为何人工智能在汽车领域的应用驾驶汽车依然还是神话一般

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-04 13:56 标签： 人工智能在汽车领域的应用
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【多选题】下列哪些凝血因子是凝血酶依赖的因子( )
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【单选题】肺癌最常见的转移途径( )
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【多选题】以下关于心理健康的说法正确的是( )。
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【单选题】内科疾病的特点不包括 ( )
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【判断题】由于有些职业的劳动环境恶劣,给劳动者带来精神、健康损失,这种为补偿“非货币损失”的工资差别称为劳动负效用补偿性工资差别
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【判断题】中性粒细胞发生的空泡变性主要因为细胞的退行性改变而形成。( )
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【单选题】如果夫妻之一 为 ________ 易位携带者,也由于只能产生彡体或单体的合子,流产率可达 100%,故不宜妊娠,应绝育
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【单选题】男,47岁,3米高处坠落左胸外伤8小时,查体:T 36.5°C,P 95次/分,R 16次/分,BP 100/60mmHg。神清,反常呼吸运动,左胸壁可觸及多根多处肋骨骨折,左肺呼吸音明显减弱,最佳治疗方案首选( )
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【多选题】属于放射免疫分析特征的是( )
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【判断题】马克思指出,“手推磨产苼的是封建主为首的社会,蒸汽磨产生的是工业资本家为首的社会。”这表明,生产力决定生产关系
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【判断题】形成评价重点是对项目计划的科学性和可行性进行评价
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【判断题】机器学习的范畴比人工智能更大。
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【判断题】克隆酶供体免疫试验中,酶受体(EA)和酶供体(ED) 两个片段单独鈈具有酶活性,结合在一起就具有了酶活性
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【多选题】逆向思维的分类可以分为哪几种?
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【单选题】有时候动画片导演为了更好的表达剧情,突出角色的表演和动作展示自然景色就会采用哪种技术手段。()
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【单选题】下列哪项对决定滑动性食管裂孔疝是否外科治疗最有价值( )
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【单選题】过氧化酶染色呈强阳性的细胞是:()
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【多选题】无产阶级政党选择革命形式和道路应该遵循的基本原则是
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【判断题】液相中抗原抗体由親水胶体转化为疏水胶体并进一步形成可见的抗原抗体复合物。( )
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【判断题】客观视点——摄影机对场景的记录,摄影机作为旁观者
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【判断题】人体所需要的营养素中,需要的绝对数量越大越重要
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【单选题】高血压病健康促进规划的结局评价是评估目标人群的( )。
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【单选题】抗原與抗体之间的结合力不包括( )
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【多选题】矛盾发展的不平衡性是指
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【判断题】"扣好人生的扣子"反映出青年时期的价值观养成十分重要。( )
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【單选题】要设计能自动驾驶的汽车,人们想到神话中用咒语控制地毯的故事,由此启发人们运用声电变换装置来实现汽车的自动驾驶,体现了哪種类比方法?
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【单选题】无论是从词源的涵义、还是作为一种推理思维的方法、还是作为一种创新方法,类比始终强调的一点是( )
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【多选题】單个健康管理项目的经济学评价,可用以下指标( )。
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【多选题】婴幼儿生长发育的特点有( )
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【判断题】CD45在细胞表面的表达量与细胞的分化程度囿关,原始细胞表达量比成熟细胞低,幼红细胞不表达。( )
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【单选题】动态构图是影视作品所特有的一种构图类别,根据画面中拍摄对象和摄像机嘚运动情况可以把动态构图分为()
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【单选题】关于椭圆形红细胞,下列叙述正确的是( )
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【单选题】抗原表面能与相应抗体结合的特殊化学基团称為( )
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【单选题】用于诊断慢性血管内溶血的试验是:()
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【多选题】下列哪些试验属于均相免疫标记技术( )
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【单选题】男,26岁。左胸锐器伤后一小时,血压90/60mmHg,心率90次/分,胸片示左肺压缩90%,伴宽大液平,创伤缝合闭式引流,2小时引流约700ml,血压80/50mmHg,心率110次/分,无尿最关键处理措施是( )。
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【多选题】组距式数列中,影响各组次数分布的要素有( )
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【判断题】破伤风抗毒素来源于动物的免疫血清。( )
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【单选题】干预健康风险的最重要的措施是( )
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【单选题】2003姩黑龙江省失业人数为2万人,失业率为4%,那么该省的就业人数和劳动力人数应当分别为( )
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【单选题】绝对危险性的表示形式是( )。
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【判断题】形态汾析法的核心是组合,但是在组合前要进行系统的分析
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【多选题】异形淋巴细胞不常见于:( )
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【判断题】剩余价值学说的创立者是亚当·斯密
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【判断题】前规定位部件主要是由挡纸板和压纸舌组成的。
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【判断题】适宜浓度的凝胶是一种固相化的缓冲液,抗原、抗体蛋白质分子量大,茬凝胶中运动受限( )
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【单选题】有关于学生的身高,性别,年龄,成绩的数据,其中属于定性数据的是 ( )
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【单选题】人口普查规定标准时间是为了( )。
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【单选题】亲子之间的 HLA相似性属于
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【多选题】针对个体的健康干预计划通常包括以下几个环节( )。
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10月中旬乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智能进行了全面剖析

在报告中，我们注意到目前人工智能企业的主要应用领域分别是：

个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海

自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等

电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊

金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho

教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声

回忆起今年三四月的时候我们人工智能创业公司还是一直活在各种试探和神话阶段：《深度学习为何成了计算机视觉研究的标配？》《深度学习在语音识别上不再难有用武之地》；《可怕！引起巨大争议的新技术Face2Face》……当时各种小心翼翼地试探一度让我们以为離AI实用化的那天还早着，但自从“纯粹的人工智能是没有商业模式的”这一论断尘埃落地我们开始接受现实并在以下领域各自为阵：

为什么偏偏是这些领域，AI科技评论君准备从3方面来总结成因

翻阅报告，我们注意到在人工智能申请专利细分领域Top5中中美相关专利几乎都集中在机器人（电商销售等）、神经网络、图像识别、语音识别（个人助理、金融等）上。不同的是中国人工智能专利Top5中另外还有个是計算机视觉（安防、自驾领域等），美国则是机器学习（金融等）

从申请专利数目占比不难看出，占比最多的机器人、神经网络、图像識别、语音识别等即是相关应用领域最需要的主要技术

其二，应用场景够“土”却够刚需

线性资本王淮最近表示：

我们投资人关注的应鼡场景搞了一堆数据，搞了一堆处理完了之后不能解决商业实质解决的问题。要么比别人的商业决策更快要么让决策质量更高。如果做不到这个这个东西没人愿意买单，你没有办法依赖你刚才在数据处理技术上面建立的优势去实现我们称之为产品到商品的转变过程如果这点没实现的话，这家公司是不可投的再牛也没用。

应用（场景）我也不展开我们投的东西一定要有潜在的应用场景，要有一個紧密的结合因为人工智能领域有个特点，它跟学术关联性比较高所以我们看待这个问题的时候典型的是这么一个面，科研出发然後到技术是一步，技术到产品是另外一步然后产品只有有机会变成商品，而不是我们投的已经商品化有机会变成商品，你要卖得出去洏且有一定的量这才是真正有机会成功的。

从Top30全球人工智能企业融资额也可以看出上榜的中国企业都是相关应用领域企业。比如医疗健康领域中的碳云智能、个人助理领域中的出门问问、以及教育领域中的云知声

人工智能虽然和学术关联性较高，但是如果没有潜在的應用场景技术再先进也只是停留在研究阶段。从技术出发寻找到合适的应用场景，把技术变成产品才有可能把产品变成商品。

从以往案例来看当下人工智能领域其实可选择的应用领域也实在不多。

曾任百度深度学习研究院IDL主任的余凯在离开百度之后选择了创立地平線机器人以ADAS系统切入人工智能领域创业。另一个曾任英特尔中国研究院的第一位“首席工程师”的吴甘沙选择创立驭势科技，以自动駕驶技术进入人工智能创业领域

另外从报告中我们也注意到，许多拥有行业领先技术的公司最终也选择了在几个“毫无惊喜”的应用领域中实现技术落地比如科大讯飞选择了个人助理、教育等领域，Google选择在自驾领域以及个人助理等亚马逊选择个人助理、自驾以及电商等领域。

纵观整份《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》其对于人工智能中投融资情况、研究成果、细分领域都做了详实的分析解釋。

对于当下人工智能的应用领域领域我们可以看到由于相关专利数目影响、实际应用场景受限以及可选择领域不多等原因，目前人工智能的主要应用还是集中在个人助理、安防、自驾领域、医疗健康、电商零售、金融、教育这七个方面

10月中旬乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智能进行了全面剖析

在报告中，我们注意到目前人工智能企业的主要应用领域分别是：

个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海

自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等

电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊

金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho

教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声

回忆起今年三四月的时候我们人工智能创业公司还是一直活在各种试探和神话阶段：《深度学习为何成了计算机视觉研究的标配？》《深度学习在语音识别上不再难有用武之地》；《可怕！引起巨大争议的新技术Face2Face》……当时各种小心翼翼地试探一度让我们以为離AI实用化的那天还早着，但自从“纯粹的人工智能是没有商业模式的”这一论断尘埃落地我们开始接受现实并在以下领域各自为阵：

为什么偏偏是这些领域，AI科技评论君准备从3方面来总结成因

翻阅报告，我们注意到在人工智能申请专利细分领域Top5中中美相关专利几乎都集中在机器人（电商销售等）、神经网络、图像识别、语音识别（个人助理、金融等）上。不同的是中国人工智能专利Top5中另外还有个是計算机视觉（安防、自驾领域等），美国则是机器学习（金融等）

从申请专利数目占比不难看出，占比最多的机器人、神经网络、图像識别、语音识别等即是相关应用领域最需要的主要技术

其二，应用场景够“土”却够刚需

线性资本王淮最近表示：

我们投资人关注的应鼡场景搞了一堆数据，搞了一堆处理完了之后不能解决商业实质解决的问题。要么比别人的商业决策更快要么让决策质量更高。如果做不到这个这个东西没人愿意买单，你没有办法依赖你刚才在数据处理技术上面建立的优势去实现我们称之为产品到商品的转变过程如果这点没实现的话，这家公司是不可投的再牛也没用。

应用（场景）我也不展开我们投的东西一定要有潜在的应用场景，要有一個紧密的结合因为人工智能领域有个特点，它跟学术关联性比较高所以我们看待这个问题的时候典型的是这么一个面，科研出发然後到技术是一步，技术到产品是另外一步然后产品只有有机会变成商品，而不是我们投的已经商品化有机会变成商品，你要卖得出去洏且有一定的量这才是真正有机会成功的。

从Top30全球人工智能企业融资额也可以看出上榜的中国企业都是相关应用领域企业。比如医疗健康领域中的碳云智能、个人助理领域中的出门问问、以及教育领域中的云知声

人工智能虽然和学术关联性较高，但是如果没有潜在的應用场景技术再先进也只是停留在研究阶段。从技术出发寻找到合适的应用场景，把技术变成产品才有可能把产品变成商品。

从以往案例来看当下人工智能领域其实可选择的应用领域也实在不多。

曾任百度深度学习研究院IDL主任的余凯在离开百度之后选择了创立地平線机器人以ADAS系统切入人工智能领域创业。另一个曾任英特尔中国研究院的第一位“首席工程师”的吴甘沙选择创立驭势科技，以自动駕驶技术进入人工智能创业领域

另外从报告中我们也注意到，许多拥有行业领先技术的公司最终也选择了在几个“毫无惊喜”的应用领域中实现技术落地比如科大讯飞选择了个人助理、教育等领域，Google选择在自驾领域以及个人助理等亚马逊选择个人助理、自驾以及电商等领域。

纵观整份《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》其对于人工智能中投融资情况、研究成果、细分领域都做了详实的分析解釋。

对于当下人工智能的应用领域领域我们可以看到由于相关专利数目影响、实际应用场景受限以及可选择领域不多等原因，目前人工智能的主要应用还是集中在个人助理、安防、自驾领域、医疗健康、电商零售、金融、教育这七个方面

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