人工智能（ArtificialIntelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的本质是深度学习(MachineLearning)，深度学习是计算机通过算法对大量经验数据的分析总结规律来对未来进行智能预测。人工智能的发展主要源于三个核心因素的成熟：
1）学习的方程式即核心算法，以机器学习、控制论和神经网络为代表算法是人工智能的思维方式。
2）学习的样本即经验数据，指数级日益增长的大数据是人工智能的训练素材。
3）学习的能力，GPU/TPU的出现和云计算架构的提升计算的运算能力。
参考观研天下发布《2018年中国人工智能行业市场分析报告-行业运营态势与发展趋势研究》
人工智能技术行业演进路径：我们认为人工智能商业场景逐步成熟的三个层次：一线为安防、工业；二线为教育、医疗；三线为金融无人驾驶。从目前总体来看，手机。安防场景将马上步入商业化，教育、医疗正孕育商业模式。
安防、工业：技术成熟，数据容易获取，应用已初步验证，主要应用包括视频分析、机器人精细化等。医疗、教育：数据获取存在一定壁垒、行业开放度有待提升，主要应用包括影像分析、智能阅卷等。金融、汽车：技术相关性弱、数据获取困难，相关法律政策尚不完善。主要应用包括智能投顾、无人驾驶等。
IVA（视频图像识别）应用场景丰富：图像识别技术不仅可以实现静态识别，也可以完成动态识别。通过对视频的迅速分析，信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量，并且捕捉每个个体的行为动作，形成重点场所及区域的面状布防。
运用人工智能的图像识别技术，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，对视频图像的实时处理分析得到各种交通信息，如车辆的流量、速度、交通密度、车型分类、车辆排队长度、转弯信息等。
1）学习的方程式即核心算法，以机器学习、控制论和神经网络为代表算法是人工智能的思维方式。
2）学习的样本即经验数据，指数级日益增长的大数据是人工智能的训练素材。
3）学习的能力，GPU/TPU的出现和云计算架构的提升计算的运算能力。
图表：运算能力提升大幅驱动AI发展
资料来源：公开资料整理
图表：数据量与准确率之间的关系
资料来源：公开资料整理
参考观研天下发布《2018年中国人工智能行业市场分析报告-行业运营态势与发展趋势研究》
人工智能技术行业演进路径：我们认为人工智能商业场景逐步成熟的三个层次：一线为安防、工业；二线为教育、医疗；三线为金融无人驾驶。从目前总体来看，手机。安防场景将马上步入商业化，教育、医疗正孕育商业模式。
安防、工业：技术成熟，数据容易获取，应用已初步验证，主要应用包括视频分析、机器人精细化等。医疗、教育：数据获取存在一定壁垒、行业开放度有待提升，主要应用包括影像分析、智能阅卷等。金融、汽车：技术相关性弱、数据获取困难，相关法律政策尚不完善。主要应用包括智能投顾、无人驾驶等。
图表：技术冲击-AI细分行业的演进路径
资料来源：公开资料整理
IVA（视频图像识别）应用场景丰富：图像识别技术不仅可以实现静态识别，也可以完成动态识别。通过对视频的迅速分析，信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量，并且捕捉每个个体的行为动作，形成重点场所及区域的面状布防。
运用人工智能的图像识别技术，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，对视频图像的实时处理分析得到各种交通信息，如车辆的流量、速度、交通密度、车型分类、车辆排队长度、转弯信息等。
图表：公安领域人脸识别系统
资料来源：公开资料整理
图表：套牌车分析系统应用
资料来源：公开资料整理
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