- 从2017年至今AI确实火得映红了科技行业的半边天，知名科技公司都在AI领域或投资或研发，富士康本次转型升级押注AI也在情理之中。
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富士康 AI
- 2018年，将会是人工智能芯片产业密集落地的一年，芯片产业在搭载深度学习加速的火箭后，将以指数级速度向前发展。然而逐风口的狂欢背后，也少不了荒唐的乱象和丛生的泡沫。
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AI 芯片
- 首先，安防的从业人员从来没有像今天这样深刻地感到AI可以用了。尽管羚羊云是平台厂商，但一直对AI及AI专用处理器模块(芯片或板卡)有兴趣。因为过去没有深度学习，张进曾从2004年到2012年从事了8年研发，做得几乎绝望了。因为传统技术无法实现人脸识别、车牌识别、行为分析和目标检测等。今天由于深度学习，安防行业已经成为人工智能非常重要的落地点。 其次，今天安防行业从未像今天渴望把深度学习低成本、低功耗地运行下去的模块。因为安防链条非常长，摄像机架设的高度、角度、光线、所处理的功能、工作环境等，不是仅靠
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人工智能 AI
- 如果大家参加过2017年10月底在深圳举办的安博会，肯定会被如潮的人海以及玲琅满目的人工智能案例所震惊。毫无疑问，视频监控行业将迎来真正的大爆发，同时人工智能也必然会在视频监控行业大规模应用。 近两年，得益于深度学习算法的进步，人工智能得以飞速发展和应用。业界有个这样的简单比喻：如果把打造人工智能系统比作造火箭，则算法是引擎，数据是燃料，加速靠的是芯片。可见，海量的数据、先进的算法、高效的芯片是AI领域三大要素。在这次人工智能大浪潮中，几乎每个芯片商都希望搭上顺风车火一把。下图为研究机构对未来AI芯
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AI FPGA
- 医疗AI发展不断提速，在广袤的中国医疗数据土地上纵横驰骋。
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AI
- 据外媒报道，2月2日，富士康集团执行副总裁Fang-ming Lu在新闻发布会上表示：“我们在研发和技术领域的投资绝对不会处于弱势，我们希望在未来几年内在人工智能应用和工业互联网领域投资100亿元新台币(相当于3.4亿美元)。”
在过去一年时间里，人工智能成为科技行业的新浪潮，几乎所有的知名科技公司都进入了人工智能、机器学习等领域的研发。看来富士康也不愿意错过这次机会。
这位高管表示，富士康集团已经建立了人工智能研发团队，但是人员还不够，还需要招募更多的人才。
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富士康 AI
- 从无人驾驶到网络约车，从路径规划到交通管理，改变无处不在
眼不用紧盯前方、手不需紧握方向盘、脚不必踩着油门刹车，车辆行驶过程中，司机完全可以做个“甩手掌柜”……这样的“美事”正随着无人驾驶技术的日渐成熟而加速到来。
“目前，我们的智能汽车已经能在低速拥堵、高速公路等特殊路段实现自动驾驶，明年可以实现量产。7—10年之后，能适用于至少80%—90%的路况。”奇点汽车创始
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无人驾驶 AI
- 寒武纪A轮融资1亿美元、地平线A+轮融资近亿美金、商汤科技B轮融资4.1亿美元、旷视科技C轮融资4.6亿美元……
在过去的2017年，“人工智能”成为了科技圈和资本圈最热的词，而明星AI 创业公司也成为了资本盛宴的主角。不过，相比这些高调的初创公司，经历过产业“概念”兴衰的很多传统芯片在AI 领域布局更显低调与务实。
近日，集微网在年终走访中发现，早在2016年6月就宣布，发布中国首款人工智能处理器的中星微正在发生
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AI 中星微
- 对于AI的发展，创新工场董事长李开复一直是众所周知的乐观主义者。
在达沃斯接受新浪科技专访时，他坚信虽然AI会取代一部分人类的工作，但有四个领域人类的价值是无法替代的：需要手巧的、需要有创意的、需要有爱心的，还有是需要相对复杂战略性跨领域思维的。
不过他同时提醒，当人类用AI创造有史以来最大的财富时，也将面临着同样大的挑战。“如果我们什么都不做，那么15年以后我们必然也会遭遇人类有史以来最大的挑战，甚至是最大的灾难。”他给出的解决方案是让被替代的人类重新培训从事有价
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AI
- 在今天举行的“高通中国技术与合作峰会”上,OPPO CEO陈明永表示，AI不需要被神化，到头来还是要满足用户的核心需求。国际市场不能蜻蜓点水，要深耕。
谈及国际市场的开拓时，陈明永表示，不存在严格的海外和中国市场之分，好的产品是全球共同的语言。中国市场做得不错了，OPPO就逐步进入东南亚、印度等市场。但是每个市场不能蜻蜓点水，要深耕，做得不错，再下一个，顺理成章去延伸。接下来，OPPO将会进入日本和欧洲市场、为全球更多用户提供极致科技体验。
关于AI技术，陈明永指出
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OPPO AI
- 随着互联网的兴起，在新千年之后AI逐渐进入沉寂期，直至2006年，大数据和深度学习再次爆发，它又一次进入公众视野。在竞技领域，这次人工智能选择了难度更高的围棋、德扑，以及游戏等领域。
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大数据 AI
- “在交流越容易出现的情况下，变化就会发生得更快。”——Science Historian专栏作者詹姆斯·伯克
在2015年10月的新闻发布会上，特斯拉展示了他们研发的Model S的自动驾驶功能，该功能允许汽车能够进行半自主驾驶，而特斯拉首席执行官埃隆·马斯克也提到，每个车辆的拥有者将成为每个Model S这款车的“私人专家教练”。事实上，每辆Model S可以通过从驾驶员身上来学习改善自主特征，
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机器人 AI
- 人工智能的热潮已经席卷各行各业，无论是物联网、智能硬件、智能家居、自动驾驶等都开始频繁接触人工智能。崭新的时代已经到来，而在这个全新的时代中，中国企业在其中扮演者重要的角色。
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人工智能 AI
- 当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别?”或者“这是不是意味着你在研究人工智能?”所以我将通过本文进行回答。 这些领域确实有很多重叠的地方，但它们并不是一个领域：即使很难用语言表达，这些领域的大多数专家也都能直观的理解特定的工作是如何被分类为数据科学、机器学习或人工智能的。 所以在这篇文章中，我提出了关于这三个领域差异的简化定义: ·数据科学产生洞察力。 ·机器学习做出预测。 ·人工智能生成行为。 显然，这不是一个充分条件：不是所有符合该定义的东西
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机器学习 AI
- 边缘计算(Edge Computing)有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与数据处理能力，而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外，更有机会进一步落实AI与5G等新兴技术发展，因此在2017年成为市场中热门技术议题，拓墣产业研究院预估，2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%。
拓墣产业研究院分析师刘耕睿指出，过往传统云端架构引领运算市场多年，并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起，但随着更大量、更实时的运算需求兴起，传统云
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