智能分析

从芯片发展的大趋势来看，目前尚处于AI芯片发展的初级阶段，无论是科研还是产业应用都有巨大的创新空间。从确定算法、领域的AI加速芯片向具备更高灵活性、适应性的智能芯片发展是科研发展的必然方向。神经拟态芯片技术和可重构计算芯片技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化，实现以高能效比支持多种智能任务，在实现AI功能时具有独到的优势，具备广阔的前景。

在5G、云计算和人工智能技术的支撑下，超高清视频产业正迎来快速发展，相关的行业应用也在加速落地。

增强分析，持续智能和可解释人工智能（AI）是数据和分析技术的主要趋势，在未来三到五年内具有显着的颠覆性潜力。

从广义上讲，智能联汽车是以车辆为主体和主要节点，融合现代通信和网路技术，使车辆与外部节点实现信息共享和协同控制，以达到车辆安全、有序、高效、节能行驶的新一代多车辆系统。

视频国家工程实验室团队自“十一五”起，依托多个国家级、部级重点研发项目，经过十余年努力，初步构建了智能视频分析测评方法体系，形成了专业的测试方法及评价指标、亿级规模实际应用场景数据集和自动化测试系统，并在多地实际应用。为了逐步建立行业视频AI应用关键技术指标参考基线，为视频AI算法及系统优化提供科学指导，视频国家工程实验室推出了FAT-AI应用测试。

“睿智”服务器采用NVIDIA? Tesla? P4 GPUs作为核心处理负载，功耗低，性能强。服务器最多可支持192路全清视频实时结构化分析，相较于市场上同类别的产品，视频处理能力将提高50倍以上。单块Tesla P4可以取代13台CPU服务器，与传统的CPU方案相比，处理推理应用的能效比与CPU相比提高了40倍，节省成本（包括服务器成本和电力成本）超过800%。

日前，第24届中国国际软件博览会在浙江省杭州市召开。在人工智能融合发展分论坛上，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心联合发布了《2020人工智能中国专利技术分析报告》（以下简称《报告》），展示我国人工智能（AI）领域创新发展新态势。

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

随着改革开放的不断深入，中国经济与世界经济之间的联系越来越密切，尤其是2001年中国加入世界贸易组织后，中国融入经济全球化的步伐加快，中国企业与居民与世界各个国家与地区的贸易与交往日趋频繁，其从事跨境经济活动所产生的数据往往是跨越国界的。金融是经济的血脉，越来越多的跨境贸易等经济活动随之也带来了对跨境金融的强烈需求。

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在传统的安防系统，由于位置固定，存在摄像头死角，有效视距狭窄，安保巡逻机器人可以实现自主移动、全方位、无死角实时监控。此外，在复杂环境下，能提供稳定视频监控画面和机器人控制画面，为后台提供现场实时情况。再加人工智能的加持，可以实现智能识别和警情判断，其中智能分析以图像识别技术为基础，集成模式识别算法与人工智能，实现人脸识别、车牌识别、异常声音分析、行为分析、表计读取、指示灯识别等，对人员，设备进行音视频分析，发现异常情况及时预警，实现安全预警。

随着雪亮工程、智慧城市、天网工程等逐步落地，视频监控覆盖率、联网率朝着100%目标靠近，安防设备所获取并存储的数据以“海量”形容不为过，且数据杂乱无章地堆积在一起，为监控管理及安保工作带来巨大挑战。从现实因素考虑来看，人力无法解决论千论万的视频数据，回看监控视频，查找特定目标，往往需要花费大量的时间和精力，甚至有可能无法辨认特定目标。