智能驾驶技术是智能汽车的核心和独特技术。传感器技术、物联网技术等智能驾驶感知系统。汽车技术有两个主要系统和几个附属系统。技术、电池电机技术、能量控制技术日本公司由于在新材料研究方面的领先地位，在技术和质量控制方面具有一定的优势。未来20年会有什么新的人工智能技术出现吗？
智能汽车技术有哪些？
智能汽车技术主要有两大主要系统和几个从属系统。第一，智能驾驶系统。智能驾驶技术是智能汽车最核心最独特的技术。曾经在与全球顶尖华人AI科学家聊天的时候，谈到人工智能驾驶的可行性。那时候特斯拉的电动卡车刚刚推出。他认为，5年内截止2023年解决所有技术上的主要问题，10年内截止2028年解决法律上的障碍。
他说的是美国。国内法规方面更会宽松。这有点像当年底特律用宽松的道路行驶法规换车厂入驻经济繁荣一样。李开复曾经说过，人工智能的核心能力的标志有两个，一是算法二是数据。算法强的是美国，数据多的是中国。这两个国家未来在智能汽车上会有优势。第二，新能源和动力系统。新能源不仅仅是环保问题的解决方案，更重要的是电力驱动系统与数字化的契合度比内燃机好。
这个系统包括电池技术能源控制技术动力控制技术马达技术等一系列相关技术。电池技术马达技术和能源控制技术日本公司由于新材料研究方面领先，所以在技术和品控方面有一定的优势。其他的从属系统技术包括传感器技术物联网技术等智能驾驶的感知系统。这里的主要思想是传感器 物联网 人工智能。在传感器这个层面，像激光测距和雷达，作为电器特长的日本厂商长期积累，在全球优势明显。
而在新材料系统。这里主要指为车身减重的CRFP车身技术。CRFP主要是指碳纤维热固技术。工业级的材料方面的研究和应用，日本无疑是做得最好的，案例也非常丰富。在我们未来推出的专栏里，会有新材料技术方面的介绍。以上全部都是技术层面的事。到最后，还是要回答几个问题为什么要做智能驾驶汽车？这其实是回应至少两个问题1，全球汽车销量下滑，怎么办？德鲁克说要看人口结构的变化才能认清市场。
人工智能技术有哪些？
现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。现在人工智能所涉及的学科有认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。应用领域有翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。
谈谈未来20年有哪些人工智能技术会被普及应用及如何改变人们的？
谢邀！我们还是需要先了解一下人工智能的定义，这样的角度看人工智能——1人造的工具2模仿人的行为的3包括公式规则计算统计分析语音对话视觉功能等技术。未来20年，会有什么新的人工智能技术吗？先看看最近20年的变化2000年至现在，我们能想到的就是智能手机智能音箱智能家电智慧屏机器人密度增大无人驾驶测试。
通讯能力计算能力都在加强。在这些技术中，包括公式计算统计分析语音对话视觉功能等技术其实都应该是在应用及其本身升级的初期阶段。如智能节电机器人等应用普及程度也不高。而正在幻想的机器推理无人公路驾驶全产业链的智能能源零排放是不科学的想法，不可能实现。所以，未来20年，我想还是围绕现在的技术，做升级和普及这两件事情。
人工智能技术在行业里有什么具体的应用？
谢谢你。前段时间刚看到麦肯锡发布的《人工智能的下一个数字前沿》？该报告介绍了人工智能技术在五个行业的具体应用，现摘录出来供大家参考。希望对你有帮助。1.零售连接消费者，改善购物体验。图像识别机器学习、自然语言处理等技术的发展，使得智能服务机器人很容易通过机器学习来招呼顾客、预测订单、提供指导，并根据消费者的个人数据进行个性化推广；当顾客在店里浏览商品时，店里的Beacon beacon信标还可以通过手机给他们发送优惠信息。基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者包装的商品；再加上传感器获取的数据，AI让自动结账和支付成为可能。采用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一公里的配送，可以避开障碍物，应对收货人不在的情况。具有计算机视觉和深度学习功能的交互式屏幕和桌面可以识别商品，并推荐适合消费者的相关产品。自动购物车将跟随商店中的顾客，并将商品送到他们的上车点。或者通过机器人无人机使用机器学习送货上门，开店根据竞争对手的价格、天气、库存等数据信息实时调整优化商品价格，从而实现收益最大化。由人工智能增强的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补充货物，其他机器人也可以在仓库中打包。2.电力更少的电站，更智能的电网，可以通过传感器和机器学习系统实时调整风力状况，最大限度地提高发电效率。通过机器学习，可以预测电力供需峰值，从而最大化利用间歇性可再生能源。智能电线与机器学习相结合，可以实现实时电力调度，改善电网负荷。无人驾驶飞行器和小型机器人可以在不关闭电路的情况下，检测和预测设备故障的机器可以取代人工自动记录数据和检查设备状态，从而减少对技术人员的需求，使他们能够花更多的时间解决其他问题。在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间和中断的影响。虚拟助手可以根据商业历史对消费者进行分类，并通过机器学习提供坏账预警服务。基于机器学习，智能仪器可以根据使用情况和天气等因素自动调整用电数据。3医学诊断更快。更好的治疗机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与他们的病历进行比较，提供健康建议和疾病风险预警。使用机器学习和其他相关的人工智能技术，这些设备可以进行自我诊断，并帮助患者在没有人类帮助的情况下进行简单的身体体征检查。从而减轻医生和护士的工作压力。根据患者的历史医疗数据和记录，基于人工智能的诊断工具可以更准确地诊断疾病。根据医疗和环境因素，AI算法可以预测病人的行为和疾病发生的概率，从而优化医院的手术排班计划和库存管理。使用人工智能，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患者的疾病风险。一个交互式信息亭形式的虚拟助理可以在预防保健中指导他们，可以帮助患者注册并将其转移到适当的医生进行诊断，缩短患者的等待时间并改善医疗体验。通过机器学习工具，可以针对具体患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果。根据人工智能对公众的健康分析结果，可以激励护理人员更好地管理患者的健康。并帮助患者降低住院费用和治疗费用。4让它更智能、更灵活。对于工程师和R
