计算智能和感知智能的关键技术？

一、计算智能和感知智能的关键技术？

计算智能、感知智能、认知智能。计算智能,即机器“能存会算”的能力;感知智能,即机器具有“能听会说、能看会认”的能力,主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术;认知智能,即机器具有“能理解会思考”的能力,主要涉及教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等技术。

二、智能制造都有哪些关键技术？

关键技术

主要包括智能装备、智能工厂、智慧供应链、智能服务、智能赋能技术和工业网络.

智能装备

主要包括传感器与仪器仪表、自动识别设备、人机协作系统、控制系统、增材制造装备、工业机器人、数控机床、工艺装备、检验检测装备、其他等10 个部分.

智能工厂

主要包括智能工厂设计、智能工厂交付、智能设计、智能生产、智能管理、工厂智能物流、集成优化等7 个部分.

智慧供应链

主要包括供应链建设、供应链管理、供应链评估

智能服务

智能赋能技术

工业网络

参考:国家智能制造标准体系建设指南

2021 国家智能制造标准体系建设指南_标准,工业互联,体系,体系建设,制造,智能,智能制造_CIO之家

三、智能汽车关键技术与设计方法？

智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle，ICV)是一种跨技术，跨产业领域的新兴汽车体系，不同角度和背景下的理解存在一定差异，各国智能网联汽车的定义和叫法虽不尽相同，但终极目标都是即可上路安全行驶的无人驾驶汽车。

基于此，程增木指出，从狭义上讲，智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现V2X智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。

四、总结智能家居的关键技术？

简单理解，智能家居是居住环境的智能化。它使用技术软件快速启动和管理家庭中的各种电器。通过场景联动、自动处理、感应启动、信息反馈等功能。智能家居应该是简单方便的，只有这样，才能适合家庭，才能发挥优势。智能家居控制系统扮演管家的角色，集中控制最初分散的电气设备，给用户带来舒适、简单的生活。

但是智能家居是广泛的系统产品，不是单一的单个产品，包括家庭布线系统、家庭网络系统、智能家居（中央）控制管理系统、家庭照明控制系统、家庭安防系统、背景音乐系统，八大主要系统包括家庭影院和多媒体系统、家庭环境控制系统等。

五、人工智能包含了哪些关键技术？

人工智能的关键技术有以下：

1、计算机视觉技术

计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。

2、自然语言处理技术

自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。

3、跨媒体分析推理技术

以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。

4、智适应学习技术

智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。

5、群体智能技术

群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。

6、自主无人系统技术

自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。

7、智能芯片技术

一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。

8、脑机接口技术

脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

9、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

10、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

六、智能电厂十大关键技术？

十大关键技术包括：

1.智能电网管理：智能电厂可以通过智能电网技术对电力进行高效、安全、可靠的管理，包括智能电表、智能调度、智能控制技术等。

2.智能燃烧技术：智能电厂可以通过燃烧优化、燃烧控制技术实现高效、环保的燃烧。

3.大数据处理技术：智能电厂可以通过大数据处理技术对电力生产、管理、监控进行全面优化。

4.智能运行监测：智能电厂可以通过人工智能技术对设备进行智能监测和管理，包括电力设备的运行状态、故障诊断、维护等方面。

5.智能废弃物处理：智能电厂可以通过废弃物处理技术实现废弃物的高效、安全处理，包括智能废弃物收集、智能废弃物处理、智能废弃物燃烧技术等。

6.智能能源管理：智能电厂可以通过智能能源管理技术对电力生产、消费进行全面优化，包括智能能源监测、智能能源分配、智能能源控制技术等。

7.智能安全控制：智能电厂可以通过智能安全控制技术实现电力系统的安全性和可靠性，包括智能安全防护系统、智能安全监测系统、智能安全隐患分析系统等。

8.智能环境控制：智能电厂可以通过智能环境控制技术实现电力系统的环境友好性。

9.智能人机交互：智能电厂可以通过智能人机交互技术实现电力系统的人机交互，包括智能电表、智能调度控制、智能监控等。

10.智能能源循环：智能电厂可以通过智能能源循环技术实现电力系统的可持续发展，包括智能能源储存、智能能源转换技术等。

七、智能驾驶 无人驾驶

智能驾驶技术的发展与应用

随着科技的不断进步，智能驾驶技术已经成为汽车行业的热门话题之一。智能驾驶技术通过结合人工智能、传感器技术和大数据分析，使车辆能够在无需人类操控的情况下自主行驶，为驾驶员提供更加便捷、安全的驾驶体验。

无人驾驶的定义与特点

无人驾驶是智能驾驶技术的最高形态，指的是车辆在没有人类驾驶员的情况下，完全依靠人工智能系统和各种传感器等设备进行自主导航、感知及决策，实现全自动驾驶的状态。无人驾驶具有高度智能化、自动化和安全性的特点，可以极大程度上提升交通运输的效率和安全性。

智能驾驶技术的发展历程

智能驾驶技术的发展可谓是一部科技进步的历史。20世纪90年代初期，最初的智能驾驶技术开始萌芽，随着人工智能、大数据技术的逐渐成熟，智能驾驶技术不断迭代升级。近年来，无人驾驶技术迅猛发展，多家科技公司和汽车制造商相继加入无人驾驶领域的研发和竞争。

无人驾驶技术的应用场景

无人驾驶技术在如今的生活中已经得到广泛应用。除了自动驾驶汽车，无人驾驶技术还涉及到物流配送、农业机械、无人机等众多领域。例如，无人配送车可以在城市道路上自主行驶完成快递派送任务，提高配送效率；农业领域的无人驾驶机械则可以实现智能化的农田作业，提升生产效率。

智能驾驶技术的挑战与展望

尽管智能驾驶技术发展迅猛，但仍然面临诸多挑战。首当其冲的是安全性问题，如何确保无人驾驶汽车在复杂的道路环境中能够安全行驶成为技术开发的重要挑战之一。此外，智能驾驶技术的法律、道德、伦理等问题也亟待解决。

进入未来，随着科技的不断进步和社会的需求日益增长，智能驾驶技术必将迎来更加广阔的发展空间。未来，我们或许可以看到更加智能化、安全化的交通系统，无人驾驶技术也将会成为人们生活中不可或缺的一部分。

八、智能处理层需要什么关键技术？

智能处理才是每个核心软件，比如九张北斗控制台的。关键技术的核心，而智能处理成了关键技术，就是芯片芯片的运转。以及芯片的精确程度，这都是非常关键的。

九、大家都在聊智能制造，那么智能制造的关键技术是什么呢？

说点实在话：

现在都在谈智能制造，不论这个智能制造是给别人用的还是给自己用的，不论是当做产品来销售还是搞政府补贴，出发点可以说是2+1个。

先说这个“2”。

很简单，降成本、提质量。

这个含义不需要过多解释了，不论要解决哪些问题，归根结底就是这两点。

在这之中的关键技术，我认为是算法。不同的应用场景需要不同的算法，即便现在很多企业都在推出模块化的服务方式，但仍旧无法真正跳出定制算法的这一环节。

另外，如果按照国家层面上来看，我们国家在智能制造方面最欠缺的就是高精度摄像技术。

这个也很容易理解，首先目标是提高质量嘛，提高质量就需要在检测方面用力，现在很多的智能化检测利用的都是图像识别技术，在这当中，有很多精度需要达到μ级或者丝级的检测，国产的摄像头仍旧很难实现这样的需求。

前面的“2”说完了，再说一说“1”，这个1就是创造利润。

我实话实说，现在智能制造仍旧是国家重点支持的方向，很多企业在做智能制造项目的时候盯紧的就是国家的补贴和扶持。各地方政府每年企业上云的压力很大，所以就会有一些服务商来做一些低成本的服务项目或产品来覆盖小、微型企业，以此帮助地方政府获取更多的企业上云数量。

这种APP级别的产品在很多人看来更像是骗补贴用的工具，但实际上还是会有不少有实际价值的产品，具体哪些产品，我不便多说。

所以在这里，还有个关键的技术就是普遍适应性。谁能做出一款能够让当前20%小、微型企业都能用得上，用的好的工业APP产品，谁就能在这个激烈的竞争当中独占鳌头。

而这个普遍适应性，严格来说并不是一种技术，更像是一种产品思路。

十、商业智能应用的三个关键技术

商业智能（BI）应用的关键技术包括数据采集、数据处理和数据分析。

首先，数据采集涉及从各种数据源获取、整合和存储数据。

其次，数据处理涉及清洗、转换和优化数据，使其为分析提供高质量依据。

最后，数据分析利用统计学、数据挖掘和机器学习方法，从数据中挖掘出有价值的信息，以帮助企业制定决策和实现业务目标。这些关键技术共同确保商业智能应用能够有效地支持决策制定和业务发展。