2023中國安防人工智能發(fā)展產(chǎn)業(yè)指南

目?錄

Part1AI政策篇/4Part4安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇/19

一、國家級(jí)層面政策/5一、人臉識(shí)別/20

二、地方級(jí)層面政策/6二、車牌識(shí)別/24

三、總結(jié)/7三、大模型/26

四、視頻結(jié)構(gòu)化/30

Part2AI技術(shù)篇/8五、3D視覺/33

六、AI芯片/36

一、AI技術(shù)分析/9

七、其他生物識(shí)別/39

二、AIGC（生成式人工智能）概念

梳理與發(fā)展歷程/10

Part5企業(yè)巡禮/45

Part3AI市場篇

/13附件《2023中國安防人工智能發(fā)展

產(chǎn)業(yè)指南》產(chǎn)業(yè)圖譜

一、中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展“三大”戰(zhàn)略/14

二、中國AI產(chǎn)業(yè)2022年-2023年上半年

的融資/IPO事件/14

三、總結(jié)/18

CPS中安網(wǎng)成立于1999年，立足安防，放眼不斷衍生的AIoT，是國內(nèi)智慧安防和AIoT

行業(yè)具有代表性的媒體和服務(wù)平臺(tái)。CPS中安網(wǎng)持續(xù)對行業(yè)市場趨勢和前沿技術(shù)進(jìn)行報(bào)道解讀，

為產(chǎn)業(yè)鏈各角色提供有競爭力的推廣方案和服務(wù)，幫助各類客戶獲得成功。

CPS中安網(wǎng)可提供推廣、會(huì)議、咨詢、報(bào)告等服務(wù)，產(chǎn)品涵蓋門戶網(wǎng)站、新媒體、APP、

中國安防論壇、中國安防賦能大會(huì)、百城會(huì)等。CPS中安網(wǎng)積極致力于推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，運(yùn)用互

聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，彌合信息鴻溝，幫助各類企業(yè)擴(kuò)大價(jià)值，實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的共贏。

3

01

Part1AI政策篇

4

AI政策篇

人工智能作為國家戰(zhàn)略的重要組成部分，是未來國際競爭的焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。近年來，隨

著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和全社會(huì)數(shù)字化水平的升級(jí)，人工智能的積極作用越來越凸顯。

目前，人工智能行業(yè)受到國家及各級(jí)政府的高度重視和國家產(chǎn)業(yè)政策的重點(diǎn)支持，2023年初至今陸

續(xù)出臺(tái)了多項(xiàng)政策，鼓勵(lì)人工智能行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新。

一、國家級(jí)層面政策

政策匯總

2023年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》

《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》（簡稱：《規(guī)劃》）提出系統(tǒng)優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，促進(jìn)東西部

算力高效互補(bǔ)和協(xié)同聯(lián)動(dòng)，引導(dǎo)通用數(shù)據(jù)中心、超算中心、智能計(jì)算中心、邊緣數(shù)據(jù)中心等合理梯次布局。

2023年4月11日，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布關(guān)于《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》

首次明確了生成式人工智能“提供者”內(nèi)容生產(chǎn)、數(shù)據(jù)保護(hù)、隱私安全等方面的法定責(zé)任及法律依據(jù)，

確立了人工智能產(chǎn)品的安全評(píng)估規(guī)定及管理辦法。

2023年4月28日，中共中央政治局指出要重視通用人工智能發(fā)展

2023年4月28日，中共中央政治局召開會(huì)議，分析研究當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢和經(jīng)濟(jì)工作，會(huì)議內(nèi)容提及

要重視人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風(fēng)險(xiǎn)。

2023年5月11日，國資委指導(dǎo)中央企業(yè)加大在新一代信息技術(shù)、人工智能等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)布局

力度

5月11日，國資委黨委召開擴(kuò)大會(huì)議，會(huì)議提到要指導(dǎo)推動(dòng)中央企業(yè)加大在新一代信息技術(shù)、人工

智能、集成電路、工業(yè)母機(jī)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)布局力度，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)，

引領(lǐng)帶動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)體系加快向產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈高端邁進(jìn)。

2023年6月8日，國務(wù)院發(fā)布2023年度立法工作計(jì)劃，人工智能法草案等預(yù)備提請全國人大常

委會(huì)審

國務(wù)院辦公廳近日印發(fā)《國務(wù)院2023年度立法工作計(jì)劃》，其中提到，預(yù)備提請全國人大常委會(huì)

審議人工智能法草案等。

2023年6月20日，國家網(wǎng)信辦發(fā)布深度合成服務(wù)算法備案清單

國家網(wǎng)信辦公布了國內(nèi)首批《境內(nèi)深度合成服務(wù)算法備案清單》，共有18家公司的41類算法入圍，

包括語音、文字、圖像、音頻生成與交互技術(shù)，場景包括智能客服、即時(shí)通訊、視頻剪輯與文字、圖像

多模態(tài)交互場景等。

5

小結(jié)

自2015年以來，國家發(fā)改委、科技部、工信部、教育部等多部門都陸續(xù)印發(fā)了支持、規(guī)范、監(jiān)督

人工智能行業(yè)的政策，內(nèi)容涉及人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)及引進(jìn)、倫理規(guī)范和法律

規(guī)范等內(nèi)容，旨在探索人工智能發(fā)展新模式新路徑，以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

二、地方級(jí)層面政策

為了響應(yīng)國家號(hào)召，全國各省市積極推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如北京、上海、深圳等地相繼發(fā)布支

持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策文件，圍繞打造拓展人工智能應(yīng)用場景、加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域人才高地建設(shè)等方面

作出多方面部署，為打造人工智能產(chǎn)業(yè)良好生態(tài)提供了強(qiáng)有力的政策支撐。

政策匯總

北京

2023年5月30日，北京市發(fā)布《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案

（2023-2025）》（以下簡稱《方案》）和《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》（以下簡稱《措

施》）。

文件提到，到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3000億元，持續(xù)保持10%以上增長，輻射產(chǎn)

業(yè)規(guī)模超過1萬億元。

2023年7月5日，北京市印發(fā)《關(guān)于更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用進(jìn)一步加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的實(shí)施意見》

提出要完善人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫，探索打造數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地，促進(jìn)研發(fā)自然語言、多模態(tài)、認(rèn)知等超

大規(guī)模智能模型，力爭到2030年，北京市數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模達(dá)到2000億元。

上海

2023年5月30日，上海市發(fā)布《上海市加大力度支持民間投資發(fā)展若干政策措施》提出，充分發(fā)

揮人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)等引導(dǎo)作用，支持民營企業(yè)廣泛參與數(shù)據(jù)、算力等人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。目前，

上海徐匯區(qū)正積極引進(jìn)和培育一批大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)，將加快研究打造大模型生態(tài)集聚和創(chuàng)新應(yīng)用高地。

2023年6月15日，上海市人民政府辦公廳印發(fā)《上海市推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃

（2023-2025年）》，引導(dǎo)更多資源要素向先進(jìn)制造業(yè)集聚。提出將瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)前沿，構(gòu)建通用

大模型，面向垂直領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)業(yè)生態(tài)，建設(shè)國際算法創(chuàng)新基地，加快人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展。

深圳

《深圳市加快推動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展水平應(yīng)用行動(dòng)方案（2023~2024）》于5月31日出爐，該

方案明確提出：“加大財(cái)政資金投入力度，重點(diǎn)支持人工智能創(chuàng)新和應(yīng)用。發(fā)揮政府投資引導(dǎo)基金作用，

統(tǒng)籌整合基金資源，形成規(guī)模1000億元的人工智能基金群?！?/p>

6

AI政策篇

安徽

2023年6月9日，安徽發(fā)布《加快場景創(chuàng)新構(gòu)建全省應(yīng)用場景一體化大市場行動(dòng)方案（2023-2025年）》

安徽省科學(xué)技術(shù)廳印發(fā)的《加快場景創(chuàng)新構(gòu)建全省應(yīng)用場景一體化大市場行動(dòng)方案（2023-2025年）》

提到到2025年，基本建成全身應(yīng)用場景一體化大市場。圍繞特色研究領(lǐng)域打造一批可示范、可體驗(yàn)、

可推廣的科技首用場景樣板，探索場景驅(qū)動(dòng)的科技創(chuàng)新范式。下一代人工智能領(lǐng)域優(yōu)先探索深度學(xué)習(xí)、

腦機(jī)接口、圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語音合成、機(jī)器翻譯等場景。

成都

2023年6月1日，成都鼓勵(lì)A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提出19項(xiàng)資金扶持措施，最高獎(jiǎng)1000萬元。

2023年6月1日，成都市經(jīng)濟(jì)和信息化局對《成都市關(guān)于進(jìn)一步促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的

若干政策（征求意見稿）》公開征求意見，征求意見稿給出了多條資金補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)措施。對取得國家科

技重大專項(xiàng)（含科技創(chuàng)新2030-重大項(xiàng)目）、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃立項(xiàng)項(xiàng)目成果或國家科學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)成果在

成都落地轉(zhuǎn)化的，給予最高1000萬元經(jīng)費(fèi)支持。

廣東省

2023年6月16日，廣東省委、省政府出臺(tái)《廣東省質(zhì)量強(qiáng)省建設(shè)綱要》支持人工智能、區(qū)塊鏈、

量子信息、生命健康、生物育種等前沿領(lǐng)域加強(qiáng)研發(fā)布局，支持量子通信、信息光子、太赫茲、新材料、

生命健康等領(lǐng)域努力搶占未來發(fā)展制高點(diǎn)。

小結(jié)

不難看出，當(dāng)人工智能新一輪產(chǎn)業(yè)競賽持續(xù)升溫之時(shí)，各地鼓勵(lì)支持人工智能發(fā)展的利好政策也將

密集出爐。有AI產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人士表示，國家及地方出臺(tái)的多項(xiàng)AI產(chǎn)業(yè)支持政策將給產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助推力，

更進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。

三、總結(jié)

目前，中央及各地方政府出臺(tái)的相關(guān)人工智能政策已超百部，從這些出臺(tái)的政策文件當(dāng)中看出，當(dāng)

前人工智能政策較為強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)場景的應(yīng)用。一方面體現(xiàn)出AI技術(shù)的普及率逐漸提

高，另一方面也彰顯了AI的活力，能為行業(yè)發(fā)展增添新的動(dòng)能。未來，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和全

社會(huì)數(shù)字化水平的升級(jí)，人工智能的重要性日益凸顯。

近年來，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮的推動(dòng)下，學(xué)界圍繞人工智能的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)從不同角度開展了較為

豐富的研究，從多方位強(qiáng)調(diào)了實(shí)施“智能+”、數(shù)智融合、智能產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造與獲

取的重要意義，為社

會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新向智能化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

7

02

Part2AI技術(shù)篇

8

AI技術(shù)篇

近年來，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮的推動(dòng)下，學(xué)界圍繞人工智能的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)從不同角度開展了較為

豐富的研究，從多方位強(qiáng)調(diào)了實(shí)施“智能+”、數(shù)智融合、智能產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造與獲取的重要意義，為社

會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新向智能化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

一、人工智能技術(shù)分析

數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已得到了十分廣泛的應(yīng)用，其中信息的收集和處理是大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

但在數(shù)據(jù)量過于龐大時(shí)，單純依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析則顯得較為困難，此時(shí)就需要將大

數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)進(jìn)行高效結(jié)合，以充分運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來完成相關(guān)工作任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)簡言

之就是以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)來對人類的學(xué)習(xí)進(jìn)行模擬，通過模擬的方式來完成相關(guān)任務(wù)。目前較為常見的機(jī)

器學(xué)習(xí)方式包括概率學(xué)習(xí)和決策樹訓(xùn)練。該項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠高效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，同時(shí)能夠通

過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來形成新的處理模型用以對多種不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，尤其是在對一些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行

處理時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)的方式能夠達(dá)到理想的處理效果。

知識(shí)數(shù)據(jù)的智能處理

人工智能技術(shù)的知識(shí)與數(shù)據(jù)智能化處理能夠在專家系統(tǒng)上得到充分的體現(xiàn)。專家系統(tǒng)是智能化極高

的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，能夠?qū)⒛骋活I(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行全面集合，再通過前期的程序設(shè)定來完成相應(yīng)的系統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)

建，后續(xù)在解決問題時(shí)則可以利用該系統(tǒng)的程序進(jìn)行高效解決。專家系統(tǒng)最為重要的兩個(gè)組成部分是數(shù)

據(jù)庫和推理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫主要是包含某一領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，而推理系統(tǒng)主要是模擬人類的智

慧推理過程，再以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)對問題進(jìn)行解決，通過數(shù)據(jù)庫和推理系統(tǒng)的結(jié)合能夠快速得到問題的答

案。

人機(jī)交互

人機(jī)交互技術(shù)是將用戶和系統(tǒng)進(jìn)行有效連接的技術(shù)。用戶在使用相關(guān)軟件時(shí)可以通過交互界面完成

指定操作。而人機(jī)交互技術(shù)主要是以機(jī)器人的學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，該項(xiàng)技術(shù)需要依靠相應(yīng)的輸

出設(shè)備和指定軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。想要對現(xiàn)有的人機(jī)交互技術(shù)進(jìn)行提升，則必須對硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)進(jìn)行

同時(shí)優(yōu)化。此外，在技術(shù)研發(fā)過程中還需要對傳統(tǒng)人機(jī)交互技術(shù)存在的不足進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，轉(zhuǎn)變原有

手動(dòng)操作模式，以有效擴(kuò)大人際交互技術(shù)的使用范圍，給用戶帶來更好地操作體驗(yàn)。

其中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能非常重要的基礎(chǔ)，主要有判別式和生成式兩類模型。其中，判別式模

型主要是給定一個(gè)數(shù)據(jù)，估計(jì)一個(gè)條件概率進(jìn)行分類、判決；生成式模型則是直接估計(jì)一個(gè)分布，然后

生成新數(shù)據(jù)。與之對應(yīng)，可以將人工智能系統(tǒng)分為判別式人工智能和生成式人工智能。

其實(shí)，人工智能（AI）并不是一個(gè)新的概念，20世紀(jì)以來，人類圍繞人工智能領(lǐng)域的探索從未止步，

不過主要圍繞“判別式AI”來展開。雖有1997年IBM“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕洛夫等標(biāo)志性突破，

但始終沒有產(chǎn)業(yè)化。隨著算法、算力、數(shù)據(jù)三要素的突破，“判別式AI”實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。步入21世紀(jì)，

9

互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來數(shù)據(jù)量陡升及大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，GPU等硬件及云計(jì)算技術(shù)突破，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“深

度學(xué)習(xí)”算法出世，三者共同驅(qū)動(dòng)“判別式”AI快速發(fā)展，并商業(yè)化應(yīng)用于人臉識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域，

2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石第一次點(diǎn)燃AI的討論浪潮。

隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善，深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷進(jìn)步，人工智能應(yīng)用場景逐漸增多，過去模型參數(shù)

規(guī)模和數(shù)據(jù)量也實(shí)現(xiàn)了大幅度增長，為NLP、CV等領(lǐng)域帶來更強(qiáng)大的表達(dá)能力和性能，顯而易見，現(xiàn)

今已進(jìn)入了以AGI為代表的新里程碑階段。

ChatGPT讓大家意識(shí)到，AI發(fā)展步入全新階段即生成式AI（AIGC）。較此前的最大突破是

形成了內(nèi)容生成，交互式體驗(yàn)對應(yīng)用前景和商業(yè)模式的落地帶來了新的想象空間。例如，2015年

Transformer模型發(fā)布以來，NLP大模型發(fā)展開始提速，OpenAI2018、2019、2020年分別推出的

GTP1-3代分別有1.17億、15億、1750億個(gè)參數(shù)。在計(jì)算機(jī)視覺之外，NLP領(lǐng)域的AI也開始發(fā)展起來，

AI得以通過文字、視頻、圖像等與外界產(chǎn)生“交互”，2022年底殺手級(jí)應(yīng)用ChatGPT橫空出世。

二、AIGC（生成式人工智能）概念梳理與發(fā)展歷程

AIGC概念與內(nèi)涵

1950年，艾倫·圖靈在《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了著名的“圖靈測試”——判定機(jī)器是否“智能”

的試驗(yàn)方法（Turing，2009），即機(jī)器是否能夠模仿人類的思維方式來“生成”內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

因此，人工智能從圖靈開始就被寄予了用于內(nèi)容創(chuàng)造的期許。經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)發(fā)展，數(shù)據(jù)快速積累、算

力性能提升和算法效力增強(qiáng)，如今人工智能不僅實(shí)現(xiàn)了人機(jī)互動(dòng)，還能夠進(jìn)行寫作、編曲、繪畫、視頻

制作等創(chuàng)意工作。2018年，由人工智能創(chuàng)作的肖像畫《埃德蒙·貝拉米畫像》拍賣43.25萬美元，成為

人類歷史上首次拍賣的AI藝術(shù)品，引發(fā)各界關(guān)注。隨著人工智能越來越多地被應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作，AIGC

10

AI技術(shù)篇

概念悄然興起。

目前，對AIGC的定義，尚無統(tǒng)一規(guī)范的界定。國內(nèi)產(chǎn)學(xué)研各界對于AIGC的理解是“繼專業(yè)生

成內(nèi)容（ProfessionalGeneratedContent，PGC）和用戶生成內(nèi)容（UserGeneratedContent，

UGC）之后，利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式”。在國際上對應(yīng)的術(shù)語是“人工智能合

成媒體（AI-generatedMedia或SyntheticMedia）”，其定義是“通過人工智能算法對數(shù)據(jù)或媒體

進(jìn)行生產(chǎn)、操控和修改的統(tǒng)稱”。

AIGC發(fā)展歷程

梳理人工智能的發(fā)展演進(jìn)，AIGC的發(fā)展基本可以劃分為三個(gè)時(shí)期：醞釀萌芽階段（20世紀(jì)50年

代至20世紀(jì)90年代中期）、穩(wěn)步推進(jìn)階段（20世紀(jì)90年代中期至21世紀(jì)10年代中期）以及迅猛發(fā)

展階段（21世紀(jì)10年代中期至今）

·醞釀萌芽階段

20世紀(jì)50年代至20世紀(jì)90年代中期，受限于技術(shù)水平，AIGC僅局限于小范圍實(shí)驗(yàn)。1950年，

圖靈提出“圖靈測試”能夠判定機(jī)器是否“智能”；1957年，計(jì)算機(jī)首次創(chuàng)作完成弦樂四重奏《依

利亞克組曲》；1966年，世界上第一款可人機(jī)對話的機(jī)器人“伊莉莎（Eliza）”問世，主要通過關(guān)

鍵字掃描與重組完成交互任務(wù)。20世紀(jì)80年代中期，國際商業(yè)機(jī)器公司（InternationalBusiness

MachinesCorporation，IBM）創(chuàng)造了語音控制打字機(jī)“坦戈拉（Tangora）”，約能處理20000個(gè)

單詞。20世紀(jì)80年代末至90年代中，由于高昂的研發(fā)投入沒有實(shí)現(xiàn)預(yù)期的商業(yè)變現(xiàn)，因此，世界各

國開始減少人工智能領(lǐng)域的投入，AIGC沒有實(shí)現(xiàn)重大突破。但在此期間，圖靈測試、對話機(jī)器人以及

語控打字機(jī)已經(jīng)孕育了AIGC的雛形。

·穩(wěn)步推進(jìn)階段

20世紀(jì)90年代中期至21世紀(jì)10年代中期，AIGC逐漸從前期的技術(shù)實(shí)驗(yàn)性向商業(yè)實(shí)用性轉(zhuǎn)變。

2006年起，一方面，圖形處理器和張量處理器等算力設(shè)備性能大幅提升，深度學(xué)習(xí)算力增強(qiáng)，深度學(xué)

習(xí)算法取得重大突破；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的推廣普及使得數(shù)據(jù)規(guī)模劇增，這為各類人工智能算法提供了

海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。雖然算力的提升與數(shù)據(jù)的膨脹使人工智能取得了長足發(fā)展，但AIGC仍受限于算法約束，

創(chuàng)作任務(wù)依然沒有取得重大突破，應(yīng)用場景有限，應(yīng)用效果有待提升。2007年，紐約大學(xué)的人工智能

系統(tǒng)撰寫小說《1TheRoad》——世界第一部完全由人工智能創(chuàng)作的小說，雖然小說可讀性不強(qiáng)、存在

拼寫錯(cuò)誤、邏輯混亂，但從AIGC整個(gè)發(fā)展歷程來看，其突破性意義遠(yuǎn)高于實(shí)際意義。2012年，微軟

推出全自動(dòng)同聲傳譯系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)完成語音識(shí)別、英中機(jī)器翻譯，以及中文語音合成，效果非

常流暢，這標(biāo)志著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在語音識(shí)別和音頻生成領(lǐng)域獲得了巨大的成功，為AIGC進(jìn)一步發(fā)

展帶來希望。

·迅猛發(fā)展階段

11

21世紀(jì)10年代中期至今，AIGC迎來新發(fā)展，生成內(nèi)容更加多元，生成效果更加逼真。自2014年

起，Goodfellow等（2020）提出以生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）為

代表的深度學(xué)習(xí)算法，并不斷迭代更新，為AIGC提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。此后，2017年，微軟人工

智能少女“小冰”完成了世界首部完全由人工智能創(chuàng)作的詩集——《陽光失了玻璃窗》。2018年，英

偉達(dá)發(fā)布可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成圖片的模型——StyleGAN（Karras等，2020），該模型目前已升級(jí)到第

四代—StyleGAN-XL（Sauer等，2022），其生成圖片的分辨率極高，人眼難以分辨真假。2019年，

DeepMind發(fā)布DVD-GAN模型（Clark等，2019）可以生成高度逼真且連貫的視頻，該模型能夠通

過學(xué)習(xí)和理解人類的語言，進(jìn)行對話、聊天互動(dòng)。2021年，OpenAI推出DALL-E，主要用于文本與圖

像的交互生成內(nèi)容，并于一年后推出升級(jí)版本DALL-E-2（Marcus等，2022）。DALL-E-2基于對主題、

風(fēng)格、調(diào)色板和所需概念意義的“理解”，可以生成相應(yīng)的圖像，同時(shí)該模型還能夠根據(jù)原圖像進(jìn)行二

次創(chuàng)作。至此，AIGC技術(shù)基本成熟，有望成為改變商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)發(fā)展范式的重要驅(qū)動(dòng)力。

以ChatGPT的發(fā)布為里程碑事件，AI的發(fā)展進(jìn)入到了繼突破工業(yè)紅線之后的，以AGI為發(fā)展目

標(biāo)的全新通用智能時(shí)代。生成式AI成為大模型能力應(yīng)用的爆發(fā)點(diǎn)，以文生文、文生圖等內(nèi)容生成為代

表的大模型應(yīng)用快速增長，并逐漸成為日益完善的生產(chǎn)力工具。

習(xí)近平總書記指出，“把新一代人工智能作為推動(dòng)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升

的驅(qū)動(dòng)力量，努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展”。在深度學(xué)習(xí)算法不斷突破和算力不斷提高的背景下，人工智能生

成內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技術(shù)迎來加速發(fā)展，正在催生全新產(chǎn)

業(yè)體系。

12

Part3AI市場篇

13

當(dāng)前，人工智能技術(shù)正在各行業(yè)全面鋪開，終端產(chǎn)品種類、解決方案及應(yīng)用場景等日益豐富，如何

使AI賦能更多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)以產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益成為工作重點(diǎn)。

人工智能已成為科技創(chuàng)新的關(guān)鍵領(lǐng)域和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要支柱。據(jù)IDC最新發(fā)布的數(shù)據(jù)，2022

年全球人工智能收入預(yù)計(jì)同比增長19.6%，達(dá)到4328億美元,包括軟件、硬件和服務(wù)。預(yù)計(jì)2023年可

突破5000億美元大關(guān)。

一、中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展“三大”戰(zhàn)略

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議以來，人工智能產(chǎn)業(yè)已發(fā)展60多年。在此歷程中，隨著深度學(xué)習(xí)算法、海

量數(shù)據(jù)和充足計(jì)算力三大要素的合理配置，加速人工智能產(chǎn)業(yè)的變革性的突破。

聚焦我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2017年發(fā)布了第一個(gè)涉及人工智能領(lǐng)域系統(tǒng)戰(zhàn)略部署的文件《新一

代人工智能發(fā)展規(guī)劃》后，陸續(xù)發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展白皮書（2017版）》、《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化

白皮書（2018版）》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》、《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)

建設(shè)工作指引》、《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》等文件。

同時(shí)，“十四五”規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要建議指出，要瞄準(zhǔn)人工智能、集成電路、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域，

實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項(xiàng)目，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供政策指導(dǎo)。

近年來，在眾多規(guī)劃政策的支持下，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展明確了“三大”戰(zhàn)略，為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)

展提供核心驅(qū)動(dòng)力。

到2020年，人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，

培育若干全球領(lǐng)先的人工智能優(yōu)質(zhì)企業(yè)，預(yù)計(jì)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)

模超1萬億元。

到2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平，人工智能核心

產(chǎn)業(yè)規(guī)模超4000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元，初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政

策體系。

到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，

人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超10萬億元，形成一批全球領(lǐng)先的人工智能

科技創(chuàng)新和人才培育基地。

二、中國AI產(chǎn)業(yè)融資/IPO事件

回溯人工智能產(chǎn)業(yè)融資的節(jié)點(diǎn)，2018年是投融資的頂峰期，至2020年持續(xù)下滑。與此相對的是，

融資金額在2020年出現(xiàn)明顯增長，可見一部分AI企業(yè)進(jìn)入了成熟期，估值體量增長。

可以說，如今人工智能產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入深水區(qū)，亟待進(jìn)軍資本市場補(bǔ)充“彈藥”，維持長遠(yuǎn)發(fā)展。

14

AI市場篇

據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示，目前港交所通過聆訊排隊(duì)等候上市的企業(yè)一共有106家，涉及AI或數(shù)字化的

公司達(dá)到28家，占比26%。

聚焦到這28家AI公司，有19家截至2022年度的經(jīng)營狀態(tài)為虧損，7家實(shí)現(xiàn)微盈利，凈利潤在1

億元人民幣以下，2家凈利潤在10億元以上，呈現(xiàn)普遍虧損狀態(tài)。

由此可見，在AI大潮之下，產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)廠商的存活狀態(tài)并不如意。據(jù)CPS中安網(wǎng)不完全統(tǒng)計(jì)，目

前安防行業(yè)的AI廠商2023年上半年的業(yè)績情況依舊慘淡，超過八成企業(yè)的凈利潤仍呈虧損狀態(tài)。

因而，在AIGC技術(shù)和大模型的支撐下，AI廠商想挽救危局，最直接的方式還是融資上市。

1.中國AI產(chǎn)業(yè)2023年上半年IPO事件

2023年4月24日，AI獨(dú)角獸企業(yè)第四范式于2023年4月24日更新招股書，繼續(xù)推進(jìn)港交所主

板上市進(jìn)程。據(jù)IPO披露，第四范式2022年?duì)I收30.83億元，凈虧損5.04億元，研發(fā)支出達(dá)16.5億元。

2023年6月27日，AI獨(dú)角獸企業(yè)云知聲向港交所遞交招股書，擬在香港主板上市。據(jù)IPO披露，

云知聲2022年收入為人民幣6億元，凈虧損3.8億元，研發(fā)支出達(dá)2.9億元。

2023年6月30日，自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片第一股黑芝麻智能向港交所提交上市申請書，計(jì)劃在港交所

掛牌上市。據(jù)IPO披露，黑芝麻智能2022年?duì)I收1.65億元，凈利虧損10.53億元，研發(fā)投入7.64億元。

2.中國AI產(chǎn)業(yè)2023年上半年融資事件

·致瓴科技完成兩輪融資

致瓴科技作為家庭安防科技產(chǎn)品研發(fā)商，在今年2月和6月完成兩輪融資，致力于在產(chǎn)品研發(fā)和技

術(shù)升級(jí)上加大投入，提高產(chǎn)品的智能化能力以及云服務(wù)能力，加快攻入北美智能攝像頭市場的步伐。

2月，致瓴科技獲得5000萬人民幣的Pre-A輪融資，投資方為琮碧秋實(shí)、云時(shí)資本。6月，致瓴科

技又完成了數(shù)千萬元人民幣A輪融資，本輪融資由堅(jiān)果資本領(lǐng)投，合創(chuàng)資本和老股東云時(shí)資本跟投，資

金將用于產(chǎn)品研發(fā)、AI大模型應(yīng)用研究及業(yè)務(wù)發(fā)展。

·澎思科技完成兩輪融資

澎思科技作為人工智能安防廠商，今年1月完成數(shù)千萬元Pre-A輪融資。該輪融資由IDG資本領(lǐng)投,

高捷資本、上古資本、洪泰基金跟投。4月，澎思科技宣布完成1.5億元A輪融資，此次融資由360、

富士康等產(chǎn)業(yè)資本聯(lián)合投資。

據(jù)了解，澎思科技創(chuàng)始人和核心團(tuán)隊(duì)擁有多年豐富的AI+安防行業(yè)落地服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。此輪融資將用于

繼續(xù)夯實(shí)算法、軟硬件產(chǎn)品研發(fā)，打造更豐富的產(chǎn)品線，針對智能安防、智能制造等垂直行業(yè)進(jìn)行全系

列的產(chǎn)品布局。

3.中國AI產(chǎn)業(yè)2022年的IPO事件

15

1月6日，蘇州國芯科技股份有限公司（股票代碼：688262）正式在科創(chuàng)板掛牌上市。國芯科技成

立于2001年，是一家從事國產(chǎn)自主可控嵌入式CPU技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的芯片設(shè)計(jì)公司，處于集成

電路產(chǎn)業(yè)鏈的上游。

據(jù)悉，國芯科技本次發(fā)行募集資金總額為25.19億元，扣除發(fā)行費(fèi)用后募集資金凈額為22.62億元。

該公司最終募集資金凈額比原計(jì)劃多16.60億元，擬分別用于云-端信息安全芯片設(shè)計(jì)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目、

基于C*CoreCPU核的SoC芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)設(shè)計(jì)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目、基于RISC-V架構(gòu)的CPU內(nèi)核設(shè)計(jì)項(xiàng)目。

1月14日，翱捷科技股份有限公司（股票代碼：688220）在科創(chuàng)板掛牌上市。翱捷科技作為一家

提供無線通信、超大規(guī)模芯片的平臺(tái)型芯片的企業(yè)，自2015年成立后一直專注于無線通信芯片的研發(fā)

和技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)擁有全制式蜂窩基帶芯片及多協(xié)議非蜂窩物聯(lián)網(wǎng)芯片研發(fā)設(shè)計(jì)實(shí)力，且具備提供超大

規(guī)模高速SoC芯片定制及半導(dǎo)體IP授權(quán)服務(wù)能力。

據(jù)悉，翱捷科技IPO原本計(jì)劃募資23.80億元，后來，公司將計(jì)劃募資額度上調(diào)至27.17億元。

用于商用5G增強(qiáng)移動(dòng)寬帶終端芯片平臺(tái)研發(fā)、5G工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)芯片項(xiàng)目、商業(yè)WiFi6芯片項(xiàng)目、智能

IPC芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目、多種無線協(xié)議融合、多場域下高精度導(dǎo)航定位整體解決方案及平臺(tái)項(xiàng)目、研發(fā)中心

建設(shè)項(xiàng)目、補(bǔ)充流動(dòng)資金項(xiàng)目。

3月17日，北京格靈深瞳信息技術(shù)股份有限公司（股票代碼：688207）在上交所科創(chuàng)板上市。格

靈深瞳是北京代表性人工智能企業(yè)之一，也是國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能科技公司之一，其主要技術(shù)落地方向

是計(jì)算機(jī)視覺和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

據(jù)悉，格靈深瞳擬募集資金約10億元，主要用于人工智能算法平臺(tái)升級(jí)項(xiàng)目、人工智能創(chuàng)新應(yīng)用

研發(fā)項(xiàng)目等。

4月20日，杰創(chuàng)智能科技股份有限公司（股票代碼：301248）在深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板上市。杰

創(chuàng)智能致力于推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)在智慧城市、智慧安全領(lǐng)域的

產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，為客戶提供涵蓋業(yè)務(wù)咨詢、方案設(shè)計(jì)、設(shè)備采購、產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)集成及運(yùn)營維護(hù)的全周

期綜合解決方案。

據(jù)悉，杰創(chuàng)智能IPO募集資金將用于智慧城市平臺(tái)升級(jí)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目、智慧安全產(chǎn)品升級(jí)及產(chǎn)業(yè)化

項(xiàng)目、杰創(chuàng)研究院建設(shè)項(xiàng)目、補(bǔ)充營運(yùn)資金項(xiàng)目。

5月20日，思特威（上海）電子科技股份有限公司（股票代碼：688213）在上海證券交易所科創(chuàng)板上市。

思特威作為安防CIS龍頭，2017年成立于上海，是一家從事CMOS圖像傳感器芯片產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計(jì)和

銷售的高新技術(shù)企業(yè)。

據(jù)悉，思特威披露的招股說明書顯示，公司擬募集資金28.20億元，分別用于研發(fā)中心設(shè)備與系統(tǒng)

建設(shè)項(xiàng)目、思特威（昆山）電子科技有限公司圖像傳感器芯片測試項(xiàng)目、CMOS圖像傳感器芯片升級(jí)及

產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目、補(bǔ)充流動(dòng)資金。

16

AI市場篇

5月27日，云從科技集團(tuán)股份有限公司（股票代碼：688327）正式在上交所科創(chuàng)板上市。國內(nèi)AI

獨(dú)角獸云從科技自主研發(fā)的跨鏡追蹤、3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別、雙層異構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

技術(shù)等人工智能技術(shù)，均處于業(yè)界領(lǐng)先水平。

6月24日，龍芯中科技術(shù)股份有限公司正式登陸科創(chuàng)板。龍芯中科是為令我國首款自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的

通用高性能微處理芯片“龍芯1號(hào)”得以市場化運(yùn)作而誕生的企業(yè)。

7月6日，凌云光技術(shù)股份有限公司在上交所科創(chuàng)板上市。凌云光長期從事機(jī)器視覺及光通信業(yè)務(wù)，

聚焦機(jī)器視覺業(yè)務(wù)，自研形成了光學(xué)成像、智能軟件、智能算法與精密控制四大技術(shù)平臺(tái)，為客戶提供

核心視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)與智能視覺裝備等產(chǎn)品與解決方案。

7月7日，奧比中光科技集團(tuán)股份有限公司在上交所科創(chuàng)板掛牌上市，成為國內(nèi)“3D視覺第一股”。

奧比中光公開募集資金12.39億元，將繼續(xù)加大對3D視覺感知技術(shù)的創(chuàng)新投入，開展3D視覺感知技

術(shù)升級(jí)研發(fā)和應(yīng)用拓展，進(jìn)一步推動(dòng)3D視覺感知技術(shù)的科技創(chuàng)新。

8月5日，深圳市江波龍電子股份有限公司在深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板上市。江波龍電子是國內(nèi)主要

存儲(chǔ)企業(yè)之一，自成立以來一直專注于Flash及DRAM存儲(chǔ)器的研發(fā)、設(shè)計(jì)和銷售。多年來，公司打

造了嵌入式存儲(chǔ)、固態(tài)硬盤、移動(dòng)存儲(chǔ)和內(nèi)存條四大產(chǎn)品線，擁有FORESEE和Lexar兩大存儲(chǔ)品牌。

8月8日，廣東魅視科技股份有限公司在深圳證券交易所主板上市。魅視科技是國內(nèi)領(lǐng)先的分布式

視聽產(chǎn)品及解決方案提供商，致力于不斷提升圖像應(yīng)用技術(shù)和視音頻聯(lián)結(jié)能力，為視音頻信號(hào)的接入采

集、傳輸交換、分析處理和調(diào)度呈現(xiàn)等提供軟硬件相結(jié)合的專用視聽產(chǎn)品。

據(jù)悉，魅視科技IPO擬募集資金約5.43億元，募集資金將全部用于智能分布式產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

8月17日，熵基科技股份有限公司在深交所創(chuàng)業(yè)板上市。熵基科技在多模態(tài)生物識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)占據(jù)

領(lǐng)頭羊地位，公司已研發(fā)推出包括“指紋+人臉識(shí)別”技術(shù)、“人臉+掌靜脈識(shí)別”技術(shù)、“指紋+指

靜脈識(shí)別”技術(shù)、“人臉+虹膜識(shí)別”技術(shù)和“指紋+手掌+人臉識(shí)別”技術(shù)等在內(nèi)的多模態(tài)生物識(shí)別

技術(shù)，取得多模態(tài)生物識(shí)別領(lǐng)域發(fā)明及實(shí)用新型專利11項(xiàng)。

4.中國AI產(chǎn)業(yè)2022年的融資事件

·依圖科技數(shù)億元新一輪融資完成首次交割

2022年2月，依圖科技新一輪融資完成首次交割。其中，香港博約國際投貸基金作為本輪領(lǐng)投方，

首筆交割金額達(dá)數(shù)億元人民幣。

依圖科技聯(lián)合創(chuàng)始人林晨曦也表示：“期待本次與博約攜手，加速依圖科技在深圳及粵港澳大灣區(qū)

的產(chǎn)業(yè)布局，推進(jìn)城市智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，助力依圖的世界級(jí)人工智能公司的發(fā)展進(jìn)程。”

據(jù)了解，依圖科技是中國人工智能行業(yè)的頭部企業(yè)，主要從事AI算法軟件及芯片、服務(wù)器等超高

性能算力硬件的研發(fā)，是國家科技部認(rèn)證的國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)。

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·暗物智能完成B輪融資

7月4日，暗物智能宣布5億元B輪首期融資正式收官。暗物智能與廣州產(chǎn)投、廣州城投、廣州工控、

廣州金控、南沙科金控股五家國企簽署《暗物智能投資協(xié)議》，由五家國企聯(lián)合對暗物智能進(jìn)行戰(zhàn)略性

投資。

暗物智能由著名計(jì)算機(jī)視覺專家朱松純于2017年創(chuàng)辦，2020年年中獲5億元A輪融資。“暗物智

能作為強(qiáng)認(rèn)知人工智能科技的重要實(shí)踐載體，以強(qiáng)認(rèn)知AI為核心，構(gòu)建融通學(xué)、研、產(chǎn)、用的新型創(chuàng)新鏈，

將強(qiáng)大的人才優(yōu)勢與先進(jìn)的科研實(shí)力轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新引擎、新動(dòng)能，智能社會(huì)治理的新思路、

新解法?！敝焖杉儽硎尽?/p>

·瑞為技術(shù)完成D輪融資

2022年8月18日瑞為技術(shù)獲數(shù)億元D輪融資，由招商局資本、泓宇資本領(lǐng)投，高略資本、景泰投

資、賽富資本跟投。本輪融資資金將主要用于深化AI算法及產(chǎn)品研發(fā)，增強(qiáng)在各個(gè)社會(huì)公共安全場景

的領(lǐng)先地位并憑借優(yōu)勢繼續(xù)開拓垂直市場。

·極視角完成戰(zhàn)略輪融資

2022年10月13日完成由山東陸海聯(lián)動(dòng)投資基金領(lǐng)投、青島海創(chuàng)智鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)投資基金共

同投資的戰(zhàn)略輪融資。

極視角此前曾獲得華潤創(chuàng)新基金、高通創(chuàng)投、北高峰資本、經(jīng)控金融投資集團(tuán)、蘭馨亞洲、青島國

信等資金方的投資。本輪融資資金主要用于算法商城及平臺(tái)產(chǎn)品研發(fā)、人工智能生態(tài)建設(shè)。

極視角成立于2015年，是專業(yè)的人工智能與計(jì)算機(jī)視覺算法提供商，開創(chuàng)了國內(nèi)首家計(jì)算機(jī)視覺

算法商城。經(jīng)過7年多的發(fā)展，公司在青島、深圳、上海、成都、珠海、佛山、蕪湖及港澳等地均設(shè)有

下屬機(jī)構(gòu)，落地業(yè)務(wù)輻射全國。

三、總結(jié)

眾所周知，目前人工智能已廣泛賦能于千行百業(yè)，人工智能工具的迭代也為中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來

巨大的增量，其發(fā)展態(tài)勢健康穩(wěn)定、持續(xù)且樂觀。

同時(shí)，在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的進(jìn)程中，傳統(tǒng)行業(yè)的參與度越來越深入，為AI提供海量的數(shù)據(jù)和

更豐富的應(yīng)用場景，如互聯(lián)網(wǎng)、教育、機(jī)器人、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、交通、制造、智慧城市、金融等多個(gè)

應(yīng)用領(lǐng)域。

當(dāng)前，各國都出臺(tái)了政策和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，致力于深化人工智能技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用場景中的創(chuàng)新和融合。

與此同時(shí)，在實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代和創(chuàng)新之外，還需要聚焦可落地的場景實(shí)踐和數(shù)據(jù)的安全可信，推動(dòng)人工智

能產(chǎn)業(yè)邁向新階段，使AI技術(shù)變成更好的行業(yè)應(yīng)用工具。

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Part4

安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇

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一、人臉識(shí)別

安防+AI是傳統(tǒng)安防行業(yè)借助計(jì)算機(jī)視覺與知識(shí)圖譜技術(shù)在城市級(jí)和行業(yè)級(jí)安防場景中的實(shí)際落地

應(yīng)用，不僅僅局限于由公安部門、司法部門、政法部門等采購使用的人工智能相關(guān)商品、服務(wù)及工程類

項(xiàng)目的狹義安防+AI，同時(shí)也涵蓋安防在社區(qū)樓宇、文教衛(wèi)等其他領(lǐng)域的應(yīng)用。

1、人臉識(shí)別的原理及特點(diǎn)

原理：

人臉識(shí)別利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)

而對檢測到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作。技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查

找等等。

人臉識(shí)別的大致流程：

人臉圖像的采集人臉特征

人臉檢測人臉識(shí)別活體鑒別

與預(yù)處理提取

特點(diǎn)：

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性

為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識(shí)別比較，人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：

非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這

樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”。

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像。

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別。

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

2、人臉識(shí)別發(fā)展歷程

據(jù)公開的資料顯示，人臉識(shí)別的發(fā)展歷程大體上分為四個(gè)階段，包括機(jī)械識(shí)別、半自動(dòng)化識(shí)別、非

接觸式識(shí)別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。細(xì)分來看：

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安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇

機(jī)械識(shí)別上個(gè)世紀(jì)60-90年代，無自動(dòng)識(shí)別

半自動(dòng)化識(shí)別上個(gè)世紀(jì)90年代，主要研究人工算法識(shí)別

非接觸式識(shí)別21世紀(jì)初至2014年，主要研究魯棒性

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用2015年至今，理論走向全面應(yīng)用

與其他生物識(shí)別方式相比，人臉識(shí)別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點(diǎn)。自然性即該識(shí)別方式同

人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等均不具有自然性。不被察覺的特點(diǎn)

使該識(shí)別方法不易使人抵觸，而指紋識(shí)別或虹膜識(shí)別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖

像，在采集過程中體驗(yàn)感不佳。

總體而言，相比指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)的生物識(shí)別方式，伴隨著后期人臉識(shí)別精度問題得到解

決后，人臉識(shí)別有望快速替代指紋識(shí)別成為市場大規(guī)模應(yīng)用的主流識(shí)別技術(shù)。

3、人臉識(shí)別應(yīng)用場景

近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)在身份識(shí)別、人證對比、

人臉編輯、人臉驗(yàn)證等方面有著非常廣泛的應(yīng)用。具體如下圖所示：

人臉識(shí)別應(yīng)用場景

身份識(shí)別人證對比人臉編輯人臉驗(yàn)證

安防監(jiān)控識(shí)別、考勤打卡、登機(jī)人臉美化、刷臉支付、找回

人臉門禁、VIP安檢、考試身份密碼、安全登錄

身份識(shí)別等認(rèn)證等人臉貼紙等特效系統(tǒng)等

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在安防應(yīng)用領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)起到至關(guān)重要的作用。例如，在地鐵、公交車站、機(jī)場等公共場所，

人臉識(shí)別技術(shù)可以幫助警察對犯罪嫌疑人進(jìn)行快速識(shí)別和逮捕。在高清晰度影像監(jiān)控系統(tǒng)中，人臉識(shí)別

技術(shù)還可以幫助管理者更好地監(jiān)管設(shè)備，并提高安全水平。

總的來說，人臉識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、零售、航天、電力、

工廠、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。未來，隨著技術(shù)的不斷迭代更新，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。

4、人臉識(shí)別現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)、趨勢及前景

現(xiàn)狀：

在生物識(shí)別技術(shù)發(fā)展中，人臉識(shí)別技術(shù)現(xiàn)已非常成熟，市場對其認(rèn)同度比較高。其主要是通過“局

部特征分析”和“圖形”、“神經(jīng)識(shí)別算法”對面部各器官和特征不同的方位進(jìn)行分析、提取成數(shù)字化

信息，再比對數(shù)據(jù)庫中樣板信息進(jìn)行判斷確認(rèn)。

雖然人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，具有高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，有效提升了安全防控水平。

但人臉識(shí)別技術(shù)也面臨一些問題。例如，如何保證人臉庫的安全、如何提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率、如何保

護(hù)公民隱私等等。

在競爭方面，由于人臉識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，吸引了安防巨頭企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭積極布局。在安防

企業(yè)方面，?？低曌鳛槿蝾I(lǐng)先的安防龍頭，在人臉識(shí)別領(lǐng)域有著重要地位。目前其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于

安防、交通、金融服務(wù)和樓宇等場景。大華股份推出人臉識(shí)別門口機(jī)、通行閘機(jī)等產(chǎn)品，則多數(shù)應(yīng)用于

智慧警務(wù)、智慧樓宇和日常消費(fèi)場景。

在互聯(lián)網(wǎng)巨頭方面，百度、騰訊、阿里等分別利用自身云團(tuán)隊(duì)開展人臉識(shí)別技術(shù)研究，拓展應(yīng)用場景。

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安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇

應(yīng)用場景不僅包含安防、門禁等領(lǐng)域，同時(shí)還在智能相冊、人臉美顏、動(dòng)態(tài)貼圖等領(lǐng)域進(jìn)行拓展。

未來，隨著科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步以及政策持續(xù)推動(dòng)，人臉識(shí)別技術(shù)將不斷與各行各業(yè)相互融合，深入

各場景應(yīng)用。屆時(shí)，人臉識(shí)別技術(shù)維度升級(jí)也是應(yīng)市場需求而持續(xù)推進(jìn)。目前，人臉識(shí)別的研究趨勢已

轉(zhuǎn)向使用3D人臉表面，但現(xiàn)對面部變化提取的準(zhǔn)確性、復(fù)雜性和穩(wěn)健性技術(shù)攻關(guān)還存在一定難度。

挑戰(zhàn)：

A、隱私保護(hù)問題

目前，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)涉及到人們的生活的方方面面，這也帶來了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。因此，

加強(qiáng)隱私保護(hù)并制定相關(guān)的法規(guī)和規(guī)范是當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)面臨的重要問題。

B、技術(shù)可靠性問題

雖然人臉識(shí)別技術(shù)在可靠性和準(zhǔn)確性方面已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但是在一些特殊環(huán)境下，識(shí)別的

穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率仍然需要進(jìn)一步提高。

C、法律法規(guī)不完善問題

在應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)時(shí)，相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的制定并不完善，導(dǎo)致了許多前沿技術(shù)的適用不夠明確和

規(guī)范，在這方面需要制定完善的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，還需要加強(qiáng)教育和普及，提高用戶的安全意識(shí)和防

范意識(shí)。

趨勢：

在趨勢上，人臉識(shí)別技術(shù)在硬件設(shè)備、政策法規(guī)方面有著以下演變趨勢。如硬件設(shè)備方面，隨著近

些年可穿戴設(shè)備、智能家居等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)也將不斷加強(qiáng)和應(yīng)用。未來，人臉識(shí)別

系統(tǒng)將更加智能化、小型化和便攜化，使得用戶可以更加輕松地進(jìn)行身份驗(yàn)證和信息交互。

政策法規(guī)方面，隨著人臉識(shí)別應(yīng)用越來越廣泛，國家政策和法規(guī)對于人臉識(shí)別技術(shù)的制約和規(guī)范也

越來越重要。未來，隨著相關(guān)法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的出臺(tái)，人臉識(shí)別技術(shù)將更加正規(guī)和規(guī)范化，同時(shí)，將更

好地保護(hù)用戶的隱私和個(gè)人信息。

前景：

隨著行業(yè)發(fā)展，2023年的人臉識(shí)別行業(yè)預(yù)計(jì)將受益于它的簡單性、準(zhǔn)確性和可視性，進(jìn)一步拓寬應(yīng)

用范圍。它將可以更有效地執(zhí)行支付交易、多種聯(lián)合身份驗(yàn)證程序以及安全訪問管理服務(wù)。該技術(shù)目前

主要應(yīng)用于各類內(nèi)部安全監(jiān)管、支付驗(yàn)證、汽車訪客識(shí)別等，此外，隨著技術(shù)的進(jìn)步，未來還可以應(yīng)用

于交通運(yùn)輸和醫(yī)療領(lǐng)域，減少前件辦理手續(xù)，提高效率。

整體來看，作為我國人工智能發(fā)展的一個(gè)縮影，人臉識(shí)別技術(shù)落地的大趨勢已不可改變，就像任何

新技術(shù)一樣，趨其利、避其害，揚(yáng)其長、避其短，方能避免可能發(fā)生的傷害。

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二、車牌識(shí)別

隨著人們生活水平的提高，使用私家車在人們的出行中占據(jù)越來越大的比重，大量的汽車出行給交

通管理和停車等造成了巨大的壓力。不但在道路上有隨處可見擁堵的車流，而且隨意?？康能囕v越來越

多，為了能較為合理引導(dǎo)車流以及規(guī)范汽車的行駛，對于車輛的精確識(shí)別顯得至關(guān)重要。

車牌智能識(shí)別技術(shù)是指根據(jù)影像技術(shù)將動(dòng)態(tài)的或靜態(tài)的車輛車牌與車身顏色等進(jìn)行辨別的智能管理

系統(tǒng)。此套系統(tǒng)主要包括車牌定位算法、車身顏色識(shí)別系統(tǒng)等分系統(tǒng)。一般來說，車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作

流程是車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別。

1、原理

第一步圖像采集，通過高清攝像抓拍主機(jī)對過往車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷的記錄和采集。采集在路面

上行駛的車輛信息，首先獲取車輛的圖像，采集汽車的圖像數(shù)據(jù)，并將圖像轉(zhuǎn)換為位圖存入內(nèi)存中的汽

車圖像數(shù)據(jù)采集庫;第二步是圖像的預(yù)處理，處理過程涉及到圖像灰度化處理、灰度圖像均衡化、邊緣

檢測值化、檢測候選區(qū)域并二值化這幾個(gè)步驟;第三步是車牌粗定位，具體過程是利用車牌紋理特征確

定車牌區(qū)域的大概位置，對車牌進(jìn)行大概位置的判斷;第四步是車牌精確定位，是利用車牌底紋顏色特

征確定車牌的精確位置以便后續(xù)處理使用;第五步是采用基于車牌字符分割技術(shù)，對字符進(jìn)行判斷分類;

第六步是對分割出的字符進(jìn)行識(shí)別并且顯示分類結(jié)果，經(jīng)過計(jì)算給出圖片的處理結(jié)果。

當(dāng)前的車牌識(shí)別技術(shù)，主要有3個(gè)特點(diǎn)：一是前端嵌入式一體化，二是算法基本都是基于深度學(xué)習(xí)

架構(gòu);三是前端設(shè)備除算法外，還集成了很多原來需要配套設(shè)備實(shí)現(xiàn)的功能。

2、發(fā)展歷程

車牌識(shí)別起源于20世紀(jì)80年代，主要應(yīng)用在被盜車輛的檢測，但沒有形成一套完整的識(shí)別系統(tǒng)。

隨后，出現(xiàn)了一些用于車牌自動(dòng)識(shí)別的圖像處理方法，針對一些特定的問題采用簡單的圖像處理技術(shù)來

實(shí)現(xiàn)。到了20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算性能的提高，車牌識(shí)別研究也進(jìn)入熱潮，

歐美的一些國家率先開始了車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究工作。

在中國，開始車牌識(shí)別研究始于上世紀(jì)90年代末，雖然當(dāng)時(shí)的技術(shù)并不成熟，是一種既昂貴又不

完善的產(chǎn)品，規(guī)模也不大，識(shí)別率一直在80-90%左右徘徊，因此應(yīng)用市場限制在高端的小眾市場里。

自2005年以來，各地政府開始加速進(jìn)行智能交通系統(tǒng)建設(shè)。車牌識(shí)別作為智能交通的核心技術(shù)，

得到快速的發(fā)展，識(shí)別率從80%提高到97%，分辨率從模擬視頻到高清視頻，應(yīng)用平臺(tái)從PC上的軟

識(shí)別到相機(jī)內(nèi)的DM642，DM648，DM8127等。2005年到2015年是車牌識(shí)別技術(shù)整整高速發(fā)展的十

年時(shí)間。

3、應(yīng)用場景

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安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇

停車場及小區(qū)出入口

停車場及小區(qū)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)用主要是指在小區(qū)及停車場將車牌識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)用在進(jìn)行車輛的車

牌識(shí)別、記錄進(jìn)出時(shí)間、辨別車輛是否屬于小區(qū)等，以此來規(guī)范小區(qū)的車輛管理、提高效率、降低人工

管理成本。例如在小區(qū)中運(yùn)用車牌識(shí)別系統(tǒng)時(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)采集車輛的相關(guān)信息并做出判斷，對不

屬于本小區(qū)的車輛進(jìn)行及時(shí)收費(fèi)。除此之外，車輛識(shí)別系統(tǒng)還能與車輛調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，綜合對車輛

進(jìn)行出入、調(diào)度等的管理。在小區(qū)及停車場安裝車牌識(shí)別系統(tǒng)可以說是一個(gè)一勞永逸的動(dòng)作，小區(qū)在未

安裝車牌識(shí)別系統(tǒng)時(shí)往往需要投入大量的人力及物力用來管理小區(qū)內(nèi)的車輛正常出入工作，因?yàn)樵谛^(qū)

及停車場對車輛用人力進(jìn)行相關(guān)的記錄和管理工作是十分復(fù)雜的，如果采用人力的辦法進(jìn)行管理和疏導(dǎo)

那么人工需要做的工作主要有：記錄、匯總、引導(dǎo)、收費(fèi)等，可以說是工作十分繁雜且細(xì)小的，并且時(shí)

間成本與人力成本也比較高，不僅如此，在未安裝車牌識(shí)別系統(tǒng)時(shí)采用人力記錄的出錯(cuò)率相比于安裝車

牌識(shí)別系統(tǒng)后也比較高。在安裝車牌識(shí)別系統(tǒng)后這些問題都將得到有效的解決。車牌識(shí)別系統(tǒng)對那些遮

擋車牌、掉漆斷裂、車牌模糊不清的車輛也能夠在進(jìn)行信息的分析后做出相對準(zhǔn)確的判斷，這也減輕了

對車輛管理的復(fù)雜度。

高速公路收費(fèi)站

在改革開放后我國的經(jīng)濟(jì)保持著迅猛的增長趨勢，高速公路的發(fā)展也同經(jīng)濟(jì)一樣保持高速的增長，

在短短近三十年間我國高速里程數(shù)突破十三萬公里。我國在高速公路的各個(gè)出口都設(shè)有收費(fèi)站，收費(fèi)站

在進(jìn)行收費(fèi)的同時(shí)也可以作為交警的高速公路規(guī)范管理基地。在高速公路收費(fèi)站進(jìn)行車牌識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)

用一方面有利于更好的進(jìn)行相關(guān)的管理，另外也可以對那些違法車輛進(jìn)行有效的監(jiān)管，當(dāng)在高速公路上

行駛的車輛在經(jīng)過車牌識(shí)別系統(tǒng)的辨認(rèn)之后會(huì)對車輛的合法性做出有效的分辨，在車牌識(shí)別系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)車

輛違法的時(shí)候便將違法車輛信息傳輸給高速公路公安，方便公安對違法車輛的抓捕與調(diào)查。鑒于高速收

費(fèi)站的特殊性，在收費(fèi)站安裝的車輛識(shí)別要求一般較高。傳統(tǒng)的車牌識(shí)別像素都是106P，這一像素的

有效識(shí)別區(qū)域小、辨識(shí)度不高，因此在高速收費(fèi)站中就不適用。在現(xiàn)代技術(shù)的支持下，現(xiàn)在高速收費(fèi)站

的車牌識(shí)別系統(tǒng)的攝影技術(shù)都是高清的，這為公安和交警進(jìn)行工作提供了方便和可靠的信息支持。一般

來說，車輛在高速公路上行駛速度通常在90-120公里每小時(shí)之間，低分辨率的攝像頭無法很好的在如

此之高的速度之下保證有效的對車輛信息進(jìn)行分辨，因此，采用高清的攝影技術(shù)作為車牌識(shí)別系統(tǒng)的支

持可以很好的提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和工作效率，為公安和交警的工作提供更加有效的信息。在收

費(fèi)站進(jìn)行車牌識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)用在有利于提高管理效率的同時(shí)還有利于對違法犯罪車輛進(jìn)行監(jiān)控，為抓捕

工作提供信息支持。

在公路卡口中的應(yīng)用

在人民生活水平和需求逐漸提高的今天，車輛的增多帶來了許多的違法問題。車牌識(shí)別系統(tǒng)可以為

違法車輛的處罰提供信息支持，在這一點(diǎn)最具有代表性的便是公路卡口系統(tǒng)。一個(gè)完整有效的公路卡口

系統(tǒng)一般包括車輛識(shí)別系統(tǒng)、治安卡口系統(tǒng)與中心管理平臺(tái)，三者相輔相成，共同構(gòu)成公路卡口系統(tǒng)。

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車輛識(shí)別作為最基礎(chǔ)的檢測系統(tǒng)，在公路卡口系統(tǒng)中具有重要作用。在公路卡口系統(tǒng)中車輛識(shí)別系統(tǒng)的

識(shí)別速度是一個(gè)主要的參考指標(biāo)。當(dāng)車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別速度快時(shí)系統(tǒng)的工作效率就高，識(shí)別速度不足

時(shí)系統(tǒng)的工作效率就相對較低。識(shí)別車牌速度快、準(zhǔn)確，車牌識(shí)別系統(tǒng)才能有效地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)比對報(bào)警，

避免出現(xiàn)大量的誤報(bào)。同高速收費(fèi)站的車牌識(shí)別系統(tǒng)一般，公路卡口系統(tǒng)也為公安交警系統(tǒng)的破案提供

信息支持。

在城市交通的應(yīng)用

我國的城市化進(jìn)程正在越來越快，城市公路運(yùn)輸業(yè)也在迅速的發(fā)展著。由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的落后，

交通管理現(xiàn)狀和需求的增長之間的矛盾正在逐漸加劇，與交通有關(guān)的刑事與治安案件也在越來越多發(fā)。

公安交通管理部門目前面臨的主要問題之一便是運(yùn)用何種手段對城市公路交通進(jìn)行有效的監(jiān)管、打擊各

類公路違法犯罪行為。

4、現(xiàn)狀、趨勢及發(fā)展前景

雖然車牌識(shí)別技術(shù)這些年取得了飛速的進(jìn)步，但還未達(dá)到普適化通用的程度，各個(gè)應(yīng)用場景的產(chǎn)品

還是使用專用的車牌識(shí)別相機(jī)效果較好。比如高速公路的放在停車場就明顯不太適應(yīng)，停車場的用在加

油站、工地等場景也表現(xiàn)不佳。

現(xiàn)如今車牌識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用方面已開始由交通領(lǐng)域走向了非交通領(lǐng)域，比如4S店、汽修店、汽車

美容店、加油站、地磅、充電樁、工地等領(lǐng)域，這些復(fù)雜場景的識(shí)別特點(diǎn)、需要集成的應(yīng)用功能與交通

場景存在極大的不同，所以現(xiàn)有的許多適用于動(dòng)態(tài)交通或者靜態(tài)交通的車牌識(shí)別產(chǎn)品，在這些更加細(xì)分

的復(fù)雜場景中使用存在諸多痛點(diǎn)。

正是在這樣的背景下，專注于非交通領(lǐng)域的車牌識(shí)別技術(shù)獲得了越來越多的關(guān)注。目前針對智慧車

服、智慧工地、智慧加油站、充電樁、地磅等細(xì)分場景都已經(jīng)出現(xiàn)了各個(gè)復(fù)雜場景專用的車牌識(shí)別一體機(jī)，

針對場景功能需求設(shè)計(jì)了許多具備亮點(diǎn)的特色功能，如智慧加油站的防爆車牌識(shí)別一體機(jī)、充電樁防占

位車牌識(shí)別一體機(jī)等。

可以預(yù)見，未來越來越多的細(xì)分場景都較大可能要使用場景專用智能車牌識(shí)別一體機(jī)，才能讓車牌

識(shí)別技術(shù)為產(chǎn)業(yè)革命帶來更多的發(fā)展方向，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理，從而完成行業(yè)改革進(jìn)步。

三、大模型

1、原理

大模型是指模型具有龐大的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜程度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大模型通常是

指具有數(shù)百萬到數(shù)十億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間來訓(xùn)練和存儲(chǔ)，

并且往往需要進(jìn)行分布式計(jì)算和特殊的硬件加速技術(shù)。

大模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練旨在提供更強(qiáng)大、更準(zhǔn)確的模型性能，以應(yīng)對更復(fù)雜、更龐大的數(shù)據(jù)集或任務(wù)。

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安防+AI技術(shù)應(yīng)用篇

大模型通常能夠?qū)W習(xí)到更細(xì)微的模式和規(guī)律，具有更強(qiáng)的泛化能力和表達(dá)能力。

然而，大模型也面臨一些挑戰(zhàn)。首先是資源消耗問題，大模型需要大量的計(jì)算資源、存儲(chǔ)空間和能

源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理，對計(jì)算設(shè)