深度学习

AI技术一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发展在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。目前很多AI的研究成果深刻地改变着人们的生活，将来，AI的发展将会更加快速，会给人们的生活工作和教育带来更大的影响。

网络安全市场正在蓬勃发展，因为市场和市场的最新数据显示，到2023年，网络安全方面的投资可以达到2500亿美元，2019年的支出已经比任何其他行业都要高。

行业发展推动技术创新，技术的迭代为行业提供更多的可能性，在大数据时代，安防行业要持续发展，产业创新必不可少，打造多功能智能平台或许是行之有效的途径之一。

在本世纪第二个十年结束之前，中国信通院副院长余晓晖在“2020年中国信通院ICT深度观察报告会”上，发布了信息通信业十大趋势，通过专业知识对行业未来发展做出预测。

在诸多人工智能应用场景中，图像识别则是最为重要的应用之一。正如清华大学微电子所所长魏少军教授在世界人工智能大会的演讲中所说，数据、算法和算力是人工智能的三大驱动力。而在图像识别应用中，采集图像数据的CMOS图像传感器，又分别在这三大驱动力的背后起到了怎样的重要作用呢？

对于从事大数据与人工智能相关领域多年的人来说，其最终目标还是“从数据中挖掘价值”。在挖掘价值时，具体某类技术只是整个过程中某个阶段的辅助工具，单纯某类技术解决不了所有问题。因此，我们基于“最终目标”划分三大类场景去运用“大数据”和“人工智能”构建整体解决方案：

人们交通出行方面，如轨道交通和无人驾驶方面也与人工智能逐渐相匹配融合，通过云计算、大数据、深度学习、自然语言、生物读取等多种人工智能技术，未来在轨道交通方面运用也将越来越多。

当数据科学家谈论深度学习时，通常谈论的是图像生成、检测、分类和回归任务。尽管如此，深度学习和人工智能正被广泛应用于机器人领域，并解决了其中一些重大的挑战。正是对计算机视觉的深入学习推动了人们对自动驾驶汽车的追求。强化学习也为AlphaGo这样的应用提供了动力，而更多的组织希望通过这些应用获得更多回报。

陈左宁表示，经典的HPC的算力环境可支持现有人工智能的模型算法，但性能功耗比和性价比都较低，并非最适合的，需要创新体系结构和软件架构。

近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。很多人也开始从小白变成大牛，深度理解人工智能行业。也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。

AI相关工作的需求频繁增加，尤其是在数据科学和机器学习职位方面，人们相信，正如约100年前电力改变世界一样，人工智能也将改变世界。吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授)曾反复强调一句名言：“人工智能是新电力。”

智慧城市已经进入城市大脑3.0时代，其主要标志是：人工智能城市综合体（智能体）通过广泛的链接、深度人工智能、高效协同，数据智能被贯穿应用于政务、应急、公安、城管、财政和产业的方方面面，赋能城市具有优政、感知、洞察、预警、决策、新产业等不同的能力。