人工智能产品集成正在加速：这些是我所热衷的
- Christopher Nolan原创
- 2024-12-13 15:35:21218浏览
近年来，神经处理单元（NPU）的能力越来越强。随着制造商越来越容易使用这些新型人工智能边缘处理器，我们现在正在经历大量新型创新人工智能产品，它们可以彻底改变我们使用技术和与技术交互的方式。以下是我真正兴奋的：
1 AR 耳机和智能眼镜
人工智能正在将可穿戴设备带入未来，AR眼镜和耳机正在引领潮流。例如，Meta 的 Quest 3 将自己的 Meta AI 助手与小型化硬件相结合，包括先进的传感器、NPU 和 AI 增强型直通摄像头。这使得用户可以使用 Meta Quest 3 享受混合现实游戏和虚拟锻炼课程、在线观看虚拟内容以及执行日常生产力任务，同时了解自己的物理环境。
Apple 用户还可以选择 Apple Vision Pro AR 耳机，它支持并最大限度地使用其他 Apple 设备。 Vision Pro 将人工智能与高度复杂的传感器和激光雷达技术相结合，绘制周围环境的地图，将物理世界和数字世界融合到一个无缝环境中。这使得用户可以享受类似于 Meta Quest 3 的沉浸式 VR 体验，并加入了 Apple 生态系统。
正在寻找智能眼镜来旅行吗？雷朋 (Ray-Ban) 智能眼镜现已集成 Meta 的人工智能助手。与 12MP 摄像头、自动转换镜头、耳机和 AI 边缘处理器配对，您将获得一款超酷的 AI 增强设备，您可以随身携带，进行免提照片和视频录制、自动语言翻译、语音命令、和实时通知。
2 AI 智能手机
得益于 Google Tensor 和 Apple Bionic 系列等芯片，智能手机已发展成为 AI 强国。这些片上系统 (SoC) 处理器 包含神经处理单元，例如 Google 的张量处理单元 (TPU) 和 Apple 的神经引擎 (ANE)。这些芯片通过在 CPU、GPU 和专用神经处理器之间有效分配 AI 工作负载，处理从 FaceID 和增强现实应用程序到计算摄影的所有内容。
Google 的 Tensor 芯片在计算摄影和自然语言处理方面表现出色。它为最新的 Pixel 手机提供了一些最实用的功能，例如 AI 辅助夜间模式、本地 AI 图像编辑、实时转录和翻译、歌曲检测以及自适应用户体验。
在另一方面，Apple 最新的 Bionic 芯片为每部 iPhone 提供片上 AI 功能，例如增强的增强现实体验、Siri 免提语音命令、快速安全的面部识别、AR 应用程序的流畅游戏以及语音识别功能。
3 家庭机器人
人工智能驱动的家庭机器人是传感器、机器学习和技术进步的领域。自主导航走到一起。新型人工智能驱动的家庭机器人，例如亚马逊的 Astro，利用先进的人工智能进行面部识别和机器学习，自动导航您的家。
随着家庭机器人变得越来越流行，我们有可能将它们用于家庭安全（监控）、移动智能助手、智能家居设备的控制中心以及为儿童、老人或残疾人提供陪伴的机器宠物。
4 人工智能笔记本电脑
随着人工智能成为工作、娱乐和日常任务不可或缺的一部分，人工智能笔记本电脑现在已成为工作、娱乐和日常任务不可或缺的一部分。向公众发布。与人工智能智能手机类似，这些笔记本电脑将 NPU 作为其 SoC 的一部分。一些更著名的人工智能处理器包括英特尔的 Lunar Lake、AMD 的 Strix Point、高通的 X Elite 和苹果的 M 系列处理器，每种处理器都旨在以不同的方式利用人工智能的力量。
英特尔的 Lunar Lake 处理器承诺利用人工智能来优化能源效率、预测用户行为并智能管理系统资源。随着人工智能软件（例如即将推出的 Microsoft Copilot）有望成为 Windows 系统的标准，Lunar Lake 人工智能处理器应该有助于进一步减少电池使用量，其集成的 NPU 可以有效地处理大部分任务。
英特尔专注于功效，AMD 的 Strix Point 处理器将 AI 工作负载推向日常计算任务的最前沿，例如增强游戏、视频会议和多媒体内容创建。它使用人工智能加速器，可实现有效的实时降噪、手势识别和视频编辑优化，使 Strix Point 成为适合游戏和内容创建的高性能笔记本电脑的首选处理器。
最新的人工智能处理器中出人意料但受欢迎的新成员是高通的 Snapdragon X-Elite 处理器。其 ARM 架构使 X-Elite 本质上具有高能效，但代价是软件支持有限。然而，随着ARM Windows变得越来越流行，ARM笔记本电脑似乎有着光明的前景。它们不仅节能，运行 ARM 本机应用程序还应该使它们能够成为游戏和其他资源密集型任务的设备。
另一种基于 ARM 的 AI 处理器是 Apple 的 M 系列芯片。它们包括人工智能神经引擎，可显着提高图像和视频处理任务的速度和效率。这些芯片中的统一内存架构还确保机器学习模型可以直接访问高速内存，从而实现更快的人工智能驱动应用，例如语音听写和增强现实。
5 人工智能相机
人工智能相机正在改变我们捕捉瞬间和制作内容的方式。这种新型相机可以更轻松地捕捉流畅的专业级镜头，无需复杂的手动设置和设置。
例如，Hover Air X1无人机配备了人工智能，可以自动跟踪拍摄对象、避开障碍物并优化取景以实现完美拍摄。另一款新发布的人工智能无人机是大疆创新的 Neo，它通过采用强化学习进一步构建框架，使无人机能够预测运动模式并动态调整其飞行路径。这两款无人机的高度自主性只有通过深度学习算法和实时识别软件才能实现。
AI 摄像头也可以在 Insta360 的 X4 运动相机等手持相机的动作中找到。其 AI 增强稳定性、主体跟踪功能和语音命令可有效利用 360 度平台捕捉周围环境，同时让您始终保持焦点。
Insta360 Link 网络摄像头等固定相机也使用 AI 来方便地捕捉周围环境。借助 AI 摄像头和电动倾斜和平移功能来跟踪和跟随拍摄对象。其白板模式使用人工智能将焦点集中在白板上，并将其框定为完美裁剪和水平的，以供观众观看。其他高级功能，如智能降噪、手势控制和头顶模式，使 Inta360 Link 成为在线课程和演示的完美伴侣。
所有这一切都是通过板载 AI 加速器实现的，它允许这些设备无需依赖云端处理即可执行复杂计算，确保快速响应时间和实时决策。
6 自动驾驶汽车
最后，我们有自动驾驶汽车。自动驾驶技术已经存在相当长一段时间了，但直到最近几年，人工智能才帮助自动驾驶车辆从基于 5 个级别的条件自动化（3 级）过渡到高度自动化（4 级）。驾驶自动化。
Waymo 的全自动技术在自动驾驶汽车领域处于领先地位。他们使用人工智能来执行障碍物检测、路线优化和复杂的城市导航等任务。 Waymo 的汽车依靠深度学习和强大的处理器来实现完全自主。至关重要的是，人工智能接受了数百万英里的现实世界驾驶数据的训练，随着时间的推移，它会变得更安全、更智能。
特斯拉的自动驾驶仪通过仅使用机器视觉来实现高度人工智能深度学习最新款 Cybertruck 上的自动驾驶。特斯拉自动驾驶能力的动力来自于其内部开发的全自动驾驶（FSD）芯片，该芯片包含专用的人工智能神经网络，无需云端连接即可实时处理传感器数据。
集成人工智能融入日常产品正在改变我们与技术互动的方式。从 AR 眼镜等可穿戴设备到智能手机、笔记本电脑，甚至家用机器人，人工智能以我们几年前只能梦想的方式增强了功能和用户体验。随着这些技术的不断改进，我们可以期待人工智能增强技术更加光明的未来。
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