深度學習推動人工智慧產生質變
人工智慧發展已有60年歷史，但是業界普遍觀點認為在之前的50年，人工智慧都沒有獲得巨大的進步。當最近十年深度學習興起和發展後，情況變得有些不一樣了，它讓人工智慧獲得了發展上的突破，說是「質變」也不為過。
谷歌alphago戰勝李世石的例子，可謂是人工智慧發展之快的佐證。alphago花了兩年多的時間學習了人類的16萬個棋局，其中有三千多萬步的走法和大量資料，深度學習技術讓此前無法想象的浩大工作在如今變得輕鬆得多。而無人駕駛相比圍棋，複雜程度不知道要高出多少個量級，如果沒有以深度學習為標誌的人工智慧技術的長足進步，可以說無人駕駛的發展速度要慢得多。
深度學習用於無人駕駛要有十足底氣
跟圍棋對弈不同，無人駕駛要學習的是如何應對異常複雜的路況、是如何處理和預見臨時發生的問題，更重要的在於，圍棋失敗最多是丟掉棋局，而無人駕駛的失敗可能是關乎性命。正因為此，海量資料、超大規模計算、超強演算法，缺一不可，而且要求之嚴苛超乎想象。想在無人車市場攪動風雲，沒有十足的底氣根本不行。谷歌用了兩年的時間能讓alphago打敗全世界最優秀的圍棋棋手，但是用了8年時間還無法讓無人駕駛打敗普通駕駛者，說明無人車難度之高。
因為有「三**寶」
人工智慧是戰略 無人駕駛並非一時之舉
原文發布時間為：
2023年9月22日 趙東
無人機人工智慧
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人工智慧 無人機基礎
從技術角度的分類 無人 無人固定翼機 無人多旋翼飛行器 無人飛艇 無人傘翼機 撲翼式微型無人機 區分兩個概念 無人機 飛行器 無人機系統 完成特定任務，包含其他感測器 飛行運動 通過每個軸上的電動機轉動，帶動旋翼，從而產生公升推力。通過改變不同旋翼之間的相對轉速，改變單軸推進力的大小，從而控制飛行器...
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