预测2020杏彩总代理年人工智能市场将达到532亿美元北美将领先

人工智能的全球市场预计将以29.0％的复合年增长率从2019年的428亿美元增长到2023年的1529亿美元。杏彩总代理

　　趋于模仿人类行为的人类智能模拟是当今许多行业的驱动力。我们所谓的人工智能（AI）具有重要的特征，使其与人类活动本身，学习和解决问题的能力更加相关。此外，随着技术的飞速发展，新的智能规范和功能已远远超过了先前的基准。

　　例如，当前的AI机制可以执行各种创新任务，例如催化药物发现，帮助医生高效地进行诊断和治疗，面部识别，为自动驾驶汽车提供更高的效率，情感识别等。尽管其每个子市场都在迅速增长，但有关隐私问题的某些应用尚待合理化和规范。

　　该技术最雄心勃勃的项目之一是AGI或“人工智能”，目前尚待全面研究。据说AGI在未来几年将更有效地缩小人与AI之间的差距。许多公司正在投入巨资来培育这个市场。例如，去年，科技巨头微软向一家研究AGI的研究公司OpenAI投资了10亿美元。

　　此外，通过进一步的应用细分，人工智能市场被分为机器学习（ML），深度学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉等。

　　机器学习的前瞻性崛起

　　Analytics Insight预测，由于其广泛部署的数据分析可实现分析模型构建的自动化，因此在44％的市场份额中，机器学习在2019-2023年的预测期间将领导人工智能市场。预计以机器学习为主导的人工智能市场将从2019年的188亿美元增长到2023年的33.6％的复合年增长率至803亿美元。杏彩下载

　　此外，作为更广泛的ML方法系列，深度学习以18％的市场份额排名第二，以驱动AI的未来市场。预计它将以27.8％的复合年增长率从2019年的77亿美元激增至2023年的264亿美元。

　　Computer Vision预计将以24.0％的复合年增长率从2019年的63亿美元增长到2023年的183亿美元。由于广泛采用其众所周知的功能，该技术的市场份额预计将扩大到15％作为面部识别和图像识别。

　　此外，随着语言创新的蓬勃发展，预计NLP的复合年增长率为28.5％，市场份额为13％，将从2019年的58亿美元增长到2023年的202亿美元。预计其他业务将以12.8的复合年增长率增长。百分比从预测期间的42亿美元增至78亿美元。

　　北美将引领人工智能市场

　　北美以47％的市场份额是全球人工智能市场的领先地区。该地区的市场预计将从2019年的200亿美元增长到2023年的719亿美元，复合年增长率为29.2％。

　　亚太地区的市场份额预计将从2019年的127亿美元增长到2023年的489亿美元，占30％的市场份额，复合年增长率为31.0％。在欧洲地区，人工智能市场预计将以26.7％的复合年增长率从2019年的73亿美元激增至2023年的239亿美元。世界其他地区的市场预计将以23.8％的复合年增长率从美国激增。 2019年为28亿美元，到2023年为82亿美元。

　　AI的行业增长和COVID-19的影响

　　在评估行业数据时，我们观察到AI市场迎合了重要行业，包括BFSI，电信和IT，运输和物流，媒体和娱乐，零售，制造业，医疗保健等。考虑到Analytics Insight的估计，发现BFSI的市场份额为48％，是AI市场中最大的部门。BFSI行业预计将在2023年达到557亿美元，高于2019年的206亿美元，复合年增长率为22.0％。

　　此外，医疗保健市场的AI将从89亿美元增长到499亿美元，复合年增长率为41.3％。由新型冠状病毒引起的当前大流行情况已成为医疗保健AI市场激增的最大催化剂之一。跨领域出现的该技术的广泛使用案例，包括药物发现，疾病诊断，病毒跟踪等，即使在大流行后的未来，也将推动AI不断增长的市场。随后，医疗保健成为仅次于BFSI的第二大行业，它将以21％的市场份额为AI市场的发展做出巨大贡献。

　　此外，电信和IT行业以36.2％的复合年增长率增长，占有5％的市场份额，从2019年的23亿美元增长到2023年的107亿美元。杏彩平台注册登录

　　在运输和物流领域，人工智能市场预计将从2019年的32亿美元增长到2023年的92亿美元，复合年增长率为23.2％;在零售领域，人工智能市场预计将从2019年的29亿美元增长到10.5美元2023年将达到10亿美元，增长率为29.1％。此外，媒体和娱乐行业预计将以30.0％的复合年增长率从2019年的23亿美元增长到2023年的84亿美元。

　　此外，人工智能制造市场预计将以5％的市场份额增长，从2019年的23亿美元激增至2023年的80亿美元，复合年增长率为28.9％。此外，其他行业的市场预计将以5.0％的复合年增长率从2019年的4亿美元增长到2023年的5亿美元。

　　“尽管全球范围内由新颖的冠状病毒爆发引起了经济衰退，但预计AI市场今年将增长24％，而在预测期内平均增长42％。市场将见证人工智能和相关技术的广泛使用，以跟踪，分析和防止病毒传播。Analytics Insight首席执行官Ashish Sukhadeve说：“随着完全锁定后企业重新营业，我们将在未来六个月内看到市场的缓慢反弹。”

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杏彩待遇如何?海量数据爆发式增长，硬盘存储谁更胜一筹？

智能安防时代在向我们迈进，人工智能、云计算、大数据在安防领域的落地，安防边界在往外延，应用场景在不断拓展。同时，市场中产生的数据也在随之猛速增长。

　　根据IDC预测，预计2019大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益达到1896.6亿 美元，相比2018年增长12.1%，并预计2023年全球大数据市场相关收益将实现13.1%的CAGR（复合年均增长率）。杏彩待遇如何?

　　海量数据的持续增加，这也对硬盘提出了更高的要求。

　　硬盘作为大数据环节中最重要媒介，其容量、效能、读写性能、稳定可靠性以及能耗等都影响着它在流程中发挥的作用，判断着其是否能抗压住这爆发式增长的数据，也决定着企业在市场上的立足之地。

　　作为全球领先的存储厂商，东芝传承了日本的工匠精神，针对监控行业使用场景，东芝拥有从低端到高端，从前端到后端的完整高效的解决方案。

　　CPS中安网了解到，安防领域作为东芝存储重要的战略阵地，东芝紧随安防时代步伐，顺应市场的需求在吐故纳新，也不断在调整市场战略布局。杏彩APP下载

　　产品上，以东芝去年末发布的DT02-V为例，这款产品作为DT01-V的后继产品，就是顺应市场对容量升级和高性价比的新要求，发布的一款专用的消费和商业监控视频系统产品。

　　渠道市场上，过去东芝重心主要放在OEM市场，近年来，随着东芝在中国市场的发展，东芝在OEM市场已经打下了良好的根基。东芝表示，未來将向终端客户市场延伸。

　　东芝作为今年百城会培训团成员之一，第九届百城会7月将在深圳启航，途经深圳、厦门、南昌、合肥、济南、石家庄、西安、兰州等14个城市展开交流培训活动，届时东芝将携带监控硬盘以及监控存储解决方案到现场与观众交流分享。

　　东芝表示，参加百城会能更加贴近用户，听到终端用户的声音。未來，东芝希望协同OEM合作伙伴一起，向各地和各行业深耕。杏彩登录网址

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云天励飞发杏彩平台登陆布首款5AIoT芯片，AI赋能助力天下无拐

人工智能芯片发展史迎来了历史性的节点，全球首款5AIoT芯片今日正式发布。

　　11月13日，云天励飞在深圳举办“不忘初芯—全球首款5AIoT芯片发布会”，正式发布了自主可控的神经网络处理器芯片-云天初芯TMDeepEye1000，并同期发布芯片即服务—人工智能“星云”生态战略。杏彩平台登陆

　　发布会上，云天励飞董事长兼CEO陈宁发表了主题演讲，分享了云天励飞是如何用初心实现人工智能的初芯。

　　CPS中安网对陈宁博士的现场演讲做了重点提取和简单梳理，如下：

　　何谓初心？

　　一部陈可辛导演的电影《亲爱的》，让云天励飞坚定了‘用人工智能，让天下无拐’的目标，基于此，云天励飞开发了‘深目’平台，开展大规模人像信息采集、搜索、布控和数据挖掘。

　　陈宁在演讲中首先阐释了云天励飞的初心，并以一系列的数据展示了“深目”系统自2016年上线后达到的效果：协助公安破获20000起各类案例，协助警方找回300多名走失儿童和老人，部分应用区域路面接触性警情下降超过50%，在深圳市首发之后并被快速复制到全国将近100个城市，构建了全国最大的动态人像布控平台。

　　CPS中安网了解到，2018年云天励飞将“深目2.0”系统复制到了东莞，并在2019年初将深圳、东莞两地拉通，实现全世界第一套跨城市级的动态人像识别系统，让犯罪分子无所遁形。

　　我们在创业的过程中逐步意识到，人工智能时代，终端的数量将会继续爆发式增长。

　　陈宁认为，近两年移动互联网的发展已经进入瓶颈期，即将迎来指数级发展和大爆发的人工智能时代，未来十年间由人工智能推动的GDP将实现100万亿人民币，未来五到十年的时间里，每一个人将从拥有、使用两个终端发展到100个终端，接入网络的智能设备数量将是2019年的30到50倍。杏彩登陆

　　而这背后驱动的技术是什么呢？

　　基于AI全新架构的超低功耗、超低成本、超智能、超灵活的系列芯片，将推动人工智能时代智能终端的数量、质量、智能化的大爆发。

　　云天初芯TMDeepEye1000正是为了应对这一需求而生的，内置自主产权的神经网络处理器，支持灵活可编程计算流，搭载云天励飞自主研发的深度定制指令集，可以实现高性能、低功耗的CNN网络模型推理计算加速，满足视觉AI算法实时性处理的性能要求。

　　该芯片专注边缘和端侧视觉应用，基于多核异构并行计算架构设计，内置四核神经网络处理器，可支持INT16 / INT12 / INT8混合精度量化数据，采用存算融合体系架构和可重构计算阵列，可以灵活、高效的执行各种深度学习算法模型的推理计算，峰值算力达2.0Tops。

　　值得一提的是，这颗处理器背后160多条指令是由算法团队和芯片架构师团队跨界创新，基于人工智能神经网络和未来三年的算法框架的发展提炼出来160多条指令集，自定义神经网络指令集的神经架构，实现了既实战又灵活的处理器芯片。并且通过可重构的阵列，实现高达99%的超强效率。

　　此外，为了提高芯片的易用性，云天励飞还打造了DETVM开源开放工具链，该工具链兼容TVM开源生态，支持丰富的算法框架，一键实现量化编译和部署，让算法移植更便捷。

　　芯片不该单纯追求一颗芯片的算力，因为算力不等于有效算力，我们更加关注的是面向场景的有效算力。

　　现阶段人工智能还处于初级阶段，AI芯片还达不到通用水平，目前的AI芯片是面向场景的AI芯片。而面向场景离不开工具链、算法和芯片紧密的绑定与密切的结合。

　　为此，云天励飞提出芯片即服务—人工智能“星云”战略，将过去五年投入1亿美金的研发成果共享给合作伙伴，携手海康威视、优必选科技、深圳超算中心、阿里巴巴平头哥、TCL、京东、深圳巴士集团、迈德威视等8家首批合作伙伴，共同开启“星云”生态，加速AI向产业渗透。杏彩登录网址

　　在硬件开发方面，云天励飞将针对神经网络高度优化进行算力开放；在AI算法方面，云天励飞将通过Arctern算法平台实现算法共享；在产业化服务方面，云天励飞将通过商簿云进行服务赋能，其中SIK将助力合作伙伴在1周内获得AI业务能力；在算法定制方面，云天励飞将携手深圳超算，通过今年4月发布的AIOS进行一站式算法生成，将AI算法定制成本降至1万元。

　　演讲的最后，陈宁博士强调：“我们提供的不仅仅是一颗简单的芯片，而是一种AI赋能的服务，通过算法、芯片和大数据的底层技术赋能百业，助力‘天下无拐’，打造有温度的人工智能。”

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杏彩大数据时代，谁能成为硬盘容量竞技场的新王者？

国际数据公司IDC统计显示，全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB。

　　也就是说，随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动，大数据时代已经挥旗呐喊进场了。未来，数据将会无限制地扩展和增加。那么，要存储这些无穷尽的数据，就需要极其优秀的存储介质——硬盘。杏彩

　　目前，全球知名的机械硬盘厂商无非是东芝、希捷及西数三家。但这三家的硬盘，从容量、成本和故障率来看，哪家的优势会更明显呢？谁会成为大数据时代硬盘容量竞技场的新王者呢？

　　常言道：货比三家。我们不妨先了解一下在这届安博会亮相的东芝新产品，都有哪些独家竞争力呢？

　　在第十五届中国安防论坛（技术论坛）中，东芝电子（元件）存储产品战略策划部硬盘应用技术产品经理郁琳焱，详细介绍了东芝硬盘在大数据时代下的战略布局以及其新产品和新技术。

　　▎硬盘是存储行业绝对的主力军：机械硬盘依旧有活力

　　郁琳焱介绍，东芝电子主要有三条产品线：

　　一个是小信号设备，属于分离器件部分，用在高铁、汽车和风能发电领域；

　　第二个是大规模集成电路，有各种各样的车用、家用的MCU。当下比较火热的System LSI行车辅助系统就是用了东芝的系统。

　　第三个是高密度硬盘，用于企业/DC的（近线级消费类硬盘（用于电脑和游戏）等。杏彩网页登录

　　接下来，郁琳焱详细介绍了硬盘的容量、应用程序、性能等方面。

　　东芝的硬盘主要分为内置和外置，外置硬盘最大容量是6TB。

　　内置硬盘则分为消费级和企业级，消费级的应用主要是在笔记本电脑、机顶盒、游戏机、展会的主题监控系统等。前端的监控，分为2.5寸的小盘和3.5寸的大盘，2.5寸最大容量做到4TB，3.5寸的大盘最大容量14TB。

　　企业级硬盘有3.5寸和2.5寸的，2.5寸是高性能、高转速，主要用于服务器系统方面，最大容量2.4TB。3.5寸近线级硬盘，最大容量是16TB，主要用途是后端的数据中心，支撑大数据时代的数据中心。

　　结合目前硬盘市场份额的发展趋势来看，现在全球目前唯一的三家机械硬盘供应，东芝就是其中一家，也是唯一一家综合性的供应商。东芝目前的市场占有率逐年上升，到2019年二季度结束，市场占有率达到25%。

　　全球市场容量是按照年复合增长率18.6%在增长，2019年的数字大概是900 EB左右，到2022年会达到1621EB，1EB=100万TB。这是全球的硬盘产能，那么，全球数据量产生有多少？

　　同样是来自IDC第三方的报告，预计到2022年，全球数据产生的量大概是80个ZB，ZB=1000EB，80ZB和1621EB差不多，硬盘产能是全球数字量产能的3%不到，我们产生数据最终能被保存下来的百分比很少，存储媒介产能速度远远赶不上数据产生的速度。

　　如果不存在硬盘，而是存在SSD或是NAND上，也有一个报告，SSD和其他所有的存储媒介加起来，全球产能只有硬盘的1/3左右。

　　所有的记忆媒体能存下来的数据到2020年大概是所有数据量的5%，差距还是非常大的。

　　从这个层面来看，机械硬盘在不远的将来还是有活力的，硬盘是存储行业绝对的主力军。杏彩平台官网地址

　　郁琳焱介绍，从硬盘的应用程序来看，划分了三个领域，2.5寸小盘，经典的应用是笔记本电脑；3.5寸的应用是家里的台式电脑，但目前应用的量正在减少，因为笔记本和台式机需要存储的容量不是那么大；另一部分是监控，监控的量增长得非常快。总体加起来，3.5寸的应用还是会上升的。

　　所谓的大数据，就是要收集尽量多的数据，分析才能尽可能准确，人工智能才能更加智能，这块的增长会非常大，主要是这块的增长。

　　▎未来机械硬盘聚焦在两个领域：监控和数据中心

　　郁琳焱分析，未来的机械硬盘会主要聚焦在监控和数据中心这两个领域。

　　监控硬盘的市场，按照容量点划分的话，同样也有一个17%的年平均复合增长率，这是总容量，这个总容量中细分以后，高容量在增长，低容量持平、略有下降，2TB、4TB、6TB这三个容量的硬盘，基本上涵盖所有需求的70%左右。

　　东芝的硬盘，有完整的前端到后端的产品线，有DT、MD和MG系列。

　　DT系列，专为监控系统设计，有三个容量点，2/4/6TB，主要的用途是家用的监控，小型商用监控，比如说便利店，家用的话比如说别墅。

　　MD系列，灵活应对未来的系统扩展，有6/8/10TB三个容量点，主要用在办公室、商业设施如商场，监控有前端的存储，先存在本地，比如说本地存一个月，一个月再送回后端进行备份，这个是用在本地、前端的部分。

　　MG系列，超强的容量和高可靠性，最高容量达到16TB，这个系列用在后端数据存储中心。

　　16TB用了氦气封装技术，传统的硬盘里面是空气，对外和空气有连通，东芝这款16TB是氦气技术，里面是全密封，氦气密度比空气密度低，转起来阻力小很多，可以降低功耗、降低电费。

　　▎为何要推荐客人选择最高容量点？

　　这么多系列的硬盘，如果要搭建数据中心时，该如何选择呢？郁琳焱表示，当客户要搭建数据中心时，她都会推荐客户选当下现有的最高容量点。

　　因为无论是站在系统端的角度，还是站在客户的角度来讲，维护数据中心成本的前三位，一个是机架，服务器机架的成本，另外一个是功耗，直白地说就是电费，第三个是硬盘本身的成本。

　　郁琳焱举例，假如要搭建200TB的数据中心，又来了一个新的单位，PB=1024TB，那么搭建20万TB体量的数据中心运行五年，要花多少维护的成本？

　　如果用6TB的盘搭建的话，大概需要33K的硬盘，五年的运行成本是1640万美金；如果用16TB搭建，硬盘数量大概是12K多一点，五年运营成本是860万美金，硬盘数的下降很直接，机架采购数量下降一半，数据中心的场地，整个空间就小，功耗、电费部分，硬盘少功耗肯定少。

　　再加上16TB是氦气的技术，整体的功耗具有非常大的下降，不止一半的下降，合在一起，200TB的数据中心，TCO的维护成本会下降48%，这就是为什么要选最高容量点的硬盘。

　　▎四大新技术领跑硬盘的单位存储密度

　　氦气封装技术：提高单张存储量

　　所有的新技术服务的目标是更高的容量，硬盘的尺寸相对固定了，如何在有限固定的情况下提升容量？我们要提高单位的存储密度。

　　东芝发布的MG08，里面有9张磁盘，氦气封装技术，高达16TB，下一代的产品会有10张碟。

　　那么，在碟片固定的情况下要怎么再提高容量呢？

　　答案是：可以提高单张的存储量！

　　圆盘是磁盘，一条一条的是数据的回道，黄色的是数据。数据轨道之间是有一些空隙，为了提高单片的存储密度，我们把空隙越来越缩小，可以放进去更多的数据轨道。

　　TDMR技术：克服磁性物质干扰

　　硬盘为什么也叫磁盘，硬盘是磁性物质读写，磁性物质靠太近会有干扰，如何克服这个问题？

　　轨道几乎靠在一起，没有间隙，东芝使用了开发出的TDMR技术，它是两个磁头，同时读一个数据，通过差分补偿纠错，达到准确读取数据的目的。

　　MAMR技术：把磁轨变窄、数据块变小

　　问题是，磁轨已经贴在一起了，还要再继续提高密度该怎么办？

　　郁琳焱介绍，东芝就想到把磁轨变窄、数据块变小，于是又孕育出另外一个新技术——MAMR，微波辅助读取技术，这是激光头技术，激光头加上微波辅助效果，去实现能在更小的区域准确的读取数据，这个会应用到下一代18TB的产品上，会是MG09，预计在明年会出来18TMB的硬盘。

　　SMR技术：读写大段数据

　　轨道缩小了还要提高密度怎么办？

　　追求无止境，三个轨道叠起来了，不仅靠在一起，一个轨道叠一个轨道，覆盖一部分，像卡片一样。

　　SMR技术是一种叠网式的记录，它适合大段数据的读和写，如今的监控系统就是大段数据不停写、不停回放，这个技术就非常适合监控领域应用。东芝新的DT系列监控盘就是利用SMR技术。

　　郁琳焱最后总结道，以上四个新技术可以全部叠加运用在一起，可以运用在一块硬盘上，未来这四个新技术全部叠加应用在一起的时候，因为单个技术最多是16T、18T，全部叠在一起可能做出30T或是40T的硬盘。

　　在未来，随着大数据、物联网、人工智能、5G等技术的不断突破与发展，全球的数据量将越来越大，而数据的存储不容忽视。东芝作为全球存储解决方案的供应商将沿着高性能、高可靠性、大容量的方向不断努力与精进，为数据存储提供更加完善的存储解决方案。

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杏彩平台注册登录云从科技安防行业部总经理李夏风：人机协同助力建设治安防控体系

在人工智能技术的推动下，人机协同将成为主流生产和服务方式，改进传统行业流程，实现智能化升级。

　　人机协同的核心是什么？又将如何助力安防行业建设？在第十五届安防论坛上，云从科技安防行业部总经理李夏风在《打造人机协同平台，助力社会治安防控体系建设》主题演讲中分享了自己的看法。杏彩平台注册登录

　　“云从科技理解的‘人机协同’，就是通过以AI武装的软硬件体系，帮助专家侧和用户侧的过程。”

　　李夏风解释道：一方面，可以将专家的知识赋能机器，让机器具备某些能力，然后服务用户；另一方面，机器也可以辅助专家，提升专家的服务能力。人机协同的目标是实现人机自然交互、共融、共创。

　　在这个过程中，“人机交互”指通过视觉感知、听觉感知、对文字的感知等各种感知技术，以及认知和决策技术等能力，实现人机交互的过程；“人机融合”主要指专家与AI（“机”）一起为消费者用户服务的过程；“人机共创”指专家与AI（“机”）一起创造出新的产品和服务内容，并随时调整。

　　那么人机协同又是如何助力安防行业变革的呢？

　　李夏风首先指出，安防行业现阶段的重点是建设治安防控体系，其核心在于三点：治安防控圈建设、市域单元防控建设以及治安要素管控建设。而这些建设内容的核心是对人、车、物、事件的感知、认知和决策。

　　通过人机协同平台，治安防控体系将在应用、能力以及智慧三个层面达到应用升级。

　　▏人机交互实现应用升级：从“查阅式”到“指向式”

　　通过人机协同中的感知技术加持对数据进行智能解析，包括人脸检测、人体检测、行为识别、车辆识别等，将极大提升工作效率。杏彩官方ii

　　李夏风以嫌疑人落脚点搜索方式为例，传统方法主要是视频接力追踪，需要从各个镜头长时间查看大量视频，才能了解到嫌疑人的行走轨迹以及最后消失地点。而人机交互方式则只需要拿到嫌疑人的人脸或人体图片，解析人像进行比对，就能够在地图上直观地展示其轨迹及最终消失地点。

　　“多则十几分钟，少则几分钟便能快速找到嫌疑人行动轨迹，进而找到他的落脚点。这就是人机协同的第一个层面，人与视频之间的交互将拥有巨大的提升。”

　　▏人机融合实现能力升级：行业专家经验模式化应用

　　将专家的经验模式化，让机器具备专家经验之后，进行相关的应用。李夏风释义：通过前端感知数据结合警务数据，在专家的指导下，基于大数据分析的引擎，集结成各种各样的模型，解决相关问题，而这些模型就代表了专家的知识和经验。

　　以连续多起砸车盗窃案为例，传统方式是通过视频调取查找，但没有在案发时抓拍到人脸，这就意味着嫌疑对象数量众多，如果仅仅是通过逐一调阅轨迹视频来研判，几乎难以完成搜索。

　　而通过背景数据、时空观念对信息进行结构化、数据化的建模和比对，将嫌疑犯的数量大大减少，再进行一一排查的时候，就能够极大提高效率。

　　“这个例子的核心就是通过专家的经验模型，让平台基于感知数据和历史积累的警务数据所实现的综合研判。”

　　▏人机共创实现智慧升级：计算机非监督学习与人的知识交互碰撞

　　人机融合需要专家经验的监督学习，而人机共创阶段需要的是非监督的学习，通过各种各样的描述和标签化建立知识图谱，进行推理、预测和决策，将相关技术进行总结的过程，实现的是认知到决策的延伸。欧亿杏彩注册

　　那么如何实现非监督学习呢？

　　简而言之就是异常行为的识别。通过针对一个具体事件进行大量数据的采集，然后让人机协同平台从数据当中找出异常数据，而这部分数据是专家也无法预知的情况，由此专家对这些数据进行分析确认，进行模型建立并调整，共同创造新的服务内容。

　　李夏风以医院异常行为识别为例：频繁出现在同一地区的不同医院，且都是没有进行正常办事记录的相关人员，通过大量前端设备采集相关数据，并通过人工确认和结合人的认知，建立数据模型，对医院惯偷人员进行数据模型预警研判，为打击医院偷盗建立新的人机共创新模式。

　　演讲的最后，李夏风表示，人机协同不仅可以在治安防控体系建设中发挥作用，在行业专家的指导、核心数据的引擎驱动、大数据的支撑下还能够实现安防、金融、商业、交通等各个领域的泛在智能。

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