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大家好，如果您还对htc人工智能教程不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享htc人工智能教程的知识，包括htc人工智能教程图片的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. htc想崛起就要突破手机这个概念？
2. aicp是什么系统
3. 人工智能，将替代大量人类职业工种，特别是快消行业，我们还能做什么？
4. 如何学编程

htc想崛起就要突破手机这个概念？

最新的财报，今年上半年，HTC损失了1.31亿美元，同比下降了30%。这已经是HTC连续9个季度亏损了，也就是说HTC目前应对手机市场是毫无招式，所有的改变对于他的财政来说，基本是一文不值。而且从现在的手机发展势头来看，HTC所面对的压力是越来越大，市场份额不断被蚕食，现在甚至连小众市场都不能够很好的保持。这样的一家靠设计、技术做基础支撑的企业，在这样的快速迭代的手机市场环境中，还是没有做好自身的定位。HTC现在的手机业务是他的一个大累赘，食之无味，弃之可惜。

为什么这么说？手机不盈利，但是是未来连接一切的中心，这一点基本所有的手机厂商和软件服务商都明白，即使是做VR/AR/人工智能的这些厂商，也明白，手机的重要性远比现在表现出来的功能要多得多。HTC放弃手机业务，就主动放弃了未来的竞争权，虽然现在也所剩无几。但不放弃手机，又难以生产出足以让人惊艳的产品，而且在服务端一向确实的HTC更不可能转向手机服务方面的优化，所以，诸多因素考虑下来，HTC的手机业务其实已经成为了进退两难的业务。在我看来，HTC好不如豪赌一下新的产业，认真做好VR也是一条出路。虽然达不到手机业务时的巅峰，但至少可以押注未来。

aicp是什么系统

AndroidIceColdProjectOS，简称AICP，它是一款Android的定制版本OS，提供自定义和干净的UI环境，可以执行不同的操作。项目最初于2012年，其开发的固件开始用于HTCDesireHD，从那时起，AICP已经发展成为拥有BEST社区的成熟ROM。

人工智能，将替代大量人类职业工种，特别是快消行业，我们还能做什么？

根据耶鲁大学和牛津大学今年5月的研究显示，人工智能到2060年前后有50%的概率完全超过人类，在10年内人工智能在翻译、高中水平的写作、驾驶卡车，售货员等方面将超过人类。我们的调研发现人工智能已经不再停留在概念，电商、互联网广告、安防的智能化正在催生新的商业机会。我们认为数据比算法更重要，建议投资人积极布局数据中心、传感器、半导体等受益行业的投资机会。

——中金证券报告节选

长久以来，人们心中对于人工智能（AI）往往只有一个模糊的概念，对它们对于世界的改变更是无法系统而全面的感知。因此，本文聚焦人工智能技术的四个方向（语音，图像，自然语言处理，机器人），探索了它们对于安防，互联网电商/广告，消费电子这三个行业所产生的影响。

从技术角度来看：

语音技术成熟但应用场景有限。语音识别是目前发展最成熟的人工智能技术。Nuance，科大讯飞，Google，百度等主流厂商的近场语音识别率都达到了99%以上。但目前应用场景局限在电子病例，智能客服，在线教育，车载导航等少数几个领域。随着未来语音识别种类的进一步丰富，识别环境通用性的增强，以及远厂语音技术的突破，一定会帮助拓展其应用范围到智能家居等更多场景中。

图像识别落地机会最多。图像识别技术不但有着非常高的识别准确率，而且能够很快给出智能的反馈，因此图像识别技术最容易快速落地到各行各业中。安防行业中的车辆数据提取，医疗行业的影像诊断，电商行业中的精准营销，以及辅助驾驶都为图像识别技术提供许多落地变现的机会。

自然语言处理在互联网行业中应用最为成熟。我们注意到基于人工智能的精准营销正帮助互联网广告公司不断提升流量价值，而且一些智能的销售客服机器人正在逐步替代人工成为线上销售，售后维护的主力军。

智能机器人技术有待成熟。我们注意到一些公司开始在仓储机器人、手术机器人等细分行业进行探索。但技术还有待成熟。

从行业角度来看：

安防是人工智能在中国最容易变现的行业：十几年的平安城市建设，使中国的城市管理者已经积累了强大的视频数据采集能力。交通拥堵及反恐等应用场景又急需最先进的人工智能技术。

互联网广告和电商蕴含大量的数据，为人工智能在互联网广告和电商领域的应用提供了广阔的资源和空间。例如，互联网公司通过基于用户画像的精准广告投放，在过去三年提高了广告单次点击成本（CPC）170%。

AI促进消费电子升级换代：3D光学感测等AI功能会帮助现有智能手机提高售价，同时促进智能音箱等新品类的发展。

直接受益行业：

数据中心：人工智能的普及会推动云计算服务及资本开支的快速增长。我们预计到2020年，八大主要科技公司在数据中心相关的资本开支总计将达约900亿美元，约占全球电信业资本开支的25%。

半导体：我们认为2020年人工智能相关半导体的市场空间将达到117亿美元，其中云端服务器市场规模76亿美元，智能手机移动端41亿美元。除了上游的芯片设计厂商将受益之外，中下游晶圆代工及封装测试厂也将同步获益。

传感器：第二是收集数据需求的增加，手机及汽车上搭载传感器数量大幅上升。我们预计传感器市场从2016年的82亿美金扩大到2025亿的290亿美金（15%CAGR）。

AI+安防：智能化推动安防行业的第三次升级

中国视频监控行业在过去十几年经历了两次重要的升级换代：

（1）高清化：在这次升级的主要变化是摄像机的清晰度从标清（30万像素）升级到100万像素或以上。图像传输方法从原本通过同轴电缆传输的模拟信号过渡到通过局域IP网或同轴电缆传输的数字信号。后端设备也从DVR过渡到NVR。

（2）网络化：在这次升级中的主要变化是，视频被直接传回数据中心内的集中存储。主要的优势是方便集中管理以及扩大了可监控的区域。

随着2016年以来人工智能技术在视频分析领域的突破，我们认为视频监控行业正处在第三次重要的升级周期的开始阶段。

（3）智能化：我们认为这次升级主要包括：(a)前端摄像机的智能化升级以支持结构化数据提取，(b)后端设备强化计算分析功能，以支持复杂的视频分析，(c)对应特定行业应用的人工智能分析软件快速增长，其主要功能是汇集分析视频信息，以及控制前端安防设备。

智能安防在国内的细分市场有三个：

（1）政府市场（30~35%）：主要包括各地公安，交通，司法部门。销售渠道以系统集成商为主。需求受政府固定资产投资拉动，对价格不敏感，是视频分析服务的重度用户。

（2）大企业市场（35~40%）：主要包括银行，电信，石油，文教卫等大型国有企业和事业单位等。销售渠道以解决方案为主，需求受经营规模扩大的影响。

（3）中小企业及个人市场（25~35%）：主要包括中小企业，也包括个人消费需求（尽管需求很小）。销售渠道以标准产品的分销为主。

根据调研，目前人工智能相关产品主要目标市场是政府市场。其驱动力来自于各地政府强化各类平安城市相关工程。经过十几年的平安城市建设，中国的主要城市已经积累了强大的视频数据采集能力。如何利用采集到的数据解决交通拥堵及治安问题一直是各地政府有待解决的问题。基于人工智能的新一代视频分析技术为城市管理开辟了一条新的路径。并将驱动当前67亿美元的中国安防设备市场继续以年增速15%以上增长。其中，交通管理和公共安全等政府相关项目（约占整体市场规模30%）是最主要的应用领域。

以下是在交管和公安现场的实例：

交通违法抓拍

通过对前端摄像头和后端系统进行智能化升级，利用前端摄像头对抓取的图像快速处理，将明显的违法行为进行智能识别，并在后端进行收集和二次处理。可对多种交通违法行为进行取证，包括机动车闯红灯、违法停车、压线、变道、逆行、超速、人行横道不避让行人、违反规定使用专用车道、行人闯红灯等各种交通违法行为。

犯罪分子抓捕

以海康威视的系统破获的某个抢劫案为例。为了从大量的视频图像中找到嫌疑人，需要对来自500多个监控点的长达250个小时的视频进行分析，如果采用人力查阅，需要至少30天时间，但如果采用基于深度学习的视频分析技术，仅需要不到5秒。

另一个案例是，2012年的“1.6苏湘渝系列持枪抢劫杀人案”，当时对1万多个监控点产生的2000多T数据进行人工查阅，投入了1500多名干警耗时一个多月。根据海康威视估算，如果采用人工智能分析仅需要几分钟。

AI+互联网：AI加速电商广告市场发展

AI简化用户的消费行为

2015年以来，由于互联网流量红利逐渐见顶，行业发展重点走向以提升转化效率以及付费习惯培养的精细模式。在电子商务领域，由于大数据的累积以及底层算法的快速发展，人工智能开始进入该领域，通过对消费者购买决策过程的深度学习和解析精准定位用户。主要的应用是为了更精准的推荐商品以及对用户的购买行为作出更好的解释。

大数据是人工智能的重要基础，复杂场景催生技术革新

经过爆发式的行业增长，电子商务行业已经完成了早期的数据累积，大数据的产生为人工智能技术打下基础。而购物场景不断延伸，端到端的互联网消费者行为呈现高度离散的状态，消费者可触达点的增加同样加大了电商平台对于消费行为把握的难度，因此亟待更高效的方式对用户购买行为作出更好的解释，以实现更精准的商品推荐。

人工智能的知识发现体系更适合解释当下更为复杂的线上购买决策

根据MillardBrown2016年的研究，传统营销通常认为消费者购买品牌是一个线性过程，但现实中情况却要更为复杂，特别是互联网账号体系的出现，线上消费者在其他如社交平台的分享同样会影响消费者的最终购买决策。此外，随着人均可支配收入的进一步提升，影响消费者购买决定的变量同样变得更为复杂。除了最基本的对于性价比的考量，粉丝效应、生活方式、特殊事件甚至对于环保的考量都有可能影响消费者最终的购买决定。

互联网环境下，品牌以及商品与消费者的接触点显得分散且数量远大于从前，人工智能的数据挖掘和知识发现功能为解析大量数据间隐藏的依赖关系提供了具有参考意义的一条解决路径。目前该技术在中国的具体应用表现为在售前，通过基于大数据分析的用户画像个性化推荐，向消费者主动展示其购买的产品内容。

目前个性化推荐主要是以分析消费者一定时间内的浏览记录为主，技术上并不难实现，主要门槛在于商业数据累积以及推荐逻辑优化。在当下全球电子商务领域，Amazon的智能推荐系统被公认为推荐算法最好的系统，其服务主要体现为个性化首页、多页面关联商品推荐和多品类关联促销。在中国，个性化推荐的形式和Amazon并无太大区别，以发展程度最高的淘宝千人千面模块为例，2016年双11个性化的智能卖家推荐的测试中，点击率和访客成交转化率分别上升了25%和40%，前次展示支付金额提升了56%。目前淘宝平台上的钻展以及直通车均已采用千人千面的数据分析，其解决的主要问题在于如何优化平台海量流量分流从而优化流量货币化效率。

电商领域人工智能技术的商业化已经开始萌芽，阿里巴巴自2015年开始加速个性化电商推广工具的研发，并已将一部分人工智能算法融入底层结构，例如：

?基于全网电商数据、跨渠道数据以及第三方数据的客户运营产品–聚星台，可实现店铺“千人千面”的个性化互动营销以及全域会员运营。

?通过标记的方式圈定潜在客群，建立个性化的用户细分和精准营销的数据管理合作平台。

?以及开放付费API的人工智能系统。

感知智能引领信息检索以及沟通效率提升，即看即买

尽管互联网技术解决了传统零售获客能力有限的问题，在购物体验以及沟通交流方面仍然与线下存在差别，尤其是非标品的售卖，例如服饰退换货率可以高达30~40%。如何更高效的发掘和理解用户需求进行沟通一直是电商企业努力的方向之一。更为直观方便的图片、语音识别技术因此被应用到了电商服务上。

消费者的购买需求通常具有即时性的特征，这一点可从2016年底开始奢侈品牌纷纷推出“即看即买”的营销策略中窥见一二。通常电商消费者在搜索商品时平均需要6个以上的点击来达成交易，并伴随大量的输入以及重复搜索尝试。2013年底在移动电商渗透之前Statista曾有研究表明，消费平均购物放弃率为67.9%。而今天这一比例已大幅下降，除了更加便捷的购物车服务以及支付环节以外，搜索环节的匹配效率提升同样起到了提升转化率的作用。

图片识别加强电商平台数据流动效率。图片搜索通过色彩图形以及空间的比对，即使消费者并不知道品牌或商品名仍然可以快速帮助用户找到其感兴趣的商品，真正实现了“即看即买”。对于平台卖家来说，自商品上线的那一刻图片识别技术就开始贯穿始终，包括自动检测商家上传图片是否存在侵权、投放推广时的自动匹配以及关键字搜索式的自动图片推荐；从而提升了电商平台的数据流动效率以及运营效率。

语音识别技术向智能客服的独立产品进一步迭代。

基于语音识别的搜索也被首先应用到了电商服务中，例如淘宝应用内置的语音搜索，早在2013年就已经可以支持中英文品牌名混杂的复杂搜索情况。京东则将智能客服小咚嵌入其App通过语音识别以及语义分析帮助用户查找用户可能感兴趣的商品。随着大数据的不断发展，目前语音识别技术正在逐渐向更为复杂的智能客服迭代演变。一方面人力成本逐年攀升，对运营效率提升提出挑战；另一方面售前售后的大部分问题重复率高，存在大量可使用人工智能介入的场景；因此刺激了行业对基于语音识别的人工智能进行投入。Chatbot（聊天机器人）的出现使得语音识别进一步从底层应用的技术研究和电商附加服务逐渐走向独立产品，例如亚马逊的开放Alexa语音服务，开发者可以利用AlexaSkillsSet或选择接入语音服务，将自有内容资源上传，在用户出发Alexa中定义的“意图”时，开发者可在自有服务器上实现“回答”。Facebook同样于去年4月开发了Chatbot的平台，该服务可以通过即时通信软件用自然语言解答客户的问题甚至帮助客户提交订单，目前在Facebook邀请的传统零售品牌中，TommyHilfiger的人工智能甚至可以在交流中融入真实的角色性格。尽管目前仍没有数据能直接证明传统零售通过此类服务显著提供销售量，但我们认为人机对话水平的提升仍将在长期范围内促进电子商务的进一步渗透。国内同样存在类似应用产品，例如阿里云ET以及科大讯飞的语音识别均已开始向企业用户开放开发端口。

尽管人工智能技术仍处于发展早期，但在改善电子商务售前、售中和售后运营效率的过程中均已开始产生不同程度的增益效果。随着算法进一步优化，预计其对于简单重复人力的替代过程将带来更多营业效率提升。另外，除了底层算法的优化，我们看到智能客服和物流机器人领域已经有成型的独立产品萌芽，预计主题投资的风潮将在未来的一段时间加速这些领域内商业化进程，预计我们将在这些细分领域内最早看到商业化产品的成型。

广告：AI商业化应用最成熟的领域之一

自2012年以来，中国互联网广告市场经历了年复合增长率39%的高速增长期。主要的驱动力来自于传统媒体的式微带来的预算转移、移动设备的大爆发带来的新广告平台以及更高ROI的新广告形式。根据eMarketer数据，2016年互联网广告市场规模已经达到404亿美金，其中移动广告占比已经达到35%。其中基于大数据的AI技术已经起到不小的推动作用。

人工智能（AI）在广告营销领域的应用是现阶段AI商业化应用最成熟的领域之一，从AI技术的应用阶段来看，已经初步进入感官智能的范畴，且在计算智能领域的技术和使用场景已经有充分的发展。精准营销和智能投放就是其中最重要的应用形式，主要的思路是利用高互联网/移动互联网渗透率下积累的大数据（根据《2016年腾讯智慧营销白皮书》，当年互联网每日产生数据量已达18万亿GB），通过数据挖掘和机器学习等手段，建立营销对象、产品以及媒介的个性与传播模型，再通过AI技术进行高效的智能投放。

精准营销：提升直接反映在单位流量价

在传统的受众到达模式中，即使基于前期的市场研究，在广告投放的渠道和形式上进行了充分的选择，但是对目标客户定位的颗粒度则受限于数据规模和智能技术无法进一步深入，而基于大数据的AI技术则很好地解决了这点。

以今日头条为例，作为最早在广告业务中采用AI技术的应用公司之一，AI对其用户规模的扩展和变现能力产生了巨大的推动作用。预计2017年其广告销售收入可以达到150亿元。今日头条基于机器学习技术实现了个性化内容推送，按用户阅读偏好进行追踪，AI算法对历史数据进行分析，为用户生成个性化的阅读模式。然后推荐他们可能会感兴趣的内容，并在不断迭代中优化。通过这一流程，今日头条在2016年9月已实现每天76分钟的每用户平均使用时长，在其同类应用中达到最高水平，同时也大大改善了广告效果。目前今日头条平均点击率接近3~4%，而其他新闻类应用仅为1%左右。

精准营销能力的提升直接反映在单位流量价值的提升对广告主定价能力的增强。以信息流广告为例，在过去4年中，主要信息流广告平台（包括腾讯广点通、新浪扶翼、今日头条、陌陌）的广告单次点击定价（CPC）由2013年0.5~0.8元上涨至2016年的1.5~2元。

智能投放

不仅仅是受众定位一侧，在广告投放一侧，AI也在不断重构广告主的投放方式与投放策略。在传统的媒体采买模式中（即人工选取投放的媒体渠道和预算），往往是“一篮子”的覆盖，即使能够进行一定程度上的细分，也无法完成实时定价和智能匹配。而随着广告主对营销效果和ROI的追求不断推动，程序化购买的出现利用AI自动化技术实现了破局。

程序化购买广告是一种基于AI自动化技术和大数据，将广告主的具体广告请求对具体的广告位（而不是单一媒体）进行智能投放的互联网广告交易模式。其中，大数据是程序化购买的基础，AI自动化技术是实现高效的手段。程序化购买广告市场在过去两年获得井喷式发展，到2016年已达到308.5亿元，这其中还不包括头部流量平台的自有程序化交易体系（这部分收入已经包含在平台广告收入当中）。

AI技术解决的核心痛点是由于信息不对称造成的用户定价低效，即使在精准定位的前提下，也无法高效率（低成本）地到达。而在AI的帮助下，广告主可以将散布在不同媒体的广告位，通过精确营销（如前文描述）的定位后，在高度数据化的广告交易平台中，由AI指挥自动化系统根据设定的绩效指标不断进行智能定向和实时竞拍，取代了人工进行渠道选择、媒体分析的过程，大大提高了自动化水平、横跨媒体平台的能力和成本效率。

AI+广告的未来发展方向

我们认为，广告（包括广义的营销）作为公司商业模式变现的第一环节，在移动互联网流量红利逐渐褪去，用户获取成本不断高企的背景下，对AI技术的需求只会越来越大，但背后的商业逻辑则始终不离精准（高质高量的用户）和高效（低成本）的核心。因此我们看好AI和广告结合的以下三个趋势：

?社交广告空间巨大：社交网络能够提供最丰富的用户行为数据和用户画像，为AI的深度学习提供了最适合的数据基础。从广告形式来看，以信息流形式为代表。根据艾瑞咨询的数据，在2016年，信息流广告规模达到267亿元，且在未来2~3年将保持50%以上的高速增长。社交广告整体渗透率在数字广告中仅8~9%，远低于美国的28%。

?“品效合一”深度实现：由于大数据正逐渐成为现实，横跨单一媒体平台和单一广告形式的用户画像能力不断提高，品牌广告和效果广告之间的界限正在逐渐模糊，而广告主的关注点始终在于可衡量营销效益。我们认为在这种背景下，能够利用AI技术和现有流量，提供智能整合全方位营销手段，灵活达到广告主的营销需求，将是未来广告运营商的竞争优势所在。

?基于AI的新广告形式吸引预算：目前AI在广告领域的应用仍着重于对已有广告体系的增强，如提高转化率、通过增加用户粘性增加广告库存等。我们注意到随着感知智能甚至认知智能的发展，已经开始有企业在尝试引入新的广告形式以吸引客户，同时改善受众体验。

AI+消费电子：促进换机与升级，孕育新市场

人工智能加速升级，孕育新市场

在过去的二十年间，主导消费电子的终端应用从PC切换到智能手机，然而自2007年苹果发布iPhone已有十年，全球智能手机渗透率已近饱和，据Gartner预测，2017~2020年PC出货将持续负增长，而智能手机的出货增速仅维持在1~2%。我们认为人工智能对消费电子行业主要有以下左右。

新功能推动单机价值量上升。AI算法的采用带来语音识别、人脸识别、VR/AR等新功能在消费电子中的渗透，对于整机厂而言，新功能将带来单机价值量的提升，实现丰富产品线和差异化，以提升或者稳定产品价格；而对零部件厂商而言，更多传感器以及专业性能的处理器需求不断提升规格，带来市场空间的成倍增长。

AI应用提升换机频率。同样以iPhone为例，美国是iPhone最大的用户市场，而用户换机的频率和iPhone重大更新密切相关，每次出现重大革新之时，用户换机倾向增加，换机周期缩短。因此，预计以3D光学感测等为代表的AI应用的加入，将促进用户对原有的设备进行更新。

AI加速新应用诞生，空间不容小觑：借助AI算法工具，例如语音识别、机器视觉、3D导航等，智能音箱、无人机、VR、共享单车、智能摄像头……我们熟悉的智能硬件都在性能和用户体验上拥有明显提升，而成本的增加微乎其微。

服务性收入带来商业模式新思路：对整机厂而言，出售硬件为主的商业模式有望迎来变革。以全球科技市值龙头苹果而言，苹果全球拥有超过10亿部的iOS装置，提供包括AppleStore,ApplePay,AppleMusic及iCloud存储等服务型收入，并不断增加AI的含量。2016年苹果发布了面向第三方应用扩展的SiriKit，相册开始支持人脸识别，为用户提供更加切合实际需求的服务。最近的一个季度，苹果的服务性收入达到70.4亿美元，贡献营收13%，同比增长18%，已经成为最快的收入增长来源。

智能音箱带动声学产业链加速发展：2017年6月5号苹果在WWDC(TheAppleWorldwideDevelopersConference)发布了自己的智能影响产品，赶上了Amazon和Google的脚步。我们预计中国的主要互联网和消费电子公司在今年晚一点时间也会发布音箱产品。

无论是何种智能音箱，本质上都是由接收端——语音识别与分析——发射端组成。智能手机也完全配备智能语音助手+麦克风+扬声器，但是和手机相比，Always-on是智能音箱的一个重要特性，它简化用户使用行为。在封闭空间内，呼叫智能音箱远比拿手机方便，拿手机需要用户的大脑进行一系列操作指令，首先要回忆手机在哪里，然后要起身找到手机，拿起手机，解锁，之后开启语音助手，才能进行人机交互。智能音箱的麦克风一直处于开机状态，只需要喊一声即可唤醒使用。从用户大脑习惯“偷懒”的思维模式而言，智能音箱在封闭空间内的优势远大于智能手机。现实中，智能音箱目前被开发出的功能仍偏少，根据Forrester统计，截至2016年年底，设置时间和唱歌成为最高频率应用。从Google和Amazon的产品进化中我们可以看到，更多使用场景正在被探索中。

3D光学感测:从生物辨识到AR/VR。应用场景广泛

3D光学感测看似仅是在传统二维的光学传感上增加了一个维度，但是其应用场景不可估量。我们将其简单归纳为两类：3D探测和空间定位。其中3D探测可以用于生物辨识、机器视觉、和影像感测（主要应用于辅助驾驶、3D交互等）；空间定位则主要应用于3D地图构建和AR/VR定位。

算法难度从简单到复杂。在硬件上，3D光学感测在发射与接收端已非常成熟；在算法难度上，生物辨识与机器视觉属于较为基础的应用，而辅助驾驶、3D交互则需要叠加多种基础方案配合形成，到AR与VR，则需要前几种技术的综合叠加和有机应用，且对处理器的运算能力要求极高。

生物识别：3D光学感测可应用于虹膜、面部、光学指纹识别等多项生物识别领域，生物识别的算法复杂程度低，也是3D光学感测的入门级应用。

?虹膜识别稳定性较指纹识别更高，3D光学感测独有优势。与指纹识别的方案类似，3D光学感测还可以进行面部识别和虹膜识别，虹膜识别系统具有高安全性的优势，可找出约2000个不同的特征点，与指纹约100个特征点相比，精确性更高。但虹膜图像因为尺寸小，景深小，有效对焦不方便，因此图像获取是一个具有挑战性的问题，采用波长为800纳米上下的近红外光源采集，虹膜图像是最清晰的。

?面部识别当前误差仍较大。当前，面部识别的精准度无法上升到令人满意的阶段，对相似度高的脸容易出现识别误差，且在佩戴眼镜的情况下则无法识别。

3D机器视觉：提供更精确的信息，应用于汽车和精密制造。目前我们所应用的机器视觉大多数是2D视觉，2D视觉一般只能做到读取编码、条形码等，无法读取空间位置。三维机器视觉提供准确、实时的三维位置信息，以便在汽车和精密制造产业中实现具有挑战性的组件验证、物流和机器人应用的自动化，包括装上货架/取下货架、卸垛、打包和组装验证等。产业尚处于萌芽期。整体而言，3D机器视觉实现的门槛与生物识别相似，机器视觉龙头Cognex早已有代表性的产品推出。目前主要应用于对先进生产要求高的汽车工业等，但大规模渗透尚未打开。

辅助驾驶：激光雷达在ADAS领域应用前景甚广，应用障碍主要受制于成本。影像感测其实最先应用于汽车辅助驾驶（ADAS）领域，发射和接收装置一般被称为激光雷达。3D光学感测起到收集路况信息的主要作用，在自适式巡航控制、车道偏移警示、车侧盲点侦测、前方碰撞警示、夜视与停车辅助系统等多领域发挥感测功能。但受制于成本尚未普及。

相较于毫米波雷达，激光雷达的主要优劣势有：

?优势：精度更高，速度更快，适合远距离传输；

?劣势：在雨雪雾等极端天气下性能较差；采集的数据量过大，目前价格高昂。

3D交互

?LeapMotion的手势识别：2013年，LeapMotion采用两个可见光摄像头完成3D手势建模。手势的语法信息是通过手的构形、手的运动变化来传递。人手是一个多肢节系统，随着关节的运动手的形状在不断变化，这种变化可以通过指段和关节的状态空间位置的变化来描述，建立手的几何模型和运动学模型。

?大疆Spark将目标跟踪与机器视觉算法相结合：2017年5月，大疆Spark发布，在无人机上引用红外感测的3D手势识别，原理是将计算机视觉算法中的手势识别和目标跟踪算法与普通的工业摄像机相结合，带动手势识别的应用领域扩展到消费级无人机。

?PrimeSense被苹果收购，商业化应用指日可待。3D光学感测领域的创业先驱PrimeSense诞生于2005年，其提供从红外光编码、3D传感器芯片和CMOS传感器的一整套3D感测解决方案，并搭载于微软Kinect之中，用于动作捕捉。2013年PrimeSense被苹果以3.45亿美元收购（苹果史上最大手笔收购之一），判断随着3D光学传感器被应用于iPhone，PrimeSense的3D感知功能商用化指日可待。

AR/VR：Tango是最具代表性的移动端3D空间测绘项目。Tango计划是谷歌自2014年开始开发的项目，此项目的宗旨又被形容为“让机器/设备像我们一样看世界”。以最常见的智能机为例，其后置摄像头仅能拍照二维画面，手机无法真正识别空间的存在。而Tango可以让这些设备能够具有完整的空间意识，并且能够充分理解我们和环境的关系。Tango最大的贡献在于3D测绘，即对周围的环境和区域扫描并绘制立体地图。实现：

?重塑Google地图，借助消费者的手机，通过室内导航和测绘搭建完整的3D地图。

?VR应用，GoogleI/O大会提出开发VR一体机，不借助类似HTCVive外置的激光定位设备，仅靠自身的地图就可以实现3D空间定位，足以见其布局3D地图用意深远。

?AR技术，实现教育、虚拟购物、游戏娱乐等多种功能。

如何学编程

编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。编程能提高逻辑思维能力，加强计算能力。

编程语言

Python

Python是一种面向对象有着代码简洁、可读性强特点的解释型计算机程序设计语言。代码简洁是因为它把许多的复杂的操作封装起来，将C语言中麻烦的指针和内存管理对开发者隐藏起来，使得在开发过程中，无须在意这部分的细节。另外Python这门语言强制用户用缩进进行排版，若不好好排版，则代码编译无法通过，或者运行过程会出现错误。

C语言

C语言是一门面向过程的、抽象化的广泛应用于底层开发的通用程序设计语言，能以简易的方式编译和处理低级存储器。C语言既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点，是仅产生少量机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。

是有简洁的语言、具有结构化的控制语句、丰富的数据类型、丰富的运算符、可对物理地址进行直接操作、代码具有较好的可移植性、可生成高质量、目标代码执行效率高的程序。

Java

Java通过面向作为静态对象的编程语言的代表，可以充分的实现面向的对象理论的编程语言，有简单性、功能强大、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程及动态性的特点。

Java支持在网络上应用，Java既支持各种层次的网络连接，又以Socket类支持可靠的流（stream）网络连接，它是分布式语言。所以用户可以产生分布式的客户机和服务器。网络变成软件应用的分布运载工具。Java程序只要编写一次，就可到处运行。

PHP

PHP是一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，它可嵌入到HTML中，尤其适合web开发。

使用PHP的最大的好处是它对于初学者来说极其简单，同时也给专业的程序员提供了各种高级的特性，只需几个小时就可以自己写一些简单的脚本。尽管PHP的开发是以服务端脚本为目的，但事实上其功能远不局限于此。

GO

Go语言（又称Golang）是一种静态强类型、编译型语言，是一个开源编程环境，可以轻松构建简单、可靠和高效的软件。Go语言语法与C相近，但功能上有：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及CSP-style并发计算。Go内嵌了关联数组（也称为哈希表（Hashes）或字典（Dictionaries）），就像字符串类型一样。

对比

python和c语言的区别主要体现在：语言类型、内存管理、速度、应用、运行、对象、声明、测试和调试难度、复杂度、学习程度。测试和调试难度不同：Python相对其他语言而言是非常简单的语言，高度集成，代码量少。Python中的测试和调试更容易；C中测试和调试更难。学习难度不同：Python：Python程序更易于学习，编写和阅读；C语言：C程序语法比Python更难。

python跟java一样是强类型语言，也就是说它不会根据环境变化自动改变数据类型。python是动态语言，而java是静态语言。也就是说python在编程时，永远不用给任何变量指定数据类型，而java写程序时必须声明所有变量的数据类型。

python的模块类似于java的class，不过python模块导入会执行代码的内容，而java不会。python与java的执行方式还是蛮像的，都是将源码编译成bytecode然后交给相应的虚拟机去执行。

Python的框架数量较少，而PHP中成熟的框架比较多；PHP是面向web的语言，而Python是多用途语言，也可以用于web开发；Python使用非常严格的缩进强制执行，使它比PHP更具可读性。

学习思路

认识编程

编程语言（programminglanguage）又称程序设计语言，是一组用特定语言编写的用于执行特定任务的指令。主要用于开发桌面应用、操作系统、网站、移动应用等。

低级编程语言

它基于二进制数0和1工作，处理器直接运行低级程序，不需要编译器或解释器，因此用低级语言编写的程序可以运行得非常快。

低级语言进一步分为两部分

机器语言

机器语言也称为机器代码或目标代码，更容易阅读，因为它通常以二进制或十六进制形式（基数16）形式显示。

它不需要翻译器来转换程序，因为计算机直接理解机器语言程序。

汇编语言

汇编语言是为特定处理器设计的，它以象征性和人类可理解的形式表示一组指令。它使用汇编程序将汇编语言转换为机器语言。

中级编程语言

中级编程语言介于低级编程语言和高级编程语言之间。

它也被称为中间程序语言和伪语言。

中级编程语言的优点是支持高级编程的特性，是一种用户友好的语言，与机器语言和人类语言密切相关。

例如：C、C++

高级编程语言

高级编程语言(HLL)旨在开发用户友好的软件程序和网站。

这种编程语言需要编译器或解释器将程序翻译成机器语言（执行程序）。

示例：Python、Java、JavaScript、PHP、C#、C++等。

编程实践

学习编程语言的过程简单描述为：过、抄、仿、改、调、看、练、创、悟。

过

基础知识点不求深解，语言什么样的，适用场合、基本语法格式

抄代码

从书上抄、例子中抄、边抄边想边想边回忆语法

模仿改

仿照给出的代码写出自己的代码

勤调试

不断调试验证自己想法，继续思考，再次验证。熟悉调试工具调试方法

看n遍

出错或者遇到问题时，将代码从头到尾看n遍直到快记住，找出问题原因

练

2-5步三遍以上

创新

拿出一个没有写过的根据要求，一步一步写出来，写不出来参考6

悟

主动找到写代码的感觉和成就感，保持下去。

选择大于努力，只有切入一个适合自己的开发方向，才能持续进步。关于开发方向，我有以下两个选择标准。

兴趣

学习编程是一个非常枯燥的过程，内容多，时间长，成本高，即使报名了培训班也学不会，所以，我们首先要选择自己感兴趣的一个开发方向，这样不但能快速学习，以后还能持续进步。学习编程的过程是比较艰苦的，没有兴趣很难硬抗下来，此处的兴趣，是指别人无法撼动的热爱，是工作之余让你放松的事情。如果你只是有过某种想法，别人告诉你这个想法不靠谱，你就放弃了，这顶多是一时的鸡血。

学习方式

费曼学习法

在学完一个东西之后去给别人讲明白，注意是讲给别人听，当你写成文章发表在网上的时候，你自然会去用更通俗的语言，更清晰的逻辑去讲述这个事物背后的逻辑。这个过程是对自己学习的一个检验，也是加深映像整理思路的重要过程。

那么如果你是去记笔记的话，很有可能你会倾向于去照抄，或是不完全照抄，以“提纲”或是“知识点”的形式抄在本子上。说句实话，照抄的笔记真的没用，因为现在搜索引擎的能力已经可以让你把大多数东西快速找到，你为什么还要照抄到笔记本上呢？

从功利的角度考虑，技术文章的写作，别人可以直接访问，也可以逐渐累积你的影响力，一个好的个人技术博客，会给你的简历加分很多，而一个厚厚的笔记本，没有人会管你记了什么。

做好笔记

大多数人没有过目不忘的神技，学了也不一定马上掌握，需要过后花时间慢慢领悟，而且还有忘掉的风险，所以对于重要的知识点都要做好笔记。编程的过程中总会遇到各种各样的问题，比如编程环境的配置，常用的快捷键，编程过程中的错误、异常，软件更新问题等等。面对这些问题都是如何解决的，一定要记录下来，一是增加自己解决问题的经验，而是以防下次出现。

多看官方文档

外文资料互联网是一个更新迭代很快的行业，所有编程语言都会不断的更新新功能和修复旧Bug，网上查的资料很有可能是旧的解决方案，现在已经不适用了。所以最好最快的方法就是查看官方文档。

进入行业圈子

只有进入行业圈子与其他人交流，你才了解最新的行业动态，才知道自己需要更新哪些技能。

动手做项目

学习编程的最终目的就是用所学的做出具有一定功能的项目，而做项目又是最好的学习和巩固知识的方式。如果前期能力不足就先做一些简单的功能模块，一步一步慢慢来，不要一开始就要实现各种酷炫炸天功能，遇到不会的就在网上查，现在互联网这么发达，获取资源也及其方便。而且开发前也最好在网上查一下有没有已经成型的框架或模板，什么都自己做一是很耗费时间，二是自己技术能力不足还可能留下不少坑。

学习Python

安装编程环境

第一步：访问Python官网，获取最新安装程序。

第二步：运行下载的安装程序，注意勾选“AddPython3.7toPATH”,然后选择个性化安装，即“Customizeinstallation”。

第三步：确保“pip”被勾选上，之后安装各种库需要用到pip。

第四步：高级选项，需要的可以修改安装目录，通常没有需要修改的，直接点“Install”。

第五步：等待程序自动安装完成。

第六步：出现如下界面，说明安装已完成。

第七步：验证方法，Windows+R键打开“运行”窗口，输入cmd运行，进入命令提示窗口，再输入python，进入Python的命令模式，输入print("Hello")，结果输出了Hello，如下图所示，确定开发环境已安装完成。

运行环境

HelloWorld!

命令行

在Linux命令行输入：$python

将直接进入python。然后在命令行提示符>>>后面输入：>>>print('HelloWorld!')

可以看到，随后在屏幕上输出:

HelloWorld!

print是一个常用函数，其功能就是输出括号中得字符串。

（在Python2.x中，print还可以是一个关键字，可写成print'HelloWorld!'，但这在3.x中行不通）

小程序

另一个使用Python的方法，是写一个Python程序。用文本编辑器写一个.py结尾的文件，比如说hello.py

在hello.py中写入如下，并保存：print('HelloWorld!')

退出文本编辑器，然后在命令行输入：$pythonhello.py

来运行hello.py。可以看到Python随后输出HelloWorld!

脚本

我们还可以把Python程序hello.py改成一个可执行的脚本，直接执行：#!/usr/bin/envpython

print('HelloWorld!')

需要修改上面程序的权限为可执行：chmod755hello.py

然后再命令行中，输入./hello.py

就可以直接运行了。

基本数据类型

变量不声明

Python的变量不需要声明，你可以直接输入：>>>a=10

那么你的内存里就有了一个变量a，它的值是10，它的类型是integer(整数)。在此之前你不需要做什么特别的声明，而数据类型是Python自动决定的。

>>>print(a)

>>>print(type(a))

那么会有如下输出：

10

这里，我们学到一个内置函数type()，用以查询变量的类型。

回收变量名

如果你想让a存储不同的数据，你不需要删除原有变量就可以直接赋值。

>>>a=1.3

>>>print(a,type(a))

会有如下输出

1.3

序列

sequence（序列）是一组有顺序的元素的集合，（严格的说，是对象的集合，但鉴于我们还没有引入“对象”概念，暂时说元素）序列可以包含一个或多个元素，也可以没有任何元素。

我们之前所说的基本数据类型，都可以作为序列的元素。元素还可以是另一个序列，以及我们以后要介绍的其他对象。

序列有两种：tuple（定值表；也有翻译为元组）和list(表)

>>>s1=(2,1.3,'love',5.6,9,12,False)#s1是一个tuple

>>>s2=[True,5,'smile']#s2是一个list

>>>print(s1,type(s1))

>>>print(s2,type(s2))

tuple和list的主要区别在于，一旦建立，tuple的各个元素不可再变更，而list的各个元素可以再变更。

一个序列作为另一个序列的元素

>>>s3=[1,[3,4,5]]

空序列

>>>s4=[]

自学

网站

菜鸟网站

这个python教程很适合小白学习，没有高深的原理，照着教程学就完事了。

菜鸟教程是一个提供免费编程学习的网站，里面不但能学到编程知识，还能运用在线编程工具，使你在学习的过程中得到发挥，实践得真理，边学边做中让基础打得更稳，让自己的知识更加稳固。在自己有不明白不理解的地方可以在网站的用户笔记中寻找大佬们的笔记，把自己所学和技术大佬的经验所融合，使自己更好地提升自己的能力。

菜鸟教程内容丰富，例如前端热门语言HTML5、CSS3、JavaScript、Vue等它该有的都有，都会从最基础的开始教，让刚学编程的小白由浅及深，一看就懂。每个知识点都有实例可以动手，直接在页面内做你想要的效果真的非常棒。菜鸟的排版简洁清晰有序，内容一针见血，让你一看就能明白其知识点的含义。

菜鸟教程不仅前端教程语言丰富，后端的Java、PHP、Python更是一应俱全，当然数据库、移动端、XML、ASP.NET、WebService、开发工具和网站建设也是应有尽有，菜鸟教程有学到的知识如此之多，奋斗吧少年。

廖雪峰的官方网站

廖雪峰的官方网站比较推荐新手程序员学习前端，这个网站的教学视频的讲解相对来说会比较生动，没有其他教程那么死板，看起来也不至于那么犯困，也更便于新手去理解。总的来说，廖雪峰的官方网站作为一款启蒙类的前端学习网站还是相当不错的。

Python官方教程

这是Python官方出品的教程，可搭配Python标准库一起学。

书籍

《Python编程从入门到实践（第2版）》

作者：埃里克·马瑟斯（EricMatthes）袁国忠译

ISBN：9787115546081

出版：人民邮电出版社

本书是针对所有层次Python读者而作的Python门书。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。

《像计算机科学家一样学Python》

ISBN：9787115425515

作者：艾伦B.唐尼（AllenB.Downey）

出版：人民邮电出版社

本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。全书共21章，详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。

《计算机科学丛书：Java编程思想》

ISBN：9787111213826

作者：[美]BruceEckel

出版：机械工业出版社

本书的作者拥有多年教学经验，对C、C++以及Java语言都有独到、深入的见解，以通俗易懂及小而直接的示例解释了一个个晦涩抽象的概念。本书共22章，包括操作符、控制执行流程、访问权限控制、复用类、多态、接口、通过异常处理错误、字符串、泛型、数组、容器深入研究、JavaI/O系统、枚举类型、并发以及图形化用户界面等内容。这些丰富的内容，包含了Java语言基础语法以及高级特性，适合各个层次的Java程序员阅读，同时也是高等院校讲授面向对象程序设计语言以及Java语言的好教材和参考书。

《疯狂Java讲义》

ISBN：9787121361586

作者：李刚

出版：电子工业出版社

《疯狂Java讲义（第4版）》深入介绍了Java编程的相关方面，《疯狂Java讲义（第4版）》内容覆盖了Java的基本语法结构、Java的面向对象特征、Java集合框架体系、Java泛型、异常处理、JavaGUI编程、JDBC数据库编程、Java注释、Java的IO流体系、Java多线程编程、Java网络通信编程和Java反射机制。覆盖了java.lang、java.util、java.text、java.io和java.nio、java.sql、java.awt、javax.swing包下绝大部分类和接口。本书重点介绍了Java9的模块化系统，还详细介绍了Java9的jshell工具、多版本JAR包、匿名内部类的菱形语法、增强的try语句、私有接口方法，以及Java9新增的各种API功能。

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