鳳凰衛視在“數聚未來——鳳凰大模型數據研討沙龍”上正式推出“鳳凰智媒AI數據業務”，發布首批“中文訪談對話數據集”和“正向價值對齊數據集”，還將推出以數據為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內測。鳳凰衛視執行副總裁兼運營總裁李奇在致辭中表示，鳳凰衛視作為一個立足香港、背靠內地、面向全球發展的國際媒體，也將是人工智能時代的積極參與者，期望發揮鳳凰的媒體平臺優勢，為產業界建立一個共建共享的數據平臺，共同推進人工智能的快速發展。現如今機器人技術已經成為科技領域前沿的技術。安徽智慧小區AI智能解決方案

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據，讓無人機的工作更加高效。江西AI智能專業方案SpeedDP是深度學習領域的產品。

目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。隨著計算機及信息技術的迅速發展，圖像識別技術的應用逐漸擴大到諸多領域，尤其是在面部及指紋識別、衛星云圖識別及臨床醫療診斷等多個領域日益發揮著重要作用。通常圖像識別技術主要是指采用計算機按照既定目標對捕獲的系統前端圖片進行處理，在日常生活中圖像識別技術的應用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識別及手寫識別等。隨著該技術的逐漸發展并不斷完善，未來將具有更加廣泛的應用領域。在機器學習中，模型部署是將機器學習模型集成到現有生產環境中的過程。

管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛，就能夠發現哪條路上有違停車輛。相較于傳統治理，無人機擁有更高視野及機動性。在提前規劃無人機航線后，“自動機場”內部署的無人機會定時進行空中巡視，一旦發現違停車輛即開展圖像取證。隨后，后臺系統將實時推送違停提示短信至車主，提醒其在10分鐘內駛離。對于規定時間內未駛離的車輛，系統將通知附近的警力趕赴現場，二次取證并進行整治。這個過程中，可以利用無人機吊艙進行輔助，吊艙的使用能夠進一步提升效率。例如成都慧視開發的VIZ-GT07D微型三軸雙光慣性穩定吊艙，吊艙集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺。當發現違停車輛時，無需抵近，即便是夜間也能夠通過變焦放大就能夠對車輛進行信息取證。機器人是AI發展后的一個重要載體。成都智慧交通AI智能視覺系統

數據的資源越好，模型的準確度就越高。安徽智慧小區AI智能解決方案

工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。安徽智慧小區AI智能解決方案