盘点2019年主导的10大人工智能技术上蓝图迅速进入应用落地阶段。2019年将主导人工智能的技术有哪些？今天我们来盘点一下。自然语言处理一个完整的自然语言处理系统包括三个部分：语音识别、语义识别和语音合成。近二十年来，自然语言处理技术取得了长足的进步，开始从实验室走向市场。预计未来10年，语音识别、语义识别和语音合成技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子等各个领域。我国在语音识别技术方面优势明显，涌现出以科大讯飞、百度为代表的优秀AI企业。近两年，科大讯飞除了在ToB赛道广泛布局，还推出了一系列专注于C端的人工智能产品，如讯飞翻译机、讯飞录音笔、讯飞智能办公笔记本等、讯飞超脑学习机、讯飞智能鼠标、Alpha系列智能机器人等，涵盖日常生活、办公、学习的方方面面。2019年6月18日和双11期间，科大讯飞翻译机凭借着良好的表现，高达98%的语音识别准确率和便捷的操作体验，一枝独秀，分别在天猫和京东上架。销售冠军席位意味着这家公司在自然语言处理和应用领域找到了一块好地方。计算机视觉根据实际要解决的问题，计算机视觉技术可以分为人脸识别、图像检测、图像检索、目标跟踪、风格迁移等几大板块。其中，人脸识别、图像分类等功能性计算机视觉技术已经比人类视觉更准确、更快速。在医院，早期食管癌的检出率普遍低于10%。腾讯觅影通过扫描上消化道内镜图片筛查食管癌，检出率高达90%，不到4秒。商汤科技声称，利用其计算机视觉技术，视频内容审核可以节省99%的人工。尽管计算机视觉在解决识别、检测、聚类等问题上可以超越人类，但其发展仍面临挑战。首先，缺乏可用于人工智能模型训练的大规模数据集。其次，缺乏从技术到产品再到大规模应用的工程经验。计算机视觉技术的应用不再是单一的软件应用，而是涉及到新的基础设施、新的数据分析流程、智能硬件如加装摄像头等。每个环节都可能影响识别效果。将这项技术从实验室扩展到工业应用本身就是一个挑战。知识图谱知识图谱最初是谷歌在2012年提出的一个新概念。从学术的角度，我们可以给知识图谱下这样一个定义：“知识图谱本质上是语义网络的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度，知识图谱可以简单理解为多关系图（Multi-relationalGraph）。如果说以前的智能分析关注的是每个个体，那么知识图谱关注的是这些个体之间的“关系”。知识图谱以“图”的形式最有效、最直观地表达了实体之间的关系。它是最接近现实世界、符合人类思维模式的数据组织结构。与传统的智能分析相比，知识图谱是一种基于图的数据结构，即知识图谱需要从海量信息中提取多维度的特征信息，并在这些特征信息素材的基础上，通过智能推理。从深度处理到可视化图像，可以直观易懂的呈现给用户，并与用户进行交互。目前，知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景，成为以商业搜索引擎公司为首的互联网公司部署的人工智能技术之一。同时，它也开始在金融、医疗、电子商务、公共安全等领域得到广泛探索。机器学习机器学习是指计算机系统仅依靠数据而不遵循明确的程序指令来提高其性能的能力。机器学习的核心是自动发现数据中的模式，一旦发现这些模式，就可以用于预测。例如，给机器学习系统一个关于信用卡交易的信息数据库，如交易时间、商户、地点、价格以及交易是否合法，系统将学习可用于预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就越准确。机器学习的应用范围很广，它有可能提高几乎所有产生大量数据的活动的性能。除了欺诈检测之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探以及公共卫生等。机器学习技术在认知技术的其他领域也发挥着重要作用，例如计算机视觉，可以通过在海量图像中不断训练和改进视觉模型来提高其识别物体的能力。机器人将机器视觉、自动规划等认知技术集成到体积极小但性能极佳的传感器、执行器和设计巧妙的硬件中，催生了具有与人类协同工作能力并能在不同环境下作业的新一代机器人。各种未知的环境。灵活处理环境中的不同任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“协作机器人”等。虚拟助手虚拟助手是可以与人类交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名，如我们熟悉的苹果产品中的Siri、微软Cortana、谷歌助手、亚马逊Alexa等。虚拟助手主要用于客户服务和支持，可以充当智能家居管理员。2019年，某研究机构将上述产品放在一起进行测试。在正确率方面，GoogleAssistant以93%胜出，Siri以83%胜出，Alexa以80%胜出。GoogleAssistant在回答业务类别查询时表现最佳，92%的人正确回答了更多有关产品和服务信息以及购买某些商品的问题，而Siri和Alexa的正确率分别为68%和71%。深度学习平台一种特殊类型的机器学习，包括具有多层抽象的人工神经网络。目前主要用于超大数据集支持的模式识别和分类应用。代表性供应商包括：DeepInstinct、ErsatzLabs、FluidAI、MathWorks、Peltarion、SaffronTechnology和SentientTechnologies。国内的百度、科大讯飞、腾讯等公司也推出了具有自身技术特色的深度学习平台。决策管理引擎将规则和逻辑嵌入到AI系统中，用于初始设置/训练和日常维护和调优。它是一种成熟的技术，广泛用于企业应用程序领域，以协助或执行自动化决策。代表性供应商包括：AdvancedSystemsConcepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。生物识别技术可以支持人机之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和肢体语言。目前主要用于市场调研。代表性厂商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。机器人流程自动化使用脚本和其他方法来自动化人工操作以支持高效的业务流程。它目前用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性供应商包括：AdvancedSystemsConcepts、AutomationAnywhere、BluePrism、UiPath和WorkFusion。
