當前人工智能的發(fā)展仍然處于弱人工智能的狀態(tài)，研究重心由感知智能過渡到認知智能L域。知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關聯(lián)關系的大規(guī)模語義網(wǎng)絡，支持非線性的、G階關系的分析，幫助機器實現(xiàn)理解、解釋和推理的能力，是認知智能的底層支撐。
本報告從善政、惠民、興業(yè)、智融四個部分對知識圖譜技術在其他行業(yè)中的代表性應用場景進行梳理，對知識圖譜未來的發(fā)展和應用做出展望，同時對人工智能“新基建”下，城市數(shù)字化、智慧化發(fā)展的創(chuàng)新場景進行展示。
附件：2020年面向人工智能新基建的知識圖譜行業(yè)白皮書(認知智能國家重點實驗室 艾瑞咨詢.)
本報告圍繞數(shù)據(jù)挖掘的概念內(nèi)涵、關鍵技術、人才研究、應用場景、發(fā)展趨勢等方面展開深入研究，詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、發(fā)展歷程
持續(xù)探索新一代人工智能應用場景，將等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。作為數(shù)字經(jīng)催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)
闡釋了人工智能技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；其次圍繞網(wǎng)絡空間安全新特點和人工智能賦能新優(yōu)勢兩個維度，分析了人工智能賦能安全L域的發(fā)展藍海
分析目前電信網(wǎng)絡智能化的總體發(fā)展態(tài)勢與應用現(xiàn)狀，實現(xiàn)網(wǎng)絡的泛在智能能力， 幫助運營商實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶動整個電信產(chǎn)業(yè)的智能升級。
機器視覺技術在工業(yè)L域中應用，核心功能包括產(chǎn)品識別、測量、定位及檢測，是實現(xiàn)產(chǎn)品分揀、裝配、 搬運、質(zhì)檢等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型的核心技術
中國智能語音市場在未來幾年仍處于上升趨勢，預計2023年智能語音市場規(guī)模將達到564.8億元，同比增長率雖有所下降但趨于平穩(wěn)，語音市場仍具有較大發(fā)展空間
基于2205家人工智能企業(yè)、15家人工智能開放創(chuàng)新平臺、52家人工智能新型研發(fā)機構和48家新型平臺，多面刻畫和概括出我國人工智能和經(jīng)濟社會多面融合發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢
闡述了人工智能產(chǎn)業(yè)迭代趨勢與特征,人工智能人才發(fā)展的現(xiàn)狀分析;中國人工智能人才培養(yǎng)現(xiàn)狀,模式與關鍵問題
人工智能市場定義為一個更廣的概念,包括了支撐人工智能開發(fā)與應用的基礎設施層,技術開發(fā)層,技術服務層和行業(yè)應用層四個L域的眾多細分市場
制定長期規(guī)劃,營造創(chuàng)新氛圍;鉆研前沿技術,加快技術落地; 探索國產(chǎn)化替代方案,實現(xiàn)技術的提前儲備和自主可控;加快機器人突破工程成果孵化
將AI應用成熟度從低到G依次分為早期實驗,初步投入,多維布局,深度應用,多面融合五個階段,并且從戰(zhàn)略,數(shù)據(jù),場景規(guī)劃,應用解決方案開發(fā),技術基礎設施、組織與人才六個維度
中新天津生態(tài)城希望通過引入大數(shù)據(jù)和人工智能技術來構建解決方案;幫助各行各業(yè)的客戶釋放數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)即時、隨時、實時的數(shù)據(jù)服務
安吉智能通過使用格物鈦數(shù)據(jù)平臺的Action功能,讓整個流程實現(xiàn)自動化,當平臺監(jiān)測到數(shù)據(jù)標注完成形成新的數(shù)據(jù)版本后,會自動先進行模型訓練
基于維智Phy-gital飛吉特時空智能平臺,美宜佳構建了商業(yè)智能決策管理平臺,包含維智科技提供的時空數(shù)據(jù)和美宜佳提供的門店數(shù)據(jù)
通過餃子質(zhì)檢解決方案,該餐飲企業(yè)的管理人員能夠在管理系統(tǒng)中查看實時生成的餃子品質(zhì)統(tǒng)計分析報告,菜品優(yōu)秀率因此提G了 20%
安克創(chuàng)新通過釆用AR眼鏡虛擬試戴解決方案,讓用戶能夠不用到店接觸實物,在線上就能獲得很真實的眼鏡試戴效果,更好的幫助購買決策
當下人工智能在產(chǎn)業(yè)落地中會面臨的20個主要挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)涉及戰(zhàn)略,數(shù)據(jù),場景規(guī)劃,應用解決方案開發(fā),技術基礎設施,組織與人才六個維度
其數(shù)據(jù)科學與人工智能團隊釆用了資金投入導向的方式對AI應用進行了規(guī)劃;優(yōu)先考慮費用支持較大的場景;重點考慮數(shù)據(jù)層面的問題;用算法從數(shù)據(jù)中找到規(guī)律
