時間：2023-06-30 16:07:58
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【關鍵詞】計算機；人工智能技術；應用
1引言
人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。
2人工智能技術概述
人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。
3人工智能技術的發展歷程
3.1人工智能技術的興起
雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。
3.2人工智能技術的高速發展
人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。
3.3人工智能技術的發展現狀
3.3.1專家系統
專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。
3.3.3機器人學
機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機器學習
機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。
3.3.5人工神經網絡
人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。
4人工智能技術的應用
4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用
4.1.1計算機網絡安全管理
人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。
4.1.2計算機網絡管理
人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。
4.2人工智能技術在企業管理中的應用
企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。
4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用
航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。
4.4人工智能技術在醫療領域中的應用
目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結語
綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。
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[關鍵詞]機械工程：信息科學；智能化
中圖分類號：TP212.6 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）45-0161-01
一、認知科學與智能技術的發展前景展望
經濟的需求及其發展趨向，必然對科學技術產生巨大的影響。“新經濟”對智力的需求，必然帶來各經濟部門智能化的發展趨向及各科學技術部門對智能化的研究。這種研究與應用，是相互影響、相互促進的。
每個時期都有該時期的中心科學技術。科學家預測21世紀中葉，信息科學技術是中心科學技術。從21世紀30年代開始，中心科學技術將逐漸轉移到生物科學技術。而到本世紀中葉以后，將有可能以認知科學技術為中心，把信息科學技術生命科學技術和系統科學技術等高新科學技術結合起來，形成認知科學和智能技術群。隨著認知科學的深入，人們將逐漸搞清人類智能的機制，在此基礎上，智能技術才能得到充分的發展。機械模仿人的智能真正地實現了，人類社會的經濟文化科學、技術就會產生更大的飛躍，人類文明必將達到一個新的階段。
二、智能化是信息科學技術的發展方向
1、實現信息化和網絡化的目的，在于改善人民生活水平，促進社會發展。
人類生活質量提高的方向，正從衣食住行等物質方面轉向教育、科技、體育、醫療、旅游、文化、藝術等精神方面。即使是衣食住行等物質方面，也越來越多地增加了精神因素。這就是說，信息科技的發展及其應用，要越來越多地考慮滿足人們精神方面的需求。此外，社會的發展是建立在人類群體活動的基礎上的，群體的活動是在智力信息交流和協同的基礎上發展的。因此，推動人類社會發展，就應使這種智力信息的交流和協同日益發展。
2、信息化、網絡化的內容，本質上是智能化的。
現代計算機的進一步發展，是要設計、制造智能計算機；現代通信設備的發展，是要建立智能化通信設備；現代因特網的發展，是要建立智能互聯網；現代家用電器的發展，是要實現各種智能化的家用電器；甚至遙控做醫療手術，電子商務、網上教育、網上設計、虛擬企業……都要以智能化為其基本內容。當然，這些機器和設備的硬件、軟件設計更要智能化。因此，信息化網絡化的實質就是智能化。
3、實現信息化、網絡化的工具是智能化的。
在現代化信息技術中，愈來愈多地使用了自然語言識別與理解、圖像識別與處理、計算機視覺、機器人規劃、力覺傳感與控制、知識的表示、獲取與處現推理與求解、專家系統智能控制……等等人工智能技術。隨著信息技術在發展中更多地使用人工智能技術，不僅信息技術本身更加充實和豐富，人工智能技術也將會有新的突破，而且還會促進認知科學更深入地發展。
三、智能機械工業的發展趨向
1、選擇智能化的產品作為機械企業未來發展的新產品
機械企業的當務之急是進行產品結構調整。傳統的機械工業部門僅是生產資料的生產部門。在面向市場，特別是面向全球化經濟的形勢下，這種觀念應迅速轉變，即機械工業既提供生產資料又生產人民生活需要的各種產品。諾基亞公司，原來是生產膠鞋的制造廠，現在隨市場的需要而改變成生產手機的公司，其產品在全世界的占有率已達到25%。我國機械工業各企業在產品結構調整中選擇產品時，無論是生產資料還是消費品，都要首先選擇帶有智能信息技術的機電一體化產品。例如選擇加工設備時，就要選擇帶有智能信息技術的多軸數控加工機床。又如在選擇家用機器人產品時，一個典型的例子就是選擇機器人寵物。目前，機器人的應用主要還在工業制造方面，家用機器人還未能產業化。主要原因是，作為家用機器人，要求有較高的智能技術，這方面至今未能過關（例如視覺和語言技術還停留在初級階段）。目前，一些機器人制造商發現，以娛樂為主要用途的家用機器人有廣闊的市場前景，且這類機器人只要求有限的初步的智能技術，于是就開發了機器人寵物。
2、機械企業的制造和管理要向智能化方向發展
隨著科技信息技術的飛速發展，我國制造業正面臨著難得的機遇和嚴峻的挑戰。市場的變化頻繁和難以預測，產品的生命周期日益縮短，產品更新速度不斷加快。顧客對產品的需求趨向多樣化，生產自動化技術不斷提高，生產者的創新作用愈來愈重要，信息化技術的應用愈來愈廣泛……這些因素使制造業的生產模式和管理方式發生了根本改變：企業生產從面向產品轉變為面向客戶、面向需求，面向服務；企業生產要素正從勞動力和資本轉向知識；企業的生產過程正從流水線式和自動線式、單品種固定式規模生產轉向多品種、柔性并行式、智能化的集約生產。企業要“以人為本”，企業的生產和管理要向智能化的方向發展。
3、用智能化技術改進和提升企業的信息化與網絡化。
企業應當利用信息化，進行工業化，實現跨越式發展。企業要樹立“以人為本”的思想，企業管理者應當充分發揮工人的智慧和創新精神，保證優質清潔高效的生產，把反映現代科技的信息資源的開發和利用，作為信息化建設的核心任務；改革企業管理體系，營造良好的內外環境。促進網絡供應鏈、網絡物流電子商務動態聯盟、虛擬企業等技術的廣泛應用。建立以智能化為方向的企業研究與開發機構，采用智能CA D網絡合作設計、智能數據庫等技術來設計和開發新產品，在此基礎上逐步實現產品的智能集成。要建立開放式可重構智能系統。基礎制造設備不可能隨產品改變而完全更新，但設備的組成方案及加工、調度路線卻是可能隨產品的品種、批量、數量的改變而改變的。智能重構技術是關鍵技術。
4、關注和應用計算機科學和人工智能科學的最新成果
現代科技發展的一個特點是，從基礎科學轉化為技術的時間愈來愈短，從技術到工業的應用幾乎是同時的。信息技術的基礎是計算機科學，智能技術的基礎是人工智能科學。當前，分布式計算和人工智能相結合所形成的分布式人工智能已成為研究的熱點。分布式人工智能有兩個研究領域，即分布式問題求解和多智能體系統，前者考慮怎樣將一個特殊問題的求解工作在多個合作的、知識共享的模塊或結點之問劃分，采用“由頂向下”的方案來求解問題；后者則主要研究一組白治的智能體之間智能行為的協調，采用“由底向上”的方案來求解問題。由此可見，分布式人工智能的兩種方法都是對知識資源進行處理以完成給定的任務。所以，這種智能技術很快在企業的產品設休制造和生產管理中得到應用，特別是在各種智能軟件系統的設休開發中得到廣泛的應用。
5、重視培養優秀人才，為企業發展提供智力支持。
現代企業要想在激烈的競爭中搶占先機，關鍵是優秀的人才資源。現在最需要的是兩類復合型人才：一類是掌握高科技關鍵技術，懂技術、懂經營、有創新的復合型高級專業人才；另一類是具有戰略眼光和創新勇氣，懂得科技、經營、管理的復合型高級管理人才。企業要創造一切條件引進和留住這些人才，同時還要選擇對象，進行重點培養。對以上這些人才，都要委以重任，讓他們在實踐中鍛煉成長。我國當前的教育體制還不夠完善，這種復合型的工程技術人員和管理人員往往還不能在大學現有的專業中培養出來，所以在現有的大學生走上崗位后，還需要企業培訓。企業培訓還有一個任務，就是要圍繞產品和企業生產向全體職工普及現代科學技術，特別是當前企業應用的信息技術和智能技術。
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據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
關鍵詞：計算機多媒體；多媒體技術；發展趨勢；發展研究
中圖分類號：TP317 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 (2012) 14-0054-01
一、多媒體技術簡述
在現代科學技術高度發展的今天，信息的傳輸、信息處理和信息的共享已成為現代社會進步的關鍵，多媒體技術就是適應于這一需要的產物。多媒體技術是當今信息技術領域發展最快、最活躍的技術，是新一代電子技術發展和競爭的焦點。多媒體技術融計算機、聲音、文本、圖像、動畫、視頻和通信等多種功能于一體，借助日益普及的高速信息網，可實現計算機的全球聯網和信息資源共享，因此被廣泛應用在咨詢服務、圖書、教育、通信、軍事、金融、醫療等諸多行業，并正潛移默化地改變著我們生活的面貌。由此可見，多媒體技術在信息社會中所處的重要地位。
多媒體（Multimedia），即為兩種或者多種媒體的融合或集合使用所實現的人機信息交流以及信息傳播的形式，使得人機交互形式和信息傳播形式更加富有多樣性、集成性、交互性、實時性以及數字化。其所運用的媒體形式具體可含有文本（Text）、圖形（Graph）、圖像（Image）、聲頻（Audio）、視頻（Video）和動畫（Animation）。
二、計算機多媒體技術的現有應用狀況
（一）多媒體技術在通信領域的應用
1.數據壓縮和數據編碼技術。多媒體技術在通信領域中的重要應用之一即為數據壓縮和編碼技術。通信領域的視聽業務中，若想達到漸趨完美的視聽享受，需要數據的低延時、高壓縮比率和良好的圖像質量來實現，這也是實現良好視聽視頻壓縮技術的衡量指標。多媒體視聽業務正在不斷發展中，在提高壓縮比率和方面不斷改進，陸續涌現出一些更為優良的數據壓縮和數據編碼的算法和標準。
2.數據傳輸同步。多媒體技術在通信領域中的另一重要應用是數據同步。在處理多媒體數據的過程之中，例如采集數據、傳輸數據和播放數據，實現如何維持數據的同步機制。
3.多媒體通信網絡。多媒體數據由于其數據量大，形式復雜，在通信網絡中的傳輸和交換，對通信網絡的環境提出了更高的要求。因此，通信網絡在帶寬方面要求更高，除此之外，在通信協議和交換方式也有較高要求。
（二）多媒體技術在信息數據處理方面的主要應用
1.視頻應用。多媒體在視頻技術方面的應用，包括視頻編碼和數字化視頻。視頻數字化實現的是將視頻信號轉換成為數字視頻文件后，將視頻文件存儲于存儲設備中的過程，其中轉換過程利用到視頻采集卡。視頻編碼技術實現的是將數字化視頻信號編碼成視頻信號。
2.音頻應用。多媒體技術在音頻應用中，主要包括數字化音頻、語音合成、語音處理和識別等。目前，大部分的聲像信息都是以數字化的形式進行存儲和傳輸的，使得針對這些信息的使用更為便捷和快速。
3.動畫制作。多媒體技術在動畫方面的應用，包括二維動畫和三維動畫。目前大量利用Flash制作出的動畫都是二維動畫，而三維動畫由于生動動感和逼真的效果等一系列優點，廣泛被運用于動畫制作、大型網游、電視電影預告片和廣告片中。
4.虛擬現實。虛擬現實（Virtual Reality）是近年來最為矚目的研究方向之一，其建立的是一個虛擬的環境，使用戶置身于計算機多媒體技術與計算機仿真技術相結合創造出的接近真實感受的模擬氛圍。目前，這種技術正在廣泛被引入軍事、大型網游和醫療領域。
（三）人工智能領域的多媒體技術應用
人工智能（Artificial Intelligence）是通過模擬類似人類智能的方式，來延伸和擴展人類智能的方法和技術而產生的一門新興的交叉學科，其研究方面包括計算機輔助系統、智能信息系統和多媒體智能監控技術，研究領域包括智能機器人、圖像和語言識別和專家系統等。
三、計算機多媒體技術未來的發展方向和趨勢
（一）多媒體技術的發展更趨于多種業務融合和網絡化
由于多媒體技術可以借助網絡和通信系統環境，創造出更為真實生動的二維和三維景象，并且可以將攝像等其他設備連接起來，集合辦公、娛樂、學習于一身，還可以基于計算機和通信網絡實現地理上的無隔離優勢，將多種業務融合使用，例如，召開計算機視頻會議、手機視頻會議、信息融合和虛擬現實等。因此，搭建更高速、更大帶寬的網絡基礎，是促成多媒體技術更加網絡化和多種業務融合的基礎。
（二）多媒體終端設備的嵌入式和智能化
現在的計算機硬件系統，在視頻和音頻接口將不斷的改善，輔之算法的改進，計算機性能指標會有更高的飛躍。除此之外，未來基于“云技術”的網絡化趨勢，使得多媒體終端設備將涉及到更廣泛的方面，對智能化和嵌入式的要求更為嚴苛。
（三）多媒體技術在PC-TV融合方向的發展趨勢
傳統的電視機（TV）是單向接收電視網絡信息，重在娛樂功能。而未來電視機將采用多媒體技術，基于雙向接收-發送信息的模式，可以交互式的使用功能，也就是說未來的電視機將具備現有計算機的大部分功能，例如，家庭網上購物、家庭Office、家庭醫療和收發郵件等一系列功能，真正體現出PC-TV融合的發展趨勢。
（四）多媒體在安全領域和軍事方面的應用和發展
由于多媒體技術朝向更加趨于網絡化、多種業務交融、智能化和嵌入式等方向發展，其對處理、傳輸數據的設備和網絡環境的安全性要求更高，多媒體安全技術將成為信息安全領域的研究重點之一。
另外，多媒體技術在軍事領域的應用也將是未來的趨勢。例如，傳統的軍事信息管理系統、作戰指揮和模擬系統、軍事教育系統等都將融入多媒體技術，其前景將無限廣闊。
參考文獻：
[1]李曉靜.計算機多媒體技術的應用現狀與發展前景[J].科技情報開發與經濟,2007(36).
[2]黨衛紅.多媒體技術的應用與發展[J].內江科技,2010(3):119-119.
關鍵詞：智能 網絡 環保
眾所周知，基于微電子技術和計算機技術的迅速發展及其向機械工業的滲透所形成的機電一體化，帶來了機械工業在技術、產品結構、功能與構成、生產方式及管理體系的變化，使工業生產進入了以機電一體化為主要特點的階段。
一、什么是機電一體化
機電一體化是指在機構的主功能、動力功能、信息處理功能和控制功能上引進電子技術，將機械裝置與電子化設計及軟件結合起來所構成的系統的總稱。
二、目前機電一體化技術的基本狀況
回顧機電一體化發展歷史，可以把機電一體化的發展概括為三個階段：20世紀60年代以前為第一階段，即初級階段，在此階段，人們自覺不自覺地利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能；20世紀70-80年代為第二階段，即興旺發育階段，在此階段，由于計算機技術、控制技術、通信技術的發展，為機電一體化發展奠定了技術基礎，大規模超大規模集成電路和微型計算機的出現，為機電一體化的發展提供了物質基礎；20世紀90年代后期為第三階段也稱為高級階段，即機電一體化技術開始向智能化方向邁進的新階段，此為深入發展時期。
中國是從20世紀80年代初開始機電一體化技術的研究和應用，列入“863”計劃中，許多大專院校、研究機構及一些大中型企業做了大量工作，取得一定成果。但與先進國家相比仍有很大差距。
三、機電一體化的優勢方向探討
據科學估測，機電一體化的主要發展方向大致有智能化、網絡化、環保化等幾個方面，這也是機電一體化的技術優勢所在。
（一）關于智能化
這是21世紀機電一體化技術的一個重要發展方向。人工智能在機電一體化的研究中日益得到重視，機器人與數控機床的智能化就是重要應用之一。這里所說的智能化是對機器行為的描述，是在控制理論的基礎上，吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數學、心理學、生理學和混沌動力學等新思想、新方法，使它具有判斷推理、邏輯思維及自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。
（二）關于網絡化
這是20世紀90年代，計算機技術等的突出成就是網絡技術。網絡技術的興起和飛速發展給科學技術、工業生產、政治、軍事、教育等日常生活都帶來了巨大的變革。各種網絡將全球經濟、生產連成一片，企業間的競爭也將全球化。機電一體化新產品一旦研制出來，只要其功能獨到、質量可靠，很快就會暢銷全球。機電一體化產品無疑將朝著網絡化方向發展。
（三）關于微型化
實際上，微型化興起于20世紀80年代末，主要說的是機電一體化向微型機器和微觀領域發展的趨勢。在西方發達國家稱為微電子機械系統，泛指幾何尺寸不超過1cm3的機電一體化產品，這些產品在生物醫療、軍事、信息等方面具有無可比擬的優勢。其瓶頸在于微機械技術。
（四）關于環保化
工業的發達給人們生活帶來巨大變化。一方面，物質豐富，生活舒適；另一方面，資源減少，生態環境受到嚴重污染。于是，人們呼吁保護環境資源，回歸自然。綠色產品概念在這種呼聲下應運而生，綠色化是時代的趨勢。綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的生命過程中，符合特定的環境保護和人類健康的要求，對生態環境無害或危害極少，資源利用率極高。設計綠色的機電一體化產品，具有遠大的發展前景。機電一體化產品的綠色化主要是指，使用時不污染生態環境，報廢后能回收利用。
（五）關于系統化
本文所述之系統化，其表現特征是系統體系結構進一步采用開放式和模式化的總線結構。系統可以靈活組態，進行任意剪裁和組合，同時尋求實現多子系統協調控制和綜合管理。再一個特質是通信功能的大大加強。一般除rs232外，還有rs485等智能化通信接口。未來的機電一體化更加注重產品與人的關系，機電一體化的人格化有兩層含義：一層是如何賦予機電一體化產品人的智能、情感、人性等等，顯得越來越重要，特別是對家用機器人，其高層境界就是人機一體化；另一層是模仿生物機理，研制出各種機電一體化產品。事實上，許多機電一體化產品都是受動物的啟發而研制出來的。
四、結論
根據以上的敘述可以結論，機電一體化的出現不是孤立的，它是許多科學技術發展的結晶，是社會生產力發展到一定階段的必然要求和產物。當然，與機電一體化相關的技術還有很多，并且隨著科學技術的發展，各種技術相互融合的趨勢將越來越明顯，機電一體化技術的發展前景也將日益獲得人類的關注并為人類創造更大的社會效益與經濟效益。
（作者單位：青海鹽湖工業股份有限公司鉀肥分公司）
參考文獻：
【關鍵詞】機電自動化；自動化控制；趨勢
前言
機電自動化技術的發展出現都不是孤立展的，他是現代科學技術的不斷發展。不斷創新的結果，也是現代社會發展到這一時期必然帶來的產物，在自動化發展窮處不斷的今天，相關技術有許多，也隨著科學技術和各種技術的結合呈現車明顯的進步，機電自動化技術的未來也越來越美好，我國在加過經濟發展的同時，機電自動化技術的發展，也在有一定程度上解放和發展了社會生產力，為建成中國特色社會主義奠定了良好的基礎。
1 機電自動化技術的發展狀況
縱橫機電自動化發展的歷史，可以分為三個階段，第一階段（20世紀80年代及以前），第二階段（20世紀90年代），第三階段（C20世紀末）。第一階段也為初級階段，在這一時期，廣大人們利用電了技術的初步成果來加強完成機械產品的性能，在不同程度上刺激了機械產品與電了技術的完美結合，這些結合經歷了軍用，民用等技術變革，對當時經濟的復蘇起到很好的促進作用，但在當時，機械水平中處于白發的狀態，因為當時技術的限制，電了技術和機械技術的結合還不可能深入了解和發展，已開發的產品很難得到推廣。第二階段對比第一階段則出現了蓬勃發展階段，通信技術，控制技術和計算機技術的發展為自動化技術奠定了基礎，以及超大規模集成電路和微型計算機的出現，又為自動化技術給了一注強有力的物質支撐，這一時期各國的技術和產品得到很大的發展，各個國家對自動化技術智能化方向給予了給大的幫助。第三階段則是比較成熟的階段，也是機電化邁入智能化的一個新階段，光學、通信技術滲透到機電自動化技術，微細加工技術在機電化技術也露出苗頭。
20世紀80年代后期，我國才慢慢對這些方面進行研究和應用，國家還組成機電一體化領導小組，此計劃為863計劃中，這標志了我國機電自動化技術研發的開端，在規劃這些任務時充分研究了國際上有關自動化發展的動態，以及由于此計劃帶來的影響，很多高等院校和研究院對它進行了大量的研究，并且取得了一定的成果，但和西方發達國家相比仍然存在差距。
2 機電自動化系統的優點和效益
2.1 生產能力和工作質量提高
機電自動化產品大都具有信息自動處理和自動控制功能，其控制和檢測的靈敏度、精度以及范圍都有很大程度的提高，通過自動化控制系統可精確的保證機械的執行機構按照設計的要求完成預定的動作，使之不受機械操作者主觀因素的影響，從而實現最佳操作，保證佳的工作質量和較高的產品合格率。同時，由于機電自動化產品實現了工作自動化，所以生產力大大提高。
2.2 使用安全性和可靠性提高
機電自動化產品一般都具有自動監視，報警，自動診斷，自動保護等功能，降低了故障率，提高了設備的使用安全性，并使產品壽命得到延長。
2.3 具有復合功能，適用面廣
機電自動化產品一般具有自動化控制，自動補償，自動校驗，自動調節，自動保護和智能化多種功能，能應用于不同的場合和不同領域，滿足用戶需求，應變能力較強。
3 機電自動化技術的發展趨勢
機電自動化是多學科交義的一種學科，它集光學、計算機、信息等學科，它在歷史的長河中不斷發展，不斷的進步，并且促進了技術的不斷發展，機電自動化的進步可以歸結以下個方面：
3.1 智能化進入
21世紀，智能化成為機電自動化的一個重要方向，人工智能越來越受到人們的重視，人機智能化成為一個重要的應用之一，所謂智能化是對機器行為等一切理論基礎上的，運用人工智能，計算機，動力學等學科，使她逐漸成為自動化產品的智能，但是要完全和人一樣的智能是不可能的，從多個方面考慮，高性能，速度的微處理器使自動化技術產品賦了低級職能，都是完全可以實現的。
3.2 網絡化
網絡的不斷普及，在網絡基礎上的各種控制和技術的不斷出現，而遠程控制終端本身就是對于自動化本身產品而言，網絡和總線技術的應用成為網絡化不斷發展的趨勢，采用家庭網絡技術連接電器成為計算機家庭化的有效實現，所以，機電自動化技術無疑將向網絡化不斷發展。
3.3 模塊化
模塊化是一個巨大的工程，機電自動化技術所衍射出的產品種類繁多，研制和開發一點程度上的標準機械接口、電氣接口、等的機電自動化技術產品單元是困難的，也是是一項非常復雜艱巨的過程。在這些標準單元基礎上就可迅速開發出新產品，同時也可以擴大產品的規模。要實現如上功能，還需要制定各項原則和標準，以便符合產品的標準。
3.4 自動化
自動化是動態化的，前瞻未來機電自動化技術，更加注重產品和人的人性結合，機電自
動化技術的人格化有兩個方面：一是如何給自動化實現更加人的一些功能，顯得越來越重要，特別像家用機器人，更加凸顯出人機一體化技術：二是模仿生物機理，研制出各種機電自動化技術產品。其實，很多機電自動化技術產品都是在動物的靈感下研制出來的。
3.5 微型化
微型化興起于20世紀80年代末，機電自動化向著不斷微型化的方向發展。微電了機械系統（MEMS）就是向著微米、納米級發展。它的特點是產品體積小，耗能少，運動靈活，在軍事，醫療等許多領域都有舉足輕重的作用。
3.6 綠色化
現代工業的發展給人們生活帶來巨大的變化。物質豐富，生活舒適，然而資源減少，生態環境受到了嚴重的影響。此時，人們倡導保護白然，回歸白然。綠色產品概念在這種情況下出現了，所以，綠色化漸漸成為時代的主題。綠色產品在其設計、制造等一系列過程中，環境和人類的要求不斷的增加，對生態資源要求高，利用率卻不斷增加。有效的設計綠色機電化產品，具有未來遠大的前景。機電自動化產品的綠色化主要凸顯在使用時不污染生態環境，報廢后能回收利用。
4 結束語
機電自動化技術的發展出現都不是孤立展的，他是現代科學技術的不斷發展。不斷創新的結果，也是現代社會發展到這一時期必然帶來的產物，在自動化發展窮處不斷的今天，相關技術有許多，也隨著科學技術和各種技術的結合呈現車明顯的進步，機電自動化技術的未來也越來越美好，我國在加過經濟發展的同時，機電自動化技術的發展，也在有一定程度上解放和發展了社會生產力，為建成中國特色社會主義奠定了良好的基礎。
參考文獻
[1]段娟.機械自動化技術應用與發展前景探索[J].中國新技術新產品，2011（02）.
未來3年，隨著國際信息安全局勢的馱穎浠，政府依然高度重視信息化和網絡安全投入，電信、金融、能源等行業不斷加強其信息安全建設，關鍵行業和領域信息安全產品國產化替代不斷推進，信息安全產品將更具自主創新性和多元化。2019年，中國信息安全產品市場規模將達到602.0億元，未來三年的復合增長率為21.2%。
2016年，隨著政策的提出和市場的關注，信息安全資本市場依然活躍，信息安全的初創公司明顯更受資本青睞，融資額從500萬元到5億元不等，涉及安全的各個領域，尤其是云安全與大數據安全領域。浪潮與思科合資公司成立、紫光與HPE成立新華三、南陽股份并購天融信、啟明星辰收購賽博興安等大型并購事件不斷發生，一方面說明國外大型企業利用合作的方式進入中國市場，另一方面說明為了處理新的安全威脅，安全企業正在吸納那些提供單點解決方案的同行，整合成更安全的產品。2016年，海天煒業、信元網安、以太網科等安全企業在新三板掛牌，安全廠商在各自細分領域專注提升創新能力，增強市場競爭力。
云安全方面投入將數倍增加
2017年，我們將看到更多針對云管理平臺、工作負載和企業SaaS應用的攻擊，這也會變相導致企業會比使用傳統的臺式機和服務器，更多地對權限管理和預算進行投入。因此，各安全企業紛紛布局云安全防線，切實提供云服務安全應用，保護包含用戶信息的應用和服務免受勒索軟件及其它惡意軟件的侵擾。隨著我國行業云、政務云的逐步落地，云計算產業開始爆發式增長，對云安全的重視程度也不斷提升，針對云環境的虛擬化安全產品具有廣闊發展前景。中國云安全整體的市場規模會隨云計算市場增長而快速崛起。
物聯網安全將成市場爆發點
物聯網世界存在各種協議和標準的問題，過于復雜的架構，以及設備廠商對安全方面的忽視，令汽車、醫療設備、智能家居等物聯網設備安全風險劇增。
2017年，利用物聯網在通信和數據收集鏈中的缺陷，以及針對物聯網設備的攻擊將會更加復雜，規模也會越來越大。因此，那些能夠確保產品安全的物聯網廠商將在2017年借此贏得市場青睞，為物聯網廠商提供身份認證、可信芯片、機密通信等安全技術將是安全領域的重要布局點。
自動攻擊迫切需要智能防御
近年來，安全威脅變得更加智能，攻擊執行趨于自動化。在如今高度動態、多平臺的網絡中，安全廠商必須重視防范，利用基于成功的學習機制提升攻擊效率的自適應惡意軟件，重新思考他們傳統的孤立開發安全工具的方法，需要從深度學習開始，打造智能防御的安全體系。因此，在2017年，許多安全廠商和服務提供商將應用人工智能、機器學習和深度學習、高級算法和數據可視化等功能，幫助企業識別和響應攻擊。
Abstract: the development of modern science and technology, a strong impetus to the different disciplines of cross-cutting and infiltration, resulting in the mining area and the transformation of the technological revolution. This article through to our country mechanical and electrical integration of the historical development and current situation, electromechanical integration of the partial forecast
主題詞：機電一體化技術現狀前景
Keywords: mechanical and electrical integration of technology status prospect
中圖分類號： TH-39文獻標識碼：A 文章編號：
現代科學技術的不斷發展,極大地推動了不同學科的交叉與滲透,導致了礦業領域的技術革命與改造。在機械工程領域,由微電子技術和計算機技術的迅速發展及其向機械工業的滲透所形成的機電一體化,使機械工業的技術結構、產品機構、功能與構成、生產方式及管理體系發生了巨大變化,使工業生產由“機械電氣化”邁入了“機電一體化”發展階段。
一、機電一體化概要
機電一體化是指在機械的主功能、動力功能、信息處理功能和控制功能上引進電子技術,將機械裝置與電子化設計及軟件結合起來所構成的系統的總稱。但其基本特征可概括為綜合運用機械技術、微電子技術、自動控制技術、計算機技術、信息技術、傳感測控技術、電力電子技術、接口技術、信息變換技術以及軟件編程技術等群體技術,根據系統功能目標和優化組織目標,合理配置與布局各功能單元,在多功能、高質量、低能耗的意義上實現特定功能價值,并使整個系統最優化的系統工程技術。
世界范圍內機電一體化的發展大體可以分為3個階段。第一階段也稱為初級階段。20世紀60年代以前由于當時電子技術的發展尚未達到一定水平,機械技術與電子技術的結合還不可能廣泛和深入發展,已經開發的產品也無法大量推廣；第二階段可稱為蓬勃發展階段。這一時期,計算機技術、控制技術、通信技術的發展,為機電一體化的發展奠定了技術基礎。大規模、超大規模集成電路和微型計算機的迅猛發展,為機電一體化的發展提供了充分的物質基礎；第三階段,20世紀90年代后期,開始了機電一體化技術向智能化方向邁進的新階段,機電一體化進入深入發展時期。。
二、機電一體化的發展狀況
我國從20世紀80年代初才開始在這方面研究和應用。國務院成立了機電一體化領導小組并將該技術列入“863計劃”中。在制定“九五”規劃和2010年發展綱要時充分考慮了國際上關于機電一體化技術的發展動向和由此可能帶來的影響。許多大專院校、研究機構及一些大中型企業對這一技術的發展及應用做了大量的工作,取得了一定成果,但與日本等先進國家相比仍有相當差距。
三、機電一體化的發展趨勢
(一)智能化
智能化是21世紀機電一體化技術的一個重要發展方向。人工智能的研究日益得到重視,機器人與數控機床的智能化就是重要應用。這里所說的“智能化”是對機器行為的描述,是在控制理論的基礎上,吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數學和混沌動力學等新思想、新方法,模擬人類智能,使它具有判斷推理、邏輯思維、自主決策等能力,以求得到更高的控制目標。智能化使機電一體化產品具有與人完全相同的智能是不可能的。但是,高性能、高速的微處理器使機電一體化產品賦有低級智能或人的部分智能則是完全可能的。機電一體化技術在發達國家經過幾十年的研究和運用，現在機電一體化技術正向智能化方向發展。最新的技術方向是：光學、通信技術等進入了機電一體化，使得微細加工技術也在機電一體化中出現，從而出現光機電一體化和微機電一體化等新分支；通過進一步對機電一體化系統的建模設計、分析和集成方法，使機電一體化的學科體系和發展趨勢都得到了深入研究。要充分發揮大專院校、研究機構的科研作用，讓大專院校、研究機構與一些大中型企業在機電一體化技術領域進行合作研究，推進技術的發展并把最新的研究成果快速的轉化和應用于實際的產品和相關的領域，為各方面帶來顯著的經濟效益和社會效益從而達到相互促進的積極作用。
(二)網絡化
20世紀90年代,計算機技術的突出成就是網絡技術。網絡技術的興起和飛速發展給工業生產、政治、軍事、教育和日常生活都帶來了巨大的變革。各種網絡將全球經濟、生產連成一片,企業間的競爭也將全球化。機電一體化新產品一旦研制出來,只要其功能獨到,質量可靠,很快就會暢銷全球。由于網絡的普及,基于網絡的各種遠程控制和監視技術方興未艾,而遠程控制的終端設備本身就是機電一體化產品。利用家庭網絡(home net)將各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家電系統，可使人們在家里分享各種高技術帶來的便利與快樂。因此,機電一體化產品無疑朝著網絡化方向發展。
(三)微型化
微型化興起于20世紀80年代末,指的是機電一體化向微型機器和微觀領域發展的趨勢。國外稱其為微電子機械系統,泛指幾何尺寸不超過1 cm3的機電一體化產品,并向微米、納米級發展。微機電一體化產品體積小、耗能少、運動靈活,在生物醫療、軍事、信息等方面具有不可比擬的優勢。微機電一體化發展的瓶頸在于微機械技術,微機電一體化產品的加工采用精細加工技術,即超精密技術,它包括光刻技術和蝕刻技術兩類。
(四)綠色化
工業的發達給人們生活帶來了巨大變化。一方面,物質豐富,生活舒適；另一方面,資源減少,生態環境受到嚴重污染。于是,人們呼吁保護環境資源,回歸自然。綠色產品概念在這種呼聲下應運而生,綠色化是時代的趨勢。綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的生命過程中,符合特定的環境保護和人類健康的要求,對生態環境無害或危害極少,資源利用率極高。設計綠色的機電一體化產品,具有遠大的發展前途。
近幾年來,我們機電一體化產品的研究和生產得到長足的進步。機電一體化技術在發達國家經過幾十年的研究和運用，現在機
電一體化技術正向智能化方向發展。最新的技術方向是：光學、通信技術等進入了機電一體化，使得微細加工技術也在機電一體化中出現，從而出現光機電一體化和微機電一體化等新分支；通過進一步對機電一體化系統的建模設計、分析和集成方法，使機電一體化的學科體系和發展趨勢都得到了深入研究。例如,國產電牽引采煤機已經占領國內市場,核心部分是由安裝在采煤機上的計算機和傳感器組成,具有多種保護、遙控功能。國產全數字化直流提升機也已占領國內市場。此外,我國在液壓支架電液控制、膠帶運輸機、礦井供電設備以及風機、水泵、壓風機、局扇等設備上也都有成熟的機電一體化產品。但是，,筆者認為在發展我國機電一體化產品的技術上應該注意以下幾點：①研究具有自主知識產權的核心裝置,增加產品國產化的比例；②增加產品的通訊功能,以適應綜合自動化的需要；③進一步提高尤其是大型設備的故障診斷功能和智能化程度。
機電一體化的出現不是孤立的,它是許多科學技術發展的結晶,是社會生產力發展到一定階段的必然要求。并且隨著科學技術的發展,各種技術相互融合的趨勢將越來越明顯,機電一體化技術的廣闊發展前景也將越來越光明。我國可以利用廣闊的市場潛力,用全新的方式和更短的時間研發更多具有知識產權的機電一體化產品。隨著我國科學技術的發展,各種技術相互融合的趨勢將越來越明顯,在國內外發展的同時，行業內肯定會有競爭的時候，它既是挑戰，更是機遇。筆者相信，在新的社會主義建設思想的指引下，我國機電一體化技術的廣闊發展前景也將越來越光明。
參考文獻：
2015年底，哈佛大學客座教授皮埃羅?斯加魯菲預言，未來有十個領域是需要創業者重視的，它們引領著未來經濟和社會發展的重要方向。這十個領域包括：共享經濟、萬物互聯、大數據、基因、人工智能、未來貨幣、可穿戴設備、納米技術、太空探險、新興制造業。
共享經濟
共享經濟的定義被認為是民眾公平、有償的共享一切社會資源，彼此以不同的方式付出和受益，共同享受經濟紅利。此種共享在發展中會更多的使用到移動互聯網作為媒介。
作為全新的經濟發展模式和研究方向，“共享經濟”涵蓋了投資、金融、旅游、房地產、交通、人力資源、教育等領域一系列創新創業發展的新思維和新理念，有效推動傳統企業提檔升級。有關數據顯示，2014年全球共享經濟的市場規模達到150億美金，到2025年，這一數字將達到3350億美金。
有專家認為，簡單化與標準化對于共享平臺來說具有重要意義。簡單化、標準化和易于參與是平臺的主心骨。好的平臺能夠降低參與成本和參與難度，并將進入的門檻降到極低。平臺的不斷成長會帶來規模經濟具有一切優勢。
皮埃羅?斯加魯菲說，“共享經濟讓我們重新認識到了人的作用，Kickstarter平臺已經成為全世界最大的風投項目，有超過9萬多個項目進行成功融資。”
人人共享正在促使工業資本主義向共享經濟的新轉變，共享經濟是一個新的時代。
中國精益創業社群聯盟創始人陳健強調，“稀缺的資源是可以通過共享平臺走向一個富足的生活，我們要從舊的事物當中挖掘新的價值。我們能夠分享自己已有的物品，比如我們通過 Uber 分享汽車，通過 airbnb 分享床，我們也可以利用自己不太了解的東西，如社交網絡或者之前被隱藏起來的虛擬物品，如開放的數據、應用程序、編程的接口等等。我們還可以分享曾經被我們忽視的才能、專業知識、創造力、記憶洞察力，共享平臺的創建能夠連接、組織、整合參與進來的個人并賦予他們更大的力量。”
過剩產能本身就蘊含著某種價值，而真正的價值在于如何充分利用它。過剩產能是人人共享平臺向外界提品或服務的關鍵。
滴滴出行是實施“共享經濟”理念的代表性企業。從2014年8到2015年6月，在僅僅八個月的時間里，滴滴就從出租車單一的業務，變成專車、快車、企業、順風車的多元業務。滴滴出行高管黃潔莉近日宣布，滴滴在出行領域有明確的愿景，三年內的愿景是推出一站式出行平臺，希望在三年內服務三千萬用戶，在三分鐘內都能找到車。
但是，小豬短租創始人兼CEO陳馳認為，共享經濟是一種重要的經濟模型，從萌芽、生長到成熟，需要很長的時間。在此期間難免要跨越很多文化、傳統的障礙，也就是人類的文化和價值認同。這就需要有人去做所謂“第一批吃螃蟹的人”，并逐漸影響到其他人，逐漸改變社會的觀念。
萬物互聯
“未來，有超過200億甚至于300億的機器和設備可以相互連接。”皮埃羅?斯加魯菲強調。
“如果有了物聯網，我入住一個酒店，門卡裝在口袋里，當我走進電梯時，電梯可以自動識別出我住在幾層，然后直接把我送到那一個樓層，出了電梯之后它會告訴我向右轉，等我走到房間門口時，房間門就會自動打開。”不過，他也表示，目前影響這一技術實現的障礙有兩方面，一方面是大家還沒有一個可以接受的公共標準，另一方面是電池充電技術亟需提升和更新。
物聯網容括了智能感知、識別技術、普適計算等通信感知技術，以及人工智能、大數據、云存儲等新興科技，真正實現現實、虛擬的有效融合，因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。
麥肯錫做過評估，根據物聯網在市場中的滲透率、人口、經濟等變量，統計趨勢變化以及未來十年間技術演變趨勢，預計到2025年，物聯網有望實現年均3.9萬億～11.1萬億美元的經濟效益，其最高占比甚至可達2025年全球經濟總量的11%。
阿里巴巴集團執行副總裁曾鳴不久前宣稱，新經濟的本質就是互聯網經濟，其最根本的特點是從農業時代的點、工業時代的線，走向一個全面開放的網絡式的結構。
“萬物互聯”是互聯網時代的重大突破，互聯網最終的使命是讓任何人、任何物、任何時間、任何地點、隨時展現，這是真正的所有人、所有物都互聯、互通、互動。
聯想總裁楊元慶甚至公開表示，“在互聯網時代，智能設備是用戶進入互聯網、享受互聯網服務的工具和入口。未來整個人類社會也將進入一個萬物智能、萬物互聯的新的時代。”
智能終端將從今天非常有限種類的設備，個人電腦、智能手機、電視等，擴展到我們的各種設備，可以說將是無處不在，空調、加濕器、空氣凈化器、攝像頭、汽車等等，都將具備這個計算、存儲還有網絡連接的這些智能的功能。
輔之以溫度、濕度、距離、紅外、顏色、空氣質量等各種的傳感器，將使得這些設備不僅能夠更加智能，而且通過相互連接更加主動的來為你工作。比如說當你隨身攜帶的手表、手機，預測到你將要回到家里面的時候，就會指令迅速的傳遞到家里面的各個設備上，能夠迅速的啟動空調、加濕器讓這個環境迅速調整到你比較喜歡、比較適應的環境當中去。從而為人們創造出更加舒適、更加方便的生活和工作的氛圍。
楊元慶暢想一個美景：“早晨智能手機的定時的鬧鐘，不僅能夠喚醒熟睡的你也開啟了家中各種智能設備，客廳的畫面輕輕一點也成為你挑選和搭配最好的服飾的造型，無人駕駛汽車會送你到公司，晚上回到家里面喜歡的營養均衡的飯菜也準備好了，入睡的時候燈光、空調都會自動調節，為你創造最佳的睡眠氛圍。美好的智能生活已經越來越不是夢想了！”
大數據
在硅谷，數據就好像石油一樣珍貴，它將為我們以后的經濟發展提供動力。
在這個互聯網時代，數據技術時代，大數據是構成信息化世界的基本元素，組成了互聯網上紛繁龐雜的知識和數據資源。
大數據有四個特點：第一，數據體量巨大。可以稱之為海量或天量；第二，數據類型繁多。涉及到人類生活方方面面所產生的數據源；第三，處理速度快。瞬間可從各類數據中快速獲得高價值的信息；第四，數據動態變化。不斷有新數據增加，采用合理的數據模型和分析處理方法，將會帶來很高的經濟和社會效益。
現在人們有越來越多的數據，它由機器產生，由機器來閱讀。所以，現在的大數據逐漸變成了從機器到機器再到機器的一個循環，但卻缺乏了人的作用。皮埃羅?斯加魯菲認為，“現在我們還并沒有出現一個很好的應用，可以把大數據真正服務于大家的日常生活。難點是如何讓人類可以知道這些數據的意義，并且如何讓這些數據來服務于我們的生活。”
大數據并不在“大”，而在于“用”。
在2016年1月2日舉行的2016廈門國際馬拉松賽上，一款叫做“阿甘跑步”的運動社交APP聯手深圳一家心電醫療設備供應商，借助阿里云大數據平臺面向跑馬愛好者推出”安心跑”服務，可以對跑步人員的心跳狀況實時回傳，可以及時識別，重點關注危險跑步者，在心臟出現問題時及時搶救。
“未來3年，大數據市場規模將達到1萬億元。”阿里云總裁胡曉明表示，基于阿里云大數據平臺數加，將有千余家合作伙伴、萬名首席數據官和5萬數據科學家誕生，把中國大數據市場規模拓展至萬億規模。
“束縛大數據的技術瓶頸已經被完全打破，數據將從企業的成本中心轉變為價值中心，2016年我們將迎來大數據應用的全面落地。”
據IDC出版的研究報告顯示，2013年人類產生、復制和消費的數據量達到4.4ZB。而到2020年，數據量將增長10倍，達到44ZB。大數據已經成為當下人類最寶貴的財富，但全球真正享受大數據紅利的公司不足千分之一，人類已挖掘的數據財富更是不到百萬分之一。
生物黑客
“摩爾定律證明了電子元件會變得成本越來越低、速度越來越快、體積越來越小。同時，社會上出現了一個新的現象，即生物黑客。它不是傳統意義上的計算機黑客，而是針對于基因做的黑客。”皮埃羅?斯加魯菲強調。
生物黑客，又稱生物崩客，自己動手的生物學家，車庫生物學家等，是為了防止出現技術被少數專業人士所掌握而形成的壟斷操縱而產生的一群團體。他們主要是通過網絡及其他手段來普及現代生物學知識。
生物黑客的目標是把生物技術帶出實驗室，打破常規實驗室的限制，在不同環境下創新發展生物技術。生物黑客可借助紋身針、手術刀、注入裝置、微型芯片或各種線路，便可為身體賦予聯網能力。例如，生物黑客們在網上教人們如何從菠蘿里提取基因，還教人們如何以低廉價格從水、酒精中提取基因，甚至告訴人們如何網購低價的實驗儀器，并利用這些儀器進行從簡單到復雜的基因工程。
在美國，Counter Culture Labs的一群生物黑客試圖通過發明胰島素的仿制藥改變這一狀況，他們將公開所有制藥工藝，讓仿制藥公司能為全世界的糖尿病患者生產出負擔得起的胰島素仿制藥。
甚至有媒體報道，研究學者已經應用CRISPR編輯了從細菌到人類胚胎在內的各種有機體。這項技術有望為遭受遺傳病折磨的家族譜系消除遺傳缺陷，或者在豬體內培育人類器官。有位研究人員甚至提議修改大象基因組，來復活滅絕已久的耐寒長毛猛犸象。
不過，在2015年4月，研究者報道了利用CRISPR對人類胚胎的基因編輯，導致倫理辯論。這場生物黑客的革命何去何從，還要拭目以待。
人工智能
2012年出現了一個新技術，即深度學習。由于深度學習的出現，使得機器可以對人臉、語言以及場景進行識別，2012年之后由機器來識別圖象的錯誤率也極大地下降。
新年伊始，扎克伯格在Facebook個人頁面上表示，2016年他的一大目標是開發控制家庭環境的人工智能技術。
近日，據香港《明報》報道，野村綜研和兩名牛津大學研究員合作，對日本601種職業（勞動人口約達4280萬）展開調查，對每人業務的66%可被取代的職業進行了統計，結果發現49%研究對象所從事的工作很可能被機械人等取代。
根據推測，被取代可能性較高的職業包括普通文員、的士司機、收銀員、保安、大廈清潔工、酒店客房服務員等。研究稱這些職業傾向“不需要特殊知識和技能”等。
全球目前在人工智能領域有近千家公司，它們分布在商業智能、金融、安全等領域，僅2015年在人工智能領域的投資交易就有近300宗。
現在，隨著大數據、云計算、集成電路等新技術的發展，人工智能再度風靡。人工智能或許將成為下一輪技術變革的核心。從大公司到初創企業都紛紛躋身其中。
百度總裁張亞勤對于人工智能技術發展前景的判斷是，“人工智能是第四次工業革命的技術基石”，對人工智能的研究固然需要更多的投入和基礎設備，但它的發展已經遠遠快于大多數人的想象。
據張亞勤介紹，人工智能作為一種基本技術，在百度的產品和服務中都得以體現，包括語音識別、文字識別、機器翻譯、搜索引擎、廣告平臺和自動駕駛技術。另外，百度擁有世界最大的深度神經網絡，也很樂意與全世界分享。
無人駕駛汽車現在可以說在汽車和科技領域都是最熱門的話題了。2015年12月10日，百度推出了無人駕駛試驗車。在谷歌、特拉斯、百度等互聯網公司瞄準無人駕駛“蛋糕”的同時，傳統的汽車巨頭奔馳、寶馬、奧迪、豐田等也沒有閑著，紛紛涉足無人駕駛汽車領域，國內的北汽、廣汽、上汽、長安、比亞迪等汽車廠商亦已經悄悄深耕多年。
有人預測，未來5-10年，每個人身邊都會有10個機器人，那個時候這個世界上將會有600億的機器人，這是一個巨大的藍海。未來的機器人會完全脫離人形限制，而只是具有智能功能的設備。
區塊鏈
“未來，貨幣將有新的變化。我認為過去十年中最重要的發明之一就是比特幣，比特幣背后有非常強大的技術支撐，最重要的技術支撐就是區塊鏈。一直以來，令好萊塢很頭疼的一件事是數字電影很容易被復制。而作為虛擬貨幣的比特幣，就解決了復制問題。”
在“知乎”上，一個名為Alex的作者撰文稱：以比特幣的區塊鏈為例，你可以把區塊鏈想象成一個比特幣的公共賬本，這個賬本存放在互聯網的各個比特幣節點上，每個節點都有一份完整的備份；里面記錄著自比特幣誕生以來的所有比特幣轉賬交易；賬本是分區塊存儲的，每一塊包含一部分交易記錄，每一個區塊都會記錄著前一區塊的ID，形成一個鏈狀結構，因而稱為區塊鏈；當你要發起一筆比特幣交易的時候只需把交易信息廣播到P2P網絡中，礦工把你的交易信息記錄成一個新的區塊連到區塊鏈上，交易就完成了。
“區塊鏈技術用于人與人之間的每一個活動，我們把這些活動叫做智能合同，合同由機器來簽訂，并且由機器來自動執行。2015年，第一個由區塊鏈見證的婚禮舉行。這類智能合同被應用在不同領域，也催生了眾多創業型公司。”
有媒體報道，包括美國納斯達克在內的很多歐美主流金融機構紛紛試水“區塊鏈”技術，如美國納斯達克私人股權交易市場Linq，在符合證券交易委員會的監管下，針對一些有私人股權交易需求的公司；R3是一個“區塊鏈”技術公司，全球除中國外的大銀行都加入了R3，可實現跨過準時清算；德勤開發了自己的“區塊鏈”技術平臺，為客戶提供此技術的服務和方案，僅憑此項咨詢服務就為公司帶來不小的利潤。
點融網創始人、聯合CEO郭宇航說，“設想未來的消費場景，當你走進一家咖啡館時，人臉識別技術便已啟動，交易和信用認證全在云端完成，所有過程無縫對接，排隊、刷卡都將成為歷史，互聯網金融則將無所不在。而像這樣高度智能化消費場景的實現，必將依賴于區塊鏈技術。簡單來說，區塊鏈技術就是設立一個公共賬本，將每一筆發生在互聯網上的交易，實時通過區塊鏈技術記錄在無數個互聯網媒介上，使得其無法被篡改。”
如今，VISA已經通過區塊鏈技術介入于原來交易環節繁瑣費時的汽車銷售領域。當消費者帶著集成有區塊鏈技術的信用卡進入4S店時，所有關于消費者的個人信息都在云端實現認證和區配，交易過程也都得已在云端完成。
在繼德勤與安永宣布進軍區塊鏈之后，普華永道也正式宣布加入戰團。因為大家都看到了區塊鏈技術對變革金融行業巨大潛力，因此對咨詢公司而言，這也是巨大的商機。
德國銀行預測，未來十年內，現金將會變得多余。無論是國內還是全球金融，都將圍繞著這個點展開，而區塊鏈技術就是這個未來的基礎。因此，所有國家都開始爭相了解區塊鏈的基本機制和潛在應用。
可穿戴設備
“未來，我們在身上到底會戴多少個可穿戴設備？大家無法想象。”皮埃羅?斯加魯菲強調。
與很多技術相比，可穿戴設備更加貼近于生活，也更加貼近我們自身。而這項技術一旦成熟，將意味著巨大的市場，因為幾乎所有的人都會感到需要它。
中國智能可穿戴設備市場在2013年的市場規模為9億，2014年的規模為22億人民幣；在2015年，市場規模達到125.8億人民幣。
2015年，中國智能可穿戴設備市場規模為125.8億元，增速高達471.8%。不過，中國信息通信研究院技術與標準研究所主任閔棟表示，目前，我國智能可穿戴設備市場仍處在探索期。2016年，部分垂直領域的巨大潛力將開始釋放，可穿戴市場將進入啟動期，預計2016年可穿戴市場規模將達到200億元。
有專家建議，如果創業者進入，就須切中用戶的剛需，同時有特定的渠道和資源，了解供應鏈，了解自身產品，還要有相對充足的現金流。如果提供同質化的產品，就無法獲得投資。
還有人告誡道，創業者不適合做培養市場的事情，也不要創造需求，這是很耗錢和資源的，容易當“先烈”。創業者應該緊跟用戶的需求，進行微創新。此外，創業者一定要注意售后服務，這是增強用戶體驗的重要部分。
在過去一年里，中國智能可穿戴設備市場創新者：360、暴風、出門問問、奧圖科技、Fitbit。
360作為中國兒童手表行業的領導者，相應產品已開發至第三代，其在系統層、APP、云服務等領域持續投入，同時搭建親子社區，在用戶運營方面有不錯的效果。
2015年初，暴風魔鏡從母公司暴風科技分離出來，成為獨立發展的子公司，并獲得來自天音控股、愛施德、華誼兄弟的1000萬美元融資。暴風魔鏡致力于虛擬現實產業鏈生態的構建，在內容建設、開發者生態建設、產業鏈合作者建設方面不斷發力。
2015年9月，谷歌AndroidWear與出門問問達成戰略合作，在中國由出門問問提供AndroidWear的語音搜索。同時出門問問于2015年6月了Ticwatch智能手表，產品線延伸至硬件端。
奧圖科技在2015年推出了面向消費者的AR眼鏡，可通過語音操控完成打電話、發短信、拍照、錄像、分享朋友圈、導航、AR增強現實等功能，同時也在研發VR設備“炫鏡”，在AR、VR領域，奧圖科技都有著不錯的技術積累，但產品面世時間較短，市場銷量及品牌影響力均較弱。
Fitbit于2009年上市第一款可穿戴設備，并于2015年6月19日正式登陸紐交所掛牌上市，成為第一家上市的可穿戴設備公司。
易觀智庫分析認為，在2016年中國智能可穿戴設備市場，隨著未來蘋果2代AppleWatch，智能可穿戴設備提供的服務愈加完善，健康類數據快速增長，健康類大數據服務將逐步成熟。智能可穿戴設備將在人體健康監測等領域發揮重要的作用，配合大數據和云服務，此類產品會在健康、運動、醫學等市場未來使用場景廣泛。
2016年，可穿戴設備將重點發展人機交互技術，充分實現人機無縫連接，釋放雙手，在語音交互、體感交互、觸覺交互、眼球追蹤交互等方面取得創新突破。
納米技術
“通過納米技術我們可以做出新材料，讓我們現有的物體做出改善，或者創造出我們現在不知道的新物體。”皮埃羅?斯加魯菲強調。
“一滴納米藥水，就能讓電視機顯示屏實現升級換代；一層薄薄的納米膜，就能讓普通透明的玻璃直接播放電影；一個小小的微納商標，就能讓香煙、酒類甚至人民幣成功防偽……”很多創新者已經對納米技術進行了一一解讀。
納米技術是用單個原子、分子制造物質的科學技術，研究結構尺寸在0.1至100納米范圍內材料的性質和應用。它的最終目標是直接以原子或分子來構造具有特定功能的產品。
據外媒報道，美國俄勒岡州立大學開發出一種新型的納米技術，可以實現復雜材料的無損融合，從而制作出如紙張般輕薄的電路板。這種技術將使用光子技術，使用氙氣燈代替傳統熱源進行融合操作，相比此前效率提升最高10倍，從而減少長時間高溫融合的損耗。
近期，納米技術還被應用于環保領域。來自華南師范大學化學與環境學院的方戰強教授帶領他的科研團隊將可與鉻發生快速化學反應的“零價鐵”制作成20―40納米的納米材料，如果將材料撒到受污染的水體或土壤中，在10到20分鐘以內，“零價鐵”即可將水體或土壤中的鉻還原并固定下來，然后使用磁鐵將還原固定在“零價鐵”顆粒上的鉻進行快速分離，避免遺留在水體和土壤中產生二次污染。
納米技術在醫療領域也擁有非常不錯的前景，未來有望用于多種癌癥的治療，不過目前還需要通過大規模臨床試驗來驗證納米粒子的效果。
太空探險
2015年，特斯拉創始人馬斯克在太空領域建立了自己的初創型公司SpaceX，做出了非常重大的實驗成果，他們希望把火箭發射出太空，再考慮收回。如今，這家公司已經可以用到這種可回收、可再次利用的火箭，并且讓太空探險的成本極大地降低。
“在SpaceX總部一樓，通往馬斯克辦公隔間的墻上掛著兩張海報，左邊的海報有關火星的現狀――一個寒冷、貧瘠的紅色球體，而在右邊的海報上，火星則是一個生機盎然的綠色大陸，被海洋所包圍。這個星球的溫度不斷升高，最終變得適合人類的生存。”
“我堅信人類的未來一片光明。如果我們可以解決可持續能源發展問題，同時成為一個多星球物種，在另一個星球上建立起自我維持的文明――應對使人類意識走向毀滅的最嚴重的情況――那么我認為這種前景將十分光明。”（《彭博商業周刊》）
目前，SpaceX以每個月一枚的頻率發射火箭，火箭上搭載了來自一些企業和國家的衛星。SpaceX的發射成本遠遠低于波音、洛克希德-馬丁和Orbital Sciences等本土競爭對手。到目前為止，SpaceX為許多國家的客戶發射過衛星，其中包括加拿大、歐洲和亞洲國家的客戶，發射次數在24次左右。SpaceX還計劃實施50多次發射，合同總金額超過50億美元，發射日程已經排到了幾年以后。
據媒體報道，太空創業公司涉及的業務包括納米衛星制造、地理繪圖、天氣追蹤技術等，還有一些企業甚至想開采小行星資源。如果新生的產業可以重復使用火箭，就可以節省大量的成本，加快發射速度，讓創業公司快速測試、升級技術，更快地替換舊衛星，這些都對營收的增長相當關鍵。
智能制造
如今，工廠已經被重新定義。
“由于3D打印技術的出現，幾乎每一個人都可以在家里面打印出自己想要的東西。同時，由于眾籌的出現，我們基本上也可以拿到自己想要的資金，來做想做的事情。” 皮埃羅?斯加魯菲說。
以亞馬遜為例，它提供了自動倉儲服務，每一個人都可以把自己手工制作的東西存儲在那里，亞馬遜來負責管理物流。
可以說，亞馬遜是智能工廠的代表。所謂的“智能工廠”是在數字化工廠的基礎上，實行信息化和工業化的高度融合，為了加強信息管理和服務，必須有效利用物聯網和設備監控技術。智能工廠是實現智能制造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施，實現生產過程的智能化。
未來，將云計算中由大型工業機器產生的數據通過大數據與分析平臺轉化為實時信息，并結合綠色智能和智能系統等新興技術，打造一個綠色、高效、舒適的人性化工廠。
亞馬遜2012年7.75億美金收購的Kiva Systems，大大提升了亞馬遜的物流系統。截至2015年，亞馬遜已經將機器人數量增至10000臺，用于北美的各大運轉中心。Kiva系統作業效率要比傳統的物流作業提升2-4倍，機器人每小時可跑30英里，準確率達到99.99%。
有媒體報道，“在亞馬遜的運營中心，不管是什么時間點，基本上在任何一個區域、任何一個通道里面，你不太會看到很多人圍在一起。產品在倉庫內飛速流動，從送達到發配，全程受到計算機系統的跟蹤。”
“在倉庫的另一端，工人則在亞馬遜中央計算機系統的幫助下將產品打包到箱子里。取自存儲貨架的商品會被自動識別，并整理到同一個顧客的訂單包裹里。計算機知道每一件產品的尺寸規格，因而會自動安排合適的包裝箱，甚至數量剛好合適的包裝膠帶。在送完卡車出貨之前，包裝箱會進行稱重，以確保包裝流程沒有出現差錯。”
德國工業4.0提倡的智能工廠是實現一種新型生產制造模式的載體。其核心是為了適應產品生命周期新的變化。它能夠找到應付產品快速更新換代、產品種類多而批量少、價格競爭和成本壓力、投資回報率時間縮短以及資源優化和能源效率的解決方法。
而在我國，智能制造熱度高企，石化、鋼鐵、機械裝備制造、汽車制造、航空航天、飛機制造等行業紛紛開始探索建設智能工廠。