1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
AI是什么？
随着人工智能技术的不断发展，AI诈骗也日益猖獗。为了防范AI诈骗，我们可以采取以下措施：
提高安全意识：了解常见的AI诈骗手法，增强对诈骗信息的辨别能力。
验证身份：当接收到来自陌生人或机构的请求或提醒时，要注意核实发件人或拨打方的身份。可以回拨或查询官方信息以验证对方身份。
保护个人信息：不要随意透露个人信息，特别是敏感信息，如银行账号、密码、身份证号等。谨慎使用公共网络和设备，避免泄露个人信息。
使用安全软件：安装可靠的防病毒软件和防火墙，确保软件版本及时更新，以防范恶意软件入侵。
设置强密码：使用不易猜测的强密码，并定期更新。避免使用相同的密码用于不同的账户。
保持警惕：对于网络上的不寻常请求、链接或附件要保持警惕。遇到可疑信息时，不要轻易点击或下载。
保持系统和软件更新：确保操作系统、浏览器和其他软件保持最新状态，以修复可能的安全漏洞。
及时报警：如果怀疑自己成为了诈骗受害者，应立即联系相关部门或机构寻求帮助，并向警方报案。
关注官方通知：关注银行、政府部门等相关机构的官方通知，了解最新的诈骗手法和防范措施。
培训和教育：对于企业和组织来说，定期开展网络安全培训和教育，提高员工对AI诈骗的防范意识。
通过以上措施，我们可以有效提高自己的防范能力，避免成为AI诈骗的受害者。网络安全事关重大，我们每个人都需要时刻保持警惕，共同防范网络诈骗。
微课课堂｜王斌：智能家居集成商如何应对AI技术发展与趋势？
AI 是人工智能（Artificial Intelligence）的缩写。它是一门研究和开发的领域，目标是创造能够执行通常需要人类智慧的任务的计算机系统或程序。AI 致力于模拟和模仿人类的智能行为，使计算机能够在各种复杂环境中独立地工作和解决问题。
AI 的应用范围非常广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人技术等。AI 已经在许多行业产生了巨大的影响，如医疗、金融、交通、教育和娱乐等。
人工智能未来的发展前景怎么样？
王斌博士，CSHIA智能家居技术研究院院长
人工智能技术是当前的热点，也是我们国家的战略。事实上，人工智能已经热了很多年了。人工智能源于上世纪60年代，美国的一帮学者，开了一个会议，想用计算机来模拟人的智能，开创了人工智能发展的一个先河。在研究初期，人工智能被寄予很多希望，这些学者们兴奋无比，各个学派都投入了大量的人力物力。实际上，研究的结果并没有大家想象中的那么好。
人工智能的发展史
我们知道人工智能技术要发展，依赖于计算机技术的进步。在上世纪70年代到80年代的时候，个人计算机还有大型计算机开始发展，计算机的存储技术和运算速度，有显著的提高。尤其是随着集成电路不断的发展，带动了整个计算机行业快速的技术进步。有这样的硬件支撑，人工智能技术在上世纪80年代的时候，又有了一次大的飞跃，主要来源于计算机的存储能力和计算机的计算能力。
当时，科学家的思路是想把某个领域的知识全部存起来，存到硬盘上或者电子介质上。问题是如何利用计算机的快速计算能力，才能快速搜索到问题的解决方法？这个东西，当时取名叫做专家系统。专家系统被期待为在某个领域，无所不知，具有丰富知识的设备。所以专家系统火了一阵子。当时我们国家研究出了很多专家系统，比如说天气预报的专家系统，还有渔业，海洋，林业等各方面的专家系统。这些系统跟当时的计算能力是相匹配的。但是我们再反过头来看，这些系统的应用，并不像想象中那么好。
所以在上世纪80年代，人工智能就火不起来了，因为大家发现投入产出比和解决实际问题的能力太低。所以曾经有一段时间，人工智能研究专家都被视为骗取科研经费的。有一段时间，行业里面都在调侃，人工智能研究的唯一作用，就是让很多博士发表论文而已，对国民经济的贡献很少。
时间轴调到本世纪初，随着互联网技术的发展和计算机能力的提高，另外还有很多新的个人工智能理论的不断出现，使得人工智能解决实际问题的能力大幅提高。这里不得不提到一个比较有代表性的事件，Alphago和围棋选手柯洁的比赛，最后人工智能战胜了人类。Alphago所涉及的深度学习技术之一——深度神经网络（Deep Neural Networks），在AlphaGo中有两个强大的深度神经网络：策略网络（Policy networks）用于选择下一步棋的走法，评估函数（Value networks）用于评估棋盘的全局形势。AlphaGo是人工智能技术的漂亮应用，与其说机器战胜了人类，不如说人类的智慧战胜了自己。目前在语音识别，计算机视觉，生物信息学，自然语言处理，推荐系统，机器人等诸多方面，人工智能都有着广泛的应用。
到今天为止，人工智能能够热起来，主要不在于技术本身，而在于其产生的 社会 影响力。目人工智能在很多岗位上逐渐取代人的一部分功能，也引发了一些革命。比如说大家现在经常接到一些机器人电话，自动与客户语音交互。还有我们看到的一些新闻稿件，都是人工智能撰写的，代替了很多编辑的工作。所以在智能家居领域引入人工智能，不是一个营销噱头，是对智能家居的发展有实实在在的推进作用。
人工智能在智能家居领域究竟能起到什么作用？
语音识别技术方面，自从2016年CSHIA与科大讯飞合作做语音库，基于语音识别的机器人开始在国内火了，紧接着是智能音箱。如今智能家居系统操作，不再依赖于面板和APP，只需要一个指令如开灯关灯。若加入语义后，只需要涉及到关键词，它就会自动匹配功能。现在这种机器人和语音音箱产品，在市面上已经很多。
图像方面，涉及到的产品用的最多的就是人脸识别。尤其在智能家居领域，现在也有个别企业把人脸识别和智能门锁结合起来，在智能社区领域，人脸识别和可视对讲、道闸系统结合起来等等，如今已经有了非常广泛的应用。
数据方面，比如说 健康 数据。通过传感器对一些数据进行采集，采集完了以后把它送到人工智能系统当中进行判断，对某种疾病的信息诊断和管理。这现在在很多社区的智能家居的案例当中，也有零星的应用。
这些是目前在智能家居领域当中已经用了的一些人工智能技术。那未来的话，人工智能技术到底该如何去帮助人们更好的生活呢？我想可能不仅是从技术方面去驱动，另外一个层面是需要从需求方即人真正的痛点问题，去做人工智能技术的规划。比如CSHIA最近在做基于养老社区的小组，我们确定了人工智能在养老方面的应用，以及要解决的痛点问题。
一是老年人的生理补偿问题，因为老年人的视觉、听觉和触觉都已退化，通过传感、图像和语音功能，使老年人的视力和听力年轻人一样好；
二是老年人的心理慰籍问题。目前我们主要是从以下几个方面讨论：
1老年人的陪伴，人老后总是喜欢回忆当年，而年轻人又不想听，机器人可与他们进行交流，实现他们的分享愿望。
2老年人和子女、老同事、朋友可方便得进行快捷视频通话，运用人工智能技术去建立起有效连接。
3 健康 管理。大家都知道，老年人身体正逐渐走下坡路，那怎么样去管理可使得身体衰老得更延缓一些呢？解决方案包括提醒吃药，生理指标监测， 健康 生活管理等等。所以人工智能从这几个方面去贴近养老社区，是能够解决老年人的痛点问题的。
人工智能不仅在养老领域应用，还可拓展到儿童领域，与儿童的需求结合起来。所以人工智能技术一定是跟具体的应用场景和痛点结合起来，去解决实际问题，并且在这些痛点和需求层面会衍生很多产品、硬件与智能家居系统结合起来，形成产品联动，甚至是系统解决方案。
智能家居集成商如何应对在人工智能发展？
集成商往往会担心，人工智能技术出了很多新的产品，和以前做的产品不一样，不太会集成了，形成了一定的门槛。其实大家不必太担心，因为越是智能化的东西，操作越是便捷。它会像手机和很多入户到家的消费电子产品一样，会能够很好的融入到智能家居系统当中来。
人工智能的发展会使整个智能家居行业产生一些变化，主要集中在市场营销方式上。智能家居市场目前主要是别墅、房产、酒店和工装。但随着人工智能技术的发展，会催生普通消费者的消费升级。当这一人群扩大的时候，怎么面向这些普通的老百姓和消费者来进行新产品推广和使用安装成了新的问题。
于是，市场上将衍生出新的营销和销售策略，如新零售。新零售将会使集成商从个性化的定制者会变成智能家居服务商。业务范围将大大的提高，也将推动智能家居的发展。但未来市场怎么变化？未来产品形态怎么变化？还需要后边进一步验证。总之，智能家居的发展由新技术不断推进，无论是消费者也好，还是集成商、设备商都会从中获利，得到我们想要的东西。
智能家居集成商如何应对新技术应用与落地，更多精彩观点与知识分享，请关注 8月14-16日，上海交通大学，2019 CSHIA智能家居集成服务创业营·上海站！
人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251HK)、心玮医疗(06609HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造35万亿至58万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到398亿元，B轮之前的投资额占706%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
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