智能识别充电激活板,智能识别技术发展到什么样的程度了?


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在 IT 互联网界,最受人瞩目的领域无疑是人工智能。有赖于技术的发展和大数据算法的不断革新,人工智能从“空中楼阁”逐渐向地面靠拢,不少人工智能技术已经取得了飞跃性的突破。

中国电子学会调研走访了专家学者,并梳理多份全球智库发布的权威报告,选出了最值得关注、成长飞速的人工智能技术:

对抗性神经网络

是指由一个不断产生数据的神经网络模块,与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。就像击剑运动一样,运动员产生动作的同时,动作评判系统也在实时运转。

该技术有望大幅提升人脸识别、信息检索的精度和准确性,随着三维模型数据序列能力的提升,未来将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。

胶囊网络

在视觉人工智能领域,目前已有卷积神经网络技术,在分类、定位物体检测方面已经达到不错的水准,与传统图像识别相比,优势大致如下图(下图右边为卷积神经网络技术应用)。

但卷积神经网络技术需要大量数据喂养,且很可能换个角度就要重新再来。胶囊网络则能使机器在样本数据较少情形下,快速识别不同情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔的应用前景。

(胶囊网络算法可以从不同角度识别同一物体)

云端人工智能

是指将云计算的运作模式与人工智能深度融合,在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台,能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域。

(推出人工智能服务的主要云计算公司)

对话式人工智能平台

是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。

(对话式人工智能平台结构)

情感智能

是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应,以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术,未来将在智能机器人、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用。

智能识别,只要你出现在对应的图像采集点,你一天的行踪都能瞬间查出来,就像你的车子运行轨迹一样