为了发掘宇航市场的潜力，卫星运营商正通过提供增值服务，如超高分辨率成像、流媒体视频直播和星上人工智能，提升星上处理的能力以减少下行链路的需求。从2019年到2024年，高吞吐量载荷的市场需求预计增长12倍，带宽增加至26500 Gbps。
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工业4.0应用产生大量的复杂数据——大数据。传感器和可用数据源越来越多，通常要求机器、系统和流程的虚拟视图更详细。这自然会增加在整个价值链上产生附加值的潜力。但与此同时，有关如何挖掘这种价值的问题不断出现。毕竟，用于数据处理的系统和架构变得越来越复杂。只有使用相关、优质且有用的数据，也就是智能数据，才能挖掘出相关的经济潜力。
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如今，基于深度学习（DL）的人工智能（AI）应用越来越广泛，不论是在与个人消费者相关的智能家居、智能驾驶等领域，还是在视频监控、智慧城市等公共管理领域，我们都能看到其身影。
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自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。L5级全自动驾驶(无人驾驶)的汽车无法在TO-C领域普及，技术层
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自第一台机器人诞生至今，机器人经历了从低级到高级的发展过程，第一代机器人通过计算机来控制的自主机械装置；到第二代机器人有类似人类的力觉、触觉、听觉、视觉等；再到第三代智能机器人，通过各种传感器获取环境信息，利用人工智能识别、理解、推理并进行判断和决策来完成一定的任务。因此智能机器人除了具有环境感知能力外，还具有较强的识别理解能力和决策规划能力。
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