【中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】 不可否認(rèn)，在過去的幾年當(dāng)中，人工智能應(yīng)用存在著很多炒作的成分，尤其在許多細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域當(dāng)中，雖然市場(chǎng)上出現(xiàn)了很多提及人工智能的應(yīng)用與技術(shù)，但是能夠全面落地、為消費(fèi)者所接受的卻并不多。
“在過去的5年中，人工智能技術(shù)方面真正有突破的還是在深度學(xué)習(xí)方面?！痹?月27日舉行的2018（第十屆）傳感器與MEMS技術(shù)產(chǎn)業(yè)化國(guó)際研討會(huì)暨科研成果產(chǎn)品展上，華為戰(zhàn)略發(fā)展總監(jiān)郭棟談到當(dāng)前人工智能的發(fā)展時(shí)表示。
而在清華大學(xué)教授何虎看來，與傳統(tǒng)行業(yè)所使用的傳感器相比，人工智能技術(shù)中所使用的傳感器最主要的目的就是用來收集物理數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的傳感器很多并不具有這一功能。
以自動(dòng)駕駛汽車中所使用到的傳感器為例，一般至少需要三套傳感器系統(tǒng)：攝像頭、雷達(dá)與激光雷達(dá)，只有擁有這些傳感器，才能夠完整的采集到車輛行駛過程中周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過分析與解讀，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
可以說，從另一方面來看，傳統(tǒng)的傳感器在數(shù)據(jù)的采集量方面并沒有人工智能技術(shù)所需要的傳感器采集的數(shù)據(jù)多。
同樣以汽車電子為例，清華大學(xué)教授何虎表示，自動(dòng)駕駛汽車中的傳感器所需要采集的數(shù)據(jù)種類包括圖像、聲音、壓力、轉(zhuǎn)速、溫度、加速度、速度、角速度等。
但是從目前的發(fā)展情況來看，雖然傳感器能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)匯總到汽車的駕駛系統(tǒng)，但是對(duì)于數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用并沒有達(dá)到期望的程度。這也是目前傳感器的發(fā)展瓶頸。
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