對進銷存、訂貨、選品、商業選址都很有幫助。大數據預測的算法會根據近幾年的數據，加上天氣、節日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數字化人工智能算法三大技術只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術做支持，如何在表層技術的基礎上進行更深層次的剖析，是現在智能零售業急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用比較多的技術——圖像識別技術進行簡要的解析。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。人工智能AI智能算法分析平臺

在智慧農業領域，當無人機掛載吊艙飛行時，攝像頭就能自動獲取作物狀態，并加以分析輸出相應數據，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠實現人流量、車流量的智能統計，為交通管理部門提供詳細的車流數據，從而為出臺緩解交通壓力的措施提供數據支撐。AI算法使用大量的訓練數據集來不斷提升自身的識別能力。即使是十分復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯來找到。湖北智慧安防AI智能提供商SpeedDP是一個輔助型圖像標注工具。

目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力

除了高質量數據集產品外，鳳凰數據還將推出以數據為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內測。平臺將與高質量數據集市實現互聯互通，確保數據在平臺內的安全使用。平臺也將提供一系列以數據為中心的服務，包括豐富的數據處理工具、可視化模型訓練和微調套件、大量的數據和模型評估框架和多云異構的算力資源。在內地，也有很多企業開發了類似平臺，慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP就是一個以數據為中心的一站式AI訓練平臺，通過平臺能夠讓AI不斷進行學習，進而更加精確的識別圖像。人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通常可以互換使用。

SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶提供定制化服務。項目配置：含任務屬性（當前支持目標檢測）、算法模型（當前支持YOLO-X）、項目參數等；模型訓練：支持模型參數配置、訓練過程可視化等；模型評估：支持評價體系（如：AP）、結果統計等；數據測試：支持數據（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結果；自動標注：基于導入數據集快速生成標注結果，支持標注工具（LabelImg）讀取和調整；（可選）模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺，RKNN/RKNN2）兩種部署方式；（可選）Web服務：支持快速搭建Web服務，用于團隊內部或對外進行快捷訪問和申請服務；（可選）SpeedDP整體安全性很高。人工智能AI智能算法分析平臺

模型部署，就是將機器學習模型集成到現有的生產環境中，在這個環境中，模型可以接受輸入并返回輸出。人工智能AI智能算法分析平臺

垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。人工智能AI智能算法分析平臺