ADAS安全预警 凌度A209记录仪促销479元
[]A209记录仪内置GPS模块，支持移动侦测功能，大幅提升了内存卡的拍摄时长；内置G-sensor，支持紧急录影和停车监控功能，400mA电池可在熄火后为记录仪提供电力保障，内存卡扩展最大支持64GB。现京东商城报价479元，有意向的朋友可以。A209记录仪
A209记录仪前摄像头拥有143°广角，拍摄轻松覆盖多条车道；F1.8大光圈提供充足的进光量，配合HDR高动态处理技术，大幅提升了夜晚、地库等低照度环境的拍摄水平；该记录仪具有单目ADAS预警功能，支持前车碰撞预警和车道偏离预警。A209记录仪A209记录仪
编辑点评：是一款便携式行车记录仪，外型小巧精致，便于隐藏安装，其搭载安霸A12方案，机器运行稳定而高效，支持1440P格式拍摄，高清画质不漏掉任何行车细节。[优惠价格]
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柴天佑院士关于智能制造有很多经典的言论，以下摘录了他就个性定制，什么是人工智能等问题的观点。
柴天佑院士，机械工程专家，中国工程院院士，现任清华大学党委常委、副校长，清华大学精密仪器与机械学系主任。近年来已完成和承担科研项目共40余项，其中国家及部委项目21项
个性化定制是信息、人、流程工业的完美融合
个性定制是智能制造工业化发展壮大后带来的好处，强大的制造能力能使得个性化定制的成本降到最低，从而获取更大的利益，例如中国的制造装备高铁、核电、特种变压器在世界是处于先进和领先的水平的。世界最大最难的变压器都是中国制造的。而最难的变压器一般都是定制的，因此如何实现个性定制非常重要。
个性化定制的实现是靠信息，人，流程工业完美融合而成。
从信息的角度来看，计算机、通讯、自动化都是计算资源，这些计算资源要和物理资源深度融合，如今到了交叉时代，要把这些都利用起来，然后研究一个新的系统，使这个系统有强大的功能来服务个性定制。
从人的角度来看，人要做具有创造性的规划者、管理者和决策者。人决定规则和参数。
从流程工业的角度来看，制造流程是由知识工作者将企业目标通过计划调度信息化系统转化为生产指令和工艺参数，进而转化为加工装备过程的控制系统指令，从而控制加工生产线上的加工装备，将加工产品的质量、效益、消耗等生产指标控制在目标的范围内。制造流程的智能性和优化性，是实现个性定制的关键。
在某些领域，人类注定无法超越人工智能
人工智能对智能制造的意义重大，现阶段，大多数企业都开始使用人工智能代替部分人力投入生产，涉及重工业，服务业和制造业。但&人工智能的定义是什么？&、&人工智能与的界限在哪里？&等一系列问题还没有满意的答复，这对于智能制造的发展是不利的。
人工智能有两种概念，一种是内人工智能，另一种是现阶段讲的人工智能，学术上叫弱人工智能。
内人工智能的发展。 主要分为两块：一个是同声传译系统，这个系统是在2012年研究出来的；第二个是图像识别，引起广大轰动的阿尔法狗与围棋九段高手的对战中就应用了这一技术，图像识别的主要特点是应用大数据。我们现实社会当中，在某些领域人类无法超越人工智能的，比如围棋。人的脑袋掌握不了的计算机却可以进行深层次挖掘，把所有的可能性都枚举出来，然后做一个模型，这件事只有人工智能能做。
目前主流的对人工智能技术的定义是通过机器，延伸和增强人类感知、认知决策执行的功能，增强人类认识世界与改造世界的能力，完成人类无法完成的特定任务。中国和美国都在发展人工智能与工业结合，但是多数的发展定位在弱人工智能上，例如今年5月份，白宫举行美国工业人工智能峰会，要求重点发展具有高影响、面向特定应用领域的。
智能制造要向智能优化制造转变
从国家层面来讲，《中国制造2025》的提出切合当前中国制造业现状和未来发展方向。但从现实来看，我国过去制造业基础发展不平衡，机械制造业实力强大，但在信息领域制造业发展落后，存在短板，因此发展智能制造迫在眉睫，但一味地加速发展智能制造，往往会影响环境，能源等资源的利用，不符合绿水青山的要求，因此如何权衡发展和资源之间的关系，也是制造业发展一大难题。
解决发展和资源的问题，最重要的是将智能制造向智能优化制造转变。智能优化制造是指以企业全局及生产经营全过程的高效化和绿色化为目标，以生产工艺智能化和生产全流程整体智能优化为特征的制造模式。要做好智能制造，企业必须根据自己的问题,确定目标，将现有技术实现不了的问题用智能的手段去解决。
要想做好智能优化制造，必须做到研究、技术开发及产业化协同发展，因为只有严格地协同，才能实现计算资源和物理资源的深度融合。物理资源掌握在企业，计算资源的技术掌握在高技术公司，解决科学难题在科研院所，三者结合起来才能真正解决问题。
原文标题：柴天佑院士：什么是人工智能？
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&给车安装上凌度AI记录仪有范
来自：上海.金山
发帖：10＋2
之前一直使用的都是比较传统的车子自带的后视镜，后来看见同事的坐骑换了一个凯迪拉克后视镜才真的关注到流媒体后视镜。随着时代的变化，当下最被频繁提及的就是人工智能（AI）。原来现在行车记录仪也实现了云数据的存储和共享，集记录仪、云狗、GPS定位及WiFi路由器于一身，并用人工智能AI语音来实现操控。感觉自己都快要落后了，及时发现，为时不晚。&来说说我选的这款凌度A918全面屏流媒体后视镜。当时也看了比较多的牌子，这款价格适中比较适合我这样的小康家庭。加装的流程比较简单，一般是先换装流媒体后视镜，A918是绑带式的，所以直接按说明绑带就好。再沿A柱内部埋线穿至后备厢，隐藏线体到后备厢盖，连接后视镜头并选择合理位置测试，没有问题后才算完成安装。&&凌度A918全屏智能流媒体后视镜外观实拍：和其它的流媒体后视镜相比较首先是屏幕10英寸全屏，其次后视镜可展现5倍视野，前后双录，超强夜视效果保障夜晚路况一帧不漏。这个对我来说比较实用。可以看到后方位比较全面。PO张图给大家看看，我的智能AI记录仪。&&简单的测试了下，总结下：首先这款智能AI记录仪，确实拥有很多实用的功能，人工智能语音声控，wifi热点共享，性价比较高；其次开车的时候5倍视野后视镜的可视范围大大提升，有利于行车以及泊车安全，也杜绝了盲区问题，对于我这样的马路杀手来说还是比较靠谱的。总的来说见仁见智吧，现在这个世界上的东西，自己不去使用根本不知道水有多深！&
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...楼主...
来自：保密
发帖：5＋1531
导航放在后视镜处很不安全
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你觉得你懂得很多么？
来自：上海.金山
发帖：11＋2
放哪里比较好呢？
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这个家伙很懒，什么也没留下......
来自：上海.静安
发帖：66＋8241
HUD才是王道
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你们应当永远对这个世界上任何地方发生的非正义事件感到强烈的愤怒，那是一个革命者最宝贵的品质。
来自：上海
发帖：733＋14040
这东西效果肯定是有的，我车上买了不少东西。这几年下来觉得最实用的是360全景，我停车入库是不看后视镜的
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这个家伙很懒，什么也没留下......
首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围
给车安装上凌度AI记录仪有范
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&违反国家法律&&&&&&&&&含有色情内容
&对他人进行恶意攻击
&散布广告以及其它商业化的宣传
&干扰或混乱kds宽带山网络服务
&发布任何包含种族、 性别、宗教歧视性和猥亵性的信息内容
&恶意刷屏&&&&&&&&&&&&&&&内容重复&&&&&&&&&&&&&&&攻击管理员
&本人要求删除&&&&&&&&当事人要求删除
&与主题无关&&&&&&&&&&&水贴软文&&&&&&&&&&&涉及敏感政治内容
&被要求删除，你懂的&&&&&&&&&&&盗号并发布违规或广告内容
扣除hp值：
宽带山警务室
&恶意刷屏&&&&&&&&&水贴软文
&违反国家法律
&含有色情内容
&对他人进行恶意攻击
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&干扰或混乱kds宽带山网络服务
&发布任何包含种族、 性别、宗教歧视性和猥亵性的信息内容
&网页不能打开
&图片不能显示
已报名参加的人员:探讨人工智能核心业态及应用趋势
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。麦肯锡预计，到 2025 年全球人工智能应用市场规模总值将达到 1270 亿美元，人工智能将是众多智能产业发展的突破点。
通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。
核心业务1：智能基础设施
智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。
1、智能芯片
智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片(、、FPGA)、基于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化
芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。另外，主要的人工智能处理器还有 DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求迫切增长，对CPU计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于技术原因，传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长，发展下一代智能芯片势在必行。
未来的智能芯片主要是在两个方向发展：一是模仿人类大脑结构的芯片，二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到 2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
2、智能传感器
智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具备采集、处理、交换信息等功能，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。智能传感器属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件。不同应用场景，如智能安防、智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。
未来，随着人工智能应用领域的不断拓展，市场对传感器的需求将不断增多，2020 年市场规模有望突破 4600 亿美元。高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智能传感器发展的重要趋势。
3、分布式计算框架
面对海量的数据处理、复杂的知识推理，常规的单机计算模式已经不能支撑。所以，计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务，即云计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架。
目前流行的分布式计算框架如 OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各种开源框架也层出不穷，其中包括 、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。
核心业务2：智能信息及数据
信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一。我国庞大的人口和产业基数带来了数据方面的天生优势。随着算法、算力技术水平的提升，围绕数据的采集、分析、处理产生了众多的企业。目前，在人工智能数据采集、分析、处理方面的 企业主要有两种：&
一种是数据集提供商，以提供数据为自身主要业务，为需求方提供等技术所需要的不同领域的数据集；&
另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商，自身拥有获取数据的途径，并对采集到的数据进行分析处理，最终将处理后的结果提供给需求方进行使用。对于一些大型企业，企业本身也是数据分析处理结果的需求方。
核心业务3：智能技术服务
智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台，并对外提供人工智能相关的服务。此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置，依托基础设施和大量的数据，为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务。目前，从提供服务的类型来看，提供技术服务厂商包括以下几类：
(1)提供人工智能的技术平台和算法模型。
此类厂商主要针对用户或者行业需求，提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台上，通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。
(2)提供人工智能的整体解决方案。
此类厂商主要针对用户或者行业需求，设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案，整体方案中集成多种人工智能算法模型以及软、硬件环境，帮助用户或行业解决特定的问题。此类厂商重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
(3)提供人工智能在线服务。
此类厂商一般为传统的云服务提供厂商，主要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源，聚集用户的需求和行业属性，为客户提供多类型的人工智能服务；从各类模型算法和计算框架的 A 等特定应用平台到特定行业的整体解决方案等，进一步吸引大量的用户使用，从而进一步完善其提供的人工智能服务。此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务，同时也会关注一些重点行业和领域。
需要指出的是，上述三类角色并不是严格区分开的，很多情况下会出现重叠，随着技术的发展成熟，在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或者三类角色的特征。
核心业务4：智能产品
智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化，具体的分类如下表所示：
随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。
人工智能行业应用
人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，由于篇幅有限，其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。
1、智能制造
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造对人工智能的需求主要表现在以下三个方面：
一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模及自主无人系统等关键技术。
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。
三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。例如，现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。
2、智能家居
参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》，智能家居是智慧家庭八大应用场景之一。受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响，我国智能家居行业经历了漫长的探索期。至 2010 年，随着物联网技术的发展以及智慧城市概念的出现，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产品，软件系统也经历了若干轮升级。
智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件(智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等)、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、节能、便捷等。
例如，借助智能语音技术，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘 (窗户)、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作；借助机器学习技术，智能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其兴趣和爱好，并将相关的节目推荐给用户。通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等；通过大数据技术可以使智能家电实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题及提高效率。
3、智能金融
人工智能的飞速发展将对身处服务价值链高端的金融业带来深刻影响，人工智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加地个性化与智能化。
智能金融对于金融机构的业务部门来说，可以帮助获客，精准服务客户，提高效率；对于金融机构的风控部门来说，可以提高风险控制，增加安全性；对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客，依托大数据，对金融用户进行画像，通过需求响应模型，极大地提升获客效率；身份识别。
身份识别，以人工智能为内核，通过人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、银行卡等证件票据的 OCR 识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核验成本，有助于提高安全性；
大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，同时避免资产损失。
智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签化，精准匹配用户与资产；
智能客服，基于自然语言处理能力和能力，拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验；
金融云，依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。
4、智能交通
智能交通系统(ligent Traffic Sysm，ITS)是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。
例如通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划行驶路线。通过不停车收费系统(ETC)，实现对通过 ETC 入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提行能力、简化收 费管理、降低环境污染。
ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的智能交通系统；其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理等四大 ITS 系统；广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统等三大 ITS 系统。
5、智能安防
智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。
当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类:
一类是采用画面分割前景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等，例如: 区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等;
另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测(人流统计)等应用。
智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市下的安防体系。
6、智能医疗
人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展提供了非常有利的技术条件。近几年，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。
在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语音录入；利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片；利用智能技术和大数据平台，构建辅助诊疗系统。
在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地预测并防止疫情的进一步扩散和发展。以流感为例，很多国家都有规定，当医生发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就医，同时信息传达回疾控中心也需要时间，因此，通告新流感病例时往往会有一定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。
在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等问题，从而未能得到广泛推广。影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析，为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。
7、智能物流
传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动，同时也在尝试使用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流效率。
例如，在仓储环节，利用大数据智能通过分析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动态调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运机器人 (如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等) 得到广泛应用，大大减少了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度提升。
人工智能产业发展趋势
从人工智能产业进程来看，技术突破是推动产业升级的核心驱动力。数据资源、运算能力、核心算法共同发展，掀起人工智能第三次新浪潮。人工智能产业正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段，前者涉及的智能语音、计算机视觉及自然语言处理等技术，已具有大规模应用基础，但后者要求的&机器要像人一样去思考及主动行动&仍尚待突破，诸如、全自动智能机器人等仍处于开发中，与大规模应用仍有一定距离。
1、智能服务呈现线下和线上的无缝结合
分布式计算平台的广泛部署和应用，增大了线上服务的应用范围。同时人工智能技术的发展和产品不断涌现，如智能家居、智能机器人、汽车等，为智能服务带来新的渠道或新的传播模式，使得线上服务与线下服务的融合进程加快，促进多产业升级。
2、智能化应用场景从单一向多元发展
目前人工智能的应用领域还多处于专用阶段，如人脸识别、视频监控、语音识别等都主要用于完成具体任务，覆盖范围有限，产业化程度有待提高。随着智能家居、智慧物流等产品的推出，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，处理复杂问题，提高社会生产效率和生活质量的新阶段。
3、人工智能和实体经济深度融合进程将进一步加快
党的十九大报告提出&推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合&，一方面，随着制造强国建设的加快将促进人工智能等新一代信息技术产品发展和应用，助推传统产业转型升级，推动战略性新兴产业实现整体性突破。另一方面， 随着人工智能底层技术的开源化，传统行业将有望加快掌握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的融合创新。
原文标题：一文看懂人工智能核心业态及应用趋势
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