인공 지능 주차 시스템은 마침내 착륙 연습의 순간을 안내합니다-Tigerwong

학문적으로 국제 주차장 시스템의 최상위 수준을 준수합니다. 둘째, 과학 연구 효과가 연구 및 실험실 단계에 머물러있을뿐만 아니라, 사회와 평범한 사람들의 삶에 더 가까워지고 실천에 최고의 기술을 적용하기를 바랍니다. 오늘날, 인공 지능 분야에 중점을 둔 코알라 유란 팀은 1 천만 번의 사전 자금 조달을 완료했으며 다음 자금 조달 과정에 들어가기 시작했습니다. 앞으로 코알라 유란과 같은 세계적 수준의 기술을 보유한 팀은 인공 지능 분야에서 힘을 발휘하고 라이프 스타일을 바꿀 것으로 예상됩니다. 인공 지능의 개념이 1950 년대 다트머스 회의에서 확립 된 이래로 거의 70 년의 개발을 경험했습니다. 오늘날 인류는 여전히 인공 지능에 대한 혼란을 제거 할 수없는 것 같습니다. 인류의 미래에 도우미 역할을 할 것인가? 또는 인간의 노동을 대체하고 인간의 행동을 통제하는 살인자? 1956 년에 공식적으로 정의 되었기 때문에 인공 지능의 개발 역사에 관한 것입니다. 70 년이 지났습니다.

실제로 인공 지능에 대한 인간의 연구는 오랫동안 실험실 단계에 남아 있습니다. 그것은 자라기를 기다리는 아기와 달성 할 수없는 파빌리온과 같습니다. 존재하지만 멀리 떨어져 있습니다. 인공 지능은 심층 학습 인공 지능 시스템 알파 독 (alphago가 2016 년 한국 체스 왕 Li shiyu와의 전투에서 승리 할 때까지 폭발 시대를 막 시작한 것 같습니다. 강한 바람의 입이 될 수 있습니다. 70 년 동안 보안 업계의 추세였습니다. 인공 지능과 딥 러닝 기술의 적용은 업계 트렌드가되었습니다.

동시에 많은 수의 CV 스타트 업이 2012 보안 시장으로 유입되기 시작한 이래로, 스카이 넷 프로젝트 및 Xueliang 프로젝트와 같은 국가 정책은 자본 투입과 정부 지원이 주차장 시스템의 외부 원동력 일 경우 AI 보안 산업 전체의 발전을 촉진했습니다. 보안 산업 자체의 인텔리전스에 대한 강한 수요는 국내 AI 기업의 상륙을위한 첫 번째 선택의 핵심 내부 힘입니다. 그것은 여전히 2016. 그 이후로 지능형 보안의 개념은 미디어, 산업 및 자본에 의해 널리 언급되었습니다. AI 기술은 보안 시장 및 응용 프로그램에서 대규모로 상륙하고 있으며, 응용 프로그램 시나리오는 공공 보안, 교통, 다른 산업에 은행 및 기타 비즈니스. 어느 정도는 인공 지능이 급진적 인 보안 산업의 진화와 혁신을 촉진했다고 말할 수 있습니다. 사람들의 삶에 큰 속도와 편리함을 가져다주는 것 외에도 인터넷의 갑작스런 성장의 10 년은 이미지 정보 및 보안 위험을 많이 가져 왔습니다. 급진적 인 보안은 인식의 정확성과 효율성이 충분하지 않을뿐만 아니라 적용 가능한 분야도 매우 제한적입니다.

더 이상 보안 정확도, 넓은 수준 및 효율성에 대한 사람들의 요구를 완전히 충족시킬 수 없습니다. 그것은 처음부터 실제 제품의 요구에 구현되었습니다. AI 보안 개발, 알고리즘의 세 가지 요소로서 AI 기술과 함께 euronet의 인공 지능 개발에 관한 연설에 따르면, 컴퓨팅 성능과 데이터는 주로 비디오 구조 (비디오 데이터의 인식 및 추출), 생체 인식 (지문 인식, 얼굴 인식 등) 에 반영됩니다. 그리고 향후 몇 년 동안 객체 기능 인식 (번호판 인식 시스템), 보안 산업은 대규모, 자동 및 지능으로 변형되고 업그레이드 될 것입니다. 활성 응용 프로그램 및 사전 경고가 점차 대중화 될 것입니다. 얼굴 인식, 비정상적인 행동 분석, 숫자 계산 및 오디오 검출과 같은 지능형 응용 프로그램은 보안이 사후 검정에서 사전 경고로 이동한다는 것을 분명히 보여줍니다. 지능형 기술은 때때로 개선 될 것입니다. 이러한 응용 프로그램은 많은 장점을 효과적으로 다양한 이벤트의 발생을 방지 할 수 있으며 사후 처리의 효율성과 품질을 종합적으로 향상시킬 수 있습니다. 보안은 급진적 모델에서 새로운 지능 시대로 들어갔고, 소급 후 "민간 방공" 은 "실시간 감독" 과 예방으로 미리 업그레이드되었습니다. 중국 도시의 안전 속성을 크게 향상 시켰습니다.

Numbeo 보안의 안전 가치에 따라, 보안 분야에서 ai의 도입과 사용은 "육안으로 볼 수있는" 중국의 범죄 지수가 2015 년 41.75 에서 2017 33.90 로 떨어졌습니다. 캐나다, 독일 등 선진국과 같은 수준으로, 그리고 미국 및 러시아와 동일한 토지 면적을 가진 큰 국가보다 앞서 있습니다. 업계 문턱이 높고, 진출은 하이 엔드 플레이어입니다. 그러나 인공 지능의 미래가 영화가 매우 좋다고 생각하더라도 현재이 분야의 산업 진입 임계 값은 여전히 매우 높다는 것을 무시할 수 없습니다. 거의 모든 팀이 잘 알려진 대학의 교육 및 연구 부서에서 부화하거나 유명한 교수가 이끌고 있습니다. 베이징, 중국의 대표 인공 지능 기술 팀은 dr이 이끄는 홍콩 대학의 교육 및 연구 팀에서 부화했습니다. 탕 샤오 우.

Chengdu에서 Shen hengtao 교수가 이끄는 코알라 팀은 멀티미디어 검색 분야의 최첨단 연구를 통해 세계 첨단 기술과 "다중 모드 식별" 을 수행합니다. 인공 지능, 컴퓨터 비전, 가상 현실, 빅 데이터 등 신속한 획득, 관리, 색인 생성, 검색, 식별, 인지, 시각화 등 빅 미디어 데이터의 큰 가치를 얻기 위해 빅 미디어 데이터. 그는 또한 전자 과학 및 기술 대학의 컴퓨터 과학 학교의 학장 겸 교수이기도합니다. 코알라 (Koala) 의 창립자와 호주 퀸스 랜드 대학의 평생 명예 교수 외에도 언급 할 가치가 있습니다. 인공 관련 재능에 대한 경쟁이 시작된 것은 2016 년이었습니다. 사실, 가장 과장된 시간은 AI 산업의 실무자들에게 높은 임계 값과 자체 전문가의 부족 때문이었습니다. 신선한 졸업생은 500000 위안 이상의 연봉을 쉽게 얻을 수 있습니다. 이것은 상대적으로 높은 수준의 인터넷 산업의 급여에 매우 중요합니다. 물론 "과장된 제안" 이라고 할 수 있습니다. 원자력 주차장 시스템에서 고급 기술 인재를 보유한다고해서 반드시 업계에서 유니콘 플레이어로 성장할 수있는 것은 아닙니다.

더 높고 멀리 갈 수있는 팀은 항상 특별한 속성이나 특성을 가지고 있습니다. 급속한 성장은 어떻습니까? 코알라 느긋한 팀의 Shen hengtao 교수에 따르면, 어떤 종류의 팀 재능이 자본이 선호 할 가능성이 더 높습니다. AI 신생 기업을 위해 "Ai 재능은 장기적인 훈련과 축적 및 심층적 인 연구 능력이 필요합니다." 그는 운이 좋은 기회와 학문적 확실성으로 인공 지능 분야에 들어갔다. 일찍이 1999 Google에 의해 설립 된 Shen hengtao는 인터넷 이미지 검색에 대한 학부 논문을 연구하기 위해 이미지 검색 및 인식 분야에 들어갔다. Shen hengtao의 경우, 그는 PhD 도메인에서 그 당시 최첨단 이미지 검색 및 데이터 관리를 주도하고 있습니다.