深度学习

希捷在2018年初就发布了旗下首款人工智能视频监控硬盘–酷鹰人工智能（SkyHawk AI）硬盘，其具备高吞吐量和优化的缓存，能够提供低延迟和极佳随机读取性能，实现对视频图像的迅速定位与传送并进行影像分析，解决随着人工智能工作流产生的密集计算工作负载问题，消除云数据交换和处理的延时。

对于视频监控行业来说，在GPU的CUBA模块出现后（相关链接：为何GPU能在安防行业呼风唤雨？十几年前这件事改变了安防前端格局），前端摄像机对GPU的依赖就越来越重，一台摄像机能够搭载什么样的智能算法，算力又如何很大程度上取决于GPU的性能。

纵观如今的车牌识别市场，硬件在逐步同质化，算法的优劣成为各大厂家竞争的核心。目前，基于深度学习的车牌识别系统逐渐成为行业发展趋势。那么深度学习算法具体是指什么呢，这种算法又有何优势呢？下面让笔者一一为您解析。

“现在做人工智能的人其实是越来越保守的，但说人工智能的人是越来越忽悠了”，张宝峰说道。那么，是什么让做人工智能的人变得越来越保守呢？人工智能产业化过程中面临什么样的挑战？如今人工智能发展有什么样的趋势呢？对此，张宝峰做了详细回答。

英特尔公司在2020年12月推出的机器编程研究系统ControlFlag是全球首个自我监控系统，不需要标记数据就能学习。在初步测试中，这个系统利用超过10亿行未标记的产品级别代码进行训练，还可以自主检测代码中的错误，发现了许多过去被开发人员忽略的违规和异常。

对于用户来说，将能接触到更为人性化的产品，在体验的过程中感受到深度互动和产品提供的自主信息。对于上游生产商来说，面临的压力更大了，因为从趋势来看，他们需要和更多相关企业深入合作，以产出更具有时代意义的产品。但不论数字标牌在2018年如何改变，求新求变仍将是永恒的话题。

【安防在线 www.anfang.cn】 产品概况： 该产品采用高性能GPU芯片和深度学习算法，支持人脸/人体/机动车/非机动车的同时抓拍和属性提取，解决了目前市面上一台AI摄像机…

目前深度学习需要大量的算力进行支撑，所以早期只有Google、Facebook以及Amazon等大型企业才有所投入。而在移动互联早期时代，以Nvidia（英伟达）为代表的GPU通用运算方案曾冠绝群雄，成为了各大企业在云运算领域的标配方案。但随着人工智能应用场景的延伸，GPU这样的解决方案并非适合于所有内嵌深度学习任务的设备使用，而以Google为首的TPU专核方案则迅速壮大，开启了AI芯片专核专用的先河。

大数据的发展与人工智能技术应用的出现成为支撑解决方案的重要基础。人工智能的应用落地是一个从部分辅助到逐步替代的过程，其得以在终端变革中发展、引起企业兴趣与重视的最初动因就是能够通过技术应用切实助力企业掌控终端，让企业在终端精细化运转与高效管理中实现增效降本。