2018年人工智能领域 这八大产品都要火！
j9九游会回望2017年，一年融资近200起，俨然成为一场人工智能企业的集体狂欢，而其中以BAT为代表的巨头公司更是舞台上的主角。虽然全球在人工智能领域并没有实质性的技术突破，不过该领域的投资额度却在节节攀升，产业化也在加速推进，这一现象在中国尤其明显。
2017年被业界称为人工智能商用化元年，国内外科技巨头纷纷布局人工智能，各国政府也在多方面给予大力支持。在我国，人工智能已经上升为国家战略，从最新发布的一系列政策来看，2018年人工智能领域的八大智能产品或将迎来新热潮。
2017年“余额不多”，2018年咫尺可见。这一年里，中国凭借丰厚的资金、丰富的数据和加速成长的人才，推动了人工智能领域的快速发展。如今的中国，正加快整合人工智能崛起过程中的资源优势，以获得未来竞争主导权。
这一年里，中国正式出台了《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等政策，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案，从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。
这一年里，以BAT为代表的中国人工智能企业发展迅猛。这些公司不仅继续完善在人工智能领域的布局，同时也推出了诸多智能产品，例如百度的自动驾驶汽车、“Apollo”自动驾驶技术平台，腾讯的“腾讯觅影”、“腾讯叮当”等，无不体现了人工智能技术正加快转化应用的大趋势。
为了抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》中提出，将积极培育人工智能创新产品和服务，着重推动在智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品八大领域率先取得突破。
2015年，国务院发布《中国制造2025》，明确将发展智能网联汽车提升至国家战略高度。过去两年以来，特别是2017年，我国在智能网联汽车的发展上从各个角度不断取得突破。
在政策上，2017年相继出台了《智能网联汽车技术路线图》、《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》、《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017年)》(征求意见稿)、《智能网联汽车信息安全白皮书》等一系列政策文件；行业方面，智能网联汽车吸引越来越多的“玩家”入局，以百度为首的自动驾驶企业动作频频，取得了积极进展。
因而可以预见，随着国家各项政策加速落地，自动驾驶技术渐趋完善，2018年智能网联汽车的商用化之路也将持续提速，争取早日实现量产。
近些年来，随着“机器换人”风潮的推进，不止工业机器人得到了广泛应用，服务机器人市场需求也开始加速增长。服务机器人包括了清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人，巡检、导览等公共服务机器人，消防救援机器人，手术机器人等。
整体上，2017年智能服务机器人发展较为迅速，各类机器人新品也不断推出，引发了阵阵市场热潮。未来一年，伴随智能交互、智能操作、多机协作等关键技术取得新的突破，市场各项机制进一步成熟，智能服务机器人产品有望实现规模化生产及更为广泛的应用，为人民生活水平提高与国家经济发展提供重要支撑。
近些年来，消费级无人机的火爆引燃了民用无人机市场。而现在，工业级无人机也开始焕发生机，在技术和市场两方面实现新突破。无人机产品要想继续取得更好的市场表现，就必须在技术上再下功夫。
2018年，在国家与行业的整体支持下，无人机领域有望在智能避障、自动巡航、自主飞行、群体作业等关键技术上取得新进展，在智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制上实现新跨越，从而推动无人机与人工智能技术深入融合，打造出更为安全、多功能、高品质的智能无人机产品。
在医疗诊治过程中，医学影像数据采集是非常关键的一个环节。为了提升医疗诊治效率和水平，提高对于典型疾病与疑难病症的的前期诊查，发展基于人工智能技术的医疗影像辅助诊断系统具有重要意义。
2017年，国外在这一领域取得了诸多进展，国内的腾讯也推出了“腾讯觅影”，服务于食管癌早期筛查，未来也将支持早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种。2018年，随着医疗影像辅助诊断系统的落地使用，将有望消除不同地区医疗水平差异，给患者提供水平一致、更为及时的诊断和治疗。
其实，生物识别技术在安防、金融等领域的应用早已有之，指纹识别就是其中的成熟代表作。不过，随着人工智能技术的发展，以及移动支付、智能金融、智慧安防等场景的延伸，以人脸识别为核心的视频图像身份识别系统也获得了市场的更大青睐。
2018年，视频图像身份识别系统有望在人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用中得到不断拓展，复杂动态场景下人脸识别有效检出率和正确识别率得到持续提升，从而优化消费者体验，推动相关产品在安防、金融等重点领域的应用，助力产业新增长。
智能语音交互的发展由来已久，苹果siri开创了智能语音助手的先河。在积极的市场形势推动下，中文语音助手也如雨后春笋般蓬勃发展。如今，不仅百度、腾讯等拥有智能语音交互产品，搜狗、美团等企业也发布了各自的语音助手。
接下来，国家将重点新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，而随着智能制造、智能家居等重点领域向纵深发展，智能语音交互产品也将迎来新的市场机遇。
人工智能技术的发展，对提升智能翻译系统的准确度和实用性起到了重要作用。语音识别技术的成熟，也为智能翻译系统的应用拓展提供了帮助。在智能翻译领域，我国的科大讯飞可谓是其中的佼佼者，其推出的讯飞晓译翻译机，能够快速、准确的实现中文与日语、韩语、法语、西班牙语、以及维语、藏语间的即时互译。
2018年，伴随智能翻译产品的发展与翻译市场的日渐成熟，智能翻译系统有望围绕多语言互译、同声传译等典型场景实现新的应用进展，并持续提升翻译准确性和不同语言之间的智能互译水平。
近年来，智能家居概念十分火热，智能电视、智能冰箱、智能热水器、智能音箱等产品相继投入市场。其中，智能音箱作为全球各大科技巨头争相发展的平台型产品，日益受到资本市场与行业企业的重视，未来或将成为智能家居生态中的核心产品。
未来一年，智能家居行业需要去璞存真，深挖市场切实需求，从实际商用目标出发，打造智能化、实用性和安全性的智能家居产品，并建设一批智能家居测试评价、示范应用项目，推动智能家居市场的持续扩容与智能加居行业的可持续发展。
最近，全球自动驾驶领域出现了一个令人震惊的消息：曾经得到福特10亿美元的自动驾驶技术公司Argo AI可能即将倒闭。背靠大树难乘凉和其他的自动驾驶技术公司相比，Argo AI原本被认为是背靠大树好乘凉。这家公司成立于2016年的公司，在2017年2月便得到了福特的投资。彼时福特允诺在未来五年投资10亿美元，正是全球范围内自动驾驶的黄金时期。福特以及不少企业甚至都喊出了跳过L3，直接进军L4的口号。后来，Argo AI不仅得到福特的大笔投资，同时在之前福特和大众的联盟中，Argo AI也是重要的交易筹码。大众向Argo AI投入过大量资金，成为Argo AI的股东，并将自己在欧洲的自动驾驶业务部门并入到Argo AI，使得Argo A
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走L4路线的明星独角兽企业Argo AI即将倒闭，将公众的目光再次聚焦自动驾驶产业上，开始思考商业化的路线日有消息显示，福特汽车计划关闭与大众汽车合资成立的自动驾驶汽车公司Argo AI。福特在一份声明中表示，公司决定转向投资在短期内更容易实现的辅助驾驶技术。其首席执行官吉姆·法利指出，大规模盈利的全自动驾驶汽车还有很长的路要走。在此前一天，福特首席财务官约翰·劳勒称，该公司已确认需要5年多的时间才能在全自动驾驶方面获得投资回报。而吉姆·法利表示，这还需要数十亿美元的投资。但在一年半之前，Argo还在争取上市以增加资金。在Argo结束的内部全员会上，员工已经被告知公司关停清算，但福特和大众会尽可能提供工作机会转岗。资
倒闭，自动驾驶淘汰赛加速 /
AI通常用于为高级自动驾驶的车辆提供感知能力。但AI也能帮助自动驾驶汽车（AV）在规划和控制方面做出更安全的决策吗？任何习惯于基于控制理论的确定性算法的人都很难被说服。但Infineon提出了一个激进的反驳，并一直在与汽车行业的利益相关者就其安全问题进行辩论。AI安全吗？AI驱动的汽车可靠吗？它们能被验证吗？这些都是向高级自动驾驶车辆的开发人员提出的好问题。随着先进的神经网络在计算机视觉方面得到良好发展，在AV上使用AI已经成为一种公认的规范。不过，这仍然是一个信任的问题。Infineon的嵌入式AI和自动驾驶专家Florian Hauer表示，AI可以帮助机器感知它所看到的东西（行人、信号灯、自行车……），并获得对环境获的“非常高
能否应用于自动驾驶规控领域？ /
STM32 图像处理函式库介绍STM32 图像处理函式库STM32IPL是由 C 语言所编写的开放原始码软件函式库，提供了图像处理和计算机视觉功能，能加快在意法半导体（ST）的STM32 微控制器上开发视觉分析的应用。本产品在最新版 （v3.1.0）FP-AI-VISION1 功能套件中以STM32Cube 中间件的形式推出。一般来说，视觉深度学习模型的输入不同于相机拍摄的图像，深度学习输入因为具有不同维度及图像格式，会需要预先处理原图，例如缩放、影像格式转换和标准化等。而STM32IPL可提供实用且现成的软件套件，以简化及加速影像预处理功能的开发。主要特色STM32IPL的主要特色如下：- 为开发人员提供实用且现成的软件套件，节省
如果我们可以将互联网从物联网中剥离出来会怎样？或者至少将互联网从某些产品中剔除？这就是 Useful Sensors 背后的想法，这家初创公司由 Pete Warden 创建，Pete Warden 是谷歌 TensorFlow Micro 团队的前技术负责人，也是谷歌收购的深度学习技术初创公司 Jetpac 的前任创始人。借助Useful Sensors，Warden希望解决困扰 Tiny ML 社区的问题——即除了自动唤醒词检测之外几乎没有著名的案例应用。但是 Tiny ML 的前景是巨大的。通过将机器学习嵌入至传感器，因此数据保留在设备本地，工程师可以设计不需要互联网连接的智能产品，可以节省电力并提高隐私。这些好处可以体现在任
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