- 9月21日消息，人工智能被越来越多的用在了智能手机，且随着新手机的不断更新换代，有AI加持的智能手机的占比也越来越大。据Digitimes Research统计，由于HiSilicon(海思)麒麟980和苹果的A12 Bionic处理器都配备了AI(人工智能)加速器，因此智能手机生产中，基于AI加速的智能手机占比，即有AI加持的智能手机，预计在2018年第四季度超过30%。 海思麒麟980通过神经网络处理单元(NPU)以提高其AI计算性能，苹果的A12 Bionic芯片通过集成iOS12和ARKit
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AI 麒麟980
- AI芯片市场是一个巨大的蛋糕，但同时有一个有限的容器，涉足其中的企业将会在技术创新的基础上进行不断的优胜劣汰，这是市场选择的正常现象，一个技术的崛起，就意味着会出现泡沫破灭的时候。
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AI 芯片
- 人工智能、人才赋能正深刻地影响着商业步伐，人工智能并不是为了取缔人类而存在，利用人工智能的能力可以帮助人类强化自身能力，帮助人类探索计算机向人类形态的完善。
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AI 微软
- 量子计算机被视为下一代计算机接班人，各方角逐量子计算机的主要动力在于，它拥有颠覆各行各业的潜力。
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AI 量子计算
- 9月17日至19日，上海举办主题为“人工智能赋能新时代”的2018世界人工智能大会，此次论坛由中国发改委及其工业和网络空间部门主办，旨在展示中国在人工智能方面不断增强的实力。受邀参加活动的公司包括阿里巴巴、腾讯、谷歌等等。 大会期间，谷歌举办了“AI触手可及”主题论坛，来自Google的顶尖研究人员、中国高等院校的教授以及开发者围绕AI的应用、Google在全球的AI战略以及如何实现长期的、负责任的发展进行了分享与交流。 谷歌全球副总裁、工程研究员JayYagnik，介绍了谷歌如何通过AI使应用程
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谷歌 AI
- 9月17日，由中国发展研究基金会主办的中国发展高层论坛专题研讨会在北京举行。在主题为“技术创新的竞争与合作”的研讨单元，IDG资本全球董事长熊晓鸽说，未来要盯住硬科技领域，包括5G网络技术、人工智能(AI)、智能制造、自动驾驶技术、基因产业。 提及中国经济的发展，熊晓鸽认为，在过去20年之间，中国的经济发展尤其是投资领域的发展，很多来自消费互联网领域。“互联网本身给经济发展带来很多机会，但是从今天发展来看，无论是在美国还是在中国，消费互联网行业的红利正在消退。” IDG资本于1992年创立于美国波
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5G AI
- 谈及AI的落地，老生常谈的商业化问题，倒推回去就是硬件和解决方案，这是大部分技术发展的最终归宿：束之高阁的技术，只有商业化才能触达普罗大众，得到可持续的发展，AI也不例外。
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AI 深度学习
- 30亿美金背后最牛的技术之一就是——看脸，泡沫必然存在，然而只要和实践结合，应用落地，并且能够提高效率，就没有泡沫一说。对于公司本身来说，踏实做事更重要。
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AI 商汤科技
- 1837年，一封“上帝创造何了何等奇迹!”的电报，拉开了通信时代的帷幕。 1946年，计算机出现，人类处理数据的能力带来指数级的提升。 而在1969年，当计算能力、通信能力这两项技术首次握手，就为人类社会带来惊人的改变。 Arpanet网络(Internet的前身)的出现，将信息处理能力和通信能力连接，一个前所未有的互联网时代开始了。 IT和CT的每一次握手都不简单 在这之后，通信能力和计算能力的每一次融合，都带动了一个新产业的出现。 2003年，随着计算机的微型、可移动化技术发展和无线网络
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AI 5G
- 随着AI芯片越来越成为科技界和社会的热点，AI安防芯片也备受关注。AI安防芯片广泛分布于安防产业的各个环节，扮演着核心角色，安防产业从模拟与数字发展到到网络高清，乃至于当前的人工智能，无一例外都得益于芯片技术的进步。
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安防 AI
- 虽然目前距离真正掌握人类语言还有一定距离，但这将是人工智能发展的下一座里程碑——真正掌握语言，帮助人类更好地做出关键决策!
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IBM AI
- 技术架构的类型随着科技的发展不断最终将殊途同归，区别在于不同时期不同需求，这也是各个AI芯片创业公司为什么要进行卡位战的原因。但无论怎么发展，技术永远都是第一要义。
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AI 芯片
- 谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻，确认来自卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授将在2018年底接任李飞飞的谷歌云AI负责人职位，而李飞飞也将正式回归斯坦福大学当教授。
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谷歌 AI 李飞飞
- 最近发表在Nature上的一篇论文中，IBM Research AI团队用大规模的模拟存储器阵列训练深度神经网络(DNN)，达到了与GPU相当的精度。研究人员称，这种“芯片”可以达到 GPU 280 倍的能源效率，并在同样面积上实现 100 倍的算力。这是在下一次AI突破所需要的硬件加速器发展道路上迈出的重要一步。 IBM Research 研究员 Stefano Ambrogio之前 担忧：我们可以在一个比 GPU 更快的系统上进行训练，但如果训练操作不够精确，那就没用。目前为止，还没有证据表明使
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IBM AI PCM
- 从中国三大科技巨头BAT的国内AI芯片布局一目了然。同时国内已有多家优秀的AI芯片创业型公司成立，包括寒武纪，地平线机器人，深鉴科技、比特大陆等。
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AI 芯片 百度
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