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目前人工智能主要应用在以下七个领域： 1、个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。 2、安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海。 3、自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。 4、医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。 5、电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊。 6、金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。 7、教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声。

1、背景减除方法 利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。可以提供比较完整的运动目标特征数据。精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“选取3－5分钟的学习时间。一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护“能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。 2、时间差分方法 时间差分方法就是高级的VMD，又称相邻帧差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。时间差分方实质就是利用相邻帧图象相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。 数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。 智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

智能制造和传统的制造相比，智能制造系统具有以下特征： IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，它只能具有逻辑思维（专家系统），最多做到形象思维（神经网络），完全做不到灵感（顿悟）思维，只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。因此，想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。

CIPS（Computer Integrated Producing System，计算机集成生产系统）： 是企业在当前实施的人工集成信息的生产系统。CIPS属于一种类型的控制论系统，即工业生产控制论系统。其主要硬件系统除原生产系统中的基础自控装置如DCS，PLC等外，还有计算机网络构架及服务器，网络交换机等。软件系统除各相关的系统软件及数据库系统外，应用软件开发是CIPS的主体，它包括三大类：（1）管理信息系统类：生产计划管理，营销合同管理，生产调度管理，物资及库存管理，产品质量保证体系，厂务管理、人事财务管理等等；（2）信息存贮、综合统计类：市场信息管理，包括原、材、燃料，产品的国内外价格信息，工程数据库，生产过程数据库，质量数据库；（3）生产过程优化及管理决策类：企业系统物料平衡模型，企业能量平衡模型，企业投入产出动态经济模型，企业生产运行和管理优化系统。

覆盖自动化设备、数字化车间、智能化工厂3个层次；贯穿智能制造6大环节（智能管理、智能监控、智能加工、智能装配、智能检测、智能物流）；融合“数字化、自动化、信息化、智能化”4化共性技术；包涵智能工厂与工厂控制系统、在制品与智能机器、在制品与工业云平台（及管理软件）、智能机器与智能机器、工厂控制系统与工厂云平台（及管理软件）、工厂云平台（及管理软件）与用户、工厂云平台（及管理软件）与协作平台、智能产品与工厂云平台（及管理软件）等工业互联网8类连接的全面解决方案。

智能制造是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率、成本的实时管理。

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近几年，人工智能的概念被人们越来越多的提及。事实上，这个概念早在1956年就已经提出。需要指出，人工智能只是计算机科学的一个分支，它属于计算机科学范畴。人工智能的目的，就是制造出一种能够与人类智能相仿的具有独立处理事件或者思考能力的智能机器。 随着技术的不断进步和完善，人工智能领域的研究也在不断扩张，目前来说，其主要的研究对象包括语言和图像识别、自然语言的处理以及机器人等方面。人工智能自提出之日起到现在，因为技术的不断发展，人工智能的发展也取得了长足的进步，其应用领域正在逐步扩张，相信在不久的将来，人工智能将会成为人类社会中非常重要的组成部分。那么人工智能的本质是什么呢？ 自计算机程序AlphaGo战胜人类围棋高手后，人工智能一词再次火热起来，越来越多的人开始关注人工智能，并对其产生浓厚的兴趣，而苹果公司的Siri，也苹果手机的用户体验到了人工智能为生活带来的方便。 关于人工智能的定义，到现在已经出现了许多，人们生活中随处可听到“智能”这个词，简而言之，所谓人工智能，就是指人创造出来的智能，这种智能能够像人一样处理生活中的事物，比如与人对话，对紧急情况作出处理和判断等，它们的“大脑”运算能力比人脑强很多，也因此对一些事物的处理会比人更为的迅速，而这一切都得益于计算机速度的飞速提高。 以AlphaGo为例，从技术上讲，它之所以能够击败人类的围棋高手，是因为它具有由“小”变“大”的能力，人类将十几万的围棋博弈输入到它的“大脑”中，然后它就会进行自我“对战”，进而产生几百万甚至几千万的围棋博弈或者叫做棋谱，所以它在应付人类的围棋博弈时，就能够“从容不迫”。而将这十几万的围棋棋谱衍变成几千万的棋谱，对于AlphaGo来说可能只是短短几分钟的时间，并且还不会忘记，这就是计算机速度提高所带来的人类所部具备的优势。 目前来说，全球各个国家和地区都在对人工智能进行深入的研究，人工智能给人类社会带来的便利和福利，已经让人类尝到了甜头，而人类使用工具的本质就是“偷懒”，相信在未来，更多的人工智能会出现在我们的生活中，而以前我们所不敢想象的社会，也许在不久的将来，就会因为人工智能的飞速发展得以实现。

在视频领域，AI技术已应用于创意创作全流程，加速创意需求、创意灵感、创意策划、场景拍摄等创意环节的赋能。万兴科技今年在世界互联网大会上就有进行具体视频演示分享。比如万兴科技旗下数字创意资源云平台Filmstock结合AI技术的智能标签搜索技术则可智能识别、标记，分类素材中音、视频、场景、人物等内容，使素材更高效匹配用户所需；旗下视频创意软件Filmora X通过加入尺度信息的相关滤波器可对视频中的目标进行智能跟踪，快速获取目标在视频中的运动信息；旗下视频创意软件万兴喵影桌面端5.0版支持用户0-100强度按需一键智能调色，同时可Ai语音撰写，自动识别音视频文件，实现智能断句，一键快速生成可编辑的字幕文件。

实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，其难点问题主要在以下几个方面： 背景的复杂性：光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。 目标特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。 遮挡问题：遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见会造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能很好地处理较严重的遮挡问题。 兼顾实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。

视觉监控的主要目的，是从一组包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人体，并对其行为进行理解和描述。大体上这个过程可分为底层视觉模块(low-levelvision)、数据融合模块(intermediate-level vision)和高层视觉模块(high-levelvision)。 其中，底层视觉模块主要包括运动检测、目标跟踪等运动分析方法；数据融合模块主要解决多摄像机数据进行融合处理问题；高层视觉模块主要包括目标的识别，以及有关于运动信息的语义理解与描述等。 如何使系统自适应于环境，是场景建模以及更新的核心问题。有了场景模型，就可以进行运动检测，然后对检测到的运动区域进行目标分类与跟踪。接下来是多摄像机数据融合问题。最后一步是事件检测和事件理解与描述。通过对前面处理得到的人体运动信息进行分析及理解，最终给出我们需要的语义数据。下面对其基本处理过程做进一步的说明。 序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。

能视频分析技术主要包括：设备行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。智美达在行为识别、图像质量、安全智能，功能操作方面都有良好的表现。色彩逼真，分辨率清晰。

智能视频分析首先要求用户指定一个检测区域，该检测区域可以是不规则的任意形状，然后在该区域中启用各种检测功能。智能视频分析支持的检测功能主要有： 入侵检测：主要是目标存在检测功能 通过对监控图像序列的处理和分析,识别物体入侵的行为,并且对有潜在危险的行为进行报警,以避免危险事故的发生,从而有效地保证安全。

中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。 目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

好处是提高生产效率，很多工作就是重复劳动，可以交给机器 让人轻松下来 坏处就是会抢走很多人的饭碗， 很多工作，比如收银员，就不需要了 人工智能是技术发展的结果，只会让更多人被迫换工作

随着技术的不断提高，这些过程速度和准确性的提高将非常有用，但也可能导致员工减少对人类的依赖，而更多地依赖于计算机。人工意识的最大缺点之一是它会完全破坏人类的机能。 此外，尽管人工智能可能在关键的决策过程中很有用，但它可能会否定人类参与这些讨论的需求。因此，使用AI的一个主要缺点是，决策过程中的某些步骤仍然需要人工。而且，由于没有人为干预，可能会导致错误和偏见，因此不可避免地需要人为干预。 人工智能的另一个缺点是，一旦人工智能发展，对其进行修改就变得超出了人类的可能性。因此，一旦它发展成为一个大型数据库，人们将无法从中删除数据。此外，随着数据库大小的增加，查询的数量也会增加，结果的质量可能会降低。因此，很难预测人工智能将适合哪种类型的查询。

人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。 人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。 人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。

Ice 是一种面向对象的中间件平台。从根本上说，这意味着Ice 为构建面向对象的客户－服务 器应用提供了工具、API 和库支持。Ice 应用适合在异种环境中使用：客户和服务器可以用不 同的编程语言编写，可以运行在不同的操作系统和机器架构上，并且可以使用多种网络技术 进行通信。无论部署环境如何，这些应用的源码都是可移植的。

智能媒体是人工智能化体系的一个分支，在数字多媒体的基础上，通过结合人工智能软硬件技术从而实现用户对于媒体信息的高效和智能获取。 智能媒体能够智能化内容生产。比如机器人新闻报道在内容生产中的应用。此外，多种智能技术可以捕获高质量的音频、视频，甚至通过无人机等设备进行直播，从而实现多种媒介展现方式的融合。 智能媒体也能够智能化内容分发。比如，智能算法可以根据用户的属性、行为、偏好等个性化特征进行推荐，实现“千人千面”，从而彻底解决信息过载的问题。 智能媒体还能够智能化内容管理。视频和音频数据的非结构化特性导致对它们进行分类和整理非常困难，将人工智能应用于内容管理可以有效组织媒体的内容数据库。