2023中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度白皮書(shū)

中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度白皮書(shū)2023年8月PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANVIII目錄第一章人工智能概述 1人工智能定義 1人工智能分類 3行業(yè)分類 3本章小結(jié) 8第二章分析方法論及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成熟度分析 9引言 9綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分析 9主要AI技術(shù)大類及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用 10技術(shù)成熟度分析方法 10學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖 11熱度-供給圖與階段-供給圖 12第三章智慧金融 15產(chǎn)業(yè)定義 15主要技術(shù)點(diǎn)分類 16主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 16產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 21技術(shù)分析 23第四章智能家居 33產(chǎn)業(yè)定義 33主要技術(shù)點(diǎn)分類 34主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 35產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 39技術(shù)分析 41第五章智慧建筑 70產(chǎn)業(yè)定義 70主要技術(shù)點(diǎn)分類 71主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 71產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 75技術(shù)分析 77第六章智慧座艙 88產(chǎn)業(yè)定義 88主要技術(shù)點(diǎn)分類 89主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 89產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 94技術(shù)分析 96第七章自動(dòng)駕駛 110產(chǎn)業(yè)定義 110主要技術(shù)點(diǎn)分類 110主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 111產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 116技術(shù)分析 118第八章智能服務(wù)機(jī)器人 126產(chǎn)業(yè)定義 126主要技術(shù)點(diǎn)分類 127主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 127產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 134技術(shù)分析 136第九章智能客服 173產(chǎn)業(yè)定義 173主要技術(shù)點(diǎn)分類 174主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 175產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 188技術(shù)分析 190第十章智慧教育 206產(chǎn)業(yè)定義 206主要技術(shù)點(diǎn)分類 207主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 208產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 212技術(shù)分析 214第十一章智慧出行 227產(chǎn)業(yè)定義 227主要技術(shù)點(diǎn)分類 227主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 228產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 231技術(shù)分析 233第十二章智慧醫(yī)療 240產(chǎn)業(yè)定義 240主要技術(shù)點(diǎn)分類 240主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 241產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 249技術(shù)分析 251第十三章云計(jì)算 267產(chǎn)業(yè)定義 267主要技術(shù)點(diǎn)分類 268主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 269產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 272技術(shù)分析 274第十四章電商及零售 280產(chǎn)業(yè)定義 280主要技術(shù)點(diǎn)分類 280主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 280產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 284技術(shù)分析 286第十五章基礎(chǔ)軟硬件和智慧網(wǎng)絡(luò) 295基礎(chǔ)軟硬件 295產(chǎn)業(yè)定義 295主要技術(shù)點(diǎn)分類 296主要技術(shù)點(diǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì) 297產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 298智慧網(wǎng)絡(luò) 300產(chǎn)業(yè)定義 300主要技術(shù)點(diǎn)分類 301主要技術(shù)點(diǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì) 301產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 303PAGEPAGE302第一章人工智能概述亞里士多德（384年-322年）2040年代可編程數(shù)字計(jì)算機(jī)的——考的機(jī)器。人工智能最早是由麻省理工學(xué)院的JohnMcCarthy在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的，McCarthy將其定義為：人工智能就是讓機(jī)器的行為看起來(lái)像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣（McCarthy1956）EdwardFeigenbaum人工智能所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)應(yīng)呈現(xiàn)出與人類行為類似的特征（Feigenbaumetal.1981）·博登在《人工智能哲學(xué)》一書(shū)中就目前四種最為流行的人工智能定義進(jìn)行了歸類和辨析，分別為：（1）人工智能就是讓計(jì)算機(jī)去做人類需要運(yùn)用智能才能做的事；（2）研究怎樣制造計(jì)算機(jī)，并為其編程，使其能做心靈所能做的那些事情；（3）人工智能是計(jì)算機(jī)的發(fā)展，而計(jì)算機(jī)的外在性能具有我們認(rèn)為是屬于人類心理過(guò)程的那些特征；（4）人工智能是一種一般性的哲學(xué)的高度，而第四種定義則能夠從心理認(rèn)知的角度進(jìn)行闡釋。PatrickWinston所述，當(dāng)前給出一個(gè)一般性的人工智能（Winstonand“人類做各種各樣的事情”且“應(yīng)行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”。ChatGPT為典型的通用人工智能（AGI）引起了廣泛關(guān)注。通用GPT-4推AGIChatGPT-4的聊天機(jī)器人。行業(yè)分類“新基建”5G合，由此衍生出更多的應(yīng)用場(chǎng)景，加速人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合的進(jìn)程。1示出。圖1：一級(jí)行業(yè)分支和二級(jí)行業(yè)分支的簡(jiǎn)圖該分支簡(jiǎn)圖是基于《中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)白皮書(shū)（2021）》報(bào)告中（2021智能服務(wù)機(jī)器人智能服務(wù)機(jī)器人是在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下為人類提供必要服務(wù)的多種高技術(shù)集成的智能化裝備。近年來(lái)，隨著人工智能、5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，以及場(chǎng)景需求的不斷拓展，在包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)及語(yǔ)音交互、伺服驅(qū)動(dòng)器、向家庭的消費(fèi)類服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)以及面向公共商用環(huán)境的商用服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)軟硬件AIAI芯片（NPU、GPU等）、芯片使能（CANNCUDA等）、AI計(jì)算框架（如Pytorch、MindSpore等）、開(kāi)發(fā)使能及工具等。AINPUGPU等類型。GPUAI應(yīng)用。NPUAI產(chǎn)品或服務(wù)而設(shè)計(jì)的芯片，主要是側(cè)重加速機(jī)器學(xué)習(xí)（尤其是神經(jīng)AIAIAMDAIAI芯片之一。AI框架是一種軟件框架，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署人工智能模型。AI框架提API定義模型的函數(shù)、用于訓(xùn)練模型的函數(shù)以及用于評(píng)估模型的函數(shù)。AI框架還提AIPyTorchMindSporePaddlePaddleAI等新方向具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?？傊?，AI軟硬件平臺(tái)是一個(gè)集成了各種人工智能開(kāi)發(fā)所需的軟硬件資源的能產(chǎn)業(yè)的根基。云計(jì)算解決方案。(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS)AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，提出了模型即服務(wù)（MaaS）及。智能座艙感知系統(tǒng)等。從車內(nèi)看，智能座艙是座艙內(nèi)飾、座艙電子產(chǎn)品的綜合創(chuàng)新、升級(jí)和聯(lián)動(dòng)。伴隨語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的發(fā)展，座艙內(nèi)飾的智能化程度逐漸提升。從車外看，智能座艙將通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信、遠(yuǎn)程感應(yīng)、GPS等技術(shù)，AI算力，模擬作也將擴(kuò)展至車外，在車載芯片外建立獨(dú)立感知層，由云端計(jì)算中心統(tǒng)一提供AI算力。智慧出行“AI+智慧交通服務(wù)”，在傳統(tǒng)的出行行業(yè)基礎(chǔ)上，以人工智能相關(guān)技術(shù)為助力，改善出行效率及安全性，提高司乘體驗(yàn)，增進(jìn)產(chǎn)業(yè)更新?lián)Q代，高效保障出行質(zhì)量。自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）機(jī)動(dòng)車輛。技術(shù)分類人工智能涉及范圍廣泛，以技術(shù)來(lái)分類，目前主要分為（此處參考21、20年的白皮書(shū)內(nèi)容）通用機(jī)器學(xué)習(xí)、AI感知、AI認(rèn)知、AI系統(tǒng)四大核心技術(shù)分類。通用機(jī)器學(xué)習(xí)AI感知AI感知技術(shù)是指將物理世界的信號(hào)通過(guò)攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的字信息進(jìn)一步提升至可認(rèn)知的層次。AI感知技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)理解和然語(yǔ)言文本。AI感知技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人工智能智能化的重要組成部分。AI認(rèn)知AI認(rèn)知是指人工智能系統(tǒng)通過(guò)模擬人類的認(rèn)知過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的理解、推理、學(xué)習(xí)和決策等高級(jí)智能功能。AI認(rèn)知技術(shù)包括自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的理解和解決。AI認(rèn)知技術(shù)的應(yīng)用包括智能客服、智能翻譯、智能推薦、智能問(wèn)答等。（AGI）各種領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能交通等。AI系統(tǒng)AI系統(tǒng)是指一種基于人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它可以模擬人類的智能行為和思維過(guò)程，實(shí)現(xiàn)自主決策、自主學(xué)習(xí)和自主適應(yīng)等高級(jí)智能功能。AI系統(tǒng)可以通過(guò)感知、認(rèn)知、推理和決策等環(huán)節(jié)，對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行感知和理解，并根據(jù)自身的目標(biāo)和任務(wù)，自主地進(jìn)行決策和行動(dòng)。AI系統(tǒng)的應(yīng)用非常領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，AI系統(tǒng)將會(huì)在更多的領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本章小結(jié)本章節(jié)介紹了人工智能在現(xiàn)代社會(huì)中的重要性和應(yīng)用領(lǐng)域。目前學(xué)界普遍認(rèn)為，人工智能的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠?yàn)槿祟愅瓿筛鞣N任務(wù)。人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上的一種技術(shù)，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)支持，具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動(dòng)。5G、云計(jì)算、大AIAIAI按照這樣的分類，我們會(huì)在各個(gè)章節(jié)的框架中進(jìn)行應(yīng)用。第二章分析方法論及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成熟度分析引言化應(yīng)用成熟度卻是一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。本次白皮書(shū)將側(cè)重點(diǎn)由知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析轉(zhuǎn)為人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的成熟度分提供整體技術(shù)的宏觀圖景，推動(dòng)人工智能在行業(yè)應(yīng)用落地方面的創(chuàng)新和發(fā)展。加美好的藍(lán)圖！人工智能的綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分析是指對(duì)人工智能在各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域中的廣泛況、技術(shù)成熟度、發(fā)展趨勢(shì)等方面進(jìn)行綜合考察和研究。業(yè)的健康發(fā)展。AI人工智能技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在產(chǎn)業(yè)界，AI技術(shù)的應(yīng)AIAI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的簡(jiǎn)圖技術(shù)成熟度分析方法Gartner（1-5分形成對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集。分析工具：本文引入了兩種分析工具：四象限分析、熱度-供給圖與階段-供給圖，以下具體介紹。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖產(chǎn)業(yè)關(guān)注關(guān)產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出比較多，而學(xué)術(shù)論文較少；大眾關(guān)注關(guān)注，相關(guān)產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出和學(xué)術(shù)論文均較多；小眾關(guān)注關(guān)產(chǎn)出均較少，相關(guān)學(xué)術(shù)論文和產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)均較少；學(xué)術(shù)關(guān)注關(guān)學(xué)術(shù)論文產(chǎn)出較多，而產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)較少。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果的四象限示例圖（以下簡(jiǎn)稱四象限圖分界線。四象限中的點(diǎn)呈現(xiàn)出這種學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注度和熱度不相匹配的原因可能熱度-供給圖與階段-供給圖數(shù)據(jù)定義共收集到數(shù)百份有效調(diào)研材料。技術(shù)點(diǎn)所處階段：技術(shù)點(diǎn)所處的階段是參考Gartner技術(shù)成熟度曲線將技術(shù)的發(fā)展分成了五個(gè)階段，萌芽期、膨脹期、破滅期、爬升期、成熟期。產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱度3所屬的產(chǎn)業(yè)方向的平均熱度、1代表熱度最低、5代表熱度最高。產(chǎn)學(xué)供給情況3點(diǎn)所屬產(chǎn)業(yè)方向供給的平均水平、1代表供給最少、5代表供給最多。階段-供給示例圖熱度-供給示例圖10個(gè)的技術(shù)點(diǎn)。對(duì)于剩余的技術(shù)點(diǎn)，根據(jù)相應(yīng)問(wèn)卷得到的評(píng)價(jià)的平均和方差情-供給圖與階段-標(biāo)的平均水平，而橢圓的兩軸的長(zhǎng)度代表了相應(yīng)指標(biāo)的方差情況。第三章智慧金融20177201712月印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)（2018-2020年必經(jīng)之路。智能營(yíng)銷智能服務(wù)24小時(shí)高效滿意服務(wù)。智能運(yùn)營(yíng)分析，通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)將不必要的重復(fù)工作自動(dòng)化，減少成本提高效率。智能風(fēng)控制環(huán)節(jié)顯現(xiàn)起自身價(jià)值的具體體現(xiàn)形式。智能投顧置方案。AI技術(shù)會(huì)依據(jù)對(duì)用戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力、投資目標(biāo)、投資期限等因素，利AI和決策問(wèn)題包括。預(yù)測(cè)問(wèn)題主要涉及以下幾類需要預(yù)測(cè)的指標(biāo)：常用的預(yù)測(cè)方法如下：如下：智能投研利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)為專業(yè)投資人員（如基金經(jīng)理、研究員等AI技術(shù)，可以為專業(yè)投資人員提供更豐富、清晰、低噪弈優(yōu)化類方法利用率較低。主要技術(shù)需求如下：智能監(jiān)管避免了數(shù)據(jù)被偽造篡改及泄露的風(fēng)險(xiǎn)，保證監(jiān)管合規(guī)性。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要專利情況目前專利主要聚焦安全與隱私保護(hù)方向，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練等方面。全球受理的聯(lián)邦學(xué)習(xí)專利數(shù)量高達(dá)2萬(wàn)余件。應(yīng)用趨勢(shì)多方安全計(jì)算主要專利情況目前專利主要聚焦數(shù)據(jù)信息檢索、數(shù)據(jù)保護(hù)、加密通信、密鑰分發(fā)等方面。全球受理的多方安全計(jì)算專利數(shù)量達(dá)3000余件。應(yīng)用趨勢(shì)安全計(jì)算可以保護(hù)用戶信息不泄露的情況下將更多維度數(shù)據(jù)納入聯(lián)合風(fēng)控模型可信執(zhí)行環(huán)境主要專利情況22萬(wàn)余件。應(yīng)用趨勢(shì)因果推斷主要專利情況1612012年-20172-32018年-202250篇。應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)推演主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)2000指導(dǎo)決策者在虛擬系統(tǒng)下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，降低實(shí)際試點(diǎn)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和損失。時(shí)間序列預(yù)測(cè)主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)段，數(shù)字化將邁向智能化節(jié)點(diǎn)，預(yù)測(cè)及決策（強(qiáng)化+博弈+運(yùn)籌優(yōu)化）技術(shù)將發(fā)擬推演和決策類的需求。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)2019領(lǐng)域，真實(shí)決策場(chǎng)景下的應(yīng)用將會(huì)在近幾年爆發(fā)。多智能體博弈主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)2019會(huì)管理、經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)管理場(chǎng)景智能決策領(lǐng)域的，還沒(méi)有代表產(chǎn)品出現(xiàn)。運(yùn)籌優(yōu)化主要專利情況運(yùn)籌優(yōu)化是個(gè)很大類的技術(shù)領(lǐng)域，上圖顯示的是其中一類方法——魯棒優(yōu)化技術(shù)的申請(qǐng)情況應(yīng)用趨勢(shì)（巨大，目前剛從起步進(jìn)入成長(zhǎng)期。多模態(tài)算法主要專利情況交互等。其中，一些主要的技術(shù)巨頭，如谷歌（Google）、微軟（Microsoft）、蘋(píng)（Tencent）設(shè)備、虛擬助手、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。多模態(tài)技術(shù)的專利主要涉及以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision）：這個(gè)領(lǐng)域涉及圖像和視頻處理技術(shù)，用動(dòng)作識(shí)別等技術(shù)。自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：該領(lǐng)域包括文本翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等應(yīng)用。（SpeechRecognition）（Speech以及用于生成自然、流暢語(yǔ)音的語(yǔ)音合成技術(shù)。人機(jī)交互（Human-ComputerInteraction，HCI）：這個(gè)領(lǐng)域關(guān)注如何使計(jì)眼動(dòng)追蹤等技術(shù)。等應(yīng)用。隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用需求的變化，上述領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)更多新的專利方向。應(yīng)用趨勢(shì)（Multimodal（的數(shù)例如，在人工智能（AI）領(lǐng)域，多模態(tài)技術(shù)越來(lái)越多地被用于以下任務(wù)：圖像描述（ImageCaptioning）：根據(jù)圖像內(nèi)容自動(dòng)生成描述性文字。視覺(jué)問(wèn)答（VisualQuestionAnswering）：通過(guò)分析圖像內(nèi)容和用戶提供的文本問(wèn)題，生成相關(guān)的答案。圖像、語(yǔ)音、視頻合成（Image,Speech,VideoSynthesis）：將文本提示轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的圖像、音頻及視頻。（Virtual來(lái)實(shí)現(xiàn)更自然的人機(jī)交互系統(tǒng)。利用多模態(tài)技術(shù)，AI系統(tǒng)將可以更好地理解現(xiàn)實(shí)世界，并為用戶提供更豐富、更準(zhǔn)確的信息和服務(wù)。聲紋識(shí)別主要專利情況2012年起，聲紋識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)相關(guān)專利公開(kāi)數(shù)量呈大幅上升，七年間（2011-2018）已近翻了10倍，并一直保持高位水平。應(yīng)用趨勢(shì)聲紋識(shí)別有文本相關(guān)和文本無(wú)關(guān)的兩種，各自包含聲紋確認(rèn)、聲紋辨認(rèn)兩類。2018年央行《移動(dòng)金融基于聲紋識(shí)別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》的頒布，2019202030家銀行機(jī)構(gòu)采購(gòu)了聲紋識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品。（*數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)聲紋識(shí)別產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)2.0》）3D傳感器的快速普及、多種生物特征的融合，每個(gè)設(shè)備都能更聰明地“看”和“聽(tīng)”。生物識(shí)別和活體（ISO）和國(guó)際電工委員（IEC）—生物特征—多模態(tài)和其他多生物特征融（ISO/IECTR2472∶20074G4K/8K超高清視頻、AR/VR等沉浸式交互模2019》）不限于：背景噪聲干擾、跨信道識(shí)別、超短語(yǔ)音精度低、假冒攻擊等。深度學(xué)習(xí)主要專利情況20132022年，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”64161通用機(jī)器學(xué)習(xí)-學(xué)習(xí)融合”技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于智能營(yíng)銷、智能風(fēng)控等領(lǐng)域。目前，全球越來(lái)越多的人們開(kāi)始意識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)應(yīng)用的重要性，因此需要針對(duì)不同機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)。另一方面，隨著全球化進(jìn)程的加快，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)的需求正不斷增長(zhǎng)?？傊?，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”營(yíng)銷、智能風(fēng)控等領(lǐng)域中的市場(chǎng)需求將會(huì)越來(lái)越大。應(yīng)用趨勢(shì)“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”（RNNLSTMGRU等）應(yīng)用于線上智能營(yíng)銷場(chǎng)景中，用于快速捕捉客戶在時(shí)間域上的興趣變GNNGCNKGCN等2017模型（RNN、LSTM、GRU等）和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（RandomForest,Xgboost，LightGBM等）的融合模型應(yīng)用于智能風(fēng)控場(chǎng)景中。第四章智能家居便捷化的家居生活體驗(yàn)。行通信和控制，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、自動(dòng)化控制、場(chǎng)景設(shè)置等功能。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等方面的問(wèn)題。強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展與應(yīng)用推廣。和便捷的生活方式。人機(jī)交互系統(tǒng)人機(jī)交互系統(tǒng)是指人與計(jì)算機(jī)或其他智能設(shè)備之間進(jìn)行信息交流和操作的人機(jī)交互系統(tǒng)通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵組件：1、輸入設(shè)備：用于將用戶的指令或信息輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，常見(jiàn)的輸入設(shè)備有鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、觸摸屏、語(yǔ)音識(shí)別等。2、輸出設(shè)備：用于將計(jì)算機(jī)處理后的結(jié)果或信息以可理解的方式呈現(xiàn)給用戶，常見(jiàn)的輸出設(shè)備有顯示器、音頻設(shè)備、打印機(jī)等。3、用戶界面：提供用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間交互的界面，包括圖形用戶界面（GUI）、命令行界面（CLI）、觸摸界面等。4、交互技術(shù)：包括語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、眼動(dòng)追蹤等技術(shù)，用于實(shí)現(xiàn)更自然、智能化的人機(jī)交互方式。5、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)：關(guān)注用戶需求和心理特征，通過(guò)優(yōu)化界面設(shè)計(jì)、交互流程等方面來(lái)提升用戶滿意度和效率。神實(shí)現(xiàn)與計(jì)算機(jī)的交互。體驗(yàn)，并為人們?cè)谌粘Ｉ詈凸ぷ髦袔?lái)更多可能性。智能家電聯(lián)。智能家電的種類很多，常見(jiàn)的包括：1、智能音箱：具備語(yǔ)音助手功能的音箱，可以通過(guò)語(yǔ)音指令播放音樂(lè)、查詢天氣、控制其他智能設(shè)備等。2、智能電視：具備互聯(lián)網(wǎng)連接功能的電視，可以觀看在線視頻、瀏覽網(wǎng)頁(yè)、使用應(yīng)用程序等。3、智能冰箱：內(nèi)置攝像頭和傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)食物存儲(chǔ)情況、提醒過(guò)期食品、提供菜譜推薦等功能。4、智能洗衣機(jī)：通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序遠(yuǎn)程控制洗衣機(jī)的啟動(dòng)、停止和選擇洗滌模式，也可以根據(jù)衣物類型和污漬程度自動(dòng)調(diào)整洗滌參數(shù)。5、智能空調(diào)：可以通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序遠(yuǎn)程控制空調(diào)的開(kāi)關(guān)、溫度和模式設(shè)置，也可以根據(jù)用戶習(xí)慣和環(huán)境條件自動(dòng)調(diào)整溫度和風(fēng)速。6、智能照明系統(tǒng)：通過(guò)智能燈泡或燈具，可以遠(yuǎn)程控制燈光的亮度、顏色和定時(shí)開(kāi)關(guān)，也可以與其他智能設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更智能化的照明體驗(yàn)。7、智能安防設(shè)備：包括智能門鎖、攝像頭、門窗傳感器等，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、入侵報(bào)警、門鎖解鎖等功能。8、智能廚房設(shè)備：如智能烤箱、咖啡機(jī)、電飯煲等，通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序或語(yǔ)音指令進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和定時(shí)預(yù)約，方便用戶在外出前準(zhǔn)備好食物或飲品。使得家居生活更加便捷、高效，并且提供了更多個(gè)性化的使用體驗(yàn)。傳感器觸發(fā)語(yǔ)音助手或安防警報(bào)系統(tǒng)。合安防系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)和報(bào)警功能；煙霧/氣體傳感器結(jié)合警報(bào)系統(tǒng)可以提供火災(zāi)和氣體泄漏的及時(shí)警示。創(chuàng)造更加舒適、便捷、安全和高效的生活體驗(yàn)。設(shè)備安全在客戶服務(wù)方面，聲紋識(shí)別可以用于自助服務(wù)系統(tǒng)，提供更便捷的用戶體驗(yàn)。此，在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他身份驗(yàn)證方式來(lái)提高準(zhǔn)確性和安全性。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖語(yǔ)音降噪主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)5G噪技術(shù)將成為移動(dòng)通信的重要發(fā)展方向。智能設(shè)備之間的溝通更加便捷和自然。在各種環(huán)境下都能享受高品質(zhì)的通話效果。聲，提高遠(yuǎn)程會(huì)議和教學(xué)的清晰度和可理解性。著廣闊的應(yīng)用前景，并推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向前發(fā)展。聲源定位主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)監(jiān)控、智能家居、醫(yī)療診斷等回聲消除主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)以提高音頻質(zhì)量和語(yǔ)音通信的清晰度。未來(lái)的回聲消除應(yīng)用趨勢(shì)包括以下幾個(gè)方面：1、算法優(yōu)化：隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，回聲消除算法將變得更加智能和高效。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，可以提高算法的準(zhǔn)確性和性能。2備和場(chǎng)景，如智能音箱、會(huì)議系統(tǒng)等。3信應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。嵌入式系統(tǒng)集成：未來(lái)的趨勢(shì)是將回聲消除技術(shù)嵌入到各種設(shè)備和系統(tǒng)中，如智能手機(jī)、汽車音響系統(tǒng)等。這將提供更好的用戶體驗(yàn)和更清晰的音頻質(zhì)量。嵌入式系統(tǒng)集成等方面不斷改進(jìn)和發(fā)展，以提供更好的音頻質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。盲源分離主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)以下是盲源分離應(yīng)用的趨勢(shì)：1、音頻處理：盲源分離在音頻處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。例如，可以將音樂(lè)中的不同樂(lè)器分離出來(lái)，或者從語(yǔ)音信號(hào)中提取出不同說(shuō)話者的聲音。2特定對(duì)象。3它可以幫助識(shí)別和分離同時(shí)傳輸?shù)亩鄠€(gè)用戶的信號(hào)，從而提高系統(tǒng)容量和性能。4、醫(yī)學(xué)圖像處理：在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，盲源分離可以用于提取出不同組織或結(jié)構(gòu)的圖像信息，從而幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策。5改善語(yǔ)音合成系統(tǒng)生成的語(yǔ)音質(zhì)量。波束形成主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)些波束形成應(yīng)用的趨勢(shì)：1、5G通信：5G通信需要更高的帶寬和更快的速度，而波束形成可以提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和更好的覆蓋范圍。因此，5G通信系統(tǒng)中廣泛使用了波束形成技術(shù)。2在毫米波通信中廣泛應(yīng)用。34波束形成技術(shù)可以增強(qiáng)雷達(dá)系統(tǒng)的性能，提高目標(biāo)探測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確性。5受限。通過(guò)使用波束形成技術(shù)，可以提高無(wú)人機(jī)通信的穩(wěn)定性和可靠性。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理是一種利用多個(gè)麥克風(fēng)組成的陣列來(lái)捕獲和處理聲音風(fēng)陣列信號(hào)處理應(yīng)用的趨勢(shì)：1音識(shí)別準(zhǔn)確性，并改善語(yǔ)音助手的響應(yīng)質(zhì)量。2通訊質(zhì)量。3、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要與音模擬，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。4實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用。5、智能家庭控制：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要與環(huán)境交制等功能，改善用戶體驗(yàn)。6音捕獲，并降低背景噪聲對(duì)會(huì)議或教育內(nèi)容的干擾。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器是一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行些嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器應(yīng)用趨勢(shì)：1源受限的邊緣設(shè)備上運(yùn)行的高效代碼，實(shí)現(xiàn)本地的智能決策和分析。2化代碼，提高移動(dòng)應(yīng)用中人工智能功能的性能和效率。3決策和響應(yīng)能力。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為在低功耗、4式系統(tǒng)上運(yùn)行的高效代碼，提高自動(dòng)駕駛和機(jī)器人系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。模型歸并主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)用趨勢(shì)：1上實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)和功能，同時(shí)減少內(nèi)存占用和計(jì)算開(kāi)銷。2少冗余參數(shù)和計(jì)算操作，從而提高推理速度和減少存儲(chǔ)需求。3訓(xùn)練，從而保護(hù)用戶隱私。4共享、知識(shí)共享，并提高整體性能。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別是一種將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。以下是一些實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：12后續(xù)查閱。3幕或進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯。4需求，并提供準(zhǔn)確的回答和解決方案。5出相應(yīng)反饋。語(yǔ)音喚醒主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)語(yǔ)音喚醒應(yīng)用的趨勢(shì)：1、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)：隨著智能家居設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的普及，語(yǔ)音喚醒成為控制和操作設(shè)備的便捷方式。用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的聲音指令喚醒智能家居設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)對(duì)燈光、溫度、安防等功能的控制。2駛安全性和便利性。3、移動(dòng)設(shè)備和虛擬助手：移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)和平板電腦也廣泛應(yīng)用了語(yǔ)（SrGeAsssnt，并進(jìn)行搜索、發(fā)送消息、設(shè)置提醒等操作。4、健康醫(yī)療：在醫(yī)療領(lǐng)域，語(yǔ)音喚醒可用于患者監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景。患者可以通過(guò)語(yǔ)音指令喚醒醫(yī)療設(shè)備，并進(jìn)行測(cè)量身體參數(shù)、咨詢醫(yī)生等操作。5、安防監(jiān)控：語(yǔ)音喚醒在安防監(jiān)控領(lǐng)域也有應(yīng)用。用戶可以通過(guò)聲音指令喚醒安防系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、報(bào)警處理等操作。分布式喚醒主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)式喚醒應(yīng)用的趨勢(shì)：1協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)更廣泛的語(yǔ)音控制和交互。2務(wù)分配和資源利用，可以降低功耗，延長(zhǎng)設(shè)備的續(xù)航時(shí)間。3敏感信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。4備進(jìn)行語(yǔ)音控制，并與其他設(shè)備進(jìn)行無(wú)縫連接和交互。5協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、更智能的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。隨著智能家居、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，分布式喚醒在提高系統(tǒng)性來(lái)更便捷、安全和個(gè)性化的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。方言識(shí)別主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)一些方言識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1、語(yǔ)音助手和智能設(shè)備：隨著智能設(shè)備的普及，方言識(shí)別可以幫助語(yǔ)音助手更好地理解和響應(yīng)用戶的方言口音，提供更準(zhǔn)確和個(gè)性化的服務(wù)。2、地方文化保護(hù)和傳承：方言是地方文化的重要組成部分。通過(guò)方言識(shí)別技術(shù)，可以記錄和保護(hù)各地區(qū)獨(dú)特的方言語(yǔ)音，促進(jìn)地方文化的傳承和保護(hù)。3方言識(shí)別技術(shù)可以幫助實(shí)時(shí)翻譯或提供字幕，使他們更好地理解當(dāng)?shù)厝说慕涣鳌?、方言教育和學(xué)習(xí)：對(duì)于學(xué)習(xí)某種特定方言的人來(lái)說(shuō)，方言識(shí)別可以幫助評(píng)估學(xué)習(xí)者的發(fā)音準(zhǔn)確性，并提供針對(duì)性的反饋和指導(dǎo)。5提供相關(guān)推薦和個(gè)性化服務(wù)。聲紋識(shí)別要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)一些聲紋識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1場(chǎng)景，提供更方便和安全的身份驗(yàn)證方式。2、電話客服和呼叫中心：聲紋識(shí)別可以用于電話客服和呼叫中心，自動(dòng)識(shí)別和驗(yàn)證客戶的身份，提高客服效率和用戶體驗(yàn)。3、反欺詐和安全監(jiān)控：聲紋識(shí)別可以用于反欺詐和安全監(jiān)控領(lǐng)域。通過(guò)分析聲音特征，可以檢測(cè)可疑行為或欺詐活動(dòng)，并提供實(shí)時(shí)警報(bào)。4、個(gè)性化服務(wù)和智能助手：聲紋識(shí)別可以幫助智能助手更好地理解用戶，并提供個(gè)性化服務(wù)。根據(jù)聲音特征，智能助手可以自動(dòng)調(diào)整語(yǔ)速、音量等參數(shù)，以適應(yīng)用戶的偏好。5、醫(yī)療保?。郝暭y識(shí)別在醫(yī)療保健領(lǐng)域也有應(yīng)用潛力。例如，通過(guò)分析患多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)多種傳感器和信息源（如聲音、圖像、視頻等）來(lái)識(shí)別和辨別不同的說(shuō)話人身份。以下是一些多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1可靠的身份驗(yàn)證。2特定需求。3地捕捉到每個(gè)參與者的觀點(diǎn)和意見(jiàn)。4為分析以及車內(nèi)安全監(jiān)控。5同的指令或情緒。聲紋驗(yàn)證主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲紋驗(yàn)證應(yīng)用的趨勢(shì)：1的身份驗(yàn)證方式。2安全性。3出一些健康問(wèn)題或情緒變化，為個(gè)體提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。4個(gè)性化服務(wù)、智能家居控制等功能。5體驗(yàn)。語(yǔ)音合成主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)語(yǔ)音合成是一種將文本轉(zhuǎn)換為聲音的技術(shù)，以下是語(yǔ)音合成應(yīng)用的趨勢(shì)：123力的聲音，使其更加生動(dòng)、親切、具有人性化。4達(dá)能力的聲音來(lái)進(jìn)行教學(xué)講解。5、娛樂(lè)和媒體：語(yǔ)音合成技術(shù)在娛樂(lè)和媒體領(lǐng)域也有著重要應(yīng)用。例如，在游戲中生成角色對(duì)話；或者在電影制作中生成配音等。方言及語(yǔ)種合成主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)言及語(yǔ)種合成應(yīng)用的趨勢(shì)：1、方言保護(hù)和傳承：方言合成技術(shù)可以幫助保護(hù)和傳承各地的方言。通過(guò)生成具有地方特色的聲音，可以促進(jìn)方言的使用和傳播，避免方言逐漸消失。2文化交際方式。3、文化娛樂(lè)：方言及語(yǔ)種合成在文化娛樂(lè)領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。例如，在電影、電視劇中生成具有特定方言或語(yǔ)種的角色對(duì)話。4、教育和學(xué)習(xí)：方言及語(yǔ)種合成技術(shù)可以用于教育和學(xué)習(xí)領(lǐng)域。例如，在外語(yǔ)學(xué)習(xí)中生成具有特定方言或口音的聲音，幫助學(xué)生更好地理解和模仿。5、個(gè)性化體驗(yàn)：方言及語(yǔ)種合成可以為用戶提供個(gè)性化的聲音體驗(yàn)。用戶聲音復(fù)刻主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲音復(fù)刻是一種利用聲紋識(shí)別技術(shù)將一個(gè)人的聲音復(fù)制并應(yīng)用于其他場(chǎng)景或設(shè)備中的技術(shù)。以下是聲音復(fù)刻應(yīng)用的趨勢(shì)：1、影視和游戲產(chǎn)業(yè)：聲音復(fù)刻可以用于電影、電視劇和游戲中，將特定演員或角色的聲音進(jìn)行復(fù)刻，使其在不同場(chǎng)景或游戲中保持一致性。2、虛擬助手和智能設(shè)備：聲音復(fù)刻可以用于虛擬助手和智能設(shè)備中，使其具備特定人物的聲音特征，提供更加個(gè)性化和親切的交互體驗(yàn)。3、教育和培訓(xùn)領(lǐng)域：聲音復(fù)刻可以用于教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，將專業(yè)人士的聲音進(jìn)行復(fù)刻，提供更具權(quán)威性和專業(yè)性的教學(xué)資源。4、文化遺產(chǎn)保護(hù)：聲音復(fù)刻可以用于保護(hù)文化遺產(chǎn)中特定人物的聲音，例如歷史名人、藝術(shù)家等，使其在今后的展覽或活動(dòng)中得以重現(xiàn)。5、個(gè)性化娛樂(lè)產(chǎn)品：聲音復(fù)刻可以用于個(gè)性化娛樂(lè)產(chǎn)品，例如個(gè)性化語(yǔ)音包、語(yǔ)音合成等，為用戶提供獨(dú)特且個(gè)性化的娛樂(lè)體驗(yàn)。語(yǔ)義理解主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)圖的技術(shù)。以下是語(yǔ)義理解應(yīng)用的趨勢(shì)：1化的回答和服務(wù)。2檢索和推薦。3、智能搜索和信息檢索：語(yǔ)義理解技術(shù)有助于改進(jìn)搜索引擎的效果，使其能夠更好地理解用戶查詢的意圖，并提供相關(guān)、準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。4幫助了解用戶情緒和態(tài)度。這對(duì)于情感智能應(yīng)用、輿情分析等具有重要作用。5等具有重要作用。知識(shí)推理主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)聯(lián)的技術(shù)。以下是知識(shí)推理應(yīng)用的趨勢(shì)：1解決方案。2、自動(dòng)推理和決策支持：知識(shí)推理可用于自動(dòng)推理和決策支持系統(tǒng)，幫助分析復(fù)雜的問(wèn)題、數(shù)據(jù)和情境，并提供基于邏輯和規(guī)則的推斷和決策。3強(qiáng)、個(gè)性化的行動(dòng)和回應(yīng)。4、自動(dòng)化知識(shí)圖譜構(gòu)建：知識(shí)推理可用于自動(dòng)化構(gòu)建和擴(kuò)展知識(shí)圖譜。通過(guò)從大量文本、數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化信息，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)、歸納，可以生成更全面、連貫的知識(shí)圖譜。5做出準(zhǔn)確、明智的決策。智能知識(shí)問(wèn)答主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)時(shí)和個(gè)性化答案的問(wèn)答系統(tǒng)。以下是智能知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用的趨勢(shì)：12、在線客服和自助服務(wù)：越來(lái)越多的將智能知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用于在線客服和自助服務(wù)系統(tǒng)中，以提供即時(shí)、準(zhǔn)確的答案，幫助用戶解決問(wèn)題和提供支持。3、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答：在特定領(lǐng)域，如醫(yī)療、法律、金融等，智能知識(shí)問(wèn)答可以提供專業(yè)領(lǐng)域的準(zhǔn)確答案，并幫助用戶獲取專業(yè)建議和指導(dǎo)。4、教育和培訓(xùn)領(lǐng)域：在教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，智能知識(shí)問(wèn)答可以用于學(xué)習(xí)輔助工具，幫助學(xué)生獲取學(xué)習(xí)資料、解決問(wèn)題，并提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。5并幫助用戶找到相關(guān)問(wèn)題和解決方案。開(kāi)放域問(wèn)答主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)知識(shí)。以下是開(kāi)放域問(wèn)答應(yīng)用的趨勢(shì)：1、多模態(tài)問(wèn)答：隨著技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)不僅可以處理文本問(wèn)題和回答，還可以處理圖像、音頻和視頻等多種形式的輸入和輸出。2供更有深度的回答。3歷史記錄和上下文信息提供更加定制化和個(gè)性化的回答。4、多語(yǔ)言支持：隨著全球化的發(fā)展，開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)需要支持多種語(yǔ)言，以滿足不同地區(qū)和用戶的需求。5、社交媒體整合：開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)正越來(lái)越多地與社交媒體平臺(tái)整合，以便從社交媒體上獲取信息、參與對(duì)話，并提供相關(guān)問(wèn)題的回答。個(gè)性化推薦主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)薦和建議的技術(shù)。以下是個(gè)性化推薦應(yīng)用的趨勢(shì)：1求，提供更豐富和多樣化的推薦內(nèi)容。2戶需求，并提供及時(shí)、適時(shí)的推薦。3、社交媒體整合：個(gè)性化推薦系統(tǒng)正越來(lái)越多地與社交媒體平臺(tái)整合，以獲取社交關(guān)系、興趣標(biāo)簽和社交互動(dòng)等信息，從而更好地理解用戶興趣和需求，并提供更準(zhǔn)確、有針對(duì)性的推薦。4、跨平臺(tái)和跨設(shè)備：隨著用戶在多個(gè)平臺(tái)和設(shè)備上的活動(dòng)增加，個(gè)性化推薦系統(tǒng)需要跨平臺(tái)和跨設(shè)備進(jìn)行協(xié)同工作，以提供一致且無(wú)縫的個(gè)性化體驗(yàn)。5、隱私保護(hù)：隨著對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全性關(guān)注度的提高，個(gè)性化推薦系統(tǒng)需以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)并提供可信賴的個(gè)性化推薦服務(wù)。多輪對(duì)話管理主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)是多輪對(duì)話管理應(yīng)用的趨勢(shì)：1多個(gè)輪次中保持一致性。2、用戶意圖識(shí)別和跟蹤：多輪對(duì)話管理需要準(zhǔn)確識(shí)別和跟蹤用戶的意圖。系統(tǒng)會(huì)分析用戶的發(fā)言，理解其意圖，并根據(jù)上下文進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)和行動(dòng)。3、對(duì)話策略優(yōu)化：多輪對(duì)話管理將注重對(duì)話策略的優(yōu)化。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶需求和目標(biāo)，選擇合適的回策略，以提供最佳的用戶體驗(yàn)。45感共鳴的交互體驗(yàn)。全雙工交互主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)是全雙工交互應(yīng)用的趨勢(shì)：1體驗(yàn)。2更智能化、便捷的服務(wù)。3性和真實(shí)感。4饋和狀態(tài)更新。5、語(yǔ)音搜索和推薦系統(tǒng)：全雙工交互技術(shù)為語(yǔ)音搜索和推薦系統(tǒng)提供了更高效、準(zhǔn)確的服務(wù)。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音提問(wèn)并即時(shí)獲得相關(guān)信息或推薦結(jié)果。數(shù)字人主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)交互能力。以下是數(shù)字人應(yīng)用的趨勢(shì)：1化的服務(wù)體驗(yàn)。2、教育和培訓(xùn)：數(shù)字人在教育和培訓(xùn)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。它們可以扮演教師3虛擬主播等。它們可以與用戶進(jìn)行互動(dòng)，提供更豐富、沉浸式的娛樂(lè)體驗(yàn)。4康管理方案。5交互動(dòng)。3D視聽(tīng)交互主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)3D1一個(gè)幾乎無(wú)法區(qū)分虛擬和現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境中。23D虛擬環(huán)境中的物體質(zhì)地、氣味和味道，增強(qiáng)沉浸感和身臨其境的體驗(yàn)。3功能將進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)，并推動(dòng)新型應(yīng)用的發(fā)展。4、跨平臺(tái)和跨設(shè)備：未來(lái)的3D視聽(tīng)交互應(yīng)用將支持跨平臺(tái)和跨設(shè)備的使用。無(wú)論是在VR頭顯、AR眼鏡、智能手機(jī)還是其他設(shè)備上，用戶都可以享受到一致且無(wú)縫的3D視聽(tīng)交互體驗(yàn)。5、應(yīng)用場(chǎng)景多樣化：除了游戲和娛樂(lè)領(lǐng)域，3D視聽(tīng)交互還將廣泛應(yīng)用于教虛擬實(shí)景導(dǎo)航等應(yīng)用，可以提高效率、降低成本，并創(chuàng)造全新的商業(yè)模式。多模態(tài)交互主要專利情況應(yīng)用趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或應(yīng)用程序之間的交互。以下是多模態(tài)交互應(yīng)用的趨勢(shì)：1信息，并使用語(yǔ)音進(jìn)行查詢或操作。2、視覺(jué)和觸覺(jué)融合：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等技術(shù)的發(fā)展，識(shí)別和觸摸反饋設(shè)備，用戶可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自然而直觀的操作。3動(dòng)和配合，實(shí)現(xiàn)更靈活、一致的交互體驗(yàn)。4感識(shí)別功能，使其能夠更加智能地回應(yīng)用戶的情感需求。5語(yǔ)音風(fēng)格、顏色主題等。第五章智慧建筑隨著新一代信息技術(shù)在建筑業(yè)的不斷運(yùn)用，建筑產(chǎn)品已不再是單純的鋼筋、混凝土“硬件”。智慧建筑是含有各種控制系統(tǒng)、BIM數(shù)字模型“軟件”及鋼筋、混凝土“硬件”便利及可持續(xù)發(fā)展功能環(huán)境的建筑。從“智能”到“智慧”，現(xiàn)有定義從注重技術(shù)、應(yīng)用和具體產(chǎn)出到突出理念和廣信息環(huán)境下的高品質(zhì)建筑環(huán)境。智慧城市規(guī)劃AIAI智能設(shè)計(jì)建筑設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,一方面需要知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),和創(chuàng)造力。人工智能技術(shù)能夠?qū)⒔ㄖ碚摵驮O(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化,提高設(shè)計(jì)過(guò)程的工作效率,同時(shí)也為設(shè)計(jì)提供了更多的思路。人工智能算法通過(guò)判斷不同場(chǎng)景，在推薦的樓型組合，不同參數(shù)之間高效協(xié)同，大大提高了設(shè)計(jì)效率。智能審圖BIMBIMAIBIM智慧運(yùn)維BIM、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能控制等技術(shù)，精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化運(yùn)維管理，提升建筑生態(tài)化、綠色化管理和運(yùn)營(yíng)水平。智慧安防智慧工地BI物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)，通過(guò)智能攝像頭、人臉識(shí)別、RFID、二維碼、無(wú)人機(jī)等收集工GPS的智慧管理與智慧決策。城市體檢評(píng)估系統(tǒng)城市體檢評(píng)估系統(tǒng)作為開(kāi)展城市體檢工作的有效手段和工具,集多源異構(gòu)數(shù)智能決策、報(bào)告生成、整改跟蹤、監(jiān)測(cè)預(yù)警等功能,為城市治理提供數(shù)據(jù)支撐和治理建議,促進(jìn)高質(zhì)量的城市更新,,實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖群體智能技術(shù)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，群體智能技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約524個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122022年呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其中，201320172018202020212022年，增長(zhǎng)70個(gè)以上。專利申請(qǐng)數(shù)量最高的一年是2021992022預(yù)計(jì)未來(lái)“方言及多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別”技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量仍會(huì)保持較高的增長(zhǎng)趨勢(shì)。語(yǔ)義分析主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，語(yǔ)義分析技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約562個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從2012年到2022年，語(yǔ)義分析技術(shù)的專利申請(qǐng)數(shù)量整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。20192021年保持比較快的增長(zhǎng)水平?！罢Z(yǔ)義分析”技術(shù)作為多媒體人2013ABB納入城市規(guī)劃信息的分析系統(tǒng),,勢(shì)。知識(shí)推理與決策主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)推理與決策技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約23個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2012201720182022年間該技術(shù)專利的申請(qǐng)數(shù)量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，其中2019年到20212022年，申請(qǐng)量較前一年有些許下降。基于以上數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，可以看出該技術(shù)從2017年以后才受到了更多的關(guān)注，20222019戰(zhàn)，可能是導(dǎo)致最近申請(qǐng)量下降的原因之一。知識(shí)計(jì)算主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)計(jì)算技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約1479個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122022年呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其20212022年申請(qǐng)量較前一年有比較1672021310個(gè)。從應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)域的角度來(lái)看，此類技術(shù)在輔助城市設(shè)計(jì)的增長(zhǎng)趨勢(shì)。知識(shí)抽取主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)抽取技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約124個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122022年期間的專利申請(qǐng)數(shù)量整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的態(tài)20172022年保持比較快的增長(zhǎng)水平。知識(shí)抽取技術(shù)作為知識(shí)圖2015看出，近年知識(shí)抽取在建筑審圖方面的技術(shù)研究和應(yīng)用整體呈較快發(fā)展趨勢(shì)。圖像處理技術(shù)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，圖像處理技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約85個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從數(shù)據(jù)變化幅度來(lái)看，圖像處理技術(shù)專利申請(qǐng)量2012年至2017年呈現(xiàn)緩20182021然而，20222017年前數(shù)量，可能與新冠疫情影響有關(guān)。從專利申請(qǐng)量近些年變化趨勢(shì)可以看出，20122017年圖像處2018年隨著技術(shù)積累和發(fā)展，圖像處理技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用有了較為明顯的進(jìn)步。專家系統(tǒng)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，專家系統(tǒng)技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約116個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)專家系統(tǒng)這項(xiàng)技術(shù)在過(guò)去幾年中呈現(xiàn)出不同程度的波動(dòng)。具體來(lái)說(shuō)：20122015320132014年，全球每年專利申請(qǐng)量出現(xiàn)停滯，或許是因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)加強(qiáng)和市場(chǎng)需求的疲軟等原因。20162市場(chǎng)中開(kāi)始受到更多的重視和使用。20172018年，專利申請(qǐng)量逐漸攀升56成本降低和市場(chǎng)需求擴(kuò)大等因素的綜合作用。20192020年，專利申請(qǐng)量3012項(xiàng)，這可能是由于技術(shù)的認(rèn)可度增加、市場(chǎng)活力增強(qiáng)等202128項(xiàng)，這表明該技術(shù)在市場(chǎng)上前20227冠肺炎疫情的沖擊。技術(shù)近年來(lái)還是逐漸獲得市場(chǎng)認(rèn)可。知識(shí)表示主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)表示技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約337個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)知識(shí)表示技術(shù)領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量在過(guò)去十年中呈現(xiàn)一個(gè)逐年遞增的趨20162012年增長(zhǎng)了三倍以上，2021年的專利申2017未來(lái)還有很大的發(fā)展空間。BP主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的全球?qū)＠暾?qǐng)量約257個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)BP20152012年增長(zhǎng)了一倍以上，20202016202120222020BP供需平衡。因此，BP筑能源互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊，未來(lái)還有很大的發(fā)展空間。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的全球?qū)＠暾?qǐng)量約397個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從年度專利申請(qǐng)量來(lái)看，該算法專利的趨勢(shì)呈現(xiàn)出先升后降的態(tài)勢(shì)。202081202120226638項(xiàng)，但仍處于高水平。該潛力。模型預(yù)測(cè)控制算法主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，模型預(yù)測(cè)控制算法的全球?qū)＠暾?qǐng)量約306個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122022年，全球每年專利申請(qǐng)量呈現(xiàn)出20122014225該算法還未被廣泛應(yīng)用導(dǎo)致申請(qǐng)數(shù)量較少。20152016年間該算法專利申201719項(xiàng)，這可能是由于相關(guān)市場(chǎng)需求下降所導(dǎo)致；20182020年，該技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量持續(xù)20212022年，該技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量略有下降，這可能是多目標(biāo)優(yōu)化算法主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，多目標(biāo)優(yōu)化算法的全球?qū)＠暾?qǐng)量約119個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122022年，全球每年專利申請(qǐng)量呈現(xiàn)出一定波動(dòng)，但總體上呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。具體分析如下：20122014年，2項(xiàng)、719為該算法市場(chǎng)需求較大。20152018年間該算法專利申請(qǐng)數(shù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)較為平穩(wěn)，201810項(xiàng)；20192020年，該技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量增長(zhǎng)速度加快，這可能是因?yàn)樵摷夹g(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。。2021年2022仍有一定的發(fā)展空間，但需要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和專利布局。知識(shí)融合主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)融合技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約405個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)全球知識(shí)融合技術(shù)專利在最初幾年（2012年-2014年），專利申請(qǐng)數(shù)量較25項(xiàng)、282020151537項(xiàng)，2017-202032項(xiàng)、62項(xiàng)、46項(xiàng)，說(shuō)明該技術(shù)得到越來(lái)越多的關(guān)注。2021年、2022年申請(qǐng)量略有下降，但仍處于高水平。該技術(shù)的增長(zhǎng)趨究多源數(shù)據(jù)的融合。在今后的發(fā)展中，此技術(shù)也有望繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)。隨機(jī)森林主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，隨機(jī)森林算法的全球?qū)＠暾?qǐng)量約130個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20129201315項(xiàng)，2014年-20163-6年202110項(xiàng)以上的申請(qǐng)量，這可能評(píng)估和管理的關(guān)注與日俱增，同時(shí)也對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的研究投入越來(lái)越多。粒子群算法主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，粒子群算法領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量約171個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從年度專利申請(qǐng)量來(lái)看，該技術(shù)專利的申請(qǐng)數(shù)量趨勢(shì)波動(dòng)較大。2021年是26項(xiàng).前幾年中（2012年-2015年）專利申請(qǐng)數(shù)61105領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景仍在探索中。之后20162021年期間，每年相對(duì)穩(wěn)定在15-26項(xiàng)之間。該領(lǐng)域的專利申請(qǐng)量相對(duì)穩(wěn)定，但是波動(dòng)也較大。值得關(guān)注的是，2022年的申請(qǐng)量出現(xiàn)了下降，這可能與技術(shù)的成熟度和市場(chǎng)變化有關(guān)。生物特征識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，生物特征識(shí)別技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約770個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量在過(guò)去十年中呈現(xiàn)一個(gè)逐年遞增20142012年增長(zhǎng)了一倍以上，2020年的專20182022年的申請(qǐng)還有很大的發(fā)展空間。圖像識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，圖像識(shí)別技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約868個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量在過(guò)去十年中呈現(xiàn)一個(gè)逐年遞增的趨20162012年增長(zhǎng)了三倍以上，2020年的專利申20172022年的申請(qǐng)量出1601072019行為分析主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，行為分析技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約444個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從數(shù)據(jù)變化幅度來(lái)看，行為分析技術(shù)專利申請(qǐng)量2012年至2015年呈現(xiàn)緩20172020然而，202120222019能與新冠疫情影響有關(guān)。從專利申請(qǐng)量近些年變化趨勢(shì)可以看出，2012年至20192019年隨著技術(shù)積累和發(fā)展，行為分析及相關(guān)應(yīng)用有了較為明顯的進(jìn)步。Elmn主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量約759個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122016年，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法領(lǐng)域的專利申請(qǐng)數(shù)量一直呈現(xiàn)20162021年的專利申請(qǐng)數(shù)量雙雙突破了143項(xiàng)和134項(xiàng)。Elman2021202258法專利申請(qǐng)數(shù)量呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，特別是從2016年起開(kāi)始增長(zhǎng)較快，這表明Elman來(lái)可能會(huì)得到更多的發(fā)展和應(yīng)用。知識(shí)推理主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，知識(shí)推理技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約650個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)201220142015年數(shù)1520162020年期間該技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量又快速增長(zhǎng)，2020年達(dá)到申請(qǐng)量突破了之前的記錄，達(dá)到最大值127項(xiàng)。但在2021年和2022年期間，專利申請(qǐng)數(shù)量又突然下降，2022年申請(qǐng)數(shù)量65來(lái)仍將得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。圖像分類主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“圖像分類”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約1108個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122019年，圖像分類技術(shù)的專利申請(qǐng)數(shù)量一直呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)態(tài)20192021年的專利申請(qǐng)數(shù)量雙雙突1715項(xiàng)。然而，202211項(xiàng)，可能與市場(chǎng)需求或知識(shí)建模主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“知識(shí)建?！奔夹g(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約87個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“知識(shí)建模”20122016年之2016202020212022這也反映了該領(lǐng)域的研究和發(fā)展持續(xù)推進(jìn)。第六章智慧座艙感知系統(tǒng)等。從車內(nèi)看，智能座艙是座艙內(nèi)飾、座艙電子產(chǎn)品的綜合創(chuàng)新、升級(jí)和聯(lián)動(dòng)。伴隨語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的發(fā)展，座艙內(nèi)飾的智能化程度逐漸提升。從車外看，智能座艙將通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信、遠(yuǎn)程感應(yīng)、GPS等技術(shù)，AI算力，模擬作也將擴(kuò)展至車外，在車載芯片外建立獨(dú)立感知層，由云端計(jì)算中心統(tǒng)一提供AI算力。語(yǔ)音交互制、駕駛行為監(jiān)控、車況監(jiān)控等智能座艙人機(jī)交互需求，圍繞“語(yǔ)音交互智能+云端互聯(lián)服務(wù)”，改變傳統(tǒng)車載設(shè)備以觸控、按鍵為核心的操控模式，改善交互體驗(yàn)，有效確保駕乘安全。視覺(jué)交互用戶在駕乘中的用戶體驗(yàn)。多模態(tài)交互用戶在駕乘中的用戶體驗(yàn)。身份認(rèn)證座艙視覺(jué)感知DMOMS、物體識(shí)別與人車交互系統(tǒng)等功能，具有高精度、高效率、高魯棒性等核心優(yōu)勢(shì)。全方位保障艙內(nèi)駕乘體驗(yàn)的安全性與舒適性。多模態(tài)知識(shí)圖譜更好的高效利用數(shù)據(jù)。車載信息安全智能網(wǎng)聯(lián)汽車的信息安全防護(hù)不只是單指保障車輛本身的信息安全,而是一防護(hù),同時(shí)這種安全預(yù)警也需要長(zhǎng)期地進(jìn)行,性的檢測(cè),以便于發(fā)現(xiàn)潛在的危害性車載終端CANCAN數(shù)據(jù)采集。主要對(duì)車輛信息、整車控制器信息、電機(jī)控制器信息、電池管理系BMS、車載充電機(jī)等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并解析。采集信息后，T-BOX按照最大30s31s些采集的信息經(jīng)過(guò)處理會(huì)集中顯示在車載終端的顯示屏上，用戶有統(tǒng)一的操控界面，提升用戶體驗(yàn)。APP比如車輛油箱里還有沒(méi)有油，車窗車門有沒(méi)有關(guān)牢，電池電量還有多少夠不夠用，還可以行駛多久等等；還可以控制門開(kāi)關(guān)、鳴笛閃燈、開(kāi)啟空調(diào)、啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)、車輛定位等等。其運(yùn)行流程是，首先用戶通過(guò)APP發(fā)送命令，接下來(lái)TSPT-BOXCANAPP上。緊急救援求助、車輛異動(dòng)自動(dòng)報(bào)警、車輛異常信息遠(yuǎn)程自動(dòng)上傳等服務(wù)。這些功能可以保障車主的生命安全，如碰撞自動(dòng)求救功能，車輛碰撞觸發(fā)安全氣囊故障診斷：提供胎壓檢測(cè)系統(tǒng)、發(fā)動(dòng)機(jī)管理系統(tǒng)、變速箱控制系統(tǒng)、輔助保護(hù)系統(tǒng)等自助診斷服務(wù)，及時(shí)反饋車輛狀態(tài)報(bào)告（四門開(kāi)關(guān)狀態(tài)，后備箱開(kāi)關(guān)狀態(tài)，四門玻璃狀態(tài)、發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)艙蓋狀態(tài)、駐車標(biāo)志等）以及遠(yuǎn)程儀表臺(tái)（機(jī)油油量報(bào)警）。異常提醒：車輛異常報(bào)警、車被拖走報(bào)警、防盜報(bào)警、被盜車輛跟蹤、安全證書(shū)校驗(yàn)等。自動(dòng)控制系統(tǒng)能座椅調(diào)節(jié)等。智能座艙硬件虛擬化智能座艙硬件虛擬化是運(yùn)行在座艙物理硬件與虛擬終端之間的軟件技術(shù)，封裝后的虛擬化層可訪問(wèn)座艙底層的處理器、內(nèi)存和外圍設(shè)備等硬件資源。此外，虛擬化還提供硬件設(shè)備共享功能，多個(gè)終端可共享使用座艙內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)鏈路、存儲(chǔ)和設(shè)備。體驗(yàn)評(píng)價(jià)管理汽車智能座艙域用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)管理主要致力于建立以用戶體驗(yàn)為中心的評(píng)域的軟硬設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)等技術(shù)提供指導(dǎo)和評(píng)測(cè)。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖方言及多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別主要專利情況方言及多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量42個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“方言及多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別”201320142014201520152022年，增長(zhǎng)速102021572022年的數(shù)量則有所下降。從應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)別是非常重要的一項(xiàng)技術(shù)，也是未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)之一。因此，預(yù)計(jì)未來(lái)“方言及多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別”技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量仍然會(huì)保持較高的增長(zhǎng)趨勢(shì)。方言及多語(yǔ)種合成主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“方言及多語(yǔ)種合成”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約89個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20122013201420153201620170201820212022107重視，并在不同應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。聲音個(gè)性化復(fù)刻主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“聲音個(gè)性化復(fù)刻”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約106個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“聲音個(gè)性化復(fù)刻”技術(shù)專利在2013和2016年都沒(méi)有申請(qǐng)，說(shuō)明技術(shù)在這201719申請(qǐng)，說(shuō)明技術(shù)在這個(gè)時(shí)期開(kāi)始得到更多的關(guān)注和應(yīng)用。之后申請(qǐng)數(shù)量保持在3-8202112示了“聲音個(gè)性化復(fù)刻”技術(shù)在全球的逐漸普及和穩(wěn)定應(yīng)用趨勢(shì)。高性能魯棒語(yǔ)音識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“高性能魯棒語(yǔ)音識(shí)別”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量85個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20132019201920202021202220102019中也遇到了很多挑戰(zhàn)，可能是導(dǎo)致最近兩年申請(qǐng)量略有下降的原因之一。全雙工對(duì)話主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“全雙工對(duì)話”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約49個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2014年到2016年期間，每年的專利申請(qǐng)量相對(duì)比較穩(wěn)定，都是2個(gè)左右。但是在2017年至2019年之間，專利申請(qǐng)量有所增加，從2個(gè)逐年增加到4個(gè)。20205202285G、人工智能等新技術(shù)的不斷發(fā)展，全雙語(yǔ)音合成主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“語(yǔ)音合成”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約1552個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2021情感語(yǔ)音合成主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“情感語(yǔ)音合成”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約342個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)自2013年至2022年，全球“情感語(yǔ)音合成”領(lǐng)域的專利申請(qǐng)呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)20152018聲紋識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“聲紋識(shí)別”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約173個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從2012年到2019年，聲紋識(shí)別技術(shù)的專利申請(qǐng)數(shù)量一直呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2019202120222520COVID-19202020212019未來(lái)的重要技術(shù)之一。語(yǔ)義理解主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“語(yǔ)義理解”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約37個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2013201420152019202215析仍有一定的參考價(jià)值。多輪對(duì)話管理主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“多輪對(duì)話管理”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約7個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20132021可能意味著該技術(shù)領(lǐng)域引起了某些我國(guó)公司或研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。接下來(lái)，2022來(lái)幾年內(nèi)得到更多的投資和關(guān)注。智能問(wèn)答主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“智能問(wèn)答”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約59個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)201320152016202113項(xiàng)，這意味著該技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新和研究引起了更多的關(guān)注。對(duì)于這種變化趨勢(shì)，多模態(tài)交互主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“多模態(tài)交互”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約622個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)多模態(tài)交互技術(shù)領(lǐng)域的全球?qū)＠暾?qǐng)量在過(guò)去十年中呈現(xiàn)一個(gè)逐年遞增的20132018，2022（智能推薦主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“智能推薦”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約98個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)智能推薦技術(shù)的專利申請(qǐng)量在過(guò)去的十年里出現(xiàn)了逐步增加的趨勢(shì)，其中201320152017202116201420162018202211-16在專利申請(qǐng)方面已經(jīng)形成了一定的規(guī)律和節(jié)奏。多源數(shù)據(jù)融合主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“多源數(shù)據(jù)融合”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約620個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)年（20122014）201520191462022疲勞監(jiān)測(cè)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“疲勞監(jiān)測(cè)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約182個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)這項(xiàng)技術(shù)專利申請(qǐng)的數(shù)量從2013年的1份開(kāi)始逐年增加，在2021年達(dá)到3220152020入侵檢測(cè)防御主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“入侵檢測(cè)防御”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約116個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“入侵檢測(cè)防御”技術(shù)專利申請(qǐng)量在過(guò)去十年中呈現(xiàn)出較為明顯的波動(dòng)趨20132014150510201520163202230%。用戶連接單元主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“用戶連接單元”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約2261個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2013年開(kāi)始，每年專利申請(qǐng)量都有所增加，并在201720182019202020212022202140幾年快速發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出新的創(chuàng)新技術(shù)。同時(shí)，2022年的專利申請(qǐng)量下降也可3D虛擬形象主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“3D虛擬形象”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約209個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“3D201320222015該技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量較為穩(wěn)定，201402020201720203D術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)應(yīng)用，逐漸提升了該技術(shù)的市場(chǎng)價(jià)值和研發(fā)投入。20212022有所下降。綜合來(lái)看，“3D虛擬形象”技術(shù)在未來(lái)仍有一定的發(fā)展空間，但需要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和專利布局，以提高該技術(shù)在商業(yè)應(yīng)用中的競(jìng)爭(zhēng)力。AR交互技術(shù)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“AR交互技術(shù)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約1283個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)從上述數(shù)據(jù)中可以看出，"AR2013201610201720187413320192020數(shù)量保持相對(duì)穩(wěn)定，分別為127和154個(gè)。20212842022138AR關(guān)注和應(yīng)用。視線檢測(cè)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“視線檢測(cè)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約142個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20137202122然而，2022221220142016以及創(chuàng)新力度是否足夠，進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。人臉識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“人臉識(shí)別”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約679個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)20132020166201520165162744201720202021140202270進(jìn)而導(dǎo)致專利申請(qǐng)量的減少。多風(fēng)格文本生成主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“多風(fēng)格文本生成”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約11個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“多風(fēng)格文本生成”技術(shù)在2013年至2015年期間專利申請(qǐng)量相對(duì)較少，而2016201920202022還需要考慮到該技術(shù)的商業(yè)化前景、研究投入、市場(chǎng)需求等因素。自定義喚醒主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“自定義喚醒”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約52個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)2013-2014201820212021202212技術(shù)在近年來(lái)受到越來(lái)越多的重視，越來(lái)越多地關(guān)注此技術(shù)并進(jìn)行專利申請(qǐng)，也反映人工智能技術(shù)在語(yǔ)音交互方面的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，對(duì)行業(yè)產(chǎn)生了積極影響。行人檢測(cè)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“行人檢測(cè)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約183個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“行人檢測(cè)”技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量在20132022201320143220152016442120172018917201910202033202130202221201320222020術(shù)發(fā)展中的重要地位。車內(nèi)通話降噪主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“車內(nèi)通話降噪”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約243個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)10201320142014201820192020景和商業(yè)價(jià)值。多音區(qū)分離主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“多音區(qū)分離”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約298個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)“多音區(qū)分離”技術(shù)專利的申請(qǐng)量從2013202220132014414201520162017年加快，20202022910動(dòng)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。對(duì)于未來(lái)的發(fā)展，需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估。硬件虛擬化主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“硬件虛擬化”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約101個(gè)應(yīng)用趨勢(shì)22020189熱度和商業(yè)應(yīng)用需求有關(guān)。具體而言，20179201915發(fā)展，同時(shí)也證明了該技術(shù)在未來(lái)的發(fā)展中將會(huì)繼續(xù)保持較大的投入和應(yīng)用。第七章自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又稱無(wú)自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。PnC定位GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）、IMU（慣性測(cè)量單元）、雷達(dá)、激光雷達(dá)、感知的決策和規(guī)劃提供必要的信息。地圖（識(shí)別和跟蹤車道線和障礙物，并提供車輛行駛路徑和方向的建議。平行駕駛360“平行駕駛”采取緩剎、急剎等策略確保車輛行駛安全。安全冗余（MinimalRiskCondition,MRC）防止車輛失控的發(fā)生。信息安全OTA自動(dòng)駕駛OTA是自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一。它是指通過(guò)軟件更新來(lái)升級(jí)自動(dòng)駕駛汽車的相關(guān)系統(tǒng)，包括車輛的傳感器、計(jì)算機(jī)和控制系統(tǒng)等。通過(guò)bugOTA涉及到車輛的硬件和軟件V2X實(shí)現(xiàn)車輛與云端服務(wù)器、與其他車輛、與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的數(shù)據(jù)交換和通信。人機(jī)交互學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖PnC（自動(dòng)駕駛決策與規(guī)劃）主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，駕駛決策技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約3520個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)以下幾個(gè)方面：種傳感器和技術(shù)和算法，以提高感知和識(shí)別的精度。進(jìn)一步優(yōu)化路徑規(guī)劃算法，以提高路徑規(guī)劃的效率和安全性。高交通流控制效率和安全性。以提高自動(dòng)駕駛汽車的自主性和智能化水平。全性、效率和智能化水平。定位主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，同步建圖與定位技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約19086個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)個(gè)方面：融合多種定位傳感器和算法，提高定位精度和魯棒性：自動(dòng)駕駛定位需要結(jié)合多種定位傳感器和算法，如GPS、IMU、激光雷達(dá)、攝像頭等，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的車輛定位和建圖。未來(lái)，自動(dòng)駕駛定位將進(jìn)一步融合多種定位傳感器和算法，以提高定位精度和魯棒性。將進(jìn)一步開(kāi)發(fā)高精度地圖和定位模塊，以提高定位精度和實(shí)時(shí)性。應(yīng)用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分技術(shù)，以提高定位精度和魯棒性。自動(dòng)駕駛汽車的自主性和智能化水平。駕駛汽車的定位精度、魯棒性和智能化水平。感知主要專利情況403個(gè)；視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)18044316234511736個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)個(gè)方面：種傳感器和算法，如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、攝像頭、GPS等，算法，以提高感知精度和魯棒性。用高分辨率激光雷達(dá)，以提高感知精度和細(xì)節(jié)。一步開(kāi)發(fā)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法，以提高感知效率和準(zhǔn)確性。駕駛感知將進(jìn)一步應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，以提高感知精度和魯棒性。自動(dòng)駕駛汽車的自主性和智能化水平。以提高自動(dòng)駕駛汽車的感知精度、魯棒性和智能化水平。高精地圖主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，高精地圖核心同步建圖與定位技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約19086個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)自動(dòng)駕駛高精地圖的應(yīng)用趨勢(shì)主要包括以下幾個(gè)方面：動(dòng)駕駛汽車的安全性能。通的行駛路線，提高出行效率。市交通，促進(jìn)智慧城市建設(shè)。應(yīng)用可以推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)，促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展和普及。的服務(wù)，例如自動(dòng)駕駛出租車、自動(dòng)駕駛公交車等，從而改善人類出行體驗(yàn)。造、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。以下自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)點(diǎn)將僅展示其應(yīng)用趨勢(shì)。平行駕駛應(yīng)用趨勢(shì)自動(dòng)駕駛平行駕駛應(yīng)用趨勢(shì)包括以下幾個(gè)方面：暢通的行駛路線，提高出行效率。理城市交通，促進(jìn)智慧城市建設(shè)。其應(yīng)用可以推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)，促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展和普及。改善人類出行體驗(yàn)：自動(dòng)駕駛平行駕駛技術(shù)可以為人類出行提供更加便利、能制造、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。安全冗余應(yīng)用趨勢(shì)自動(dòng)駕駛安全冗余技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)如下：24性和可靠性。性。L3越來(lái)越重要。的長(zhǎng)期可用性和可靠性。中發(fā)揮重要作用。信息安全應(yīng)用趨勢(shì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛信息安全技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)如下：加復(fù)雜和嚴(yán)密的冗余設(shè)計(jì)，以防止系統(tǒng)故障和攻擊。密等，以提高系統(tǒng)的加密強(qiáng)度和安全性。據(jù)隱私保護(hù)措施，確保用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全。統(tǒng)的安全性和可靠性。不斷發(fā)展和完善中發(fā)揮重要作用。OTA應(yīng)用趨勢(shì)OTA技術(shù)是指通過(guò)在線升級(jí)（OTA）性。自動(dòng)駕駛OTA技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)如下：BUGOTA技術(shù)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)在線升BUG，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性。OTA車輛的實(shí)用性和競(jìng)爭(zhēng)力。OTA率和性能。增強(qiáng)車輛安全性：自動(dòng)駕駛OTA技術(shù)可以修復(fù)車輛中存在的安全漏洞和BUG，提高車輛的安全性能，保障乘客的安全。促進(jìn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的發(fā)展：自動(dòng)駕駛OTA技術(shù)可以促進(jìn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的發(fā)展，加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及和應(yīng)用。總之，自動(dòng)駕駛OTA技術(shù)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要組成部分，未來(lái)將在不斷發(fā)展和完善中發(fā)揮重要作用。人機(jī)交互應(yīng)用趨勢(shì)駛?cè)藱C(jī)交互技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)如下：動(dòng)操作。這將提高乘客的舒適性和便利性，同時(shí)減少駕駛員的分心。駛的便利性和舒適性。呼吸等，從而為乘客提供更加個(gè)性化的服務(wù)。VR等。總之，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛?cè)藱C(jī)交互技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)將變得更加廣泛和個(gè)性化。第八章智能服務(wù)機(jī)器人智能服務(wù)機(jī)器人是在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下為人類提供必要服務(wù)的多種高技術(shù)集成的智能化裝備。近年來(lái)，隨著人工智能、5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，以及場(chǎng)景需求的不斷拓展，在包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)及語(yǔ)音交互、伺服驅(qū)動(dòng)器、向家庭的消費(fèi)類服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)以及面向公共商用環(huán)境的商用服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)綜合家庭助理機(jī)器人“功能”走向“智能AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的新突破。由于高技術(shù)門檻，目前綜合服護(hù)和家庭娛樂(lè)中心等服務(wù)，通過(guò)AI智能語(yǔ)音、機(jī)器視覺(jué)、行為習(xí)慣學(xué)習(xí)和AI3D2022年底量產(chǎn)上市銷售業(yè)界首款綜合型家庭助理機(jī)器人，但將智能語(yǔ)音、處理器、AI算法、通訊、大家務(wù)服務(wù)機(jī)器人Wi-FiIRobot（被亞馬遜收購(gòu)），中國(guó)科沃斯、石頭科技等。具有SLAM技術(shù)對(duì)家庭環(huán)境進(jìn)行實(shí)拖地抹布轉(zhuǎn)速/振動(dòng)實(shí)現(xiàn)清潔效果。配備攝像頭的掃地機(jī)器人能通過(guò)深度學(xué)習(xí)算養(yǎng)老康護(hù)機(jī)器人廣闊。持，甚至緊急救援等。當(dāng)前隨著養(yǎng)老康護(hù)場(chǎng)景中“空間-人-服務(wù)”協(xié)同交互的多樣化、多元化和個(gè)性度智能化及人機(jī)協(xié)同友好型養(yǎng)老康護(hù)機(jī)器人。教育娛樂(lè)機(jī)器人感知能力。培養(yǎng)創(chuàng)造力和交際能力，同時(shí)也能為兒童提供有趣的娛樂(lè)體驗(yàn)。STEM教育中扮演著重要角色。它可以以互動(dòng)、趣味的能力。的應(yīng)用領(lǐng)域和挑戰(zhàn)。2025達(dá)到3000億，并成為全球最大的機(jī)器人市場(chǎng)。講解接待機(jī)器人AI頻會(huì)議、人臉識(shí)別、智能監(jiān)控等方面具備領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。講解接待機(jī)器人以機(jī)器人硬件為載體,依托云平臺(tái)強(qiáng)大的智能服務(wù)技術(shù),引入,真正實(shí)現(xiàn)“能思考、會(huì)判斷、看得見(jiàn)、認(rèn)得出”的智能化服務(wù)。講解接待機(jī)器人成為服務(wù)機(jī)餐飲酒店機(jī)器人包廂制（KTV）餐飲配送機(jī)器人、酒店物品配送機(jī)器人等。隨著近年來(lái)餐飲通過(guò)端到端控制、圖像識(shí)別、語(yǔ)義地圖、單目避障、任務(wù)決策規(guī)劃、激光導(dǎo)航、Sim-to-Real服務(wù)機(jī)器人云服務(wù)平臺(tái)-邊-云-邊-學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖熱度-供給圖與階段-供給圖機(jī)器人端到端控制主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“機(jī)器人端到端控制（深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約65個(gè)。該技術(shù)直接相關(guān)的重要論文發(fā)表38篇。應(yīng)用趨勢(shì)模擬到現(xiàn)實(shí)方法主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“Sim-to-Real模擬到現(xiàn)實(shí)方法”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約6447個(gè)。該技術(shù)相關(guān)學(xué)術(shù)論文發(fā)表約46篇，學(xué)術(shù)界較為活躍。應(yīng)用趨勢(shì)Sim-to-Real移算法“零樣本”或“少樣本”遷移到真機(jī)上。該方法解決的問(wèn)題為，強(qiáng)化學(xué)習(xí)自主的策略會(huì)給操作人員以及機(jī)器人的安全帶來(lái)威脅。Sim-to-RealUBTECHWalker、導(dǎo)Cruzr訓(xùn)練時(shí)間，保證操作安全。新技能學(xué)習(xí)主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“新技能學(xué)習(xí)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約34個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)因此，機(jī)器人必須擁有以下兩種能力：1）能夠面對(duì)新環(huán)境持續(xù)學(xué)習(xí)新技能的能力；2）不會(huì)遺忘已擁有的技能并且能夠基于已擁有技能學(xué)習(xí)新技能的能力。持續(xù)學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域致力于如何讓智能體擁有以上兩種能力。4個(gè)方面面臨挑戰(zhàn)：1）機(jī)器人硬件。對(duì)于長(zhǎng)物體位姿估計(jì)常見(jiàn)的方法包括特征匹配、光流法和直接法等。激光雷達(dá)同時(shí)定位與地圖構(gòu)建IMU（如視覺(jué)或激光雷達(dá)（EKF）和粒子濾波（PF）等。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在位姿估計(jì)領(lǐng)域從而實(shí)現(xiàn)端到端的位姿估計(jì)。深度學(xué)習(xí)方法可以用于視覺(jué)數(shù)據(jù)（如圖像或點(diǎn)云的位姿估計(jì)，也可以與傳感器融合方法結(jié)合使用。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，近5年“物體位姿估計(jì)”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約525個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，物體位姿估計(jì)應(yīng)用正朝著以下幾個(gè)趨勢(shì)發(fā)展：IMU數(shù)據(jù)健的位姿估計(jì)。度和豐富的理解發(fā)展。圖像識(shí)別主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“圖像識(shí)別”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約30個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的重要分支，它基于對(duì)圖像/視頻中的像素及其空間/時(shí)間上下文關(guān)系的分析處理，實(shí)現(xiàn)物體、場(chǎng)景、人臉、人體等的定位和AI能力的準(zhǔn)確性正在從大數(shù)據(jù)、自transformer機(jī)器人越來(lái)越像人類那樣從模糊的指代中智能地進(jìn)行理解、篩選和決策。將得以拓展。語(yǔ)義地圖（從而更好地與人進(jìn)行合作和協(xié)調(diào)?？啃缘?，這些問(wèn)題需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，近5年剛發(fā)展起來(lái)的“語(yǔ)義地圖”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約67個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)勢(shì)發(fā)展：開(kāi)障礙物，更高效地規(guī)劃路徑，并執(zhí)行復(fù)雜的導(dǎo)航任務(wù)。人機(jī)協(xié)作與交互：語(yǔ)義地圖技術(shù)使機(jī)器人能夠理解人類的語(yǔ)義指令和意圖，從而實(shí)現(xiàn)更自然和高效的人機(jī)交互。機(jī)器人可以根據(jù)語(yǔ)義地圖中的信息與人類進(jìn)行溝通，并根據(jù)人類的需求進(jìn)行導(dǎo)航和行動(dòng)，提供更個(gè)性化的服務(wù)和支持。和定位。地圖可以更全面地理解環(huán)境并提供更準(zhǔn)確的導(dǎo)航和定位信息。并實(shí)現(xiàn)分布式任務(wù)的協(xié)同執(zhí)行。目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的自主機(jī)器人時(shí)這些機(jī)器人需要能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地感知?jiǎng)討B(tài)障礙物以安全地導(dǎo)航環(huán)境為此已經(jīng)有許多研究在試圖提高目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的效率和準(zhǔn)確性。例如，一種方法是使用一種基于RGB-D相機(jī)的3D動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)和跟方法這種方法采用了新的集成檢測(cè)策略將多個(gè)計(jì)算高效但低精度的檢測(cè)器組合起來(lái)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高精度的障礙物檢測(cè)此外該系統(tǒng)還引入了一種新的基于特征的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法用于防止錯(cuò)誤匹配并使用具有恒定加速度模型的卡爾曼濾波器來(lái)跟蹤檢測(cè)到的障礙物 目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法的設(shè)計(jì)基于機(jī)器人的傳感器和數(shù)據(jù)表示傳感器的選擇可以根據(jù)機(jī)器人平臺(tái)的不同而不同其中RGB-D相機(jī)是室內(nèi)機(jī)器人最常用的傳感器之一。在使用RGB-D相機(jī)的方法中主要有兩種常見(jiàn)的方式基于圖像的方法和基于點(diǎn)云的方法但是由于圖像點(diǎn)云和復(fù)雜環(huán)境結(jié)構(gòu)的噪聲這兩種方法都可能會(huì)出現(xiàn)誤檢測(cè)因此研究者提出了一種新的集成方法以克服每個(gè)簡(jiǎn)單檢測(cè)器的缺點(diǎn)并建議將基于學(xué)習(xí)的方法作為一個(gè)可選的和輔助的模塊而不是必需的端到端的障礙物檢測(cè)和跟蹤工具使我們的方法適用于具有各種計(jì)算資源的機(jī)器人 未來(lái)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的發(fā)展將更加注重實(shí)時(shí)性精確性和魯棒性例如我們可能會(huì)看到更多的研究集中在如何在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行高效的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤此外隨著機(jī)器人技術(shù)的普及我們也可能會(huì)看到更多的研究關(guān)注如何保護(hù)用戶的隱私和安全。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約317個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)AI大模型相結(jié)合技術(shù)處于生產(chǎn)成熟期。AI大模型相結(jié)合的過(guò)程中，我們需要關(guān)注并解AI大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)許多行業(yè)的高效發(fā)展。三維重建bundleFusionKinectFusionVoxbloxNeRFAI遠(yuǎn)程操作與監(jiān)控等場(chǎng)景應(yīng)用前景廣闊。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“三維重建”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約57個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)AI當(dāng)前該技術(shù)正面對(duì)多角度拼接、精確建模、實(shí)時(shí)渲染、易用性等技術(shù)挑戰(zhàn)。盡管谷歌、微軟等科技巨頭紛紛投入研究和開(kāi)發(fā)三維重建技術(shù)，但在算法優(yōu)化、逐步實(shí)現(xiàn)科技與人類生活的深度融合。全景分割（括像素所屬的實(shí)例（如“第一個(gè)人”，“第二個(gè)人”等）。這樣，全景分割技術(shù)能夠?qū)W習(xí)等。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“全景分割”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約279個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)YoLoAI技術(shù)，在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，以滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)計(jì)算效率和資源消耗的要求。單目避障單目避障算法是現(xiàn)代綜合型家庭助理機(jī)器人應(yīng)對(duì)復(fù)雜家庭環(huán)境導(dǎo)航挑戰(zhàn)的AI技術(shù)的重要組成部分，單目避障算法通過(guò)使用單個(gè)攝像頭實(shí)航時(shí)安全高效地完成任務(wù)。主要專利情況根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，“單目避障”技術(shù)的全球?qū)＠暾?qǐng)量約856個(gè)。應(yīng)用趨勢(shì)iRobot公司應(yīng)用到掃地機(jī)器人上，通過(guò)兩個(gè)相機(jī)組MonoDepthAI、大模型和推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的