很多朋友对于人工智能 穿戴和人工智能可穿戴不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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智能穿戴与可穿戴设备是区别吗
智能穿戴产业从谷歌引爆至今，可谓是一路奋进一路遭争议，诸多业内外人士更多的是以一种尝试的心态进入这个产业，或者是选购相关的产品。由于目前受制于产业链技术要素的限制，以及创业者对于智能穿戴设备的形态载体拓展存在着相当的局限性，导致了当前在人体可穿戴设备领域扎堆的现象出现。当前由于我们对智能穿戴产业没有一个清晰的定义与了解，导致在不同的层面上对于产业的理解出现了一定程度的偏差。本文重点跟大家探讨关于智能穿戴与可穿戴设备产业两者之间的产业概念界定。
到底什么是智能穿戴
智能穿戴简单的理解就是传感器穿戴，指包括人与物在内的一切智能化活动。也可以理解为产业智能化相关载体产品的总称，所涉及的领域遍布整个物联网所覆盖的范围，包括人体、环境、工业、农业、家居、汽车、军事、航空航天等。当然，在学术层面的名词定义为物联网的终端物理载体。
1991年美国麻省理工学院(MIT)的KevinAsh-ton教授首次提出物联网的概念，之后整个产业开始进入讨论、形成阶段，至今已经有24年时间，但相比于互联网产业而言发展相对缓慢，其中的主要原因是受制于产业基础技术与智能终端产品的发展。当然，关于物联网在名词解释上目前已经形成了非常复杂、系统的解释，也就是一个非常复杂、庞大的系统。简单地理解，所谓的物联网就是借助于网络技术将所有的智能终端连接在一起，并由此构建出一张具有真实物理特性的网络。
从这个层面我们就能了解为什么物联网从提出至今，真正意义上开启物联网时代是在谷歌借助于智能眼镜引爆了整个智能穿戴产业之后。随着整个智能终端产业的快速裂变，以及通讯、云服务、人工智能等物联网基础设施技术的发展，加上智能穿戴产业的发展，物联网时代从真正意义上被开启。这也就意味着从互联网向物联网演变的过程中，一个决定性的因素就是智能终端载体，也就是智能穿戴产业的发展。
从这个定义出发我们就能了解到智能穿戴产业的重要性，其意义远超当前我们基于一些可穿戴设备所建立起来的认知。当智能穿戴在工业领域进行应用的时候就构建出了德国的工业4.0，美国的工业互联网以及中国制造2025，这些基于信息化技术所建立的自动化生产制造模式。不论是德国、美国还是我们国家自己的模式，其基础都是工业智能穿戴，也就是传感器在工业制造领域的应用，当然还包括智慧工厂、智慧物流等工业领域相关的智能化。
当智能穿戴在汽车领域进行应用之后，智能汽车就随之出现，尤其是自动驾驶技术与城市的智慧交通，其关键基础都取决于智能穿戴产业的发展。严格意义上的名称应该叫“智能穿戴汽车”，只是我们为了更好的传播与理解而采取了通俗的名称，也就是智能汽车。同样，在家居领域也是如此，所谓的智能家居只是智能穿戴产业中针对于家居智能化方面的一部分内容，简称就是智能家居。因此，所谓的智能穿戴产业直观的理解就是一切智能化终端的总称，也是构建物联网的关键终端载体。
什么是可穿戴设备
目前在实际的报道或者表述过程中，通常是将智能穿戴与可穿戴设备两者之间对等起来，严格意义上来说这并不准确，只是为了更好地普及智能穿戴产业，因此在普及过程中通常就会出现两者混合使用的情况。可穿戴设备，其实只是智能穿戴产业中的一个分支，是指围绕人体智能化的那部分。与其它的智能穿戴产品不同，可穿戴设备主要是以人体“穿”、“戴”为主要表现形态的智能化设备。
从与人体的接触层面进行划分，通常分为体表外与体表内的可穿戴设备，也就是穿戴在人体皮肤外的穿戴式产品，以及植入人体内的植入式穿戴设备。体表外的可穿戴设备是我们目前比较熟悉的产品，主要是由谷歌眼镜和苹果手表引领，再加上国内的诸多创业者借助于智能手表、手环为表现形态切入了可穿戴设备领域，在一定的层面上推动了大众对于可穿戴设备这个概念的理解。而在植入式穿戴设备方面，包括智能药丸、纳米细胞、电子纹身、智能避孕，以及其他一些与医学相关的植入式智能设备所带来的影响具有一定的颠覆性。当然，目前由体表外可穿戴设备在产业普及过程中所带来的阶段性局限问题也已经显露出来了，也就是大部分人对于整个智能穿戴产业没有清晰的认知。
其实就单一的整个人体可穿戴设备产业层面来看，在当前的产业认知与界定中也相对狭义，因为一些产业研究报告，基本只是依赖于智能手表、手环之类的产品为依据，但就市场容量来说，这类产品只是整个可穿戴设备产业中比较小的一个模块。可以说还未正式发力的智能眼镜、智能服装、智能鞋子、智能饰品、智能内衣等体表外可穿戴设备中的任何一类产品形态，其市场空间与市场价值都要比智能手表、手环大得多。
不过当前出现“智能穿戴”与“可穿戴设备”两者名字的混合使用，也是产业发展过程中的一个正常阶段。随着大众认知的逐步建立，以及整个智能穿戴产业的逐步完善、丰满，必然会引导大家建立一种更为清晰的认知。
人工智能产业链
产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。
人工智能应用
人工智能的实际应用包括：
1、人脸识别；
2、机器翻译；
3、文本编辑器或自动更正；
4、搜索和推荐算法；
5、聊天机器人；
6、数字助理；
7、社交媒体；
1、人脸识别人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
2、机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
3、文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4、搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
5、聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
未来人工智能十大重点领域
人工智能的十大应用领域：
1、农业
许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
2、通信
智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。
3、医疗
利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。
4、社会保障
安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。
5、运输领域
路线规划、无人驾驶车、超速、违规驾驶等行为。
6、服务行业
餐饮业（订餐、送菜、回收餐具、清洗）等。以及预订系统（酒店、机票、机票等。）查询、预订、修改、提醒等。
7、金融业
大数据股票分析、证券，行业趋势分析、投资风险估计等。
8、大数据分析
天气进行查询、地图导航、数据可以查询、信息技术推广推荐引擎基于网络用户的行为和属性用户浏览行为问题产生的数据，通过控制算法研究分析和处理，主动发现企业用户对于当前或潜在的需求，主动将信息推送至用户的浏览页面。
9、计算机视觉
机器视觉在人类视觉无法感知的许多场合，如准确的法律感知、危险场景感知、看不见的物体感知等，发挥着重要的作用。机器视觉凸显其优越性。目前机器视觉已应用于零件识别与定位、产品检测、移动机器人导航、遥感图像分析、监控与跟踪、国防系统等领域。
10、智能控制
智能控制是指在没有人为干预的情况下，能够通过自主创新驱动智能机器，实现内部控制管理目标的技术。控制理论的发展已有100多年的历史，经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段，进入了大系统理论和智能控制理论的发展阶段
人工智能 穿戴的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能可穿戴、人工智能 穿戴的信息别忘了在本站进行查找哦。
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