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無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。無人駕駛飛機(Unmanned Aerial Vehicles，簡稱UAVs)，也被稱為遠程駕駛飛機或“無人機”，是一種通過遠程控制或自主飛行的小型飛機。

這份報告關注的是非武裝民用無人機和無人機的使用情況。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。2014年，人道主義協調廳在其人道主義應對政策文件中強調了無人機在人道主義行動中的不同用途，這表明無人機技術的使用越來越多。從理論上講，瑞士地雷行動基金會(Swiss Foundation for Mine action)在其報告《人道主義行動無人機(2016)4:測繪》中對無人機在人道主義行動中的應用進行了6類總結;向偏遠或難以到達的地點運送基本產品;搜索和救援(SAR);支持損害評估;提高態勢感知;監測變化(如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設)。這份報告將揭示人工智能驅動的無人機是如何改進和修改這些用途的。

無人機的迅速采用可以通過現代無人機帶來的機遇和它們可以利用的日益增長的人工智能(AI)相關能力來解釋。一方面，它們的使用通過自治得到簡化和授權。另一方面，視覺分析性能的改進使得依賴于無人機圖像成為可能。這份報告旨在強調人工智能提高無人機能力的程度。

由于深度學習方法的普遍化，無人機可以進一步捕捉它們運行的環境，從而允許越來越復雜的任務。這項技術還可以顯著改善無人機的視覺識別和圖像分析。由于人工智能算法的使用需要較高的計算能力，因此它的應用往往發生在飛行后。這一表現將通過三個案例研究加以強調:

• 用于北加州野火應急響應的無人機(2018年11月)

• 聯合國兒童基金會在馬拉維使用無人機應對颶風“伊代”(2019年3月)

• 報告還探討了無人機未來的潛在功能。

人工智能 (AI) 在規劃和支持軍事行動方面發揮著越來越大的作用，并成為情報和分析敵人情報的關鍵工具。人工智能的另一個應用領域是自主武器系統和車輛的應用領域。預計人工智能的使用將對人機界面的軍事功能（機器學習、人機協作）產生更大的影響。人工智能有望克服大數據的“3V挑戰”（數量、多樣性和速度），也有望降低其他“2V”（準確性、價值）的風險，并使數據處理處于可控水平基于人工智能知識的決策。本文的目的是概述人工智能在軍事中的應用潛力，并強調需要確定和定義可衡量的指標，以評估有望改進的最先進技術和解決方案，評估的質量和性能側重于態勢感知和決策支持以及后勤和運營規劃以及建模和模擬 (M&S) 等關鍵領域。

作者：伯納德·馬爾

Bernard Marr 是世界知名的未來學家、影響者和商業和技術領域的思想領袖，熱衷于利用技術造福人類。他是 20 本書的暢銷書作者，為福布斯撰寫定期專欄，并為許多世界上最知名的組織提供建議和指導。他擁有超過 200 萬社交媒體關注者和 100 萬時事通訊訂閱者，并被 LinkedIn 評為全球 5 大商業影響者之一和英國排名第一的影響者。

計算機視覺（有時稱為機器視覺）是人工智能最令人興奮的應用之一。能夠理解圖像（包括圖片和移動視頻）的算法是許多創新背后的關鍵技術基礎，從自動駕駛汽車到智能工業機械，甚至是手機上的濾鏡，讓您上傳到 Instagram 的圖片看起來更漂亮。

除了自然語言處理能力（自然語言處理，或“NLP”）之外，它也是我們努力構建能夠理解和學習周圍世界的機器的基礎，就像我們所做的那樣。通常，它涉及由深度學習提供支持的應用程序——神經網絡在數千、數百萬或數十億張圖像上進行訓練，直到它們成為對他們可以“看到”的內容進行分類的專家。

預計到 2022 年底，計算機視覺技術的市場價值將達到 480 億美元 ，并可能成為全年持續創新和突破的源泉。因此，讓我們來看看我們將關注的涉及這項迷人技術的一些關鍵趨勢：

一 以數據為中心的計算機視覺

以數據為中心的人工智能基于這樣一種思想，即應該將重點放在優化用于訓練算法的數據質量上，就像開發模型和算法本身一樣。由 著名的深度學習先驅Andrew Ng 倡導，這種新興的范式與 AI 學科相關，但在計算機視覺領域尤其如此。一些基于深度學習的圖像識別模型是由 Google 的 Ng 博士開發的，目的是訓練計算機識別 貓的圖片，并且它們特別依賴于它們所提供的數據的質量，而不僅僅是數量。這種專注于迭代地提高標記質量——使用提取和標記數據的自動化技術——將允許計算機視覺技術應用于可用數據少得多的問題，從而可能降低成本（在金錢和計算資源方面) 并開辟了許多新的潛在用例。

二 健康與安全中的計算機視覺

計算機視覺的一個關鍵用例是發現危險并在出現問題時發出警報。已經開發了一些方法，允許計算機檢測 建筑工地的不安全行為 ——例如沒有安全帽或安全帶的工人，以及監控 叉車等重型機械所在的環境 正在靠近人類工作，如果有人踏入他們的道路，他們就會自動關閉。根據美國勞工統計局的數據，每年有 270 萬人因工傷事故而受傷，這是企業越來越多地投資的領域，以減少因疏忽或疏忽造成的人力和財務成本。當然，防止由病毒引起的疾病傳播也是當今的一個重要用例，并且越來越多地部署計算機視覺技術來監控對社交距離要求的遵守情況以及 戴口罩的要求. 在當前大流行期間，還開發了計算機視覺算法，以通過尋找感染證據和肺部圖像損傷來幫助診斷胸部 X 光片的感染。

三 零售業的計算機視覺

購物和零售是生活的其他方面，我們肯定會注意到計算機視覺技術在 2022 年的日益普及。亞馬遜通過其 Go 雜貨店開創了無收銀員商店的概念，配備的攝像頭可以簡單地識別顧客購買的商品從貨架上拿走。更多的分店將在 2022 年全年開業，其他零售商也將加入這一行列，包括 將開設英國第一家免結賬超市的樂購。 除了減輕人類掃描購買的責任外，計算機視覺在零售業還有許多其他用途，包括庫存管理，其中攝像頭用于檢查貨架和倉庫中的庫存水平，并在必要時自動訂購補貨。它還被用于監控和了解商店周圍顧客的移動模式，以優化商品的定位，當然，還用于安全系統以阻止小偷。另一個越來越流行的用例涉及允許客戶通過使用手機掃描條形碼來獲取產品信息。在時裝零售業，計算機視覺的一個特別有趣的應用是“虛擬試衣間””它允許購物者在不接觸物品的情況下虛擬試穿——鏡子里的相機只是將衣服的圖像疊加在鏡子的反射上，甚至可以識別顧客正在試穿的產品，并建議與之搭配的配飾。

四 聯網和自動駕駛汽車中的計算機視覺

計算機視覺是現代汽車連接系統的一個組成部分。盡管我們首先想到的可能是即將推出的自動駕駛汽車，但在現有的“聯網”汽車系列中，它還有許多其他用途，這些汽車已經上路并停在我們的車庫里。已經開發出使用攝像頭跟蹤面部表情的系統，以尋找我們可能會感到疲倦并有可能在方向盤上睡著的警告信號。因為據說這是造成高達 25% 的致命和嚴重道路事故的一個因素，很明顯，這樣的措施可以輕松挽救生命。這項技術已經在貨運卡車等商用車輛中使用，到 2022 年，我們可以看到它也開始進入個人汽車。計算機視覺在汽車中的其他擬議用途可能使其從繪圖變為現實，包括監測是否系好安全帶，甚至監測乘客在離開出租車和拼車時是否把鑰匙和手機留在后面。

當然，計算機視覺也將在自動駕駛中發揮重要作用——目前的想法是，它將成為自動導航中最重要的車載元素。 特斯拉 今年宣布，其汽車將主要依靠計算機視覺而不是激光雷達和雷達，它們分別使用激光和無線電波來構建汽車環境模型。

五 邊緣的計算機視覺

邊緣計算描述了在盡可能靠近數據源的地方進行計算的系統。這是一個與云計算范式形成對比的術語，在云計算范式中，數據通過傳感器收集并發送到集中式服務器進行存儲和處理。在計算機視覺領域，它是一個越來越有用的概念，因為計算機視覺系統經常做需要立即采取行動的工作（想想本文中提到的安全和自動駕駛的用例），而且根本沒有'是時候將數據發送到云端了！

除了可以實現的速度提高之外，與計算機視覺相關的邊緣計算對安全性也有重要影響——這是一個需要考慮的重要因素，因為企業和個人 在視頻數據的捕獲和使用方式方面面臨更嚴格的審查和監管。借助配備計算機視覺的安全攝像頭等邊緣設備，可以動態分析數據，如果沒有理由保留數據，例如未檢測到可疑活動，則將其丟棄。 ?

人工智能在刑事司法中的應用，可以從全球眾多例子說明。我們采用按時間順序的方法，追溯犯罪如何展開，包括(i)其承諾，(ii)其偵查，以及最終(iii)刑事法庭和懲教機構對其作出的反應。首先，我們關注惡意行為者利用人工智能實施應受譴責行為的可能性，盡管這一點還有待觀察。其次，我們評估了執法部門對人工智能的使用，包括警察部隊發現和預測犯罪的新能力。第三，我們研究了人工智能和刑事訴訟之間的關系，以顯示人工智能是如何被用于評估在審判前和定罪后階段與罪犯相關的各種風險的。最后，我們分析了人工智能在刑事司法領域所帶來的四大挑戰: 道德、效率、采購和撥款。我們敦促所有尋求在其刑事司法系統中實施人工智能的實體保持謹慎: 必須明確和徹底地解決這些相互關聯的問題類別，以便人工智能系統能夠迭代、公平和透明地成為刑事司法決策的一部分。

?以消費者和企業為中心的新技術的爆炸式增長已成為美國民眾體驗醫療保健和福祉的顛覆性力量。這些技術——統稱為“數字健康”——有可能改變個人、家庭和社區管理他們的醫療保健和福祉的方式。

美國機構和其他利益相關者正在對新工具進行大量投資；獲取、提供和使用數據的方法；以及提供衛生服務的創新方式。然而，對于指導眾多創新實現共同目標、協作工作和高優先級成果的國家優先事項集，并沒有達成一致意見。需要一個包括協作治理流程在內的戰略框架，以建立一個值得信賴、透明和公平的數字健康生態系統。

被統稱為“數字健康”的技術正在擾亂美國乃至世界各地的醫療保健和福祉現狀。在這方面，COVID-19大流行似乎是一個分水嶺。環境促使遠程保健的使用激增，在這一過程中產生了關于遠程保健的交付、影響、價值和可持續性方面的數據和潛在教訓。大流行可能產生對個人、家庭和社區產生積極影響的轉變。替代方案——在當前系統之上簡單地分層數字技術——將不僅僅維持現狀。這將使那些在連通性、數字素養和獲得護理方面已經落后的人的處境更加糟糕，并將進一步為濫用、欺詐和浪費打開大門。在一個如此富有和創新能力的國家，這樣的結果是不可接受的。國家需要采取戰略性行動，充分考慮數字衛生帶來的獨特挑戰和機遇。

該戰略為指導美國數字健康生態系統的發展提供了一個框架。該戰略包括六個目標，每個目標都有建議的行動。總的來說，這些目標旨在實現數字健康生態系統推動的改善國民健康和福祉的愿景。

• 目標1。通過及時、安全的數據交換，形成互聯的健康生態系統。醫療數據的語義互操作性對于推進數字醫療服務至關重要。一個聯網的美國生態系統將在需要的時候安全可靠地將可操作的數據傳輸給需要的人，這將改善健康結果。能否成功實現這一愿景，將取決于患者身份識別、衛生數據和衛生架構的標準化格式，以及建立一個安全、可靠和有彈性的數字衛生生態系統。
• 目標2。增強個人能力，使其能夠負責自己的健康和福祉。數字技術和工具應使個人能夠在任何地點、任何時間、無需特別努力地更好地管理自己的健康和獲取健康信息。實現這一目標的基礎是個人擁有個人健康數據，并輔之以部署資源加強數字掃盲。數字設備和系統必須為個人和提供者提供有意義和可共享的信息，并使個人能夠更多地參與到最大限度地提高他們的健康和福祉中。
• 目標3。將人工智能(AI)打造為數字健康值得信賴的基石。人工智能可以以多種方式加強醫療保健的數字化交付。它可以提高護理服務的生產率和效率，允許醫療系統向更多的人提供更多更好的護理，改善醫療從業者的經驗，并增加接受者對其護理的信任。利用人工智能需要它的應用是值得信賴的，具有透明、公平、公平和可靠的特點。
• 目標4。使快速共享公共衛生綜合數據制度化。公共衛生當局及其合作伙伴需要獲得完整、及時的數據，以支持決策。數字技術可以使信息在聯邦公共衛生生態系統中流動。至關重要的是匯集個人和提供者從初級保健和公共衛生領域生成的數據。采用一種綜合的和可互操作的系統方法來資助公共衛生可以維持這些變化。
• 目標5。建設一支熟練應用數字衛生的勞動力隊伍。一支可持續的衛生人力隊伍將使用新技術提供以人為本的綜合優質護理。數字衛生技術將使個人能夠在醫療保健和社會服務部門獲得以家庭和社區為中心的協調和協作的衛生服務，并得到數字增強的勞動力隊伍的支持。
• 目標6。擴大數字公平，以實現衛生公平。數字技術現在是獲得衛生服務、支持和信息的基礎。個人必須能夠獲得和采用負擔得起的寬帶技術，并充分熟悉數字系統，以滿足其個人和家庭的健康相關需求。

本文檔旨在為領導者提供實施變革的框架。其中涉及的變化范圍很廣——不僅是技術上的，還有政治、社會和文化上的。這里的想法的實施需要大量的時間、金錢、資源的投資，最重要的是領導能力。其他國家也在國家規劃的指導下進行這些投資。美國必須采取明智的行動，但不能拖延，以實現數字衛生生態系統的愿景。

戰略的最后一個組成部分是治理。我們需要對支離破碎且過時的治理結構進行廣泛改革。避免重復、協調努力并代表全國做法的戰略投資將受益于數字衛生。該策略詳細說明了所需治理結構的關鍵組成部分，并建議了實現有效治理機制的步驟。

人工智能已應用于藥物設計的各種方面，如藥物-蛋白質相互作用預測、藥物療效的發現、確保安全性生物標志物。本綜述提供了在藥物開發的各個階段通過ML工具和技術發現藥物的可行文獻，以加速研究過程，降低臨床試驗的風險和支出。機器學習技術改進了在不同應用中的藥物數據決策，如QSAR分析、hit發現、從頭藥物架構檢索準確的結果。在本綜述中，靶點驗證、預后生物標志物、數字病理學都被認為是存在問題的。ML挑戰必須適用于可解釋性結果不足的主要原因，這可能會限制藥物發現中的應用。在臨床試驗中，必須生成絕對數據和方法學數據，以解決在驗證ML技術、改進決策、提高ML方法的意識以及推斷藥物發現中的風險失敗方面的許多難題。 //pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34393317/

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。