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- 人工智能技术介绍PPT 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第1页。 人工智能技术概述 第一节 深度学习与国际象棋 第二节 智能问答 第三节 深度学习与智能围棋 第四节 更多人机交互大战 第三节 目录 content 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第2页。 人工智能技术概述 第一节 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第3页。 自动化技术发展趋势 自动化技术 自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工程,其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统 广义内涵包括三方面的含义:代替人体力劳动的机器人;代替或辅助人脑力劳动的程序;对人机进行协调、管理、控制和优化的智能系统 研究内容包括自动控制和信息处理两方面,应用包括过程自动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等 不断提高传统行业的技术水平和市场竞争力,并与光电子、计算机、信息技术等融合和创新,不断创造和形成新的经济增长点和管理战略哲理 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第4页。 智能科学发展趋势 智能科学 智能属于哲学问题,智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科 脑科学从分子水平、神经回路、行为实验研究自然智能机理,目的在于阐明人类大脑的结构与功能,以及人类行为与心理活动的物质基础 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学,是心理学、信息学、神经科学和自然哲学的交叉 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第5页。 自动化 技术 智能科学 人工智能 技术 在科学发展过程中,在那些已经建立起来的学科之间,还存在着一些被人忽视的无人区,正是从这些领域里可能得到最大的收获。 ——诺伯特·维纳《控制论》,1948 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第6页。 人工智能技术的挑战 人-信息 人-机器 人-环境 科技进步改变着我们的生活,但却使人们在信息、机器高度密集的环境中,变得更为被动和无奈。 信息越来越多,甚至成为垃圾,对信息的有效组织和挖掘极度匮乏,人与信息的共生环境尚未建立。 简单的体力劳动已可以被机器所替代,但脑力劳动,特别是智力尚未完全转移和扩展到机器上。 需要更好地尊重、理解并满足人的各种需要,以人为本,促进人与物理时空环境的和谐发展。 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第7页。 人工智能技术发展的特征 人工智能由人类设计,为人类服务,本质为计算,基础为数据。必须体现服务人类的特点,而不应该伤害人类,特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。 以人为本 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第8页。 人工智能技术发展的特征 环境增强 人工智能能感知环境,能产生反应,能与人交互,能与人互补。能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作,而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力的工作。 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第9页。 人工智能技术发展的特征 学习适应 人工智能有适应特性,有学习能力,有演化迭代,有连接扩展。人工智能可以应对不断变化的现实环境,从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。。 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第10页。 人机博弈 棋类游戏是人类智慧的结晶,自古以来就有着广泛的爱好者群体,也产生了一代又一代的偶像级棋王。选择棋类游戏作为人工智能研究的对象,不仅是因为棋类游戏规则清晰,胜负判断一目了然,而且也更容易在爱好者群体中产生共鸣,因此人工智能研究者前赴后继投身到对不同棋类游戏的挑战中。 互动环节: 人机小挑战 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第11页。 机器学习之父 机器博弈的水平实际上代表了当时计算机体系架构与计算机科学的最高水平。早在1962年,就职于IBM的阿瑟 萨缪尔就在内存仅为32k的IBM 7090晶体管计算机上开发出了西洋跳棋(Checkers)AI程序,并击败了当时全美最强的西洋棋选手之一的罗伯特 尼雷,引起了轰动。 值得一提的是,萨缪尔所研制的下棋程序是世界上第一个有自主学习功能的游戏程序,因此他也被后人称之为"机器学习之父"。 阿瑟 萨缪尔 人工智能介绍PPT全文共71页,当前为第12页。 里程碑事件 1997年IBM公司"更深的蓝"(Deeper Blue)战胜世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫,这是基于知识规则引擎和强大计算机硬件的人工智能系统的胜利 2011年IBM公司的问答机器人"沃森"在美国智力问答竞赛节目中大胜人类冠军,这是基于自然语言理解和知识图谱的人工智能系统的胜利 2016年谷歌公司AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石,2017年初AlphaGo升级版Master横扫全球60位顶尖高手,这5 622浏览¥ 11.90
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- 2020.07.26 生产设备预测性维护平台 建设方案 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第1页。 工业IOT平台 Industrial IOT Platform 02 04 健康管理平台 Health Management Qlatform 03 机器学习平台 Machine learning Platform 目录 CONTENTS 系统整体规划 Overall System Planning 01 05 业务场景 Business scenarios 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第2页。 系统整体规划 Overall System Planning 01 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第3页。 系统整体架构 接入设备 算法&技术 系统&应用 总装车间 IOT设备管理平台 设备健康管理平台 灵雀机器学习平台 涂装车间 工业微服务框架 工业微服务组件 IOT设备接入服务 边缘计算服务 工业大数据平台 边缘计算节点 边缘数据处理 边缘数据采集 边缘协议转换 设备接入 设备管理 设备权限 固件升级 数据采集 数据清洗 数据建模 数据管理 工业设备诊断模型 AI人工智能引擎 数据可视化模板 专家知识库平台 日志查询监控服务 UI组件与可视化图表 API接口管理服务 数据挖掘 数据分析 一站式机器学习服务 规则引擎 统计分析 过滤袋系统 工艺变频器 车身吊具 内饰线滑板及转台 机器人手臂 检测开关 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第4页。 工业IOT平台 Overall system planning 02 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第5页。 工业IOT平台 - 功能架构 设备接入 设备管理 业务对接 接入服务 规则引擎 IOT基础服务 数据存储 机器学习服务 消息队列服务 时序数据库 表格存储 关系型DB NoSQL 设备健康管理 生命周期 IOT应用服务 设备联动 设备分组 设备模型 项目管理 设备日志 统计分析 实时监控 设备影子 固件升级 数据分析 设备状态 虚拟设备 在线调试 IOT设备管理系统提供全托管的工业网关接入平台,帮助设备与云端之间建立安全、可靠的双向连接,以支撑海量的数据采集,设备监控,等工业物联网应用场景; 借助IOT设备的统一管理,可部署任何物联网设备,有助于企业减少物联网设备连接的时间和成本,让企业安全的开发、配置并管理大规模的连接设备,从而专注于从设备中获取有效数据,实现一次构建,终身受用。 认证与鉴权服务 协议适配服务 电机 机器人 风机 风机 HTTP Stream MQTT Modbus OPC-UA 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第6页。 工业IOT平台 - Web页面展示 产品是设备的集合,同一个型号的产品,例如驱动电机,驱动轮,齿轮箱等,定义同一类型产品的属性和事件,配置数据解析协议模板,Topic类型(数据上报,事件上报) 「产品管理」页面 「时序数据库」页面 Time Series Database,时序数据库,用于保存时间序列(按时间顺序变化)的海量数据,灵活修改设备的存储配置。 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第7页。 工业IOT平台 – 监控APP页面展示 电量查询 报警检测 报警详情 运行数据 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第8页。 云犀IOT平台功能 设备远程监控 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控,第一 时间了解设备运行状态、修改参数等。 设备报警推送 可以通过短信、微信、语音等多种方式,第一时间推 送设备故障状态,及时掌握设备运行状态。 历史数据查询 可以查询保存和设备的历史数据,可通过曲线或表格 形式展示,并且可以导出至本地。 数据存储 可以将采集的信息存储到时序数据库、关系数据库、非关系数据库和文件中,便于各类外部系统使用。 规则引擎 配置数据解析协议模板,Topic类型(数据上报,事件上报)当设备满足一个或多个条件是,触发平台自定义事件。 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第9页。 机器学习平台 Industrial IOT Platform 03 智能制造生产设备预测性维护平台全文共26页,当前为第10页。 一站式机器学习服务平台可视化建模 数据收集 数据上传 待优化数据提取 数据标注 模型部署 模型训练 模型预测 数据标注 数据上传与接入 标注验证 机器学习可视化建模 模型预测与评估 通过一站式机器学习服务平台,解决了有数据、有业务场景,但却不懂算法的需求。平台面对不同的工业场景,具备自动建模能力,无需人工调参; 用户可根据业务需要,使用可视化建模工具对数据中的各元素可以进行可视化拖5 229浏览¥ 11.90
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- 智能汽车行业研究报告 智能网联势不可挡 把握浪潮 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第1页。 核心观点 全球群雄逐鹿:特斯拉引领示范 主机厂联合布局 特斯拉是自动驾驶商业化引领者,独辟蹊径推动智能化发展。特斯拉于2014年10月推出Autopilot1.0首次实现自动驾驶系统商业化, 目前正在向L3级别迈进。特斯拉独辟蹊径:1)不同于传统分布式电子电器架构,特斯拉采用集中式电子电气架构,减少线束长度, 并能够提高大数据处理能力;2)特斯拉是全球率先应用OTA升级系统的车企,其自动驾驶功能通过无线网络进行OTA持续更新, 不断进行性能优化。 传统车企联盟化成趋势,包括大众-福特、戴姆勒-宝马、通用-本田等,共享技术和推动商用化。目前L2级自动驾驶系统搭载率显 著提升,L3级别正在开始渗透。我们认为随着主机厂不断加大投入,持续发力,有望加速推动L3级及以上自动驾驶系统的渗透。 中国政策定调:智能化与网联化协同 智能汽车=单车智能+V2X 2020年2月24日,发改委、工信部等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》,强调智能化与网联化协同,车联网值得关注。战 略愿景提及智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X等)实现区域覆盖,新一代车用无 线通信网络(5G-V2X)在部分城市、高速公路逐步开展应用,高精度时空基准服务网络实现全覆盖。 单车智能化先行:政策+电动化驱动 ADAS渗透率提升 ADAS执行任务由感知、判断、执行三个环节组成,单车智能主要依赖传感器技术(雷达和摄像头)、芯片和算法。我们认为 ADAS渗透率有望加速提升:1)政策强制标配:中国商用先行,欧美日标配AEB;2)电动化加速:新能源汽车是最佳载体。 ADAS功能在新能源汽车上的搭载率高于传统燃油车,2018年国内ADAS市场新能源汽车占比近70%,而传统燃油车仅占30%左右。 此外随着技术逐渐成熟和成本不断下降,ADAS正由高端向中低端市场渗透。预计ADAS市场规模2020年达700亿元,2025年突破 1500亿元。其中新能源汽车ADAS市场规模增速更快,预计2020年350亿元,2025年突破1000亿元。 2 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第2页。 核心观点 车联网提速:政策+5G+科技巨头入局加速车联网发展 5G具备的高可靠性、超低时延和广连接等特征,可满足车联网数据采集和处理的及时性要求,我们认为5G将加速车联网的发展。 华为、Google、百度、腾讯等科技巨头纷纷布局车联网,其中华为2019年成立智能汽车解决方案BU,意在成为智能汽车的ICT组 件供应商,对标博世、大陆等汽车电子Tier 1。 随着车联网渗透率的提高,汽车终端的传感器、通讯设备、中控芯片等硬件以及车载信息服务、通信服务、云服务等软件需求形成 巨大的增量市场。汽车电子有望显著受益,根据智研咨询预测,预计 2020 年汽车电子占整车成本约34%,呈逐年加速提升态势, 2030年占比则有望进一步提升至50%; 2018年我国汽车电子市场规模 870 多亿美元(约6000 亿元人民币),预计 2020 年有望 增长至1000 亿美元(近 7000 亿元人民币)。 问题与讨论 智能电动化势不可挡,把握行业中真成长,建议关注:1)汽车电子—增量高成长赛道:均胜电子(座舱电子等)、科博达(车灯控 制器)、星宇股份(智能车灯);2)ADAS产业链:华域汽车(毫米波雷达)、德赛西威(毫米波雷达、ADAS系统,与华西计算组 联合覆盖)、拓普集团(IBS),受益标的有伯特利(EPB、ABS、ESC)。 风险提示 政策推进不及预期;智能网联技术发展不及预期;电动化发展不及预期;竞争加剧等。 3 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第3页。 目录 2019/08/26 全球:群雄逐鹿 特斯拉引领 中国:政策定调 智能化和网联化协同 单车智能化先行 车联网发展提速 问题与讨论 4 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第4页。 全球:群雄逐鹿 特斯拉引领 特斯拉独辟蹊径 快速迭代 科技巨头商用先行 一步到位 主机厂联合布局 渐进式发展 5 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第5页。 自动驾驶 " 三种不同的技术路径:特斯拉、传统车企、科技公司 高 驾驶复杂性 低 高度自动化 全自动化 部分自动化 驾驶支援 资料来源:华西证券研究所 有条件自动化 L4 L3 L5 L2 L1 传统车企:渐进式策略,从L1逐步到L5 特斯拉:技术快速迭代,从L1逐步到L5 科技公司:一步到位 自动化程度 6 智能汽车行业研究报告全文共50页,当前为第6页。 群雄逐鹿 " 特斯拉:向L3级别迈进,2020年推出无人驾驶出租车 资料来源:盖世汽车研究院,华西证券研究所5 215浏览¥ 11.90
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