VI第一章人工智能概述 11.1人工智能定義 11.2人工智能分類(lèi) 31.2.1行業(yè)分類(lèi) 3本章小結(jié) 8第二章分析方法論及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成熟度分析 9 92.1綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分析 92.1.1主要AI技術(shù)大類(lèi)及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用 102.1.2技術(shù)成熟度分析方法 102.1.2.1學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖 112.1.2.2熱度-供給圖與階段-供給圖 12第三章智慧金融 153.1產(chǎn)業(yè)定義 153.2主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 163.3主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 163.4產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 213.5技術(shù)分析 23第四章智能家居 334.1.產(chǎn)業(yè)定義 4.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) VII4.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 4.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 4.5.技術(shù)分析 第五章智慧建筑 705.1.產(chǎn)業(yè)定義 5.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 5.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 5.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 5.5.技術(shù)分析 第六章智慧座艙 886.1.產(chǎn)業(yè)定義 6.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 6.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 6.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 6.5.技術(shù)分析 第七章自動(dòng)駕駛 1107.1.產(chǎn)業(yè)定義 7.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 7.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 7.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 7.5.技術(shù)分析 第八章智能服務(wù)機(jī)器人 126VIII8.1.產(chǎn)業(yè)定義 8.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 8.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 8.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 8.5.技術(shù)分析 第九章智能客服 1739.1.產(chǎn)業(yè)定義 9.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 9.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 9.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 9.5.技術(shù)分析 第十章智慧教育 20610.1.產(chǎn)業(yè)定義 20610.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 20710.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 20810.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 21210.5.技術(shù)分析 214第十一章智慧出行 22711.1.產(chǎn)業(yè)定義 22711.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 22711.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 22811.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 231IX11.5.技術(shù)分析 233第十二章智慧醫(yī)療 24012.1.產(chǎn)業(yè)定義 24012.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 24012.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 24112.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 24912.5.技術(shù)分析 251第十三章云計(jì)算 26713.1.產(chǎn)業(yè)定義 26713.2.主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 26813.3.主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 26913.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 27213.5.技術(shù)分析 274第十四章電商及零售 28014.1產(chǎn)業(yè)定義 28014.2主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 28014.3主要技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 28014.4產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 28414.5技術(shù)分析 286第十五章基礎(chǔ)軟硬件和智慧網(wǎng)絡(luò) 29515.1基礎(chǔ)軟硬件 29515.1.1產(chǎn)業(yè)定義 295X15.1.2主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 29615.1.3主要技術(shù)點(diǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì) 29715.1.4產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 29815.2智慧網(wǎng)絡(luò) 30015.2.1產(chǎn)業(yè)定義 30015.2.2主要技術(shù)點(diǎn)分類(lèi) 30115.2.3主要技術(shù)點(diǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì) 30115.2.4產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析 303第十六章總結(jié) 3051第一章人工智能概述人工智能并非誕生于現(xiàn)代。事實(shí)上，它的起源可以追溯到古希臘時(shí)期甚至更早，始于人類(lèi)膜拜神靈的古老愿望。在希臘神話中，赫菲斯托斯是赫拉和宙斯的島人所救，長(zhǎng)大后的赫菲斯托斯制造了一個(gè)魔法寶座。該寶座具有現(xiàn)代人工智能亞里士多德（公元前384年-322年）是精確制定規(guī)則的第一人，他開(kāi)發(fā)的非正式三段論，在原則上允許人們能夠在給定的初始前提下機(jī)械地得出結(jié)論?，F(xiàn)代人工智能的種子是最初由古典哲學(xué)家種下，他們?cè)噲D將人類(lèi)思維過(guò)程描述為機(jī)械符號(hào)并操縱。這種思想一定程度促進(jìn)了20世紀(jì)40年代可編程數(shù)字計(jì)算機(jī)的發(fā)明，并激發(fā)了后續(xù)討論建立電子大腦的可能性。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，智能的定義到現(xiàn)在依舊是百家爭(zhēng)鳴，但其核心思想?yún)s始終如一——像人類(lèi)一樣思人工智能最早是由麻省理工學(xué)院的JohnMcCarthy在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的，McCarthy將其定義為：人工智能就是讓機(jī)器的行為看起來(lái)像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣（McCarthy1956）。圖靈獎(jiǎng)得主EdwardFeigenbaum人工智能所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)應(yīng)呈現(xiàn)出與人類(lèi)行為類(lèi)似的特征（Feigenbaumetal.1981）?，敻覃愄亍げ┑窃凇度斯ぶ悄苷軐W(xué)》一書(shū)中就目前四種最為流行的人工智能定義進(jìn)行了歸類(lèi)和辨析，分別為：（1）人工智能就是讓計(jì)算機(jī)去做人類(lèi)需要運(yùn)用智能才能做的事；（2）研究怎樣制造計(jì)算機(jī)，并為其編程，使其能做心靈所能做的那些事情；（3）人工智能是計(jì)算機(jī)的發(fā)展，而計(jì)算機(jī)的外在性能具有我們認(rèn)為是屬于人類(lèi)心理過(guò)程的那些特征；（4）人工智能是一種一般性的意向性，也可以解釋以此為基礎(chǔ)的各種心理能2哲學(xué)的高度，而第四種定義則能夠從心理認(rèn)知的角度進(jìn)行闡釋。我國(guó)學(xué)者在人工智能的定義上也是各引一端。中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸認(rèn)為人工智能是利用機(jī)器去模仿人的智能行為，這些智能行為包括推理、決策、規(guī)劃、感知和運(yùn)動(dòng)。中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所研究員譚鐵牛認(rèn)為人工智能是一門(mén)以探尋智能本質(zhì)、研制具有類(lèi)人智能的智能機(jī)器為目的，以模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)為內(nèi)中國(guó)通信學(xué)會(huì)將人工智能定義為：研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，將其視為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，指出其研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等（張etal.2018）?！度斯ぶ悄軜?biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)2018》中認(rèn)為人工智能是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、能的內(nèi)涵仍在不斷豐富和發(fā)展，涵蓋的領(lǐng)域也越來(lái)越多。正如前美國(guó)麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室主任PatrickWinston所述，當(dāng)前給出一個(gè)一般性的人工智能定義似乎是不可能的，因?yàn)橹悄芩坪跏且粋€(gè)包含著許多信息處理和信息表達(dá)技能的混合體（WinstonandShellard，1990）。目前，學(xué)界的共識(shí)多為“讓計(jì)算機(jī)為人類(lèi)做各種各樣的事情”且“人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動(dòng)并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”。近期，以ChatGPT為典型的通用人工智能（AGI）引起了廣泛關(guān)注。通用人工智能一直是人工智能研究領(lǐng)域備受關(guān)注和爭(zhēng)論的話題，尤其是自GPT-4推出以來(lái)。AGI代表著在軟件中模擬人類(lèi)認(rèn)知能力，使系統(tǒng)能夠找到解決不熟悉任務(wù)的方法。其最終目標(biāo)是能夠執(zhí)行人類(lèi)可以完成的任何任務(wù)，特別是在自然語(yǔ)言理解方面。然而，目前并沒(méi)有一個(gè)全球公認(rèn)的通用人工智能的定義。通用人工智能的例子有很多，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、無(wú)人機(jī)機(jī)器人，甚至像ChatGPT-4這樣31.2.1行業(yè)分類(lèi)人工智能已經(jīng)滲透進(jìn)我們生活的角角落落。近年來(lái)，人工智能已經(jīng)被提升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，在“新基建”背景下，人工智能為智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供底層支撐，推動(dòng)人工智能與5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域深度融合，由此衍生出更多的應(yīng)用場(chǎng)景，加速人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合的進(jìn)程。綜合人工智能與各行業(yè)融合應(yīng)用情況，我們將人工智能行業(yè)劃分為服務(wù)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、基礎(chǔ)軟硬件、智能座艙、云計(jì)算、電商及零售、智慧醫(yī)療、智能客服、智慧網(wǎng)絡(luò)、智能家居、智慧建筑、智慧出行、智慧金融、智慧教育十四個(gè)一級(jí)行業(yè)分支，以及每個(gè)行業(yè)分支衍生的二級(jí)行業(yè)分支，如圖1示出。圖1：一級(jí)行業(yè)分支和二級(jí)行業(yè)分支的簡(jiǎn)圖4該分支簡(jiǎn)圖是基于《中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)白皮書(shū)（2021）》報(bào)告中本白皮書(shū)報(bào)告中，人工智能行業(yè)分類(lèi)刪除了智能媒體、智慧農(nóng)業(yè)、智慧城建、智智能座艙、智慧出行和自動(dòng)駕駛進(jìn)行了分離界定，分別覆蓋不同的領(lǐng)域。智能服務(wù)機(jī)器人智能服務(wù)機(jī)器人是在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下為人類(lèi)提供必要服務(wù)的多種高技術(shù)集成的智能化裝備。近年來(lái)，隨著人工智能、5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，以及場(chǎng)景需求的不斷拓展，在包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)及語(yǔ)音交互、伺服驅(qū)動(dòng)器、定位導(dǎo)航、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃及控制等技術(shù)的加持賦能下，具有感知、分析及處理來(lái)自外部環(huán)境的信息等智慧能力的成為智能服務(wù)機(jī)器人的標(biāo)配。從應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行劃分，本報(bào)告將智能服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)可以分為面向家庭的消費(fèi)類(lèi)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)以及面向公共商用環(huán)境的商用服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)兩大類(lèi)，其中又細(xì)分為綜合家庭助理機(jī)器人、家務(wù)服務(wù)機(jī)器人、養(yǎng)老康護(hù)機(jī)器人、教育娛樂(lè)機(jī)器人、講解接待機(jī)器人、餐飲酒店機(jī)器人、云平臺(tái)機(jī)器人等智能服務(wù)經(jīng)取得了爆發(fā)式的發(fā)展。中國(guó)智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)起步較晚，但受益于我國(guó)產(chǎn)業(yè)政策大力支持和引導(dǎo)發(fā)展迅速。政府相關(guān)部門(mén)已頒布一系列利好政策推動(dòng)智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，中國(guó)服務(wù)機(jī)器人的銷(xiāo)售額增速持續(xù)高于全球服務(wù)機(jī)器人銷(xiāo)售額增速，保持良好增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)?；A(chǔ)軟硬件實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算和更快的響應(yīng)速度的軟硬件系統(tǒng)，它包括AI芯片（如NPU、GPU等）、芯片使能（如昇騰CANN、英偉達(dá)CUDA等）、AI計(jì)算框架（如Pytorch、MindSpore等）、開(kāi)發(fā)使能及工具等。AI芯片是專(zhuān)門(mén)用于處理人工智能應(yīng)用中大量計(jì)算任務(wù)的模塊，主要有NPU、GPU等類(lèi)型。GPU是通用芯片，經(jīng)過(guò)軟硬件優(yōu)化可以高5是專(zhuān)門(mén)為AI產(chǎn)品或服務(wù)而設(shè)計(jì)的芯片，主要是側(cè)重加速機(jī)器學(xué)習(xí)（尤其是神經(jīng)騰系列芯片已經(jīng)成為全球領(lǐng)先的AI芯片之一。AI框架是一種軟件框架，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署人工智能模型。AI框架提供了一組API，使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建和訓(xùn)練自己的模型。這些API通常包括用于定義模型的函數(shù)、用于訓(xùn)練模型的函數(shù)以及用于評(píng)估模型的函數(shù)。AI框架還提型。目前主流的AI框架有PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等，MindSpore等新方向具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?？傊珹I軟硬件平臺(tái)是一個(gè)集成了各種人工智能開(kāi)發(fā)所需的軟硬件資源的系統(tǒng)，可以幫助開(kāi)發(fā)人員更加高效地進(jìn)行人工智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署，是人工智能產(chǎn)業(yè)的根基。云計(jì)算云計(jì)算產(chǎn)業(yè)是基于云計(jì)算技術(shù)的一種新型計(jì)算模式，它將計(jì)算資源、軟件工具和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)等提供給用戶，使用戶可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)和使用這些資源和服務(wù)。云計(jì)算產(chǎn)業(yè)通過(guò)在云端部署和管理計(jì)算資源，提供了一種靈活、可擴(kuò)展和高效的計(jì)算模式，為、政府機(jī)構(gòu)和個(gè)人用戶提供了更加便捷、可靠和經(jīng)濟(jì)的計(jì)算云計(jì)算產(chǎn)業(yè)包括了各種類(lèi)型的云計(jì)算服務(wù)和解決方案，例如基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS)等，近些年又因?yàn)锳I技術(shù)的蓬勃發(fā)展，提出了模型即服務(wù)（MaaS）等形式。云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的主要參與者包括了云計(jì)算服務(wù)提供商、軟件開(kāi)發(fā)商、數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司、安全服務(wù)提供商等，它們通過(guò)不斷創(chuàng)新和擴(kuò)展服務(wù)范圍，推動(dòng)著云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和普6智能座艙智慧座艙最初運(yùn)用于飛機(jī)上，包括高分辨率顯示屏、先進(jìn)的飛行控制系統(tǒng)、自動(dòng)化系統(tǒng)、數(shù)據(jù)鏈接和人機(jī)界面等。智慧座艙旨在提高飛行員的工作效率和安全性，同時(shí)減少人為錯(cuò)誤和疲勞。近年來(lái)，汽車(chē)不斷向智能化發(fā)展。智能座艙、智能駕駛作為汽車(chē)智能時(shí)代雙子星。智慧座艙包括了帶給駕駛員和乘客更加安全、舒適、智能的駕乘體驗(yàn)所有模塊，包括操控系統(tǒng)、娛樂(lè)系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、座椅系統(tǒng)、交互系統(tǒng)、感知系統(tǒng)等。從車(chē)內(nèi)看，智能座艙是座艙內(nèi)飾、座艙電子產(chǎn)品的綜合創(chuàng)新、升級(jí)和聯(lián)動(dòng)。伴隨語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的發(fā)展，座艙內(nèi)飾的智能化程度逐漸提升。智能座艙電子產(chǎn)品包括全液晶儀表、車(chē)載信息娛樂(lè)系統(tǒng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)模塊、抬頭顯示(HID)、流媒體后視鏡等汽車(chē)電子設(shè)備。同時(shí)也將與智能手機(jī)、手表等實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，進(jìn)而與智慧家庭、智慧辦公等場(chǎng)景無(wú)縫銜接汽車(chē)由單一的駕駛、乘坐工具升級(jí)為一個(gè)以消費(fèi)者為中心的“智能移動(dòng)空間”。從車(chē)外看，智能座艙將通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信、遠(yuǎn)程感應(yīng)、GPS等技術(shù)，與車(chē)外的各項(xiàng)基礎(chǔ)網(wǎng)聯(lián)設(shè)施、聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)V2X（Vehicle-to-Everything）聯(lián)結(jié)。感知交通信號(hào)、路況、車(chē)外娛樂(lè)生活場(chǎng)景信號(hào)，助力自動(dòng)駕駛感知層和決策層的工作，進(jìn)而推動(dòng)高階自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)。除此之外，為了提高座艙AI算力，模擬作也將擴(kuò)展至車(chē)外，在車(chē)載芯片外建立獨(dú)立感知層，由云端計(jì)算中心統(tǒng)一提供智慧出行服務(wù)”，在傳統(tǒng)的出行行業(yè)基礎(chǔ)上，以人工智能相關(guān)技術(shù)為助力，改善出行效率及安全性，提高司乘體驗(yàn)，增進(jìn)產(chǎn)業(yè)更新?lián)Q代，高效保障出行質(zhì)量。7自動(dòng)駕駛汽車(chē)（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又稱(chēng)無(wú)人駕駛汽車(chē)、電腦駕駛汽車(chē)、或輪式移動(dòng)機(jī)器人，是一種通過(guò)電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球1.2.2技術(shù)分類(lèi)人工智能涉及范圍廣泛，以技術(shù)來(lái)分類(lèi)，目前主要分為（此處參考21、20年的白皮書(shū)內(nèi)容）通用機(jī)器學(xué)習(xí)、AI感知、AI認(rèn)知、AI系統(tǒng)四大核心技術(shù)分類(lèi)。通用機(jī)器學(xué)習(xí)通用機(jī)器學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以應(yīng)用于各種不同的任務(wù)和領(lǐng)域，而不需要進(jìn)行大量的領(lǐng)域特定的調(diào)整或修改。通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，并使用這些模式和規(guī)律來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類(lèi)、聚類(lèi)等任務(wù)。通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的例子包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。AI感知AI感知技術(shù)是指將物理世界的信號(hào)通過(guò)攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的字信息進(jìn)一步提升至可認(rèn)知的層次。AI感知技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)理解和工智能系統(tǒng)識(shí)別圖像和視頻中的對(duì)象和場(chǎng)景，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)理解和轉(zhuǎn)換語(yǔ)音命令，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)理解和生成自然語(yǔ)言文本。AI感知技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人工智能智能化的重要組成部分。AI認(rèn)知AI認(rèn)知是指人工智能系統(tǒng)通過(guò)模擬人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的理解、推理、學(xué)習(xí)和決策等高級(jí)智能功能。AI認(rèn)知技術(shù)包括自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示8與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等。通過(guò)這些技術(shù)，人工智能系統(tǒng)可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的理解和解決。AI認(rèn)知技術(shù)的應(yīng)用包括智能客服、智能翻譯、智能推薦、智能問(wèn)答等。當(dāng)前通用人工智能（AGI）高速發(fā)展，出現(xiàn)了大模型這一類(lèi)通用人工智能基各種領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能交通等。AI系統(tǒng)AI系統(tǒng)是指一種基于人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它可以模擬人類(lèi)的智能行為和思維過(guò)程，實(shí)現(xiàn)自主決策、自主學(xué)習(xí)和自主適應(yīng)等高級(jí)智能功能。AI系統(tǒng)可以通過(guò)感知、認(rèn)知、推理和決策等環(huán)節(jié)，對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行感知和理解，并根據(jù)自身的目標(biāo)和任務(wù)，自主地進(jìn)行決策和行動(dòng)。AI系統(tǒng)的應(yīng)用非常廣泛，包括智能客服、智能翻譯、智能推薦、智能問(wèn)答、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，AI系統(tǒng)將會(huì)在更多的領(lǐng)域發(fā)揮重本章節(jié)介紹了人工智能在現(xiàn)代社會(huì)中的重要性和應(yīng)用領(lǐng)域。目前學(xué)界普遍認(rèn)為，人工智能的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠?yàn)槿祟?lèi)完成各種任務(wù)。人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上的一種技術(shù)，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)支持，具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動(dòng)。能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了底層支撐。人工智能與5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域深度融合，衍生出更多的應(yīng)用場(chǎng)景。我們將人工智能行業(yè)劃分為智能制造、智慧教育、智慧金融以及智能家居、智慧物流、智慧交通、智慧們還將以技術(shù)進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)分類(lèi)，包括通用機(jī)器學(xué)習(xí)、AI感知、AI認(rèn)知、AI系統(tǒng)。按照這樣的分類(lèi)，我們會(huì)在各個(gè)章節(jié)的框架中進(jìn)行應(yīng)用。9第二章分析方法論及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成熟度分析引言化應(yīng)用成熟度卻是一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。本次白皮書(shū)將側(cè)重點(diǎn)由知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析轉(zhuǎn)為人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的成熟度分析，探討其現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。期望通過(guò)深入研究人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，我們可以更好地了解人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的現(xiàn)狀，并為各行業(yè)的發(fā)展提供有益的參考和指導(dǎo)。為了能夠科學(xué)、量化的分析技術(shù)成熟度，我們提出了一套完整的分析方法論和可視化工具，通過(guò)四象限圖分析、對(duì)比圖分析、和熱度-供給圖與階段-供給圖三種分析工具，分析人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成熟度，提供整體技術(shù)的宏觀圖景，推動(dòng)人工智能在行業(yè)應(yīng)用落地方面的創(chuàng)新和發(fā)展。讓我們一起探索人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的成熟度，為未來(lái)的科技發(fā)展描繪出更人工智能的綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分析是指對(duì)人工智能在各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用進(jìn)行全面評(píng)估和分析的過(guò)程。它涉及對(duì)人工智能技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用情況、技術(shù)成熟度、發(fā)展趨勢(shì)等方面進(jìn)行綜合考察和研究。在人工智能的綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分析中，研究人員會(huì)通過(guò)收集和整理相關(guān)行業(yè)中人工智能應(yīng)用的對(duì)應(yīng)技術(shù)點(diǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況和學(xué)術(shù)論文，分析其人工智能技術(shù)的發(fā)好地了解人工智能在不同行業(yè)中的應(yīng)用潛力，為相關(guān)行業(yè)的發(fā)展提供指導(dǎo)和決策業(yè)的健康發(fā)展。2.1.1主要AI技術(shù)大類(lèi)及綜合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在產(chǎn)業(yè)界，AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，它正在改變著我們的生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和市場(chǎng)格局。綜合人工智能技術(shù)與各產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用情況，下圖示出了AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的簡(jiǎn)圖。AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的簡(jiǎn)圖2.1.2技術(shù)成熟度分析方法技術(shù)成熟度分析方法是評(píng)估一項(xiàng)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)化上成熟度或發(fā)展階段的方法。數(shù)據(jù)源：分析的數(shù)據(jù)來(lái)源一方面是通過(guò)面向各細(xì)分行業(yè)征集核心技術(shù)點(diǎn)，通過(guò)知識(shí)產(chǎn)權(quán)搜索工具和核心期刊、論文查詢工具得到對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集；另一方面是通過(guò)面向各細(xì)分行業(yè)專(zhuān)家、學(xué)者進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研，進(jìn)行主觀判斷相對(duì)應(yīng)技術(shù)點(diǎn)所處于的階段，該階段參考了Gartner技術(shù)成熟度曲線將技術(shù)的發(fā)展分成了五個(gè)形成對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集。分析工具：本文引入了兩種分析工具：四象限分析、熱度-供給圖與階段-供給圖，以下具體介紹。2.1.2.1學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖四象限圖是一種常用的工具，本文中我們將學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界相關(guān)產(chǎn)出進(jìn)行分關(guān)產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出比較多，而學(xué)術(shù)論文較少；大眾關(guān)注：這個(gè)象限位于第二象限，是相對(duì)應(yīng)的技術(shù)點(diǎn)備受產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注，相關(guān)產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出和學(xué)術(shù)論文均較多；小眾關(guān)注：這個(gè)象限位于第三象限，是相對(duì)應(yīng)的技術(shù)點(diǎn)在產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界相關(guān)產(chǎn)出均較少，相關(guān)學(xué)術(shù)論文和產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)均較少；關(guān)學(xué)術(shù)論文產(chǎn)出較多，而產(chǎn)業(yè)方向的知識(shí)產(chǎn)權(quán)較少。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果的四象限示例圖該圖意在對(duì)比不同技術(shù)點(diǎn)在學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的研究情況與熱度。我們通過(guò)近十年知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)量來(lái)反應(yīng)相關(guān)技術(shù)點(diǎn)在產(chǎn)業(yè)界的研發(fā)熱度，通過(guò)近三年論文的數(shù)量來(lái)反應(yīng)相關(guān)技術(shù)點(diǎn)在學(xué)術(shù)界的研究熱度，以論文數(shù)量作為橫坐標(biāo)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)量作為縱坐標(biāo)繪制成學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖（以下簡(jiǎn)稱(chēng)四象限圖）。對(duì)于每個(gè)產(chǎn)業(yè)方向，我們分別以論文數(shù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)的對(duì)數(shù)平均值作為不同象限的技術(shù)點(diǎn)的關(guān)注情況。具體來(lái)說(shuō)，位于四象限圖中第一象限的技術(shù)點(diǎn)受到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的一致關(guān)注，這一定程度上可以反映出該技術(shù)點(diǎn)正處在蓬勃發(fā)展的過(guò)程中，在前沿技術(shù)和落地應(yīng)用上均有很大的提升和研究空間，同時(shí)也反映出該技術(shù)點(diǎn)在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中具有較高的價(jià)值。而位于第二象限中的技術(shù)點(diǎn)則更多的受術(shù)在學(xué)術(shù)研究的角度上已經(jīng)相對(duì)成熟，相對(duì)更需要的是與實(shí)際場(chǎng)景結(jié)合的適配工作，也可能是相關(guān)問(wèn)題剛剛從實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中被抽象和歸納出來(lái)，暫時(shí)沒(méi)有進(jìn)是學(xué)術(shù)界的研究相對(duì)超前暫時(shí)不能被應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)生活中導(dǎo)致的。具體導(dǎo)致二四象限中的點(diǎn)呈現(xiàn)出這種學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注度和熱度不相匹配的原因可能四象限圖進(jìn)行分析的過(guò)程中會(huì)進(jìn)行更加有針對(duì)性的分析。最后，位于第三象限的技術(shù)點(diǎn)的熱度在兩個(gè)界別中均相對(duì)較低，導(dǎo)致這種情況發(fā)生的原因也有許多可能，萌芽階段，還未被廣泛關(guān)注等。2.1.2.2熱度-供給圖與階段-供給圖數(shù)據(jù)定義：為了更加準(zhǔn)確的反映各個(gè)技術(shù)點(diǎn)的研究熱度以及產(chǎn)學(xué)供給情況等，我們?cè)O(shè)計(jì)了調(diào)查問(wèn)卷，邀請(qǐng)學(xué)術(shù)界的研究專(zhuān)家和產(chǎn)業(yè)界的產(chǎn)業(yè)專(zhuān)家對(duì)技術(shù)點(diǎn)所處階段、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱度、產(chǎn)學(xué)供給情況進(jìn)行主觀打分。考慮到數(shù)據(jù)離群的共收集到數(shù)百份有效調(diào)研材料。技術(shù)點(diǎn)所處階段：技術(shù)點(diǎn)所處的階段是參考Gartner技術(shù)成熟度曲線將技術(shù)的發(fā)展分成了五個(gè)階段，萌芽期、膨脹期、破滅期、爬升期、成熟期。產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱度：熱度大致被分為了五個(gè)等級(jí)，其中3代表了技術(shù)點(diǎn)產(chǎn)學(xué)供給情況：產(chǎn)學(xué)供給情況也被大致分為了五個(gè)等級(jí)，其中3代表了技術(shù)階段-供給示例圖熱度-供給示例圖10個(gè)的技術(shù)點(diǎn)。對(duì)于剩余的技術(shù)點(diǎn)，根據(jù)相應(yīng)問(wèn)卷得到的評(píng)價(jià)的平均和方差情況，繪制了熱度-供給圖與階段-供給圖。在圖中，橢圓的中心位置代表了相應(yīng)指標(biāo)的平均水平，而橢圓的兩軸的長(zhǎng)度代表了相應(yīng)指標(biāo)的方差情況。第三章智慧金融近年來(lái)，信息科技的發(fā)展取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)以及以深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等為首的人工智能技術(shù)日益成熟，相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使人類(lèi)社會(huì)從電子化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化正式逐步邁向智能化時(shí)代。同時(shí)，現(xiàn)代金融消費(fèi)者對(duì)于金融產(chǎn)品與服務(wù)的時(shí)效性、便捷性、個(gè)性化、智能化、定制化等方面的需求逐漸提高，加快了金融產(chǎn)品創(chuàng)新加速。隨著信息技術(shù)與金融的深入融合，智慧金融應(yīng)運(yùn)而生。智慧金融依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等科技手段，打造金融產(chǎn)品和服務(wù)模式，使金融行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、客戶服務(wù)方面得到全面的提升，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控的智慧化。智慧金融的參與者不僅包括為與者共同構(gòu)建了智慧金融生態(tài)圈。國(guó)務(wù)院于2017年7月印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中首次正式提出要發(fā)展“智能金融”，要求“創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)”；工業(yè)和信息化部于2017年12月印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》中也提出要積極培育人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品和服工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)智能產(chǎn)品在金融領(lǐng)域的集成應(yīng)用。在眾多產(chǎn)業(yè)政策接科技支撐的智能金融使得金融體系和商業(yè)模式的運(yùn)行發(fā)生了重大的變革。智慧金融將成為未來(lái)金融產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要發(fā)展趨勢(shì)，也是提升金融業(yè)整體效率的3.3.1智能營(yíng)銷(xiāo)戶精準(zhǔn)的畫(huà)像系統(tǒng)及實(shí)時(shí)的消費(fèi)傾向分析，給予最匹配的消費(fèi)推薦；以大數(shù)據(jù)、達(dá)人群，實(shí)現(xiàn)人貨場(chǎng)的最佳匹配，提升營(yíng)銷(xiāo)效率，降低營(yíng)銷(xiāo)成本。3.3.2智能服務(wù)利用語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音生成、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，基于品或服務(wù)中遇到的問(wèn)題，以更低的成本為用戶提供24小時(shí)高效滿意服務(wù)。3.3.3智能運(yùn)營(yíng)分析，通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)將不必要的重復(fù)工作自動(dòng)化，減少成本提高效率。3.3.4智能風(fēng)控智能風(fēng)控是金融科技的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，也是一種精益風(fēng)險(xiǎn)管理模式，通過(guò)將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)綜合應(yīng)用到金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制環(huán)節(jié)顯現(xiàn)起自身價(jià)值的具體體現(xiàn)形式。3.3.5智能投顧綜合利用分析、預(yù)測(cè)、決策技術(shù)，為投資者提供個(gè)性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案。AI技術(shù)會(huì)依據(jù)對(duì)用戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力、投資目標(biāo)、投資期限等因素，利用博弈優(yōu)化算法為用戶設(shè)計(jì)投資組合策略。在AI算法的加持下，投資策略會(huì)根據(jù)用戶需求及對(duì)市場(chǎng)總體情況的研判進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，可提升人工投資顧問(wèn)的服務(wù)效率，同時(shí)提升投資策略防風(fēng)險(xiǎn)增收益的效果。在智能投顧場(chǎng)景需要解決的預(yù)測(cè)和決策問(wèn)題包括。預(yù)測(cè)問(wèn)題主要涉及以下幾類(lèi)需要預(yù)測(cè)的指標(biāo)：常用的預(yù)測(cè)方法如下：出針對(duì)性的投資決策。該類(lèi)技術(shù)主要基于博弈及運(yùn)籌類(lèi)優(yōu)化方法，常用優(yōu)化方法3.3.6智能投研利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)為專(zhuān)業(yè)投資人員（如基金經(jīng)理、研究員等）的投資研究提供支持。主要是幫助專(zhuān)業(yè)投資人員搜集金融數(shù)據(jù)、挖掘潛在的投資機(jī)會(huì)、預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)等。智能投研服務(wù)的主要目標(biāo)是提升專(zhuān)業(yè)投資人員投資決策的準(zhǔn)確性和效率?；贏I技術(shù)，可以為專(zhuān)業(yè)投資人員提供更豐富、清晰、低噪聲、高信息含量的數(shù)據(jù)，還可以在此基礎(chǔ)上提供預(yù)投資決策相關(guān)的投資環(huán)境各維度的預(yù)測(cè)結(jié)果，還可以通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法提示異常事件，剖析事件形成的原因，推演事件的影響范圍及強(qiáng)度。這些信息為專(zhuān)業(yè)投資人員的投資研究提供了必不可少的數(shù)據(jù)支撐。除了在智能投顧領(lǐng)域需要研判的各類(lèi)指標(biāo)走勢(shì)外，還特別需要關(guān)注重點(diǎn)的風(fēng)弈優(yōu)化類(lèi)方法利用率較低。主要技術(shù)需求如下：3.3.7智能監(jiān)管以人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)為支撐豐富金融監(jiān)管手段，多維度數(shù)避免了數(shù)據(jù)被偽造篡改及泄露的風(fēng)險(xiǎn)，保證監(jiān)管合規(guī)性。3.4.1學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖3.4.2熱度-供給圖與階段-供給圖3.5.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要專(zhuān)利情況目前專(zhuān)利主要聚焦安全與隱私保護(hù)方向，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練等方面。全球受理的聯(lián)邦學(xué)習(xí)專(zhuān)利數(shù)量高達(dá)2萬(wàn)余件。應(yīng)用趨勢(shì)目前，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用處于框架習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)跨行業(yè)和跨機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全融合，提高金融行業(yè)的整體反欺詐和風(fēng)控能力。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融行業(yè)上主要聚焦于信貸風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)控、以在保護(hù)數(shù)據(jù)安全和用戶信息隱私的前提下，聯(lián)合多個(gè)外部機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)和跨機(jī)構(gòu)的反欺詐建模。在信貸風(fēng)控場(chǎng)景中，由于個(gè)別機(jī)構(gòu)存在數(shù)據(jù)稀缺、信息不全3.5.2多方安全計(jì)算主要專(zhuān)利情況目前專(zhuān)利主要聚焦數(shù)據(jù)信息檢索、數(shù)據(jù)保護(hù)、加密通信、密鑰分發(fā)等方面。全球受理的多方安全計(jì)算專(zhuān)利數(shù)量達(dá)3000余件。應(yīng)用趨勢(shì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)外多方安全計(jì)算在金融產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的步伐明顯加快。從整體發(fā)展成一定有優(yōu)勢(shì)。目前，多方安全計(jì)算在金融行業(yè)的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括普惠金融、智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷(xiāo)、反洗錢(qián)和資產(chǎn)管理等。例如在智能風(fēng)控場(chǎng)景中，借助多方安全計(jì)算可以保護(hù)用戶信息不泄露的情況下將更多維度數(shù)據(jù)納入聯(lián)合風(fēng)控模型中，從而構(gòu)建更加精準(zhǔn)的風(fēng)控模型。多方安全計(jì)算是解決數(shù)據(jù)安全共享的理想技術(shù)方案，但在金融行業(yè)的落地應(yīng)用上還存在難點(diǎn)，安全計(jì)算的應(yīng)用研究分析，未來(lái)發(fā)展將主要集中在性能優(yōu)化和應(yīng)用擴(kuò)展這兩方面。在性能優(yōu)化上，多方安全計(jì)算通常會(huì)帶來(lái)保證現(xiàn)實(shí)可用的性能是亟需探索的問(wèn)題。在應(yīng)用擴(kuò)展上，多方安全技術(shù)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用相對(duì)有限，在聯(lián)合統(tǒng)計(jì)和查詢上尤為明還有待提升。3.5.3可信執(zhí)行環(huán)境主要專(zhuān)利情況目前專(zhuān)利主要聚焦可信平臺(tái)完整性維護(hù)、安全通信、內(nèi)外部計(jì)算機(jī)組件保護(hù)等方面。全球受理的可信執(zhí)行環(huán)境專(zhuān)利數(shù)量高達(dá)22萬(wàn)余件。應(yīng)用趨勢(shì)可信執(zhí)行環(huán)境是一個(gè)涵蓋硬件、軟件及服務(wù)的安全區(qū)域，在這個(gè)區(qū)域內(nèi)對(duì)隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。在金融行業(yè)上的應(yīng)用主要是通過(guò)可信、抗篡改的軟硬件為各個(gè)機(jī)構(gòu)參與提供各自領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合計(jì)算，這樣容易造成用戶信息和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的泄露，利用可信執(zhí)行環(huán)境，不同機(jī)構(gòu)之間可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提性能高等優(yōu)勢(shì)，但仍需要進(jìn)一步提升可信執(zhí)行環(huán)境技術(shù)的普及度和可信度。隨著國(guó)內(nèi)在重要領(lǐng)域自主可控的要求逐步提高，如何將可信執(zhí)行環(huán)境發(fā)展為自主可控的技術(shù)并落地金融業(yè)務(wù)中，成為了未來(lái)發(fā)展重點(diǎn)關(guān)注的話題。3.5.4因果推斷主要專(zhuān)利情況專(zhuān)利數(shù)量迅速提高至50篇。應(yīng)用趨勢(shì)因果推斷技術(shù)應(yīng)用范圍較廣，目前已廣泛運(yùn)用于各大政府機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)的策略分析業(yè)務(wù)之中。因果推斷方法從傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法如雙重差分模型、合成控制法、斷點(diǎn)回歸模型等逐漸補(bǔ)充了表示學(xué)習(xí)、隨機(jī)因果推動(dòng)等機(jī)器學(xué)其應(yīng)用領(lǐng)域由簡(jiǎn)單的學(xué)術(shù)評(píng)估的歸因分析細(xì)化分為以下四大研究場(chǎng)景：一、非實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景策略效果評(píng)估：人為創(chuàng)造一個(gè)虛擬對(duì)照組與策略上線數(shù)據(jù)做比較估計(jì)略對(duì)于不同用戶的異質(zhì)性影響（HTE更好的歸因和理解不同的用戶群，如根據(jù)現(xiàn)有高活客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行潛客挖掘。三、策略敏感人群探究，挖掘客戶彈性差異化實(shí)施優(yōu)惠政策。四、因果影響指標(biāo)分析，用于剖析不同變量對(duì)政策效果的異質(zhì)性影響效果。3.5.5預(yù)測(cè)推演主要專(zhuān)利情況因?yàn)閷?zhuān)利法較少保護(hù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的技術(shù)研究，所以此類(lèi)技術(shù)申請(qǐng)專(zhuān)利較少，發(fā)表論文較多。但是工程領(lǐng)域的模擬仿真技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量很大，每年約有幾千項(xiàng)專(zhuān)利的申請(qǐng)，而且近幾年也呈爆發(fā)趨勢(shì)。應(yīng)用趨勢(shì)在2000年后爆發(fā)了預(yù)測(cè)和推演技術(shù)的應(yīng)用熱潮。但是目前這些技術(shù)還大多停留在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，指導(dǎo)實(shí)際決策的較少。目前業(yè)界在關(guān)注了預(yù)測(cè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用外，開(kāi)始逐步頭像策略仿真與推演的應(yīng)用研究。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的推指導(dǎo)決策者在虛擬系統(tǒng)下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，降低實(shí)際試點(diǎn)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和損失。3.5.6時(shí)間序列預(yù)測(cè)主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期主要是數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)化處理、分析加工技術(shù)的應(yīng)用?，F(xiàn)階段，數(shù)字化將邁向智能化節(jié)點(diǎn)，預(yù)測(cè)及決策（強(qiáng)化+博弈+運(yùn)籌優(yōu)化）技術(shù)將發(fā)揮更加重要的作用。在智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，一般是先爆發(fā)預(yù)測(cè)需求、進(jìn)而是模擬推演和決策類(lèi)的需求。3.5.7深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)如前所述，在2019年后爆發(fā)了廣泛的應(yīng)用需求。但是目前還大多數(shù)在游戲領(lǐng)域，真實(shí)決策場(chǎng)景下的應(yīng)用將會(huì)在近幾年爆發(fā)。3.5.8多智能體博弈主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)如前所述，在2019年后爆發(fā)了廣泛的應(yīng)用需求。但是目前還大多數(shù)在游戲領(lǐng)域，真實(shí)決策場(chǎng)景下的應(yīng)用將會(huì)在近幾年爆發(fā)?；诖祟?lèi)技術(shù)，直接服務(wù)與社會(huì)管理、經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)管理場(chǎng)景智能決策領(lǐng)域的，還沒(méi)有代表產(chǎn)品出現(xiàn)。3.5.9運(yùn)籌優(yōu)化主要專(zhuān)利情況運(yùn)籌優(yōu)化是個(gè)很大類(lèi)的技術(shù)領(lǐng)域，上圖顯示的是其中一類(lèi)方法——魯棒優(yōu)化技術(shù)的申請(qǐng)情況應(yīng)用趨勢(shì)較大的應(yīng)用。目前已經(jīng)出現(xiàn)基于此類(lèi)技術(shù)的決策支持產(chǎn)品，這里產(chǎn)品的市場(chǎng)空間巨大，目前剛從起步進(jìn)入成長(zhǎng)期。3.5.10多模態(tài)算法主要專(zhuān)利情況多模態(tài)技術(shù)在過(guò)去幾年中取得了顯著發(fā)展，吸引了眾多公司和研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。這導(dǎo)致了多模態(tài)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量不斷增加。這些專(zhuān)利涵蓋了多模態(tài)技術(shù)在各種場(chǎng)景和應(yīng)用中的應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)其中，一些主要的技術(shù)巨頭，如谷歌（Google）、微軟（Microsoft）、蘋(píng)果（Apple）、亞馬遜（Amazon）和騰訊（Tencent在多模態(tài)領(lǐng)域擁有大量的專(zhuān)利。這些公司在多模態(tài)技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)方面投入了大量資源，以期在智能設(shè)備、虛擬助手、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。多模態(tài)技術(shù)的專(zhuān)利主要涉及以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision這個(gè)領(lǐng)域涉及圖像和視頻處理技術(shù)，用于識(shí)別、分析和理解圖像內(nèi)容。專(zhuān)利可能涉及目標(biāo)檢測(cè)、場(chǎng)景識(shí)別、人臉識(shí)別和動(dòng)作識(shí)別等技術(shù)。自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：該領(lǐng)域包括文本分析和生成，以及與語(yǔ)言相關(guān)的技術(shù)。專(zhuān)利可能涉及情感分析、文本摘要、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等應(yīng)用。語(yǔ)音識(shí)別（SpeechRecognition）和語(yǔ)音合成（SpeechSynthesis這些領(lǐng)域涉及音頻數(shù)據(jù)的處理和生成。專(zhuān)利可能包括不同語(yǔ)言和口音的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，以及用于生成自然、流暢語(yǔ)音的語(yǔ)音合成技術(shù)。人機(jī)交互（Human-ComputerInteraction，HCI）：這個(gè)領(lǐng)域關(guān)注如何使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與用戶更自然、更高效地進(jìn)行交互。專(zhuān)利可能涉及手勢(shì)識(shí)別、觸覺(jué)反饋、眼動(dòng)追蹤等技術(shù)。多模態(tài)融合技術(shù)：這個(gè)領(lǐng)域關(guān)注如何將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的信息提取和表達(dá)。專(zhuān)利可能包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法、多模態(tài)情感識(shí)別隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用需求的變化，上述領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)更多新的專(zhuān)利方向。應(yīng)用趨勢(shì)多模態(tài)技術(shù)（Multimodaltechnology）是一種用于處理多種信息來(lái)源的技術(shù)，它可以理解、處理、生成和整合來(lái)自不同模態(tài)（視頻圖像、聲音、文本等）的數(shù)據(jù)。通過(guò)同時(shí)分析和整合這些不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，多模態(tài)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的信息提取、理解及內(nèi)容生成。例如，在人工智能（AI）領(lǐng)域，多模態(tài)技術(shù)越來(lái)越多地被用于以下任務(wù)：1.圖像描述（ImageCaptioning）：根據(jù)圖像內(nèi)容自動(dòng)生成描述性文字。2.視覺(jué)問(wèn)答（VisualQuestionAnswering通過(guò)分析圖像內(nèi)容和用戶提供的文本問(wèn)題，生成相關(guān)的答案。3.圖像、語(yǔ)音、視頻合成（Image,Speech,VideoSynthesis）：將文本提示轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的圖像、音頻及視頻。4.虛擬人（VirtualBeing）:通過(guò)實(shí)現(xiàn)具備多模態(tài)感知和交流能力的虛擬人，來(lái)實(shí)現(xiàn)更自然的人機(jī)交互系統(tǒng)。由于人的感知是多模態(tài)的，所以多模態(tài)技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，包括自動(dòng)駕駛、智能手機(jī)應(yīng)用、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等。利用多模態(tài)技術(shù)，AI系統(tǒng)將可以更好地理解現(xiàn)實(shí)世界，并為用戶提供更豐富、更準(zhǔn)確的信息和服務(wù)。3.5.11聲紋識(shí)別主要專(zhuān)利情況2012年起，聲紋識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)相關(guān)專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量呈大幅上升，七年間（2011-2018）已近翻了10倍，并一直保持高位水平。應(yīng)用趨勢(shì)隨著2018年央行《移動(dòng)金融基于聲紋識(shí)別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》的頒布，以及2019年金融科技產(chǎn)品認(rèn)證的出臺(tái)，金融業(yè)繼續(xù)穩(wěn)居聲紋識(shí)別產(chǎn)業(yè)的第一大民用領(lǐng)域。截止2020年下旬，約有30家銀行機(jī)構(gòu)采購(gòu)了聲紋識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品。（*數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)聲紋識(shí)別產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)2.0》）生物識(shí)別技術(shù)正逐漸成熟并進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用階段。隨著3D傳感器的快速普及、多種生物特征的融合，每個(gè)設(shè)備都能更聰明地“看”和“聽(tīng)”。生物識(shí)別和活體技術(shù)也將重塑身份識(shí)別和認(rèn)證，數(shù)字身份將成為人的第二張身份證。由于不同場(chǎng)景對(duì)生物特征的適應(yīng)性各有不同，基于多模態(tài)的解決方案代表了一個(gè)新興趨勢(shì)，多生物特征識(shí)技術(shù)融合已經(jīng)成為必然。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）已經(jīng)聯(lián)合公布了《信息技術(shù)—生物特征—多模態(tài)和其他多生物特征融合》（ISO/IECTR24722∶2007該方案能融合多種生物指令，以保證在一種保用戶信息或數(shù)據(jù)安全。第五代移動(dòng)通信技術(shù)將使移動(dòng)帶寬大幅度增強(qiáng)，提供近百倍于4G的峰值速率，促進(jìn)基于4K/8K超高清視頻、AR/VR等沉浸式交互模式的逐步成熟。連接能力將增強(qiáng)至百億級(jí)，帶來(lái)海量的機(jī)器類(lèi)通信及連接的深度融合。網(wǎng)絡(luò)向云化、軟件化演進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)可切片成多個(gè)相互獨(dú)立、平行的虛擬子網(wǎng)絡(luò)，為不同應(yīng)用提供虛擬專(zhuān)屬網(wǎng)絡(luò)，加上高可靠、低時(shí)延、大容量的網(wǎng)絡(luò)能力，將使車(chē)聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域獲得全新的技術(shù)賦能。語(yǔ)音作為最自然的人機(jī)交互方式，將迎來(lái)更多成長(zhǎng)機(jī)會(huì)和更大的發(fā)展空間。（*數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)聲紋識(shí)別產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)2019》）不限于：背景噪聲干擾、跨信道識(shí)別、超短語(yǔ)音精度低、假冒攻擊等。3.5.12深度學(xué)習(xí)主要專(zhuān)利情況從2013年至2022年，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”技術(shù)的國(guó)內(nèi)專(zhuān)利申請(qǐng)量約64161個(gè)。從技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控等領(lǐng)域。目前，全球越來(lái)越多的人們開(kāi)始意識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)應(yīng)用的重要性，因此需要針對(duì)不同機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)。另一方面，隨著全球化進(jìn)程的加快，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)的需求正不斷增長(zhǎng)。總之，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)看，“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”技術(shù)具有非常廣闊的應(yīng)用前景，未來(lái)在智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控等領(lǐng)域中的市場(chǎng)需求將會(huì)越來(lái)越大。應(yīng)用趨勢(shì)“通用機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)融合”技術(shù)逐漸滲透到智能金融領(lǐng)域中，主要應(yīng)用于智能營(yíng)銷(xiāo)和智能風(fēng)控兩大方向。越來(lái)越多的時(shí)序相關(guān)的模型（例如RNN、LSTM、GRU等）應(yīng)用于線上智能營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景中，用于快速捕捉客戶在時(shí)間域上的興趣變變化,從而幫助業(yè)務(wù)人員做出更加準(zhǔn)確的營(yíng)銷(xiāo)手段決策。除此之外，還有一些輔度。例如，構(gòu)建保險(xiǎn)產(chǎn)品的知識(shí)圖譜可以快速幫助模型找到客戶歷史購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的非顯性聯(lián)系，有效幫助業(yè)務(wù)人員進(jìn)行下一次的產(chǎn)品推薦。隨著獲取數(shù)據(jù)的成本逐漸增加，元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等算法主要用來(lái)解決智能營(yíng)銷(xiāo)中存在數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。例如，利用客戶在日常產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)在金融領(lǐng)域的購(gòu)買(mǎi)意向度。在金融信貸行業(yè)的發(fā)展過(guò)程中，普惠金融起到了巨大的作用。智能風(fēng)控主要負(fù)責(zé)判斷用戶是否存在欺詐風(fēng)險(xiǎn)或者違約風(fēng)險(xiǎn)，從而起到提前預(yù)警減少的損失。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)主要解決欺詐行為數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量，從而提升識(shí)別欺詐客戶的準(zhǔn)確性。自2017年以來(lái)，越來(lái)越多的時(shí)序相關(guān)的模型（例如RNN、LSTM、GRU等）和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（例如RandomForest,Xgboost，LightGBM等）的融合模型應(yīng)用于智能風(fēng)控場(chǎng)景中。第四章智能家居4.1.產(chǎn)業(yè)定義智能家居產(chǎn)業(yè)是指利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，將傳統(tǒng)家居設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)照明、安防監(jiān)控、溫度控制、家電控制、健康監(jiān)測(cè)等功能，為用戶提供智能化、便捷化的家居生活體驗(yàn)。智能家居產(chǎn)業(yè)包括了各種智能設(shè)備和系統(tǒng)，如智能照明、智能安防、智能家電、智能門(mén)鎖、智能音響、智能溫控等。這些設(shè)備可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或本地網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信和控制，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、自動(dòng)化控制、場(chǎng)景設(shè)置等功能。智能家居產(chǎn)業(yè)涉及多個(gè)領(lǐng)域，包括硬件設(shè)備制造商、軟件開(kāi)發(fā)商、平臺(tái)提供數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等方面的問(wèn)題。根據(jù)國(guó)務(wù)院文件《關(guān)于促進(jìn)智能家居產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，智能家居被定義為利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，通過(guò)連接、感知和控制家庭設(shè)備和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)家庭設(shè)備之間的互聯(lián)互通、自動(dòng)化管理和智能化服務(wù)的一種家庭生活方式。智能家居旨在提高家庭生活品質(zhì)、提供便利與舒適、節(jié)約資強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展與應(yīng)用推廣。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和用戶對(duì)便利性和舒適性的需求增加，智能家居產(chǎn)業(yè)正和便捷的生活方式。4.3.1人機(jī)交互系統(tǒng)人機(jī)交互系統(tǒng)是指人與計(jì)算機(jī)或其他智能設(shè)備之間進(jìn)行信息交流和操作的過(guò)程。它通過(guò)各種輸入和輸出方式，使人們能夠與計(jì)算機(jī)進(jìn)行有人機(jī)交互系統(tǒng)的目標(biāo)是提供簡(jiǎn)單、直觀、高效的用戶體驗(yàn)，使用戶能夠輕松地完成任務(wù)、獲取信息或控制設(shè)備。人機(jī)交互系統(tǒng)通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵組件：1、輸入設(shè)備：用于將用戶的指令或信息輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，常見(jiàn)的輸入設(shè)備有鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、觸摸屏、語(yǔ)音識(shí)別等。2、輸出設(shè)備：用于將計(jì)算機(jī)處理后的結(jié)果或信息以可理解的方式呈現(xiàn)給用戶，常見(jiàn)的輸出設(shè)備有顯示器、音頻設(shè)備、打印機(jī)等。3、用戶界面：提供用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間交互的界面，包括圖形用戶界面（GUI）、命令行界面（CLI）、觸摸界面等。4、交互技術(shù)：包括語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、眼動(dòng)追蹤等技術(shù)，用于實(shí)現(xiàn)更自然、智能化的人機(jī)交互方式。5、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)：關(guān)注用戶需求和心理特征，通過(guò)優(yōu)化界面設(shè)計(jì)、交互流程等方面來(lái)提升用戶滿意度和效率?？梢酝ㄟ^(guò)聲音指令與設(shè)備進(jìn)行對(duì)話；虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)為用戶提供了更沉浸式的交互體驗(yàn)；手勢(shì)識(shí)別和眼動(dòng)追蹤技術(shù)則使得人們可以通過(guò)簡(jiǎn)單的動(dòng)作或眼神實(shí)現(xiàn)與計(jì)算機(jī)的交互。體驗(yàn)，并為人們?cè)谌粘Ｉ詈凸ぷ髦袔?lái)更多可能性。4.3.2智能家電智能家電是指通過(guò)連接互聯(lián)網(wǎng)和智能技術(shù)，具備智能化功能的家用電器。它們可以與用戶進(jìn)行交互、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、自動(dòng)化操作以及與其他智能設(shè)備進(jìn)行互智能家電的種類(lèi)很多，常見(jiàn)的包括：1、智能音箱：具備語(yǔ)音助手功能的音箱，可以通過(guò)語(yǔ)音指令播放音樂(lè)、查詢天氣、控制其他智能設(shè)備等。使用應(yīng)用程序等。3、智能冰箱：內(nèi)置攝像頭和傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)食物存儲(chǔ)情況、提醒過(guò)期食品、提供菜譜推薦等功能。4、智能洗衣機(jī)：通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序遠(yuǎn)程控制洗衣機(jī)的啟動(dòng)、停止和選擇洗滌模式，也可以根據(jù)衣物類(lèi)型和污漬程度自動(dòng)調(diào)整洗滌參數(shù)。5、智能空調(diào)：可以通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序遠(yuǎn)程控制空調(diào)的開(kāi)關(guān)、溫度和模式設(shè)置，也可以根據(jù)用戶習(xí)慣和環(huán)境條件自動(dòng)調(diào)整溫度和風(fēng)速。6、智能照明系統(tǒng)：通過(guò)智能燈泡或燈具，可以遠(yuǎn)程控制燈光的亮度、顏色和定時(shí)開(kāi)關(guān)，也可以與其他智能設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更智能化的照明體驗(yàn)。7、智能安防設(shè)備：包括智能門(mén)鎖、攝像頭、門(mén)窗傳感器等，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、入侵報(bào)警、門(mén)鎖解鎖等功能。8、智能廚房設(shè)備：如智能烤箱、咖啡機(jī)、電飯煲等，通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序或語(yǔ)音指令進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和定時(shí)預(yù)約，方便用戶在外出前準(zhǔn)備好食物或飲品。這些智能家電通過(guò)連接互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)應(yīng)用程序，使用戶可以隨時(shí)隨地進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和監(jiān)控，并且可以根據(jù)用戶習(xí)慣和需求實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。智能家電的出現(xiàn)使得家居生活更加便捷、高效，并且提供了更多個(gè)性化的使用體驗(yàn)。4.3.3傳感器智能家居中的傳感器是一種關(guān)鍵的技術(shù)裝置，用于感知和收集環(huán)境信息。這以及空氣質(zhì)量、溫度、濕度等體感舒適度感知等。通過(guò)將環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)或數(shù)字信號(hào)，傳感器為智能家居系統(tǒng)提供了實(shí)時(shí)的、準(zhǔn)確的信息。傳感器在智能家居中扮演著重要的角色。它們與智能設(shè)備和系統(tǒng)相連，使得智能家居可以自動(dòng)化地響應(yīng)環(huán)境變化和用戶需求。例如，溫度傳感器可以幫助調(diào)觸發(fā)語(yǔ)音助手或安防警報(bào)系統(tǒng)。通過(guò)與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)，傳感器還可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能化功合安防系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)和報(bào)警功能；煙霧/氣體傳感器結(jié)合警報(bào)系統(tǒng)可以提供火災(zāi)和氣體泄漏的及時(shí)警示?？傊悄芗揖又械膫鞲衅魇沁B接物理世界和數(shù)字世界的橋梁。它們通過(guò)收創(chuàng)造更加舒適、便捷、安全和高效的生活體驗(yàn)。4.3.4設(shè)備安全聲紋識(shí)別是一種利用個(gè)體的聲音特征進(jìn)行身份驗(yàn)證或識(shí)別的技術(shù)。它通過(guò)分析人的語(yǔ)音信號(hào)中的聲音質(zhì)量、頻譜特征、語(yǔ)調(diào)等信息，來(lái)確定一個(gè)人的身份。與傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證方式相比，聲紋識(shí)別具有獨(dú)特性、難以偽聲紋識(shí)別可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括安全領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、客戶服務(wù)以及智音確認(rèn)用戶身份。在金融領(lǐng)域，聲紋識(shí)別可以防止欺詐行為，提高交易安全性。在客戶服務(wù)方面，聲紋識(shí)別可以用于自助服務(wù)系統(tǒng)，提供更便捷的用戶體驗(yàn)。聲紋識(shí)別并非完美無(wú)缺，仍存在一定的誤識(shí)率和受環(huán)境因素影響的問(wèn)題。因此，在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他身份驗(yàn)證方式來(lái)提高準(zhǔn)確性和安全性。4.4.產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度分析4.4.1學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界成果四象限圖4.4.2熱度-供給圖與階段-供給圖4.5.1語(yǔ)音降噪主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)人們對(duì)高質(zhì)量通信的需求。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的普及和移動(dòng)設(shè)備性能的提升，語(yǔ)音降噪技術(shù)將成為移動(dòng)通信的重要發(fā)展方向。智能音箱和語(yǔ)音助手也是語(yǔ)音降噪技術(shù)的重要應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)降低環(huán)境噪聲干擾，語(yǔ)音助手和智能音箱可以提供更清晰、更準(zhǔn)確的語(yǔ)音交互體驗(yàn)，使用戶與智能設(shè)備之間的溝通更加便捷和自然。在無(wú)線耳機(jī)和耳機(jī)通話領(lǐng)域，消除環(huán)境噪聲對(duì)于通話質(zhì)量至關(guān)重要。通過(guò)采在各種環(huán)境下都能享受高品質(zhì)的通話效果。遠(yuǎn)程會(huì)議和遠(yuǎn)程教育也是語(yǔ)音降噪技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。在遠(yuǎn)程環(huán)境中，參與者可能面臨各種背景噪聲干擾。通過(guò)使用語(yǔ)音降噪技術(shù)，可以有效減少背景噪聲，提高遠(yuǎn)程會(huì)議和教學(xué)的清晰度和可理解性。斷創(chuàng)新，語(yǔ)音降噪技術(shù)在移動(dòng)通信、智能設(shè)備、無(wú)線耳機(jī)、遠(yuǎn)程會(huì)議等領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景，并推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向前發(fā)展。4.5.2聲源定位主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲源定位應(yīng)用的趨勢(shì)是不斷增長(zhǎng)和發(fā)展。隨著技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新，聲源定位在許多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，包括虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能音箱、無(wú)人駕駛汽車(chē)等。聲源定位技術(shù)可以提供更沉浸式的體驗(yàn)和更準(zhǔn)確的環(huán)境感知，為用戶帶來(lái)更好的音頻體驗(yàn)和交互體驗(yàn)。未來(lái)，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)監(jiān)控、智能家居、醫(yī)療診斷等4.5.3回聲消除主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)回聲消除應(yīng)用的趨勢(shì)是不斷發(fā)展和改進(jìn)。回聲是由于音頻信號(hào)在傳輸或反射時(shí)與環(huán)境中的障礙物相互作用而產(chǎn)生的?；芈曄夹g(shù)旨在減少或消除這種回聲，以提高音頻質(zhì)量和語(yǔ)音通信的清晰度。未來(lái)的回聲消除應(yīng)用趨勢(shì)包括以下幾個(gè)方面：1、算法優(yōu)化：隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，回聲消除算法將變得更加智能和高效。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，可以提高算法的準(zhǔn)確性和性能。2、多麥克風(fēng)陣列：多麥克風(fēng)陣列可以捕捉到不同位置和方向的音頻信號(hào)，從而提供更多的信息用于回聲消除。未來(lái)的趨勢(shì)是將多麥克風(fēng)陣列應(yīng)用于各種設(shè)備和場(chǎng)景，如智能音箱、會(huì)議系統(tǒng)等。3、實(shí)時(shí)通信應(yīng)用：隨著遠(yuǎn)程工作和遠(yuǎn)程會(huì)議的增加，實(shí)時(shí)通信應(yīng)用對(duì)于清晰的語(yǔ)音質(zhì)量變得越來(lái)越重要?；芈曄夹g(shù)將在視頻會(huì)議、語(yǔ)音通話等實(shí)時(shí)通信應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。嵌入式系統(tǒng)集成：未來(lái)的趨勢(shì)是將回聲消除技術(shù)嵌入到各種設(shè)備和系統(tǒng)中，如智能手機(jī)、汽車(chē)音響系統(tǒng)等。這將提供更好的用戶體驗(yàn)和更清晰的音頻質(zhì)量。未來(lái)回聲消除應(yīng)用的趨勢(shì)是通過(guò)算法優(yōu)化、多麥克風(fēng)陣列、實(shí)時(shí)通信應(yīng)用和嵌入式系統(tǒng)集成等方面不斷改進(jìn)和發(fā)展，以提供更好的音頻質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。4.5.4盲源分離主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)盲源分離應(yīng)用的趨勢(shì)是不斷增長(zhǎng)和發(fā)展。盲源分離是一種信號(hào)處理技術(shù)，旨在從混合信號(hào)中分離出不同的源信號(hào)，而無(wú)需事先了解源信號(hào)的特征或進(jìn)行訓(xùn)練。以下是盲源分離應(yīng)用的趨勢(shì)：1、音頻處理：盲源分離在音頻處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。例如，可以將音樂(lè)中的不同樂(lè)器分離出來(lái)，或者從語(yǔ)音信號(hào)中提取出不同說(shuō)話者的聲音。2、視頻處理：盲源分離也可以應(yīng)用于視頻處理領(lǐng)域。例如，在多攝像頭系它可以幫助識(shí)別和分離同時(shí)傳輸?shù)亩鄠€(gè)用戶的信號(hào)，從而提高系統(tǒng)容量和性能。4、醫(yī)學(xué)圖像處理：在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，盲源分離可以用于提取出不同組織或結(jié)構(gòu)的圖像信息，從而幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策。5、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成：盲源分離可以用于語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成任務(wù)中。改善語(yǔ)音合成系統(tǒng)生成的語(yǔ)音質(zhì)量。盲源分離應(yīng)用將在音頻處理、視頻處理、無(wú)線通信、醫(yī)學(xué)圖像處理以及語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成等領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，并為這些領(lǐng)域帶來(lái)更好的性能和效果。4.5.5波束形成主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)波束形成是一種利用多個(gè)天線元素組合來(lái)形成和聚焦無(wú)線信號(hào)的技術(shù)。隨著通信技術(shù)的發(fā)展和需求的增加，波束形成在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。以下是一些波束形成應(yīng)用的趨勢(shì)：1、5G通信：5G通信需要更高的帶寬和更快的速度，而波束形成可以提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和更好的覆蓋范圍。因此，5G通信系統(tǒng)中廣泛使用了波束2、毫米波通信：毫米波頻段具有更大的帶寬和更高的傳輸速率，但其傳輸范圍相對(duì)較短。波束形成可以通過(guò)聚焦信號(hào)來(lái)增加傳輸距離并提高可靠性，因此在毫米波通信中廣泛應(yīng)用。4、雷達(dá)系統(tǒng)：雷達(dá)系統(tǒng)需要準(zhǔn)確探測(cè)和定位目標(biāo)，并提供高分辨率圖像。波束形成技術(shù)可以增強(qiáng)雷達(dá)系統(tǒng)的性能，提高目標(biāo)探測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確性。5、無(wú)人機(jī)通信：無(wú)人機(jī)通信需要實(shí)時(shí)和可靠的數(shù)據(jù)傳輸，而且無(wú)人機(jī)天線受限。通過(guò)使用波束形成技術(shù)，可以提高無(wú)人機(jī)通信的穩(wěn)定性和可靠性。4.5.6麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理是一種利用多個(gè)麥克風(fēng)組成的陣列來(lái)捕獲和處理聲音信號(hào)的技術(shù)。它可以提供更好的聲音捕獲和環(huán)境噪聲抑制效果。以下是一些麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理應(yīng)用的趨勢(shì)：1、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音助手：隨著語(yǔ)音交互技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音助手成為越來(lái)越普遍的應(yīng)用。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以提供清晰的語(yǔ)音輸入，提高語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性，并改善語(yǔ)音助手的響應(yīng)質(zhì)量。2、會(huì)議和通訊系統(tǒng)：在會(huì)議室和遠(yuǎn)程通訊中，清晰的聲音傳輸和噪聲抑制是關(guān)鍵。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以減少背景噪聲和回聲，提供更好的會(huì)議體驗(yàn)和3、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要與環(huán)境交互并提供沉浸式的聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以提供定位和環(huán)境聲音模擬，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。4、聲源定位和跟蹤：麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以通過(guò)分析多個(gè)麥克風(fēng)之間的實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用。5、智能家庭控制：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要與環(huán)境交互并提供沉浸式的聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以提供定位和跟蹤、噪聲抑制等功能，改善用戶體驗(yàn)。6、遠(yuǎn)程會(huì)議和遠(yuǎn)程教育：遠(yuǎn)程會(huì)議和遠(yuǎn)程教育越來(lái)越常見(jiàn)，而且在這些場(chǎng)景中，清晰的聲音傳輸非常重要。麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理可以提供清晰、準(zhǔn)確的聲音捕獲，并降低背景噪聲對(duì)會(huì)議或教育內(nèi)容的干擾。4.5.7嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器是一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行的優(yōu)化代碼的工具。它可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊緣設(shè)備上的效率和性能。以下是一些嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器應(yīng)用趨勢(shì)：1、邊緣人工智能：隨著邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，將人工智能引入邊緣設(shè)備成為一種趨勢(shì)。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以將復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為在資源受限的邊緣設(shè)備上運(yùn)行的高效代碼，實(shí)現(xiàn)本地的智能決策和分析。2、移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用：移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)、平板電腦等也需要高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理能力。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以將模型轉(zhuǎn)化為適合移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的優(yōu)化代碼，提高移動(dòng)應(yīng)用中人工智能功能的性能和效率。決策和響應(yīng)能力。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為在低功耗、資源受限的邊緣設(shè)備上運(yùn)行的優(yōu)化代碼，實(shí)現(xiàn)智能家居和物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能功4、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)：自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)決策和感知處理。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以將復(fù)雜的感知和決策模型轉(zhuǎn)化為適合在嵌入式系統(tǒng)上運(yùn)行的高效代碼，提高自動(dòng)駕駛和機(jī)器人系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。4.5.8模型歸并主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)模型歸并是指將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型合并為一個(gè)更大的模型的技術(shù)。它可以提高模型的效率、減少內(nèi)存占用，并簡(jiǎn)化模型部署和維護(hù)。以下是一些模型歸并應(yīng)1、邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)：在邊緣設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能會(huì)受到資源限制的挑戰(zhàn)。通過(guò)將多個(gè)小型模型歸并為一個(gè)較大的模型，可以在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)和功能，同時(shí)減少內(nèi)存占用和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。2、模型壓縮和加速：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型變得越來(lái)越大和復(fù)雜，模型壓縮和加速成為一種重要的需求。通過(guò)將多個(gè)小型模型歸并為一個(gè)更大的模型，可以減少冗余參數(shù)和計(jì)算操作，從而提高推理速度和減少存儲(chǔ)需求。3、聯(lián)邦學(xué)習(xí)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的分布式學(xué)習(xí)方法。通過(guò)將多個(gè)本地模型歸并為一個(gè)全局模型，可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行全局模型訓(xùn)練，從而保護(hù)用戶隱私。4、多任務(wù)學(xué)習(xí)：多任務(wù)學(xué)習(xí)是指在一個(gè)模型中同時(shí)處理多個(gè)相關(guān)任務(wù)。通過(guò)將多個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練的任務(wù)模型歸并為一個(gè)共享參數(shù)的多任務(wù)模型，可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)共享、知識(shí)共享，并提高整體性能。4.5.9實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別是一種將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。以下是一些實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：語(yǔ)音助手和虛擬助手成為人們?nèi)粘Ｉ钪械某Ｒ?jiàn)工具。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以使這些助手更加智能和響應(yīng)迅速。2、會(huì)議記錄和轉(zhuǎn)寫(xiě)：在商務(wù)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域，會(huì)議記錄和轉(zhuǎn)寫(xiě)是必不可少的。3、實(shí)時(shí)字幕和翻譯：在演講、直播、新聞報(bào)道等場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)字幕和翻譯可以幫助聽(tīng)眾更好地理解內(nèi)容。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以將演講內(nèi)容即時(shí)轉(zhuǎn)換為字幕或進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯。4、電話客服和自動(dòng)化呼叫中心：電話客服行業(yè)正逐漸采用自動(dòng)化呼叫中心來(lái)提供更高效的客戶服務(wù)。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以幫助自動(dòng)化系統(tǒng)快速理解客戶需求，并提供準(zhǔn)確的回答和解決方案。5、實(shí)時(shí)語(yǔ)音分析與情感識(shí)別：實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別還可應(yīng)用于情感分析和情感識(shí)別。通過(guò)分析說(shuō)話者的語(yǔ)調(diào)、聲調(diào)以及其他聲學(xué)特征，可以推斷其情感狀態(tài)并作4.5.10語(yǔ)音喚醒主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)語(yǔ)音喚醒是一種通過(guò)聲音指令喚醒設(shè)備并啟動(dòng)語(yǔ)音交互的技術(shù)。以下是一些語(yǔ)音喚醒應(yīng)用的趨勢(shì)：1、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)：隨著智能家居設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的普及，語(yǔ)音喚醒成為控制和操作設(shè)備的便捷方式。用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的聲音指令喚醒智能家居設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)對(duì)燈光、溫度、安防等功能的控制。2、汽車(chē)和智能交通：語(yǔ)音喚醒在汽車(chē)和智能交通領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。駕駛安全性和便利性。3、移動(dòng)設(shè)備和虛擬助手：移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)和平板電腦也廣泛應(yīng)用了語(yǔ)并進(jìn)行搜索、發(fā)送消息、設(shè)置提醒等操作。4、健康醫(yī)療：在醫(yī)療領(lǐng)域，語(yǔ)音喚醒可用于患者監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景。患者可以通過(guò)語(yǔ)音指令喚醒醫(yī)療設(shè)備，并進(jìn)行測(cè)量身體參數(shù)、咨詢醫(yī)生等操作。5、安防監(jiān)控：語(yǔ)音喚醒在安防監(jiān)控領(lǐng)域也有應(yīng)用。用戶可以通過(guò)聲音指令喚醒安防系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、報(bào)警處理等操作。4.5.11分布式喚醒主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)分布式喚醒是指在多個(gè)設(shè)備或節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行語(yǔ)音喚醒處理的技術(shù)。以下是分布式喚醒應(yīng)用的趨勢(shì)：1、多設(shè)備協(xié)同：隨著智能家居設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的普及，用戶可能同時(shí)擁有多個(gè)智能設(shè)備，如智能音箱、智能手機(jī)、智能電視等。分布式喚醒可以使這些設(shè)備協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)更廣泛的語(yǔ)音控制和交互。2、低功耗和高效性：分布式喚醒可以將語(yǔ)音喚醒處理任務(wù)分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)務(wù)分配和資源利用，可以降低功耗，延長(zhǎng)設(shè)備的續(xù)航時(shí)間。3、隱私保護(hù)：在分布式喚醒中，語(yǔ)音數(shù)據(jù)可以在本地設(shè)備上進(jìn)行處理，減少對(duì)云端服務(wù)器的依賴。這樣可以增強(qiáng)用戶對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)隱私的控制和保護(hù)，避免敏感信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。4、異構(gòu)設(shè)備兼容性：分布式喚醒技術(shù)可以跨不同類(lèi)型和品牌的設(shè)備進(jìn)行應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的互操作性。這樣用戶可以通過(guò)任意一個(gè)支持分布式喚醒的設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制，并與其他設(shè)備進(jìn)行無(wú)縫連接和交互。5、邊緣計(jì)算和云端協(xié)同：分布式喚醒可以將計(jì)算任務(wù)從云端遷移到邊緣設(shè)協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、更智能的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。隨著智能家居、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，分布式喚醒在提高系統(tǒng)性能、保護(hù)隱私、提供更靈活交互方式等方面具有廣闊的應(yīng)用前景，并將為用戶帶來(lái)更便捷、安全和個(gè)性化的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。4.5.12方言識(shí)別主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)方言識(shí)別是一種將不同地區(qū)或社群特定的語(yǔ)言變體區(qū)分開(kāi)來(lái)的技術(shù)。以下是一些方言識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1、語(yǔ)音助手和智能設(shè)備：隨著智能設(shè)備的普及，方言識(shí)別可以幫助語(yǔ)音助手更好地理解和響應(yīng)用戶的方言口音，提供更準(zhǔn)確和個(gè)性化的服務(wù)。2、地方文化保護(hù)和傳承：方言是地方文化的重要組成部分。通過(guò)方言識(shí)別技術(shù)，可以記錄和保護(hù)各地區(qū)獨(dú)特的方言語(yǔ)音，促進(jìn)地方文化的傳承和保護(hù)。3、語(yǔ)音翻譯和實(shí)時(shí)字幕：對(duì)于外地游客或移民理解當(dāng)?shù)胤窖钥赡艽嬖诶щy。方言識(shí)別技術(shù)可以幫助實(shí)時(shí)翻譯或提供字幕，使他們更好地理解當(dāng)?shù)厝说慕涣鳌?、方言教育和學(xué)習(xí)：對(duì)于學(xué)習(xí)某種特定方言的人來(lái)說(shuō)，方言識(shí)別可以幫助評(píng)估學(xué)習(xí)者的發(fā)音準(zhǔn)確性，并提供針對(duì)性的反饋和指導(dǎo)。5、方言社交媒體和內(nèi)容分發(fā)：隨著社交媒體的興起，許多人使用方言進(jìn)行社交互動(dòng)。方言識(shí)別技術(shù)可以幫助社交媒體平臺(tái)更好地理解用戶發(fā)布的內(nèi)容，并提供相關(guān)推薦和個(gè)性化服務(wù)。4.5.13聲紋識(shí)別要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲紋識(shí)別是一種通過(guò)分析個(gè)體的聲音特征來(lái)識(shí)別和驗(yàn)證身份的技術(shù)。以下是一些聲紋識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1、身份驗(yàn)證和安全領(lǐng)域：聲紋識(shí)別可以用于替代或增強(qiáng)傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證方法，如密碼、指紋或面部識(shí)別。它可以應(yīng)用于手機(jī)解鎖、電子支付、銀行交易等場(chǎng)景，提供更方便和安全的身份驗(yàn)證方式。2、電話客服和呼叫中心：聲紋識(shí)別可以用于電話客服別和驗(yàn)證客戶的身份，提高客服效率和用戶體驗(yàn)。3、反欺詐和安全監(jiān)控：聲紋識(shí)別可以用于反欺詐和安全監(jiān)控領(lǐng)域。通過(guò)分析聲音特征，可以檢測(cè)可疑行為或欺詐活動(dòng)，并提供實(shí)時(shí)警報(bào)。4、個(gè)性化服務(wù)和智能助手：聲紋識(shí)別可以幫助智能助手更好地理解用戶，并提供個(gè)性化服務(wù)。根據(jù)聲音特征，智能助手可以自動(dòng)調(diào)整語(yǔ)速、音量等參數(shù)，以適應(yīng)用戶的偏好。5、醫(yī)療保?。郝暭y識(shí)別在醫(yī)療保健領(lǐng)域也有應(yīng)用潛力。例如，通過(guò)分析患4.5.14多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)多種傳感器和信息源（如聲音、圖像、視頻等）來(lái)識(shí)別和辨別不同的說(shuō)話人身份。以下是一些多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別應(yīng)用的趨勢(shì)：1、安全和身份驗(yàn)證：多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別可以用于安全領(lǐng)域，如邊境安檢、物理訪問(wèn)控制等。通過(guò)結(jié)合聲音、面部圖像或其他生物特征，可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和可靠的身份驗(yàn)證。2、語(yǔ)音助手和智能設(shè)備：多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別可以幫助語(yǔ)音助手更好地辨別3、會(huì)議記錄和智能筆記：在會(huì)議記錄和智能筆記應(yīng)用中，多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別可以幫助自動(dòng)標(biāo)記和歸檔不同參與者的發(fā)言內(nèi)容。這樣，會(huì)議記錄可以更準(zhǔn)確地捕捉到每個(gè)參與者的觀點(diǎn)和意見(jiàn)。4、智能交通系統(tǒng)：在智能交通系統(tǒng)中，多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別可以幫助車(chē)輛或交通設(shè)施辨別不同駕駛員或乘客的聲音特征。這有助于提供個(gè)性化服務(wù)、駕駛行為分析以及車(chē)內(nèi)安全監(jiān)控。5、娛樂(lè)和游戲體驗(yàn)：在娛樂(lè)和游戲領(lǐng)域，多模態(tài)說(shuō)話人識(shí)別可以增強(qiáng)用戶4.5.15聲紋驗(yàn)證主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲紋驗(yàn)證是通過(guò)分析個(gè)體的聲音特征來(lái)進(jìn)行身份驗(yàn)證和識(shí)別的技術(shù)。以下是聲紋驗(yàn)證應(yīng)用的趨勢(shì)：1、安全認(rèn)證：聲紋驗(yàn)證作為一種生物特征認(rèn)證技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于安全認(rèn)證領(lǐng)域。它可以用于手機(jī)解鎖、電子支付、網(wǎng)絡(luò)登錄等場(chǎng)景，提供更安全、方便的身份驗(yàn)證方式。2、電話銀行和客服：聲紋驗(yàn)證在電話銀行和客服領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。3、健康醫(yī)療：聲紋特征可以反映個(gè)體的健康狀況和情緒狀態(tài)。因此，聲紋驗(yàn)證在健康監(jiān)測(cè)和醫(yī)療診斷方面也有著潛在的應(yīng)用。通過(guò)分析聲音特征可以檢測(cè)出一些健康問(wèn)題或情緒變化，為個(gè)體提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。4、智能助理和智能家居：隨著智能助理和智能家居設(shè)備的普及，聲紋驗(yàn)證成為一種方便的身份識(shí)別方式。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音與智能助理進(jìn)行交互，并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)、智能家居控制等功能。5、社交娛樂(lè)：聲紋特征也可以用于社交娛樂(lè)領(lǐng)域。例如，通過(guò)分析聲音特征可以生成個(gè)性化的語(yǔ)音合成、唱歌評(píng)分等應(yīng)用，為用戶帶來(lái)更豐富多樣的娛樂(lè)4.5.16語(yǔ)音合成主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)語(yǔ)音合成是一種將文本轉(zhuǎn)換為聲音的技術(shù)，以下是語(yǔ)音合成應(yīng)用的趨勢(shì)：1、個(gè)性化和自然度：語(yǔ)音合成技術(shù)不斷追求更加自然、流暢和逼真的聲音。越來(lái)越多的研究和開(kāi)發(fā)致力于提高語(yǔ)音合成系統(tǒng)的個(gè)性化能力，使其能夠根據(jù)用戶的需求和偏好生成具有個(gè)性化特點(diǎn)的聲音。語(yǔ)音合成技術(shù)不僅要支持更多的語(yǔ)言，還要能夠?qū)崿F(xiàn)在不同語(yǔ)言之間進(jìn)行無(wú)縫轉(zhuǎn)換，以滿足用戶在多語(yǔ)言環(huán)境下的需求。3、智能助理和虛擬人物：智能助理和虛擬人物是目前廣泛應(yīng)用語(yǔ)音合成技術(shù)的領(lǐng)域之一。通過(guò)給虛擬助理和虛擬人物賦予具有個(gè)性化、情感表達(dá)、交互能力的聲音，使其更加生動(dòng)、親切、具有人性化。4、教育和培訓(xùn)：語(yǔ)音合成在教育和培訓(xùn)領(lǐng)域也有著廣泛應(yīng)用。例如，通過(guò)生成具有流利發(fā)音和標(biāo)準(zhǔn)口音的聲音來(lái)輔助學(xué)習(xí)外語(yǔ)；或者通過(guò)生成具有豐富表達(dá)能力的聲音來(lái)進(jìn)行教學(xué)講解。5、娛樂(lè)和媒體：語(yǔ)音合成技術(shù)在娛樂(lè)和媒體領(lǐng)域也有著重要應(yīng)用。例如，在游戲中生成角色對(duì)話；或者在電影制作中生成配音等。4.5.17方言及語(yǔ)種合成主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)方言及語(yǔ)種合成是指將文本轉(zhuǎn)換為特定方言或語(yǔ)種的聲音的技術(shù)。以下是方言及語(yǔ)種合成應(yīng)用的趨勢(shì)：1、方言保護(hù)和傳承：方言合成技術(shù)可以幫助保護(hù)和傳承各地的方言。通過(guò)生成具有地方特色的聲音，可以促進(jìn)方言的使用和傳播，避免方言逐漸消失。2、跨語(yǔ)種交流：隨著全球化的發(fā)展，跨語(yǔ)種交流變得越來(lái)越普遍。方言及語(yǔ)種合成技術(shù)可以幫助人們?cè)诓煌Z(yǔ)種之間進(jìn)行交流，提供更多元化、便捷的跨文化交際方式。3、文化娛樂(lè)：方言及語(yǔ)種合成在文化娛樂(lè)領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。例如，在電影、電視劇中生成具有特定方言或語(yǔ)種的角色對(duì)話。4、教育和學(xué)習(xí)：方言及語(yǔ)種合成技術(shù)可以用于教育和學(xué)習(xí)領(lǐng)域。例如，在外語(yǔ)學(xué)習(xí)中生成具有特定方言或口音的聲音，幫助學(xué)生更好地理解和模仿。5、個(gè)性化體驗(yàn)：方言及語(yǔ)種合成可以為用戶提供個(gè)性化的聲音體驗(yàn)。用戶可選擇自己熟悉或感興趣的特定方言或語(yǔ)種來(lái)生成聲音，增加個(gè)性化和情感連接。4.5.18聲音復(fù)刻主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)聲音復(fù)刻是一種利用聲紋識(shí)別技術(shù)將一個(gè)人的聲音復(fù)制并應(yīng)用于其他場(chǎng)景或設(shè)備中的技術(shù)。以下是聲音復(fù)刻應(yīng)用的趨勢(shì)：1、影視和游戲產(chǎn)業(yè)：聲音復(fù)刻可以用于電影、電視劇和游戲中，將特定演員或角色的聲音進(jìn)行復(fù)刻，使其在不同場(chǎng)景或游戲中保持一致性。2、虛擬助手和智能設(shè)備：聲音復(fù)刻可以用于虛擬助手和智能設(shè)備中，使其具備特定人物的聲音特征，提供更加個(gè)性化和親切的交互體驗(yàn)。3、教育和培訓(xùn)領(lǐng)域：聲音復(fù)刻可以用于教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，將專(zhuān)業(yè)人士的聲音進(jìn)行復(fù)刻，提供更具權(quán)威性和專(zhuān)業(yè)性的教學(xué)資源。4、文化遺產(chǎn)保護(hù)：聲音復(fù)刻可以用于保護(hù)文化遺產(chǎn)中特定人物的聲音，例如歷史名人、藝術(shù)家等，使其在今后的展覽或活動(dòng)中得以重現(xiàn)。5、個(gè)性化娛樂(lè)產(chǎn)品：聲音復(fù)刻可以用于個(gè)性化娛樂(lè)產(chǎn)品，例如個(gè)性化語(yǔ)音包、語(yǔ)音合成等，為用戶提供獨(dú)特且個(gè)性化的娛樂(lè)體驗(yàn)。4.5.19語(yǔ)義理解主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)語(yǔ)義理解是指通過(guò)分析文本或語(yǔ)音的意義和語(yǔ)境，從中提取出關(guān)鍵信息和意圖的技術(shù)。以下是語(yǔ)義理解應(yīng)用的趨勢(shì)：1、智能助理和虛擬人物：語(yǔ)義理解技術(shù)在智能助理和虛擬人物中得到廣泛應(yīng)用。通過(guò)深入理解用戶的指令、問(wèn)題和需求，智能助理可以提供更準(zhǔn)確、個(gè)性化的回答和服務(wù)。2、自動(dòng)問(wèn)答和知識(shí)圖譜：語(yǔ)義理解可用于自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)，幫助用戶快速獲檢索和推薦。3、智能搜索和信息檢索：語(yǔ)義理解技術(shù)有助于改進(jìn)搜索引擎的效果，使其能夠更好地理解用戶查詢的意圖，并提供相關(guān)、準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。幫助了解用戶情緒和態(tài)度。這對(duì)于情感智能應(yīng)用、輿情分析等具有重要作用。5、自然語(yǔ)言生成技術(shù)：語(yǔ)義理解技術(shù)可用于自然語(yǔ)言生成，幫助計(jì)算機(jī)生成更準(zhǔn)確、流暢、自然的文本或?qū)υ?。這對(duì)于聊天機(jī)器人、自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯等具有重要作用。4.5.20知識(shí)推理主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)知識(shí)推理是指通過(guò)分析和推理已有的知識(shí)，從中得出新的結(jié)論或發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)的技術(shù)。以下是知識(shí)推理應(yīng)用的趨勢(shì)：1、語(yǔ)義搜索和智能問(wèn)答：知識(shí)推理技術(shù)可以用于改進(jìn)語(yǔ)義搜索引擎和智能2、自動(dòng)推理和決策支持：知識(shí)推理可用于自動(dòng)推理和決策支持系統(tǒng)，幫助分析復(fù)雜的問(wèn)題、數(shù)據(jù)和情境，并提供基于邏輯和規(guī)則的推斷和決策。3、智能機(jī)器人和虛擬助手：知識(shí)推理技術(shù)在智能機(jī)器人和虛擬助手中有廣泛應(yīng)用。通過(guò)分析用戶需求、環(huán)境信息和已有知識(shí)，智能機(jī)器人可以做出適應(yīng)性強(qiáng)、個(gè)性化的行動(dòng)和回應(yīng)。4、自動(dòng)化知識(shí)圖譜構(gòu)建：知識(shí)推理可用于自動(dòng)化構(gòu)建和擴(kuò)展知識(shí)圖譜。通過(guò)從大量文本、數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化信息，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)、歸納，可以生成更全面、連貫的知識(shí)圖譜。5、智能輔助決策：知識(shí)推理技術(shù)可用于智能輔助決策系統(tǒng)，幫助分析復(fù)雜問(wèn)題并提供決策建議。通過(guò)對(duì)已有知識(shí)進(jìn)行邏輯推斷和規(guī)則應(yīng)用，可以輔助人們做出準(zhǔn)確、明智的決策。4.5.21智能知識(shí)問(wèn)答主要專(zhuān)利情況應(yīng)用趨勢(shì)智能知識(shí)問(wèn)答是一種利用人工智能技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提供準(zhǔn)確、及時(shí)和個(gè)性化答案的問(wèn)答系統(tǒng)。以下是智能知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用的趨勢(shì)：虛擬助手和智能設(shè)備成為人們?nèi)粘Ｉ钪械某Ｒ?jiàn)工具。智能知識(shí)問(wèn)答技術(shù)可以使這些助手更加智能和響應(yīng)迅速。2、在線客服和自助服務(wù)：越來(lái)越多的將智能知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用于在線客服和自助服務(wù)系統(tǒng)中，以提供即時(shí)、準(zhǔn)確的答案，幫助用戶解決問(wèn)題和提供支持。3、專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答：在特定領(lǐng)域，如醫(yī)療、法律、金融等，智能知識(shí)問(wèn)答可以提供專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的準(zhǔn)確答案，并幫助用戶獲取專(zhuān)業(yè)建議和指導(dǎo)。4、教育和培訓(xùn)領(lǐng)域：在教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，智能知識(shí)問(wèn)答可以用于學(xué)習(xí)輔助工具，幫助學(xué)生獲取學(xué)習(xí)資料、解決問(wèn)題，并提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。并幫助用戶找到相關(guān)問(wèn)題和解決方案。4.5.22