AI大潮流
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世界超算高手将挑战中国芯神威和AI
智能科技类 哦然后呢 2017-03-20 14:08 发表了文章
一个服务20亿人的经济体，需要强大的技术实力。我们将建立阿里巴巴的’NASA’，以担当未来的责任。面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术。
—— 阿里巴巴董事局主席 马云
产业动态
李克强：弘扬工匠精神，打造世界的工匠品牌
十二届全国人大五次会议3月15日在京闭幕。开幕当天，国务院总理李克强在《政府工作报告》中表示，“质量之魂，存于匠心。要大力弘扬工匠精神，厚植工匠文化，恪守职业操守，崇尚精益求精，培育众多‘中国工匠’，打造更多享誉世界的‘中国品牌’，推动中国经济发展进入质量时代”。
我国两化融合管理体系标准建设与推广成效受到印度政府关注
2017年2月8-9日，The Open Group 2017印度峰会“为数字经济制定标准”在印度班加罗尔组织召开，此次峰会汇集了来自非洲、中东、南亚和大洋洲国家的政府官员、知名企业代表、顶级专家。2月9日召开的“企业架构与电子政务的政府举措（Government Initiatives on Enterprise Architecture and e-Government）”论坛中，The Open Group首席执行官Chris Forde以“中国制造业转型升级的政策举措”为主题发表了演讲，重点介绍了我国工业和信息化部制定实施的政策措施，特别是两化融合管理体系标准研制与推广、两化融合发展数据地图等工作的进展与成效，受到了与会各国专家和印度政府的重视。印度政府高级代表对我国工业和信息化部所采取的两化融合管理体系贯标等制造业转型升级政策举措表现出了浓厚兴趣，并对两化融合管理体系标准应用推广所取得的成效表示惊讶，希望持续了解后续进展情况。The Open Group相关专家认为，中印两国政府在政府服务转型、制造业变革发展等重大问题上具有共同的关注，我国所开展的两化融合管理体系标准建设与推广工作对发展中国家制造业转型升级发展具有重要借鉴意义和参考价值。
世界超算高手将挑战中国芯神威和AI
2017 ASC世界大学生超算竞赛决赛队伍公布，清华大学、俄罗斯圣彼得堡国立大学、匈牙利米什科尔茨大学、香港浸会大学等20支队伍入围。总决赛将在4月24日-28日在国家超算无锡中心举办，20强队伍将挑战采用全中国芯的全球最快超级计算机“神威·太湖之光”及人工智能前沿应用。
青海电子政务云平台启动运行
青海发改委将安排4290万元预算支持采用“1+N+n”的模式建设的电子政务云平台，项目建成后将重点支撑“互联网+政务服务”体系，推动各地区各部门业务系统向政务云平台迁移整合。
走向智能
王思聪投资互联网印刷：云印技术
云印技术公司宣布完成数千万人民币的A+轮融资，投资方为普思资本。云印技术专注于以互联网+传统商务印刷包装设计领域。
NXP宣布推出模块化物联网框架
该框架可为专业开发团队提供创新和安全的物联网应用，可通过Wi-Fi，LoRa等进行连接云端，支持访问AWS及其他云服务平台。
中移与清华创立车联网实验室
该实验室由中国移动联合清华大学、长安大学共同建立，同时“车联网与智能汽车测试技术”创新联盟成立，来自高校、交通、汽车、通信行业的30家企业加入。
浪潮助力中国海关打造大数据云平台
浪潮数百台双路服务器为中国海关总署搭建了大数据云平台，可实现海量数据的挖掘和分析，将有效解决资源利用率低、响应效率低、业务连续性低等诸多问题。
创新前沿
阿里云推￥9.9学生专享云服务器
9.9元学生专享云服务器：1核CPU配置、2G内存、1M带宽、40G硬件的配置，足够玩个小站，或者做课题、立项目、建模型、进行数据挖掘和分析等。
爱立信与英特尔发起5G创新者倡议
日前，爱立信和英特尔公司共同发起了一项5G创新者倡议（5GI2），将联合各大设备制造商、技术公司和大学开展有关5G网络和分布式边缘技术的探索、测试和创新，以加速5G无线技术和基础设施创新应用步伐。5GI2将首先聚焦工业物联网（IIoT），并开发技术应用试点，包括利用增强现实和虚拟现实技术帮助无人机监督危险情况以及其他用途，试点项目将包括网络、云和5G互联需求行动方案，并逐步扩展到自动驾驶、智慧互联城市、医疗保健和媒体等领域。
弘讯科技机器人成立人工智能联合实验室
近日，弘讯科技携全资子公司伊雪松机器人与同济大学成立了机器人与人工智能联合实验室。弘讯科技将借助同济大学的基础研究、数据分析等能力，及自身的产品技术优势，促成相关产品的产业化，实现在机器人和智能制造领域的技术创新。
更多内容请关注：www.imefuture.com
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中国在AI创新应用上研究报告
智能科技类 一路向前 2017-03-16 17:56 发表了文章
德勤数据研究院分析，尽管在人工智能领域美国仍处于世界领先的地位，但在过去的几年中，中国已经取得了巨大的进步，大有在人工智能创新应用上超越美国的潜力。
中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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拓宽你的AI思维
机械自动化类 品管人生 2016-11-07 11:05 发表了文章
最近，亚历山大•瑞本制作了一个可爱的纸板机器人，它可以主动对路人进行一些采访，能够让人们对他敞开心扉，来一个真情表白。此外瑞本还做了另外一个机器人，它的名字叫做“第一定律”，它可以识别出路人的内心独白，成为街边行人们的小记者。
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
来源：1号机器人
智造家提供 查看全部
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
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最近，亚历山大•瑞本制作了一个可爱的纸板机器人，它可以主动对路人进行一些采访，能够让人们对他敞开心扉，来一个真情表白。此外瑞本还做了另外一个机器人，它的名字叫做“第一定律”，它可以识别出路人的内心独白，成为街边行人们的小记者。
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
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加入这个AI大潮流，让你的公司不落人后
管理类 将计就计 2016-09-21 11:18 发表了文章
21世纪是数据大爆炸的时代，形形色色的数据如海啸般充斥在我们的生活当中，这些数据的诞生，以及各样强大的分析工具的使用，让人工智能解决方案在企业的发展当中得到了广泛的运用。
企业们都纷纷对此趋之若鹜，都是摩拳擦掌，有了大数据的帮助，使得AI解决方案也得到了广泛的实施。此外，人工智能创新对于各大行业而言，对于提升效率也有很多的优势，并且还为整个行业带去了许多积极的影响。
最近Narrative Science公司做了一份实时的调查报告，参与此次调查的包括235位企业高管。自动化写作服务Narrative Science公司的主要技术是能够对大量数据进行分析，并自动创作新闻报道。
在这份调查报告中，该公司针对人工智能在各大型企业中的应用以及采用的方式做了一个深度的调查研究。
从这份调查结果来看，他们着重讨论了作为企业内部一个核心的商务战略，人工智能应该以什么样的形式应用在企业中是最佳的。其中38%左右的企业说道，他们已经在工作环境中使用了人工智能技术，还有62%的企业谈到他们将于2018年之前全面使用该技术。
通过该研究，发现了人工智能在企业当中的存在形式和使用形式是各式各样的，其中包括深层学习，自然语言生成以及推荐引擎。
而人工智能解决方案工具的首要使用方面主要侧重在预测分析上。关于这个专门的分析领域，主要使用到的技术包括数据挖掘分析，统计建模，机器学习以及其他一些辅助的人工智能工具。
有了这些技术的支持，企业们可以更好地对未来的形势进行预测和分析，为公司的发展做出一个前瞻性的规划。
在这次的受访者当中，58%的企业家们表示，在这么多的人工智能解决方案工具当中，使用的最多的就是预测分析技术，并且有38%的人表示，在人工智能解决方案当中最重要的部分，应该包括对机器，客户以及企业现状的预测分析和把控。
该报告与另外一个研究发现的结果是一致的，比如Gartner公司也曾预测截至2020年，企业当中的40%左右的新投资将会根据预测技术来做出。
Narrative Science公司同样指出Dresner Advisory Services公司所做的“年度先进和预测性分析市场研究”当中，也有74%的受访者相信预测分析技术对于他们完成公司的目标，不仅仅十分重要，而且也很关键。
跨行业AI解决方案的运用在不断增多
该报告显示，在预测分析技术中最主要的一个驱动力就是日益普及的大数据，该报告也大胆预测到，对于该行业的强烈兴趣同样也会对其他多个行业的预测分析带来广泛的影响力。
“在医疗领域，人工智能解决方案也被使用在各个方面，例如可以用来帮助患者避免不必要的过度治疗和再次返院治疗。在制造业中，AI解决方案的使用，可以对恶劣天气，罢工甚至地缘政治事件进行一定的预测分析，然后做出相应的调整，从而形成更加高效的供应链管理模式。”报告统计者这样说道。
这样的调查在其他的人工智能解决方案中都得到了同样的体现。例如在洛杉矶儿童医院中，数据科学家大卫•莱德贝特和他的研究小组正在使用深层学习或其他一些工具来对大量信息进行分析(例如在医疗过程中产生的艾字节数据)，通过对近十年的健康档案进行分析和钻研，从而为儿童制定出更好的药物治疗方案。
机器学习算法是另一个比较受欢迎的人工智能应用工具，它在许多纵向行业领域中使用度极高。Uber就使用了算法，通过需求来设定价格，亚马逊和Netflix也纷纷使用了该科技来引发消费者的兴趣度。
在众多行业中的应用也证明了算法在帮助提高企业的智能程度方面，有很大的价值。这些算法同样可以用于健身跟踪器上，例如三星的智能手表，通过收集数据可以为用户提供实时的训练指导。
采用人工智能所面临的障碍
虽然对AI有浓厚的兴趣，但是在如何使用AI上，企业也许面临着一些障碍，例如技能短缺。
Narrative Science公司预测到截至2018年数据科学家将会供不应求。“如果公司当中，没有相关的数据分析训练的研究人员，就很难有高层次的见解，从而不能做出快速的决策。”该研究小组提醒道。
但至少就目前而言，许多公司还具备满足人工智能需求的相关技能。从调查当中可看出，那些已经使用大数据的企业当中，只有接近一半的表示他们具备使用大数据解决商务问题的能力。而在这些公司当中，几乎所有的企业都依然在使用人工智能技术。
调查结果还强调，企业需要对人工智能进行不断的更新，才能不落人后。“例如，在已经采用创新战略的企业中，虽然有63%的企业相信他们已经具备使用大数据解决商务问题的能力，但是在还没有采用创新战略的受访企业中，只有13%的企业有这样的信心。”
同样，已经采用创新策略的企业当中，超过35%的企业认为他们可以很高效地利用人工智能统计出来的信息，来帮助他们做相关决策，而没有采用创新策略的企业中只有9%持这种观点。
所以显然，AI的真正价值在于不断地进行创新，跟随着整个科技领域的步伐，采用最适合的技术。
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21世纪是数据大爆炸的时代，形形色色的数据如海啸般充斥在我们的生活当中，这些数据的诞生，以及各样强大的分析工具的使用，让人工智能解决方案在企业的发展当中得到了广泛的运用。
企业们都纷纷对此趋之若鹜，都是摩拳擦掌，有了大数据的帮助，使得AI解决方案也得到了广泛的实施。此外，人工智能创新对于各大行业而言，对于提升效率也有很多的优势，并且还为整个行业带去了许多积极的影响。
最近Narrative Science公司做了一份实时的调查报告，参与此次调查的包括235位企业高管。自动化写作服务Narrative Science公司的主要技术是能够对大量数据进行分析，并自动创作新闻报道。
在这份调查报告中，该公司针对人工智能在各大型企业中的应用以及采用的方式做了一个深度的调查研究。
从这份调查结果来看，他们着重讨论了作为企业内部一个核心的商务战略，人工智能应该以什么样的形式应用在企业中是最佳的。其中38%左右的企业说道，他们已经在工作环境中使用了人工智能技术，还有62%的企业谈到他们将于2018年之前全面使用该技术。
通过该研究，发现了人工智能在企业当中的存在形式和使用形式是各式各样的，其中包括深层学习，自然语言生成以及推荐引擎。
而人工智能解决方案工具的首要使用方面主要侧重在预测分析上。关于这个专门的分析领域，主要使用到的技术包括数据挖掘分析，统计建模，机器学习以及其他一些辅助的人工智能工具。
有了这些技术的支持，企业们可以更好地对未来的形势进行预测和分析，为公司的发展做出一个前瞻性的规划。
在这次的受访者当中，58%的企业家们表示，在这么多的人工智能解决方案工具当中，使用的最多的就是预测分析技术，并且有38%的人表示，在人工智能解决方案当中最重要的部分，应该包括对机器，客户以及企业现状的预测分析和把控。
该报告与另外一个研究发现的结果是一致的，比如Gartner公司也曾预测截至2020年，企业当中的40%左右的新投资将会根据预测技术来做出。
Narrative Science公司同样指出Dresner Advisory Services公司所做的“年度先进和预测性分析市场研究”当中，也有74%的受访者相信预测分析技术对于他们完成公司的目标，不仅仅十分重要，而且也很关键。
跨行业AI解决方案的运用在不断增多
该报告显示，在预测分析技术中最主要的一个驱动力就是日益普及的大数据，该报告也大胆预测到，对于该行业的强烈兴趣同样也会对其他多个行业的预测分析带来广泛的影响力。
“在医疗领域，人工智能解决方案也被使用在各个方面，例如可以用来帮助患者避免不必要的过度治疗和再次返院治疗。在制造业中，AI解决方案的使用，可以对恶劣天气，罢工甚至地缘政治事件进行一定的预测分析，然后做出相应的调整，从而形成更加高效的供应链管理模式。”报告统计者这样说道。
这样的调查在其他的人工智能解决方案中都得到了同样的体现。例如在洛杉矶儿童医院中，数据科学家大卫•莱德贝特和他的研究小组正在使用深层学习或其他一些工具来对大量信息进行分析(例如在医疗过程中产生的艾字节数据)，通过对近十年的健康档案进行分析和钻研，从而为儿童制定出更好的药物治疗方案。
机器学习算法是另一个比较受欢迎的人工智能应用工具，它在许多纵向行业领域中使用度极高。Uber就使用了算法，通过需求来设定价格，亚马逊和Netflix也纷纷使用了该科技来引发消费者的兴趣度。
在众多行业中的应用也证明了算法在帮助提高企业的智能程度方面，有很大的价值。这些算法同样可以用于健身跟踪器上，例如三星的智能手表，通过收集数据可以为用户提供实时的训练指导。
采用人工智能所面临的障碍
虽然对AI有浓厚的兴趣，但是在如何使用AI上，企业也许面临着一些障碍，例如技能短缺。
Narrative Science公司预测到截至2018年数据科学家将会供不应求。“如果公司当中，没有相关的数据分析训练的研究人员，就很难有高层次的见解，从而不能做出快速的决策。”该研究小组提醒道。
但至少就目前而言，许多公司还具备满足人工智能需求的相关技能。从调查当中可看出，那些已经使用大数据的企业当中，只有接近一半的表示他们具备使用大数据解决商务问题的能力。而在这些公司当中，几乎所有的企业都依然在使用人工智能技术。
调查结果还强调，企业需要对人工智能进行不断的更新，才能不落人后。“例如，在已经采用创新战略的企业中，虽然有63%的企业相信他们已经具备使用大数据解决商务问题的能力，但是在还没有采用创新战略的受访企业中，只有13%的企业有这样的信心。”
同样，已经采用创新策略的企业当中，超过35%的企业认为他们可以很高效地利用人工智能统计出来的信息，来帮助他们做相关决策，而没有采用创新策略的企业中只有9%持这种观点。
所以显然，AI的真正价值在于不断地进行创新，跟随着整个科技领域的步伐，采用最适合的技术。
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世界超算高手将挑战中国芯神威和AI
智能科技类 哦然后呢 2017-03-20 14:08 发表了文章
一个服务20亿人的经济体，需要强大的技术实力。我们将建立阿里巴巴的’NASA’，以担当未来的责任。面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术。
—— 阿里巴巴董事局主席 马云
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云印技术公司宣布完成数千万人民币的A+轮融资，投资方为普思资本。云印技术专注于以互联网+传统商务印刷包装设计领域。
NXP宣布推出模块化物联网框架
该框架可为专业开发团队提供创新和安全的物联网应用，可通过Wi-Fi，LoRa等进行连接云端，支持访问AWS及其他云服务平台。
中移与清华创立车联网实验室
该实验室由中国移动联合清华大学、长安大学共同建立，同时“车联网与智能汽车测试技术”创新联盟成立，来自高校、交通、汽车、通信行业的30家企业加入。
浪潮助力中国海关打造大数据云平台
浪潮数百台双路服务器为中国海关总署搭建了大数据云平台，可实现海量数据的挖掘和分析，将有效解决资源利用率低、响应效率低、业务连续性低等诸多问题。
创新前沿
阿里云推￥9.9学生专享云服务器
9.9元学生专享云服务器：1核CPU配置、2G内存、1M带宽、40G硬件的配置，足够玩个小站，或者做课题、立项目、建模型、进行数据挖掘和分析等。
爱立信与英特尔发起5G创新者倡议
日前，爱立信和英特尔公司共同发起了一项5G创新者倡议（5GI2），将联合各大设备制造商、技术公司和大学开展有关5G网络和分布式边缘技术的探索、测试和创新，以加速5G无线技术和基础设施创新应用步伐。5GI2将首先聚焦工业物联网（IIoT），并开发技术应用试点，包括利用增强现实和虚拟现实技术帮助无人机监督危险情况以及其他用途，试点项目将包括网络、云和5G互联需求行动方案，并逐步扩展到自动驾驶、智慧互联城市、医疗保健和媒体等领域。
弘讯科技机器人成立人工智能联合实验室
近日，弘讯科技携全资子公司伊雪松机器人与同济大学成立了机器人与人工智能联合实验室。弘讯科技将借助同济大学的基础研究、数据分析等能力，及自身的产品技术优势，促成相关产品的产业化，实现在机器人和智能制造领域的技术创新。
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—— 阿里巴巴董事局主席 马云
产业动态
李克强：弘扬工匠精神，打造世界的工匠品牌
十二届全国人大五次会议3月15日在京闭幕。开幕当天，国务院总理李克强在《政府工作报告》中表示，“质量之魂，存于匠心。要大力弘扬工匠精神，厚植工匠文化，恪守职业操守，崇尚精益求精，培育众多‘中国工匠’，打造更多享誉世界的‘中国品牌’，推动中国经济发展进入质量时代”。
我国两化融合管理体系标准建设与推广成效受到印度政府关注
2017年2月8-9日，The Open Group 2017印度峰会“为数字经济制定标准”在印度班加罗尔组织召开，此次峰会汇集了来自非洲、中东、南亚和大洋洲国家的政府官员、知名企业代表、顶级专家。2月9日召开的“企业架构与电子政务的政府举措（Government Initiatives on Enterprise Architecture and e-Government）”论坛中，The Open Group首席执行官Chris Forde以“中国制造业转型升级的政策举措”为主题发表了演讲，重点介绍了我国工业和信息化部制定实施的政策措施，特别是两化融合管理体系标准研制与推广、两化融合发展数据地图等工作的进展与成效，受到了与会各国专家和印度政府的重视。印度政府高级代表对我国工业和信息化部所采取的两化融合管理体系贯标等制造业转型升级政策举措表现出了浓厚兴趣，并对两化融合管理体系标准应用推广所取得的成效表示惊讶，希望持续了解后续进展情况。The Open Group相关专家认为，中印两国政府在政府服务转型、制造业变革发展等重大问题上具有共同的关注，我国所开展的两化融合管理体系标准建设与推广工作对发展中国家制造业转型升级发展具有重要借鉴意义和参考价值。
世界超算高手将挑战中国芯神威和AI
2017 ASC世界大学生超算竞赛决赛队伍公布，清华大学、俄罗斯圣彼得堡国立大学、匈牙利米什科尔茨大学、香港浸会大学等20支队伍入围。总决赛将在4月24日-28日在国家超算无锡中心举办，20强队伍将挑战采用全中国芯的全球最快超级计算机“神威·太湖之光”及人工智能前沿应用。
青海电子政务云平台启动运行
青海发改委将安排4290万元预算支持采用“1+N+n”的模式建设的电子政务云平台，项目建成后将重点支撑“互联网+政务服务”体系，推动各地区各部门业务系统向政务云平台迁移整合。
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一个服务20亿人的经济体，需要强大的技术实力。我们将建立阿里巴巴的’NASA’，以担当未来的责任。面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术。
—— 阿里巴巴董事局主席 马云
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中国在AI创新应用上研究报告
智能科技类 一路向前 2017-03-16 17:56 发表了文章
德勤数据研究院分析，尽管在人工智能领域美国仍处于世界领先的地位，但在过去的几年中，中国已经取得了巨大的进步，大有在人工智能创新应用上超越美国的潜力。
中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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来源：微信公众号 人工智能学家 查看全部
中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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中国在人工智能领域的飞速发展
开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位，但是以中国为代表的其他国家，也在几年间追赶上来，并不断地推动着人工智能技术的革新。在过去的十年间，中国用于研究的投资一直以两位数在不断增长。2016年3月份公布的第十三个五年计划显示，科技研究仍然是主要的投资发展对象。
大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。由于研究、发展和生产三者密不可分的联系，作为世界上最重要的工厂，中国正处在一个利用人工智能带来飞跃的特殊位置。这些使得机器学习，到人工智能应用，再到大规模数据的模型侦测，变为现实。
近几年来，中国与美国科技公司之间的研发能力差距正在不断缩小。中国的三大互联网公司“BAT”（百度、阿里巴巴和腾讯），已经投入了数以十亿计的美元用于人工智能的研究，在数据可用性和计算能力上进行了进一步的探索。我们有理由相信“BAT”三巨头更能充分挖掘数据中隐藏的宝藏，并且利用前沿机器学习的算法来提升他们的服务。
作为中国顶尖的搜索引擎，2016年百度在科研技术上投入超过15亿元，其中大部分都应用于人工智能的研究。目前，百度被认为是亚洲人工智能的领跑者。百度人工智能研发是建立在92%中国网络搜索用户上，并且，他们也从不曾掩盖他们进军保险、银行和音乐等新领域的打算。
在2013年和2014年，百度分别在硅谷（花费3亿美元在硅谷的人工智能实验室 [SVAIL]）和北京（深度学习研究院）建立了人工智能实验室，并且聘请了曾经领导“谷歌大脑”，并合作创建了网上学习平台“Coursra”的吴恩达。2017年，百度新成立了一个拥有55位学者的“增强现实的实验室”，利用其增强现实应用平台DuSee进行人工智能在市场、医疗和教育的研究。
在2016年9/10月份，百度在人工智能/增强现实领域中投资两亿美元，并宣布针对中后期创业公司设立30亿的投资基金。百度也有一些看似“无足轻重”的尝试，例如趣味照片滤镜，照片滤镜曾经在2015年红极一时，百度在人脸识别算法与微软、脸书、和谷歌进行了正面对决，最终因更低的出错率取胜。其他的尝试还包括广告特效，图像检索和帮助盲人指路的图像识别，最佳语音识别和搜索（深度语音识别系统Deep Speech和深度语音识别系统Deep speech2），语言翻译，一个叫“度秘”的虚拟助理，一个类似沃森的解决问题的机器人程序，街景3D模拟，无人驾驶，防病毒过滤，服务器集群硬盘故障预测，组织内制度化的深度学习（其他部门的工程师也可以使用一个叫Paddle的平台，研究与业务相结合）。
在百度的影响下，腾讯在2016年12月也建立了自己的人工智能实验室，包含30名研究人员，并计划迅速壮大，拟在2017年发布原创成果。腾讯在私人新闻推荐和搜索上应用机器学习，也有着创造性产品的打算。
阿里巴巴在2016年8月发布了一个在阿里云下的包括从语音转录、视频识别到金融风险分析和路况预测的一系列服务的全新的人工智能组件，并封其为ET。它现在拥有一个带有600个分析模型的人工智能程序，每秒可处理一亿个数据块，可以浏览淘宝平台上的100万个产品清单来寻找造假的商家。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服也是创业服务平台“36氪”的投资者。
滴滴打车和搜狗也开始了他们自己的AI研究。同时，我们不能忽视像微软和谷歌那样的公司也有中国本土的AI实验室。
根据毕马威最近的研究显示，2016年在中国的风险投资从15年的大数据转向了人工智能。中国的风险投资总体上年同比增长19%达到了310亿，并且更偏向于人工智能、认知学习和机器人技术，已经被认可的新兴企业包括碳云智能科技（关于医疗数据的机器学习来优化产出）、科大讯飞股份有限公司（语音和语言识别）和驭势科技（无人驾驶汽车）。
在当今中国企业企图获取技术带回世界第二大经济体的背景下，中国的对外风险投资预计仍将保持稳定的速度增长。美国很可能继续得到大部分的中国对外投资，与此同时，加拿大、德国和以色列也将在资金和收购上获得中国投资者的青睐。最近的一个实例就是中国预期收购库卡系统，一个德国的工业机器人生产者。
中国研究人员在全球人工智能领域愈加重要，有趣的是2017年美国人工智能协会的会议根据中国人特有的新年调整了时间，会议上采用的来自中国的论文数几乎与来自美国的相等。2016年10月，美国政府在关于人工智能战略计划中指出，深度学习方面，美国的期刊论文数量落后于中国。中国在这方面的专利申请也比美国本土的专利数量增长更快，2010年到2014年间中国的增长率是186%，而同期美国的增长速率是26%。
德勤的分析和见解
中国企业致力于成为真正的技术领导者而不是创新的模仿者，中国正在以有序的步伐前进着。在美国的研究人员仍然负责处理很多基础的开创性工作，但是很快这也将发生改变。中国学者更擅长的是吸收一个想法比如机器学习，并快速应用。由于市场的激烈竞争，中国的企业擅长塑造传递其独有的特色。如百度的吴恩达曾说“中国研究发展速度已经超过了硅谷中的大多数企业。”随着中国最近研发成功的世界最快的超级计算机“神威太湖之光”，中国不仅仅在软件上而且在与人工智能有关的硬件上也有优异的表现。
一些有利于中国人工智能领域发展的因素
学习和语言的不对称：中国学者通常讲英语，所以他们具有能理解所有用英文传播和发表的作品。相反，英文的社区则不太可能接触中文人工智能社区的一些的研究。吴恩达曾说“中国对英语世界中正在发生的事情有着同样深刻的理解，但反之则不然。”
语言是新竞争者进入中国的壁垒：由于语言和配套技术的困难，非中国的人工智能公司包括德勤的全球合作伙伴例如 IBM 沃森，IPSoft 和 KIRA 都在艰难奋斗着以取得中国部分市场份额。相应的，中国公司在英语国家也处于劣势，因为有更多的英语数据供机器学习算法训练。
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来源：微信公众号 人工智能学家
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拓宽你的AI思维
机械自动化类 品管人生 2016-11-07 11:05 发表了文章
最近，亚历山大•瑞本制作了一个可爱的纸板机器人，它可以主动对路人进行一些采访，能够让人们对他敞开心扉，来一个真情表白。此外瑞本还做了另外一个机器人，它的名字叫做“第一定律”，它可以识别出路人的内心独白，成为街边行人们的小记者。
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
来源：1号机器人
智造家提供 查看全部
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
来源：1号机器人
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最近，亚历山大•瑞本制作了一个可爱的纸板机器人，它可以主动对路人进行一些采访，能够让人们对他敞开心扉，来一个真情表白。此外瑞本还做了另外一个机器人，它的名字叫做“第一定律”，它可以识别出路人的内心独白，成为街边行人们的小记者。
从人工智能的这两个例子中，我们不难发现人工智能不仅仅可以用在一些传统的领域，例如程序设计等等，还可以用在这些艺术性的领域。能够成为一名创新研究员，而此时此刻它们存在的目的则是为了成为与人类共存的有利工具。
以“第一定律”机器人为例。这个机器人是以著名的人工智能定律来命名的，该定律主要阐述的是“机器人的设计必须以不伤害人类为基本原则，并且人类也不能对它有任何伤害的行为。”然而人类的创造性是无穷无尽的，人们完全可以创造出一个与之完全相反的机器人。
同样人们也可以规规矩矩地设计出一个具备这些原则的机器人，并且还能保证不伤害人类，还能做决定。未来人工智能化的趋势越来越明显，因此我们可以找到许多方法和途径针对机器人会带来的每一个可能性结果进行分析和讨论。
就拿自动驾驶汽车为例，随着该技术越来越普及，我们也看到了很多问题，比如人们会不禁思考高智能都能做决定了，那在驾驶过程中人类的生命也掌握在它们的手中吗？它会保证驾驶员万无一失吗？能够确保行人的安全吗？
类似的问题还有很多。但是在瑞本的研究项目中，他一直致力于尽可能地探究出更多的人类与机器人之间的关系。其中的许多论点在2016年伦敦Wired科技大会上分享过。
在所分享的观点当中，有一点很重要，也是他分享的核心观点，那就是如何才能够在人工智能的使用上开拓出新方式，如何才能够在各样问题的面前依然能够有自信说道，这就是我们所做的产品，这个产品一定有它的价值。
“这些事情看起来就像是真的一样”瑞本说道。“你把这个方头方脑的机器人放在地上，它就能够立马动起来，还能够随时随地做出判断和决定。看起来只需要碰一碰那个物体或者人，它就能够知道相关的信息，就能够立马作出决定和判断。但是都没有任何的编程。
“随着科技越来越复杂，有一点十分关键，那就是看看这台机器人当中到底有多少人性的元素。尤其当它需要做一些智能决策的时候，你可以观察一下，人们是否在这个方面赋予了它们一定的“人性”，或者换句话说，虽然许多时候这些机器人所表现出来的情形更像是随机产生的，但是也很有必要对该结果进行相关的研究。
此外还有一个十分有趣的实验。将两个智能小球放在一起时候，它们会彼此吸引在一起，然而因为力的相互作用，它们又会彼此相斥。“有个女士问我，这两个球表现出来的状态，是否是因为在某些智能程序的促使下，让它们产生了一系列的情感反应才会这样呢？就像两口子吵架一样。”
在伦敦的Wired科技大会上，最吸引人眼球的是这个叫做BlabDroid的项目。这个机器人的外形是由纸盒子做成的，有一个方方的大头，一双炯炯有神的双眼。研发人员将为这个机器人人设置了一个程序，并创设了一个情景，就是将它当成是一个蹦蹦跳跳的小孩，现在不小心迷路了，它需要走到人们旁边来问路。
其中有一幕，一个跑步者停下脚步蹲在地上，跟这个方脑袋抱怨起了他一天的生活，此时这个方块就成为了人们倾诉的对象。“路人是不会随便对一个陌生人这样敞开心扉聊天的，因为你跟陌生人说这些话，别人会觉得你有问题。”
当这个方方的脑袋在街上乱窜的时候，人们都会向他投去许多惊奇的眼光。在它的头部安置了好几个高清的摄像头，身体内部的传感器让它可以自由自在地在街上穿行。并且最令人惊奇的是，它内部有一个强大的文本记忆系统，这一强大的系统，让它具备了“善解人意”的特质。
每一个来到它面前的人，第一印象就是觉得它好萌好可爱，其次它安静沉默着的样子让你忍不住想要把它当成你的一个知心朋友，好在它的面前一吐为快。
人们还将这个机器人放在了另外一个场景中。当把它放在门口的时候，人们路过的时候都会情不自禁地去摸它一下，“将它放在那里，人们会忍不住去摸摸它，似乎都成为了人们心里的一种依靠，将它放在一个朋友的位置。它也可以表现得很好，会对人们的关注给出一定的反应，让人们感觉到他们是被需要的。”
在此次科技大会上，瑞本鼓励会众可以多多思考，除了一些普通的功能，人工智能还能在哪些方面可以给我们不同的惊喜，也鼓励大家去多多反思如何才能够和人工智能保持一个和谐的关系。
“当我们与科技交织地越来越多时，对于我们真的有许多值得思考的东西。我想要更多人来经历这些不一样的体验，可以有更开阔的思维。
来源：1号机器人
智造家提供
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加入这个AI大潮流，让你的公司不落人后
管理类 将计就计 2016-09-21 11:18 发表了文章
21世纪是数据大爆炸的时代，形形色色的数据如海啸般充斥在我们的生活当中，这些数据的诞生，以及各样强大的分析工具的使用，让人工智能解决方案在企业的发展当中得到了广泛的运用。
企业们都纷纷对此趋之若鹜，都是摩拳擦掌，有了大数据的帮助，使得AI解决方案也得到了广泛的实施。此外，人工智能创新对于各大行业而言，对于提升效率也有很多的优势，并且还为整个行业带去了许多积极的影响。
最近Narrative Science公司做了一份实时的调查报告，参与此次调查的包括235位企业高管。自动化写作服务Narrative Science公司的主要技术是能够对大量数据进行分析，并自动创作新闻报道。
在这份调查报告中，该公司针对人工智能在各大型企业中的应用以及采用的方式做了一个深度的调查研究。
从这份调查结果来看，他们着重讨论了作为企业内部一个核心的商务战略，人工智能应该以什么样的形式应用在企业中是最佳的。其中38%左右的企业说道，他们已经在工作环境中使用了人工智能技术，还有62%的企业谈到他们将于2018年之前全面使用该技术。
通过该研究，发现了人工智能在企业当中的存在形式和使用形式是各式各样的，其中包括深层学习，自然语言生成以及推荐引擎。
而人工智能解决方案工具的首要使用方面主要侧重在预测分析上。关于这个专门的分析领域，主要使用到的技术包括数据挖掘分析，统计建模，机器学习以及其他一些辅助的人工智能工具。
有了这些技术的支持，企业们可以更好地对未来的形势进行预测和分析，为公司的发展做出一个前瞻性的规划。
在这次的受访者当中，58%的企业家们表示，在这么多的人工智能解决方案工具当中，使用的最多的就是预测分析技术，并且有38%的人表示，在人工智能解决方案当中最重要的部分，应该包括对机器，客户以及企业现状的预测分析和把控。
该报告与另外一个研究发现的结果是一致的，比如Gartner公司也曾预测截至2020年，企业当中的40%左右的新投资将会根据预测技术来做出。
Narrative Science公司同样指出Dresner Advisory Services公司所做的“年度先进和预测性分析市场研究”当中，也有74%的受访者相信预测分析技术对于他们完成公司的目标，不仅仅十分重要，而且也很关键。
跨行业AI解决方案的运用在不断增多
该报告显示，在预测分析技术中最主要的一个驱动力就是日益普及的大数据，该报告也大胆预测到，对于该行业的强烈兴趣同样也会对其他多个行业的预测分析带来广泛的影响力。
“在医疗领域，人工智能解决方案也被使用在各个方面，例如可以用来帮助患者避免不必要的过度治疗和再次返院治疗。在制造业中，AI解决方案的使用，可以对恶劣天气，罢工甚至地缘政治事件进行一定的预测分析，然后做出相应的调整，从而形成更加高效的供应链管理模式。”报告统计者这样说道。
这样的调查在其他的人工智能解决方案中都得到了同样的体现。例如在洛杉矶儿童医院中，数据科学家大卫•莱德贝特和他的研究小组正在使用深层学习或其他一些工具来对大量信息进行分析(例如在医疗过程中产生的艾字节数据)，通过对近十年的健康档案进行分析和钻研，从而为儿童制定出更好的药物治疗方案。
机器学习算法是另一个比较受欢迎的人工智能应用工具，它在许多纵向行业领域中使用度极高。Uber就使用了算法，通过需求来设定价格，亚马逊和Netflix也纷纷使用了该科技来引发消费者的兴趣度。
在众多行业中的应用也证明了算法在帮助提高企业的智能程度方面，有很大的价值。这些算法同样可以用于健身跟踪器上，例如三星的智能手表，通过收集数据可以为用户提供实时的训练指导。
采用人工智能所面临的障碍
虽然对AI有浓厚的兴趣，但是在如何使用AI上，企业也许面临着一些障碍，例如技能短缺。
Narrative Science公司预测到截至2018年数据科学家将会供不应求。“如果公司当中，没有相关的数据分析训练的研究人员，就很难有高层次的见解，从而不能做出快速的决策。”该研究小组提醒道。
但至少就目前而言，许多公司还具备满足人工智能需求的相关技能。从调查当中可看出，那些已经使用大数据的企业当中，只有接近一半的表示他们具备使用大数据解决商务问题的能力。而在这些公司当中，几乎所有的企业都依然在使用人工智能技术。
调查结果还强调，企业需要对人工智能进行不断的更新，才能不落人后。“例如，在已经采用创新战略的企业中，虽然有63%的企业相信他们已经具备使用大数据解决商务问题的能力，但是在还没有采用创新战略的受访企业中，只有13%的企业有这样的信心。”
同样，已经采用创新策略的企业当中，超过35%的企业认为他们可以很高效地利用人工智能统计出来的信息，来帮助他们做相关决策，而没有采用创新策略的企业中只有9%持这种观点。
所以显然，AI的真正价值在于不断地进行创新，跟随着整个科技领域的步伐，采用最适合的技术。
文章来源于 1号机器人智造家平台提供 查看全部
21世纪是数据大爆炸的时代，形形色色的数据如海啸般充斥在我们的生活当中，这些数据的诞生，以及各样强大的分析工具的使用，让人工智能解决方案在企业的发展当中得到了广泛的运用。
企业们都纷纷对此趋之若鹜，都是摩拳擦掌，有了大数据的帮助，使得AI解决方案也得到了广泛的实施。此外，人工智能创新对于各大行业而言，对于提升效率也有很多的优势，并且还为整个行业带去了许多积极的影响。
最近Narrative Science公司做了一份实时的调查报告，参与此次调查的包括235位企业高管。自动化写作服务Narrative Science公司的主要技术是能够对大量数据进行分析，并自动创作新闻报道。
在这份调查报告中，该公司针对人工智能在各大型企业中的应用以及采用的方式做了一个深度的调查研究。
从这份调查结果来看，他们着重讨论了作为企业内部一个核心的商务战略，人工智能应该以什么样的形式应用在企业中是最佳的。其中38%左右的企业说道，他们已经在工作环境中使用了人工智能技术，还有62%的企业谈到他们将于2018年之前全面使用该技术。
通过该研究，发现了人工智能在企业当中的存在形式和使用形式是各式各样的，其中包括深层学习，自然语言生成以及推荐引擎。
而人工智能解决方案工具的首要使用方面主要侧重在预测分析上。关于这个专门的分析领域，主要使用到的技术包括数据挖掘分析，统计建模，机器学习以及其他一些辅助的人工智能工具。
有了这些技术的支持，企业们可以更好地对未来的形势进行预测和分析，为公司的发展做出一个前瞻性的规划。
在这次的受访者当中，58%的企业家们表示，在这么多的人工智能解决方案工具当中，使用的最多的就是预测分析技术，并且有38%的人表示，在人工智能解决方案当中最重要的部分，应该包括对机器，客户以及企业现状的预测分析和把控。
该报告与另外一个研究发现的结果是一致的，比如Gartner公司也曾预测截至2020年，企业当中的40%左右的新投资将会根据预测技术来做出。
Narrative Science公司同样指出Dresner Advisory Services公司所做的“年度先进和预测性分析市场研究”当中，也有74%的受访者相信预测分析技术对于他们完成公司的目标，不仅仅十分重要，而且也很关键。
跨行业AI解决方案的运用在不断增多
该报告显示，在预测分析技术中最主要的一个驱动力就是日益普及的大数据，该报告也大胆预测到，对于该行业的强烈兴趣同样也会对其他多个行业的预测分析带来广泛的影响力。
“在医疗领域，人工智能解决方案也被使用在各个方面，例如可以用来帮助患者避免不必要的过度治疗和再次返院治疗。在制造业中，AI解决方案的使用，可以对恶劣天气，罢工甚至地缘政治事件进行一定的预测分析，然后做出相应的调整，从而形成更加高效的供应链管理模式。”报告统计者这样说道。
这样的调查在其他的人工智能解决方案中都得到了同样的体现。例如在洛杉矶儿童医院中，数据科学家大卫•莱德贝特和他的研究小组正在使用深层学习或其他一些工具来对大量信息进行分析(例如在医疗过程中产生的艾字节数据)，通过对近十年的健康档案进行分析和钻研，从而为儿童制定出更好的药物治疗方案。
机器学习算法是另一个比较受欢迎的人工智能应用工具，它在许多纵向行业领域中使用度极高。Uber就使用了算法，通过需求来设定价格，亚马逊和Netflix也纷纷使用了该科技来引发消费者的兴趣度。
在众多行业中的应用也证明了算法在帮助提高企业的智能程度方面，有很大的价值。这些算法同样可以用于健身跟踪器上，例如三星的智能手表，通过收集数据可以为用户提供实时的训练指导。
采用人工智能所面临的障碍
虽然对AI有浓厚的兴趣，但是在如何使用AI上，企业也许面临着一些障碍，例如技能短缺。
Narrative Science公司预测到截至2018年数据科学家将会供不应求。“如果公司当中，没有相关的数据分析训练的研究人员，就很难有高层次的见解，从而不能做出快速的决策。”该研究小组提醒道。
但至少就目前而言，许多公司还具备满足人工智能需求的相关技能。从调查当中可看出，那些已经使用大数据的企业当中，只有接近一半的表示他们具备使用大数据解决商务问题的能力。而在这些公司当中，几乎所有的企业都依然在使用人工智能技术。
调查结果还强调，企业需要对人工智能进行不断的更新，才能不落人后。“例如，在已经采用创新战略的企业中，虽然有63%的企业相信他们已经具备使用大数据解决商务问题的能力，但是在还没有采用创新战略的受访企业中，只有13%的企业有这样的信心。”
同样，已经采用创新策略的企业当中，超过35%的企业认为他们可以很高效地利用人工智能统计出来的信息，来帮助他们做相关决策，而没有采用创新策略的企业中只有9%持这种观点。
所以显然，AI的真正价值在于不断地进行创新，跟随着整个科技领域的步伐，采用最适合的技术。
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