机器学习算法模型交通视频监控智能硬件（交通监控技术综述）

本文目录一览：

• 1、人工智能如何改变物联网?
• 2、2024年AI的十大新机遇(二)
• 3、深度学习/机器学习技术发展核心算法、策略、数据集及框架整理分享_百度...
• 4、ai行业主要做什么
• 5、零干预驾驶?消灭鬼探头?这是我们离无人驾驶最近的一次?
• 6、智能科学与技术是做什么的?

人工智能如何改变物联网?

推动商业模式创新人工智能驱动的物联网正在重塑企业运营方式。例如，零售行业通过部署智能货架和传感器，结合人工智能分析顾客行为数据，可动态调整商品陈列和库存策略。制造业中，人工智能优化生产流程，减少资源浪费，实现按需定制。这些创新帮助企业降低运营成本，提升市场竞争力。

技术融合：物联网借助传感器和设备达成“万物互联”，产生大量数据；人工智能则通过机器学习、深度学习等算法对数据进行分析，赋予设备“智能决策”能力，实现从“被动感知”到“主动响应”的升级。相互赋能：一方面，物联网为人工智能提供数据基础。

在物联网时代，人工智能的应用使得系统能够自行作出决定、评估这些决定的结果并随着时间的推移而改进。AIoT：物联网的人工智能 AIoT是物联网与人工智能结合的产物，它代表了智能和连接系统的未来发展方向。在AIoT中，系统能够自行处理数据、作出决策并优化性能。

人工智能与物联网通过AIoT技术实现了紧密的协同工作。这种组合不仅提高了物联网设备的智能化水平和应用价值，还推动了各个领域的创新和发展。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AIoT将在未来发挥更加重要的作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。

人工智能为物联网提供强有力的数据扩展，将物联网收集的数据进行分析和总结，促使互联设备间更好的协同工作。 人工智能让物联网更加智能化，通过智能检测技术，提高处理突发事件的准确度。

2024年AI的十大新机遇(二)

年AI的十大新机遇（二）2024年AI领域的新机遇涵盖技术融合、行业应用、投资创业及全球治理等多个方向。

引领娱乐革命：人工智能在娱乐产业中展现巨大潜力 人工智能在绘画、音乐、剧本创作等娱乐领域的应用日益广泛。人工智能画家的作品、人工智能作曲家的音乐作品以及人工智能编剧的剧本创作，都显示出人工智能在创造力和艺术性方面的巨大潜力。

行业需求持续增长 随着人工智能技术的不断发展和应用领域的不断拓展，越来越多的行业开始引入人工智能技术来提高生产效率、降低成本、优化决策等。

AI数据中心前景整体向好，呈现出快速增长但增速可能放缓的趋势，同时技术升级和细分领域创新带来新机遇。

深度学习/机器学习技术发展核心算法、策略、数据集及框架整理分享_百度...

该资源提供了深度学习、机器学习技术发展历程中重要地标性的模型、算法的经典论文链接，以及一些重要的基准数据集和深度学习框架的详细介绍，是学习和研究深度学习/机器学习技术的宝贵资源。（注：以上图片为深度学习框架对比示意图，展示了不同框架的特点和适用场景。

描述：国际机器翻译研讨会（Workshop on Machine Translation）组织的数据集，包含多种语言的平行语料库。用途：用于机器翻译任务的训练和测试。深度学习框架TensorFlow 描述：由谷歌开发的开源深度学习框架，支持分布式训练，具有强大的计算图功能。特点：灵活性强，支持多种硬件平台，广泛应用于科研和工业界。

通过“理论学习+框架实操+大模型项目”的组合，可系统掌握机器学习与深度学习的核心技术，满足AI工程与数据科学岗位的技能需求。

ai行业主要做什么

AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。

AI可从事的工作涵盖多个领域，主要有以下几类：技术研发类算法工程师：负责设计、优化AI算法，如大模型调优等，应用于自动驾驶、智能机器人等领域。机器学习工程师：开发基于机器学习的系统，解决推荐系统、预测模型等业务问题。数据科学家：从大规模数据中提取洞见，构建预测模型。

负责设计智能音箱、AI客服等AI驱动的产品。需要协调技术团队和市场需求，确保产品的顺利开发和上市。 计算机视觉和自然语言处理工程师 分别负责开发图像识别系统和聊天机器人等产品。这些产品在安防、教育、娱乐等多个领域都有广泛的应用。 行业解决方案专家 致力于推动AI在金融、医疗等领域的实际应用。

AI算法工程师：负责设计、开发和优化机器学习算法，为AI系统提供核心技术支持。数据科学家：通过数据挖掘、分析和处理，为AI模型提供高质量的训练数据。AI系统架构师：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。

从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。

AI被广泛应用于多个行业，主要包括健康医疗、金融服务、零售业、制造业、农业以及运输和物流行业。健康医疗：AI通过分析医疗数据辅助诊断和治疗，提高疾病早期诊断的准确性，预测疾病发展趋势，并为患者提供精准治疗方案。

零干预驾驶?消灭鬼探头?这是我们离无人驾驶最近的一次?

原因可能是特斯拉、Uber等公司在自动驾驶测试中一次又一次的交通事故，影响了公众对于自动驾驶的信心。 自动驾驶的最终形态 现在我们理解自动驾驶，就是将车辆的操控权“由人交给车”，但笔者认为，应该将车辆的操控权“由人交给路”。

Waymo Driver（第五代）：全球首个L4级Robotaxi商业化运营系统，累计路测超2000万公里，旧金山“鬼探头”场景应对成功率达92%，支持地理围栏内完全无人驾驶。2025年计划在美国部分城市实现日均3万单运营。

月 15 日，配备华为自动驾驶技术的北汽新能源极狐阿尔法S的HI版车型，在上海进行公开试乘，这也是华为自动驾驶技术全球首次公开试乘。据了解，现场测试车辆的行驶情况较为平稳，在红绿灯启停、无保护左转、避让路口车辆、礼让行人、变道等情形下均能实现城区通勤无干预自动驾驶。

在视频道路中出现了大量无保护的路口左转环节，最可怕的是，中间还有对向来车、后方出现电动车和前方行人“鬼探头”等突发情形，车辆做出了借道避让并低速通行的决策，而这恰好是自动驾驶一直不被业界看好的地狱级高难度场景。这操作，有时连人类都无法攀比。

在“里程困境”得以破解的同时，车路协同之下的车辆能够与改造后的道路实时进行信息交互，自动驾驶车辆可基于当前路况信息并做出快速而具体精确的反应，自动驾驶难以解决的的“鬼探头”等极端情况得以轻易解决。

智能科学与技术是做什么的?

智能科学与技术专业被认为是一个“天坑”专业。这个术语意味着该专业教授的内容相对陈旧，更侧重于理论研究，导致毕业生的就业速度相对较慢。此外，该专业的人才供给远超需求，市场竞争异常激烈。从行业角度来看，智能技术领域目前仍处于发展阶段，市场尚未完全成熟。

智能科学与技术专业近年来受到不少质疑，部分原因是它被认为是一个“天坑”专业。所谓“天坑”，意指该专业的教学内容较为落后，过于偏重理论研究，导致学生成长缓慢，就业压力大。此外，人才市场对于该专业的需求相对饱和，内卷现象严重，毕业生的就业情况不容乐观。智能技术领域的市场发展并不均衡。

智能科学与技术：是工学门类中计算机专业类下的特设专业，涉及机器人技术、微电子机械系统、新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统。

智能科学与技术专业主要学习人工智能、自动控制、机器人等多个领域的知识，旨在培养具备智能系统开发和应用能力的人才。具体学习内容如下：人工智能基础：这是该专业的核心，包括机器学习、深度学习、神经网络等基本原理和技术。学生将了解如何使计算机模拟人类的智能行为，如识别图像、理解自然语言等。

智能科学与技术的研究方向为人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域，侧重于开发和应用智能系统和技术，以使计算机和机器能够模拟、学习和执行人类智能。研究应用。电子科学与技术应用于电子器件（如晶体管、二极管）、集成电路、电路设计、微电子加工技术等。

我个人觉得人工智能好点 智能科学与技术 智能科学与技术专业，结合了计算机科学与技术、电子信息技术的学科内容，培养人工智能领域创新型人才。