人工智慧的前世今生，未來八大產業
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2018年區塊鏈在不停給每個人洗腦的時候，人工智慧已經開始悄悄進入百姓家，它的實際應用會給我們每個人帶來怎樣的變化呢？
在基礎技術方面，大數據管理和雲計算技術得到廣泛的運用，為人工智慧技術的實現和人工智慧應用的落地提供基礎的後台保障，是一切人工智慧應用得以實現的大前提；人工智慧技術，目前主要聚焦在人機互動、計算機視覺、深度學習領域；人工智慧應用聚焦在智能醫療、機器人、智能家居、汽車電子等領域，當前正處於由專業應用向通用應用過度的發展階段。下面將對人工智慧技術，即晶片廠商與人工智慧應用領域進行重點梳理。
在2016年，英偉達更是一連發布了多款針對深度學習的晶片，像4月份發布的一款可執行深度學習神經網絡任務的Tesla P100 GPU，又比如9月份發布的基於Pascal架構的深度學習晶片Tesla P4和Tesla P40，其中，Pascal架構能助推深度學習加速65倍。
在收購創業公司Nervana後，英特爾將在晚些時候發布名為Lake Crest的最新專用集成電路（ASIC）。
這款處理器是專為深度學習設計而優化——深度學習是受到人腦神經網絡啟發的技術，是人工智慧的核心。
英特爾計劃把Nervana技術與其至強處理器集成到一個名為Knights Crest的項目中。
到2020年，其性能預計提高100倍。
這種晶片把數字處理器當作神經元，把內存作為突觸，跟傳統馮諾依曼結構不一樣，它的內存、CPU和通信部件是完全集成在一起。
也就是Tensor Processing Unit。
TPU是專門為機器學習應用而設計的專用晶片。
通過降低晶片的計算精度，減少實現每個計算操作所需的電晶體數量，從而能讓晶片的每秒運行的操作個數更高，這樣經過精細調優的機器學習模型就能在晶片上運行的更快，進而更快的讓用戶得到更智能的結果。
換言之，高通的驍龍晶片在頂級和高端定位的產品上，將出現來自商湯的算法，進一步優化體驗，帶給客戶更全面、細緻的使用提升。
未來聯發科不只是著重發展行動業務，也將持續投資AI、5G、NB-IoT、802.11ax與車用電子等五大關鍵技術，以領先市場與產品差異化為目標。
其他等等國內國外大大小小企業也在行業內，就不一一提及了。
人工智慧的主要應用場景，在來自工業和信息化部的新聞稿件中，這樣一句描述的確再中肯不過。
我國2017年的人工智慧產業真可謂風起雲湧，好不熱鬧：不僅在資本市場中頻頻爆出融資數億、數十億的「獨角獸」企業，而且從安防到金融、從農耕到網際網路，各行各業的大中小企業都在積極參與人工智慧這一技術大潮當中。
在本次的《行動計劃》中指出，在2018-2020這未來三年里，我們要點名重點發展八大類智能產品的規模化發展，並在2020年達到帶有數據標準的行業發展節點。
智能網聯汽車，發展從平台到晶片、從自動駕駛系統到車輛智能算法的智能網聯汽車軟硬體一體化平台。
到2020年，建立可靠、安全、實時性強的智能網聯汽車智能化平台，支撐高度自動駕駛(HA級)。
智能服務機器人，發展智能交互、智能操作、多機協作等關鍵技術，推進智能服務機器人在家用、公共、醫療等領域的應用。
到2020年，家庭服務機器人和公共服務機器人實現批量生產及應用，醫療手術、養老陪護、消防救援類機器人實現樣機生產，並出現20家以上應用示範。
智能無人機，發展智能避障、自動巡航、高集成度專用晶片等關鍵技術研發，推動新一代通信及定位導航技術在無人機方面應用。
到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩雲台精度達到0.005 度，實現360度全向感知避障、自動智能強制避讓航空管制區域。
醫療影像輔助診斷系統，推動AI醫療影像數據採集標準化，支持典型疾病領域的技術研發，加快AI醫療影像的產品化和臨床應用。
到2020年，國內先進的多模態醫學影像輔助診斷系統對腦、肺、眼等典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低於1%，假陽性率低於5%。
視頻圖像身份識別系統，拓展AI身份識別在安防、金融等重點行業的應用，發展視頻監控、圖像搜索等典型應用，推進生物特徵識別等技術創新。
到2020年，複雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特徵識別。
智能語音交互系統，在製造、家居等重點場景推廣應用，發展語音識別、智能對話、銀飾品融合等技術，到2020年，實現多場景下中文語音識別平均準確率達到96%，5米遠場識別率超過92%，用戶對話意圖識別準確率超過90%。
智能翻譯系統，利用機器學習提升翻譯準確度、實用性，推動多語言互譯、同聲傳譯等典型場景。
到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率顯著提升。
智能家居產品，發展智能傳感器、IoT、機器學習等重點技術，推動家電、安防、家具、照明、潔具等產品的智能化，建設推廣一批智能家居示範應用項目。
到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平顯著提升。
5G、網絡安全四大配套設置保駕護航，除了核心產品、核心技術外，想要人工智慧行業健康發展，與該技術相配套的相關設施自然必不可少，《行動規劃》從行業資源庫、產業評測標準體系、以5G為首的網絡建設、以及網絡安全這四大角度進行了計劃，包括：
1)建設行業訓練資源庫，推動語音識別、視覺識別、自然語言處理等基礎領域數據集共享、並推動開放技術服務雲平台。
2)建設人工智慧產業標準規範體系，構建人工智慧產品的評估測評體系鼓勵業界積極參與國際標準化工作，建成智慧財產權服務平台。
3)發展以5G為首的智能化網絡基礎設施，加快高精度導航網、工業網際網路、車聯網等建設，逐步形成智能化網絡基礎設施體系。
4)構建網絡安全保障體系，針對汽車、家居等重點行業開展安全技術攻關，推進漏洞挖掘、安全測試、威脅預警等核心技術。
隨著目前人工智慧競爭進入白熱化階段，市場上大大小小的各類人工智慧公司已經從一開始的拼技術、拼履歷、拼大牛，陸續進入到拼行業、拼落地的實幹階段了。
這種趨勢在《行動規劃》中則更為明顯，通篇都在強調人工智慧技術的落地與產業化，可見在未來三年內，人工智慧技術將進一步無孔不入地滲透到行業的方方面面，為我們的生活帶來極大衝擊變革。
淺析AI在安防行業現狀
從安防行業規模來看，考慮到AI技術普及度較低、智能化產品價格偏高、場景應用局限性大、對智能產品接受度不夠等因素，目前大部分安防企業對於AI技術的應用還處在接受並嘗試使用階段，超過90%的市場份額...