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工信部：我国人工智能研究已走在世界前列

新华社深圳4月9日电（记者王丰）工业和信息化部副部长刘利华9日表示，目前我国在人工智能技术研究方面已经走在了世界前列，未来我国在这个领域有非常宝贵的机遇和前景。刘利华是当天在深圳举办的CITE2017人工智能产业发展高峰论坛上作此表述的。刘利华介绍，1个多月前，麻省理工科技评论公布了2017年度全球十大突破技术，其中包括深度学习、刷脸支付、自动驾驶等在内的人工智能领域热门技术均被选中。可喜的是，这几项技术的主要研究者包括了科大讯飞、阿里巴巴、百度等多家中国企业，说明我国在人工智能技术研究方面已经走在了世界前列。“目前，我国人工智能领域的科研工作者和企业家已经立于全球潮头，一批中国科技企业已展现了在人工智能方面的良好业绩，在核心算法等关键技术上有所创新。”刘利华说。刘利华指出，目前人工智能的产业化转换刚刚起步，我国已经在智慧城市教育、汽车智能客服等人工智能领域初步形成了从技术到产业再到应用的完整布局。未来，人工智能在不同行业领域都有着广阔的应用空间，我国在这个领域有非常宝贵的机遇和前景。

2017 - 04 - 10
机器视觉进入快车道 2020年国内市场或破50亿

近年来，随着我国智慧城市建设的重新火热，机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说，机器视觉技术都是不可或缺的。未来3年，我国机器视觉市场将保持高速增长，2020年市场规模有望突破50亿。随着我国劳动力成本上升，人口红利拐点来临，降本增效及制造业转型需求必将推动国内机器视觉进入快速通道。从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从最早图像处理衍生到现在。美日等国机器视觉已经过了爆发式增长阶段，进入稳定增长期，但全球需求增长仍然强劲。中国机器视觉相关产业起步较晚，但发展速度迅速，前瞻产业研究院发布的《机器视觉产业发展前景与投资分析报告》数据显示，2015年市场规模达3.5亿美元，占全球8.3%，增速达22.2%，位居全球首位，中国已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。2016-2020年，中国机器视觉市场增速预计将保持在20%以上，将达到十亿美元级的市场空间。以“中国制造2025”为总纲，各地智能制造领域的政策利好叠加，智能制造三大细分领域固定资产投资稳步增长。再加上国内智能制造水平较低，夯实发展基础的必要性则愈加明确，后续发展潜力巨大。在消费领域的应用包括：人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等，消费升级将催生更广阔的场景应用需求。到2018年中国人工智能市场规模将会超过406亿，这个复合增长率会达到25.8%，增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲，也是存在着整体的情况。从投资规模来讲，在去年一年，投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势，而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。目前中国整个市场发展，包括政府的规划中，智慧城市这个话题又重新火热起来了，很多年前建设了很多，但是发展都不是特别顺利，现在随着人工智能整个产业发展，这个动力和热潮，主要原因就是技术实力能够解决真正的刚需和真正的问题，在数据方面前瞻产业研究院预测今年中国智慧城市建设数量超过500个，在整个智慧城市的产业定义上来讲，机器视觉领域...

2017 - 03 - 25
人机交互机器视觉应用潜力比你想象的要大

每个机器人的形态、大小、样貌都不一样，这需要根据具体的应用场景进行分析和设计。但是无论是哪种形态的机器人，基本上都会嵌入视觉系统，用于感知周围的环境，然后通过反馈的信息规划机器人的动作。香港中文大学天石机器人研究所所长刘云辉教授自本科起就从事机器人研究，至今已经有数十年的研发经验。在 ACT Lab 和深圳湾联合举办的“机器人控制系统和视觉的融合”活动中，刘云辉教授向慕名而来的创业者们分享了自己在机器人领域的所思所得。我湾梳理了本次演讲的重点和要点，带领读者了解机器视觉领域最前沿的研究课题。三维视觉技术大有可为实时三维视觉技术应用广泛，在机器控制、物件抓取和人机交互等技术领域，都不能脱离实时三维视觉技术。正因如此，该技术有着巨大的商业潜力。据报道，预计 2020 年，全球 3D 成像系统市场预计能达到 536 亿人民币，年度复合增长率 39．4％，尤其是在体育医学、矫形外科学、人体测量等医学领域，对 3D 成像技术的需求更为强烈。刘云辉教授研究实时三维视觉技术多年，他认为：“研究三维视觉技术，归根结底，就是要理解什么是视觉信息，然后将这些视觉信息在实际的场景中应用起来。”他研发的基于结构光的双目视觉技术具有精度高、测量速度快、动态拍摄等特点，并且已经应用在商业化的 3D 成像系统中。工厂叉车也要自动驾驶目前，大型工厂的室内物件搬运 70％靠的是人工驾驶叉车进行操作，但从事重体力劳动工人的人工成本上升和人力资源的短缺，对很多行业造成重大影响，移动机械的自动化改造需求迫切。经研究发现，室内移动器械自动驾驶的挑战主要有两点：一是无 GPS 的定位和制图，二是精确的运动控制。凭借多年的图像传感器研发经验，刘云辉教授将 Visual SLAM 算法和 RGB－D 传感器集成到移动机器人的视觉导航模块上，应用于移动机械平台，实现了低速且高精度的自动驾驶功能。刘教授表示，目前为了保证安全性，移动器械的速度并没有做得太快。不过，制造业、建筑业、采矿业、物流业等领域对室内移动器械自动驾驶有强烈的需求，所以，该项技术在未来会有很大的发展空间。“软”“硬”两手抓机器人或者机械臂所抓取的物件基本上都是刚体，很少能对变形体进行抓取。不过，在日常生活中，很多物件并不是棱角分明并且内部结构坚硬的刚体，而是以柔性体的形式存在，比如日常所穿的衣服、吃的食物、线材、柔性 PCB 以及人体组织。刘云辉...

2017 - 02 - 11

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