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    当前位置:100EC>互联网研究>CB Insights:《2019年全球人工智能发展趋势报告》(PPT)
    CB Insights:《2019年全球人工智能发展趋势报告》(PPT)
    发布时间:2019年03月27日 09:33:53

    (网经社讯)近期,创投研究机构CB Insights发布了2019全球人工智能发展的25个趋势。这25个人工智能发展趋势包括了:

    基础设施开源框架、边?#23548;?#31639;、综合训练数据
    体系结构胶囊网络、GANs、联?#25628;?#20064;、强化学习
    应用程序:智能预测网络威胁搜索、预测性维护、药物发现、网络优化、下一代假肢、高级医疗生物特征识别
    应用程序:自然语?#28304;?#29702;/合成对话机器人、电商搜索、语言翻译、后台自动化、临床试验注册
    应用程序:计算机视觉面部识别、医疗影像和诊断、自主导航、农作物监测、无人零售超?#23567;?#25171;击假冒伪劣、自动理赔处理

    针对这25个重要的AI趋势,CB Insights采用NExTT框架,根据行业采用率和市场优势评估了每一?#26234;?#21183;,并将其归类为暂时、必要、实验性、威胁性。对于未来战略?#22270;?#21010;,希望本文能带给你一些启发。

    NExTT框架

    ?#28120;藎?/strong>企业合作意愿、市场机会不确定性

    必要:广泛的产业、客户应用和投资;市场接纳度

    测试:试点企业或初创公司的产品没有被广泛应用;早期应用者驱动技术和趋势

    威胁:大规模可行的市场预测、知名投资活动、不稳定/不确定性的应用

    NExTT框架的两个维度

    行业应用(Y轴):该领域创业企业情况、?#25945;?/a>关注、客户应用(合作、客户、授权交易)

    市场优势(X轴):市场规模预测、盈利记录评论、投资机?#36141;?#36164;本的质量及数量、竞争强度、对研发的投资、老牌企业交易(并购、战略性投资)

    对于以下这些必然的AI趋势,

    你需要一个明确清晰的战略?#22270;?#21010;

    1、面部识别

    中国对面部识别技术的需求与?#31449;?#22686;。

    数据显示,美国对面部识别技术的兴趣也日益增加。

    早期应用正在落地,尽管也会出现一些技术故障。例如,苹果在iOS10中引入基于面部识别技术的登录模式。据报道,亚马逊该技术报告错误的将政府议员识别为了犯罪分子。卡内基梅隆大学正在开发该技术帮助加强视?#23548;?#25511;。

    2、医疗影像和诊断

    健康诊?#40092;?#24403;下AI交易的主要驱动力。

    FDA批准开放新的商业机会。例如,IDx公司的算法可以准确识别糖尿病性视网膜病变的病人,无需医生的进一步确认。ARTERYS的肿瘤人工智能套装,可以在初期发现肺部和肝部病变。Viz.ai公司的产品可以分析CT扫描发现中风的潜在可能。

    谷歌DeepMind的算法可以识别乳房活检中肿瘤存在的可能性。

    3、边?#23548;?#31639;

    从家庭智能相机、设备面部识别、无人车、无人机和机器人愿景,实时决策的需求推动边缘设备离人工智能更近。


    4、GANs对?#32929;?#25104;网络

    你知?#32769;旅?#21738;些图是伪造的吗?

    答案是全部都是假的。每张?#32423;?#26159;由对?#25925;?#29983;成网络GANs创造出来的。

    CMU的研究人员使用GANs在“deepfake”视频换脸中,将John Oliver变成了Stephen Colbert。

    5、防伪

    品牌商正在网络和线下?#25945;?#25112;线上与假货斗争。

    拼多多CEO Colin Huang说,2017年,我们……主动?#22659;?#20102;总共1070万有问题的商品并被封锁4000万个链接……提出了侵权行为问题……我们还与400多名合作品牌?#39184;?#25171;击假冒产品。

    新型基于AI的解决方案正在兴起。例如,Cypheme 采?#30431;?#26426;模式的喷墨打印技术,每个随机的模式都是独一无二的,可与数据库商品相关联进行验证。Red Points 通过在线验证和机器学习为客户寻找假冒产品。Entrupy 开发了一个便携显微镜,可以安装在手机上。当用户将商品拍照上传时,人工智能算法会与真货数据进行比对。

    6、无人商店

    中国迎来了无人零售狂潮。中国的“无人”和“无?#25214;?#38646;售交易在2017年到达顶峰。
    7、合成训练数据

    获取大规模标注的数据集对于人工智能算法非常必要。逼真的伪造数据或许可以解决这个瓶颈。

    用人工智能帮助产生更多的“逼真”合成数据来训练人工智能。Nvidia,比如,使用生成式对抗网络GANs来创造假的环游脑瘤的MRI图像。“这些结果可以为医疗影像中机器学习面临的两个最难的挑?#25945;?#20379;潜在解决方?#31119;?#20063;就是病例发现?#27597;?#29575;较小,以及病人数据共享。”

    8、其他趋势
    其他平行趋势还有临床试验注册下一代假肢、语言翻译

    (来源:cb insights 编选:网经社-电子商务研究中心)

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