- 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
- 对于眼下“拼红了眼”的智能手机市场来说,全面屏似乎已经成为上个世纪的产物。如果现在在发布会上不提点“人工智能”的东西,很抱歉,下一波手机洗牌中,也许很快就会被其他厂商“秒杀”。
从2017年下半年开始,几乎所有的手机产品在发布时都搭上了AI的概念,比如三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、汇率转换等。华为也发布了首款集成NPU神经网络处理单元的芯片,随后发布的Mate10、P20、荣耀V10、荣耀10等产品中都
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AI NPU
- 资本的大规模介入到AI领域,必定会带动这一行业的发展,在这一过程中我们会看到业务雷同的技术,而其中也一定会有胜出者,也一定会有失败者。
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AI 深度学习
- 今天下午,寒武纪在上海举办2018产品发布会,正式发布了新一代终端 IP 产品,采用7nm工艺的终端芯片Cambricon 1M、首款云端智能芯片MLU100以及搭载了MLU100的云端智能处理计算卡。
发布第三代终端AI芯片寒武纪1M
寒武纪在会上发布了第三代机器学习终端处理器1M,其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。配置方面,寒武纪1M使用台积电7nm工艺生产,其8位运算效能比达5 Tops/watt(每瓦 5万亿次运算)。寒武纪提供了2Tops、4Tops、8Tops三种尺寸的
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寒武纪 AI
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