人工智能设备有哪些方面,强人工智能将会有哪些应用

个人强人工智能有以下应用。从人工智能技术的应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向已经有很多案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，这些人工智能平台可以更多地与行业领域结合，为人工智能技术在行业领域的采用奠定了基础，同时也大大降低了人工智能的研发门槛。

人工智能目前有哪些突破？

近几年来人工智能的应用还是很广泛的，计算机视觉的发展让人脸识别变得更加可靠，刷脸支付已经不是新鲜的事情了自动驾驶行业也越来越冷静，寻求L4级别的突破各大公司布局AI芯片，有望在未来抓住半导体行业的趋势云计算也厚积薄发十年，焕发生机，成为未来重要技术之一用技术推动需求的5G也逐渐成为新基建的方向，建设速度超过预期等等，这些都是人工智能在各个领域的突破。

强人工智能将会有哪些应用？

强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。

人工智能在工业机器人方面有哪些应用？

一机器人的市场规模报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。2018 年，全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元，2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中，工业机器人168.2 亿美元，服务机器人92.5 亿美元，特种机器人37.5 亿美元，占比分别为561%。

二探测机器人中的智能技术深度强化学习使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下，让机器人通过试错来学习，能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍，收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题，并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.深度模仿学习经过多年的发展，模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题，其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。

激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。视觉SLAM技术视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息，使其具备自主移动路径规划场景理解等功能。

视觉SLAM 的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM 算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。无线5G 技术 得益于5G 的1ms 的延迟时间， 5G 的速度提高将简化数据收集。5G 无线连接技术将给机器人带来极大的灵活性并更快的传回数据， 5G 的云化统一架构也将使能未来的云端实现实时控制。

三维物体识别三维数据由传感器直接获得，可以表示为深度图点云网格CAD 等不同形式。其中点云数据获取便捷，易于存储，具有离散和稀疏特性，方便扩展为高维的特征信息。另外，大部分立体视觉传感器具有主动发光单元，因此在不同的光照环境下 仍然可以得到相似的结果。这就使得三维视觉相对于传统的二维视觉受环境和观测条件影响较小。

您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？

作为一个IT从业者，一个教育工作者，我来回答这个问题。首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、机器人学等六大研究领域。这些不同的领域也有很多子研究方向。从学科体系来看，人工智能是非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机控制、经济学、神经学、语言学、哲学等诸多学科。因此，培养人工智能领域的人才总是很难，不仅知识量大，而且难度高。