高科技人工智能识别系统

自然语言处理包含了多种多样的研究方向,其主要包括自然语言理解和自然语言生成。通俗的说,前者是实现计算机“理解”自然语言文本思想或意图;后者是实现计算机用自然语言文本“表述”思想或意图。从应用上看,包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、字幕生成、文本分类、问题回答、文本语义对比等等。

MarketsAndMarkets数据显示,全球自然语言处理市场规模预计将从2016年的76.3亿美元增长到2021年的160.7亿美元,符合年增长率16.1%。《中国人工智能发展报告2018》报告显示:2017年中国人工智能市场规模达到237亿元,其中自然语言处理市场占比21%,也就是49.77亿元。

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智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。

智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对**的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有 GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。

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上海欧普泰科技创业股份有限公司，视觉计算的火爆，很大程度上是因为其易于落地应用，并能迅速提升效率，推动生产力的发展。尽管AI视觉计算发展还处于起步期，但已展现出巨大的应用价值和广阔的发展前景。回顾芯片发展史，可以发现，新的计算模式定会催生出新的**计算芯片。基于深度学习的AI图像**芯片无疑是发展的大方向，将对传统计算架构产生颠覆性变革。随着人工智能行业的日益火爆，市场也正在悄然转变，但是AI发展依旧存在着许多难以攻克的技术难题，算法就是其中之一。

人工智能应用程序的特点是是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

为什么我们需要担心测试策略呢?软件测试是一个先进并且是在不断进步的领域，已经存在了几十年。测试人工智能应用程序与其他传统应用程序有何不同?

答案是：基本的区别是很少的。

所有人工智能系统都是由巨大而多样的数据驱动的，在做出任何决定之前都需要进行处理。这些数据可以是任何格式——文本、语音、图像、视频……来源也各不相同。这些数据可能是一次性摄入的，也可能是一个连续的过程。数据极其重要，是人工智能系统所采取的任何预测、决定或行动的基础。

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相关统计显示，中国每天有超过350万工人在生产线上进行产品外观检查，*3C行业中就有150万以上。如果按照工人的工资计算，手工质量检查可以说是一个千亿级的市场。这些质量检查员每天花费大量时间来判断工业零件的质量，这不仅损害了员工的视力，而且还存在速度和稳定性差等问题，影响了检测效率和质量。同时，传统的工业质量检验方法是通过实验来手动选择亮度，颜色，尺寸和形状等特征，并通过放大镜，显微镜和其他参数来设计判断规则，*可判别定量缺点检测，无法自适应，泛用性低，并且人工成本高。

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上海欧普泰科技创业股份有限公司的从去年开始国内很多城市展会上，我们可以发现人工智能已不仅*存在于计算机视觉领域，ISP、传输、存储、运维等环节人工智能都开始发挥效能。越来越多的企业推出集成AI技术的系列化、平台类产品。

在硬件产品端，海康威视基于场景需求定义AI应用，推出AI多摄系列产品，通过一台设备多镜头的组合联动，兼顾同一场景下不同视角、不同参数、不同功能的需求，提升单点设备的数据价值密度，实现对全场景的感知、全要素的提取及全数据的关联；上海欧普泰科技创业股份有限公司

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