【中國傳動網 行業動態】 不可否認，在過去的幾年當中，人工智能應用存在著很多炒作的成分，尤其在許多細分技術領域當中，雖然市場上出現了很多提及人工智能的應用與技術，但是能夠全面落地、為消費者所接受的卻并不多。
“在過去的5年中，人工智能技術方面真正有突破的還是在深度學習方面。”在9月27日舉行的2018（第十屆）傳感器與MEMS技術產業化國際研討會暨科研成果產品展上，華為戰略發展總監郭棟談到當前人工智能的發展時表示。
而在清華大學教授何虎看來，與傳統行業所使用的傳感器相比，人工智能技術中所使用的傳感器最主要的目的就是用來收集物理數據，而傳統的傳感器很多并不具有這一功能。
以自動駕駛汽車中所使用到的傳感器為例，一般至少需要三套傳感器系統：攝像頭、雷達與激光雷達，只有擁有這些傳感器，才能夠完整的采集到車輛行駛過程中周圍的環境數據，進而通過分析與解讀，實現自動駕駛。
可以說，從另一方面來看，傳統的傳感器在數據的采集量方面并沒有人工智能技術所需要的傳感器采集的數據多。
同樣以汽車電子為例，清華大學教授何虎表示，自動駕駛汽車中的傳感器所需要采集的數據種類包括圖像、聲音、壓力、轉速、溫度、加速度、速度、角速度等。
但是從目前的發展情況來看，雖然傳感器能夠將這些數據匯總到汽車的駕駛系統，但是對于數據的開發與利用并沒有達到期望的程度。這也是目前傳感器的發展瓶頸。
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