大会扎堆,一文梳理阿里、蚂蚁、有道、苹果等巨头透露的新风向!

进入金九银十,不只是传统行业迎来丰收期,科技企业也纷纷在近期扎堆举办发布会。科技技术日新月异,纵观历年来各发布会的主题,大概唯一不变的就是都在拥抱变化。随着近年来大数据云计算人工智能区块链技术在应用场景中不断验证及迭代,行至今日,从模式创新走到技术创新,从赋能来到产业重塑,科技巨头们在2018年有哪些收获、未来主要发力点在哪里、会做出哪些战略调整,请看下文对近期发布会的盘点。

一、网易有道AI开放日暨智能翻译硬件二代发布会

9月6日下午,网易有道在北京举办“2018网易有道AI开放日暨智能翻译硬件二代发布会”,向开发者、合作伙伴、媒体记者介绍了网易有道AI战略和AI核心能力、有道智云在教育/办公/智能硬件三大行业解决方案,同时还发布AI硬件新产品:有道翻译王2.0 Pro。

1. 有道AI战略

网易有道近年来深耕教育领域,AI技术的加持也进一步加快其发展步伐。有道CEO周枫透露:有道现在业务端定位就是AI和教育两个关键战略,教育目前在有道的营收中已经占到超过一半的份额,其次是广告。

有道的AI战略中同时注重B端和C端。B端则是通过有道智云为教育、办公、智能硬件提供解决方案,C端就是网易有道的词典、翻译、课程等产品。

2. 有道核心AI能力

有道作为网易独立子公司,其AI布局与网易有很大区别。有道的AI技术围绕着语言这一条主线展开,解决各个场景下的语言处理问题。

第一个技术,神经网络翻译。机器翻译领域,有道已耕耘十年。目前有道的神经网络翻译模型支持7种语音的中文互译,还支持英文与印尼、阿拉伯语等语言的互译;

第二个技术,基于OCR的图像翻译方案。OCR技术是指在照片里面来找到文字区域,同时把文字识别出来,这个技术可以和翻译技术一起来用,也可以作为一个独立的技术用在其他场合,比如文档的电子化。OCR识别技术的难点在于一些复杂的场景,例如图像角度倾斜、手写识别、混合多语种等,目前有道OCR技术能处理19种语言;

第三个技术,语言合成和对话系统。翻译王就用到了这些语音技术,能够进行汉语、英语、日语、汉语、葡萄牙等五种语言的语音识别和合成。另外,有道也做了一些特色的项目,例如用机器学习用户上传的录音,只需十分钟的录音文件,就能合成相似的音色。

本次会上发布的全新硬件有道翻译王2.0 Pro,与上一代有道翻译蛋相比,其最大亮点在于引入自研离线翻译技术、拍照翻译功能,和语音助手。这些功能的实现,正是依赖于有道三大AI核心技术。

二、苹果发布会

9月13日,苹果如期举行一年一度的新品发布会。尽管今年的苹果发布会让人们吐槽“毫无新意”,但会中重点介绍的A12仿生智能芯片以及其赋能的各种全新AI功能,显示出尽管苹果没有刻意强调AI,但其软件、算法与全新AI芯片无缝融合,让最新iphone无疑成为最领先的AI手机。甚至在发布会结束一周后,库克继续在节目访谈中为新iphone正名:“这款手机里面有令人难以置信的相机,并带有智能手机中体积最小、功能最强的芯片。”他认为,iphone XS和XS Max是苹果最先进的手机,取代了几乎人们所需要的每一件小型消费电子产品,贵有贵的价值。

1. A12仿生智能芯片

在去年的秋季发布会上,苹果推出iPhone X的同时,推出了A11仿生芯片。苹果高级副总裁 Phil Schiller将其称为“最强大的智能手机芯片”。而现在,A12仿生芯片在各方面功能都远超过前辈。

首先,A12是全球计算机行业第一款7纳米处理器,集成了69亿个晶体管。2017年可谓是手机芯片10纳米工艺的元年,一时间苹果A11、麒麟970、高通835等芯片都采用了10纳米的制程工艺。当大家认为10纳米至少会被使用很长一段时间的时候, 上个月,华为在IFA上宣布麒麟980是全球第一个商用台积电7纳米工艺的手机SoC芯片。事实上,如果按照搭载7纳米处理器手机上市的时间来看,苹果A12芯片才应该算是最早的。另外,其他的芯片巨头如AMD、英伟达使用台积电7纳米工艺的产品都还未发布。

其次,A12的运算速度有显著提高,且更节能。除了运算速度,A12芯片最强大的地方在于A12芯片上全新的神经网络引擎。神经网络引擎支持复杂机器学习,还有一个智能计算的系统,能够合理分配CPU、GPU和神经网络引擎上进行的计算任务。去年,A11上的神经网络可以每秒运行6千万次计算,而今年A12上的神经网络引擎可以每秒运行5万亿次计算。

基于全新的A12仿生芯片的运算速度,iPhone上的拍照功能、视频功能、语音助手、AR都上升到全新水平。另外,A12上新的神经网络引擎能够更有效地识别人脸的各个部分,加快Face ID的识别速度。由于全靠本地的A12芯片处理,而没有用到云端AI,Face ID的安全性也将更高。

2. AI生态开发

有了这么强的芯片,一向喜欢打造封闭式生态的苹果自然也希望开发者在苹果的平台上开发AI应用,将苹果的AI能力落地。

在WWDC2017上,苹果介绍了Core ML。Core ML是能在苹果产品上使用的高性能机器学习框架,能帮助开发者快速地将多种机器学习模型融合到App中。在今年的WWDC上,升级的Core ML 2可以使模型运行更快,处理速度提升30%,模型大小能减少75%。同时,苹果还发布Create ML,支持计算机视觉自然语言处理机器学习任务模型开发,能直接在Mac上完成模型训练。另外,A12芯片上的神经网络引擎也向第三方开发者开放,可以通过苹果的机器学习框架 Core ML 2访问。

总结这次发布会,尽管在大众看来新产品从功能到外观似乎没有太大创新,但苹果为开发出最好的AI手机已不遗余力。苹果7nm制造工艺的A12仿生芯片配合上神经网络引擎已经成为移动终端最强芯片,还通过Core ML和Create ML等机器学习工具,建立起AI开发者生态,将自己的AI能力开放给上千万苹果开发者,为iPhone开发更多的AI应用。

不过,在苹果发布会结束后,华为消费者BG CEO余承东发微博称:“稳了,我们十月十六日伦敦见!”想必他对即将推出的华为新品旗舰手机、搭载7纳米Soc麒麟980处理器的Mate20非常有信心。让我们对十月十六日发布的华为新机拭目以待。

三、2018杭州云栖大会

9月19日,主题为“驱动数字中国”的2018杭州云栖大会在云栖小镇开幕。

1. 创造多元化生态,推动数字中国未来发展

大会开场,阿里巴巴集团首席执行官张勇率先演讲,他在主论坛致辞,“阿里巴巴永远是一家技术驱动,使商业有所不同,创造商业新赛道的数字经济体。”

张勇表示:“阿里已经形成了一个横跨商业、金融、物流、云计算各个领域的独特的数字经济体。阿里数字经济体正是数字技术在中国过去十年巨大发展的缩影。“

在张勇看来,面向未来,这样一个庞大的经济体依然有无尽的想象力。“如今大家想到更多是互联网对经济和消费的影响,面向未来的 10 年、20 年,数字技术和它所承载的新一代互联网,一定会对政治、经济、商业、人文、民生等产生全方位的影响。“

张勇认为,阿里巴巴也正在创造一种多元化的生态,并和合作伙伴一起,以此推动数字中国的未来发展。

2. 发布城市大脑交通 2.0

在会上,浙江省公安厅副厅长金志宣布杭州市“城市数据大脑”交通V2.0正式发布。

金志表示,杭州城市大脑2.0将覆盖主城区、余杭区、萧山区共420平方公里,一年扩大28倍。接管1300个路口信号灯、接入4500路视频,通过7大生命体征全面感知城市交通,并通过移动终端直接指挥杭州200余名交警。此外,首次开拓应用新领域,成为消防战士的得力助手,保障市民生命财产安全。

受益于“城市大脑”,杭州交通效率不断提高。依据公开的城市季度报告,在全国最拥堵城市排行榜上,杭州从2016年的第5名下降到今年第二季度的第57名。目前,除了交通、消防之外,“城市大脑”目前还在征信系统、市容市政管理、旅游交通等多方面进行应用尝试。

3. 达摩院的“修炼”进展

去年3月9日,阿里巴巴在杭州总部召开首届技术大会,宣布启动“NASA计划”,要面向未来20年组建强大的独立研发部门,建立新的机制体制,为服务20亿人的新经济体储备核心科技。

去年10 月 11 日的云栖大会上,阿里巴巴集团宣布成立承载“NASA计划”的实体组织达摩院。达摩院由三大主体组成,一是在全球建设的自主研究中心;二是与高校和研究机构建立的联合实验室;三是全球开放研究项目—阿里巴巴创新研究计划(AIR 计划)。涵盖量子计算机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等,涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域,计划将进行基础科学和颠覆式技术创新研究,预计 3 年投资 1000 亿人民币,面向全球吸引人才。

如今一年过去,在今年云栖大会上,阿里CTO张建锋分享了达摩院的最新进展。

张建锋表示,阿里不缺数据,仅电商一天产生的数据就高达 600Pb,达摩院的存在便是要解决两个问题:这么多的数据从哪来?我们怎么处理?对此,张建锋的回答是,达摩院将更加关注底层的算法算力,并且已经开始了两类芯片的研制工作,预计明年将可以流片,随后投入使用。

① AI芯片、量子计算

今年 4 月,达摩院宣布正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等 AI 推理计算,制造成本和功耗仅为一半,性价比超 40 倍。在今天的云栖大会上,张建锋宣布这款 AI 芯片将于明年下半年面世,预计将率先应用在阿里数据中心、城市大脑等业务场景中。

除 AI 芯片以外,量子计算也是达摩院的研究重点之一。阿里巴巴研发的“太章”是全球首个 81 比特随机量子电路模拟器,阿里巴巴希望在两年内发布全球首个量子芯片系统,并在此基础上建设首个全球量子生态系统。

② 成立平头哥半导体有限公司

今年 4 月,阿里收购中天微,该公司是中国大陆唯一的自主嵌入式 CPU IPCore 公司。如今,张建锋在2018云栖大会上宣布,阿里将把中天微和达摩院自研芯片业务整合成“平头哥半导体有限公司”,推进云端一体化的芯片布局。 张建锋表示,阿里巴巴达摩院将以新成立的“平头哥半导体有限公司”为核心,构建以Ali—NPU智能芯片和嵌入式芯片为核心的芯片战略。他预期,明年年中将产出各类指标均是全球最领先的阿里巴巴第一款神经网络芯片。达摩院研发的CK902系列嵌入式芯片,将是中国第一款带安全功能的、完全自主研发的芯片。

“平头哥”的名字和“达摩院”一样均取自马云。阿里巴巴相信小的力量,而“平头哥”也是非洲草原上的蜜獾的别称,阿里希望能学习它无所畏惧的精神,顽强执着,而又勇敢追梦。

③ 青橙奖与阿里巴巴数学竞赛

达摩院青橙奖的设立,目的是奖励大中华地区 35 岁以下或博士毕业的青年人士,奖励他们在信息技术、半导体、智能制造上的成功。获奖者每人除获得 100 万现金奖励以外,还将获得阿里达摩院的计算、场景支持。

张建锋称阿里巴巴的发展有两个基础,青年人才+数学,这次设立这两个项目也是希望此举能够促进青年人才以及数学这一基础学科的发展。此外,9月18号阿里巴巴全球数学竞赛已经正式上线,48 小时内,所有人都可以在线上答题参与,奖金达百万元,感兴趣的同学可以去搜索参加。

④ 与顶级高校、科研机构合作

在过去的一年时间里,阿里巴巴达摩院已经在全球 8 个城市扎根,汇聚了超过 300 多名科学家级别的研究人员。对于达摩院的发展,张建锋总结为“构建 4+X 实验室,打造合作生态”,加强与顶级高校、科研机构的合作。目前,达摩院与全球范围高校建立的联合实验室有:中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室;清华大学-蚂蚁金服数字金融科技联合实验室;清华大学-阿里巴巴自然交互体验联合实验室;浙江大学-阿里巴巴前沿技术联合研究中心;阿里巴巴-新加坡南洋理工大学联合研究中心。

另外,达摩院已在全球各地组建前沿科技研究中心,包括亚洲达摩院、美洲达摩院、欧洲达摩院,还开始在中国、东南亚、欧洲、中东、北美等地筹建全球研发中心。

⑤ 广纳顶级科学家

经梳理,达摩院已引进9名国家千人计划科学家、数十位终身教授。目前任职的重量级科学家包括:

另外,达摩院还设立了学术咨询委员会,主要做学术咨询,首批10位成员如下:

4. 马云:以前制造业靠电,未来制造业靠数据

2018 年 9 月 10 日教师节,马云宣布将在 2019 年的教师节卸任阿里巴巴董事局主席一职。

9 月 19 日,马云在“2018 杭州•云栖大会”全面阐释对于新制造的思考。他表示,新制造很快会对全中国乃至全世界的制造业带来席卷性的威胁和席卷性的机会,所有的制造行业所面临的痛苦将远远超出想象,新制造为企业带来新机遇。

马云还特别提到最近升级的贸易战。他认为,贸易战不可能在两个月、两年内解决,可能会持续 20 年,但困难中会冒出一批优秀的企业,只有踏踏实实做好自己才能应对挑战,“新制造”正是企业面临的新机遇。那些用了新思想、新理念、新技术的企业,一定会成为未来的赢家。

四、蚂蚁金服金融科技正式全面开放

在9月20日举行的云栖大会ATEC主论坛上,蚂蚁金服副CTO胡喜宣布,蚂蚁金服金融科技正式全面开放,为行业提供完整数字金融解决方案。包括容灾系统在内的多项核心技术和解决方案,如金融安全、区块链等都将对合作伙伴开放。

1. 技术开放的三个阶段

据介绍,蚂蚁金服及支付宝技术开放可分为三阶段:2004年成立之初,支付宝致力于用技术解决实际问题,这是1.0时代;2015年开始,蚂蚁金服提出互联网推进器计划,发布蚂蚁金融云,将成熟的技术加速开放给合作伙伴,这是2.0时代;2017年9月,蚂蚁金服董事长兼CEO井贤栋在阿里投资者大会上宣布,蚂蚁金服已经实现自营业务的100%开放。

胡喜表示,蚂蚁金融科技正式宣布进入3.0时代:支付宝对内延续BASIC战略,对外开放的技术越来越完整、越来越核心,是成建制、有体系的全面开放,并实现了技术商业化,支付宝将与200多家合作伙伴一起,为行业提供通用和行业解决方案。

2. 自主研发的容灾系统

在2018年ATEC主论坛上,胡喜还演示了支付宝自主研发的容灾系统,这是蚂蚁金融科技开放的技术解决方案之一。现场模拟了2个机房同时出现故障的小概率事件,系统在秒级便恢复正常,用户的资金、数据没有受到任何影响。

根据刚刚上线的蚂蚁金融科技官网显示,蚂蚁全面开放的技术菜单多达数百种,包括金融安全技术、海量金融交易技术,金融风控技术等;行业解决方案则包括数字银行解决方案、数字保险解决方案。

3. 区块链商用时代正在加速到来

峰会上,蚂蚁金服副总裁蒋国飞针对“ICO沉寂,币圈散尽”等观点表示,2018年,区块链商用时代正在加速到来,速度比想象来得快。蚂蚁金服董事长兼CEO井贤栋也表示,区块链技术绝对不等于数字货币或虚拟货币,而是一个信任机制。

图片来源:蚂蚁金服科技

蒋国飞于大会现场宣布了蚂蚁区块链的又一最新进展,推出区块链BaaS服务平台,同时启动蚂蚁区块链合作伙伴计划,让区块链中小创业者得以直接在底层技术上做各种应用场景的开发和创新。

当天,蚂蚁金服正式宣布蚂蚁金融科技全面开放,区块链成为开放目录中重要的组成部分。“过去两年,蚂蚁区块链干了两件事,一是修炼技术内功,二是开放技术,加速区块链商用落地。”

据公开信息显示,蚂蚁金服与阿里巴巴已经蝉联两年全球区块链技术专利申请量最多的互联网公司,其在共识机制、智能合约、可信计算、隐私保护、跨链交互上都取得了突破,其申请的上百项技术专利也都集中在这些领域。

蒋国飞认为,区块链提前进入商用时代,首先得益于技术能力的进步,系统性能越来越成熟;其次是开放技术引发群体加速创新;第三是与行业标杆合作刺激了滚雪球效应。

回看蚂蚁区块链的落地应用,每个切入的领域几乎都是与行业标杆携手,比如商品溯源,合作对象是澳新进口奶粉、茅台、五常大米;处方流转,合作对象包括上海华山医院;跨境支付,首先服务的是菲律宾这一全球最大劳务输出国。这些开拓性的标杆项目不但吸引来大量行业追随者,还引领了行业趋势。

“眼下只是区块链加速商业化的第一步,”蒋国飞说,目前商用落地的广度已足够丰富,但使用频次还并不算太高,接下来是深度上的拓展,“既有广度又有深度,才是区块链规模化商用的应有之意。”

五、谷歌开发者大会

9 月 20 日,Google 开发者大会 China 2018 在现场千人共玩「猜画小歌」的场景中开始。Google 为中国开发者和消费者作出了包括应用程序、机器学习、wear OS 等在内的一大波新发布。

1. AI FOR EVERYONE

Google AI 资深产品经理、TensorFlow中国区负责人梁信屏登台表示,Google 致力于在中国市场推动人工智能机器学习的发展。为此,Google 已经成立了 Google AI 中国中心,并在中国推出免费的机器学习速成课程,另外还将开展 Google AI 机器学习应用冬令营。

Google AI 软件工程师金安娜则表示,TensorFlow 自发布以来的下载量已经达到 1700 万,代码提交次数为 39000 次,贡献者人数为 1600 人;而在中国区的下载量达到 200 万次,微信公众号关注人数为 7 万多。

两天前,在上海举办的世界人工智能大会上,谷歌以“AI for Everyone”为主题,设计场馆展示,并召开了专场会议。大会上,谷歌介绍了如何将AI技术应用于病例检测、环境监测、社交娱乐等众多领域。这是谷歌将AI适用于越来越多领域、与更多学科相结合的尝试。同时,谷歌也在不断优化开源技术的适用性与本土化。在本次开发者大会上,Google 则针对开发者工具、改进的应用程序和机器学习作出了一些新的发布。具体来说如下:

  • 在应用程序开发方面推出了 Flutter Release Preview 2,它也是 1.0 正式版本之前最后一个预览版。Flutter同时支持 Android 和 iOS 平台。在中国,使用 Flutter 的开发者比世界上其他任何地区都要多,包括闲鱼、Now 直播等 APP。在 Flutter Release Preview 2 中,Google 加大了对一致性开发的投入,重点关注 iOS 的性能和稳定性;并大量投入构建了 Cupertino Widgets,借助这个工具,开发者可以开发出满足 iOS 用户对外观和功能需求的应用程序。

  • Wear OS By Google 出了一系列全新功能,并重新设计了应用体验和 UI。新功能可以让智能手表用户显示最重要的消息和通知、丰富的健康和健身信息,支持智能回复。另外,在国内,Google 与出门问问在 Wear OS By Google 中文版进行了深度合作,比如说该中文版搭载了来自出门问问开发的 Mobvoi 中文助手、双方合作的应用商店和表盘等。Google 方面表示,中国已经是 Wear OS by Google 的全球第二大市场。

  • 针对 ARCore 的开发,Google 上线了中文官网:developers.google.cn/ar。可以帮助中国开发者更好地开发 AR 应用。

  • 猜画小歌小程序推出“好友同玩”模式。在多人模式下,用户可以和最多 7 位好友同时作画,即时看到好友的画作,并在每一局之后查看积分榜;Google 表示这个新功能旨在帮助中国用户以更有趣、更具社交性的方式感受 AI。

另外,Google 还在大会上面向开发者介绍了 Android 9 Pie、Firebase、Android Jetpace 等方面的动态。

2. 谷歌中国定位

目前,关于网上关于谷歌在中国的发展有很多猜想和讨论。对此,谷歌大中华区总裁石博盟(Scott Beaumont)提到,谷歌在中国业务的开展集中在三个部分:

第一部分就是开发者社区。谷歌希望跨越所有不同的产品,为中国本土开发者社区提供服务。这也是谷歌在上海举办“Google开发者大会”的原因。

同时,谷歌还有专门负责软件工程方面的团队。他们会参与谷歌多种多样的产品开发工作,大部分是面向全球的产品,也包括一些针对中国本土的产品开发。比如“猜画小歌”就是谷歌尝试本土开发的一个产品。

第三部分,谷歌也一直致力于帮助中国企业商业发展,帮助他们不海内外取得更好的发展。谷歌有一个很大的团队来支持这个工作。

以上是今年九月以来备受瞩目的科技巨头发布会。除了这些之外,九月份还举行了重量级的峰会,如9月17日在上海举行的世界人工智能大会。在这场大会上,一批全球人工智能创新项目在上海签约落户,包括阿里巴巴、百度等 8 个 AI 创新中心(实验室),腾讯、华为等 8 个 AI 创新平台,微软、亚马逊等 3 个 AI 研究院,1 个百亿人工智能产业基金分别与市经济信息化委、10 个区、3 个科研院所以及 MIT 全球产业联盟签署合作协议。

另外,上海为加快汇聚 AI 创新资源,于 2017 年率先发布《推动新一代人工智能发展的实施意见》,并于今年 9 月 17 日发布了《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》,从加快人才队伍建设、深化数据资源开放和应用、深化人工智能产业协同创新、推动产业布局和集聚、加大政府引导和投融资支持力度等方面,推出 22 条新举措。

从2016的“人工智能元年”到2018的“人工智能技术落地元年”,经过这几年技术及产业化浪潮的席卷,逐渐可以感受到,人工智能已经从一个新兴科技话题上升为宏观战略布局——连续两年被写进政府工作报告,场景化应用遍地开花、备受资本市场青睐。

尽管无论是科技巨头还是初创公司,在人工智能、新零售、区块链等新技术(概念)前都是摸着石头过河,但科技巨头无疑更具备实力成为这个智能时代的探索者和缔造者。这就是为何一年一度的科技发布会具有如此影响力,同时反过来,企业也因此需要承担更多的社会责任。未来究竟朝哪个方向走、技术会发生什么变革、行业格局是否会发生变化,随着AI技术加速落地,我们关注并期待2018年接下来的发布会和峰会,科技巨头、专家学者们将会展现怎样的科技成果和行业见解。

THU数据派
THU数据派

THU数据派"基于清华,放眼世界",以扎实的理工功底闯荡“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定期组织线下活动,分享前沿产业动态。了解清华大数据,敬请关注姐妹号“数据派THU”。

产业有道AI阿里巴巴人工智能
2
相关数据
网易机构

网易成立于1997年6月24日,是中国领先的互联网技术公司,为用户提供免费邮箱、游戏、搜索引擎服务,开设新闻、娱乐、体育等30多个内容频道,及博客、视频、论坛等互动交流,网聚人的力量。

https://www.163.com/
出门问问机构

出门问问成立于2012年,是中国领先的人工智能科技公司,拥有自主研发的语音交互、智能推荐、计算机视觉及机器人SLAM等技术,问问VPA(Virtual Personal Assistant)是中国首个多场景虚拟个人助理。在可穿戴、车载和家居等场景,出门问问陆续推出问问手表Ticwatch、问问音箱Tichome、小问音箱Tichome Mini,以及与大众汽车集团合资成立的问众智能的问问魔镜Ticmirror、问问魔眼Ticeye等产品,以软硬结合的方式打造多场景联动的AI产品。出门问问的使命是定义下一代人机交互,推动大众进入人工智能消费时代。至2017年4月,出门问问共完成六轮融资,投资方包括红杉资本、真格基金、SIG海纳亚洲、圆通光电、歌尔声学、Google、大众汽车集团,累计融资额超2.55亿美元。出门问问与Google、大众汽车集团均达成战略合作伙伴关系。2017年4月出门问问与大众汽车集团成立合资公司问众智能,共同打造智能出行新体验。同年成为Google Android Wear中国官方运营伙伴。出门问问积极拓展全球化市场,海外发售的Ticwatch S和Ticwatch E均搭载Google Android Wear系统。TicHome Mini作为首批搭载了Google Assistant的第三方硬件产品亮相2017年Google I/O大会。

www.chumenwenwen.com
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

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)

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

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。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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。

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。

嵌入式系统技术

嵌入式系统,是一种嵌入机械或电气系统内部、具有专一功能和实时计算性能的计算机系统。嵌入式系统常被用于高效控制许多常见设备,被嵌入的系统通常是包含数字硬件和机械部件的完整设备,例如汽车的防锁死刹车系统。

暂无评论
暂无评论~