人工智能红外探测中的应用-人工智能红外探测中的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能红外探测中的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能红外探测中的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. adapt技术是哪家公司？
2. 三鉴探测器包含哪三种设备？
3. 目前，静益堂的特色项目有哪些？
4. 汽车行业目前应用了哪些人工智能技术？

adapt技术是哪家公司？

adapt技术是美国iRobot公司为Roomba系列全自动扫地机器人量身定做的核心技术。

它建立在人工智能软件与控制硬件的基础上，通过对红外探测器及Roomba底盘硬件，粉尘检测器和液滴传感器，毛刷胶刷测速系统等进行***集数据，计算出障碍物的形状，并通过智能AI Common Lisp编写的软件对数据进行分析，进而制定最终的清扫***，并在***实施中，不断调整和完善，从而达到智能化清扫地面的功能。

三鉴探测器包含哪三种设备？

三鉴探测器是将被动红外探测技术、微波探测技术及微处理器信号分析技术三者有机地结合为一体。

信号经过微处理器的“智能”高速分析，然后作出判断处理，使探测器实现了人工智能化，从而把误报降低到最小，大大提高了探测器工作的可靠性。

目前，静益堂的特色项目有哪些？

静益堂的特色项目主要有精准检测人体大健康信息检测，红外线人检测，人工智能乳腺筛查），三维正脊修复与调理、女性乳腺健康管理及综合调理、中医非药疗法（艾灸，熏蒸，穴，刮痧，推拿，舒筋通络疗法）以及气血通，经络仪智能设备调理等。

汽车行业目前应用了哪些人工智能技术？

人工智能概念被热炒的阶段已经过去，现在人工智能落地应用正如火如荼的展开。从应用方向来看，目前，金融、医疗、汽车和零售行业的应用场景相对成熟。就汽车行业来说，人工智能已经渗透到销售、维修、驾驶等多个场景，尤其是当下最火的无人车，其应用和商业模式都非常清晰，加之百度、谷歌等巨头争相投入，该领域发展迅速。

1.驾驶辅助系统

驾驶***系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。

按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶(L0)、驾驶***(L1)、部分自动驾驶(L2)、有条件自动(L3)和完全自动(L4)五个阶段。自动驾驶实际上就是把一个机器人司机和一辆电动汽车结合在一起，至于能达到哪个阶段关键取决于“人工智能”。目前，技术整体处于多个驾驶***系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况(L2)向基本实现自动驾驶功能(L3)的转变阶段。

以最火的无人车为例，据媒体报道，单单美国加州，就有30到50家无人车公司在路测。国内无人车的研发百度遥遥领先，今年7月已经推出了自动驾驶开放平台的Apollo***，预计首批无人车的量产时间将从2020年提前至2018年。据最新消息披露，百度旗下的蓝白色自主驾驶汽车已被发现出现在北京北部的公共道路上，似乎在进行中国首次全自主驾驶汽车公路测试。

2.智能车载系统技术

以百度的 Apollo小度车载系统为例，Apollo小度车载系统具备智能语音[_a***_]、人脸识别、疲劳监测、AR导航、HMI、车家互联、智能安全等多个核心功能。

Apollo小度车载系统将家里的智能音箱和汽车无缝连接了起来。在家里对智能音箱发出语音指令，就能打开车里的空调，再也不用经历夏天车内可煎蛋、冬天车内似冰窖，上车空调开上好一阵子才能缓过来的状况。除了提前打开空调，还能坐在家里查看汽车油耗。

智能技术系统一般由传感器、控制器、执行器三大关键技术组成，主要包括：1）先进传感技术，包括利用机器视觉技术的检测，如激光测距系统、红外摄像技术，以及利用雷达（激光、厘米波、毫米波、超声波）检测前行车辆。2）通信技术（GPS、DSRC、3G/4G），包括数台智能汽车之间协调行驶必须的技术、车路协调通信技术，以及相应的车联网通讯技术。3）横向控制，包括利用引导电缆、磁气标志列、机器视觉技术、具有雷达反射性标识带的横向控制。4）纵向控制，包括利用激光雷达、毫米波雷达、机器视觉技术测车间距离的纵向控制，以及利用车间通信及车间距离雷达的车队列行驶纵向控制。

如今“AI+”已然成了一个新趋势，人工智能与各行各业结合，汽车成了重点方向之一。百度等公司在无人车上的大力投入，使得汽车行业本身也在掀起一场科技革。

当特斯拉功能已经能部分接管用户的驾驶权时，无人车离我们越来越近。腾讯发布的汽车行业人工智能报告指出，自动驾驶设若普及，将改变整个汽车业态，无人驾驶出租车凭借着更高的载客时间和更低的成本，则会颠覆出租车市场。自动驾驶还会改善城市空间布局，节省40%的停车空间；平均减少30%交通堵塞时间；颠覆私家车市场（自动驾驶出租车比自购和维护车辆更经济，更便捷），目前自动驾驶已然成为了一块诱惑的蛋糕。 但是，自动驾驶要普及，还存在着诸多问题。 腾讯汽车在大会上指出，汽车与AI结合实现自动驾驶，必须走过三个阶段：技术爆发期、混合过渡时期、智能交通时代，我们还处于技术爆发期，车企更多是在研发技术，降低传感器成本达到商用水平、想法降低高精地图绘制成本、推动5G物联网技术应用。要让自动驾驶走向现实，必须克服五个维度的问题：政策法规、基础设施、高精地图、技术标准与民众的接受程度。 每一个维度都存在着巨大的挑战。以民众接受度为例，腾讯汽车的调研显示，目前受访用户只有58%的表示能够接受自动驾驶，最担忧的问题是自动驾驶的安全性，因此，消除消费者对自动驾驶的误会，建立人类对自动驾驶的信心还是一个难题。

腾讯的汽车AI报告指出，AI技术对汽车行业短期内主要影响是营销及车主使用;长期来看才是自动驾驶。从技术爆发期到智能交通时代，中间还有漫长的混合过渡时期，在这个阶段汽车与AI依然有许多结合点，具体来说，在这些领域AI与汽车的结合已经开始：

1、AI让生产成本更低廉

利用AI技术改变整个汽车的设计、制造、测试等诸多环节，谷歌无人车之父Sebastian Thrun就指出，未来80%的工作会被AI所替代，汽车制造商也可以在工厂里用AI取代工人，目前中国有一些新兴工厂就已经在大量应用机器人，降低成本的同时确保一致性降低错误，尤其是一些对人类安全有威胁的生产环境，更是十分适合应用AI技术，比如汽车行业的测试环节。在这一点上，汽车巨头已在实践，如北汽新能源的智能工厂以智能化的方式实现了客户与厂商信息的透明，供应商的信息集成以及即时的互通，实现了个性化订单的批量化生产。

2、AI让交通更安全

地图基于大数据智能感知交通网络进而提醒用户改变出行路线，大幅提升交通效率，这是车联网的典型应用领域，当汽车接入互联网，且与周边交通环境如红绿灯、路况监控摄像头、停车场等物联网数据结合，结合AI技术进行实时处理，就能更加智能地规划路线。眼下汽车正在具备联网能力，内置地图辅以NB-IoT等通信技术，有望更加实时地互联互通，进而提高整体交通效率。

3、AI让管理更方便

将AI技术应用到车企的企业管理、渠道管理、市场营销诸多环节，有效降低成本、提高管理效率。比如在营销环节，通过消费者在交通、电信等领域的大数据来洞察消费者，了解消费者的需求。北汽推出VOCe+项目，从社会化媒体中获取消费者的数据，从自身的服务生态中获取多维度的消费者特征信息，进而充分了解消费者需求。腾讯汽车AI报告也指出，AI现阶段就可以帮助汽车营销端及销售端实现基于大数据的精准化销售。

4、AI让出行更愉悦

到此，以上就是小编对于人工智能红外探测中的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能红外探测中的应用的4点解答对大家有用。

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