1 大数据的统计学基础
当下人工智能的主流技术(如深度学习)是以对大数据的加工处理为基础的, 它的模型、分析、计算基础都根置于统计学.
2 大数据计算的基础算法
人工智能算法本质上是大数据分析处理算法,主要解决大数据分析与处理技术底层依赖的相关数学模型、分析原理与计算方法等问题. 它是人工智能技术与应用的基础算法与理论支撑, 是数学与计算科学深度融合的一个新L域
3 数据空间的结构与特性
信息空间的构成元素是数据,所以信息空间亦称为数据空间, 是由数字化现实世界所形成的数据之全体. 人工智能作用在数据空间是利用数据空间的方法认知和操控现实世界的技术.
4 深度学习的数学机理
当代人工智能的主流技术是以深度学习为代表的. 深度学习的巨大成功J大提升了它作为普适AI技术的主导地位
5 非正规约束下的优输运;
人的认知能力是靠看、听、闻、触等多种感知方式所获得的“数据"融合实现的, 这其中所表现的也正是“把异构的多类数据/信息在某个层面上打通"这种智能.
机器人即服务成为主流模式;软件平台降低机器人行业门槛;人机协作促进机器人普及;机器人核心部件国产化加速;成为智能家居入口
报告从行业视角的维度解读中国人工智能行业,制造业,医疗健康,大消费,碳中和相关产业等领域,总结和分析了中国未来50年五大核心产业领域的发展机遇与挑战
我国AI企业早期投融资次数自2019年起显著下降,同期中后期投资占比大幅提升,对人工智能产业链以及同业个股的梳理,探讨其投资机遇
解读外骨骼机器人技术,产业和市场机会;外骨骼机器人涉及多领域技术的融合,分析外骨骼机器人的关键技术和科研发展情况,研判技术发展趋势
送餐机器人通过标准化连续作业, 每日送餐数可达300-400盘, 一个机器人可以顶替1.5至2名服务员, 能够极大提高餐厅的运营效率
导览机器人的智能化研发成为各大机器人厂商的竞争和发展路线, 导览机器人在提升导览质量, 优化受众体验,降本增效,创新推广等方面的应用价值也被进一步挖掘
2019年中国商用清洁机器人的市场规模约3.8亿元, 预计2021年将达到9.8 亿元, 2025年将达到27.8亿元,年复合增长率约39.3%
我国机器人行业稳步发展,市场规模不断扩大,发展空间广阔,未来工业机器人将向轻型化,柔性化方向发展,服务机器人的认知智能水平将进一步提升
《2021研究前沿》报告遴选展示了在农业科学,等11个高度聚合的大学科领域中,较为活跃或发展迅速的110个热点前沿和61个新兴前沿
在11大学科领域整体层面,美国仍最为活跃;中国继续稳居第二,在110个热点前沿和61个新兴前沿中,中国排名第一的前沿数为65个,占38.01%
张钹院士指出 人工智能技术常常引起公平性,安全性的问题,体现在文本,图像或是语音时,有时会包含性别,种族,宗教等方面的歧视
向医疗领域征集一批机器人典型应用场景,引导机器人企业与医疗机构加强合作,研发更加适配应用场景需求,更加先进适用的医疗机器人
