昆山建行杀人案“外界一直在传华为在研发,今天我要告诉大家:这是事实!”华为轮值董事长徐直军如是说。
为期三天的2018华为全联接大会上,徐直军用一种别开生面的方式正式公布了华为的人工智能战略,并在三天的会议中围绕华为“有什么”、“做什么”、“怎么做”的逻辑全面梳理了华为切入人工智能的思路。
为什么要做人工智能,华为的答案很直接:“AI太重要了”。除了一场以AI为核心的全联接大会,华为在2017年底就为人工智能改变了集团的使命愿景。只是相比于互联网玩家和创业者,华为人工智能战略的出炉似乎晚了一些,却也不乏谋定而后动的野心。
早在1956年的时候,达特茅斯会议上就提出了“人工智能”的说法,并在此后的60年终引爆了两轮AI热。但遗憾的是,社会对人工智能的期望往往超越了ICT产业的实际水平,以至于2016年AI重新热起来的时候,仍有人忧虑担心是否会重复前两次的悲剧。
这种悲观情绪并非没有基础,距离人们想象中的人工智能仍有很长的路要走,而在人工智能成为全民话题的同事,又暴露出了一起起“造假”事件,乃至有人感叹:有多少人工,就有多少智能。
徐直军提出了一个有趣的观点,“我们应充分聚焦人工智能能解决的问题、聚焦其创造价值的领域,而不是把精力花在人工智能不能解决的问题或不能创造价值的领域。因为选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。”
经济学家们认为,人类发展到今天离不开通用技术,而在维基百科给出的26种通用技术中,人工智能恰恰是其中之一。然而不少人对通用技术抱有过高的预期,笃定可以在短期内迅速提高生产效率,习惯性的忽视了通用技术普及与生产率增长之间的“滞后效应”。
一个直接的例子:1890-1920的30年间,相继发明了电动引擎和灯泡,但大多数人并没有意识到电力作为通用技术的价值,毕竟到了上世纪70年代,工厂里的蒸汽动力机器才逐渐被电动引擎存在,电动汽车取代内燃机的革命至今还没有完成。
麻省理工学院的ErikBrynjolfsson教授,尝试作出下面几种解释:
一,通用技术从发展到成熟,再到提高国民经济生产率增长,会经历比较长的时间周期;
二,要发挥通用技术的潜力,必须依赖与其相关的创新技术的发展,以组合式创新推动生产率的大幅度提升;
华为选择在人工智能战略上不“冒进”,并非没有道理。大多数人仍在思考人工智能能否创造价值,亟不可待地寻找新奇的解决方案。如此也决定了行为方式上的不同,其他人先画一张饼,然后逐渐把饼变成真的。华为的逆向思维考虑的是:当前阶段的人工智能技术能够解决哪些问题。
2017年9月的时候,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI;在今年4月份,华为又发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI;Ascend910和310两款行业领先的AI芯片,无疑也折射了华为筹谋已久。
这在华为人工智能的发展节奏中可以看出端倪,先是面向华为内部,持续探索支持内部管理优化和效率提升,然后才是电信运营商、消费者、企业和政府、普惠AI。
华为资深管理顾问黄卫伟在与媒体沟通时讲述了任正非对人工智能战略的“内训”:华为AI聚焦内部两个方向,一是产品智能化;二是不断改进内部的管理和效率。华为不做AI大的架构规划,先单点突破、横向拉通再建立起产业的平台,把平台开放给客户甚至竞争对手。
比如当前AI开发最大的挑战是什么?华为云BU总裁郑叶来回答了两点:“第一,开发效率低,标注、训练、部署整个过程非常耗时;第二,AI基础资源尤其是算力稀缺且昂贵。”与之对应的,华为云发布的ModelArts开发平台,涉及了数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程,和华为内部在AI实践中的踩坑不无关系。
再比如AI有哪些落地场景?华为战略Marketing总裁徐文伟有着自己的思考:
场景1是海量重复型场景,比如图片/图像鉴定,单据审核等,重复的,目标明确,但是海量任务。AI应用在该类场景的核心价值是提升效率;
场景2是专家经验型场景;很多行业因为关键专家稀缺,比如医疗行业,全国只有不到5000名达标的宫颈癌筛选专家,需要20年才能把全国适龄女性筛查一遍;
场景3是多域协同的场景;比如城市智慧交通系统,现代化制造等等。一个交通信号灯的控制,与时间、天气,车道、路网、以及重大活动等等多个维度变量有关,靠人脑显然无法做出分析和判断。
由此就不难理解华为为何拿出了全栈全场景AI解决方案,当然也透露着华为的野心。
人工智能还处于初级阶段,这个前提的规则就是:技术形态是第一位的,商业形态是第二位的。不管是华为还是其他厂商,目的都很明显,打造自己的技术生态,不断提高在AI领域的声量,吸引更多的开发者,进而构建AI生态圈。
就这个角度出发,华为的全栈全场景AI可以归纳为5个数字:1、2、4、5。
1指的是达芬奇项目。此前就有消息称华为内部存在代号为“达芬奇”的人工智能项目,也终于在华为全联接大会上浮出水面,不仅仅是芯片本身,还涵盖了一系列软硬件结合的解决方案,最终为用户提供全场景的服务。
2指代两款人工智能芯片。芯片是人工智能的血液,框架是人工智能的大脑和灵魂,华为哪一个都没有放过。
二是CANN,中文翻译为神经网络定制的计算架构,是高度自动化的算子开发工具,可以3倍提升开发效率,也兼顾算子性能;
三是MindSpore框架,友好地将训练和推理统一起来,并全面适应端、边、云等全场景。这是与各类已有框架,比如谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle、Facebook的PyTorch、亚马逊的MXNet等的最大不同;
四是应用使能,是一个机器学习PaaS (平台即服务) ,包括由ModleArts服务提供全流程服务,分层分级API,以及预集成方案。用于满足不同开发者的不同需求,促进AI的应用。
5有两种解释,包括消费终端、公有云、私有云、边缘计算、IoT行业终端 5大类场景,也指华为AI战略的五个方面,投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升等。
可以看到,华为人工智能全栈战略的纵向战线布局很深。原因在于,人工智能的应用才刚刚开始,开发者面临着这样和那样的痛点,抓住生态链的每一个环节,让用户和开发者留在自己的生态圈内,毕竟没有纵深,没有粘性,就没有壁垒。
而在横向战线上,当纵向框架完善后,便可以适用这样的乘数效应:收益=深度x广度。华为的人工智能战略覆盖了全场景,既是内部应用的经验总结,也顺应了华为本身在端(手机、IoT等)和云方面的布局。可以说是道法自然,水到渠成。
当然,除了技术和应用上的生态,华为一直在倡导“普惠AI”的概念,不断降低通用技术的应用门槛,并宣布将投入10亿元用于AI人才培养,计划三年培养100万开发者。一整套的组合拳背后,生态圈开始渐自成型。
范围相关专利都属于机器学习的范畴,可见机器学习的时代化进程多么迅速。归结到
开发套件(EAIDK)AIoTOPEN AI LAB最开始听到这个名字,以为是一家国外的公司或者是一个开源社区,登录官网之后发现是国内
,它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶,用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做
(AI)芯片?AI芯片的主要用处有哪些?在AI任务中,AI芯片到底有多大优势?
库,网上的教程是基于STM32F767ZI的开发,因为手里只有STM32F429的板子,看介绍F4的板子应该也支持,所以试着用F4的板子进行开发,希望能够帮到大家!关于STM32F767ZI的开发可看:
行业可以说是冰火两重天,一边是像云从科技、商汤科技这些持续获得融资的AI巨头,一边是AI创业公司的密集倒闭,根据
信息获取(简称爬虫) 与数据分析1、发起请求3、解析内容4、保存数据二、Requests库介绍2.1基本介绍
行业将会快速发展。为了对2021年的重要新趋势有所了解,行业媒体采访了各行业厂商的高管,以获取他们的思想和见解,以及对可能发生的事情的预测。
(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
类劳动,到2030年自动化将取代4-8亿个工作。1、机械加工机器人从事的零件铸造、激光切割以及水射流切割等工作;2、机器人涂装、点胶
。然而,根据安永(EY)的一项调查,只有大约20%的公司认为自己拥有战略
:做好五个步骤 /
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说,通过云计算来采用
逐渐成为科技领域最热门的概念,被科技界,企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域,
是在1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
技术如今已经走进不少工厂和流水线,其帮助不少企业提升了产品制造效率,而使用
来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日,日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测(AI Visual
作者:Kaustubh Gandhi,Bosch Sensortec软件产品经理
(AI)目前正在为社会的方方面面带来革新。比如,通过结合数据挖掘和深度学习的优势,如今可以利用
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缺乏生活常识(你可能会认为《生活大爆炸》中的谢尔顿便是一个典型的例子)。但即使是那些高智商
发展报告 /
的科学研究要研究人的智慧的内部结构,相当于研究心理学的原理,更玄是不是,一般人不大会去做的大部分
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在物联网以及大数据的推动下,实现飞跃式的发展,并且迎来了第三个黄金周期。必优传感今天和大家解读一下关于
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/机器学习程序可分析患者肺癌肿瘤影像,判定肿瘤类型,甚至可以判断驱动基因异常。研究发现,
在少数的企业身上,强者恒强、弱者淘汰的局面已经形成。此外,截然不同的是,上至***机构下至平民百姓,对当下
项目不再盲目追捧,而是提出异议和担忧。9月20日,知乎用户质疑科大讯飞翻译技术“造假
实验室首次对外发布的机器人产品:天猫精灵太空蛋和天猫精灵太空梭,其中天猫精灵太空蛋就相当于一个你的私人
管家。 它可以根据你的个人需求和指令来自动完成定制服务,这一产品也将率先应用在阿里即将开业
研究人员已经发现了许多现代机器学习系统仍然缺乏稳定性——因此,它们很容易导致人类设计者无法预见的事故
轻松的辨别出“猩猩”和“人类小女孩”。↓↓ 模糊识别是指在大量的复杂的信息中,识别出有用的部分,即对接收的信息与以往的记忆和经验进行有关联认识,剔除无关的信息。那么现在
报告上,便将其视为影响未来国家实力的重要因素;白宫甚至将其列为国家战略。单就经济来说,借助
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才都是高科技型的,在待遇方面自然相对比较丰厚,所以很这个方向很有发展前途。如果您看好
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行业云 所取代,因为机器人效率虽然很高,但是毫无温度。没有感情永远是机器的软肋,不能
目前是一个快速增长的领域,人才需求量大,相比于其他技术岗位,竞争度偏低,薪资相对较高,因此,现在是进入
才对企业的吸引力更大,且趋势越来越明显,因此,IT技术人员在掌握一门技术的同时,需要适当掌握更多的技能!
对用户可能并不适用,毕竟并无这样的专业知识和经验积累。所以,面对市面上林林总总
回顾2017年,虽然科技领域整体迎来了大爆发,但是毫无疑问最受瞩目的仍是高歌猛进
芯片的实力。苹果公司:苹果在研发方面一直不可小瞧,这次大家都知道苹果正在研发一款可以面部识别和语音识别等
在记忆、人脸识别方面比人更精确,机器学习通过大量数据的探索,面向任何狭窄
AlphaGo,在2016年3月战胜世界围棋冠军李在石,这场对弈吸引了全球6000万人观看。2017年,升级版AlphaGo对战新晋世界围棋等级分第一的柯洁,再次获胜,再次引发了人们对“
产业布局对比美国AI产业布局全面领先,在基础层、技术层和应用层,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域,积累了强大的技术创新优势,各层级企业数量全面领先中国。相比较而言,中国在
方式实现人类智力的替代。人类智力有“思维”与“行为”两种方式。“思维”是大脑
芯片可以为它进行初始的数据加工,并为云业务提供更有用处的基础数据。对于
芯片,从而屏蔽痛觉神经和其他功能,让“未来战士”在战场上更加的无所畏惧。虽然《兵人》是一部标准的好莱坞大片,各种酷炫打斗加上美轮美奂
互联网进入到智慧互联网时代,从app时代发展到智慧助理+API时代。在这个时代,端+云+芯片的协同
却都能做到,那人们将会有更多的时间来做自己喜欢的事,未来的发展会更美好更方便。尽管
AlphaGo一样的机器学习类,总共获得了20亿美元的融资额。当然其它
也是很多的,但是最受重视的就是AlphaGo。上面就是我们所看到的一个正面的转机。这点我个人也是乐观其成的。可是有一个
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