2016年3月15日，穀歌圍棋人工智能AlphaGo以4 ：1的總比分戰勝了人類頂尖圍棋選手李世石 ，引發了大眾對於人工智能的持續關注 。

AlphaGo在圍棋這個不可能窮舉的領域裏戰勝了人類 ，首先不依賴於編程代碼的先進 ，其次也不依賴於搜索引擎的強大 ，而是憑借著“深度學習”的概念自主學習 ，不斷提升自我思考的能力 ，最終戰勝對手 ，成為了大贏家 。

         其實在生活中到處都充滿了“深度學習”的身影 ：當你打開一個電商網站 ，它會在首頁給你推送你感興趣的產品 ；用搜狗輸入法的朋友可能會發現，輸入法雲計算程序一直在後台運行 ，常常通過智能識別快速計算 ，給你提供多種組合文字的選項 ；無人駕駛 、自動駕駛也已經成為汽車行業的熱門技術 ，越來越多的汽車企業也開始提供自動泊車的功能……在這些你司空見慣的內容背後 ，說明深度學習已經成為了全行業所達成的認知共識 。

那麽 ，什麽是“深度學習” ？

        “深度學習” ，顧名思義 ：就是為計算機構建多層神經元交換的神經網絡 ，使得計算機可以像人一樣思考 。它是在互聯網時代和計算能力增強的共同作用下對原有神經網絡技術的重新改造升級 ，互聯網大發展產生了大量的數據 ，為“深度學習”提供了持續訓練的前提 ，另一方麵 ，計算能力的進步 ，特別是GPU技術的通用化 ，加速了機器學習的學習效率 ，為建立深度學習模型提供了性能保障 。

         尊龍凱時科技多年來 ，深耕技術 ，堅持以研發為導向 ，與國防科技大學長期合作研發攻關 ，率先將“深度學習雲”運用到停車場泊車領域 。運用雲計算 、物聯網 、大數據處理等先進的信息技術 ，通過可持續運營的商業服務模式 ，給各類停車場提供遠程監管 ，統計分析和數據展現 ，能夠很好的提升公眾停車信息服務水平 ，提高停車場運營方決策管理能力 ，推動停車產業的可持續發展 。

         “深度學習”技術也被廣泛的運用到了尊龍凱時線下停車設備當中 。尊龍凱時車牌雲識別攝像機就獲益匪淺 。

         首先 ，尊龍凱時會建立起了針對數字 、字母以及一定範圍漢字的多層卷積神經網絡——尊龍凱時雲端處理器 ，然後將大量人工標準的車牌作為輸入 ，訓練處理器識別優化 ，直到迭代收斂 ，將訓練好的處理器及相關參數植入到攝像頭 ，這樣通過攝像頭拍攝車牌上傳至尊龍凱時雲進行分析處理提取特征後 ，模型就可以對未訓練過的車牌進行識別 ，自動進行深度學習優化 ，不斷地提升車牌的有效識別率 ，最終有效車牌的識別率將達到100% 。

        在未來的生活中 ，高效的車牌識別能夠幫助停車場實現無人化監管 ，大大降低停車場的人工財力的運營成本 ，增加停車場的收益 。

“深度學習”朝氣正盛 ，尊龍凱時乘風而起

        雖然“深度學習”隻是最近幾年才興起的概念 ，但是這並不影響它在中國的大熱 。如今包括淘寶的“以圖搜圖” 、京東的“猜你喜歡”在內許多應用都是“深度學習”的體現 。

        據統計 ，中國互聯網網民已經超過了7.31億 。以網民的數量與消費熱情來看 ，“深度學習”在中國可謂是恰逢其時 。尊龍凱時能夠抓住此次機遇 ，將人工智能與雲平台技術結合 ，可謂占據了天時 、地利 、人和 ，這也是尊龍凱時車牌識別雲攝像機一經問世 ，就迎來絡繹不絕上門客戶的原因 。

        如今萬事俱備東風已起 ，2017年 ，尊龍凱時將繼續在“深度學習”領域研發攻關 ，有望大麵積激活智能泊車市場 ，解決剛需停車難問題 。