2020年，随着5G商业化落地加速，Al+loT时代全面开启，以及新基建带来的广受益效应，智能家居进入新的刷新阶段，步入技术重塑、产品重塑、场景重塑、入口重塑、渠道重塑与体验重塑的新征程，赋予新生态、新特征与新常态的新生命。

Deep learning is expected to drive training for neural networks requiring massive datasets for AI algorithm development • This in turn leads to a shift in the pe廿ormance focus of computing from general application to neural nets, increasing demand for high pe廿o「mance computing

道路对于保证人员、货物和服务等的运输至关重要。为了产生最佳的社会经济效益，需要对现有道路进行适当的维护，然而，这通常会面临资金不足的问题。由于检测道路质量是劳动密集型和资本密集型的，因此有关信息通常很少，尤其是在资源有限的国家。因此，该研究考察了使用卫星图像和人工智能开发一种高效、成本效益高的方法来确定和预测道路状况的可行性。为此，本研究利用菲律宾的中分辨率卫星图像和现有道路粗糙度数据创建并验证了初步算法。经过分析，确定该算法的准确率高达75%，可用于不良道路的初步识别。这为编制道路质量数据提供了一种替代方案，尤其是对于传统方法难以实施的地区。尽管如此，还需要探索额外的技术增强，以进一步提高算法的预测精度并增强其鲁棒性。