현재 인공지능은 어떤 분야에 주력하고 있나요?

현재 인공지능은 7가지 주요 영역, 즉 1. 가구 및 가전제품 2. 무인 편의점, 스마트 물류 정보 시스템, 승객 흐름 통계 등 소매 판매에 중점을 두고 있습니다. 4. 진단 및 치료 5. 교육 7. 보안

이 문서의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

현재 인공지능이 중점을 두고 있는 분야는 7가지입니다

1.가구

스마트 가전의 핵심은 스마트 제품, 시스템 소프트웨어, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 하는 응용 시나리오 클라우드 컴퓨팅 기술입니다. 상세한 가구 생태 사슬의 완전한 세트가 형성됩니다. 사용자는 원격으로 기기를 조작하고, 기기 간 데이터를 공유하고, 자가 학습 등을 수행할 수 있어 집안 환경의 안전성, 절전, 편의성 등을 전반적으로 향상시킬 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 음성 인식 기술의 변화로 스마트 스피커가 발발 지점이 되었다는 점은 언급할 가치가 있습니다. Redmi, Taobao, Rokid와 같은 회사는 주택 건축자재 시장을 개척할 뿐만 아니라 향후 수많은 스마트 가전제품에 대한 고객 습관을 형성하는 자체 스마트 스피커 출시를 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 현재 주택 건축자재 시장은 복잡한 유형의 스마트 홈 제품을 보유하고 있습니다. 이러한 제품을 어떻게 연결하고 안정적인 스마트 가전 제품 비즈니스 환경을 조성할 것인지가 이 제조 산업의 다음 단계의 초점입니다.

2. 소매

무인 편의점, 스마트 물류 시스템, 무인 창고/무인 차량 등이 모두 인기 있는 분야입니다. Suning.com이 독자적으로 개발한 무인 창고는 협업과 조정을 위해 다수의 자동화된 물류 로봇을 사용합니다. 가상 현실 기술, 심층 신경망, 자동 이미지 식별, 빅 데이터 애플리케이션 및 기타 기술을 사용하여 산업용 로봇이 독립적인 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 판단과 행동을 수행하고, 다양하고 복잡한 업무를 수행하며, 상품 분류, 운송, 보관 단계에서 지능을 유지합니다. Tupu Technology는 승객 흐름 통계에 인공지능을 적용합니다. 얼굴 인식 승객 흐름 통계 기능을 기반으로 매장은 성별, 연령, 표정, 신규 및 기존 소비자, 체류 기간 측면에서 매장을 방문한 고객의 초상화를 생성할 수 있습니다. 등을 통해 사업 전략 조정을 위해 실제 매장 방문 매칭 관점에서 전환율 향상을 위한 매장 관리 지원을 위한 데이터 기반을 제공합니다.

3. 도로 네트워크

지능형 교통 시스템은 교통 시스템에서 통신, 정보 및 제어 시스템을 모듈 방식으로 사용하는 소재입니다. ITS가 가장 많이 활용되는 지역은 한국이며, 영국, 유럽, 기타 지역이 그 뒤를 잇고 있습니다. 현재 중국의 ITS 적용은 주로 도로 네트워크의 차량 수와 주행 속도를 수집하고 분석하는 데 중점을 두고 있으며 도로 네트워크를 모니터링하고 파견하여 교통 용량을 효과적으로 개선하고 도로 관리를 단순화하며 교통 혼잡을 줄일 수 있습니다. , 등.

4. 진단 및 치료

현재 수직 산업의 이미지 컴퓨팅 및 자연어 이해 기술은 기본적으로 의료기기 산업의 요구를 충족할 수 있으며 자동화된 의료 서비스를 제공하는 등 많은 기술 서비스 제공업체가 시장에 등장했습니다. 영상기술 전문기업인 더상윤싱(Deshang Yunxing), 가상현실 세포식별 의료진단 기기를 개발하는 지후이신커(Zhihui Xinke), 자동화된 보조진단 서비스 플랫폼을 제공하는 루오수이진단(Ruoshui Diagnostics), 진단 및 치료 데이터를 분석하고 처리하는 이통환위(Yitong Huanyu) 등이 있다. 스마트 의료는 보조 진단 및 치료, 질병 분석, 진단 및 치료 영상 기반 진단, 약물 설계 및 계획에 중요한 기능을 확립했지만 의료 영상 데이터 및 전자 의료로 인해 회사와 진료소 간의 협력이 명확하지 않습니다. 기록은 각 진료소에서 판매되지 않습니다. 어려움으로 인해 기술 혁신과 디지털 공급과 수요 간의 불일치가 발생했습니다.

5. 교육

iFlytek 및 Yixue Education과 같은 회사는 오랫동안 교육 분야에서 가상 현실 기술의 적용을 탐색하기 시작했습니다. 이미지 인식을 통해 장비를 사용하여 시험지를 채점하고, 음성 인식을 통해 문제를 식별 및 해결할 수 있으며, 발음을 교정하고 개선할 수 있으며, 인간-컴퓨터 상호 작용을 사용하여 온라인 질문에 답할 수 있습니다. AI와 교육의 통합은 교사의 불균형한 분포와 교육훈련 산업의 높은 비용 등의 문제를 어느 정도 개선할 수 있고 도구 측면에서 교사와 학생에게 보다 효율적인 교수 방법을 제공할 수 있지만 아직은 그렇지 않습니다. 성의 위험성을 가르치는 내용에 더 실질적인 효과를 가져옵니다.

6. 화물

물류 회사는 자동화된 검색, 문제 계획, 컴퓨터 비전 및 서비스 로봇과 같은 기술을 사용하여 운송, 창고, 배송 및 하역 분야에서 지능적인 전환을 수행했으며 기본적으로 사람이 사용하지 않도록 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅은 상품 배송 계획을 자동화하고, 장비 및 화물 공급 및 수요 균형을 개선하고, 수요 매칭, 화물 자원 등을 개선하는 데 사용됩니다. 이 단계에서 물류회사의 인력 대부분은 '인터넷 플러스' 배송 단계에 위치해 있다. Suning.com, Suning, Lainiao는 시장 기회를 잡기 위해 무인 차량과 무인 항공기 개발에 서두르고 있다.

7. 보안

최근 몇 년 동안 우리나라의 감시 및 보안 제조 산업은 급격한 변화를 겪었으며 공공 및 개인 상황에 설치된 감시 카메라의 수가 계속해서 증가하고 있습니다. . 게다가 일부 주요 도시에서는 비디오 감시가 이미 완전한 범위를 유지하고 있습니다. 그러나 해외의 관점에서 볼 때 중국의 감시 및 보안 산업은 여전히 ​​성공할 여지가 많습니다.

지금까지 감시 및 보안 제조 산업의 변혁은 아날로그 모니터, 디지털 감시, 인터넷 초선명, 영상 감시 시스템 시대라는 네 가지 변혁 단계를 거쳤습니다. 모든 제조 혁신은 컴퓨팅 방법, 칩 및 구성 요소의 기술 혁신과 그에 따른 이익 증가로 인해 발생합니다. 따라서 산업 발전의 전후방에서의 기술 혁신과 비용 관리는 보안 모니터링 시스템의 기능을 향상하고 제조 생산량을 늘리는 데 중요해졌으며, 제조 산업의 녹색 발전을 위한 중요한 기반이 되었습니다.

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