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

AlphaGo在圍棋這個不可能窮舉的領域里戰勝了人類，首先不依賴于編程代碼的先進，其次也不依賴于搜索引擎的強大，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，輸入法云計算程序一直在后臺運行，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后，說明深度學習已經成為了全行業所達成的認知共識。

那么，什么是“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，另一方面，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。

         樂泊科技多年來，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“深度學習云”運用到停車場泊車領域。運用云計算、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樂泊線下停車設備當中。樂泊車牌云識別攝像機就獲益匪淺。

         首先，我們會建立起了針對數字、字母以及一定范圍漢字的多層卷積神經網絡——樂泊云端處理器，然后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樂泊云進行分析處理提取特征后，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，樂泊乘風而起

        雖然“深度學習”只是最近幾年才興起的概念，但是這并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。樂泊能夠抓住此次機遇，將人工智能與云平臺技術結合，可謂占據了天時、地利、人和，這也是樂泊車牌識別云攝像機一經問世，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，樂泊將繼續在“深度學習”領域研發攻關，有望大面積激活智能泊車市場，解決剛需停車難問題。