人工智能 http://gsi24.com/c/rengongzhineng.html 人工智能 zh_CN 2021-09-23 12:56:26 2021-09-23 12:56:26 RedFox RSS Generator 文晔财报遭“打脸”?大联大收购文晔并非垄断 http://gsi24.com/a/353.html

事实上,文晔在公司年报及公开说明书中的数字也是采用WSTS机构对亚太半导体销售金额计算,文晔亚太市占率约3.2%。大联大年营收大约是文晔1.6倍,市占率初步估计约5.1%左右,两者约计8.3%。



吊诡的是,文晔郑文宗董事长在2019年11月一次记者会上表示,大联大与文晔合计市场份额在亚太区前10大渠道商超过50%,在台上市柜渠道商市占更近70%。倘若未来两家公司合并,或以任何方式合作,都将对产业造成的不可逆的重大伤害,惨遭自家财报打脸。


根据目前大联大与文晔公开的数据,我们来做一下本次股权收购案的关键数据梳理。


30%—大联大发起收购股份数额


2019年11月12日,大联大投资控股股份有限公司(以下简称“大联大”)召开董事会,通过以每股新台币45.8元公开收购取得文晔科技股份有限公司已发行且流通在外的普通股,预定最高收购数量为177,110,000股(约为文晔公司已发行股份总数之30.0%)。


8.3%—收购后大联大+文晔合计市场占有率


根据查阅文晔公司年报及公开说明书中,采用WSTS机构所调查得出的市占率资料来看,发现其过去8年对于市占率的描述,从民国100年的1.46%,到108年的3.2%非常一致的。

 


除了资料来源相同,地理区域均为「亚太市场」以外,销售额也是用全部半导体销售金额,而未将代理商跟直销加以区分。以108年度文晔自述在亚太市占率约3.2%来看,大联大的年营收金额约是文晔的1.6倍,依此初估约5.1%左右,两者相加约8.3%。同时分销商的市场地位下,从以上资料难以看到已达垄断之说。


吊诡的是,文晔郑文宗董事长在2019年11月一次记者会上表示,大联大与文晔合计市场份额在亚太区前10大渠道商超过50%,在台上市柜渠道商市占更近70%。倘若未来两家公司合并,或以任何方式合作,都将对产业造成的不可逆的重大伤害,惨遭自家财报打脸。

 


4不1会—大联大对文晔做出的收购承诺


大联大承诺在文晔本届董事任期内,

不会提名或参选文晔董事

不会与任何第三方约定共同行使表决权

不会向主管机关申请召集股东会

不会在资本市场再加购持股高于30%的持股比例

会出席文晔依法召集的股东会,并参与表决。


 


大联大投资控股财务长兼发言人袁兴文表示,去年11月开始,大联大即向外界说明,在财务投资的前提下,大联大提出 4不「不推派董事代表、不再加码、不会与第三方合作表决或召开股东临时会、不对外征求委托书参与表决」与1会「会依法参加股东常会」等5大保证承诺。

并将以上内容清楚记载在公开说明书并出具律师意见。具体且清楚解释了大联大并无经营权介入的意图,也表达对员工及经营团队继续领导公司的支持。更透过支持文晔经营团队增加持股的立场来清楚表达大联大作为财务投资者的用心。


3没有3支持—大联大为表达善意进一步对文晔承诺

 

近日,就文晔投资案,文晔科技喊出的新增条件,大联大再次释放足够的诚意:在[四不一会]基础上,新增[三支持]和[三没有],并再次重申,公开收购文晔科技股份是彻头彻尾的股权投资之案,无意结合。


——双三声明——


三支持

支持文晔董事长郑文宗持续经营

支持文晔增加持股

支持股东双赢

也就是说除了支持郑文宗继续领军文晔外,大联大不会也无意竞逐成为文晔第一大股东。


三没有

没有意图

没有计划

没有行为

即对于文晔团队的人事、经营等层面不会有任何想法及影响的行为。



81亿—大联大表达诚信,已将81亿现金汇到指定账户

 

袁兴文说,大联大已将81亿元现金都汇入交割户头里面,不可能故意违约而失去诚信与承诺。


袁兴文也强调大联大这次收购文晔科技30%股权提出「4不1会」的5大保证,就一个财务投资来说,是很大的承诺,大联大不会任意将自己置于风险上。大联大既无经营权介入的可能;更不会也不可能有办法以垄断、寡占来影响供应链。


65亿~75亿元—大联大目前每年盈余


大联大投资控股既要稳健地「获利成长」,确保利润与盈余,从成立每年不到10亿元年盈余,增长到目前65亿~75亿元,现在更是要把服务功夫下得更深,透过自动化工具、RPA去瓶颈、加强除错等信息通透智慧仓储全面数字化,整体营收获利是以超过百亿元为目标。


7.5亿—大联大投资文晔期望获得的收益


袁兴文进一步说明,于2019年9月底成立一个项目讨论最新的投资对象,评估文晔科技的营收、获利一直扩大,根据该公司公布的2019年第1~3季的获利与第4季财务预测的年度获利预期可23~25亿元,相当亮丽。


大联大评估文晔科技后,期望收购30%股权,可认列年获利7.5亿,再加上不错的殖利率4~5%可望带来的3亿元股息,有机会为大联大股东整体税后盈余带来动能,提升将近一成,非常适合做为长期投资对象,所以于11月决定公开收购文晔科技30%股权一案,就是典型的财务投资,完全符合「长期投资投资熟悉产业、优秀团队、不会短进短出」的方针。


2.3万家—目前大联大服务产业链客户2.3万家


袁兴文强调,以IC产品的区域与销售市场占比率的界定来看,由于大联大和文晔多是拥有世界级原厂代理权、经营区域广布亚太各国来看,地理区域上绝不能只看台湾或大陆市场,而应以亚太市场为准;销售金额也应以客户及原厂的观点,亦即包含直销/购与代理商在内的全体销售金额才对;纵使大联大有2.3万家客户,当原厂要结束合作40年代理服务,大联大也只能接受,更遑论有哪一家原厂、芯片、零件等客户,非得要透过代理商才能做生意。


5100亿—大联大旗下7家公司四大集团营收总额


袁兴文所称的双轨投资战略,是指「战略投资」与「财务投资」,也是其长期选择投资标的物评估方针,两者截然不同。


「战略投资」即以双方达成合意为前提所进行的并购,从2008到2011年期间,百分之百入股了凯悌、诠鼎、友尚、大传等,透过以双方合意为前提的企业并购方式拓展大联大经营规模,于2015年跃升为全球最大半导体分销商,并将旗下7家公司整合为四大集团,创年营收近5,100亿元高峰。


而「财务投资」则秉持「长期投资投资熟悉产业、优秀团队、不会短进短出」,单纯考量投资标的物带给的投资回报率及总获利,典型个案如之前在2018年处分的被动元件分销商日电贸,即是持有4年以上,最终获利4.5亿元出场,投资回报率超过250%。


上述的投资,将大联大年度盈余由2005年的小于10亿,一路增加到去年6、70亿的水平,而且过去10年发放现金股息达400亿元,成为台湾股市许多股民眼中高利率、定存股优选标的之一。


9%—大联大投资文晔希望获得的投资收益率


大联大财务长兼发言人袁兴文更进一步分析后笃定地说,「双赢指的是文晔股东在参与应卖,现金入袋后,由于文晔仍为上市公司,原有团队继续领导下,仍能在公开市场买回文晔股票继续投资;而大联大作为财务投资者,在四不一会的承诺之下,投资同产业的文晔科技,预期可带来的9%左右的年报酬率,如此则为文晔及大联大双方的股东带来双赢。



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2020-09-02 18:31:21
起底大联大文晔攻防战,“垄断”之说站不住脚 http://gsi24.com/a/354.html

去年以来,全球半导体产业景气度处于波动状态,产业链各个环节的多数厂商皆受此影响。其中,半导体分销市场也随之不断发生变数,在亚太地区占有领先市场份额的电子元器件分销商,大联大和文晔一时间成为了业界关注的焦点。


近日,大联大收购文晔30%的股权案持续演进。先是文晔控诉:“若两家公司合并,在亚太地区(除日本市场外)市占率将超五成。”随后有报道指出,文晔在去年的公开财报中写明,文晔在亚太市场的市占率为 3.2%,大联大市占率则是5.1%左右,二者相加远不及50%。那么,这场收购究竟意欲何为?


行业垄断or财务投资?


11月12日,大联大投资控股股份有限公司(以下简称“大联大”)召开董事会,通过以每股新台币45.8元公开收购取得文晔科技股份有限公司已发行且流通在外的普通股,预定最高收购数量为177,110,000股(约为文晔公司已发行股份总数之30.0%)。


消息一出,文晔从高层至员工反应强烈。就市场占有率方面,此前文晔提出,大联大及文晔两家分销商若合起来,在日本之外的亚太地区市占率将超过五成,形成垄断或独占。随后,大联大财务长袁兴文在接受媒体采访时表示:“这个数字并不精确,分销商的市占率只是很小比例,不会出现垄断与寡占的情况。”


据了解,文晔在2018年的公开财报中写明,文晔在亚太市场的市占率为 3.2%,若以此数字推算,大联大营收是文晔的1.6倍,市占率则是5.1%左右,两者相加为8.3%,其实远未达到“五成”。

收购结果将是双赢?


此次入股文晔,在大联大看来只是单纯的投资行为。而之所以投资文晔,主要看中的是文晔的团队、市场经营状况、财务绩效和业务能力,总体来说,是一个值得长期投资的财务标的。


但是,文晔似乎并不“买账”。为此,袁兴文还代表大联大方面提出“四不一会”的声明,明确此次收购并不涉及欲掌控经营权等问题,具体声明如下:


1、文晔科技依法召集的股东会,大联大均将依通知出席并参与表决;


2、公司取得文晔科技股权后,将独立行使股东权,不与任何第三人约定共同行使表决权;


3、在公司取得文晔股权后,其依法召开股东会,也不对外征求委托书,取得超过公司持股以外表决权;


4、对文晔持股,将维持不高于三成股权,不再在资本市场加购文晔科技股票;


5、公司不会提名或参选文晔科技董事。


对于文晔及其员工的种种顾虑,袁兴文表示理解,因此大联大采用了“以时间换空间”的做法,宣布再延长50天收购文晔股权。袁兴文推算,按照文晔已公布财报及第四季展望预估,今年获利可望达24至26亿元,以大联大持股三成持股试算,可以认列转投资业外收益7至8亿元,投资报酬率达8.6%至9.9%,大联大今年获利也可提升12至15%。对文晔而言,股价、市值也均有助益,是个双赢结果。


分销商在迎难而上


在半导体的产业结构中,上游的半导体制造商供货,下游的电⼦产品制造商购货,中游则由半导体渠道商销货。大联大与文晔就处于中游。实际上,下游厂商在很大比重上是自己采购,不会只通过分销商完成采购。根据研究机构Garnter发布的2018年全球半导体经销商销售分析报告来看,约有68%的产品由半导体原厂直接供应给成品制造商或品牌商,32%的产品是通过代理商、分销商等来承担分散的客户销售与服务任务。


同时,近几年半导体原厂的销售策略在不断调整,先是2017年2月ADI(亚德诺)取消安富利代理权,到2018年10月Cypress(赛普拉斯)取消科通芯城、时讯捷和创兴电子的代理权,再到近期TI(德州仪器)取消包括大联大、文晔、安富利在内四家的代理权。不过,在利润下滑的压力之下,半导体原厂渠道策略变化在所难免。


然而,在过去很长一段时间里,元器件分销商给半导体原厂立下了汗马功劳,这是毋庸置疑的。但当原厂决定取消代理权时,分销商几乎没有任何还手的机会。袁兴文认为,在半导体电子元器件销售市场上,分销商在原厂面前并没有太多话语权,他们需要打造更多的产品线和依靠服务为客户创造价值,才能获取客户认同,从而取得更多机会。


写在最后


近年来,面临全球复杂多变的经济环境,以及快速变化、竞争激烈的市场,整个半导体产业都在艰难行走。无论是横向整合,还是纵向渗透,这些举措都将增强分销商作为产业链中游企业的作用。


此次大联大收购文晔股份,由目前所公开的信息来看,从大联大的获利模式等方面体现出是一项财务投资。而大联大与文晔这场攻防战,相信很快会有结果,我们将静观其变。
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2020-09-02 18:31:22
机器人文明恭祝广大读者元旦快乐! http://gsi24.com/a/355.html

元旦快乐


机器人文明
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元旦快乐!


2020汇聚璀璨
再出发!



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2020-09-02 18:31:23
35页PPT,告诉你如何抓住产业智能化转型新机遇! http://gsi24.com/a/356.html

点击报名“2019硬核中国芯领袖峰会暨评选颁奖盛典”

如今,我们正处于一个智能化时代,无论是云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的落地和崛起,还是数字化转型风暴所带来的侵袭,都在整个产业中掀起了滔天巨浪。

可以说,智能化转型浪潮会无差别的席卷全球,即便是行业的领军企业,也要面临着来自产品、服务以及市场定位等方面的颠覆。

从企业角度看,AI也是企业实现数字经济的重要抓手,通过智能化连接企业的数据资源、处理交易、变革流程、赋能组织,从而推进企业的业务创新和管理变革,转变生产经营和管理方式,是企业融入数字经济大潮的必由之路。

换句话说,今天很多企业从数字化正在走向智能化,不应仅仅只实现单纯的数据汇集过程,而是必须通过实现云边端一体的打通,从海量的数据中筛选有价值的部分,同时将AI产品的算法、算力以及各种能力可以在整个产业链路上进行灵活调用,才能够真正的实现企业的智能化变革,同时率先拥抱 AI,成功应用 AI 技术,也是构筑企业未来竞争力的关键体现,对企业未来的发展“不言而喻”。具体如何,我们通过以下一份报告来详细探讨!



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2020-09-02 18:31:40
35页PPT全文!看懂人工智能产业发展! http://gsi24.com/a/357.html

日前,在第三届世界智能大会上,中国新一代人工智能发展战略研究院发布了《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2019)》报告。


从人工智能企业的核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,为21.3%,其次是机器学习和推荐、语音识别和自然语言处理、人脸和步态及表情识别。同时,排在前列的还包括硬件、服务机器人、工业机器人和图形图像识别技术。

报告显示,中国是人工智能专利布局最多的国家。2018年全球人工智能领域专利申请量达到13万余件。中国、美国、日本三国相关专利累计占比超过全球80%。美国在基础层拥有专利控制力,技术层则呈现中美双寡头竞争格局,应用层中国专利占比领先。从专利布局的技术领域看,技术研发的热点领域为基础层的智能芯片和智能传感器、技术层的语音识别和机器视觉、应用层的智能驾驶。

此外,投融资方面,在745家人工智能企业中,发生融资事件的企业为577家,融资总额为3832.22亿元,是2017年的2.04倍,排名全球第一。

以下为《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2019)》报告全文:




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2020-09-02 18:31:46
一文读懂美国服务机器人技术路线图! http://gsi24.com/a/358.html



服务机器人正在以高速的增长速度加速步入我们的日常生活。正是基于广阔的市场前景,美国国家科学基金会颁布了《美国机器人技术路线图》,其中服务机器人是其中的重点一章。


服务机器人的主要应用领域


服务机器人是一类用以辅助人们日常工作、生活、休闲,以及帮助残疾人与老年人的机器人系统。在工业机器人系统中,机器人的任务是完成高质量、高一致性的生产任务。服务机器人与之不同的是,工业机器人通常工作在有人的空间或者会直接同人类协作工作,服务机器人通常从事专业服务和个人服务两种工作。


专业服务机器人


专业服务机器人主要指能够产生经济效益的服务型机器人,如用于物流自动化、基建设施巡检、医院送药、商业草坪清理、娱乐等,其市场规模正以30%的年增长率迅速扩大。国际机器人联合会(IFR)和德国机械设备制造业联合会(VDMA)的数据表明,已有超过172000台专业服务机器人用于各行各业。


物流自动化


伴随“即时生产”降低库存的发展趋势,低成本、高灵活性的物流系统日益成为供应链管理中的重要组成部分,例如著名的亚马逊Kiva仓储机器人系统与FedEx及UPS的自动化配送中心。然而,它们只能在量身定制的固定仓库中使用。若想让机器人发挥更大作用,就必须赋予机器人更高的机动性:能够应对楼梯、电梯、房门、不平坦的地面和杂乱环境等人类生活的常见场景。随着研究的进展,高机动性机器人也正在逐步成为现实,它们将使整个物流系统变得更加快速、灵活、廉价、可控、稳定。



不少公司已经将目光投向物流市场,包括生产酒店运输机器人的Savyoke,为医院制作运输机器人的Aethon和Vecna,生产超市仓储机器人的Bossa Nova,着眼于无人机快递的Amazon Prime Air和Google Project Wing,提供最后一公里物流快递的Starship Technologies和生产仓储机器人的Fetch等。物流机器人市场的指数增长使得该领域成为未来15年最大的投资热门。



基础设施巡检


机器人技术在桥梁、道路和管网等基础设施的检修与保护方面有着巨大的应用前景:如用于检查桥梁和港口的无人船与无人机、用于监控地下管道与线路的无人车、用于巡检管道与电网的无人机等,还能为石油和天然气产业提供监控服务。

这类系统借助多种先进传感器和其他机器人技术,能够胜任各种复杂的地下任务。这类机器人可以全天候自动判断故障,在与人类协同工作的同时减少人类的介入,较低成本,提高效率。其应用在未来5年将增长约20%。


无人机正成为巡检领域的一个有效机器人平台。未来5年,无人机将变得更小、更便宜、更可靠,如大疆和3D Robotics等公司仅售约2000-3000美金。


目前,无人机系统存在的主要挑战包括:(1)操作的安全性与隐私性问题;(2)发生故障后的失效保护功能;(3)对环境变化的适应能力;(4)在飞行过程中处理获得的大量数据;(5)新型飞行器设计;(6)多机协同作业与避免碰撞。


远程替身机器人


远程替身机器人是最典型的用于改善人类交流体验的服务机器人,是继视频会议之后的又一次通讯变革,让交流协作更加高效。远程替身机器人不仅能够让员工在外也能身临其境,如Beam、VGo和Double等公司为企业办公开发的系统,还能让无法去学校的学生在家上课。


在医护领域,配备有摄像头、麦克风和扬声器的远程医疗机器人能够让医生与患者『面对面』交流。目前,基本用于中风这类需要及时诊断的疾病。未来,远程医疗机器人将还能用于术后护理、慢性病调理等领域。此外,研究人员已经尝试将其用于老年人的家庭监护。这类机器人能够显著降低医护成本,为更多人提供良好的医疗技术服务。



娱乐


机器人技术在娱乐和游戏行业的应用越来越广泛,如Bot & Dolly公司在电影拍摄行业的应用,Anki Cozmo公司的交互型智能玩具和乐高发布的可编程机器人等。2016年风靡全球的《Pokemon Go》是增强现实技术(AR)在商业领域的首次成功应用。作为机器人交互的重要技术,AR进入游戏行业将促使其发展进一步加速。


个人服务机器人


个人服务机器人主要是指提供日常生活服务的机器人,或为残障人士提供帮助的机器人。例如,扫地机器人和草坪修剪机器人等家用机器人,及娱乐休闲机器人,如玩具机器人、娱乐无人机、教育平台。



未来5-10年,得益于机器人技术的发展与制造成本的降低,个人服务机器人的市场还将进一步拓宽。


交通运输


随着机器人技术的成熟完善,原本用于专业环境的无人运输系统将有可能用于城市等其他交通环境中。未来几十年,人们的出行方式将被彻底改变,如赛格威和丰田开发的平衡车等新型个人交通工具,完全自主驾驶的机器人也即将面世。2016年,谷歌的无人驾驶汽车行驶里程突破200万英里,特斯拉发布了高速自动巡航技术,Uber也开始尝试用自动驾驶汽车接受出租订单,美国国家公路和运输安全管理局(NHTSA)还发布了促进自主驾驶汽车发展的指导文件。


此外,研究人员试图从智能路网的角度,通过增加传感器、摄像机、自动收费等装置解决交通问题。一个被称为“车辆基础设施集成(VII)”的公私合营国家计划正尝试将智能车与智能路网结合起来,创建虚拟的交通信息网。


服务机器人主要市场及驱动来源


老龄化人口从两个方面影响了服务机器人的发展。其一是劳动力市场的缩水,另外一个因素则是提供满足健康护理需要的解决方案的机遇。美国正处于未来20年发展趋势的入口:退休工人数量占当前劳动力数量的百分比将近翻倍,即从当前的每10个工人中有2个退休的状态演变为2030年的每10个工人中有4个退休的状态。在日本,这种情况则更加糟糕,快速增长的老龄化人口是日本提出发展机器人技术作为国家政策的主要诱因。



当提高生产率和降低成本成为服务机器人的共同特征时,针对市场特定问题或需求,人们希望每个服务机器人系统能提供独一无二的、有竞争力的解决方案。比如,在使用机器人技术组装汽车的工厂中,一个关键和主要的驱动力是希望得到持续不断且质量得到充分保证的生产能力。


医疗保健与生活质量


机器人技术用于提供遥操作解决方案,比如依赖感觉的达芬奇手术系统就是这类系统的代表。机器人技术拥有巨大潜力,用以控制成本,增强健康人员的护理能力,延长老年人的寿命。


能源与环境


这两个紧密相连的问题对于国家的未来和机器人技术应用的成熟度是非常关键的,尤其在自动获取能源和环境监测方面非常关键。


生产与物流


机器人技术在促进生产和货物移动自动化方面拥有巨大潜力,特别是机器人技术被用于小尺度(或微尺度)生产操作,且在这一过程中有助于加速制造业回归。这种信念自从HeartlandRobotics的创立就可窥见一斑,该公司的主要任务就是将制造业转移回美国。


汽车和运输


虽然我们距离完全自主驾驶汽车的使用还有数十年的时间,但机器人技术已经以高级驾驶辅助和避碰系统的形式出现。公共输运系统是另外一个有望获得更高自动化程度的领域。随着机器人技术的持续进步和成熟,用于小范围场景,如机场的无人运输系统和解决方案将渐渐地适应市中心的情况,以及其他的一般应用场合。


国土安全和基础设施防护


机器人技术提供了巨大的潜能,用以边境保护、搜索和援救、港口检测和安保及相关领域。此外,机器人技术有望大量用于自动化检测、保养并维护桥梁、高速公路、水源和排水系统、电力管道和设施,以及其他基础设施的关键组成部分。


娱乐与教育


这个领域比其他任何领域更多地实现了机器人技术的转化,尤其是机器人技术在解决国家面临的科学、技术、工程以及数学(记为“STEM”)危机,同时成为名副其实的“4R”教育。FIRST的巨大成功印证了这一点。机器人为孩子们提供令其感兴趣且易学的方式,去学习和应用数学以及科学的基本知识,包括工程和系统集成原理,用以生产智能机器完成特定任务。


商业化影响因素


如果上述领域全部实现,那么就需要大量的投资用于扩展和开发机器人技术。正如上面提到的,距离实现完全自主的机器人技术,即无需人类给予指令或干涉的自动运行机器人技术,仍有很长的一段路。与会学者达成了一致的意见,即机器人技术的进步使得开发和市场化机器人的初级产品和应用成为了可能,并且能够显著“增强人类机能”。


这些解决方案将能够根据下列功能进行自动调整:以确定的方式监督动态物理环境、目标识别、探测变化、感知环境状态、分析和推荐根据检测到的情况作出的响应,根据人的命令作出的响应和在预先授权的边界内自动而不被操作员干预地执行行动。


这类机器人解决方案的例子包括遥操作系统。如达芬奇外科手术系统以及自主的专业机器人,比如Roomba。随着互联网继续发展,自然而然会从远距离传感发展到远距离操作。互联网这种向物理世界的扩展将有助于进一步模糊通信、计算和服务之间的界限,激发远距离通信和遥控参与的应用。更符合实际的解决方案将出现,其具备分布认知能力并能够有效利用人类智能。这类解决方案将与机器人技术结合,在实现自主感知位置的同时,允许操作员从远距离根据需要通过互联网进行干预。


根据上述内容,人口老龄化将导致未来劳动力短缺。当工人们寻求向职业更高层级迈进的时候,需要增加底层工作的自动化程度,而做底层工作的工人会慢慢变少甚至消失。长期范围内实现完全自动化解决方案的挑战会继续因为技术限制而存在,短期挑战则是调查其发展的需求和决定如何最好地“跨越鸿沟”。即识别正确的价值主张、成本的降低、有效的开发、有效的系统工程过程,决定如何对解决方案进行最佳整合,以及如何将科技转化成为产品。


科学和技术挑战

移动能力


移动能力是机器人研究中的一个成功范例。这种成功在许多现实环境中展示性能的系统上均有所体现,包括博物馆导游和DARPA机车挑战赛以及城市挑战赛中的自主驾驶汽车。但是,与会学者一致认为还有大量重要的问题仍旧悬而未决。在移动领域找到这些问题的答案将对机器人相关领域实现自主控制和多用途相当重要。



三维导航是移动领域最重要的挑战之一。目前,大多数映射定位和导航系统都依赖于地球的平面表示,比如地面任务中涉及的街区地图。但是,当机器人应用的复杂性增加,且每天都有新的机器人部署的情况下,在未建模的缺少控制的拥挤环境中,这些二维表示不足以捕捉必要的信息。因此,对于支持导航和操作的三维世界模型的获取将是非常重要的。这些三维表示不应当包括世界的几何布局;相反,地图一定要包含涉及环境中物体及其特征的任务相关的语义信息。


目前,机器人已经能够很好地理解物理世界中物体的位置,但是还不了解或很少知道物体是什么。当涉及抓取和环境表示的服务执行移动功能时,环境表示也应当包括对象情景支持(即机器人能用某个物体干什么的信息)。实现语义三维导航将需要传感、感知、地图匹配、定位、对象识别、情景支持识别和规划的新方法。


三维映射技术是用不同种类的传感器构造地图。目前,机器人依赖高精度的、基于激光测量系统或游戏控制距离传感器,如微软的Kinect或PrimeSense来获取环境信息,采用被称为“SLAM”的映射算法。有专家提出应该脱离激光测量系统,进一步开发“视觉SLAM”(VSLAM)领域。这种技术依赖于相机(鲁棒性高、低廉、易于获得的传感器),用于在三维世界中的映射和定位。目前,VSLAM系统已经展示出令人印象深刻的性能。因此,相信VSLAM可能在开发具有充分信息,且价格承受得起的三维导航功能方面发挥重要作用。


对于满足特定应用的三维导航的额外需求,即户外三维导航,也存在需要明确处理的一系列重要挑战。在这些挑战中存在的事实是,当前二维环境表示方式不能捕捉到户外环境的复杂信息,同时也不能获取户外的光线条件,而光线条件是引起传感器性能变化的因素。同时,如何在人群中实现导航也是一个重要的挑战。


操作


几乎所有的服务机器人都需要在操作性能上取得实质性进展。这些应用需要机器人与环境进行物理交互,包括开门、拾取物体、操作机器和设备等。目前,自主操作系统在精确工程化和高度受控环境中发挥良好,比如工厂组装单元,但对于开放、动态和未建模环境中的变化和不确定性却显得力不从心。所以,来自三个前沿讨论组的与会学者认为,“自主操作”是其关键领域。虽然没有确定具体的研究进展方向,但学者们的讨论揭示,大多数已有操作算法的基本假设不能在实际应用中得到满足。无论是否可能,适合开放、动态,以及未结构化应用场合的抓取和操作,应该利用先验知识和环境模型。而在没有先验知识的情况下,不应当导致灾难性的后果。作为推论,当环境模型不存在的时候,真正的自主操作将依赖于机器人获取足够的、与任务相关环境模型的能力。与大多数强调规划和控制的现存方法比较而言,这意味着感知将成为自主操作研究日程表中的一个重要的研究问题。


“拾取和放置”操作可以提供足够的功能基础,用于许多目的明确的应用操作要求。因此,增加复杂性和通用性的拾取和放置操作能够为自主操作的研究工作提供路线和基准。


规划


运动规划领域的研究在过去十年中取得了长足的进步,其中的算法和技术影响了很多不同的应用领域。然而,鲁棒性、动态三维路径规划仍旧是尚未解决的问题。涉及该问题的一个重要因素是机器人位置感知的概念(即机器人能采用“适当的”传感与建模方法进行自主整合、交叉,以及集成行为规划)。“适当”是指完整和准确的环境模型不能由机器人实时获取。相反,作出关于对象、环境、感知和机器人电机行为的推理是非常有必要的。这就会导致规划和运动规划之间的界限逐渐模糊。要规划一个运动,规划者需要协调传感和任务施加约束的运动。要鲁棒、可靠地实现任务目标,规划需要考虑任务环境的支持。这意味着,规划者需要考虑环境及环境当中对象之间的交互,将其作为规划过程的一部分。


比如,要拾起一个物体,可能有必要打开一扇门,进入一个不同的房间,推开椅子到达橱柜,打开橱柜门,推开障碍物。在这种新的规划范式内,任务以及任务与环境所形成的约束是关键所在;“运动规划”之中的“运动”是到达终点的一种方式。规划过程中考虑的约束来自于目标抓取、运动(比如脚步迈动规划)、机构的运动学和动力学、姿势约束,以及避障,在这些约束下的规划需要机器人系统具有实时性。


机器人的运动很容易由传感器的反馈导致约束条件的增加。最明显的例子就是接触约束和避障。因此,反馈规划和控制与规划的集成是满足与会学者提出的规划需求的重要研究内容。反馈规划器生成一种策略,直接将状态映射到行为,而不是生成特定路径或轨迹。这就保证了传感器、执行器和模型的不确定可以通过传感器的反馈得到解决。


在这种情况下,规划复杂性的增加要求多种新方法用于准确理解任务。在传统运动规划中,起始和终止两个配置状态就能对任务进行完全的描述,而现在需要进行的规划,则需要面对更加丰富的任务形式、操作任务,以及丰富的环境交互。


传感和感知


对于机器人的几乎所有方面来说,传感和感知都具有相当的重要性,包括移动、操作、和人机交互。传感和感知方面的创新将根本地影响机器人学发展的速度。


新的传感器,包括比当前传感器更先进、更高分辨率,以及低成本的版本,将成为发展更快的领域。举例来说,在抓取、移动以及稠密三维数据传感,包括激光雷达和颜色深度传感器传感等方面会有更大的进展。大范围环境场信息的鲁棒性和准确性对于机器人的进一步发展十分关键。灵巧抓取的进展可能在机械手用的类皮肤触觉传感器和更专业化的用于短程探测的深度和外观传感器等领域取得。其他类型的传感器,如声学传感器和促进安全的传感器。这些传感器具有多种形式,比如距离传感器和温度传感器检测人体的存在;也有传感器作为驱动机构的一部分,如力矩传感器,同时也能够探测机器人和环境之间难以预计的接触,布置于整个机器人的类皮肤传感器也属于此类。


传感器的数据需要采用近乎实时的方式进行处理和分析,由于复杂和高度动态变化的外在环境受多种因素影响(包括昼夜的差别、雾、霾、刺眼的阳光等),需要提供能长期自适应感知的方法。高层次物体建模、探测和识别、改进的场景理解,以及改进的探测人类行为和意图,需要使用多模式信息,如声音、三维距离数据、RGB图像和触觉数据的集成算法。同时,他们认为任务定制的算法(即整合规划算法与考虑动力学物理约束的算法)是最为迫切需要的。举例来说,关联识别的新算法对于在有人环境执行复杂抓取任务非常重要,在机器人感知算法中创造位置感知的环境模型也相当重要。


体系结构、认知能力


关于移动、操作、规划和感知等主题的讨论揭示了这些问题不能被单独解决,而必须考虑到他们之间的内在关联。一个系统如何工程化,有效地整合来自不同领域的特定技巧,实现安全、稳定、与任务关联,甚至是智能的行为,仍旧是机器人领域非常重要的开放性问题。在体系、认知和编程范式的名义下,以方法论甚至哲学观点的多样性,开展面向上述目标的研究,反映出了机器人研究群体对于如何处理这些挑战,缺乏足够的理解。观点的多样性也反映出当前解决这些问题工具的多样性,比如模仿学习,以及所谓的“认知体系显式编程”。要实现期望的结果,可能需要将这些方面的知识与技术进行结合。


面向解决生成鲁棒自主行为的首要问题的经典方法之一,是传感/计划/行为环,通常由现代控制系统实现。在过去几十年中,当传感/计划/行为环成为机器人研究的常用方法时,一些与会学者认为,一些新方法将从上述最简单的方法中诞生。可能的替代方法是多层嵌入或分层循环结构与行为基本方法,多种方法的组合有可能成为全新的方法。


人-机交互(HRI)


如果要实现移动机器人和灵巧机器人在有人环境与人共存和协作,那么就需要人机交互领域取得重要的进展。这些人机交互也将成为方法论的重要部分,以实现机器人行为的鲁棒性。机器人可以通过与人类的交互来学习新技能,但不论在何种条件下,机器人都应该知道与人通信的特性和要求。


除了通信模式(语言的、非语言的、手势及面部表情等),还有一系列问题,包括社交关系、表情(识别、表示、社交表情识别与建模)、肯定及信任。对人机通信多方面的理解应该导致人与机器人之间交互的自动建构,机器人系统能够依据任务与人类管理者之间交互的改变,而对自己的行动作出调整。


朝向这些目标的进步依赖于有效的输入设备和直观的用户界面。开发多种平台用于研究HRI,包括仿人机器人、移动操作平台、外骨骼,以及运载器。研究人员确定了一种设计/建造/部署循环。其中,设计过程应该考虑来自相关群体的输入,包括基本研究群体和终端用户。建造过程应该整合大量研究线索,使其成为一个系统。此系统中存在着工业合作和技术转移的机会。最后,整合的系统将部署在真实的环境中。与会学者提出了机器人城市的概念(见下一子节),将其作为一种前瞻性的方法,在现实世界环境中评估HRI。这一循环通过整合终端用户反馈和下一设计/建造/部署循环的迭代实验设计构成闭环。


研究架构


面向确定科学目标的快速进展将严重依赖于研究基础设施的普及程度(包括硬件和软件)。要解决上述研究挑战,有必要构建机器人平台,组合多种高级且具有交互性的机械构件,提供足够的移动、操作及传感的能力。这些平台将通过许多独立开发的,但相互关联的操作及软件进行控制。最终,这些集成机器人平台一定会超过一般独立研究群体那种容易设计、开发、测试和维护的复杂度。缺少软硬件平台的标准化也可能会导致一些研究成果的碎片化,影响评估的有效性,以及发表成果的难度,以及不必要的工程与集成工作的重复。


要克服这些挑战,必须协调领域内的研究工作,进行软硬件系统开发。这些工作应该包括开发一个开放的实验平台,一方面使该平台能够以低成本支持广泛的研究项目,另一方面可以保证研究群体之间技术和软件的重复使用。例如ROS,一个由WillowGarage开发的机器人操作系统。该系统能保证代码的重复使用,并提供普通操作系统能提供的服务,比如底层设备控制、通用功能的共用、任务之间的消息传递等。在理想情况下,这种平台可以通过物理模拟软件的方式支持算法的早期开发和测试,而不用在研究人员的安全与硬件系统之间进行折中。开发工作也能从机器人整合开发环境(IDEs)中获益;这些IDEs增强了软件开发的模态,因而有助于代码复用和文档工作。


另外,机器人研究几乎没有做过非常彻底的评估,也没有通过任何定义明确的、可重复实验的测试。在其他领域,比如机器视觉,由于有公共数据库,有助于给出在多种算法和系统之间相对客观的比较。因此与会学者建议,要建立并扩大实验数据库,将其作为本领域的基准。然而,由于机器人研究集中于机器人和环境之间的物理交互,电子数据集不足,应该通过由物理实体构成的特定技巧标准以获得补充,比如一些现成的实体可以作为抓取研究的基准。进一步来说,整个基准环境应该对开发、评估、以及与特定应用和实施进行比较。这样的环境应该涵盖大尺度和复杂性,从简单的工作台(办公桌或者吧台)到整个房间、一栋房屋,以至整个街区。讨论中提出了机器人城市的概念:一个常规的市区环境,所有居民都是实验的一部分,同时他们也能够辅助评估过程,涵盖有关居民日常应用环境足够需求的定义。


机械硬件


安全是机器人工作在有人环境中的一个关键因素。本质上讲,安全的机器人使人机交互可以顺利开展,同时增加机器人技术在日常生活中的接受程度。因此,具有更高力量重力比,本质更安全的电机和执行机构将代表一种重要的科技创新。对于这类机构,柔性将是一种令人期待的属性。柔性是指执行机构具有这样的一种能力,其能够根据接触外界环境时反作用力的大小调整自身行为。这些反作用力由于任务不同而发生变化。这种机构保证了安全操作,尤其是在与人交互时的安全性。同时还能保证与外界接触时的柔性、鲁棒性,以及行动的有效性。进一步来说,能量效率对于许多应用而言是关键考虑因素之一。户外环境经常展现高度变化的地形属性,而户外可能包括楼梯、梯子、坡道、自动扶梯或电梯。


高度灵巧的和便于控制的机械手是一个重要的研究领域。机械抓取和操作的进展与新型手机构的开发密切相关。与此同时,与会学者感觉当前机械手的潜能并未通过现存的抓取和操作算法得到充分挖掘。因此,可以想象,许多令人感兴趣的和相关的应用可以通过现有的抓取和操作硬件解决。


发展路线图


机器人技术的商业化与经济效益不仅受限于技术发展,与法律政策、人才培训等也息息相关。服务机器人的未来发展路线:


5年:机器人能够在人类的指导下,通过探索建立其周围环境的语义地图;能够在不确定的二维环境内自主运动,并完成简单的抓取放置任务;能够处理在固定数据集中或者具有特定特征的物体;能够完成中等复杂的任务规划,如移开障碍物,打开橱柜等。


例如:将更多的仓储物流机器人应用于库存管理与物料运输;在交通标志清楚的城镇中,自动驾驶汽车的驾驶性能能够与人类驾驶员相当,甚至在某些特定任务中超过人类驾驶员,如工业采矿、建筑施工、侧方停车、紧急制动等。


10年:机器人可以利用数据库中近似或不完整的环境模型,计算出可靠的方法执行特定运动与操作任务;能够通过感知、交互和人类指示深入理解周围环境;能够实现多层楼房的导航任务;能够通过改变环境(移动障碍物、开灯等)来完成特定任务,并有一定的故障检测与恢复能力。


例如:将无人机、无人车和足式机器人等用于商业快递;自主驾驶汽车能够在任何城市环境和部分越野环境中达到与人类驾驶员相当的技能;无人车可以应对某些不可预测的突发事故,能够拖曳其他故障车辆,能够在传感器故障的情况下自动驾驶到安全区域。


15年:各种服务机器人能够在全新的、非结构化、动态环境中快速、无碰撞地执行移动操作任务;能够感知环境信息,构建深度理解,完成指定任务;可以稳健地应对环境变化;可与环境相互作用,并以智能方式改变环境。


例如:全面增加机器人在各个物流阶段的使用,包括自主卡车、无人机、小型快递机器人、仓库搬运机器人等;自主汽车能够在任何环境中媲美人类驾驶,比驾龄低于一年的人类驾驶员更加安全可靠;无人车将能通过自主学习应对未知环境,如极端天气、传感器失效等。


来源:美国国家科学基金会



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2020-09-02 18:31:51
华为芯片大阅兵:一张图看懂关键差距! http://gsi24.com/a/359.html 5月16日,美国商务部正式将华为列入“实体清单”,禁止美企向华为出售相关技术和产品以来。


在美国政府发出禁令之后,高通、英特尔、谷歌、ARM、微软、陶氏等公司纷纷对华为停止供应。据相关消息,芯片开发中至关重要的EDA厂商也已经和华为停止合作。而在5月29日,美国存储器厂商美光科技也正式发表声明,暂停向华为供应。


一时间,关于华为是否能够撑下去,我国芯片产业有哪些可以自主替代等话题成为热议的话题。为此,我们也给大家分享一张国内外对比图,完整呈现华为芯片的主要供应商,以及国产替代的机会。在此,也感谢西南电子首席陈杭的分享!


(关于国产芯片,华为被断供等话题,欢迎在留言与我们交流!)






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2020-09-02 18:31:53
一张图看懂全球人工智能竞争格局! http://gsi24.com/a/360.html

5月24日,由科技部新一代人工智能发展研究中心、中国科学技术发展战略研究院联合国内外十余家机构编写。中国科学技术信息研究所、教育部学校规划建设中心、中国科学院自动化所、中国社科院工业经济研究所、上海市科学学研究所等科研机构,以及清华大学、中国人民大学、北京邮电大学、华东理工大学等大学参与,爱思唯尔(Elsevier)公司、北京国知预警专利咨询公司、艾瑞咨询集团、乌镇智库等机构提供数据支持的《中国新一代人工智能发展报告2019》,在浦江创新论坛上正式发布。


根据报告显示,2018年有12个国家地区陆续发布或加强了其国家级人工智能战略计划,另有11个国家正在筹备制定其人工智能国家战略。其中,美国、中国、英国在人工智能发展方面表现突出,其它国家也各有特点。


2013-2018年,全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇,其中,中国发表7.4万篇,美国发表5.2万篇。中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大,是全球人工智能合作网络的中心,中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。


以下为报告概要内容:





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2020-09-02 18:31:56
刚刚!中国被迫反击,加征美国商品关税! http://gsi24.com/a/361.html 以下内容来自国务院关税税则委员会,仅供交流学习,不代表本公众号观点及主张!


2019年5月9日,美国政府宣布,自2019年5月10日起,对从中国进口的2000亿美元清单商品加征的关税税率由10%提高到25%。美方上述措施导致中美经贸摩擦升级,违背中美双方通过磋商解决贸易分歧的共识,损害双方利益,不符合国际社会的普遍期待。为捍卫多边贸易体制,捍卫自身合法权益,中方不得不对原产于美国的部分进口商品调整加征关税措施。




根据《中华人民共和国对外贸易法》《中华人民共和国进出口关税条例》等法律法规和国际法基本原则,经党中央、国务院批准,国务院关税税则委员会决定,自2019年6月1日0时起,对已实施加征关税的600亿美元清单美国商品中的部分,提高加征关税税率,分别实施25%、20%或10%加征关税。对之前加征5%关税的税目商品,仍继续加征5%关税。


中方调整加征关税措施,是对美方单边主义、贸易保护主义的回应。中方希望,美方回到双边经贸磋商的正确轨道,和中方共同努力,相向而行,争取在相互尊重的基础上达成一个互利双赢的协议。


中美贸易战升级,赶紧留言为中国加油!




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2020-09-02 18:31:57
全球人工智能政策及规划详尽汇总! http://gsi24.com/a/362.html 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。


我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,人工智能已上升国家战略。《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年,使中国成为世界主要人工智能创新中心”。为此,我国也出台了系列政策,大力推动人工智能产业发展,以下为国内相关政策汇总:


一、国内人工智能政策及规划


1、国家层面




2、地方层面(2017年至今)





二、世界各国主要人工智能政策法规梳理


另一方面,世界各国也都将人工智能作为未来经济转型发展的重要驱动力,纷纷推出相关产业政策支持人工智能技术和产业的发展。




以上内容来自集成电路产业研究,仅供交流学习之用,感谢分享!



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2020-09-02 18:31:59
突发!机器人创业明星倒闭,裁员近200人! http://gsi24.com/a/363.html 近日,一度“炙手可热”的机器人初创公司Anki突然宣布公司即将关闭,近200员工也被告知将在这周三被解雇,并支付一笔遣散费,相当于这些员工的一周的收入。



据机器人文明了解,此前几年中,Anki公司已经筹集了2亿多美元(相当于12亿元人民币)资金,并一度获得了苹果公司的大力推广,甚至刚被Fast Company评为“2019年度全球最具创新力企业”。如此耀眼的一家创业公司突然倒闭,也是让人匪夷所思。


Anki是一家什么公司?



据机器人文明了解,Anki由毕业于卡内基梅隆大学机器人研究所的三位博士生创立,曾是机器人学和人工智能领域炙手可热的创业公司


公司成立于2010年,2013年推出的首款产品Anki DRIVE(智能汽车玩具)便登上了苹果WWDC,库克评价称,它“打造了一种全方位的玩具新体验”。次年,这款产品成为亚马逊上第二畅销的玩具。


由此可见,Anki自诞生以来,便受到了业界巨头的关注。而在当时,机器人也正是非常当红的产业方向。


2016年,Anki推出的小机器人Cozmo更是引领一阵热潮。它不仅成为卡内基梅隆大学官方认证的教学机器人,这个会撒娇会卖萌还有点小脾气的“戏精”机器人还在社交媒体上受到极高的关注,测评视频被刷爆。



在这一年,Anki DRIVE的二代产品Anki OVERDRIVE发布,以及Cozmo热销,Anki的名字推上了2016年假日季四大畅销高档玩具的榜单。


2017年,亚马逊玩具销售排行榜上,Cozmo成为卖得最好的那一个,这家公司透露,公司这一年的收入已经接近1亿美元。


Anki并没有在此停下脚步,2018年,他们推出了家用机器人Vector。


虽然跟Cozmo长得很像,但实际上Vector更接近市面上语音精灵类的产品,也就是说它既能实体卖萌,又能帮你拍照、计时、定闹钟。


但值得注意的是这一次Anki选择在Kickstarter上发起了众筹,官方的解释是,他们希望能将Vector放到更大的设计平台和技术社区当中。


截止到现在, Anki已经卖出了650万台机器人,仅2018年8月,就卖出了150万台


资金断裂成最大祸首



据Recode报道, Anki首席执行官Boris Sofman周一在会议上告知其员工公司即将被迫关门停业。


至于关门的原因,Anki发言人表示:“尽管我们过去取得了成功,但我们追求各种融资途径,为我们未来的产品开发提供资金,并在我们的平台上进行扩展。一个重要的金融交易在最后阶段与战略投资者失败,我们无法达成协议。我们正在尽最大努力照顾每一位员工及其家人,我们的管理团队继续探索所有可供选择。”


Anki表示,该公司在2017年的收入接近1亿美元,预计将在2018年达到顶峰。该公司获得了超过2亿美元的风险投资资金,其中包括Andreessen Horowitz,其联合创始人Marc Andreessen曾短暂成为Anki董事会成员。据报道,Anki的高层管理人员声称亚马逊、康卡斯特和微软等巨头对其有收购兴趣,但此次收购未能实现。



据机器人文明了解,消费级机器人从2014年开始兴起,2015年引爆创业圈,2016年到达顶峰,但在2017年遇冷,其发展可谓是跌宕起伏。


对于Anki公司而言,其进入时间较早,获得资本的青睐也很正常。但从本质上讲,消费机器人并没有解决实际的应用痛点,甚至长期和“玩具”概念混在一起,主要的市场还是儿童等,缺乏快速成长的爆点。


实际上也是如此,在一股创业潮之后,TickTock 、Kuri、Jibo等消费机器人先后倒闭。而 Anki也只是这一股浪潮之后的又一家!


本文由机器人文明公众号整理,素材来自量子位、TechWeb、cnBeta等,仅供交流学习之用,感谢分享!




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2020-09-02 18:32:25
漫谈AI发展史及未来! http://gsi24.com/a/364.html 如果从阿兰·图灵1943年首次提出“图灵机”的概念算起,AI已经经历了86年的发展史。本文以信息图的形式回顾了这70多年的标志性事件,并归纳出AI发展的几个方向和技术应用,以及10大AI企业和国家排行榜。


这篇AI“图文简史”涵盖了AI从概念起源到诞生、发展过程中的重要里程碑和技术节点,对AI技术的主要分类方式和重要技术应用方向。70年AI发展史,一文纵览。


AI大事年表(1943-2014)




1943年,阿兰·图灵发明了“图灵机“,为智能机器的判定设置了基准:”能够成功骗过人类,让后者以为自己是人类的机器,称为智能机器。


1950年,科幻作家阿西莫夫发表短篇科幻小说集《我,机器人》,书中提出了影响深远的“机器人三原则”。


1956年,约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”的概念,当时盛行“由上至下“的思路。即由预编程的计算机来管治人类的行为。


1968年,首个通用式移动机器人诞生,能够通过周围环境来决定自己的行动。


1969年,MIT人工实验室创始人马文·明斯基为导演斯坦利·库布里克的电影《2001漫游太空》担任顾问,塑造了片中超级智能计算机HAL9000的银幕形象。


1973年 AI“寒冬“论开始出现。在AI上的巨额投入几乎未收到任何回报和成果,对AI行业的资助开始大幅滑坡。


1981年,“窄AI”的概念诞生。更多的研究不在寻求通用智能,而转向了面向更小范围专业任务的“窄AI“领域。


1990年,Rodney Brooks提出了“由下自上”的研究思路,开发能够模拟人脑细胞运作方式的神经网络,并学习新的行为。


1997年,超级计算机“深蓝”问世,并在国际象棋人机大战中击败人类顶尖棋手、特级大师加里·卡斯帕罗夫


2002年,iRobot公司打造出全球首款家用自动化扫地机器人。


2005年,美国军方开始投资自动机器人,波士顿动力的"机器狗"是首批产品之一。


2008年,谷歌在iPhone上发布了一款语音识别应用,开启了后来数字化语音助手(Siri、Alexa、Cortana)的浪潮。


2010年,上海世博会上,来自NAO公司的20个跳舞机器人献上了一段长达8分钟的完美舞蹈。


2011年,IBM Watson在Jeopardy答题竞赛中战胜了表现最优秀的人类选手。


2014年,在图灵测试诞生64年后,一台名为Eugene Goostman的聊天机器人通过了图灵测试。谷歌向自动驾驶技术投入重金,Skype推出实时语音翻译功能。


第一种AI分类方式:强AI和弱AI



强AI,又称“通用AI”,具备通用化的人类认知能力,具备足够的智能解决不熟悉的问题。


弱AI,又称“窄AI”,指专门针对特定任务而设计和训练的AI,比如苹果的虚拟语音助手Siri。


第二种AI分类方式:从反应式机器到自我意识



反应式机器。代表性范例:深蓝。能够识别棋盘上的形势,并做出预测,但没有记忆。


有限记忆。能利用过去的记忆为未来决策提供帮助。代表性范例:自动驾驶


意志理论:能够理解影响自身决策的观点、欲求和目的。目前这类AI尚不存在。


自我意识:具有自我意识的机器,能够理解自身目前的状态,并能利用现有信息推测他人的感觉。目前这类AI也不存在。


AI技术应用举例:




自动化机器人:对机器进行编程,使其高质量地完成一般由人完成的重复性任务,同时具备对不同任务条件的适应性。


机器视觉:让计算机能够“看见”的技术,利用摄像头捕获并分析视觉信息,完成模-数转换与数字信号处理。


机器学习:让计算机在未经编程的情况下运行。机器学习的子领域之一是深度学习,其目标是实现自动化的预测性分析。


自然语言处理:利用计算机程序处理人类语言。垃圾邮件检测、文本翻译、语义分析和语音识别等都属于该领域。


机器人技术:机器人能够比人类更精确、更持久地完成困难的重复性任务。


最具优势的10大企业




1、DeepMind:目前居于AI研究企业第一位


2、谷歌:旗下设谷歌大脑团队,在每个可能的领域聚焦长期AI研发。


3、Facebook:主要关注语言领域的问题,如动态记忆,问答系统开发等。


4、OpenAI:团队规模虽然不大,配置属于全明星级别。


5、百度:在语音交互、自动驾驶等领域表现出色。


6、微软:在AI领域耕耘多年,目前聚焦实时翻译。


7、苹果:正在研发面部识别技术,分析用户面对设备上出现广告的面部反应。


8、IBM:利用AI技术从照片、视频、语音和文本中提取语义。


9、亚马逊:目前多个部门业务向AI倾斜,比如无人商店、无人机货物配送,以及Alexa语音助理等业务。


10、英伟达:机器学习计算资源和硬件领域的领军者。

全球10大AI国家




1、美国:每年有100亿风投资金进入AI领域


2、中国:在过去5年中,中国与AI相关的专利数量上涨了190%。


3、日本:制造业部门的自动化程度可能高达71%。


4、英国:英国政府每年资助1000位AI专业的博士。


5、德国:首都柏林的AI初创公司数量位居世界第四。


6、法国:到2022年,法国政府对AI行业的投资将达18亿美元。


7、加拿大:正在兴建价值1.27亿美元的AI研究设施。


8、俄罗斯:到2025年,俄罗斯30%的军事装备将实现机器人化。


9、以色列:自2014年以来,AI初创公司的数量增长了3倍。


10、爱沙尼亚:在处理与解决与AI相关的法律问题上走在世界前列。

AI 的未来




全面自动化的交通:AI技术将让未来的交通走向全面智能化和自动化。


赛博技术:AI和机器人技术将成功助我们超越认知和身体上的极限。



代替人类从事危险职业:机器人和无人机将代替我们完成炸弹拆除等危险任务,我们不必为了完成这些任务冒上生命危险。


解决气候变化问题:有朝一日,AI可以利用大数据获得判断趋势的能力,并利用这些信息解决气候变化这样的重大问题。


探索新的边界:机器人可以帮我们进一步探索太空和海洋。


预测未来:机器学习利用过去的信息预测未来,谁将开启一段浪漫之旅?谁将面临离婚等等。


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2020-09-02 18:32:30
英特尔退出,苹果交钱!高通再一次笑到最后! http://gsi24.com/a/365.html 一切都来得太突然,但又合情合理。昨天我们还在谈苹果是否使用华为5G芯片,今天苹果就与高通和解,并放弃了之前的所有诉讼。像极了一对小夫妻在争吵之后,最终选择和解,但这也苦了想插入一脚的英特尔!



美东时间4月16日下午2点55分左右,苹果和高通决定和解专利使用费的纠纷。两家公司联合发布的声明称,高通和苹果已经达成协议,放弃在全球层面的所有法律诉讼。除此之外,两家公司已经达成了为期六年的全球专利许可协议,已在2019年4月1日生效,并有两年的延期选项。苹果将向高通支付一笔一次性的款项,两家公司还达成了一份多年的芯片组供应协议,但上述具体金额均未知。

 

终究苹果还是离不开高通?


 

这一消息是在收盘前1小时左右公布。从两家的股市行情来看,高通股价大涨23%,创下1999年以来高通最大单日涨幅,市值单日增加约145亿美元,达到852.66亿美元。而苹果股价在短暂震荡之后,最终收涨0.01%。


高通股价大涨


通过资本市场的表现,我们也能非常明显地看到,此次和解对于高通而言获益更大。至于苹果,在与高通一些列诉讼之后,该买的芯片还是得买,该交的专利许可费还是得交。

 

根据相关资料消失,2010年到2016年之间,苹果为高通芯片支付了161亿美元,以及72.3亿美元的专利许可费。而在这期间,苹果研发投入一直在快速增长,每年数以十亿计的资金投入,大部分都花在研发各种诸如芯片、传感器的基础技术上。

 

由此可见,苹果对于自研芯片觊觎已久。而在取得进展之后,那些强烈依附苹果生态的供应商也就好日子到头了,其中Imagination和Dialog就是非常典型的两个案例。

 

而这一次,在基带芯片上,苹果显然是暂时还“离不开”高通。

 

虽然说早在2017年就有传闻,苹果将自主研发4G基带芯片,2018年iPhone就会采用这种4G基带技术,从而彻底放弃高通的基带芯片。但是从最后结果来看,显然苹果在4G基带芯片方面还没有做好准备。以致于在与高通撕破脸皮之后,仓促地导入英特尔基带芯片,并由此引发了消费者的抱怨。

 

毕竟,英特尔在基带芯片方面,还无法很好地替代高通。而在5G时代,这一现象显得愈发明显。根据之前消息,英特尔5G基带芯片出现延期,最快也得到2020年,这就导致了苹果一段时间内无法推出5G手机的尴尬。相反,2019年下半年预计将会有多款5G智能手机推出,这对于苹果而言,显然是难于接受的。

 

虽说苹果有很强的硬件研发能力,并且有出色的A系列处理器,但苹果并不具备基带研发能力,在挖了高通和英特尔的大量研发人才后,苹果也很难造出5G基带芯片。毕竟,基带是一个技术壁垒很高的产品。

 

多年前,TI、Marvell、NVidia、Freescale、Broadcom和ADI等多家企业都尝试做基带芯片,最后都没有成功。目前,能够提供5G基带的只有高通、三星、华为、联发科和英特尔等几家。这也是之前传出华为有望向苹果供货5G基带芯片的原因,放眼全球苹果的选择并不多。

 

在苹果与三星、华为、联发科和英特尔都传过绯闻之后,显然现在的苹果还离不开高通基带芯片。

 

英特尔再次折戟移动市场


 

就在苹果和高通发布联合声明之后,英特尔也发布了最新的消息,正式宣布退出5G智能手机市场,称将聚焦在网络基础设施和其他数据为中心业务的机会。


英特尔公告

 

在公告中,英特表示:“将继续向当前客户履行其现有4G智能手机基带产品线的承诺,但预计不会在智能手机领域推出5G基带芯片产品,包括最初计划于2020年推出的产品。

 

英特尔CEO鲍勃·斯旺(Robert Swan)也表示:“我们对5G的机会以及网络的云化感到非常兴奋,但在智能手机调制解调器业务中,很明显没有明确的盈利机会和良好的回报。5G仍然是英特尔的战略重点,我们的团队开发了一系列有价值的无线产品和知识产权。我们正在评估实现我们创造的价值的选择,包括5G世界中各种以数据为中心的平台和设备的机会。

 

至此,英特尔在移动端的尝试,再一次以“失败”告终。其实在智能手机之前,提起处理器基本上都会想到英特尔。直至今天,英特尔在PC和服务器领域,仍然是难于撼动的霸主。但是在移动市场,英特尔却始终难有大突破。

 

在移动芯片领域,2011年英特尔才宣布推出Atom系列处理器。与高通相比,显然是错失了先机。最要命的是,英特尔Atom系列处理器在前期出现了兼容性问题,并且工艺制程上一直落后于竞争对手,市场反馈可想而知。

 

到了2014年,英特尔在智能手机领域没有太大动作之后,又转向了平板电脑领域,并且祭出“补贴”大旗。这种补贴之高,在每部Atom平板上超过300元人民币,接近整部售价的1/4。虽然在强势补贴下,也取得了千万级的出货,但是合作企业很多是小品牌,并没有达到预期的效果,同时也造成了移动业务部门相当大的亏损。

 

回到此次事件,毫无疑问英特尔在移动市场又一次遭遇了失败。从新任CEO的表述中也可以明显看出,5G基带芯片英特尔是不准备在做了。毕竟失去苹果之后,也很难有大的手机厂商愿意给英特尔机会,高通在移动端的霸主地位依旧难于撼动!

 

写在最后:


 

可以这样说,苹果和高通重回旧好,最伤心的恐怕是英特尔了。对于苹果而言,按照近些年的一贯做法,其在基带芯片领域的研发很有可能仍在继续,毕竟完全依赖一家供应商不符合苹果供应链管理的大战略。

 

相爱相杀的苹果和高通,这才是“真爱”啊!

 


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2020-09-02 18:32:32
全球20家AI芯片企业对比,谁才是顶级玩家! http://gsi24.com/a/366.html 2010 年以来,由于大数据产业的发展,数据量呈现爆炸性增长态势,而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求,于是研究界对 AI芯片进行了新一轮的技术 研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一,决定了平台的基础架构和发展 生态。



目前,人工智能芯片技术领域的国内代表性企业包括中科寒武纪、中星微、地平线机器人、深鉴科技、灵汐科技、启英泰伦、百度、华为等,国外包括英伟达、AMD、Google、高通、 Nervana Systems、Movidius、IBM、ARM、CEVA、MIT/Eyeriss、苹果、三星等。(以下排名不分先后)


中科寒武纪 



寒武纪科技成立于 2016 年,总部在北京,创始人是中科院计算所的陈天石、陈云霁兄

弟,公司致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资联合投资,为全球 AI 芯片领域第一个独角兽初创公司。 


寒武纪是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的 AI 芯片公司,拥有终端 AI 处理器 IP 和云端高性能 AI芯片两条产品线。2016 年发布的寒武纪 1A 处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。


中星微 



1999 年,由多位来自硅谷的博士企业家在北京中关村科技园区创建了中星微电子有限 公司,启动并承担了国家战略项目——“星光中国芯工程”,致力于数字多媒体芯片的开发、 设计和产业化。 


2016 年初,中星微推出了全球首款集成了神经网络处理器(NPU)的 SVAC 视频编解 码 SoC,使得智能分析结果可以与视频数据同时编码,形成结构化的视频码流。该技术被广泛应用于视频监控摄像头,开启了安防监控智能化的新时代。自主设计的嵌入式神经网络处理器(NPU)采用了“数据驱动并行计算”架构,专门针对深度学习算法进行了优化, 具备高性能、低功耗、高集成度、小尺寸等特点,特别适合物联网前端智能的需求。 


地平线机器人(Horizon Robotics) 



地平线机器人成立于 2015 年,总部在北京,创始人是前百度深度学习研究院负责人余 凯。 


BPU(BrainProcessing Unit)是地平线机器人自主设计研发的高效人工智能处理器架构 IP,支持 ARM/GPU/FPGA/ASIC 实现,专注于自动驾驶、人脸图像辨识等专用领域。2017年,地平线发布基于高斯架构的嵌入式人工智能解决方案,将在智能驾驶、智能生活、公共安防三个领域进行应用,第一代BPU芯片“盘古”目前已进入流片阶段,预计在2018年 下半年推出,能支持 1080P 的高清图像输入,每秒钟处理 30 帧,检测跟踪数百个目标。地 平线的第一代 BPU采用 TSMC的 40nm工艺,相对于传统 CPU/GPU,能效可以提升 2~3个 数量级(100~1,000倍左右)。


深鉴科技 



深鉴科技成立于 2016 年,总部在北京。由清华大学与斯坦福大学的世界顶尖深度学习 硬件研究者创立。深鉴科技于 2018年 7月被赛灵思收购。 


深鉴科技将其开发的基于 FPGA 的神经网络处理器称为 DPU。到目前为止,深鉴公开 发布了两款 DPU:亚里士多德架构和笛卡尔架构,其中,亚里士多德架构是针对卷积神经 网络 CNN而设计;笛卡尔架构专为处理 DNN/RNN网络而设计,可对经过结构压缩后的稀疏神经网络进行极致高效的硬件加速。相对于 Intel XeonCPU 与 Nvidia TitanX GPU,应用 笛卡尔架构的处理器在计算速度上分别提高 189 倍与 13 倍,具有 24,000 倍与 3,000 倍的更 高能效。


灵汐科技 



灵汐科技于 2018 年 1 月在北京成立,联合创始人包括清华大学的世界顶尖类脑计算研 究者。公司致力于新一代神经网络处理器(Tianjic)开发,特点在于既能够高效支撑现有 流行的机器学习算法(包括 CNN,MLP,LSTM 等网络架构),也能够支撑更仿脑的、更具成长潜力的脉冲神经网络算法;使芯片具有高计算力、高多任务并行度和较低功耗等优点。软件工具链方面支持由 Caffe、TensorFlow 等算法平台直接进行神经网络的映射编译, 开发友善的用户交互界面。Tianjic 可用于云端计算和终端应用场景,助力人工智能的落地 和推广。 


启英泰伦 



启英泰伦于2015年11月在成都成立,是一家语音识别芯片研发商。启英泰伦的CI1006 是基于 ASIC 架构的人工智能语音识别芯片,包含了脑神经网络处理硬件单 元,能够完美支持DNN运算架构,进行高性能的数据并行计算,可极大的提高人工智能深 度学习语音技术对大量数据的处理效率。 


百度 



百度 2017 年 8 月 Hot Chips 大会上发布了 XPU,这是一款 256 核、基于 FPGA 的云计 算加速芯片。合作伙伴是赛思灵(Xilinx)。XPU 采用新一代 AI 处理架构,拥有 GPU 的通 用性和 FPGA 的高效率和低能耗,对百度的深度学习平台 PaddlePaddle 做了高度的优化和 加速。据介绍,XPU 关注计算密集型、基于规则的多样化计算任务,希望提高效率和性能, 并带来类似 CPU的灵活性。但目前 XPU有所欠缺的仍是可编程能力,而这也是涉及 FPGA 时普遍存在的问题。到目前为止,XPU尚未提供编译器。 


华为 



麒麟 970 搭载的神经网络处理器 NPU 采用了寒武纪 IP。麒麟 970 采用 了 TSMC 10nm工艺制程,拥有 55亿个晶体管,功耗相比上一代芯片降低 20%。CPU架构 方面为 4核 A73+4核 A53组成 8核心,能耗同比上一代芯片得到 20%的提升;GPU方面采 用了 12 核 Mali G72 MP12GPU,在图形处理以及能效两项关键指标方面分别提升 20%和 50%;NPU采用 HiAI移动计算架构,在 FP16下提供的运算性能可以达到1.92 TFLOPs,相 比四个 Cortex-A73核心,处理同样的 AI任务,有大约具备 50 倍能效和 25 倍性能优势。 


英伟达(Nvidia) 



英伟达创立于 1993 年,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。早在 1999 年,英伟 达发明了 GPU,重新定义了现代计算机图形技术,彻底改变了并行计算。 


深度学习对计算速度有非常苛刻的要求,而英伟达的 GPU 芯片可以让大量处理器并行 运算,速度比 CPU 快十倍甚至几十倍,因而成为绝大部分人工智能研究者和开发者的首选。 自从 Google Brain采用 1.6万个 GPU核训练 DNN模型,并在语音和图像识别等领域获得巨 大成功以来,英伟达已成为 AI芯片市场中无可争议的领导者。 


AMD 



美国 AMD 半导体公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微 处理器(CPU、GPU、APU、主板芯片组、电视卡芯片等),以及提供闪存和低功率处理器 解决方案,公司成立于 1969 年。AMD 致力为技术用户——从企业、政府机构到个人消费 者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。 


2017年 12 月 Intel和 AMD宣布将联手推出一款结合英特尔处理器和 AMD图形单元的 笔记本电脑芯片。目前 AMD拥有针对AI和机器学习的高性能Radeon Instinc加速卡,开放 式软件平台 ROCm等。 

 Google 



Google 在 2016 年宣布独立开发一种名为 TPU 的全新的处理系统。TPU 是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度,减少实现每个计算操作所需晶体管数量的方式,让芯片的每秒运行的操作个数更高,这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行得更快,进而更快地让用户得到更智能的结果。在 2016 年 3 月打败了李世 石和 2017年 5月打败了柯杰的阿尔法狗,就是采用了谷歌的 TPU系列芯片。 


Google I/O-2018开发者大会期间,正式发布了第三代人工智能学习专用处理器 TPU 3.0。 TPU3.0 采用 8 位低精度计算以节省晶体管数量,对精度影响很小但可以大幅节约功耗、加快速度,同时还有脉动阵列设计,优化矩阵乘法与卷积运算,并使用更大的片上内存,减少对系统内存的依赖。速度能加快到最高 100PFlops(每秒 1000万亿次浮点计算)。 


高通 



在智能手机芯片市场占据绝对优势的高通公司,也在人工智能芯片方面积极布局。

高通提供的资料显示,其在人工智能方面已投资了 Clarifai公司和中国“专注于物联网人工 智能服务”的云知声。 


而早在 2015 年 CES 上,高通就已推出了一款搭载骁龙 SoC 的飞行机器人—— Snapdragon Cargo。高通认为在工业、农业的监测以及航拍对拍照、摄像以及视频新需求上,公司恰好可以发挥其在计算机视觉领域的能力。此外,高通的骁龙 820芯片也被应用于 VR 头盔中。事实上,高通已经在研发可以在本地完成深度学习的移动端设备芯片。 


Nervana Systems 



Nervana创立于 2014年,公司推出的 The Nervana Engine是一个为深度学习专门定制和 优化的 ASIC芯片。这个方案的实现得益于一项叫做 High Bandwidth Memory的新型内存技 术,这项技术同时拥有高容量和高速度,提供 32GB 的片上储存和 8TB 每秒的内存访问速 度。该公司目前提供一个人工智能服务“in the cloud”,他们声称这是世界上最快的且目前已被金融服务机构、医疗保健提供者和政府机构所使用的服务。他们的新型芯片将会保证 Nervana云平台在未来的几年内仍保持最快的速度。 


Movidius(被 Intel收购)

 


2016 年 9 月,Intel 发表声明收购了 Movidius。Movidius 专注于研发高性能视觉处理芯 片。其最新一代的 Myriad2 视觉处理器主要由 SPARC 处理器作为主控制器,加上专门的 DSP 处理器和硬件加速电路来处理专门的视觉和图像信号。这是一款以 DSP 架构为基础的视觉处理器,在视觉相关的应用领域有极高的能耗比,可以将视觉计算普及到几乎所有的嵌入式系统中。 


该芯片已被大量应用在 Google 3D 项目的 Tango 手机、大疆无人机、FLIR 智能红外摄 像机、海康深眸系列摄像机、华睿智能工业相机等产品中。 


IBM 



IBM 很早以前就发布过 watson,投入了很多的实际应用。除此之外,还启动了类脑芯 片的研发,即 TrueNorth。 


TrueNorth 是 IBM 参与 DARPA 的研究项目 SyNapse 的最新成果。SyNapse 全称是 Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics(自适应可塑可伸缩电子神经系 统,而 SyNapse 正好是突触的意思),其终极目标是开发出打破冯·诺依曼体系结构的计算 机体系结构。 


ARM 



ARM 推出全新芯片架构 DynamIQ,通过这项技术,AI 芯片的性能有望在未来三到五 年内提升 50倍。

 

ARM的新CPU架构将会通过为不同部分配置软件的方式将多个处理核心集聚在一起, 这其中包括一个专门为 AI算法设计的处理器。芯片厂商将可以为新处理器配置最多 8个核 心。同时为了能让主流 AI在自己的处理器上更好地运行,ARM还将推出一系列软件库。 


CEVA 



CEVA 是专注于 DSP 的 IP 供应商,拥有众多的产品线。其中,图像和计算机视觉 DSP 产品CEVA-XM4是第一个支持深度学习的可编程DSP,而其发布的新一代型号CEVA-XM6, 具有更优的性能、更强大的计算能力以及更低的能耗。 


CEVA 指出,智能手机、汽车、安全和商业应用,如无人机、自动化将是其业务开展 的主要目标。 


MIT/Eyeriss 



Eyeriss 事实上是 MIT 的一个项目,还不是一个公司,从长远来看,如果进展顺利,很 可能孵化出一个新的公司。 


Eyeriss 是一个高效能的深度卷积神经网络(CNN)加速器硬件,该芯片内建 168 个核 心,专门用来部署神经网路(neural network),效能为一般 GPU的 10 倍。其技术关键在于 最小化 GPU 核心和记忆体之间交换数据的频率(此运作过程通常会消耗大量的时间与能 量):一般 GPU 内的核心通常共享单一记忆体,但 Eyeriss 的每个核心拥有属于自己的记忆 体。 


目前,Eyeriss 主要定位在人脸识别和语音识别,可应用在智能手机、穿戴式设备、机 器人、自动驾驶车与其他物联网应用装置上。 


苹果 



在 iPhone 8和 iPhone X的发布会上,苹果明确表示其中所使用的 A11处理器集成了一 个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎(Neural Engine)”,每秒运算次数最高可达 6000 亿次。这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现,比如面部 识别和语音识别等。 


三星 


2017 年,华为海思推出了麒麟 970 芯片,据知情人士透露,为了对标华为,三星已经

研发了许多种类的人工智能芯片。三星计划在未来三年内新上市的智能手机中都采用人工智能芯片,并且他们还将为人工智能设备建立新的组件业务。三星还投资了 Graphcore、深 鉴科技等人工智能芯片企业。   



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2020-09-02 18:32:34
对比英伟达 、AMD 及英特尔等 :如何选择适合的GPU? http://gsi24.com/a/367.html 深度学习是一个对算力要求很高的领域。GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。


一个好的GPU可以让你快速获得实践经验,而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈,你会花费过多时间,从错误中吸取教训。


那么,现在问题来了。


如果你想购买新的GPU,应该关注哪些指标呢?GPU RAM,内核,还是Tensor Core?


各种厂商五花八门。英伟达,英特尔,还是谷歌?我又应该选择哪家的产品?


本文将深入研究这些问题,并将为你提供建议,帮助你做出适合的选择。


本文结构如下:


首先,我会讨论拥有多个GPU的用处,然后讨论所有相关的硬件选项,如英伟达和AMD GPU,Intel Xeon Phis,Google TPU和初创公司的硬件。然后我会讨论哪些GPU规格指标是深度学习性能的良好指标。最后,我会总结GPU的选购建议。


只想阅读最终采购建议的同学可以直接跳到文末。


多个GPU能让我的训练更快吗?


我的核心观点是,卷积和循环网络很容易并行化,特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而,包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行,并且需要专门的算法才能很好地运行。


图1:主计算机中的设置:你可以看到三个GPU和一个InfiniBand网卡。这是一个很好的深度学习配置吗?


像TensorFlow和PyTorch这样的现代库非常适合并行化循环和卷积网络。以卷积为例,2/3/4 块GPU的期望加速大约分别是1.9x / 2.8x / 3.5x。对于循环网络,序列长度是最重要的参数,在常见的NLP问题中,对应的加速比与卷积网络相似或稍差。


然而,全连接网络(包括Transformer)通常具有较差的数据并行性能,并且需要更高级的算法来加速网络的这些部分。如果你在多个GPU上运行Transformer,你应该也尝试在单个GPU上运行,并比较查看是否真的有加速。


在不考虑并行性的情况下使用多个GPU


除了并行运算,拥有多个GPU能带来的更显著帮助是,让你可以在每个GPU上单独运行多个算法或实验。


高效的超参数搜索是多个GPU的最常见用途。虽然你没有获得加速,但你可以获得有关不同超参数设置或不同网络架构的性能的更快信息。这对新手来说也非常有用,因为你可以快速获得训练不熟悉的深度学习架构的见解和经验。


以这种方式使用多个GPU通常比通过数据并行在多个GPU上运行单个网络更有用。购买多个GPU时,请记住这一点:当你购买多个GPU时,用于提高并行性的指标(如PCIe通道数量)并不重要。

另外,请注意,单个GPU应该足以满足几乎所有任务的要求。单GPU的体验范围与4个 GPU的体验不会差太多。唯一的区别是,你可以在给定时间内使用多个GPU运行更多实验。


你该如何选择:英伟达 vs AMD vs 英特尔 vs 谷歌 vs 亚马逊 vs 微软 vs 初创公司


英伟达:领导者


英伟达的标准库使得在CUDA中建立第一个深度学习库非常容易,而AMD的OpenCL没有这样强大的标准库。这一早期优势与英伟达强大的社区支持相结合,迅速增加了CUDA社区的规模。这意味着只要你使用英伟达 GPU,如果出现问题,你将很容易找到支持;如果你自己编写CUDA,你会找到支持和建议;并且你会发现大多数深度学习库都对英伟达 GPU提供最佳支持。在过去的几个月里,英伟达仍将更多的资源投入到软件中。例如,Apex库支持在PyTorch中实现稳定的16位梯度,还包括融合快速优化器,如FusedAdam。总的来说,软件是英伟达 GPU非常强大的一步。

另一方面,英伟达现在有一项政策,即只允许Tesla GPU在数据中心使用CUDA,而不允许GTX或RTX卡。目前外界尚不清楚“数据中心”的严格定义,但这意味着,由于担心法律问题,组织和大学将被迫购买价格昂贵且性价比低的Tesla GPU。然而,Tesla卡与GTX和RTX卡相比没有真正的优势,成本却高达10倍。


英伟达可以在没有任何重大阻力的情况下做到这一点,正表明了他们垄断的力量——他们可以随心所欲地做,我们必须接受这些条款。如果你选择了英伟达 GPU在社区和支持方面的主要优势,你也需要同时接受随时可能出现的各种限制。


AMD:功能强大但缺乏支持


HIP通过ROCm将英伟达和AMD GPU统一为一种通用编程语言,在编译成GPU组件之前编译成相应的GPU语言。如果我们将所有GPU代码都放在HIP中,这将是一个重要的里程碑,但这很困难,其中就包含了移植TensorFlow和PyTorch代码库。 TensorFlow和PyTorch对AMD GPU有一些支持,所有主要网络都可以在AMD GPU上运行,但如果你想开发新网络,可能会遗漏一些细节,这可能会阻止你实现你需要的东西。 ROCm社区也不是太大,因此很难直接解决问题。 AMD对他们的深度学习软件投入很少,因此不能指望英伟达和AMD之间的软件差距将在未来缩小。


目前,AMD GPU的性能还可以。它们现在具有16位计算能力,这是一个重要的里程碑,但英伟达 GPU的Tensor核心为Transformer和卷积网络提供了更高的计算性能(不过对于词级循环网络而言,没有提高那么多)。


总的来说,我认为对于那些只希望GPU能够顺利运行的普通用户,我不太推荐AMD GPU。更有经验的用户应该可以减少问题,并且通过支持AMD GPU和ROCm / HIP开发人员,他们有助于打击英伟达的垄断地位,因为这将使每个人长期受益。如果你是GPU开发人员并希望为GPU计算做出重要贡献,那么AMD GPU可能是长期发挥良好影响力的最佳方式。对于其他所有人来说,英伟达 GPU可能是更安全的选择。


英特尔:努力追赶


以我的亲身经历而言,我对英特尔Xeon Phis非常失望,我不认为它们是英伟达或AMD显卡的真正竞争对手,因此我只简单描述一下:如果你决定使用Xeon Phi,你可能会遇到以下问题:很差的技术支持,代码运行得比CPU还慢,编写优化代码困难,没有完全支持C ++ 11特性,不支持某些重要的GPU设计模式,难以兼容依赖BLAS例程的其他库(NumPy和SciPy)等等。


除了Xeon Phi之外,我非常期待英特尔的Nervana神经网络处理器(NNP),因为它的规格对GPU开发人员而言非常强大,并且它将允许新的算法,这可能重新定义神经网络的使用方式,但这一项目已经无休止地延迟,有传言称大部分研发都打了水漂。NNP计划于2019年第三季度/第四季度开始。如果你想等待那么长时间,请记住,从AMD和英特尔自己的Xeon Phi可以看出,好的硬件并非一切。可能直到2020年或2021年,NNP才有能力与GPU或TPU竞争。


谷歌:强大,廉价的按需处理


Google TPU已发展成为一种非常成熟的基于云的产品,具有成本效益。理解TPU的最简单方法是将其视为打包在一起的多个专用GPU——而且只为了一个目的:进行快速矩阵乘法。如果我们看一下Tensor-Core-enabled V100与TPU v2的性能指标,我们发现两个系统在运行ResNet50模型时的性能几乎相同。


但是,Google TPU更具成本效益。由于TPU具有复杂的并行化基础架构,如果你使用多于1个云TPU(相当于4个GPU),TPU将比GPU具有更大的速度优势。


尽管仍在试验中,但PyTorch现在也支持TPU了,这将有助于加强TPU社区和生态系统。


TPU仍然存在一些各种各样的问题,例如,2018年2月的一份报告称,当使用LSTM时TPUv2没有收敛。我至今没有找到该问题已经解决的报道。


另一方面,在TPU上训练大型Transformer取得了巨大成功。GPT-2,BERT和机器翻译模型可以在TPU上非常有效地进行训练。根据我的估计,TPU比GPU快约56%,并且由于它们与云GPU相比价格较低,因此它们是大型Transformer项目的绝佳选择。


然而,在TPU上训练大型模型的一个问题可能是累积成本。TPU具有高性能,最适合在训练阶段使用。在原型设计阶段,你应该关闭云端来降低成本。因此,最佳选择是,在你的个人GPU上进行原型设计,然后在TPU训练最终模型。


总而言之,目前TPU似乎最适合用于训练卷积网络或大型Transformer,并且应该结合其他计算资源共同使用,而不是作为主要的深度学习资源。


亚马逊AWS和微软Azure:可靠但昂贵


来自Amazon AWS和微软Azure的GPU实例非常具有吸引力,因为你可以根据需要轻松扩展和缩小实例。这对于赶paper或者更大的一次性项目非常有用。然而,与TPU类似,成本会随实例数增长而迅速累加。目前,GPU云实例太昂贵而无法单独使用,我建议在云中启动最终训练工作之前,使用一些专用的廉价GPU进行原型设计。


初创公司:具有革命性的硬件概念但缺乏软件


有一系列初创公司旨在生产下一代深度学习硬件。这些公司通常拥有出色的理论设计,然后被谷歌、英特尔或其他公司收购,以获得完成设计和生产芯片所需的资金。下一代芯片的开发成本十分昂贵(约10亿美元)。一旦这个阶段完成,软件就成了主要问题。目前,还没有初创公司能够生产出适用于当前深度学习硬件的软件。需要开发一个完整的软件套件才能具有竞争力,这一点从AMD与英伟达的例子中可以清楚地看出:AMD拥有出色的硬件,但只有90%的软件——这还不足以与英伟达竞争。


目前,没有任何公司能够完成所有的硬件和软件步骤。英特尔NNP可能是最接近的,但目前来看,我们不能指望在2020年或2021年之前出现有竞争力的产品。所以目前我们需要继续使用GPU和TPU。


因此,你就先别指望初创公司的新硬件了。


一个优秀的GPU应该拥有什么性能?


训练深度学习模型时,GPU性能中最重要的特性到底是什么?是CUDA Core吗?还是时钟频率?或是RAM大小?


GPU的选择实在令人困惑:16位计算能力,Tensor Core,没有Tensor Core的16位GPU,多代GPU仍然可行(Turning,Volta,Maxwell)。


所幸我们仍然有一些可靠的性能指标,我们可以使用这些指标作为经验法则。这里有一些针对不同深度学习架构的优先级指南:


卷积网络和Transformer:Tensor Core> FLOP>存储器带宽> 16位计算能力


循环网络:存储器带宽> 16位计算能力>Tensor Core> FLOP


解释如下:如果我想使用卷积网络,我应该首先优先考虑具有Tensor Core的GPU,然后是高FLOP指数,然后是高内存带宽,然后是具有16位计算能力的GPU 。在确定优先级时,你也需要根据模型大小选择具有足够内存的GPU。


为什么优先级是这样的呢?


GPU可以快速实现两个最重要的张量操作:矩阵乘法和卷积。


考虑矩阵乘法A * B = C。将A,B的存储器复制到芯片上比计算A * B更昂贵。这意味着,如果你想使用LSTM和其他经常进行大量小矩阵乘法的循环网络,则内存带宽是GPU最重要的特性。矩阵乘法越小,内存带宽就越重要。


相反,卷积受计算速度的约束。因此,GPU上的TFLOP是ResNets和其他卷积架构性能的最佳指标。Tensor Core可以明显增加FLOP。


图2:GPU和TPU的标准化性能数据。越高越好。RTX卡假定16位计算。RNN编号指的是长度小于100的短序列的biLSTM性能。使用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成基准测试。


性价比分析


GPU的性价比可能是选择GPU的最重要标准。本文的性能分析如下:


1.对于Transformer,我对Transformer-XL和BERT进行了基准测试。


2.对于词级和字符级RNN,我对最先进的biLSTM模型进行了基准测试。


3.(1)和(2)中的基准测试是针对Titan Xp,Titan RTX和RTX 2080 Ti进行的。对于其他卡,我线性地缩放了性能差异。


4.我使用现有的CNN基准。


5.我使用亚马逊和eBay的平均成本作为GPU的参考成本。


图3:卷积网络(CNN),循环网络(RNN)和Transformer的标准化性能/成本。越高越好。RTX 2060的成本效率是Tesla V100的5倍以上。RNN编号指的是长度小于100的短序列的biLSTM性能。使用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成基准测试。


从这些数据中,我们看到RTX 2060比RTX 2070,RTX 2080或RTX 2080 Ti更具性价比。为什么会这样呢?使用Tensor Core进行16位计算的能力远远超过拥有更多Tensor Core核心的更大的硬件。使用RTX 2060,你可以以最低的价格获得这些功能。


然而,这种分析存在一些应该考虑的偏差:


1.这种分析强烈倾向于较小的显卡。较小而经济高效的GPU可能没有足够的内存来运行你真正感兴趣的模型!


2.GTX 10xx卡标价过高:目前,由于游戏玩家不喜欢RTX卡,GTX 10XX卡似乎加价格被哄抬过高。


3.单GPU偏置:一台具有4个低成本卡(4x RTX 2080 Ti)的计算机比具有最高成本/效率卡(8x RTX 2060)的2台计算机更具性价比。


警告:多GPU RTX发热问题


如果你使用多个彼此相邻的GPU,那么RTX 2080 Ti和其他具有标准双风扇的RTX GPU就存在问题了——尤其是一台计算机中的多个RTX 2080 Ti。多个RTX 2080和RTX 2070也会受到影响。


RTX卡上的风扇是由英伟达开发的一种新设计,用于改善运行单GPU的游戏玩家的体验(静音,低发热)。但是,如果你使用具有此开放式双风扇设计的多个GPU,那么这种设计非常糟糕。如果你想使用多个彼此相邻的RTX卡(直接在下一个PCIe插槽中),那么你应该获得具有“鼓风式”单风扇设计的版本。对于RTX 2080 Ti卡尤其如此。华硕和PNY目前市场上有RTX 2080 Ti型号,带有鼓风式风扇。如果你使用两个RTX 2070,你可以使用任何风扇,但是,我仍愿意选择使用一个鼓风式风扇,以便在彼此旁边运行2个以上的RTX 2070。


所需内存大小和16位训练


GPU上的内存对于某些应用程序(如计算机视觉,机器翻译和某些其他NLP应用程序)至关重要,你可能认为RTX 2070具有性价比,但其内存太小,只有8 GB。但请注意,通过16位训练,你几乎可以拥有16 GB的内存。任何标准型号都可以被轻松放入RTX 2070。


RTX 2080和RTX 2080 Ti也是如此。但请注意,在大多数软件框架中,16位运算并非默认选项,因为某些框架以32位存储权重以执行更精确的梯度下降。一个好的经验法则是,使用16位计算往往可以节省50%的内存。因此,16位8GB内存的大小与12 GB 32位内存大致相当。


GPU推荐


目前,我的主要建议是购买RTX 2070 GPU并使用16位训练。我永远不会建议购买XP Titan,Titan V,任何Quadro显卡或任何Founders Edition GPU。但是,有一些特定的GPU也有它们的用武之处:


1.如果要额外内存的话,我建议使用RTX 2080 Ti。如果你真的需要大量的内存,RTX Titan是最好的选择——但要确保你真的需要那么多内存!


2.如果想要额外的性能,我建议使用RTX 2080 Ti。


3.如果你缺钱,我会推荐eBay上的任何便宜的GTX 10XX卡(取决于你需要多少内存)或RTX 2060。如果太贵,可以看看Colab。


4.如果你只想入门深度学习,GTX 1060(6GB)是一个很好的选择。


5.如果你已经拥有GTX 1070或更高版本,请再等等。除非你使用大型Transformer,否则升级是不值得的。


6.如果你想快速学习深度学习,建议使用多个GTX 1060(6GB)。


云端深度学习


AWS / Azure上的GPU实例和Google Cloud中的TPU都是深度学习的可行选择。虽然TPU稍微便宜一点,但它缺乏云GPU的多功能性和灵活性。


TPU可能是训练物体识别或Transformer模型的首选武器。对于其他工作负载,云GPU是更安全的选择——云实例的好处是你可以随时在GPU和TPU之间切换,甚至可以同时使用两者。


但是,请注意这样做的代价:如果你一直使用AWS / Azure完成工作,那么你将无法学到如何在个人GPU上工作的技能,并且你也无法获得使用TPU的技能。如果你一直使用个人GPU,则无法学会通过云扩展到更多GPU / TPU的技能。


如果你使用TPU,当你需要完整功能时,你可能就只能使用TensorFlow了。学习云GPU / TPU工作流的代价是很高,如果你正在面临TPU、云GPU和个人GPU的选择,你应该意识到这个代价。


另一个问题是,何时使用云服务?如果你试图学习深度学习,或者你需要搭建原型,那么个人GPU可能是最好的选择,因为云实例可能很昂贵。


但是,一旦你找到了良好的深度网络配置,并且你只想使用数据并行性训练模型,那么使用云实例是一种可靠的方法。小型GPU足以进行原型设计,而人们可以依靠云计算的强大功能来扩展到更大的实验。


如果你的资金不足,云计算实例也可能是一个很好的解决方案:在CPU上进行原型设计,然后在GPU / TPU实例上实验,以便快速进行训练。这不是最好的工作流程,因为在CPU上做原型设计十分痛苦,但它可以是一个具有高性价比的替代方案。


结论


总的来说,在GPU选取上,我推荐以下三个策略:


1.坚持使用GTX 1070或更好的GPU

2.购买RTX GPU

3.使用某种GPU进行原型设计,然后在TPU或云GPU上进行并行训练。


更多建议:


最佳GPU:RTX 2070

最差GPU:任何Tesla卡、任何Quadro卡、任何初创公司的卡; Titan RTX,Titan V,Titan XP

高性价比但价格昂贵:RTX 2070

高性价比且价格便宜:RTX 2060,GTX 1060(6GB)

有点小钱:GTX 1060(6GB)

没钱:GTX 1050 Ti(4GB)或者:CPU(原型)+ AWS / TPU(训练);或者Colab。

参加Kaggle:RTX 2070。如果你没有足够的钱,可以从eBay购买GTX 1060(6GB)或GTX Titan(Pascal)进行原型设计,然后使用AWS进行最终训练。使用fastai库。

计算机视觉或机器翻译研究员:GTX 2080 Ti(采用鼓风机设计)。如果你训练非常大的网络,请使用RTX Titans。

NLP研究员:16位的RTX 2080 Ti。

想认真学习深度学习:从RTX 2070开始。在6-9个月后购买更多RTX 2070。根据你接下来选择的领域(创业,Kaggle,研究,应用深度学习),卖掉你的GPU,并在大约两年后购买更合适的东西。

只想玩一玩试深度学习:GTX 1050 Ti(4或2GB)。这通常适合你的标准桌面,不需要新的PSU。如果装得下的话,不要购买新电脑。


来源:大数据文摘,感谢分享!



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2020-09-02 18:32:36
三分钟看懂2019全球AI人才报告! http://gsi24.com/a/368.html
【导读】最新的2019年全球AI人才流动报告显示,全球约有44%的AI人才在美国获得的博士学位,在中国获得博士学位的人才占比不到11%,并且,培养更多的AI博士并不一定会让本国受益。

有很多证据表明,顶级AI人才供不应求。然而,这类人才究竟有多么稀缺,或者他们都集中在世界各地哪些地方,却几乎不为人知。


近日,加拿大Element AI首席执行官发布了最新的2019年《全球AI人才流动报告》,对AI人才的数量、分布范围等情况做了总结,可以说是目前最全的报告,主要采集了三个数据源。


  • AI领域21个主要学术会议发表的论文,比如AAAI、CVPR等,并分析了作者的概括。

  • 有针对性地分析了LinkedIn搜索结果,这些搜索显示了有多少人自称拥有博士学位,以及世界各地要求哪些AI技能。

  • 参考了外部报告和其他辅助来源,以帮助了解背景,并更好地了解全球人工智能领域快速变化的人才库。


报告研究结果显示,2018年,在机器学习领域一个或多个顶级会议上发表论文的人数达到2.24万人,比2015年增长了36%,仅去年一年就增长了19%。LinkedIn上个人资料的补充调查显示,共有36524人符合AI专家资格,这比2018年的报告增长了66%。


中国方面:


  • 在中国获得博士学位的论文作者占比接近11%,全球排第二;

  • 超过11%的AI人才在中国工作,在就业人数最多的国家中排名第二;

  • 顶级AI研究人员有225位集中在中国,数量排名世界第二。


报告还提出了一些有价值的观点和现象。比如培养那么多AI博士,不一定会让本国受益、AI顶级会议中女性总体占比仅18%,性别失衡严重。


以下是详细报告。


暴增:论文三年涨三成,会议人均千位作者


这项AI人才报告的主要数据来源是机器学习领域的学术会议,报告一共涵盖了21个会议,调查了过去一年在该领域主要国际学术会议上发表论文的作者。


这21个会议分别是:


  • 计算语言学协会北美分会年会 (NAACL)

  • 人工智能促进协会会议 (AAAI)

  • 计算语言学协会会议 (ACL)

  • 计算机视觉及模式识别会议 (CVPR)

  • 自然语言处理经验方法会议 (EMNLP)

  • 学习理论研讨会 (COLT)

  • 神经信息处理系统会议 (NeurIPS)

  • 人工智能不确定性会议 (UAI)

  • 遗传和进化计算会议 (GECCO)

  • 国际声学、语音和信号处理会议 (ICASSP)

  • 国际人工智能与统计会议 (AISTATS)

  • 自主智能体和多智能体系统国际会议 (AAMAS)

  • 国际计算机视觉会议 (ICCV)

  • 智能机器人与系统国际会议 (IROS)

  • 国际机器学习会议 (ICML)

  • 医学图像计算与计算机辅助干预国际会议 (MICCAI)

  • 国际机器人与自动化会议 (ICRA)

  • 国际人工智能联合会议 (IJCAI)

  • Interspeech

  • 机器人学: 科学与系统 (RSS)

  • 计算机视觉应用冬季会议 (WACV)


结果显示,2018年在上述一个或多个以上顶会上发表论文的作者有22400人,这意味着平均每个会议有超过一千人位作者。


AI研究人员Top 5的国家 (在所调查的21个顶会上发表论文的作者人数):

  • 美国:15747 人

  • 中国:2725 人

  • 英国:1475 人

  • 德国:935 人

  • 加拿大:815 人


作为比较,报告也统计了2015、2016和2017年这三年在同样21个会议上发表论文的作者数据,结果显示出明显的增长趋势:与2015年相比,作者数量增长36%,与2017 年相比,增长了19%。研究也在增加:在这21个会议上发表的论文总数比2015年增加了25%,比前一年增加了16%。


同时,同行评议论文的数量也同步增长:比2015年增长25%,比去年增长16%。


不过,在这些会议上发表论文的研究人员中,女性比例十分不足,仅占18%。


在调查的 21 个会议的所有作者中,女性占 18%。西班牙、中国台湾和新加坡的女性作者比例最高,但从绝对数量来看,美国的女性作者几乎占了一半。


斯坦福大学不久前发布的AI Index 2018 Report也显示了同样的情况,女性在本科人工智能和机器学习课程中的比例也很低:


  • 斯坦福大学2017年开设的人工智能入门课程中,74%是男性;

  • 加州大学伯克利分校开设的这门课程中,男性比例为73%。


参加机器学习入门课程的女性比例更低,在斯坦福和加州大学伯克利分校的学生中,男性分别占76%和79%。同一份报告还发现,在美国,申请AI类工作的大多数是男性,占比71%。


从绝对数量看,美国是女性作者最多的国家,其次是中国、英国、德国、加拿大、法国、澳大利亚、印度、意大利和新加坡。


近半论文作者在美国获博士学位,中国仅11%


对会议论文作者的数据分析也能对作者在哪里接受教育进行一些观察。


首先,发表论文的作者中,在美国获得博士学位的人数最多:有44%以上的作者在美国获得博士学位。


其次,在中国获得博士学位的作者占比接近11%,紧随其后的是英国 (6%)、德国 (5%)和加拿大、法国和日本 (4%)。


就业数据也有类似的地理分布。


调查显示,美国雇主继续吸引研究人员前来工作,其中46%的人为美国雇主工作;超过11%的人在中国工作,在就业人数最多的国家中排名第二,其次是英国 (7%)。加拿大、德国和日本各占4%。

AI 专家工作的地方。美国、中国、英国、德国和加拿大这5个国家的作者数量占了总数达到72%。


总的来说,18个最大的国家占了作者总数的94%。排名前五的国家——美国、中国、英国、德国和加拿大——占了作者总数的72%。


此外,会议论文作者样本中在学术界工作 (77%),23%在工业界工作。


培养那么多AI博士,并不一定会让本国获益


数据显示,有大约27%的拥有博士学位的研究人员,其雇主所在国和学位获取国是不同的国家。在报告中超过150人的国家,这一比例上升至32%。这是为何?


首先,数据显示,有些国家对于深度学习领域的研究人员具有特别大的吸引力。美国公司最有可能吸引海外学成的博士为自己工作,中国排名第二位,中国吸引的研究人员的绝对数量大约相当于美国的四分之一。


数据显示,以下十个国家或地区的AI人才流入比例要高于流出比例,分别为:中国台湾地区、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。


在本国AI人才在外国接受学术训练的比例上,瑞士、瑞典和英国排名前三,比例分别为50%、49%和44%。



AI人才流入率和流出率这两个指标可以在一定程度上反映一个国家吸引外来AI人才和留住本地AI人才的能力。


如上图所示,用X轴表示人才流入,Y轴表示人才流出,数值表示与均值的标准差。本图中将全球国家或地区划分为4类


“AI人才吸引国”:位于图中右上角的是澳大利亚、西班牙、瑞典和中国台湾地区,该区域表示这些国家的AI人才呈净流入趋势,说明这些国家或地区在吸引外来人才和留住本国(或本地区)的AI人才上方面都具有优势。


“AI人才产生国”:左下方的主要国家是法国和以色列,这两国AI人才流出比例大于流入比例,并高于本国AI人才库的比例。不过,从图中位置看,这两个国家AI人才流出仅仅比流入略低,净流出很少。


“AI人才锚定国”:美国的AI人才流出率和流入率都很低,基本上对本国的AI人才库不构成大的影响,在绝对数量上,美国仍是世界AI人才的最大聚居地,美国的AI人才库总体保持稳定。同样具备这一特点的国家还有中国、德国、日本、印度、韩国和意大利等。


“AI人才平台国”:最后,还有一类国家的AI人才流出和流入比例都在上升,这些国家正在吸引越来越多的海外AI人才,同时其本国博士生的向外流动也高于平均水平。考虑到这些生态系统的状态和趋势,处于这一类型的国家包括加拿大、荷兰、新加坡、瑞士和英国等。


顶级研究基本被大国垄断:美、中、英位居前三


今年的调查发现,顶级国际学术会议的作者总数比去年增加了19%。为了评估这些作者目前在该领域的影响,报告分析了他们2017年和2018年发表论文的引用情况:


有18%的顶级学术会议作者的研究对该领域产生了显著影响,他们的知识足够深入,可以继续为该研究领域做出实质性贡献,这些专家也可能是致力于将理论应用于团队的潜在应用人才来源。


数据显示,这些顶尖研究人员更集中在一些国家。排名前五位的国家依次是美国(1095),其次是中国(255),英国(140),澳大利亚(80)和加拿大(45)。


下一个关注点是,在特定国家中影响力最大的AI研究人员占该国研究人员总数的比例,这个指标可能在一定程度上反映出该国在培养顶级AI人才上的成功程度。


在这个指标上,澳大利亚名列前茅,该国的AI人才中,有18%发表了高影响力的成果。之后是美国、英国和中国(13%)、瑞士(11%)、新加坡(9%)、瑞典和西班牙(各占8%)、以色列、加拿大和意大利(各占7%)。


在所有国家中,最有影响力的研究更有可能来自学术界,而不是产业界。中国是来自学术界的高影响力研究占比最高的国家(90%),其次是意大利(86%)、美国(84%)、德国(83%)和台湾地区(81%)。


法国是来自产业界的高影响力研究占比最高的国家(30%),其次是印度和以色列(29%)、西班牙(28%)和英国(27%)。


社交网络LinkedIn数据显示,共有36524人在个人资料中将自己定位为AI专家,而去年这个数字只有22064人,同比增长66%。


从全球来看,有三分之一的AI人才将计算机科学作为学术训练的相关学科


数据表明,这些自称AI专家的人接受过各种学科知识的训练。有28%的人将计算机科学列为自己相关学科领域。在一些国家,这一比例尤其较高,包括法国(47%)和中国(44%)。


同样,另一些国家的AI人才中,将其他学科作为相关领域的比例较高,比如物理学:总体而言,9%的AI人才表示自己接受过物理学训练,但在德国,这个比例高达28%。对于数学和统计学,总体比例为18%,但在以色列和美国的比例为27%,在俄罗斯更高达35%。


不过,LinkedIn数据的局限性也是显而易见的。


LinkedIn上关于AI人才的所有个人介绍信息和相关资料都是被调查者自己填写的,并且LinkedIn在世界各国的普及程度有很大不同。比如在美国,目前约有1.44亿人在LinkedIn上建立个人资料,占美国总人口的44%以上,在加拿大,这个比例也高达38%。相比之下,在俄罗斯和中国,Linkedin并不受欢迎,人群覆盖率仅有3-5%。


AI人才大流动:高度国际化,人才培养要全球化


中国和美国之间的AI交流特别活跃,双方彼此的人才流入流出总体上保持平衡:在22400名研究人员中,大约500名专家在中国获得博士学位,然后去为美国的雇主工作,也有500多人在美国获得博士学位,然后去为中国雇主工作。在美国和英国之间也存在类似现象。


同时,美国的大学收到了大量来自国外的研究生。例如,2015年,国际学生在美国获得了大约三分之一的科学和工程研究生学位,76%的毕业生表示他们希望留在该国。在一些大学,外国研究生的比例明显更高。


总体而言,在过去一年中,无论是在AI领域发表的作者数量、高影响力的论文数量,以及在Linkedin上的AI专业人才数量上都呈显著增加的态势。


从事AI研究的女性人数仍显不足,但有些国家已经离两性平等的目标更近了一步。


从AI人才的地域分布来看,美国在几乎每个指标的绝对数量上都处于领先地位。 


不过,当今全球的AI领域已经高度国际化,每个国家或地区的AI生态系统都有自己独特的优势和战略地位,专注于大力推进AI专业知识建设的国家,需要在未来推动AI领域发展所需的全球化AI人才培养上投入。


来源:Element AI



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2020-09-02 18:32:39
两万余字,百度的“智能化”是什么? http://gsi24.com/a/369.html 4月9日,在百度大学Alpha学院首期学员毕业典礼上,百度联合清华大学发布《产业智能化白皮书》(以下简称“白皮书”)。据介绍,这是国内首次从产业演进视角探讨AI与产业融合发展,也是百度智能云首次公开阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。



图:百度人力资源部执行总监、百度大学执行副校长伍晖和清华大学全球产业研究院副院长朱恒源教授,及学员代表共同发布白皮书


百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏对此表示,“在这样一个‘新旧动能转换的时间点’,对于互联网公司也好,非互联网公司也好,成长最终是依靠智能化。AI在每一个行业都能够助力企业提升效率。我非常相信,人工智能会彻底的改变今天能够看到的每一个行业。


图:百度公司创始人、董事长兼CEO 李彦宏


在采访中,清华大学全球产业研究院副院长朱恒源形容目前的的智能化产业是“有战场没地图”。他对记者表示,“通过抢先填补智能产业价值应用链上的结构洞,为业界寻找产业发展的切入口,中国有望最早形成完整的智能产业链。


朱恒源介绍称,《白皮书》中独创的TUMC模型,是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具,综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度,每个维度又根据成熟程度分为2个节点。TUMC模型可深入到产业结构的内部,分析新兴技术产业化发展的动力机制,评估新产业的成熟度,探讨新兴技术的产业化情况。


借助TUMC 模型,《白皮书》研究发现,包括智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等技术在内的主要人工智能的热点技术产业化成熟度较高,其AI相关技术与产品能够很好的融合到已有产业链中,新的产业要素和新的产业链结构正在形成。


据悉,《白皮书》长达80页,有两万余字,分为研究篇和商业实践篇两大部分,详细阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。其中,研究篇讨论了人工智能的发展历程,并提出独创的TUMC 模型。这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的


以下为人工智能产业化成熟度研究报告 :


1、人工智能概述:从实验室到产业应用


从20世纪50年代起,人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化,行业发展也经历了好几次兴衰循环。当前新一轮快速发展,人工智能正从实验室走向广泛的产业应用。



当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用,人工智能产业化发展的地形已经初现端倪。


从产业角度看,人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术 层和应用层。



当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动因素:


全球数据量爆发性增长


计算能力提升


算法的进步


政策支持、科技巨头和资本追逐



中美两国是人工智能发展最领先的国家,也是推动人工智能产业化最活跃的国家。人工智能技术的产业化将是中国的重要机遇。AI技术在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防 各个领域得到越来越多的广泛应用。中国巨大的市场,人工智能有着异常丰富的应用前景。


2、TUMC模型:新兴技术产业化成熟度的评估框架


目前,人工智能的增长不断加速,正在逼近产业化应用爆发的“临界点”。衡量人工智能技术的产业化成熟度,无论对于企业家、研究者还是国家相关 产业政策的制定者都具有重要意义。


TUMC模型是一个基于战略节奏理论,从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。


战略节奏理论将产品市场的发展分为小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场4个阶段。TUMC模型将AI技术应用的研究焦点放在“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的阶段上。



TUMC模型综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度:


技术:实现商业化的性能阈值


用户效用:特定场景中的特定价值


市场:市场起飞的关键规模


产业链:新的分工协作系统


每个维度又根据成熟程度分为2个节点,如图所示:



3、人工智能热点技术及应用场景产业化成熟度评估


在《白皮书》的这一部分,研究应用TUMC模型,从技术和应用场景两个角度,分别讨论智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术、智能家居、智慧城市的产业化成熟度。


(1)技术角度


智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等AI的主要热点技术目前的产业化成熟度较高。这些AI相关技术与产品能够很好地融合到已有产业链中,新的产业要素和产业链结构正在形成。



(2)应用场景角度


在直接面对新需求的、开拓性综合应用场景中,人工智能技术的产业化成熟度要低一些。比如智能家居、智慧城市等,尚未出现清晰的应用场景及对应的“杀手级应用”。这也相当于给人工智能企业指出了下一片市场蓝海。



4、结论与启示


人工智能技术仍在快速发展。应用层的厂商需要和算法层的厂商建立更多的合作和连接,培养敏捷的应变能力。算法厂商也需要和应用厂商建立广泛连接,理解具体需求,催化技术发展。


人工智能和大数据、云、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分。它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有算法技术和大数据、云技术的大型科技型企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。


通过对人工智能产业化发展的研究,为在产业智能化转型中致力于发展人工智能的企业提出如下建议:


(1)从企业业务(to B业务)入手,这是人工智能厂商当前时期发展的一个合适起点。


(2)在已有产业中发掘适合自己人工智能产品的应用场景,这是人工智能产业化的“锚点”。


(3)“锁定”早期用户,跟随用户成长。在业务发展中理解需求并打磨产品。


(4) 随着产业化的发展,与人工智能相关的新产业要素会逐渐出现,企业可选择、建设或投资与自身业务协同的产业新要素,为未来市场爆发做好准备。


(5)市场爆发做好准备。


《白皮书》指出,人工智能和大数据、云计算、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分,它们在实际的产业应用中是紧密相连的。人工智能的厂商要密切关注大数据、云计算等新一代信息技术的发展,它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有人工智能算法和大数据、云计算的大型科技企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。



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2020-09-02 18:32:42
突发!发改委点名,“挖矿”要凉? http://gsi24.com/a/370.html

近期比特币价格涨回5000美元,让2018年底经历“矿机轮斤卖”和关机潮的矿圈稍微松了一口气。不过,这口气可能松不了多久,产业政策的“利剑”又来了。


图片来源于国家发改委网站


4月8日,国家发改委发布《产业结构调整指导目录(2019年本,征求意见稿)》,涉及鼓励类、限制类、淘汰类三个类别的产业活动,中国证券报记者发现,虚拟货币“挖矿”活动(比特币等虚拟货币的生产过程)赫然出现在淘汰类之中。


图片来源于国家发改委网站


该指导目录还显示,未标淘汰期限或淘汰计划的条目为国家产业政策已明令淘汰或立即淘汰。而虚拟货币“挖矿”活动这一条没有标上“淘汰期限或淘汰计划”,侧面反应出国家产业政策鲜明态度。


虚拟货币挖矿造富的神话会就此破灭吗?


“挖矿”耗能巨大


2008年中本聪发布了《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System 》,从此“挖矿”和“矿工”便有了不同于以往的全新定义。“挖矿”不再是一种体力劳动,而是一种高速计算活动。简单地说,大家共同去解同一道数学题,而这道题需要一定的计算量才能做的出来,能率先得到答案的“矿工”就可以分享“比特币”奖励。


比特币诞生的这十年时间,价格曾涨到2万美元,后来又出现暴跌。比特币挖矿也从最早的电脑CPU挖矿,到GPU挖矿再发展到专门的ASIC挖矿芯片。全球最早量产的7nm芯片不是手机芯片、不是AI芯片,而是挖矿芯片。“挖矿”的火爆成就了诸如比特大陆、嘉楠耘智这些蜚声海内外的矿机霸主,矿工矿场也从家庭式小作坊发展到大型矿场。虚拟货币“挖矿”已经成为一个完整产业链。


虚拟货币“挖矿”看似颇具科技感,实际上是典型的资源依赖型产业。


矿场主为了追求低廉电价,均“逐电而居”。中国西北、西南等低电价地区布局了不少矿场。比如四川西部,水电资源丰富,大大小小水电站星罗棋布,闲置的水电、低廉的人工和场地吸引了大量矿场住前来布局。不过,随着比特币价格下行,很多地区开始“关机”。


摩根士丹利曾在2018年初给出数据,挖比特币成本大约三分之一来自电费,2018年比特币乃至其他数字货币的挖矿用电需求将达到120-140万亿瓦时 (terawatt-hours),而全球电动车的能源消耗到2025年预计才不过125万亿瓦时。根据国际能源署2015年的数据,阿根廷全国一年的用电量也才不过125万亿瓦时。


2018年10月发表在期刊Nature Climate Change上的一篇论文显示,仅挖比特币一项就将导致2033年全球气温上升2℃。


图片来源于nature climate change网站


2018年无异于一场“寒冬”


但2019年开春,情况似乎有了转机。4月以来,萎靡不振的比特币开始有所回暖。据公开数据显示,4月1日比特币单价约4100美元,十天不到,比特币价格飙升20%,4月9日升至近5200美元,这也是2018年11月后,比特币首次升破5000美元。


4月8日价格一度升至5285美元(图源:谷歌)


路透社称,自2017年以来,全球陆续加强了虚拟加密货币监管,中国监管机构先是禁止发行新货币,后来又着手关闭虚拟货币交易所。


中国是世界上最大的计算机硬件市场,因此也存在大量使用“矿机”“挖掘”比特币和其他加密货币的活动,此前“挖矿”一直处于监管的灰色地带。


某些中国公司也是全球最大的比特币“矿机”制造商,据商务部介绍,2018年,曾有3家中国公司(比特大陆“Bitmain”,嘉楠耘智“Canaan Inc”和艾邦国际控股“Ebang International Holdings”)在香港申请首次公开募股(IPO),打算筹集数十亿美元。


2017年8月,延安国家电力盗窃案件,“矿机”接在油田矿区生产电缆上,耗电量惊人(图源:视觉中国)


正值比特币价格再破5000美元之际,中国准备限制“挖矿”(比特币等虚拟货币的生产过程)活动,从根本上淘汰虚拟货币产业。


国家发改委4月8日公布《产业结构调整指导目录(2019年本,征求意见稿)》,向全社会征集意见,准备将虚拟货币“挖矿”活动列入“淘汰类产业”。


央视财经援引文件表述,所谓“淘汰类”,主要是指不符合有关法律法规规定,不具备安全生产条件,严重浪费资源、污染环境,需要淘汰的落后工艺、技术、装备及产品。这意味着,未来虚拟货币“挖矿”将成为立即淘汰的产业类别。


目前,中国的比特币“矿场”和算力约占全球的7成左右。 专家分析,虚拟货币“挖矿”被列入淘汰类产业很可能与其巨大的潜在能源消耗以及挖矿带来的大量二氧化碳排放、电子垃圾生成相关,这与官方当前鼓励节约资源、保护环境、产业结构优化升级的可持续发展战略有所不符。


“挖矿”的火爆成就了诸如比特大陆、嘉楠耘智这些蜚声海内外的矿机霸主,矿工矿场也从家庭式小作坊发展到大型矿场。虚拟货币“挖矿”已经成为一个完整产业链。


虚拟货币“挖矿”看似颇具科技感,实际上是典型的资源依赖型产业。矿场主为了追求低廉电价,均“逐电而居”。中国西北、西南等低电价地区布局了不少矿场。比如四川西部,水电资源丰富,大大小小水电站星罗棋布,闲置的水电、低廉的人工和场地吸引了大量矿场住前来布局。不过,随着比特币价格下行,很多地区开始“关机”。


矿机商上市计划折戟后重启



挖矿产业链的上游是矿机和挖矿芯片生产商。


中国三大矿机提供商也是全球排名前三的矿机生产商比特大陆、嘉楠耘智、亿邦国际均在2018年向港交所递交了上市申请。根据艾瑞咨询,这三家矿机生产商的销售收入和已售算力占2017年全球的90%。


不过,伴随2018年数字货币行情下行,三家公司的首次上市申请已经全部失效。2018年12月20日,亿邦国际再度向港交所提交了招股书。今年3月26日,比特大陆发布内部信宣布未来公司会在合适的时间,重新启动上市工作。


比特大陆信中还宣布组织架构调整,董事会任命王海超担任公司首席执行官,詹克团继续担任公司董事长,吴忌寒继续担任公司董事。


此外,比特大陆表示,虽然公司IPO申请失效,但目前公司拥有充足的现金,供应链运转正常,随着新产品的推出,销售业绩开始逐月上升。按照Frost & Sullivan研究显示,比特大陆已经是中国第二大和全球前十大无晶圆芯片设计公司。


比特大陆2018年9月在港交所披露的招股书显示,2018年上半年,比特大陆总营收达到28.455亿美元,超过2017年全年(25.177亿美元),占全球矿机专用芯片市场74.5%份额;净利润为7.427亿美元,同比增长795%,手握现金等价物超过34亿美元,净资产超过161.7亿美元。


亿邦国际二次递交的招股书显示,2018年上半年,亿邦国际实现收入21.38亿元人民币,,同比增长8倍,实现净利润9.32亿元人民币,2017年同期约5224万元。


不过2018年下半年以来,数字货币价格走势便不再那么好看,三大矿机生产商减产、亏损、裁员的负面消息传闻也不绝于耳。


亿邦国际2018年12月披露的招股书中并未陈述在加密数字货币价格整体下跌背景下第三季度具体财务情况。但其中有提到:尽管BPU(比特币矿机)客户已确定采购订单的平均每月新合约价值与第二季度略为增加,我们自2018年第三季度录得平均每月新合约价值却大幅下降,且与截止2018年6月30日前三个月相比,截止2018年9月30日前三个月的收益及毛利大幅下跌。


为应对单一数字货币业务不确定性,比特大陆、嘉楠耘智曾在招股书中披露了多元化发展方案,均纷纷转型AI芯片业务以图自救。嘉楠耘智在招股书中称,公司未来增长将很大程度上取决于能否渗透到比特币挖矿应用以外的新市场,特别是对高效能和高计算能力有需求的其他类型加密货币,或人工智能应用市场。


比特大陆自2017年开始发布AI专用芯片“SOPHON(算丰)”系列。比特大陆联合创始人之一吴忌寒曾对《彭勃商业周刊》表示,预计未来5年内,比特大陆40%的收入将来自AI芯片。


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2020-09-02 18:32:45
“GAN之父”跳槽苹果,竟是为了它? http://gsi24.com/a/371.html 最近,苹果成功招揽“GAN之父”Ian Goodfellow,下一步苹果打算搞什么大动作?Goodfellow此番加入会负责哪块业务目前还未明确,是自动驾驶、AR、智能手表、还是仿生芯片摄像头?无论是哪个,相信和苹果下一个“one more thing”密不可分。



苹果最近成功挖来了人工智能领域最炙手可热的人物之一。“GAN之父”Ian Goodfellow已宣布从谷歌加入苹果。这一重大人事动态表明,苹果公司比以往更加重视机器学习技术。如此重磅的人物加盟,不禁让人们猜想,苹果下一步多半是又要搞什么大动作了。


目前很少有人知道Goodfellow谷歌离职加入苹果的具体情形。在谷歌,他曾两次与OpenAI合作。目前,两家公司都没有公开评论此事。Goodfellow上周更新了LinkedIn状态,证实了自己换了东家,更新后的职业信息表明,Goodfellow现在是苹果的“特别项目团队的机器学习负责人”。

那么,这个“特别项目”究竟是什么?Goodfellow现在究竟在做什么?由于他本人和两家公司都没有透露出确切信息,我们只能猜一猜。


第一种可能:自动驾驶业务,苹果下一个“one more thing”?


苹果的“泰坦”造车计划一直备受关注


最保险的猜测可能是,他正在帮助苹果建造更好的自动驾驶汽车。这个车可能不使用像特斯拉那样的自动驾驶系统。目前苹果几乎肯定还在开发“Titan项目”,但目前苹果可能并不需要Goodfellow来完成自动驾驶车的开发。


那么苹果是不是已经在开发下一代自动驾驶汽车了?我们说的不是特斯拉那样的自动驾驶车,而是像“蝙蝠侠”座驾的那种能够“招之即来”的车。


答案是肯定的,苹果可能就在开发这种全新的自驾车。从Goodfellow本人的专长来看,他非常适合开发更像“仆人”而非“工具”的车辆。还记得苹果支持本地机器学习的A11和A12仿生芯片吗?它们可能会派上用场,将苹果的设备变成无人驾驶汽车的“钥匙链”。


苹果最近申请的专利包括“自动捕捉驾驶员关注点”的传感器技术


从苹果最近的专利申请来看,再加上“特别项目部门”的人事动荡,以及最近Goodfellow的加入,很可能Goodfellow就是来把Titan项目从测试阶段带到实施阶段。目前来看最有可能的猜测是,在2020年到2025年之间,蒂姆·库克(或未来的掌舵人)有望发布苹果在自动驾驶汽车界的“iPhone”级产品。


来自苹果社区的一些较为普遍的看法是, Titan项目可能会是某种共享车服务。这些服务会涉及所在城市范围内的自动驾驶车网络,苹果客户可以以便宜的价格叫车(无需支付无人驾驶汽车的工资)。想象一下价格更便宜的Uber或Lyft,这些服务可以自动安全地整合到苹果的便携式硬件设备中。这样看来,确实是个大手笔。


第二种可能:主持AR/VR软硬件开发,提升用户体验


但是苹果有时候就喜欢出人意料,人们都以为它会往东的时候,它偏偏往西走。比如Air Pods就是一个惊喜,我们大多数人都没有想到。也许上面说的“像蝙蝠侠座驾一样”的可以随时召唤的自动驾驶车,作为“One more thing”显得太过明显,没有新意。这样来看,Goodfellow的到来也可能有其他的目的,比如AR / VR业务。


苹果很可能在未来推出智能眼镜等AR硬件设备


苹果是AR场景技术领域中的重要一员,这说明苹果至少对VR领域保持着一定的兴趣和关注。 Goodfellow的GAN技术(以及其他专业技术)无疑会帮助苹果打造更好的AR体验。未来苹果会不会推出Apple Glasses、头戴式耳机或新的软件,以增强AR硬件的体验呢?目前我们也只能猜测。但至少在一定程度上,AR可能会是苹果的下一个大事件。


其他可能:智能手表,还是摄像头?


还有一种可能是Apple Watch。Apple Watch是苹果“特别项目”团队开发的另一款产品。Goodfellow在深度学习领域前沿成果可以帮助Apple Watch开发更多的健康和保健功能,帮助人们延长寿命。这一点意义重大,因为更健康的生活是人们对工作满意度评价的一个重要决定因素。

而且,Goodfellow的加入可能是苹果在其摄影垂直领域开发突破性产品的一揽子计划的一部分。 iPhone正在与谷歌的Pixel等顶级公司旗舰产品展开激烈竞争,以赢得“拍照最出色的智能手机”的桂冠。 Goodfellow提出的GAN模型可能会让使用仿生芯片的新型iPhone摄像头算法带来一些革命性的突破。


无论如何,无论我们上面的哪种猜测最终成为现实,可以说Goodfellow加入苹果这件事都将给苹果、以至于业界带来不小的改变。如果你以前没有关注苹果的AI部门,现在是时候关注一波了。


不知各位读者觉得“GAN之父”选择跳槽苹果,究竟是为何而来,欢迎各位小伙伴发表自己的观点。


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2020-09-02 18:32:47
这20家企业,正在改变人工智能产业! http://gsi24.com/a/372.html

国外媒体近日盘点了全球20家引领人工智能革命的公司,有12家日本公司上榜。


人工智能是计算机科学的一个分支,其目标是创造出能够像人类那样学习、工作和响应的计算机和机器。该技术的可能性是无穷无尽的,这可以从该领域不断扩展的研究和进步中得到证明。1960年至2018年初,与人工智能相关的科学论文共计发表了160多万篇。



世界知识产权组织(WIPO)最近发布了第一份关于人工智能技术趋势的报告。这份名为《2019年世界知识产权组织技术趋势:人工智能》(WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence)的报告对提交人工智能发明专利申请最多的全球机构组织进行了排名。那些专利申请通常包含几项专利,即“同族专利”(另称“专利家族”)。在专利申请最多的20家机构中,除了两家以外,其余全都是公司。


前20名中有12家日本公司,3家美国公司,两家来自韩国,两家来自德国,还有一家来自中国。值得注意的是,在人工智能专利申请量最高的20所大学和公共研究机构中,有17所来自中国,另外3所来自韩国。


WIPO的研究人员使用FAMPAT数据库来收集和分析专利数据。需要注意的是,WIPO并没有公布这些机构组织的准确数据,因此在没有准确数据的情况中,这些总数是根据《2019年世界知识产权组织技术趋势:人工智能》发布的图表估算的。LAI同族专利(或同族专利申请)可以进一步归类为使用不同核心算法方法实现AI功能应用的AI技术,或AI功能应用本身。对于每个组织,我们分别列出了人工智能功能应用以及人工智能技术专利申请量最多的类别。


20. 夏普


>全球同族专利申请量:1800份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1086份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,329份

日本消费电子公司夏普推出了一款名为AIoT的软件,宣称将人工智能和物联网(IoT)结合在一起。AIoT是一个由支持人工智能的设备组成的网络,可不断监控设备的使用情况,并进行调整,以提供个性化服务和解决方案。该公司声称在宠物护理、视听系统等类别上拥有150多种产品。


19. 博世


>全球同族专利申请量:1900份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,687份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,298份

这家德国工程和电子公司计划2021年之前在全球范围设立三个人工智能中心,投资3.4亿美元用于人工智能研究。博世正在进行的项目之一是,为面向自动驾驶车辆传感器的视频和雷达信号处理打造一个深度网络。


18. LG集团


>全球同族专利申请量:2200份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1362份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,271份

韩国电子巨头LG的ThinQ品牌提供各种集成人工智能功能和服务的产品。该公司表示,这些产品“可以相互分享和研究分析信息”。与其它涉足人工智能智能家居的公司一样,LG在寻求训练这些设备来了解人们如何使用它们,以便为每位用户提供量身定制的体验。


17. 理光


>全球同族专利申请量:2500份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1993份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,502份

作为一家成像和电子公司,理光公司(Ricoh)的人工智能项目一直专注于机器视觉和图像处理。例如,该公司开发了一种测量路面状况的摄像头系统,它可以用普通装置而不是专用装置来检测和安排维修。


16. 三菱


>全球同族专利申请量:2700份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1441份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,917份

除了与日立(Hitachi)在智能发电厂方面的合作以外,三菱还在计算机视觉、语音和音频处理以及数据分析方面开展人工智能研究。该公司还生产汽车,在今年的CES(国际消费电子展)上,三菱展示了其Emirai 4智能移动出行概念车。该款车型具备各种功能,包括增强现实、平视显示、智能家居和移动支付集成以及生物识别认证。


15. 中国国家电网公司


>全球同族专利申请量:2700份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,567份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1770份

该中国国有电力公司专注于电网控制、配电利用网络、风电场、绿色能源等领域的人工智能开发。去年12月,该公司启动了一个连接数据中心和太阳能光伏电站的交流/直流配电网示范项目。该项目集成了智能电网和云计算技术,据该公司称该技术 “预示着未来电网发展的一种新形式”。


14. 日本电报电话公司(NTT)


>全球同族专利申请量:2800份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1336份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1294份

这家日本最大的电信供应商在农业和医疗等诸多行业拥有人工智能产品和开发项目。它最近收购了NEC的NeoFace系统,并计划利用该系统演示一种高速5G网络面部识别系统的有效性。


13. 丰田汽车公司


>全球同族专利申请量:2900份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1394份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,582份

丰田与人工智能相关的项目聚焦于移动出行领域,这并不奇怪。移动出行是业内最新的流行词,囊括了从小型摩托车到飞行汽车的所有交通方式。2017年,该汽车巨头在硅谷成立了一个风险投资部门,且已对机器人和人工智能初创企业进行了多项投资。


12. 索尼公司


>全球同族专利申请量:3500份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2477份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,923份

索尼在电视、游戏机、相机和智能手机等消费电子产品的销售上举步维艰。去年5月,索尼新任首席执行官吉田健一郎(Kenichiro Yoshida)承认了这个问题,并宣称索尼生存的关键“在于我们能在多大程度上控制数据和人工智能”。该公司的PlayStation网络及其8000万月度活跃用户将会推动索尼在这方面的努力。


11. 西门子


>全球同族专利申请量:3600份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1792份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1689份

这家德国工业巨头专注于由人工智能驱动的工业流程,比如优化燃气轮机,改善智能电网监控,以及对工业设施进行预测性维护。西门子旗下医疗子公司Siemens Healthineers还利用深度学习和人工智能技术来自动化和标准化医疗诊断。


10. Alphabet


>全球同族专利申请量:3800份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,1568份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1801份

谷歌母公司Alphabet在2014年将DeepMind收归门下,除了将该人工智能平台打造成为围棋大师以外(DeepMind的AlphaGo应用在2016年击败人类围棋冠军李世石),该公司还应用人工智能和机器学习技术来将自己的能源消耗减少40%。在Alphabet旗下的人工智能和机器学习项目中, Waymo自动驾驶汽车子公司或许是最知名的。DeepMind的一些功能也被整合到该公司的“摇钱树”谷歌搜索当中。


9. 佳能


>全球同族专利申请量:3900份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,3282份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,584份

佳能的绝大多数专利都与成像有关,这对于一家以相机闻名的公司来说并不奇怪。2016年,该公司收购了东芝的医疗成像业务,并于去年推出了一个基于人工智能的平台。该平台可从低剂量、低质量的CT扫描图生产出高质量图像。对患者来说,这意味着每次扫描检查受到的辐射更少;对于医生来说,这意味着能够更快速地做出诊断。


8. 松下


>全球同族专利申请量:4250份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2726份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1057份

由于扎根于消费产品领域,松下公司一直在寻找一种方法来将所有的这些设备整合到一个单一的控制系统中。去年年底,该公司发布了其HomeX智能家居控制器,该产品不仅可以与人交流,还可以让设备彼此交流。据松下总裁津贺一宏(Kazuhiro Tsuga)表示,公司的机器学习、人工智能和支持物联网的设备“将会开发服务和产品,未来这些服务和产品将能够根据它们的使用情况进行升级更新”。


7. 日立


>全球同族专利申请量:4250份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2310份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1302份

日立已与三菱(Mitsubishi)合作建设全自动数字发电厂,该发电厂有朝一日将由人工智能运营。它们目前还处于概念验证阶段,除维护外,无需人工干预。该发电厂将接受指令,或多或少地利用自动化电网系统发电,安排维护,并提前三年预测设备的性能和所需的资本支出。


6. 富士通


>全球同族专利申请量:4300份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2727份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1070份

NEC将在东京奥运会上参与审查运动员、媒体和其他工作人员的入场资格,而富士通则可能在体操比赛中利用基于激光雷达的技术(许多自动驾驶汽车也使用这种技术)参与评分工作。这项技术利用图像来确定选手的身体姿势,并将这些信息传递给评委,帮助确定运动员的最终得分。


5. NEC


>全球同族专利申请量:4400份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2778份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1314份

NEC将为2020年东京夏季奥运会和残奥会提供面部识别系统,该系统是围绕该公司的NeoFace人工智能引擎开发的。该系统的设计目的是,通过将具有入场资格的人员携带的集成电路卡片中的照片数据连接起来,识别出约30万名运动员、媒体和其他的工作人员。


4. 三星


>全球同族专利申请量:5100份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,3365份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1257份

在今年的CES上,三星展示了8个利用人工智能技术制作视频内容和香水的新项目。它还展示了一个人工智能应用程序,该应用可以从新闻文章中挑选关键词,并用它们生成事件的时间轴。去年5月,该韩国公司分别在英国、加拿大和俄罗斯开设了人工智能研究中心,以补充其原有的位于美国和韩国的研究中心。


3.东芝


>全球同族专利申请量:5200份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,3417份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,1229份

东芝去年11月宣布了一项五年计划,希望借该计划走出持续数年的低迷期。除了出售旗下存储芯片业务以外,东芝预计还将在物联网和人工智能等技术的设备、研发和研发上投入逾1500亿美元。根据行业研究公司Research&Markets的数据,到2023年,物联网将占人工智能芯片组市场的83%,嵌入人工智能的物联网设备市场的全球规模将达到262亿美元。


2. 微软


>全球同族专利申请量:5930份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:计算机视觉,2428份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,3079份

这家Windows操作系统开发商对人工智能非常重视,在去年3月重组公司时,甚至专门设立一个新部门来专注于云计算和人工智能。该新部门的人工智能部分专注于人工智能计算基础设施、框架以及与感知、知识和认知相关的高级服务。


1. IBM


>全球同族专利申请量:8920份

>申请量最高的人工智能功能应用类别:自然语言处理,2962份

>申请量最高的人工智能技术类别:机器学习,3566份

2018年,蓝色巨人总共获得了9100项美国专利,创下了公司的记录。其中,约1600项专利与人工智能有关,很多都与IBM的自然语言处理和机器学习技术有关。2月11日,该公司的人工智能系统“项目辩手”(Project Debater)将就复杂的话题与人类辩论时,迎来它的第一个挑战者。



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2020-09-02 18:32:48
教育部首批,人工智能进入本科专业! http://gsi24.com/a/373.html 3月29日下午,教育部最新公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。呼声极高的人工智能专业被列入新增审批本科专业名单,全国共有35所高校获首批建设资格。


专业代码080717T(T代表特设专业),学位授予门类工学。人工智能专业至此正式进入本科专业大家庭。


从名单来看,人工智能专业并非“高大上”院校的专属。获批建设高校中,既有上海交通大学、同济大学、浙江大学这样的全国性老牌名校,也有江苏科技大学、安徽工程大学这样专业特色鲜明的地方性高校,还有长春师范大学这样的师范类高校。


人工智能专业获批名单


此外还有101所高校获批“机器人工程专业”,203所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,25所高校获批“大数据管理与应用”专业……可以说,人工智能教育建设已经掀起热潮。


从教育部今天的最新发布来看,在京高校共新增98个本科专业,其中新增备案本科专业79个、新增审批本科专业19个。


据统计,在新增备案本科专业名单中,部属高校共有42个专业,北京大学的马克思主义理论、电子信息工程、机器人工程,清华大学的药学(二学位)均位列其中。记者注意到,不少新增专业与眼下大热的“人工智能”、“大数据”密切相关。比如,北京大学、北京科技大学、北京化工大学、中国矿业大学(北京)等部属高校都新增设了机器人工程专业;北京理工大学新增数据科学与大数据技术、智能制造工程专业;北京科技大学、中国传媒大学等高校设立了大数据管理与应用专业,中央财经大学、北京林业大学等高校设立了数据科学与大数据技术专业。另外,市属高校新增备案本科专业有37个,其中北京工业大学、北京建筑大学等高校新增了智能制造相关专业,北京印刷学院新增设智能科学与技术专业等。此外,不少高校聚焦“一带一路”,新增了相关小语种专业,如北京语言大学的印度尼西亚语、罗马尼亚语,北京体育大学的匈牙利语、捷克语等。


此次在京高校新增审批本科专业共计19个,其中部属高校中,清华新增土木、水利与海洋工程专业,北京航空航天大学和北京理工大学都增设了人工智能专业,北京外国语大学新增爪哇语、旁遮普语专业;市属高校中,首都医科大学新增眼视光医学,北京城市学院新增航空服务艺术与管理专业。



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