視覺技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　人工智能領(lǐng)域的視覺技術(shù)主要是圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器視覺。雖然機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域被廣泛提及，但是其應(yīng)用的技術(shù)包括了計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等技術(shù)，應(yīng)用場(chǎng)景也稍有不同。圖像識(shí)別主要應(yīng)用在圖像終端，如人臉識(shí)別攝像頭；計(jì)算機(jī)視覺主要是應(yīng)用于動(dòng)態(tài)圖像的分析和靜態(tài)圖像分析?？梢哉f，計(jì)算機(jī)視覺是人工智能視覺技術(shù)的基礎(chǔ)元素。

　　視覺技術(shù)是人工智能當(dāng)前技術(shù)相對(duì)其他技術(shù)領(lǐng)域較成熟、技術(shù)發(fā)展快、市場(chǎng)需求量大的領(lǐng)域，比如人臉識(shí)別，在光線好的情況下，正面人臉識(shí)別機(jī)器的準(zhǔn)確率能達(dá)到99.99%，人臉識(shí)別在、物業(yè)安保、銀行、證券、金融、教育、電子商務(wù)、機(jī)場(chǎng)、地鐵等場(chǎng)景應(yīng)用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識(shí)別行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》顯示，未來十年，我國人臉識(shí)別行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到千億元。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi)，如AlphaGo下場(chǎng)棋要消耗3000美元電費(fèi)。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機(jī)器就能通過自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場(chǎng)景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗(yàn)、控制使然；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競(jìng)賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

機(jī)器視覺的優(yōu)勢(shì)

　　1.可適用于危險(xiǎn)的檢測(cè)環(huán)境：機(jī)器可以在惡劣、危險(xiǎn)的環(huán)境中，以及在人類視覺難以滿足需求的場(chǎng)合很好地完成檢測(cè)工作。

　　2.不會(huì)對(duì)產(chǎn)品造成接觸損傷：機(jī)器視覺在檢測(cè)工件的過程中，不需要接觸工件，不會(huì)對(duì)工件造成接觸損傷。人工檢測(cè)必須對(duì)工件進(jìn)行接觸檢測(cè)，容易產(chǎn)生接觸損傷。

　　3.更客觀穩(wěn)定：人工檢測(cè)過程中，檢測(cè)結(jié)果會(huì)受到個(gè)人標(biāo)準(zhǔn)、情緒、精力等因素的影響。而機(jī)器嚴(yán)格遵循所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，檢測(cè)結(jié)果更加客觀、可靠、穩(wěn)定。

　　4.避免二次污染：人工操作有時(shí)會(huì)帶來不確定污染源，從而污染的工件。

　　5維護(hù)簡單：對(duì)操作者的技術(shù)要求低，使用壽命長等優(yōu)點(diǎn)。

全數(shù)字電源有明顯的好處

數(shù)字電源的好處出現(xiàn) 　　電源中的數(shù)字控制是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，從基本的數(shù)字信號(hào)(例如開/關(guān))到傳統(tǒng)的模擬控制器，再到更復(fù)雜的操作，包括數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)。雖然后者代表了額外的成本，但芯片價(jià)格的快速下降和制造商日益復(fù)雜的需求意味著采用率正在飆升。 　　全數(shù)字電源有明顯的好處，主要是因?yàn)樗鼈儤O大地提高了靈活性。根據(jù)不同的應(yīng)用，甚至環(huán)境因素和系統(tǒng)性能變量來調(diào)整電源性能特征的可能性，開辟了廣闊的實(shí)際利益領(lǐng)域，尤其是節(jié)省成本。 　　因?yàn)閹в蠨SP的新微控制器可以在每個(gè)開關(guān)周期對(duì)輸出電壓進(jìn)行采樣，監(jiān)控故障和狀態(tài)條件、響應(yīng)警告和事件記錄都是以前需要更改硬件的實(shí)用選項(xiàng)。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)備需求和部署不斷增加的世界中，通常在物理訪問極具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用中，這種靈活性非常強(qiáng)大。此外，由于許多原因，許多此類設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)邊緣，因此在此級(jí)別進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的價(jià)值是有益的，尤其是預(yù)測(cè)性維護(hù)和提。