以下内容整理自台湾大爱电视台的节目人文讲堂，期待对于大家探索AI有一定的帮助。

　　在科技加快速度进行发展的时代，人工智能（AI）视觉识别技术正深刻影响着人类社会的方方面面。从交通、国防、医疗到日常生活的照片与视频分析，AI视觉识别正以惊人的速度进步，而其中，台湾的AI视觉技术正站在世界舞台的最前沿。

　　今天，我们有幸邀请到中央研究院资讯所的廖宏源所长，为我们讲述这项由台湾发扬光大的技术如何变成全球焦点，以及它背后的发展故事。

　　**YOLO（You Only Look Once）**是一种基于深度学习的物件侦测系统，它的出现彻底改变了AI视觉辨识的效率和应用方式。其原始版本由华盛顿大学的博士生 Joseph Redmond 开发，并在 2015 年正式推出。YOLO的最大优点是它能以极快的速度进行物件侦测，为计算机视觉领域带来了革命性的突破。

　　然而，真正让YOLO系列在全球发光发热的是台湾团队的贡献。**从2020年4月开始，台湾团队推出了YOLO v4，正式迈入AI物件侦测的新时代。**近年来，该技术的不断迭代已发展到最新的YOLO v9，成为全世界物件侦测技术的重要基石。如今，这项技术大范围的应用于智能交通、国防安全、医学影像分析等多个领域，让台湾在全球AI视觉领域占据了一席之地。

　　廖宏源所长回顾了自己在台湾从事研究的33年历程。他深知，作为科学家，最难的事情不是技术上的突破，而是如何在面对外界诱惑时坚守初心。他提到：“保持初心，就是要能够淡泊才能明志，宁静才能够致远。”

　　当YOLO系列获得巨大成功后，全球许多企业都纷纷带着资金希望合作，但台湾团队的目标始终如一——他们盼望研发出更先进的技术，让台湾发光，而不是单纯追逐商业利益。

　　这种坚持，也使得台湾团队的研究成果在全球AI领域备受瞩目。**2020年，YOLO v4 成为全世界引用次数最高的AI论文之一，直接挑战了Google和OpenAI等全球顶尖科技公司。**这无疑是台湾科研实力的最佳证明。

　　台湾团队将AI视觉识别技术应用到智慧交通系统中。例如，在桃园国际机场附近的五个路口，研究团队部署了两种先进的摄影机：

　　这些数据被传输并整合到AI系统中，以此来实现动态交通控制，优化红绿灯时长，减少交通堵塞。这一创新系统不仅提高了交通效率，也为未来的智慧城市建设提供了重要借鉴。

　　在医学影像分析方面，YOLO系列AI技术也展现了惊人的能力。它被大范围的应用于：

　　这项技术的应用不仅提高了医疗检测的准确性和效率，也让医生能够更快、更精准地做出诊断，为患者提供更好的治疗方案。

　　台湾团队并没有满足于YOLO v4的成功，而是在YOLO v7和v9上进行了进一步创新：

　　这些创新不仅让台湾的AI视觉识别技术持续领先，也让台湾在全球科学技术竞争中占据了不可忽视的位置。

　　在讲座的最后，廖宏源所长强调，科学家不单单是技术的创造者，更应该是社会责任的承担者。他坚信，AI技术的真正价值不在于商业利益，而在于如何为全人类创造更美好的未来。

　　“厚道是做人做事最重要的基础。作为科学家，我们不应该只追求名利，而是要走难走的路，推动世界向前发展。” 这是廖所长的座右铭，也是台湾AI研究团队不变的信念。

　　如今，AI视觉技术正以前所未有的速度改变世界，而台湾团队的努力让这项技术在全球占据了一席之地。无论是在智能交通、医疗诊断，还是在国防安全领域，台湾的AI视觉技术都展现出了惊人的潜力。

　　科技始终来自于人的需求，而台湾的科学家们，正用他们的坚持与智慧，让世界看见台湾的光芒！

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