近年來，自動駕駛感知領域存在著巨大的技術分歧：以 Waymo 為**的多傳感器融合派以激光雷達為主傳感器，而以 Tesla 為主的視覺優先派堅持使用純攝像頭。其中激光雷達的主要問題在于價格昂貴，Velodyne 的 64 線激光雷達成本為 75,000 美金左右，成本高，難以擴大規模。純視覺的方案極低地降低了成本，Autopilot 2.+ 的 BOM 成本控制在 2,500 美金左右。但同激光雷達相比，攝像頭缺乏深度信息，在 3D 空間的目標檢測上存在天然巨大劣勢。雖然近年來基于鳥瞰圖（BEV）的技術方法快速發展，提升了純視覺探測的效果，但距離激光雷達的探測效果依舊相去甚遠。AI智能圖像分析是人工智能的重要組成部分。貴州AI智能應用

小區出入口的管理分為人員管理和車輛管理兩個部分。人員管理方面，隨著生物識別技術的推廣和系統集成程度的成熟，人員通道管理可采用IC卡、身份證、指紋、二維碼、人臉識別或人證合一等多種認證方式通過后進入，可自動識別小區業主及常住住戶，無需業主手動，系統識別確認后自動開門、點亮對應樓層。人員智能門禁設計在阻止非授權人員進入的同時方便業主進出，同時也能統計人員出入數量。基于人臉識別等生物識別應用，為業主及訪客提供了更安全和便捷的出入管理方式。單元門入口及家庭入口也能實現智能化安防，通過信息的上傳，安防設備能夠自動識別來訪人員是否為該樓棟的居民，只有經過授權的人才能進入該樓棟，保障業主隱私和安全。吉林應急救援AI智能提供商做到24小時不間斷為客戶提供個性化咨詢方案，并減少企業客服人員數量，提高客服服務的質量。

在智慧農業領域，當無人機掛載吊艙飛行時，攝像頭就能自動獲取作物狀態，并加以分析輸出相應數據，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠實現人流量、車流量的智能統計，為交通管理部門提供詳細的車流數據，從而為出臺緩解交通壓力的措施提供數據支撐。AI算法使用大量的訓練數據集來不斷提升自身的識別能力。即使是十分復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯來找到。

智慧出行本次大運會，智能無人駕駛的公交車也相繼亮相投用。該車配有8個固態激光雷達及多類型傳感器，感知范圍為200米，可以做到360度無盲區，響應時間為0.1秒，比人類經驗豐富的駕駛員反應還快好幾倍，能夠安全高效處理大運村賽事期間車多、人多的復雜交通狀況。隨著技術的不斷革新，未來還將會出現更多的智能服務，為運動員和游客提供更加便捷舒適的環境。無人駕駛的汽車通過圖像識別來判斷周圍環境的變化，能夠很到底避免出現事故，慧視AI算法正是這些無人設備的“眼睛”。AI能夠加快人類和人工智能混合勞動力的到來。

協作信息中應包含檢測信息以緩解單點觀測的視角局限性，例如遮擋和遠程問題，相互補充檢測信息正確定位物體。并潛在地實現了更完整的 3D 檢測，即檢測所有存在于三維場景中的目標，包括那些超出視覺范圍的目標。同時，每個純視覺車過濾掉置信度較低的檢測信息，選擇比較關鍵的檢測信息分享，減少帶寬占用。由于 LiDAR 也受到視野有限的限制，這潛在地使得多個純視覺車協作有可能取得勝過 LiDAR 的探測效果。基于此動機，CoCa3D 整體系統包括兩個部分，單體相機 3D 檢測，實現基本的深度估計和檢測能力，以及多體協作，共享估計的深度信息和檢測特征以提高 3D 表示和檢測性能。其中多體協作由協作特征估計和協作檢測特征學習兩個關鍵部分構成。不僅能突破傳統人工巡視局限，迅速掌握整個岸堤及水面情況，還能通過空中喊話、現場勸導。智慧交通AI智能服務平臺

2022年世界杯上使用人工智能攝像頭幫助裁判判罰越位。貴州AI智能應用

零售企業主經常面臨各種問題，這阻礙了長期客戶關系的發展。在零售庫存管理中采用計算機視覺是構建穩健運營，以實現業務目標的開創性解決方案。零售行業需要優化和合理配置人力資源。為了解決庫存跟蹤任務，零售商可以實現支持計算機視覺的攝像機，該攝像機利用條形碼讀取和庫存移動跟蹤來識別產品的存放位置。通過計算機視覺進行庫存跟蹤還有助于防止物品放錯位置，否則可能會延遲產品交付并需要商店員工額外的時間來定位。通過利用計算機視覺技術，零售商可以準確跟蹤產品并降低相關成本。貴州AI智能應用