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【新股圓桌會】過去“看得清”,未來要“看得懂”;人工智能行業(yè)迎來新的 “ TA”

日期: 2022-03-22

【新股圓桌會】過去“看得清”,未來要“看得懂”;人工智能行業(yè)迎來新的 “ TA”


3月17日,格靈深瞳將登陸科創(chuàng)板

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格靈深瞳以“讓計算機看懂世界”為愿景,專注于將先進的計算機視覺技術和大數(shù)據(jù)分析技術與應用場景深度融合,提供面向城市管理、智慧金融、商業(yè)零售、體育健康、軌交運維等領域的人工智能產品及解決方案。


其中城市管理領域已覆蓋全國多省市的公安局、公安交通管理局、政法委員會等政府機關或企事業(yè)單位;智慧金融領域已覆蓋農業(yè)銀行全國各省市的上千家分支機構;商業(yè)零售領域已覆蓋中國石化、現(xiàn)代汽車等多家國內外知名企業(yè)。是國內計算機視覺行業(yè)和算法技術的早期探索者和實踐者。

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人工智能技術,讓機器視覺更智能

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人工智能技術是指研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能一門技術科學,其產業(yè)鏈可分為基礎層、技術層、應用層。其中技術層是人工智能發(fā)展的重要基石。主要為人工智能提供核心的算法與應用技術,包括以深度學習為代表的算法模型,以及計算機視覺、智能語音、機器學習、生物特征識別、知識圖譜等關鍵技術。

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隨著人工智能技術的不斷進步與發(fā)展,部分技術進入產業(yè)化發(fā)展階段,其中計算機視覺已成為人工智能中技術率先取得較大突破、應用場景較為明確的關鍵技術之一,在人工智能中占據(jù)重要地位。

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計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學,讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解、分析圖像以及圖像序列的能力。在計算機視覺方面,深度學習和深度網絡在圖像物體識別方面取得了變革性成果,在物體視覺方面較傳統(tǒng)方法體現(xiàn)了巨大優(yōu)勢。2015 年基于深度學習的計算機視覺算法在 ImageNet 數(shù)據(jù)庫上的識別準確率首次超過人類,計算機視覺技術得到顯著進步。

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由于人類 70%以上的信息獲取依靠視覺,而各領域模仿人類視覺均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。因此具備精準的大數(shù)據(jù)采集與識別歸納能力,可實現(xiàn)多場景、多目標的視覺數(shù)據(jù)采集、多重屬性提取與智能識別的計算機視覺在城市管理、金融、互聯(lián)網、零售、交通、醫(yī)療、工業(yè)等諸多領域擁有廣泛應用,并在人工智能中占據(jù)重要地位。


基于人工智能技術,機器正從“看得見”、 “看得清”向“看得懂”的方向轉化。


應用場景,路在何方


隨著人工智能技術的不斷進步與發(fā)展,智能應用已成為當前及未來較長發(fā)展周期的核心要義,與此同時,人工智能視覺技術正與生產生活的各個領域相融合。提供面向城市管理、商業(yè)零售、體育健康、工業(yè)等領域的人工智能產品及解決方案。

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城市管理領域

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人工智能視覺技術在公安、交管、司法、政務、 國土資源、環(huán)保等城市管理的方方面面均發(fā)揮了重要的作用。

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近年來,我國城市管理逐漸走向集約化治理、協(xié)同化治理、精細化管理等方向,尤其是新冠肺炎疫情爆發(fā)以來,基于視圖大數(shù)據(jù),有效提升了政府機構情報收集、協(xié)作辦案和快速反應處置的能力,促進了交通管理效率的提高,提升社區(qū)對相關事件的預測、預警、預防和預控能力。有效提升了戰(zhàn)“疫”的精準性和智能化,進一步激發(fā)出城市管理創(chuàng)新的巨大潛能。


消費與體育產業(yè)

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我國零售業(yè)蓬勃發(fā)展,規(guī)模穩(wěn)步擴大。人工智能技術在零售領域的滲透,主要是圍繞品牌商、零售商、消費者等參與主體及零售產業(yè)鏈條,構建數(shù)據(jù)打通、場景貫通、深度觸達的“AI+零售”體系。其中,視覺技術主要應用場景包括商品識別分析、智能運營及無人零售等。


零售企業(yè)引進人工智能視覺技術,可提高運營能力、降低人工等經營成本;且可通過改善顧客消費體驗,促進消費者轉化率提升,為零售企業(yè)業(yè)務發(fā)展增添動能。未來, 零售業(yè)在采購、生產、供應鏈、營銷、服務等多環(huán)節(jié)的運營模式和消費者體驗將不斷優(yōu)化,智能化水平將不斷提高。

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在體育產業(yè)方面,人工智能視覺技術在體育領域的首先應用于競技體育中,其在運動員的評估選 拔、身體監(jiān)測、訓練反饋、傷病預防以及戰(zhàn)術制定與賽事預測等場景中的作用日益顯著。

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在工業(yè)智能制造上

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雖然目前人工智能視覺技術在工業(yè)領域的應用尚處于探索發(fā)展階段,但是基于人工智能視覺技術的智能檢修與運維,能夠有效應對工業(yè)作業(yè)中的部件結構復雜、檢修范圍廣、 細小部件多、檢修頻次高、作業(yè)強度大等難點,顯著提升檢修與運維效率,有力保障工業(yè)作業(yè)中的運行安全。


機器視覺細分市場規(guī)模


近年來,數(shù)據(jù)、算法與算力三大驅動因素顯著發(fā)展。在數(shù)據(jù)方面,互聯(lián)網的快速發(fā)展使高質量、大規(guī)模的大數(shù)據(jù)成為可能,海量數(shù)據(jù)為包括計算機視覺在內的人工智能技術的發(fā)展提供了充足的原材料。在算法方面,機器學習算法取得重大突破,以多層神經網絡模型為基礎的算法,使得機器學習算法在人臉識別等領域的準確性取得了飛躍性的提高,為商業(yè)化應用奠定了重要技術基礎。在算力方面,計算力提升突破瓶頸,以 GPU 為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力,使得運算更快,同時在集群上實現(xiàn)的分布式計算幫助算法模型可以在更大的數(shù)據(jù)集上運行。


【新股圓桌會】過去“看得清”,未來要“看得懂”;人工智能行業(yè)迎來新的 “ TA”

數(shù)據(jù)來源:大象研究院


【新股圓桌會】過去“看得清”,未來要“看得懂”;人工智能行業(yè)迎來新的 “ TA”

數(shù)據(jù)來源:大象研究院


【新股圓桌會】過去“看得清”,未來要“看得懂”;人工智能行業(yè)迎來新的 “ TA”

數(shù)據(jù)來源:大象研究院


上述三大因素不斷進步極大促進了人工智能視覺技術的發(fā)展。2021年工業(yè)領域、零售領域以及體育產業(yè)領域機器視覺市場規(guī)模分別達145.11億、6.34億和362.79億元。


利用人工智能視覺技術進行“降本增效”是各領域的普遍訴求,未來隨著科技發(fā)展,與智能機器視覺技術的融合將成為各行業(yè)的重要發(fā)展方向,基于人工智能機器視覺技術等多個場景也將逐步形成成熟的行業(yè)解決方案。

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