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。數據是人工智能的學習資源。甘肅安防AI智能科技

隨著無人機在城市管理領域的大規模應用，采用無人機追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執勤提升攔截效率?；垡昖IZ-YWT201微型雙光吊艙，集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外，無人機還可以實現智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續出現時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力，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。河南行業用AI智能科技SpeedDP是深度學習領域的產品。

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領域，當前的AI發展程度已經完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數據分析、自動駕駛等行業都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關企業要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數量的增多，成本也不斷增加。對于專業的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續續，那么在這個空隙時間內，圖像標注師就是一個閑職，產生的成本將是一個負擔。

近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外企業重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發與產品設計。對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發展向整體的上升發展,行業前景一片向好。通過AI模型訓練，SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類，這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023 年 1 月，目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發布就受到了業界的廣關注，成為了這幾天業界的流量擔當。人工智能和機器學習技術，還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風險。陜西電力運維AI智能提供商

人工智能和機器學習的數字施工工具，可以提供準確和精確的測量。甘肅安防AI智能科技

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。甘肅安防AI智能科技