对图像识别的准确度容忍程度较高，图像识别在AI＋安防领域商业化走在最前面。?医疗影像识别领域市场潜力大，但医疗领域对影像识别准确度要求高，受制于数据缺乏和数据标注困难的瓶颈，目前成熟度较低。?语义识别是人工智能的底层和核心能力。目前语义理解主要用于智能客服和聊天机器人，其它还包括翻译机、小说和诗歌创作等。?语义识别技术非常依赖第三方语料知识库。目前语义识别在智能客服领域较为成熟，能够拦截80%高频问题。?目前语义理解能够实现指令型语义理解和多轮任务型问答对话，但在开放域像人一样闲聊还不能实现，是人工智能技术的一大难点。安防领域变现易，医疗领域潜力大智能家居领域起步，车联网入口智能客服领域应用较为成熟?语音识别是人机交互的入口，近场识别准确率得到极大提升，可用于语音助手、智能可穿戴设备、智能家居、智能车载和智能客服等场景。?语音识别对周边环境的要求比较高，适合应用于以客厅为主的智能家居场景，智能音箱作为未来智慧家庭的入口竞争激烈。?语音应用在驾驶时解放人的双手，目前以线路查询等基本应用为主，随着车联网的发展，语音将成为未来车联网的入口。
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-2613
数据驱动精益成长驾驶图像识别准确度在八年间提升十倍，商业化应用场景广泛
l 视觉是人脑最主要的信息来源，人脑每天接受的外部信息中，视觉信息占83%。人工智能想拥有类人智能，能够“看到”外部世界并“看懂”至关重要。人工智能“世界杯”ImageNet大规模视觉识别挑战赛历届冠军对于图像识别的准确度在8年内提高10倍，2015年获胜模型ResNet的错误率仅为3.6%，低于同等数据集中人眼图像识别错误率5%。
l 计算机视觉技术的提高为图像识别商业化提供核心技术基础，图像识别大致可分为动态和静态图像识别，商业化应用场景包含ToG的智能安防，ToB的金融、智能驾驶和智能营销，ToC的图片美颜社交和直播等。其中安防对图像识别正确率敏感度较低、需求大且对价格变动不敏感，落地较为成熟。医疗影像识别市场潜力大，但是对错误的容忍度较低，还需要经历较长的发展过程；图像识别在银行金融领域的应用主要是人证核验；手机内置影像识别芯片逐渐成为成为智能手机厂商差异化竞争的增长点之一。
人脸识别/能摄像头人证核验/刷脸支付医疗影像阅片自动驾驶美颜直播
安防金融医疗娱乐
行业应用?摄像头采集影像数据?图像选择和切割，将有同特征的图像归为一个物体进行分析
?图像形状，纹理，颜色等特征提取?图像预处理和降噪，改善光线抖动造成的模糊等，提高图像质量影像采集预处理选择切割特征
提取图像对比
?和图像库中的已标记图
像进行对比
图像识别过程
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-26
14
数据驱动精益成长
安防行业进入人工智能时代，人脸识别和视频监控是核心，云边结合是趋势
l 图像识别在安防领域的应用走在前面，商业化变现途径最为清晰，大部分图像识别公司开始都会选择安防作为突破口。政府是智能安防的主体，受益于我国的平安城市和智慧交通战略，道路交通、海关边检等对视频监控需求量大，且G端安防需求较为一致，安防方案可以规模化拓展。另外智能安防从专业化市场向民用市场渗透。l 安防行业智能化加速，进入人工智能时代，摄像头高清化、智能化、后端分析软件升级，人脸识别和视频监控是智能安防的核心，云边融合是智能安防未来发展趋势，海量高清视频传输占用宽带资源，云边结合将智能算法前置，在摄像机安装智能芯片，通过边缘计算将人脸识别等应用的抓图压力分摊到前端，解放中心的计算资源。
摄像头采集数据
数据传输
后端处析
?高清化。清晰度从标清30万像素升级到100万像素或以上，高清摄像头覆盖率较高
?智能化。AI算法植入前端摄像头，对人像、车辆物体、场景等进行检测和特征智能提取，实现微秒级别对于眼、口、鼻轮廓等人脸百余个关键点的定位，上传和存储结构化数据?图像传输从原本通过同轴电缆传输的模拟信号过渡到通过局域 IP 网或同轴电缆传输的数字信号?视频直接传回数据中心内的集中存储(IP-SAN)，方便集中管理，可监控的区域大大增加?后端设备从 DVR 过渡到 NVR
?后端系统人像引擎进行对比搜索和决策处理，计算分析认知功能强化，在保障高比对效率前提下，完成高效检索及比对，提高信息检索响应速度，做到秒级大规模人脸检索和比对
平安城市
雪亮工程楼宇/物业监控小孩/老人/宠物
看护
政府
家庭
企业
商铺防盗报警
防盗报警
解决方案
机场、海关、交通、学校、社
区…
智能化服务
安防云部署、算法，软件…
安防硬件
芯片、智能摄像机、智能门锁、
闸机…
人脸识别视频监控
商超客流分析智能交通l 预计到2020年，我国安防市场规模将达万亿。人工智能企业在安防领域的优势在于技术，通过开发具备人脸识别功能的系统、芯片及摄像机等软件硬件，突破昏暗、雪雾天气等条件束缚，更精准锁定罪犯。传统安防设备供应商海康威视等也在加大AI研发投入，增强在智能安防产业链中的话语权。
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-2615数据驱动精益成长医疗影像识别对准确度要求高，在单一病种上取得突破，数据获取和标注是发展瓶颈获取医疗影像
图像预处理图像分类和分割病灶标记模型构建与训练分类预测CT、MRI、X光、超声、PET-CT等图像去噪、增强、平滑、锐化，确保数据一致性和确定性器官组织识别和分类，通过
器官形态模型和边缘形态模型，将图片分类，将不同器官图像分割为不同图像病灶标记，纹理强度形状等特征提取
实现在影像中
寻找病灶对病变分类和分期
无肺结节和已标出有肺结节影像已标注出肺结节部位的影像已标注肺结节和大小的影像已经确认良恶性的结节影像已标注影像学习区分正常和异常影像标住肺结节部位检查出肺结节并给出结节大小检出结节，并确定良恶性模型构建判断是否有肺结节
判断结节部位
判断结节大小判断结节性质
模型测试
l 医疗影像医疗数据中有80%来自医疗影像。医学影像以静态图像识别为主，相对于视频处理技术要更加成熟。根据互联网医疗联盟，医疗影像数据年增长率为63%，放射科医生数量年增长率仅2%，放射科医生供给缺口很大。在人工智能+医疗领域，AI医疗影像识别获投资占比最大。