当今自动驾驶汽车和无人机中的图像识别技术依赖于人工智能：通常计算机会自学识别狗、过马路的行人或停下来的汽车等物体。
问题在于，目前运行人工智能算法的计算机对于手持医疗设备等未来应用来说体积太大且速度太慢。
据外媒报道，现在斯坦福大学的研究人员设计了一种新的人工智能摄像系统，可以更快、更高效地对图像进行分类，而且有一天这个摄像系统可能会变得非常小。
可以嵌入到其他设备中。
负责这项研究的斯坦福大学电气工程系助理教授戈登·韦茨斯坦（Gordon Wetzstein）表示：“刚刚从你身边开过的自动驾驶汽车的后备箱里装有一台相对较大、相对较慢且耗能的计算机。
”他表示，未来的应用需要更快、更小的计算机来处理各种图像。
Wetzstein 和该研究的第一作者、斯坦福大学研究生 Julie Chang 进一步发展了这项技术，将两种类型的计算机合二为一，创建了一种专门用于图像分析的混合光电计算机。
原型相机的第一层是光学计算机，不需要密集的数字计算；第二层是传统的数字电子计算机。
光学计算机层通过物理方法处理图像数据，并通过多种方式对图像数据进行过滤。
否则，电子计算机必须以数学方式过滤图像数据。
由于图像数据过滤在光通过定制光学器件时自然发生，因此该层以零输入功率运行，从而在混合系统中节省大量时间和能源。
“我们已将人工智能数学计算外包给光学系统，”张说。
结果是更少的计算、更少的内存调用以及更少的时间来完成整个过程。
在速度和精度方面，原型相机可与现有的电子计算处理器相媲美，执行相同的计算并节省大量计算成本。
尽管目前的原型相机仍处于实验室阶段，很难被视为小型相机，但研究人员表示，该系统有一天可以小型化，以适应手持相机或无人机。
在模拟环境和现实世界的实验中，该团队使用该系统成功识别了自然图像环境中的飞机、汽车、狗和猫等。
“我们系统的未来版本将在自动驾驶汽车等快速决策应用中发挥作用，”韦茨斯坦说。
除了缩小原型之外，Wetzstein、Chang 和斯坦福计算成像实验室的其他同事目前正在研究如何对光学器件进行更多预处理。
最终，更小、更快的技术可以取代现有的手提箱大小的汽车、无人机和其他学习识别周围世界的技术。
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