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发布时间: 2019 - 12 - 25
导  读  本文对湖州市织里镇镇区现状交通网络、用地布局和人口分布等进行分析,利用GIS 软件构建交通网络,以道路密度与面积率为主要指标,通过叠加分析、核密度分析、可达性分析等空间分析方法,结合现状存在的问题对交通网络进行优化。结果表明,现状镇区核心区域属于典型的“窄马路、密路网”布局模式,交通通达性与可达性呈负相关,核心区交通网络优化后能够满足通行和停车需要,同时完善和优化镇区交通网络,使镇区用地布局更加合理,以更好地服务于工业、商业和居住等需求。织里镇作为中国童装名镇,现状镇区常住人口约30 万人,是浙江省首批小城市试点镇之一,具有高人口密度、高度混杂的土地利用以及高度混杂的居住与就业特征,使城市居民的出行距离较短、出行次数偏高。随着现代工业园区的建设、分离程度很高的居住地区和就业地区的逐渐形成,使居民的出行距离有所增加,主要的交通干道开始出现潮汐式交通流,对城市的交通运输系统产生了新的影响,给城市交通的发展带来了巨大的压力。本文将织里镇区建设用地布局、人口分布、交通网络等现状数据建立GIS 数据库[1],利用GIS 空间分析方法[2],对织里镇区范围内交通网络进行进一步分析研究。01 研究区交通网络现状分析1.1 现状用地布局与人口分布区域用地布局、人口分布与交通网络的形成三者相互影响、密切相关[3],因此首先分析研究区现状用地布局与人口分布状况。图1 镇区建设用地现状布局图研究区总面积为2775.58 公顷,镇区现状布局如图1 所示(红线为镇区范围线,蓝线为核心区范围线,下同),其用地构成如表1,可以看出,现状建成区以工业用地为主,其比重达到37.63%,其中主要是童装加工为代表的一类工业用地,占工业用地比重约80%;纯居住用地占比不足,经实地调查,织里镇童装加工沿袭传统的家庭小作坊模式,属于典型的劳动密集型产业,其...
发布时间: 2018 - 09 - 26
目前,中国智能交通系统已从探索阶段进入实际开发和应用阶段。那么,智能交通中的物联网技术有哪些?下面小编为大家介绍五种物联网技术在智能交通中的应用。  1 物联网技术在智能交通中的应用一:视频监控与采集技术  该技术是一种将视频图像和模式识别相结合并应用于交通领域的新型采集技术。  视频检测系统将视频采集设备采集到的连续模拟图像转换成离散的数字图像后,经软件分析处理得到车辆牌号码、车型等信息,进而计算出交通流量、车速、车头时距、占有率等交通参数。  具有车车辆跟踪功能的视频检测系统还可以确认车辆的转向及变车道动作。视频检测器能采集的交通参数最多,采集的图像可重复使用,能为事故管理提供可视图像。  视频监测与其他感知技术相比具有很大优势,它们不需要在路面或者路基中部署任何设备,因此也被称为“非植入式”交通监控。  当有车辆经过的时候,黑白或者彩色摄像机捕捉到的视频将会输入到处理器中进行分析以找出视频图像特性的变化。摄像机通常固定在车道附近的建筑物或柱子上。  2 物联网技术在智能交通中的应用二:GPS技术  GPS是很多车内导航系统的核心技术,车辆中配备的嵌入式GPS接收器能够接收多个不同卫星的信号并计算出车辆当前所在的位置,定位的误差一般是几米。  车辆接收GPS信号时需要具有广阔的视野,因此在城市中心区域可能由于建筑物的遮挡而使该技术的使用受到限制。  3 物联网技术在智能交通中的应用三:专用短程通信技术  专用短程通信技术(Dedicated Short-Range Communication,DSRC)是智能交通领域为车辆与道路基础设施间通信而设计的一种专用无线通信技术,是针对固定于车道或路侧单元与装载于移动车辆上的车载单元(电子标签)间通信接口的规范。  DSRC通信系统主要包括3个部分:车载单元(On-Board Unit,OBU)、路侧单元Road--Side U...
发布时间: 2018 - 04 - 13
4月12日,重汽智造——全球首台无人驾驶电动卡车在天津港开启试运营,堪称L4级无人驾驶电动卡车由概念性产品阶段到商业化落地的重要跨越。记者在现场看到,在无人干预的情况下,装配有激光雷达、高清摄像头和智能计算单元的无人驾驶电动卡车,完成了道路行驶、精确停车、集装箱装卸、障碍物响应等指定动作,实现了集装箱从岸边到堆场的全程自动驾驶水平运输。天津港集团公司科信部副部长朱连义表示,此次试运营成功,不仅标志着我国无人驾驶电动卡车在港口作业工况下实现了智能驾驶的新突破,同时也为港口解决自动化集装箱码头水平运输难题提供了可行的实践方案,更为促进我国绿色智慧物流创新发展作出了有益探索。“智能化”加“新能源”中国重汽两大利器联合发力这辆无人驾驶电动卡车从外观来看除了非常抢眼的电池模块外,与普通集装箱卡车并没有太大区别。车上安装了北斗定位系统和激光雷达、毫米波雷达、摄像头等设备,同时辅以多项人工智能技术,可保证在夜间、大雾、雨雪等天气和现场人员、车辆、设备交叉作业的复杂情况下,保持良好作业状态,以满足港口24小时全天候生产运行。依托60年造车的深厚底蕴和先进设计理念,中国重汽集团融入人工智能、车联网、云计算、新能源和新材料等创新技术,专门为港口量身打造了全球首台L4级无人驾驶电动卡车。该款车型号为“HOWO—T5G”,配备了世界先进的驾驶系统和成熟可靠的纯电中央驱动控制系统,整车满载行驶可达120公里,并且充电时间小于1小时。今天中国重汽在智能化和新能源领域的重大突破,源于在扎实的研发、制造中的厚积薄发,中国重汽作为我国重型汽车工业的摇篮,一直以来注重在智能化和新能源领域的探索,是智能制造先行者,新能源汽车的领跑者。智能化方面,2016年9月,中国重汽发布Ⅰ代智能卡车,融合了防追尾、防侧翻、防蹿道、防溜车及自适应巡航等功能,我国重卡主动安全迈上新台阶。2017年12月,中国重汽首批20辆智能卡...
发布时间: 2018 - 02 - 07
假如没有同城物流,或者同城物流的效率很低,一座城市的物流服务将面临瘫痪,很难想象那是一种怎样的灾难。本文带来深度报告:同城配送——未来物流公司业务新的增长点。”同城货运市场介绍 同城货运属于专业物流配送服务,又被称为“最后一公里物流”,与顺丰、申通、德邦、圆通等全国联网的专业物流公司的的业务侧重点不同,同城货运仅提供一个城市内点到点之间的短距离物流配送,通常满足“多种产品、单方收货”或“单一产品、多方收货”两种不同需求,配送货品以大件(数量大、体积大)为主。 同城配送共历经了三个阶段的发展 同城配送历经了企业配送、行业(专业)配送和社会化共同配送三个发展阶段。 企业配送是各生产企业、零售企业等自行组织商品配送,具有一定的独立性;行业(专业)配送是由专业物流公司安排行业内的相关企业所从事的配送工作,比如烟酒配送、药品配送、食物配送等;社会化共同配送是商贸流通企业、生产加工企业和物流配送企业在城市或区域范围内统筹安排配送货物、时间、线路等,通过作业活动的规模化来降低作业成本,提高物流资源的利用效率,以便实现经济效益的最大化。城际货运的延伸:在城际货运阶段完成后,同城货运服务提供方负责将异地货主的货物从物流园集散中心配送至本地供应商、商户等收货方,完成整个物流环节;独立的货运经营:同城货运服务提供方可以为本地超市、商户等货主提供城市内点到点的货运服务通常来说,根据货品数量、体积区分同城货运和同城快递业务。两者具备同城配送和零担物流的特点,但在服务群体、服务需求和配送效率上存在较大差异; 同城货运行业已进入移动互联网时代 货运市场的发展,实际上是货运市场信息载体的变迁及发展。由“小黑板”时代到信息网时代再到货运信息平台时代,物流信息的转化率不断提高 同城货运信息平台:随着智能手机等移动终端的普及,移动互联网时代下同城货运App客户端应运而生。货运信息平台(移动端App为主体)将货源...
发布时间: 2018 - 01 - 11
日前,传化集团与中国电信集团投资有限公司正式签署合作协议,双方将强强联手成立合资公司。  成立合资公司的目的,是要共同研发服务于货物物流的智慧供应链解决方案、车联网等技术产品,让“传化网”越来越聪明。  与许多互联网企业服务“人”有所不同,“传化网”服务的是实体产业,它打造的是一个公路网络的运营系统,发展物流大数据,形成“中国物流大脑”。  这中间,有两组数据让传化强烈地感觉到这里将是一片物流领域实践人工智能的试验田:中国商品的物流成本占总成本的30%~40%,而欧美国家只占10%~15%;中国的信息技术在生产端与生活端的运用是1∶12,美国则是7∶6。  传化集团董事长徐冠巨说,“传化网相当于给公路物流装了一个智能调度系统,就跟高铁、航空都有自己的调度系统一样。”而以往,公路物流没有系统来配套,都是卡车司机自己跑、没有人服务。  目前,“传化网”是一张已经布局了200多个城市的智慧网络。它不仅有线下的公路港城市物流中心,还有线上的智能物流平台,比如“陆鲸”和“易货嘀”,前者是城际干线O2O平台,是一个为司机和货主打造的配货平台;后者是城配O2O平台,主要管理同城配送。  站在传化物流大数据中心大屏面前,点击这里的触屏,可以看到全国各地的“公路港物流中心”,人、车、货三大应用场景形成实时在线的大量数据,构成了一张巨大的“数据网”。有了这些数据,在“传化网”后台就能进行实时的智能调度。据了解,“传化网”基于全链条的数据和计算,可以实现全网调度、全网监控、一单到底、智能决策。  当然,“传化网”最大的特点,在于连接,在于共享。它还可以将铁路、水运、航空都连接起来,打通供应链各环节,形成业务协同共享平台。  一个港,一张网,一个平台,有了这三个“一”之后,就形成了第四个“一”,那就是“物流大脑”。它可以通过全国运力分布图,了解全国的司机分布;通过全国货源流向图,了解到货从哪来,到...
发布时间: 2018 - 01 - 09
新能源汽车行业的迅速发展,吸引了不少互联网大佬们。2016年底,原格力电器总裁董明珠也宣布以个人名义出资入股珠海银隆,开拓新能源汽车市场,随后也吸引了王健林、刘强东等大佬共同出资30亿研发新能源车型。  珠海银隆也成为了大家关注的热点。根据介绍,"珠海银隆是一家以锂电池材料供应、锂电池研发、生产、销售为核心,延伸到电动汽车动力总成及整车的研发、生产、销售,智能电网调峰调频系统的研发、生产、销售、技术为一体的新能源闭合式循环产业链。"  如今,已经过去一年了。在这一年中,董小姐投资下的银隆新能源车型陆续面世,包括6分钟就能充满电的纯电动MPV,续航可达200km的电动皮卡以及电动公交车。其中电动公交车更是被北京市政府批量采购,选为北京1路公交车。但董小姐并未止步于此,近日,网上曝光了银隆纯电动货车。  来自银隆官方的资料显示,这款纯电动物流车外部尺寸为5990x2040x2740mm,和我们常见的同级别的轻卡差不多,只是在高度上稍微矮了一点。而作为一款电动车来说,整备质量也只有2.7吨,也比同类型的车辆轻700kg左右,而最大总质量为4.4吨,使得车辆大概有有着1.7吨的载重量。  而从外观上来说,这款车和我们熟悉的城市配送的任何一种车辆都大有不同:整车车头和货箱浑然一体,全身流线型设计;在前脸上,前挡风玻璃和部分前脸构造也是一体,使得前脸设计时尚,而又科技感十足。小编实拍的这款车是灰色和黑色的涂装,当然,如果您不喜欢这两种色调搭配,还可以有其他配色可供选择。  在内饰上,据介绍,这款车是一款单排座车型,在驾驶室内部只有主副驾驶两个座椅,不过得益于相比同类型的车辆少了一个座椅,使得这两个座椅不仅前后可调,左右也可以调动;而操控面板上,这款车采用电动车专用的仪表盘设计,配合有电动车窗和倒车雷达等。在前挡风玻璃上,除了间歇性电动雨刷,还配置有洗涤器。  在货箱...
发布时间: 2017 - 11 - 17
提到印度阿三这个开了挂的民族,异想天开的脑洞总是能创造无限可能。今天,车少就给大家介绍一台加点空气就能跑200公里的车——AirPod光听名字,大家可能以为是苹果的无线耳机。但其实它比苹果要早命名,他是由旗下拥有捷豹和路虎的印度Tata集团研发的一款新能源车。从外观上看,AirPod看上去和我们熟知的汽车有所不同,它就像是一个被放大了的吸尘器。它的车身以高强度重量轻的玻璃纤维制成,因此重量十分的轻。车长2.13米,重275公斤,有3个车轮。算上司机能乘坐3人。不过奇葩的是,另外两人需要背着对驾驶室乘坐,这又很像三轮车的设计。驾驶者需要从车的正前方进入。不过更奇葩的是这辆车居然没有方向盘!控制完全就像玩街机一样用摇杆操作。不过让人惊讶的是这款车的能源居然是空气。基于卢森堡的MDI技术,当空气通过一定的压缩装置,然后自动进入发动机缸体并开始膨胀,进而推动活塞,让整辆车动起来。它的最高速度为70公里每小时。而且还有专属的能源站,加一次空气只需要2分钟,满状态可续航200公里。同时,AirPod还能加装制动能量回收系统为电池充电。如此一来汽车的动力源不仅是零污染,而且还极大的解决了能源问题。塔塔集团表示,这款车的量产已经提上日程,主要面向欧洲市场,用于汽车共享和企业车队领域投放。价格也很亲民,只需要7500欧元(约合人民币5.4万)。一起来看看视频介绍——友情提示,建议在wifi下欣赏,留着流量学知识!↓↓不烧油,不费电,真的不得不佩服印度人民的创造力!-End-☞来源:最黑科技
发布时间: 2017 - 08 - 25
2017年,人工智能彻底燥起来了:顶层设计相继出台,科技巨头扎堆布局生态,创投界狠下血本,细分产业频爆独角兽。那么,不说远的,不玩虚的,当前技术发展的势态如何?各个细分领域是怎样收到影响的?巨头和创企都在做啥,怎么做?本期的智能内参,我们推荐来自渤海证券的人工智能行业专题报告,从通信(数据)、芯片两大底层发展,以及安防、金融、汽车、医疗四个细分领域盘点当下AI技术的影响力,解读投资热点及其背后的逻辑。如果想收藏本文的报告,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc178”下载。以下为智能内参整理呈现的干货:*人工智能分类与应用场景从目前人工智能的应用场景来看,当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能,如图像识别、语音识别等生物识别分析,如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。商业模式主要集中在应用感知智能技术,如身份认证,基于人脸识别的门禁、打卡及安防,以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。而涉及到垂直行业,人工智能多以辅助的角色来辅佐人类进行工作,诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等,而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚不能实现。预计随着认知智能技术的加速突破与应用,运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升,人工智能市场将加速爆发,未来人工智能+汽车、人工智能+医疗等产业均将创在巨大的商业价值。AI+通信:规划海量数据一直以来,由于通信产业的发展可以推动经济增长,通信产业是世界各国和地区高度重视产业,相关政策扶持和资金投入可观。5G、物联网、光网等更是行业中的重点。*北美地区2888家物联网相关企业,融资1250亿美元,价值6130亿美元根据规划,5G服务将在2020年推出,但是国内外多家运营商将加快推出5G业务技术。物联网方面,已经出现比较成熟的商业模式,包括智能抄表、智能穿戴以及环境监控等。宽带固网方面,全光网已...
发布时间: 2017 - 07 - 18
随着更多城市之间的联网,大数据带来的信息红利的进一步释放,更多的是表现在城市交通上面,交通运输如同一个城市的循环系统,发展智能交通,从试点辐射到全国各地……随着更多城市之间的联网,大数据带来的信息红利的进一步释放,更多的是表现在城市交通上面,交通运输如同一个城市的循环系统,发展智能交通,从试点辐射到全国各地,对缓解城市停车难和交通拥堵会起到很好的作用。而云停车的兴起给停车难带来有效的改善,那么,如何从云停车的兴起看待未来智慧城市呢?什么是云停车?随着技术的发展,停车场由原来的人工对进出口车辆的收费慢慢转化为IC刷卡、ID刷卡收费智能停车场系统和车牌识别智能停车场收费系统,越来越多的车主们更青睐于免刷卡的智能停车场系统。最近在智能停车场收费系统的基础上又推出云停车场的概念,提起云停车场,对于很多人来说可能还比较陌生,那么云停车场到底是什么呢? 云技术是一种宏观技术,把云技术应用到智能停车场管理系统,网络化的推动及云概念的引入,对停车场产生了很大影响。云停车场是利用物联网和云计算技术,管理位于不同位置的停车场,并将分散的数据进行集中,实现停车场的远程在线管理,实现无处不在的停车导航、车位预定、错时停车、在线支付等功能,提高停车服务和管理水平。  云停车场系统主要涵盖停车管理云平台、车场管理云平台、车场出入口设备、自助缴费终端、视频引导/寻车系统以及手机App等。整合了云计算技术、智能图像识别技术移动/银联支付技术等前沿技术,利用用互联网/移动互联网把分散的停车场连接起来,使停车向着无人化、移动化、方向发展。云停车取代传统停车场的优势 云停车场系统与传统停车场系统最大的区别在于,云停车场引入了云计算技术以及物联网管理。打破了传统停车场原有的信息孤岛,真正实现了统一的系统平台管理。与传统停车场相比,云停车系统有如下优势:▌智慧云停车能实现车牌自动识别,车位数据实...
发布时间: 2017 - 07 - 18
一个城市的交通水平在很大程度上可以反映城市的规划水平,而城市规划水平的高低能够直接决定城市的智慧程度。 当前,无论是发达国家,还是发展中国家,都毫无例外地面对着交通问题的困扰。在“互联网+”的时代,以物联网、云计算等技术为核心的智慧城市理念逐步为城市管理者所用,成为解决城市交通问题的有力法宝。 哥伦布市市长 安德鲁·金瑟尔:发展智能公交系统 实现绿色哥伦布日前,作为全球七大智慧城市之一的哥伦布市成功获2016年美国“智能城市挑战赛”的入围资格。 据了解,“智能城市挑战赛”主要邀请美国的大中城市参赛,要求参赛者制定与城市发展自动化交通工具、公交网络及数据支持相关的全面计划。每位决赛入围者都将获得10万美元的资金供其完善智能城市建设方案,在决赛中获胜的城市,还将获得5000万美元的资金,其中4000万美元来自联邦政府,1000万美元来自微软联合创始人保罗·艾伦的投资公司。 哥伦布市市长安德鲁·金瑟尔(Andrew J. Ginther)表示,保罗·艾伦提供的1000万美元是为了帮助获胜城市发展电动汽车及其他和碳减排有关的战略计划,同时借助辅助驾驶安全技术发展城市公共交通系统。 美国交通部长安东尼·福克斯说,城市必须寻找方法来使得那些可能为交通和人们的生活带来改变的技术出现,这个比赛就是从科技和创新方面为应对目前面临的挑战寻找办法。 安德鲁·金瑟尔指出,就业状况的改善、商品运输效率的提高以及服务水平的提升对哥伦布市经济可持续增长和繁荣至关重要。哥伦布市、哥伦布市临近地区以及当地和附近居民及游客都将受益于一个更智慧、更安全和更便利的城市环境。 据资料显示,在城市交通体系的建设上,哥伦布市大力修建并完善自行车道,以减少机动车辆的使用。与此同时,哥伦布市政府...
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智慧物流 | 人工智能引发的四大场景革命

发布时间: 2017-08-25
来源:
作者: 中国指挥与控制学会
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2017年,人工智能彻底燥起来了:顶层设计相继出台,科技巨头扎堆布局生态,创投界狠下血本,细分产业频爆独角兽。那么,不说远的,不玩虚的,当前技术发展的势态如何?各个细分领域是怎样收到影响的?巨头和创企都在做啥,怎么做?

本期的智能内参,我们推荐来自渤海证券的人工智能行业专题报告,从通信(数据)、芯片两大底层发展,以及安防、金融、汽车、医疗四个细分领域盘点当下AI技术的影响力,解读投资热点及其背后的逻辑。如果想收藏本文的报告,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc178”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:


智慧物流 | 人工智能引发的四大场景革命


*人工智能分类与应用场景

从目前人工智能的应用场景来看,当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能,如图像识别、语音识别等生物识别分析,如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。商业模式主要集中在应用感知智能技术,如身份认证,基于人脸识别的门禁、打卡及安防,以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。

而涉及到垂直行业,人工智能多以辅助的角色来辅佐人类进行工作,诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等,而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚不能实现。预计随着认知智能技术的加速突破与应用,运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升,人工智能市场将加速爆发,未来人工智能+汽车、人工智能+医疗等产业均将创在巨大的商业价值。

AI+通信:规划海量数据

一直以来,由于通信产业的发展可以推动经济增长,通信产业是世界各国和地区高度重视产业,相关政策扶持和资金投入可观。5G、物联网、光网等更是行业中的重点。


智慧物流 | 人工智能引发的四大场景革命


*北美地区2888家物联网相关企业,融资1250亿美元,价值6130亿美元

根据规划,5G服务将在2020年推出,但是国内外多家运营商将加快推出5G业务技术。物联网方面,已经出现比较成熟的商业模式,包括智能抄表、智能穿戴以及环境监控等。宽带固网方面,全光网已经成为标配,宽带战略已成各国基本策略,宽带市场主流数量级是“千兆”。


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*5G网络逻辑视图

有分析认为,2020年将有超过500亿台机器和设备进行互联,超过2000亿个联网传感器产生海量数据。联网汽车每天将产生4TB数据,一个联网工厂每天将创造超过 1PB 数据。

大数据正式人工智能的燃料,而传输这些海量数据还是依靠5G等高速宽带的通信技术。5G边缘计算将使机器人、自动驾驶汽车、可穿戴设备、无人驾驶飞机和其它对网络延迟敏感的系统,比如 VR/AR 等,自己成为一个微数据中心。


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*5G边缘计算:一旦实现,可带来毫秒单位级别的网络延迟,使得海量数据实时处理成为可能

与此同时:面对越来越复杂的无线通信网络系统,以往的设计与管理方式已经不能满足,引入人工智能可以帮助通信行业进行分布式网络创新设计,不断增强通信网络的性能和容量,用于帮助电信运营商管理和优化其技术设施的工具和服务,如智能化网络监测与维护、自动化管理和闭环优化、新型的网络规划流程、网络自主安全防护等。

此外,对于通信行业,AI 技术可以最大限度地有效利用带宽和信息存储和检索的自动化,改进数字通信中过滤、搜索和语言翻译等技术,将会极大的拓展未来通信技术的应用空间,为5G应用开辟一个新的蓝海。

AI+芯片:技术竞备场


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*数据中心软、硬件市场份额比例

数据是AI的燃料,那么计算能力就是引擎了,人工智能芯片是集成电路中的一个新兴分支。2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美金,预计到 2021年将达到52亿美金,年复合增长率达到 53%。


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*GPU 与 FPGA+CPU优劣势对比

目前,GPU由于海量数据并行计算优势,只需要进行高速运算而不需要逻辑判断,在人工智能芯片领域具有统治地位,占有 36%的市场份额,而且有逐渐增长趋势,2016 年营收同比增长 37%,归母净利润同比增长 124%。

另外一个AI芯片设计方案是使用 CPU+FPGA 结构,利用 FPGA 动态处理数据的能力,数据中心就可以把单位功耗下的数据处理能力提高。全球有60多家公司先后斥资数十亿美元研发FPGA,但最终成功的只有两家:Xilinx与Altera(2015年被英特尔167亿美元拍下)。FPGA 主要应用于通信、军队、工业、自动驾驶等领域,其中自动驾驶与数据中心将是未来增长的核心。


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*人工智能芯片一览(援引招商证券)

除了目前主流的这两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外,业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片,包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪(面向感知智能技术,传A轮融资1亿美元,传麒麟970芯片已搭载了寒武纪嵌入式IP),这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片,以及更近一步的,IBM 的TrueNorth这类的类脑芯片(BPU)。


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*国内AI芯片相关政策文件一览

AI+安防:稳增长 强需求


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*安防政策汇总

受平安城市建设刺激,2016年我国安防行业市场规模已经达到总产值达到5400亿元,同比增加9%。预计未来几年,中国安防行业市场规模将从2015年的近5000亿元增长到2020年的8759亿元,年增长率在 11%以上。

市场结构方面,视频监控在安防行业所占市场份额最大,占到了 50%,是构建安防系统中的核心;实体防护、楼宇对讲占 25%;出入口控制占 13%;防盗报警占 8%;防爆安检占 5%。

*智能安防流程

安防未来发展趋势将从事后追查升级到事前预防,这一升级的关键是人工智能。目前智能安防系统可以实现目标检测(车牌识别)、人脸识别(属性提取)、目标分类(车、行人)等功能。主要应用包括运动目标检测、周界入侵防范、目标识别、车辆检测、人流统计等方面。


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*安防系统主要构成


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*智能安防中的主流AI芯片

安防系统主要由包括前段(感知)、传输、存储、后台显示/控制、综合管理平台等构成。目前芯片主要应用于安防前端设备(SoC 芯片,包括CPU、图像信号处理、视音频编码模块、网络接口模块等)与后端系统(GPU为主,利用深度学习和大数据技术进行大数据归纳,实现在复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测)。

AI+金融:场景多 刚起步

金融科技(Fintech)覆盖一整个金融科技的生态圈,包括支付清算、融资、金融基础设施建设、大数据、交易、保险以及投资管理等,其生态可归类为智能投顾(私人财富管理)、区块链(比特币)、监管科技、数字银行、支付与清算以及其他多元金融七类,其中,智能投顾、保险科技以及监管科技的发展较快。


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*金融科技生态示意图

根据巴曙松教授的《中国金融科技发展评估与趋势展望》,金融科技有三个发展阶段:

Fintech 1.0,金融行业通过传统的IT软、硬件的应用来实现办公和业务的电子化、自动化,从而提高业务效率,这时候 IT 技术、IT 公司并没有直接参与到公司的业务环节。

Fintech 2.0,主要是金融业搭建在线的业务平台,利用互联网或者移动终端的渠道来收集用户信息,实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中包括互联网的基金销售、P2P 互联网借贷以及互联网保险。

Fintech 3.0,金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链这些新的 IT 技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,大幅提升传统金融的效率,代表技术就是大数据征信、智能投顾以及供应链金融。


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* 截至2016年末,我国风投对Fintech企业不同轮投资额度占比

目前,国内Fintech多处于1.0末期,2.0初期,多为大数据调查、全金融产业链服务商和消费金融企业,未来发展空间较大。国务院发布《十三五国家科技创新规划》,规划中称,要促进科技金融产品和服务创新,建设国家科技金融创新中心等。此外,今年5月15日,央行发布消息,中国人民银行成立金融科技(Fintech)委员会。

AI+汽车:传统与互联网的两种思路


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*我国智能网联汽车发展目标及路径

所谓“智能汽车”,就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。目前,全球各国纷纷加快智能汽车相关立法工作。


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*汽车电子模块示意图

根据汽车电动化、智能网联化趋势以及消费升级,未来汽车电子配臵功能日益增多,成本占比将逐步提高。渤海证券预测,到2020年国内汽车电子市场规模将超 9000亿元,2016-2020年复合增速超18%,而全球汽车电子市场规模2020年有望超2万亿元,市场空间巨大。


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*ADAS主要功能及所需部件

*国外主流厂商ADAS产品及功能

从发展路劲来看,传统车企与互联网厂商在智能汽车发展路径存在差异:

传统车企遵循从功能车-智能车-自动驾驶汽车逐步发展的路径,由易向难,从简单到复杂,而互联网厂商始终以颠覆式的姿态进入。整车厂商大多以辅助驾驶为核心,逐步试验并装配高级辅助驾驶系统,进而由辅助驾驶过渡到自动驾驶;

而互联网厂商在整车制造、零部件制造等领域经验尚浅,但在云计算、大数据处理、人工智能、高精度地图等领域有较为明显的优势,以人工智能和高精度地图等“软实力”为核心推出无人驾驶解决方案,从“软”向“车”。


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*主要汽车企业与自动驾驶公司合作情况(援引车云网)

从目前发展情况看,丰田、沃尔沃、宝马、Tesla 等主流跨国车企无人驾驶技术主要从自动驾驶 1 级(个别功能自动)向自动驾驶 4 级(完全自动驾驶)横向发展,遵循由易到难,由简单到复杂的发展路径,通过车联网和ADAS着手,自建或共建高精度地图系统,不断丰富自动驾驶功能及内涵,循序渐进,最终实现真正意义上的无人驾驶。


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*国外主要汽车企业无人驾驶技术发展概况

国内的情况是,无人驾驶汽车技术发展仍以汽车厂商为主导,整体上处于自动驾驶 1 级(个别功能自动)到自动驾驶 2 级(多种功能自动)的过渡阶段,智能网联汽车已掌握了远程遥控泊车、自动巡航、自动跟车、车道保持、换道行驶、自主超车等功能,根据各厂商规划,2025 年多数厂商将有望实现高度自动驾驶功能。


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*国内主要车企智能汽车发展进展及规划情况

AI+医疗:巨头扎堆 前景庞大


如何让新药研发更便宜

近年生物创新药研发成功率的上升带动了新药研发总体成功率的提升,2012-2014 年间达到了 本世纪以来的高点11.6%,但是距离前期高点仍然有差距。研发成功率下降意味着费用不断攀升,每种新药的平均研发成本上升,通过降低研发成本来提高新药收益率也成为了摆在医药行业面前的重要课题。


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*不同年代新药研发成本(百万美元)

目前来看,无论是 IT 业还是医药行业,业内巨头企业都已经注意到了人工智能技术在创新药研发领域应用的前景,纷纷展开布局。

Google 与斯坦福大学的 Pande Lab 合作,利用大规模多任务网络进行了药物筛选,通过深度学习来处理巨大的数据库,加快药物的开发速度。IBM Watso也能够帮助研究人员确定新的药物靶点和发现现有药物的新适应症,阅读和理解大量的科学论文、专利、临床试验数据、电子实验室笔记、毒理学报告和其他专有数据,发现数据之间的联系,目前已与国际多家知名药企(以色列Teva、辉瑞制药等)合作。


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*与国际医药巨头开展合作的人工智能/新药研发公司


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*国内外AI+ 新药研发企业

如何优化医疗服务

经过 30 多年的快速发展,医疗机器人已在神经外科、腹腔内科、胸外科、骨外科、血管介入、颅面外科等多个领域得到了较广泛的应用。根据使用领域的不同可以分为手术机器人、外骨骼机器人、护理机器人和康复机器人等。目前市场上手术机器人和康复机器人商业化应用最为广泛,其中手术机器人市场份额约60%,居首位。


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*2014年全球医疗机器人市场分布

据 IFR 统计,2004 年全球医疗机器人销量为 386 台,2014 年达 1224 台(外科手术辅助机器人销量 978 台,占比最高),年复合增速达 12.2%,预计 2018 年全球医疗机器人销量达 4000 台,2014-2018 年期间复合增速为 34.4%。从市场规模上看,据波士顿咨询测算,2016 年全球医疗机器人销售额超 70 亿美元,其中手术机器人占 60%左右市场,预计 2016-2020 年复合增长率能稳定在15.4%,至 2020 年全球医疗机器人规模有望达到 114 亿美金。


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*医疗机器人发展历程中代表性产品


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*106家医疗保健领域的新兴AI企业


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*2016年IBM Watson在医疗领域的大事记一览

如何进行国民健康管理

人工智能技术另一个可能得到广泛应用的领域就是健康管理和养老。在国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提出,要加强群体智能健康管理,突破健康大数据分析、物联网等关键技术,研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备,推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。

*部分可穿戴设备功能介绍


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*中国医疗器械市场规模 (亿元)

如何进行医保控费

城镇基本医疗保险基金支出增速超过收入增速已成常态。近年,我国医保基金支出水平增长迅猛,城镇基本医疗保险基金支出增速在 2009、2010、2013 以及2014 年度均超过收入增速,医保基金面临的压力越来越大,控费已刻不容缓。


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*近年我国城镇基本医疗保险基金收入与支出情况

随着信息技术特别是人工智能技术的不断发展,医保监测逐步走向智能化时代,即借助医保信息化系统而建立的一种更加科学的医疗保险监管体系,涵盖事前、事中、事后的诊疗全过程,管理对象包括参保人、医师、医院和药店,管理的处方内容包括药品、检验检查及医用材料。

如果发生违规问题,监控系统会及时预警,医疗保险经办机构会立即采取措施。医疗服务机构和医师在服务过程中如果不按规则办事,监控系统会立即警告或者制止,医疗保险经办机构则会立即进行跟踪管理。


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*近年我国政府出台的鼓励医保智能监管的相关

医疗保险智能监管改变了以往缺乏专业支持、手段单一、效率低下的审核模式,实现了医保监管向智能化、精准化、高效化转变。除监管方式和工具方面的经验外,在监管形式上,发达国家开始更多地运用信息技术来对医保基金使用的全流程进行监管。

智东西认为,正如第170期智能内参指出的,人工智能爆发的路线是场景化应用→万物互联→真·人工智能。其背后的逻辑是,目前的技术水平仅支持特定需求的定制的弱人工智能,更多的布局倾向于感知技术,而非认知技术,因此,基于模式识别的身份认证、安防,以及辅助性的驾驶、医疗、金融(专业)数据分析将成为主要的落地产品。与此同时,各大科技巨头也在积极布局基础层技术,包括通信(大数据的基础)和芯片,以及面向专业领域的认知技术,在这些方面,国内确实略为逊色。

附:国内外巨头的AI布局


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来源:中国指挥与控制学会

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