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人工智能在“垃圾經(jīng)濟(jì)”新風(fēng)口的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

張慧娟 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:張慧娟 ? 2019-07-10 08:26 ? 次閱讀
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被垃圾逼瘋的上海寧最近成為其他省市的快樂(lè)源泉,貢獻(xiàn)了諸多精彩段子。不過(guò)不要緊,忙著“哈哈哈”的網(wǎng)友很快得知,到2020年底,包括北京、天津、上海、重慶、深圳等先行先試的46個(gè)重點(diǎn)城市,要基本建成垃圾分類處理系統(tǒng)。

一時(shí)間,垃圾分類成為熱議話題,也催生了“智能垃圾經(jīng)濟(jì)”的新模式和新的成長(zhǎng)空間。根據(jù)方正證券消息,僅生活垃圾分類就會(huì)為市場(chǎng)帶來(lái)1萬(wàn)億元左右的增量,其相關(guān)板塊的利潤(rùn)增速或空間彈性將至少在30%。
這個(gè)巨大的蛋糕已經(jīng)被AI注意到。垃圾分類,AI大有可為。

你是什么垃圾——AI如何判斷?

先行開(kāi)始垃圾分類的上海,目標(biāo)是到2020年打造60個(gè)人工智能深度應(yīng)用場(chǎng)景。7月2日,上海發(fā)布第二批人工智能應(yīng)用場(chǎng)景需求,包括生活垃圾分類應(yīng)用等共計(jì)28個(gè)場(chǎng)景。上海城投環(huán)境(集團(tuán))有限公司科技信息部主管陶俊杰表示,“如果前端分得不好可能導(dǎo)致后面終端處理的問(wèn)題,因此發(fā)布的場(chǎng)景應(yīng)用需求第一塊就是針對(duì)小區(qū)垃圾前端的識(shí)別?!?br />
日常中,每個(gè)類別的垃圾往往包含了各式各樣的內(nèi)容,僅憑經(jīng)驗(yàn),人們?cè)诜诸愅斗艜r(shí)難免出現(xiàn)偏差。得益于AI的賦能,垃圾分類識(shí)別正變得精準(zhǔn)高效。

AI用于垃圾分類,業(yè)界早有過(guò)相關(guān)的討論,主要有三種方案類型:第一種方案,是把垃圾的相關(guān)信息制成表格化數(shù)據(jù),然后用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)分類;第二種方案,把所有的垃圾分類信息做成知識(shí)圖譜,每一次查詢就好像翻字典一樣查閱信息;第三種方案,借助深度學(xué)習(xí)方法,來(lái)對(duì)垃圾進(jìn)行識(shí)別和分類。例如每次給一張垃圾的圖片,讓模型識(shí)別出這是屬于哪一種類別的:干垃圾、濕垃圾、有害垃圾還是可回收垃圾。

第三種方案正在成為主流。并由此拓展出兩種分類方式:一種是單一目標(biāo)分類,即對(duì)整張圖片進(jìn)行分類,為圖片給出唯一的分類標(biāo)簽;另一種是多目標(biāo)檢測(cè)分類,是對(duì)圖片中的多種垃圾進(jìn)行定位及單獨(dú)分類。前者在技術(shù)上相對(duì)容易實(shí)現(xiàn),近期比較熱門的幾個(gè)手機(jī)垃圾分類APP都是使用這種技術(shù)。后者雖然更為實(shí)用,但研發(fā)難度更大。

太古計(jì)算總經(jīng)理陳偉認(rèn)為,在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,可變形部件模型(DPM)一直是流行的目標(biāo)檢測(cè)方法。深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后,以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN為代表的兩階段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet為代表的單階段算法成為主流。前者是先由算法生成一系列待檢測(cè)目標(biāo)的候選框,再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行候選框的分類;后者則不用產(chǎn)生候選框,直接將目標(biāo)邊框定位的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為回歸問(wèn)題處理。
太古計(jì)算目前正在進(jìn)行垃圾分類識(shí)別相關(guān)方案的開(kāi)發(fā),采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練,產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)上千種類別識(shí)別。據(jù)展示圖例來(lái)看,識(shí)別精準(zhǔn)度較高。







浙江是全國(guó)唯一一個(gè)在農(nóng)村展開(kāi)垃圾分類的省份。在最初的推行階段,村民面臨著沒(méi)有垃圾分類習(xí)慣、不清楚如何分類等難題,往往廚余垃圾、殘磚破瓦,甚至農(nóng)藥瓶等都混在一起,給后續(xù)處理帶來(lái)很大難度。而在金華永康南部的某個(gè)村子,在采用了海康威視的智能攝像機(jī)和智慧音柱的方案后,情況有了明顯好轉(zhuǎn)。

智能警戒攝像機(jī)可以準(zhǔn)確檢測(cè)到監(jiān)控范圍內(nèi)的人體和車輛,當(dāng)攝像機(jī)發(fā)現(xiàn)是有人經(jīng)過(guò)劃定好的投遞垃圾區(qū)域時(shí),就會(huì)傳遞信號(hào)給智慧音柱,隨后音柱就開(kāi)始自動(dòng)播放預(yù)先儲(chǔ)存的音頻文件,如:垃圾請(qǐng)分類入桶,餐廚垃圾扔綠桶,其他垃圾扔黃桶,從而提醒村民進(jìn)行垃圾分類投放。由于攝像機(jī)內(nèi)置有智能檢測(cè)算法,當(dāng)經(jīng)過(guò)的是貓狗等動(dòng)物時(shí),攝像機(jī)可以判斷經(jīng)過(guò)的不是人體,因此不會(huì)受到干擾而誤導(dǎo)音柱。

平安智慧也看上了“垃圾生意”,正在針對(duì)垃圾分類全流程搭建智慧分析管理平臺(tái)。據(jù)其智慧垃圾分類項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示,政府在進(jìn)行生活垃圾管理時(shí)會(huì)遇到一些難點(diǎn):如統(tǒng)籌少、數(shù)據(jù)分散、監(jiān)管主體增多、考核難等,如何為其提供系統(tǒng)性管理平臺(tái)是平安的研究方向。

根據(jù)規(guī)劃,在這一平臺(tái)中,三大層次遞進(jìn)發(fā)揮作用:底層為大數(shù)據(jù)支撐體系,構(gòu)建了智能調(diào)度模型、全流程考核評(píng)估模型以及檢查點(diǎn)抽樣模型;中層的多功能模塊則包括從投放、收運(yùn)到處理的全程分類,以及用以實(shí)效評(píng)估的全套督導(dǎo)考核體系;前段則以統(tǒng)籌型數(shù)據(jù)作展示。簡(jiǎn)言之,關(guān)于垃圾從源頭到末端的定量監(jiān)管、各環(huán)節(jié)工作的評(píng)估與績(jī)效,平安智慧希望在這一個(gè)分析管理平臺(tái)上得以實(shí)現(xiàn)。未來(lái),這一平臺(tái)將結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、視頻采集技術(shù),精準(zhǔn)追溯各環(huán)節(jié)的垃圾投放、收運(yùn),杜絕混裝等違規(guī)操作,并成為處罰的依據(jù)。

AI+垃圾分類,相關(guān)人才受追捧

垃圾分類處理不僅僅局限在完成垃圾的初始分類,其背后的產(chǎn)業(yè)鏈還很長(zhǎng),AI則可以在產(chǎn)業(yè)鏈中發(fā)揮重要作用。垃圾分類處理和AI正在不斷融合發(fā)展,進(jìn)一步釋放職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。

根據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)研究院的數(shù)據(jù)顯示,2019年上半年獵聘平臺(tái)上與垃圾分類處理相關(guān)崗位的平均月薪達(dá)1.6萬(wàn)元。其中,生活垃圾焚燒發(fā)電工程師相關(guān)崗位平均月薪為2.2萬(wàn)元,固廢垃圾處理開(kāi)發(fā)相關(guān)崗位的平均月薪為1.9萬(wàn)元,垃圾分類市場(chǎng)經(jīng)理相關(guān)崗位平均月薪1.4萬(wàn)元,水處理和有機(jī)垃圾設(shè)計(jì)工程師相關(guān)崗位平均月薪1.4萬(wàn)元,生活垃圾綜合處理工程師相關(guān)崗位平均月薪1.2萬(wàn)元。

“垃圾分類處理產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)袌?chǎng)廣闊,從前端回收到后端處理,可容納的就業(yè)機(jī)會(huì)遠(yuǎn)比大家想象的多。例如垃圾發(fā)電工藝設(shè)計(jì)、固廢垃圾處理開(kāi)發(fā)、餐廚垃圾處理工程師等職位都與垃圾分類處理產(chǎn)業(yè)鏈有關(guān)?!鲍C聘職業(yè)顧問(wèn)表示。

從獵聘上搜索的信息顯示,解決方案總監(jiān)、嵌入式軟件工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等都是企業(yè)為了拓展垃圾分類處理領(lǐng)域的科技項(xiàng)目,面向科技人才所發(fā)布的職位。這些職位投遞熱度高,求職者普遍擁有5-8年的工作經(jīng)驗(yàn)和名企工作背景。

AI賦能環(huán)保產(chǎn)業(yè)

事實(shí)上,國(guó)際國(guó)內(nèi)的環(huán)保產(chǎn)業(yè)中早已頻繁看見(jiàn)AI的身影:

我國(guó)政府部門借助AI技術(shù),結(jié)合衛(wèi)星圖像、傳感器以及監(jiān)測(cè)儀器等手段,借助大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)又快速地確定污染源,助力早期污染檢測(cè);生態(tài)環(huán)境部曾推出排污許可“云平臺(tái)”,實(shí)現(xiàn)了環(huán)境治理信息化管理。

智慧環(huán)保將AI技術(shù)融合到環(huán)境應(yīng)急管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)中,通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、分析,從而提出環(huán)境治理智慧型解決方案。

近兩年,部分城市開(kāi)始運(yùn)用AI技術(shù)手段提升垃圾分類執(zhí)行效率,例如北京和上海在社區(qū)試點(diǎn)智能垃圾桶,廈門等多地上線垃圾信息化管理平臺(tái)。智能垃圾桶通過(guò)傳感器、攝像頭、圖像識(shí)別算法來(lái)自動(dòng)進(jìn)行垃圾分類,居民只要拿著手機(jī)掃碼開(kāi)箱,按不同分類將垃圾投入回收箱后,就能得到相應(yīng)的現(xiàn)金或積分獎(jiǎng)勵(lì),甚至回收公司也可以通過(guò)APP來(lái)隨時(shí)檢查垃圾桶的剩余空間等。

在垃圾運(yùn)輸環(huán)節(jié),沃爾沃與英偉達(dá)于上個(gè)月剛剛發(fā)布,聯(lián)合開(kāi)發(fā)適用于自動(dòng)駕駛卡車的AI平臺(tái)。雙方將共同開(kāi)發(fā)用于自動(dòng)駕駛商用車輛和設(shè)備的決策系統(tǒng),通過(guò)利用英偉達(dá)的端到端AI平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練、模擬和車載計(jì)算,以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可以幫助車輛安全地在公路和高速路上進(jìn)行全自動(dòng)駕駛。該解決方案包括傳感器處理、感知、地圖本地化和路徑規(guī)劃等,以支持各種自動(dòng)駕駛應(yīng)用情況,其中就包括垃圾清運(yùn)回收?qǐng)鼍啊?br />
國(guó)際上,美國(guó)丹佛市已經(jīng)開(kāi)始用智能機(jī)器人進(jìn)行垃圾分揀,這種機(jī)器人具有深度自主學(xué)習(xí)的能力,采用計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù),分辨出同材質(zhì)垃圾之間的差別進(jìn)行針對(duì)性識(shí)別,最終用機(jī)械臂拾取特定垃圾,大大提高了工作效率。

在垃圾處理的后端——廢物循環(huán)利用領(lǐng)域,AI也早已有所貢獻(xiàn)。BulkHandling System(BHS)是一家設(shè)備生產(chǎn)商,其機(jī)器人分類技術(shù)MAX-AI,能夠鑒別出包括可循環(huán)利用物料在內(nèi)的多種可回收物料,它分為Max-AI視覺(jué)系統(tǒng)和Max-AI自動(dòng)質(zhì)量控制(AQC)單元。視覺(jué)系統(tǒng)的作用是提供信息,而AQC單元?jiǎng)t包含分類機(jī)器人,可以將傳送帶上的廢物分揀成六個(gè)不同的種類,將不同的種類放入不同的分類槽。

未來(lái),機(jī)器人的普及可以令工廠小型化,最終能夠?qū)崿F(xiàn)在摩天大樓或社區(qū)內(nèi)修建微型物料回收設(shè)施,將這些微型回收設(shè)施整合起來(lái),形成城市級(jí)、甚至國(guó)家級(jí)的廢棄物料網(wǎng)絡(luò)。一旦實(shí)現(xiàn)了這樣的轉(zhuǎn)變,廢物循環(huán)利用產(chǎn)業(yè)就會(huì)改頭換面,為新興業(yè)務(wù)提供更大空間。

挑戰(zhàn)巨大,不止AI要努力

垃圾分類政策給諸如智能平臺(tái)、環(huán)衛(wèi)設(shè)備、處理終端等領(lǐng)域帶來(lái)了轉(zhuǎn)型、優(yōu)化的機(jī)會(huì)。與此同時(shí),精細(xì)化分類之后,產(chǎn)業(yè)鏈條更為分散,對(duì)管理也提出更高要求。

AI用于垃圾分類,目前更多是在“動(dòng)腦”,比如圖像識(shí)別。要進(jìn)一步提升效率優(yōu)化垃圾分揀環(huán)節(jié),則涉及到“動(dòng)手”,需要配置垃圾分揀機(jī)器人。而機(jī)器人的使用勢(shì)必需要一些先決條件,比如被分揀對(duì)象的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化。目前看來(lái),一是垃圾分類還未實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,機(jī)器人能夠達(dá)到多高的智能水平有待繼續(xù)開(kāi)發(fā);二是即便技術(shù)可以實(shí)現(xiàn),也要考慮敷設(shè)成本。

就像太古計(jì)算陳偉所說(shuō),垃圾分類最終的目標(biāo)是為了提高回收效率,主要是運(yùn)輸和分揀。垃圾分類降低了之前負(fù)責(zé)這部分人力的分揀成本,但是從運(yùn)輸來(lái)說(shuō),原先能用一個(gè)桶裝完的垃圾被分成了4個(gè)桶,運(yùn)輸?shù)能囈惨黾?,提高了運(yùn)輸成本。而相比分揀成本,運(yùn)輸成本才是最大的。AI技術(shù)的介入,他認(rèn)為主要目標(biāo)是如何提高其回收效率并降低成本。

目前看來(lái),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行圖像分類,算法比較成熟,但是對(duì)足夠量的訓(xùn)練圖片集有著非常大的需求。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量及質(zhì)量要求較高,數(shù)據(jù)量越大,識(shí)別判斷越精準(zhǔn)。每一類垃圾數(shù)據(jù)集的圖片量越大,精準(zhǔn)度就越高。

在完成垃圾檢測(cè)的圖像數(shù)據(jù)集后,就可以利用當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)批量垃圾的分類。和垃圾分類器一樣,一個(gè)理想的垃圾檢測(cè)器,需要大量的“垃圾”標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)支撐。但是與分類數(shù)據(jù)集相比,檢測(cè)數(shù)據(jù)集除了標(biāo)注類別外還要標(biāo)注圖位置坐標(biāo),這樣的標(biāo)注工作更為艱巨,也成為當(dāng)前最大的挑戰(zhàn)之一。

垃圾智能分類的下一步——想象要狂野

通過(guò)AI對(duì)垃圾進(jìn)行智能分類后,下一步是什么?從涉及垃圾分類的環(huán)衛(wèi)設(shè)備、處理終端環(huán)節(jié)來(lái)看,市場(chǎng)潛力巨大。目前,各券商普遍認(rèn)為,中短期利好垃圾分類環(huán)衛(wèi)設(shè)備提供商,如垃圾收運(yùn)車等;長(zhǎng)期則利好終端垃圾處置企業(yè)如焚燒廠、處理廠等。

方正證券方面表示,“三個(gè)細(xì)分領(lǐng)域是關(guān)注重點(diǎn),一是有害垃圾處理;二是餐廚垃圾的回收和利用,約有4000億元的市場(chǎng)規(guī)模;第三是環(huán)衛(wèi)設(shè)備的產(chǎn)業(yè)鏈。”

可以預(yù)見(jiàn)的是,人工分揀將被機(jī)器智能分揀逐步取代。垃圾處理將真正成為流水線作業(yè),利用AI進(jìn)行識(shí)別,并將識(shí)別結(jié)果交給流水線上的機(jī)器人或者機(jī)械手臂進(jìn)行分揀,最終將分揀的不同類別的垃圾交由垃圾處理廠進(jìn)行再回收、焚燒、凈化、生物分解等方式處理。這樣有望解決兩方面問(wèn)題:一是減少了垃圾分類的類別,居民只需要粗篩,降低了操作的難度,提高了可行性、可操作性;二是AI處理的方式,處理量大,經(jīng)過(guò)高強(qiáng)度訓(xùn)練能達(dá)到處理精細(xì)化要求,效率極高,利于垃圾回收再利用。

甚至,AI能否將垃圾處理提升到產(chǎn)品在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)之處就考慮最終的處理問(wèn)題。比如電子產(chǎn)品,能否在設(shè)計(jì)時(shí)加入分解的維度,當(dāng)需要廢棄時(shí)可以直接自動(dòng)分解?通過(guò)AI,能否重新設(shè)計(jì)人們每日生活方式?最終,讓垃圾分類不再成為生活中的一種內(nèi)容。

注:垃圾分類及處理產(chǎn)業(yè)非常龐大,一文難以覆蓋所有重要信息。歡迎業(yè)內(nèi)人士批評(píng)指正,或提供產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相關(guān)線索。郵箱:zhanghuijuan@elecfans.com


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    發(fā)表于 07-09 10:29

    新思科技與Arm探討人工智能的發(fā)展機(jī)遇

    這一觀點(diǎn)出自Arm首席執(zhí)行官Rene Haas和新思科技總裁兼首席執(zhí)行官Sassine Ghazi。在第35屆新思科技用戶大會(huì)(SNUG)上,兩人就人工智能所帶來(lái)的前所未有的機(jī)遇與復(fù)雜性,分享了各自的見(jiàn)解。
    的頭像 發(fā)表于 05-07 14:00 ?531次閱讀

    YOGO ROBOT人工智能在民生服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用

    近日,YOGO ROBOT攜手宇樹(shù)科技、數(shù)字華夏等多家智能科技企業(yè),走進(jìn)上海嘉定區(qū)南翔鎮(zhèn)東社區(qū)黨群服務(wù)中心,共同開(kāi)展公益志愿科普服務(wù)活動(dòng)。此次活動(dòng)融合上海聯(lián)通5G網(wǎng)絡(luò)、云端大模型及智能機(jī)器人技術(shù),為社區(qū)居民帶來(lái)前沿科技體驗(yàn),展現(xiàn)人工智能
    的頭像 發(fā)表于 04-17 15:58 ?797次閱讀

    模型原生操作系統(tǒng):機(jī)遇、挑戰(zhàn)與展望 CCCF精選

    本文立足人工智能時(shí)代用戶、應(yīng)用和系統(tǒng)的需求,分析“外掛式模型”演進(jìn)路徑下的操作系統(tǒng)發(fā)展困局,提出通過(guò)“模型-系統(tǒng)-芯片”的全棧協(xié)同設(shè)計(jì)來(lái)構(gòu)建模型原生操作系統(tǒng),并進(jìn)一步探討了面臨的機(jī)遇挑戰(zhàn),以及業(yè)界
    的頭像 發(fā)表于 03-14 17:46 ?912次閱讀
    模型原生操作系統(tǒng):<b class='flag-5'>機(jī)遇</b>、<b class='flag-5'>挑戰(zhàn)</b>與展望  CCCF精選

    人工智能在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)上的五大戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)

    還將為指揮官提供決策支持工具、能夠管理任務(wù)和資源的系統(tǒng),以及使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析多源情報(bào)報(bào)告。本文將概述,雖然通信往往具有挑戰(zhàn)性,計(jì)算能力也有限,但仍有機(jī)會(huì)從人工智能中獲益。此外,還將重點(diǎn)介紹人工智能技術(shù)可為戰(zhàn)
    的頭像 發(fā)表于 02-19 11:11 ?853次閱讀

    西井科技亮相2025年人工智能行動(dòng)峰會(huì)

    應(yīng)用與發(fā)展路徑,應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的機(jī)遇挑戰(zhàn),推動(dòng)全球在人工智能領(lǐng)域的合作與發(fā)展,塑造有利于人類的人工智能未來(lái)。西井科技總裁章嶸受邀出席峰會(huì)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 10:51 ?855次閱讀

    探究人工智能發(fā)展前沿:智能體的演進(jìn)及其社會(huì)影響

    了在推進(jìn)這些技術(shù)時(shí)必須考慮的倫理問(wèn)題(如透明度和問(wèn)責(zé)制)以及建立有效管理框架和跨部門合作的重要性,為尋求深入了解人工智能體帶來(lái)的機(jī)遇挑戰(zhàn)的讀者提供了寶貴的信息。 該報(bào)告首先定義了人工智能
    的頭像 發(fā)表于 02-10 09:44 ?1313次閱讀
    探究<b class='flag-5'>人工智能</b>發(fā)展前沿:<b class='flag-5'>智能</b>體的演進(jìn)及其社會(huì)影響

    如今AI在不斷發(fā)展,做連接器行業(yè)的更應(yīng)該注意什么?

    在這一浪潮中既面臨著巨大的機(jī)遇,也迎來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。 因此作為蓬生電子的一員,很關(guān)注諸如此類的問(wèn)題,如何能在人工智能時(shí)代抓住機(jī)遇,實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)
    發(fā)表于 02-08 17:04

    人工智能在未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中占主導(dǎo)地位?

    ? ? ? 人工智能在未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中占主導(dǎo)地位,這一議題在當(dāng)前軍事理論和戰(zhàn)略研究中愈發(fā)凸顯其重要性。隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能不僅改變了我們的日常生活,更在軍事領(lǐng)域引發(fā)了深刻的變革。本文將從多個(gè)維度
    的頭像 發(fā)表于 01-22 08:05 ?969次閱讀

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】1.初步理解具身智能

    對(duì)人工智能、機(jī)器人技術(shù)和計(jì)算系統(tǒng)交叉領(lǐng)域感興趣的讀者來(lái)說(shuō)不可或缺的書(shū)。這本書(shū)深入探討了具身智能這一結(jié)合物理機(jī)器人和智能算法的領(lǐng)域,該領(lǐng)域正在塑造自主系統(tǒng)及其應(yīng)用的未來(lái)。 開(kāi)篇部分探討了具身智能
    發(fā)表于 12-28 21:12

    2025年人工智能在工程領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì)

    人工智能在重塑工程范式方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,它提供的工具和方法可提高各個(gè)領(lǐng)域的精度、效率和適應(yīng)性。想要在人工智能競(jìng)賽中保持領(lǐng)先的工程領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步:生成式人工智能、驗(yàn)證和確認(rèn)、降階模型(ROM)和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
    的頭像 發(fā)表于 12-27 15:40 ?2124次閱讀