可视化AI
导读
本文面向想把视觉智能投入生产化的团队，围绕核心主题“3D重建”展开，从入门概念、工程架构、平台比较到运营与治理，提供一份可操作的路线图。文章兼顾初学者的场景化说明、开发者的架构与集成细节，以及产品/行业决策者所需的ROI与供应商分析。文中也会讨论可视化AI和AI在更宏大愿景中的角色，例如对AI驱动超智能文明的启示性影响。
为什么3D重建现在重要（给非技术读者）
想象你走进一处老
在人工智能的快速发展中，无监督学习逐渐成为了一种重要的研究方向。与有监督学习不同，无监督学习不依赖于标注数据，而是通过数据内部的结构和模式进行学习。随着技术的不断进步，尤其是在可视化AI领域，无监督学习正在发挥越来越重要的作用。
无监督学习的基本概念
无监督学习是机器学习的一种方式，旨在通过从未标注的数据中发现模式和关系。常见的无监督学习算法包括聚类（如K均值）和降维（如主成分分析）。与其相对