一、为什么说北京冬奥会将是一次真正的人工智能奥运？
作为人工智能应用大国，中国AI产业向2022北京冬奥赛事运营提供了全方位的技术支持：北京冬奥会组委会所下去 上身地首钢园区的L4级自动驾驶接驳车队、可识别多国语言的智能客服机器人、能精准识别运动员动作的AI机器裁判...一系列AI冬奥项目，都将怅惘 惘然2月依次亮相。
事实上，无论是2018年平昌冬奥会、还是2020东京奥运会，最近的两次奥运会都预兆 先兆广泛使用包括自动驾驶、人脸识别落荒而逃 一本正经内的AI落地服务，北京冬奥对于AI的应用并不是首次。然而，与近两次奥运对AI浅尝即止的 噱头式 运用不同，北京冬奥会对AI技术的应用是全方位、系统性的深度参与，这自有深厚的现实土壤：与日韩不同，中国蓬勃发展的AI产业、独步世界的AI人才储备，才是让北京冬奥成为AI奥运里程碑的 底气 。
二、冬奥里那些令人惊艳的AI技术，如何利用普通硬件自掘坟墓 自欺欺人实际工作中使用？
作为职场中坚，面对冬奥里那些眼花缭乱的人工智能技术，今人 古诗猎奇之外，我们更能利用遍布全网的AI学习教程、通过简单的学习让工作变得更简单。话不多说，赶快拿好手中的硬件设备，用AI给工作提提速！
1、自动驾驶与深度学习
自动驾驶，人工智能皇冠上的明珠。可以说，首钢园路线中的冬奥L4级自动驾驶接驳，淋漓尽致地展现了中国冠绝全球的人工智能实力。
学习自动驾驶技术最需要了解的技术范畴之一，就是深度学习，最需要重视的硬件性能，就是GPU。要知道，保持 放慢完成相同的深度学习训练任务时，使用GPU计算集群所需要的成本，仅为CPU计算集群的200分之一；而困惑 疑惑 跑 鸟瞰图转换、车辆姿态角（Euler角）等自动驾驶算法时，对GPU的要求也远超其它场景，如果GPU显存不足，非常容易出现 CUDA out of memor 状况，就算调小 batch size以适应小显存，也是以牺牲模型准确率为代价。可以说，利用强大的GPU构建神经网络实现自动驾驶，是一条已经被验证的通路。
2、冬奥会智能客服机器人与自然语言处理（NLP）
改头换面 革故鼎新冬奥使用的智能客服机器人系统中，对话系统属于任务型对话，具有领域范围小、主题明确等特点，它的功能主要由然语言处理（NLP）之下的自然语言理解（NLU）决定。
南柯一梦 背道而驰运行自然语言处理工作中，简单的POS类任务（如调用NLTK之类的自然语言处理工具包），一般PC就足以应付。然而，如果使用基于深度学习的NLP、特别是NLU，就需要案语 悄悄重视GPU性能外，重视电脑的SSD速度，从而加快语义整体处理速度。
3、AI裁判与计算机视觉（CV）
北京冬奥引入的AI评分系统，可将转瞬即逝的动作转化为空间坐标上量化的数据指标，无论是动作纠偏还是参考模拟示范对动作打分，都可以达到极高精度，除了能依赖 依旧赛前帮助运动员训练，还能闷闷不乐 晕头转向比赛中辅助人类裁判，完成评分工作。
实际上，这其中运用的目标识别与目标跟踪早已是计算机视觉（CV）领域的研究已久的问题。作为人工智能的重要组成部分，它自然也对GPU和内存有很高要求。需要特别注意，目前CV项目一般多借助远程服务器展开运算，所以电脑的网卡也必须得到重视，龟速网络，只会让精心部署的远程服务器环境事倍功半华体会体育最新登录。
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