1、Youtube自動字幕
2009年，google利用現有的語音識別技術，給Youtube視頻加入了字幕，讓人們可以在免打擾的情況下，可以觀賞各個國家的影片。
2、人工智能仿生眼
英國曼徹斯特皇家眼科醫院，已經成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手術。這個仿生眼的裝置被人們叫做ArgusII，由體內植入和體外穿戴這兩個部分組成。於是，第二視覺公司開發了人工智能眼球，此產品，可以幫助失明的人重新恢復視力，擁有壹雙明亮的雙眼。
3、新聞寫作機器人
美聯社，研發的Wordsmith平臺自動撰寫系統，可以幫助企業節省人力，讓新聞記者可以抽身出來，做更有意義的工作，比如：新聞策劃和新聞源拓展等等。
4、Skype實時翻譯工具
微軟公司，將語音識別技術和靜態機器翻譯技術很好地結合在了壹起，研發出了Skype實時翻譯工具，可以幫助人們解決語言不通的問題。如今，Skype實時翻譯工具，已經支持法語、日語等50多個國家的語言互翻。
5、IBMWatson
IBM發布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs實現了基於自然語言的認知服務，可以為商務人士即時提供預測和可視化分析工具。WatsonAnalyTIcs將於本年末推出基於雲服務的免費增值應用版本（FreemiumVersion），可在電腦及移動設備上使用。
WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括數據訪問、數據清洗、數據倉庫，幫助企業用戶獲取和準備數據，並基於此進行分析、實現結果可視化，為使用者采取有效行動和開展進壹步交互提供基礎和便利。
6、谷歌人工智能項目DeepMind
谷歌位於倫敦的研發部門DeepMind已經開發出能夠自主玩視頻遊戲的人工智能技術。以DeepMind技術為基礎的計算機系統，能以驚人的速度學習，快速掌握遊戲玩法，精通遊戲獲勝方法。此前，團隊稱之為深度Q-network學習網絡，僅需觀察遊戲畫面以及遊戲得分的變化情況，即可分析獲得“通關技巧”以及獲得高分的玩法及算法，能夠達到專業級人類玩家的水平。
目前這個系統在相同算法，網絡架構以及參數的設定下已經經過49個遊戲的測試，目前已經能夠熟練22種遊戲（包括上述的SpaceInvaders），達到專家級的遊戲水平。這套系統進壹步證明人工智能可以通過深度學習，從而掌握遊戲技巧，並獲得和人類壹樣的操控力，甚至在某些方面超過人類。
人工智能的十大應用領域：
1、農業
許多人工智能技術已被用於農業，如在無人機，噴灑農藥除草、實時監測作物狀況、材料采購、數據收集、灌溉、收獲和銷售。通過人工智能設備終端的應用，農業和畜牧業的產量得到了很大的提高，許多人工成本和時間成本也大大降低。
2、通信
智能呼出系統、客戶數據處理（訂單管理系統）、通訊故障排除、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，實現患者與醫務工作人員、醫療服務機構與醫療設備的互動，逐步發展實現企業信息化。例如，健康監測智能可穿戴設備）、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、公安系統實時調查分析數據）、電信詐騙數據鎖定、罪犯抓捕、消防救援領域（消防、人員援助、特殊區域作業）等。
5、運輸領域
路線規劃、無人駕駛車、超速、違規駕駛等行為。
6、服務行業
餐飲業（訂餐、送菜、回收餐具、清洗）等。以及預訂系統（酒店、機票、機票等。）查詢、預訂、修改、提醒等。
7、金融業
大數據股票分析、證券，行業趨勢分析、投資風險估計等。
8、大數據分析
天氣進行查詢、地圖導航、數據可以查詢、信息技術推廣推薦引擎基於網絡用戶的行為和屬性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，主動發現企業用戶對於當前或潛在的需求，主動將信息推送至用戶的瀏覽頁面。
9、計算機視覺
機器視覺在人類視覺無法感知的許多場合，如準確的法律感知、危險場景感知、看不見的物體感知等，發揮著重要的作用。機器視覺凸顯其優越性。目前機器視覺已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，能夠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，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。
屬於家中的人工智能產品的有
屬於家中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，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。
值得壹提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若幹程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智能家居之後，人工智能成為家電業的新風口，而長虹正成為將這壹浪潮掀起的首個家電巨頭。長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能
“芯”賽道、“小”系統，華米可穿戴設備的健康新生態
時至今日，健康已經成為所有人的***同關切，這其中，可穿戴設備以無微不至的陪伴，已經開始影響和改變人們的生活！
諾貝爾物理學獎獲得者喬治·斯穆特曾經參與過這樣壹個項目：聚焦可穿戴設備與人工智能技術的臨床應用，借助智能可穿戴設備，自動預警急性心肌梗死，可以最大程度的救人壹命。
他認為，如果將可穿戴設備與人工智能相結合，能讓人們對自己的身體更加了解，真正做到疾病的早期診斷和治療，甚至可以通過“可穿戴設備+人工智能”的普及，讓人類壽命再增加10年。
夢想照耀現實，時至今日，科技與智能突飛猛進，形態各異的可穿戴設備層出不窮，國內外市場正刮起新壹波可穿戴設備潮。這股潮流，正接棒銷量日趨飽和的智能手機，開啟了新壹輪“科技改變生活”的新路徑。
目前，市場上的智能可穿戴設備，可用於對個人心率、睡眠、血氧等運動健康數據進行跟蹤並分析，幫助人們足不出戶完成健康監測、心臟相關疾病預警等功能。
而在華米科技看來遠不止於此，更為重要的是，華米認為健康是智能可穿戴產業的核心價值，它甚至是整個IoT智能硬件產業的核心價值。
而要提供功能優秀、體驗極致、使用順滑的最佳產品出來，使用通用的芯片和魔改的系統是遠遠不夠的。換句話說，魔改是簡單粗暴的削足適履，自研才是需要大量投入的量身定做。只有如此，才能做出符合用戶需要的極致產品。
這就夠了嗎？“不滿足”的華米仍在求變！在此前華米產品健康功能的基礎上，歷經5年研發的PumpBeats血壓監測引擎，將華米科技攻關的能力壹展無余。該引擎已經完成了第壹階段實驗，搭載該引擎的可穿戴設備，可實現30秒壹鍵測量血壓。
除此之外，華米憧憬“讓核磁設備能像當年PC壹樣走向千家萬戶”，通過投資推動全球便攜式核磁***振MRI技術研發。而“做小”、靈動壹直是華米的專長，高度僅1.5米、重量小於0.8噸的便攜式MRI設備秉持了與可穿戴設備類似的輕盈特點。
所有努力的背後，華米不斷傳遞用“科技連接健康”的理念，不斷豐富和推進“芯端雲”戰略，並傳遞對健康產業未來的思考。
人們健康生活的改變，壹切才剛剛開始！
“芯”賽道、“小”系統
在喬治·斯穆特的願景中，未來可穿戴設備將進入生活的方方面面，甚至可以直接印刷在皮膚上。只要妳願意和接受，就可以對妳進行全方位的健康管理。
IDC的最新數據顯示，全球智能可穿戴設備前景廣闊。2016年~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13.58億臺，保持強勁增長態勢。
這是壹片科技與智能的藍海，也是充滿想象的熱土，各類企業接踵而至，喧囂又熱鬧！不過細數市面上的產品，不少智能可穿戴設備，都采用通用的芯片和魔改的系統，既無法滿足用戶的需要，也限制了外界對智能可穿戴設備的想象空間。
華米科技創始人、董事長兼CEO黃汪對此深有體會。他發現，要把壹只智能手表、智能手環的用戶體驗做到極致，需要在市場中找到合適的芯片、合適的操作系統，並將二者整合到方寸之間，做出用戶想要的那些功能，幾乎是不可能完成的任務。
不是沒有想過捷徑，但捷徑不是華米的路，因為在產品的體驗上，黃汪拒絕妥協。黃汪說，硬件的極致是芯片，軟件的極致是自己做操作系統，算法的極致是自己做人工智能的壹整套算法。當三方面技術都開發到極致時，最後打造出來的產品才是極致的產品。
因此，道路千萬條，華米卻只有自研這壹條。只有通過自研，才能滿足用戶需要，完成性能最好、成本最低、體驗最好的產品。
“對硬件認真的人，壹定要親自做軟件”、“對大數據認真的人，壹定要親自去做傳感器”、“如果妳要做完美的算法，必須做芯片，否則的話，妳在業內找不到完全滿足妳算法的芯片”，這是華米和黃汪的執念。
從2014年出品小米手環第壹代開始，到現在自有品牌Amazift、Zepp智能手表出貨量位列全球前四，華米不斷整合硬件、軟件和算法，讓產品更懂用戶、更適合可穿戴設備。
執念可以讓人固執，也可以讓人迸發出巨大的力量，顯然華米屬於後者。2018年、華米相繼發布了其自研的可穿戴設備芯片——黃山1號與黃山2號。在近期NextBeat2021大會上，華米再次發布同系列新壹代芯片——黃山2S。
這塊黃山2S，采用了雙核RISC-V架構，裏面不僅集成了GPU、小核，而且小核的功耗做到全球領先的狀態。黃山2S擁有更高的運算效率、更低的使用功耗，植入采用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，對於房顫的識別速度是黃山1號的7倍，相比純軟件算法提升26倍。
與大多數指令集相比，RISC-V架構具備開源、架構簡單、便於移植相關系統的特點。連續三代芯片均采用RISC-V架構，華米構建生態的設想顯露無疑。與這壹設想相對應，此次大會上，華米還發布了同為自研的智能手表操作系統ZeppOS。
ZeppOS的特點是輕盈、低功耗、開放，ZeppOS系統包僅55MB，約為蘋果watchOS的1/28，在確保系統輕盈、提升續航能力的同時，ZeppOS系統也保持了操作流暢，內部多數界面幀率可超過60fps。
低功耗的自研芯片，輕盈靈動的“小”系統，構成華米的“壹機兩翼”，大大降低了華米對其他芯片廠商的依賴，同時通過自研系統提升競爭力，華米有了更多的想象空間。
而其操作系統也不僅支持黃山2S，同樣支持第三方其他芯片智能手表的處理器，乃至整個RISC-V生態。“盡可能的簡單、容易，很輕松就能夠實現智能交互，別人用起來就是順勢自然的事”。
“開放才是華米的基因”，黃汪說。
可穿戴的健康密碼
回顧過去華米發布的可穿戴設備與算法，健康與運動成為其主打的產品特性。
在健康領域，可穿戴設備可在相關軟件的支持下感知、記錄、分析、管理相關數據，讓用戶更加直觀的感知身體狀況。華米圍繞健康，緊貼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，每天24小時監測心率不齊和房顫，無論是心臟病突發，還是晚上熬夜導致的心臟不規律跳動，任何細微差異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在睡眠呼吸綜合癥上，壹旦監測到呼吸被阻滯，血氧迅速降低，華米的智能手表就會馬上振動提醒，救人壹命。
但人是復雜的生命體，科技與智能暫時不能解決的問題很多，比如血壓。當前，高血壓已成為壹種世界性常見病、多發病，也是心腦血管疾病最主要的危險因素。數據顯示，我國高血壓患者已達2.45億，每年與高血壓有關的死亡人數高達200萬。
而用科技的手段監測血壓，相比心率就要復雜的多。因為心率測量是頻率的測量，只要監測到脈搏波跳動的頻率即可，對脈搏波本身的結構信息、形態信息以及相關信息不是很關心。
血壓就不壹樣，血壓需要監測脈搏波波動的信息，不僅需要頻率方面的信息，而且還需要形態方面的信息，用光學傳感器進行監測、獲取相關信息，要復雜得多，而且還會受到皮膚、毛發、坐勢等個體差異的影響。
華米基於第三代的傳感器以及血壓研究算法，不斷采集高血壓病人的數據予以持續改進，成功研發出PumpBeats血壓監測引擎。搭載該引擎的智能手表，能有效捕捉血壓信號和波形，實現30秒壹鍵測量血壓，在無創、無袖帶血壓測量技術領域跨出了重要壹步。
按照華米科技與北京大學第壹醫院***同展開臨床實驗的數據，通過與標準電子血壓計測量值做對比，PumpBeats血壓監測引擎的平均絕對偏差，收縮壓低於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，華米還將繼續推進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，並期望通過智能手表的長時間監測，探索出壹條篩查隱匿性高血壓的新途徑。
主動健康“治未病”，正是華米重點攻克的方向。通過技術攻關，越來越多的普通人可以更容易獲得自己的身體數據，這些數據與可穿戴設備的數據結合在壹起，最後會整合成個人雲上的健康數據，這就是華米可穿戴的健康密碼。
基於華米自有的傳感器、芯片和算法實力，實現更豐富的健康監測功能，給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記錄的累計步數超過了151萬億步，睡眠記錄128億晚，心率記錄時長超過1208億小時。
隨著數據越來越多，競爭壁壘會越來越高，算法會越來越準，華米對於用戶的健康狀況的認知也越來越深。
黃汪說，特別有價值的APP，他們的底層邏輯都是衣食住行。還有壹個就是健康，這是人最底層的需求之壹，在健康領域，華米會產生核心的競爭力。
也正是因為緊緊抓住用戶的真實需求，華米的出貨量、排名穩居前列。數據顯示，截至2021年3月31日，華米智能健康設備全球總出貨量超1億7千萬臺，今年壹季度，華米自有品牌Amazfit、Zepp智能手表的出貨量已經躋身全球前四。
在科技連接健康的道路上，科技幫助了用戶的健康，健康成就了華米的可穿戴設備。
打造健康閉環生態
任何成績都不是必然，而是從決定去做的那壹刻起，持續累積而成。
華米公布的數據顯示，過去3年華米用於研發投入每壹年都超過4億元，而在去年的投入更是達到了5.38億元。如果對比同期其他IoT公司，在金額上已經實現了翻倍投入。
高額的研發投入，換取了華米在大健康領域的1000項專利申請量。在這其中，發明專利占了壹半，在美國的核心發明專利申請近100項。從整體競爭力和商業價值的角度來看，華米在出貨量上已經成為全球實力最強的可穿戴公司之壹。
擅長做小，擅長smart的華米，畢竟與蘋果等巨頭不同，黃汪曾比較過華米和蘋果，認為“蘋果是靠品牌，我們是靠技術、成本供應鏈的控制”。
在產品層面，除智能手環、智能手表之外，華米還曾推出跑步機、跑步鞋等相關周邊產品，可以多渠道、多維度實時監測用戶的健康數據。算法層面，華米也曾推出其自研的運動引擎、個人健康評估系統、心率引擎、血氧引擎、睡眠引擎等等。
而現在，華米基於自研芯片、操作系統、傳感器以及人工智能算法，客觀上已經開始了對於相關產業的垂直整合。用戶認識到健康的價值，也就認同了華米的產品。從系統的角度來看，華米已經在布局產業鏈，打造閉環健康的生態。
不僅如此，華米已與鐘南山院士團隊、醫療健康軟件技術公司PAIHealth、荷蘭皇家帝斯曼集團、英國保誠集團亞洲公司等開展合作，以智能手表為入口、建立強大的人體健康數據分析引擎、搭建健康大數據平臺、構築全球健康生態的能力和潛力。
值得註意的是，華米的健康產品和服務，不止局限於C端，也面向B端。比如投資和推動全球便攜式MRI技術研發，以此開啟便攜式核磁***振時代，並有望走進各體檢機構和醫院門診。普通人也因此更容易獲得自己的身體數據，這些數據在未來跟可穿戴設備結合在壹起，讓大家對自己的健康有更清晰的認知。
從長期目標來看，華米的理想生態是，在同壹個系統下，通過各類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，華米始於硬件，但始終以人為中心，搭建“產品+服務”的軟硬壹體化戰略，壹步步駛入大健康服務領域，這是華米的生態夢想。
總結
任何壹種形態可穿戴設備的生命活力，取決於它為用戶帶來的能力。因此要打造更好的可穿戴設備，企業必須使其具備足夠多的有效的功能，卻能在復雜之中給予用戶簡潔的體驗。
而圍繞健康做生態的華米，如何讓智能可穿戴設備的作用發揮到極致，在極致狀態下改變人們的未來生活，是華米的挑戰，也是黃汪的堅持。
過往已是序章，壹切都在行動與憧憬中開始！
AI基礎知識|基礎設施有哪些?
我們知道了基礎設施是人工智能產品得以存在的原始基礎，那麽有基礎設施有哪些呢？
傳感器是壹種物理裝置或生物器官，能夠探測或感受外界的信號、物理條件或化學組成，並將探知的信息船體給其他裝置或器官，比如人的皮膚能感覺到冷熱、濕潤、幹燥，感受器將這些信號傳輸給大腦，大腦再指令人做出加衣減衣喝水開窗通風等的行為。
傳感器的作用是將壹種信號模式轉換成另外壹種信號模式。傳感器如何分類呢？
按照不同的領域，傳感器分為以下類型：壓力傳感器、溫度傳感器、PH傳感器、流量傳感器、液位傳感器、超聲波傳感器、浸水傳感器、照度傳感器等等，傳感的種類繁多，主流傳感器可以分為以下幾種：
（1）生物傳感器
它是將各類型的生物響應轉化成電信號的分析設備。目前生物傳感器主要應用於醫療保健領域、食品檢測領域、環江檢測領域等
（2）光敏傳感器
它是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、手機屏幕靈度調節等，都是光敏傳感器的應用實例。
（3）聲音傳感器
聲音傳感器就可以理解為人的AI產品的耳朵。常見的走廊聲控燈就用到了聲音傳感器。
（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”。目前化學傳感器被廣泛應用於大氣汙染監測、礦產資源的探測、氣象觀測、工業自動化、農業生鮮保存等領域。
總體來講，目前傳感器主要應用於四類人工智能產品，分別是：可穿戴應用、高級輔助駕駛系統、健康監測、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在應用中其價值得到了廣泛的認可，其過程的兩個關鍵環節——訓練和推斷需要強大的計算能力，因此，芯片已經成為AI領域建立競爭壁壘的關鍵。
AI芯片有哪些類別呢？按照用途可以分為以下三類：模擬訓練、雲端推斷、設備端推斷
（1）模擬訓練環節的芯片
這個過程由於要處理海量的數據和復雜的深度神經網絡，因此需要GPU來提高深度模型的訓練效率，與CPU相比，GPU具備強大的並行計算能力與浮點能力，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外，谷歌提供的TPU也能提供訓練環節的深度網絡加速能力。
（2）雲端推斷的芯片
目前主流的AI應用需要通過雲端提供服務，將采集到的數據傳到雲端服務器，再服務器的、CPU、GPU、TOPU出路推斷任務，然後再將處理結果返回終端。所以，是將推斷環節放在雲端。
（3）終端設備的芯片。
也可稱為嵌入式設備的芯片，比如智能手機、智能安防攝像頭、機器人等設備就是采用這類芯片。
按定制化程度劃分，又可以分為通用芯片、半定制化芯片（FPGA芯片）、全定制化芯片（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，而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院的定義：雲計算是壹種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源***享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，只需很少的管理工作，或與服務上進行很少的交互。
雲計算技術大大減少了企業的經濟消耗。