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计算机视觉产业研究-技术成熟场景渗透
计算机视觉产业研究-技术成熟场景渗透
一、人工智能行业基本观——发展历史、技术现状和趋势
人工智能发展驱动因素：算法+算力+数据
三次浪潮始于算法突破：（1）神经网络感知器用于线性分类（2）专家系统推动人工智能从理论走向实际，BP算法解决非线性分类；（3）基于深度学习的神经网络成功用于图像语音识别。
两次寒冬由于算力和数据量限制：（1）实际应用中人工智能计算量的增长是惊人的，特别是模拟人类感知带来的巨大运算量远超70年代的计算能力；（2）专家系统难以适用于其他类别，数据的有效提供也具有挑战性。个人电脑性能越来越强大，迅速蚕食高端硬件市场，专用LISP机器硬件销售严重崩溃。
深度学习目前仍处于爆发期
2012年之前，算法突破是深度学习发展主要驱动因素。当前以第三代神经网络为基础的深度学习处于爆发式发展阶段，数据和算力的支撑预计将成为未来一段时间内深度学习发展的主要推动力。
深度学习框架是快速构建模型的基础，是AI领域的操作系统
TensorFlow和PyTorch双垄断局面，MXNet位居第三，前两者代表了95%以上的用例。2019年，Cha ...

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关键词：计算机视觉 产业研究 计算机 Tensor 深度学习