什么是智能硬件有哪些类型
1.什么是智能硬件
智能硬件是指通过硬件、软件和设计相融合的方式，对传统电子或非电子产品进行相应改造，让其拥有一定感知、互动和自主运行等智能化功能，具备连接网络的能力以实现功能操控和服务加载，拥有大数据的“云+端”典型架构，从而形成一个为用户带来新的体验和意义的智能科技产品。
2.智能硬件有哪些类型
目前的智能硬件主要有以下几类：
(1)智能家居：智能家居是以住宅作为为基础的操作平台，并且综合我们的房屋建设、网络通信以及家电信息等通过高科技技术达到设备能够自动化管理。包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段。
(2)智能电视：智能电视不仅仅实现我们一般电视的播放功能，还能通过互联网连接实现智能操作的功能。例如可以自行下载应用程序、安装或者卸载各种软件等等。
(3)智能手机：智能硬件之始，起于智能手机。相信大家已经很熟悉。这里不再赘述。
(4)智能汽车：智能汽车其实就是在我们的普通汽车上安装了传感器、摄像以及执行器等一系列先进的装置。当我们使用时可以通过车载传感系统实现与人和车之间信息的交换，使汽车能够感知并且能够自行分析目前的汽车行驶情况，这替代了人的操作，最新产品如谷歌无人驾驶汽车等。
(5)智能穿戴设备：可穿戴设备涉猎广泛，有：智能眼镜、智能手表、智能手环、智能戒指、智能颈环、智能隔音耳塞、智能衬衫、智能运动鞋等等。
(6)智能防丢设备：智能防丢设备是通过对软硬件进行整合，可以实现将我们的手机、自行车、钱包等物品实现相连的操作，这样任何意见物品丢失都会提示给我们。
(7)智能蓝牙耳机：现在有很多的手机会有蓝牙这个功能，因此蓝牙耳机势必会成为手机的选件。同时，随着蓝牙耳机可以连接到移动电话和音乐播放器，这将是蓝牙应用的一个新的突破。
(8)智能医疗设备：代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
以上就是有关于可智能硬件的定义及类型的全面梳理，如果还想了解更多智能硬件的相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。
推荐阅读
教育智能硬件是什么?教育类智能硬件有哪些?
什么是智能家居系统?特点与功能介绍
什么是智慧应急?与智能应急的区别在哪?应用场景介绍
本文标签智能硬件 智能硬件的类型 智能硬件的分类 智能硬件定义 什么是智能硬件盘点常见的人工智能产品有哪些
0分享至人工智能在我们的生活中无处不在，只是目前我们看到的大部分人工智能都比较“弱”，因此让我们感觉不到智能的存在，像商场里的电梯无人时便会减速省电，手机淘宝能够拍照识别等。我们很难把这些东西和人工智能想到一块去，可是这就是当前普遍的人工智能——弱人工智能。我们通常把人工智能分为三类，即弱人工智能、强人工智能、超人工智能。弱人工智能这是当前普便存在的人工智能，可以说弱人工智能广泛应用于我们生活中的方方面面。弱人工智能的特点是在某一方面能够依葫芦画瓢的执行命令。弱人工智能在各方面的应用包括：个人助理软件：Siri、微软小冰、百度度秘等；安防方面：安保机器人、商汤科技的智能监控等；教育领域：学校课堂的智能评测、个性化辅导等；物流领域：京东的自动仓储机器人；服务领域：中国移动智能客服、阿里小蜜等；新零售：自助结账机等；强人工智能虽然比不上超人工智能，但是已经比弱人工智能强了不少。特点是能够拥有学习能力，会举一反三。无人驾驶在一定程度上可以算得上是强人工智能了，弱人工智能你教它往前走，他就只能往前走，而强人工智能，能够知道什么时候能够往前走，什么时候不能走，什么时候该加速什么时候该减速等。传统驾驶更大程度的依赖驾驶员的驾驶水平，驾驶员需要通过驾照培训、需要懂得利用导航、识别仪表盘、懂得识别路况等，除此以外还有可能会受到情绪、身体状况的影响，而智能驾驶能够实现像驾驶员一样完成对汽车的驾驶并且规避因驾驶员身体状况等带来的风险。很多人肯定会疑虑，如此依赖网络和导航的一个系统如果断网了岂不是后果不堪设想，其实这点完全不用担心，智能驾驶的一个核心技术就是高精度地图。当因为特殊情况导航和自动驾驶失灵时，会根据先前储存的高精度地图，让汽车按照原来的路线继续行驶，并且能够对周围几公里的路况信息进行处理。超人工智能很多人心中的人工智能一定是如好莱坞电影《机械公敌》里面的机器人那般，不但在体力上胜过人类、远比人类聪明还拥有自己的思维，这就是超人工智能。超人工智能的最大的特点就是能够模仿人类思考。当然，超人工智能离我们的生活还有一定的距离，相信在未来能够得以实现。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice:Thecontentabove(includingthepicturesandvideosifany)isuploadedandpostedbyauserofNetEaseHao,whichisasocialmediaplatformandonlyprovidesinformationstorageservices.
/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端15个最常用的人工智能工具！
人工智能是科技研究中最热门的方向之一。像IBM、谷歌、微软、Facebook和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。考虑到人们对此感兴趣的程度，我们将不会惊讶于斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论：“越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。”
在最近的一篇文章中，我们概述了45个十分有趣或有前途的人工智能项目。在本文中，我们将聚焦于开源的人工智能工具，详细的了解下最著名的15个开源人工智能项目。
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIAK40GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2.CNTK
它是计算网络工具包的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和ApacheSpark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
这个项目是由一个叫做Skymind的商业公司管理的，它为这个项目提供支持、培训和一个企业的发行版。
4.DMTK
DMTK是分布式机器学习工具的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够“用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，”。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、NielsenCatalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和SparkingWater版，它被集成在ApacheSpark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，ApacheSpark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆HierarchicalTemporalMemory，HTM理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个“在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力”的机器。
除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程。OpenNN的付费支持由一家从事预测分析的西班牙公司Artelnics提供。
10.OpenCyc
由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx2
构建在ApacheSpark和Kafka之上的Oryx2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为：“一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架”，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
原文地址：http://www.dashengzb.cn/articles/a-314.html
（更多大数据与商业智能领域干货、或电子书，可添加个人微信号（dashenghuaer))