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人工智能下游应用落地较快-人工智能下游应用落地较快的企业
C0f3d30c8时间2024-09-13 08:50:16分类应用领域浏览64
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能下游应用落地较快的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能下游应用落地较快的解答，让我们一起看看吧。
人工智能上下游产业链上市公司？
1. 上游芯片制造商：英特尔、英伟达、AMD、博通、三星电子、华为海思、联发科技等。
2. 中游算法与应用开发商：百度、腾讯、阿里巴巴、华为、科大讯飞、商汤科技、旷视科技、依图科技等。
3. 下游智能终端设备制造商：华为、小米、OPPO、vivo、苹果、三星电子、联想、戴尔、惠普等。
4. 人工智能解决方案提供商：云从科技、中科创达、紫光展锐、深信服、中兴通讯、启明星辰等。
需要注意的是，人工智能产业链非常庞大，上下游公司非常多，以上只是其中的一部分。
人工智能可以自己创业吗？
首先我们要明确这两个定义：大数据和人工智能。人工智能好理解，现在已经逐步走进大家的生活中，比如说智能家居、手机语音助手、公众号机器人等等。
目前，人工智能已经替代了很多简单的人力工作，社会劳动力数量有愈来下降的趋势，创业时要避免选择下游客户有可能被人工智能抢占的行业，要么就直接加入人工智能行业。
但人工智能毕竟是一门科学，对学历、技术、资金等等都需要有一定了解，门槛相对不低，对于中小型创业者来说有一定挑战。
那么，什么是大数据呢？
企业家和学者们时常说“我们已经来到了大数据时代”。研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
2020年下半年人工智能相关领域的股票会迎来牛市吗？
2019年国内AI独角兽至少20家，2020年1~5月份国内上市独角兽至少8家。
AI独角兽的上市潮已经开启，随着科创板的建立越来越多企业选择在科创板上市。
目前AI主要在医疗、[_a***_]、金融、机器人方面获得应用，在未来的10年后，在量子计算以及无人驾驶方面将引起革命性的变革。AI只有与民生结合才能带来流量与风口。
边缘计算的目前应用现状怎么样？未来发展前景如何？
边缘计算目前正处于产业爆发前夜，因其行业特点和发展阶段，决定了其正在经历一个百家争鸣、百花齐放的勃兴时期。边缘计算的发展前景也十分广阔，它能在提高物联网效率和智能化水平的同时，推动产业升级和数字化转型。在智能家居、智能工厂、智能医疗等各种应用场景中发挥重要作用。以移动云的5G+边缘计算解决方案→为例，它目前能实现在智慧工厂、智慧交通、智慧工业质检三大场景的应用。其中智慧工厂主要通过部署5G边缘******信工业现场生产数据，实现对人机物料法环各生产要素的泛在感知，并通过边缘云构建的数理模型、工业机理模型实现诸如预测性维护、工艺流程改进、能效分析、生产协同等；智慧交通是将相关业务部署在MEC平台上，形成“车-路-边-云-用”的整体架构。降低端到端数据传输时延，缓解终端、路侧智能设施、云端的计算与存储压力，减少海量数据回传造成的网络负荷；智慧工业质检则利用5G实现边缘机器视觉终端与云端系统对接，将***图像实时回传至质检云平台，经过图像识别后进行控制指令快速下发，实现多设备协同、远程操控，提高用户体验与保障数据安全。
水泥是现代工业重要的基础原料，我国的水泥工业近几年得到迅猛发展，袋装水泥在水泥产销总量中仍占有一定的比重，“袋装水泥计包问题如何解决”一直是这个行业技术人员探求的课题。
水泥厂实景
目前，水泥企业在计包环节主要通过红外器计数，并结合视频监控进行人工计数复合。然而，在实际应用中，仍存在一些问题较难解决，如：
红外计数硬件本身没有问题，它是经由红外感应物体的通过进行计数，计数逻辑简单。但它有一个致命缺点——只要有物体通过红外线，都计算为一件。不能识别物体是否符合出厂标准、是正常状态还是叠包、连包状态，误差概率高。
·事后追溯难
红外计数出现连包、叠包等情况产生误差时，现场工人进行预先蹲点与红外计数器一起计数，以核查是否错漏，耗时耗力。原本安装红外计数，就是想要实现自动化计数。结果因为无法区别连包、叠包，不但人手没有减少，还耗费更多时间去“监工“机器。
到此，以上就是小编对于人工智能下游应用落地较快的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能下游应用落地较快的4点解答对大家有用。
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