2023年，全球科技領域受歡迎的當屬AI行業，原以為進入2024會沉寂一段時間，不聊Sora文生視頻大模型的發布又將這一熱度延續到了2024。AI+行業的持續火熱，為我國AI圖像處理板的發展應用提供了契機。我們所熟知的人形機器人在當今已有重要突破，它們已經不再像以前那樣只能進行簡單的直立行走，進行生硬的對話，隨著AI和其他傳感技術的不斷進步，人形機器人已經可以在一些重要行業替代人工進行工作，其中就有制造業、危險化學品行業等，機器人的應用能夠有效節約人力成本，同時，機器人還能夠進行人不能涉及的危險領域。而人形機器人之所以能夠有此作用，就是跟機器視覺有關。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。西藏智慧城市AI智能算法分析廠家

垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。西藏深度學習AI智能慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統一的實時目標檢測》中。自發布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。

隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

在不斷發展的技術領域，人工智能已成為一股強大的力量，正在重塑我們的生活、工作以及與周圍世界互動的方式。人工智能融入我們的日常生活，標志著一個充滿可能性和便利的新時代。從預測我們需求的虛擬助手到指導我們健康的健康應用，這些人工智能工具正在塑造一個技術豐富我們生活方方面面的未來。隨著我們不斷擁抱人工智能的進步，我們正在見證一場技術復興，它有望帶來更加互聯、高效和充實的生活。有了這些觸手可及的工具，我們可以更輕松地應對現代生活的復雜性，并享受數字增強世界的好處。慧視RK3588圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。江西開發AI智能應用

慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。西藏智慧城市AI智能算法分析廠家

即使是十分復雜的照片也可以使用機器學習進行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如，其可以根據車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割，其可以區分幾個邏輯部分。慧視光電自研的AI智能算法，具備不斷訓練學習的超高能力，搭載在開發的圖像處理板上，就能實現上述功能。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓練的平臺工具，為使用者節約大量的人力物力成本西藏智慧城市AI智能算法分析廠家