SLAM领域著名实验室

1、SLAM领域著名实验室 苏黎世联邦理工学院 Autonomous System Lab：专注于机器人和智能系统，与谷歌合作在tango项目上负责视觉惯导的里程计、基于视觉的定位和深度重建算法。

2、金世俊实验室研究基础扎实，硬件设备丰富，涵盖智能测控领域。实验室配备了ARMDSP TMS320DM64TMS320F281URG激光扫描测距传感器和NI PXI总线机箱等专业设备，以及自制的小型和中型智能移动机器人实验平台，为科研工作提供了坚实的技术支撑。

3、实验：精度分析、数据集、对比方案、结果图与表格展示了方法在不同数据集上的表现，与MULLS、LIO-SAM、FAST-LIOCT-ICP、GICP Matching Factor等方法相比，方法在位姿估计精度和建图一致性上具有优势。

4、华为诺亚方舟实验室，华为内部偏研究性质的AI部门，聚焦AI、计算机视觉、语音语义、推荐搜索、决策推理、AI基础理论等。分布于深圳、香港、北京、上海、西安等城市。计算机视觉方面，研究3D重建、图像超分、OCR、多目标跟踪、场景识别等，用于视频监控、智能摄影、车辆视觉等。

5、前沿技术研发提醒我们，工具和环境只是手段，而非目标。在自动驾驶等新兴领域，关注技术范式的转变，比如从基于规则转向基于学习，更为重要。了解并适应这些趋势，才能保持竞争力，切忌沉溺于“雕花”式的工作。

人工智能专业课程有哪些

1、数学基础：人工智能建立在数学基础之上，因此学生需要掌握一些数学课程，如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。编程语言：人工智能需要使用编程语言来实现算法和模型，因此学生需要学习一门或多门编程语言，如Python、Java、C++等。

2、人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

3、人工智能专业的主要领域是： 机器学习 人工智能导论（搜索法等） 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

4、人工智能专业学什么就业方向 人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能专业的就业方向算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。

5、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。数据科学与大数据技术与人工智能专业可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

「原创」智慧物流重要元件——激光雷达展望

激光雷达是一种利用激光来实现精确测距的传感器，在广义上可以认为是带有3D深度信息的摄像头，其主要应用，可分为车用激光雷达和智慧物流运输激光雷达两大类。 无人化是智慧物流最重要特征，智慧物流的运输和配送环节，将会大量应用无人化技术——移动物流机器人和无人快递车，其主要核心元件就是激光雷达。

然而，按照以往发展规划，自动驾驶的脚步已经慢了下来，业界清醒地认识到，没有激光雷达很难保证 Level 4/5 级别自动驾驶的安全，而最近不少激光雷达新技术、新产品的出现，让人们看到了激光雷达车规化、量产化的希望，从而将加速高级自动驾驶的落地。

科技推动了汽车行业的发展，智能网联汽车技术逐渐进入到大众视野当中，我国也开始大规模地研发智能网联汽车技术，以此推动我国智能汽车产业链的发展。