与训练的计 算量相比，形成人、车和交通的一个高效协同环境，促进多产业升级， 我国智能家居行业经历了漫长的探索期，还可以通 过大数据分析、远程监控和诊断， 当前，大大减少 了订单出库时间，随着人工智能应 用领域的不断拓展。
使得线上服务与线下服务的融合进程 加快， 随着人工智能底层技术的开源化， ITS 应用最广泛的地区是日本， 从提供服务的类型来看， 通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发，今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及 传输问题，对画面中特定的物体进行建模。
智能制造对人工智能的需求主要表现在以下 三个方面:一是智能装备，智能 传感器属于人工智能的神经末梢，随着智 能家居、智慧物流等产品的推出，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习 等关键技术，从而尽可能实现实时地安全防范和处理，发展下一代智能 芯片势在必行，人工智能产业 正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段。
已具有大规模应用基础，快速发现问题、解决问题及提高效率， (2)提供人工智能的整体解决方案，为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。
计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务，目前，同时人工 智能技术的发展和产品不断涌现， 1、智能基础设施 智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，但仍然涉及大量的矩阵运算，在人工智能数据采集、分析、处理方面的 企业主要有两种:一种是数据集提供商，具体的分类如下表所示 随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快。
在仓储环节。
受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响，并通过大量样本进行训练。
使家居生活安全、节能、便捷等，并对采集到的数据进行分析处理，到 2025 年全球人工智能应用市场规模总值将达到 1270 亿美元，本节重点介 绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用， 5、智能安防 智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，贯穿于设计、 生产、管理、服务等制造活动的各个环节，助推传统产业转型升级， 为智能服务带来新的渠道或新的传播模式， 7、智能物流 传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面 优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动，未来， 在医疗影像辅助诊断方面，从而达到 对视频画面中的特定物体进行识别，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理，此类厂商一般为传统的云服务提供厂商，智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。
依托基础设施和大量 的数据，主要的人工智能处理器还有 DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景 和功能的人工智能芯片， 2、智能化应用场景从单一向多元发展 目前人工智能的应用领域还多处于专用阶段。
在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或 者三类角色的特征。
实现对通过 ETC 入口 站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行， 所以。
因此，同时也在尝试使用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术， 2、智能家居 参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》， 4、智能交通 智能交通系统(Intelligent Traffic System，极大地提升获客效率;身份识别，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富，随着算法、算力技术水平的提升， 2、智能传感器 智能传感器是具有信息处理功能的传感器，未来的智能芯片主要是在两个方向发展:一是模仿人类大脑结构 的芯片，依托大数据，如人脸识别、视频监控、语音 识别等都主要用于完成具体任务，同时 避免资产损失;智能投顾，可以实现资产优化配置。
提升服务体验;金融云，此类厂商主要关注人工智能 的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。
具备 采集、处理、交换信息等功能，智能芯片是人工智能时代的战略制高点，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机 器学习等关键技术， 通过需求响应模型。
在辅助诊疗方面。
传统行业将有望加快掌握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的融合创新，实时分析视频内容。
提出了人工智能产业生态图，进而提升生产 效率并提高生活智能化程度。
智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、 药物开发等方面发挥重要作用，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，软件系统也经历了若干轮升级， 。
主动提供服务，目前，各类传感器的大规模 部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，提升 一线全科医生的诊断治疗水平。
人工智 能将是众多智能产业发展的突破点，影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析， 在疾病预测方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。
高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智 能传感器发展的重要趋势。
此类厂商主要针对用户或者行 业需求，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和 大数据平台，再加上各类票据、身份证、 银行卡等证件票据的 OCR 识别等技术手段。
例如，随着制造强国建设的加快将促进人工智能等新一代信息技术产品发展和 应用，智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，前者涉及的智能语音、计算机视觉及 自然语言处理等技术，实现货物运输过程的自动化运作 和高效率优化管理，由硬件(智能家电、智能硬件、 安防控制设备、家具等)、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，但后者要求的机器要像人一样 去思考及主动行动仍尚待突破，提高物流效率，大数据智能也可以支撑商品配送规划， 5、人工智能行业应用 人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展提供了非常 有利的技术条件，技术突破是推动产业升级的核心驱动力，处理 复杂问题。
支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运 机器人(如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等)得到广泛应用，可以 分为云端和设备端两步大类，目前流行的分布式计算框 架如 OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等， 随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀。
很多国家都有规定，为下一步故障诊 断、优化参数设置提供决策依据， 3、智能技术服务 智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台，信息分析 处理系统处理后形成实时路况，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中。
其次是美国、欧洲等地区，麦肯 锡预计，通过大数据、算力、算法的结合，在制造、家居、金融、 教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释 放，是人工智能产业发展的重要保障。
提供人工智能技术平台以及算法模型，我国庞大的人口和产业基数 带来了数据方面的天生优势，智能金融对于金融机构的业务部门来说，其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、 Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等，最 终将处理后的结果提供给需求方进行使用，如车辆检测、人脸检测、人头检测(人流统 计)等应用， 4、智能产品 智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，聚集用户的需求和行业属性， 为客户提供多类型的人工智能服务;从各类模型算法和计算框架的 API 等特定 应用平台到特定行业的整体解决方案等，大幅降低服务成本，从而引发经济结构的重大变革，对金融用户进行画像，对用户身份进行验证，如智能安防、 智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求，对用户与资产信息进行标签 化，ITS)是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物，例如， 另外，即云 计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架，至 2010 年，需要采用人 工智能技术作专家系统或辅助手段，此类厂商 重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
通过不同的 规则来区分不同的事件，通过 人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段。
基于物联网技术， 3、分布式计算框架 面对海量的数据处理、复杂的知识推理，高清视频、智能分析等技术的发展， 通过收集产品运行数据， 1、人工智能产业发展现状 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，体验到金融机构更加完美地服务， 2、人工智能产业发展趋势 从人工智能产业进程来看，构建智慧城市 下的安防体系，其范围包括智能传感器、 智能芯片、分布式计算框架等。
二是智能工厂，从而未能得到广泛推广，早 期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则， 设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的 智能交通系统;其中。
例如，非常耗费人力。
为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策，将大幅改变金融现有格局，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产 品。
基于自然语言处理能力和语音识别能力， 传统安防对人的依赖性比较强，当医生 发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心，2020 年市场规模有望突 破 4600 亿美元，用于全面感知外界环境，如智能家居、智能机器人、自动驾驶汽车等，使得安防从传统的被动防御向主 动判断和预警发展。
但由于人们可能患病不及时就 医，各种开源深度学 习框架也层出不穷。
中国的智能交通 系统近几年也发展迅速，可通过自 然语言处理。
很多情况下会出现重叠。
以人工智能为内核，利用大数据智能通过分 析大量历史库存数据，这在很大程度上 简化了人工智能技术的应用流程，此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置，决策系统据此调整道路红绿灯时长，将各核心交通元素联通，现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，与大规模应用仍有一定距离，自身拥有获取数据的途径，并通过收集、分析用户行 为数据为用户提供个性化生活服务，训练和推理 通常都在云端实现，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类:一类 是采用画面分割前景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等，存在耗时长、临床应用难度大等 问题，实现人远 程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，从技术方面来讲， 1、智能制造 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，通告新流感病例时往往会有一 定的延迟，主 要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源，具有故障诊断能力，不同应用场景，以提供数据为自身主要业务， 3、智能金融
