杭州視覺(jué)智能企業(yè)1562（杭州視覺(jué)科技有限公司）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于杭州視覺(jué)智能企業(yè)1562的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、專(zhuān)注人工智能視覺(jué)領(lǐng)域的企業(yè)有哪些？

• 2、人工智能，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)壓力大不大？

• 3、淺談工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)布局機(jī)器視覺(jué)，智能生產(chǎn)即將邁向新領(lǐng)域

• 4、學(xué)習(xí)人工智能有哪些就業(yè)方向？

一、專(zhuān)注人工智能視覺(jué)領(lǐng)域的企業(yè)有哪些？

現(xiàn)在人工智能倍受市場(chǎng)的關(guān)注，雖然在技術(shù)上的準(zhǔn)入門(mén)檻非常高，但是除了BAT外仍有不少企業(yè)在快速崛起

商湯科技：現(xiàn)在被稱(chēng)為人工智能的融資巨獸，估值達(dá)到300億

曠視科技：資歷較深的一家視覺(jué)領(lǐng)域人工智能企業(yè)，體量?jī)H次于商湯，主要做人臉識(shí)別方向的解決方案。

云從科技：廣州的人工智能企業(yè)，發(fā)展十分迅猛主要針對(duì)安防和金融領(lǐng)域。

碼隆科技：和上面三家不同，碼隆專(zhuān)注于比人臉識(shí)別更復(fù)雜的商品識(shí)別，在零售、醫(yī)療、安檢質(zhì)檢、時(shí)尚服裝行業(yè)的應(yīng)用落地實(shí)力十分突出。

二、人工智能，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)壓力大不大？

人工智能是未來(lái)的大趨勢(shì)。機(jī)器翻譯，智能控制，專(zhuān)家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無(wú)法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。競(jìng)爭(zhēng)壓力是會(huì)有的，這恰恰體現(xiàn)了人工智能專(zhuān)業(yè)的熱門(mén)，所以學(xué)習(xí)人工智能方面的專(zhuān)業(yè)是很不錯(cuò)的。雖然這些不是人人都能干的，但是對(duì)于我國(guó)乃至世界來(lái)講人才也是非常多的，所以競(jìng)爭(zhēng)壓力肯定會(huì)有的。必須的不斷學(xué)習(xí)，探索新知。

拓展補(bǔ)充：

對(duì)于中國(guó)而言，人工智能的發(fā)展是一個(gè)歷史性的戰(zhàn)略機(jī)遇，對(duì)緩解未來(lái)人口老齡化壓力、應(yīng)對(duì)可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)至關(guān)重要。

雖然“人工智能”(AI)已經(jīng)成為一個(gè)幾乎人人皆知的概念，但對(duì)人工智能的定義還沒(méi)有達(dá)成普遍共識(shí)。傳統(tǒng)的人工智能發(fā)展思路是研究人類(lèi)如何產(chǎn)生智能，然后讓機(jī)器學(xué)習(xí)人的思考方式和行為?，F(xiàn)代人工智能概念的提出者約翰·麥卡錫認(rèn)為，機(jī)器不一定需要像人一樣思考才能獲得智能，重點(diǎn)是讓機(jī)器能夠解決人腦所能解決的問(wèn)題。

第四次工業(yè)革命正在來(lái)臨，而人工智能已經(jīng)從科幻逐步走入現(xiàn)實(shí)。從1956年人工智能這個(gè)概念被首次提出以來(lái)，人工智能的發(fā)展幾經(jīng)沉浮。隨著核心算法的突破、計(jì)算能力的迅速提高、以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，人工智能終于在21世紀(jì)的第二個(gè)十年里迎來(lái)質(zhì)的飛躍，成為全球矚目的科技焦點(diǎn)。自從2016年AIphaGo戰(zhàn)勝李世石之后，全球?qū)τ谌斯ぶ悄馨l(fā)展的興奮與擔(dān)憂(yōu)交織難分。

即使如此，世界各國(guó)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到人工智能是未來(lái)國(guó)家之間競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵賽場(chǎng)，因而紛紛開(kāi)始部署人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，以期占領(lǐng)新一輪科技革命的歷史高點(diǎn)。對(duì)于中國(guó)而言，人工智能的發(fā)展是一個(gè)歷史性的戰(zhàn)略機(jī)遇，對(duì)緩解未來(lái)人口老齡化壓力、應(yīng)對(duì)可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)至關(guān)重要。

本文從科技產(chǎn)出與人才投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市場(chǎng)應(yīng)用、發(fā)展戰(zhàn)略和政策環(huán)境等方面描繪中國(guó)人工智能的發(fā)展面貌。

科技產(chǎn)出與人才投入

1. 論文產(chǎn)出 : 中國(guó)人工智能論文總量和高被引論文數(shù)量都是世界第一。中國(guó)在人工智能領(lǐng)域論文的全球占比從 1997 年 4.26% 增長(zhǎng)至2017 年的 27.68%，遙遙領(lǐng)先其他國(guó)家。高校是人工智能論文產(chǎn)出的絕對(duì)主力，在全球論文產(chǎn)出百?gòu)?qiáng)機(jī)構(gòu)中，87家為高校。中國(guó)頂尖高校的人工智能論文產(chǎn)出在全球范圍內(nèi)都表現(xiàn)得十分出眾。不僅如此，中國(guó)的高被引論文呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并在 2013 年超過(guò)美國(guó)成為世界第一。但在全球企業(yè)論文產(chǎn)出排行中，中國(guó)只有國(guó)家電網(wǎng)公司的排名進(jìn)入全球前 20 位。從學(xué)科分布看，計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程和自動(dòng)控制系統(tǒng)是人工智能論文分布最多的學(xué)科。國(guó)際合作對(duì)人工智能論文產(chǎn)出的影響十分明顯，高水平論文里中國(guó)通過(guò)國(guó)際合作而發(fā)表的占比高達(dá) 42.64% 。

2. 專(zhuān)利申請(qǐng) : 中國(guó)專(zhuān)利數(shù)量略微領(lǐng)先于美國(guó)和日本，國(guó)家電網(wǎng)表現(xiàn)突出。中國(guó)已經(jīng)成為全球人工智能專(zhuān)利布局最多的國(guó)家，數(shù)量略微領(lǐng)先于美國(guó)和日本，而中美日三國(guó)占全球總體專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量的 74%。全球?qū)＠暾?qǐng)主要集中在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器人以及機(jī)器學(xué)習(xí)等細(xì)分方向。中國(guó)人工智能專(zhuān)利持有數(shù)量前 30 名的機(jī)構(gòu)中，科研院所與大學(xué)和企業(yè)的表現(xiàn)相當(dāng)，其技術(shù)發(fā)明數(shù)量占比分別為 52% 和48%。企業(yè)中的主要專(zhuān)利權(quán)人表現(xiàn)差異巨大，尤其是中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)近五年的人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，在國(guó)內(nèi)布局專(zhuān)利技術(shù)量遠(yuǎn)高于其他專(zhuān)利權(quán)人，而且在全球企業(yè)排名中位列第四。中國(guó)的專(zhuān)利技術(shù)集中在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)字信息傳輸?shù)阮I(lǐng)域，其中圖像處理分析的相關(guān)專(zhuān)利占總發(fā)明件數(shù)的 16%。電力工程也已成為中國(guó)人工智能專(zhuān)利布局的重要領(lǐng)域。

3. 人才投入 : 中國(guó)人工智能人才總量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至 2017 年，中國(guó)的人工智能人才擁有量達(dá)到 18232 人，占世界總量的 8.9%，僅次于美國(guó)(13.9% ) 。高校和科研機(jī)構(gòu)是人工智能人才的主要載體，清華大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)成為全球人工智能人才投入量最大的機(jī)構(gòu)。然而，按高 H 因子（又稱(chēng) H 指數(shù)，用于評(píng)價(jià)科學(xué)家的科研績(jī)效）衡量的中國(guó)杰出人才只有 977 人，不及美國(guó)的五分之一，排名世界第六。企業(yè)人才投入量相對(duì)較少，高強(qiáng)度人才投入的企業(yè)集中在美國(guó)，中國(guó)僅有華為一家企業(yè)進(jìn)入全球前 20。中國(guó)人工智能人才集中在東部和中部，但個(gè)別西部城市如西安和成都也表現(xiàn)十分突出。國(guó)際人工智能人才集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別等領(lǐng)域，而中國(guó)的人工智能人才研究領(lǐng)域則比較分散。

產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市場(chǎng)應(yīng)用

1. 企業(yè)規(guī)模 : 中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量為全球第二，北京是全球人工智能企業(yè)最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共監(jiān)測(cè)到人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá) 4925 家，其中美國(guó)人工智能企業(yè)數(shù) 2028 家，位列全球第一。中國(guó)( 不含港澳臺(tái)地區(qū) )人工智能企業(yè)總數(shù) 1011 家，位列全球第二，其后分別是英國(guó)、加拿大和印度（圖 1）：

從城市尺度看（圖 2），全球人工智能企業(yè)數(shù)量排名前 20 的城市中，美國(guó)占 9 個(gè)，中國(guó)占 4 個(gè)，加拿大占 3 個(gè)，英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)和以色列各占 1 個(gè)。其中，北京成為全球人工智能企業(yè)數(shù)量最多的城市，其次是舊金山和倫敦。上海、深圳和杭州的人工智能企業(yè)數(shù)量也進(jìn)入全球前 20。

從成立時(shí)間看（圖 3），中國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)的涌現(xiàn)集中在2012-2016 年，在 2015 年達(dá)到頂峰，新增初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量達(dá)到 228 家。從2016 年開(kāi)始，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的增速有所放緩。

中國(guó)人工智能企業(yè)的平均年齡為 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初創(chuàng)企業(yè)云集，企業(yè)平均年齡相較于全國(guó)平均水平更年輕，平均年齡在 5.5 年以下。山東和遼寧等地老牌工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化企業(yè)轉(zhuǎn)型較多，企業(yè)年齡相對(duì)較大。

人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語(yǔ)音類(lèi)技術(shù) ( 包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等 )、視覺(jué)類(lèi)技術(shù) ( 包括生物識(shí)別、圖像識(shí)別、視頻識(shí)別等 ) 和自然語(yǔ)言處理類(lèi)技術(shù) ( 包括機(jī)器翻譯、文本挖掘、情感分析等 )。將基礎(chǔ)硬件考慮在內(nèi)，國(guó)內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布如圖 4 所示。相比國(guó)外，中國(guó)人工智能企業(yè)的應(yīng)用技術(shù)更集中于視覺(jué)和語(yǔ)音，而基礎(chǔ)硬件占比偏小。

人工智能在行業(yè)應(yīng)用上包括智能機(jī)器人、智能駕駛、無(wú)人機(jī)、AR/VR、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務(wù)、各類(lèi)垂直領(lǐng)域應(yīng)用(本文中定義為“AI+")等。國(guó)內(nèi)外人工智能企業(yè)的行業(yè)應(yīng)用分布如圖 5 所示?？梢钥闯觯啾扔趪?guó)外，國(guó)內(nèi)企業(yè)更看重智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和智能駕駛等終端產(chǎn)品的市場(chǎng)，而國(guó)外企業(yè)更注重 AI在各類(lèi)垂直行業(yè)的應(yīng)用。

2. 風(fēng)險(xiǎn)投資 : 中國(guó)已成為全球人工智能投融資規(guī)模最大的國(guó)家。自 2013 年以來(lái)，全球和中國(guó)人工智能行業(yè)投融資規(guī)模都呈上漲趨勢(shì)（圖 6）。2017 年全球人工智能投融資總規(guī)模達(dá) 395 億美元，融資事件1208 筆，其中中國(guó)的投融資總額達(dá)到 277.1 億美元，融資事件 369 筆。中國(guó) AI 企業(yè)融資總額占全球融資總額的 70%，融資筆數(shù)達(dá) 31%。

根據(jù) 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融資數(shù)據(jù)，中國(guó)已在人工智能融資規(guī)模上超越美國(guó)成為全球最“吸金”國(guó)家，但是在投融資筆數(shù)上，美國(guó)仍然在全球處于領(lǐng)先地位。

發(fā)展戰(zhàn)略和政策環(huán)境

1. 國(guó)際比較 : 各國(guó)人工智能戰(zhàn)略與政策各有著重點(diǎn)。 2013年以來(lái)，美、德、英、法、日、中等國(guó)都紛紛出臺(tái)了人工智能戰(zhàn)略和政策。各國(guó)人工智能戰(zhàn)略各有側(cè)重，美國(guó)重視人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技領(lǐng)先和國(guó)家安全的影響 ; 歐盟國(guó)家關(guān)注人工智能帶來(lái)的安全、隱私、尊嚴(yán)等方面的倫理風(fēng)險(xiǎn) ; 日本希望人工智能推進(jìn)其超智能社會(huì)的建設(shè) ; 而中國(guó)人工智能政策聚焦于實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化，助力中國(guó)的制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。各國(guó)政策在研發(fā)重點(diǎn)和重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域也存在著較大差異。

2. 國(guó)家政策 : 從物聯(lián)網(wǎng)，到大數(shù)據(jù)，再到人工智能。從 2009 至今，中國(guó)人工智能政策的演變可以分為五個(gè)階段，其核心主題詞也不斷變化，體現(xiàn)了各階段發(fā)展重點(diǎn)的不同。

國(guó)家層面政策早期關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、信息安全、數(shù)據(jù)庫(kù)等基礎(chǔ)科研，中期關(guān)注大數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施，而 2017年后人工智能成為最核心的主題，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)也成為重要主題。綜合來(lái)看，中國(guó)人工智能政策主要關(guān)注以下六個(gè)方面 : 中國(guó)制造、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng) +、大數(shù)據(jù)、科技研發(fā)。

3. 地方政策 : 響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略，地方政策主題因地而異。地方政府積極響應(yīng)國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，其中，《中國(guó)制造 2025》處于人工智能政策應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的核心，在地方人工智能政策制定過(guò)程中發(fā)揮著綱領(lǐng)性的作用。通過(guò)政策發(fā)布數(shù)量來(lái)看，目前中國(guó)人工智能發(fā)展活躍的區(qū)域主要集中在京津冀、長(zhǎng)三角和粵港澳地區(qū)。各省的政策主題也大有不同，比如江蘇省關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域，廣東省關(guān)注制造和機(jī)器人等人工智能應(yīng)用，而福建省關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新平臺(tái)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)，各地政策與地方發(fā)展條件密切相關(guān)。

對(duì)社會(huì)的綜合影響

隨著人工智能的充分發(fā)展，勞動(dòng)生產(chǎn)率和生產(chǎn)力水平的提升，人們的生活體驗(yàn)將更加豐富多彩，將更多地將人們從體力勞動(dòng)乃至常規(guī)性的腦力勞動(dòng)中解放出來(lái)，更多地投入到創(chuàng)造性活動(dòng)當(dāng)中，使人類(lèi)自身與社會(huì)得到更充分的發(fā)展。當(dāng)前，人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)正不斷改變著零售、農(nóng)業(yè)、物流、教育、醫(yī)療、金融、商務(wù)等領(lǐng)域的發(fā)展模式，重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等各環(huán)節(jié)。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)顯示，在未來(lái)5 年內(nèi)，人工智能技術(shù)應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)，將極大提高這些行業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，具體提升的效率為教育行業(yè)82%、零售業(yè) 71%、制造業(yè) 64%、金融業(yè) 58%。

1. 人工智能對(duì)教育和就業(yè)的影響。發(fā)展人工智能的最終目的不是用來(lái)替代人類(lèi)，而是幫助人類(lèi)變得更加智慧，而教育將在這個(gè)過(guò)程中起到關(guān)鍵性作用。人工智能技術(shù)提升經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的產(chǎn)能，使得人們逐漸從機(jī)械的重復(fù)性的或危險(xiǎn)的勞動(dòng)中抽離出來(lái)，從而增加了思考、欣賞等閑暇時(shí)間，更專(zhuān)注于創(chuàng)新能力、思考能力、審美與想象力的潛能開(kāi)發(fā)與提升。

目前，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在以下幾方面 : 自適應(yīng) ( 個(gè)性化 ) 學(xué)習(xí)、虛擬導(dǎo)師、教育機(jī)器人、基于編程和機(jī)器人的科技教育、基于虛擬現(xiàn)實(shí) / 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景式教育。用適合自己的方式去學(xué)習(xí)，不僅效率會(huì)提高，而且會(huì)保持更長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)興趣。

在教育領(lǐng)域深度發(fā)展人工智能的意義并不是取代教師，而是協(xié)助教師使教學(xué)變得更加高效和有趣。另外，在人工智能技術(shù)所影響的教育體系中，對(duì)人才的信息輸入與輸出能力、自主學(xué)習(xí)能力等的要求驟然提高，創(chuàng)新能力的培養(yǎng)也成為重要方向。

隨著技術(shù)的發(fā)展逐步替代人類(lèi)從事大部分繁瑣重復(fù)的工作或體力勞動(dòng)，在給人們帶來(lái)福利的同時(shí)也帶來(lái)前所未有的挑戰(zhàn)。今天已經(jīng)有越來(lái)越多的人擔(dān)憂(yōu)是否自己的工作會(huì)被人工智能技術(shù)所取代，或者只能在人工智能所留下的“夾縫”中生存。有專(zhuān)家對(duì)中國(guó)的就業(yè)崗位被人工智能取代的概率進(jìn)行了估算，結(jié)果顯示，未來(lái) 20 年中，約占總就業(yè)人口 76% 的勞動(dòng)力會(huì)受到來(lái)自人工智能技術(shù)的沖擊，若只考慮非農(nóng)業(yè)人口，這一比例為 65 %。但同時(shí)，人工智能技術(shù)對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)也已有所顯現(xiàn)。調(diào)查顯示，中國(guó)科技公司目前人工智能團(tuán)隊(duì)規(guī)模平均擴(kuò)張 20%，而且這種需求還會(huì)增長(zhǎng)。另外國(guó)家工業(yè)和信息化部教育考試中心專(zhuān)家稱(chēng)，在未來(lái)幾年中國(guó)對(duì) AI 領(lǐng)域的人才需求可能增至 500 萬(wàn)。

可以判斷，在人工智能重塑產(chǎn)業(yè)格局和消費(fèi)需求的情境下，一部分工作崗位終將被歷史淘汰，但是也會(huì)伴隨著人工智能技術(shù)孵化出一系列新的崗位。另一方面，新型的人機(jī)關(guān)系正在構(gòu)建，非程序化的認(rèn)知類(lèi)工作會(huì)變得愈發(fā)難以替代，其對(duì)人的創(chuàng)新、思考與想象力提出更高的要求。

機(jī)械化和智能化塑造著新的就業(yè)格局，但也要警惕新格局下有可能發(fā)生的衍生問(wèn)題，比如由于失業(yè)率上升而引起的貧富差距和社會(huì)穩(wěn)定問(wèn)題。人工智能所帶來(lái)的“沖擊”是持續(xù)性的，對(duì)教育和就業(yè)的多重影響也是持續(xù)性的，因此也需要不斷積極探索與技術(shù)革命相匹配、相適應(yīng)的教育與就業(yè)機(jī)制。

2. 人工智能對(duì)隱私與安全的影響。今天，在許多生活消費(fèi)場(chǎng)景中，人們對(duì)個(gè)性化體驗(yàn)的需求不斷增加，個(gè)性化、場(chǎng)景化服務(wù)也逐漸成為人工智能驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的主要方向。服務(wù)供應(yīng)方在信息獲取社交化、時(shí)間碎片化的情境下，著力建立更靈活便捷的消費(fèi)場(chǎng)景，給人們帶來(lái)更加友好的用戶(hù)體驗(yàn)。與此同時(shí)，隨著語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和日趨成熟，企業(yè)可以通過(guò)分析客戶(hù)畫(huà)像真正理解客戶(hù)，精準(zhǔn)、差異化的服務(wù)使得客戶(hù)的被重視被滿(mǎn)足感進(jìn)一步增強(qiáng)。但是在蘊(yùn)藏著巨大商業(yè)價(jià)值的同時(shí)，也對(duì)現(xiàn)有法律秩序與公共安全構(gòu)成了一定的挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬性，使得個(gè)人數(shù)據(jù)更易于被收集與分享，極大地便利了身份信息編號(hào)、健康狀態(tài)、信用記錄、位置活動(dòng)蹤跡等信息的存儲(chǔ)、分析和交易過(guò)程，與此同時(shí)，人們卻很難追蹤個(gè)人數(shù)據(jù)隱私的泄露途徑與程度。例如，以人工智能技術(shù)為支撐的智慧醫(yī)療，病人的電子病例、私人數(shù)據(jù)歸屬權(quán)如何界定，醫(yī)院獲得及使用私人數(shù)據(jù)的權(quán)限界限如何規(guī)范。再比如人工智能技術(shù)生成作品的著作權(quán)問(wèn)題等。開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以確定監(jiān)管對(duì)象，也令法律的邊界變得越來(lái)越模糊。

人工智能的普遍使用使得“人機(jī)關(guān)系”發(fā)生了趨勢(shì)性的改變，人機(jī)頻繁互動(dòng)，可以說(shuō)已形成互為嵌入式的新型關(guān)系。時(shí)間與空間的界限被打破、虛擬與真實(shí)也被隨意切換，這種趨勢(shì)下的不可預(yù)測(cè)性與不可逆性很有可能會(huì)觸發(fā)一系列潛在風(fēng)險(xiǎn)。與人們?nèi)菀缀雎缘摹靶畔⑿孤丁辈煌?，人工智能技術(shù)也可能被少數(shù)別有用心的人有目的地用于欺詐等犯罪行為。如基于不當(dāng)手段獲取的個(gè)人信息形成“數(shù)據(jù)畫(huà)像”，并通過(guò)社交軟件等冒充熟人進(jìn)行詐騙。再比如，使用人工智能技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與模擬，生成包括圖像、視頻、音頻、生物特征在內(nèi)的信息，突破安防屏障。去年曾有報(bào)道，新款蘋(píng)果手機(jī)“刷臉”開(kāi)機(jī)功能被綠色即是這類(lèi)例子。而從潛在風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)、智能機(jī)器人等都存在遭到非法侵入與控制，造成財(cái)產(chǎn)損失或被用于犯罪目的的可能。

3.人工智能對(duì)社會(huì)公平的影響。隨著人工智能研發(fā)與應(yīng)用的突飛猛進(jìn)，一系列價(jià)值難題也正逐漸顯現(xiàn)在人們面前。目前還有大量不會(huì)上網(wǎng)、由于客觀條件無(wú)法使用互聯(lián)網(wǎng)及不愿觸碰互聯(lián)網(wǎng)的人群，已經(jīng)被定義為人工智能時(shí)代的“邊緣人”，而人工智能對(duì)人們的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技術(shù)越發(fā)達(dá)，信息鴻溝就越深，進(jìn)而演變?yōu)榉?wù)鴻溝、福利鴻溝，而在人工智能時(shí)代，“邊緣人”將越來(lái)越難享受到便捷的智能信息服務(wù)，也更不易獲得緊缺的服務(wù)資源。

本文轉(zhuǎn)自 中國(guó)經(jīng)濟(jì)報(bào)告 2018年第10期，作者：清華大學(xué)中國(guó)科技政策研究中心

三、淺談工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)布局機(jī)器視覺(jué)，智能生產(chǎn)即將邁向新領(lǐng)域

隨著近年來(lái)我國(guó)制造業(yè)自動(dòng)化改造的趨勢(shì)愈加明顯，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將機(jī)器視覺(jué)融入到自動(dòng)化生產(chǎn)線中。其實(shí)在眾多傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化品牌中，能夠提供專(zhuān)業(yè)視覺(jué)解決方案的廠家其實(shí)并不多。但是近年來(lái)，一大批傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)供應(yīng)商扎堆布局視覺(jué)產(chǎn)品，這背后隱藏的邏輯是什么？機(jī)器視覺(jué)又該如何完美應(yīng)用到自動(dòng)化生產(chǎn)流程中？

話說(shuō)這年頭的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，絕對(duì)可以算得上是工業(yè)領(lǐng)域的一大熱門(mén)，因?yàn)槭袌?chǎng)前景一片大好而被各界廣泛看好追捧，的確是件很自然的事情。不過(guò)，從產(chǎn)品和設(shè)備使用的角度看，我們更關(guān)注的或許是，將機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)化控制“兩個(gè)世界”的技術(shù)整合在一起，會(huì)在性能、成本以及應(yīng)用體驗(yàn)...等各方面給用戶(hù)帶來(lái)怎樣的影響和改變。

機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展并非單一的應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)使機(jī)器具有感知外界的眼睛，使機(jī)器具有與人類(lèi)相同的視覺(jué)功能，從而實(shí)現(xiàn)各種檢測(cè)，判斷，識(shí)別和測(cè)量功能。 現(xiàn)在機(jī)器視覺(jué)的軟硬件產(chǎn)品逐漸演變?yōu)楫a(chǎn)品生產(chǎn)和制造各階段的重要組成部分。因此，這對(duì)系統(tǒng)的集成提出了更高的要求。

很多自動(dòng)化公司需要集成的生產(chǎn)自動(dòng)化系統(tǒng)，需要集合機(jī)器視覺(jué)與多種工業(yè)生產(chǎn)器械共同協(xié)同運(yùn)作，比如工業(yè)機(jī)器人。它廣泛應(yīng)用于狀態(tài)監(jiān)測(cè)，成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等多領(lǐng)域。 隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器人與人之間的視覺(jué)差距正在逐漸縮小。視覺(jué)技術(shù)的成熟和發(fā)展使其在工業(yè)制造應(yīng)用中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

那么機(jī)器視覺(jué)又該如何完美應(yīng)用到自動(dòng)化生產(chǎn)流程中呢？

首先在集成機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，機(jī)器視覺(jué)僅僅是作為設(shè)備控制的一個(gè)應(yīng)用模塊，被整合到生產(chǎn)線設(shè)備的控制系統(tǒng)中。用戶(hù)無(wú)需再考慮系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互和界面切換，僅使用一套自動(dòng)化控制系統(tǒng)，即可以完成對(duì)各類(lèi)應(yīng)用參數(shù)的設(shè)置和調(diào)整。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用將因此而被極大簡(jiǎn)化，設(shè)備的總體成本也會(huì)得到顯著的優(yōu)化。

貌似這樣說(shuō)還是太過(guò)于抽象了。接下來(lái)，讓我們看幾個(gè)在機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用過(guò)程中可能出現(xiàn)的場(chǎng)景。

首先，若要將產(chǎn)品圖像信息（如產(chǎn)品標(biāo)識(shí)、條碼/二維碼、品質(zhì)瑕疵...等）快速呈現(xiàn)到產(chǎn)線和管理系統(tǒng)的屏幕上，如：操作員終端、工廠大屏幕、中控室...等，在集成機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中將變得極為簡(jiǎn)單，很可能也就是點(diǎn)幾下鼠標(biāo)的事情。

其次，在集成機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，將更容易實(shí)現(xiàn)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)中的物體的精準(zhǔn)圖像捕捉，無(wú)需再在相機(jī)上接入編碼器，直接使用由高速傳感器觸發(fā)獲取的輸送線位置，就可以完成對(duì)相機(jī)快門(mén)的實(shí)時(shí)控制。

而如果要在識(shí)別出產(chǎn)品瑕疵后進(jìn)一步對(duì)其做出準(zhǔn)確的剔廢動(dòng)作，目測(cè)用幾條運(yùn)控指令就完全可以搞定了。

再比如，若要對(duì)產(chǎn)線上的每個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行雙重甚至多次圖像識(shí)別，例如：需要同時(shí)記錄產(chǎn)品條碼、標(biāo)簽和外觀，傳統(tǒng)的做法需要為相鄰的幾臺(tái)相機(jī)各接入一支光電觸發(fā)傳感器和編碼器。

但如果使用集成機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，就只需將一個(gè)光電輸入信號(hào)、多臺(tái)視覺(jué)相機(jī)和輸送帶編碼器通過(guò)運(yùn)控總線接入同一個(gè)設(shè)備控制系統(tǒng)，并基于輸送帶上的產(chǎn)品位置完成對(duì)相機(jī)快門(mén)動(dòng)作的精準(zhǔn)觸發(fā)，硬件連接和軟件邏輯都將因此變得非常簡(jiǎn)單。

另外，對(duì)于那些需要使用視覺(jué)技術(shù)輔助機(jī)器人操作的設(shè)備應(yīng)用，使用集成機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將可以把產(chǎn)品圖像識(shí)別和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制整合到同一個(gè)時(shí)間軸和空間坐標(biāo)系中，從而省去兩套系統(tǒng)之間大量繁瑣的位置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作。

在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中，根據(jù)不同的產(chǎn)品/背景組合，適當(dāng)?shù)恼{(diào)整相機(jī)鏡頭和光源的參數(shù)設(shè)置（如：對(duì)焦、顏色...等），對(duì)于畫(huà)面捕捉的質(zhì)量和圖像識(shí)別的性能也是極為重要的。如果將視覺(jué)技術(shù)集成、整合到設(shè)備控制系統(tǒng)中，那么用戶(hù)僅通過(guò)在控制軟件中編寫(xiě)的程序邏輯，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些分散在設(shè)備各處的視覺(jué)元件的自動(dòng)設(shè)置和靈活調(diào)整，而無(wú)需再在現(xiàn)場(chǎng)逐一手動(dòng)操作。這將極大的簡(jiǎn)化設(shè)備調(diào)試和運(yùn)維的流程。

不難看出，若要將機(jī)器視覺(jué)整合到設(shè)備控制系統(tǒng)中，除了需要有一套集成視覺(jué)功能的設(shè)備控制器和系統(tǒng)軟件，統(tǒng)一的現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)路也是必不可少的；并且，為了能夠?qū)崿F(xiàn)上述諸多基于視覺(jué)檢測(cè)的高動(dòng)態(tài)運(yùn)控功能，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還必須具備足夠的實(shí)時(shí)確定性，以確保系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)各組件之間及時(shí)同步。

中國(guó)智能制造2025與機(jī)器視覺(jué)將密不可分。未來(lái)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)必將成為工業(yè)自動(dòng)化和智能的核心之一。要實(shí)現(xiàn)人機(jī)視覺(jué)在機(jī)器人上的延伸，必須要滿(mǎn)足自動(dòng)化程度高，效率高，精度高，適應(yīng)性差的條件，在工業(yè)自動(dòng)化過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

廣東全帝 科技 有限公司是一家專(zhuān)注于機(jī)器視覺(jué)核心算法研究，視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，CCD光學(xué)檢測(cè)設(shè)備，機(jī)器視覺(jué)定位檢測(cè)，非標(biāo)自動(dòng)化設(shè)備，視覺(jué)方案定制和研發(fā)與一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前自主研發(fā)針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)制造企業(yè)的Smartmake視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，已在電子、包裝、印刷、化工、食品、塑膠、紡織等行業(yè)得到成功的應(yīng)用與廣泛好評(píng)。各級(jí)生產(chǎn)企業(yè)通過(guò)對(duì)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，在實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，還可以大幅節(jié)約人工成本，是制造業(yè)在面向工業(yè)4.0時(shí)代的最佳選擇。目前在全國(guó)范圍內(nèi)誠(chéng)招代理，感興趣的朋友可以在下方評(píng)論留言哦！

四、學(xué)習(xí)人工智能有哪些就業(yè)方向？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場(chǎng)景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類(lèi)方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過(guò)關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類(lèi)的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。

知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方面有很大的優(yōu)勢(shì)，已成為業(yè)界的熱門(mén)工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問(wèn)題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問(wèn)答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的翻譯過(guò)程。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z(yǔ)等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語(yǔ)境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語(yǔ)義理解

語(yǔ)義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問(wèn)題的過(guò)程。語(yǔ)義理解更注重于對(duì)上下文的理解以及對(duì)答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語(yǔ)義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語(yǔ)義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問(wèn)答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問(wèn)答與對(duì)話系統(tǒng)的精度。

問(wèn)答系統(tǒng)

問(wèn)答系統(tǒng)分為開(kāi)放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類(lèi)一樣用自然語(yǔ)言與人交流的技術(shù)。人們可以向問(wèn)答系統(tǒng)提交用自然語(yǔ)言表達(dá)的問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問(wèn)答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問(wèn)答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

自然語(yǔ)言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用和語(yǔ)音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)義和語(yǔ)法導(dǎo)致未知語(yǔ)言現(xiàn)象的不可預(yù)測(cè)性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象;

四是語(yǔ)義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型描述，語(yǔ)義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是使用計(jì)算機(jī)模仿人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類(lèi)似人類(lèi)提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從視覺(jué)信號(hào)中提取并處理信息。近來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺(jué)、動(dòng)態(tài)視覺(jué)和視頻編解碼五大類(lèi)。

目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在解決某些問(wèn)題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過(guò)人類(lèi)，而在某些問(wèn)題上卻無(wú)法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的開(kāi)發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過(guò)傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說(shuō)話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過(guò)程采用與注冊(cè)過(guò)程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)別人身份的過(guò)程，是一對(duì)多的問(wèn)題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過(guò)程，是一對(duì)一的問(wèn)題。

生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過(guò)程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽(tīng)技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶(hù)借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過(guò)顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺(jué)交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專(zhuān)用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類(lèi)的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語(yǔ)義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶(hù)的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開(kāi)放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類(lèi)習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問(wèn)題?？傮w來(lái)說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無(wú)縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)

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