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2021 - 05 - 27
最近,杭州这个地区上线了新的智能产品。据悉,良渚街道上线并运行了“智能水脑系统”,主要由管控一体化系统管理平台、智能移动APP、户外大屏幕及水质监测、视频监控等硬件系统组成。基于24小时可视化监控、实时信息采集和最新人工智能算法,形成了集“监控、预警、调控”于一体的综合智能控水平台  良渚辖区内水系发达,河网密布。大小河流168条,总长230多公里,小微水体225个。“智能水脑系统”的出现,推动了良渚从治水向“智能”治水的转变,在动态监管、快速巡河、精准处置等方面取得了显著成效。  智能水脑系统就像在河道上安装了一个体检装置。一旦出现可疑指标,就能准确发现问题,给我们的巡视和维护工作带来极大的方便。实时监控是系统的重要功能之一。点开“治水大脑”的“智能水域图”,水面监测、水质监测、实时水雨情况、排污口整治进度等信息一目了然。  通过水质监测站的建设和水质在线检测仪的部署,实现在线采集、上传和分析,形成定期的河流数据分析报告。出现异常时,平台实时向相关人员发布预警信息。因此,管理人员和检查员可以通过移动终端查看实时视频,并随时随地监控河流状况。在难以人工测量的情况下,通过系统的智能分析,综合末端截污、点位治理、源头治理、河道系统治理等内容,总结出一套可视化、信息化的高效治理方法。
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2021 - 06 - 21
智能水管理是指利用物联网、智能传感、云计算、大数据等技术,对供水、排水、节水、污水处理、防洪等用水环节进行智能管理。我国智能水业正处于数据融合阶段,以实现综合信息调度平台。  中国智慧水产业的发展特点主要包括:地域性强,大多数智慧水项目由政府主导,PPP项目在智慧水项目中投资规模较大。  1、智能水正处于数据融合阶段,以实现综合信息调度平台  智能水管理是指利用物联网、智能传感、云计算、大数据等技术,对供水、排水、节水、污水处理、防洪等用水环节进行智能管理。中国智能水产业经历了信息基础设施建设、信息数据和应用模块完善等。行业处于第四阶段——数据融合实现一体化信息调度平台阶段。  2、中国的智能水产业是区域性的  中国智慧水产业的发展特点主要包括:地域性强,大多数智慧水项目由政府主导,PPP项目在智慧水项目中投资规模较大。  从区域角度来看,中国智慧水产业的区域发展特征与区域经济发展水平和信息技术发展水平密切相关。另一方面,大多数智慧水项目会优先考虑当地智慧水企业的合作,这在一定程度上影响了智慧水相关产品的区域消费。  截至2021年6月9日,我国智慧水行业企业(经营范围包含智慧水务的存续在业企业)占比最大的是湖南省,占17.6%,其次是广东省,占14.8%。  3、智慧水PPP项目金额比较高  目前国内大部分智慧水项目的开发都是政府主导,主要是地方水务主管部门和水务企业主导,工程设...
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2021 - 07 - 15
人工智能企业多达两千家  人工智能是引领未来的战略技术,也成为国际竞争的焦点。目前,我国有大量的人工智能企业。据中国新一代人工智能发展战略研究院统计,截至2020年,我国人工智能企业已达2205家。企业主要创建于2012-2018年,其中2015年创建的人工智能企业最多,占14.36%。2015年后,人工智能相关企业的知名度逐渐下降。  早期大部分企业不是人工智能企业,2010年后通过自主研发和引进人工智能技术,大部分成为人工智能企业,主要分为IT/ICT企业和传统工业企业。  从地域分布来看,人工智能企业主要分布在京津冀、长三角和珠三角,占比分别为31.02%、30.23%和26.39%。京津冀、长三角、长三角凭借区域科技创新和互联网产业发展的优势,走在人工智能产业发展的前列。  从省市分布来看,我国人工智能企业主要分布在北京、广东、上海、浙江、江苏等发达地区。其中,北京占比最高,达到29.73%;其次是广东,占26.39%;上海占14.07%;浙江和江苏分别占8.81%和6.56%。  在全国主要城市中,人工智能企业主要分布在北京、上海、深圳、广州和杭州,占比分别为29.73%、14.07%、13.99%、8.14%和7.56%。可以看出,中国70%以上的人工智能企业都聚集在这五个城市,北京是全国人工智能企业的主要聚集地。
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 400

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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