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神经网络技术的优势明显，各家手机处理器芯片商当然也就陆续投入相关的技术研发，高通（Qualcomm）就是其中一个。旗下的骁龙（Snapdragon）处理器就已经搭载了神经网络处理引擎（Neural

全国人大代表、联想集团董事长兼CEO杨元庆在今年的两会上，将继续围绕人工智能、物联网、制造业高质量发展，提出推动人工智能与互联网深度融合、提升中国制造业高质量发展、创造效率红利等多项建议。

然而，卡巴斯基最终输掉了官司和后续的上诉。《纽约时报》称，美国法院认为政府封杀卡巴斯基的原因是为了保护美国的电脑系统不被俄罗斯人入侵，认为美国国会通过法律封杀这家俄罗斯企业有足够的合法性。

加拿大《环球邮报》3日消息，目前正被加拿大政府拘押的华为高管孟晚舟已经提起对加拿大政府的民事诉讼，指控其“严重侵犯”自己的宪法权利。孟晚舟的诉讼对象还包括加拿大边境服务局以及加拿大皇家骑警。

接口，可以容易地添加新的功能层，使得代码处于应用层而非框架层，在便于调试分析的同时减少了在框架底层添加新的功能层带来重新编译的时间消耗。在训练时，经过简单的修改，可以利用服务器上的多块

2019年2月，地平线完成B轮融资，金额为6亿美元，估值达30亿美元，投资方为SK中国、SKHynix、泛海投资、民银资本、CSOBOR基金、海松资本、晨兴资本、高瓴资本、云晖资本和线性资本等等。

过去的2018年，中美两国AI企业数量增长放缓，投资者想要找到具有潜力的项目越来越难，只能适当跟投一些旧项目。这种趋势反应的问题是，人才不足，AI产业遇到瓶颈，创新能力减弱。

“百度知道”里有一个人问“睡大街要注意什么”。最佳答案是：不要穿得太好，会被打劫。不要睡人多的地方，会有城管。不要睡人少的地方，会有蚊虫。我想补充一个：不要睡的姿势太独特，会被游客拍照。

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“首先，我反对美国的所作所为。这种出于政治动机的行为是不可接受的。美国喜欢制裁他人，一有问题，他们就会使用这种好斗的方法。我们对此表示反对，但现在我们已经走上了这条路，我们将通过法院来解决。”

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目前，AI渗透率仍然较低，AI+安防行业增量空间巨大，与此同时，安防前后端软硬件均存在三至五年后更新换代需求，因此AI+安防具备存量空间基础，而AI也为安防业务带来更高附加值，开拓了新的市场空间。

的政策和道德影响，但总体战略不包括其它战略中的政策，如战略部门投资、数据和隐私或技能开发。这并不是说加拿大政府没有将这些政策落实到位，而是这些政策与《泛加拿大人工智能战略》相分离，而不是其中一部分。

人工智能100强公司在地理上是如何分布的呢？有趣的是报告中有20多家公司总部位于美国以外的地区（根据Asgard的一份报告，所有的人工智能公司中，来自中国和以色列的占11%）。Element

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和Alveo的发布，一个更强大的赛灵思让2019一切皆可能。赛灵思将不负众望，致力于为所有的应用和开发者提供了一个快速创新的新时代，携手广大的用户和合作伙伴共赢灵活应变、万物智能的全新计算时代。

这三大要素正在合力推动下一波工业革命的奇点到来，而在这波工业革命带来的巨大机遇中，中国拥有全球无可比拟的速度和体量优势。加之日益成熟的技术，中国企业将很有可能实现组合式创新，从而在一些领域实现突破。

年，AI产业竞争力进入国际第一方阵，初步建成AI技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的AI骨干企业，人工智能核心产业规模超过

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技术公司的出口许可证，致使华为便法将这个设在硅谷的研发部门所开发的一些技术运回国内事件，可以看出，美国对于华为的“封锁”一直都没有停止过。

为此，机器人文明公众号也将清大大学近期发布的《人工智能芯片技术白皮书（2018）》分享给大家，以供参考。该白皮书中重点介绍了人工智能芯片的类别、发展现状、面临的挑战及发展趋势。主要分为以下十个章节：

但同时我们也还需直面这样一个现实，在科技领域，我国与世界最先进水平仍有一定差距，如本文所介绍的5家芯片公司中，另外四家均为美国企业。未来，中国要把“中国制造”提升为“中国智造”，我们还需继续努力。

在AI产业最需要他们的时候，他们挺身而出鼎力相助；而当产业面临瓶颈，虽然他们3人相继以离职的方式离开科技企业，但共同的目标始终不变，那就是在AI落地的道路上，继续推动人工智能不断发展！

Mobileye是一家以色列公司，在无人驾驶深耕多年并切入ADAS市场，斩获了70%的市场份额，并于2014年在纽交所上市。对Mobileye的收购，让英特尔成为自动驾驶领域一个不可忽视的巨头。

通过打造“城市大脑”赋予城市的智能中枢，让数据帮助城市思考和决策，可实现对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，让城市最终可以自我调节、与人类良性互动。

而对于国内人工智能市场而言，2017年被认为是发展元年，而智能音箱作为智能家居入口和家庭人工智能交互的切入点，自年初以来不断升温，吸引各路厂商竞相进入，成为2017年智能硬件市场一大热点。

2017年9月14日，北京航空航天大学软件学院人工智能专业方向首批研究生开学，此次招收的122名研究生均为非全日制。北航是国内率先招收人工智能专业方向研究生的高校，目前正在酝酿成立人工智能学院。

机器人在运行过程中能否顺利避障，是检验机器人性能的一大标准。专家系统具有强大的专门知识和专家经验知识，能够模拟避障领域专家的意见去推理和判断，得出最优的避障方案，实现移动机器人实时避障的自动化决策。

目前包括中国在内的科技巨头，除了本业搜索、电商和社群，都对外宣称将大力发展人工智能。但实际上，真正在人工智能上中下游产业链全面布局，并且全方位覆盖研究、实验和产品落地的，只有谷歌。

此外，众多统计中，一个关于机器人安装量的数据颇引人注目——2012年到2017年，中国机器人年安装量增长500%，已成为工业机器人安装量最多的国家，大幅超过北美、欧洲、日本、韩国等发达地区。

此次推出的两款产品，910所处Max系列用于云端，10所属Mini系列和其它Lite、Tiny、Nano系列，主要用于物联网、行业终端、智能手机、智能穿戴等消费终端，以IP方式与其它芯片产品结合。

、车辆的比对、交通视频的分析应用，以及无人驾驶和汽车辅助驾驶；在工业领域，计算机视觉的应用包括引导和定位、外观检测、高精度检测，以及识别等。目前，家居、交通、工业是计算机视觉落地最主要方向。

Music内进行相关搜索和控制音乐的播放。除此之外，和大多数智能音箱一样，HomePod还能通过Siri连接HomeKit智能家居配件并对其进行控制，是智能语音助手与IoT产品连接的入口。

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云计算业务在AI加持下占总体盈利过半，以Echo为主的AI终端设备持续保持业界第一的出货量，云端和AI芯片最后放出大招——至此，亚马逊实现AI上游芯片平台，中游应用技术，下游硬件设备的全产线布局。

此外，今年年中传出消息称英特尔计划收购小型芯片厂商eASIC。eASIC是一家生产可定制eASIC芯片的IC设计商，芯片可用于无线和云环境，这次收购将有助于英特尔降低对CPU的依赖，实现业务多元化。

“中兴事件”后，国人对“中国芯”报以极大期望。但现实的芯片产业，依然面临着成本高、利润低、产业链和周期长、流程复杂等问题。愿望与现实间难以逾越的鸿沟该由谁来填补？投资者们将目光投向人工智能。

虽然中国AI芯片的软硬技术均不及美国，但在产品应用层的积淀比较充足，有很大的落地空间。目前致力于开发应用端的AI芯片，除了地平线，还有寒武纪、中星微、灵汐科技、启英泰伦、百度、华为等公司。

精密减速机、伺服电机和控制器三大核心零部件国内外厂商都有布局。总体来说，日系产品在整体性能上好过国产，时常供不应求至断货。但近年来，国内核心零部件企业也开始发力，出现了秦川、南通振康等头部企业。

NLP的终端应用非常丰富，但和基础层一样，目前比较火的应用领域主要是与智能家居、智慧城市等相关的AIoT领域。另外，一些进入该领域较早的解决方案公司，实现了通信、金融、政务、商务、交通等多领域布局。

无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。我们知道，无人机在航拍、农业、植保、勘探测绘、新闻报道、快递运输、观察野生动物、侦查、巡检、救灾、影视拍摄等领域均有广泛的应用。

4、网传毕业生百万年薪只是凤毛菱角，算法工程师起薪30w，至少需要985相关专业硕士毕业，而博士想要达到50w以上年薪，往往需要TOP2、港系，或者海归博士，有些还需要顶会Paper；

一百多年前的“留美幼童计划”培养出如詹天佑般的科学家，也有像胡适一样博学良知的教育者。和百年前人们对科技和社科缺乏认知一样，AI是当今社会的科技潮流，需要有更多的了解欲望和耐心。

目前云知声的芯片在终端实现推理算法，主要为IoT设备被赋予AI能力。今年5月，推出首款面向IoT的AI芯片，采用云知声自主AI指令集，可提供面向物联网跨设备形态的AI感知能力及本地推理能力。

HomePod比谷歌出品还晚半年多，但这款定位高端的产品相较苹果手机和平板来说很失败。目前只占4.8%的市场份额，排名第六，不仅和亚马逊、谷歌相差巨大，距离三、四、五阿里、百度、小米也有不少距离。

据艾瑞咨询报告显示，目前，我国居民对智能锁的购买意向已高达75%，且安全性以61.4%的占比成为消费购买时最为主要的考虑因素。在未来十年，我国智能门锁的总需要量将会超过3000万套装。

两位大佬的发言，让近年来火热的自动驾驶落地蓝图忽地变成了纸上谈兵。若说技术上一直扯后腿的苹果发言参考性不高，但Waymo可是业界第一，如果都对自动驾驶未来预期如此之“丧”，那别家还怎么玩呢？

机器能否学会人类的这种思维能力？模式识别给到的方法是：只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。这其中的用于推出总体性质的事物或现象，就被认为是模式。

是一款软件工具包，专为在边缘部署深度神经网络而设计，可以快速优化和压缩经过训练的视觉模型，并将其部署在英特尔硬件和加速器上。应用深度学习框架时，关键性能会获得重大提升，且无需大幅调整当前的部署方式。