RFID 技术
RFID（射频识别）通过无线电波非接触读写电子标签，实现物体识别与追踪，是供应链、门禁与物联网感知的核心技术，分低频/高频/超高频/微波频段，超高频用于物流批量识别。
百科
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雾计算 技术
雾计算是思科 2012 年提出的介于云与端之间的分布式计算层，利用网关/路由器等中间设备就近处理数据，是边缘计算概念的早期形态，强调层次化「云-雾-端」。
边缘智能 技术
边缘智能指在靠近数据源的边缘设备上执行 AI 推理甚至训练，通过模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）、NPU 加速与边云协同，在带宽与隐私受限的场景实现实时智能。
CoAP 技术
CoAP 是面向资源受限物联网设备的应用层协议，基于 UDP 实现类似 HTTP 的请求/响应模型（REST），支持观察资源与组播，是 HTTP 在低功耗网络上的轻量化替代。
无线传感器网络 技术
无线传感器网络（WSN）由大量低功耗传感节点自组织组网，协作完成环境/状态数据采集与传输，是物联网感知层的基础形态，采用 ZigBee、LoRa 等低功耗协议。
语音增强 技术
语音增强从带噪/混响语音中恢复干净语音，深度学习方案（DCCRN、FullSubNet、语音扩散模型）显著超越传统谱减法，是通话、会议与 ASR 前端的必备模块。
语音情感识别 技术
语音情感识别（SER）从语音韵律与声学特征判别说话人情绪（高兴、愤怒、悲伤等），常用特征为频谱+韵律+语音学特征，模型从 SVM 演进到 CNN/Transformer 与预训练模型（wav2vec、Whisper 特征）。
视频理解 技术
视频理解指模型对视频做分类、时序定位、行为识别、问答等语义理解，VideoMAE、TimeSformer 与多模态视频大模型（Video-LLaMA、Gemini）为主要代表，支撑视频检索与内容审核。
音乐生成 技术
音乐生成指 AI 依据文本/旋律/和弦自动作曲，MusicLM、Suno、Stable Audio 2.0 为代表，技术路线涵盖符号音乐模型（Music Transformer）与音频级扩散/自回归生成，可生成带人声的完整歌曲。
文生音频 技术
文生音频（Text-to-Audio）根据文本生成音效、环境声或语音，AudioLDM、Stable Audio、ElevenLabs 为代表，采用潜空间扩散或自回归音频 token 模型（AudioGPT、MAGNeT）。
语音克隆 技术
语音克隆用少量（甚至数秒）目标说话人音频复现其音色与韵律，主要技术为零样本 TTS 与说话人编码（如 VITS-LLM、CosyVoice、OpenVoice、XTTS），商用与滥用风险并存。
语音识别 技术
语音识别（ASR）把语音信号转为文本，从 GMM-HMM 演进到端到端（CTC/Attention/Transducer），Whisper、Conformer 等达到接近人类水平，是语音助手与字幕系统的基础。
跨模态检索 技术
跨模态检索用某模态查询（文本）检索另一模态内容（图像/视频/音频），核心是把异构模态映射到统一嵌入空间按相似度排序，CLIP 与双塔模型是最常用方案。
图像描述 技术
图像描述（Image Captioning）自动为图像生成自然语言描述，从 CNN+RNN（2014）到视觉语言模型（BLIP-2、LLaVA、GPT-4V），是检验图文语义对齐的经典生成任务。
视觉问答 技术
视觉问答（VQA）要求模型基于图像内容回答自然语言问题，是评估图文理解能力的经典任务，VQA v2 基准（2017）与 VQAv2/OK-VQA 等数据集推动多模态模型迭代。
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