数智化内容面 | Key与CZone
2023-04-13 11:53:27 0 举报AI智能生成
一图看清的数字智能的赚钱方式。
作者其他创作
大纲/内容
备注
以下为本图要点，部分敏感内容已作隐藏处理，如有疑问请联系@Key洁莹。
感谢你的支持与指教。
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本图目的
研究数字智能化的内容层面。
数智化的内容
数智化
企业将人工智能、大数据、云计算、物联网等数智技术作用于各要素和各环节，实现对业务流程、生产方式等改造升级
数智化转型
企业通过数智化升级，推动业务流程、生产方式重组变革，进而驱动组织实现商业模式创新和商业生态系统重构，核心是推动业务的增长和创新。
数智化关键技术
以数据为核心要素形成相互联系、相互协同的有机整体，实现从数据采集、存储、计算，到指令形成、执行、反馈。5G作为通信技术为端与端、云与端之间提供信息传输而不可或缺。
数智技术体系及作用机制
如图
人工智能
根据历史经验和环境感知，自主判断、智能决策
智能机器人
定义
智能机器人是一种能够模拟人类行为的机器人
它具有自主感知、学习、决策和执行任务的能力
应用领域
工业制造
医疗卫生
教育培训
家庭服务
军事安防
技术原理
感知技术
决策技术
执行技术
发展趋势
智能化程度不断提高
与人类交互能力不断增强
应用场景不断拓展
安全性和隐私保护问题逐渐受到关注
智能识别
概述
智能识别是指通过计算机技术，将人类的知识和经验转化为机器可以理解和处理的形式，从而实现对各种信息进行自动化处理和分析的一种技术。
应用领域
智能识别技术广泛应用于以下领域：
1.图像识别
2.语音识别
3.自然语言处理
4.数据挖掘
5.智能推荐
6.智能交互
7.智能控制
8.智能安全
技术原理
智能识别技术主要基于以下技术原理：
1.机器学习
2.深度学习
3.神经网络
4.模式识别
5.自然语言处理
6.数据挖掘
7.人工智能
发展趋势
智能识别技术正朝着以下方向发展：
1.多模态智能识别
2.深度学习与大数据
3.智能识别与人工智能的融合
4.智能识别与云计算的融合
5.智能识别在智能家居、智能交通等领域的应用
6.智能识别在医疗、金融等领域的应用
7.智能识别在安全领域的应用
智能驾驶
技术发展
传统驾驶技术
自动驾驶技术
车辆感知技术
车辆控制技术
车辆决策技术
车辆交互技术
应用场景
公路自动驾驶
城市自动驾驶
特殊场景自动驾驶
优势与挑战
优势
安全性
舒适性
效率性
环保性
挑战
技术挑战
法律法规挑战
社会接受度挑战
大数据
围绕数据要素的采集、分析，及延申出数据治理、确权与交易
精准营销
供应链优化
量化预测
物联网
用传感、扫描等仪器实时采集数据，利用承载网实现设备互联
智能可穿戴设备
智能电气设备
云计算
提供在云端可灵活配置的存储、算力等资源共享池
云存储
云端软件服务
区块链
去中心化的分布式账本技术，利用智能合约实现防篡改和可追溯
可信存证
供应链金融
防伪溯源
XR
基于AR、VR、MR技术实现虚拟内容与真实场景融合，最终借助智能终端呈现
交互式3D游戏
虚拟数字人
@Key洁莹
本图小结
本图小结
数字方向
确定性
人工智能
AI
AI
大数据
物联网
IOT
IOT
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