一、交通领域作用？

领域作用：长途运输行业，利用智能传感器、GPS跟踪及其它物联网设备，能够实现及时提醒驾驶员注意自身的危险驾驶情况，还能监控车辆的燃料消耗，评估其效率，做到安全防护和节能减排；

在车辆制造行业，车辆生产商可利用物联网技术来实现车辆的无人驾驶的活动，利用车辆自带的传感器收集行驶路线周边的环境数据，让车辆自动识别路况，实现路线的自动巡航；

在交通治理领域，交管部门可利用物联网技术实现对交通情况进行全生命周期的信息化管理，比如给交通设施建立电子身份信息，及时发现异常事件并处置、对临时交通管制可以提前预警和告知等，为地图导航和交通指挥的精准性提供更完备的数据支撑。

二、5G在人工智能领域的作用？

5G在推动人工智能发展的同时，人工智能技术也会对5G的自动化、智能化提供很有价值的帮助。根据5G网络的设计需求，5G将支持多样化的应用场景。为了支持这一系列的高性能指标，5G系统引入了大规模天线、毫米波通信等先进技术，技术复杂程度明显增加，且参数配置更加灵活。

这些都对运营商的网络规划、优化以及日常的运行维护提出了相当高要求。

现实是，5G网络的规划、优化及维护需求，将大大增加以后工作的复杂度，这让以人工为主的传统工作方式无法适应。

三、GPU在人工智能领域的作用

GPU在人工智能领域的作用

随着人工智能的迅速发展，图形处理器单位(Graphics Processing Unit, GPU)已经成为这一领域中不可或缺的关键技术。GPU以其卓越的并行处理能力和高效的计算性能，成为人工智能任务中的重要加速器，极大地推动了人工智能技术的发展。

相对于传统的中央处理器(Central Processing Unit, CPU)而言，GPU在并行计算方面具备明显优势。GPU拥有大量的处理单元，可以同时执行多个计算任务，使得处理速度更快。这对于人工智能中的大规模数据处理和深度学习模型训练来说，尤为重要。

首先，GPU在人工智能领域的应用主要体现在深度学习领域。深度学习是人工智能的一个重要分支，主要通过构建人工神经网络来模拟人类智能。在深度学习中，大量的计算是通过矩阵运算来实现的，而GPU恰好擅长于并行的矩阵运算。GPU的并行计算能力可以加速神经网络的训练和推断过程，大大提高了深度学习模型的效率和性能。通过 GPU 加速，研究人员可以更快地在巨大的数据集上训练深度学习模型，从而取得更好的预测结果。

此外，GPU还广泛应用于计算机视觉任务中。计算机视觉是人工智能的一个重要应用领域，涉及到图像和视频的分析和理解。在计算机视觉中，需要对大量的图像数据进行处理和分析，例如目标检测、图像分类、人脸识别等。而这些任务往往需要进行复杂的图像运算和模式识别操作，对计算性能有较高的要求。GPU的并行计算能力可以极大地提升计算机视觉任务的效率，使得图像处理等复杂操作可以在较短的时间内完成。

此外，GPU在自然语言处理方面也有着重要的作用。自然语言处理是人工智能中的一个重要研究领域，旨在让计算机理解和处理自然语言。自然语言处理任务涉及到大规模的数据处理和模型训练，对计算性能也有较高的要求。GPU的并行计算能力可以显著提升自然语言处理任务的效率，例如文本分类、机器翻译、情感分析等。通过 GPU 加速，研究人员可以更快地处理和分析海量的文本数据，提高自然语言处理任务的准确性和效率。

综上所述，GPU在人工智能领域的作用不可忽视。其卓越的并行计算能力和高效的计算性能，使得GPU成为加速人工智能任务的利器。在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域，GPU都发挥着重要的作用，加速了人工智能技术的发展进程。未来随着技术的不断进步，GPU在人工智能领域的作用将会更加突出，为人工智能的应用带来更多的突破和创新。

四、人工智能在交通领域应用的原理？

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起与发展，各类设备、终端、系统平台等都会产生海量的数据，加之传统的处理方式已经逐渐落伍，因此，这些智能便捷化的技术便逐渐渗透到各行各业中。像交通行业随着交通路线、卡口的增多及大规模联网，这就汇集了海量车辆通行记录信息，如果单纯地延续传统的数据统计模式来进行分析和事件处理，将会有大量数据及信息得不到及时反馈与解决。

而利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

本文我们将浅谈一下人工智能、大数据、云计算、物联网等技术将会给交通行业带来哪些便利与变革：

1.数据资源整合

由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。现在，由于云计算的深入应用，交通行业也开始了数据上云、资源整合，这将为交通行业的管理、规划、运营与服务提供有利的支撑。

比如EasyNVR+EasyNVS的结合就已经实现了交通上云的转变，在某省高速集团撤销省界站项目的视频云服务项目中，已成功接入设备2000+路，借助于视频大数据分析加速案件处理效率。

2.智能分析与决策

由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算、人工智能辅助决策的方式来处理交通行业的事件，会达到及时、有效的处理，并且可以及时追溯事件的发生，为未来避免相同事件的发生提供决策及依据。

3.车辆统计与识别

目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别，在未来也将会在持续在智能分析上发力。借助智能视频分析与识别技术，交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等，利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻；便于疏通交通堵塞；利于交通事件的追查与溯源。

4.自动处理与车辆跟踪

基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。

5.远程指挥调度

基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。

在AI智能分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新，而TSINGSEE青犀视频所具备的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展，与新技术结合，这些新兴技术在交通行业的应用也远不止于此，未来在交通信号控制、智能联网汽车、智能公交车等领域也会实现新的发展与突破。TSINGSEE青犀视频智能分析平台可以为众多行业场景下的物联网设备提供安全、可靠、高效的视频连接、存储、智能应用服务，为众多的行业用户提供PaaS级的智能化视频云平台服务。

五、人工智能在投资领域的作用包括？

商业就是利益，信息创造机会。应用科学创造的手段，披配广阔的投资领域。拥有先进的人工分析，为您的人生创造一笔财富。

六、人工智能（AI）在足球领域能够起到怎样的作用？

前段时间，我有幸和巴萨官方达成了深度合作，接下来会不定期独家专访一些俱乐部的高层、技术团队和拉玛西亚工作人员，向大家更丰富立体地展现这家俱乐部的方方面面。

第一期的嘉宾是巴萨董事会成员、创新中心总监玛尔塔-普拉纳（Marta Plana），以及俱乐部创新技术合作伙伴Pixellot公司CEO阿龙-韦尔贝（Alon Werber）。

咱们要聊的主题正好是——人工智能。

【人工智能深入足球训练】

虽然人工智能技术这些年已经逐步走进日常生活（比如谁都逃不开的“定制广告”），但说起AI，很多人的第一反应还是科幻片里的超级机器人，觉得这个词目前还是个远在云端的噱头。尤其是提到AI+足球，估计大家都还觉得两者完全没有关系。

但实际上，很多顶级豪门早就引进AI技术了，比如：巴萨和Pixellot从三年前就开始合作了。

Pixellot为巴萨提供的技术主要运用在甘伯体育城，也就是一线队和各级别梯队进行日常训练的地方。韦尔贝向我介绍了整个系统的基本流程：“通过四台摄像机组成的矩阵捕获整个训练场地的全景，由特定于每种运动类型的AI模拟摄像师，跟随足球和球员的动作，放大镜头和生成视频。整个过程全自动完成，不需要任何的操作员。”

听起来是不是没有什么特别的，好像每家俱乐部都有类似的东西？

但近些年科学技术的发展简直是日新月异。一方面，Pixellot的机器学习算法不断进化，提取视频的精度和质量比起三年前已经有了质的飞跃。另一方面，巴萨并不满足于只能在训练和比赛之后再进行视频分析，希望这些技术能有更及时且有效的反馈。

于是，巴萨主动向Pixellot提出技术创新的要求，并由后者独创开发出了基于教练解决方案的战术视图。这个战术视图现在是如何运用在巴萨训练里的？普拉纳给出了具体的解释：“该技术能在各种复杂的环境里进行详细的监测，立刻剪辑或高亮显示任何由教练预选的动作。这些画面为教练提供了宝贵的信息来源，因为这让他们能够几乎实时地分析和纠正运动员的行为。”

举两个技战术方面的例子。第一，教练团队可以预先录制好“接到后防传球时如何停球转身”的技术动作，然后让球员进行针对性练习。如果有人的动作细节连续处理不当，AI会立刻提醒场边的教练组，让他们暂停训练进行纠正和讲解。

第二，教练团队还可以先制订好“反击时前场如何分散跑位和传球转移”的战术布置，然后让球员们在训练赛里进行实践。如果有人的跑位和传球选择不对，AI会提醒需要进行纠正。或者如果这套战术执行到位，但因为球员特点不匹配效果始终不佳，AI也会提取对应的视频发给教练组进行总结。

现在听起来是不是科幻多了？

正是基于上述项目的成功经验，巴萨和Pixellot在今年结成了全新的关系。不再是传统的“供应商与客户”，而是“共同创新的合作伙伴”。Pixellot将分配员工来到俱乐部参与教练、分析师的工作，巴萨也将提供教练团队的丰富经验和最顶级的测试平台，把更多的AI创新经验带给世界各地从事不同运动的俱乐部和学校。

【热衷AI的俱乐部】

巴萨可能是全世界最热衷于研究运动分析和AI技术的球队，这也是俱乐部创新中心一个重要的研究领域。此类研究已经积淀了多年，并且收获了一定的成果。

2019年2月，全世界最顶级的运动研究者们在麻省理工学院齐聚一堂，举办了斯隆体育分析会议。期间，巴萨俱乐部获得了由大会颁发的特别奖项，表彰他们基于人工智能模型开发的新系统。根据普拉纳介绍，“该系统可以确定每位球员离开球时所创造的空间控制，空间产生和空间占用。”

这是一个令全世界体育圈都激动的研究。众所周知，足球和其他球类项目里的数据统计目前都基于有球活动，我们常常看到的射门数、过人成功率、抢断拦截，包括付费数据公司提供的预期进球和预期失球等等，本质上都是如此。但球场上有足足22名球员，比起进攻和防守者1v1的有球活动，无球活动对空间的影响明显要多得多。

哈维曾经说过这样的名言：“足球是时间和空间的游戏。我没有梅西的天赋也没有姆巴佩的身体。所以我必须用脑子来踢球，随时随地对各个条件下的空间进行计算。”代表曼联拿下欧冠冠军后的朴智星也曾经接受过一次采访，其中说到：“我会为自己接球跑动，也会为其他队友创造空间而跑动。破坏防线、创造空间，才会有好的攻击机会。”

但在目前的数据统计里，无球活动很难被量化，更不用说进攻球员跑位为自己和队友创造的空间有多少价值，防守球员的跑位在切断传球线路和减少空间漏洞里有多少贡献了。而巴萨开发和不断完善的模型，可以通过AI计算出每一位球员无球跑位带来的空间变化，把这个过去很难言传的概念具象化。

假以时日，这项技术可能对教练安排战术、球员提高球商产生革命性的进化。

此外，巴萨也正在把AI技术运用到竞技外沿的场地管理里。普拉纳说：“我们正在创建一个应用物联网和AI的智能系统，用来分析和预测俱乐部设施（诺坎普和克鲁伊夫球场、博物馆和巴萨商店等）内外的人员活动，来帮助俱乐部对观众的安全性、休闲和服务的提供、巴萨足球城和新诺坎普的建设进行最佳管理。该项目由俱乐部和巴塞罗那超级计算中心（BSC-CNS）一起运行，巴塞罗那超级计算中心是欧洲最大的此类中心之一，也是欧盟最大的创新和研究项目‘地平线 2020’的一部分。”

巴萨如此看重AI技术，会不会过度干涉真人的判断，尤其是教练对于技战术的掌控呢？

普拉纳对此予以否认：“我们在巴萨最清楚的一件事情，就是最核心的技术元素、做所有决定的核心永远都是足球。未来我们可能会越来越看重使用人工智能和数据分析来评估比赛，但这一研究的目的永远都是补充而不是代替教练的专业观点。”

【未来的广阔前景】

Pixellot虽然和巴萨达成了特殊的合作关系，但他们的业务早已涉及到了很多欧洲俱乐部。皇马、拜仁和本菲卡是他们的第一批客户，意甲、德国、法甲也都有球队引进了他们的AI分析系统。

韦尔贝说：“我们选择与巴萨合作，是因为他们既是世界领先的体育俱乐部之一，也是在体育技术开发方面的领先者。巴萨的愿景是成为体育运动领域的硅谷，他们也觉得Pixellot能帮助他们在未来的科技竞赛里占据前列，所以双方的合作是互惠共赢的。”但他同时也表示，与巴萨合作产生的技术成果不仅会运用在一线队、拉玛西亚和世界各地的巴萨足球学院，也将出售至世界各地的任何俱乐部与青训机构。

不过实际上，Pixellot公司的AI分析系统不仅适用于欧洲足坛，在其他大洲也有合作的俱乐部。比如墨西哥超级联赛就有球队成为了他们的客户，又比如江苏苏宁是中超第一个使用该系统的俱乐部。

早在2018赛季，江苏苏宁就已经开始使用Pixellot的分析系统了。韦尔贝也对双方的合作做出了高度评价：“他们已经使用了两个赛季，我们也了解到其中一项非常受欢迎的功能是Clipper软件，该软件使教练和他们的员工可以从全面无死角的录像中快速轻松地创建短片，以进行评估并在教练和球员之间共享。我们将这视为对中国市场的一个测试案例，期待未来能大大增加与中国足球以及其他各种体育运动的交流。这是一个巨大的市场，我们拥有帮助其繁荣发展的技术。”

巴萨与Pixellot的合作在未来能诞生什么样的AI新技术，这些技术对现代足球技战术的革新又会产生多大的影响？

让我们拭目以待。

七、matlab在交通领域的应用。？

当今社会交通已经非常发达，而道路交通仍占主 导地位。MATLAB利用图像处理工具箱，并结合其强大的数据处理能力，我们可不必关心图像文件的格式、读写、显示等细节，而把精力集中在算法研究上， 大大提高了工作效率。

而且，在测试这些算法时既可 方便地得到统计数据，又可得到直观图示。

八、ai在交通领域应用？

1、数据资源整合

由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。

2.智能分析与决策

由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。

3.车辆统计与识别

目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。

4.自动处理与车辆跟踪

基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。

5.远程指挥调度

基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。

九、redhat在人工智能领域的用途？

IBM加入到了正在快速增长的以边缘计算和5G部署为目标的科技巨头俱乐部中，利用其在多云专业领域的积累和子公司Red Hat提供的服务来支持边缘环境中的人工智能（AI），物联网和分析工作负载的部署和管理。

对于边缘设备和5G部署，最具体的是IBM Telco Network Cloud Manager。它运行在RedHat基于Kubernetes的OpenShift平台上，并提供自动化功能来协调通常在虚拟机（VM）上运行的虚拟网络功能（VNF）和通常在容器化环境中运行的容器网络功能（CNF）。

十、在vr领域，模型的作用？

VR领域模型的作用可以1:1的复制原物体的尺寸大小能够更好的研究和发现。便于生活生产以及科技的研究提供了很大的效率。