究竟什么是人工智能（AI）？
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
機(jī)器，特別是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對人類智力過程的模仿被稱為人工智能，專家系統(tǒng)、自然語言處理、語音識(shí)別和機(jī)器視覺是人工智能應(yīng)用的幾個(gè)典型應(yīng)用。
人工智能是如何工作的？
隨著圍繞 AI 的熱情不斷增長，企業(yè)一直在爭先恐后地展示他們的商品和服務(wù)如何包含 AI。他們所說的人工智能通常只是人工智能的一個(gè)組成部分，比如機(jī)器學(xué)習(xí)。AI 需要專門的硬件和軟件來編寫和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。目前沒有一種編程語言能夠成為 AI 的代名詞，但有少數(shù)是比較突出的，包括 Python、R 和 Java。
人工智能系統(tǒng)通常會(huì)消耗大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，評估數(shù)據(jù)的相關(guān)性和模式，然后使用這些模式來預(yù)測未來狀態(tài)。通過學(xué)習(xí)數(shù)百萬個(gè)實(shí)例，給出文本聊天示例的聊天機(jī)器人可以學(xué)會(huì)與人類進(jìn)行逼真的對話。相比之下，圖像識(shí)別程序可以學(xué)習(xí)識(shí)別和描述照片中的項(xiàng)目。
學(xué)習(xí)、推理和自我糾正是人工智能編程關(guān)注的三個(gè)認(rèn)知功能。
學(xué)習(xí)過程——人工智能編程的這個(gè)組成部分涉及收集數(shù)據(jù)和制定將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用信息的規(guī)則。這些規(guī)則稱為算法，算法教計(jì)算機(jī)設(shè)備如何逐步執(zhí)行特定任務(wù)。
推理過程——人工智能編程的這一領(lǐng)域與選擇最佳方法來實(shí)現(xiàn)給定結(jié)果有關(guān)。
自我校正程序——人工智能編程的這一功能旨在不斷微調(diào)算法并確保它們提供最準(zhǔn)確的結(jié)果。
了解各種類型的人工智能分類
由于人工智能研究旨在使計(jì)算機(jī)模仿人類的功能，因此人工智能系統(tǒng)可以復(fù)制人類技能的程度被用作人工智能分類的標(biāo)準(zhǔn)。因此，可以根據(jù)機(jī)器在多樣性和性能方面與人類的比較情況，將人工智能分為幾類之一。
在這樣的系統(tǒng)中，能夠執(zhí)行更多類似人類功能并具有相當(dāng)能力水平的人工智能被認(rèn)為是更先進(jìn)的。相比之下，功能和性能受限的 AI 被認(rèn)為更直接且進(jìn)化程度更低。
基于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，人工智能通常分為兩類。一種分類是基于人工智能和支持人工智能的機(jī)器人與人類思維的相似性，以及它們“思考”甚至“感覺”像人類的能力。根據(jù)這個(gè)分類系統(tǒng)，有四類人工智能或基于人工智能的系統(tǒng)：反應(yīng)性機(jī)器、有限記憶機(jī)器、心智理論和自我意識(shí)人工智能。
反應(yīng)式機(jī)器沒有內(nèi)存并且是特定于任務(wù)的。如深藍(lán)，這是 1990 年代擊敗加里卡斯帕羅夫的 IBM 國際象棋軟件。深藍(lán)可以識(shí)別棋盤上的棋子并做出預(yù)測，但由于缺乏記憶，它無法利用過去的經(jīng)驗(yàn)來影響未來的經(jīng)驗(yàn)。
有限的記憶——因?yàn)檫@些人工智能系統(tǒng)有記憶，它們可能會(huì)利用以前的經(jīng)驗(yàn)來指導(dǎo)未來的判斷。這就是自動(dòng)駕駛汽車的一些決策機(jī)制是如何創(chuàng)建的。
心理理論是心理學(xué)中使用的一個(gè)詞。當(dāng)應(yīng)用于人工智能時(shí)，這表示機(jī)器具有理解情緒的社交智能。這種人工智能可以預(yù)測人類行為并推斷人類意圖，這是人工智能系統(tǒng)成為人類團(tuán)隊(duì)不可或缺的成員的必備能力。
自我意識(shí)——這一類的人工智能系統(tǒng)有一種自我感覺，這賦予了他們意識(shí)。具有自我意識(shí)的機(jī)器知道他們目前的狀況。目前，這種形式的人工智能還不存在。
不過，在技術(shù)術(shù)語中更常用的替代分類方案是將技術(shù)分類為：人工狹義智能 (ANI)、人工通用智能 (AGI) 和人工超智能 (ASI)。
狹義人工智能 (ANI)
這種形式的人工智能涵蓋了所有現(xiàn)存的人工智能，包括迄今為止構(gòu)建的最復(fù)雜和最有能力的人工智能。狹義人工智能是指人工智能系統(tǒng)只能獨(dú)立完成一項(xiàng)工作，同時(shí)表現(xiàn)出與人類相似的技能。這些機(jī)器只能完成它們的設(shè)計(jì)目標(biāo)，賦予它們有限或狹窄的能力范圍。根據(jù)上述分類，這些系統(tǒng)涉及所有反應(yīng)性和有限記憶的人工智能。ANI 甚至包括最先進(jìn)的人工智能，它采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來訓(xùn)練自己。
通用人工智能 (AGI)
人工智能代理完全像人類一樣學(xué)習(xí)、感知、理解和運(yùn)作的能力被稱為通用人工智能。通過模仿我們的多功能能力，人工智能系統(tǒng)將具有與人類同等的能力。這些系統(tǒng)將能夠獨(dú)立構(gòu)建大量能力，并跨領(lǐng)域建立聯(lián)系和概括，從而顯著減少培訓(xùn)時(shí)間。
超級人工智能 (ASI)
人工超級智能 (ASI) 的誕生無疑將標(biāo)志著人工智能研究的巔峰，因?yàn)?ASI 將成為地球上最具競爭力的智能形式。除了模仿人類智力之外，由于內(nèi)存大大增加，數(shù)據(jù)處理和分析速度更快，決策能力更強(qiáng)，ASI 在它們執(zhí)行的所有方面都將更加出色。AGI 和 ASI 的進(jìn)步將導(dǎo)致一種稱為奇點(diǎn)的場景。雖然擁有如此強(qiáng)大的工具可供我們使用很誘人，但這些設(shè)備可能會(huì)危及我們的生存，或者至少危及我們的生活方式。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能 (AI) 的一個(gè)子集或應(yīng)用，它允許系統(tǒng)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和成長，而無需編碼到該級別。機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)并獲得正確的結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及創(chuàng)建讀取數(shù)據(jù)并利用它從自身學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)軟件。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用算法及其方法來解決任何復(fù)雜的問題。算法的構(gòu)建方式與機(jī)器學(xué)習(xí)相同。但是，還有更多層的算法。該算法的網(wǎng)絡(luò)被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用更簡單的術(shù)語來說，它模擬了人類的大腦工作模式，因?yàn)榇竽X中的所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是相連的，這就是深度學(xué)習(xí)的概念。
https://www.researchgate.net/figure/Relationship-between-the-capabilities-and-amount-of-簡單統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)_fig1_340134117
下表將機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了比較：
| 先生。出色地。 | 機(jī)器學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí) |
| 1 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的超集 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集 |
| 2 | 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有很大不同，因?yàn)樗褂媒Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 | 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)格式有很大不同，因?yàn)樗褂昧松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)。 |
| 3 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展的下一步 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的下一步。本質(zhì)上，它指的是機(jī)器學(xué)習(xí)的深度 |
| 4 | 機(jī)器學(xué)習(xí)中使用了數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) | 數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成大數(shù)據(jù) |
| 5 | 輸出：數(shù)值，例如分?jǐn)?shù)分類。 | 從數(shù)字到自由文本和聲音等自由格式特征的任何內(nèi)容都是可以接受的。 |
| 6 | 各種自動(dòng)化算法用于將輸入轉(zhuǎn)換為模型函數(shù)并預(yù)測未來的行動(dòng)。 | 為了分析數(shù)據(jù)特征和關(guān)系，使用了通過處理層發(fā)送數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 |
| 7 | 數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)算法來評估數(shù)據(jù)集中的某些變量。 | 一旦實(shí)施，算法本質(zhì)上是在數(shù)據(jù)分析中自我描述的。 |
| 8 | 機(jī)器學(xué)習(xí)通常用于在競爭中保持領(lǐng)先并學(xué)習(xí)新技能。 | 深度學(xué)習(xí)用于解決具有挑戰(zhàn)性的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。 |
下表將機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了比較：
| 先生。出色地。 | 機(jī)器學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí) |
| 1 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的超集 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集 |
| 2 | 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有很大不同，因?yàn)樗褂媒Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 | 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)格式有很大不同，因?yàn)樗褂昧松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)。 |
| 3 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展的下一步 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的下一步。本質(zhì)上，它指的是機(jī)器學(xué)習(xí)的深度 |
| 4 | 機(jī)器學(xué)習(xí)中使用了數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) | 數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成大數(shù)據(jù) |
| 5 | 輸出：數(shù)值，例如分?jǐn)?shù)分類。 | 從數(shù)字到自由文本和聲音等自由格式特征的任何內(nèi)容都是可以接受的。 |
| 6 | 各種自動(dòng)化算法用于將輸入轉(zhuǎn)換為模型函數(shù)并預(yù)測未來的行動(dòng)。 | 為了分析數(shù)據(jù)特征和關(guān)系，使用了通過處理層發(fā)送數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 |
| 7 | 數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)算法來評估數(shù)據(jù)集中的某些變量。 | 一旦實(shí)施，算法本質(zhì)上是在數(shù)據(jù)分析中自我描述的。 |
| 8 | 機(jī)器學(xué)習(xí)通常用于在競爭中保持領(lǐng)先并學(xué)習(xí)新技能。 | 深度學(xué)習(xí)用于解決具有挑戰(zhàn)性的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。 |
下表將機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了比較：
| 機(jī)器學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí) | |
| 1 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的超集 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集 |
| 2 | 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有很大不同，因?yàn)樗褂媒Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 | 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)格式有很大不同，因?yàn)樗褂昧松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)。 |
| 3 | 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展的下一步 | 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的下一步。本質(zhì)上，它指的是機(jī)器學(xué)習(xí)的深度 |
| 4 | 機(jī)器學(xué)習(xí)中使用了數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) | 數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成大數(shù)據(jù) |
| 5 | 輸出：數(shù)值，例如分?jǐn)?shù)分類。 | 從數(shù)字到自由文本和聲音等自由格式特征的任何內(nèi)容都是可以接受的。 |
| 6 | 各種自動(dòng)化算法用于將輸入轉(zhuǎn)換為模型函數(shù)并預(yù)測未來的行動(dòng)。 | 為了分析數(shù)據(jù)特征和關(guān)系，使用了通過處理層發(fā)送數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 |
| 7 | 數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)算法來評估數(shù)據(jù)集中的某些變量。 | 一旦實(shí)施，算法本質(zhì)上是在數(shù)據(jù)分析中自我描述的。 |
| 8 | 機(jī)器學(xué)習(xí)通常用于在競爭中保持領(lǐng)先并學(xué)習(xí)新技能。 | 深度學(xué)習(xí)用于解決具有挑戰(zhàn)性的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。 |
https://www.researchgate.net/figure/Relationship-between-the-capabilities-and-amount-of-data-of-simple-statistical-learning_fig1_340134117
全球人工智能市場規(guī)模
2021 年，全球人工智能 (AI) 市場價(jià)值870.4 億美元，預(yù)計(jì)到 2030 年將達(dá)到15,971 億美元，2022 年至 2030 年的復(fù)合年增長率為 38.1%。全球 COVID-19 大流行非同尋常且令人震驚，與大流行前的水平相比，這項(xiàng)技術(shù)在所有領(lǐng)域的需求都高于預(yù)期。據(jù)估計(jì)，與 2019 年相比，2022 年全球市場將增長150% 。
成長因素
技術(shù)創(chuàng)新一直是大多數(shù)行業(yè)的重要組成部分。近年來，數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的日益普及極大地促進(jìn)了全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?？萍季揞^在研發(fā)方面的巨額支出正在不斷推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。汽車、醫(yī)療保健、銀行和金融、制造、食品和飲料、物流和零售等多個(gè)最終用途領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不斷增長，這可能會(huì)在未來幾年推動(dòng)全球人工智能市場。
眾多醫(yī)療設(shè)備的日益普及以及新型電動(dòng)汽車的自動(dòng)駕駛能力正在顯著推動(dòng)全球人工智能市場的發(fā)展。全球數(shù)字化趨勢正在對市場增長產(chǎn)生有利影響。包括谷歌、微軟、IBM、亞馬遜和蘋果在內(nèi)的全球頂級 IT 巨頭正在加大力度推進(jìn)和開發(fā)不同的人工智能應(yīng)用。預(yù)計(jì)科技巨頭在改善人工智能訪問方面的努力將在預(yù)測期內(nèi)推動(dòng)全球人工智能市場的增長。
人工智能重要的市場發(fā)展
Advanced Micro Devices 和 Oxide Interactive 于 2020 年 4 月達(dá)成戰(zhàn)略合作，為云游戲市場開發(fā)圖形技術(shù)。
2019 年 12 月，英特爾完成了對以色列深度學(xué)習(xí)公司 Habana Labs 的收購，以提升其人工智能產(chǎn)品組合。
2019 年 9 月，IBM 宣布與位于法國的醫(yī)學(xué)影像公司 Guerbet 合作，創(chuàng)建基于人工智能的癌癥監(jiān)測和診斷系統(tǒng)。
垂直領(lǐng)域的主要人工智能推動(dòng)者
汽車行業(yè)：人工智能幾乎被用于全球汽車制造過程的各個(gè)方面。通過機(jī)器人組裝車輛的第一批螺母和螺栓，或者在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺來安全導(dǎo)航交通的自動(dòng)駕駛汽車中，可以看到人工智能發(fā)揮其魔力。
以下是創(chuàng)新機(jī)械和人工智能技術(shù)如何提高汽車行業(yè)效率的一些探索者：
MotionalRefraction AIOptimus RideWaymoZooxAutoXSapientXCarVi語音處理：語音和語音識(shí)別技術(shù)支持對各種設(shè)備和設(shè)備進(jìn)行非接觸式控制，為自動(dòng)翻譯提供輸入并創(chuàng)建可打印的聽寫。語音識(shí)別設(shè)備可以識(shí)別并響應(yīng)語音指令。代表企業(yè)如下：
Nuance CommunicationsGoogle LLCAmazon.comAppleIBM CorporationMicrosoft CorporationBaiduiFLYTEKSensoryLumenVox LLC
自然語言處理：提供自然語言處理的公司使用人工智能和語言來閱讀和分析內(nèi)容。NLP 企業(yè)處于使用人工智能技術(shù)更好地理解語言的最前沿。NLP 模型可以成功地總結(jié)數(shù)十萬行文本，同時(shí)發(fā)現(xiàn)語言的細(xì)微之處。主要領(lǐng)先代表如下：Google CloudAWSIBM CorporationMicrosoftIntelSoundHound
機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)：機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 是一種人工智能 (AI)，它支持軟件在預(yù)測結(jié)果方面變得越來越準(zhǔn)確，而無需專門設(shè)計(jì)。這些 IT 巨頭通過其流行的云平臺(tái)提供 AI 和 ML，從而推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，允許企業(yè)將 AI 整合到應(yīng)用和系統(tǒng)中，而不會(huì)產(chǎn)生內(nèi)部開發(fā)的成本。主要的代表企業(yè)如下：
Amazon Web ServicesGoogle Cloud PlatformIBM CloudMicrosoft AzureAlibaba CloudSalesforce AI硬件：預(yù)計(jì)專用 AI 硬件分配的帶寬將是普通 CPU 的 4-5 倍。這是必需的，因?yàn)橛捎诓⑿刑幚?，AI 應(yīng)用需要處理器之間更高的帶寬才能獲得最佳性能。領(lǐng)先的AI硬件代表企業(yè)如下：
IBMNvidiaIntelGoogle AlphabetAdvanced Micro Devices (AMD)SambaNova SystemsCerebras SystemsGraphcoreGroqMythic
關(guān)于人工智能的有趣和令人驚訝的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和事實(shí)
人工智能是世界上發(fā)展最快的技術(shù)之一，預(yù)計(jì)到2027 年將達(dá)到 2700 億美元的市場價(jià)值。預(yù)計(jì)到2030 年將達(dá)到 15.7 萬億美元。如今，77% 的人已經(jīng)在以某種方式使用機(jī)器的人工智能功能，但只有 33% 的人意識(shí)到這一點(diǎn)。
在 COVID-19 流行期間，人工智能的就業(yè)人數(shù)急劇增加。工作場所的人工智能技術(shù)從2015 年的 10% 增加到 2021 年的 37%。人工智能的使用在銀行業(yè)增加了 37%，在零售行業(yè)增加了 27%，在 IT 行業(yè)增加了 20%。據(jù) 83% 的公司稱，構(gòu)建和部署人工智能算法對其戰(zhàn)略目標(biāo)至關(guān)重要。
人工智能在各個(gè)行業(yè)的采用
AI 現(xiàn)在主要用于企業(yè)分析 (33%)、安全 (25%)以及銷售和營銷 (16%)。然而，40% 的企業(yè)表示實(shí)施新技術(shù)的最重要原因是改善客戶體驗(yàn)。54% 的部署 AI 的組織看到了生產(chǎn)力的提高。然而，80% 的企業(yè)高管表示生產(chǎn)力還有提升空間。44% 的使用 AI 技術(shù)的組織報(bào)告運(yùn)營費(fèi)用較低。在客戶服務(wù)業(yè)務(wù)中，人工智能可以將通話時(shí)間縮短 70%，從而節(jié)省 40% 到 60% 的成本。
在銷售部門使用人工智能可以將潛在客戶提高 50% 以上。28% 的企業(yè)使用人工智能進(jìn)行營銷。然而，84% 的營銷人員認(rèn)為人工智能 (AI) 比任何其他技術(shù)都更重要。到 2025 年，農(nóng)業(yè)機(jī)器人業(yè)務(wù)價(jià)值將達(dá)到 206 億美元?？傆?jì)62 億美元將用于無人機(jī)或無人駕駛飛行器 (UAVs)（Unmanned Aerial Vehicles）。預(yù)計(jì)到2024 年，人工智能在教育中的使用價(jià)值將達(dá)到 60 億美元。到 2027 年，80% 的零售公司希望以某種方式采用人工智能。
可穿戴設(shè)備和人工智能
到 2025 年，可穿戴 AI 產(chǎn)業(yè)價(jià)值將達(dá)到 1800 億美元。到 2027 年，僅手表可穿戴 AI 應(yīng)用預(yù)計(jì)將達(dá)到963.1 億美元，比 2020 年增長 19.6%。到 2022 年底，市場上將有超過 7.8 億臺(tái)智能穿戴設(shè)備。預(yù)計(jì)到 2025 年，美國將擁有最大的可穿戴技術(shù)市場份額（35%），其次是拉丁美洲（20%）。
自動(dòng)駕駛汽車中的人工智能
現(xiàn)在有 25 個(gè)國家在研究自動(dòng)駕駛汽車。到 2021 年，全球自動(dòng)駕駛汽車市場預(yù)計(jì)將超過540 億美元。自動(dòng)駕駛汽車業(yè)務(wù)正以每年 36% 的速度增長。到 2030 年，預(yù)計(jì)將有超過 800,000 輛汽車上路。自動(dòng)駕駛汽車可以將出租車等待時(shí)間減少多達(dá) 88%。到 2050 年，無人駕駛汽車行業(yè)可能會(huì)將道路事故減少約 90%。
機(jī)器人中的人工智能
2020 年，全球有 1200 萬臺(tái)機(jī)器人。汽車行業(yè)使用了 42% 的機(jī)器人。到 2025 年，工業(yè)機(jī)器人業(yè)務(wù)預(yù)計(jì)價(jià)值338 億美元，比 2016 年增長 61%。到 2025 年，35% 的工業(yè)機(jī)器人將是協(xié)作的，旨在與人類員工一起工作。生命和制藥行業(yè)是機(jī)器人技術(shù)最激進(jìn)的用戶之一，在 2020 年至 2021 年期間增長了 70%。每次使用 Kiva 協(xié)作機(jī)器人開設(shè)倉庫時(shí)，亞馬遜可節(jié)省約 2200 萬美元。
語音搜索中的人工智能
僅在美國就有大約 110 個(gè)數(shù)字語音和虛擬助手。亞馬遜 Echo 設(shè)備數(shù)量為 5300 萬臺(tái)，占語音助手市場的 30%。谷歌智能助理控制著 17% 的市場。55% 的客戶表示，使用語音識(shí)別 AI 工具的主要?jiǎng)訖C(jī)是免提管理他們的設(shè)備。到 2024 年，預(yù)計(jì)將有84 億名助手使用各種小工具，這比世界上目前的人口還要多。Google Assistant 是最準(zhǔn)確的語音助手，準(zhǔn)確率高達(dá) 98%。亞馬遜的 Alexa 有 93% 的準(zhǔn)確率，而蘋果的 Siri 有 68% 的準(zhǔn)確率。
用于網(wǎng)絡(luò)安全的人工智能
到 2027 年，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的價(jià)值將達(dá)到 463 億美元，比 2020 年增長 23.6%。每 39 秒，網(wǎng)上就會(huì)發(fā)生一次網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)攻擊，每天識(shí)別出超過 300,000 件惡意軟件。到 2021 年，全球超過 65% 的組織將遭受網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)攻擊。然而，其中只有 12% 實(shí)施了基于 AI 的安全分析。如果沒有人工智能，61% 的公司認(rèn)為很難檢測到數(shù)據(jù)安全漏洞。
醫(yī)療保健中的人工智能
38% 的醫(yī)療保健公司使用人工智能來協(xié)助醫(yī)療診斷。2020 年，約有 100 種不同的 AI 開發(fā)小工具獲得了藥用認(rèn)證。放射學(xué)、心臟病學(xué)和血液學(xué)是最受歡迎的專業(yè)。2020年，醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人的使用價(jià)值將超過46億美元。預(yù)計(jì)到 2027 年，這一數(shù)字將增長17.4%。斯坦福大學(xué)創(chuàng)建了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以準(zhǔn)確預(yù)測住院病人的死亡率。
預(yù)計(jì)到 2027 年，醫(yī)療保健將擁有最智能的人工智能研究和使用設(shè)備。據(jù)估計(jì)，到 2022 年，無需人幫助即可工作的醫(yī)療保健機(jī)器的成功率將達(dá)到 75%。到 2026 年，人工智能有可能為臨床醫(yī)療保健業(yè)務(wù)節(jié)省超過1500 億美元。
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峰會(huì)預(yù)告近期，由千家網(wǎng)主辦的2022年第23屆中國國際建筑智能化峰會(huì)將正式拉開帷幕，本屆峰會(huì)主題為“數(shù)智賦能，碳索新未來”，屆時(shí)將攜手全球知名建筑智能化品牌及專家，共同分享AI、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、IoT、智慧城市、智能家居、智慧安防等熱點(diǎn)話題與最新技術(shù)應(yīng)用，并探討如何打造“更低碳、更安全、更穩(wěn)定、更開放”的行業(yè)生態(tài)，助力“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
歡迎建筑智能化行業(yè)同仁報(bào)名參會(huì)，分享交流！
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西安站（11月08日）：https://www.huodongxing.com/event/4638585444400
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