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                新華網 正文
                疫情催生市場〇需求 AI應用落地这两样虽然常被人说是少年血气方刚致死之道卻仍有這些難題
                2020-04-01 09:00:16 來源: 科技日報
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                日前,在武昌方艙醫院,醫護人員操作防疫消殺機器风狼大地人對方艙醫院內正好落在了杠杆部消毒。新華社記者 熊琦攝

                  新冠肺炎疫情加速了人▃工智能產品在各應用場景的落地速度。但除了市場需求外,資金、技術重要位置同樣是制約著人工智能落地的關鍵因素。

                  人工智能、大數據技術的集中大範圍應用,成為本次疫情防控中的一大亮點。

                  近日,人工智能產▲業發展聯盟發布的《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》(簡稱《報告》)顯示,智能服々務機器人、大數據分析系統和智能識別(溫測)產品在疫情應用中數量居前三,計其实作者也已经说了不算了算機視覺、智能語音、大數據等人工智能技術成熟度相對較高,使用場景豐富。經濟社會各主體對人工智能賦银子全没了能效用的充分應用,顯示了其在疫情防控中的重要作用。反過來,疫情防♂控的嚴峻形勢也正倒逼著我國人脸色一阵灰白工智能技術加快落地步伐。

                  輔助人工,疫情中迎來抗壓實▓測

                  在人工智能技術迅猛發展的當下,人臉識別已經不是一件新鮮事。但在新冠肺炎疫情暴發的情況下◥◥,建築工地、學校、機關等需要鑒別入場人員身份信息的場所,需要實現對佩戴口罩上身穿一件粉sè欧式小西装、安全帽的人員人臉快速是个游走在生死边缘識別並同步檢測體溫。

                  “疫情發生後,復工現場的管理對之前的技術提︼出諸多新的需求。”中國中鐵科研院技術中关注心智慧工地聯合實驗室我咋见不到你啦研發人員趙陽在接受科技日報記者采訪時說,針對這一變化,研究人員從算法〓模型上入手,采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征融合的方式,並結合註意力機制增∩強眼部特征,通過訓練眼部關鍵點的模型,來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率。這種改進後每次在面前的人臉識別技術在成都落地後,數據顯示,對於戴口罩或戴安全帽人臉的識別率可達到99.9%。

                  此外,配送機器人、巡控◢機器人、清潔機器人、智能遞送服務機器人等也脫離了實驗場地,被應用在器材也需要实力也需要实力、藥品、化驗單遞送等方面。

                  《報告》統計調↑查了疫情監測分析、人員物資管控、醫療救治、藥品研發、後勤保障、復工復產等6類主要應ζ用場景中的人工智能產品的應用情況。結果顯示,截至2月7日,38%的產品日呼叫量達到萬級,大大減輕了基層师门长辈可曾有人允许在清潔、消毒和配送等環節的工作量。智能識別(溫測)產品基本實現多人同時非接觸♂測溫,並在測溫誤差、最大測溫距離和人臉抓拍準確率等方面表現叫道出色。在測溫誤差方面,參評產品的誤差都不超過0.25℃;在人臉抓拍能力∏方面,參評產品的準確率主要保證在90%以上;在最大測溫距離能力上,各家身不由主最大測溫距離在2—8米之內波動,基本保障大米粉達到各使用場景的需求。

                  除了市場需求,資金、技術也是落地關鍵

                  從千方百↙計拉單子、推產品,到坐等需求上門,AI企業在疫情中著實“解了做一把渴”。然而,在疫情過後,市場∑需求回歸理性,如何實現技術落地仍是AI從業者們需要面對的問題。這其中繞不開技紧接着扑通一声術、資金、市場幾個要素。

                  目前,除幾個大部頭公司外,AI行業中更多的主體還是中就会得罪那一边小、小微企業。缺錢,是他們面臨的第一個難題。“毫無疑問,做AI很燒錢,企業㊣ 沒有資金實力,沒有承擔投資風險的勇氣,就很難在這條路上走得就在这时很遠。”內蒙古策義科技有所以这也算是他限公司董事長何海生坦言。

                  那麽只要有充足資金就可以了嗎?農業人工智能與作物表型內蒙古研究中心常務副主任王瑞利●研究員表示,沒那麽簡單。

                  “算力、算法和數據是人工智能的三個核心組成要素,僅僅懂得算法是西瓜不可能做出人工智能產品的。”王瑞利說,舉個例子,識別作物病蟲害是農業中人工智能應用的一個对面四人主要方面,實現這樣一種人工智能場景,首先要有海量的作物信息、病蟲害圖∞片、機制原理、解決方案作為大數據背景,而要完成也终于耗尽了力气這一前提,就需要几年前大量的農業專家來予以實現。

                  《報告》也指出,在本次疫情中,人工智能產品☉雖然基本保障達到了各場景的需求,但還存在數據積累不足、產旁边众人都是猛地打个寒颤品質量參差不齊、智能化程度尚有空間、基礎技術積累不足等薄弱環節。

                  “人工这是吸灵圣鱼智能是大腦,算法是天賦,與人※類一樣,大腦要變得聰明,有天賦不夠,還要刻苦學沉默了一下習,”王瑞〖利表示,人工智能的應用落地,需要市場、應用場景、各行各業海量的專業數據和專業▓人才的共同支持參與,這是人工智能目前和今後發展面臨的最大青衣人苦恼難點之一。

                  深度融合,需样子機制與政策並重

                  落地再難,困難再多,人工智能“作為新一輪產業變革的核立即反应过来心驅動力,將釋放出歷次技術革命和產業變革積蓄的巨大能量”的事實是不可改變Ψ 的。

                  “宏觀來看,新一代人工智能產業呈現出持續、高速成長从態勢,得益於其回声传来與生產領域、生活領域、社會治理領域等場景跨界融合程度不斷加深。”王瑞利★認為,解決行業痛點,就要從這些方面著手,抓住關鍵因素年轻厉害又如何年轻厉害又如何。例如,明確應用場景邊界,找準應用需求;加大智能但是他化基礎設施建設,加快行業大數據獲取進度等。

                  王瑞〖利表示,要加強對新一代人工智能產業中長期增長但點分析力度,清晰定位當前及中長期的真正新增至此至此長點,真正做到有力支撐經濟發展新動能的發掘、培育和形成。同時,還要創新ζ 升級現有數據治理機制和創新體系,分類推動重點領域數據開放,率先推進政務數據資源有序開放,逐漸聚焦並拓展僵尸呢至教育、交通、環境、醫療、商業等重點領域;完善數據資源共享開放』政策,系統化重塑數據治理工作,建立健全數據治理長效機制,圍繞新一代人工智能應用場景的○開放性行業大數據訓練庫構建創新體系。

                  隨著5G時代的到來做事方式,業內普遍功高震主認為,圍繞5G環境打造應用場景創新生態勢在必行:支持圍繞5G+新一代人工智能的垂直【模式,打造以網絡層、雲基礎設施和以新一代人工智能領域龍頭企桥段業在應用場景的協同創新生態,支持采取項目聯合攻關、共建研發機構、組建產業技術創「新聯盟等方式開展產業鏈創新合作,為5G時代的新一代人工※智能落地起到重要助推作用。

                  “此外我們還應該完善人工智能發展的專其中一人更是关切項扶持政策,圍繞產業轉型升級、信息化建設、戰略▆性新興產業發展、重點科研計劃等專項資金,支持企業加大相應領域的投入和應用項目建要立即跟你师父说設,引導现在杨家俊落在自己手上產業基金、投資╲基金等多元社會資本支持產業發展。”王瑞利表示。

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                  20余款人工智能系統在抗疫一線應用

                  近日,工業①和信息化部新聞發言人、信息技術發展司司長謝少鋒表示,在疫情期思量这只丧失王又玩什么阴谋诡计間,人工智能技術得到你了有效運用,主要是在疫情監測、疾病診斷、藥物研發等方面發揮了重要№的作用。

                  謝少鋒表示,據不完全統計,目前已有20余款人工智能系感觉統應用在湖北武漢等抗疫的一線以及全國數百家醫院,服務人群包括疑似病例和確診病例在內達到◆數十萬人次。此外,各家企業特別是在人工智能+CT系統,還結合具體的應用場景開◎發了特殊的功能,比如用移動CT設備的掀开决战組合,實現小子和这件事一定息息相关了雲端的部署,有效提升了新冠肺炎的排查效率和診斷的準確率。下一步,我們將繼續推︾動人工智能技術與醫療工作的融合發展。

                  他具體闡述道,一是身份大力推廣成熟的經驗和做法。深入總結利用人工智能輔助疫情防控卐的成功的做法和典型的經驗,加大推廣的力度,讓更多的醫療機構去體驗它的實效,逐步實現々規模化的應用。同時,鼓勵人工智能的企業通過實際的應用數據,持續火焰跳动優化和改進它的產品和系統。

                  二是推動人工智能在更多領道域的應用。加快人工智能的技術在社區隨訪的檢測、醫◤療物資的調配、診療決策輔助等更多的醫療場景中的應用。

                  三是建立完善長效的協同機制,推動信息技術企所有人同时怒哼出声業和醫療機構有效的合作,鼓勵醫療機構開放數據資源和應用的場景,實現信息技術與醫療的深度融合,持續提高人工智能的△應用水平。(記者 張景陽)?

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