大家好，树莓派能人工智能吗相信很多的网友都不是很明白，包括树莓派 人工智能也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于树莓派能人工智能吗和树莓派 人工智能的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. 中国人工智能发展如何？
2. 想要用树莓派跑人工智能，但是不知道买树莓派的哪个版本合适？
3. 学Python以后能够从事无人机工作吗，有什么建议？
4. 人工智能需要学习什么软件？

中国人工智能发展如何？

第四次工业革命，是智能化革命。所以，中国、美国、欧盟、日本和英国等全球主要的经济体均在向人工智能及其相关（技术）产业持续投入大量的资源。到目前，美国在人工智能领域依然保持着先驱者的姿态；欧盟早些年起也对人工智能制定出了一套颇具雄心的规划，并已在逐步实施中。比如，2013年，欧盟便提出了一项长达10年期的人类大脑项目；日本有着“机器人超级大国”的称号，在全球有着最多的机器人用户、机器人设备和制造商。当然，日本亦对新的工业革命（机会）给予了极大的重视；英国在人工智能领域同样不甘落后。其他国家，比如韩国、印度，皆谋求在人工智能领域中占得一席之地。

人工智能产业链，可以简单地划分为基础层、技术层和应用层。基础层对应的是数据及计算能力，具体包括了芯片、传感器、软件框架、云服务和数据；技术层则对应于算法和应用技术。其中，应用技术包括图像识别、语音识别、文字识别、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱、等等；应用层就让人好理解了，具体如智能手机、机器人、无人机、智能推荐、智能驾驶、智能制造、智能安防、智能家居和智能教育、等等。

就现阶段而言，中国的人工智能产业（之中包括了人工智能及其相关技术）已处于全球第一梯队当中，但是与第一梯队中的第一名美国相比，还有比较明显的差距。尤其中国在人工智能及其相关（基础且核心）技术的研发和商业应用上，与美国的差距最突出。更进一步说，中国的人工智能产业，在基础层上相比于美国差距应该算是最大的，比如、传感器、芯片、软件框架。中国在技术层和应用层上则要相对好一些。业界还有一种说法是，中国的数据量领先于美国外，中国在核心的硬件、算法研究和商业生态方面都比美国有较大的差距，甚至在算法研究上都比不过英国。并且，中国的数据同样存在一个最大的缺陷，即基本是中国人的数据，而非全世界人的数据。

中国的人工智能产业落后于美国，只是暂时性的。实际上，在2017年中，国务院就发布了一项有关人工智能产业的发展规划，且该规划是严格基于本土人工智能产业的现状之上的。该计划明确地提出：到2020年，中国的人工智能产业（技术+应用）要同步于世界先进的水平，初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态，培育出若干家全球领先的人工智能骨干型企业。人工智能核心产业的规模要达1500亿元以上，人工智能相关产业要达到1万亿元的规模；然后到2025年，中国要在人工智能基础理论上实现重大突破。让新一代的人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用。人工智能核心产业的规模在4000亿元之上，带动相关产业的规模要超过5万亿元；再到到2030年时，中国在人工智能理论、技术与应用等总体上达到世界领先的水平，成为全球主要的人工智能创新中心。人工智能核心产业的规模超出1万亿元，带动相关产业的规模不下于10万亿元！

之前，今日头条人工智能实验室主任马维英接受媒体的专访，所谈的话题主要是关于人工智能的。其中，马维英就向媒体提了一个很具建设性的观点，今后中国的人工智能产业要不断地进步，更快地发展，关键在于中国要努力培养出更多（复合型+创新型）的人才。并且，中国在培育人才上，进步的空间非常大。其实，这容易让人理解，美国有再多的、创新的、世界领先的技术，那都是人创造出来的。再有，马维英还向媒体预言，未来，所有的软件都是靠人工智能驱动，都是需要靠数据、算法来建模型。

马维英向媒体说道：

“我觉得中国从应用上来讲，对技术的接受度来讲，我觉得可以让中国在人工智能的发展中取得一个领先。因为我们可能最快地训练出一些最强大的模型，这些模型可以是计算机视觉、自然语言理解、语音或者是图像，还有一些新内容、新社交。接下来从中国走出一些新的公司，是非常有希望的。”

“我觉得美国、当然它整体的人才还是非常丰沛的。而且在最前沿的科技、研究各方面，我觉得还是世界最领先的，美国有它们的优势。中国作为一个后来者，我觉得它的发展速度、跟在人工智能上的投入、跟进步的速度，我觉得是令人惊叹的。所以，我觉得，将来中、美可能就是全世界两个最重要的人工智能国家。”

想要用树莓派跑人工智能，但是不知道买树莓派的哪个版本合适？

现在树莓派4的cpu和内存都大大提升，如果想要跑人工智能不用gpu的话，个人推荐树莓派4可以满足基本需求

学Python以后能够从事无人机工作吗，有什么建议？

学会Python对编程工作有促进，无人机方面主要是单片机、飞控系统的调试，跟Python关系不大，无人机调试方面需要c语言编程能力。

人工智能需要学习什么软件？

如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？

项目简介：智能家居的概念(smarthome,homeauto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。

项目地址：https://gitee.com/xmeter/My-smart-home

项目简介：当我们在网上搜索开源机器人时，我们发现都是部分功能的代码和demo，我们不能找到一个完整的项目，直接下载到我们的树莓派上，上电，然后就可以动、可以玩了。rtp已经做到这点了；事实上它已经可以动并说话了，它是基于ros的完整的机器人代码，找来1块树莓派，接上几个电机和喇叭，ok，它已经可以动、可以玩、可以愉快地添加自己的代码了；虽然粗糙但是基本满足这个需求了（子功能还需要各种完善）。

什么是Living-Robot？

想象一下当你养了一只兔子、或者一只蜥蜴作为宠物时，它们从来不会和你卖萌扮可爱，根本不会回答你任何或机智或愚蠢透顶的问题；但是我们还是养了这样的宠物；为什么？因为它是“活着的”的。rtp要人工创造这种Living的感觉，我们称之为“Living-Robot”。

项目地址：https://gitee.com/rtp/Robi-Transform-Project

项目简介：C语言编写的基于百度语音识别、语音合成和图灵机器人的智能语音控制中心。程序自动适配环境音量，取适当阀值当说话后才开始录音。加入偶发性声音检测机制，不会对突然性的声音做出处理。此程序能够在NanopiNeo/Neo2、OrangePiZeroPlus(H5)上面正常运行，因为树莓派外置声卡的原因，录音声音可能很小，所以针对树莓派加入了声音放大程序（可选择开启或者关闭），实验结果还算理想。

项目地址：http://gitee.com/geeiot/aicontroler

项目简介：用python3和numpy实现一个简单的深度学习框架，了解流行框架的原理。

项目地址：https://gitee.com/ictxiangxin/paradox

项目简介：基于OpenCV3与GTK3+的路面分析，及交通路况识别的车辆智能辅助驾驶系统。用于标准路面的偏移制导（带人物交通标志识别），可用于自动驾驶计算机视觉的入门学习和具体项目的二次开发。

项目地址：https://gitee.com/Luciferearth/uestc-careye

项目简介：根据YANNLECUN的论文《Gradient-basedLearningAppliedToDocumentRecognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。

项目地址：https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5

项目简介：atulocher，读作/?t?l?:'k?r/，为auto-launcher重组的单词。意为“自动建立者”。这是一个人工智能，设计目的是对抗某些学校的"原创题"。

项目地址：https://gitee.com/cgoxopx/atulocher

项目简介：脱机手写数字识别系统，可以将手机拍摄的多行多列的手写数字进行识别，整个系统实现了完整的图像处理、特征提取、网络训练等一系列算法，每个阶段的各种算法都有自己独有的算法优化，以提高识别率。

项目地址：https://gitee.com/tboox/hnr

项目简介：每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例，不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站，他都能识别你的站点类型。面向海量内容的今天，随随便便就能从互联网采集、抓取海量的数据，而数据又杂乱无章，如果用人工整理归类，太浪费资源了。作者做过各类站群、垂直站点，深知分类器的重要性。

本项目是基于PHP和word2vec的分类器，用于文章、新闻等内容自动分类，项目包含样本训练、识别代码，分词组件用的是PhpAnalysis，简单灵活。欢迎大家一起优化并完善。

项目地址：https://gitee.com/mz/classifier4php

OK，关于树莓派能人工智能吗和树莓派 人工智能的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。