最新的AI技術(shù)（ai技術(shù)最新情況）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于最新的AI技術(shù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能的發(fā)展前景如何

• 2、人工智能的發(fā)展趨勢是什么呢？

• 3、新概念英語智慧版是舊版么還是新版

• 4、ai圖片無限擴展原理

一、人工智能的發(fā)展前景如何

——————人工智能的好處在于能夠讓生產(chǎn)效率更高、提供更好的醫(yī)療服務(wù)以及讓人們的生活更加便捷。

 🛫🛫生產(chǎn)效率更好

🛫這個非常容易理解，一旦人工智能機器廣泛應(yīng)用于工廠和集體農(nóng)田中，必然會提高生產(chǎn)效率。人工智能不會覺得累，這就不用休息，能夠一天24小時干活，沒電沒能源了，就可以換另一批人工智能機器上崗。這樣，我們?nèi)祟惖漠a(chǎn)出就會大大增加，不用憂愁吃不飽，穿不暖了。

🛫或許有人擔心人工智能會讓很多人失業(yè)，尤其是對于工人和服務(wù)業(yè)人員來說，但其實，圍繞人工智能的產(chǎn)業(yè)同樣需要人力資源，如人工智能機器的生產(chǎn)、維護、法律糾紛等等，這些都是新型的就業(yè)崗位。

🏣🏣提供更好的醫(yī)療服務(wù)

🏣前不久，一臺利用華為5G技術(shù)實現(xiàn)的幾千公里遠程手術(shù)順利完成，由華中科大同濟醫(yī)學院的主任醫(yī)師完成，這就是人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的優(yōu)勢。它可以幫助特殊病人，偏遠山區(qū)的病人，利用人工智能技術(shù)，實現(xiàn)遠程線上手術(shù)，在一定程度上緩解了區(qū)域醫(yī)療發(fā)展不平衡的問題。

🏣再者，人工智能能夠提供更加充足的數(shù)據(jù)庫，能夠儲存更多的病例數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)生診斷治療。除此之外，在檢驗看片的技術(shù)上，人工智能也能快速學習，一天的功夫，它能夠看完上萬張片子，達到主任醫(yī)師的檢驗水平。

🚗🚗人們的生活更加便捷

🚗如今的物流就是利用了人工智能技術(shù)，點對點對接，上午點的單子，下午就能送達，物聯(lián)網(wǎng)在我們?nèi)债a(chǎn)生活中隨處可見。

🚗另外，人工智能機器人也可以幫我們送快遞，它有清晰的導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠準確快速地把快遞送到我們手上，不少高校已經(jīng)引進了這種機器人。

🚘🛵綜上所述，人工智能在生產(chǎn)效率上，在醫(yī)療服務(wù)上都給我們帶來了諸多好處，同時讓我們的生活越來越便捷，或許它會引領(lǐng)世界第四次工業(yè)革命！

二、人工智能的發(fā)展趨勢是什么呢？

人工智能行業(yè)主要上市公司：目前國內(nèi)人工智能行業(yè)的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數(shù)據(jù)：人工智能技術(shù)層重點分類,計算機視覺發(fā)展歷程,計算機視覺市場規(guī)模,語音識別發(fā)展歷程,語音識別市場規(guī)模

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上，面向細分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)。中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù)生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴展較為容易。

該層面包括算法理論(機器學習)、平臺框架和應(yīng)用技術(shù)(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術(shù)層圍統(tǒng)垂直領(lǐng)城重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領(lǐng)城技術(shù)成熟，國內(nèi)頭部企業(yè)脫顆而出，競爭優(yōu)勢明顯。

2、計算機視覺發(fā)展歷經(jīng)三大理念，規(guī)模突破400億元

1982年馬爾(David

Marr)《視覺》(Marr，1982)一書的問世，標志著計算機視覺成為了一門獨立學科。計算機視覺的研究內(nèi)容，大體可以分為物體視覺(object

vision)和空間視覺(spatial

vision)二大部分。物體視覺在于對物體進行精細分類和鑒別，而空間視覺在于確定物體的位置和形狀，為“動作(action)”服務(wù)。正像著名的認知心理學家JJ.Gibson所言，視覺的主要功能在于“適應(yīng)外界環(huán)境，控制自身運動”。適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身運動，是生物生存的需求，這些功能的實現(xiàn)需要靠物體視覺和空間視覺協(xié)調(diào)完成。

計算機視覺近40年的發(fā)展中，盡管人們提出了大量的理論和方法，但總體上說，計算機視覺經(jīng)歷了三個主要歷程。即：馬爾計算視覺、多視幾何與分層三維重建和基于學習的視覺。

國際市場研究機構(gòu)Research And Markets發(fā)布的最新報告顯示，2019年全球計算機視覺市場規(guī)模為46.433億美元，預(yù)計到2027年將達到950.805億美元，從2020年到2027年，預(yù)計年復(fù)合增長率為46.9%。

3、語音識別發(fā)展科追溯到1956年

語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代。在1952年，AT&T貝爾研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個語音識別系統(tǒng)Audry系統(tǒng)，可以識別10個英文數(shù)字發(fā)音。這個系統(tǒng)識別的是一個人說出的孤立數(shù)字，并且很大程度上依賴于每個數(shù)字中的元音的共振峰的測量。1956年，在RCA實驗室，Olson和Belar研制了可以識別一個說話人的10個單音節(jié)的系統(tǒng)，它同樣依賴于元音帶的譜的測量。到21世紀之后，深度學習技術(shù)極大的促進了語音識別技術(shù)的進步，識別精度大大提高，應(yīng)用得到廣泛發(fā)展。

目前，語音識別技術(shù)已逐漸被應(yīng)用于工業(yè)、通信、商務(wù)、家電、醫(yī)療、汽車電子以及家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域。例如，現(xiàn)今流行的手機語音助手，就是將語音識別技術(shù)應(yīng)用到智能手機中，能夠?qū)崿F(xiàn)人與手機的智能對話功能。其中包括美國蘋果公司的Siri語音助手，智能360語音助手，百度語音助手等。

隨著語音技術(shù)和自然語言理解技術(shù)的快速進步，AI語音語義技術(shù)已在智能翻譯、智能醫(yī)療、智能汽車、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)語音審核等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)場景應(yīng)用。

疫情之后不僅是工業(yè)領(lǐng)域，政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的語音機器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語音機器人也將有較高的市場增長空間。另外，NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展，一定程度上也將重塑AI應(yīng)用場景。

2018年，全球智能語音市場仍呈現(xiàn)快速增長趨勢，市場規(guī)模為142.1億美元，根據(jù)預(yù)測到2024年全球智能語音市場規(guī)模將達到215億美元，其中智慧醫(yī)療健康、智慧金融以及各類智能終端智能語音技術(shù)需求將成為主要的驅(qū)動因素。

4、美國AI高層次學者數(shù)量大幅領(lǐng)先

AI高層次學者是指入選AI

2000榜單的2000位人才，由于存在同一學者入選不同領(lǐng)域的現(xiàn)象，經(jīng)過去重處理后，AI高層次學者共計1833位。從國家角度看AI高層次學者分布，美國A1高層次學者的數(shù)量最多，有1244人次，占比62.2%，超過總?cè)藬?shù)的一半以上，且是第二位國家數(shù)量的6倍以上。中國排在美國之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德國位列第三，是歐洲學者數(shù)量最多的國家;其余國家的學者數(shù)量均在100人次以下。

以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

三、新概念英語智慧版是舊版么還是新版

新概念英語智慧版是新版，是新概念英語官方推出的新一代英語學習系統(tǒng)，采用多媒體形式，擁有英語聽說讀寫的全面教學體系，全面提高學習者的英語聽力、口語、詞匯、語法和寫作能力。新概念英語智慧版具有語音識別、文本翻譯、語音輸入、語音合成、語音識別等功能，能夠幫助學習者快速掌握英語知識，提高英語水平，促進英語學習效率。

四、ai圖片無限擴展原理

ai圖片無限擴展原理是使用最新人工智能深度學習技術(shù)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。會將噪點和鋸齒的部分進行補充，實現(xiàn)圖片的無損放大。根據(jù)查詢公開相關(guān)信息得知，矢量圖都是有路徑的，就像一個盆里放水一樣，不論盆大小水的密度不變，故可以無限放大。計算機圖像處理和計算機圖形學中，圖像縮放是指對數(shù)字圖像的大小進行調(diào)整的過程。圖像縮放是一種非平凡的過程，需要在處理效率以及結(jié)果的平滑度和清晰度上做一個權(quán)衡，而在多數(shù)字圖片進行常規(guī)的放大時放大后的圖片將出現(xiàn)色塊，即發(fā)生失真現(xiàn)象，達不到人們想要的效果。

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