- 对于大部分AI芯片公司而言，如何度过2019年的资本寒冬是他们更关注的问题。在资本寒冬，投资机构为了安全考虑，还是投资头部企业。 随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。 有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。 AI芯片需要过硬的迭代 尽
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AI 芯片
- 在近几年的政府工作报告中，人工智能四字已经成为了常客。在2017年，人工智能被列入战略性新兴产业发展规划之中。去年，政府报告中提出了加强新一代人工智能研发应用。而在今年的两会中，则首次提到了“智能+”这一概念，为制造业转型升级赋能。 人工智能对于中国市场而言，从列入规划到今天衍生出产业落地的全新概念，整个过程人们有目共睹。当“智能+”作为人工智能首要的落地概念被提出时，一幅探险地图已经被徐徐展开。“智能+”的第一枚脚印落向何处，很可能决定着接下来几年内中国人工智能产业化发展的动势与方向。 起跑线上
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AI 百度 商汤
- 随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。
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AI 芯片
- 如今，人工智能作为当下最热门的新科技领域，全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下，我国新一代人工智能发展迅速，部分指标已居于世界领先地位。 国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位，也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅，推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。 中国AI专利数赶超美国 跻身全球第一梯队 近日，《日经亚洲评论》统计了过去三年人工智能专利申请量排名前50名的企业
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AI 机器学习
- 据美国科技媒体GeekWire报道，美国西雅图艾伦人工智能研究所(AI2)的一项最新分析表明，到2030年，中国有望成为人工智能领域的全球领跑者。
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AI
- 人工智能作为当下最热门的新科技领域，全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下，我国新一代人工智能发展迅速，部分指标已居于世界领先地位。国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位，也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅，推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。
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人工智能 AI
- 当面部识别成为越来越广泛应用的技术，随之而来的是关于个人数据隐私泄露的担忧。IBM这次就撞在了枪口上。近日，外媒报道曝光IBM未经许可，利用网络相册Flickr上近100万张个人照片，训练它们面部识别系统，同时与外部研究人员共享这些照片。 众所周知，机器学习的关键就是大量的数据训练，人脸识别算法亦然。为了提高算法的精确度，需要标注上百万的照片来训练AI。 据了解，在Flickr上传照片的用户并不同意IBM将其照片用于开发面部识别系统，因为这些可能最终会被用来监视和识别他们。一位摄影师透露：“我拍摄
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IBM AI
- 目前市场上对于AI芯片没有明确定义，一般认为，AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种：CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片，不适用于执行AI任务，不论用在训练或是推论的任务，性能表现都太差，因此学界转而使用GPU，也就是英伟达的芯片，英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。
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ASIC AI
- Future Today Institute发布了第12份年度科技趋势报告，报告中给出了315个趋势，略高于去年的225个。这份报告总结分析了能源、机器人、人工智能、交通、数据、隐私及安全等领域的热门趋势。
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AI
- 近期，德国慕尼黑工业大学宣布，将与美国社交媒体企业Facebook共建人工智能伦理研究所。依照计划，Facebook将在未来五年内为该研究所提供650万欧元，用于从技术和伦理角度对人工智能领域的项目进行审视。 2019年全国两会期间，全国政协委员会、百度董事长李彦宏今年也向两会提交了三个提案，智能交通、电子病历、人工智能伦理。提案得到热议，人工智能伦理也再次成为大众关注的重点。 如何正确认识AI伦理? 当前，人工智能浪潮方兴未艾，在很多领域展现出巨大的应用前景，国内更是诞生了诸如旷视科技、商汤科
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AI 人工智能
- 曾是弃儿的人工智能，如今，已经蓬勃发展了很长一段时间了。现在，人们对提供高性能视觉识别、匹配或甚至超越人类技能的产品和技术产生了浓厚的兴趣和投资。同样，语音和音频识别正变得越来越普遍，我们甚至开始看到更专业的应用，比如在半导体设计中加入优化的物理设计。我们被人工智能的各种可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投资真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是现实。 现在我们有多种方法可以解决这个问题，例如按实际运用或执行的项目来进行划分。我们拥有独特的视角，因为我们的互联技术被运用于许多定制的人
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AI GPU
- 事实证明，李彦宏是个称职的人工智能布道师。 2019年3月4号，全国“两会”正式拉开帷幕，第七次参加两会的李彦宏提交了三个提案，几乎全部和AI相关。同时还在媒体采访中谈及人工智能行业存在的问题和挑战、百度的人工智能商业化进展，以及数据孤岛、车路协同、AI伦理等焦点话题。 把范围再扩大一些，不管是百度自家的百度世界大会、AI开发者大会，还是乌镇互联网大会、IT领袖峰会等公开场合，李彦宏的发言也大多和AI相关，并贡献了“人工智能是互联网下一幕”、“互联网只是人工智能的开胃菜”等旗帜鲜明的观点。 可如
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AI
- 人工智能的未来——也就是人类的未来——已经被九大科技巨头所控制。这些科技巨头正在开发框架、芯片组和网络，资助了大部分研究，获得了大部分专利，并且在这个过程中以不透明或不可见的方式挖掘着我们的数据。其中六家科技巨头在美国，我称他们为G-MAFIA：谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM和苹果。剩下三家在中国，也就是BAT：百度、阿里巴巴和腾讯。
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AI ImageNet
- 在正式进入人脸识别技术这个话题之前，我们先从整容手术的奇特历史讲起，沿着这个思维，一起探讨人脸识别的前世今生。
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AI 人脸识别
- 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。 GPU(图像处理单元)：GPU最初承担图像计算任务，能够进行并行计算，因此GPU架构本身比较适合深度学习算法，通过对GPU的优化，进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。 FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)：FPGA，具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。FPG
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