很多时候，科技的发展远比我们想象的要快。就在我们质疑无人驾驶的时候，很多地方的无人驾驶汽车其实都是在路上测的，甚至无人驾驶公交车也在路上。未来，我们只能敬畏科技，把握战略科技未来的发展趋势，让它更好地服务于我们的生活。
今天，我们将仔细分析当今世界十大战略技术。 1.人工智能的基础 自从2017年入选国家战略以来，很多人对人工智能都很熟悉，但实际上真正重要的，能够在人工智能技术和各种应用中起到决定性作用的，是以下七大人工智能基地。人工智能的基础包括数学基础、机器学习的主要方法、人工神经网络、深度学习、神经网络、深度学习以外的人工智能以及人工智能的各种应用场景等。这七大基础，从数学计算逻辑到人工智能仿真算法、人工智能基础设施，即人工神经网络，再到计算机视觉、识别、对话、机器翻译等各种应用场景。构成人工智能技术的完整闭环，实现了从技术到应用的过度价值。
基于此，以机器智能为核心的人工智能基础是未来智能制造的核心技术，是智能制造皇冠上的明珠。 2.智能应用和分析 智能和分析的基础是智能感知技术。智能感知技术根据对象和目标的不同可分为基于人体分析的感知技术和基于行为分析的感知技术。 基于行为分析的技术包括目标检测与跟踪技术，是指利用背景差分法或帧间差分法对目标检测对象进行提取和动态自动跟踪。异常分析技术：该技术基于双目识别技术，可以获取目标人员的深度和三维信息(目标高度信息，提高目标行为分析和多目标检测的准确性，目标位置信息，提高多目标检测，特别是目标距离检测，目标深度信息，提高对多目标位置距离的判断)，实现越界、进出区域、区域入侵、游荡、人员聚焦、快速移动、非法停车等。 基于人体分析技术，有基于面部特征信息识别人的人脸识别技术。通过人脸图像采集与检测、人脸图像预处理和人脸图像匹配与识别，实现人脸特征识别。
人脸识别的智能感知技术。人体特征提取技术，以计算机视觉、图像处理和模式识别技术为基础，提取和分析人体属性特征(性别、年龄、身高、是否戴眼镜等)。)实现人员识别。 人工智能在模仿和替代人类肢体运动能力、认知感觉能力和思维判断能力等方面有了很大的提高，取得了惊人的发展。但显然，人工智能不仅依赖于大量的计算和数据处理，还从仿生方法延伸到人工神经网络——主要是在深度学习领域，这是智能应用和分析的一大趋势。 甚至通过建立人工智能神经网络，在终端侧运行人工智能算法，不仅可以实现实时响应、可靠性提升、隐私保护增强和网络带宽的高效利用，还可以实现风格转换与过滤、场景检测、人脸识别、自然语言理解、物体跟踪与回避、手势与文本识别等一些增强现实应用。
