In den letzten Jahren sind neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) immer leistungsfähiger geworden. Da diese neuen KI-Edge-Prozessoren für Hersteller immer zugänglicher werden, erleben wir jetzt eine Flut neuer innovativer KI-Produkte, die die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen und mit ihr interagieren, revolutionieren können. Hier sind die, auf die ich mich wirklich freue:
KI bringt Wearables in die Welt Zukunft, und AR-Brillen und Headsets sind wegweisend. Metas Quest 3 beispielsweise kombiniert seinen eigenen Meta-KI-Assistenten mit miniaturisierter Hardware, einschließlich fortschrittlicher Sensoren, NPUs und KI-gestützter Pass-Through-Kameras. Dadurch können Benutzer mit dem Meta Quest 3 Mixed-Reality-Spiele und virtuelle Trainingseinheiten genießen, virtuelle Inhalte online ansehen und tägliche Produktivitätsaufgaben erledigen, während sie sich ihrer physischen Umgebung bewusst sind.
Apple-Benutzer können sich auch für das Vision Pro AR-Headset von Apple entscheiden, das die Nutzung anderer Apple-Geräte unterstützt und maximiert. Der Vision Pro integriert KI mit hochentwickelten Sensoren und LiDAR-Technologie, die Ihre Umgebung abbilden, um die physische und digitale Welt in einer nahtlosen Umgebung zu verschmelzen. Dies ermöglicht Benutzern ein immersives VR-Erlebnis ähnlich dem des Meta Quest 3 mit der Hinzufügung des Apple-Ökosystems.
Suchen Sie nach einer intelligenten Brille, die Sie auf Reisen mitnehmen können? Die Datenbrillen von Ray-Ban integrieren jetzt den KI-gestützten Assistenten von Meta. Kombinieren Sie das mit einer 12-Megapixel-Kamera, Objektiven mit automatischem Übergang, Kopfhörern und einem KI-Edge-Prozessor, und Sie erhalten ein cooles, KI-erweitertes Gerät, das Sie überall hin mitnehmen können, um freihändige Foto- und Videoaufnahmen, automatische Sprachübersetzungen, Sprachbefehle usw. zu ermöglichen. und Live-Benachrichtigungen.
Dank Chips wie Googles Tensor und Apples Bionic-Serie haben sich Smartphones zu KI-Kraftpaketen entwickelt. Diese System on a Chip (SoC)-Prozessoren beherbergen neuronale Verarbeitungseinheiten wie die Tensor Processing Unit (TPU) von Google und die Neural Engine (ANE) von Apple. Diese Chips bewältigen alles von FaceID und Augmented-Reality-Apps bis hin zu Computerfotografie, indem sie KI-Arbeitslasten effizient auf CPU, GPU und dedizierte neuronale Prozessoren verteilen.
Der Tensor-Chip von Google zeichnet sich durch Computerfotografie und Verarbeitung natürlicher Sprache aus. Es bietet den neuesten Pixel-Telefonen einige der nützlichsten Funktionen, wie zum Beispiel den KI-unterstützten Nachtmodus, lokale KI-Bildbearbeitung, Transkription und Übersetzung in Echtzeit, Liederkennung und adaptive Benutzererfahrung.
Auf der Andererseits bieten die neuesten Bionic-Chips von Apple integrierte KI-Funktionen in jedem iPhone, wie zum Beispiel erweiterte Augmented-Reality-Erlebnisse, Freisprech-Sprachbefehle mit Siri, schnelle und sichere Gesichtserkennung, reibungsloses Spielen mit AR-Apps und Spracherkennung Funktionen.
KI-gestützte Heimrobotik ist ein Bereich, in dem Fortschritte bei Sensoren erzielt werden , maschinelles Lernen und autonome Navigation kommen zusammen. Neue KI-gesteuerte Heimroboter wie der Astro von Amazon nutzen fortschrittliche KI zur Gesichtserkennung und maschinelles Lernen, um autonom durch Ihr Zuhause zu navigieren.
Da Heimroboter immer beliebter werden, könnten wir sie möglicherweise für die Sicherheit zu Hause einsetzen (Überwachung), sich bewegende intelligente Assistenten, eine Steuerzentrale für Smart-Home-Geräte und Roboterhaustiere, die Kindern, älteren Menschen oder Behinderten Gesellschaft bieten.
Da KI zu einem integralen Bestandteil von Arbeit, Unterhaltung und alltäglichen Aufgaben geworden ist, sind es jetzt KI-betriebene Laptops der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Ähnlich wie KI-Smartphones verfügen diese Laptops über NPUs als Teil ihrer SoCs. Zu den bemerkenswerteren KI-Prozessoren gehören Intels Lunar Lake, AMDs Strix Point, Qualcomms 🎜>
/Intels Lunar-Lake-Prozessoren versprechen, KI zu nutzen, um die Energieeffizienz zu optimieren, Benutzerverhalten vorherzusagen und Systemressourcen intelligent zu verwalten. Da KI-abhängige Software wie der kommende Microsoft Copilot voraussichtlich zum Standard für Windows-Systeme wird, dürfte ein Lunar-Lake-KI-Prozessor dazu beitragen, den Batterieverbrauch weiter zu senken, da seine integrierte NPU die meisten Aufgaben effizient erledigt.
Während Intel konzentriert sich auf Energieeffizienz, AMDs Strix Point-Prozessoren rücken KI-Workloads in den Vordergrund alltäglicher Computeraufgaben, wie z. B. die Verbesserung von Spielen, Videokonferenzen und der Erstellung von Multimedia-Inhalten. Der Einsatz von KI-Beschleunigern ermöglicht eine effektive Echtzeit-Rauschunterdrückung, Gestenerkennung und Videobearbeitungsoptimierungen und macht Strix Point zum Prozessor der Wahl für Hochleistungs-Laptops, die für Spiele und die Erstellung von Inhalten geeignet sind.
Ein eher Eine unerwartete, aber willkommene Ergänzung zu den neuesten KI-Prozessoren sind die Snapdragon X-Elite-Prozessoren von Qualcomm. Seine ARM-Architektur macht den X-Elite von Natur aus energieeffizient, allerdings auf Kosten einer begrenzten Softwareunterstützung. Da Windows in ARM jedoch immer beliebter wird, scheinen ARM-Laptops eine glänzende Zukunft zu haben. Sie sind nicht nur energieeffizient, die Ausführung nativer ARM-Apps sollte sie auch zu leistungsfähigen Geräten für Spiele und andere ressourcenintensive Aufgaben machen.
Ein weiterer ARM-basierter KI-Prozessor ist die M-Serie von Apple-Chips. Dazu gehören KI-Neural-Engines, die die Geschwindigkeit und Effizienz von Bild- und Videoverarbeitungsaufgaben erheblich steigern. Die einheitliche Speicherarchitektur in diesen Chips stellt außerdem sicher, dass Modelle für maschinelles Lernen direkten Zugriff auf Hochgeschwindigkeitsspeicher haben, was schnellere KI-gesteuerte Anwendungen wie Sprachdiktieren und Augmented Reality ermöglicht.
KI-gestützte Kameras verändern die Art und Weise, wie wir Momente festhalten und Inhalte produzieren. Diese neue Art von Kamera macht es einfacher, flüssiges, professionelles Filmmaterial ohne komplizierte manuelle Einstellungen und Setups aufzunehmen.
Zum Beispiel ist die Hover Air X1-Drohne mit KI ausgestattet, die Motiven autonom folgen, Hindernissen ausweichen und den Bildausschnitt für die perfekte Aufnahme optimieren kann. Eine weitere neu veröffentlichte KI-Drohne ist die Neo von DJI, die durch den Einsatz von Reinforcement Learning noch einen Schritt weiter geht und es der Drohne ermöglicht, Bewegungsmuster vorherzusagen und ihre Flugbahnen dynamisch anzupassen. Die hohe Autonomie beider Drohnen wird nur durch Deep-Learning-Algorithmen und Echtzeit-Erkennungssoftware ermöglicht.
KI-Kameras sind auch in Aktionen in Handkameras wie der X4-Actionkamera von Insta360 zu finden. Seine KI-gestützte Stabilisierung, Motivverfolgungsfunktionen und Sprachbefehle nutzen die 360-Grad-Plattform effizient, um die Umgebung zu erfassen, während Sie die ganze Zeit im Fokus bleiben.
Stationäre Kameras wie die Insta360 Link-Webcam nutzen ebenfalls KI, um bequem zu arbeiten Verfolgen und verfolgen Sie ein Motiv mit der KI-Kamera und den motorisierten Neige- und Schwenkfunktionen. Der Whiteboard-Modus nutzt KI, um sich auf ein Whiteboard zu konzentrieren und es so einzurahmen, dass es für das Publikum perfekt zugeschnitten und ausgerichtet aussieht. Weitere erweiterte Funktionen wie intelligente Geräuschunterdrückung, Gestensteuerung und Overhead-Modus machen den Inta360 Link zum perfekten Begleiter für Online-Kurse und Präsentationen.
All dies wird durch integrierte KI-Beschleuniger ermöglicht, die dies ermöglichen Geräte können komplexe Berechnungen durchführen, ohne auf cloudbasierte Verarbeitung angewiesen zu sein, was schnelle Reaktionszeiten und Echtzeitentscheidungen gewährleistet.
Schließlich haben wir selbstfahrende Autos. Selbstfahrende Technologie gibt es schon seit geraumer Zeit, aber erst in den letzten Jahren hat KI selbstfahrenden Fahrzeugen dabei geholfen, die bedingte Automatisierung (Stufe 3) zu überwinden und auf der Grundlage der 5 Stufen von eine hohe Automatisierung (Stufe 4) zu erreichen Fahrautomatisierung.
Waymos vollständig autonome Technologie übernimmt die Führung bei selbstfahrenden Autos. Sie nutzen KI für Aufgaben wie Hinderniserkennung, Routenoptimierung und komplexe Stadtnavigation. Die Autos von Waymo sind auf Deep Learning und leistungsstarke Prozessoren angewiesen, um vollständige Autonomie zu erreichen. Entscheidend ist, dass die KI auf Millionen von Kilometern realer Fahrdaten trainiert wird, was sie mit der Zeit sicherer und intelligenter macht.
Teslas Autopilot treibt das KI-Deep-Learning noch weiter voran, indem er nur maschinelles Sehen nutzt, um eine hohe Leistung zu ermöglichen autonomes Fahren auf seinem neuesten Cybertruck. Was die Selbstfahrfähigkeiten von Tesla antreibt, sind die eigens entwickelten FSD-Chips (Full Self-Driving), die ein spezielles neuronales KI-Netz enthalten, um Sensordaten in Echtzeit ohne Cloud-Verbindung zu verarbeiten.
Die Integration Der Einsatz von KI in Alltagsprodukten verändert die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Von Wearables wie AR-Brillen bis hin zu Smartphones, Laptops und sogar Heimrobotern verbessert KI die Funktionalität und das Benutzererlebnis auf eine Weise, von der wir vor ein paar Jahren nur träumen konnten. Da sich diese Technologien weiter verbessern, können wir eine noch bessere Zukunft für die KI-gestützte Technologie erwarten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Produktintegrationen nehmen zu: Das sind diejenigen, auf die ich gespannt bin. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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