基于物联网的智能安防

人工智能 2025-01-10 22:44 浏览(0) 评论(0)
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一、基于物联网的智能安防

基于物联网的智能安防是当前安防行业的热门话题之一。随着科技的不断进步和智能化的发展,传统的安防系统已经无法满足人们对安全的需求。智能安防系统通过将物联网技术与安防设备相结合,提供了更高效、更智能的安全保障方案。

物联网在智能安防领域的应用

物联网技术是指通过网络将物理设备互相连接,实现数据的传输和共享,从而实现设备之间的互联互通。在智能安防领域,物联网技术被广泛应用以提升安全级别和监控能力。

首先,基于物联网的智能安防系统能够实现设备的互联互通。传统的安防设备通常工作独立,无法实现统一管理和协同作业。而通过物联网技术,各类设备可以互相连接,实现信息的共享和交互,从而形成一个高效的智能安防系统。

其次,物联网技术提供了更便捷的监控手段。传统的安防监控系统通常需要人工巡查和触发报警,效率较低且繁琐。而基于物联网的智能安防系统可以通过传感器和摄像头等设备实时监测环境并收集数据,对异常情况进行快速响应和预警,大大提升了监控的效率和准确性。

另外,物联网技术还能够实现设备的远程控制和管理。传统的安防设备通常需要人工操作和管理,不便于远程监控和控制。而基于物联网的智能安防系统可以通过远程控制技术,实现对设备的远程操控和管理,方便用户随时随地获取安全信息,并进行相应的操作和调整。

智能安防系统的优势

基于物联网的智能安防系统相比传统的安防系统具有许多优势。首先,智能安防系统能够实现更全面、更准确的监控。通过大数据分析和智能算法的应用,智能安防系统可以对各类设备进行综合监控和分析,实现对安全威胁的早期预警和准确识别,大大提高了安全防范的能力。

其次,智能安防系统提供了更高效的反应速度。传统的安防系统通常需要人工干预,响应时间较长。而智能安防系统通过自动化的处理和分析,可以实现对异常情况的快速响应和处理,大大缩短了反应时间,提供了更快速的安全保障。

另外,智能安防系统还具备更丰富的功能和灵活的扩展性。通过物联网技术的支持,智能安防系统可以与其他智能设备进行连接和互动,实现更多样化的功能扩展,例如与智能家居系统的联动、与人脸识别系统的结合等,为用户提供更全面、更便捷的安全保障服务。

智能安防系统的发展前景

随着物联网技术和智能化的不断发展,智能安防系统在未来具有广阔的发展前景。

首先,随着人们对安全意识的不断提高,对安防系统的需求也将持续增长。传统的安防系统已经无法满足人们对安全的要求,智能安防系统正是因为其高效、智能的特点得到了广泛的关注和青睐。随着技术的不断成熟和普及,智能安防系统将会成为未来安防市场的主流。

其次,智能安防系统在各个领域都有着广泛的应用前景。不仅仅局限于家庭和办公场所,智能安防系统还可以在公共场所、商业区域、工业园区等地方得到广泛应用。随着城市化进程的加快和社会发展的需求,智能安防系统的市场潜力将进一步释放。

另外,智能安防系统的发展离不开政府的支持和推动。随着国家对安全管理的重视和相关政策的出台,智能安防系统将得到更多的政策支持和市场机遇,有望成为未来产业发展的重点领域。

总之,基于物联网的智能安防系统在当前已经呈现出热销的趋势,并且在未来具有广阔的发展前景。随着技术的不断进步和应用场景的扩展,智能安防系统将会为人们的生活和工作带来更安全、更智能的保障。

二、基于物联网的智能安防系统

基于物联网的智能安防系统

随着科技的迅猛发展,物联网技术在安防领域的应用越来越广泛。基于物联网的智能安防系统通过将各类设备连接在一起,实现实时监控、智能识别和远程管理,为用户提供更加便捷和安全的安防解决方案。

技术原理

基于物联网的智能安防系统利用各种传感器、摄像头和网络设备,实现对环境的全面监测和数据收集。通过数据分析和算法处理,系统可以实现对异常事件的自动识别和预警提示,大大提升了安防系统的实时性和准确性。

智能安防系统还可以与其他智能设备相互连接,如智能门锁、智能灯光等,实现全方位的智能化管理。用户可以通过手机或电脑远程监控和控制安防系统,随时随地保护家庭和财产的安全。

应用场景

基于物联网的智能安防系统广泛应用于家庭、商业区、工业园区等各种场景。在家庭中,智能门禁系统可以通过人脸识别或指纹识别技术,实现对家庭成员和访客的智能管理,提升家庭安全性。

在商业区和工业园区,智能监控摄像头可以实现对人员和车辆的识别与追踪,帮助管理者及时发现异常情况并做出应对措施,保障人员和财产安全。

未来展望

随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断发展,基于物联网的智能安防系统将迎来更加广阔的发展前景。未来智能安防系统将更加智能化、自动化,能够更好地适应各种复杂的安全场景。

同时,智能安防系统的普及和应用范围还将不断扩大,涵盖更多的领域和行业,为社会公共安全和个人生活安全提供更加全面的保障。

三、安防 人工智能 端云

安防行业与人工智能的融合

在当今数字化快速发展的时代,安防行业正在逐渐实现与人工智能技术的深度融合。随着科技的不断进步,传统的安防系统已经不能满足人们对安全的需求,因此安防行业正在积极拥抱人工智能技术,将其运用于安防领域,以提高监控、识别和预警的效率和准确性。

人工智能在安防行业的应用

人工智能技术在安防行业的应用涉及诸多方面,其中之一便是视频监控。传统的视频监控系统往往需要大量的人力进行监控和筛查,容易出现漏检、误检等问题。而引入人工智能技术后,监控系统能够自动识别异常行为、目标物体,并及时发出警报,极大提高了监控系统的智能化水平。

除了视频监控,人工智能还可以应用于人脸识别技术。通过人脸识别技术,安防系统可以迅速准确地识别出特定人员的身份信息,从而实现门禁、考勤等安防功能。此外,人工智能还能应用于智能分析系统,通过数据挖掘和分析技术,帮助安防系统发现异常行为、预测风险,提高安全防范水平。

端云技术在安防行业的作用

端云技术是指将设备端和云端进行有效地连接和协同工作,实现数据共享、远程管理等功能。在安防行业中,端云技术的应用可以进一步加强安防系统的智能化和联网化,提高监控的效率和便利性。

通过端云技术,安防设备可以实现远程管理和控制,监控数据可以实时上传至云端进行存储和分析,用户可以随时随地通过手机、平板等设备监控家里或工作场所的安全情况。此外,端云技术还可以实现多设备之间的互联互通,提高系统的整体效能,为用户带来更便捷的安全保障服务。

结语

随着科技的不断进步,安防行业与人工智能、端云技术的融合将成为未来的发展趋势。通过充分利用人工智能技术实现安防系统的智能化,结合端云技术实现设备之间的连接与协同工作,安防行业可以为人们提供更加智能、便捷、高效的安全保障服务,助力社会的发展与进步。

四、基于云视频的安防监控有哪些解决方案?

目前云视频的安防监控主要是基于平台化、集中化、综合化运营管理而设计的,这种方案提供了流媒体大规模分发、云端存储及远程控制、报警联动、语音对讲、多屏融合等功能,相比本地视频监控更加智能化,可扩展空间也更大。

五、如何看待人工智能在安防领域的应用?

目前,在 AI 浪潮的影响下, 安防产业在信息获取、决策控制等多方面均发生较大变化。未来随着 AI 的影响 持续深化,安防产业有望构建全新产业体系,具体来看:

1)在信息获取方面, 生成式 AI 能够通过智能图像分析、人车识别等技术,根据少量信息生成或是补 足相关部分,这在信息获取阶段提供了较大便利,能够实现缺失信息的还原以及 优化监控效率等;

2)在方案搭建方面,人工智能能够根据指示自动生成代码并实现完整功能,能够有效提升方案搭建的效率;

3)在决策控制方面,目前 AI 技 术具有自动化分析和处理大量语音、文本和图像数据的能力,并能够对信息进行 分类和分析。这一功能能使安防体系对于安全威胁和异常事件更加敏感,从而提 升安防系统的自主决策和控制能力。

4)在预知预警方面,人工智能能够凭借算 法建立预测模型,预测潜在事件,如交通拥堵、自然灾害等发生的时间、地点, 以便提前做出预防。在 AI 技术的持续影响下,安防产业从信息获取到决策控制有望实现全面升级,未来行业整体有望构建全新的生态体系。

AI+安防全景:

AI+安防帮助克服传统安防痛点:

AI+安防方向代表性公告及对应标的:

智能安防产业链全景图:

更多CHATGPT赋能AI安防产业研究报告,一查就有:

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  2. 20221109-富途证券-人工智能行业研究框架:政策助推产业发展,落地场景创新拓展.pdf
  3. 20221122-国信证券-海康威视-002415-智能物联龙头,AIoT持续开拓.pdf
  4. 20230330-财通证券-智慧物联行业深度:大象起舞,数字经济+AI技术构建全新安防形态.pdf
  5. 智能安防开放架构与生态白皮书.pdf
  6. 传统需求放缓,AI 拓展产业边界.pdf
  7. 端边云协同的AI视觉产业研究报告.pdf
  8. 安防监控:摄像头互联网前景广阔.pdf
  9. 海康威视电力行业系统解决方案.pdf
  10. 20230330-财通证券-智慧物联行业深度:大象起舞,数字经济+AI 技术构建全新安防形态.pdf
  11. 20221220-中信建投-其他家电行业:智能视觉安防举目千里,萤石网络拥抱开放生态.pdf
  12. 20221111-长城证券-海康威视-002415-深度报告:从安防龙头到AI巨头,大象继续起舞.pdf
  13. 20220616-安信证券-电子元器件行业深度分析:产品智能化+需求多元化,安防行业稳中有进.pdf
  14. 中国AI+安防行业现状与趋势分析报告.pdf
  15. 安防产品在智能家居中应用实例.pdf
  16. 智能家居安防系统设计与实现.pdf
  17. 5G时代智能安防十大应用场景白皮书.pdf
  18. 华为智能安防ICAN智能指数评价体系白皮书.pdf
  19. 20200328-36氪研究院-2020年中国“AI+安防”行业发展研究报告:AI助力安防行业向智能化转型.pdf
  20. 人工智能安防监控2019年商业计划书.pdf
  21. 10-视频智能跟踪系统和雷达智慧安防指挥系统技术功能对比表-2.pdf
  22. 大华股份-002236-首次覆盖报告:安防行业领军者,人工智能生力军.pdf
  23. 安防智能化拐点,行业格局风云变幻.pdf
  24. 宇视科技《安防+AI 人工智能工程化白皮书》.pdf
  25. 华为智能安防ICAN智能指数评价体系白皮书 - CTI论坛.pdf
  26. 中国AI+安防行业发展研究报告 - 1C9U.pdf
  27. 【1C9U-BP:AI应用】智慧安防解决方案提供商 腾客商业计划书.pdf
  28. 【中国科学院】安防AI人工智能工程化白皮书.pdf
  29. IOT+AI,赋能智能安防.pdf
  30. 人工智能安全白皮书.pdf
  31. AI 赋能安防:从“夏威夷”到“哥斯达黎加”.pdf
  32. 新一代灰盒安全测试技术实践分享.pdf
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  39. 迎接智能时代新挑战 构筑AI安全新防线.pdf
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  95. 数据安全法规及标准建设.pdf
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  109. 新基建与工业互联网安全.pdf
  110. 新基建中的关键领域安全剖析.pdf
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  112. 专注于行为识别技术的垂直场景智能安防解决方案提供 AI+安防商业计划书.pdf
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  115. 20230520-兴业证券-AI+怎么+?43大细分行业全梳理.pdf
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六、基于物联网技术的家庭安防和老幼监护系统

随着科技的不断发展,基于物联网技术的家庭安防和老幼监护系统在当今社会扮演着越来越重要的角色。这些系统结合了先进的传感器技术、智能化设备以及互联网技术,为家庭带来了全新的安全保障和便利性。

家庭安防系统的发展

随着犯罪率的不断上升,家庭安防成为许多家庭关注的焦点。传统的门窗报警系统已经不能满足人们对安全的需求,基于物联网技术的家庭安防系统因其智能化、多功能性而备受青睐。

系统特点

这类系统利用传感器技术感知家庭环境的实时状态,通过互联网实现远程监控和控制。用户可以随时随地通过手机App监视家庭安全状况,及时应对突发状况。

功能介绍

  • 视频监控:实时监视家中各个角落,保障家人安全。
  • 门窗传感器:一旦有异常开启,系统将立即发出警报。
  • 烟雾报警器:及时发现火灾隐患,保障家庭安全。
  • 智能家居控制:远程控制灯光、空调等设备,增加居家舒适度。

老幼监护系统

对于老年人和幼儿来说,安全和健康同样重要。基于物联网技术的老幼监护系统整合了医疗健康监测、定位追踪等功能,为家庭提供更全面的照护服务。

系统优势

老幼监护系统可以实时监测被监护者的生理健康参数,并在发现异常时自动发出警报,及时求助医护人员。此外,定位追踪功能可以帮助家人随时了解被监护者的位置,确保他们的安全。

智能化未来

基于物联网技术的家庭安防和老幼监护系统正日益普及,未来随着智能硬件和人工智能技术的不断发展,这些系统将变得更加智能化和人性化,为人们的生活带来更多便利和安全。

在不久的将来,家庭安防系统将不仅仅是简单的设备,而是会与人建立更加紧密的联系,更好地保障家人的安全和健康。老幼监护系统也将以更加智能化、全面化的服务,为社会各个群体带来更大的福祉。

七、国内有哪些做人工智能安防比较好的公司?

安防在生产生活中无处不在,近到与人们日常生活息息相关的社区、公园、广场、学校、办公楼宇,远到特殊的港口、工业园区等,都需要从巡逻、监控、排查到防暴、警报、控制、处理等严密的安防手段及措施。

在安防行业,传统的模式依靠的是“人防+物防”,即依赖人工24小时巡守和监控设备保障安全。由于工作时间长,重复程度高,人工成本上涨,并且在部分高危场景,“人防+物防”的模式不能满足安防对安全、时效的要求,行业急需“AI+安防”的产品落地,为其降本增效。

从目前机器人产业来看,从事安防机器人的企业不多,尚处于蓝海阶段,但根据对安防市场的需求判断,安防机器人市场有很大潜力。

报告显示,2020年全球特种机器人销售额达94.6亿美元,较2019年增加了17.40亿美元,同比增长22.5%,未来将继续保持增长,预计2023年全球特种机器人销售额将达到201.8亿美元。

因此,针对安防场景的机器人不断面世。此外,激光传感器、低速无人驾驶、卫星遥感、5G等技术的应用显著提升特种机器人性能,使之充分具备高灵活性、多操作性等功能特征,使安防机器人市场高速发展。这两年,在银行、园区、展厅、商场等公共场所,越来越多的安保机器人上岗工作。

其中,万为机器人是最早进入安防机器人行业的企业之一。

2016年,长沙万为机器人有限公司成立,由国防科大机器人团队成员组成,自主开发机器人底盘及模块、安防巡检机器人系列产品、智慧物业安保管理运营平台等产品,为安保物业、公安、司法、港口等场景客户提供机器人产品及系统解决方案。

同年4月,万为机器人核心团队研发推出了国内首款集安全保护与智能服务为一体的智能安保服务机器人“AnBot”

这款机器人,实现了低成本自主导航定位技术、智能视频分析技术等一系列关键技术突破,其“安保+服务”的设计理念和“事中处置”的首创功能,对提升国家公共安全和反恐防暴能力具有重要意义。

发展至今,万为机器人已经形成其特有的“1+N+X”商业模式。

1即一个1套数字化平台,该平台能够将巡检机器人收集到的车辆、物联、报警等数据进行存储、分析、预警,并搭建数据库,用于与门禁系统、监控系统打通,实现多级用户管理,帮助机器人智能化,更快处理异常任务。

N即N种应用场景。针对传统人防模式应用场景有限的痛点,万为着重布局两大场景——三高与三化。三高就是高危险性、高重复性、高单一性的场景。如港口、石油化工工厂等。三化,即物联化、智能化、数据化。意在通过科技赋能社区、公园等,打造更惠民便民的的智慧城市场景。

X即X种产品线,万为机器人目前已推出安防机器人、巡检机器人、消毒机器人等多款自研机器人。同时,万为在技术上已经实现融合软硬件一体化,其研发的软件能够接入扫地机器人、门禁、无人机等其他智能终端使用。

万为机器人产品

从行业来看,在安防领域,复杂多变的环境对安防机器人的移动规避能力、数据采集能力与可靠性提出了很高要求。现有玩家因行业技术壁垒较高,其产品可靠性无法满足客户需求,从而聚焦于壁垒较低、场景较为简单的电力巡检等细分行业。而万为机器人经过多年的发展,已经具备全栈式底层技术能力,在移动、识别、预警技术方面走在行业前列。

移动技术上,其巡检机器人搭载了自主移动算法,结合激光雷达、GPS、IMU和里程计等多传感器,采用GVD路径规划算法、路段标记等技术,建立预估模型,能够筛选出最合理的避障控制路线,并能自身构建近百万平方米的地图。目前,一个巡检机器人每天的巡检范围在3~5万平方米。

另外,万为机器人还搭载了灵活性底盘平台及控制技术。万为结合汽车底盘设计经验以及多年机器人实际运行数据,现已研发出载重强,爬坡越障能力优,且具有良好可靠性的四驱四转底盘和六轮全地形底盘,能够实现最多150mm越障、30°爬坡和原地转弯。

在视觉技术方面,万为机器人具备AI视觉识别及集成技术,具有快速人脸识别能力及车牌、电动车、宠物等多目标识别能力,并且能对对人员动态行为、仪表开关等状态进行精确识别与采集。例如,万为机器人能对热源进行探测,如管道热源、车辆热源、充电桩热源、甚至抽烟等异常现象进行检测,及时发现和避免火灾发生。

数据识别、采集后,机器人就能联动多传感器数据、时间、位置等综合规则进行实时快速预警。

构建自身技术壁垒的背后,离不开万为核心团队在机器人领域的长期积累。其创始团队来自国防科技大学机器人团队,曾具备多次创业经验,在机器人控制、SLAM算法及大规模集群调度等技术领域具有丰富的产学研经验,在机器人研发方面已获得上百项专利技术。

目前,万为安防巡检机器人进入量产阶段,产品已向特斯联、世纪金源等客户批量出货,并成功应用于两会期间天安门广场、金砖五国会议、武汉军运会和迪拜世博会等场景。

不过,万为对技术的构想不止于安防机器人,其规划是以安防机器人为切入点,构建全方位智慧物业服务平台。

“安保管理是一个‘扎口袋’的技术,把安保的口子扎住了,也就抓住了智慧城市中最小的单元,从而形成一个自由生态。”万为机器人创始人李金波分析道。万为以安防机器人为切入口,将安防机器人与门禁、摄像头等智能终端和智能运维手段结合起来,形成安保运营管理系统,最终构建智慧城市生态。

近日,万为在深圳安博会上发布全新安防巡检机器人产品——APV-X。同时,公司宣布B轮融资正在进行中,汉能投资担任独家财务顾问,此前万为曾获特斯联及世纪金源近亿元A轮融资。

图片来源:万为机器人

八、人工智能技术基于什么建模?

人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据,通过机器学习建模,开发面向不同领域的应用技术,包含感知智能及认知智能两个阶段。

感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。

认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。

人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用,如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

九、人工智能基于几何特征由谁提出?

人工智能的起源:人工智能在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后,人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时,有很多学者认为:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切。”

因此,人工智能项目停滞不前,但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此,人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

十、ColorOS 2.0基于安卓几?

coloros 2.0是安卓 4.2.2版本 ColorOS 2.0是由OPPO(广东欧珀移动通信有限公司)互动研发中心推出的基于安卓(Android)深度定制的系统,2014-03-21 17点Find7用户上可使用新版的ColorOS 2.0(FInd7最新版本20140704),ColorOS 2.0 for Find 5已于2014-04-25发布。