人工智能 pdf(人工智能技术应用学什么)

 

概览摘要

人工智能（AI）技术，指利用计算机程序使人造机器呈现类人类智能的技术。基于实现功能，人工智能技术可分为训练层、感知层及认知层，分别模拟人类学习能力、信息获取能力及逻辑推演能力。由于工业细分行业数量较多，且同行业内工艺、生产线、产品的差异性较高，基于海量样本实现的深度学习技术难以在工业领域实现落地。中国工业领域AI渗透率较低，AI技术应用规模较小。2020年，中国智能制造行业市场规模预计将达到2.7万亿元，同比增长12.6%。

GPU芯片市场地位稳固，ASIC芯片未来市场需求空间充足

互联网小常识：Cisco PIX 525型防火墙的访问模式：非特权模式（几乎什么都做不了），特权模式（基本信息配置和大部分信息的查看），配置模式（大部分信息的配置），监视模式（系统影像更新、口令恢复等。）

GPU凭借较强的应用通用性、较强的处理能力及较低的量产成本等优势，成为部署于数据中心的AI算法训练处理器主流选择。从短期来看，GPU产品在数据中心领域中的地位较为稳固，市场需求预计将稳定增长。具备目前最强处理能力及最低量产成本的ASIC将成为端侧AI芯片解决方案的主流选择。从短期来看，ASIC产品持续升级将进一步降低芯片单颗成本，促进ASIC规模化应用落地，推动ASIC市场需求进一步释放。

消费、政务及金融领域AI行业发展推动工业领域AI算法实现创新突破

消费、金融及政务领域AI应用的快速拓展，助力AI算法开发平台行业发展进入快车道。从短期来看，工业领域样本量的匮乏导致AI技术难以快速实现应用落地。而在消费、政务及金融领域，AI技术的应用将持续深化，推动AI算法开放平台行业发展，促进AI技术迭代创新。从长期来看，AI技术的突破及应用经验的积累或将推动AI技术向工业领域渗透加速.

小样本学习算法将成为推动工业领域智能化转型的关键技术

对样本量要求较低的小样本学习算法将是推进工业领域智能化转型的核心。相较于深度学习算法，小样本学习算法通过预归类样本实现对算法学习过程的简化，减少对样本数量的依赖。小样本学习算法在处理少类别任务时表现较好，但仍需解决多类别任务时所面临的过拟合问题。小样本学习算法的成熟将成为推动工业领域人工智能技术渗透加速的关键。

报告全文

报告作者：谢子博

互联网小常识：弹性分组环（RPR）是基于动态分组传输技术的（DPT）,其标准是IEEE802.17。环形结构是目前城域网的主要拓扑结构。弹性分组环网络采用双环结构这一点与FDDI相同，在RPR环中，两个结点的裸光纤最大距离为100Km，将顺时针的环称为外环，逆时针的环称为内环，外环和内环都可用统计复用传输和控制分组，同时可以实现环自愈能力。

报告来源：头豹研究院

转载自公众号先进制造业

- End -

2021年

中国人工智能在工业领域的应用研究报告

完整版PDF免费下载

▼

关注本头条号 【数字化企业网】

首页对话框输入210803

互联网小常识：VLAN Trunk技术是交换机与交换机之间、交换机与路由器之间存在的一条物理链路，而在这一条物理链路上要传输多个VLAN信息的一种技术。VLAN Trunk采用帧标签的方式，每个帧标签指定一个唯一的VLAN ID。划分VLAN的方法分为基于端口、MAC地址、第三层协议类型或地址。

免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186