简介：今天，首席CTO笔记将与您分享相关内容包括人工智能卫星设施。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
人造卫星是最初发射，最广泛的卫星，也是生长最快的航天器。人工卫星是一个繁荣的家庭。如果将其分为使用，则可以分为三类：科学卫星，技术测试卫星和应用卫星。
1.科学卫星是一种用于科学检测和研究的卫星。它主要包括空间物理检测卫星和天文卫星。它用于研究高级气氛，地球辐射区，地球磁层，宇宙线，太阳辐射等，可以观察其他恒星体。
2.技术测试卫星是用于新技术测试或测试卫星的卫星。航空技术，新材料和新仪器的许多新原则，无论是否可以在天空中使用；
新卫星的性能是什么，只有天空中的实际“锻炼”才能应用于天堂，并且在测试成功后才可以应用。在人们上天堂之前，必须通过动物测试对其进行测试。这些是技术测试卫星的任务。
3.应用卫星是直接服务人类的卫星。它具有最大的类型和最多的数量，包括：通信卫星，气象卫星，侦察卫星，导航卫星，地面卫星，地球资源卫星，拦截卫星等。
扩展信息：
人工卫星跑道分类
通常有三种类型的人造卫星（除近地轨道外）：地球同步轨道，太阳能同步轨道和极性轨道。
1.地球的同步轨道
这是一个与地球旋转周期相同的光滑轨道。但是有一个非常特殊的轨道，称为地球的静态轨道。该轨道为零，在地球赤道上方35786公里处。
从地面上的人的角度来看，在这个轨道上运行的卫星是不安的。一般通讯卫星，广播卫星和气象卫星更有利。地球上有无数的轨道，而且在地球上只有一个静态轨道，并且只有一个静态轨道地球。
2.太阳同步轨道
轨道平面围绕地球旋转轴旋转。方向与地球转弯相同。旋转角速度等于地球旋转的平均角度速度（360度）的轨道。它距离地球的高度不超过6,000公里。该轨道上的卫星通过相同的纬度在相同的方向上相同。现代卫星和全球资源卫星通常在此轨道中使用。
3.极性轨道
这是一个90度轨道。在这条轨道上奔跑的卫星必须穿过地球的杆子，可以看见地球表面。现代卫星，全球资源卫星和侦察卫星经常使用此轨道。
参考信息来源：百度百科全书 - 人工卫星
姓名：Chen Xinyu Xue编号：21009102266 Academy：Haitang No. 1 Academy
转移：中国航空航天中人工智能的应用和前景
【嵌入式NIU指南阅读】
随着物联网的突破，大型平行计算，大数据和深度学习算法，人工智能近年来已经取得了迅速的发展。国内外；本文将人工智能技术与航空航天应用相结合，例如运输火箭，深空探测器，武器和设备，以讨论其独立计划的Aerospacepaceapaceapaceapplication模型，例如任务，有效的智能地面测试，全面和快速的设计保证等，并提出相关的相关性从产品规划，顶级设计，产品构建和特定实施的中国航空航天的以下人工智能技术进行以下的对策。
[嵌入式鼻子]人工智能用于航空航天。
[嵌入问题]在航空航天中，人工智能有什么用途？
【嵌入的文本】
Yue Mengyun，Wang Wei，Zhang Xige
（北京航空系统系统研究所，北京100076）
摘要：随着物联网，大型平行计算，大数据和深度学习算法的突破，人工智能近年来已经取得了迅速的发展。许多地区都表明了期望的前景，并引起了人们的关注以及国内外各个政府的支持；本文将人工智能技术与航空航天应用相结合，例如载火火箭，深空探测器，武器和设备，以讨论其在规划航空航天任务，高效智能地面测试，全面且快速的设计保证等方面的自主申请模型的自主自治自主权等。，并提出了有关中国航空航天的人工智能技术的相关对策，从产品计划，顶级设计，产品构建和特定实施中提出了对策。
关键词：人工智能；大数据;航空航天申请
0前言
在第十二届全国人民大会的第五届会议上，总理李·凯奇安格（Li Keqiang）在政府工作报告中说：“全面地实施了战略性的新兴行业发展计划，并加速了新材料，人工智能，综合巡回赛，生物制药和第五代Mobilethe开发以及Mobilethe的开发以及Mobilethe的开发以及Mobilethe的第五代诸如沟通之类的技术的转型”，这也是政府工作报告中首次出现“人工智能”。
近年来，物联网的四个主要催化剂的发展，大型平行计算，大数据和深度学习算法以及降低计算成本使人工智能技术迅速发展。升级版的“ Alphago”化名“ Master”赢得了Ko Jie，Chen Yaozhen，Park Tingyu的九个部分各行各业。
1四个人工智能的先决条件
1.1物联网
随着摄像头，麦克风和各种传感器的开发，基于物联网技术的智能设备得到了迅速改进，并且大量智能设备的出现进一步加速了传感器场的繁荣。这些传感器负责收集这些传感器。数据，内存，分析和传输数据，数字化外部世界，并为智能系统提供多维数据输入，成为数字世界互动和物理世界的反馈的界面和手段。
1.2大型平行计算
并行计算是指使用多个计算资源同时解决计算问题的有效手段，这可以有效地提高计算和处理能力的速度。杀手分布式计算资源和超高 - 速度计算功能使得能够使您有可能成为可能快速处理大量数据，训练复杂的模型，并使用知识系统代替人类的常识。这些知识和模型为人类和机器人提供了智能的辅助决策，使人工智能成为现实。
1.3大数据
大数据具有5V（大量），速度（高速），品种（多样），值（低值密度）和真实性（真实性）的5V特征。在过去，我们必须合理地了解样本调查的策略尽可能多地涵盖样品尽可能多地涵盖完整作品的特征。随着计算能力的提高，所有数据都可以用于使用所有数据进行分析和处理。BIG数据需要特殊技术才能有效地技术处理大量数据以在时间内忍受数据。量数据为人工智能的学习和开发提供资源。通过知识挖掘，您可以从带有噪音的随机实用应用数据中从大量噪音中提取人员，这是隐藏的挖掘信息是大数据价值的核心，也是实现人工智能的关键。
1.4深度学习算法
Hinton等人提出了深度学习算法作为机器学习的一个分支。在2006年，它是人工智能最重要的核心技术，可以引入新的快速发展。[1]深度学习算法使用非监管或半自制的特征和分层特征来提取高效率算法来替代手工制作的获取功能。最广泛使用的算法包括卷积神经网络，CNN）（RNN）长期记忆（LSTM）等。DeepLearning是人类思维的建模，允许机器理解人类的行为，并应用知识与用户的互动以与用户互动以与用户互动实现机器“人性化”的最终目标，并在业务中实现人工智能技术的登陆。
2人工智能的部分
2.1图像识别
通过结合大数据的培训，人工智能可以准备图像，图像分割，特征提取和判断匹配。在图像识别的技术框架中，面部识别是广泛使用的。Face识别是一种基于人类面部特征信息的生物识别技术身份认可。在目前，中国领先企业的人的面部识别准确性已达到99.999％。此外，就产品生产质量检查而言，图像识别技术的应用也非常广泛，例如自动识别并检测机械产品的裂纹。
2.2语音/语义标识
利用功能提取技术，模式匹配标准和模型培训技术，语音识别使机器可以识别和理解收集的语音信息，并将其转换为文本或命令。例如，就军事而言，它可以确认说话者，听力信息或通过语音识别发出操作说明，这一点非常重要。在目前，识别系统识别系统识别系统识别系统识别系统识别系统已超过了中小型词汇的非特定人的98％，并且特定人的识别准确性甚至更高。
2.3自然语言处理
语言是区分其他动物的人类的基本特征，因此，了解语言也是人工智能的核心方向。ChrecementIntelligence comreach greas gream greas gream语言学，计算机科学，数学和其他科学，自然语言处理研究可以实现各种有效交流的理论和方法在人与计算机之间。它以一种智能有效的方式，系统地分析和理解文本数据。使用信息提取。通过使用自然语言处理技术，您可以管理大量文本数据，或执行大量自动化任务，并求解与语言相关的任务例如自动摘要，机器翻译，命名实体识别和关系提取[2]。
2.4无人驾驶驾驶
无人驾驶的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。低成本和高效率感知解决方案是无人驾驶驾驶的基础。建立高精度基础图是无人驾驶驾驶的关键。具有深度学习的算法芯片是无人驾驶的核心。在过去的六年中，Google无人驾驶汽车在道路上驾驶超过220万公里，除了17个交通外，它们是由人类错误造成的。
2.5智能机器人
智能机器人将几乎所有人工智能分支结合在一起，至少需要感官元素，反应元素和思维元素。它可以理解人类语言，感知，分析周围环境信息并调整其行动。从智能水平低的工业机器人到伴随机器人的智能机器人到高级智能机器人的机器人。
3中国空间中人工智能的应用前景
3.1更多的自主任务计划
航空飞行任务计划是一个典型的知识处理过程，涉及更复杂的逻辑推理和许多约束。此问题适合于解决人工智能方法以实现“人工智能+”。
3.1.1“人工智能+负载火箭” - 高水位飞行
载货火箭的飞行正面临着一个难以复制和模拟地面的新环境。程序的飞行阶段转弯，发动机切换，间层间隔，点火点火，态度校正以及许多链接中许多链接中数百个零件和组件的负载分离。一个失败偏见可能会带来火箭无法弥补的损失，这是载体火箭成功或失败的核心环。高速度，较短的飞行周期和恶劣的环境意味着人们无法有效地进行干预。因此，发动机和姿势极性连接的推力下降直接导致任务失败，并且飞行风险仍然很高。
当前的大多数箭头加载计算机都没有重新计划飞行任务的能力，或者在元朝的地面计算和指导之后，通过测量系统的向上注入，以在一定程度上实现RE-弹道的规划，将卫星送入轨道[3]本质
将来，将载体火箭设计阶段的飞行过程故障模式与传感器参数相结合，以研究基于人工智能的载体火箭飞行阶段的故障诊断和深度学习训练方法。与故障一起工作，通过轨迹重新生成弹道计划和指导姿势控制模型，有效地隔离了局部故障，避免了失败的风险，优化飞行轨迹和手势控制，并有效利用潜在能力资源[4]。
此外，在切换和分开车辆发动机后，分开的机舱部分通过独立的感知和自主控制技术匹配卫星定位信息和地形布局信息。通过回收，稳定的下落，准确的着陆和积极保护，通过回收，稳定的下落和积极保护各个级别的机舱部分和发动机都大大压缩了发射车任务周期，并降低了载货火箭的制造成本。
3.1.2“人工智能+深空检测器” - 步骤自主计划
现有行星探测器的主要方法是：通过远程测试将前方的照片发送回地面站。操作员根据图像确定前进路线，然后使用ON -板指令指令来实现检测工具的驾驶操作。该模型过于取决于地面测试人员和低效率。很多时候，由于地球上的表面环境恶劣，或者由于距离确实太远，远程测试控制信号相对较弱，或者是由地球旋转引起的相对位置变化，遥控器和遥控器无法可以实现。更难实现对探测器的真实时间控制。基于人工智能，视觉计算和监视设备的自主驾驶将大大提高探索和地形调查的效率。根据摄像机理解周围的地形，雷达传感器和激光护林员，并使用智能传感技术，例如图像识别，智能决策 - 制定和智能控制技术来实现行星检测车的自主行动，选择最佳检测路线，智能避免智能避免避免避免的避免避免避免物体，以收集有用的对象最低成本和最高效率，极大地协助应用程序深空检测的影响。
在深空检测应用中，复杂的航天器由大量组件和软件组成。它在轨道上长时间运行。组件的故障和软件的不完美是不可避免的。由于空间环境的特殊性，当零件损坏时，该零件被损坏，当零件损坏时，零件被损坏，当零件损坏时，它被损坏，当零件损坏时，被损坏，当零件损坏时，它会受到损坏。它很难通过人员进入判断和维修的空间，使用人工智能技术将空间高精度和高敏感性机器人组相结合，并使用智能分析航天器数据为了实现故障的独立定位，自动识别和自动修复。请拆卸和管理。
3.1.3“人工智能+武器设备” - 标记操作
通过多维调查和检测系统，智能感知，发现，定位，追踪敌人动态，电磁频谱信息，战斗行动和其他战场状况信息，至少人事，成本较少，成本较少，并最大程度地提高战场智能数据，以帮助智能智能智能数据和智能决策 - 制定应用程序。键入数据，然后应用数据配置，智能噪声等，以获取用于预处理方法的高质量多源数据，然后使用智能技术，例如深度学习，模糊的推理和专家系统来建立目标识别和目标识别威胁歧视模型，并实现智能检测和IDE武器和设备战斗环境中目标的NTIFICATION。
通过配备各种传感器和探测器，智能检测和感知的飞行空间信息，拦截炸弹信息等，数据传输到炸弹负载的智能“大脑”，设置了相应的优化标准和目标等数据分析，智能独立决策 - 制定决策 - 制定，计划和调整飞行弹道，使用动态和气动调整，改变飞行轨迹并增强倡议的性能[5]。
人工智能使无人机的个体具有很高的智能，并且协调的战斗能力得到了显着提高，从而形成了低成本的无人机蜜蜂殖民地策略。目前，由美国国防高级研究局（DARPA）领导的许多机构（DARPA））已经投入了大量资金来在空中的空中战斗理论和技术中开展研究和技术。营业，独立的战术决策和战斗订单等，为无人飞机构建了任务系统分布式架构。
3.2更有效的地面测试
运营商火箭的测试发射也是一个多学科复杂的系统工程项目，这是载载火箭成功或失败的关键部分。STATUS准备，测试操作，计划决策 - 制定数据判断，每个环是技术能力的保证，知识和经验的考验以及每个步骤都与人们的参与密不可分。每个人的成功或失败。水平人员的稀缺性导致测试发射无法做到更多，并且由于连续疲劳而导致的风险无法进一步压缩测试发射周期。通过应用人工智能技术，它可以显着提高测试效率并降低发布成本[6]。
3.2.1收集层
通过多元化的手段替换传统传感器或手动观察，视频识别技术的应用可以大大降低火箭自身测量点的布局。例如：引擎工作状态可以在其工作时分析声音；可以通过非接触摄像机直接观察到一些机构的行动；仪器的指示灯状态可以通过摄像机监视，可以通过摄像机记录，然后在背景图像识别的背景中自动判断。
3.2.2处理层
人工智能技术已大大提高了处理数据处理和故障诊断的能力。除了完成处理过程自闭症的反馈判断外，它还可以对数据的趋势和关联进行全面分析。设计运营商提供协助决策和任务计划建议。
3.2.3执行级别
前端无人职责是将来火箭开发的一种不可避免的趋势。在电气测试过程中，人们的操作和异常失败的救援行动可以通过机器人臂在操作和操作期间具有视觉定位系统的机器人手臂来完成此外，后端的人类计算机相互作用还可以添加新型的命令方法，例如语音识别和手势感知，以提高测试效率。
3.3更全面的设计保证
3.3.1智能设计
人工智能技术的引入可以将当前的半智能计算机设计系统升级到智能计算机辅助设计系统，整合现有的大量数据和资源，模拟人脑思维，并完全解决上述三种问题。人工智能技术采用的航空航天大脑可以根据模型的需求提供整体文档的初稿。在整体设计师进行决定 - 制定修改之后，“航空航天大脑”会自动将系统要求的文件发送到系统级别，并为系统级别的初稿形成系统级文档 - 系统设计师。进行决策 - 制定修改，“航空空间大脑”将将单个机器要求的文档发送到支架上的机器。当设计特定的设计时，设计师只需要将设计输入文件提交给“航空航天大脑”，并且该系统将根据需求和他们所学的设计文件完成设计工作。例如，在设计有线网络地图时，设计人员只需要向“航空航天大脑”提交电缆的几何尺寸和点定义。以及连接器模型的建议和其他辅助决策 - 制定信息。设计师将不需要一一阅读制造商的手册即可完成设计，并且设计效率将得到极大提高。此外，因为“航空航天大脑”可以在短时间内完成大量文档，所以并从中找到最佳解决方案，也可以保证设计的标准化和设计水平。
3.3.2智能制造
智能制造是由智能机器和人类专家组成的综合知识和智力研究制造系统。通过人与智能机器之间的合作，它扩展，扩展并部分取代了制造过程中人类专家的大脑劳动。它更新了制造自动化的概念，以使其柔性，智能和高度整合。
使用大数据技术，材料，工具，生产线，场地，设备，人员和发射火箭制造组件所需的运输工具均匀地编码，收集和管理和管理，并以实时定位管理。在全国范围内国际象棋。并通过情况分析和智能预测来实现启动运营商的启动任务计划，以实现生产规模进度的最佳预测管理，优化成本进度，并可以实现突然风险的动态压力处理，并实现成本的最佳优化管理。
在生产过程中，还完成了火箭生命周期信息的收集和保证。建立火箭的综合文件简历数据库，收集数据以及对制造，组装和测试中各种过程的知识，建立大数据分析中心，例如智能火箭的数据支持和健康诊断的基础，降低设计和开发成本，提高测试效率的效率，提高火箭的可靠性[7]。
3.3.3远程支持
随着载体火箭的高密度发射和零窗口的点火归一化，大量人力很难确保射击范围内的射击范围内的发射任务。发射中心将逐渐从射击范围到遥远的后部。以日本的伊普林火箭为例，科学研究人员使用两个笔记本来实现火箭发射控制。
远程支持中心可以接收和存储测试数据，存储测试数据并存储测试数据并存储它，并通过智能搜索引擎随时搜索护理数据和相关文档；可能已隐藏的关键节点可以发现危险；当射击范围失败时，远程支持中心将通过多媒体和虚拟现实进行协作工作。
4中国航空航天发展人工智能的对策
4.1专注于航空航天“大脑”技术系统，在战略规划和顶级设计方面做得很好
根据大数据和人工智能的探索和积累，它提出了以技术产品服务为核心的航空航天“大脑”。它的技术系统想法如图1所示。
图1航空航天“大脑”技术系统
4.1.1技术层
聪明的感知是安装智能硬件，例如机器的触觉，视觉，听力，神经和运动机构，以便它具有感知世界的能力。通过群集和虚拟化技术，快速的预处理，分布式存储，平行，并行实现大量数据的计算等，以及对智能大脑的强大内存和“计算”能力。
4.1.2产品层
智能产品包括智能家居，智能火箭，智能设备和智能民用工业。采用高效和方便的管理方法；智能火箭指的是“触摸”和“大脑”，以使火箭降低对控制控制的控制并增强火箭的可靠性；智能设备是指通过整个生命周期的健康管理对设备的健康管理；聪明的平民行业是指使用军事 - 西维利人的整合，一般技术转移到了平民领域，例如健康监测，远程测量和控制智能家居设备，智能照明，智能安全性和其他领域。
4.1.3服务层
将来，我们应该充分促进大数据人工智能和航空航天设备等技术的组合，以实现智能收集，远程保证和智能决策的完美整合设备信息。开发模型还将从提供产品转换为提供所有环境解决方案的服务。
4.2创建一系列航空航天“大脑”产品，以快速形成专业能力和团队
4.2.1智慧研究所
以信息化和知识为载体作为驱动程序的创新，使用智能科学理论，技术，方法和信息以及自动化技术工具，以充分有效地整合和优化各种内部和外部资源，以确保不断的创新并继续继续保持不断的创新Innovate.开发新产品和新服务，为航空航天单元的开发提供明智的决策。
4.2.2数据库
建立航空航天大数据中心并设置“航空数据库”，以统一控制和控制产品开发和生产的数据以及其他链接，以最大化数据挖掘效果并创造服务价值。智能管理通过实现完整的统一控制。产品的生命周期是基于基于数据的信息驱动的智能开发模型，以提高工作效率。基于大数据技术，智能决策 - 制定，整合高级管理概念，业务流程和管理模型实现管理信息和智能，并实现“降低成本和效率”的目的。
4.2.3智能设备
通过大数据和互联网等高科技，火箭具有高度的信息和智能。包括智能远程启动支持平台，智能测试和指控平台，以及全面的智慧生命周期的全面安全平台。智能远程启动支持平台，训练智能机器大脑，提高不同地方的协调保证功能，将专家减少到前线以帮助排放并解决问题。智能测试和指控平台依赖语音识别，图像识别，大数据和其他技术以实现独立的测试和指控。智能生命周期的综合保证平台使用大数据技术来确保数据的统一和标准化数据来完成独立的健康评估，准确的生活预测和数据驱动的视力维持[8]。
4.2.4智能行业
依靠其余负载和最后一个类监视，我们可以实现本地观察和其他服务，依靠远程测量和控制，健康监控，大数据和新一代信息应用程序技术来整合智能城市的多边形数据，并改善智能城市和智能产业，同时提高了城市的精致管理水平，开创了军事 - 西维利人对航空航天单位的收入，并行使了团队。
4.3分发以实施，扩展航空“大脑”的服务
将来，应充分推广大数据人工智能和航空设备等技术的结合，以实现设备信息智能收集，远程保证和智能决策的完美整合。例如，智能发射服务，全面的系统战斗服务和智能军事 - 西维利亚综合服务。最终，必须将智能发射输入指定的位置坐标，以确切，快速，智能，高效且效率低。基于大数据和人工智能技术，可以实现设备的自主权，智能决策 - 制定和集成的系统运营。智能军事 - 西维利亚综合服务结合了现有技术和平民行业，以开展更多智能行业服务。通过信息和通信技术的应用，城市的管理水平得到了改善，公民的生活质量得到了改善，城市的运营和公民的生活更加聪明。
参考：
[1] Xia Dingchun，Xu Tao。人工智能技术和方法[M]。瓦兹港科学技术出版社，2004年。
[2] Zhang Ni，Xu Wenshang，Wang Wenwen。人工智能技术的开发和应用研究摘要[J]。煤矿机械，2009，30（2）：4-7。
[3] Shen Lincheng，Guan Shiyi。打开飞行任务计划方法[J]。航空航天杂志，1998，19（2）：13-18。
[4]正方形。航空航天飞行任务中人工智能规划的应用研究[J]。Aviation Journal，2007，28（4）：791-795。
[5] Zhang Ke，Shao Changsheng，Qiang Wenyi。基于代理技术任务计划系统[J]的研究。高科技通信，2002，12（5）：82-86。
[6] lu yu。中国现象火箭技术开发[J]。航空航天的整体技术，2017年（3）：5-12。
[7] Guo Fenging，他Hongqing。人工智能技术在航空航天领域的应用[J]。中国航空航天，1996（6）：19-21。
[8]谭杨，王魏。智能故障诊断技术和开发[J]。Feihang导弹，2009年（7）：35-38。
中国航空航天中的人工智能的应用和前景
Yue Mengyun，Wang Wei，Zhang Xige
（北京航空航天系统，北京100076，中国）
关于随后在Chiospace的AI技术后期开发的相关对策和建议。
关键词：人工智能；大数据;中国航空航天
接收日期：2019-02-18;维修日期：2019-02-26。
关于作者：Yue Mengyun（1988-），女性，Hefei，Anhui，Master，Master，工程师，主要从事载体火箭和导弹的地面头发控制系统的设计方向研究。
文章编号：1671-4598（2019）06-0001-04
doi：10.16526 / j.cnki.11-4762 / tp.2019.06.001
分类编号：TP18
文献标识代码：
我们知道，基础设施是人工智能产品的原始基础。那么什么是基础架构？
传感器是一种物理设备或生物器官，可以检测或感觉到外部信号，物理状况或化学成分，并将知情的信息船体提供给其他设备或器官，例如人体皮肤会感到炎热，潮湿，干燥传感器将这些信号传输到大脑和大脑将指导添加衣服和饮用水以打开窗户和打开通风的行为。
传感器的功能是将信号模式转换为另一种信号模式。如何对传感器进行分类？
根据不同的字段，将传感器分为以下类型：压力传感器，温度传感器，pH传感器，流动传感器，液位传感器，超声传感器，超声传感器，浸泡传感器，照明传感器等。几个：几个：几个：
（1）生物传感器
这是一种分析装置，将所有类型的生物反应转换为电信号。在目前，生物传感器主要用于医疗保健，食物测试和Huanjiang测试领域。
（2）光传感器
它是将光信号转换为电信号的传感器。它可以理解为模拟的视觉能力。图像传感CCD，CMOS，人体传感灯，人体感应开关，光控制开关，手机屏幕屏幕精神调整等都是光敏性的。传感器的应用实例。
（3）声音传感器
声音传感器可以理解为人AI产品的耳朵。通用的走廊声音控制灯使用声音传感器。
（4）化学传感器
它对各种化学物质敏感，并将其浓度转化为电信号，这是AI产品的“鼻子”。在目前，化学传感器广泛用于空气污染监测，矿物资源的检测，气象观察，工业自动化和工业自动化和农业新鲜保存。
通常，当前的传感器主要用于四种类型的人工智能产品，即：可穿戴应用，高级辅助驾驶系统，健康监测和工业控制。
凭借图像识别，语音识别，搜索/推荐引擎等的价值，其值已在应用程序中得到广泛认可。过程训练和推理的两个关键链接需要强大的计算功能。因此，筹码已成为竞争领域的关键。
AI芯片的类别是什么？可以根据目的将其分为以下三个类别：仿真培训，云推理，设备最终推理
（1）模拟训练链接的芯片
此过程是处理大量数据和复杂的深神经网络，因此需要GPU来提高深层模型的训练效率。与CPU相比，GPU具有强大的并行计算功能和浮动点功能，并且还可以提供更快的处理。Speed，较少的服务器输入和较低的功耗。在PGU中，Google提供的TPU也可以提供深层培训链接中的网络加速功能。
（2）云 - 提取的芯片
目前，主流AI应用程序需要通过云提供服务，将收集到的数据传递到云服务器，然后将服务器的CPU，GPU，GPU，TOPU删除以推断任务，然后将处理结果返回到终端。因此，推理链接放在云中。
（3）终端设备的芯片。
它也可以称为嵌入式设备的芯片，例如智能手机，智能安全摄像头，机器人和其他设备来使用此类芯片。
根据定制程度进行分配，可以将其分为通用芯片，半定量芯片（FPGA芯片）和完整的定制芯片（ASIC）。
3.基本平台
（1）大数据技术
大数据技术是人工智能的先决条件，大数据的目的只是从大量数据中挖掘出一个算数的价值。
（2）云计算技术
根据国家国家标准与技术研究所的定义：云计算是根据使用量付款的模型。该模型提供可用，方便的和按需在线访问，并输入可配置的计算资源共享池（包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源。网络，服务器，存储，应用程序软件，服务），只要它们只需要管理或与服务几乎没有互动，就可以快速提供这些资源。
云计算技术大大降低了企业的经济消费。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能卫星设施相关内容的相关内容摘要。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?