導讀:過去的AI,一直給人以自動化操作工具的感覺,而自動化與智能化其實有很大差別。自動化指工具按照一定的邏輯執(zhí)行指令,而智能化指工具在復雜多變的情況下能夠完成指定任務(wù)。但其實AI過去沒法智能化的原因,還是由于應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)量不夠。就像一個沒人與之交流的初生小孩,他無論如何都學不會說話。
過去的AI,一直給人以自動化操作工具的感覺,而自動化與智能化其實有很大差別。自動化指工具按照一定的邏輯執(zhí)行指令,而智能化指工具在復雜多變的情況下能夠完成指定任務(wù)。但其實AI過去沒法智能化的原因,還是由于應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)量不夠。就像一個沒人與之交流的初生小孩,他無論如何都學不會說話。
不過近幾年,隨著AI與物聯(lián)網(wǎng)(IOT)的結(jié)合,即AIOT的誕生,AI獲得了相當可觀的數(shù)據(jù)以及應(yīng)用場景。在萬物互聯(lián)的背景下,AI可以獲得各行各業(yè)各不相同設(shè)備里千差萬別的數(shù)據(jù)信息,并通過行業(yè)先驅(qū)者不斷更新AI算法,使其學會對大量數(shù)據(jù)進行認知、分類、處理。于是,AI得到了飛速的成長。
而如今,AIOT的發(fā)展已逐漸深入。
在自動駕駛方面,通過深度學習和傳統(tǒng)算法的融合,感知模塊具備超越人類的障礙物檢測、分類、追蹤和場景理解能力,保證系統(tǒng)冗余,在不同的路況、天氣和環(huán)境中都能準確地“看”到周圍的世界。
在安防方面,通過人體分析(人臉識別、體態(tài)識別、人體特征提取等);圖像分析(視頻質(zhì)量診斷、視頻摘要分析等);車輛分析(車牌識別、車輛識別、車輛特征提取等);行為分析(目標跟蹤監(jiān)測、異常行為分析等),可以在節(jié)省人力成本的情況下,提升監(jiān)測效率。
在零售方面,通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段,對商品的生產(chǎn)、流通與銷售過程進行升級改造,進而重塑業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈,并對線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流進行深度融合。
其實,無論是自動駕駛、安防或是零售,AI具備的能力和潛力都遠超人們的想象,在萬物互聯(lián)的大環(huán)境下,AI的路還很長,能落地的應(yīng)用場景也還很多。
為了幫助各大應(yīng)用市場更好地了解AI與物聯(lián)網(wǎng)在實際應(yīng)用中的落地融合帶來的商機和挑戰(zhàn),更好把握市場脈搏及未來趨勢等,物聯(lián)傳媒將在2022年8月18日舉辦“AI+”人工智能創(chuàng)新賦能高峰論壇。邀請人工智能領(lǐng)軍企業(yè)高管來分享他們的獨到見解和市場洞察,從全產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)層到應(yīng)用層,貫穿“端-管-邊-云-用-服”六大層面,對AIOT各個領(lǐng)域的現(xiàn)狀、發(fā)展前景及應(yīng)用一次性聊個透徹。
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