水產養殖監測系統具有的功能： 　　1、水產養殖監測可對養殖、河道、污水檢測等多種環境下的水質參數進行監測。 　　2、可外接攝像頭，并可以進行

車載便攜氣象站是在結構設計和觀測要素方面為移動應急環境而設計的綜合觀測自動氣象站?？煽焖俨渴?，適合各種緊急天氣短期觀測、移動氣象監測等氣象數據獲取。該氣象站可以對風向、風速、溫度、濕度、降雨、氣壓、日照、日照溫度等氣象要素進行實時監測處理分析，為氣象應急服務現場提供基礎決策科學數據。車載氣象站攜帶的GPS傳感器實現了風向的自動定位，自動站和整車時鐘的精確校準。

人工智能作為一種新興顛覆性技術，正在釋放科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，深刻改變著人類生產生活方式和思維方式，對經濟發展、社會進步等方面產生重大而深遠的影響。世界主要國家都高度重視人工智能發展，我國亦把新一代人工智能作為推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的驅動力量。 作為繼互聯網后新一代通用目的技術，人工智能的影響可能遍及整個經濟社會，創造出眾多新興業態。國內外普遍認為，人工智能將對未來經濟發展產生重要影響。 一方面，人工智能將是未來經濟增長的關鍵推動力。人工智能技術的應用將提升生產率，進而促進經濟增長。許多商業研究機構對人工智能對經濟的影響進行了預測，主要預測指標包括GDP增長率、市場規模、勞動生產率、行業增長率等。多數主要商業研究機構認為，總體上看，世界各國都將受益于人工智能，實現經濟大幅增長。未來十年（至2030年），人工智能將助推全球生產總值增長12%左右。 同時，人工智能將催生數個千億美元甚至萬億美元規模的產業。人工智能對全球經濟的推動和牽引，可能呈現出三種形態和方式。 其一，它創造了一種新的虛擬勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務，即智能自動化； 其二，人工智能可以對現有勞動力和實物資產進行有力的補充和提升，提升員工能力，提高資本效率； 其三，人工智能的普及將推動多行業的相關創新，提高全要素生產率，開辟嶄新的經濟增長空間。 另一方面，人工智能替代勞動的速度、廣度和深度將前所未有。許多經濟學家認為，人工智能使機器開始具備人類大腦的功能，將以全新的方式替代人類勞動，沖擊許多從前受技術進步影響較小的職業，其替

提到人工智能，人們通常會想到計算機、互聯網、機器人這些高科技領域，大部分人不知道的是，AI 技術在農業領域上也有很多應用。在機器學習和計算機視覺的幫助下，農業生產正朝著精細化、自動化發展。 根據聯合國發布的世界人口趨勢報告，到 2045 年地球上的人口將達到 90 億，這意味著同樣的土地要養活更多的人。人口增長對農業生產提出更高的需求，沒有額外的土地用于生產，就要在現有條件下增加更多的糧食供應。 「精細農業」對新技術的要求 卡耐基梅隆大學機器人學院的研究人員認為，解決這個問題的答案是 AI、機器人和傳感器。研究人員提出一項叫「FarmView」的計劃，他們正在努力將 AI、機器人和傳感器相結合，建立一個移動作業機器人隊伍，來改善農作物的生產和管理。他們認為機器人可以準確及時地收集農業數據，幫助種植者管理信息，提高產量。 （圖片來源：Forbes） 傳統的農業勞作如種植、收獲等，通常按照固定的時間安排來進行。新技術的發展給農業生產提供了可參考的依據，通過收集天氣、土壤、空氣質量的數據，觀察作物成熟度，還有設備和勞動力成本，可以對農業生產做出更準確的規劃，甚至能預測分析出未來的生產狀況。 精細農業要求實時收集和處理數據，幫助農民在種植、施肥、收獲作物時做出最佳決策。用于測量土壤和周圍空氣溫度、濕度的傳感器遍布整個農田。使用衛星圖像和無人機拍攝實時照片，圖像可以展示作物成熟度，并與天氣模型結合，提前進行預測。 用 AI 收集分析農業數據 來自以色列的 AI 創業公司 Prospera 在 7 月份完成了 B 輪 1500 萬美元融資，該公司的主要業務是用計算機視覺和人工智能來幫助農民分析收集來的農業數據。 Prospera

2022年無疑是人工智能行業發展的關鍵之年。隨著我國智慧城市建設步伐的加快，城市和社會經濟發展比任何時候都需要一個神經中樞，人工智能加速與新一代信息通信技術相融合，在本屆中國國際信息通信展覽會上呈現出不一樣的風貌，其也會在十四五期間成為我國經濟高質量發展，建設創新型國家，實現新型工業化、信息化、城鎮化和農業現代化的重要技術保障和核心驅動力之一。 在地鐵運維領域，通過運用人工智能搭建一個智慧運維平臺，包括地鐵傳輸系統、廣播系統、無線通信系統、電源系統乃至乘客信息系統等都可以進行一站式管理，并對不同設備進行24小時實時性能分析，及時定位故障，實現了降本增效，確保地鐵線路安全、穩定運營。 在警務領域，針對基層隊所業務痛點，人工智能技術可以很好地構建起立體化、高效化、協同化、精準化的多級分布式基層警務服務體系。通過深度學習，實現對重點人員的管控，實現智能的分析預警、實時的觸網報警、及時的研判處置，提高重點人員管控工作的科學性、高效性。 此外，人工智能與6G網絡的結合帶來了無限可能。在未來的6G網絡中，基于深度學習和聯邦學習等算法技術，可以解決6G通信中那些復雜度較高的無法建模、難以求解、最優監測等問題。具有自學習功能、聯想存儲功能和高速尋找優化解能力的人工智能，可以為大規模天線、無線資源分配、信號檢測技術等提供更優的設計和配置。（趙樂瑄）