60页PPT养老地产专题研究.pdf
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1、据收集的维度和质量的要求更高,并且可实时 根据不同的场景,制定不同的决策方案,推动事件 向良好的态势发展,帮助决策者更敏锐的洞悉事件 根本,产生更精准更智慧的决策。 数据驱动:描绘个性化画像; 场景驱动:给予决策支持 行业驱动力 “场景驱动”不仅会驱动人 类决策,也会驱动机器的自 我进化和升级。 “场景驱动”的基础是经过 治理的数据。 “场景驱动”的“场景“对 应的是有应用价值的场景。 用户基本信息 LBS数据挖掘 社交网络数据 其他 用户画像建模 标签A 标签B 标签C 来源:36氪研究院 图示:“场景驱动”三要素 来源:互联网 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 1
2、.1 行业概述 1.2 行业驱动力 1.3 巨头布局 1.4 行业市场规模 10 公司人工智能领域布局 百度 2016年,百度发布了人工智能平台级解决方案“天智”,这是继“天算”“天像”和“天工” 之后的第四大平台级解决方案。至此,百度云实现了人工智能、智能大数据、智能多媒体和智 能物联网全方位的智能平台服务。 2016年8月,投资激光雷达公司 Velodyne LiDAR。 2017年以来,百度收购了xPerception、渡鸦科技,参与投资了蔚来汽车、8i等AI公司。 腾讯 2016 年4 月,腾讯成立人工智能实验室,基于计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学 习四个垂直领域,围绕内容
3、、社交、游戏和平台工具四大特色业务场景,腾讯AI致力于将人工 智能工具以API形式开放出去。 2016年,碳云智能完成近10亿元的A轮融资,腾讯为主要投资方之一。 2017年,腾讯买入电动汽车制造商特斯拉(Tesla)5%股权,腾讯成为特斯拉的第五大股东。 阿里 巴巴 阿里云面向人工智能的布局,核心爆点就三个:ET医疗大脑、ET工业大脑和机器学习平台PAI2.0 2017年3月,阿里宣布开始推动“NASA”计划,着重发力机器学习、芯片、IoT、操作系统和 生物识别。 Apple 2017年5月,苹果收购了人工智能公司Lattice Data。该公司使用人工智能推理引擎去处理非结 构化的“暗数据
4、”,将其变成结构化信息,从而发挥更大的作用。 Google 2014年1月,收购Deepmind、收购后,DeepMind仍保持独立运营的,目标是开发能够“独 立思考”的软件。 2016年9月,收购api.ai,能够协助谷歌指导开发者持续开发优秀的自然语言界面。 2016年3月与海尔达成战略合作,共同推动智能家居发展 。 Microsoft2017年6月,Element AI完成了1.02亿美元A轮融资,微软是主要投资方之一。 2017年6月,收购了以色列初创公司Hexadite,以便将AI支持的安全功能整合到企业版 Windows 10中。 Facebook2015年1月,收购语音指令创业公
5、司Wit.AI,帮助Messenger创建语音输入模式。 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 巨头布局 国内外科技巨头在AI领域的布局 1.1 行业概述 1.2 行业驱动力 1.3 巨头布局 1.4 行业市场规模 信息来源:根据公开资料整理 11 22 37 61 96 144 77.4% 68.7% 62.7% 57.2% 51.1% -300% -100% 100% 0 50 100 150 200 250 2018e2019e2020e2021e2022e 2020-2025年全球AI市场规模(亿美元) 市场规模(亿美元)同比增长 36kr-人工智能行业研究报告(
6、2017年) 2017.6 来自Venture Scanner的数据显示,2011-2016年AI 行业的融资额年复合增长率为49%,而2017年仅第一 季度AI行业全球融资额度就超过20亿美元,因此 Venture Scanner预测2017年AI融资额将超过2016, 成为近年来融资额度最高的年份。 行业市场规模 资本扶持下,AI有望于2022年达 到约700亿元的市场规模 来自Statista的数据显示,2025年全球AI的市场规模 预计为368亿美元。综合考虑了我国人工智能的爆发 节点、技术成熟度等因素,我们认为保守估计最迟至 2019年我国AI的市场规模将突破百亿元,而2022年 这
7、一数字应在接近700亿元左右。 1.1 行业概述 1.2 行业驱动力 1.3 巨头布局 1.4 行业市场规模 数据来源:36氪研究院 0 100 200 300 400 500 600 0 10 20 30 40 50 60 70 获投公司(个) 融资额(亿美元) 全球人工智能各细分领域获投金额获投公司数目 数据来源:Venture Scanner,36氪研究院 0 10 20 30 40 201220132014201520162017 2012-2016年与2017年Q1人工智能行业 融资额(单位:亿美元) 74 143 253 428 696 108.0% 93.8% 77.4% 68.
8、7% 62.7% -100% 0% 100% 0 500 1,000 1,500 2018e2019e2020e2021e2022e 2020-2025年我国AI市场规模(亿人民币) 市场规模(亿元)同比增长 数据来源:Statista,36氪研究院 人工智能的技术支持层 CHAPTER II AI产业链综述 AI技术支撑层 数据标注 语音识别 语义识别 计算机视觉 13 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 正如报告开头所述,人工智能是指使用机器代替人类 实现认知、识别、分析、决策等功能,是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。完整的人工 智能产业链可以分为技
9、术支撑层、基础应用层和方案 集成层,或者说应用场景层。 技术支撑层主要由AI芯片、传感器等硬件和算法模型 (软件)和两部分构成。其中传感器与IoT的感知层相 似,包括GPU、FPGA、NPU等在内的AI芯片负责运 算,算法模型则负责训练数据。 基础应用层的技术则是为了让机器完成对外部世界的 探测,主要由计算机视觉、语音识别等感知层和语义 识别等认知层构成,这些技术是机器能够做出分析判 断的基础。此外,在感知与认知技术之下还有数据标 注作为其底层支撑。 方案集成层是集成了某种或多种基础应用技术的、面 向如工业、自动驾驶、家居、仓储物流、金融、医疗 等不同应用场景的产品或方案。 本篇报告将主要围绕
10、AI中基础应用层和方案集成层, 即应用场景层进行分析。 人工智能产业链综述 AI产业链主要包括技术支撑层、 基础应用层和方案集成层 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 14 产业链图 人工智能产业链图 2017.6 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 技 术 圈 计算机视觉 语义识别 语音识别 语料采集 场 景 圈 家居 金融 医疗 安防 教育 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 15 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 数据是人工智能行业的燃料,虽然互联网存在发展 的近50年来积攒了海量数据,但非结构化和难以融 合两大特点一直是数据应
11、用过程中的行业痛点。由 此便出现了专门负责数据标注的公司来完成数据结 构化的初步工作。目前专注于该领域的公司国外有 Appen,国内有海天瑞声等。本报告将以海天瑞声 为例介绍数据标注在AI领域的作用。 海天瑞声主要针对B端客户提供数据采集及标注服 务,其资源库覆盖语音、文本、图像、视频等多个 领域。其中语音库利用手机、座机、车载以及其他 特殊麦克风和嵌入式设备等语音终端获取语料,结 合人工、隐马算法、拼接算法等对语音数据进行语 义、语法、音素等多种层次的标示,让机器从中学 习规律,以便实现人机语音交互技术的实现。另外 还可根据特别情况,提供定制开发语音转写/标注辅 助工具和软件。 专注做淘金路
12、上的卖水者,为语 音、语义识别企业提供语料服务 对话语句段落常见物体名称 关键词人名、地名数字动词 语 音 手机座机车载PCiPad终端 资源库 文 本 图 像 视 频 语音识别数据采集 语音合成数据采集语音数据标注服务 语音识别数据采集 服务 图示:海天瑞声资源及数据标注服务一览 数据标注 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 数据标注 语音识别 语义识别 计算机视觉 16 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 在语料数量方面,海天瑞声的语音库目前包含110+ 种语言,覆盖全球75个地区,其中包括多种稀有语 种数据资源;场景丰富,包括车载语音、中英混 读、儿童
13、语音库、远场识别库等。目前,共储备超 过50万个小时录音时长;60多种语言的发音词典, 850万词条;拥有超过600个可授权使用的人工智能 数据资源类产品。 数据标注 专注做淘金路上的卖水者,为语 音、语义识别企业提供语料服务 当大量的非结构化数据被Appen、海天瑞声这样的 公司标注成为结构化数据之后,就能够为其他AI公 司所用了。这些结构化的数据将主要被用来训练算 法模型,然后应用到语音、语义、图像识别等技术 领域以及安防、自动驾驶等应用场景。 但由于目前的数据标注公司多数还是采用人工标注 的方法,因此国外很多大公司选择自建团队完成数 据标注的工作以保证准确度。此外,还有类似 Amazon
14、 Mechanical Turk这样的众包平台也可以 帮助AI公司完成数据标注的工作,但是这样通过众 包方式完成的数据标注往往无法保证其准确性。 *以上数据来源:海天瑞声 110+ 语言类别 50w+ 录音时长 60+ 发音词典 600+ 可授权资源 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 数据标注 语音识别 语义识别 计算机视觉 17 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 语音识别是将语音转换为文本的技术,是自然语言 处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降 噪和特征提取三步,提取的特征在后台由经过语音 大数据训练得到的语音模型对其进行解码,最终把 语音转化
15、为文本,实现达到让机器识别和理解语音 的目的。根据公开资料显示,目前语音识别的技术 成熟度较高,已达到95%的准确度。然而,需要指 出的是,从95%到99%的准确度带来的改变才是质 的飞跃,将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。 医疗卫宁健康 语音识别过程虽存在难点,但目 前技术已趋于成熟 语音识别技术 - 行业概述 语音识别作为一种一维时域信号,在实际操作中主 要有两个难点。首先是数据的获取、清洗。语音识 别需要大量细分领域的标准化语料数据作为支撑, 尤其是各地方言的多样性更是加大了语料搜集的工 作量。据媒体消息,苹果iOS 10.3版本中Siri已支持 上海话。 第二个难点是语音特征的提取,
16、目前主要通过具备 多层神经网络的深度学习来解决,多层的神经网络 相当于一个特征提取器,可对信号进行逐层深化的 特征描述,最终从部分到整体,从笼统到具象,做 到最大程度地还原信号原始特征。 语音数据库训练语音模型 语音信号前端识别降噪特征提取 数据挖掘 信号处理 统计建模 模 型 匹 配 识 别 结 果 图示:语音识别技术架构 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 数据标注 语音识别 语义识别 计算机视觉 18 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 医疗卫宁健康 语音识别虽市场庞大但已出现领 航者,留给创业公司的机会不多 语音识别技术 - 行业概述 据Resear
17、ch and Markets研究报告显示,全球智能 语音市场将持续显著增长,预计到2020年,全球语 音市场规模预计将达191.7亿美元。根据Capvision 报告显示,从语音行业市场份额角度来看,全球范 围内,由Nuance领跑,国内则是科大讯飞占据主导 地位。 Nuance 31.60% 谷歌 28.40% 苹果 15.40% 微软 8.10% 科大讯飞 4.50% IBM 4.10% 其他 8.00% 全球智能语音企业市场份额 科大讯飞 44.20% 百度 27.80% 苹果 6.90% Nuance 3.00% 小i机器人 2.70% 捷通华声 2.20% 海天瑞声 2.00% 中科
18、信利 1.60% 其他 9.60% 中国智能语音企业市场份额 来源:Capvision,36氪研究院 2.1 AI产业链综述 2.2 AI技术支撑层 数据标注 语音识别 语义识别 计算机视觉 19 36kr-人工智能行业研究报告(2017年) 2017.6 科大讯飞创办于1999年,主要从事智能语音及语言 技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品的开 发,而应用集成则由下游的开发商或客户自己完 成。根据公开资料显示,科大讯飞是目前我国少数 掌握核心技术的语音领域企业之一,已于2008年5 月在深圳证券交易所挂牌上市。 医疗卫宁健康 科大讯飞专注于To B的语音识别 技术,目前已领跑中文语音市场
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