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虽然工作流管理是工作中的新常态，但未来的工作更多的是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性的工作都是可能实现的，并且将是自动化的。无论你从事的是人力资源、行政、营销、销售还是工程领域，随着人工智能/机器学习工具的不断增加，你的工作效率也会提高。人工智能在法学和医药等知识领域中得到了大量应用，以浏览不断增加的数据量，并为特定任务找到正确的信息。因此，许多白领工作都有很大的提升空间，他们可能会创造出更有成效的工作，使他们能够做自己天生擅长的事情。应用场景主要包括仓储管理、AMR设备调度系统，场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。四川智慧消防AI智能

AI在两种设计环境中的作用：为了理解人工智能在设计中的影响，分析设计原则和设计实践的运作背景是有帮助的。设计原则指的是设计的哲学，而设计实践则涉及设计的方法和设计的对象。了解两者将有助于我们深入了解AI对设计的影响。设计原则一般来说，设计的目的是创造有意义的解决方案。从组织的角度来看，设计师遵循设计思维原则来实现这一目标。设计思维原则以人为本：设计创新要从用户痛点出发，而不是靠技术进步。溯因推理：在观察的基础上形成推理是一个从不同的角度看问题和创造解决方案的好方法。迭代：从溯因推理中得到结论，并通过迭代测试周期改进它们，直到获得满意的解决方案。四川安防AI智能厂家AI能够加快人类和人工智能混合劳动力的到来。

近年来，自动驾驶感知领域存在着巨大的技术分歧：以 Waymo 为**的多传感器融合派以激光雷达为主传感器，而以 Tesla 为主的视觉优先派坚持使用纯摄像头。其中激光雷达的主要问题在于价格昂贵，Velodyne 的 64 线激光雷达成本为 75,000 美金左右，成本高，难以扩大规模。纯视觉的方案极低地降低了成本，Autopilot 2.+ 的 BOM 成本控制在 2,500 美金左右。但同激光雷达相比，摄像头缺乏深度信息，在 3D 空间的目标检测上存在天然巨大劣势。虽然近年来基于鸟瞰图（BEV）的技术方法快速发展，提升了纯视觉探测的效果，但距离激光雷达的探测效果依旧相去甚远。

人工智能在网络安全方面的作用是帮助组织降低入侵风险，并改善其整体安全状况。人工智能通过从过去的数据中学习来识别模式和趋势，从而在网络安全中发挥作用。然后，这些信息被用来预测未来的袭击。人工智能驱动的系统还可以配置为自动响应威胁，并在更快的时间内对抗网络威胁。随着企业攻击面不断发展和演变，分析和增强网络威胁和网络攻击不再是人类面临的挑战。根据组织的大小，必须处理多达数千亿的时变信号，以正确地计算风险。为了应对这一前所未有的挑战，神经网络等人工智能工具和方法不断发展，以更有效和高效的威胁检测和威胁消除功能，帮助信息安全团队保护敏感信息，降低入侵风险，改善安全态势。来识别时间和地理位置的模式，能够提前几周准确预测犯罪水平。

人工智能可以成为打击网络犯罪的有力工具。通过自动化，人类安全分析师当前执行的任务，可以减少误报的数量，并加快检测和响应的过程。机器学习是人工智能的一个子集，其使用算法自动学习和改进经验，而无需明确编程。其主要用于网络安全，有两个目的：异常检测:机器学习可用于自动检测异常，例如异常的用户行为或意外的网络活动，这些异常可能表明存在安全威胁。例如，crowdstrike、darktrace等许多产品都在使用这种技术。分类:机器学习可以用来自动分类数据，如电子邮件或文件，进入分类(如垃圾邮件或恶意软件)，以便更有效地处理。人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。四川智慧园区AI智能烟雾识别

使用无人机、配送机器人等无人技术，解决送到家问题。四川智慧消防AI智能

AI在设计领域的一个重大突破是，设计师将从创造者变成组织者。他们将开发一个人工智能系统，并训练它根据不同的目标和背景解决问题。他们的角色之一是为其他模型设置参数、约束和目标，并定义和训练AI系统。另一个方面是微调AI生成的设计并审查它们。人工智能将使人们能够获得创造性智能培训和以人为本的设计培训等项目。因此，非设计师将有机会发展他们的创造力和设计思维技能，使他们有能力从事设计工作。因此，创造力和设计技术不足以支撑一名设计师。为了保持竞争力，设计师必须在多个领域积累专业知识，或者专攻特定领域。四川智慧消防AI智能

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