究竟什么是人工智能（AI）？

　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

　　机器，特别是计算机系统对人类智力过程的模仿被称为人工智能，专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉是人工智能应用的几个典型应用。

　　人工智能是如何工作的？

　　随着围绕 AI 的热情不断增长，企业一直在争先恐后地展示他们的商品和服务如何包含 AI。他们所说的人工智能通常只是人工智能的一个组成部分，比如机器学习。AI 需要专门的硬件和软件来编写和训练机器学习算法。目前没有一种编程语言能够成为 AI 的代名词，但有少数是比较突出的，包括 Python、R 和 Java。

　　人工智能系统通常会消耗大量标记的训练数据，评估数据的相关性和模式，然后使用这些模式来预测未来状态。通过学习数百万个实例，给出文本聊天示例的聊天机器人可以学会与人类进行逼真的对话。相比之下，图像识别程序可以学习识别和描述照片中的项目。

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　　学习、推理和自我纠正是人工智能编程关注的三个认知功能。

　　学习过程——人工智能编程的这个组成部分涉及收集数据和制定将数据转换为可用信息的规则。这些规则称为算法，算法教计算机设备如何逐步执行特定任务。

　　推理过程——人工智能编程的这一领域与选择最佳方法来实现给定结果有关。

　　自我校正程序——人工智能编程的这一功能旨在不断微调算法并确保它们提供最准确的结果。

　　了解各种类型的人工智能分类

　　由于人工智能研究旨在使计算机模仿人类的功能，因此人工智能系统可以复制人类技能的程度被用作人工智能分类的标准。因此，可以根据机器在多样性和性能方面与人类的比较情况，将人工智能分为几类之一。

　　在这样的系统中，能够执行更多类似人类功能并具有相当能力水平的人工智能被认为是更先进的。相比之下，功能和性能受限的 AI 被认为更直接且进化程度更低。

　　基于这个标准，人工智能通常分为两类。一种分类是基于人工智能和支持人工智能的机器人与人类思维的相似性，以及它们“思考”甚至“感觉”像人类的能力。根据这个分类系统，有四类人工智能或基于人工智能的系统：反应性机器、有限记忆机器、心智理论和自我意识人工智能。

　　反应式机器没有内存并且是特定于任务的。如深蓝，这是 1990 年代击败加里卡斯帕罗夫的 IBM 国际象棋软件。深蓝可以识别棋盘上的棋子并做出预测，但由于缺乏记忆，它无法利用过去的经验来影响未来的经验。

　　有限的记忆——因为这些人工智能系统有记忆，它们可能会利用以前的经验来指导未来的判断。这就是自动驾驶汽车的一些决策机制是如何创建的。

　　心理理论是心理学中使用的一个词。当应用于人工智能时，这表示机器具有理解情绪的社交智能。这种人工智能可以预测人类行为并推断人类意图，这是人工智能系统成为人类团队不可或缺的成员的必备能力。

　　自我意识——这一类的人工智能系统有一种自我感觉，这赋予了他们意识。具有自我意识的机器知道他们目前的状况。目前，这种形式的人工智能还不存在。

　　不过，在技术术语中更常用的替代分类方案是将技术分类为：人工狭义智能 (ANI)、人工通用智能 (AGI) 和人工超智能 (ASI)。

　　狭义人工智能 (ANI)

　　这种形式的人工智能涵盖了所有现存的人工智能，包括迄今为止构建的最复杂和最有能力的人工智能。狭义人工智能是指人工智能系统只能独立完成一项工作，同时表现出与人类相似的技能。这些机器只能完成它们的设计目标，赋予它们有限或狭窄的能力范围。根据上述分类，这些系统涉及所有反应性和有限记忆的人工智能。ANI 甚至包括最先进的人工智能，它采用机器学习和深度学习来训练自己。

　　通用人工智能 (AGI)

　　人工智能代理完全像人类一样学习、感知、理解和运作的能力被称为通用人工智能。通过模仿我们的多功能能力，人工智能系统将具有与人类同等的能力。这些系统将能够独立构建大量能力，并跨领域建立联系和概括，从而显着减少培训时间。

　　超级人工智能 (ASI)

　　人工超级智能 (ASI) 的诞生无疑将标志着人工智能研究的巅峰，因为 ASI 将成为地球上最具竞争力的智能形式。除了模仿人类智力之外，由于内存大大增加，数据处理和分析速度更快，决策能力更强，ASI 在它们执行的所有方面都将更加出色。AGI 和 ASI 的进步将导致一种称为奇点的场景。虽然拥有如此强大的工具可供我们使用很诱人，但这些设备可能会危及我们的生存，或者至少危及我们的生活方式。

　　机器学习和深度学习有什么区别？

　　机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集或应用，它允许系统从经验中学习和成长，而无需编码到该级别。机器学习使用数据来学习并获得正确的结果。机器学习涉及创建读取数据并利用它从自身学习的计算机软件。

　　深度学习是机器学习的一个子集，包括人工神经网络和循环神经网络。它使用算法及其方法来解决任何复杂的问题。算法的构建方式与机器学习相同。但是，还有更多层的算法。该算法的网络被称为人工神经网络。用更简单的术语来说，它模拟了人类的大脑工作模式，因为大脑中的所有神经网络都是相连的，这就是深度学习的概念。

 

 

 

 

　　简单统计学习、传统机器学习和具有各种隐藏层的神经网络的能力和数据量之间的关系

　　下表将机器学习与深度学习进行了比较：

　　机器学习 深度学习

　　1 机器学习是深度学习的超集 深度学习是机器学习的一个子集

　　2 机器学习数据与深度学习数据有很大不同，因为它使用结构化数据。 深度学习的数据格式有很大不同，因为它使用了神经网络 (ANN)。

　　3 机器学习是人工智能发展的下一步 深度学习是机器学习发展的下一步。本质上，它指的是机器学习的深度

　　4 机器学习中使用了数千个数据点 数百万个数据点构成大数据

　　5 输出：数值，例如分数分类。 从数字到自由文本和声音等自由格式特征的任何内容都是可以接受的。

　　6 各种自动化算法用于将输入转换为模型函数并预测未来的行动。 为了分析数据特征和关系，使用了通过处理层发送数据的神经网络。

　　7 数据分析师发现算法来评估数据集中的某些变量。 一旦实施，算法本质上是在数据分析中自我描述的。

　　8 机器学习通常用于在竞争中保持领先并学习新技能。 深度学习用于解决具有挑战性的机器学习问题。

 

 

 

 

　　https://www.researchgate.net/figure/Relationship-between-the-capabilities-and-amount-of-data-of-simple-statistical-learning_fig1_340134117

　　全球人工智能市场规模

　　2021 年，全球人工智能 (AI) 市场价值870.4 亿美元，预计到 2030 年将达到15,971 亿美元，2022 年至 2030 年的复合年增长率为 38.1%。全球 COVID-19 大流行非同寻常且令人震惊，与大流行前的水平相比，这项技术在所有领域的需求都高于预期。据估计，与 2019 年相比，2022 年全球市场将增长150% 。

 

 

 

 

　　https://www.edureka.co/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning/

　　成长因素

　　技术创新一直是大多数行业的重要组成部分。近年来，数字技术和互联网的日益普及极大地促进了全球人工智能产业的发展。科技巨头在研发方面的巨额支出正在不断推动各个行业的技术进步。汽车、医疗保健、银行和金融、制造、食品和饮料、物流和零售等多个最终用途领域对人工智能技术的需求不断增长，这可能会在未来几年推动全球人工智能市场。

　　众多医疗设备的日益普及以及新型电动汽车的自动驾驶能力正在显着推动全球人工智能市场的发展。全球数字化趋势正在对市场增长产生有利影响。包括谷歌、微软、IBM、亚马逊和苹果在内的全球顶级 IT 巨头正在加大力度推进和开发不同的人工智能应用。预计科技巨头在改善人工智能访问方面的努力将在预测期内推动全球人工智能市场的增长。

 

 

 

 

　　在过去五年中，医学和医疗保健吸引了全球最多的人工智能私人投资(289 亿美元)

　　https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-market

　　人工智能重要的市场发展

　　Advanced Micro Devices 和 Oxide Interactive 于 2020 年 4 月达成战略合作，为云游戏市场开发图形技术。

　　2019 年 12 月，英特尔完成了对以色列深度学习公司 Habana Labs 的收购，以提升其人工智能产品组合。

　　2019 年 9 月，IBM 宣布与位于法国的医学影像公司 Guerbet 合作，创建基于人工智能的癌症监测和诊断系统。

　　垂直领域的主要人工智能推动者

　　汽车行业：人工智能几乎被用于全球汽车制造过程的各个方面。通过机器人组装车辆的第一批螺母和螺栓，或者在使用机器学习和视觉来安全导航交通的自动驾驶汽车中，可以看到人工智能发挥其魔力。

　　以下是创新机械和人工智能技术如何提高汽车行业效率的一些探索者：

　　Motional

　　Refraction AI

　　Optimus Ride

　　Waymo

　　Zoox

　　AutoX

　　SapientX

　　CarVi

 

 

 

 

　　https://www.researchandmarkets.com/reports/5402710/in-cabin-automotive-ai-market-a-global-and

　　计算机视觉：全球的计算机视觉公司正在通过让深度学习和机器学习“让计算机看到”来推动人工智能的发展与应用。虽然 AI 愿景越来越受到关注，但不仅仅是大型 IT 公司在尝试尖端 AI 技术。相反，一些计算机视觉初创公司和小公司为人工智能的广泛落地和使其应用向公众开放做出了重大贡献。

　　以下是 2022 年的一些计算机视觉巨头：

　　SenseTime

　　MegVii

　　viso.ai

　　NAUTO

　　Verkada

　　Tractable

　　Airobotics

　　Hawk-Eye Innovations

 

 

 

 

　　https://www.researchandmarkets.com/reports/5350928/ai-in-computer-vision-market-with-covid-19-impact

　　医疗保健：医疗保健中的人工智能是指使用复杂的算法和软件或人工智能 (AI)，在分析、解释和理解复杂的医疗保健数据时模仿人类认知。前十大最佳人工智能医疗保健公司预计将引领全球医疗保健人工智能市场，预计到2025 年将达到 280 亿美元。

　　以下是在医疗AI领域的领先企业：

　　Subtle Medical

　　NetBase Quid

　　BioSymetrics

　　Sensely

　　InformAI

　　Owkin

　　Binah.ai

　　Oncora Medical

 

 

 

 

　　https://www.researchandmarkets.com/reports/5451294/global-ai-in-healthcare-market-2021-2027-by

　　神经网络：是模拟人类如何发现模式、发展新能力和解决问题的经验数学模型。当超过电阈值时，哺乳动物大脑中的一个神经元被激活并“激发”另一个神经元。主要代表企业如下：

　　Google

　　IBM

　　Intel

　　Microsoft

　　Qualcomm

　　OpenAI

　　NeuralWare

　　机器人技术：随着工作性质的发展，自动化方法也在发展。RPA、认知和人工智能可以使企业运营更具创新性和效率。主要代表如下：

　　Miso Robotics

　　Piaggio Fast Forward

　　UiPath

　　Brain Corp

　　Hanson Robotics

　　Starship Technologies

　　Elroy Air

　　Neurala

　　Sea Machines

　　语音处理：语音和语音识别技术支持对各种设备和设备进行非接触式控制，为自动翻译提供输入并创建可打印的听写。语音识别设备可以识别并响应语音指令。代表企业如下：

　　Nuance Communications

　　Google LLC

　　Amazon.com

　　Apple

　　IBM Corporation

　　Microsoft Corporation

　　Baidu

　　iFLYTEK

　　Sensory

　　LumenVox LLC

　　自然语言处理：提供自然语言处理的公司使用人工智能和语言来阅读和分析内容。NLP 企业处于使用人工智能技术更好地理解语言的最前沿。NLP 模型可以成功地总结数十万行文本，同时发现语言的细微之处。主要领先代表如下：

　　Google Cloud

　　AWS

　　IBM Corporation

　　Microsoft

　　Intel

　　SoundHound

　　机器学习 (ML)：机器学习 (ML) 是一种人工智能 (AI)，它支持软件在预测结果方面变得越来越准确，而无需专门设计。这些 IT 巨头通过其流行的云平台提供 AI 和 ML，从而推动行业发展，允许企业将 AI 整合到应用和系统中，而不会产生内部开发的成本。主要的代表企业如下：

　　Amazon Web Services

　　Google Cloud Platform

　　IBM Cloud

　　Microsoft Azure

　　Alibaba Cloud

　　Salesforce AI

　　硬件：预计专用 AI 硬件分配的带宽将是普通 CPU 的 4-5 倍。这是必需的，因为由于并行处理，AI 应用需要处理器之间更高的带宽才能获得最佳性能。领先的AI硬件代表企业如下：

　　IBM

　　Nvidia

　　Intel

　　Google Alphabet

　　Advanced Micro Devices (AMD)

　　SambaNova Systems

　　Cerebras Systems

　　Graphcore

　　Groq

　　Mythic

　　关于人工智能的有趣和令人惊讶的统计数据和事实

　　人工智能是世界上发展最快的技术之一，预计到2027 年将达到 2700 亿美元的市场价值。预计到2030 年将达到 15.7 万亿美元。如今，77% 的人已经在以某种方式使用机器的人工智能功能，但只有 33% 的人意识到这一点。

　　在 COVID-19 流行期间，人工智能的就业人数急剧增加。工作场所的人工智能技术从2015 年的 10% 增加到 2021 年的 37%。人工智能的使用在银行业增加了 37%，在零售行业增加了 27%，在 IT 行业增加了 20%。据 83% 的公司称，构建和部署人工智能算法对其战略目标至关重要。

　　人工智能在各个行业的采用

　　AI 现在主要用于企业分析 (33%)、安全 (25%)以及销售和营销 (16%)。然而，40% 的企业表示实施新技术的最重要原因是改善客户体验。54% 的部署 AI 的组织看到了生产力的提高。然而，80% 的企业高管表示生产力还有提升空间。44% 的使用 AI 技术的组织报告运营费用较低。在客户服务业务中，人工智能可以将通话时间缩短 70%，从而节省 40% 到 60% 的成本。

　　在销售部门使用人工智能可以将潜在客户提高 50% 以上。28% 的企业使用人工智能进行营销。然而，84% 的营销人员认为人工智能 (AI) 比任何其他技术都更重要。到 2025 年，农业机器人业务价值将达到 206 亿美元。总计62 亿美元将用于无人机或无人驾驶飞行器 (UAVs)(Unmanned Aerial Vehicles)。预计到2024 年，人工智能在教育中的使用价值将达到 60 亿美元。到 2027 年，80% 的零售公司希望以某种方式采用人工智能。

　　可穿戴设备和人工智能

　　到 2025 年，可穿戴 AI 产业价值将达到 1800 亿美元。到 2027 年，仅手表可穿戴 AI 应用预计将达到963.1 亿美元，比 2020 年增长 19.6%。到 2022 年底，市场上将有超过 7.8 亿台智能穿戴设备。预计到 2025 年，美国将拥有最大的可穿戴技术市场份额(35%)，其次是拉丁美洲(20%)。

　　自动驾驶汽车中的人工智能

　　现在有 25 个国家在研究自动驾驶汽车。到 2021 年，全球自动驾驶汽车市场预计将超过540 亿美元。自动驾驶汽车业务正以每年 36% 的速度增长。到 2030 年，预计将有超过 800,000 辆汽车上路。自动驾驶汽车可以将出租车等待时间减少多达 88%。到 2050 年，无人驾驶汽车行业可能会将道路事故减少约 90%。

　　机器人中的人工智能

　　2020 年，全球有 1200 万台机器人。汽车行业使用了 42% 的机器人。到 2025 年，工业机器人业务预计价值338 亿美元，比 2016 年增长 61%。到 2025 年，35% 的工业机器人将是协作的，旨在与人类员工一起工作。生命和制药行业是机器人技术最激进的用户之一，在 2020 年至 2021 年期间增长了 70%。每次使用 Kiva 协作机器人开设仓库时，亚马逊可节省约 2200 万美元。

　　语音搜索中的人工智能

　　仅在美国就有大约 110 个数字语音和虚拟助手。亚马逊 Echo 设备数量为 5300 万台，占语音助手市场的 30%。谷歌智能助理控制着 17% 的市场。55% 的客户表示，使用语音识别 AI 工具的主要动机是免提管理他们的设备。到 2024 年，预计将有84 亿名助手使用各种小工具，这比世界上目前的人口还要多。Google Assistant 是最准确的语音助手，准确率高达 98%。亚马逊的 Alexa 有 93% 的准确率，而苹果的 Siri 有 68% 的准确率。

　　用于网络安全的人工智能

　　到 2027 年，人工智能网络安全领域的价值将达到 463 亿美元，比 2020 年增长 23.6%。每 39 秒，网上就会发生一次网络数据攻击，每天识别出超过 300,000 件恶意软件。到 2021 年，全球超过 65% 的组织将遭受网络数据攻击。然而，其中只有 12% 实施了基于 AI 的安全分析。如果没有人工智能，61% 的公司认为很难检测到数据安全漏洞。

　　医疗保健中的人工智能

　　38% 的医疗保健公司使用人工智能来协助医疗诊断。2020 年，约有 100 种不同的 AI 开发小工具获得了药用认证。放射学、心脏病学和血液学是最受欢迎的专业。2020年，医疗手术机器人的使用价值将超过46亿美元。预计到 2027 年，这一数字将增长17.4%。斯坦福大学创建了一种机器学习算法，可以准确预测住院病人的死亡率。

　　预计到 2027 年，医疗保健将拥有最智能的人工智能研究和使用设备。据估计，到 2022 年，无需人帮助即可工作的医疗保健机器的成功率将达到 75%。到 2026 年，人工智能有可能为临床医疗保健业务节省超过1500 亿美元。

虹膜识别

在电子哨兵应用前，人工查验往往需要至少半分钟的时间，人流量大或网络信号差时会面临拥堵的问题，这就需要分配更多的人力物力。不过，随着疫情的反复和加重，人力防疫出现了比较大的负担，这也对智慧防疫提出了新的需求。而今，电子哨兵几秒钟即可完成查验通行，且大大降低了肢体接触的可能。

 

　　由于目前国际社会与我国现行身份证采用人脸证照比对-面部识别的身份识别模态，这一身份识别模态虽然比较方便，但仍有不足之处。疫情防控期间，这种普遍应用的面部识别技术在疫情期间会受到人们佩戴口罩、穿戴防护服、护目镜及裹头巾等影响而导致身份识别受阻，一个差错就有可能发生大规模社群传播的风险。同时，对于老人不会使用智能手机出示健康码的问题也难以解决。于是，“虹膜+多模态、多功能的人工智能智能机”与“虹膜+多模态识别核酸采集亭”诞生了，这是是适应抗疫新需求与现有的“数字哨兵”设备的技术迭代需求开发的，体现了点面科技的以先进科技保障人民群众生命安全与身体健康的企业社会责任。通过人脸+虹膜等的多模态识别来读取身份证信息，可以快速在显示屏上反馈身份证人员的核酸码情况、是否本小区人员、疫苗接种情况等。老年人也不用再堵在查验卡口，除了人脸和虹膜识别外，还可通过刷身份证来快速完成查验，电子哨兵极大地便利了老年人的正常出行。

 

多模态生物识别

 

　　所谓多模态生物识别技术，就是指融合或整合人类多种生物特征，利用不同生物识别技术的特点和各自独特的优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全，从而提高整体系统的性能，满足不同应用场景的需求。

 

　　“多模态”指采用计算机视觉识别各种模态——现国际社会与我国国内对人群的身份识别、疫情防控信息（例如健康码、随申码、行程码、核酸码、场所码等）鉴证，以及重要物件（例如汽车）物主的身份识别、鉴证，所采用的主流图像与生物特征识别的模态。简单来说，所谓多模态生物识别技术，就是指融合或整合人类多种生物特征，利用不同生物识别技术的特点和各自独特的优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全，从而提高整体系统的性能，满足不同应用场景的需求。近期，新应用首次在人工智能识别机上，以虹膜识别为主导，集成了计算机视觉识别各种模态的各类智能“数字哨兵”，成为防疫新常态的最优数字化解决方案。

 

　　相较于单一的生物识别技术，多模态生物识别技术在疫情防疫方面有以下优势：

 

　　第一，识别精确度更高。多模态生物识别技术并非单一生物特征的简单叠加，而是通过精心设计融合算法，实现人脸、虹膜等多种生物识别的结合，可以实现信息互补，进一步提高识别的精确程度。

 

　　第二，安全性更高。随着科技的发展，窃取、盗用和复制信息变得越来越容易。多模态生物识别同时结合了多种生物特征，可以弥补某些生物特征容易被伪造的弱点。

 

　　第三，应用范围更广。单一的生物识别技术往往存在一定的应用局限性或者只适用部分应用场景，而多模态生物识别能够较大程度上补齐单一生物识别存在的应用缺陷，扩大应用场景。

 

　　如今，人脸、虹膜等生物特征成为了人们畅享数字生活的一把钥匙。相较于单一生物识别技术，多模态生物识别技术增加了伪造个人生物特征的难度和复杂度，提高了个人生物特征的安全性。而且在后疫情时代，“零接触”“戴口罩”的疫情常态化防控要求使得单一的生物识别技术遭遇应用障碍。多模态生物识别技术融合了多种生物特征的优势，能够较为灵活地选择合适的技术融合方式和决策权重，从而适应不同应用场景下的需求变化。随着多模态生物识别技术的不断进步，未来将有更多的落地应用场景。

 

步态识别

根据２０２２年１０月１４日国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布的中华人民共和国国家标准公告（２０２２年第１３号），由银河水滴科技（北京）有限公司联合１７家单位共同起草的《信息安全技术步态识别数据安全要求》（ＧＢ／Ｔ４１７７３－２０２２）正式发布实施，针对当前步态识别数据各类突出问题制定了相关国家标准，推动步态识别技术标准进一步系统化。

围绕《中华人民共和国网络安全法》对于生物特征识别数据的强制要求，针对步态识别技术的特点，在坚持数据安全和信息化发展并重的前提下，银河水滴牵头制定出首个步态识别数据国家标准，填补了国家步态识别数据标准的空白，对于提高步态识别产品和服务的整体安全水平，防范数据安全风险，维护国家安全、公共利益和用户个人隐私信息安全具有重大意义。