语音识别

2017整整一年，围绕人工智能的巨头投资、创业押注不绝于耳，融资额度不断刷新纪录。但是无论是图像、语言交互，还是算法、机器学习都不足以与实际场景结合，换句话说，落地成为最大的难题。

承认人工智能取得的发展的同时，另一方面必须指出人工智能仍然面临如下问题和不确定性。

在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。

尽管与既往的消费型“智能机器”相比，它们只进行了有限的技术改造，但在防疫场景中，却展现了不小的潜力。临危受命的智能服务机器人，究竟有没有未来？作为5G时代的“杀手级应用”之一，它能否在此刻迎来自己的“春天”呢？

从地域来看，在预测期内，得益于消费电子产品的需求不断增长，亚太地区将在全球手势识别和非接触识别市场中占据主导地位，且亚太地区在预测期内将保持最高的增长速度。智能手机、笔记本电脑和平板电脑、智能电视等手势识别产品的需求不断增长，推动了该地区手势识别市场的增长。

回顾2019年整个物联网市场的规划与实施项目，我国的物联网相关技术已在多个领域出现初步布局，物联网的红利正在呈现多方位延伸的趋势，并集成了用于远程访问的高级传感器，这一系列都在表明物联网将会是下一个万亿级市场的“风口”。据前瞻预测，2020年物联网技术将会在消防、水务、林业、智能建筑以及工业自动化、金融等领域出现广泛应用的情况。

着物联网产业的发展，国家环境与社会架构也相应在发生着变化，生活中自动化或新技术使物联网的实现变得更加容易和便捷，只能在科幻片中看到的场景也在逐步实现。未来数十年内科技必将以服务于人们的最终目标，让人们生活得更加美好！下一个物联网创新又会是什么？让我们一起拭目以待！

人工智能技术在执法记录仪中的应用可以有效提升执法记录的功能、性能和使用便利性。本文探讨了智能语音技术在执法记录仪中的应用场景，分析了各场景的区别和应用价值。并根据各种应用的实现难度和所需技术成熟度给出了应用发展的阶段建议以及相应的业务模式，重点梳理了实现智能语音应用业务对执法记录仪自身的硬软件要求和功能要求，特别讨论了语音控制、敏感词识别和声纹识别三种应用。最后以敏感词识别为例，给出了智能语音应用业务的系统架构和业务实现流程。

近日，在AIoT产业领袖峰会上，中国工程院院士邬贺铨表示，5G正在引领IoT标准的演进，且作为AI与IoT的桥梁，其高宽带、高可靠低时延、大连接的特性开拓了AIoT更广阔的应用领域。

当数据科学家谈论深度学习时，通常谈论的是图像生成、检测、分类和回归任务。尽管如此，深度学习和人工智能正被广泛应用于机器人领域，并解决了其中一些重大的挑战。正是对计算机视觉的深入学习推动了人们对自动驾驶汽车的追求。强化学习也为AlphaGo这样的应用提供了动力，而更多的组织希望通过这些应用获得更多回报。

人工智能和机器学习是市场上的热门技术，其重要性在2020年达到顶峰，这两种技术已经广泛应用在各行业领域，其范围从电子商务到量子计算系统，从医疗诊断系统到消费电子产品，尤其是日益流行的智能助理。