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语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

　　在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

视觉技术与实体经济融合领域

　　人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。

　　视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、***、证券、***、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与***战略规划分析报告》显示，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

激光切割行业发展现状

激光以前是叫“镭射”，发源到中国以后，科学家钱学森建议改为“激光”，我们就把激光行业发扬光大，激光被称为快的刀，准的尺和亮的光。

现在在激光应用上面有打标、切割、熔覆等方面，这些都是应用在目前非常热门的行业。这个是激光切割技术的优势，它的各种优势凌驾于其他切割的方式方法上，有非常的一些特点，还有很多闪光点。

激光在航空航天，包括热门的工程机械，轨道交通，农机、电机、厨具等各行业都有应用。我们智能时代要用到5G、大数据等，都会和激光有关联。