- 2016年中下旬一个湖北的女孩只身一人来到北京，带着满满对云计算的好奇来到北京。小姑娘给我留下最深印象就是她可爱的笑容。跟我说如果不是来参加实训，估计要去西藏远行。听她说完我就笑了，没想到一个瘦弱的小姑娘内心却装着好多好多新奇刺激的想法。
经历了4个半月的蜕变，小女孩在2017年的年初就进入到了一家公司。当时我问她从什么岗位干起。她又笑笑说从实施开始能多学东西，问她是去了哪家公司，低调的告我是云计算排名前五的一家公司而已。我说不错，做技术有魄力更何况还是个女孩子!一晃一年时间过去了。今年3月我们
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云计算 AI
- 在手机陷入同质化竞争的环境下，新品手机可以不是全面屏，但人工智能(AI)一定不可少。
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AI 5G
- 未来AI手机的创新将集中于3D摄像头应用创新，带动许多企业纷纷入局，相信随着安卓阵营的3D感测手机上市，3D摄像头市场规模将很快爆发。
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AI 华为
- 近期，牛津大学发布了一份名为《解密中国AI梦》的报告，通过对比硬件、数据、算法和商业四个指标，指出中国目前的AI实力约为美国的一半，这样的结果让一众信仰“中国AI领先世界”的人觉得“受到侮辱”，他们找寻着各个可能的角度进行还击，以证明中国AI的“强大”。
AI是一个全新的生态系统，不止于某一个商业层面，也不止于某一个技术层面，从基础层的数据及计算资源到应用层的解决方案，AI已经是一个完整的商业闭环
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牛津大学 AI
- 谷歌作为科技巨头公司，一举一动都备受市场关注，而一年一度的I/O大会更是众人关注的焦点，其首日发布的内容通常都非常重要。但从今年的大会首日来看，AR/VR的情况看起来似乎并不十分乐观。
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Google AI
- 此前早些时候我们曾报道过，由商汤科技公司、华东师范大学慕课中心、上海知名高中优秀教师共同编著的全球首部人工智能基础教材——《人工智能基础(高中版)》于近日正式发布，华东师范大学第二附属中学、上海交通大学附属中学、清华大学附属中学、上海市市西中学等40所学校成为首批“人工智能教育实验基地学校”。
商汤科技总裁张文
在该教材的发布会现场，商汤科技总裁张文发表了演讲，他表示，“人工智能产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。据腾讯
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商汤 AI
- 微软释放的信息要更加开放，他们希望与更多伙伴共同合作发展云计算和人工智能等技术。
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微软 AI
- 4月23日，南京人工智能高等研究院在地平线团队，清华大学张钹院士领衔的AI学者团队，以及南京市政府的支持下正式成立。在市场趋势、巨头加持、团队过硬、战略明晰、产品优越等利好因素下，地平线被业界频频看好，或可领衔国内ADAS和自动驾驶领域。作为公司掌舵者之一，地平线科技工程副总裁、工程院院长、南京研发中心总经理吴强博士接受了OFweek人工智能网的专访，畅谈其在“产学研”落地上的最新动作——主导南京人工智能高等研究院。
一年前，因为英特尔的一个大手笔
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AI 地平线
- 2016年7月，人工智能首次纳入《“十三五”国家科技创新规划》；2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升国家战略，2018年李克强总理在政府工作报告中，进一步强调“产业级的人工智能应用”。短短2年之内，伴随数据、计算力、算法和网络设施等快速迭代，人工智能已成为中国经济发展新旧动能转换的重要引擎。安防领域一直被认为是人工智能最先落地的行业，随着国内“智慧城市”、“平安城市”的不断建设，在大数据、深度学习等技术的支撑下，安防向城市化、综合化、主动安防方向发展，智能安防成为当前
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华夏芯 AI ASCI
- 算法、数据和算力并称为新AI时代三大驱动力。如何在追求更好性能的同时实现低功耗、低延迟和低成本，逐渐成为摆在所有AI从业者面前的艰巨挑战之一。
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深鉴 AI DPU
- 目前，全球技术正面临着一场巨大的变革，智能无处不在的浪潮已然悄然到来！政府先后推出《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能发展三年行动计划（2018-2020年）》，把AI提高到国家战略层次，建立了相对完整的研发促进机制，协同推进AI发展。当下，传统行业例如工业控制、医疗影像、零售、汽车、安防等都在思考如何向智能方向转型。
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兆芯 AI X86
- 目前市场上AI主要的商业应用场景有安防监控、家居/消费电子和自动驾驶汽车。安防监控以及消费电子市场已经较为成熟，且国内企业从产品能力到产业链整合能力均占据优势地位，是目前国内人工智能企业展开竞争的主战场。本土的汽车主机厂和零部件厂商较为弱势，目前在无人驾驶领域的布局以互联网等非传统汽车产业链内企业为主。针对不同的应用场景，国内的主流AI企业已经开始从算法与架构的实现向提供特定应用场景系统解决方案发展并不断向上游的ASIC芯片设计延伸。如地平线、深鉴科技等企业均已开始推出自己的芯片产品。
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赛迪 AI 安防
- 一般人们提到的“实时响应的边缘AI”是指达到人类的实时响应水平（ｍSec/毫秒级)，边缘是指边缘计算。而驱动整个社会、与传感和控制结合的产业的运转，则要求μSec（微秒级）的实时响应。为了将该领域与边缘计算区别开来，我们称之为终端（Endpoint）。作为在边缘计算与终端（Endpoint）上运行的AI加速器，最近有学者和公司提出了一种新的计算架构方案，即比较在相同耗电量下通过深度神经网络执行性能的数据。这是想解决设备通过云端、服务器进行学习的高耗电问题。
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瑞萨 AI 终端
- AI的部署和应用逐步从云端扩展至边缘端，也就是直接部署运行在客户端或物联网终端，满足了一定的实时性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod离线版人脸识别等，这主要归功于人工智能AI芯片(或神经处理单元NPU)在手机上的深度整合及场景落地。它解决了性能和功耗的平衡问题，同时也强调了软硬件结合来完成场景的落地。
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君林 AI 边缘端
- 5月3日下午消息，今天Google在其中国办公室召开关于谷歌AI技术的分享会，Google首席科学家Greg Corrado在会上就芯片问题发表了自己的见解。 Greg表示，Google现在已经开始自产能够加速AI的定制化芯片，但是他并不认为这样的芯片是专用的AI芯片。 “至少迄今为止我也没有看到完全不同于传统计算芯片(所谓AI芯片)的成功案例。相反，我们认为应对现有的芯片做AI方面专门的优化，使现在的芯片完成AI任务时速度更快，功耗更低，整体的效益更高。”Greg说道。 Greg以A
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谷歌 AI
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