2017-2018中国人工智能城市研究报告.pptx

2017-2018中国人工智能城市研究报告,2,摘要中国城市的城区面积十年仅增长7.7%，而人口密度增长15.3%，大城市病进一步加剧；在有限空间下创造更高效、宜居的城市环境成为了国内城市管理迫切解决的难题。,人工智能城市：是指形成以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据和各类型信息，综合调配和调控城市的公共资源，最终实现自动智能化，达到运作效率的最优化的城市。XX认为：科技蕴藏无限的生产创造力，但用户更需要的是通过技术确切改善生活，因此，技术落地才是科学改变生活的实践证明。人工智能未来发展：基于安全、完善的数据信息库为人工智能提供机器学习的条件；然而，目前人工智能开发领域还是相对独立，必须认识到技术上还有暂时无法突破的难题。来源：XX研究绘制。,从政策方面解读：国家高度重视发展人工智能技术，指出依托网络、大数据、高效能计算等基础设施的升级，人工智能未来将与城市发展相辅相成。,SMS,3,中国人工智能城市发展概况人工智能在城市发展的应用及场景中国人工智能城市未来发展展望,123,4,即商品交换的场所。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,人工智能城市(AI City)智慧城市城市,城市类型概念界定在有限的城市空间里，打造无限智能化城市效用中国的城市建设经历20世纪90年代至今的高速发展，逐步进入城市转型发展的新常态。城市建设目标从追求规模和经济效益为主开始转向对生态、人文、社会公平和可持续性等立体的价值追求，尤其强调以人为本发展目标，城市向着“智慧化”建设发展；随着人工智能技术条件越来越成熟条件，城市管理形成以数据为驱动的城市决策机制，从顶层设计着手，自上而下的”AI化”使城市功能和产业转型更加显著，为城市创造以技术为驱动的商业价值，最终形成一个多元化的有机生态城市系统。2017年中国城市类型概念界定,人工智能城市是指形成以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据和各类型信息，综合调配和调控城市的公共资源，最终实现自动智能化，达到运作效率的最优化的城市。智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。“城市”一词最早见于战国史籍中。“城市”的提法本身就包含了两方面的含义：“城”为行政地区的概念，即人口的集聚地；“市”为商业的概念，,5.0 人工,5,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,2.0 无线城市,3.0 感知智慧城市,4.0 认知智慧城市,中国城市发展阶段介绍以人工智能为首的智联网发展是智慧城市下一阶段的关键早在90年代，IBM首次提出“智慧城市”概念后，中国也在1995年启动数字城市建设，这是中国智慧城市的1.0版本；随着2008年“智慧地球”概念的提出，中国智慧城市建设再次进入到3.0感知智慧城市时代；在2013年，WiFi、3G/4G 的网络传输与云计算、大数据的后端数据存储、处理与分析的技术进步下，开启了4.0认知智慧城市时代；在不久的将来，数据积累以及传输带宽和速度的再次腾飞，使得智慧城市达到整体架构协同管理，“人工智能城市”的时代也将到来 。1995-2017年中国城市发展阶段,2005,2009,2013,1.0 数字城市,1995,未来智能,城市,中国的地理信息进入数字化时代，但仅限于某一些专业机构和服务对象有限,互联网、宽带技术的发展，服务的对象也扩大到政府、企业、居民等，但信息还是相对孤立,物联网技术重点应用在前端的感知与数据采集,以云计算、大数据、WiFi、3G/4G等技术广泛应用，基础设施升级逐步落实,以人工智能、量子计算、4/5G 通信等技术构建的智联网是智慧城市协同管理优化与趋势判断的基础,6,人工智能城市的应用场景概览2017年是人工智能的应用元年，未来将有更多城市场景落地,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,l AI+安防得益于人脸识别和视频结构化的技术进步，在平安城市构建中尤其重要。l AI+农业,计算机视觉与识别是使智能农业有了突破。,l AI+交通城市大脑优化城市交通网络；智能化程度越高，人对车的控制越少。l AI+楼宇联网和感知是现阶段建筑智能化的发展方向。,l AI+能源分布式能源存储，能源调度中心优化能源供求。l AI+服务机器人服务机器人应用广泛，提高服务效率与质量。,l AI+医疗医疗数据库是辅助诊断和提高准确度的基础。l AI+政务搭建政务云确保信息安全和打破信息孤岛状态。,l AI+零售获取和分析到店顾客信息，实体零售将迎来新的机遇。,l AI+教育自适应学习智能化因材施教，使教育资源更加均等。,l AI+生活与娱乐增强现实给泛娱乐领域带来更多元化的体验。,l AI+个人移动设备AI+芯片增强前端设备智能计算能力，未来智能手机性能得到大幅提升。,7,2015年5月20日中国制造20252015年7月5日“互联网”行动指导意见2016年7月28日“十三五”国家科技创新规划2016年5月“互联网+”人工智能三年行动方案2017年7月20日新一代人工智能发展规划来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,提出大力发展智能制造以及人工智能新兴产业，鼓励智能化创新。其中第十一个重点发展领域明确提出为人工智能领域。研发人工智能支持智能产业发展。明确了要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平。力争到2030年实现把我国建设成为世界主要人工智能创新中心的“新目标”。,2015年-2017年中国人工智能鼓励政策,人工智能城市发展环境分析 政策政府鼓励人工智能发展，将大力辅助未来城市建设政府在近三年时间密集出台鼓励人工智能技术发展的政策，说明十分重视此次技术发展的机遇，从大力促成中国到2030年成为世界人工智能创新中心的决心可见，希望中国能够“赶得上”这一次的技术革命，而不再仅仅是“不掉队”的要求。而中国城市的政策方向则回归以人为本的的核心，城市的发展都围绕着“高效、惠民、可持续发展”理念，让城市建设迎来转型升级的重大机遇。2015-2017年中国人工智能与城市发展,智慧城市发展情况,l 截止2015年全国智慧城市累计试点已达300+l 2016年国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要再次提出“新型智慧城市”人工智能与城市发展关系l 国家高度重视发展人工智能技术，指出依托网络、大数据、高效能计算等基础设施的升级，人工智能未来将与城市发展相辅相成,8,人工智能城市发展环境分析 经济未来，城市经济结构升级依赖科技创新带来经济动力中国的GDP十年来成倍增长，而国家中心城市的整体创新效率提升水平并不显著。北京、武汉、郑州较十年前的创新效率水平有明显提升，其他城市则维持不变甚至有所下滑。可见各大城市目前创新投入和产出都未能跟上经济发展的步伐，说明经济结构当中科学技术提升带来的收益占比低，未来应该重视提高创新效率的投入（人才、资金、技术），以及重点考察创新带来的经济效益。,来源：XX局。,来源：国家中心城市创新效率比较与提升策略，郑国洪。注释：1. 创新效率投入指标主要选取普通高等学校在校人数、常住人口、固定资产投资和研究与试验发展（R&D）经费内部支出。2. 创新效率产出指标主要选取地区生产总值（GDP）和专利申请授权数。,2015年国家中心城市的创新效率水平,12494,9847,7109   6802,5253   4676,3142   3324,4100,3284,2016年全国前10名城市GDP与10年前情况比较2668824541,2000419300,17800,17010,117561172111700,10450,上海,北京,广州,深圳,天津,重庆,武汉,成都,杭州,南京,2007年（亿元）,2016年（亿元）,9,来源：XX局。,来源：XX局。注释：公共系统车辆包括：公共交通车辆运营数、公共汽电车辆运营数、出租汽车数量                                                                                                                                                                                        。,58288,66978,65656,58973,2006年,2010年,2011年,2016年,城镇人口（万人）,乡村人口（万人）,人工智能城市发展环境分析 社会迫在眉睫：解决有限城市空间的效率最优化问题中国城镇人口在2011年首次超过乡村人口，未来区域城镇化将会是国家发展战略的重要部署；2015年全国城市建设与2008年相比，不足十年时间，城市建成区面积增长43.5%，道路长度增长40.4%，而这一切都发生在城区面积仅增长7.7%，公共交通系统运营车辆增长了21.7%的基础上。在人口进一步密集（城市人口密度增长15.3%）的情况下，“大城市病”交通拥堵、空气污染、基础设施不足等问题日益严峻，如何在有限的空间下创造更高的城市效率、更优的城市运作、更适合居住的城市环境成为了国内城市管理迫切解决的难题。,2006-2016年中国城镇与乡村人口数量变化79298731606907967113,2008-2015年中国城市建设变化情况,10,96,75,46.8,30.8,5,2,美国,英国,北上广深,发达省会    二线城市   三线城市/城市,摄像头数量/千人,来源：XX根据公开资料研究绘制。,来源：XX根据公开资料研究绘制。,人工智能城市发展环境分析 城市治安中国监控摄像头覆盖面不足，密度远低于英美2017年国家官方数据公布“中国天网”摄像头达2000万个，但对于将近20万平方公里的城区面积来说，摄像头的覆盖面与数量是凤毛麟角；从摄像头数量/千人的维度来看，中国城市摄像头密度平均水平仅达英美的20%-30%，而完善的监控系统是保障城市治安的有力手段，因此，监控摄像头建设工程任重道远；未来，尤其是二线及以下城市的监控摄像头布防发展潜力巨大。,2016年中国城市监控摄像头数量与覆盖面积,2016年中国城市视频监控摄像头密度北上广深摄像头密度,-   是英国的62%-   是美国的49%全国平均摄像头密度-   是英国的28%-   是美国的22%,11,人工智能城市发展环境分析 技术历程人工智能的发展历程二十世纪五十年代到七十年代初，那时人们以为只要能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能，人工智能研究处于“推理期”。接着，人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力以外，还需要知识，因此人工智能研究在二十世纪七十年代进入了“知识期”，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展，专家发现人类知识无穷无尽，并且有些知识本身难以总结再交给计算机，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展到二十世纪八十年代，机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷。进入2010年后相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展。2016年让人工智能在学术界、工业界、媒体界等社会各界引起广泛关注的 AlphaGo 的背后，也是深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的结合。,1968年,1984年,达特茅斯会议诞生了人工智能学科,推理期将逻辑推理能力赋予计算机系统,知识期总结人类知识教授给计算机系统,机器学习期计算机从数据中学习算法深度学习在语音、图像领域大获成功,2006年,2012年,CNN 超第二名十个百分点夺冠 ImageNetHinton发表深度学习的 Nature 文章,DENDRAL,1956年                                     1963年来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,世界上第一例成功的专家系统的诞生自动定理证明系统完成数学原理第二章的证明,AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手,莱斯利提出概率近似正确模型,人工智能热门技术变迁，60年登上围棋之巅,2014年    2016年,港中文实验室DeepID算法首次超过人眼识别人脸率,12,人工智能城市发展环境分析 技术剖析热门算法之深度学习将数据输入计算机，一般算法会利用数据进行计算然后输出结果，机器学习的算法则大为不同，输入的是数据和想要的结果，输出的则为算法模型，即把数据转换成结果的算法模型。通过机器学习，计算机能够自己生成模型，进而提供相应的判断，达到某种人工智能的结果的实现。工业革命使手工业自动化，而机器学习则使自动化本身自动化。近几年掀起人工智能热潮的深度学习，属于机器学习的一个子集，在思想和理论上并未显著超越二十世纪八十年代中后期神经网络学习的研究，但得益于海量数据的出现、计算能力的提升，原来复杂度很高的算法得以落地使用，并在边界清晰的领域获得比过去更精细的结果，大大推动了机器学习在工业实践中的应用。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,人工智能,机器学习,深度学习,深度学习机器学习人工智能,样本数据,分类模型,样本数据,机器学习特征,分类模型,端到端学习,传统方法人工设计特征,深度学习,分类器学习,深度学习与传统方法的区别传统方法，针对不同类别的物体，一般首先由研究员充分发挥聪明才智，手工定义不同的特征，然后利用不同的机器学习算法（分类器学习），这时的算法一般仅有两到三次非线性变换，学到的参数较少（浅层学习）；深度学习则通过机器学习自身来产生特征，因此特征和分类器学习不再有区分。如今深度学习的算法已可达上千层。,13,人工智能 VS 人类智能机智过人还是技不如人？经过海量数据训练，人工智能可在边界清晰的领域内游刃有余，只是与可在开放环境下对变化中的事物不断学习进而适应的人类智能相比，机器在面对超过固定规则设置的罕见场景时，往往不知所措，鲁棒性有待提高。尽管如此，城市发展建设的方方面面都有大量的潜在的可供现有技术能力来升级改造的空间，比如机器的感知、认知、大数据处理以及运动控制,等方面取得的能力突破来融合。感知智能,边界清晰的限定场景机器识别率已超过常人甚至专家水平,语音识别,98%准确率普通话于安静环境,视觉感知,2.25%错误率ImageNet 物体分类,在大规模、超复杂性问题处理上机器可实时快速处理，速度远超人类,大数据处理能力,认知智能,涉及常识推理、因果逻辑、推断猜想、动机预测等与常人相比仍有较大差距,可进行简单对话来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,城市交通调度         系统故障预测运动控制能力,可完成相对模式化的运动控制自主观察、交互，进行连续规划、决策的能力较差,辅助驾驶,自动避障,人工智能 VS 人类智能,14,中国人工智能城市发展概况人工智能在城市发展的应用及场景中国人工智能城市未来发展展望,123,15,社会管理场景,公共服务场景,产业运作场景,个人应用场景,AI+安防AI+交通AI+能源,AI+农业AI+楼宇AI+零售,AI+生活与娱乐AI+教育AI+移动设备,AI+医疗AI+政务AI+服务机器人,人工智能技术在城市的应用场景单个场景的多维联动，将整合成全应用城市场景随着城市的迅速发展，智能技术落地和服务越来越先进；在激烈的技术和市场竞争中，智能化城市的开发目标从原来的单个需要，转向对整个生活形态或生态链的“全应用场景”模式，即不再是简单地提供当下的需要，而是更多的创造新的或升级现在的应用场景，使智能化改变现有的城市形态和生活方式。城市创新性场景化是通过智能化城市功能的实施而逐步构建起新的“新城市场景”，未来将会朝着综合化城市生态系统方向发展。2017年中国人工智能技术在城市应用场景分类,XX认为：,科技蕴藏无限的生产,创造力，但用户更需要的是通过技术确切改善生活，因此，技术落地才是科学,改变生活的实践证明。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,16,社会管理场景 AI+安防（一）升级安防场景有助于搭建更高效的城市治安系统随着技术的革新和发展，AI+安防系统取代了传统的安防措施。大型安全防范系统结合技术手段，具有探测、监控、报警、管理等基本功能，用于预防、制止违法犯罪行为和重大治安事件，是维护社会治安稳定的基础设施。如商汤科技对于平安城市的架构进行了从基础设施层到应用层的分层设计，目前在安防领域依托其自有的人脸技术、人群分析、图像识别等先进算法构建的平台，为智慧城市尤其是安防领域，提供体系化的产品和解决方案。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,2017年中国AI+安防细分系统,防盗报警系统停车场管理系统,闭路监控系统一卡通系统,楼宇门禁系统智能门锁,红外周界报警系统,电子围栏,巡更系统,人员轨迹分析,人员身份研判,重点人员布防,1:1人员身份核验,人员区域碰撞,落脚点、频次、同行分析,漂白人员身份分析,人员库管理,数据中心基础设施,网络传输基础设施,数据采集基础设施,2017年中国平安城市架构设计-商汤科技应用层,智能视图云服务层分布式视图文件云存储服务视图接入、解析服务高效消息总线服务视频结构化数据检索服务深度学习在线训练服务运维监控系统服务CPU+GPU 异构云计算服务视频半结构化特征检索服务基础设施层,计算基础设施,通讯基础设施,存储基础设施,视频专网人脸抓拍机,公安信息网人证采集设备,政务网警务通,执法记录仪                  人脸闸机高清网络摄像机,卡口电警                  车载摄像头其他数据采集源,移动专网视频门禁,场景,每个细分布系统都在安防领域承担不同功能，为未来“AI+安防”提供数据、基础设施，多维度布控起到补充的作用。,17,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,2017年中国AI+安防智能化视频流程示意图,的轨迹、进行行为分析。2017年中国智能化视频与传统视频对比,场景,社会管理场景 AI+安防（二）计算机视觉+深度学习技术是智能化视频升级的必要条件上千万的摄像头和庞大的监控网络，瞬间就会产生海量监控视频数据，从海量视频数据中高效提取出有效信息，就成为智能视频监控技术的关键。以一个一万路视频规模的城市为例，每月产生12PB 的视频数据量，在这样量级资源中找到目标人员、车辆宛如大海捞针，然而通过人工智能算法，则可自动抓取视频中的目标图片，并提取其语义化的属性数据以及可用来比对检索的特征数据，每月数据大概为仅15亿条，而存储容量下降到300TB 左右，即可实现秒级检索，并刻画目标,目标检测目标跟踪目标特征提取目标检索,提取视频目标                      识别有效和无效目标运动目标检测、人脸检测、车辆检测技术特定场景中有效持续跟踪      获得高质量抓拍图片多目标跟踪、目标融合、目标评分技术对目标图片的属性识别       判断可视化的特征属性深度学习网络结构的特征提取和分类技术对目标人员的特征检索        在千亿规模数据中定位基于大数据的 GPU 检索技术机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等前沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。,18,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,目前国内的传统摄像头 高达90%都无法服务于视频智能化,了解摄像头的主要功能：人群密度分析人脸检索图像识别车辆识别路面监控摄像头改造维度：高度定位摄像头类别,智能化改造的关键,城市视觉系统升级改造平安城市第三期分期分区域改造一类、二类、三类摄像头,深圳广州,由政府牵头建设视频专网协助警方打击犯罪和抓捕逃犯公安局刑警部门实际应用商汤科技视图情报研判系统：2017年来，处理比对几百人次，比中三百多人，成功破案近百宗显著提升公安人员情报研判效率,2017年中国社会管理场景AI+安防典型城市案例,社会管理场景 AI+安防案例摄像头升级要根据实际需求，平安城市改造效果显著国内的摄像头目前难以实现智能化，因此，改造关键是了解摄像头的主要功能，才能有针对性调整摄像头的高度、位置和类别。商汤科技协助深圳市的平安城市改造，以升级改造视频专网的方式协助警方打击犯罪和抓捕逃犯，为日后的城市整体安防发展打下良好的基础；而广州市则已经通过商汤科技视图情报研判系统，在短短半年内破获近百宗案件，破案数量显著提升，破案时间有效缩短，为公安机构日后的执法提供强大的支援。,案例,19,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,社会管理场景 AI+交通人-车-路-位置的立体智能调度有利于提升交通运作随着交通网络大规模联网，汇集的海量交通信息，需要“城市大脑”，实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率；实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，小区的停车信息，提前预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通；实现机场、火车站、汽车站、商圈的多维度交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。,功能模块,应用功能,行人目标检测与识别人群密度分析,行人识别人脸特征识别行人衣着特征人脸检测人群密度特征,目标跟踪聚焦检测前景检测,人群密度估计,路口感知车辆外特征识别车牌检测车辆方向、速度判断交通事故事件检测路段感知,侧停车感知,监控和管理,识别和分析调配和控制,2017年中国社会管理场景 AI+交通场景,车辆目标检测与分析道路状况检测与分析,场景,根据道路车辆情况，基于深度学习的交通预测，可在30,秒内完成大数据可视化分析；2016年青岛市整体路网平,征，再通过人工智能进行智能调度提高平台效率。,20,社会管理场景 AI+交通案例智能化交通大力改善城市出行难题，未来将达到全自动化智能化交通的升级转型，改造的方式与案例各不相同，但都离不开人工智能算法对交通出行所产生的信息进行分析与预判，协助城市交通管理者更好的决策；未来，智能化交通解决方法，人参与的部分将会越来越少，甚至达到自动化运作的水平。,对交通监控的视频结构化处理，结合附近路口车辆排队情况，即时分析判断，计算出排空时间，再自动调节交通信号灯，保证急救车一路畅通。,智能停车系统：服务、支付、定位等整合数据信息，构建停车场联网运营管理、城市道路智慧停车、违停自动取证抓拍、城市,停车诱导管理系统等。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,2017年中国社会管理场景AI+交通典型案例交通信号系统自动调整：共享单车城市调度决策：智能锁收集海量大数据，对热力图进行网格化分析，提取不同时段同区域或同时段不同区域的图像相关性特均速度提高9.71%，通行时间缩短25%，高峰持续时间减少11.08%。急救车通过的交通紧急调度：,案例,21,社会管理场景 AI+交通（驾驶方向）人类对车辆的控制最终会接近零，实现无人驾驶场景驾驶的进化过程正是自动智能化交通的演变踪迹：现阶段，辅助驾驶的各项功能相对比较成熟，无论是测试还是实际开放环境表现都比较稳定；而自动驾驶的限定场景也有望在未来三年落地，主要落地的是环境相对简单、封闭或乘车人安全有保障的场景，未来，无人驾驶形态还需要通过大量数据积累、校对和测试，以及技术的突破与零部件量产而带来成本下降。国内已有许多初创公司进入该领域研发，例如商汤科技在疲劳驾驶检测上发力，也和传统车企本田签订研发自动驾驶的合,作协议。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,辅助驾驶功能,2017年中国社会管理场景AI+驾驶的演变进程自动驾驶限定场景,无人驾驶展望,人对车的控制车的智能化水平,强弱,弱-,接近零强,l   车道保持辅助l   前车避撞l   疲劳驾驶检测l   夜视辅助l   行人避撞强感知、辅助决策、辅助执行,l 货车高速公路运输l 功能车作业生产l 低速限定范围接送车l 停车场自动泊车强感知、弱决策、强执行,l   环境完全开放l   人-车-道路无障交互l   重新定义“车”的功能l   共享出行私家车l   城市交通最优化强感知、强决策、强执行,场景,22,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,社会管理场景 AI+能源提高使用效率与优化供应管理是显著的能源节约方式之一自然资源日益紧张情况下，国家能源建设的目标除了大力开发新能源，还需着重提升现有能源使用率以及优化能源使用管理，而传统的能源管理存在割裂的状态，“水、电、气、热”各个部门互不联通，居民多年累计的使用数据并没有得到运用；因此，需要构建综合的能源调度中心，使能源使用达到“快、准、优”的效果，而“供求模式”则可通过深度学习、运筹学等综合技术优化整体能源管理，降低能源的“过量、短缺、故障”等情况带来的大规模失衡风险。,电,2017年中国社会管理场景AI+能源调度中心AI+能源调度中心,智能计表,分布式存储网点,城市管道,民用,工业用,智能补量,能源产出,智能订单,存量管理,输出,维护,计费,输入,水,气,热,通过深度学习管理能源资源生产能源生产,用度高峰预判与调度能源存储,机器人智能检测和预测故障能源输送,深度学习数据变化、适量供应能源使用,场景,23,公共服务场景 AI+医疗数据整合与信息化是发展智能化医疗的首要条件现阶段智能医疗的发展出现了基础建设与创新探索同步发展的局面。一方面是各地政府和医疗机构在智慧医疗信息系统和医疗数据库建设上发力，另一方面是商业组织和科研机构在精准医疗、智能临床诊断系统、智能医学影像诊断系统、医疗机器人、智能监测硬件等方面均进行研发和探索。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,数据信息存储,数据整合与信息化,加速基础设施感知升级嵌入式设备    病人数据采集    多设备联通医院,手术机器人,提高效率和精准度,帮助诊断和风险预测智能诊断   健康监测与预警  智能影像识别药物创新和治疗探索,药物研发,智能义肢,AI健康助理,智能问诊,创新治疗,2017年中国公共服务场景AI+医疗应用领域,医生l  基于计算机视觉：通过医学影像，识别和诊断疾病，降低医护人员工作强度，协助判断；l  基于自然语言处理和知识图谱：患者对症状的描述，机器智能诊断疾病；l  基于机器学习：通过可穿戴设备,监测患者情况，提供建议或预警,场景,24,公共服务场景 AI+医疗案例辅助医生病情诊断，通过数据创新性研发药物与治疗依托深度学习算法，人工智能在提高健康医疗服务效率和辅助疾病诊断方面具有优势，各种应用应运而生。公开数据表示，人工智能的智能影像对恶性肿瘤的正确检测概率比普通医生高50%；医疗诊断的人工智能有两个方向：1）基于计算机视觉通过医学影像诊断疾病；2）基于自然语言处理，“听懂”患者对症状的描述，根据疾病数据库里的内容进行对比并诊断疾病。,基于深度学习与计算机视觉的应用案例减轻工作强度，辅助病情诊断使用训练模型，经过超千张X光胸片的训练后，对肺结核的诊断准确率可达99%。CT图片集的基础上，应用深度学习和计算机视觉技术，帮助医生识别颅内出血的部位。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,基于人工智能算法应用案例减少研发时间，医药迭代加速在分子结构数据库中筛选，评估百万种药物的候选化合物，应用人工智能算法，短时间内可为疾病寻找出能控制病情的候选药物。利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物，医治如糖尿病和癌症等疑难杂症，比研究新药的时间和成本少一半。,2017年中国公共服务场景AI+医疗应用案例,案例,25,公共服务场景 AI+政务智能化政府服务，于政于民是“双赢”政府在人工智能城市当中承担“总指挥”角色，中央要求简化流程并提高效率，尤其是在政府服务方面，现阶段迫切需要快速整合信息资源，提供便民的一站式服务，减少公共资源的浪费；尤其在服务过程中需要提升交互性与友好性，让人工智能技术协助解决人手不足、庞大事件量处不了等问题，比如线下客服机器人可考虑全天候开放给市民咨询与办理业务，真正简化流程与提升政府服务效果。另外，在城市管理方面，居民区的防盗防窃、群租整治、消防隐患等管理难题，通过,l,公务人员架构有限，且政务,类别繁多且数量庞大l    个体办事咨询量大且差异化l    网站信息资讯更新速度有限l    各部门信息不完全流通l    城区人口密集、人流复杂来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,可视化人口管理的解决方案，可在有效提高社区的安全防范等级，以及改善原本人口流动管理的盲点。2017年中国公共服务场景AI+政务,政府当下政务难题：,解决方向l 首先，鼓励各部门整合信息和资源，简,化资料调动程序,l 第二，建立政务云平台，为数据调度、信息分析、智能化做好数据准备l 第三，自然语言处理、计算机视觉等技术逐步应用到各个服务环节，提高效率l 最后，通过机器学习帮助政府做出更优化的决策,落地案例l 可视化人口管理：在试点社区,中可实施自动统计常住人口、,社区服务人员、到访人员等数量与频次；对常住人口统计、群租整顿、非常住人员预警等提供数据和分析支撑。根据目前落地试点项目看，试点社区的盗窃发案率有效降低了90%。,场景,26,公共服务场景 AI+身份验证案例AI身份验证已显著超越人力身份验证效率由政府组建的政务云平台，为城市管理打通了信息与数据的“孤岛”状态；在智能政务多个场景中，由于而人力验证有效时间是半小时轮岗，因此，身份验证广泛应用于各类识别身份的节点。例如：基于人脸特征信息进行身份识别的生物识别技术，随着深度学习带来的突破，让机器根据训练数据集达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。商汤的技术支持千万级目标库中300ms内获得识别比对结果：其1：1人脸验证的图片相似度验证准确率在99%以上；1：N人脸搜,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,索返回TOP5相似结果的准确度超过98.5%，返回TOP10相似结果的准确度超过99.6%，远远胜于人力验证的效果。2017年中国公共服务场景AI+身份验证案例,火车站/机场公共场所,出入境,居民,身份验证,虹膜识别人脸识别,声纹验证指纹识别,安检核验,政府专网,云数据库比对,身份通过,案例,在东南亚商洽会期间，商汤科技的人脸识别布控系统部署，协助政府抓获多名全国网上在逃人员，有效地提升了商洽会的人员安全防范水平，对犯罪分子起到了极大的震慑作用。,银行APP,线下,线上,互联网金融移动运营商,27,公共服务场景 AI+服务机器人应用场景多样化，服务功能开发潜力大银行、零售、广告、政务、餐厅、展会等垂直行业中，服务机器人应用场景广泛；商汤科技助力康力优蓝商用服务机器人，实现了安全、便捷、准确和高效的客户身份识别，自动了解客户信息，进而提供定制化的服务，将服务化被动为主动，不仅降低了劳动力成本，更显著提升了客户服务水平。,面容等等信息。 具备运动能力,不仅有仿生模拟动作交互，而且在环境中可以灵活地移动到达地点。, 具备语言能力通过语音识别、自然语言处理，基于深度神经网络的,语义理解能力理解人类需求。 具备“思考”+“情感”能力智能控制中枢，情绪情感引擎，让互动更加“真实”。, 具备感知能力,红外、声纳、雷达、人体等多种传感器组合。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,中国AI+服务机器人未来应用场景,能听,能说,能看,能思考,能走,服务机器人,政务,银行,零售,餐厅,展厅,广告,能够观察人、引导人、跟随人、了解人，并且识别出每一个个体。来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,中国AI+服务机器人未来的服务能力 具备视觉能力环境认知、物体识别，通过视觉识别出姿态、手势、,场景,28,产业运作场景 AI+楼宇机电智能运维与电力节约最先在建筑方面落地综合安防管理可帮助楼宇优化传统管理方式，减少中间环节和中间管理人员，融合并扩充网络高清视频联网、报警联动策略、在线巡查能力等；在能源管理方面，软硬件感知与联网所产生的数据，可通过深度学习模型优化整体能源支出；目前，已有采用AI+楼宇管理一体化解决方案的楼宇，成功实现每年节省下几十万kWh到上百万 kWh 电力不等的节能效果。,来源：XX根据专家访谈XX等研究绘制。,