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人工智能发展阶段,技术体系与实体经济融合

人工智能发展阶段，技术体系与实体经济融合

　　技术体系指各种技术之间相互作用、相互联系，并按一定目的、一定结构方式组成的技术整体。人工智能是一个技术簇，尤其是在人工智能阶段需要加强技术分类，因为人工智能的技术分类是人工智能技术体系形成的基础。

　　人工智能狭义上可理解为通过人工的手段达到模仿人类智能的目标。智能主要表现在人工智能的技术发展定位上，而人拥有视觉、听觉、触觉、味觉、感觉、语言表达、书写、行动、逻辑推理、学习、记忆等能力。当人工智能具备了其中某项能力，代替人来做具体岗位上重复的体力或脑力劳动，这便是人工智能。人工智能是可以标准化的，简单、重复的劳动形式。本文将人工智能阶段技术体系归为类。

视觉技术与实体经济融合领域

　　人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。

　　视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、银行、证券、金融、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

视觉技术另外一个巨大市场是领域。

视觉技术另外一个巨大市场是领域。以肺结节检测为例，一家医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200~300张左右的CT影像，科医生每天至少需要阅读4万张影像，任务繁重，消耗大量精力，导致误诊漏诊率上升。中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床总误诊率为27.8%，其中平均误诊率为40%，国内医学影像资源匮乏，且存在结构性失衡，带来第三方影像中心发展机遇。开发行业图像识别技术，促进行业专用设备发展，如能在社会基层机构普及，将大大提升分级诊率、促进资源公平，对于领域科、病理而言，从市场需求和技术需求的角度来看均比较紧迫。 　　在国家卫生计生委、安徽省卫计委的指导下，科大讯飞与清华大合研发的人工智能“智医助理”机器人在国家医学考试中心监管下参加了2017年临床执业医师综合笔试测试，“智医助理”456分的成绩处于53万名考生中的中水平，未来技术越来越成熟。从辅助到专项机器人，人工智能技术将促进我国体制改革的落地。