人工智能医学影像行业背景,智能医疗的发展背景

1、人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能医疗行业主要公司： 目前国内人工智能医疗行业具有代表性的公司主要包括：乐普医疗（股票代码：30003）、鹰瞳科技（股票代码：2251.HK）、心玮医疗（股票代码：06609.HK）、美因基因（正在进行IPO）、推想医疗科技（亦处于IPO阶段）等

本文核心数据：

1、人工智能发展路径及市场规模

——发展路径

人工智能（AI）作为计算机科学的一个重要分支，在模拟人类智能方面取得了显著进展，并通过机器实现人类智能的能力得以展现。其应用领域涵盖图像分析、语音识别等多个方面。自上世纪五十年代起，人工智能技术已逐渐成熟，并以其广泛的市场前景和多样的需求吸引了各类行业尤其是医疗领域的关注

——市场规模

依据麦肯锡咨询的数据统计显示

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《新一代人工智能发展规划》，强调了推广人工智能治疗新模式及新手段的重要性，并提出建立智能医疗体系。随后至2018年，《国务院关于推动人工智能发展的总体方案》要求人工智能向基层领域进行由上至下的方式渗透，并进一步明确了其在医疗影像、智能服务机器人等细分行业的具体目标和发展方向。

二〇二一年七月,国家药监局于二〇二一年七月发布《人工智能医用软件产品分类界定指南》，明确人工智能医用软件产品的类别归属,即归类于第三类医疗器械管理,截至目前,已获得认证的AI类医用软件产品约有四十款

——人工智能医疗底层技术成熟

基于医学文献记录显示，在过去十年间机器学习与深度学习方法得到了广泛应用

3、人工智能医疗投融资市场活跃

底层技术与顶层政策设计之间的双向互动进一步促进了资本进入人工智能医疗行业的信心。从2016年到2020年期间，中国的人工智能医疗投融资规模呈现出波动上升的趋势，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了之前的波动后，在经历了previous years of fluctuations之后，在经历了previous years of fluctuations之后，在previous years of fluctuations之后，在previous years of fluctuations之后在previous years of fluctuations之后

基于以上分析

2、人工智能未来的发展前景怎么样？

未来人工智能的发展前景非常广阔，并主要原因包括以下几个方面：
其一，在医疗领域中应用的人工智能技术将成为未来发展的重要方向之一医疗人工智能的背景。
具体而言：
1、随着信息技术的进步和发展模式的变化，在这一大背景下智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将在互联网行业率先落地应用，并逐步向其他行业渗透发展。因此就大趋势而言而言人工智能相关领域的发展前景也是十分广阔的。
其二产业互联网的发展必然推动智能化技术的进步与应用延伸：
具体来说：
1、当前互联网正从消费互联网向产业互联网转变的过程中综合运用物联网大数据和人工智能等技术赋能传统产业这一过程将会产生大量的就业岗位从而为其发展提供强劲动力来源。
2、而作为其中重要支撑的技术之一人工智能必然会在产业互联网发展的进程中释放出巨大的就业机会空间因此掌握相关技术的人才市场也会迎来快速发展的机遇期。
其三智能化水平提升将成为职场人必备的核心技能：
具体而言：
1、随着智能体逐步深入到生产领域职场人将在工作场景中频繁接触各种智能体面临与智能体交互及协作的新挑战这也对职场人的专业能力提出了更高要求标准与之相对应的是未来掌握智能化相关知识技能将成为一种必然趋势从而带来 corresponding 教育市场的巨大增长空间与机遇期。
2、当人工智能技术达到一个新的发展阶段时它是否能够取代现有的一些行业所需的人力劳动力进而引发一系列新的社会经济问题这些问题都值得我们深思并关注

3、人工智能发展的前景是什么？人工智能的作用是什么？

探讨人工智能发展所面临的未来如何？分析其在各个领域中的应用价值并预测其发展趋势。让我们共同来探索一下相关内容怎么样？

什么是人工智能？

概述而言，在人工智能领域中存在众多由数学家与计算机科学家提出的理论与算法体系。这些理论与算法如何使计算机具备类似人类的智能能力？换句话说，在某些特定任务上之前仅有人类能够完成且尤其是一些仅有人类能够完成的任务。例如：开车、与人进行游戏以及识别人脸等任务均属于此类别。未来的人工智能研究主要围绕两个方向推进：第一种方向是探索将人工智能技术更广泛地应用于特定场景的方法——这可视为一种创新性的应用思路。第二种方向则是推动人工智能基础理论研究取得突破——这主要体现在对抗学习、遗传算法、进化学习以及强化学习等领域取得了重要进展。目前的人工智能系统仅能解决有限的功能性问题——例如：阿尔法狗仅能用于棋类比赛。如果不改变模型架构，则无法实现其功能需求；而现有的许多AI系统实际上也无法在动态环境中自主运用这些模型——通常情况下我们只能在模型训练完成后才能投入使用这些工具进行实际操作

人工智能发展的前景是什么？

随着人工智能的广泛运用不断深入,它将对人类的生活产生根本性改变。具体表现在:通过提高劳动生产率,释放人力资源;满足多样化需求,优化日常生活;加强安全防护,维护社会稳定和谐;进而影响社会交往等多个方面。与此同时,人工智能也会对就业形势和社会经济发展产生深远影响。借助人工智能实现自动化作业,将使生产力得到极大提升,从而降低企业运营成本,促进经济持续健康发展。这种变革不仅会取代部分基础性脑力劳动岗位,还会逐步改变那些高技术含量的脑力工作场景。展望未来,几乎所有的行业都将受到人工智能发展的深刻影响

人工智能的作用分析

人工智能的主要功能之一是为用户提供智能化咨询服务；旅客可享受包括但不限于以下几类在内的多项智能化语音交互服务：包括但不限于智能问候与信息检索；专业的商务咨询与市场分析；政策解读与法律咨询；业务转型指导与规划等多维度的服务内容。在智能化机场导航领域中，人工智能承担着重要的应用角色；该方案利用包括但不限于以下设备开展地面导航服务：如智能机器人用于实时路径规划；智能一体机实现语音指令处理；此外还包括多种类型的信息设备用于数据采集与传输；以及专门设计的查询机完成指引功能等多方位的技术支持。

4、人工智能的发展前景如何？

首先, 人工智能的发展前景广阔, 将来的人工智能产品将逐步渗透到社会各个领域, 但这一过程充满了挑战与困难。
随着大数据及物联网等核心技术的支持, 云计算与边缘计算的发展推动, 人工智能近年来受到了显著关注, 市场需求呈现较高的热度。
因为《AI智能化》成为驱动各行业发展的核心驱动力, 大数据并非最终目标, 而智能化才是根本目的。
基于大数据及物联网等核心技术的支持下, 整个产业互联网生态系统的最后一项关键支撑必然是《产业互联网》成为一个重要发展方向。
因此, 当前大量互联网公司及科技企业纷纷布局《AI核心技术}, 这一现象造成了专业人才短缺的局面。
就长远发展趋势而言，《AI智能化》将继续引领未来科技发展潮流。
掌握《AI核心技术》不仅是提升个人竞争力的有效途径，《AI智能化》更是顺应时代发展趋势的重要方向。

5、人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能未来的发展前景非常广阔,并列出了四项发展趋势,详细解析如下:
1.行为模式预测:人工智能工具与平台已经在帮助企业在客户适应新现实方面取得显著进展,以往在商业关系管理和数字渠道应用上相对保守的企业开始认识到这一紧迫性,迅速掌握了行为分析与个性化服务的概念,并将其应用到业务中去。
2.智能化数据处理:通过发展机器学习技术的应用能力,我们将更容易利用大数据来发现疫情、追踪密切接触者、实现精准诊断,并通过预测病毒可能进化的方式开发更有效的疫苗接种策略。
3.自动监控与预防:面部识别技术虽然存在争议,但它侧重于个体识别而非人群模式识别,因此警方利用该技术来发现规避封锁或隔离措施的人群,并追踪出现症状的个体活动轨迹以及时采取隔离措施。
4.早期干预战略:未来18个月内,AI研究将取得进一步突破,从而提升我们发现和应对突发疫情的能力,最大限度地将疫情控制在萌芽状态。
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6、人工智能的发展前景如何？

目前国内主要人工智能行业的上市公司包括：百度（Baidu）、腾讯（Tencent）、阿里巴巴（BABA）以及科大讯飞(002230)等企业

本文核心数据：

行业概况

1、人工智能定义

人工智能被视为一门新兴且跨学科的前沿领域；研究与开发旨在模拟与扩展人类智能的理论基础与实践方法，并将其视为新兴的技术科学领域；同时将其归类为计算机科学的一个重要分支领域；涵盖的研究领域包括机器人学、语音与语言处理技术以及图像识别等多种相关方向。

根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》，我国的人工智能产业主要涵盖三个核心领域：具体包括人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造以及人工智能系统服务这三个主要分支领域。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链由三层构成：分别是基础层级、技术和方法层面以及应用层面。其中的基础层级是整个产业的根本支撑，在这里主要涵盖如AI芯片这类硬件设施以及云计算平台提供的基础设施与数据资源，并为其提供数据支持和服务计算能力；技术和方法层面则是整个产业的关键环节，在此阶段将基于模仿人类智能特征进行设计，并通过构建相应的技术和路径来实现目标；而应用层级则是产业发展的延伸方向，在这一阶段整合多种基础应用技术和各类应用场景需求进行整合，并开发出软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念于1956年在美利坚合众国达特茅斯举办的重要会议上首次提出，并经过六十年的发展历程而逐渐成熟。该领域从诞生以来共经历了三个阶段性的发展阶段：首先是1956年至1970年的初步探索时期、其次是1980年至1990年的快速发展时期以及自2000年至今持续深化发展的新时代

1959年，Arthur Samuel开创性地提出了机器学习算法，并由此开启了人工智能发展的新纪元。随后，在20世纪70年代末期，专家系统开始出现并逐渐应用于各个领域，在这一过程中人工智能从纯粹的理论研究逐步转向了实际应用层面。

在20世纪80年代至90年代之间，在美国与日本的支持下

当前人工智能正处于第三个发展阶段，在这一阶段中是 algorithms, data, 和 computational power 的共同进步所推动的结果。2006 年 Hinton 教授提出深度学习概念后，在此领域取得了革命性突破。随后，在深度 learning 和 reinforcement learning 等领域的研究取得了重大突破，在这一过程中各类算法模型得到了持续优化，并显著提升了准确性水平；尤其是在语音识别与图像识别等领域表现尤为突出。随着互联网与移动互联技术的发展，在线网络的数据量呈现出爆炸式增长态势；而大数据与云计算等技术的进步则为人工智能提供了坚实的发展土壤；此外多种AI专用芯片的应用使得机器处理海量视频与图像的能力得到了显著提升。当这些关键领域的技术不断取得进步时，在这种环境下人工智能技术必定会迎来更快的发展步伐

行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能被视为国家发展的重要战略领域，并成为未来国际竞争的核心方向以及推动经济高质量发展的新引擎。近年来，在各级政府和社会各界的高度重视下，在国家产业政策的大力支持下，中国的人工智能行业持续获得政策层面的重点扶持与资金投入，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等一系列具体政策举措为我国人工智能产业的发展提供了强有力的保障

在2017年之前的一段时间内，在推动人工智能技术研发方面取得了显著进展。自2017年起，政策的重点逐步转向技术和产业的深度融合。特别是2017年7月，《新一代人工智能发展规划》明确指出要"加快推动人工智能深度应用"。

通过2018年两会相关发言的不完全统计可以看出，在未来一段时间内人工智能技术与产业发展将形成紧密格局。涵盖科技部、工信部、民政部等多个官方机构以及百度、腾讯、联想等主要企业的参与下, 相关方已初步形成了包括人工智能+产业生态在内的多个发展计划。

2019年，在两会报告中，“智能+”被正式纳入政府工作报告内容，并获得了社会各界对人工智能技术的最大期待值。
工业经济正经历从单纯依靠数量与规模扩张向注重质量和效益提升的重大转变期，“智能+”理念为人工智能及数字技术提供了最为广阔的发展前景与无限增长的商业价值潜力。
借助智能化手段串联起传统工业生产的全环节要素体系，在促进制造业实现数字化、网络化以及智能化转型升级的同时，则反过来能够进一步加速相关技术自身的持续进化与创新发展。

在2020年期间，《新基建》规划中明确规定了人工智能作为其中的重要组成部分。根据《十四五规划》，推动互联网、大数据以及人工智能等技术与各行各业深度融合成为重要战略方向。同时各地政府正积极推动人工智能技术与产业的深度融合，在此背景下打造了一系列的应用场景和示范性项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业的核心技术分布来看,视觉计算技术占据最大比重,达到34%;其后是数据挖掘及机器学习,分别达到18%及17%;包括智能语音技术、自然语言处理以及知识图谱等技术,它们各自占用了约8%、8%及7%.

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为一种典型的融合交叉产业，在面对不同的产业统计口径时会产生一定的市场界限规模数据差异。本文收集了包含不同行业特征与技术特征的人工智能产业链相关统计数据，并旨在展示多维度的数据表现情况及分析结果。其中：中国信通院的市场研究报告大于中国人工智能学会的人工智能发展研究报告大于中国电子学会的人工智能技术应用研究报告，在图表下方标注

在2017年7月，《新一代人工智能发展规划》被国务院印发，并将人工智能提升至国家战略高度。该规划不仅得到了国家政策的支持与推动、还得到了资本与人才的助力；因此，在这一战略指引下我国的人工智能产业发展速度位居世界前列。基于中国信通院发布的相关测算数据表明：截至2021年底我国的人工智能产业规模已达4041亿元人民币，并呈现出显著增长态势

注释：中国信通院在评估人工智能产业发展规模时所采用的计算口径涵盖了两大类市场：一是核心产业市场规模（如智能硬件设备），二是带动产业市场规模（涉及软件和服务）。具体情况包括但不限于智能硬件设备、软件开发以及相关服务市场。

经中国电子学会测算数据显示

注：中国电子协会对人工智能核心产业市场规模测算的定义范围主要包括以下内容：计算机视觉技术、智能语音识别与合成系统、对话性人工智能（对话式AI）、机器学习技术（其中包含自动驾驶相关技术）、知识图谱构建与应用、自然语言处理系统等核心技术软件的研发与应用；此外还包括人工智能芯片及其相关的硬件设备开发与集成。

基于中国人工智能学会发布的相关数据可以看出

①中国人工智能协会在统计人工智能产业规模时采用的统计口径涵盖AI软件硬件市场而不涉及服务市场规模;
②截至目前中国人工智能学会还未公布最新的相关的人工智能市场规模数据。

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年，在中国的人工智能市场中，主要客户群体集中在政府的城市治理与运营领域（涉及公安系统（包括交警部门）、司法机构（如法院）、城市综合管理机构（含城市交通管理部门）以及政务类机构如政府部门及其下属单位等）。这些行业的应用市场占比达到了49%，而紧随其后的是互联网与金融行业，在这两个领域中的应用占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

累计发生6486起投融资活动其累计融资总额达9994亿元数据反映了我国人工智能产业投资环境的变化趋势值得注意的是从（此处应包含时间）单笔最高融资额超过百亿元的现象可见投资主体展现出较强的风险承受能力

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

基于我国人工智能行业的融资轮次分布情况分析显示：考虑到初创型企业的融资金额与估值相对较为平衡的状态下，在此背景下泡沫相对较小的情况下，在这一时期内资本的选择趋于集中于对人工智能企业的早期投资。具体而言，在2014至2019年间天使轮融资与A轮融资的占比显著高于其他阶段；而伴随中国的人工智能市场逐步发展完善过程中，在这一阶段过后早期的投资比例逐渐减少，在这一趋势下整体呈现出向后移动的趋势；值得注意的是在最新数据显示：截至2021年时A轮融资的占比降至37.9%，而C轮融资的比例则相应地上升至11.37%

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据统计显示，在人工智能领域各技术分支岗位之间的人才供需比例普遍偏低（均低于0.4），这表明该技术分支的整体人才供给状况存在显著缺口。在细分领域中，则呈现出更为严峻的情况：智能语音与计算机视觉领域的岗位人才供需比例分别为0.08和0.09，在这两个细分行业中人才极度稀缺

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相较于国外而言，在我国高校中的人工智能培育起步较晚。然而尽管近年来我国的人工智能学科与专业发展迅速，并且逐步构建形成了多层次的人工智能人才培养体系。2018年4月教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，该计划要求到2020年建立50家左右的人工智能学院、研究院或交叉研究中心

在2019年份期间，教育部发布了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案与审批结果的通知》，共有35家高校获得了首批‘人工智能’本科专业建设资格。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先

自1990年以来,我国的人工智能产业发展格局经历了多方面的演变.目前包括北京、上海、深圳、杭州在内的多个城市展现出较强的变现能力,这些城市的电子信息产业已被确定为主导产业,并在互联网相关领域中占据重要地位.为了把握人工智能发展的重大历史机遇,这些城市将重点增强科技创新能力和人才培养优势,并加快完善人工智能产业链及其在各行业领域的应用体系.同时,还将推动公共资源共享机制的建设,提升城市管理效能,并为人工智能发展提供更加完善的基础设施支持.

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展过程中，在区域竞争力排名中表现突出的城市群包括北京、广东、上海、浙江以及江苏等五个省市占据首位；随后依次是山东省（第6）、四川省（第7）、安徽省（第8）、辽宁省（第9）以及湖南省（第10）等地区占据前五名的位置。

在区域城市圈发展指数排名中,排第一位的城市圈是长三角城市群,排第二位的城市圈是京津冀城市群,依次是珠三角城市群和川渝城市群

2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系

在企业的竞争格局中

人工智能平台的主要代表企业包括百度、阿里云、腾讯、华为以及科大讯飞等;小米集团、平安科技等企业则在融合产业领域较为活跃;技术层面的重要企业如商汤科技、旷视科技等均被认定为独角兽企业

在人工智能独角兽企业领域内而言，在参考胡润排行榜的数据基础上可以看出，在2021年中国人工智能行业独角兽排行榜中商汤科技占据首位并 valuation达到500亿元；此外旷视科技云从科技地平线机器人以及明略科技等企业也展现出较高的市场潜力并且其 valuation均超过200亿元

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，在经济发展、社会进步以及国际政治经济格局等多个领域内的人工智能技术已产生了深远而重大的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》则系统规划了未来14至20年间我国人工智能的发展方向及主要措施。该规划详细列出了包括但不限于发展目标、核心技术突破以及智能化转型与应用等内容，并明确了保障措施。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

此外,为加快贯彻实施《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，科技部在2019年8月发布了《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，旨在有条不紊地推进国家新一代人工智能创新发展试验区的建设工作。截至2021年3月底，我国已有14个城市和一个县级行政区获得批准；展望至2023年左右时长，试验区数量有望达到大约二十个左右

基于以下数据信息来源，《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告 》

7、你认为人工智能能给我们人类带来的好处有哪些？

如今，在我们周围无处不可见的是人工智能技术的身影。有人认为可以说人工智能是推动人类发展的重要里程碑之一。那么它为我们带来了哪些好处呢？以下是个人的一些看法……

一、让人们的生活更加便捷

人工智能技术显著提升了人们的生活便利性，在家居生活、医疗健康以及出行等方面均有显著应用与成效

家居

智能家居是人工智能进入家庭生活的重要标志之一，在中国逐步发展成为一种主流智慧居住模式。通过将各类智能家居设备如家电、影音系统、照明系统等类设备集成在一起实现互联互通，并最终达成整体协调管理。

借助语音指令调用智能家居助手来辅助完成个人的生活管理任务, 从而实现家庭生活的自动化管理, 这种方式不仅提高了日常生活效率, 能够使个人体验变得更加便捷且舒适

医疗

人工智能技术在医疗领域的应用不断深化，在数据处理和分析方面展现出独特优势。通过整合大数据处理能力、图像识别技术和深度学习等AI手段与医疗行业的深度融合，在疾病筛查和诊断效率方面取得了显著进展。包括但不限于智能诊疗系统、医疗机器人等技术支持下，医生能够更加高效地完成疾病筛查和诊断工作。

出行

把AI技术融入我们的交通领域里，在这一过程中，人们出行将更加便捷。人工智能交通灯系统 有助于缓解城市交通拥堵问题。

汽车上的智能导航系统 有助于确定最佳行驶路径；无人驾驶系统 让人们无需手动操作车辆 便能享受便捷的通勤体验。

除了上述之外，在智慧型社会建设中还包括智慧型停车管理系统、智能交通管理系统的组成部分包括电子监控摄像头以及智能交通管理系统中的道路养护模块 ，不仅能够显著提升我们的出行效率和安全性。

教育

人工智能使教育呈现出多样化、现代化与丰富的特征。在智能化教学与互动式学习环境中，在智能化教学与互动式学习环境中，在智能化教学与互动式学习环境中

尤其在疫情期间

除了以上内容之外，在我们日常生活中还有智慧社区也在不断优化我们的居住体验；此外，在超市里我们可以享受到自助结账系统带来的便利；政府部门通过提供电子政务窗口实现了更加高效的政务服务；银行也推出了自助银行服务让用户足不出户即可完成各项金融操作；而手机上的各种应用则通过提供语音交互功能让用户体验更加智能化。

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二、带来更多新的工作机遇

有人认为人工智能可能会主导或替代人类的各项职业，并可能导致失业问题，并威胁现有的就业市场。然而实际上，并非如此；相反地，在未来可能出现更多与人工智能相关的新兴职业。

随着人工智能技术的迅速发展, 它将为我们释放出大量的人力资源潜力, 从而使得人类能够在工作中减少对重复性劳动的依赖, 同时提高工作效率的同时, 也为各个行业带来了更为高效的技术解决方案, 包括但不限于'数据处理学习'等新兴技术的发展, 它们推动了'数据密集型机器学习'等领域的进步, 并涵盖了从基础理论研究到实际应用开发的完整链条. 在这一过程中, '云计算'等新兴技术的应用前景尤为广阔.

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三、推动人类不断进步

人工智能的研发历程本质上是对人类大脑功能进行深入研究与理解的过程，在这一过程中人们持续进行学习活动并不断提升逻辑思维能力。人工智能的不断优化同样体现了人类智慧的进步与成长。

同样的情况下，在人工智能领域中持续不断地学习各类知识技能人们将自己的想法以及无法解决的问题以算法的形式输入到AI系统中，在这种情况下人工智能能够帮助人们寻找最优解决方案，并有效地解决许多难以解决的问题从而推动人类的发展与进步。

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四、为人类生活提高了安全保障

当人工智能技术出现后时有发现我们的安全系数持续提升，在包括身份验证门禁系统智慧交通管理系统网络安全管理措施以及车站机场等关键区域的安全检测体系等多种领域都取得了显著的安全保障作用

一些高危作业的机器逐渐被AI系统执行。这些设备的操作人员只需通过电脑操作系统完成工作。这种做法不仅避免了机械伤害风险，并且提升了操作精确度的同时降低了运营成本。

从整体来看，在整体上而言，人工智能的发展趋势体现出利大于弊的特点。尽管存在一些缺陷，在未来这些问题都会得到彻底解决。就目前而言，人工智能带来的诸多好处已无可质疑地显现出来。

8、人工智能的发展前景趋势？

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是建立在基础理论和数据的基础上，并面向细分应用进行开发的技术。中游技术类企业具备一套完整的技术和资源体系以及资金与人才支持的关键企业。相较于大多数上游及下游企业专注于某一细分领域而言，在产业链上下游进行技术延伸较为容易。

该层面涵盖算法理论（机器学习）以及平台框架与应用技术（涉及计算机视觉、语音识别与自然语言处理）。全球知名科技企业纷纷对该领域进行深入拓展。近年来我国技术层围绕统一垂直领域展开重点研发，在计算机视觉等领域的技术已较为成熟，并且国内头部企业在这一领域快速崛起展现出显著的竞争优势。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

在1982年David Marr的经典著作《Visual》(Marr, 1982)问世之际，计算机视觉正式成为一门独立的人工智能学科。该研究领域大致可分为两大类：一类是物体感知(object perception)，另一类是空间感知(spatial perception)。物体感知侧重于对不同物体进行细致区分与识别过程；而空间感知则主要用于精确测量物体的位置及其形态特征，并为其执行动作(action)提供支持基础。正如著名认知心理学家JJ.Gibson所言："知觉的主要功能即适应外部环境并调控自身的运动行为"。这些生存所需的基本功能实现，则依赖于两者之间的紧密配合与协同工作。

经过近40年的发展历程，在这一过程中尽管提出了大量理论与方法，然而总体而言计算机视觉经历了三个具有里程碑意义的关键阶段。包括但不限于以下几种代表性技术：马尔计算视觉多视几何与分层三维重建以及基于学习的视觉技术。

该市场研究机构发布的最新研究报告显示：全球计算机视觉市场的规模在2019年达到464.33亿美元，在未来几年内预计将以每年约46.9%的速度持续增长，并将在截至（截至）到某一年时扩大至预期的数值

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别技术的研究历程可追溯至二十世纪五十年代初期。于一九五二年时分，在AT&T贝尔实验室中,Davis,Biddulph与Balashek团队成功开发出了首个真正意义上的语音识别系统—— Audrey系统,该系统具备能识别十个英文字母发音的能力。值得注意的是,该系统主要基于对单个数字元音共振峰特征的测量来进行发音辨识,仅限于处理一个人发出的孤立数字声音。随后于一九五六年,RCA实验室中的Olson与Belar duo则创新性地设计出了能够辨识一个人的所有单音节语音的系统,同样以元音频谱特征作为核心依据进行发音分析与匹配。进入二十一世纪后,深度学习技术的迅速发展推动了语音识别技术的进步,其准确率得以大幅提升,并得到了广泛应用

目前（现在）（此指代指上文所述的技术）逐步拓展至工业领域，并在通信设备制造中广泛应用；同时，在家电控制和智能家居设备开发方面也取得了显著进展；此外，在医疗设备开发和汽车电子系统设计中也得到了应用

随着语音技术和自然语言理解技术迅速发展，在多个领域取得显著的应用成果

疫情过后不仅限于工业领域，在政务服务领域以及传统行业企业中部署的语音机器人显示出较大的发展潜力。此外，NLP技术的发展带动了AI数字员工的广泛应用；而RPA技术的应用则进一步拓展了AI在业务流程中的作用。

在不同以往的历史时刻（原文应为"在"而非"在...历史时刻"），全球范围内的人工智能语音市场展现出持续增长的趋势；其规模达到约143亿人民币；研究机构预测至2036年间期预计该市场规模将扩大至约675亿人民币；而主要的增长驱动力将来自人工智能技术与医疗保健结合所产生的巨大商业价值

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI领域顶尖人才群体由入选"AI 2000"榜单的2000位专家组成。鉴于个别专家可能同时涉足多个研究领域的问题，在进行去重优化处理后，最终确认的人才群体规模缩减至1833人。从地理分布来看，在全球范围内最活跃的区域当属美国，在这一区域内聚集了约1244人次的人才资源（占比高达62.2%），超过总人数的一半以上；其次是中国位居世界第二位（约196人次），随后是欧洲国家中人才分布最多的一国（约98人次）。剩余地区的相关人才数量普遍不超过100人次。

此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》