计算机视觉的核心篇1

王文汉所说的软件创新的一大背景，就是多核时代的到来。IDC的数据表明，在2008年发售的服务器、台式PC以及笔记本电脑中，超过80%的产品将内置多核处理器；而到2009年，几乎所有发售的服务器、台式PC和笔记本电脑都将内置多核处理器。

在从单线程向多线程变化的过程中，英特尔将从哪些方面的创新入手呢？

四大趋势推动创新

在多核时代，多线程工作的软件将是多核更高处理能力和性能优势得到发挥的重要因素。虚拟化、并行化、视觉化和开源是推动多核产业向前发展的四大趋势，多核的架构必然需要很多基本架构上的变化来支撑，如指令集、缓存结构等，而这些都是英特尔正在进行的工作。王文汉预计，“今后几十年可能是计算机发展的黄金时代，因为很多问题都需要重新解决一次，比如并行处理需要高效的开发工具。”

王文汉认为，视觉计算正在改变计算机用户的视觉感受，下一代技术将可以提供自然真实的游戏体验、图形效果和高清晰度音视频，从而对电脑的性能和架构提出了更高的要求。要想提供视觉计算，就需要一款包括多核CPU、芯片组、显卡、软件和相关开发工具在内的平台。为此，英特尔将继续增加有关的研发投入，Larrabee就是英特尔发展视觉计算平台的下一个架构，这个架构和指令集专为满足视觉计算、并行计算的要求而设计。

“虽然硬件给英特尔带来了很大价值，但是我们也必须通过软件的创新提高附加价值，一旦我们意识到产业的某一个环节阻碍了产品的创新力度或者速度，我们就会去帮忙。”王文汉表示，30年前，英特尔发现BIOS阻碍了整个产业的创新，因为BIOS是连接软件和硬件的固件，需要硬件和软件两方面的创新，所以英特尔就开始投资做BIOS。英特尔拥有平台软件、开发工具、架构标准和开发者资源，这些都成为创新的重要支撑力。

软件创新推进

计算产业链

无论是虚拟化、并行计算还是高性能计算，都为软件发展提出了巨大的挑战，但也带来了无限的机遇。“高性能计算在个人应用上还有非常大的空间，因为一些基本的个人需求，如医疗、理财、教育等并没有得到满足。”王文汉说。

可以说，高性能计算已不是人们印象中高高在上的专业化应用，不仅气象、石油、化学、生物医药等行业会用到它，在未来，个人应用也会纳入高性能计算的范畴。目前，中国国家网格计划已经在全国拥有8个节点、两个中心、408个用户和360个应用，中国网格计划让加入计划的高校共享了高性能计算资源。最近几年，Google、雅虎等互联网企业又将云计算的概念推到了公众面前，那么，云计算和网格计算之间到底是什么关系呢？

“云计算是一种计算模式的演进，更大力度地推进了资源共享这种模式，就像网格计算可以充分、合理、有效地分享高校的计算机资源一样，云计算使得计算分布在大量的分布式计算机上。”王文汉说。

计算机视觉的核心篇2

关键词：全球价值链;国际贸易;核算方法

中图分类号： F74 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）33-103-2

0 引言

全球价值链视觉下国际贸易核算是对一个国家进口过程中资金投入的度量，尤其在国际分工深入发展的今天，发达国家已经将劳动力密集型生产工业外包到发展中国家，利用这些环节再进口，通过全球价值链视觉下国际贸易核算方式，不断完善相关核算进程，为其后续的发展奠定良好基础。

1 全球价值链视觉下国际贸易核算方法的演进

全球价值链视觉下国际贸易核算方法的演进，是国家进口贸易最为关键的要素，相关工作人员必须要予以足够重视，保证能够提高其核算效率。

1.1 中间品与零部件数据核算

在20世纪90年代期间，对国际贸易的核算问题已经开始从总值贸易转化为对国际生产分割的度量方式，在这一过程中，核算方法主要就是学者对离岸外包进行核算。跨国公司是全球价值链贸易活动上的主体，已经利用离岸外包的方式将部分非核心生产结构转移到海外，对公司内部的资源进行集中处理，保证能够将价值集中在生产环节上，进而降低生产成本，提高生产效率，增强公司的经济效益，使其在市场中的核心竞争能力有所提高。虽然度量离岸外包核算方式不同，但是其有着一定的共同点，都是对进口中间资金的投入进行核算。美国部分专家在研究外包法的过程中，利用跨国公司数据系统建立了外包指标，对各类外包部门的整体水平进行考察，同时，相关研究人员也利用了美国统计局的数据，建立更加普遍的外包指标，对进口投入进行核算，进而衡量外包指标，这一核算是极为准确的，但是，却受到考察经济体规模的影响，无法提升其核算效率，对其造成较为不利的影响[1]。

多数专家在对零部件产品进行核算的过程中，全面考虑了不同国家在国际上部件贸易核算方法，发现其核心在于对产品的分类与识别，最终得出零部件与产品的贸易概念，以便于增强国际贸易核算方法研究效果。

在全球价值链视觉下国际贸易中间品与零部件核算方式使用过程中，是对产品所属部门进行划分，但是，此类方式存在较大缺陷，就是不能将进口与出口的资金投入紧密联系在一起，导致出口产出零部件与中间品在实际核算过程中经常出现影响其发展的问题，尤其在生产资金投入核算的时候，此类核算方式已经被逐渐取代[2]。

1.2 垂直专业化贸易核算

自从2000年之后，全球价值链视觉下贸易核算度量已经成为国家重视的要素，在2001年的时候，相关专家就已经提出了垂直化的核算方式与概念。在对全球价值链上的出口贸易进行核算期间，垂直专业化核算就是对出口产品与进口产品中间资金投入情况进行核算，垂直专业化份额指标越高，经济体或者相关部门所参与的全球价值链分工程度就越高。

根据此类方式与定义的研究，发现垂直专业化贸易核算方法的使用必须要符合以下几点：

第一，就是被核算的商品必须要在生产过程中，分解成为两个或两个以上的连续阶段，保证能够更好地使用此类核算方式;

第二，在实际生产期间，要有两个或者两个以上的国家为其提供增值服务，确保能够有效核算;

第三，要有一个或者一个以上的国家能够通过进口中间产品对其进行生产，并且在一定条件下，将部分产品用在出口方面[3]。

1.3 增加值贸易核算

目前，多数专家在研究垂直专业化贸易核算方法的情况下，拓展开发了覆盖广泛的增值贸易核算方式，并对其进行了有效的定义。与垂直专业化核算方法相比较，增值贸易核算方式对贸易中的本国附加值计算与国外附加值计算比较重视。增加值贸易核算方式的核心致力于计算出口贸易中本国与国外增加值的分解，在一定程度上，可以考察国家的进口资金投入水平，适用于对中间品双边贸易进行核算，有利于提高核算效率[4]。

增加值核算方法的研究，就是针对垂直专业化核算方式的缺陷，提出更多的改进策略，以便于增强核算力度。在相关专家建立多种核算指标的情况下，各个核算指标中都存在较多内在联系问题，能够解决此类问题的就是相关核算人员利用测算指标整合各个内容，进而建立完善的增加值贸易核算框架，并纳入垂直专业化贸易核算方式，进而提高其发展效率。

2 全球价值链视觉下国际贸易核算方法的应用

新的国际贸易核算方式有助于了解国际贸易真实

情况，对于学术研究或者制定相关政策有一定的帮助，由此可见，相关技术人员与管理人员就要全面重视新兴国际贸易核算方式，总结应用经验并将其有效应用在实际工作中。

2.1 双边贸易平衡核算

在国际贸易核算方法实际应用期间，相关计算人员可以利用增加值贸易核算方法真实的反映出各个国家在全球价值链上的地位，或者是对全球价值链的依赖程度。与传统计算方式相比较，增加值贸易核算方法可以对双边贸易余额进行有效的核算，保证能够反映出双边贸易余额的变化情况。例如，在对进出口值的计算结果进行比较的过程中，可以发现利用增加值贸易衡量的国家比其他国家的贸易逆差少20%，日本与美国各个西欧国家的贸易顺差扩大了41%，这就表示，增加值贸易核算方式可以有效地对双边贸易进行平衡核算[5]。

2.2 对显性比较优势核算

在对一个产业或者产品的优势进行比较的过程中，一般情况下，人们会利用测度指标建立显性优势比较体系，确保能够更好地实施对比。根据相关定义可以知道，一个国家在出口某个产品期间，占有的出口值比重与世界上此类产品占有的总值比重是整个产品优势的比例。在传统的计算过程中，利用关境或者总值统计数据对国外增加值进行计算，会出现较多重复计算的部分，同时，在计算行业也没有对出口增加值中国内其他部门增加值进行核算，这对其造成较为不利的影响，甚至会导致计算结果与现实偏离，无法显性比较其优势水平[6]。这就需要相关计算人员利用WIOD数据库实施显性优势计算，例如，某专家应用WIOD数据库计算方式，对欧盟国家的各个行业优势进行显性对比，发现机械与交通运输设备产品的生产具有一定优势，并且随着时间的增加，机械与交通运输设备产品生产优势也会增加。同时，发现欧盟国家中非耐用品或者化学产品在分工生产期间，现行对比优势处于明显下滑的状态，尤其是化学产品，在金融危机期间的对比优势下降极为严重，但是在金融危机之后，化学产品的显性对比优势有所回升。另外，相关专家在研究期间得知，总值贸易计算方法与RCA指数核算方式有所不同，例如，在对美国铁制产品进行显性对比优势分析的过程中，发现其是逐渐从显性比较劣势企业向显性比较优势企业进步的。

3 结语

全球价值链视觉下国际贸易核算方法是国际上最为关键的内容，只有逐渐了解核算内容、背景与环境，才能有效开发出新型核算方式，进而对进出口贸易中间投入金额进行核算，保证能够有效促进国际贸易正常发展，在提高各个国家经济效益的基础上，增强本国的核心竞争能力。

参 考 文 献

[1] 李玉龙，商辉，樊娜娜，等.新贸易核算方法下中国外贸的再思考[J].价值工程，2013（26）：16-17.

[2] 黄灿.全球价值链视角下国际贸易核算方法研究演进、应用与展望[J].辽宁大学学报（哲学社会科学版），2016，44（3）：70-78.

[3] 沈梓鑫，贾根良.增加值贸易与中国面临的国际分工陷阱[J].政治经济学评论，2014，5（4）：165-179.

[4] 付坤，齐绍洲.中国省级电力碳排放责任核算方法及应用[J].中国人口・资源与环境，2014，24（4）：27-34.

[5] 申志军.增加值贸易统计核算方法与实践研究――以中美贸易为例[D].北京交通大学，2013.

计算机视觉的核心篇3

关键词：EMS； 一体化； 实用化； 安全校核； 计划修正

中图分类号：

TN915-34

文献标识码：A

文章编号：1004-373X(2011)19

-0147

-03

Practical Research of Security Checking and Generation Scheduling

Correction System in GRID Dispatching

LI Min-ke， LI Ya-ru

(Yangling Vocational and Technical College, Yangling 712100, China)

Abstract： A system integrated with EMS and PSIDP whose design frame is put forward combined with practical producing process of power grid. The N-1 calculation of distributed parallel computing system in the designed system adopted sensitivity analysis and the core algorithm of fine-tuning mechanism for sensitivity reversed equivalent matching. The dynamic network topology and comprehensive data validation were used to optimize and validate basic data. Validate results and calculation errors comparable information could be intuitively displayed by graphics alteration, datamation and colorful visual effect from multi-angle and multilayer. The system has practical performance and stable running.

Keywords： EMS; integration; practical; safety validation; plan amendment

收稿日期：2011-04-02

0 引 言

近年来，随着电网规模的跨越发展，电网运行方式日益复杂, 迫切需要依靠新的科技手段，提高电网的监控水平和调度的智能决策水平。2008年，华东电网各省(市)正在进行日计划安全校核功能实用化工作。

安全校核及计划修正系统是调度管理领域的传统课题，有关系统理论研究和实际应用已经有较多的文献报道，核心算法技术和功能设计较为成熟［1-3］。但在涉及海量数据汇聚的系统中，如何实现基础信息综合校验和快速查询、关键信息高层次抽象和重要主题突出展现等实际工程应用较少报道。

本文结合福建电网的工程实际，从系统设计、核心算法改进和可视化人机展示等实用化技术研究及应用进行阐述。

1 系统结构设计

系统结构设计如图1所示，系统构建在Ⅱ区EMS及数据平台上，按照“自上而下”的设计思想，采用单点维护，全局共享原则，减少系统维护工作量，保证系统环境的真实性和系统的实用性。

图1 安全校核及计划修正系统结构图

系统通过数据平台提供统一标准的数据服务接口和跨区数据传输功能，汇聚了系统计算所需的检修计划、稳定限额、模型参数、发电计划等各类数据；通过EMS提供统一图形、统一的模型、实时数据的一体化、基础数据一致性、一体化的人机模式和系统管理，为安全校核及计划修正系统提供了良好的技术支撑环境。

系统软件主要由安全校核及计划修正控制台、数据校验、核心计算软件、人机展示组成。

2 系统功能

2.1 控制台

如图2所示，安全校核及计划修正控制台遵循生产流程设计，从控制步骤和重点信息展示着手，主要分为数据准备、计算配置、校核计算和安全校正几个重要的控制步骤。系统通过控制台可以方面的查询数据准备情况，便捷的选择核心算法、计算内容、监视内容和校核时段等计算配置，实现对计算的过程信息实时监控，直观地查询校核结果和计划修正信息。

图2 系统控制台

2.2 核心算法改进

安全校核及计划修正系统主要的核心算法包括安全校核算法和计划修正算法。安全校核算法主要是注重计算准确性和计算时间；计划修正算法主要是注重计划修正结果的可执行性。

2.2.1 安全校核算法改进

对于大型电网的次日96个时段进行N-1安全校核，需要进行大量的潮流、故障计算。为了缩短计算时间，根据计算的松耦合度点，系统采用了分布式并行计算体系结构［4］，N-1计算采用灵敏度分析法［2,4］。

系统采用1台协调机和若干台子机共同组成，协调机综合各子机的计算量和实时性能等来协调控制。如图3所示，在各子机，采用多进程计算模式，进一步增加计算速度。各子机配置一个调度进程和若干子进程组成。调度进程负责接收协调机发来的计算任务，并分配给各个计算子进程，并将计算结果返回协调机。系统N-1计算采用灵敏度分析法，将线路开断视为正常情况的一种扰动，以节点注入功率的增量来模拟相应的断线，快速提供系统详细的运行指标信息。

2.2.2 计划修正算法改进

计划修正算法采用基于灵敏度的反向等量配对算法，配合优化策略，对安全校核越限断面进行综合修正［5］。

图3 计算子机多进程计算结构

系统采用基于灵敏度的反向等量配对调整算法逐次微调机制，逐步试探，微量减弱越限程度，试探调整过程可随时停止并实时给出调整方案,算法鲁棒性强。

2.3 数据校验

系统通过数据平台整合了联络线计划、检修计划、发电计划、系统负荷预测、母校负荷预测、电网模型、稳定限额和电网参数等数据，采用动态网络拓扑技术和综合数据校验对计算准备数据进行校验，并提供便捷的校验信息的查询，保证了数据的完整性和正确性。

2.3.1 动态网络拓扑技术

系统根据电网实时断面信息，未来网络拓扑断面和计算前后的检修计划，校验检修计划中设备状态变化、电网模型和参数的可疑信息。

2.3.2 综合数据校验机制

系统根据数据之间的逻辑关系，检查母线负荷预测、机组计划、联络线计划、检修计划、稳定限额等数据的完整性和数据的关联性，校验系统计算基础数据的可疑信息。

2.4 校核结果可视化展示

计算机视觉的核心篇4

【关键词】 校园网 基础设施 VI设计

前言：随着高校校园计算机信息化的不断发展，校园网络建设工作也在全国范围内得以广泛开展，进而成为校园管理和获取信息资源的重要方式。在此背景下，如何以科学、合理的校园网视觉识别系统来帮助校园网用户实现对各类网络基础设施的识别，进而提高教职员工与学生上网效率和上网安全，已成为当前校园网建设的关键工作。

一、视觉形象识别系统概念

VI，即视觉形象识别系统概念的提出源于企业视觉识别系统，起源于上世纪六十年代的欧洲，在当时，其与当时企业识别系统，即CI的概念并不具有明显的界限，随着互联网时代的到来，视觉形象识别系统成为了一项独特的体系，即以标准字、标志、标准字体和标准色为主而展开的一项完整的视觉表达体系，又称为视觉识别系统 [1]。在网络层面，VI则是通过借助相对静态的且富有视觉化的具体传播方式，对各项网络基础设施有组织、有计划地进行标志设计，使公众能迅速了解整个网络体系，并对其产生深刻印象，进而达到准确识别各项网络基础设施目的一类视觉形象识别系统。

二、视觉形象识别系统的构成

（1）色彩。色彩是校园网基础设施VI中的重要要素，其具有较强的视觉导向作用，通过对人的视觉器官进行刺激，从而使人产生视觉的冲动或是联想，通过将看到的色彩与大脑中存储的相应色彩对应的设施进行对比和整合，从而辨认出具体的网络基础设施。（2）造型是校园网基础设施VI的另一重要部分，根据网络基础设施的类型、属性和特点，对其视觉识别系统的标志造型予以设计和构造，需要说明的是，对于造型的构造不仅应符合人机工程学的相关原理，还应突出以人为本的核心设计理念，在使标志造型美观、得体的同时，给人以较强的舒适度，增强视觉效果。（3）识别导向系统。对于校园网管理人员和维护人员而言，其需要依据各类设备标志符号来提高自身对设备位置确定的速度和精度，在此情况下，视觉识别系统则是在校园网这一环境中通过构建导向标志而形成的一套完整、统一和连续的符号。

三、校园网基础设施VI设计

1、计算机机房。计算机机房是校园网的重要基础设施，其是学生上机操作和教师上机指导的重要场所，同时，也是故障发生率和维修工作量最大的校园网基础设施。因此，对其视觉识别系统的设计至关重要，不仅需要考虑网络管理与维护人员维修和学生与教职工使用时识别的便利性，而且还应注重机房平时维护与管理的效率与安全。为此，分别设计图1与图2相结合的视觉识别标识。

2、路由器。路由器是校园网中的另一核心设备，其以当前信道的具体情况跟为依据，对路由进行自动选择和设定，从而以最佳路径将网络信号发送至用户端，使得用户端能够通过登录服务器实现网络访问。相较于维修阶段计算机机房标识符的红色标识符，路由器大都是供用户上网所用，强调的是网络的畅通性，故将其视觉形象识别标识符的主色调设置为蓝色。在此设计中，不仅考虑了路由器实物的造型以及标志的整体色调，而且也对路由器的使用方法和功能做出了进一步的标注，为校园网用户的网络接入奠定了良好的视觉识别基础[3]。

3、交换机。交换机安置在校园网的数据链路层，主要负责进行数据的物理编址和错误检验，同时对帧序列进行排列控制。通常情况下，校园网的主干网大都以具有三层交换功能的吉比特以太网交换机为主，从而对校园用户的用网需求予以较好地满足。其具VI设计形式的交换机标识符，以深蓝色和红色线为主色调，将红色连接线在各以太网交换机间进行穿插，以表示交换机的“交换之意”，即物理编址与错误检验，同时，以多根线条突出交换机的标识效果，也为校园网的管理与维护人员对交换机的日常监测、维修和养护提供了较大便利。

结论：本文通过对视觉形象识别系统的概念进行说明，在对其相关构成要素予以说明的基础上，分别对校园网基础设施的计算机机房、路由器和交换机等进行了详细的VI设计。研究结果表明，科学的校园网基础设施VI设计对于提高校园网的运行、维护效率和确保校园网的运行安全具有重要的作用和意义，未来，还需进一步加强对校园网基础设施的VI设计，为促进校园网的健康、稳定发展奠定良好基础。

参 考 文 献

[1]冷俊敏，付国，荆振宇.IPv6试验网络的设计与实现[J].计算机工程与设计，2013，08（01）：1850-1852.

[2]刘海英，冯文秀.校园网安全监控系统的研究与实现[J].计算机安全，2014，11（26）：79-82.

计算机视觉的核心篇5

与以往单纯提升频率不同，今年PC机的核心――CPU发生了质的变化，双核心第一次被主流家用产品所采用。两个核心同时工作，让电脑处理性能倍增。而与CPU性能的显著提升相匹配的是，显示器给我们带来的的视觉变迁：17英寸LCD仍主掌主流，新崛起的19英寸大屏，尤其是宽屏LCD渐成高端PC的新亮点，大有取代17英寸LCD之势。而纵观整个暑期家用电脑市场，双核+宽屏，已经成为今年当仁不让的主流。

一代天骄宽屏英雄见大雕

对于宽屏的妙处，要和普通的显示屏对比来看。普通的显示屏幕长宽比例均为标准的4:3，而宽屏采用16:10的宽屏幕设计，更利于多媒体的表现，能够实现更完美的视觉享受。16:10的画面比例，正好是人眼睛视野的黄金比例。这种设计提供了一种自然的格式，以人的大脑处理文件的方式来排列文件――宽度长于高度。这就是为什么每个显示器都能给用户提供浏览工作成果的最佳视觉效果的原因。目前很多影片的拍摄都是遵循16:10的规格，不会像传统显示屏播放DVD影片时，会出现显示效果、内容的衰减。由于在运行动画游戏的时候宽屏的效果更佳，幅面视野更宽，越来越多的游戏厂家已经开始正式推出许多支持宽屏模式的游戏。

而说到宽屏家用PC，联想天骄是不得不提的，作为联想高端家用PC系列，天骄以其高配置、人性设计、完美享受成为家庭用户的最佳选择之一。其中天骄S2020X电脑更是可圈可点。它早已不是单纯的电脑，拥有EPG（电子节目菜单）、录放一体的诸多功能使其成为一台功能完备的电视机、录像机。而LEOS系统的出现，让不懂电脑操作的人，也可以通过其人性化界面轻松实现视频、音乐以及照片等的欣赏等等。作为以显示为主的设备，天骄S2020X配备的显示器则更把它推向了视觉的颠峰。

天骄S2020X拥有5ms极速响应时间的19英寸宽屏LCD，就算DIY市场的高端产品也难以达到。首先，目前绝大多数大片都采用了16：10标准，如果在普通显示器上播放，只能留下两条宽大的黑边，影响视觉效果。而在天骄S2020X上则不会出现这种现象。其次，日常工作中，宽屏可以并排显示两个Word或Excel文档，便于对比、修改数据，提高工作效率。此外，越来越多如CS:S等游戏开始支持宽屏，这将提供比4:3显示器更大的视野，如果是一场比赛，宽屏一方无疑将占得先机。要完美视觉享受，只有宽屏还不够，5ms响应时间让它不再存在任何拖影现象。

想当年，一代天骄，不过只识弯弓射大雕，而如今，联想天骄却让娱乐视角更加广阔，宽屏见雕的本领之外，还更让家庭娱乐倍添精彩。

锋行天下双核游侠走天下

对于挑剔的游戏和数码发烧友来说，则更需要关注专业的装备。锋行，是联想专为游戏和数码发烧友准备的一个系列产品，其超级配置、强劲性能、个性设计都独树一帜，成为家用PC中最有特点的产品之一。

而对于青睐游戏和数码多媒体制作的专业用户来说，在电脑中配备强劲的处理器核心则成为重中之重。

2006年风靡PC领域的双核，当然是首要的衡量条件。双核的好处是不言而喻的。两个核心同时工作，让电脑从两轮驱动的普通轿车，转眼变成四轮驱动越野车。面对艰险路段，四轮驱动就可轻松应对；面对"艰险路段"，四轮驱动就可轻松应对；相应，面对越来越复杂的程序，双核心也能事半功倍。如今大部分大型3D游戏都已经为双核心优化，运行更加流畅。而多媒体应用方面，双核心更是尽显威力，就拿视频剪辑来说，同频率的双核CPU要比单核心产品节约60%以上的时间，效率的明显提高，告诉我们“1+1甚至可以大于2”。

同样具有双倍动力的锋行K7080A是联想锋行系列电脑中配置最为均衡的一个，它在各方面表现都可圈可点。AMD 双核Athlon 64 处理器 3600+，512MB DDR400内存，Geforce 6100芯片组，ATi镭X600 Pro 128MB显卡，160G高速SATA硬盘，DVD刻录机，19英寸8ms极速响应时间LCD......就算最挑剔的游戏发烧友，也会为此打出高分。

在游戏方面，AMD CPU拥有优异表现，为了让数据交换更加流畅，AMD Althon 64位处理器将原本放在主板北桥芯片中的内存控制器直接集成到了CPU中，从而减少了传输中的延时，大大提高效率。此外，AMD 64位处理器还使用了独有的Hypertransport (超传输)高速总线技术，处理复杂的3D游戏和其他应用程序更为快捷。两颗内在的核心，让这一切有成倍提升。而沿袭这个系列产品所特有的EIY应用、模式转换、8MS液晶等外在表现……锋行K7080A就像一个身怀绝技的游侠，用双倍的超强内力行走于天下，称雄于天下。

计算机视觉的核心篇6

（2019-2021）

为深入贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）和《山东省新一代信息技术产业专项规划（2018-2022年）》（鲁政字〔2018〕247号），抓住人工智能产业发展机遇，加快推动崂山区新一代人工智能创新发展，制定本行动计划。

一、总体要求

（一）发展思路

全面贯彻党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总书记对山东省提出的“走在前列”的要求，深入实施创新驱动发展战略，聚焦人工智能重点核心领域，建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系，加速人工智能产业化进程，重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用，围绕智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等应用方向，加速产业集聚，推动产业发展，将崂山区打造成为具有全国影响力的产业聚集区。

（二）基本原则

--市场主导，政府助推。充分发挥市场配置资源的基础性作用，坚持企业的市场主体地位，面向市场需求谋划产业发展。同时，注重发挥政府的调控引导、规划指导和政策支持作用，营造良好综合环境，促进人工智能产业快速健康发展。

--需求驱动，应用为本。坚持与人工智能应用市场开发相结合，立足需求，抓应用促发展，主动适应经济和社会发展的需要，积极培育和创造新的市场，深化人工智能的推广应用。

--强化创新，提升能力。强化技术创新、产品创新、管理创新和业务创新，通过创新驱动产业发展，提高核心竞争力和综合服务能力，为人工智能产业发展提供更有力的支撑。

--特色发展，差异竞争。立足崂山比较优势和产业实际，在强化整体实力的基础上，坚持差异化竞争，因地制宜确定人工

智能具有国际国内领先水平的行业优势。

（三）发展目标

--人工智能产业创新体系基本确立。引进及培育5-10家人工智能创新企业，建设3-4个人工智能创新平台，建设人工智能工程（技术）研究中心、企业技术中心和重点实验室，基本形成开放协同的人工智能创新体系。

--人工智能关键核心技术取得重要进展。人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言处理等关键核心技术取得重大突破，形成具有标志性的重大科技成果10个以上。

--人工智能重点领域的产品规模化发展。在交通、医疗、家居、安防、教育、制造等重点领域形成一批人工智能标志性产品，在相关领域获得广泛应用。力争到2021年，全区人工智能核心产业规模达到100亿元。

--人工智能产业支撑不断完善。建设青岛联通国际通信业务出入口局，使宽带接入速率和时延满足人工智能产业发展需求。落实崂山新旧动能转换战略，依托崂山产业云图平台，改善营商环境，建设智慧崂山，加强人工智能产业布局总体规划，构筑崂山人工智能产业新优势。

二、重点任务

（一）实施分类培育，构建更具活力的产业体系

实施人工智能骨干企业培育工程，建立大中小微型企业培育梯队，建立崂山区战略性新一代人工智能产业企业数据库，实施分类培育计划。培育出一批自主创新能力强、主业突出、掌握核心关键技术、拥有自主知识产权和品牌优势的巨人、小巨人企业。支持中小企业走“专精特新”发展之路，加快培育一批成长潜力大、商业模式新、产业特色鲜明的细分领域的“独角兽”企业、“瞪羚”企业。支持符合重点产业发展导向的高成长性初创企业和产业链上下游企业加快发展，壮大产业发展后备力量。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）

（二）紧盯前沿领域，构建面向未来的产业优势

坚持紧盯前沿、打造生态、沿链聚合、集群发展，启动“未来产业”培育计划。以智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等战略性新兴产业为重点，加大招商引资力度，开展精准招商、产业链招商和以商招商,创造企业入驻良好条件，引进一批创新能力强、行业地位突出、竞争优势明显的人工智能龙头企业，形成区域产业集聚态势，加快推进人工智能重点产业链项目建设，壮大产业规模。

（责任单位：区发展和改革局、区科创委有关部、区工业和信息化局、区行政审批局、区市场监管局、崂山税务局）

（三）强化创新驱动，构建开放共享的产业平台

崂山区将在人工智能产业及其支撑领域与国内外尖端技术企业建立长期、全面的战略合作关系，建立长效机制，助推新兴产业生态建设及新旧动能转换赋能，集中力量打造部级人工智能产业示范区、虚拟现实产业中心、教育数字化转型示范区。依托微软“基于微软人工智能及虚拟现实技术的公共服务平台”等项目，建设人工智能产业公共服务平台和技术创新平台，围绕关键共性技术开展技术攻关。整合政产学研用等资源,推动公共服务平台、领军企业和创新型企业加强合作,汇聚人工智能创新创业资源,提供相关研发工具、检验测评、数字安全、标准化、知识产权、情报咨询等专业化的创新创业服务。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区发展和改革局、区电子政务和大数据发展管理中心、区市场监管局）

（四）优化基础设施，构建智能高效的产业支撑

加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发和应用，大力推进青岛联通国际通信业务出入口局项目落地，使崂山区宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求。利用北方三大对外光缆在崂山登陆和我区信息技术服务业集聚的有利条件，激发运营商积极性，以联通云计算中心为重点，形成50万台服务器的服务能力，依托滨海数据机房等4个数据中心的6300组机柜，打造崂山区为人工智能产业北方最为重要的数据高地之一并辐射全国。同时以强化人工智能研发基础支撑为重点，完善崂山产业云图平台、“三建联动”、国土资源“一张图”等平台，形成一定规模的高质量标注数据资源库，进一步完善崂山区人工智能产业发展环境。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区电子政务和大数据发展管理中心、区委网信办、区自然资源局、区城市管理局、区综合行政执法局、区社会治理指挥中心）

（五）发挥前瞻思维，集聚人工智能的高端人才

崂山区主要有中国海洋大学、青岛大学和青岛科技大学3所重点高校，每个高校均开设3-4个人工智能相关专业，拥有多位在科研领域成绩斐然的学科带头人和大量经验丰富的骨干教师，平均每年共向社会输送2000余名人工智能专业人才。依托三大高校的人才培养机制，以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持领军人才和青年拔尖人才成长。支持国内外人工智能优势企业、高等学校、科研机构等开展合作，搭建开源技术创新平台，探索开放式协同创新模式。鼓励企业设立首席数据官、人工智能首席专家等岗位，依托国际虚拟现实创新大会等各类平台载体，积极引进人工智能产业发展急需的高端人才。统筹利用崂山区现有人才政策，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。对经认定的人工智能及大数据行业领军人才、高端管理人才、专业技术人才等，根据认定结果和服务本区情况，参照本区人才政策的有关实施办法，授予相应人才奖励及补贴。

（责任单位：区人力资源和社会保障局、区财政局、区教育和体育局）

三、实施路径

立足国家发展全局，遵循省市发展目标，准确把握人工智能产业发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和民生应用智能化水平。崂山区将从以下几个方面进行实施：

（一）夯实基础支撑

1.智能传感器

智能传感器是实现人工智能的核心组件，是用于全面感知外界环境的最核心原件，各类传感器的大规模部署和应用是实现人工智能不可或缺的基本条件。紧抓智能传感器市场需求爆发增长、技术创新高度活跃的战略机遇期，聚焦移动终端、智能硬件、物联网、智能制造、汽车电子等重点应用领域，突出创新发展主线，紧紧围绕产业链协同升级和产业生态完善，布局基于新原理、新结构、新材料等的前沿技术、颠覆性技术，做大做强一批深耕智能传感器设计、制造、封测和系统方案的龙头骨干企业，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台，有效提升中高端产品供给能力，推动崂山智能传感器产业加快发展，构建我区新一代人工智能产业体系。

专栏1

智能传感器产业发展工程

围绕智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能家居、智能医疗等领域，依托本地海尔集团、歌尔智能传感器、Pico、融汇通等重点企业，海尔云谷、歌尔科技产业园、歌尔长光研究院、北京邮电大学人工智能研究院，重点开展安防类传感器、微型麦克风和压力传感器二合一模组、声压磁气流气体集成TOF、火像智能识别传感器等创新项目，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台。

国外重点企业：AT&T、IBM、索尼、高通、Maradin、博世、爱普生、卡西欧、UTAC、星点高科技、Acurtronic、亚德诺半导体、应美盛、楼氏电子、意法半导体、英伟达、苹果、三星等。

国内重点企业：高德红外、歌尔声学、士兰微、中芯国际、台积电、华虹半导体、同欣电子、瑞声科技、红光股份、京元电子、共达电声、上海华岭、敏芯微、飞智、速位科技、深迪半导体、小米、海思、君正、华为、中兴、联想等。

2.神经网络芯片

神经网络芯片是人工智能的核心，人工智能产业得以快速发展，得益于海量激增的数据和不断提升的计算能力，而无论是海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开硬件载体，即芯片。因此，神经网络芯片就成为当前激烈的人工智能产业比拼中颇具战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金中最为关注的领域之一。崂山区在神经网络芯片领域的资本与研发投入方面、产业发展现状与国内领先水平仍然存在较大差距，尚处于奋力追赶的落后局面。我区应正视与其他人工智能产业发达地区技术基础和技术水平上的差距，在神经网络芯片领域，冷静判断外部机遇和挑战，客观认识自身优势和弱点，厘清发展关键问题和相应对策，推动我区神经网络芯片产业做大做强、实现整个人工智能产业高质量发展。

3.数据及计算服务

数据及计算服务包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务，及为人工智能开发提供云端计算资源和服务。结合大数据应用开发流程，对数据处理环节进行抽象形成数据智能服务，包括数据集成、数据治理、数据分析和数据可视化等服务；通过提供功能完备的大数据生态服务，帮助完成大数据应用开发，真正的发挥数据的价值。崂山区利用北方三大对外光缆在崂山登陆的有利条件，依托中国联通等项目加快推进云计算中心建设，形成50万台服务器的服务能力，加快推进数据采集和传感设备的研发和产业化。促使联通国际出入口局项目落地，并加强与信通院（青岛）科技创新中心有限公司的合作，开发崂山区5G项目，创新人工智能产业布局。同时依托海尔、海信网络、大快搜索等重点企业，鼓励数据整理、分析、挖掘等模型的研究，将大数据连接、交互、决策融入产品的设计制造和企业的经营管理，提升智能家电、智能交通、智能安防等产业的发展水平。

专栏2

数据及计算服务产业发展工程

围绕数据整理、分析、挖掘等关键数据分析技术与计算支撑能力，重点依托海尔集团、海信网络、中国联通青岛分公司、中科曙光、聚好看、网信科技、大快搜索、民航凯亚、特锐德、赛飞特、融汇通、博云视觉、宇方机器人等，重点围绕大数据中心、城市智能大脑、人工智能训练与测试平台等方面进行项目推进。

国外重点企业：IBM、微软、Teradata、Cloudera、AWS、Tableau等。

国内重点企业：百度、阿里云、腾讯、搜狗、华云数据、今日头条、百分点科技、世纪互联、金山云、数据堂、明略数据、天眼查、海云数据、Social

Touch时趣互动、美林数据等。

（二）突破关键技术

1.人工智能基础理论算法

人工智能基础理论算法是让机器自我学习的算法，包括路径规划、机器学习、深度学习、增强学习等。随着人工智能行业需求进一步具化以及对分析要求的进一步提升，围绕算法模型的研发及优化活动愈发频繁。算法创新将是未来人工智能行业发展的必然趋势，深度学习、强化学习等技术的出现使得机器智能的水平大为提升。业内科技巨头纷纷以深度学习为核心在算法领域开展布局，谷歌、微软、IBM、Facebook、百度等相继在图片识别、机器翻译、语音识别等领域实现了创新突破。崂山区应紧跟产业发展潮流，大力发展人工智能核心算法，同时推动算法开源化、服务化，鼓励企业发展针对性整体解决方案。

2.计算机视觉技术

计算机视觉技术是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术日益成熟，应用场景不断拓展，自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均离不开计算机视觉技术，市场发展空间巨大。计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。依托海信网络、中科曙光、歌尔声学等重点企业，引导企业既注重前沿算法研发，同时兼顾现阶段商业落地与市场拓展。专栏3

计算机视觉技术突破工程

围绕图像视频识别、生物特征识别、目标检测特征定位及提取、模拟训练、即时定位与地图构建（SLAM）等重点方向，重点依托海信集团、海信网络、海信医疗、中科曙光、歌尔声学、Pico、聚好看、黑晶科技、融汇通、民航凯亚、赛飞特、中译语通文娱科技、博云视觉、宇方机器人等企业，中科曙光人工智能产业园、中译语通人工智能视频创新产业基地、国际创新园、天宝国际、交通谷创客工厂等园区，推进机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用、CAS计算机辅助手术系统、视频特征提取分析、医疗医学影像分割、智能家电领域的类生物图像识别系统机器人视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等项目。

国外重点企业：谷歌、Facebook、苹果、Synaptics、Rethink

Robotics、ABB等。

国内重点企业：百度、阿里巴巴、京东、腾讯、商汤科技、美图秀秀、云从科技、旷视科技Face++、中科慧眼、超多维、图麟科技、码隆科技、依图科技、深兰科技、格林深瞳、诺亦腾科技、速感科技、海云数据、陌上花科技、触景无限、图森未来、体素科技、图普科技等。

3.自然语言处理技术

自然语言处理技术是人工智能最具挑战的技术领域之一，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。在大数据、移动互联网、云计算以及其他技术的推动下，自然语言处理技术产业已经步入快速增长期，未来将带入更多实际场景。但自然语言处理技术具有较高的行业技术壁垒，众多国际知名企业如苹果、微软、科大讯飞等均重点攻克自然语言处理技术，推出大量相关产品。依托大快搜索、中科曙光、歌尔声学、海尔科技等重点企业，鼓励相关企业在自然语言处理技术领域攻坚克难，促进企业间沟通交流，共同进步。

专栏4

自然语言处理技术突破工程

围绕机器翻译、语音识别、语义理解、自动问答、语音合成等重点方向，重点依托海尔科技、中科曙光、中译语通文娱科技、歌尔智能传感器、Pico、黑晶科技、大快搜索、冠义科技、赛飞特等本地企业，推进语音识别及语音交互系统、字幕识别系统、智能翻译学习系统等项目。

国外重点企业：微软、苹果、三星、亚马逊、Nuance等。

国内重点企业：科大讯飞、阿里巴巴、搜狗、云知声、凯立德、捷通华声、思必驰、汉王科技、叮咚音响、I.am+、智齿客服等。

（三）培育创新应用

1.智能交通

崂山区交通智能化水平正在持续提升，互联网与交通融合的步伐也在加快，智能交通已经成为我区智慧城市建设需要突破的重要领域。在城市交通智能管理方面，我区已经研制出多项成熟产品投入市场。依托海信网络科技、中科曙光等企业，强化智能交通等智能系统，以云计算、大数据、深度学习技术为基础构建人工智能交通平台，掌握AI核心，打造人工智能交通生态链。

2.智能医疗

智能医疗是我区人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。基于人工智能的自动检测，将可疑病例筛选，供医生确诊，缩小医生检查范围，提高了医生的诊疗效率。大力发展智能医疗企业如海信医疗等，满足精准医疗、个性化医疗的发展趋势，推动我区智能医疗产业发展。

3.智能家居

依托海尔科技公司、海尔智能家电等重点企业，推动人脸识别、语音识别、自然语言处理、智能搜索、自动控制等技术在智能家居产业的广泛应用。利用传感器和通讯设备对人居环境进行监测形成的数据流，通过云计算和深度学习建立相应模型，依托家用物联网对室内电器设备乃至整个建筑的实时控制，提升家居产品智能化服务水平。

4.智能安防

智能安防业务主要涉及视频监控和多种传感器预警，涉及数据传输、场景图像识别。智能消防业务主要涉及智能传感器应用，火像智能识别。区内主要代表企业有中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特等，我区应发挥人工智能安防领域的技术优势，加快智慧城市公共安全技术防范系统产业化、人脸识别综合解决方案研制。研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，构建公共安全智能化监测预警平台，提高我区防灾减灾救灾能力。

5.智能教育

人工智能技术与学校教育融合成为一种未来趋势，为个性化学习和个别化学习的实现提供技术保障，成为教育发展的重要推动力。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法变革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。依托青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等智能教育行业领军企业，结合市场需求，提升教学质量，促进我区未来教育事业发展。

6.智能制造

牢牢把握制造业数字化、网络化、智能化的发展方向，重点发展轨道交通配套设备、智能仪表与检测设备、船舶配套设备、工业智能机器人等产业。智能制造对自动化、智能化的需求越来越高，依托海尔集团、宇方机器人等重点企业，加强专业人才引进和培养，加强产学研合作，推动智能生产线、智能工厂、无人数字化车间等智能制造产业的发展。

四、保障措施

（一）加强组织领导

加强统筹协调和部门协同，建立人工智能产业发展共建机制。推动政府主动服务，建立重点企业与政府和技术行业专家的定期联络机制。加强资源统筹利用，推动建立崂山区人工智能产业发展联盟和产业协会，发挥各类企业、机构、组织的支撑作用。加强重点任务监督检查，严格督查考核，统筹推进人工智能产业发展各项重点任务顺利实施。

（二）完善政策支持

出台推进人工智能产业发展扶持政策，加大财政资金支持力度，落实资金保障，加大对人工智能产业链重点企业、主要环节、关键设备的补贴力度。大力引进和培育人工智能企业、促进人工智能相关产业集聚、优化投融资服务、加强人才队伍、基础建设和应用示范。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区财政局）

（三）优化产业布局

将人工智能重大项目优先列入崂山区重点项目计划，优先保障用地用房需求，营造良好的创新创业环境，保障产业发展空间。打造一批人工智能细分领域“单项冠军”，推动龙头企业在崂山建立区域总部、创新中心、孵化基地。整合空间资源，优化产业布局，设立人工智能产业园区，建设国内一流的人工智能产业平台。

（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）

（四）维护知识产权

支持企业加强人工智能重点技术和应用领域核心专利培育，力争形成一批高质量的核心专利。探索建立人工智能领域的专利合作授权机制和专利风险防控机制，推动人工智能领域知识产权成果加速转化，带动人工智能产业化。不断健全和完善知识产权保护机制，加强人工智能领域知识产权保护力度。

（责任单位：区市场监管局）

（五）加大宣传力度

加大对我区人工智能领域的优秀企业家、领军企业、创新创业项目、新技术新产品等的宣传力度。支持协会、园区、企业及各类机构组织开展各类人工智能创新论坛、人才交流、产品推介、项目招商等活动，推动企业与企业之间、企业与社会组织之间开展广泛交流，及时研究提出推动人工智能产业发展的对策、措施和建议，营造人工智能创新发展的良好氛围。

（责任单位：区委宣传部、区工业和信息化局）

附件：人工智能关键应用领域发展路线

附件

人工智能关键应用领域发展路线

一、智能交通

重点方向

智慧城市、智能驾驶、车联网、智慧公交等。

重点企业

海信网络、中科曙光、民航凯亚、特锐德等。

重点项目

海信城市智慧心脏、公安实战平台“海信战狼”、大型活动交通警卫保障系统、智能驾驶辅助系统、“车智网”智慧公交系统、自适应信号机、智能车载视频监控调度终端、视频特征提取分析服务器、双目智能驾驶辅助系统；中国海洋大学信息科学与工程学院智慧港口大型机械状态监测与分析系统；中科曙光大规模视频智能分析（SAI）；民航凯亚A-CDM系统、自助安检系统、智能交互系统、无线站坪调度系统、青岛新机场运营；特锐德平台系统定制服务、大数据修车、动态定价等。

创新平台

海信公安实战平台“海信战狼”、智慧心脏2.0、公交都市3.0、实战平台2.0、视频大数据系统1.0；民航凯亚航班运行指挥平台、特锐德特来电大数据人工智能平台等。

重点园区

海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、特锐德工业园。

国外重点

企业

西门子、IBM、阿特金斯、柏城、美国Zoox、美国AEYE、美国MightyAI等。

国内重点

企业

爱驰亿维、蔚来汽车、车和家、智车优行、驭势科技、奇点汽车、景驰科技、极豆车联网、图森未来、纵目科技、清智科技、北京易华录、银江股份、南京莱斯、海康威视、赛为智能、宝信软件、皖通科技、川大智胜、中海网络、浙江大华等。

二、智能医疗

重点方向

智能健康管理、辅助诊疗、智能影像识别、智能影像等。

重点企业

海信医疗、中科曙光等。

重点项目

海信CAS计算机辅助手术系统、SID外壳智能显示系统、智能医学影像分割、智能病灶检测及分类、骨折自动筛查、给予人工智能的超声术中导航项目；青岛科技大学信息科学技术学院智慧医疗与大数据系统、基于云计算和MapReduce的区域预料大数据分析关键技术研究（国家自然科学基金面上项目）等。

创新平台

企业研发中心。

重点园区

海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、崂山湾国际生态健康城等。

国外重点

企业

直觉外科、英特尔、IBM、微软、Google、美国AiCure、美国Flat-

iron

Health、美国Recursion

Pharmaceuticals、美国Tempus

Labs等。

国内重点

企业

华大基因、依图科技、九爱科技、森亿智能、推想科技、碳云智能、思派网络科技、零氪科技、健培科技、泰格医药、银江股份、宜通世纪、延华智能、和佳股份、迪安诊断等。

三、智能家居

重点方向

智能冰箱、智能电视、智能空调等家电；智能音箱、智能手表等智能硬件；智能窗帘、智能衣柜、智能卫浴等智能家居。

重点企业

海尔科技、海尔智能家电、海信集团等。

重点项目

海尔全屋智能系统、物联网安全操作系统、数据驱动的智能生活服务平台；海信机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用；中国海洋大学信息科学与工程学院智能家电领域的类生物图像识别系统等。

创新平台

海尔智慧家庭人工智能开放平台、大数据云脑开放平台；中国海洋大学海洋物联网协同创新中心等。

重点园区

海尔云谷等。

国外重点

企业

施耐德、霍尼韦尔、Control4、快思聪、ABB、西门子、威易、罗格朗、科道等。

国内重点

企业

海尔集团、京东微联、华为、阿里智能、米家、美的、杜亚、河东、柯帝、霍尼韦尔、瑞讯科技、roboo智能管家、叮咚音响、公子小白、古北电子、智云奇点、涂鸦科技、小葵智能等。

四、智能安防

重点方向

视频监控、传感器报警等。

重点企业

中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特、博云视觉等。

重点项目

中科曙光大规模视频智能分析（SAI）;赛飞特危险化学品载体区块链芯片研发项目、智能隐患排查系统、智能咨询、智能安环专家系统、智能应急培训系统、智能应急处置系统；博云视觉未名智瞳监控视频大数据搜索分析系统等。

创新平台

中科曙光大规模视频智能分析（SAI）一体化视频作战平台、赛飞特智能安环家安全托管云平台。

重点园区

中科曙光全球研发总部基地、中科曙光人工智能产业园、天宝国际等。

国外重点

企业

索尼、松下、三星电子、派尔高、安定宝、诶比、亚安、霍尼韦尔、博世安保、三洋、美国智能、HID、美国西屋、捷顺、门吉利

、科松、披克、APOLLO、艾礼富、视得安、加拿大枫叶、博世安保、安居宝、来邦、Aiphone、立林等。

国内重点

企业

TCL商用信息科技、爱谱华顿、安居宝、安康银盾、安威士、保千里、北京天大天科、博云视觉、昌图智能、辰安科技、达实智能、大华股份、云从科技、商汤科技、依图科技、旷视科技Face++、图麟科技、中星微电子、寒武纪科技、海康威视等。

五、智能教育

重点方向

VR教室、多媒体互动课堂、AR娱教等。

重点企业

青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等。

重点项目

卫安智能教育机器人；黑晶VR超级教室、神卡王国、AVR定制系列、AR互动体验；智海云天多媒体互动课堂、VR教育软件技术研发、AR娱教、VR多维课堂、StarUR多维创客等。

创新平台

商汤科技人工智能教育研究院、北京邮电大学人工智能研究院、中国海洋大学、黑晶研究院等。

重点园区

青岛智能教育装备产业园等。

国外重点

企业

谷歌、美国Osmo、Knewton、Elemental

Path、DreamBox

Learning、Smart

Sparrow、CogniToys；英国Whizz

Education；瑞典Sana；爱尔兰Immersive

VR

Education等。

国内重点

企业

roboo智能管家、作业盒子、又学教育、英语流利说、微视酷、贝尔科技、小知科技、数字时间、幻景传媒、哆维网络科技等。

六、智能制造

重点方向

智能工厂、智能生产线控制系统、生产线信息化系统和生产线大数据分析、北斗导航芯片和终端产品，智能电表、大气监测仪器仪表、智能工业在线测量分析、油气存储运输设计、船舶压载水等。

重点企业

海尔集团、宇方机器人、海天炜业、宏大纺机、杰瑞自动化、德国菲尼克斯、高科通信、乾程电子、海克斯康、盛瀚色谱、博睿光电、海通机器人、海工英派尔、双瑞海洋、海德威、海泰新光等。

重点项目

海尔互联工厂、宇方机器人智能生产线控制系统、生产线信息化系统、生产线大数据分析、智能AGV

系统、激光AGV叉车、视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等。

创新平台

海尔工业互联网平台（COSMO）、数字家庭网络国家工程实验室；特锐德山东省智能变配电设备工程研究中心、青岛市智能变配电设备工程研究中心；海信网络青岛市智能交通工程研究中心；天时海洋工程及石油装备研究院、企业技术中心等。

重点园区

高端装备机械产业集聚区（株洲路周边）等。

国外重点

企业

瑞典ABB、德国KUKA、日本FANUC、川崎机器人、AmericanRobot、西门子、霍尼韦尔等。

国内重点

企业

计算机视觉的核心篇7

第3期谢珺，等：机器视觉在轮胎检测领域的应用研究

（1）算法的精确性提高伴随着计算量的成倍增加，处理时间就成为了实时检测的软肋；（2）硬件的分辨率提高了，图像的分辨率、精度也随之提高了，但是数据量计算量都因此成倍增加。因此，如何保证检测的实时性和准确性，是机器视觉系统在工业应用中需要解决的核心问题。2视觉检测核心技术

2.1机器视觉图像处理技术机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。有大量的文献和著作给与介绍和讨论，其中比较著名的马颂德的《计算机视觉》介绍了计算机视觉的算法和理论，以及Richard Hartley的《Multiple View Geometry in Computer Vision》介绍了在计算机视觉中的几何理论和方法[2]。机器视觉中的图像处理方法，主要包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既优化了图像的视觉效果，又便于处理器对图像进行分析、处理和识别[3]。机器视觉理论应用于现代检测领域，是上世纪末本世纪初计算机视觉的一个新的研究方向。它使用计算机视觉的理论方法来识别物体的关键点，经过分析处理以后，转换成坐标数据，然后产生检测数据。国内已有学者把机器视觉技术运用于检测领域[4]。但是在轮胎检测领域，机器视觉技术的应用还仅仅停留在理论之上，还没有可实际应用的商品化的设备，更不用说结合机器视觉和嵌入式两种技术的便携式检测仪了。

2.2嵌入式技术嵌入式系统一般指非PC系统，有计算机功能但又不称之为计算机的设备或器材。它是以应用为中心，软硬件可裁减的，适应对功能、可靠性、成本、体积