人工智能專用芯片與智能傳感器的發展，大幅提高了端側設備的計算資源容量。同時，模型壓縮后的人工智能算法支持輕量化和低成本化部署。
　　終端設備開始內置嵌入深度學習算法，可以對采集的數據進行實時處理實時應用。邊緣層作為智能終端最近的上層協同節點，實現對端側上報的數據樣本完成動態增量學習。邊緣層按需將高質量結構化的數據及分析結果傳回云端，通過全域知識模型作為協作模型，云端利用協作生成的軟標簽幫助模型建立舊類間的潛在關系，實現增量訓練中對舊類識別任務的進一步鞏固和精度提升，全面提高計算效率和反應速度。
　　1、人工智能商業化應用加速落地
　　Al+行業正在聚焦多元化的應用場景，不同產業及領域的智能化轉型將大規模提高人工智能的用戶基數為人工智能領域的發展提供巨大的空間，并逐漸向其他相關產業輻射。
　　金融服務、電信、汽車裝配、能源等高科技領域是當前人工智能應用范圍最為廣泛和領先的，引領人工智能行業相關應用層產業迅速發展。
　　交通、醫療、金融、安防等領域的人工智能商業化應用正在加速落地，隨之人工智能擁有大規模高質量的用戶基礎，給其余相關產業的智能化轉型帶來巨大空間。
　　來源/頭豹研究院
　　2、自動駕駛技術向完全自動化方向發展
　　自動駕駛的終極目標是在目前的開放交通環境中完全可用，實現這個目標需要在車輛本身和交通環境適應性改造方面同步進行。而在實現完全自動化的進程中，需要考慮四大問題來論證自動駕駛在開放交通環境應用的可行性∶便利性、安全性、可靠性以及法律/道德責任。
　　“車聯網”將驅動汽車軟件化的發展，隨著汽車內飾部件的電子化，汽車將成為交互應用不可忽視的終端，包括辦公和娛樂。自動駕駛技術在物流行業和出行服務行業的應用將大大降低運營成本，或將催生全新的產業模式。隨著逐步過渡到完全由無人駕駛運載器構成的交通網絡，期間傳統的交通信號系統和城市道路規劃將重新設計，最大化通行效率。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Al+行业正在聚焦多元化的应用场景 为人工智能发展提供巨大空间的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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