解读人工智能与新基建的关系
两年前，“新型基础设施建设”概念首次被提出，强调加快5g商用步伐、推动发展人工智能、工业互联网、物联网等技术发展。
时下新基建再次被点名，官媒盖章的七大领域分别为5g基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。
如果说前者还好理解，毕竟全是基础设施方面的建设，以新能源汽车充电桩为例，随着汽车产业格局的变化，以新能源为首的新兴产业为行业带来了规模化效应。如果说此前汽车行业的基础建设是加油站，那么在这个时代下，新基础设施显然就是充电桩。
而后者，大数据中心、人工智能、工业互联网均属技术一类，与基础设施相比，很难将其具象化而出。以人工智能为例，当下手机屏幕解锁也能归为人工智能技术之中，那么究竟人工智能和新基建有怎样的关系，这一切还要先从人工智能近年来的成果说起。
人工智能两大分支：自然语言处理与机器视觉
近年来，人工智能技术的发展速度是有目共睹的，无论是行业用户还是一般消费者，均能感受到身边发生的一系列变化。时下人们感触颇深的两点无疑是音箱从单向音频输出变为了可交互的智能设备、解锁方式正逐渐从指纹过渡到人脸。而这正是人工智能领域近年来发展最快的两大分支——自然语言处理与机器视觉。
之所起将其也归在了科技端的基础设施建设方面，原因在于机器视觉近年来，伴随图像处理技术、光学成像技术、传感器技术等的发展，以及算法的不断优化，使设备拥有了感知物理世界的能力。而这一能力的核心，便在于能够将此前无法结构化的数据结构化而出，并借助算法来辅助进行决策。
用一个具象化的案例来说明，此前一个路口吞吐量情况是无法被机器自主理解的，现场状况只有等待交警达到后才能进行了解与协调。而当这些现实场景被数据化而出后，算法便可在第一时间发现问题，并借助ai能力来自动调节信号灯，做出某一时刻放行亦或是等待的决策，让通行效率达到最高。
在这个场景之中，摄像头、信号灯一类设备就是最典型的基础设施建设，但在ai的赋能下，这些传统的设备焕发出了全新的能力，这也是新基建中最本质的一个概念——打造信息数字化的基础设施。
然而机器视觉的应用还不仅于此，无论是用户的购物行为还是路口的车流量，这些数据都将物理世界进行了最真实的还原。
因此，对于一所城市而言，其发展带动了整个经济社会发展，更承载着一所城市全部的经济脉络。将城市赋予了智慧，显然会再提高居住质量的同时，带动更多的产业发展。
疫情下为何将新基建推向了风口
纵观当下国内市场，以bat为代表的国内ai企业均向全球展示出了丰硕的成果。疫情期间，之所以一些机器人能够快速补上缺口，让城市政务、教育、医疗、工业等领域率先享受到“新基建”带来的智能化升级红利。也与近年来的技术突破有着密不可分的关系。
不可置否的是，疫情再一次让人们意识到了新基建的重要性。而之所以此前渗透速度并不理想，显然与整个大环境有关。以此次最具代表性的安防为例，疫情期间一些园区、地铁、小区等入口处快速部署完成了测温解决方案，
这些解决方案的原理，大多是由“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”等模块组成，前端红外相机鉴别人流中的高温人员，再根据疑似发烧者的人体及人脸信息。随后人工智能技术便可快速筛查体温异常者，且在筛查过程中，全程无需人工干预与接触，有效解决了高密度下交叉感染一类问题的发生。
但此前，技术的落地却如履薄冰。比如安防领域，虽然4-5年前已有足够成熟的技术去支撑，但无奈于没有太多的场景应用，导致产品化进程非常之慢，技术和场景之间出现了脱节。
而对于ai技术而言，只有当实际场景的需求成熟后，业务需求才能以技术手段进行实现，从而更好的推动技术的前行。换句话说，场景越成熟就越需要技术去提供服务，技术提供服务后，会让场景产生新的需求，并反推到技术层面进行解决。
经历此次黑天鹅事件后，人们的生活与工作方式已然发生了改变，在市场得到良好教育的前提下，让ai打开了更大的渗透空间。也正因此，新基建才又一次站在了舞台的中央。
新基建的本质 驱动产业转型升级
虽然新基建中表明了“5g基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网”这七大领域，但实则新基建所能辐射的范围显然还要更广。
尤其在伴随5g落地后，大量城市级应用的铺开，如智慧城市、智慧安防、智慧交通等领域方面的应用，背后均需要大量ai算法的支撑。这也是为何，当下我们看到不少ai头部玩家均开源了自家框架的原因。
归根结底，新基建的核心，显然是为了推进产业实现一波智能化的转型升级，实现新旧动能的转换。而纵观全球经济发展历程，每一次生产方式的变革，都为产业带来了跨越式的发展。当年旧基建时情况也是如此，不可置否的是，旧基建对随后经济带来的影响是不可磨灭的。因此这一次的新基建，亦会催生出新的变革机遇，帮助产业重构自身竞争优势。
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为什么说激光SLAM是机器人自主行走不可绕过的核心？
语音识别芯片哪个最好 语音识别技术哪家强
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时下新基建再次被点名，官媒盖章的七大领域分别为5g基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。
如果说前者还好理解，毕竟全是基础设施方面的建设，以新能源汽车充电桩为例，随着汽车产业格局的变化，以新能源为首的新兴产业为行业带来了规模化效应。如果说此前汽车行业的基础建设是加油站，那么在这个时代下，新基础设施显然就是充电桩。
而后者，大数据中心、人工智能、工业互联网均属技术一类，与基础设施相比，很难将其具象化而出。以人工智能为例，当下手机屏幕解锁也能归为人工智能技术之中，那么究竟人工智能和新基建有怎样的关系，这一切还要先从人工智能近年来的成果说起。
人工智能两大分支：自然语言处理与机器视觉
近年来，人工智能技术的发展速度是有目共睹的，无论是行业用户还是一般消费者，均能感受到身边发生的一系列变化。时下人们感触颇深的两点无疑是音箱从单向音频输出变为了可交互的智能设备、解锁方式正逐渐从指纹过渡到人脸。而这正是人工智能领域近年来发展最快的两大分支——自然语言处理与机器视觉。
之所起将其也归在了科技端的基础设施建设方面，原因在于机器视觉近年来，伴随图像处理技术、光学成像技术、传感器技术等的发展，以及算法的不断优化，使设备拥有了感知物理世界的能力。而这一能力的核心，便在于能够将此前无法结构化的数据结构化而出，并借助算法来辅助进行决策。
用一个具象化的案例来说明，此前一个路口吞吐量情况是无法被机器自主理解的，现场状况只有等待交警达到后才能进行了解与协调。而当这些现实场景被数据化而出后，算法便可在第一时间发现问题，并借助ai能力来自动调节信号灯，做出某一时刻放行亦或是等待的决策，让通行效率达到最高。
在这个场景之中，摄像头、信号灯一类设备就是最典型的基础设施建设，但在ai的赋能下，这些传统的设备焕发出了全新的能力，这也是新基建中最本质的一个概念——打造信息数字化的基础设施。
然而机器视觉的应用还不仅于此，无论是用户的购物行为还是路口的车流量，这些数据都将物理世界进行了最真实的还原。
因此，对于一所城市而言，其发展带动了整个经济社会发展，更承载着一所城市全部的经济脉络。将城市赋予了智慧，显然会再提高居住质量的同时，带动更多的产业发展。
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纵观当下国内市场，以bat为代表的国内ai企业均向全球展示出了丰硕的成果。疫情期间，之所以一些机器人能够快速补上缺口，让城市政务、教育、医疗、工业等领域率先享受到“新基建”带来的智能化升级红利。也与近年来的技术突破有着密不可分的关系。
不可置否的是，疫情再一次让人们意识到了新基建的重要性。而之所以此前渗透速度并不理想，显然与整个大环境有关。以此次最具代表性的安防为例，疫情期间一些园区、地铁、小区等入口处快速部署完成了测温解决方案，
这些解决方案的原理，大多是由“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”等模块组成，前端红外相机鉴别人流中的高温人员，再根据疑似发烧者的人体及人脸信息。随后人工智能技术便可快速筛查体温异常者，且在筛查过程中，全程无需人工干预与接触，有效解决了高密度下交叉感染一类问题的发生。
但此前，技术的落地却如履薄冰。比如安防领域，虽然4-5年前已有足够成熟的技术去支撑，但无奈于没有太多的场景应用，导致产品化进程非常之慢，技术和场景之间出现了脱节。
而对于ai技术而言，只有当实际场景的需求成熟后，业务需求才能以技术手段进行实现，从而更好的推动技术的前行。换句话说，场景越成熟就越需要技术去提供服务，技术提供服务后，会让场景产生新的需求，并反推到技术层面进行解决。
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虽然新基建中表明了“5g基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网”这七大领域，但实则新基建所能辐射的范围显然还要更广。
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