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发稿时间:2019-02-07 11:38 来源:重庆时时彩平台

这款产品历时 1 年打造,于 2018 年 6月完成第一代 Demo 的开发,相关样品已经交给客户完成测试,其主要应用领域为 L3、L4 级自动驾驶。探维科技创始人兼 CEO 王世玮博士在接受雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾采访时表示,接下来的 2019 年,他们将主推 Tensor 系列产品,“我们想给外界一个明确的信号,就是探维在中低线数激光雷达细分类别中将可以为客户提供价格足够有吸引力的量产产品。”

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图表7:截止2018年6月国内外人工智能企业技术和行业分布情况(单位:%)
  人工智能引质疑技术进步是必然

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成立一年半的探维,已经推出了包括固态激光雷达 Tensor 在内的多款产品;也拿到了来自华控基石基金的千万级人民币天使轮融资,新的 Pre-A 轮融资已经接近完成;背后还有清华大学精仪和汽车两大院系以及联创汽车电子的支持。

这份报告引起不少中国学者的兴趣。中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为,报告本身就是人工智能时代的新成果,“从爱思唯尔海量文献数据资源中实现了人工智能概念的多视角定义、主要技术方向的聚类分析、世界各国人工智能的趋势研究、人工智能相关的道德伦理问题梳理等”。

报告首先揭示了人工智能研究在全球范围内的“热度”。2013年至2017年,全球范围内所有学科领域的科研产出每年增长约为0.8%,而人工智能的年均增长速度接近13%。

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我总结了目前北京市属高校、医院等一些重要单位的网络安全防护能力的三个“缺乏”:一是缺乏必要的防护技术手段;二是缺乏专业的安全人员;三是缺乏统筹联动机制,导致各市属重要机构网络安全防护手段“碎片化”。

图表2:《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》解读
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很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变我们的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看我们怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技公司各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希望达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和百度的无人车,前者装机量已近百万,后者刚上线了L4级别自动行驶巴士。至于交通管理,如果有闯过红灯就自动收到罚单的朋友应该深有体会,没错,这也只是AI技术能够用在交通中一个很小的部分。
我们经常接触的搜索、相机、交互式APP,再加上虹膜、指纹、人脸各种智能识别,其实都是AI技术很好的集中体现,里面用到了大量的机器视觉、智能搜索、智能控制相关的技术,只是很多朋友都容易忽略掉这一点。
很多东西都因为冠上了智能二字变得更为强大了起来,但仔细看看我们也很容易发现,绝大部分产品依然有一个共同点,需要人类监管、控制以及决策,甚至我们可以换句话说,目前所有已出现的人工智能其核心价值都是“为人而生”的——减少长时驾驶的疲惫,提高挖掘、采购、收集数据、分析数据的效率,减少周期性的活动、等待,都是为了减少重复性的劳动,让人有更多的精力和时间投入到更有意义的事情上去。我相信,这也是AI能够给人带来的最直观的作用。未来已来,我们不妨“把理性都交于AI,只留感性给自己”,想想也是件有趣的事情。

  根据英国《自然·医学》杂志8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。   各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。   此次,美国FDNA分析技术公司研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。   在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

这份报告引起不少中国学者的兴趣。中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为,报告本身就是人工智能时代的新成果,“从爱思唯尔海量文献数据资源中实现了人工智能概念的多视角定义、主要技术方向的聚类分析、世界各国人工智能的趋势研究、人工智能相关的道德伦理问题梳理等”。

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北京时间1月10日,百度在深圳举行了小度蓝牙联盟峰会,该峰会的意义在于向外界公布百度的智能硬件布局和发展情况,共同探寻蓝牙语音为家居、便携、车载等领域的更多可能性。本次活动大概可以分为两个部分,第一个部分是百度官方向广大合作伙伴介绍DuerOS的一些进展和技术基础,扫除合作伙伴对百度DuerOS技术或者生态的疑惑。而第二个部分,则是由合作伙伴登台演讲,介绍在和百度合作之后的一些心得启发,也算是为DuerOS背书了。当然整个活动的主要主旨,还是向外界介绍DuerOS的优点和如何达成合作关系。百度方面的技术优势,正如负责人赵鹏所总结的那样,在于能听清、能听懂和能满足。这表示百度DuerOS借助强大的算法和AI能力,能够准确地识别用户的语言命令并作出反应,同时借助生态合作伙伴的努力,最大可能地满足用户对多场景应用的需求。

在活动中,百度多次用此前推出的车载支架作为例子,传达了百度DuerOS生态合作的便捷、低成本和高技术。在整个生态中,百度的小度App和DMA蓝牙技术是关键,借助这两个核心技术,与百度合作的设备可以获得出色的智能和响应能力,并构建小度蓝牙生态。
这次活动给我们最大的感受就是,百度将“AI”与蓝牙设备这两项产品变得更加紧密,也确实地满足了百度所提到的生活、运动场景和车载三大应用场景。正是因为百度的考量始终贴近生活中的细节场景,才得以让DuerOS能够不断满足用户的需求,从而获得市场的认可和支持。
最后,百度宣布小度蓝牙联盟正式成立,有趣的不久前华为也成立和类似的IoT合作联盟,可见未来这种抱团作战的模式会越来越常见。对百度来说,纵然百度拥有出色的人工智能技术,但总不可能靠自己完成从软件到硬件的一条龙产线。因此联合各大供应商,将旗下的智能系统赋能到合作伙伴的产品中,成为了百度智能生态战略的重要一环。

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