不可否认，人工智能正在重塑每一各行业，并融入日常生活的每个方面。 在安全方面，传统的安防系统正在让位于基于AI的系统。
得益于高分辨率摄像机及存储成本的降低，安全监控视频数据的可用性得到了极大的提升，人工智能(AI)和深度学习分析慢慢的变成了实体安防行业的必然选择，包括访问控制和入侵检验测试领域。减少人为的过失和降低误报率是安防行业引入AI技术的主要动机之一。
人工智能是机器利用模拟人类大脑的多层神经网络来学习经验的能力，以便识别物体与模式，并在没有人为干预的情况下做出决策。
人类的人脑大约有860亿个神经元; 相比之下，最新的Nvidia GPU Volta拥有210亿个晶体管(一个晶体管等同于一个神经元)，它可以为数百个以上CPU提供了深度学习的能力。
另外，与人类不同的是，人工智能每天可以每天24小时不间断学习，不断获取、保存和改进其知识。凭借如此巨大的计算解决能力，这些使用Nvidia GPU或类似芯片的机器现在可以区分人脸、动物、车辆、语言、词语等等。
根据所需的复杂程度、详细程度、可接受的误差范围和学习数据质量，AI可以使用脉冲神经网络(SNN)在几秒内快速学习新物体，而使用卷积神经网络(CNN)则需要好几周的时间。尽管它们各自都有优缺点，但无论是SNN还是CNN，在效率与准确性方面它们都优于传统的安防系统。
根据MarketsandMarkets的研究报告，外围入侵检测系统的市场规模预计将从2016年的41.2亿美元增加到2021年的58.2亿美元，年复合增长率为7.1%。
与此同时，AI在安全方面的预期市场(包括网络安全和实体安全)将从2017年的39.2亿美元增长到2025年的34.81亿美元，即复合年增长率为31.38%。
传统的边界入侵检测系统(PIDSs)常常要考虑以下因素：地理条件：景观，植物，动物群，气候(日出、日落、天气状况等)，以及地形是否有波动起伏会阻挡摄像机的视野；存在或缺乏其他层面的实体保护或障碍；与其它安防网络系统集成：摄像头，存储设备，及其它防线(门、锁，警报等)；触发报警与响应的方式；系统复杂性：使用很多类型的入侵检测传感器，例如微波传感器、雷达传感器、振动传感器、声音传感器等；设防的长度；当地法规：如隐私保护，相机/传感器是否必须可见、隐藏或埋藏等，还有是不是可能对其他它系统造成电磁干扰，如石油钻井平台或电厂等等；人员配置：现场人员，监控人员，响应警报的人员行动安排等等。
上面所列出的条件与普通入侵检测系统的一些要求相一致。即都希望可以实现最小的误报率，方便安装与维护，易于与其它安防系统集成，且性能稳定。
误报率最小化：在AI技术的应用之前，误报是传统入侵检测系统面临的主体问题，会导致经营成本增加且效率低下，因为动物、植物、阴影以及天气条件状况等等都可能会触发传感器，导致系统误报。AI对象检测可以轻易地区分不一样的人和物体，例如，可以对特定的区域进行设置，对于经过此区域行人、汽车、猫、或人影不触发报警。 这样，误报率可能会降低达到70%的量级。
易于安装与维护：对于没有人工智能的传统入侵检测系统，必须要考虑地形，摄像机视线，传感器位置等因素; 而且系统的任何调整都需要人工来重新计算这一些因素，并可能干扰系统中的其它设备。相比之下，拥有AI技术入侵检测系统能让系统管理员在控制室就能够轻松地访问总系统或某一个摄像机，在几分钟内配置完成摄像机监控特定的区域和对象，而且还能够准确的通过需要随时调整。AI安防入侵检测系统甚至都不需要大量的计算能力、知识或安全训练，因为AI入侵检测系统主要的目的是通过机器来减轻人工负担。
易于集成相关辅助技术：没有AI的传统入侵检测系统主要依赖于物理技术，这些技术通常是专有的，需要对系统来进行彻底检修才能顺利运行。另一方面，人工智能天然就为了学习和适应在各种条件下工作而设计的，因此拥有人工智能的入侵检测系统，能轻松地与现有视频录制(摄像机)和存储(NVR)系统集成。AI还消除了对物理无线或光纤传感器的需求; 因为，它的功能是基于摄像头捕获的视频。此外，AI技术还能轻松实现多层防御系统的简单快组合。例如，一旦特定的区域检测到有物体活动，系统自动触发门锁、摄像机自动对焦并进行访问控制。所有这一切只需要轻轻点击一下按钮就能搞定。
系统稳定、耐用：没有AI的传统入侵检测系统为了更好的提高检测的准确性，需要用很多组件进行复杂的设置。更多的组件意味着系统中发生故障的可能性更高，包括暴露在外面的更容易损害(例如传感器可能被破坏)并延迟检测。而且，由于人很容易疲劳有几率会使出现差错(有研究表明，一个人可面对枯燥的工作时智能专注20分钟左右；而当一个人要同时面对多个项目时，注意力下降得更快。如，要面对很多监控视频显示器。)另外，AI技术还可以通过减少对传感器硬件的应用需求来降低系统出错的风险。
日前，Rockchip向业界发布四款“AI人工智能扫地机器人”芯片级解决方案：RK3399、RV1108、RK3326及RK3308， 支持从AI到VSLAM及激光导航等功能，全方面覆盖从高端到入门级别扫地机器人产品，并实现快速量产，突破传统行业瓶颈，助力第四代AI人工智能扫地机器人定位导航的标准的定义及升级。 近年扫地机器人行业发展迅速，经随机式、规划式、导航式三代发展，目前仍需较多人工干预操作，交互方式、智能规划、硬件能耗等痛点没有办法解决，Rockchip发布旗下四款基于Linux系统的芯片级整体解决方案，助力行业升级，高效解决产品痛点。 其中，旗舰级RK3399芯片采用AI+VSLAM定位导航技术，RV1108及RK332
在手机领域大放异彩的芯片业者 ARM 触角再向外延伸，其和微软(Microsoft)、惠与科技(Hewlett Packard Enterprise;HPE)等大厂合作，抢攻英特尔(Intel)独占的 服务器 市场，目标至2021年市占从零提高到25%， ARM 与英特尔的人工智能(AI)战争即将开打。下面就随嵌入式小编共同来了解一下相关联的内容吧。 HPE、微软和英特尔在 服务器 市场是盟友关系，微软与英特尔的关系起于1990年代，其结合传奇性的Wintel联盟，使得PC进入主流市场;HPE前身HP，则和英特尔携手研发64bit处理器Itanium，陆续从大型 服务器 到PC都采用英特尔制的处理器，如今双双发布采用 ARM
值得注意的是，联想PC出货量的增长率已经基本接近天花板，而4年投入12亿美元研发后并不是说马上奏效，关键是能不能很快推出拥有市场影响力的产品。 在愈演愈烈的人工智能抢滩战中，联想也开始“喊话”了。 近日，联想集团CEO杨元庆对外表示，未来四年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面投资超过12亿美元（约93亿港元）。至2021年3月，联想集团每年研发开支将约为15亿美元，上述款项将占总研发预算的20%以上。 同时，杨元庆指出，联想集团将与谷歌(微博)、亚马逊在产品研究开发方面做合作，以达到从智慧手机和其他新业务中所获得营收占总营收比例达到50%的目标，目前该比例为30%。 “近来联想的PC业务开始下滑，且经常遭遇研发不足的质疑。”
日前，Google推出了一项名为“AI for Social Good”的新计划，顾名思义就是“AI助益”。这个计划的参与者不是谷歌特定的某个开发部门，而是全社会。 此谷歌建了一个2500万美金的计划基金，但凡从竞赛中获胜的人，谷歌都会将他的愿望变成现实。 换句话说，你该不会是AI专家并不重要，没有理论没有技术都无所谓，只要你会想、敢想，提出对社会有益的项目想法，谷歌云、谷歌 AI专家都能够在一定程度上帮助你实现这个想法。 谷歌表示，给钱、给人，就差你了！ 当然，也不是所有天马行空的愿望都会被采纳。谷歌还是提出了两个简单却重要的概念范围：对社会有益和鼓励融合互动 同时还给出了成功项目应该具备的五个要素Tips，方便参与者进行自审。 1、
人工智能概念火爆，但很多技术并未真正落地到各行业，而安防行业一直被认为是人工智能成熟应用并落地的行业之一，甚至是有的人觉得是人工智能的第一着落点。在人工智能趋势下，这三项技术在安防行业落地生花。 近几年来，“人工智能+安防”的理念被慢慢的变多的的安防企业接受和发展，并以此为中心，形成了一系列的产品和系统解决方案。AI在安防行业的快速落地，得益于全国范围内安防设备的普及，无需进行过多的基本的建设，即可达成人工智能的落地。另一方面，安防行业对人工智能技术有着强烈的需求，随着人工智能技术的成熟和规模化应用，产品为用户所带来更多更便捷的体验。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商
日前，上海临港印发修订后的《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区集聚发展AI产业若干政策》（以下简称《若干政策》）。 具体来看，《若干政策》提出，支持关键技术源头创新、支持建设开源深度学习平台、支持建设用于人工智能的公开数据集、支持基础设施优化完善和率先应用、支持技术落地应用、支持行业生态建设等方面、支持企业规模化发展、支持企业落户新片区、支持产学研深层次地融合、支持知识产权保护等方面。 支持关键技术源头创新方面，临港将支持企业围绕人工智能芯片、核心算法、操作系统及基础软件、智能传感器等基础核心技术和关键共性技术开展攻关，对引领产业高质量发展或取得颠覆性突破的项目，根据技术创新性和投资额给予最高2000万元资金支持。 支持建设开源深
产业专项政策 /
未来的5至10年是人工智能非常大的红利变现期。这一阶段，各行业将充分应用过去65年的技术红利，争相进行AI的落地，从而推进各个产业的发展。——袁辉 上海智臻智能网络科技股份有限公司创始人、董事长 新型冠状病毒肺炎疫情期间，AI应用突飞猛进，社会各界对人工智能技术也寄予厚望，并期待人工智能能成为疫情之后数字化的经济的核心驱动力之一。在3月发布的“十四五”规划和2035年远大目标纲要中，我国将“新一代人工智能”列为科技前沿攻关的七大领域之一，人工智能已上升为国家战略。 4月19日，博鳌亚洲论坛2021年年会关切“后疫情时代的人工智能”，多位专家受邀，线上线下一同探讨人工智能的产业应用、参与社会治理面临的机遇与挑战
2023年，对半导体行业来说是艰难的一年，尤其是因为库存的调整而造成收入和投资的双减。但Cadence资深副总裁兼数字与签核事业部总经理滕晋庆表示，在不确定的环境中仍然看到了很多确定的增长。 Cadence资深副总裁兼数字与签核事业部总经理滕晋庆 一方面，全世界半导体公司的设计依然十分活跃，因为所有先进的产品都要消耗数年的时间来研发。另一方面，全球半导体从业人员也在非常努力地推动下一代产品的发展。整个行业出现了多种驱动因素，包括5G通讯、无人驾驶、AI与机器学习、工业物联网以及超大规模计算等。 据市场调研机构 IBS 最新预测，到 2030 年整个半导体行业将突破 1 万亿美元的大关，几乎是现在的两倍。令人更为
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