年末年初，预测明年的风口近乎是所有科技媒体都会做的一件事。
玩得更高级一点的，会邀请各路大神来一起加入预测大军。而审视一下他们的预测思路，分析这些预测中的关键点和未知因素，其实也是蛮有脑洞的一件事。
比如说，我最近看到了一篇文章，是阿里巴巴旗下12位不同领域的科学家，对AI等前沿技术将在2018年如何影响世界做出了自己的预测。稍加总结之后我发现，这些科学家对于今年的科技趋势，竟然保持了非常高度的一致性，甚至有些判断可谓惊人。
这件事或许值得说道说道….
总体而言，
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AI IoT
财经部落格《Seeking Alpha》专栏作家指出，在苹果下调 iPhoneX 产量，以及大陆半导体公司预计在 2019 年将完成内存厂设置，内存的供需出现变化，在产能预期可提升的情况下，全球 DRAM 的平均售价将降低。
《Seeking Alpha》专栏作家 Robert Castellano 表示，有 5 大迹象显示，内存的「超级循环」即将结束。
1. 内存平均售价呈现下滑
作者根据 Korea Investment & Securities 提供的数据，统整 201
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内存 芯片
《纽约时报》近日发表文章，称人脸识别技术的发展近来可谓突飞猛进，目前已经有一些商业软件可以用来识别照片中人物的性别，当照片中的人是白人时，99%的情况下识别结果都是正确的，但如果照片中是黑人，错误率就比较高了。以下为原文内容：
人脸识别技术在识别不同种族和性别的人脸时，效果有多大的不同呢?一项新的研究对此进行了测量，结果表明，肤色越黑，识别率就越低。在识别黑皮肤女性时，它的错误率几乎达到了35%。
MIT媒体实验室的研究员乔伊o布兰威尼(Joy Buolamwini)进行的这项研究，显示了
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人脸识别 AI
据麦姆斯咨询报道，Melexis(迈来芯)近日宣布计划在未来五年内，扩建其在保加利亚首都Sofia(索菲亚)和法国Corbeil-Essonnes(科尔贝莱索讷)的工厂。Melexis早在2000年便在Sofia建厂，现在计划将制造厂房扩建一倍，并大幅扩大其研发和仓储面积，在目前的7500平方米基础上，再扩建15000平方米。为了实现这一目标，Melexis计划未来五年共投入7500万欧元，2018年将先期投入1700万欧元。随着厂房的扩建，员工总数也将从目前的425人，到2018年末增长至575人，
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Melexis 芯片
亚马逊已经开始设计定制人工智能芯片，将用于未来的Echo设备，并提升Alexa语音助手的品质和响应时间。在此之前，苹果和谷歌竞争对手都已经开发和部署了各自的定制人工智能硬件。由于计算任务非常密集，所以人工智能任务往往需要为设备定制芯片，甚至定制数据中心来训练、开发和部署算法。 虽然亚马逊不太可能亲自生产芯片，但仍有可能对英伟达和英特尔的业务构成威胁。这两家公司都将大量的芯片制造技术投入到人工智能和未来的新兴领域，而且他们都通过为苹果、亚马逊等公司设计和制造芯片来创收。 The Informatio
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亚马逊 AI
苹果已经为iPhone开发了自己的芯片，谷歌则开发了TPU人工智能芯片，而亚马逊的计划是开发自己的人工智能芯片。
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亚马逊 AI
5G即将商用、AI向智能手机渗透，这两大契机为手机市场变革升级提供了巨大契机。
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AI 5G
自动驾驶在硬件、算法等核心技术日趋成熟,相关法律法规体系不断完善的大背景下,正逐渐从车企、零部件企业和科技公司争相抢占的热点技术,变为与大多数消费者出行息息相关的民生热点,越来越深入普通大众的生活。
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自动驾驶 AI
机器人是人工智能最好的载体，它能使人工智能技术淋漓尽致的发挥，真正让它的价值得到体现。
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AI 服务机器人
据相关数据显示，2017年国内AI领域的投资事件高达384起，投资总额已经超过622亿元人民币。“你们准备做AI芯片吗?”成为很多AI公司都会遇到的一个问题。 AI芯片作为最基础的一环，提前做好“攻城略池”的准备，也是为后续发展做好铺垫。有资料显示，我国也已经制定了发展半导体产业的目标，2016年，芯片国产率只有26.2%，到2025年，国产率将增加到七成。这意味着国内的半导体制造能力也要同步增加。 而且相较之下，AI芯片研发上，目前国外的半导体巨头动作并不大，主要还是以收购和合作为主，以英特尔为
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AI 芯片
随着虚拟实境(VR)、人工智能(AI)和感测器技术的发展，新科技将彻底改变教育的样貌。未来，AI教师可透过长期相处分析个别学童的学习能力，使用传统教育方式或是VR技术为每个学童定制不同的教学方式，而人类教师将成为教练，与AI教师达到相辅相成的效果。 据SemiWiKi.com报导，AI教师可以使用感测器观察学童的瞳孔大小、眼球运动和声音语调的微妙变化，记录学童的情绪状态和对主题的理解程度。课程学习没有时间压力，没有等级或考试，但AI教师可随时告诉父母孩子的学习状况，并且可以将教学内容建议给人类教师。
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AI VR
2017年国内AI领域的投资事件高达384起，投资总额已经超过622亿元人民币，AI领域已经提前做好“攻城略池”的准备，为后续发展做好铺垫。
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AI 芯片
这么多年英特尔一直被调侃为“牙膏厂”，自身定然也是有原因的，英特尔不是不努力，而是需要更努力。
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英特尔 芯片
5年前，安防行业的一些厂商已经提出了安防三个阶段的发展目标即“看得见”、“看得清”、“看得懂”，其中“看得懂”可以视为当前比较火的“AI”的雏形。众所皆知，2016年之前，行业已经开始探讨人脸识别、视频结构化等智能应用，但由于精确度低、误报率高，缺乏对海量视频结构化与人脸特征信息有效的处理方法，导致了这些智能应用的可用性差。 随着深度学习、大数据、算法等技术近几年的大力发展以及提升，视频结构化技术、海量数据的处理与搜索技术的逐步成熟。2016年AI与大数据应用在安防行业开始试水。时间到了2017年，
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安防 AI
芯片设计的复杂性及日益高涨的成本形成硬件新创公司进入市场的阻碍，估计按芯片设计、软件和制程的不同，一颗新芯片的成本可能高达1.2亿美元，不仅不利市场竞争，也使硬件市场由少数厂商所把持。
根据The Next Platform报导，为了鼓励新创公司和市场竞争，美国国防部高级研究计划局(DARPA)和Semiconductor Research Corporation提供2,750万美元研究经费，希望将设计和制造过程大众化，降低开发先进运算系统所需的成本、复杂性。其中一项为由密西根大学ADA中心(C
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加速器 芯片
ai 芯片介绍
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