人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）始于20世纪50年代中期，之后数十年发展起起伏伏，人工智能进入一个新的阶段。特别是最近几年，深度学习在人工神经网络优化方面获得突破，博亚app使得机器辅助成为可能，拓展了人工智能的应用领域。

　　在安防领域，随着平安城市建设的不断推进，监控点位越来越多，从最初的几千路，到几万路，甚至于到现在几十万路的规模，视频和卡口产生海量的数据。与此同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安防正在从传统的被动防御向主动判断、预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。随着安防领域的发展，人工智能的重要作用正逐步显现。当前，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，需要人工智能作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

　　视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。

　　目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。海康威视研究院在2016年PASCAL VOC目标检测中获得第一，是海康威视10年研发积累的最好体现。

　　目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。海康威视研究院在2015年MOT Challenge算法测评中获“计算机视觉的多目标跟踪算法”第一。

　　目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

　　同时，为了解决视频结构化的高性能分析计算问题，我们于2015年设计研制了嵌入式GPU集群服务器，充分利用多GPU的并行处理能力，提高视频结构化处理的综合效能。

　　大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。

　　海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库，也需要依赖该系统进行管理和访问。当前，海康威视研究院开发的海康大数据平台已能支撑千亿级规模的车辆通行记录存储管理和应用。

　　大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力，能同时分析海量的数据，开展特征匹配和模型仿真，并为众多用户提供个性化服务。

　　数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。

　　当前人工智能技术的迅猛发展，积极推动着安防领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进，主要体现在以下这几个方面：

　　公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。

　　以车辆特征为例，可通过使用车辆驾驶位前方的小电风扇进行车辆追踪，在海量的视频资源中锁定涉案的嫌疑车辆的通行轨迹。

　　在交通领域，博亚app最新下载随着交通卡口的大规模联网，汇集的海量车辆通行记录信息，对于城市交通管理有着重要的作用，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

　　在智能楼宇领域，人工智能是建筑的大脑，综合控制着建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位，区分办公人员与外来人员，监控大楼的能源消耗，使得大厦的运行效率最优，延长大厦的使用寿命。智能楼宇的人工智能核心，汇总整个楼宇的监控信息、刷卡记录，室内摄像机能清晰捕捉人员信息，在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为。还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。

　　工业机器人由来已久，但大多数是固定在产线上的操作型机器人。可移动巡线机器人在全封闭无人工厂中将有着广泛的应用前景。在工厂园区场所，安防摄像机主要被部署在出入口和周界，对内部边边角角的位置无法涉及，而这些地方恰恰是安全隐患的死角，利用可移动巡线机器人，定期巡逻，读取仪表数值，分析潜在的风险，保障全封闭无人工厂的可靠运行，线、在民用安防的应用

　　在民用安防领域，每个用户都是极具个性化的，利用人工智能强大的计算能力及服务能力，为每个用户提供差异化的服务，提升个人用户的安全感，确实满足人们日益增长的服务需求。以家庭安防为例，当检测到家庭中没有人员时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式，有异常时，给予闯入人员声音警告，并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后，又能自动撤防，保护用户隐私。夜间期间，通过一定时间的自学习，掌握家庭成员的作息规律，在主人休息时启动布防，确保夜间安全，省去人工布防的烦恼，真正实现人性化。

　　人工智能在安防领域的应用有着非常好的前景，但目前国内的基础还较薄弱，在应用过程中还有较多问题需要完善和解决：

　　1）视频成像质量受环境影响较大，存在光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等问题，不利于人工智能对视频内容的辨识。

　　2）数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展数据融合分析，使得人工智能缺乏有效的数据支撑。

　　3）领域专业知识的积累不足。早期的智能分析技术属于单场景的目标检测和行为分析，对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累下有效的经验知识用于异常分析和风险预测。

　　4）缺乏有效的自主完善能力。当前很多的智能，只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力。人工智能应具备基于时间的经验积累，以及群体间的经验分享能力，才能不断完善，使得智能能力更强，更高效。

　　人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服，但总体趋势是乐观的，我们坚信只有具备自主、个性化、不断进化完善的人工智能大脑，才能解决安防领域日益增加的需求，成为广大用户的专家和助手，提升整个安防领域的智能化水平，推动安防产业的升级换代。

　　人工智能 (AI) 和机器学习（ML）对于提高系统的计算能力，以解决自动化和以数据为中心的世界的新兴需求至关重要。随着对效率、延迟以及成本的考虑，市场开始尝试采用越来越多的边缘计算（Edge Computing）作为嵌入式系统AI/ML的首选方案。作为全球主要的MCU和MPU供应商，瑞萨电子的 AI 解决方案通过使用在终端具有智能数据处理能力的嵌入式 AI 技术，来增强以信息和操作技术 (IT/OT) 为基础的系统和产品。日前，EEWORLD专访了瑞萨电子物联网及基础设施事业本部MCU事业发展部高级总监Mohammed Dogar，就瑞萨在AI/ML上的进展，以及工业和物联网产业引入AI的痛点和难点进行了探讨。瑞萨电子物

　　可充电电池的发明伟大且神奇，但电池都会老化，因此在进行电池更换或回收时会产生高昂费用。为解决该问题，斯坦福大学（Stanford University）材料科学与工程系的副教授William Chueh发明出一种首创的分析方法，可生产出性能更好的电池，从而助力生产出理想的“坚不可摧”的电池。（图片来源：Ella Maru Studio）Chueh、研究论文主要作者Haitao“Dean”Deng博士以及劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）、麻省理工学院（MIT）和其他研究机构的合作者使用人工智能分析新型原子级显微图像，以准确了解电池磨损的原因。研究人员称，发现这些原因可

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　　Deep Blue 以 3.5：2.5 赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫、AlphaGo 以 3：1 击败世界围棋冠军柯洁、Libratus 在和顶尖德州扑克选手的比赛中胜出、AlphaStar 以总比分 2：0 击败《星际争霸 2》选手……过去的几十年里， AI 不断刷新人们的认知并在各种游戏中接连打败人类顶尖选手。而索尼也在上周四整了一出大新闻：2 月 9 日，索尼宣布开发出了一款名为 GT Sophy 的 AI，在索尼为 PS 平台推出的赛车游戏 Gran Turismo Sport（GT Sport） 中，作为 AI 车手的 GT Sophy 表现神勇，在比赛中胜过了历史上第一个 GT 锦标赛三冠王 TAKUMA MIYAZO

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　　Amii开设10万美元旅行奖学金诚邀世界各国参加人工智能周活动众多研究人员和应用型人工智能专家获邀于2022年5月造访埃德蒙顿阿尔伯塔省埃德蒙顿, Feb. 18, 2022 (GLOBE NEWSWIRE) -- 值此将于2022年5月24日至27日举办的人工智能周（AI Week）到来之际，阿尔伯塔省机器智能研究所（Amii）宣布首次向全球新兴研究人员和应用型人工智能专家提供10万美元的旅行奖学金。此项“全球人才奖学金”（Global Talent Bursary）计划将帮助500余名宾客出席参加届时在加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿举办的人工智能周活动。“恰逢我们准备庆祝人工智能研究卓越20周年之际，我很高兴有机会邀请全世

　　Syntiant 推出了TWS的参考设计，以加快 ODM 和 OEM 的上市时间。超低功耗设计配备 NDP100 神经决策处理器，可在 140 微瓦以下提供超过 100 倍的性能和 10 倍的吞吐量，用于始终在线的 AI 语音处理。该设计的一个重要的差异性是其语音助手系统。用户一直在寻找一个免提、题博亚app：人工智能＋安支持语音的 AI 生态系统来控制设备。该设计支持包括普通话和粤语在内的多种语言，扩大了市场范围。通过本地语音命令自由控制音乐的能力来自边缘AI，该参考设计为 TWS 耳塞集成了高度准确的语音接口，在提高效率的同时降低功耗。硬件参考设计还具有边缘优化的训练管道，为构建神经网络打开了大门，适用于各种始终在线的语音、传感器和图像应用。参考设计带来

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　　三菱电机株式会社（以下简称三菱电机）和国立研究开发法人产业技术综合研究所（以下简称产综研）开发了能够预测制造现场的环境变化和加工对象物的状态变化，该技术使得FA设备的调整不再需要人手和耗费时间，同时将AI预测的加工误差量等结果的可靠性形成指标，根据可靠性合理控制FA设备。这样，即使在各种加工环境下也能实现高可靠性的稳定动作，即使在品种多、数量不固定的生产制造工序中也能为提高生产效率做出贡献。实时调整的AI控制技术概念图开发背景近年来，防的五大应用场景和四大问随着用户需求的多样化，要求制造行业能够适应品种多、数量不固定的生产，生产的产品常常频繁变化。为了应对这种情况，在生产各种产品时，通过进行单独调整以