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AI修复100年前北京影像，人工智能的应用有多广？

AI修复100年前北京影像 ， 人工智能的应用有多广？
5月8日 ， 有网友利用AI程序 ， 修复了一部记录百年前北京人生活的影片 ， 栩栩如生 ， 颇让人震撼 。 早在去年市场上就出现了许多老照片自动修复软件 ， 不仅能对老照片进行简单破损修补 ， 修复后的照片还更加清晰有光泽 。
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近年来 ， 人工智能在视频的数字化修复方面成果显著 ， 日常生活中也随处可见人工智能的身影 。 人工智能对大家的日常生活带来了巨大变化 ， 但其应用范围到底有多广？背后的工作原理你知道吗？今天我们就来快速认识一下人工智能 。
01什么是人工智能？
人工智能（简称AI）是“模拟”人类思维和行为的系统 。 人工智能即一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器 ， 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。
02人工智能的产业领域分类
从人工智能产业链来说 ， 其主要分为基础层、技术层和应用层 。
1、基础层：主要以芯片研发和开发算法框架为主 。
【AI修复100年前北京影像，人工智能的应用有多广？】芯片企业主要研发包括：图形处理器（GPU）、现场可编程门阵（FPGA）、特定用途集成电路（ASIC） ， 神经网络处理器 ， 精简指令集计算机(RISC)处理器等 。 目前市场上常见的人工智能芯片主要有GPU、FPGA和ASCI三类 。 著名的AI芯片企业有谷歌、英特尔、IBM、华为等 。
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AI开发框架即是人工智能开发和应用的“操作系统” ， 主要是为开发者提供模块化、通用、灵活的软件环境 ， 使开发者只需要关注高层结构 ， 无需注意底层琐碎问题 ， 可大大降低人工智能开发和使用门槛 。
2、技术层：以语音识别（简称AS）、计算机视觉（简称CV）为主 。
目前 ， 语音识别技术发展已较为成熟 ， 视觉技术中的人脸识别是近几年的竞争热点 ， 上文提到的AI场景修复也是利用了视觉识别技术 。
3、应用层：AI+安防、金融、医疗、自动驾驶等 。
对于应用层大家并不陌生 ， 它已渗透进生活的方方面面 ， 在此次战“疫”过程中 ， 也随处可见人工智能的身影 。
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AI+安防：AI的视频结构化、人脸比对功能助力警务管理 ， 不仅使警务人员对视频内容进行快速检索 ， 而且还可自动将抓拍人脸与数据库进行比对 ， 提供黑名单预警、人员布控、人脸检索、大库比对等智能化应用 。
AI+金融：重复度高、数据标准化和数据处理量大使得金融行业成为人工智能落地场景 ， 智能身份认证、智能征信风控和智能投资理财是AI+金融的典型应用 。
AI+医疗：医学影像、辅助诊疗和语音电子病例是主要应用场景 。
自动驾驶：自动驾驶是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作 ， 自动安全地操作机动车辆 ， 随着5G的全方位普及 ， 自动驾驶即将成为现实 。
随着5G的快速推进 ， 人工智能正在向车联网、物联网、教育、智慧城市等更多领域扩展 。
03人工智能的工作原理
机器不像人类具有感知器官和大脑 ， 它们认识世界的方式主要通过模型 ， 需要通过复杂的算法和数据来构建模型 ， 从而使机器获得简单的感知和判断的能力 。
以文章开头提到的AI场景修复为例 ， 过去修复老电影的传统方式是手工逐帧修复、合成、图像处理 ， 耗时较长；而利用AI对人像和场景进行修复 ， 则是通过机器学习和模型训练来填充细节 ， 提高画质 ， 再利用深层神经网络“上色” ， 最后进行转录和人脸识别 ， 整个过程则快得多 。
简单的说 ， 就是我们先往机器程序中输入大量的低分辨率图像 ， 再输入这些图像的高分辨率原始照片 ， 算法会通过对两者进行比较 ， 寻找其中的差异 ， 并通过不断地对照、修复来对图片进行纠错 ， 最终获得精确增加图像分辨率的技巧 。
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像人类一样 ， AI在掌握了这门技巧后 ， 不需要原始照片对照也能够准确修复、重建低分辨率图像 。
目前 ， AI已广泛应用于我们的生活 ， 随着5G的普及、AI学习能力的不断强化 ， 以及大数据、云计算和各种系统的协同合作 ， 人工智能的应用领域还将不断扩大 ， 未来AI将赋予我们更为便捷、更为高效、更为智慧的工作及生活方式 。


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