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人工智能專利申請全球領(lǐng)先中國AI力量正在崛起

人工智能作為當(dāng)下最熱門的新科技領(lǐng)域，全球各個(gè)國家的科技先鋒都投入了大量的資金、人力進(jìn)行技術(shù)研發(fā)。在政策、經(jīng)濟(jì)、市場需求等多方推動(dòng)下，我國新一代人工智能發(fā)展迅速，部分指標(biāo)已居于世界領(lǐng)先地位。國內(nèi)有如百度、阿里巴巴等科技巨頭取得領(lǐng)先地位，也有諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀的人工智能初創(chuàng)企業(yè)在垂直領(lǐng)域名列前茅，推動(dòng)著中國AI力量在世界舞臺(tái)上的亮相。
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IBM未經(jīng)許可將用戶照片用于AI訓(xùn)練

　　當(dāng)面部識(shí)別成為越來越廣泛應(yīng)用的技術(shù)，隨之而來的是關(guān)于個(gè)人數(shù)據(jù)隱私泄露的擔(dān)憂。IBM這次就撞在了槍口上。近日，外媒報(bào)道曝光IBM未經(jīng)許可，利用網(wǎng)絡(luò)相冊Flickr上近100萬張個(gè)人照片，訓(xùn)練它們面部識(shí)別系統(tǒng)，同時(shí)與外部研究人員共享這些照片。　　眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵就是大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，人臉識(shí)別算法亦然。為了提高算法的精確度，需要標(biāo)注上百萬的照片來訓(xùn)練AI。　　據(jù)了解，在Flickr上傳照片的用戶并不同意IBM將其照片用于開發(fā)面部識(shí)別系統(tǒng)，因?yàn)檫@些可能最終會(huì)被用來監(jiān)視和識(shí)別他們。一位攝影師透露：“我拍攝
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Arm中國周易大賽4月重磅來襲，打造最有影響力的AIoT開放商業(yè)大賽平臺(tái)

　　2019年AIoT行業(yè)風(fēng)口已經(jīng)到來，智能樓宇、智能家居、智能制造、智慧交通等一系列應(yīng)用場景正在或即將爆發(fā)。AIoT行業(yè)快速發(fā)展，競爭爭分奪秒，應(yīng)用落地是成功的唯一標(biāo)準(zhǔn);為此，相關(guān)企業(yè)需要天時(shí)、地利、人和三大要素支撐。　　場景是天時(shí)，掌握應(yīng)用場景即掌握了數(shù)據(jù)和入口。　　技術(shù)是地利，行業(yè)技術(shù)快速迭代發(fā)展，掌握最新技術(shù)方案才能占得先機(jī)。　　人才是人和，當(dāng)前AIoT技術(shù)人才仍然十分短缺，吸引更多人才加盟，才有力量推動(dòng)商業(yè)落地。　　現(xiàn)在，天時(shí)、地利、人和三大要素齊聚周易大賽平臺(tái)，只待各路英豪加入!　　周易大賽平
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5G時(shí)代到來，Arm又有什么大招？

在過去的十年中，我們記錄了ARM處理器在數(shù)據(jù)中心(特別是通用服務(wù)器)的崛起。這是充滿希望和失望的十年。但是數(shù)據(jù)中心正在發(fā)生變化，計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)必然被推到網(wǎng)絡(luò)的邊緣，更接近終端用戶，因?yàn)樵S多現(xiàn)代應(yīng)用的延遲要求較低，而且集中移動(dòng)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的巨大成本可能只是臨時(shí)使用。因此，ARM今天的機(jī)會(huì)或許比10年前開始這一征程時(shí)要好。
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Arm、Cadence、Xilinx聯(lián)合推出基于TSMC 7納米工藝的首款A(yù)rm Neoverse系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)，面向下一代云到邊緣基礎(chǔ)設(shè)施

　　中國上海，2019年3月13日—Arm、Cadence Design Systems, Inc. (NASDAQ: CDNS) 和Xilinx, Inc. (NASDAQ: XLNX)今日宣布，聯(lián)合推出基于全新Armò Neoverse? N1的系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)，該平臺(tái)將面向下一代云到邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，并已在TSMC(TWSE: 2330, NYSE: TSM) 7納米FinFET工藝上得到全面硅驗(yàn)證。Neoverse N1 系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)(SDP)同時(shí)也是業(yè)內(nèi)第一個(gè)7納米基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)平臺(tái)，可利
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一塊芯片開發(fā)成本或需2500萬美元，AI芯片企業(yè)融資夠嗎？

目前市場上對(duì)于AI芯片沒有明確定義，一般認(rèn)為，AI芯片即為面向人工智能應(yīng)用的芯片。常見的芯片底層架構(gòu)有四種：CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是個(gè)萬能邏輯芯片，不適用于執(zhí)行AI任務(wù)，不論用在訓(xùn)練或是推論的任務(wù)，性能表現(xiàn)都太差，因此學(xué)界轉(zhuǎn)而使用GPU，也就是英偉達(dá)的芯片，英偉達(dá)的GPU曾經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的盛事——ImageNet競賽中獲勝。
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《2019年科技趨勢報(bào)告》出爐：中國穩(wěn)居AI研發(fā)全球第一

Future Today Institute發(fā)布了第12份年度科技趨勢報(bào)告，報(bào)告中給出了315個(gè)趨勢，略高于去年的225個(gè)。這份報(bào)告總結(jié)分析了能源、機(jī)器人、人工智能、交通、數(shù)據(jù)、隱私及安全等領(lǐng)域的熱門趨勢。
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人工智能倫理再掀熱議 AI何時(shí)才能“洗刷”偏見

　　近期，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)宣布，將與美國社交媒體企業(yè)Facebook共建人工智能倫理研究所。依照計(jì)劃，F(xiàn)acebook將在未來五年內(nèi)為該研究所提供650萬歐元，用于從技術(shù)和倫理角度對(duì)人工智能領(lǐng)域的項(xiàng)目進(jìn)行審視。　　2019年全國兩會(huì)期間，全國政協(xié)委員會(huì)、百度董事長李彥宏今年也向兩會(huì)提交了三個(gè)提案，智能交通、電子病歷、人工智能倫理。提案得到熱議，人工智能倫理也再次成為大眾關(guān)注的重點(diǎn)。　　如何正確認(rèn)識(shí)AI倫理?　　當(dāng)前，人工智能浪潮方興未艾，在很多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用前景，國內(nèi)更是誕生了諸如曠視科技、商湯科
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一文了解AI芯片市場走向未來GPU收益或滑落第二

　　曾是棄兒的人工智能，如今，已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長一段時(shí)間了。現(xiàn)在，人們對(duì)提供高性能視覺識(shí)別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣，語音和音頻識(shí)別正變得越來越普遍，我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用，比如在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中加入優(yōu)化的物理設(shè)計(jì)。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現(xiàn)實(shí)。　　現(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個(gè)問題，例如按實(shí)際運(yùn)用或執(zhí)行的項(xiàng)目來進(jìn)行劃分。我們擁有獨(dú)特的視角，因?yàn)槲覀兊幕ヂ?lián)技術(shù)被運(yùn)用于許多定制的人
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2013—2019，李彥宏的AI啟示錄

　　事實(shí)證明，李彥宏是個(gè)稱職的人工智能布道師。　　2019年3月4號(hào)，全國“兩會(huì)”正式拉開帷幕，第七次參加兩會(huì)的李彥宏提交了三個(gè)提案，幾乎全部和AI相關(guān)。同時(shí)還在媒體采訪中談及人工智能行業(yè)存在的問題和挑戰(zhàn)、百度的人工智能商業(yè)化進(jìn)展，以及數(shù)據(jù)孤島、車路協(xié)同、AI倫理等焦點(diǎn)話題。　　把范圍再擴(kuò)大一些，不管是百度自家的百度世界大會(huì)、AI開發(fā)者大會(huì)，還是烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)、IT領(lǐng)袖峰會(huì)等公開場合，李彥宏的發(fā)言也大多和AI相關(guān)，并貢獻(xiàn)了“人工智能是互聯(lián)網(wǎng)下一幕”、“互聯(lián)網(wǎng)只是人工智能的開胃菜”等旗幟鮮明的觀點(diǎn)。　　可如
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AI如何設(shè)計(jì)才能人類利益最大化？

人工智能的未來——也就是人類的未來——已經(jīng)被九大科技巨頭所控制。這些科技巨頭正在開發(fā)框架、芯片組和網(wǎng)絡(luò)，資助了大部分研究，獲得了大部分專利，并且在這個(gè)過程中以不透明或不可見的方式挖掘著我們的數(shù)據(jù)。其中六家科技巨頭在美國，我稱他們?yōu)镚-MAFIA：谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM和蘋果。剩下三家在中國，也就是BAT：百度、阿里巴巴和騰訊。
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“AI假臉王”泛濫，人臉識(shí)別還安全嗎?

在正式進(jìn)入人臉識(shí)別技術(shù)這個(gè)話題之前，我們先從整容手術(shù)的奇特歷史講起，沿著這個(gè)思維，一起探討人臉識(shí)別的前世今生。
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主流AI芯片架構(gòu)的對(duì)比分析

　　當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。　　GPU(圖像處理單元)：GPU最初承擔(dān)圖像計(jì)算任務(wù)，能夠進(jìn)行并行計(jì)算，因此GPU架構(gòu)本身比較適合深度學(xué)習(xí)算法，通過對(duì)GPU的優(yōu)化，進(jìn)一步滿足深度學(xué)習(xí)大量計(jì)算需求。其主要缺點(diǎn)在于功耗較高。　　FPGA(FieldProgrammableGateArray，現(xiàn)場可編程門陣列)：FPGA，具有足夠的計(jì)算能力、較低的試錯(cuò)成本和足夠的靈活性。FPG
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時(shí)隔五年 ARM再次向數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域發(fā)起進(jìn)攻

　　作為在智能終端領(lǐng)域呼風(fēng)喚雨的角色，ARM的崛起在很大程度上構(gòu)筑起了今日終端市場的繁榮。　　由于采用授權(quán)、版稅和軟件平臺(tái)服務(wù)為主的盈利模式，ARM能夠盡量避免在制造和工廠方面分心，將大部分精力都投入到芯片產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)和相關(guān)軟件平臺(tái)的開發(fā)上，從而推進(jìn)產(chǎn)品快速進(jìn)步。　　而這也正是華為海思、高通、蘋果等企業(yè)能夠在芯片業(yè)務(wù)上一年一旗艦的快速推出產(chǎn)品的核心原因。　　當(dāng)然，既然已經(jīng)在智能終端領(lǐng)域只手遮天，下一步就必然是利潤更豐富、前景更好的數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域了。　　在2011至2013年，以高通、Calxeda、Sea
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