大家好，如果您还对人工智能定位算法不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能定位算法的知识，包括人工智能定位算法原理的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. 5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术，会给我们带来什么样的体验和惊喜呢？
2. 人工智能涉及个人隐私应用事例
3. 人工智能现在处于什么发展状态？
4. 人工智能技术有哪些？

5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术，会给我们带来什么样的体验和惊喜呢？

这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来说说我的看法。

首先，从当前5G、大数据、人工智能和区块链等技术的落地应用场景和发展趋势来看，这些技术将为产业领域的发展和创新带来更多的影响，在工业互联网快速发展的推动下，以大数据和人工智能为代表的新技术将为产业领域打开新的价值空间，相关领域也会释放出大量的创新、创业机会。

当前大数据和人工智能已经被列入到了“新基建计划”当中，相信未来大数据和人工智能能够整合大量的社会资源。由于大数据和人工智能等技术对于应用场景有比较多的要求，所以对于普通人来说，要想感受大数据和人工智能等技术所带来的积极变化，应该从丰富自身的知识结构入手，职场人更是如此。

从当前大数据等技术的落地场景来看，普通人在大数据和人工智能时代，将获得三方面的体验：

第一：工作难度下降。在大数据和人工智能时代，职场人的工作难度会在一定程度上得到降低，这也是当前智能化办公的重要诉求之一。较低的工作难度能够明显提升职场人的工作效率，同时也会提升职场人的工作积极性和工作成就感。

第二：工作场景拓展。随着5G通信的落地应用，很多工作岗位的工作场景会得到拓展，比如很多岗位任务在家就可以完成，这会明显提升职场人的工作体验。实际上，当前在IT（互联网）行业内有很多工作岗位都可以在家完成。

第三：岗位附加值提升。岗位附加值的提升是职场人的重要诉求之一，更高的岗位附加值意味着更高的薪资待遇和更强的资源整合能力，这对于职场人未来的发展都有非常积极的意义。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能涉及个人隐私应用事例

近日，马斯克坦承特斯拉汽车内摄像头可以监视驾驶员一事，引发了车主对智能汽车内部安装摄像头与窃听器的不满。虽然这两种设备在智能汽车生产厂商眼中起到的是对驾乘人员的保护作用，但依然无法打消车主心中的疑虑。

智能汽车逐步发展，无人驾驶也在“路上”。未来，如何兼顾驾乘人员的安全与隐私，是个值得探讨和重视的问题。

日前，国外有用户在社交网站向特斯拉CEO埃隆·马斯克询问特斯拉的车内摄像头是否可以检测车主目光，马斯克回复“是的”。引发舆论关注的原因是，这是特斯拉方面首次承认通过车内摄像头来监视驾驶员。

在该用户提出疑问前，马斯克就曾在社交网站上发文称将收回一些车主的完全自动驾驶能力测试版（FSDbeta）的试用权限。原因是这些车主在使用FSDbeta功能时，没有对道路情况给予足够的关注。马斯克称，之所以是beta版本，就意味着还处在测试阶段，尽管目前没有出现任何事故，但不能放任不管。

显然，自动驾驶将赋予智能汽车更多权利，也意味着汽车内外需要加装更多传感器、摄像头和监听器等。但不论哪种设备，都对汽车内部相对隐秘空间内的驾乘人员隐私造成了威胁。

是监视还是保护

这不是特斯拉第一次曝出信息安全丑闻。去年，一位白帽黑客格林曝光特斯拉的车载计算机系统可能会导致个人隐私的泄露。接触过特斯拉的人都知道，特斯拉的车载计算机系统功能繁多，包含收音机、蓝牙电话、上网、玩游戏等。驾乘人员还可以通过Wi-Fi连接社交网站，甚至能存储联系人的电话号码。

但很多车主没有想到的是，暗藏在车载计算机系统屏幕背后的组件，正成为隐私数据泄露的源头。这位白帽黑客从某购物平台上购买到被换下来的自动辅助驾驶系统（AP）和媒体控制单元（MCU）。尽管这些组件已经有明显损坏迹象，但仍能从中获得之前车主的隐私，例如手机连接的电话本、通话记录、日历、家庭和工作地点的定位、导航去过的位置，以及允许访问网站的会话cookies。

之所以可以从MCU上获取个人信息，是因为特斯拉基于Linux内核搭载MCU。MCU使用的是镁光生产的嵌入式多媒体控制器（eMMC）存储颗粒，而特斯拉的车机系统并没有对这块eMMC硬盘进行任何的加密处理。

不仅是特斯拉，蔚来汽车“监控每位车主行程”也曾在网上闹得沸沸扬扬。此外，滴滴打车也为了确保驾乘人员安全，采取全程监听车内人员对话的措施。

尽管这些安装监听、监视设备的生产方打着“向善”的旗号，却往往没有明确告知消费者他们将会被收集哪些信息；亦无人知晓，这些信息是否真的会被妥善安全地保存。

而在信息技术飞速发展的现代，将安全性让渡给驾乘人员的隐私真的可行吗？前段时间，货拉拉公司货车女乘客跳车一事余温未了。社会上不乏对货拉拉公司为何不在车内安装监控系统的质疑之声。

安全与隐私应如何兼顾？在福州大学数学与计算机学院教授陈德旺眼中，安全与隐私是互相矛盾的名词。“想要获得更多安全性，就需要让传感器采集更多的数据。”

法规不应缺席

“目前，智能汽车要协助驾驶员对车辆进行控制时，主要采集驾驶车周边的车及所在道路场景的实时数据，例如前后左右车的位置、类型、速度，交通标志、道路线、障碍物等。而实现无人驾驶，只需要对车外进行监控即可。”中国科学院自动化研究所研究员王飞跃在接受《中国科学报》采访时解释道，“监控车内主要是为了对驾驶员采取主动安全措施，即发现驾驶员出现疲劳驾驶、视线漂移、不系安全带等危险行为时，进行主动提醒。目前，尚没有对监控范围和清晰度有明确的统一标准。”

诚然，伴随着人工智能的发展，关于人工智能伦理的讨论从未停歇，但讨论主题却一直集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，而对人工智能实际应用的研究则探讨较少。因此，学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨虽已持续了数年，却并没有弄清普遍的人工智能伦理到底是什么。

“人工智能在当代广泛应用，带来了各种益处，但人们也发现了诸多伦理问题。直接与技术相关的，包括算法歧视、侵犯隐私等技术的误用和滥用等，较为间接和远期的则有就业问题、平等、家庭和社会关系的危机等。”中国人民大学法学院副教授郭锐告诉《中国科学报》。

就这点而言，智能汽车对隐私构成的威胁似乎并没有上升到这一高度。“从安全隐私角度以及自动驾驶及车内主动安全的技术实现上，采集的数据都是可以实时处理、实时做出自动驾驶行为，不需要保留任何数据的。这和现有车的倒车影像的逻辑是一样的。”王飞跃坦言，“但是，不排除部分厂商为了不断提升自动驾驶及主动安全的技术能力，以及识别能力，而保留部分数据，进行算法的再学习。如果能征得用户授权同意，未尝不可。”

陈德旺也建议，车企最好将车内安装设备与收集哪些信息标注清楚，让车主保留选择的权利。“有些车主认为汽车安全比隐私更重要，就可以选择让智能后台对其信息进行收集。也有车主认为车内是隐私空间，那么可以选择减少收集内容，或者适当关闭一些功能。”

对此，郭锐认为，人工智能的决策则必须按照人类的伦理来评估和校正；人工智能对社会的影响很大，牵涉很多的人，因此应当更加强调归责性。“就车内检测技术如何与隐私保护平衡的问题，我认为可以从两个维度进行考量。第一，应该遵循知情同意原则，采取‘事前告知’‘事后删除’的模式；第二，立法应对何时收集、收集到何种程度、保存期限多久等问题做出规定，并要求商业主体定期审核。”

人工智能的尺度

“人工智能技术确实存在两面性，在带来驾驶安全性提升的同时，如果不加限制，确实也会带来侵犯隐私的隐患。但是解决方案提供商以及车厂，很容易通过法律和标准来约束产品和服务的隐私程度。例如，最关键的是要求不能留存数据、不能定位，这就解决了绝大部分的隐私问题。”王飞跃表示。

目前，人工智能和自动驾驶业内有分布式（联邦）数据共享、多方（联邦）数据智能计算等技术，也取得了初步的进展，能达到“数据可用不可见”的效果。王飞跃解释说，从技术上来讲，这种模式所形成的算法，与将数据聚集在一起计算训练的效果相同或者相近，从而能比较好地平衡数据隐私版权保护、数据要素开放共享服务两者之间的矛盾。正因如此，预计“数据可用不可见”是数据应用服务的未来趋势。

郭锐也表示，智能汽车收集的数据传统上被看作隐私问题。实际上，这个问题和传统隐私权语境有所不同。不同之处在于，它不是一个一方侵权、另一方被侵权的零和游戏，还展现了车主和汽车企业之间通过合同彼此信任、合作的一面。因此，个人信息保护在这个问题上可能比隐私权保护更加切合实际。

而且，相较于智能汽车驾乘人员隐私问题，网络隐私暴露更值得关注。“在技术上，科学研究者和业界也在探索是否可以达到利用数据的同时保护隐私的效果。在治理上，我们还应该支持市场的自治，企业之间的互相竞争某种程度上能够促进用户隐私的保护。比如在搜索引擎的竞争上，一些搜索引擎会以推出更加保护隐私的服务吸引消费者。”郭锐说，其实，人工智能发展过程中遭遇的最根本的伦理难题是创造秩序危机。创造秩序危机，简而言之，是人所创造的技术对人的反噬。反思人工智能伦理，是为了应对这个危机。伦理不是为了约束科学发展，而是为了防止我们在追求某一个具体目标的时候伤害人类的整体利益。

人工智能现在处于什么发展状态？

最近阿里巴巴达摩院官网发布的2019年十大科技趋势，是基于现阶段人工智能发展现状和走势的一个综合概括，建议大家可以仔细品味下：

对于这十个趋势，来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论，任务内达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向，但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流，即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。

一、计算是变革的源头

传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。

“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。”中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”

杜克大学副教授、IEEEFellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEEFellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。

在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。

“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。”清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。

根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”

二、算法的创新让AI更加智能

1950年，人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力，即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人，则认为是通过测试。

图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为，在未来，人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音，具备语音交互能力的公共设施将会越来越多，甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。

西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示，“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声，并将会拉动‘耳朵经济’的爆发，各种‘AI声优’将上岗，为大家提供听觉盛宴。”

人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关，但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为，结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。

杜克大学统计学院终身教授DavidDunson对此评论说，“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进，为用户提供更有趣和更合适的产品，同时改善整体用户体验。”

过去两年，城市大脑成为社会热词。达摩院认为，2019年，人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用，未来越来越多的城市将拥有大脑。

中国城市规划设计院院长杨保军认为，“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧，而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示，“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”

三、连接万物的5G催生更多应用场景

过去几年，5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网，它将会成为连接万物的纽带。

达摩院在此次十大科技趋势中提到，5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说，“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕，一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。”

车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为，车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来，并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。

单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车存在诸多限制，例如传感器部署的成本高，感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于，可降低单车系统在定位方案部署上的成本，并且可以实现更好的感知与决策。”中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。

人工智能技术有哪些？

现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。

现在人工智能所涉及的学科有：认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。

应用领域有：翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。

具体应用方面有：网络，工业，农业，航空航天，军事，自然，家庭，个人等等，各行各业都有人工智能的身影。

人工智能定位算法的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能定位算法原理、人工智能定位算法的信息别忘了在本站进行查找哦。