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智能家居伴隨人工智能蓬勃發展

智通財經APP獲悉,中國政府昨天公布了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020)(2018-2020年人工智能產業發展計劃)。該文件指出,當前新一輪科技革命和產業變革正在萌發,大數據的形成、理論算法的革新、計算能力的提升及網絡設施的演進驅動人工智能發展進入新階段,智能化成為技術和產業發展的重要方向。

人工智能具有顯著的溢出效應,將進一步帶動其他技術的進步,推動戰略性新興產業總體突破,正在成為推進供給側結構性改革的新動能、振興實體經濟的新機遇、建設制造強國和網絡強國的新引擎。該計劃的發布,是為貫徹落實《新一代人工智能發展規劃》和《中國制造2025》,在重點領域取得突破,加快人工智能產業發展,推動人工智能和實體經濟深度融合。

中國銀河國際發表研報稱,人工智能已成為一個非常熱門的話題,大多數科技巨頭正在積極制定人工智能業務策略,而在最近幾家主要科技公司舉辦的會議上,亦有就人工智能展開討論。

人工智能應用有三大類:1.機器視覺,如面部識別;2.智能音箱和智能家電中常用的自然語言處理(NLP)技術;3.其他AI技術,如機器人顧問和算法交易。人工智能被定義為生產智能機器的科學和工程,特別是智能計算機程序。這個過程主要包括學習、推理和自我糾正。

人工智能系統與傳統的軟件開發和計算能力非常不同。人工智能系統采用廣義的學習策略,通過訓練過程使用大量數據(大數據概念)來查找形態、關聯和見解。人工智能系統可以通過分析數據來“學習”,過程中不需要重新編程或遵循預定義的模型。據麥肯錫表示,人工智能能力可分為四大類:

1.感知,當中涉及收集和理解信息以感知世界,并進行描述;

2.預測,當中涉及透過推理來預測行為和結果,例如為特定客戶設置精確定位的廣告;

3.反應,當中涉及為達成目標所作出的行動;

4.綜合解決方案,涉及與機器人等互補技術相結合。

由于越來越多的海外科技巨頭正在開發人工智能,自去年以來,中國互聯網巨頭騰訊(00700)、阿里巴巴和百度已展開前所未有的激烈競爭以吸引來自硅谷的頂尖人才,務求加快其AI發展。盡管近期市場氣氛較差,預計人工智能產業發展計劃(2018-2020)的發布將吸引市場對人工智能相關股份的關注。

綜上所述,人工智能技術正在成為主流趨勢,許多行業正在積極制定與人工智能相關的策略。銀河國際表示,人工智能行業在中國即將興起,因此現在是時候重新審視有能力提供人工智能相關技術的香港上市公司和A股上市公司。銀河國際認為騰訊、阿里巴巴、百度、金山(03888)(獵豹)、眾安(06060)、美圖(01357)、易鑫集團(02858)、金蝶(00268)和中國擎天軟件(01297)將成為市場在AI技術方面的焦點。

就硬件方面而言,ADAS相關公司(如啟迪國際(00872)、耐世特(01316)、舜宇光學(02382)及昂納科技集團(00877)、IC設計及代工廠(如中芯國際(00981)、華虹(01347)以及通訊設備股(如中興通訊(00763)、長飛光纖光纜(06869)等將成為人工智能硬件開發的重點。

2018-2020年人工智能產業發展計劃目標推進信息技術與制造技術的深度融合,以推動新一代人工智能技術的產業化與集成應用,發展高端智能產品,夯實核心基礎,提升智能制造水平,完善公共支撐體系,促進新一代人工智能產業發展,推動制造強國和網絡強國建設,助力實體經濟轉型升級。

中國將通過實施四項重點任務,力爭到2020年,一系列人工智能標志性產品取得重要突破,在若干重點領域形成國際競爭優勢。

1.人工智能重點產品規?;l展,智能網聯汽車技術水平大幅提升,智能服務機器人實現規?;瘧?,智能無人機等產品具有較強全球競爭力,醫療影像輔助診斷系統等擴大臨床應用,視頻圖像識別、智能語音、智能翻譯等產品達到國際先進水平。

2.人工智能整體核心基礎能力顯著增強,智能傳感器技術產品實現突破,設計、代工、封測技術達到國際水平,神經網絡芯片實現量產并在重點領域實現規?;瘧?,開源開發平臺初步具備支撐產業快速發展的能力。

3.智能制造深化發展,復雜環境識別、新型人機交互等人工智能技術在關鍵技術裝備中加快集成應用,智能化生產、大規模個性化定制、預測性維護等新模式的應用水平明顯提升。重點工業領域智能化水平顯著提高。

4.人工智能產業支撐體系基本建立,具備一定規模的高質量標注數據資源庫、標準測試數據集建成并開放,人工智能標準體系、測試評估體系及安全保障體系框架初步建立,智能化網絡基礎設施體系逐步形成,產業發展環境更加完善。

人工智能行業將以市場需求為牽引,積極培育人工智能創新產品和服務,促進人工智能技術的產業化,推動智能產品在工業、醫療、交通、農業、金融、物流、教育、文化、旅游等領域的集成應用。

發展智能控制產品,加快突破關鍵技術,研發并應用一批具備復雜環境感知、智能人機交互、靈活精準控制、群體實時協同等特征的智能化設備,滿足高可用、高可靠、安全等要求,提升設備處理復雜、突發、極端情況的能力。

培育智能理解產品,加快模式識別、智能語義理解、智能分析決策等核心技術研發和產業化,支持設計一批智能化水平和可靠性較高的智能理解產品或模塊,優化智能系統與服務的供給結構。

推動智能硬件普及,深化人工智能技術在智能家居、健康管理、移動智能終端和車載產品等領域的應用,豐富終端產品的智能化功能,推動信息消費升級。

當局將著重在以下領域率先取得突破:

()智能網聯汽車。支持車輛智能計算平臺體系架構、車載智能芯片、自動駕駛操作系統、車輛智能算法等關鍵技術、產品研發,構建軟件、硬件、算法一體化的車輛智能化平臺。到2020年,建立可靠、安全、實時性強的智能網聯汽車智能化平臺,形成平臺相關標準,支撐高度自動駕駛(HA)。

()智能服務機器人。支持智能交互、智能操作、多機協作等關鍵技術研發,提升清潔、老年陪護、康復、助殘、兒童教育等家庭服務機器人的智能化水平,推動巡檢、導覽等公共服務機器人以及消防救援機器人等的創新應用。

發展三維成像定位、智能精準安全操控、人機協作接口等關鍵技術,支持手術機器人操作系統研發,推動手術機器人在臨床醫療中的應用。

2020年,智能服務機器人環境感知、自然交互、自主學習、人機協作等關鍵技術取得突破,智能家庭服務機器人、智能公共服務機器人實現批量生產及應用,醫療康復、助老助殘、消防救災等機器人實現樣機生產,完成技術與功能驗證,實現20家以上應用示范。

()智能無人機。支持智能避障、自動巡航、面向復雜環境的自主飛行、群體作業等關鍵技術研發與應用,推動新一代通信及定位導航技術在無人機數據傳輸、鏈路控制、監控管理等方面的應用,開展智能飛控系統、高集成度專用芯片等關鍵部件研制。到2020年,智能消費級無人機三軸機械增穩云臺精度達到0.005 度,實現 360 度全向感知避障,實現自動智能強制避讓航空管制區域。

()醫療影像輔助診斷系統。推動醫學影像數據采集標準化與規范化,支持腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫學影像輔助診斷技術研發,加快醫療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用。到2020年,國內先進的多模態醫學影像輔助診斷系統對以上典型疾病的檢出率超過95%,假陰性率低于1%,假陽性率低于5%。

()視頻圖像身份識別系統。支持生物特征識別、視頻理解、跨媒體融合等技術創新,發展人證合一、視頻監控、圖像搜索、視頻摘要等典型應用,拓展在安防、金融等重點領域的應用。到2020年,復雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過97%,正確識別率超過90%,支持不同地域人臉特征識別。

()智能語音交互系統。支持新一代語音識別框架、口語化語音識別、個性化語音識別、智能對話、音視頻融合、語音合成等技術的創新應用,在智能制造、智能家居等重點領域開展推廣應用。到2020年,實現多場景下中文語音識別平均準確率達到96%,5米遠場識別率超過92%,用戶對話意圖識別準確率超過90%。

()智能翻譯系統。推動高精準智能翻譯系統應用,圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景,利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年,多語種智能互譯取得明顯突破,中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%,少數民族語言與漢語的智能互譯準確率顯著提升。

()智能家居產品。支持智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能家居產品中的應用,提升家電、智能網絡設備、水電氣儀表等產品的智能水平、實用性和安全性,發展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品,建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年,智能家居產品類別明顯豐富,智能電視市場滲透率達到90%以上,安防產品智能化水平顯著提升。

為了實現目標,中國政府將推動組件和算法庫的本土發展。主要范疇包括:

()智能傳感器。支持微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發,支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發及應用。

發展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器,推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術革新,支持基于微機電系統(MEMS)和互補金屬氧化物半導體(CMOS)集成等工藝的新型智能傳感器研發,發展面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器,推動智能傳感器實現高精度、高可靠、低功耗、低成本。

2020年,壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能顯著提高,信噪比達到70dB、聲學過載點達到135dB的聲學傳感器實現量產,絕對精度100Pa以內、噪音水平0.6Pa以內的壓力傳感器實現商用,弱磁場分辨率達到1pT的磁傳感器實現量產。

在模擬仿真、設計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水平,具備在移動式可穿戴、互聯網、汽車電子等重點領域的系統方案設計能力。

()神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用,發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片,面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片,發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。

2020年,神經網絡芯片技術取得突破進展,推出性能達到128TFLOPS(16位浮點)、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片,推出能效比超過1T OPS/w(16位浮點為基準)的終端神經網絡芯片,支持卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)、長短期記憶網絡(LSTM)等一種或幾種主流神經網絡算法;在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實現神經網絡芯片的規?;逃?。

()開源開放平臺。針對機器學習、模式識別、智能語義理解等共性技術和自動駕駛等重點行業應用,支持面向云端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等的研發,支持開源開發平臺、開放技術網絡和開源社區建設,鼓勵建設滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺,鼓勵骨干龍頭企業構建基于開源開放技術的軟件、硬件、數據、應用協同的新型產業生態。到2020年,面向云端訓練的開源開發平臺支持大規模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法,面向終端執行的開源開發平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。

2018-2020年人工智能產業發展計劃亦提到了有關制造業的以下范疇:

()智能制造關鍵技術裝備。提升高檔數控機床與工業機器人的自檢測、自校正、自適應、自組織能力和智能化水平,利用人工智能技術提升增材制造裝備的加工精度和產品質量,優化智能傳感器與分布式控制系統(DCS)、可編程邏輯控制器(PLC)、數據采集系統(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系統等控制裝備在復雜工作環境的感知、認知和控制能力,提高數字化非接觸精密測量、在線無損檢測系統等智能檢測裝備的測量精度和效率,增強裝配設備的柔性。

提升高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭板等物流裝備的智能化水平,實現精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲。

2020年,高檔數控機床智能化水平進一步提升,具備人機協調、自然交互、自主學習功能的新一代工業機器人實現批量生產及應用;增材制造裝備成形效率大于11250px3/h,連續工作時間大于240h;實現智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域的集成應用;智能檢測與裝配裝備的工業現場視覺識別準確率達到90%,測量精度及速度滿足實際生產需求;開發10個以上智能物流與倉儲裝備。

()智能制造新模式。鼓勵離散型制造業企業以生產設備網絡化、智能化為基礎,應用機器學習技術分析處理現場數據,實現設備在線診斷、產品質量實時控制等功能。

鼓勵流程型制造企業建設全流程、智能化生產管理和安防系統,實現連續性生產、安全生產的智能化管理。打造網絡化協同制造平臺,增強人工智能指引下的人機協作與企業間協作研發設計與生產能力。

發展個性化定制服務平臺,提高對用戶需求特征的深度學習和分析能力,優化產品的模塊化設計能力和個性化組合方式。搭建基于標準化信息采集的控制與自動診斷系統,加快對故障預測模型和用戶使用習慣信息模型的訓練和優化,提升對產品、核心配件的生命周期分析能力。

2020年,數字化車間的運營成本降低20%,產品研制周期縮短20%;智能工廠產品不良品率降低10%,能源利用率提高10%;航空航天、汽車等領域加快推廣企業內外并行組織和協同優化新模式;服裝、家電等領域對大規模、小批量個性化訂單全流程的柔性生產與協作優化能力普遍提升;在裝備制造、零部件制造等領域推進開展智能裝備健康狀況監測預警等遠程運維服務。

(轉自網絡)


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