采集视频数据的方式是物联网ai解析吗

采集视频数据的方式是物联网ai解析吗,第1张

采集视频数据的方式可以通过很多种技术手段实现。其中,物联网和AI技术是常用的手段之一,但并不是唯一的方式,也不是必需的。
在物联网技术中,各种设备可以通过互联网连接到一起,交换数据和信息。例如,一些智能监控设备可以自动采集视频数据,并通过互联网上传到云端服务器,以便进行存储、分析、解析等 *** 作。
在AI技术中,利用深度学习、图像识别、目标检测等算法,人工智能系统可以对视频数据进行解析,以获得更多的信息和洞察。例如,人工智能可以自动识别视频中的人、车、物体等,并提取相关的特征和数据。
除此之外,采集视频数据的方式还可以包括传统的摄像机、监控器等设备,以及一些其他技术手段。在具体应用场景中,需要综合考虑技术成本、视野范围、分辨率、数据处理速度等因素,选择最适合的采集方式。

高通近期将不少资源投注在AI、嵌入式应用与物联网上,而稍早它们也公布针对物联网终端装置的视觉智慧平台产品,首批的两款产品采用10nm制程,分别为QCS605以及QCS603,整合高通在运算与AI的技术,搭载高通的ISP、高通人工智慧引擎、GPU与ARM多核CPU技术、向量处理器,提供高性能的机器视觉技术与应用,能用于工业与消费级的安防相机、运动相机、穿戴式影像产品、VR与360相机、机器人以及智慧显示器等。

基于QCS605以及QCS603已经开始进行送样,同时也与华晶科技合作,推出基于QCS605的VR360度相机,并预计在2018下半年推出QCS603的工业级安控相机参考设计。目前包括KEDACOM与RicohTheta皆宣布将采用此平台开发新影像产品,另外如商汤科技、Pilotai与MMSolution等也将提供如支援脸部、图像与物体辨识技术,以及运动与物体侦测、分类与追踪,还有先进图像品质校准服务等资源。

QCS605与QCS603皆采用高通半客制化Kryo300系列CPU搭配Adreno615GPU,而效能较高的QCS605采用2Kryo300Gold(25GHz)6Kryo300Silver(17GHz)CPU,至于QCS603为2Kryo300Gold(16GHz)2Kryo300Silver(17GHz)组合,两者皆具备Hexagon685DSP,可支援整合高通Snapdragon神经处理引擎软体框架、ONNX交换格是、Android神经网路API与高通HexagonNeuralNeork的高通人工智慧引擎,能够达到每秒21TOPS的深度神经推理网路性能。

同时两项视觉智慧平台搭载双14bit的Spectra270ISP,可支援4K@60fps或是57K@30fps的影片,或是以更低解析度进行多路并行串流,同时支援双16M相机,并且可提供避免在HDR产生叠影的交错式HDR、电子防手振、变形校正、降噪、色差校正与硬体式移动补偿式时间滤波。

同时两项视觉智慧平台皆可支援最高WQHD解析度的触控萤幕,也可相容馆饭的作业系统,开发者能够借由其支援的硬体加速合成、3D覆盖、OpenGL、OpenCL与Vulkan等主流API,能作为开发者进行产品差异化,并可用于VR360相机的终端内容自动拼接,机器人导航与避障,或是运动相机的影片摘要机能。

此外还搭载MU-MIMO与双频同步的2x280211acWiFi、蓝牙51,以及支援高通3D音讯、高通Aqstic音讯与aptX音讯等,搭配人工智慧技术,可支援自然语言处理;音讯语音辨识;语音插播与在嘈杂环境下的关键音讯收音;当然为了符合工业安全需求,也提供如硬体可信根的安全启动、可信执行环境、硬体加密引擎、储存安全、金钥分发与无线协议安全等。

AI引领商业智能化时代

有人说:世界经济过去二十年主要靠IT,但未来五十年靠的是AI(人工智能);也有人说:AI将会给人类带来的威胁,将从实业衰败开始,并以人机战争结束。尽管,我们一边 *** 心着美国越来越多的大商场都用自动结款机后零售业的1600万员工是不是快失业了;但仍一边期待新的变革到底如何颠覆。

AI技术引爆工业40时代商业迈进智能化决策时代

眼下,各大科技巨头纷纷布局人工智能。就在国务院规划出台的同一天,2017联想全球创新科技大会上“让世界充满AI”的主题也刷爆了朋友圈。联想集团高级副总裁贺志强表示,智能互联网在未来十年是最好的投资机会,同时列举未来人工智能的发展及投资将重点布局六大方向:普适计算、AR/VR、AI核心驱动力改造所有传统行业、数据中心重塑、公有云服务及IT转型。

有媒体评论称,AI正在引发的第四次工业革命,让联想的企业转型之路充满了动力,也让刘强东和李斌等人借这“AI”风口,怒刷了一回存在感。

实际上,从18世纪至今,在这200多年的时间里,世界通过三次工业革命完成了机械化、电气化、信息化的变革,而每一次的工业革命都给我们的经济、社会、人文等各个方面带来翻天覆地的变化。如果说,前三次工业革命重点解决的是生产效率和产能问题,更多的是释放人类肌肉的力量的话,那么第四次工业革命的主要使命,就是解放人类脑力劳动,帮助人类进入智能化决策时代。

早在2016商业评论大会上,阿里巴巴集团首席战略官曾鸣曾表示,在未来智能无所不在。现今社会云计算、大数据、人工智能等领域的变化带来了社会各个方面的进步,比如基因工程、新材料、人工智能物联网等方面。而在这样巨大的变革背景下,最重要的变化则是一切商业的未来都必须智能化。

商业智能化是未来最重要的发展趋势。智能物联时代和智能商业化时代的到来,既意味着传统行业面临被倒逼升级的挑战,但更多带来的是创新发展的机遇。如何通过智能化和数据化提升企业的运营水平,并通过智能应用以及大数据挖掘洞察不断满足消费者的需求,成为各行业领头羊的共同探索方向。

智能物联风口爆发在即资本争相布局商业智能化

何为智能化?其核心是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习、人工智能,机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色,它能取得的效果超过今天人工运作带来的效果。

简单来说,商业智能化即是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。当今人工智能的技术核心既是数据化,归根结底是通过机器对大数据不断计算反馈的优化结果。有了数据化基础,随之而来的则是基于数据挖掘价值,即为通过写代码回归程序的路径实现算法化,进而实现价值转化。所以算法化绝对是在互联网时代能够创造巨大价值的新概念。在此基础上,通过数据提取、计算、修正调整、反馈等一系列过程,加上对垂直领域的理解,利用技术形成解决方案的产品化环节则是至关重要的一环。

智能化所带来的价值将或将达到空前的高度,它是基于大数据技术创新上搭建的全新智能运营模式。从商业智能化的趋势来看,未来数据处理也将作为公共基础设施服务存在于新智能时代。而中国这一全球最大市场,仍被视为实现商业智能化的最佳市场。上海市中国特色社会主义理论体系研究中心研究员、华东政法大学教授高奇琦等多位专家表示,中国地大物博人口众多,在人工智能替代领域具有诸多优势。

事实上,我国已经在人工智能领域全面发力,7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,核心产业规模预计超过1万亿元。同时支持国内人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等发展模式。

随着计算机成本的下降以及搜集和处理数据能力的快速提升,大数据应用基础已日渐成熟。可以预测,下一阶段将成为人工智能和物联网应用的爆发阶段,市场潜力得以释放。与此同时,国内针对人工智能领域的初创企业投资也正经历着爆发式的增长,使得2017年有望成为全球人工智能商业化运用的元年。

资本的动向正是判断人工智能前景最灵敏的风向标。根据KPMG的研究数据表明,2016年风险投资已经从大数据转向到AI人工智能;乌镇智库数据显示,去年中国AI企业总投资达到26亿美元,美国同期最高预计投资179亿美元;据网易报道,2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元。

据统计显示,就在刚刚过去的一个月内,包括中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek、云脑科技等国内多家与人工智能相关的企业均获得了最新的融资进展。其中,卡位智能物联网的生态平台特斯联科技,更创下国内移动物联网行业的最大融资额,被视为商业智能化时代的下一代“独角兽”。据悉,特斯联(北京)科技有限公司,已于2016年底完成共计5亿人民币A1A2轮融资;据公布资料显示,本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本、中信系产业资本以及其它战略投资人共同完成。

开辟物联网创新商业模式特斯联欲撬动“后地产时代”千亿级市场

Google移动平台副总裁安迪·鲁宾曾说过,下一个计算大浪潮将出现在人工智能领域,机器人和自动化技术将进入人们的生活。

想象一下,在未来社会的各行各业中,流水线工人、企业客服、司机等单纯机械重复和缺乏创造力的职业将首先被人工智能代替,随后是具有较高附加价值、相对机械重复、可替代度高的网络编辑、语言翻译及医疗行业等职业。人工智能将充分发挥其社会价值,智能化技术让交通变成了智能交通,医疗变成了智能医疗,同时也推动智能农业、智能城市等等出现。

未来城市将会是万物互联的智慧体,通过智能化、数据化手段升级工业、农业、房地产产业,盘活海量的存量市场。在城市中,产业智能化将成为“后地产时代”最大的挑战,同时,这也是未来物联网创新商业模式的机会所在。

正如城市演化过程中,建筑扮演了城市的重要组成部分一样,建筑也承载了城市基本的服务功能。然而在物联网、人工智能等技术日新月异的今天,建筑和城市的设备设施、运营管理等却停留在昨天,从经济成长、世界潮流及人类需求的角度而言,城市智能化发展已是刻不容缓的议题。

如今,站在能够预见到未来的科技大门之前,我们能够看到,在智能商业化的时代中,无人驾驶会取代司机,语音识别软件会取代翻译、人工智能会取代医生进行精密手术 *** 作,一系列现存的职业及行业将会随着科技时代的进步慢慢消失,但有的行业却将迎来千载难逢的机会;如同特斯联科技般的智能物联网领军企业,运用数据处理、自动化管理,将钢筋水泥的传统建筑升级为智慧生命体,完成建筑乃至是城市的智能化升级,必将带来焕然一新的未来城市新生活。

我觉得二者相辅相成,但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下

人工智能类似软件,需要物联网作为载体,物联网类似个硬件,是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体,物联网就是一个最重要的载体。

物联网的英文是Internet of things简称IOT,翻译过来就是,,物物相连,万物互联,简单来说,即是物与物相连互联的互联网,但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在,从我们在上学期间使用的校园一卡通,到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等,都是物联网运用的例子,另外,随着AI技术的发展,物联网+AI带来了更多的可能性。

传统家居产品的智能化就是一个很好的例子,互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息,d属于人机交互模型,是以人为主体在网络上传输数据和信息,物联网主要分为3个组成部分,网络连接(connectivity)、数据处理,(device)、网络连接,传感器被安装在各种产品中,它们就是万物互联的物,这些传感器或者是芯片,让产品拥有感知能力和数据处理能力。

同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据,如何利用这些数据并且分析数据,就成为难题,随着人工智能的发展,一些人工智能的分析方法就可以引入进来,人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案,人工智能通过强大的数据分析能力,在人类的帮助下做出最佳的决策,人工智能与物联网相融合,利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子:语音音箱和手机端语音助手,就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备,物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成,携手并进,互相依赖的关系。


但人工智能的周期发展还是很长的,而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养,本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求,而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业,没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大,因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。

随着人工智能应用的不断扩大和深入,算力需求将不断增加。因此,未来算力发展将会迎来以下机遇:
超级计算机:随着技术的提升,超级计算机的算力将会越来越强大,可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算:量子计算是一种全新的计算方式,它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算,因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向,同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化:针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题,模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度,同时保持良好的精度,可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算:由于单台设备的算力有限,分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理,提高计算效率和准确性。
总之,随着人工智能应用的不断扩大和深入,算力发展将会迎来更多机遇,并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

本人从事 科技 行业已经10多年的时间,现负责某企业人工智能与区块链实验室。从我的经验了解到,2020年其实人工智能和万物互联已经开始向我们走来,随着人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G等新技术的蓬勃发展,以及与产业端的深度融合,使得智能工业,智能农业,智能教育,智能交通,智能医疗等等成为了可以预期的目标。
物联网

物联网是指无处不在的终端设备和设施,包括具备智能传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、智能家居,通过RFID技术的资产识别,携带无线终端的人、车、动物。其目的是实现物与物、物与人、物品与网络的链接,方便管理及控制。
人工智能
随着万物互联,必将产生海量的数据。人工智能可以通过对数据的收集和处理,完成对数据的分析,从而利用数据提取出模型和规则,用于代替人工进行趋势预测,策略执行等工作。
5G

5G网络具有高速率、大容量、低时延等特点,它可支持长时间、大规模的连接需求的物联网应用。同时,5G技术将在交通、教育、医疗等领域发挥着极大的作用,更将有助于我们充分利用资源,创造出更大的价值。可以说,5G不仅是新一代的移动通讯技术,更是未来实现万物互联的基础。
IoT硬件销售市场规模
中国智能家居市场爆发时间预测
Top12 用户入口调查
通过披露出的数据来看,2020年将会赢来行业的爆发与增长。随着物联网的爆发,必将会带动相关行业的共同繁荣。虽然当下物联网仍处于市场初期阶段,随着相关技术的整合与完善,业务场景的不断优化,必将引发一轮新的技术繁荣,从而把人来待遇另一个新的阶段。
人工智能的时代其实已经到来,随着5G、物联网等的持续发展,万物互联的时代也已经慢慢在“入侵”我们的生活了。

以人工智能为例,现在人工智能产品已经广泛的应用于我们日常生活、企业经营等中,在本次疫情中也有很多人工智能的应用。

人工智能医疗设备、人工智能外呼机器人等等,都是人工智能在改变着我们的生产生活方式。

以呼叫中心为例,我们看看人工智能如何使呼叫中心智能化?

呼叫中心是依靠技术与人力资源支持的行业,随着人口红利的消失,降低人力成本成为企业的迫切需求。利用AI技术,企业呼叫中心将在人机协同、智能分析、优化用户体验方面迎来创新与突破。

在呼叫中心领域,AI技术发展有两大方向:以AI辅助人工劳动,实现高效协同;以AI替代人工劳动,节省人力成本。我们相信以AI辅助人的工作,人机协同提升呼叫中心的效率是现阶段的主要方向。基于呼叫中心的通话能力,我们将开展一系列的人工智能 探索 与实践。

呼叫中心的AI变革,首先发生在呼叫中心座席人员方面,通过ASR语音识别引擎实现对大量通话的有效分析,进行高效的全量智能质检,这是人工智能实现的第一步。第二步,AI技术将针对客户方面进行创新,发展对话机器人。辅助人工座席员开展工作,人工监控对话机器人的表现与服务质量,可以实现高效协同,在必要时参与客户的沟通服务。从客户分析的维度,客服场景中基于用户画像、平台用户行为,预判来电客户的需求;营销场景中,AI技术可以分析潜在用户的匹配度,判断是否为客户,以及选择最合适的沟通时间,实现接通率的优化;在风控场景下,判断用户的信用表现。

此外,在呼叫中心管理运营和决策方面,AI技术将助力企业知识库的建立,成为呼叫中心大脑,实现面向用户体验的呼叫中心服务,帮助进行客户沟通的管理与决策,优化客户沟通体验。在呼叫中心的整体运营监控中,发现问题的预警。在人员技能提升与培训方面,提词器能够帮助新人加速学习,了解业务与解答问题的重点。通过质检打分,支持新人检索优秀员工的话术,实现知识学习、经验积累和技能提升。
我们现在就前进在人工智能时代的道路上。

未来5至10年是人工智能时代的关键发展期。

这是 历史 规律,是人工智能无法阻挡的 历史 趋势。

上面四部曲,大约需要20至30年实现,中间需要解决的问题主要有以下几个人。

自然消化和通过一次性变现解决,不会引起 社会 阵痛,就像上世纪五十年代的工商业改造。

社会 进步必定伴随人的精神状态进步。 社会 风气和习惯具有极大的人性进化力量。简单一点,看看朝鲜和中国的过去,虽然贫穷,到不缺精神。

如果既有富裕,又有精神,这个 社会 是不是人人喜欢!

人的本性使然!

靠科学技术自身的推动力量

靠每一个人的向往和力量

靠 社会 各方的共同努力!
本人作为 科技 领域的创作者,每天都会浏览大量的有关 科技 的信息,并由此深深的觉得我们赶上了一个快速变化的时代, 科技 推动这整个时代的进步,不断诞生的新生事物,充满了未知和变化,也带来了新的机遇。

而物联网就是继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮, 谷歌执行董事长Eric Schmidt曾宣称,互联网即将成为 历史 ,物联网将取而代之,成为生活的重要部分。中兴通讯首席技术官兼执行副总裁徐慧俊也曾表示,随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来,万物互联、万物感知正逐渐成为现实。

那物联网离我到底还有多远呢?我们用数据来看一看~

近年来,全球物联网产业市场规模呈现快速上升趋势,已从2013年的19万亿美元上升至2016年的32万亿美元。物联网产业的发展与可用连接数密切相关。 预计到2020年,全球连接数将达到260亿(智能手机90亿,可穿戴设备100亿,M2M连接70亿),潜在市场规模将超过7万亿美元。

当前,中国物联网产业的空间格局已经形成了以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大产业集聚区。由于中国拥有庞大的全球电子消费市场和工业规模,因此物联网在中国拥有广阔的前景。 2014年,中国物联网产业市场规模达到6000亿元。 2019年9月,在无锡年举行的世界物联网博览会上,发布了《2018-2019中国物联网发展年度报告》。在这份中报告中,2018年我国物联网产业规模已超12万亿元,物联网业务收入较上年增长729%。可见物联网发展之快。 但也不得不承认当前的物联网市场还处于初级阶段,是窗口期。同时,新的洗牌期在到来,行业群雄并起,未来发展潜力巨大。

智能化不是工业化

工业化的三要素:生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。

智能化的三要素:消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。

智能化成果按照工业化分配制度分配,是全球所有矛盾的根源。

更直接说:消费者是创造智能化价值的主体,但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。

因为智能化是未来,是希望!当未来和希望被独享和独占,焦虑会自然覆盖到 社会 的每个角落。

2、智能化10是免费共享,智能化20应该是什么?

站在10领导者的视角,自然是工业化40。依然按照传统分配方式,将未来独享进行到底。

但如果站在消费者的视角,显然是智能化20,承认每个消费者对智能化的贡献。

承认方式:股权共享。

简言之,免费共享,共享的是现在!

股权共享,共享的是现在和未来。

人不仅需要现在,更需要未来。

3、原理与图纸比机器本身更重要!

英国完成第一次工业革命,对其他国家形成碾压式的打击。

满清选择购置q炮,建立北洋舰队,但很快就沉了。

普鲁士选择成为第1个普及义务教育的国家,使德意志民族不仅从一盘散沙的状态走出,引领第二次工业革命浪潮,而且自然孕育出爱因斯坦等一批跨世纪的人才。爱因斯坦时空取代了牛顿时空。因此,重要的是国民应该知道所以然,而不是具体的某个机器、软件和AI。

无人驾驶,无人超市,无人工厂就是人工智能的到来,5G普及就能实现万物互联。未来已来,你准备好了吗?《智能 社会 》已提前十年为我们布局。

我们已经处于这个时代了,一方面一些公司绑架了这些概念,用大量的钱去建设一些似是而非的工程,让我们误解了人工智能和物联网,另一方面,这些技术是革命性的,但还处于初期,就像工业革命刚开始,原始蒸汽机无法带来相比人力的巨大生产力提升。建议去看看谷歌等公司的一些研究,就能体会到这两个技术会带来的变化。

其实现在已经来了,只是还没有形成大面积的普及,比如我们公司的人脸识别门禁等设备。

本人机器人从业者,人工智能目前还是不成熟,最终问题都需要转换为数学算法,其实这个概念几十年前就已经提出来,到现在仍然不成熟。还是从基础学科抓起吧。先把道研究清楚,术自然不是问题

未来已来,你准备好了吗?


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13380173.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-07-25
下一篇 2023-07-25

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存