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智慧社区如何真正实现智慧?
三是制定行业标准，推动产业融合。以人为本，打破设备、数据、服务等之间的信息孤岛，才能实现真正的智慧社区。智慧物业仍处于加速发展、融合的阶段，设备厂商、物业服务企业应联合起来积极制定行业标准，通过跨行业、跨领域的密切协作，推动智慧物业大产业链下的深度融合，真正实现万物互联、万物智能。
智慧社区的整体解决方案是一个全面而精细的系统，它旨在提升居民的生活质量，加强社区的安全性，同时提高物业管理的效率。该解决方案包括了多个关键模块，每个模块都致力于解决社区管理和居民生活中的不同问题。首先，极致物业管理系统是一个重要的组成部分。
智慧社区是利用现代信息技术，如物联网、云计算、大数据，实现社区管理、服务及居民生活优化的新型社区形态。打造智慧社区主要可以从以下三个方面进行：社区大屏可视化：实时监控与展示：在社区公共区域设置大屏，实时显示运营数据、通知、服务信息等，增强居民对社区动态的了解。
人工智能对智慧社区有什么促进作用?
智慧社区通过人工智能技术的应用，可以实现对社区内各类设施的智能化管理，例如智能门禁、智能停车、智能照明和智能安防等，不仅提升了社区的安全性和便利性，也为社区居民创造了更加美好的生活环境。
服务，随着人工智能的开发，在就业、医疗、文化、安居等方面的实用只会不断的增加，经由提高城市建设和管理的规范化，精准化和智能化水平，可以给城市公共资源全市范围共享，积极推动城市人流、物流、信息流、资金流的协调高效运行，在提升城市运行效率和公共服务水平的同时，推动城市发展转型升级。
同时人工智能处理安防领域的海量视频和监控还会促进人工智能算法性能的提高，并成熟应用于其它行业。在智慧社区里，包含智能门禁、车辆道闸、车位锁等功能的智慧管理系统，能够实现以下场景：手机实名、身份证、门禁卡的绑定，能够精准的进行人员甄别，有效帮助物业管理。AI识别安防系统已经在我国的珠三角地区获得了应用。
社区安防：通过智能摄像机进行智能识别和预警，提高社区的安全性，减少人力成本。 社区养老：通过一键报警系统，在紧急情况下及时通知物业人员，提供现场援助，保障老年人的安全。
通过语音识别,“智慧社会”有哪些特点?
1、高度智能化：智慧社会基于人工智能、物联网等技术，可以自动感知和识别环境中的各种数据，并实现自主的决策和控制，从而实现高度智能化。 大数据驱动：智慧社会需要收集、分析和利用各种数据，包括交通信息、气象数据、公共安全等，通过大数据技术来实现对城市、行业、企业等各个方面的精细化管理。
2、增加便利性和娱乐性：人工智能可以帮助人们更轻松地完成某些任务，例如智能家居、智能语音助手等，同时也可以提供更多的娱乐选项，例如智能游戏、虚拟现实等。对隐私和安全造成风险：人工智能需要大量的数据来训练和学习，因此可能会损害个人隐私。同时，人工智能系统的漏洞和错误可能会被恶意利用，造成安全隐患。
3、机器学习：机器学习是人工智能的关键领域之一，它使计算机能够通过数据训练模型，实现自我学习和预测。例如，在垃圾邮件筛选中，机器学习算法能够分析众多邮件样本，自动辨认出垃圾邮件的特征，并准确地将新邮件分类。这种技术不依赖于固定的规则，而是通过学习数据模式来提高性能。
4、数字智慧化：数据增值：在大数据中加入人的智慧，对数据进行深度分析、挖掘和处理，让数据变得更有价值。例如，企业通过对大量的销售数据、用户行为数据等进行分析，发现潜在的市场需求、用户偏好等信息，从而为产品研发、营销策略制定等提供有力支持，实现数据的增值。
5、通过语音转换，奥运会的会议安排和信息发布可以更加及时有效；通过语音合成，视障人士可以听得到文字；通过语音识别，听障人士可以看得见文字。科大讯飞正致力于打造首个信息沟通无障碍的奥运会。这不仅是“信息无国界”的真正内涵，也是社会有温度、有人文色彩的表现。2019年，人工智能红利期正在到来。
智能技术包含哪些
人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。人工智能是一个广泛的领域，其核心目标是使计算机系统具备模仿人类智能的能力。机器学习是AI的一个关键分支，它允许系统通过分析大量数据来自动学习和改进算法，无需显式编程。这种技术在预测分析、推荐系统和决策制定中广泛应用。
机器学习：机器学习是AI的一种方法，通过让计算机从数据中学习，使其能够自动改进任务执行的性能。 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是AI的一个分支，它涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。
人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。计算机视觉 人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
人工智能技术涵盖多个领域，包括机器人技术、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。语音识别技术，亦称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR），旨在将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的格式，如键入、二进制代码或字符序列。
