人工智能算法具有危險性。算法的危險性體現(xiàn)在兩方面，一是以低概率犯下嚴重錯誤，主要體現(xiàn)為算法的出錯。人工智能算法被廣泛應用于各個領(lǐng)域,自動駕駛領(lǐng)域的算法出錯或會導致嚴重的交通事故，醫(yī)療領(lǐng)域的算法出錯或會導致病人的死亡或重傷，金融領(lǐng)域的算法出錯或會使投資人遭受巨大財產(chǎn)損失。二是造成可能較小但長期而又***的危害，主要是指算法運行過程和結(jié)果缺乏法律規(guī)制而導致的偏差。例如算法所使用的數(shù)據(jù)是通過長期侵害人類隱私權(quán)而獲得的，算法結(jié)果可能存在歧視或侵犯到算法受眾的知情權(quán)。雖然這些危害有時候不如算法出錯時的損害明顯和嚴重，因此而常常被受害人忽略，但亦有導致嚴重損失的可能。而且，對這些大程度損害的長期放任將會導致人類所創(chuàng)建的法律價值被逐漸侵蝕，人類文明或會岀現(xiàn)倒退。RK3588圖像處理板是工業(yè)級別的。云南圖像識別模塊算法

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片，植入公司自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標進行自主檢測、識別，并自動或人為選擇目標進行鎖定、跟蹤，同時輸出目標相對于視野中心的脫靶量信息。跟蹤板的處理為瑞芯微新一代智能視覺芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7內(nèi)核，內(nèi)置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265視頻編解碼。基于瑞芯微自研的ISP2.0技術(shù)。RV1126可實現(xiàn)多級降噪、3幀HDR、黑光全彩技術(shù)特性。貴州雙光成像圖像識別模塊板卡RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

大運村還設有咖啡機器人，這個人工智能賦能下的咖啡機器人，能夠以精確的技術(shù)做出大師級別的拉花圖案咖啡，提供味覺與視覺的雙重盛宴。小吃販賣機器人大運村還有一個智能無人餐廳，里面的小吃機器人能夠24小時提供美食，機器人集自動接單、烹飪、出餐、叫號等功能于一體，還能夠自己進行清洗，妥妥的無人自動化服務。乒乓球陪練機器人成都GX體育中心體育館配備的乒乓球機器人，能實現(xiàn)擬人動作發(fā)球，訓練接球者對發(fā)球動作的觀察和預判，自定義每個球的速度、旋轉(zhuǎn)和落點。同時，可以針對訓練需求設定多種打法。系統(tǒng)包含了乒乓球訓練的22個基本動作，訓練時，不僅能監(jiān)測運動員的體力極限，還能記錄接發(fā)球的速度、落點、動作特征，形成一個數(shù)據(jù)分析模型，高效提升技戰(zhàn)術(shù)水平。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專門的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。成都慧視自研的AI算法就是機器視覺的一種。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點。用在無人機領(lǐng)域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎(chǔ)上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。在硬件方面，針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口，針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口，視頻輸出接口則采用H.264編碼。慧視光電的圖像處理技術(shù)很先進。貴州雙光成像圖像識別模塊板卡

RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU。云南圖像識別模塊算法

人工智能是計算機學科的一個分支，深度學習、機器視覺是機器學習研究中的一個領(lǐng)域。深度學習和機器視覺主要是針對圖形進行更深層次的挖掘和分析，是人工智能的實際應用。而人工智能除了對圖形的處理外，還包括對語音、運動、社交等方面的處理和控制。由于機器視覺主要是對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業(yè)為例，機器視覺具有成本低、穩(wěn)定性強、準確性高、應用范圍廣等優(yōu)點，目前已經(jīng)在國內(nèi)外高速公路和公路的交通監(jiān)控系統(tǒng)中得到了大量應用,具體體現(xiàn)在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統(tǒng)計、流量控制等。云南圖像識別模塊算法