CES2019正式开幕前的重磅发布,倒计时两天亮相的大公司都在干什么?

众所周知,国际消费电子展CES作为世界上最大的展销会之一,而它官方公布的召开日期则是在2019年1月8日至1月11日,但如英伟达,P&G,科大讯飞等巨头企业已经在1月6号就开始造势。机器之心从拉斯维加斯现场帮您细数这一天所有提前造势大企业在媒体见面会上带来的人工智能策略与相关产品。

首次亮相宝洁的AI赋能名牌产品

宝洁作为快消行业传统巨头它的产品涉及我们生活的方方面面。首次参加CES的宝洁一出手就为用户带来由其Life Lab所开发的5款应用前沿人工智能技术的明星产品。

  • SK-II's Future X Smart Store (SK-II未来智能商店) - 利用面部识别与手势互动技术,并结合SK-II研究所积累的皮肤科学和诊断数据为顾客提供全新线上购物体验。
  • Olay's Skin Advisor Platform (欧莱雅玉兰油肤质检测平台) - 通过移动端拍照利用人工智能技术针对不同用户肤质进行数据分析,并通过与终端用户语音交互推荐个性化的皮肤护理方案。
  • The Oral-B Genius X Toothbrush (欧乐人工智能电动牙刷) - 利用人工智能技术分析终端用户使用电动牙刷刷牙的次序与行经路线以提供相对应的反馈,让终端用户不光刷牙方式变得更加有效率,而且是其口腔卫生情况得到提升。
  • Opté Precision Skincare System (Opté精准皮肤护理系统) - 结合光学相机,专有算法,和护肤品调和技术,为终端用户提供了一体化的护肤品使用终端。它可扫描用户皮肤,并通过专有算法分析皮肤中色素沉着情况提供符合终端用户特有肤质的精准护肤品精华调和,以确保消费者的个性化护肤需求。
  • Airia(Airia智能香氛系统) - 根据终端用户行为特征与相关室内环境判断用户所触发香氛系统时的需求,让室内气味的调节更具智能化。

不难看出,宝洁的人工智能策略集中于对其广而全的快消产品进行逐步升级,正像其Chief Brand Officer Marc Pritchard所说的一样“宝洁正在把黑科技与前沿技术逐渐融入每日我们生活所需的产品中以提高人们的生活质量”。

科大讯飞“AI for you”

科大讯飞与宝洁一样是当天最早的媒体见面会。作为国内外知名的语音交互企业科大讯飞不仅与用户分享了其AI+生态的人工智能策略,并着重介绍了4款人工智能相关产品。

  • iFLYTEK Translator 2.0 (讯飞翻译机2.0) - 利用语言识别自然语言处理技术实现中文与50种语言的互译支持全世界近200个国家。同时,此款产品还支持方言翻译、离线翻译、拍照翻译、全球上网等功能,并可对金融、医疗、计算机三大行业相关领域用词提供商务水准的准确率
  •  iFLYREC 2.0 smart event system (讯飞听见智能会议系统) - 利用语言识别自然语言处理技术实现会议中中文、英文语音互译,并可以将会议中的语音实时转化成文字。其中,中文语音的文字转化准确率可达到95%,本次讯飞CES媒体发布会现场的字幕也是该系统实时呈现在大屏幕上的。讯飞听见智能系统还针对移动中的商务谈话等场景推出了可随身携带的iFLYREC M1 (讯飞听见转写机器人)。它可通过语音识别技术收集10米内有效声音,并与讯飞听见APP配合完成无线传输,翻译,语音文本转换等多项功能。
  • iFLYTEK New-generation Smart Recorder (讯飞智能录音笔) - 2019年初上市,基于人工智能语音识别技术有高准确拾音和高效率的声音转文字的能力的录音笔,目标帮助媒体工作者、学生、作家在不同场景中语音记录和资料整理环节的工作效率。
  • iFLYOS (讯飞语音交互系统) - 基于科大讯飞语音技术为语音、人机交互、翻译等软硬件合作伙伴所提供的一站式软硬件自主开发解决方案。

科大讯飞人工智能发展策略将在新的一年着重于应用落地背后技术的进一步发展,并与此同时开始构建基于语音技术的生态圈,使合作伙伴,产业链公司和客户可以分享并进。正如正如科大讯飞副总裁李传刚博士所说:“AI+时代不仅是从业者的时代,更是每个人的新时代”。

拜腾的量产智能车之梦

拜腾是众多车企中第一个打响2019量产智能车第一枪的公司。继2018年CES推出M-Byte概念车后,今年在CES上宣布了全新升级版Byton M-Byte将于今年年底正式由南京符合工业化4.0标准的智能制造基地进行量产。M-Byte的人工智能技术应用主要集中于3大方面。

  • 人机交互技术 - M-Byte 可通过车辆两侧的B柱上分别嵌入了三颗面部识别摄像头利用BYTON Intuitive Access(拜腾访问系统)对驾驶者进行身份验证,并在完成验证后更新用户专属ID下座椅角度、娱乐信息设置等个性化调节。同时车辆,还可结合独创的48寸大屏与语音、手势识别等技术与驾驶者、乘车者完成互动。
  • 数字化元素 - M-Byte 不仅可以满足使用者交互方面的需求,更可以使用人工智能技术持续优化用户体验。它可根据使用者的喜好提供最个性化的服务,如车辆头尾的LED屏幕可凭借Byton smart surfaces(拜腾智能表情程序)表达或展现用户当前表情。
  • 车联网数字云平台 - 拜腾还展示了M-Byte中的Byton Life (拜腾生活开放数字云平台)。该平台主要可以利用视觉识别与其他人工智能相关技术为使用者提供多项功能,如体重,血压,心率监测健康服务,视频电话会议通讯服务,车内外无缝娱乐服务等。

拜腾正在从全方位定义什么是智能车,如何将更多的前沿技术应用到传统汽车升级上。拜腾还表示2019年年底的量产M-Byte将具备L3级别ADAS(高级驾驶辅助系统)技术,并预先安装可为L4级技术提供服务的传感器与摄像头等硬件。拜腾CEO兼联合创始人毕福康博士表示拜腾智能车将着重与人车交互体验的升级,让车变成用户的智能终端。

回归游戏产业的英伟达

英伟达的首秀并没有像2018年那样大谈GPU在人工智能领域与自动驾驶领域的作用,反而是一反常态的讲起了永恒不变,也是英伟达最大产业游戏领域的应用。英伟达在6号的媒体见面会上主要讲解了2大图像图形优化技术应用与次时代GeForce RTX 2060显卡。

  • RTX's Real-Time Ray Tracing (RTX's 实时光线追踪技术) - 英伟达见面会上所展示的是结合自有Tensor Core(张量计算核心)和深度学习技术所带来的实时光线追踪技术,它可上让游戏无时无刻的带来实时剧场般的图像效果体验。
  • NVIDIA’s Turing GPU Architecture (英伟达图灵架构) - 基于英伟达Tensor Core(张量计算核心),并可轻易使用DDLS(Deep Learning Super Sampling)技术来训复杂的算法优化图形。
  • GeForce RTX 2060 - 该显卡是基于上述两项图像图形优化技术所集合的产物,可支持高画质,3D动画,VR游戏等高端游戏或应用需求。

随着英伟达所展现的基于人工智能的图像图像优化技术,老黄还在后续的发布会上还公布今年陆续会有40中不同厂商搭载次时代RTX显卡的高性能游戏笔记本问世,更有17家会应用Max-Q技术(显卡微型化技术)以此让高性能笔记本更薄更轻。或许,今年将成为游戏玩家和从业者满心欢喜的一年随着RTX的应用,游戏图形与图像将更为逼着,正如老黄所说的一样RTX的今年将开启游戏产业的全新时代。

截止到发稿为止,CES2019已进入倒计时1天。1月7号将会有更多的大公司召开媒体见面会其中包括像三星,因特尔,索尼,LG等传统电子行业巨头,更包括丰田,现代等车企。机器之心将继续在前沿为您带来一手各大公司媒体见面会信息。

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相关数据
科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司(SZ.002230)成立于1999年,是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。科大讯飞的语音合成、语音识别、口语评测、机器翻译等智能语音与人工智能核心技术代表了世界最高水平。

http://www.iflytek.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

光线追踪技术

在计算机图形学中,光线跟踪是一种渲染技术,用于通过将光的路径跟踪为图像平面中的像素并模拟虚拟对象对光线的接收效果来生成图像。 该技术能够产生非常高的视觉真实感,通常高于典型扫描线渲染方法,但计算成本更高。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

语言识别技术

在自然语言处理中,语言识别或语言猜测是确定给定内容所使用的自然语言的问题。针对该问题的计算方法被视为文本分类的特例,并用各种统计方法解决。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

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