大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能手环技术应用就业前景，人工动能电池是啥这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、人工动能电池是啥

1、人工动能电池（ArtificialKineticEnergyBattery，AKEB）是应用机械能或人体运动来收集能源的一种新型电池。它不需要外部电力或化学反应即可进行充电，是一种环保、新型能源产品。

2、AKEB主要包括电极、电池柱和齿轮装置等组成部分。当人体运动或其他物体的运动驱动齿轮装置转动时，带动电池柱上的转动电极通过摩擦转化为电能，实现电池的充电和储能。

3、人工动能电池可以应用在手表、智能手环、智能门锁等市场，以替代传统电池，也可以应用在公共场所的自行车发电设备中，收集人体运动能量，为场所提供能源。

二、人工智能应用不当会产生哪些风险

所谓的“数据投毒”指人工智能训练数据污染导致人工智能决策错误。通过在训练数据里加入伪装数据、恶意样本等，破坏数据的完整性，进而导致训练的算法模型决策出现偏差。

一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露;

另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。比如各类智能设备（如智能手环、智能音箱）和智能系统（如生物特征识别系统、智能医疗系统），人工智能设备和系统对个人信息采集更加直接与全面。人工智能应用采集的信息包括了人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等，具有很强的个人属性。这些信息具有唯一性和不变性，一旦泄露或者滥用将产生严重后果。

运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误，同时模型窃取攻击可对算法模型的数据进行逆向还原。此外，开源学习框架存在安全风险，也可导致人工智能系统数据泄露。

图像识别、图像欺骗等会导致算法出问题，比如自动驾驶，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果;

算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果;

算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公;

算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境;

含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性。

人工智能不可避免的会引入网络连接，网络本身的安全风险也会将AI带入风险的深坑;

人工智能技术本身也能够提升网络攻击的智能化水平，进而进行数据智能窃取;

人工智能可用来自动锁定目标，进行数据勒索攻击。人工智能技术通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率;

人工智能可自动生成大量虚假威胁情报，对分析系统实施攻击。人工智能通过使用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术处理安全大数据，能自动生产威胁性情报，攻击者也可利用相关技术生成大量错误情报以混淆判断;

人工智能可自动识别图像验证码，窃取系统数据。图像验证码是一种防止机器人账户滥用网站或服务的常用验证措施，但人工智能通过学习可以让这一验证措施失效。

第三方组件问题也会存在问题，包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用，带来的是灾难性的毁灭。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能手环技术应用就业前景和人工动能电池是啥的问题解决了您的问题，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！那么我们由衷的感到高兴！

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