人工智能企业落地应用-人工智能企业落地应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能企业落地应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能企业落地应用的解答，让我们一起看看吧。

1. AI全面落地应用，智慧社区如何让安全与智慧并存？
2. 大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？

AI全面落地应用，智慧社区如何让安全与智慧并存？

在智慧社区里面，要让智慧与安全并行不悖，需要在技术、标准和管理三个层面上的协同才能实现。

首先是技术层面，人工智能是一个总的概念，但是具体涉及到社区里面各个不同的维护模块（比如监控、消防、设施管理等）有不同的技术，而各个人工智能供应商的技术成熟度、技术水平也有所不同。所以，首先要实现的就是，人工智能的供应商在技术能力上过关。这里的过关不仅仅只厂家本身的人工智能平台，也包括人工智能与物联网设备供应商之间的衔接。

其次就是标准体系的完善和建立。人工智能技术体系本身在不断发展，智能产品的技术标准也在不断的更新，只有智慧社区里面的所有产品都符合国家政策和国家标准、行业标准的要求，智慧社区建设的参与企业在资质上都符合能力要求，才能保证智慧社区的安全和规范。

最后一个就是社区管理。智慧社区的管理与传统社区的管理在管理理念、管理方式和管理要求等方面都会有比较大的区别。只有所有参与管理的人员在理念上都跟得上，在管理的方式和方法上都到位，才能让智慧与安全并存。

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AI人工智能或者说是机器智能，它必将成为智慧系列的核心技术，目前AI相关技术包括人脸识别，自然语言处理，人机交互以及人物画像，个性推荐等等许多方面技术已经得到广泛应用。对于未来智慧社区建设，其实是我们智慧城市建设的重要基础单元，但是智慧社区又跟其它像智慧交通，智慧安防，智慧节能，智慧环保健康等板块不同，因为智慧社区不但包含了一些公共数据更包含了太多个人生活数据，这让智慧社区建设的安全性备受关注。就目前来看智慧社区建设主要以安防为突破口，将社区公共区域监控，危险设施保护，门禁控制等方面进行数据整合，对火灾，用电，用水，防盗以及报警方面能够借助机器视觉技术甄别出危险隐患，及时跟城市安全监管部门联网，是目前来说别叫可推行的实施方案，对于智慧社区的其他方面特别是涉及到个人隐私等方面的数据管理和使用问题，最好有社区居民委员会成立相关的监督管理组参与社区管理，对应用技术手段做到充分的评估和说明以让社区居民充分知情的情况下作出决定，共同监督维护自己社区的数据产权，因为数据肯定会被相关商业觊觎，所以必须有一个审核授权环节设计，以保障对于社区数据的保护，同时能够在遭到滥用的情况下，有组织机构代表出来对此进行追责，当然相关的立法也需要完善。总之目前为止让智慧社区能够借助AI技术给社区居民带来安全便捷的生活，还是需要一个过程的，应该在***推动的智慧城市大***里有相关部门的参与监管才可以。

大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？

我们从系统层面规划推进AI创新，形成良好的产业生态，核心就在于优化算力与数据，浪潮AI一直致力于为用户提供更快、更智能的领先AI算力产品和解决方案。以尖端计算技术打造领先计算平台，布局上市最全最强的AI计算产品阵列，适应持续[_a***_]和日益多元的AI计算场景，驱动人工智能创新发展。基于敏捷的产品设计和开发能力，浪潮率先推出支持NVIDIA A30及A10芯片的AI服务器产品，并率先实现量产，丰富了浪潮基于NVIDIA® Ampere 架构的服务器产品组合，可提供更多样化的产品部署，全方位满足不同行业、不同量级、不同场景的AI计算需求。

目前，基于NVIDIA® Ampere架构的浪潮AI服务器已应用到美国西北大学费恩柏格医学院的智慧医疗项目中，为其AI医疗研究提供从数据提取、数据清洗、模型训练、模型优化到模型部署的全流程算力保障，帮助其提高AI模型训练效率十倍以上，数据处理效率提升百倍以上，加速顶尖智能医疗技术应用落地。除此之外，支持NVIDIA® Ampere 架构的浪潮服务器也被广泛应用在各行业的深度学习、图像识别、自然语言理解、智能推荐等智能场景中，助力企业用户加速AI创新。

人工智能发展的核心因素之一就是大数据。近年来，大数据的支持和落地应用在人工智能各个领域的快速发展中发挥了非常重要的作用。随着海量数据的训练，人工智能产品的可用性和性能将逐步提高，这将为人工智能产品的最终登陆奠定坚实的基础。

随着5G通信的应用和产业结构升级的不断深入，人工智能产品在未来将不可避免地落入广阔的工业领域。在这个过程中，工业数据的收集、整理和利用变得越来越重要。随着消费大数据维度的不断提高，基于消费大数据的产业结构已经成熟，下一步的发展必然会在产业领域寻找更多的机遇。从这个角度来看，在工业互联网阶段，如何利用大量的工业数据来推动人工智能产品的应用将是一个重要的发展方向。

大数据登陆应用如何促进人工智能的创新和发展

人工智能在工业领域的应用有很多细分，创新的空间也很大。因此，人工智能产品在工业领域的应用无疑是一个新的价值领域，必将吸引大量企业的加入。当然，人工智能产品在工业领域的应用需要一个基本条件。这种情况就是物联网系统的建立。物联网将是人工智能产品登陆应用的重要场景。

物联网和人工智能的结合将解决三个问题。一个是数据收集的问题。物联网可以收集大量的行业数据。第二是解决计算能力的问题。由于物联网平台通常建立在云计算平台上，计算能力可以得到有效保证。第三，物联网在生态上是成熟的。成熟的生态学是人工智能创新的基础。

本人还是十分看好AI+大数据的发展，欢迎大家多多关注并讨论交流。

人工智能、云计算、大数据、移动互联共同形成的技术生态圈具有以下特点：

大数据：不断积累的大数据促使智能交互可以不断自我***；

人工智能：基于深度神经网络技术的模型实现数据智能处理，扩充了应用人群，降低了门槛；

云计算：解决了传统的嵌入式移动设备运算能力和电力供应不足的问题，降低了硬件成本，使大规模应用成为了可能；

移动互联：设备数量大，提供了大量数据来源。借助大数据、云计算，人机交互等人工智能在技术不断发展。

大数据为人工智能提供知识库和决策来源，而云计算让大数据的运算处理成为了可能，这一切都能使人机交互不断迭代，更加精准。例如：苹果手机应用Siri可以有效完成语音识别、Face++提供精准的面部分析技术，可以从图片或实时视频流中分析出人脸的性别、年龄、种族及表情。科大讯飞的讯飞超脑可以高考答题、微软的虚拟个人助理Cortana可以判断对话主体是同一个还是新的，谷歌收购的Deepmind可以控制电子游戏并取得胜利，百度深度学习研究院开发的百度大脑可以达到2-3岁智力水平等。

中国人工智能市场未来五年将处于高速发展阶段，2017年底中国人工智能市场规模将达到10.***亿美元，IDC 预测到2022 年市场规模将达到98.4 亿美元，2017-2022 年复合增长率达到54.5%。

行行查，行业研究数据库

当前人工智能的发展主要依靠深度学习技术，深度学习算法的训练需要大量的数据，从这个角度说，大数据在各个行业应用得越多，越有利于数据的收集，从而促进人工智能的发展。下面以安防和自动驾驶为例进行说明：

1.人像大数据的应用

安防领域是最先落地人脸识别技术的领域，比如说我们熟知的张学友演唱会抓逃就是利用了人脸识别的动态布控技术。随着越来越多的前端摄像头接入，收集了大量的人像数据，形成了基于大数据分析的技战法，反向促进了人工智能的发展。

2.特斯拉驾驶数据的应用

特斯拉的无人驾驶目前还在不断完善，通过车上的传感器不断***集驾驶员在各种场景下的驾驶操作，比如忽然踩刹车，打方向盘等，后台通过这些数据的不断分析，不断提升自动驾驶技术。

这种例子还有很多，人工智能公司往往最擅长收集数据和应用数据，因为算法就是数据的应用，所以当前世界上最大的互联网公司都宣传自己是人工智能公司，而非大数据公司，因为人工智能才是大数据在行业的最大应用，人工智能公司才是最懂大数据的。

到此，以上就是小编对于人工智能企业落地应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能企业落地应用的2点解答对大家有用。

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