人工智能現(xiàn)狀與前景研究分析報告

人工智能現(xiàn)狀與前景涉及內(nèi)容人工智能技術(shù):圖像檢測人臉檢測活體檢測自動翻譯人工智能落地:智能物流信用分析圖像檢索人工智能未來:醫(yī)學診斷物流無人商店圖像檢測視頻檢測基于單幀的識別方法基于CNN擴展網(wǎng)絡(luò)的識別方法人臉檢測活體檢測語音識別+自動翻譯和目前業(yè)務(wù)的落地點:智能物流和目前業(yè)務(wù)的落地點:智能配送縱向維度，可以劃分為基礎(chǔ)設(shè)施、算法、技術(shù)方向、具體技術(shù)以及解決方案幾個層面：基礎(chǔ)設(shè)施層，包括了計算規(guī)模、計算資源劃分、數(shù)據(jù)和計算能力等底層基礎(chǔ)設(shè)施。在這一層，美團云為外賣提供了包括資源調(diào)度、計算能力以及數(shù)據(jù)存儲等方面的支持；算法包含機器學習、深度學習以及增強學習；技術(shù)方向，主要是計算機視覺、嗅覺、味覺等以及智能匹配、規(guī)劃決策等；技術(shù)及應(yīng)用場景——研究和優(yōu)化。橫向維度會有感知分析，理解思考和交互決策三個層次：感知分析層，研究較多的計算機視覺、聽覺，而對餐飲業(yè)非常重要的味覺、嗅覺方面則還處于比較初級的研究階段；理解與思考層，主要的應(yīng)用場景是用戶需求的感知與智能匹配；交互與決策層，運力調(diào)度、訂單指派、路徑規(guī)劃等場景則歸屬于這一領(lǐng)域。和目前業(yè)務(wù)的落地點:供應(yīng)鏈優(yōu)化采購環(huán)節(jié)銷售環(huán)節(jié)配送環(huán)節(jié)動態(tài)定價原理量價關(guān)系的模式學習

價格和促銷決策優(yōu)化銷量預測和補貨決策統(tǒng)計學的算法（含自回歸統(tǒng)計算法、時間序列兩大類算法）機器學習且支持海量并行內(nèi)存式計算的預測算法根據(jù)業(yè)務(wù)特性設(shè)計的混合多因素算法(計量經(jīng)濟學模型)

容易遇到的問題多環(huán)節(jié)協(xié)同應(yīng)對更加復雜的不確定性時效性與預測性

和目前業(yè)務(wù)的落地點:圖像檢索和目前業(yè)務(wù)的落地點:信用分析量大異構(gòu)50億個點,8000億條邊負樣本占比一般在1%以下每個點有不同的屬性樣本少人工智能的未來:醫(yī)學人工智能的未來:物流小車本身帶有深度攝像頭,激光雷達,超聲波雷達攝像頭監(jiān)視小車路線,提供輔助定位數(shù)據(jù)攝像頭上傳包含小車的圖片,用來軌跡跟蹤,輔助定位小車上傳車載攝像機的圖像,雷達點云整合數(shù)據(jù)生成點云,3D建模將實體場景數(shù)字化數(shù)據(jù)上云,將各種信息整合,當自動駕駛小車遇到問題時人員遠程遙控介入返回給小車周圍物體的信息和駕駛指令(也可以在小車本地決策)實體場景數(shù)字化后,實現(xiàn)vr逛商場小車將貨物放入每層,每戶的儲物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點從小車的視角小車本身帶有深度攝像頭,激光雷達,超聲波雷達小車將貨物放入每層,每戶的儲物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點小車將物品運入運出儲物柜可以采用齒梳式方法將車載傳感器的各個信號通過IoT網(wǎng)絡(luò)上傳云端對小車傳輸周邊的電子地圖和駕駛指令當自動駕駛小車遇到問題時人員遠程遙控介入小車直接將貨物送到指定位置,由收件人收件從儲物柜的視角小車將貨物放入每層,每戶的儲物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點小車將物品運到小區(qū)門口快遞在門口將包裹集中運走,將待投遞包裹卸貨到小區(qū)門口小車將物品從小區(qū)門口遇到住戶門口的儲物柜中小車直接將貨物送到指定位置,由收件人收件從云端的視角從小車周圍得到對應(yīng)的數(shù)據(jù),上傳到云端攝像頭監(jiān)視小車路線,提供輔助定位數(shù)據(jù),上傳貼圖數(shù)據(jù)從點云得到整個場景的點云地圖加上貼圖,得到整個場景的3D模型商業(yè)O2O應(yīng)用拓展——下一個共享商業(yè)模式共享商業(yè)的下一個風口：共享工具箱共享急救箱共享販賣機共享服務(wù)商業(yè)O2O應(yīng)用拓展——下一個工作模式以廉價短途物流平臺為基礎(chǔ)共享一些較為昂貴的物品,改變了一些這些物品在需求曲線上的位置,教育，醫(yī)療，公益，辦公意義重大兒童陪伴，養(yǎng)老，寵物商業(yè)潛力巨大更高效，更健康，更安全！人工智能的未來:無人