ai人工智能技術的應用范圍和案例(編輯修改稿)
2025-05-13 12:27 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 體現(xiàn)在對顧客的分析、鎖定目標顧客、抓取目標顧客、精準推送、分析目標顧客潛在需求方面，真正實現(xiàn)對每一位消費者的360度全方位畫像。對商品管理的智能化——基于顧客需求的多樣化和商品的極大豐富，企業(yè)借助智能化手段進行商品管理，并最終向柔性生產(chǎn)和提供個性化商品過渡對供應鏈管理的智能化——建立高效的供應鏈系統(tǒng)，形成基于消費者、門店銷售、客戶一體化的供應鏈智能管理體系，提升企業(yè)經(jīng)營效率，降低企業(yè)庫存和供應鏈成本。對物流管理的智能化——確保正確的貨物進了正確的倉庫，同時發(fā)貨效率將大大提高。把用戶端潛在需求的判斷聯(lián)動到供應鏈、物流倉儲系統(tǒng)，應用智能技術解決類似商品部署在哪些倉庫，如何讓商品堆放更合理，物流配送路徑的優(yōu)化等問題。4. 人工智能在無人駕駛領域的應用作為人工智能等技術在汽車行業(yè)、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內(nèi)受到了產(chǎn)學界甚至國家層面的密切關注?！ o人駕駛其實并不新鮮。早在上世紀八十年代，美國就啟動了相關研究項目。無人駕駛最近幾年又火起來，原因主要有兩方面：一是技術，包括人工智能、車載軟硬件及網(wǎng)絡的飛速發(fā)展，過去的不可能現(xiàn)在變?yōu)榭赡?；二是需求，人們的生活已?jīng)離不開汽車，但隨著汽車保有量的增加，事故、擁堵、污染等負面影響逐漸顯現(xiàn)，需要新技術新方法提高交通的安全性、舒適性、經(jīng)濟性以及環(huán)保性。無人駕駛實際上是類人駕駛，即計算機模仿人類駕駛員的駕駛行為，目標是使計算機成為一位眼疾手快、全神貫注、經(jīng)驗豐富、永不疲倦的虛擬司機，
最終將人類從低級、繁瑣、持久的駕駛活動中解放出來。無人駕駛重復著“感知→認知→行為”的過程。感知 人類駕駛員感知依靠眼睛和耳朵，無人駕駛汽車感知依靠傳感器。目前傳感器性能越來越高、體積越來越小、功耗越來越低，其飛速發(fā)展是無人駕駛熱潮的重要推手。反過來，無人駕駛又對車載傳感器提出了更高的要求，又促進了其發(fā)展。用于無人駕駛的傳感器可以分為四類： 1. 雷達傳感器。主要用來探測一定范圍內(nèi)障礙物（比如車輛、行人、路肩等）的方位、距離及移動速度，常用車載雷達種類有激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達。激光雷達精度高、探測范圍廣，但成本高，比如 Google 無人車頂上的 64 線激光雷達成本高達 70 多萬元人民幣；毫米波雷達成本相對較低，探測距離較遠，被車企廣泛使用，但與激光雷達比精度稍低、可視角度偏??；超聲波雷達成本最低，但探測距離近、精度低，可用于低速下碰撞預警?！ ?. 視覺傳感器。主要用來識別車道線、停止線、交通信號燈、交通標志牌、行人、車輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外攝像頭。視覺傳感器成本低，相關研究與產(chǎn)品非常多，但視覺算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，準確性、魯棒性有待提高。所以，作為人工智能技術廣泛應用的領域之一的圖像識別，也是無人駕駛汽車領域的一個研究熱點?！ ?. 定位及位姿傳感器。主要用來實時高精度定位以及位姿感知，比如獲取經(jīng)緯度坐標、速度、加速度、航向角等，一般包括全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)
（GNSS）、慣性設備、輪速計、里程計等?，F(xiàn)在國內(nèi)常用的高精度定位方法是使用差分定位設備，如 RTKGPS，但需要額外架設固定差分基站，應用距
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