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新一代人工智能的关键技术有哪些?
高精度图像分析：持续发展高精度图像分析、目标检测、实时视频分析等技术。三维视觉：包括点云分析、立体视觉、SLAM（同时定位与建图）等，对于自动驾驶、机器人导航和AR/VR等领域至关重要。视觉问答和跨模态学习：结合视觉输入和语言理解，使得机器能够解释图像内容并回答相关问题。
新一代人工智能的关键技术主要包括以下几点： 模型设计**： 大模型成为主流：在不同垂直领域，单一大模型已能实现多种场景应用，如大语言模型LLM，其性能显著优于过去的小型NLP模型。大模型推理速度更快，应用更加高效。
机器人技术 机器人技术是将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，催生了新一代能与人类一起工作、在各种未知环境中灵活处理不同任务的机器人。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
算法 算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能系统如何处理和理解信息。算法通过一系列规则和步骤，对输入的数据进行分析、推理和决策，从而完成特定的任务。在新一代人工智能中，算法的创新和优化是推动其发展的关键。
人工智能的核心技术主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，它使计算机能够从图像中识别出物体、场景和活动。
计算机辅助工业设计的发展趋势
计算机辅助工业设计的发展趋势主要体现在以下几个方面：形式与性能依存设计深化：产品设计需实现形式美学与功能性能的深度融合，通过计算机辅助技术构建参数化模型，使造型语言与结构强度、材料特性形成动态关联。
不过，工业设计仍有广阔的发展前景。一方面，行业市场规模呈快速增长态势，制造业的转型升级、消费升级以及新兴技术的快速发展为其提供了机遇。工业设计广泛应用于电子产品、家居用品、交通工具等多个领域，能提升产品竞争力、优化用户体验。
CAD软件：如AutoCAD、SolidWorks等，主要用于计算机辅助设计。CAM软件：如Cimatron、Mastercam等，主要用于计算机辅助制造。CAE软件：如ANSYS、ABQUS等，主要用于计算机辅助工程分析。发展趋势 CAX技术将更加注重跨平台集成，实现不同软件之间的无缝对接。
产品设计之外，工业设计还延伸至平面设计、交互设计等领域，广泛应用于从牙签到飞船的各种人类生活相关产品。
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消费级AR/AI眼镜正经历“减重革命”与“显示升级”。光波导技术成为主流，多款产品如雷鸟创新Air 3s、XREAL One系列，采用自研衍射光波导镜片，实现重量与厚度的双重降低，同时提升透光率和显示效率。MicroLED显示技术因体积小、亮度高成为下一代核心方案，JBD公司已支持多款AR眼镜上市。
顺便一提，AirPods（主要是AirPods Pro和AirPods Max）也得到了小幅度的功能升级，比如新增了对话增强模式，利用计算音频和波束成形麦克风，AirPods 可实现更清晰的对话；新增了通知播报功能，AirPods 可自动阅读具有时效性的通知内容；以及新增了和AirTag类似的防丢功能。
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