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智能感知工程对视力有要求吗
没有。
智能感知专业不属于特殊专业，所以它对视力是没有要求的，只是专业用眼更多，要注意眼睛的保护和对蓝光的防护。
智能感知工程专业聚焦现代信息产业基础和关键，面向智能感知方法、智能制造关键技术、智能仪器设计与研制，致力于培养在人工智能、智能仪器、智能检测、智能计量等智能感知工程相关领域中，从事研究、开发、制造、技术支持、维护和运行管理等方面工作的工程技术人才，服务于智能制造与装备、智慧医疗、智慧交通、智能家居等行业。
高度近视能报计算机专业吗
在报考时没有限制，只是出于健康考虑，长期操作计算机盯着屏幕，视力可能会有更大的影响较其它专业。
高度近视能报计算机专业吗？
高考体检表说你不宜报这个专业并不代表你不能报考和就读，只是个建议，有的学校还是可以的，具体学校需要查看该校的主页，都有说明的。
祝你报考顺利！成功被录取！
弱视 读文科好还是理科好？哪些专业对视力没有限制和要求啊？孩子视力差0，2的0，4现在在读理科希望
其实除了特定专业以外，基本都对视力没有大要求，不建议高考后选专业计算机类和设计类！可以选择偏文的，理科的话，男生动手能力的专业，例如无人机，人工智能等，女生建议小语种，文秘类
人工智能费眼睛吗
稍微有点：
人工智能没有“近视眼”。如今，计算机“看世界”的能力，在很多领域甚至超过人眼。看似强大的机器有着“阿喀琉斯之踵”。2014年初，当时还在加拿大攻读博士学位的伊恩·古德费洛和同事发现了一个“秘密”。准确率逼近百分百、“看”速飞快的计算机存在着致命的漏洞。人类双眼不太容易犯这种错误。能影响计算机“视觉”的对抗样本不影响人类对同样的视觉对象作出判断。对抗样本可以成为绑在计算机身上的“定时炸弹”。
装上人工智能芯片 摄像头指哪看哪，视力远超5.0
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶 汽车 主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。
可根据AI需求成像
纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。
中国科学院院士张钹指出，传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。
“所谓视觉芯片，实际上是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。”中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员吴南健介绍说，在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上，吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片(Vision Chip)科研成果很是引人注目。
据介绍，这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。
吴南健解释说，人工视觉的架构分两部分，类似于人的眼睛和大脑。人的眼睛是一个典型的图像传感器，能够摄取图像并且进行一些噪音去除等初级图像处理；人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统，具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。
比人类视觉更具优势
在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动地感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉。
“人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能看清楚。比起人眼来，嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势，因为可以传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角，其视力远不止5.0，在夜间也可以看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样，在某些应用场景，其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。
吴南健介绍说，目前，国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域，国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取和初级(图像滤波)、中级(特征提取)、高级(特征识别和不规则处理)3个图像处理步骤。
“视觉芯片关键要解决运行效率和处理3D影像这两个问题。以往视觉芯片处理信号面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速度低，以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像，在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间形状、空间位置等，而人眼可把这个还原。”谭茗洲表示。
谭茗洲指出：“目前，中科院设计的新型视觉系统芯片理念非常先进，仿照人类视网膜神经元机制设计，感光对信号的处理方式，拣取有用的信号进行处理，极大地减少了运算的体量。”
未来市场空间巨大
“以我个人的观点，视觉系统芯片会成为必然的趋势，就像手机和相机结合成就智能手机一样，目前在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题，将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题。”吴南健表示。
那么，视觉系统芯片如果在未来实现产业化，其市场空间有多大？据推算，2018年，图像传感器的市场规模在150亿美元左右，虽然其中120亿美元发生在智能手机领域，但未来发展比较快的4个领域是安防、国防、 汽车 、医疗，到2021年将会迎来40亿美元的市场空间，年增长率约10%—20%。
“视觉处理器的需求增长会更快，目前该市场的整体规模(包括硬件、软件、服务)在170亿美元至180亿美元，单从硬件来看也占到约30亿美元。如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模，企业在这中间拿到1%的话，其盈利空间就已经很大了。”吴南健指出。
近年来，国内外一批新型人工智能企业，依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。从市场格局来看，已经发展成为一个相对独立又相互依存的产业生态。在前端，索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者，紧随其后的三星和豪威 科技 也保持着不错的竞争力；在后端，Mobileye和英伟达(NVIDIA)是提供视觉处理芯片的主要厂商，在国内该领域的公司有地平线等。
然而，截至目前，尚未有企业实现“图像传感器 视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。不管是现在的创业企业，还是已经在市场上占有一定份额的大企业，不是做图像传感器，就是做后端的视觉处理器。正如吴南健所言，这将给初创企业带来机会。
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