1. 人脸识别特征，特征点越多，识别越精准。但机器的运算力和算法的设计要求更就越高。
2. 争取竞争主动权，重要战略抓手，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破。
3. 不成熟的智能技术所存在的安全隐患。
4. 人工智能的隐私保护。
5. 技术伦理风险的批判，人工智能不能作恶。
6. 学习语音识别，训练包括声学模型训练——语音模型训练——语音转文字。
语音输入——采样——特征提取——识别语言
7. 描述语音的物理变化规律——发音
自然语言包含语言学知识
举例: 开心果的果实分拣出来。
撞击铁板的声音来判断它是不是开门？然后利用机械装置进行分拣
基于音频信号的故障诊断和寿命预测
闻声识鸟。
