汽车科技前沿研究,汽车科技前沿研究方向

除了纳米技术我还知道哪些高科技技术？

无人驾驶技术。

无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。

随着无人驾驶汽车领域关键技术的不断突破，无人驾驶技术在水运领域也在不断探索和尝试。中国以及日韩等国正在加速对散货及集装箱无人驾驶船舶开展研究，虽然无人驾驶船舶的研究热度远不及无人驾驶汽车，但凭借成本节约、安全性高和应用环境优良的优势，无人驾驶船舶也将是未来无人驾驶技术的一个重要发展方向。

还有量子技术，曲率引擎技术，可控核聚变技术，锂空电池技术等高科技技术。

纳米技术顾名思义就是利用“纳米”级别的物质或材料来完成一些非常“酷”的事情。纳米技术的研究范围是结构尺寸在0.1纳米至100纳米范围内的材料。通过纳米技术，这些材料可以产生令人惊奇的新应用。在医学领域，纳米级别的机器人可以被注入你的血管中，帮助你检查身体或者治疗疾病。

1. 物联网

　　物联网（Internet of Things）无疑是目前最受关注的新技术，它正在蓬勃地发展，让世间万物能够更紧密地联系在一起、更容易地沟通。或许你现在能够感受到的，是可以用手机控制电灯、空调，能够在千里之外通过安全摄像头看到家里的情况，但物联网的潜力远不止如此。当网络无处不在、智能传感器可以嵌入到任何设备中，城市的形态将被改变，大数据、人工智能与物联网结合，人类的生活环境将拥有感知能力，这可能是物联网的终极形态。

　　2. 大数据

3D打印技术。

3D打印（3D printing，又称增材制造、积层制造）是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术，该技术最早在20世纪80年代中期由美国提出。

3D打印常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造，对传统的工艺流程、生产线、工厂模式、产业链组合产生深刻影响，是制造业有代表性的颠覆性技术。

时至今日，深度学习领域有哪些值得追踪的前沿研究？

深度学习有哪些值得追踪的前沿研究？首先我们要知道什么是深度学习，深度学习与机器学习和人工智能的区别。深度学习从名字上也可以看出是更深层次的技术，那就先从人工智能入手，通俗点说，人工智能如同我们看的科幻电影黑客帝国中的人类同人工智能Matrix对抗的故事，亦或是现实世界中谷歌AlphaGo，第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。围棋作为最古老的一项运动被机器打败，标志着人工智能离我们越来越近。

图：人工智能应用场景

机器学习(Machine Learning，ML)：一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据集来“训练”，通过各种算法从训练数据集中学习出一套判决准则，当有新的数据出现时它就可以利用训练好的模型去完成任务。

举个简单的例子，但我们手机上购物时，我们买了什么东西，或者经常浏览那些商品，在那些商品上浏览的时间长，那么后台的机器学习算法就会记录并分析你这些喜好的数据，然后推荐给你商品。

深度学习(Deep Learning，DL)：一种实现机器学习的技术

深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：

强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；