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安防+AI，孕育視頻無限商機(jī)

　　5年前，安防行業(yè)的一些廠商已經(jīng)提出了安防三個階段的發(fā)展目標(biāo)即“看得見”、“看得清”、“看得懂”，其中“看得懂”可以視為當(dāng)前比較火的“AI”的雛形。眾所皆知，2016年之前，行業(yè)已經(jīng)開始探討人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化等智能應(yīng)用，但由于精確度低、誤報率高，缺乏對海量視頻結(jié)構(gòu)化與人臉特征信息有效的處理方法，導(dǎo)致了這些智能應(yīng)用的可用性差。　　隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、算法等技術(shù)近幾年的大力發(fā)展以及提升，視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)、海量數(shù)據(jù)的處理與搜索技術(shù)的逐步成熟。2016年AI與大數(shù)據(jù)應(yīng)用在安防行業(yè)開始試水。時間到了2017年，
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富士康瞄準(zhǔn)AI轉(zhuǎn)型，這條路有多難走?

從2017年至今AI確實火得映紅了科技行業(yè)的半邊天，知名科技公司都在AI領(lǐng)域或投資或研發(fā)，富士康本次轉(zhuǎn)型升級押注AI也在情理之中。
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AI芯片風(fēng)口背后：“拿來”主義盛行，代工貼牌也能做

2018年，將會是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)密集落地的一年，芯片產(chǎn)業(yè)在搭載深度學(xué)習(xí)加速的火箭后，將以指數(shù)級速度向前發(fā)展。然而逐風(fēng)口的狂歡背后，也少不了荒唐的亂象和叢生的泡沫。
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人工智能帶給安防業(yè)新的生機(jī)

　　首先，安防的從業(yè)人員從來沒有像今天這樣深刻地感到AI可以用了。盡管羚羊云是平臺廠商，但一直對AI及AI專用處理器模塊(芯片或板卡)有興趣。因為過去沒有深度學(xué)習(xí)，張進(jìn)曾從2004年到2012年從事了8年研發(fā)，做得幾乎絕望了。因為傳統(tǒng)技術(shù)無法實現(xiàn)人臉識別、車牌識別、行為分析和目標(biāo)檢測等。今天由于深度學(xué)習(xí)，安防行業(yè)已經(jīng)成為人工智能非常重要的落地點?！　∑浯危裉彀卜佬袠I(yè)從未像今天渴望把深度學(xué)習(xí)低成本、低功耗地運行下去的模塊。因為安防鏈條非常長，攝像機(jī)架設(shè)的高度、角度、光線、所處理的功能、工作環(huán)境等，不是僅靠
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AI技術(shù)助力視頻監(jiān)控領(lǐng)域智能化發(fā)展

　　如果大家參加過2017年10月底在深圳舉辦的安博會，肯定會被如潮的人海以及玲瑯滿目的人工智能案例所震驚。毫無疑問，視頻監(jiān)控行業(yè)將迎來真正的大爆發(fā)，同時人工智能也必然會在視頻監(jiān)控行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用?！　〗鼉赡?，得益于深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步，人工智能得以飛速發(fā)展和應(yīng)用。業(yè)界有個這樣的簡單比喻：如果把打造人工智能系統(tǒng)比作造火箭，則算法是引擎，數(shù)據(jù)是燃料，加速靠的是芯片。可見，海量的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的算法、高效的芯片是AI領(lǐng)域三大要素。在這次人工智能大浪潮中，幾乎每個芯片商都希望搭上順風(fēng)車火一把。下圖為研究機(jī)構(gòu)對未來AI芯
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盤點影像AI公司，當(dāng)人工智能遇上醫(yī)療影像

醫(yī)療AI發(fā)展不斷提速，在廣袤的中國醫(yī)療數(shù)據(jù)土地上縱橫馳騁。
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富士康轉(zhuǎn)型升級：在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和AI領(lǐng)域投資3.4億美元

　　據(jù)外媒報道，2月2日，富士康集團(tuán)執(zhí)行副總裁Fang-ming Lu在新聞發(fā)布會上表示：“我們在研發(fā)和技術(shù)領(lǐng)域的投資絕對不會處于弱勢，我們希望在未來幾年內(nèi)在人工智能應(yīng)用和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域投資100億元新臺幣(相當(dāng)于3.4億美元)。” 　　在過去一年時間里，人工智能成為科技行業(yè)的新浪潮，幾乎所有的知名科技公司都進(jìn)入了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研發(fā)。看來富士康也不愿意錯過這次機(jī)會。　　這位高管表示，富士康集團(tuán)已經(jīng)建立了人工智能研發(fā)團(tuán)隊，但是人員還不夠，還需要招募更多的人才。　
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無人駕駛技術(shù)逐漸成熟 AI地圖交通更便利

　　從無人駕駛到網(wǎng)絡(luò)約車，從路徑規(guī)劃到交通管理，改變無處不在　　眼不用緊盯前方、手不需緊握方向盤、腳不必踩著油門剎車，車輛行駛過程中，司機(jī)完全可以做個“甩手掌柜”……這樣的“美事”正隨著無人駕駛技術(shù)的日漸成熟而加速到來。　　“目前，我們的智能汽車已經(jīng)能在低速擁堵、高速公路等特殊路段實現(xiàn)自動駕駛，明年可以實現(xiàn)量產(chǎn)。7—10年之后，能適用于至少80%—90%的路況?！逼纥c汽車創(chuàng)始
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中星微組建成立“AI芯片公司”，第二代AI芯片即將發(fā)布

　　寒武紀(jì)A輪融資1億美元、地平線A+輪融資近億美金、商湯科技B輪融資4.1億美元、曠視科技C輪融資4.6億美元…… 　　在過去的2017年，“人工智能”成為了科技圈和資本圈最熱的詞，而明星AI 創(chuàng)業(yè)公司也成為了資本盛宴的主角。不過，相比這些高調(diào)的初創(chuàng)公司，經(jīng)歷過產(chǎn)業(yè)“概念”興衰的很多傳統(tǒng)芯片在AI 領(lǐng)域布局更顯低調(diào)與務(wù)實。　　近日，集微網(wǎng)在年終走訪中發(fā)現(xiàn)，早在2016年6月就宣布，發(fā)布中國首款人工智能處理器的中星微正在發(fā)生
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專訪李開復(fù):如果對AI取代人毫無作為人類將面臨災(zāi)難

　　對于AI的發(fā)展，創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)一直是眾所周知的樂觀主義者。　　在達(dá)沃斯接受新浪科技專訪時，他堅信雖然AI會取代一部分人類的工作，但有四個領(lǐng)域人類的價值是無法替代的：需要手巧的、需要有創(chuàng)意的、需要有愛心的，還有是需要相對復(fù)雜戰(zhàn)略性跨領(lǐng)域思維的。　　不過他同時提醒，當(dāng)人類用AI創(chuàng)造有史以來最大的財富時，也將面臨著同樣大的挑戰(zhàn)。“如果我們什么都不做，那么15年以后我們必然也會遭遇人類有史以來最大的挑戰(zhàn)，甚至是最大的災(zāi)難。”他給出的解決方案是讓被替代的人類重新培訓(xùn)從事有價
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OPPO陳明永：AI不需要被神化國際市場要深耕

　　在今天舉行的“高通中國技術(shù)與合作峰會”上,OPPO CEO陳明永表示，AI不需要被神化，到頭來還是要滿足用戶的核心需求。國際市場不能蜻蜓點水，要深耕。　　談及國際市場的開拓時，陳明永表示，不存在嚴(yán)格的海外和中國市場之分，好的產(chǎn)品是全球共同的語言。中國市場做得不錯了，OPPO就逐步進(jìn)入東南亞、印度等市場。但是每個市場不能蜻蜓點水，要深耕，做得不錯，再下一個，順理成章去延伸。接下來，OPPO將會進(jìn)入日本和歐洲市場、為全球更多用戶提供極致科技體驗。　　關(guān)于AI技術(shù)，陳明永指出
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除了大數(shù)據(jù)，在博弈均衡上AI也超過人類了？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，在新千年之后AI逐漸進(jìn)入沉寂期，直至2006年，大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)再次爆發(fā)，它又一次進(jìn)入公眾視野。在競技領(lǐng)域，這次人工智能選擇了難度更高的圍棋、德?lián)?，以及游戲等領(lǐng)域。
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機(jī)器人相互教學(xué)讓知識瞬間轉(zhuǎn)移 AI迎來指數(shù)級進(jìn)化

　　“在交流越容易出現(xiàn)的情況下，變化就會發(fā)生得更快。”——Science Historian專欄作者詹姆斯·伯克　　在2015年10月的新聞發(fā)布會上，特斯拉展示了他們研發(fā)的Model S的自動駕駛功能，該功能允許汽車能夠進(jìn)行半自主駕駛，而特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克也提到，每個車輛的擁有者將成為每個Model S這款車的“私人專家教練”。事實上，每輛Model S可以通過從駕駛員身上來學(xué)習(xí)改善自主特征，
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人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書2018完整版公布

人工智能的熱潮已經(jīng)席卷各行各業(yè)，無論是物聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、智能家居、自動駕駛等都開始頻繁接觸人工智能。嶄新的時代已經(jīng)到來，而在這個全新的時代中，中國企業(yè)在其中扮演者重要的角色。
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【E問E答】什么是數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI？它們有啥區(qū)別？

　　當(dāng)我進(jìn)行以數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行自我介紹時，經(jīng)常會被問道：“數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?”或者“這是不是意味著你在研究人工智能?”所以我將通過本文進(jìn)行回答。　　這些領(lǐng)域確實有很多重疊的地方，但它們并不是一個領(lǐng)域：即使很難用語言表達(dá)，這些領(lǐng)域的大多數(shù)專家也都能直觀的理解特定的工作是如何被分類為數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的。　　所以在這篇文章中，我提出了關(guān)于這三個領(lǐng)域差異的簡化定義:　　·數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生洞察力?！　　C(jī)器學(xué)習(xí)做出預(yù)測?！　　と斯ぶ悄苌尚袨椤！　★@然，這不是一個充分條件：不是所有符合該定義的東西
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