計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)-人工智能的“神奇魔杖”

深度學(xué)習(xí)：人工智能的“神奇魔杖”投資評(píng)級(jí)深度學(xué)習(xí)：人工智能的“神奇魔杖”投資評(píng)級(jí)領(lǐng)先大市-A維持評(píng)級(jí)行業(yè)表現(xiàn) 計(jì)算機(jī)79%66%53%40%27%14%-12015-092016-01 滬深3002016-05數(shù)據(jù)來源：Wind資訊相關(guān)報(bào)告速增長(zhǎng)大數(shù)據(jù)與人工智能表現(xiàn)突出網(wǎng)絡(luò)借貸管理辦法出臺(tái)，去偽存真利好“健康中國(guó)”里程碑智慧醫(yī)療新起點(diǎn)%解決問題的特征或者總結(jié)規(guī)律，能夠從輸入的大量數(shù)據(jù)中自發(fā)的總結(jié)出規(guī)外深度學(xué)習(xí)也推動(dòng)了無人機(jī)的智能飛行、協(xié)同任務(wù)等 31.1.人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展而起伏 31.2.什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 31.3.深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展的歷史背景 61.4.深度學(xué)習(xí)技術(shù)為何引領(lǐng)這一輪人工智能的浪潮？ 7 82.1.語音識(shí)別 82.2.圖像識(shí)別 92.2.1.深度學(xué)習(xí)推動(dòng)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別率大幅提升 92.2.2.計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)成為最吸引投資的人工智能技術(shù)方向 92.2.3.深度學(xué)習(xí)推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域圖像識(shí)別廣泛應(yīng)用 102.3.搜索引擎 122.4.郵件自動(dòng)回復(fù) 132.5.機(jī)器翻譯 142.6.殺毒軟件 163.深度學(xué)習(xí)在視頻行業(yè)的應(yīng)用 163.1.視頻的智能化處理 163.2.深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)新的商業(yè)模式：視頻電商與新型廣告植入 18 204.1.醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類個(gè)體信息處理能力 204.2.從IBM沃森系統(tǒng)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用來看，深度學(xué)習(xí)主要體現(xiàn)在互動(dòng)、發(fā)現(xiàn)和決策三個(gè)方面 22 285.1.金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智能技術(shù)的必然性 285.2.人工智能投資基金表現(xiàn)優(yōu)異 295.3.機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理是目前人工智能投資基金常用技術(shù) 295.4.國(guó)內(nèi)以同花順、資配易為代表的人工智能投資機(jī)器人已初露鋒芒 305.5.深度學(xué)習(xí)顯著提升互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控和征信的能力 31 326.1.深度學(xué)習(xí)在無人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用 326.2.深度學(xué)習(xí)在無人機(jī)上的應(yīng)用 33 357.1.東方網(wǎng)力：攜手商湯科技，打造深度學(xué)習(xí)專用芯片體系 367.2.同花順：“人工智能+互聯(lián)網(wǎng)金融”核聚變 377.3.科大訊飛：打造中國(guó)“最強(qiáng)大腦” 377.4.北部灣旅：收購博康智能，切入“智慧安全、智慧交通”領(lǐng)域 387.5.浙大網(wǎng)新：輕裝上陣，踏上人工智能新征程 397.6.思創(chuàng)醫(yī)惠：人工智能+醫(yī)療新星升起 397.7.和而泰：智能家居入口價(jià)值日益凸顯 407.8.漢邦高科：進(jìn)軍無人駕駛戰(zhàn)略制高點(diǎn) 40 41圖1：人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展而起伏數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢，安信證券研究中心體管就能毀掉一塊微處理器，但是大腦的神經(jīng)元每時(shí)每刻都在死亡。過突觸進(jìn)入神經(jīng)元細(xì)胞，神經(jīng)細(xì)胞利用一種方式把所有從樹突上突觸進(jìn)來的信號(hào)進(jìn)行相加，圖2：生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)圖3：人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型數(shù)據(jù)來源：CNKI，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：CNKI，安信證券研究中心定的閾值，就輸出“1”，沒有就輸出“0”。這樣若干個(gè)最簡(jiǎn)單的神經(jīng)元輸入輸出相連接，就構(gòu)圖4：?jiǎn)螌尤斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源：CNKI，安信證券研究中心圖5：多層（深度）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源：CNKI，安信證券研究中心輸出的結(jié)果是0，就調(diào)節(jié)每個(gè)輸入信號(hào)的圖6：深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是建立輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系數(shù)據(jù)來源：安信證券研究中心整理1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠從輸入的大量數(shù)據(jù)中自發(fā)的總結(jié)出規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳圖7：百度深度學(xué)習(xí)的四大直接應(yīng)用本質(zhì)上都是實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別功能數(shù)據(jù)來源：百度，安信證券研究中心3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從最基本的單元上模擬了人類大腦的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制（雖然目前還是低級(jí)2、多層更復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力卻無法支撐。圖8：人類視覺從原始信號(hào)攝入開始（瞳孔攝入像素接著做初步處理（大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀然后進(jìn)一步抽象（大腦進(jìn)一步判定該物體是人臉）數(shù)據(jù)來源：cnki，安信證券研究中心起步，一開始就取得了非常大的突破（首次應(yīng)用到語音識(shí)別錯(cuò)誤率就降低了30%更多的圖9：深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到谷歌的各項(xiàng)業(yè)務(wù)中去數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心優(yōu)異的深度學(xué)習(xí)算法和人才、豐富的數(shù)據(jù)資源、強(qiáng)圖10：深度學(xué)習(xí)具備非常好的通用性：基礎(chǔ)模塊、端到端的簡(jiǎn)單模型數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心圖11：深度學(xué)習(xí)效果隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加顯著提升數(shù)據(jù)來源：百度，安信證券研究中心再舉一反三應(yīng)用到其他領(lǐng)域（泛化至其他輸入數(shù)據(jù)這一點(diǎn)跟深度學(xué)習(xí)的基本功能非常類谷歌內(nèi)部第一個(gè)部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小組首先將圖12：谷歌首次引入深度學(xué)習(xí)語音識(shí)別錯(cuò)誤率就降低30%數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心圖13：科大訊飛語音識(shí)別近幾年錯(cuò)誤率明顯降低數(shù)據(jù)來源：科大訊飛，安信證券研究中心圖14：ImageNet是全球最大的計(jì)算機(jī)視覺圖片庫圖15：Google在ImageNet圖片識(shí)別準(zhǔn)確率快速提升數(shù)據(jù)來源：imagenet，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心圖16：國(guó)際權(quán)威測(cè)試IMAGENET各公司圖像識(shí)別錯(cuò)誤率已圖17：LFW庫中不少公司人臉識(shí)別識(shí)別錯(cuò)誤率已經(jīng)低于人類接近人類肉眼水平肉眼數(shù)據(jù)來源：安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：LFW,安信證券研究中心圖18：55%的人工智能技術(shù)類企業(yè)投資集中在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢，安信證券研究中心圖19：實(shí)現(xiàn)任意臉部遮擋及視角下的實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖20：人臉特征識(shí)別數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心2、視頻監(jiān)控領(lǐng)域：基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法能在行車場(chǎng)景、交通監(jiān)控場(chǎng)景、卡口場(chǎng)景中檢測(cè)多種不同角度的車輛，并同時(shí)給出車牌號(hào)碼、圖21：行人檢測(cè)數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖22：車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心3、圖像搜索、場(chǎng)景識(shí)別：可以實(shí)現(xiàn)語義驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序、擁有千類物體圖23：語義驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖24：在實(shí)用場(chǎng)景中物體識(shí)別技術(shù)可提供商品搜索、危險(xiǎn)物品檢測(cè)等多種實(shí)用引擎數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖25：場(chǎng)景識(shí)別在上百類的室內(nèi)外場(chǎng)景圖像中識(shí)別顯著場(chǎng)景元圖26：在自然場(chǎng)景拍攝的圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)并識(shí)別出其中的文字?jǐn)?shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心4、圖像及視頻編輯：通過深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)超分辨率重構(gòu)、實(shí)時(shí)降低圖像壓縮噪聲、圖27：基于深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)降低圖像壓縮噪聲數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖28：基于暗原色技術(shù)實(shí)現(xiàn)的圖像去霧數(shù)據(jù)來源：商湯科技，安信證券研究中心圖29：風(fēng)靡朋友圈的faceu應(yīng)用人臉技術(shù)支持?jǐn)?shù)據(jù)來源：faceu，安信證券研究中心圖30：寶寶相冊(cè)自動(dòng)識(shí)別整理寶寶照片數(shù)據(jù)來源：小米，安信證券研究中心圖31：深度學(xué)習(xí)搭建了人、信息和廣告服務(wù)之間的聯(lián)系圖32：深度學(xué)習(xí)顯著提升百度搜索滿意度數(shù)據(jù)來源：百度，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：百度，安信證券研究中心圖33：RankBrain：谷歌的人工智能搜索引擎算法數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心Gmail組開發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)能夠去預(yù)測(cè)郵件回復(fù)的深度圖34：谷歌將深度學(xué)習(xí)用于郵件自動(dòng)回復(fù)數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心表1：傳統(tǒng)機(jī)器翻譯和基于深度學(xué)習(xí)翻譯的區(qū)別基于理性主義研制系統(tǒng)的人工成本高基于經(jīng)驗(yàn)主義“梯度爆炸”問題，所以長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系依舊難以Facebook卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在自然語言處理中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度就會(huì)數(shù)據(jù)來源：各公司互聯(lián)網(wǎng)公開資料整理，安信證券研究中心圖35：深度學(xué)習(xí)推動(dòng)機(jī)器翻譯與視覺結(jié)合的新應(yīng)用數(shù)據(jù)來源：谷歌，安信證券研究中心圖36：引入深度學(xué)習(xí)的百度4.0殺毒系統(tǒng)：慧眼引擎數(shù)據(jù)來源：百度，安信證券研究中心度跟不上產(chǎn)生的速度。以愛奇藝為例，每天都有這些視頻進(jìn)行審核、標(biāo)注，那將花費(fèi)巨大的人力，并表3：視頻生產(chǎn)的變化 圖37：人工智能提升視頻生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)來源：愛奇藝，安信證券研究中心是一項(xiàng)重要且艱巨的任務(wù)，人工審核黃色、暴力度學(xué)習(xí)的視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以精準(zhǔn)識(shí)別出這些圖38：圖普科技智能審核解決方案數(shù)據(jù)來源：圖普科技，安信證券研究中心表4：圖普科技典型案例迅雷是國(guó)內(nèi)知名下載引擎、云存儲(chǔ)、資商，平臺(tái)流量極其巨大，通過接入圖普科技的圖像識(shí)別云平臺(tái)，由平臺(tái)提供智能機(jī)器審核服務(wù)，后期數(shù)據(jù)反饋，超過98%的色情視頻被機(jī)器過濾，復(fù)審量低于總量2%，節(jié)省了超過98%的人力成本。一下科技是移動(dòng)短視頻娛樂分享應(yīng)用和移動(dòng)視頻技術(shù)服務(wù)提供商，旗下?lián)碛小懊肱摹焙汀靶】恪眱煽顦I(yè)界領(lǐng)先的視頻應(yīng)用產(chǎn)品。目前秒拍和小咖秀已經(jīng)采用了機(jī)器+人工相結(jié)合的審核方式，極大地提高了視頻審核的效率，通過圖普系統(tǒng)有效過濾99%的違規(guī)視頻。圖普科技與七牛合作，為七牛云存儲(chǔ)的客戶提供圖片鑒黃功能，有效判斷保存在七牛云的圖片是屬于色情、性感還是正常。通過高效準(zhǔn)確的自動(dòng)化鑒黃服務(wù)，降低企業(yè)使用鑒黃服務(wù)的技術(shù)門檻，從而很大程度上幫助企業(yè)減少相關(guān)人力成本的投入。數(shù)據(jù)來源：圖普科技，安信證券研究中心告投放最終實(shí)現(xiàn)將流量轉(zhuǎn)換成營(yíng)收的目標(biāo)。同時(shí)還可以進(jìn)行廣告效果的監(jiān)測(cè)，獲得視頻圖39：優(yōu)酷邊看邊買數(shù)據(jù)來源：優(yōu)酷，安信證券研究中心out技術(shù)的全面使用，能夠幫助識(shí)別用戶觀看的場(chǎng)景，從而針對(duì)性推送強(qiáng)關(guān)聯(lián)的同款產(chǎn)品或圖40：愛奇藝隨視購流程數(shù)據(jù)來源：愛奇藝，安信證券研究中心圖41：與明星互動(dòng)數(shù)據(jù)來源：愛奇藝，安信證券研究中心將用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值充分融合，真正實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)、內(nèi)圖42：后期植入廣告數(shù)據(jù)來源：愛奇藝。安信證券研究中心表5：傳統(tǒng)廣告植入VSVideoin廣告植入數(shù)據(jù)來源：安信證券研究中心整理圖43：醫(yī)療行業(yè)圍繞大數(shù)據(jù)的行業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)來源：IBM商業(yè)價(jià)值研究院，安信證券研究中心圖44：IBM2015年以來的并購案數(shù)據(jù)來源：IBMFilings，安信證券研究中心醫(yī)療和藥物的療效證明數(shù)據(jù)指標(biāo)變得越加重要。10億美元收購醫(yī)學(xué)圖像軟件公司MergeHealthcare，給沃森和分析部門帶來醫(yī)療保統(tǒng)中的任何圖像。有了大量的醫(yī)療影像圖片數(shù)據(jù)訓(xùn)練圖45：MergeHealthcare旗下產(chǎn)品eFilm的軟件界面數(shù)據(jù)來源：MergeHealthcare，安信證券研究中心圖46：IBM沃森在醫(yī)療行業(yè)體現(xiàn)出互動(dòng)、發(fā)現(xiàn)、決策三個(gè)能力數(shù)據(jù)來源：IBM,商業(yè)價(jià)值研究院，安信證券研究中心Sense.ly是一家提供醫(yī)療保健服務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)，其為用戶提供了一位私人助理，她的名字叫做Molly。這是一位專職的虛擬私人護(hù)士，可以充當(dāng)醫(yī)療服務(wù)提供商與病人的接觸點(diǎn)療傳感、遠(yuǎn)程醫(yī)療、語音識(shí)別、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)?；颊哂脩艨梢栽赑C、平板或智能手機(jī)上圖47：虛擬護(hù)士的工作流程數(shù)據(jù)來源：Ssense.ly，安信證券研究中心醫(yī)學(xué)影像。醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)整體市場(chǎng)有著相當(dāng)客觀的需的流程十分缺乏靈活性和擴(kuò)展性。模型往往過度簡(jiǎn)化，導(dǎo)致程序的診斷表現(xiàn)不能讓人滿意。圖21：傳統(tǒng)CAD基本步驟（以肺部為例）張病人的匿名掃描圖。圖21：DeepMind的三維視網(wǎng)膜OCT圖像Free的病人信息。DeepMind將醫(yī)療應(yīng)用于腦影像的定量分析，未來應(yīng)用范圍擴(kuò)展到肺部、甲圖21：CFDA各級(jí)分類及相關(guān)系統(tǒng)圖13：推想科技深度學(xué)習(xí)識(shí)別模式數(shù)據(jù)來源：公司網(wǎng)站，安信證券研究中心Enlitic：教計(jì)算機(jī)如何根據(jù)醫(yī)療影圖48：醫(yī)療數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)情況，其中大部分來自于醫(yī)療影像圖49：使用Enlitic的系統(tǒng)檢測(cè)惡性腫瘤的示意圖數(shù)據(jù)（單位：PB）數(shù)據(jù)來源：Enlitic，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：Enlitic，安信證券研究中心Atomwise：利用深度學(xué)習(xí)做藥物研發(fā)圖50：Atomwise利用人工智能來模擬藥品研發(fā)的過程,以此降低研發(fā)成本數(shù)據(jù)來源：Atomwise，安信證券研究中心表5：相關(guān)公司資料一覽公司名稱成立時(shí)間最新融資額及其時(shí)間歷史投資方目前可針對(duì)部位/病種Enlitic2014年DataCollectiveVC，CapitalHealth、SevenPeaksVentures肺部、骨折Deepcare2016年2016年6月峰瑞資本子宮頸癌、肺癌、乳腺癌推想科技2016年英諾天使基金、臻云創(chuàng)投心肺相關(guān)2016年2月ZebraMedicalVision2014年2016年5月DeepForkCapital、DolbyFamilyVentures、IntermountainHealthcare、KhoslaVentures、MarcBenioff、OurCrowd、心血管、肺、肝、腦、骨骼DeepMindHealth小組2016年DeepMind被GoogleElonMask等急性腎病，眼部掃描數(shù)據(jù)來源：各公司互聯(lián)網(wǎng)公開融資資料，安信證券研究中心圖51：沃森醫(yī)生的診斷過程數(shù)據(jù)來源：IBM,安信證券研究中心5.1.金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智前已經(jīng)投入實(shí)際運(yùn)用的證券投資人工智能已經(jīng)可以取代大部分以往由人力進(jìn)行的投資分析圖52：Rebellion人工智能驅(qū)動(dòng)基金收益率數(shù)據(jù)來源：Rebellion，安信證券研究中心圖53：Rebellion基金投資分布數(shù)據(jù)來源：Rebellion安信證券研究中心變動(dòng)的線索。典型代表是坐落在香港的人工智能投資機(jī)構(gòu)Aidy括新聞和社會(huì)媒體在內(nèi)的多個(gè)渠道攝取大量的圖54：計(jì)算機(jī)輔助的投資基金總體收益波動(dòng)率相對(duì)人類基金經(jīng)圖55：人工智能對(duì)沖基金回報(bào)率與其他指數(shù)對(duì)比理要低數(shù)據(jù)來源：Preqin，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：quartz，安信證券研究中心摸索與精進(jìn)，已研制出一個(gè)金融界的“AlphaGo”—同花順投資機(jī)器人。根據(jù)公司數(shù)據(jù)，其機(jī)圖56：同花順人工智能機(jī)器人實(shí)盤收益率情況圖57：同花順人工智能投資機(jī)器趨勢(shì)研判數(shù)據(jù)來源：同花順，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：同花順，安信證券研究中心擁有的智能交易代理(AI)，這個(gè)智能交易代理完全在客戶的授權(quán)范圍內(nèi)執(zhí)行交易。交易需要4.風(fēng)險(xiǎn)管理:采取不間斷盯市的策略，能夠依據(jù)預(yù)先與客戶商定(或資配易公司推薦)的風(fēng)險(xiǎn)管圖58：資配易證券投資人工智能系統(tǒng)示意圖圖59：資配易的不同人工智能投資策略數(shù)據(jù)來源：資配易，安信證券研究中心數(shù)據(jù)來源：資配易，安信證券研究中心表6：資配易人工智能投資機(jī)器人的子系統(tǒng)構(gòu)成數(shù)據(jù)&信號(hào)獲取外部環(huán)境的元數(shù)據(jù)、信號(hào)采集。包括證券的行情數(shù)據(jù)、基本面數(shù)據(jù)以及其他數(shù)據(jù)集。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括投資規(guī)劃、投資組合選擇以及風(fēng)險(xiǎn)管理的模型選擇、參數(shù)尋優(yōu)等。知識(shí)庫由以往機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)到的一些可重用的規(guī)則庫、模型以及事件。決策系統(tǒng)對(duì)于證券買賣、投資組合選擇和風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)則運(yùn)用的決策。交易執(zhí)行系統(tǒng)按照決策系統(tǒng)的輸出，生成交易指令或交易建議的系統(tǒng)。業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)系統(tǒng)對(duì)每個(gè)決策的事后分析、行為評(píng)價(jià)系統(tǒng)。激勵(lì)機(jī)制由用戶自定義的一些懲罰、激勵(lì)函數(shù)指標(biāo)，指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的“方向”的一種負(fù)反饋機(jī)制。數(shù)據(jù)來源：資配易，安信證券研究中心圖60：完全由大數(shù)據(jù)和人工智能算法驅(qū)動(dòng)的螞蟻微貸數(shù)據(jù)來源：螞蟻金服，安信證券研究中心圖61：基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的螞蟻金服風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源：螞蟻金服，安信證券研究中心表7：無人駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主控模塊決策模塊規(guī)劃與導(dǎo)航模塊車控模塊環(huán)境感知模塊車道感知模塊路面感知模塊車輛與障礙物感知模塊交通標(biāo)志感知模塊典型路口感知模塊電源系統(tǒng)電源系統(tǒng)映射到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系中，這些圖像信息需要進(jìn)行物體的識(shí)別和分類，比如車道、路肩、物體都會(huì)被識(shí)別并理解。車內(nèi)環(huán)境指對(duì)車內(nèi)駕駛員的感知，包括其疲勞程度、駕駛意圖等，2)局部路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃需要對(duì)車外環(huán)境中車輛、交通狀況和進(jìn)行操作、保持合理的車距等。深度學(xué)習(xí)在復(fù)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入之前，數(shù)據(jù)處理采用傳統(tǒng)的機(jī)習(xí)在無人機(jī)上主要體現(xiàn)在圖像識(shí)別技術(shù)、語音識(shí)別技無人機(jī)對(duì)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的適應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行能力；助無人機(jī)穿過森林小道，第一次實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)載硬件在真實(shí)林間小路上實(shí)時(shí)地規(guī)劃和控制。圖62：運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)使得無人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能飛行數(shù)據(jù)來源：AAAI2016會(huì)議報(bào)告，安信證券研究中心圖63：美國(guó)空軍戰(zhàn)機(jī)協(xié)同作業(yè)數(shù)據(jù)來源：新浪，安信證券研究中心圖64：福建電網(wǎng)首例直升機(jī)無人機(jī)協(xié)同作業(yè)數(shù)據(jù)來源：新浪，安信證券研究中心3、智能任務(wù)作，因此未來智能化無人機(jī)將運(yùn)用到作戰(zhàn)空襲，作戰(zhàn)檢測(cè)，地質(zhì)勘探和無人機(jī)快遞等領(lǐng)域。表8：科技巨頭涉足無人機(jī)快遞業(yè)務(wù)，深度學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃成發(fā)展重點(diǎn)公司研究進(jìn)展Google谷歌的PlaNet程序可以通過照片的內(nèi)容判斷拍攝地點(diǎn)，通過訓(xùn)練，憑借照片中的細(xì)節(jié)識(shí)別圖中的地理位臵。該技術(shù)用在谷歌無人機(jī)送貨項(xiàng)ProjectWing中，該計(jì)劃目標(biāo)是解決在商業(yè)性航班空域開展大規(guī)模無人機(jī)送貨服務(wù)的問題。AmazonAmazon2013年首次推出無人機(jī)產(chǎn)品PrimeAir，目標(biāo)是使用無人機(jī)在30分鐘甚至更短時(shí)間內(nèi)把貨物送達(dá)上門。PrimeAir運(yùn)用“感知躲避技術(shù)”，能自動(dòng)躲避空中和地面的障礙。亞馬遜PrimeAir無人機(jī)測(cè)試計(jì)劃正在積極向英國(guó)、荷蘭、日本、加拿大和愛爾蘭等海外國(guó)家加速推進(jìn)。數(shù)據(jù)來源：各公司公告，安信證券研究中心整理表9：Phantom4具有智能化的功能精準(zhǔn)懸停在室內(nèi)或GPS信號(hào)被樓宇遮擋的環(huán)境下具備精確的視覺懸停輔助功能，在受到外力干擾的情況下，也能迅速恢復(fù)原位。指點(diǎn)飛行在選擇的方向上自主規(guī)劃路徑自主飛行，并自動(dòng)繞開障礙。視覺追蹤識(shí)別和追蹤相機(jī)畫面中的拍攝對(duì)象，并將其鎖定在畫面中央，輕推搖桿，即可進(jìn)行環(huán)繞拍攝，或調(diào)整跟隨高度與距離。在智能跟隨中，飛行器還能感知前方障礙物，并自動(dòng)選擇懸?；蚶@行。環(huán)境感知與避障前視障礙物感知系統(tǒng)集成先進(jìn)的傳感器與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，在室內(nèi)等無GPS信號(hào)的環(huán)境下也能精準(zhǔn)懸停、穩(wěn)定飛行。表10：DOBBY具有智能化的功能FOLLOWSNAP2.0技術(shù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中對(duì)人體、物體同樣可以進(jìn)行跟隨拍攝。人臉識(shí)別FACETRACK算法，能夠快速掃描并記憶人臉面部特征，自主跟隨運(yùn)動(dòng)中的攝錄對(duì)象。手勢(shì)交互可用手勢(shì)交互來下達(dá)操作指令，趣味性與易用性共存。能辨識(shí)手掌的形狀，自動(dòng)降落在手掌上。語音辨識(shí)語音控制達(dá)成起飛、降落、拍照三個(gè)主要的功能深度學(xué)習(xí)加速推動(dòng)了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，我們建議從以下三個(gè)方向前關(guān)注教育、金融、醫(yī)療、工業(yè)、汽車、家居等重要行業(yè)具備卡口視覺感知服務(wù)機(jī)器人具備卡口地位的行業(yè)信息化公司數(shù)據(jù)來源：安信證券研究中心整理之一，不但自主研發(fā)深度學(xué)習(xí)核心芯片，同時(shí)也在打造包括深度學(xué)習(xí)平臺(tái)操作系統(tǒng)Parrots儲(chǔ)、處理技術(shù)和實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，具備了視頻大數(shù)據(jù)的堅(jiān)實(shí)基頻服務(wù)、城市智能交通、海外安防和行車記錄儀領(lǐng)域。公頻大數(shù)據(jù)綜合生態(tài)圈。未來將從安防領(lǐng)域逐漸延伸至智慧城市、家庭等領(lǐng)域，前景廣闊。家庭機(jī)器人的研發(fā)與運(yùn)營(yíng)；參股美國(guó)Knightscope公司在2016年證券市場(chǎng)由牛轉(zhuǎn)熊的背景下，超大智慧（1.1%）和東方財(cái)富（1%移動(dòng)端市場(chǎng)滲透率提升空間還很大。公司金融資訊增加前沿行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，為產(chǎn)業(yè)資本、資本市場(chǎng)提供行加碼Fintech，智能投顧或?qū)⒏淖兝碡?cái)格局。公如高盛收購理財(cái)平臺(tái)HonestDollar，投資建議：公司的預(yù)收賬款基本保持穩(wěn)定，短期將持續(xù)助力營(yíng)收和凈利增長(zhǎng)。7.3.科大訊飛：打造中國(guó)“最強(qiáng)大腦”億元收購博康智能100%股權(quán)；并以同樣價(jià)格向新奧控股、新毅德輝以及張?zhí)习l(fā)