基于智能AI传感器的智慧感知应用

摘要

本文研究了基于人工智能（artificial intelligence,AI）传感器的智慧感知系统新技术，并对其在多个领域的应用进行了分析。智慧感知系统通过集成机器学习（machine learning,ML）与深度学习（deep learning,DL）算法的智能传感器节点，实现了高效数据采集与实时决策，提升了传统传感器网络的性能。该系统以本地化智能控制为核心，服务端专注于数据存储与模型优化，在医疗健康、环境监测、智能农业及安全检测等领域展现出广泛应用。文章探讨了智能农业中的病虫害监测、网络入侵检测的轻量化模型、智能交通信号优化及医疗远程诊断等案例，同时分析了数据安全、存储管理、功耗优化和硬件部署等挑战。未来研究方向包括数据融合、工业5.0、可解释AI(explainable artificial intelligence,XAI)、扩展现实（extended reality,XR）技术及通用人工智能（artificial general Intelligence,AGI）的发展潜力。同时介绍这一领域的一些值得关注的项目研究情况。最后，结合全球前沿项目，为智慧感知技术的创新与应用提供了参考。

关键词

人工智能算法 / 传感器 / 智慧感知 / 微系统 / 自动化