概述
表1 AI技術(shù)基礎設施技術(shù)來源
| 二級技術(shù) |
三級技術(shù) |
技術(shù)來源 |
| 數(shù)據(jù)資源 |
數(shù)據(jù)采集 |
合作 |
| 數(shù)據(jù)標注 |
購買 |
| 數(shù)據(jù)存儲 |
自研 |
| 數(shù)據(jù)開放 |
合作 |
| 算力資源 |
AI芯片 |
購買 |
| AI服務器 |
購買 |
| 高性能網(wǎng)絡 |
自研 |
| 高性能存儲 |
購買 |
表2 人工智能算法技術(shù)來源
| 二級技術(shù) |
三級技術(shù) |
四級技術(shù) |
技術(shù)來源 |
| 計算機視覺 |
圖像處理 |
字符識別 |
自研 |
| 圖像分類 |
自研 |
| 分類和定位 |
自研 |
| 目標檢測 |
自研 |
| 語義分割 |
自研 |
| 實例分割 |
自研 |
| 圖像分格轉(zhuǎn)換 |
合作 |
| 圖像翻譯 |
自研 |
| 圖像編碼 |
自研 |
| 視頻處理 |
視頻摘要 |
自研 |
| 視頻編解碼 |
自研 |
| 目標跟蹤 |
自研 |
| 視頻結(jié)構(gòu)化 |
自研 |
| 視頻超分 |
自研 |
| 視頻圖像增強 |
自研 |
| 動作識別 |
自研 |
| 內(nèi)容分析 |
合作 |
| 生物特征識別 |
生物信號處理技術(shù) |
購買 |
| 自然語言處理 |
自然語言理解 |
詞性標注 |
合作 |
| 文本分類 |
自研 |
| 句法分析 |
合作 |
| 分詞 |
備選 |
| 信息檢索 |
自研 |
| 信息抽取 |
自研 |
| 自然語言生成 |
自動摘要 |
自研 |
| 問答系統(tǒng) |
合作 |
| 機器翻譯 |
購買 |
| 預訓練大模型 |
基礎架構(gòu) |
Transformer架構(gòu) |
自研 |
| 多模態(tài)架構(gòu) |
合作 |
| CNN架構(gòu) |
自研 |
| 下游遷移 |
小樣本推理 |
自研 |
| 模型調(diào)優(yōu) |
自研 |
| 訓練數(shù)據(jù)集 |
多模態(tài) |
自研 |
| 文本 |
自研 |
| 圖像 |
自研 |
| 計算加速 |
并行訓練 |
自研 |
| 模型加速 |
合作 |
| 強化學習 |
模型策略 |
離線強化學習 |
自研 |
| 在線強化學習 |
合作 |
| 單智能體強化學習 |
自研 |
| 多智能體強化學習 |
合作 |
| 交叉學習 |
游戲?qū)W習 |
合作 |
| 機器控制 |
合作 |
| 自動駕駛 |
合作 |
| 信息檢索 |
自研 |
| 智慧醫(yī)療 |
備選 |
| 物理化學實驗 |
備選 |
| 推薦系統(tǒng) |
信息存儲 |
矩陣/分解機結(jié)構(gòu) |
自研 |
| 序列化結(jié)構(gòu) |
自研 |
| 二部圖結(jié)構(gòu) |
自研 |
| 異構(gòu)圖/超圖結(jié)構(gòu) |
合作 |
| 信息檢索 |
基于協(xié)同過濾 |
自研 |
| 基于內(nèi)容 |
自研 |
| 混合推薦 |
合作 |
| 信息融合 |
用戶交互 |
合作 |
| 專家知識 |
合作 |
| 多模態(tài) |
合作 |
| 智能語音 |
語音信息處理 |
語音識別 |
自研 |
| 語音合成 |
自研 |
| 語音增強 |
合作 |
| 聲紋識別 |
自研 |
| 語音偽造/鑒偽 |
合作 |
| 計算機聽覺 |
聲音檢索 |
自研 |
| 聲音事件檢測 |
自研 |
| 聲音場景分析 |
自研 |
表3 框架及服務技術(shù)來源
| 二級技術(shù) |
三級技術(shù) |
技術(shù)來源 |
| 框架及服務 |
容器 |
自研 |
| 分布式結(jié)構(gòu) |
自研 |
| 框架 |
合作 |
| 云服務 |
自研 |
| AI軟硬件加速技術(shù) |
自研 |
表4 行業(yè)應用技術(shù)來源
| 二級技術(shù) |
三級技術(shù) |
技術(shù)來源 |
| 交通 |
自動駕駛決策 |
自研 |
| 行人/車輛/非機動車識別與行為預測 |
自研 |
| 軌跡分析 |
合作 |
| 多傳感器感知融合 |
自研 |
| 交通信號控制 |
備選 |
| 高精度地圖構(gòu)建與定位 |
自研 |
| 客流分析 |
自研 |
| 路面檢測 |
合作 |
| 車流分析 |
合作 |
| 智慧交通大腦 |
自研 |
| 數(shù)字道路 |
自研 |
| 安防 |
人臉識別 |
購買 |
| 動作識別 |
合作 |
| 醫(yī)療 |
醫(yī)療影像識別 |
備選 |
| 多模態(tài)數(shù)據(jù)的配準 |
備選 |
| 病灶/部位分割與量化 |
備選 |
| 金融 |
量化投資 |
合作 |
| 風險分析 |
自研 |
| 通信 |
邊緣AI |
合作 |
| 語義通訊 |
自研 |
| 工業(yè)質(zhì)檢 |
材料缺陷 |
自研 |
| 裝配合規(guī)檢測 |
自研 |
| 特種設備識別 |
自研 |
| 智能內(nèi)容生成 |
圖像/視頻編輯 |
備選 |
| 數(shù)字人 |
自研 |
| 虛擬穿戴 |
備選 |
| 2/3D關鍵點捕捉 |
合作 |
| 綠色云網(wǎng) |
基站智慧節(jié)能 |
自研 |
| 云主機智慧節(jié)能 |
自研 |
| 機房智慧節(jié)能 |
自研 |
| 教育 |
作業(yè)批改 |
合作 |
| 拍照搜題 |
合作 |
| 水利 |
水位識別 |
備選 |
| 排水識別 |
備選 |
| 明廚亮灶 |
人體分析 |
合作 |
| 動作識別 |
研 |
目錄
1. AI技術(shù)基礎設施
1.1. 數(shù)據(jù)資源
1.1.1. 數(shù)據(jù)采集
1.1.2. 數(shù)據(jù)標注
1.1.3. 數(shù)據(jù)存儲
1.1.4. 數(shù)據(jù)開放
1.2. 算力資源
1.2.1. AI芯片
1.2.1.1. GPU
1.2.1.2. FPGA
1.2.1.3. TPU(ASIC)
1.2.2. AI服務器
1.2.3. 高性能網(wǎng)絡
1.2.4. 高性能存儲
2. 人工智能算法
2.1. 計算機視覺
2.1.1. 圖像處理
2.1.1.1. 字符識別
2.1.1.2. 圖像分類
2.1.1.3. 分類和定位
2.1.1.4. 目標檢測
2.1.1.5. 語義分割
2.1.1.6. 實例分割
2.1.1.7. 圖像風格轉(zhuǎn)換
2.1.1.8. 圖像翻譯
2.1.1.9. 圖像編碼
2.1.2. 視頻處理
2.1.2.1. 視頻摘要
2.1.2.2. 視頻編解碼
2.1.2.3. 目標跟蹤
2.1.2.4. 視頻結(jié)構(gòu)化
2.1.2.5. 視頻超分
2.1.2.6. 視頻圖像增強
2.1.2.7. 動作識別
2.1.2.8. 內(nèi)容分析
2.1.3. 生物特征識別
2.1.3.1. 生物信號處理技術(shù)
2.2. 自然語言處理
2.2.1. 自然語言理解
2.2.1.1. 詞性標注
2.2.1.2. 文本分類
2.2.1.3. 句法分析
2.2.1.4. 分詞
2.2.1.5. 信息檢索
2.2.1.6. 信息抽取
2.2.2. 自然語言生成
2.2.2.1. 自動摘要
2.2.2.2. 問答系統(tǒng)
2.2.2.3. 機器翻譯
2.3. 預訓練大模型
2.3.1. 基礎架構(gòu)
2.3.1.1. Transformer架構(gòu)
2.3.1.2. 多模態(tài)架構(gòu)
2.3.1.3. CNN架構(gòu)
2.3.2. 下游遷移
2.3.2.1. 小樣本推理
2.3.2.2. 模型調(diào)優(yōu)
2.3.3. 訓練數(shù)據(jù)集
2.3.3.1. 多模態(tài)
2.3.3.2. 文本
2.3.3.3. 圖像
2.3.4. 計算加速
2.3.4.1. 并行訓練
2.3.4.2. 模型加速
2.4. 強化學習
2.4.1. 模型策略
2.4.1.1. 離線強化學習
2.4.1.2. 在線強化學習
2.4.1.3. 單智能體強化學習
2.4.1.4. 多智能體強化學習
2.4.2. 交叉學習
2.4.2.1. 游戲?qū)W習
2.4.2.2. 機器控制
2.4.2.3. 自動駕駛
2.4.2.4. 信息檢索
2.4.2.5. 智慧醫(yī)療
2.4.2.6. 物理化學實驗
2.5. 推薦系統(tǒng)
2.5.1. 信息存儲
2.5.1.1. 矩陣/分解機結(jié)構(gòu)
2.5.1.2. 序列化結(jié)構(gòu)
2.5.1.3. 二部圖結(jié)構(gòu)
2.5.1.4. 異構(gòu)圖/超圖結(jié)構(gòu)
2.5.2. 信息檢索
2.5.2.1. 基于協(xié)同過濾
2.5.2.2. 基于內(nèi)容
2.5.2.3. 混合推薦
2.5.3. 信息融合
2.5.3.1. 用戶交互
2.5.3.2. 專家知識
2.5.3.3. 多模態(tài)
2.6. 智能語音
2.6.1. 語音信息處理
2.6.1.1. 語音識別
2.6.1.2. 語音合成
2.6.1.3. 語音增強
2.6.1.4. 聲紋識別
2.6.1.5. 語音偽造/鑒偽
2.6.2. 計算機聽覺
2.6.2.1. 聲音檢索
2.6.2.2. 聲音事件檢測
2.6.2.3. 聲音場景分析
3. 框架及服務
3.1. 容器
3.2. 分布式結(jié)構(gòu)
3.3. 框架
3.4. 云服務
3.5. AI軟硬件加速技術(shù)
4. 行業(yè)應用
4.1. 交通
4.1.1. 自動駕駛決策
4.1.2. 行人/車輛/非機動車識別與行為預測
4.1.3. 軌跡分析
4.1.4. 多傳感器感知融合
4.1.5. 交通信號控制
4.1.6. 高精度地圖構(gòu)建與定位
4.1.7. 客流分析
4.1.8. 路面檢測
4.1.9. 車流分析
4.1.10. 智慧交通大腦
4.1.11. 數(shù)字道路
4.2. 安防
4.2.1. 人臉識別
4.2.2. 動作識別
4.3. 醫(yī)療
4.3.1. 醫(yī)療影像識別
4.3.2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)的配準
4.3.3. 病灶/部位分割與量化
4.4. 金融
4.4.1. 量化投資
4.4.2. 風險分析
4.5. 通信
4.5.1. 邊緣AI
4.5.2. 語義通訊
4.6. 工業(yè)質(zhì)檢
4.6.1. 材料缺陷
4.6.2. 裝配合規(guī)檢測
4.6.3. 特種設備識別
4.7. 智能內(nèi)容生成
4.7.1. 圖像/視頻編輯
4.7.2. 數(shù)字人
4.7.3. 虛擬穿戴
4.7.4. 2/3D關鍵點捕捉
4.8. 綠色云網(wǎng)
4.8.1. 基站智慧節(jié)能
4.8.2. 云主機智慧節(jié)能
4.8.3. 機房智慧節(jié)能
4.9. 教育
4.9.1. 作業(yè)批改
4.9.2. 拍照搜題
4.10. 水利
4.10.1. 水位識別
4.10.2. 排水識別
4.11. 明廚亮灶
4.11.1. 人體分析
4.11.2. 動作識別
5. 總結(jié)