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人工智慧應用產業(I) (技術層面 (自然語言處理（NLP） (資訊擷取技術, 歸類與分群, 翻譯), 機器學習 (深度學習 (類神經網路),…

- - - - 物體識別
  - - - 類神經網路
- - - - 應用
        
        V2X
        
        C-V2X
        
        Infotainment & HMI
        
        ADAS
        
        目的：意外發生前，提早採取因應措施
        
        電子控制單元(ECU)
        
        執行器
        
        資訊的蒐集
      - 技術
        
        5大軟體：感知系統➡️深度學習
        
        9大硬體：感測技術
    - - 乘客經濟
        
        第三代Snapdragon汽車駕駛座平台
      - AI與叫車服務合作
        
        Uber or Lyfe
    - - 彌補人力不足
      - 節省開車時間
      - 安全性提高
      - 降低溫氣排放
  - - - 環保
      - 能源使用
        
        綠色智慧城市
      - 交通
    - - 感測系統
        
        語音辨識
        
        影像辨識
      - 依賴半導體的處理能力
        
        運算能力
        
        感測能力
        
        聯網能力
    - - 降低停車需求與污染
      - 減少車流
        
        釋出更多友善的路網系統
        
        刺激街商店經濟活動
      - 共享運輸工具
  - - - AI晶片
      - 超級電腦
        
        基因運算——基因定序
        
        影像辨識技術——判讀
        
        電子病歷——手術規劃
        
        新藥開發流程變快
    - - Benevolent AI
        
        製造罕見藥物
      - Intuitive Sugical
        
        達文西機器
    - - 精準醫療
      - 平等醫療
      - 完整資料參考
      - 速度快
    - - 整合線上下
        
        醫療保險
      - Alexa+醫療市場
      - AI醫療照護室
  - - - 智慧手機
      - 智慧家庭
        
        智慧助理
      - 車用電子
- - - - 1956達特茅斯會議
        
        人工大腦的概念
    - - 西方先民有概念
        
        希臘神話機器人
- - - - 速度是4G的100倍
        
        延遲率降低至一毫秒
      - 仰賴物聯網的需求而成形
        
        車聯網智慧家庭
    - - 訊號的繞射能力低，傳送距離很短
        
        增建更多基地
      - 頻段破碎化的問題
      - (1)裝置耗電 (2)成本高昂 (3)高頻路徑耗損、傳輸耗損
    - - 大寬頻大連結高傳輸高容量低延遲低功耗
  - - - 自動門大多用紅外線反射原理
    - - 其他應用:
        (1)智慧建築：ToF應用在3D 人流統計
        (2)工業自動化：電子圍牆的應用
        (3)智慧汽車：ToF結合full HD影像技術的應用