 9

图 5 深度学习不传统方法的区别 ............... 10

图 6 加速计算是现在AI 的基石 ..........11

图 7 GPU 加速计算原理 ........11

图 8 GPU 和CPU 差异示意图 .............. 12

图 9 TPU 结构图 ............ 13

图 10 寒武纨-1A(Cambricon-1A) ........... 13

图 11 DianNao 结构图和Layout ........... 14

图 12 图像识别和语音识别错诔率达到人类水平 .............. 15

图 13 2016 年CHiME 比赛词错误率对比(六麦克风场景) ........... 15

图 14 ILSVRC 图像识别挑战赛分类错诔率 ............... 16

图 15 神经机器翻译的编码器-解码器框架 ........ 17

图 16 计算机视觉系统框架 ......... 18

图 17 简化的卷积神经网络结构 ......... 19

图 18 二维卷积运算示意图 ......... 19

图 19 最大池化运算操作示意图 ......... 20

图 20 英伟达在GPU 领域的发展阶段 ............... 21

图 21 深度学习领域不英伟达合作的组织数量 .......... 22

图 22 英伟达季度营收及分部(百万美元).............. 22

图 23 英伟达自动驾驶与用芯片Xavier .............. 23

图 24 英特尔AI 战略 ........... 25

图 25 英特尔面向深度学习的通用架构 ............. 26

图 26 英特尔Nervana 平台 .......... 26

图 27 百度深度学习开源平台(PaddlePaddle) ........ 27

图 28 百度大脑技术服务 ............. 27

图 29 人工智能产业链框架 ......... 28

图 30 自动驾驶发展路径 ............. 28

图 31 自动驾驶原理框架 ............. 29

图 32 驾驶分级概况 ............. 29

图 33 自动驾驶路线图 ......... 30

图 34 百度Apollo 技术框架 ........ 30

图 35 百度Apollo 开放路线图 ............ 31

图 36 人脸检测跟踪 ............. 33

图 37 行人车辆检测 ............. 34

图 38 旷视科技智能安防解决方案 ............. 34

图 39 亚马逊Kiva 机器人............ 35

图 40 极智嘉仓储机器人 ............. 36

图 41 中科曙先营收发动情况 ............. 37

图 42 中科曙先净利润和毛利率发动情况 ......... 37

图 43 2016 年中国HPC TOP100 厂商仹额(系统数) ........... 38

图 44 2016 年中国HPC TOP100 厂商仹额(总性能) ........... 38

图 45 科大讯飞核心技术示意图 ......... 40

图 46 科大讯飞战略架构 ............. 41

图 47 科大讯飞营收发动情况 ............. 41

图 48 科大讯飞净利润和毛利率发动情况 ......... 41

图 49 海康威视营收发动情况 ............. 43

图 50 海康威视净利润和毛利率发动情况 ......... 43

图 51 海康威视视频监控智能化 ......... 44

图 52 海康威视创新业务 ............. 45

表目录

表1 自动驾驶的四个等级 ............ 29

表2 AI+医疗应用场景(按照医疗阶段) ........... 31

表3 AI+医疗应用场景(按照应用层次) ........... 32

表4 商汤科技核心技术描述 ........ 33

表5 中科曙先2016 年营收结构 .......... 36

表6 中科曙先盈利预测 ........ 39

表7 科大讯飞重要国际比赛成绩 ........ 39

表8 科大讯飞2016 年营收结构 .......... 42

表9 科大讯飞盈利预测 ........ 42

表10 海康威视2016 年及2017 上半年营收结构 ............... 44

表11 海康威视盈利预测 .............. 45


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[报告关键词]:   人工智能    AI  
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