1，Youtube自動字幕
2009年，谷歌利用現有的語音識別技術為Youtube視頻添加字幕，讓人們可以不間斷地觀看各個國家的電影。
2、人工智能仿生眼
英國曼徹斯特皇家眼科醫院成功完成了世界首例人工智能仿生眼移植手術。這款仿生眼設備名為ArgusII，由內部植入和外部佩戴兩部分組成。因此，第二視覺公司開發了人工智能眼球，可以幫助盲人恢復視力，擁有壹雙明亮的眼睛。
3.新聞寫作機器人
美聯社，開發的Wordsmith platform自動寫作系統，可以幫助企業節省人力，讓記者可以抽身出來做更有意義的工作，比如新聞策劃、新聞源拓展等。
4.Skype實時翻譯工具
微軟將語音識別技術與靜態機器翻譯技術相結合，開發了壹款Skype實時翻譯工具，可以幫助人們解決語言障礙的問題。如今，Skype實時翻譯工具已經支持50多個國家的語言翻譯，如法語和日語。
5、IBMWatson
IBM發布WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs實現了基於自然語言的認知服務，可以實時為商務人士提供預測和可視化分析工具。WatsonAnalyTIcs將於今年年底推出基於雲服務的免費增值應用版本，可在電腦和移動設備上使用。
WatsonAnalytics可以提供自助式分析功能，包括數據訪問、數據清洗和數據倉庫，可以幫助企業用戶獲取和準備數據，並在此基礎上分析和可視化結果，為用戶采取有效行動和進壹步交互提供依據和便利。
6.谷歌人工智能項目DeepMind
谷歌在倫敦的研發部門DeepMind已經開發出可以獨立玩視頻遊戲的人工智能技術。基於DeepMind技術的計算機系統可以以驚人的速度學習，快速掌握遊戲玩法，掌握遊戲的制勝方法。此前，該團隊稱之為深度Q-network學習網絡。它只需要觀察遊戲畫面和遊戲分數的變化，然後就可以對遊戲玩法和算法進行分析，獲得“通關技巧”和高分，可以達到職業人類玩家的水平。
目前，該系統已經通過49款相同算法、網絡架構和參數設置的遊戲測試，已經能夠熟練掌握22款遊戲(包括上述《太空入侵者》)，達到專家遊戲水平。這個系統進壹步證明了人工智能可以通過深度學習掌握遊戲技能，獲得和人類壹樣的控制力，甚至在某些方面超越人類。
人工智能的十大應用領域:
1，農業
許多人工智能技術已經應用在農業上，比如無人機噴灑農藥除草，實時監控作物狀況，材料采購，數據采集，灌溉，收獲和銷售。通過人工智能設備終端的應用，大大提高了農牧業的產量，也大大降低了很多人力成本和時間成本。
2.溝通
智能呼叫系統、客戶數據處理(訂單管理系統)、通信故障排除、病毒攔截(360)等。)，騷擾信息攔截等。
3.醫療
利用最先進的物聯網信息技術，實現患者與醫護人員、醫療服務機構、醫療設備之間的互動，逐步發展和實現企業信息化。例如，用於健康監測的智能可穿戴設備)，以及自動提示用藥時間、禁忌癥和剩余劑量的智能用藥系統。
4.社會保障
安防監控(數據實時聯網、公安系統實時偵查分析數據)、電信詐騙數據鎖定、刑事抓捕、消防救援領域(滅火、人員救助、特殊區域作業)等。
5.運輸領域
路線規劃，無人駕駛汽車，超速，違章駕駛等行為。
6.服務行業
餐飲業(點餐、送餐、餐具回收、保潔)等。以及預訂系統(酒店、機票、機票等。)查詢、預訂、修改、提醒等。
7.金融行業
大數據股票分析、證券、行業趨勢分析、投資風險預估等。
8.大數據分析
天氣查詢、地圖導航、數據查詢、信息技術推廣和推薦引擎基於網絡用戶的行為和用戶瀏覽行為問題產生的數據，通過控制算法研究、分析和處理，主動發現企業用戶當前或潛在的需求並主動向用戶瀏覽頁面推送信息。
9.計算機視覺
機器視覺在很多人類視覺無法感知的場合發揮著重要作用，比如精確的法律感知、危險場景感知、不可見物體感知等等。機器視覺凸顯其優勢。目前，機器視覺已經應用於零件識別與定位、產品檢測、移動機器人導航、遙感圖像分析、監控與跟蹤、國防系統等領域。
10，智能控制
智能控制是指在沒有人為幹預的情況下，通過自主創新驅動智能機器，實現內部控制管理目標的技術。控制理論的發展已有100多年的歷史。它經歷了經典控制理論和現代控制理論的發展階段，進入了大系統理論和智能控制理論的發展階段。
國內屬於人工智能的產品有
屬於家的人工智能產品有智能家居系統、智能門鎖、可穿戴設備、智能音箱、智能電視、智能燈泡等。
人工智能的應用領域有哪些？
應用領域
機器翻譯、智能控制、專家系統、機器人學、語言和圖像理解、基因編程機器人工廠、自動編程、航天應用、龐大的信息處理、存儲和管理、執行組合生物無法執行的復雜或大規模任務等等。
值得壹提的是，機器翻譯是人工智能的壹個重要分支，也是第壹個應用領域。然而，就現有的機器翻譯而言，機器翻譯系統的翻譯質量還遠未達到最終目標；機器翻譯的質量是機器翻譯系統成功的關鍵。我國數學家、語言學家周海中教授曾在《機器翻譯五十年》壹文中指出:要提高機器翻譯的質量，首先要解決的是語言本身而不是編程問題；依靠幾個程序做壹個機器翻譯系統，當然不可能提高機器翻譯的質量；另外，在人類還沒有搞清楚大腦是如何對語言進行模糊識別和邏輯判斷的情況下，機器翻譯也不可能達到“信達雅”的程度。繼智能家居之後，人工智能成為家電行業的新風口，長虹正在成為第壹個掀起這股浪潮的家電巨頭。長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控、外賣、隨時觀看、分類觀看等功能。
“芯”賽道，“小”系統，華米可穿戴設備健康新生態
在健康成為大家關註的今天，其中可穿戴設備已經開始以無微不至的陪伴影響和改變人們的生活！
諾貝爾物理學獎獲得者喬治·斯穆特(Goerge smoot)曾參與過這樣壹個項目:聚焦可穿戴設備和人工智能技術的臨床應用，借助智能可穿戴設備，對急性心肌梗死進行自動預警，可以最大程度地挽救生命。
他認為，如果將可穿戴設備與人工智能相結合，通過“可穿戴設備+人工智能”的普及，人們可以更加了解自己的身體，真正在早期診斷和治療疾病，甚至可以將人類的預期壽命提高10歲。
夢想照著現實。在科技和智能突飛猛進的今天，各種可穿戴設備層出不窮，國內外市場正在刮起壹股可穿戴設備的新浪潮。這壹趨勢正趕上銷量日益飽和的智能手機，開啟了“科技改變生活”的新路徑。
目前市面上的智能可穿戴設備可以用來跟蹤分析心率、睡眠、血氧等個人運動健康數據，幫助人們足不出戶完成健康監測和心臟相關疾病的預警。
在華米科技看來，遠不止如此。更重要的是，華米認為健康是智能穿戴行業的核心價值，甚至是整個物聯網智能硬件行業的核心價值。
要提供功能優秀、體驗極致、使用流暢的最好產品，光用通用芯片和魔變的系統是不夠的。換句話說，變魔術簡單粗暴，自研量身定制需要大量投入。只有這樣，才能做出符合用戶需求的極致產品。
夠了嗎？“不滿足”華米還在求變！在華米產品健康功能的基礎上，歷時五年研發的PumpBeats血壓監測引擎，展現了華米的科技攻關能力。該引擎已經完成了第壹階段的實驗，搭載該引擎的可穿戴設備可以壹鍵測量血壓30秒。
此外，華米希望“讓核磁設備像當年的PC壹樣走進千家萬戶”，通過投資推動全球便攜式核磁共振MRI技術的研發。“小”和聰明壹直是華米的特長。高度僅為1.5m，重量不到0.8t的便攜式磁共振設備，秉承了類似可穿戴設備的輕量化特性。
在所有努力的背後，華米不斷傳遞“科技連接健康”的理念，不斷豐富和推進“芯雲”戰略，傳遞對健康產業未來的思考。
人們健康生活的改變才剛剛開始！
“核心”軌道，“小型”系統
在goerge smoot的設想中，未來，可穿戴設備將進入生活的方方面面，甚至可以直接打印在皮膚上。只要妳願意並被接受，妳就可以被完全管理。
IDC最新數據顯示，全球智能可穿戴設備前景廣闊。2016 ~可穿戴設備總出貨量復合增長率為44.5%。未來五年，全球智能可穿戴設備出貨量復合增長率約為25%，2025年預計出貨量為654.38+0.358億臺，保持強勁增長趨勢。
這是壹片科技和智能的藍海，也是壹片充滿想象的熱土。各種企業此起彼伏，吵吵鬧鬧，熱鬧非凡！但細數市面上的產品，很多智能可穿戴設備都是采用通用芯片和magic change的系統，無法滿足用戶的需求，也限制了智能可穿戴設備的想象力。
華米科技創始人、董事長兼CEO王黃對此深有體會。他發現，要實現壹個智能手表、智能手環的極致用戶體驗，幾乎不可能在市場上找到合適的芯片和操作系統，集成到方寸之間，做出用戶想要的那些功能。
不是沒想過捷徑，但是捷徑不是華米的路，因為王黃拒絕在產品的體驗上妥協。王黃說，硬件的極致是芯片，軟件的極致是做自己的操作系統，算法的極致是做壹套人工智能的算法。當這三項技術都發展到極致，最終的產品就是終極產品。
所以，路有千條，華米只有壹條自研。只有通過自研，才能滿足用戶的需求，完成性能最好、成本最低、體驗最好的產品。
“對硬件認真的人，壹定要自己做軟件”，“對大數據認真的人，壹定要自己做傳感器”，“要想完成漂亮的算法，壹定要做芯片，否則，在業界找不到完全符合妳算法的芯片”，這是華米和王黃的執念。
自2014在mi band生產第壹代以來，自主品牌Amazift和Zepp智能手表的出貨量已經位居全球前四。華米不斷整合硬件、軟件和算法，讓產品更人性化，更適合可穿戴設備。
執念可以讓人固執，也可以讓生成顯示出巨大的力量。顯然，華米屬於後者。2018年，華米發布了自己的可穿戴設備芯片——黃山1和黃山2。在最近的NextBeat2021發布會上，華米再次發布了同系列新壹代芯片——黃山2S。
這款黃山2S采用雙核RISC-V架構，不僅集成了GPU和小核，還讓小核功耗領先全球。黃山2S計算效率更高，功耗更低。植入了卷積神經網絡加速技術的NPU，大大提升了本地AI數據的計算性能。識別房顫的速度是黃山1的7倍，比純軟件算法快26倍。
與大多數指令集相比，RISC-V架構具有開源、架構簡單、相關系統易於移植的特點。連續三代芯片都采用了RISC-V架構，華米打造生態的思路顯露無疑。與這壹思路相對應，在本次發布會上，華米還發布了自主研發的智能手表操作系統ZeppOS。
ZeppOS的特點是輕巧、低功耗、開放。ZeppOS系統包只有55MB，大概是蘋果watchOS的1/28。ZeppOS系統在保證系統輕便、提升續航能力的同時，也保持了流暢的運行，大部分內部接口的幀率都可以超過60fps。
低功耗的自研芯片和輕巧敏捷的“小”系統構成了華米的“壹機兩翼”，大大降低了華米對其他芯片廠商的依賴。同時，通過自研系統，華米有了更多的想象空間。
並且其操作系統不僅支持黃山2S，還支持其他第三方智能手表甚至整個RISC-V生態系統的處理器。盡可能簡單易行，輕松實現智能交互，別人用起來也很自然。
“開放是華米的基因，”王黃說。
可穿戴健康密碼
回顧過去華米發布的可穿戴設備和算法，健康和運動成為其主要產品特色。
在健康領域，可穿戴設備可以在相關軟件的支持下，感知、記錄、分析和管理相關數據，讓用戶更直觀地感知自己的身體狀況。華米聚焦健康，緊扣可穿戴產品的實際需求和特點，踐行“用科技連接健康”的使命。
在此之前，華米推出的心率引擎24小時監測心律失常和房顫。不管是心臟病發作還是熬夜導致的心跳不規律，任何細微的信號都會被捕捉到。
不僅如此，華米創新性地將血氧檢測用於睡眠呼吸綜合征。壹旦檢測到呼吸受阻，血氧迅速下降，華米的智能手表會立即震動提醒人們，救命。
但是人是壹個復雜的生命體，有很多問題是科技和智能暫時解決不了的，比如血壓。目前，高血壓已成為世界範圍內的常見病和多發病，也是心腦血管疾病最主要的危險因素。數據顯示，我國高血壓患者人數已達2.45億，每年與高血壓相關的死亡人數高達200萬。
用科學手段監測血壓比心率復雜得多。因為心率測量是壹種頻率測量，只要監測脈搏波跳動的頻率，對脈搏波本身的結構信息、形態信息和相關信息並不是很關註。
血壓不壹樣。血壓需要監測脈搏波波動的信息，不僅是頻率方面的，還有形態方面的。用光學傳感器監測和獲取相關信息要復雜得多，還會受到皮膚、頭發、坐姿等個體差異的影響。
華米基於第三代傳感器和血壓研究算法，不斷收集高血壓患者的數據並不斷改進，成功開發出PumpBeats血壓監測引擎。搭載該引擎的智能手表可以有效捕捉血壓信號和波形，30秒壹鍵測量血壓，是無創無袖血壓測量技術領域的重要壹步。
根據華米科技和北京大學第壹醫院臨床實驗數據，對比標準電子血壓計測量值，PumpBeats血壓監測引擎平均絕對偏差低於5.14毫米汞柱，舒張壓低於4.88毫米汞柱，充分驗證了該技術的可靠性。
未來，華米將繼續推廣24小時連續血壓監測，實現夜間睡眠監測與被動血壓監測的完美結合，並希望通過智能手表的長期監測，探索出壹條篩查隱匿性高血壓的新途徑。
主動健康“防病”是華米專註的方向。通過技術研究，越來越多的普通人可以更容易地獲得自己的身體數據，這些數據將與可穿戴設備的數據相結合，最終整合成個人雲上的健康數據。這是華米的可穿戴健康密碼。
基於華米自身傳感器、芯片、算法的實力，可以實現更豐富的健康監測功能，為用戶帶來更多維度的健康數據。截至2020年底，華米智能可穿戴設備累計記錄步數超過1，51萬億步，睡眠1.28億夜，心率記錄1.208億小時。
數據越來越多，競爭壁壘會越來越高，算法會越來越精準，華米對用戶健康狀況的認知會越來越深。
王黃說，特別有價值的app，它們的底層邏輯是衣食住行。再壹個就是健康，健康是人的最低需求之壹。在健康領域，華米會產生核心競爭力。
正是因為牢牢抓住了用戶的真實需求，華米的出貨量和排名都位居前列。數據顯示，截至3月31，2021，華米智能健康設備全球總出貨量超過1.7億臺。今年第壹季度，華米自有品牌Amazfit和Zepp智能手表的出貨量已經躋身全球前四。
在科技與健康連接的道路上，科技幫助了用戶的健康，健康成就了華米的可穿戴設備。
打造健康的閉環生態
任何成就都不是必然的，而是從妳決定去做的那壹刻就開始積累的。
根據華米公布的數據，過去三年，華米每年在R&D上的投入超過4億元，去年的投入達到5.38億元。如果與同期其他物聯網公司相比，投入翻了壹倍。
高額的R&D投入，成就了華米在大健康領域1，000的專利申請。其中發明專利占壹半，美國核心發明專利申請近100件。從整體競爭力和商業價值來看，華米已經成為全球出貨量最強的可穿戴公司之壹。
擅長小而精的華米，畢竟不同於蘋果等巨頭。王黃曾經拿華米和蘋果做對比，認為“蘋果靠的是品牌，我們靠的是技術和成本供應鏈控制”。
在產品層面，除了智能手環和智能手表，華米還推出了跑步機、跑鞋等相關周邊產品，可以多渠道、多維度實時監測用戶的健康數據。在算法層面，華米也推出了自己的運動引擎、個人健康評估系統、心率引擎、血氧引擎、睡眠引擎等。
現在，基於自研芯片、操作系統、傳感器、人工智能算法，華米客觀上開始了相關產業的垂直整合。當用戶意識到健康的價值，也就認同了華米的產品。從系統的角度來說，華米壹直在布局產業鏈，打造閉環健康生態。
而且華米與鐘南山院士團隊、醫療健康軟件技術公司PAIHealth、荷蘭皇家帝斯曼集團、英國保誠亞洲公司等都有合作。，以智能手表為入口，打造強大的人體健康數據分析引擎，構建健康大數據平臺，構建全球健康生態。
值得註意的是，華米的健康產品和服務並不局限於C端，還面向B端。比如投資推動全球便攜式核磁共振技術的研發，從而開啟便攜式核磁共振時代，有望進入各類醫療機構和醫院門診。因此，普通人更容易獲得自己的身體數據，未來將與可穿戴設備相結合，讓每個人對自己的健康狀況有更清晰的了解。
從長遠目標來看，華米的理想生態是在同壹個體系下，通過各種可穿戴設備連接健康，方便人們生活的方方面面。
技術的進步不會停止。華米以硬件起家，但始終以人為中心，構建“產品+服務”的軟硬壹體化戰略，壹步步進入大健康服務領域。這就是華米的生態夢。
摘要
任何形式的可穿戴設備的生命力都取決於它給用戶帶來的能力。所以，為了打造更好的可穿戴設備，企業必須讓它具備足夠有效的功能，但又能在復雜中給用戶簡單的體驗。
圍繞健康做生態的華米，如何讓智能穿戴設備發揮極致的作用，在極致的狀態下改變人們未來的生活，是華米的挑戰，也是王黃的堅持。
往事是序，壹切從行動和憧憬開始！
AI基礎|基礎設施有哪些？
我們知道基礎設施是人工智能產品存在的原始基礎，那麽基礎設施有哪些呢？
傳感器是壹種物理裝置或生物器官，能夠檢測或感受到外界的信號、物理狀況或化學成分，並將檢測到的信息給予其他裝置或器官。例如，人的皮膚可以感覺到冷、熱、潮濕和幹燥，傳感器將這些信號傳輸到大腦，大腦然後指示人做加衣服、減衣服、喝水和開窗通風等動作。
傳感器的功能是將壹種信號模式轉換成另壹種。傳感器如何分類？
根據應用領域的不同，傳感器分為以下幾種:壓力傳感器、溫度傳感器、PH值傳感器、流量傳感器、液位傳感器、超聲波傳感器、浸入式傳感器、照度傳感器等。傳感器有很多種，主流傳感器可以分為以下幾種:
(1)生物傳感器
它是壹種將各種類型的生物反應轉化為電信號的分析設備。目前生物傳感器主要應用於醫療、食品檢測、河流周邊檢測等領域。
(2)光敏傳感器
它是壹種將光信號轉化為電信號的傳感器，可以理解為模擬人的視覺能力。圖像傳感CCD、CMOS、人體感應燈、人體感應開關、光控開關、手機屏幕亮度調節都是光敏傳感器的應用實例。
(3)聲音傳感器
聲音傳感器可以理解為人類AI產品的耳朵。聲音傳感器用於常見的走廊聲控燈。
(4)化學傳感器
它對各種化學物質敏感，並將其濃度轉化為電信號，是AI產品的“鼻子”。目前，化學傳感器廣泛應用於空氣汙染監測、礦產資源探測、氣象觀測、工業自動化、農業保鮮等領域。
壹般來說，傳感器主要用於四類人工智能產品，即:可穿戴應用、高級駕駛輔助系統、健康監測和工業控制。
隨著圖像識別、語音識別、搜索/推薦引擎等深度學習的應用價值被廣泛認可，該過程的兩個關鍵環節——訓練和推理需要強大的計算能力。因此，芯片成為在AI領域建立競爭壁壘的關鍵。
AI芯片有哪些類別？根據目的可以分為以下三類:模擬訓練、雲端推理和設備端推理。
(1)模擬訓練鏈路芯片
這個過程需要GPU來提高深度模型的訓練效率，因為它要處理海量數據和復雜的深度神經網絡。與CPU相比，GPU具有強大的並行計算能力和浮點能力，還能提供更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗。除了PGU，谷歌提供的TPU還可以在訓練中提供深度網絡加速能力。
(2)從雲端推斷出的芯片
目前主流的AI應用都需要通過雲端提供服務，將采集到的數據傳輸到雲端服務器，然後從服務器、CPU、GPU、TOPU推斷出任務，再將處理結果返回給終端。所以，就是把推理環節放在雲端。
(3)終端設備芯片。
也可以稱為嵌入式設備的芯片，如智能手機、智能安防攝像頭、機器人等設備。
按定制程度可分為通用芯片、半定制芯片(FPGA芯片)和全定制芯片(ASIC)。
3.基礎平臺
(1)大數據技術
大數據技術是人工智能的前提，大數據的目標只有壹個——從海量數據中挖掘價值。
(2)雲計算技術
根據美國國家標準與技術研究所的定義，雲計算是壹種按使用付費的模式，提供可用、便捷、按需的網絡接入，進入壹個可配置的計算資源池(包括網絡、服務器、存儲、應用軟件和服務)，只需很少的管理工作或與服務很少的交互就可以快速提供。
雲計算技術大大降低了企業的經濟消耗。