2023/9/10

• AI人工智能行业市场前景预测
• 中国人工智能市场规模 人工智能是一种应用广泛的技术，在机器的帮助下重塑人类整合信息、分析数据，帮助人类提高效率、优化决策判断，已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。中商产业研究院发布的《2022-2027年中国人工智能行业需求预测及发展趋势前瞻报告》数据显示，2022年我国人工智能行业市场规模达2845亿元，2017-2022期间年均复合增长率为55.0%。中商产业研究院分析师预测，2024年我国人工智能市场规模将达4015亿元。 人工智能行业发展前景 1.政策推动行业发展 在需求端，人工智能被认为是一种易于获取及使用的工具，能为中国不同规模的实体实现在当今数字时代的运营效率提升和业务成功。在供应端，中国的人工智能提供商受益于经济规模和社会活动水平所产生的大量且规模仍在不断增长的数据、强大的人才库、领先的研究能力及充满活力的人工智能领域参与者。同时，我国政府促进人工智能技术、人工智能人才教育及应用人工智能解决方案的支持政策及法规可进一步推动中国人工智能行业的迅速发展。 2.下游领域规模优势为行业提供广阔空间 我国人工智能技术的商业化应用，拥有其他国家难以匹及的规模优势。目前，我国人工智能已广泛应用于城市管理、金融、零售等诸多领域。我国在上述领域拥有庞大的产业规模，并在全球范围占据重要地位。随着人工智能技术应用进程加快与程度加深，下游领域庞大的产业规模将为我国人工智能创造广阔的应用市场，行业未来发展潜力巨大。 3.数据量持续增长加速行业发展 数据显示，2021年全球范围内创造、获取、复制及消耗了83ZB的数据，在过去十年间增长了近30倍，且预计在2026年将进一步增长至208ZB。由于人工处理数据分析任务变得愈发困难且成本高昂，数据量激增也为数据分析带来了前所未有的挑战。在这样的背景之下，数据的积累促进了人工智能应用。同时，人工智能从丰富的数据中学习、训练和发展，变得更加智能，并能够以更有效的方式解决现实中的问题。

2023/5/10

• AI图像识别算法加速智慧矿山建设
• 随着科技的不断进步和应用的扩展，智慧矿山的建设已经成为了矿业行业的重要趋势。为了提高矿山的安全性、效率和可持续性，越来越多的矿山企业开始采用AI图像识别算法来加速智慧矿山的建设。本文将探讨AI图像识别算法在智慧矿山建设中的应用和优势。 智慧矿山是指通过信息技术手段对矿山进行全面、精确、实时的监测和管理的矿山。在传统的矿山建设中，人工监测和管理存在着许多不足之处，如工作强度大、效率低下、容易出现疏漏等。而AI图像识别算法的应用可以很好地解决这些问题。 首先，AI图像识别算法可以实现对矿山工作环境的智能监测。传感器和摄像头可以捕捉到矿山中的各种数据和图像，而AI算法可以对这些数据和图像进行快速准确的分析和处理。通过对矿山工作环境中的各种物体、设备、人员等进行识别和监测，如火焰识别、安全帽识别、人员闯入识别等，可以及时发现和预警潜在的安全隐患，避免事故的发生。 AI图像识别算法加速智慧矿山建设 其次，AI图像识别算法可以提高矿山的工作效率。在传统的矿山管理中，人工巡检和监测需要耗费大量的时间和人力资源。而通过AI图像识别算法，可以实现对矿山中各种设备、机器的自动监测和识别，如皮带跑偏检测、下料口堵塞识别等，实时掌握设备的运行状态和工作效率，及时进行维护和保养，提高设备利用率和生产效率。 AI图像识别算法加速智慧矿山建设 此外，AI图像识别算法还可以提供大数据支持，对矿山运营进行数据分析和预测。通过对矿山中各种数据和图像的收集和分析，可以获取更多的运营信息和洞察，帮助矿山企业进行决策和优化。例如，通过对矿石的质量、产量等数据进行分析，可以实现智能化的矿石分选和调度，提高矿石的品质和回收率。 最后，AI图像识别算法的应用还可以促进矿山的可持续发展。通过对矿山环境的监测和分析，可以实现对矿山资源的合理利用和保护。例如，通过对矿石的开采过程进行监测和优化，可以减少对环境的破坏和浪费，实现矿山的可持续发展。 综上所述，AI图像识别算法在智慧矿山建设中发挥着重要作用。它可以实现对矿山工作环境的智能监测，提高矿山的工作效率，提供大数据支持，并促进矿山的可持续发展。相信随着科技的不断进步，AI图像识别算法在智慧矿山建设中的应用将会更加广泛和深入，为矿山行业带来更多的创新和发展机遇。

2023/4/5

• 图像识别算法有哪些？
• 近年来，图像识别算法被广泛应用到千行百业，其中深度学习和卷积神经网络（CNN）的发展为图像识别带来了革命性的突破。CNN是一种模仿人脑视觉系统的神经网络结构，能够从原始图像数据中自动学习特征。通过多层卷积和池化层，CNN能够逐步提取图像的高级特征，并通过全连接层进行分类或回归。著名的CNN模型包括AlexNet、VGGNet、ResNet等。这些深度学习算法在大规模数据集上训练，具备较强的图像识别能力，广泛应用于目标识别、物体检测、图像分类等领域。 图像识别算法当前主要应用在AI+行业，基于目标检测、图像分类、语义分割等技术，实现各产业的智能升级，帮助自动识别人员、物体、环境等不安全状态，大幅提升管理效率。例如，在智慧城管领域，有垃圾识别、沿街晾晒识别、占道经营识别、烟雾识别、道路积水识别、井盖缺失识别、车辆违停识别等上百种算法，帮助打造高效城管，维护市容环境；在建筑地产领域，有安全帽识别、反光衣识别、渣土车识别等图像识别算法，自动识别人员不安全行为和状态，预防安全事故发生；在工业园区领域，有护目镜识别、仪表盘识别、皮带传输识别等图像识别算法；在电力、矿冶、光伏等能源产业领域，有风电机叶片缺陷识别、光伏板缺陷识别、人员闯入识别等图像识别算法，帮助提升巡检运维效率，确保安全生产管控。 图像识别算法有哪些？ 总体来说，已有上千种图像识别算法被成熟运用到各行各业，赋能智慧升级，实现安全管控和降本增效，但各行业仍然存在大量碎片化需求，未来随着AI大模型技术的融合，可以加速新场景算法的开发周期，为产业提供更多又快又好用的图像识别算法。

2022/12/29

• 快速实现算法集成与部署，视频监控综合系统上线
• 什么是操作系统？简单的说，操作系统（Operating System，简称OS）是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上最基本的系统软件。操作系统位于底层硬件与用户之间，是两者沟通的桥梁。主要功能是资源管理，程序控制和人机交互等。 远见操作系统作为智能设备与用户之间的桥梁，具有如下特点：1.基于视觉的输入输出；2.专业的视觉处理SDK：OpenPipe（DeepStream的国产替代）；3.多算法并发运行，资源分区隔离；4.提供丰富的视频、视觉处理基础模块；5.算法快速部署、便捷分发；6.产品形态支持：智能相机、智能盒子、IOT设备。 视频监控综合系统的核心功能包括：RockFS磐石文件系统、SolidConfig、BPK打包器、GuardianLauncher、InfiniteCanvas、Stage流媒体服务，ALGO Market算法市场。用户可以一目了然的查看各服务运行情况，灵活管理安装的算法，有效实现用户对现有资源的整合升级。

2022/11/14

• AI助力巡检自动化，光伏场站高效运维
• 近年来，随着光伏发电技术的飞速发展，光伏场站的规模不断扩大，巡检工作的难度也逐渐增加。传统的人工巡检方式无法满足大规模光伏场站的需求，而无人机光伏巡检方案应运而生。‌ 无人机自主巡检的定义‌：无人机自主巡检是指利用无人机设备进行自主巡检任务的智能化解决方案。这种技术通过预先规划的航线，使无人机能够自动飞行、拍照，并将照片上传到机巡微应用系统进行自主分析识别，从而实现高效、精准的巡检 无人机光伏巡检方案借助无人机的高空俯瞰和高精度摄像技术，可以快速、全面地巡检光伏场站。通过搭载先进的光伏板缺陷识别、安全帽识别、抽烟识别等多种AI视觉算法，无人机不仅能够自动识别和记录光伏板上的缺陷，如裂纹、破损和污染等，还能检测人员不安全和不规范行为。这大大提高了巡检的准确性和效率，同时降低了人工巡检的成本和风险。 ‌无人机自主巡检的特点和优势‌： ‌速度快‌：无人机可以快速覆盖大片区域，提高巡检效率。‌覆盖广‌：不受地形限制，能够到达人工难以到达的地方。‌风险低‌：减少了人工巡检的风险，特别是在高海拔和复杂地形中。‌精准高效‌：通过自动化分析和识别，提高故障检测的准确性和效率。 ‌无人机自主巡检的应用场景‌： ‌电力线路巡检‌：用于检查输电和配电线路，及时发现并解决隐患。‌高海拔地区‌：适用于青藏高原等高海拔地区的线路巡检。‌复杂地形‌：在山地、河流等复杂地形中，无人机可以灵活飞行，提高巡检效率。

2021/6/18

• AI视觉识别技术典型应用场景
• 随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI视觉识别技术在各个领域得到了广泛应用。AI视觉识别技术通过模拟人类视觉系统，使计算机 能够理解和识别图像和视频中的内容。下面将介绍十个AI视觉识别技术的典型应用场景。 智慧城市 在智慧城市建设中，AI视觉识别技术被广泛应用。通过对城市中的摄像头图像进行实时监测和分析，AI视觉识别技术可以实现交通管理、安全监控、环境监测等功能。例如，它可以识别交通流量，实现智能交通信号控制和拥堵预警；还可以识别人员可疑行为，物品异常状态，如持刀识别、灭火器缺失识别、积水识别等提高公共安全管理水平。

2020/3/13

• 2020年八大人工智能发展趋势
• 在过去几年里，随着人工智能应用快速落地且赋能更多的行业，全球市场对AI人才的需求呈指数级增长。据猎聘《2019年中国AI人工智能&大数据人才就业趋势报告》显示，2019年中国对AI人才的需求是4年前的12倍。 针对AI人才供不应求的现状，国内外各大科技巨头都在高度关注开发者生态，并相应地推出了开发者扶持计划。 阿里发布“全球AI开发者计划”，预计2年内培养30万AI工程师；百度开启“百度AI加速器”开发者扶持计划；华为投入10亿来支持“华为沃土AI开发者使能计划”等等。 未来，人工智能行业的竞争必将是生态与产业链的竞争，现今，各大科技巨头都在极早布局，建立开发者生态。 智能应用落地，工程化能力日益凸显 人工智能发展到当前这个阶段，“智能应用落地”已成为鲜明的主题词。过去人工智能技术驱动阶段重在AI算法模型比拼，但如今更要依赖商业场景洞察、专家团队实力，将AI技术与行业实际需求结合，产生应用与经济价值。 据艾瑞咨询《2019年中国人工智能产业研究报告》显示，2020年中国人工智能赋能实体经济市场规模达819.8亿元。许多企业都在实体经济中积极寻找人工智能技术的落地应用场景。 要想将人工智能技术落地实际应用场景，AI中真正有用的就是“工程化能力”。因为“AI工程化”意味着解决方案产品化，可迭代，可复用，可在大型应用场景落地部署，而不是停留在实验室里的科研成果。 所以，今后，随着智能应用的落地，工程化能力显得极为重要。