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  • 智慧城市亮相高交會和上海城博會

    智慧城市亮相高交會和上海城博會

    當今,隨着我國智慧城市的發展,我國在智慧城市領域取得了很不錯的成績。其中,一大批智慧城市解決方案和產品因運而生。 11月25日,2020上海國際城市與建築博覽會在國家會展中心(上海)正式開啓。11月26日,上海市人民政府副市長湯志平蒞臨城博會參觀指導,市建設交通工作黨委書記王醇晨、市住建委總工劉千偉、市綠色建築協會會長甘忠澤,副會長兼祕書長許解良等領導陪同參觀了“城博會”。作為人工智能領域行業領先的城市綜合解決方案提供商,曠視攜“萬象城市管理視頻智能分析識別系統”以及智慧城市治理解決方案亮相,展示人工智能應用於城市精細化治理過程的實戰效果。 世界城市日是目前中國政府在聯合國推動設立的唯一國際日,而由聯合國人居署、上海市住房和城鄉建設管理委員會聯合主辦的上海城博會則是世界城市日綜合性最強、規模最大、層次最高的配套主題活動。緊扣今年世界城市日“提升社區和城市品質”的主題,本屆上海城博會全面展示城市建設成果與經驗,邀請社會各界共同探索後疫情時代全球城市更新和建設的有效路徑。其中,智慧基礎設施建設和城市精細化管理成為此次城博會智慧主題展區中最大的看點。 11月11日至15日,第二十二屆中國國際高新技術成果交易會(高交會)在深圳舉辦。平安國際智慧城市科技股份有限公司(下稱“平安智慧城市”)三度獲邀出席高交會亞太智慧城市發展論壇,併成功斬獲IDG“2020年度亞太智慧城市評選”多項大獎。在本屆高交會智慧城市展當中的重磅高峯論壇——亞太智慧城市發展論壇上,平安智慧城市聯席總經理兼CTO胡瑋、平安智慧城市聯席總經理高孟軒、平安智慧城市智慧教育事業部副總經理張然、平安智慧城市智慧生活事業部產品部負責人趙瑛英等四位高管,就公司在智慧城市建設各領域的前沿科技、最新成果和解決方案等進行了分享,並與來自來自世界各地的政府代表、重點科研機構人員、知名企業高管等展開探討交流。 具體來看,曠視“萬象城市管理視頻智能分析識別系統”是針對市容環境、宣傳廣告、施工管理、街面秩序、市政設施5大類16種城市管理場景中的各類違法、違規行為或現象打造。依託存量的視頻監控網絡或全新部署智能設備,通過圖像識別、視頻結構化等圖像感知技術,系統可主動對轄區內人、車、事、物等信息進行實時智能分析,對異常情況或者突發事件發出警報,不僅能夠全面釋放人的生產力,還可以大幅提升治理效率、降低治理成本。 目前平安智慧城市依託自身核心技術,通過基礎科技與應用科技交叉、融合進行賦能,圍繞“優政、興業、惠民”三大方向,已形成“1+N+1”一體化平台架構,建立20多個產品板塊,覆蓋國內143個城市、230個項目,並逐步向“一帶一路”沿線國家和地區輸出服務。今年疫情發生後,在優政方面,平安對疾病預測疫情發展趨勢及宏觀經濟影響作出分析預判,助力國家和地方政府科學決策;在興業方面,平安推出復工復產指數監測平台,幫助政府全面掌握全國企業、行業、工程的復工復產情況,輔助政策制定,支持10+城市、30+萬企業防疫抗疫、復工復產;在惠民方面,平安助力深圳市政府打造的統一政務服務平台“i深圳”APP,連續推出疫情速遞、口罩預約等專題服務,並獲《新聞聯播》專題報道。 城市更智慧,民生更便利。建設新型智慧城市,就是要讓老百姓真真切切地體會到智慧給生活帶來的便捷,從而享受更高品質的生活。“以前坐公交要提前備好零錢,有時還得找地方換,現在打開微信乘車碼,輕輕一掃就支付了,簡單又方便。”提起這些年城市發展的點滴變化,家住秦州區的李女士感慨最多的就是城市越來越“聰明”、生活越來越方便。 能生活在當代的中國,小編感到十分的幸運和幸福。相信,隨着我們國家綜合國力的不斷提升,我們的生活質量將會得到進一步的提升。

    時間:2020-11-30 關鍵詞: 智慧城市 人工智能 科技

  • 精彩回顧 | 3D視覺,讓所有終端都能看懂世界

    本文來源:深圳市物聯網產業協會 11月25日丨下午 由深圳市科學技術協會主辦,深圳市物聯網產業協會承辦的以“3D視覺*讓所有終端都能看懂世界”為主題的《自主創新大講堂---星火沙龍之物聯網產業大講堂系列活動(10場)》,在深圳市南山區東方科技大廈22樓成功開講。現場共吸引了20來位物聯網領域專業的技術研發人員前來交流學習。 圖丨講座現場 主講嘉賓|彭勳祿 圖丨彭勳祿 本期講座主講嘉賓彭勳祿,為奧比中光科技集團股份有限公司高級戰略BD總監,是全國智標委標準化技術委員會委員;中國圖象圖形學會青年工作委員會委員;智慧城市傳媒機構的運營管理,安防與智能機器人領域專家;有着十餘年安防從業經驗,曾任中國智慧城市專家委員會委員,參與國內多個智慧城市頂層規劃設計,主持過AI與物聯網項目規劃、落地工作。 本講課程,彭總圍繞3D視覺與人工智能的關係、3D視覺技術商業化落地實踐等主題進行專題分享與討論。彭總從人工智能的發展講到“3D視覺與人工智能/5G的關係”,並分別介紹了“雙目測距法、TOF時間飛行法、結構光這三種3D視覺成像技術及國際國內發展格局與當下面臨的挑戰突破”;着重強調並分享了“3D視覺的關鍵技術和應用領域”。 在課程一開始,彭總就提出“3D視覺到底是什麼技術?對我們未來生活、工作會帶來哪些改變?在新基建、智能製造、人工智能的風口,傳統企業該如何實現技術創新與變革發展?”三個問題,希望嘉賓們在課程中邊聽邊思索。 Part 01 3D視覺概況 彭總從人工智能和視覺技術的發展講到“3D視覺與人工智能/5G的關係”,並介紹了“3D視覺技術區別於2D,能夠識別視野內空間每個點位的三維座標信息,使計算機得到空間的3D數據並能夠復原完整的三維圖像。” 緊接着,彭總向大家介紹了“雙目測距法、TOF時間飛行法、結構光”三種3D視覺成像技術並分享了“3D傳感技術”的國際國內發展格局——光、機、電、芯片、算法、SDK、固件開發等複雜學科交叉融合;光學技術突破,以適應狹小元件空間;滿足手機應用在低功耗,維持性能、温度和結構穩定性方面的要求。 在市場空間方面,彭總説,隨着2017年蘋果率先將基於3D結構光技術的Face ID應用在iPhone X上之後,徹底引爆了3D成像市場。而伴着人工智能和5G的迅速發展,3D感知技術在物聯網時代的三維應用中將掀起一股浪潮,據Yole D’developpement最新的預測則顯示:2019-2025年3D成像與傳感市場規模將從50億美元增加至150 億美元,複合增長率仍可超過20%。特別是在消費電子領域,3D成像和傳感市場將從2019年的20.17億美元增長到2025年的81.65億美元,年複合增長率超過26%。 加之,全球光學產業鏈向亞洲轉移世紀機遇,底層核心技術和下游的應用生態的市場空間更加巨大。 Part 02 3D視覺技術商業化應用實踐 在該部分,彭總向大家分享了基於3D感知在消費類電子產品、手機前後置3D視覺應用、智能電視、智能家居、智能投影、新零售新金融、刷臉應用、人體測温、地產-房屋空間三維重建、刑偵-犯罪現場三維實景重建、物流-智能量方手持終端、3D量體-服裝定製、三維體徵數據、數字商顯廣告、機器人在工業領域等場景的典型應用案例。 並着重提出2D人臉識別過程中遇到的快遞刷臉取件被“破解”,人臉識別門鎖照片也能打開等問題,強調3D人臉識別的安全可靠性。 講座最精彩部分,彭總與眾嘉賓們分享了本次講座的重點:關鍵技術中的3D圖像計算芯片——專用ASIC芯片、結構光投射器(LDM)——VCSEL激光發射器;納米級衍射器(DOE)、深度攝像頭(IR)及彩色攝像頭(RGB)——CMOS Senser、Lens鏡頭、紅外濾光片;3D視覺賦能百行百業的“3D視覺+小安防、3D視覺+AI+醫美、3D視覺+AI+智慧畜牧”等典型案例場景。 講座的最後,彭總耐心地解答了參會嘉賓的提問,並與嘉賓們一同探討了實際應用過程中的問題和困難點,同時給出了相應的參考解決方案或可參考解決方向。 縱觀 全場 回顧整場講座,大部分參與人員表示受益良多,並希望以後有更多機會參加此類活動。 ~END~ 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-29 關鍵詞: 視覺技術 人工智能

  • 你知道虛擬培訓 VR虛擬現實技術應用在電廠VR培訓中的意義嗎?

    VR三維實景/360虛擬展示,即通過360 度真實的全景圖像,提供更廣泛的互動性。而電廠VR的開發,能夠有效的降低電廠的安全事故。大家都知道,在電力行業中,一旦違章操作 VR三維實景/360虛擬展示,即通過360 度真實的全景圖像,提供更廣泛的互動性。而電廠VR的開發,能夠有效的降低電廠的安全事故。大家都知道,在電力行業中,一旦違章操作,形成的損失是極其巨大的。單純的安全教育,不能給予深刻的觸動,從而引起違章作業,違章指揮。很多血的事故案例證明,傳統的培訓已經達不到所需要的要求。那麼虛擬現實培訓,需要創新安全培訓的方式,才能夠有效的提高安全意識,通過360實景體驗技術,能夠深入的體驗到違章作業帶來的嚴重的後果。安全事故相比傳統培訓虛擬駕駛,將大大降低事故的發生。 利用電廠VR虛擬現實技術,模仿電力行業的真實運行環境、安全規程、應急演練,給現場作業的人員開展智能仿真培訓和檢修現場作業的指導,增強對操作規程的體驗效果和對技術難點的處理效率,提高應急演練效果與安全保障水平。在安全生產、應急管理中發揮模仿演練和仿真培訓作用。而且隨着電力人員的年輕化,新技術也增加學習過程和實踐過程的趣味性,比較有吸引力。 江蘇小柒科技智能科技有限公司通過互聯網+安全培訓這種模式創新性地開始了新一代智能安全體驗館,電廠VR安全體驗館是傳統安全體驗館的更新換代產品,開創了全新的教育方式。VR安全體驗館虛擬現實培訓,通過虛擬現實技術(VR)及互聯網IT技術在安全教育及訓練中的應用虛擬培訓,從而全面提高一線工人的安全意識和自我防備意識,促進公司安全管理。 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-29 關鍵詞: VR 人工智能

  • 深圳市的智慧城市建設得到了業界的認可

    深圳市的智慧城市建設得到了業界的認可

    深圳市作為我國四大城市“北上廣深”之一。深圳的經濟和科技水平在全國都是名列前茅的。近幾年來,深圳市在智慧城市領域取得了相對不錯的成績。 11月13日,“華為城市智能體峯會2020”在第22屆高交會期間舉行。此次峯會以“共築城市智能體,點亮孿生新未來”為主題,相關部委領導、城市管理者、行業專家、合作伙伴1000餘人共話智慧城市發展趨勢與建設思路,分享智慧城市高質量發展實踐。在峯會上,國家信息中心副主任周民在致辭中表示,智慧城市高質量發展,需要更加系統、全面的技術創新支撐。新基建將全方位助力智慧城市從底層到應用的各層系統,提升治理效率、彌補運營短板,並提出要形成更加緊密的政企協同關係,紮實推進地方數字化轉型。 前段時間記者從高交會上舉行的“2020亞太智慧城市評選頒獎典禮”上了解到, 深圳、上海、廣州等七個城市奪得了“2020亞太區領軍智慧城市”桂冠;華為、中興、阿里、平安智慧城等智慧城市服務商獲得多項大獎,成為引領智慧城市建設的風向標。除此之外,深圳的福田區在“2020智慧中國年會”入選2020中國智慧城市發展水平20強,摘取“數磐強基領先獎”,是20強中唯一的縣區級單位。 近年來,福田區積極貫徹落實中央精神,按照廣東省和深圳市的總體部署,積極推進新型智慧城市建設,先後出台《福田區新型智慧城市暨數字政府實施方案(2018-2020年)》《福田區打造人工智能應用示範區(2019-2020年)實施方案》,以“一中心五平台N應用”為架構,建設智慧福田城區大腦,逐步形成了一網統管、運轉高效的“1+10+N”平戰結合的指揮分撥體系,創新構建了數據賦能、開放共享的“1+1+10”AI應用示範體系,實現了數字基礎設施持續優化、賦能公共安全、公共服務、公共管理能級不斷提升,激發數字經濟創新活躍,為新一輪智慧城市建設打下了堅實基礎。 華為公司高級副總裁、中國地區部總裁魯勇用“兩個方向,三全能力”分享了對智慧城市的最新見解。他強調智慧城市建設重在實幹,要在堅持以人為本、以用為本的方向下,做好“三全”能力:一是智慧應用覆蓋更多業務場景,能打造“全”場景智慧;二是多技術融合交互,能實現“全”要素聚合協同;三是智慧城市統籌規劃、持續投入,能提供“全”週期運營管理。 在智慧城市領域,華為秉承“以人為本,以用為本的方向,在城市大腦基礎上,提出了城市智能體的新理念與新實踐,創造性地提出:眼腦手脈四層架構,實現連接計算應用全要素聚合,打造全場景智慧,憑藉艱苦卓絕的付出、技術難關的攻克、頂層設計的創新、輻射全球的影響力為智慧城市產業發展打開全新局面,此次攜手合作夥伴榮獲了“2020中國智慧城市領軍解決方案提供商”“2020城市智能升級解決方案領軍獎”等在內的39項大獎。 通過新型智慧城市建設,福田區逐步實現一網統管、一網通辦、一網協同,在公共安全、政務服務、基層治理、經濟運行、隊伍管理等方面實現了能級提升,不斷打造“全員便捷參與、全程智能高效、全域精準服務、全民盡責享有”的數字化社會治理共同體。已接通近100個業務系統,已連接近5000名工作人員,已接入近30多萬套物聯感知設備,打造了疫情防控、安全巡查、文明創建等高頻數字化場景10餘項。建成了全國首個“5G生活體驗街區”、深圳首個5G智慧園區、首條5G示範道路。通過AI+治理,福田區指揮分撥系統接收事件947813件,98%的事件實現了自動分類、自動分撥。通過AI+交通,福田中心區實現視頻+AI全覆蓋,實現對人、車、路、事件等信息的實時提取,交通擁堵指數下降了3.2%,路口行人平均過街時間減少了15%,幹線綠波協調平均速度提升9%。 相信在以後,深圳市會更加努力地發展智慧城市,為我國的智慧城市發展作出應有的貢獻。也希望我國其他的城市也能在智慧城市領域取得更大的成就。

    時間:2020-11-29 關鍵詞: 華為 智慧城市 人工智能

  • 高交會上展示智慧城市的風采

    高交會上展示智慧城市的風采

    當今,隨着物聯網、大數據、雲計算、人工智能等新一代信息技術的不斷髮展,我國在智慧城市領域取得了很大的發展。 伴隨大數據、雲計算、物聯網、人工智能、5G網絡等技術的發展,正構建起一個萬物互聯、融合創新、智能協同、安全可控的新一代信息技術產業體系,併成為建設智慧城市的數字基座。深圳會展中心6號展館舉行的第二十二屆高交會智慧城市展以“智啓未來,慧聯萬物”為主題,是把脈中國城市數字化轉型成效,透視中國智慧城市建設總體水平的重要窗口。 11月12日,在第二十二屆高交會亞太智慧城市發展高峯論壇上,國家信息中心和國際數據集團(IDG)聯合評選的亞太區智慧城市結果揭曉。評選評委介紹,2020亞太智慧城市評選從不同的維度對亞太區當下具有代表性的優秀智慧城市建設項目案例、具有實力和影響力的智慧城市服務提供商進行了表彰。 2020高交會上,以華為、中興、同方股份等為代表的企業展示了智慧城市領域的探索和成果。令人驚喜的是,智慧城市的全生態場景建設已經從理想走進現實,包括智慧政務、智慧交通、智慧水務、智慧教育、智慧園區等多個場景都已經在全國多地成功落地。可見,在數字化轉型的時代,我國智慧城市的總體規劃建設和綜合實施已達到全球智慧城市建設綜合評價的領先優勢。 展區內彙集了城市規劃和管理、通訊和信息技術、大數據和雲計算、物聯網、人工智能、5G網絡技術應用、移動應用、智能硬件等新ICT領域技術與產品,全面展示當今全球前瞻的大數據、雲計算、物聯網、互聯網、人工智能的創新應用技術、優秀研發成果和行業解決方案,展示“人工智能+智慧城市”建設概念和人工智能在智慧城市領域的應用方案,推動新科技領域應用技術對傳統行業的改造,以數字化轉型支持傳統產業優化升級和智慧社會的建設。 讓城市更聰明、更智慧,是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路。平安智慧城市打造的智能培訓一體化平台——平安知鳥獲得了此次“2020中國領軍智慧教育解決方案提供商”的稱號。該平台相關負責人介紹,信息時代的職業教育發展方向逐步多元化。近幾年,其從單純的企業培訓逐漸拓展至政府、市民的培訓服務領域,將行業繼續教育、企業內部培訓、個人考證提升等多方面教育體系聯動到一起,助力政府、企業和個人提升培訓和受訓的質效,推動職業教育產業智慧化升級。 隨着智慧城市建設不斷推進,軟硬件設備也在不斷更新迭代,從而讓智慧城市建設持續深化。把垃圾放進設備,系統可以自動識別,對垃圾進行分類……深圳市德立信環境工程有限公司攜企業自主研發的最新第七代智能垃圾分類收集設備於展會上首次亮相。此前,這款設備的舊版本已經在深圳鹽田區實現了全覆蓋。 小編相信,隨着智慧城市的不斷髮展,我們的生活將會變得更加的舒適和便捷。讓我們一起為智慧城市的發展努力吧。

    時間:2020-11-29 關鍵詞: 大數據 智慧城市 人工智能

  • 以中醫“聞與切”的功夫,為工業安全把脈

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    時間:2020-11-26 關鍵詞: 醫療電子 人工智能

  • 精彩回顧 | 速覽藍牙AoA技術,圍觀室內定位市場!

    本文來源:深圳市物聯網產業協會 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-24 關鍵詞: 物聯網 人工智能

  • 慶祝深圳經濟特區建立40週年暨深圳市物聯網產業協會第一屆第三次理事大會圓滿落幕

    本文來源:深圳市物聯網產業協會

    時間:2020-11-22 關鍵詞: 物聯網 人工智能

  • 高科技的松山湖,等你一起來建設!東莞松山湖功能區招商大會即將召開

    高科技的松山湖,等你一起來建設!東莞松山湖功能區招商大會即將召開

    對不熟悉科技產業的人而言,東莞的標籤可能更多是「工廠」「製造業」「服務業」等等,但熟悉科技產業的人就會知道,東莞早已是中國高科技產業的重點城市之一。 東莞毗鄰深圳。深圳被一些評論家形容為中國高科技產業的「策源地和試驗田」,當然,深圳當得起這一榮譽,只是,在很多人沒有注意到的情況下,東莞已「悄然」成長起來。 東莞的成長,不只是承接那些因為高房價而從深圳逃離的製造業而已。科技產業重中之重的研發投入方面,據國家統計局今年8月發佈的「2019年全國科技經費投入統計公報」顯示,2018年東莞市全社會R&D經費投入236.32億元,同比增長達到了25.61%!這麼強勁的增長,讓東莞得以位列2018科研經費投入(R&D)城市20強。 2020年,東莞市政府工作報告在年度發展目標中專門提出,將R&D(研發)投入(在GDP中的)佔比提高至2.8%。為做到這一點,東莞要「大力集聚大灣區高端創新資源,以更大力度支持松山湖科學城建設,加快建設綜合性國家科學中心先行啓動區的步伐」。 不難發現,松山湖是東莞高科技產業發展建設的重中之重。 為全面展示粵港澳大灣區國家戰略下松山湖功能區嶄新的發展藍圖和巨大的發展商機,強力推進新冠肺炎疫情新形勢下新一輪的產業招商,加快構建現代產業體系,推動經濟高質量發展,由東莞松山湖高新技術產業開發區管理委員會主辦,OFweek維科網承辦的「東莞松山湖功能區招商大會」將於2020年12月2日在東莞松山湖凱悦酒店舉行! 會議四大亮點,助力政企對接 ◆ 直播平台功能強大:真人出鏡,語音互動,會議將採用在線音視頻直播+即時互動答疑+乾貨下載+實時分享+精彩回放等多功能為一體的直播會議系統,通過免費在線直播展示方式給廣大行業人士以真切的參會交互體驗,足不出户即可開拓新商機。 ◆ 政府引領,政策導向:政府部門領導針對相關產業最新扶持政策進行解讀對話,建立政商兩界的紐帶和橋樑,貫穿政府招商項目, 系統性地優化兩者之間的各項配置,助力政企高效對接、產業項目快速落地。 ◆ 宣傳範圍廣:活動宣傳輻射全國,不受地域空間限制,宣傳面廣。 ◆ 名企匯聚:活動邀請200餘家企業,共同探討松山湖產業園區與企業的未來發展態勢。 松山湖功能片區簡介 作為東莞創新驅動發展的重要引擎,在全球產業變革和粵港澳大灣區建設的發展機遇前,松山湖將探索創新佈局新一代智能製造產業,加速智能製造產業生態圈迭代升級。 圖片來自松山湖管委會,攝影師:賀東峯 目前,東莞智能裝備產業生態鏈條初步形成,松山湖功能片區已聚集400餘家機器人與智能裝備企業,構建起以廣東省智能機器人研究院和松山湖國際機器人研究院為代表的產學研平台,集聚起以拓斯達、李羣自動化等為代表的機器人及智能裝備企業。 其中,高新技術企業71家;核心零部件企業佔11%,本體企業佔2%,智能裝備企業佔55%,系統集成企業佔17%,服務、教育、農業、醫療等機器人企業佔14%,工業互聯網企業佔1%。營收超過1億元的企業7家,上市及在「新三板」掛牌企業6家,規模以上工業企業33家。為東莞打造粵港澳大灣區先進製造業中心注入了強勁動力。 大會議程 參會企業、羣體,參會領導簡況(暫定) 肖亞非,東莞市委副書記,市人民政府市長(圖片來源:松山湖管委會) 劉煒,東莞市委常委,松山湖黨工委書記(圖片來源:新華網) 歐陽南江,松山湖黨工委副書記,松山湖管委會主任(圖片來源:松山湖管委會) 重點邀請企業 ◆ 智能製造:比亞迪/大族激光/台達電子/施耐德電氣/勁拓自動化/光韻達/拓斯達/正業科技/富士康/英威騰電氣/研祥高科/雷賽控制/華為/華北工控/優必選機器人/松下電器電/匯川技術/節卡機器人/哈工大機器人/華數機器人/埃夫特/珠海格力智能裝備/眾為興/李羣自動化/優傲機器人/固高科技/利元亨/科陸/創鑫激光/研祥/商湯科技等; ◆ 電子信息:海思半導體/中芯國際/中興微/匯頂科技/比亞迪微電子/瑞斯康微電子/敦泰科技/大族元亨/TCL/天馬微電子/邁鋭光電/創維集團/京東方/華星光電/康佳集團/科大訊飛/海爾/騰訊/大疆/碳雲智能/意法半導體/世強先進/中興通訊/賽靈思/美滿/生益電子/富士通/美光/廣瀨/村田/高通/立訊精密/欣興電子/中航光電/甲骨文/住友電工/安森美/舜宇光學/是德科技/晶技股份/東芝存儲/西部數據/光迅科技/迅達科技/新思科技/意法半導體/瑞聲科技/三菱電機/瑞薩/華訊方舟等; ◆ 新材料:正威國際/康得新複合材料/烯旺新材料/新綸科技/沃特新材料/沃爾核材/華科創智技術/冠力新材料/博耀新材料/礪劍超能材料/萊寶高科/昊天龍邦複合材料/南亞電子材料/天賜高新材料/賽緯電子材料/烯灣科技/星源材質/新星輕合金/威勒科技/同益實業等; ◆ 生物醫藥:邁瑞醫療/華大基因/理邦儀器/開立醫療/尚榮醫療/安翰醫療/深圳普門科技/深圳衞光生物/深圳健康元/深圳信立泰/深圳海普瑞/深圳翰宇藥業/衞光生物/海王英特龍/康泰生物等。 參會羣體 ◆ 市領導:擬邀請市主要領導、市相關部門領導出席; ◆ 功能區:園鎮主要領導及分管招商工作領導、招商部門工作人員; ◆ 簽約代表:重點簽約項目代表; ◆ 意向客商:行業協會、商協會、粵港澳地區孵化器、產業平台、雙創基地、新型研發機構、創業者、專家學者、投融資機構、行業領袖、創新企業家代表、科研單位代表、科技團體負責人、專業媒體人等。 大會報名 掃描下方二維碼報名,親臨現場!

    時間:2020-11-19 關鍵詞: 電子信息 工業互聯網 人工智能

  • 人工智能有多熱?這份報告給你答案

    本文來源:科技日報 2019年中國共發表人工智能論文2.87萬篇,比上年增長12.4%,在人工智能領域各頂級國際會議上的活躍度和影響力不斷提升; 全球近五年前100篇人工智能論文高被引論文中,中國產出佔21篇,居第二位; 中國人工智能專利申請量2019年超過3萬件,較之上年增長52.4%…… 10月22日,《中國新一代人工智能發展報告2020》(以下簡稱《報告》)在浦江創新論壇發佈。《報告》由中國科學技術發展戰略研究院、科技部新一代人工智能發展研究中心聯合國內外十餘家機構編寫,是繼《中國新一代人工智能發展報告2019》之後第二次發佈的年度發展報告。 圖片來源:中國科學技術發展戰略研究院 據中國科學技術發展戰略研究院副院長孫福全介紹,《報告》分全球發展、創新環境、科技研發、產業化應用、人才培養、區域發展、人工智能治理七個章節,力圖客觀反映中國《新一代人工智能發展規劃》的實施情況,揭示未來發展的新挑戰和新趨勢。 中國科學技術發展戰略研究院李修全研究員則從撰寫報告的角度談了思考。他進一步指出,人工智能對科技、產業和社會變革的巨大潛力得到了全球更多國家認同。2019年,葡萄牙、西班牙等16個國家發佈了人工智能發展戰略,至少還有18個國家正在研究和制定國家層面的人工智能戰略。 “中國人工智能發展在全球發展具備了很好的基礎,但也存在明顯短板。”李修全解釋説,美國涉及人工智能發展的各個方面都處於領先位置。中國在科研產出、產業發展和政策環境方面有一定優勢,但在科技領先實力、人才尤其是高端人才的儲備,還有人工智能開源生態等方面還有很大提升空間。 值得關注的是,中國在2019年以更加開放的姿態推進人工智能的國際合作。比如,人工智能國際合作論文數量持續增長,中國在國際人工智能開源社區的貢獻度已成為僅次於美國的第二大貢獻國,中美兩國處於全球人工智能科研合作網絡和產業投資網絡的中心,人工智能成為“一帶一路”國際合作的重要主題。 圖片來源:視覺中國 “強化平台建設和環境培育,成為2019年中國推動人工智能發展的一個重要舉措。”李修全舉例説,科技部新增了10家國家新一代人工智能開發平台,建設了7個新一代人工智能創新試驗區,為人工智能技術在各行業各領域的落地應用創造了很好的政策環境。同時,在數據資源、高效能AI算力、高速移動通訊和物聯網等與人工智能發展密切相關的新基建方面加大力度,在完善數據管理體系,更大限度激發人工智能時代數據要素價值等方面,中國也做了很多有益的嘗試和積極舉措。 《報告》分析發現,中國企業在人工智能領域技術創新中的創新主體作用正日益強化,學術界和產業界共同驅動人工智能創新發展初具形態。人工智能應用場景創新,正在成為中國加速產業化落地和技術迭代的重要途徑。 2019年是中國智能芯片加速發展的一年,雲邊端側十餘款智能芯片產品集中亮相併走向商業化應用,推動人工智能產業鏈廣度與深度進一步提升。《報告》顯示,中國央地共治共同推動人工智能發展成效顯著。北京、江蘇、廣東、湖北等地2019 年人工智能論文發表最為活躍,廣東、北京、江蘇、上海在專利申請數量方面領先全國,而廣東、江蘇、北京、浙江是人工智能專利轉移最為活躍的地區,通過科技成果供給激發區域經濟發展新動能。 報告分析認為,中國人工智能區域發展與國家區域戰略高度協同相互促進,京津冀、長三角和粵港澳大灣區已成為我國人工智能發展的三大區域性引擎,人工智能企業總數佔全國的83%。成渝城市羣、長江中游城市羣也展現出人工智能發展的區域活力,在人工智能特色產業方面初顯區域引領和協同作用。 據介紹,中國人工智能學科和專業建設在2019年持續推進,180所高校獲批新增人工智能本科專業,北京大學等11所高校新成立了人工智能學院或研究院。 《報告》認為,人工智能治理成為2019年全球人工智能領域發展最突出的亮點進展,人工智能治理的國際共識逐漸形成,並推動治理原則走向落地實施。中國發布了《新一代人工智能治理原則—發展負責任的人工智能》,啓動人工智能社會實驗、陸續出台多項法律制度和管理辦法,並推動人工智能治理原則在人工智能開放創新平台和人工智能創新發展試驗區中落地實施。 ~END~ 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-17 關鍵詞: AI 人工智能

  • 智慧物流最受關注的三大應用都有哪些玩家?

    本文來源:物聯傳媒 本文作者:短頸鹿先生 根據中國證券網報道, 11月1日0點,各大電商雙11購物節紛紛打響,電商數據顯示,雙11第一波的第1小時,共有1100萬人湧入天貓,雙11的快遞量或將再刷新往年紀錄。 眼看着這雙11將要到來,國家郵政局也預測,雙11期間將出現旺季峯值,預計日均快遞業務量達4.9億件,約是日常業務量的2倍。同時,今年的快遞之"快"也成為熱門話題。很多網友曬出了自己快遞的物流速度,最快的一單,從付尾款到收快遞,只用了1分鐘時間。 龐大的業務量和超快的物流速度,離不開智能終端、物聯網、大數據等多重技術的支持。 目前以阿里、京東、順豐、圓通、中通、韻達等為代表的各大電商和快遞巨頭,都在物流信息化領域加大投入,從智能數據終端、倉儲無人車、自動分揀機等硬件設備和大數據系統入手,實現物流體系的改造升級,壓縮配送時間、提高貨物管理效率。 智慧物流有望創造規模和效率新紀錄,而智慧物流發展的背後,離不開技術的支持。從物流的倉儲、運輸、配送環節,我們注意到有三大應用值得關注,分別是物流智能倉儲、物流自動駕駛、物流無人機。 圖片來源億歐智庫 據瞭解,我國社會物流總額依舊保持持續上升趨勢,且我國物流行業已經從高速增長階段轉為較慢增長的高質量發展階段。降本增效成為物流行業的重要發展目標,物流智能倉儲、物流自動駕駛、物流無人機這三大應用有助於行業實現降本增效,因此備受關注。 而在這三大應用的背後,又會有哪些玩家呢?下面我們一起來看。 1 物流智能倉儲 第一個我們要講的是物流智能倉儲,智能倉儲對於許多物流從業者來説再熟悉不過了,因為它確實佔據了整個物流業的半壁江山。 智能倉儲系統簡單架構 來源:博信科技官網 從商品的入庫、存取、挑選、包裝、分揀、車庫都屬於倉儲的常規操作,智能倉儲屬於高度集成化的綜合系統,一般還包含立體貨架、有軌巷道堆垛機、出入庫輸送系統、信息識別系統、自動控制系統、計算機監控系統、計算機管理系統等智能化系統。 國內智能倉儲行業經歷了迅速發展,已越過發展初期階段。由於物流作為基本環節滲透到各個領域,智能倉儲的應用範圍也十分廣闊。不論是生產製造行業還是電商零售行業,亦或是需要倉庫的餐飲行業,對於智能倉儲均具有需求。 總體來説,智能倉儲的應用與物流高度相關,物流按業務分類可分為工業生產物流和商業配送物流兩大類別,智能倉儲的應用區域基本也可以鎖定在這兩大類別中。目前智能物流解決方案在商業配送領域的應用較為廣泛,但從長期發展來看,未來製造業領域的市場需求會急速增長。 中國智能倉儲行業的技術發展水平與應用水平仍不夠成熟,但近幾年智能倉儲行業參與者們一方面教育市場,另一方面嘗試在各個領域進行落地、創建標杆案例。在智能倉儲行業中,一般主要有四類參與者在其中扮演着重要角色: 智能物流設備科技企業:主要由智能物流設備的科技公司組成,它們影響着智能倉儲基礎設施建設和智能化程度。 智能物流軟件科技企業:智能倉儲的構成除基礎智能設備外還需要智能軟件的共同協作。這些軟件需要和客户的實際業務和大量數據相結合,才能形成對整個業務的管理和調度。因此提供軟件的公司需要作為管理者為客户提供持續的服務。 物流地產企業:倉儲屬於重資產,因此許多物流企業、零售企業或中小型企業不會自己持有倉儲,而是通過物流地產公司或金融公司作為公共持有者來運作。 第三方運營企業:倉儲第三方公司作為運營者能夠提供存儲、裝卸、拼箱、存貨、運輸安排等一整套專業化高效、經濟的服務。 目前的智能倉儲行業正在經歷從技術到產品到服務的發展過程,市場還未發展成熟,而智能物流設備是智能倉儲行業發展的基礎,因此目前智能物流設備領域市場發展比較火熱,有大量初創企業不斷湧入。這些企業大部分從單點業務起步,逐步擴展至涵蓋全鏈條業務。 而目前中國智能倉儲行業的商業模式已經分化出四種(如上圖)。由於當前下游應用市場並未完全打開,一體化產品解決方案還未完全成熟,開展代運營服務則可以幫助企業們進行更專業的物流管理。 隨着部分產品的標準化,按單收費或租賃更貼合實際需求,讓中小企業花費較少的同時享受到專業服務;而與物流運營商進行中介合作,則能拓展技術提供商的市場和應用領域,實現互利共贏。 總體來説,中國智能倉儲行業的商業模式且仍在不斷摸索中,隨着行業的發展,商業模式也將隨之變化,且根據GGII數據顯示,2018年中國智能倉儲市場規模為797.69億元,預計之後仍會以16%年複合增長率保持繼續增長。 2 物流自動駕駛 第二個要講的是物流自動駕駛,為什麼值得關注呢? 原因就在於物流自動駕駛有可能為企業帶去極大的降本增效效果,而物流場景是自動駕駛目前最理想的落地應用場景。 在過去十多年的快速發展中,雖然物流行業經過了快速的規模化和整合,體量發展已經巨大,但在效率等方面與發達國家仍存在較大差距,存在可提升空間。 首先,自動駕駛則可明顯降低人力成本,同時節省燃油費用。近年來運輸成本佔物流總成本比例均超50%,而運輸成本中的人力費用和燃油費用佔比較大,存在可壓縮空間。 其次,自動駕駛則可以提高車輛持續行駛時間同時以較高速和較短間距行駛。物流運輸效率受各種因素影響,例如司機可持續駕駛時間以及車輛速度和車輛行駛間距等都受到嚴格限制。 而從自動駕駛的角度出發,推進自動駕駛技術商業化落地,物流領域是非常好的切入點。物流行業的大部分應用場景比較簡單、封閉,任務目的明確,技術實現難度總體來説相對乘用車場景下的要求更低;從法律法規以及對城市生活的影響角度來看,物流車輛所受的限制相對較少,因此更容易實現自動駕駛應用,形成規模化的批量複製。 自動駕駛技術在物流領域落地場景主要可以劃分為幹線、終端配送以及封閉場景。在這三個細分應用場景中,均湧現了一批各具特色的企業,如科技初創公司、互聯網巨頭、專業物流公司、商用車主機廠。 企業類型 代表企業 發展現狀 科技創新公司 圖森未來、圖森未來、飛布科技、新石器、AutoX、智行者、西井科技、主線科技、慧拓智能 在行業格局沒有完全清晰之前,對這類公司來説就是一場拉力賽,它們需要考慮如何在持續激烈的競爭中生存下去,非常考驗初創企業的持續造血能力。據瞭解,科技類初創公司在算法開發能力、軟硬件整合能力等方面具備優勢,大多在物流自動駕駛的具體細分領域形成了自己的核心競爭力。 互聯網巨頭 阿里、京東、蘇寧、美團、百度、華為 據瞭解,互聯網巨頭基於多領域投資及佈局的出發點,在自動駕駛物流領域的參與也較為積極。它們投入的資源是許多企業難以實現的,因此在產業生態之中具備眾 多優勢。例如阿里的無人配送車小G已經開發到第五代,具備室內導航和無人駕駛能力。 專業物流公司 順豐物流、德邦物流、中通物流等 據瞭解,專業物流公司希望在重塑行業關鍵技術時期抓住機遇,通過科技創新實現降本增效、提升競爭力,挖深“護城河”,通過積極進行佈局與合作守住自身領地。 商用車主機taobao集運 一汽解放、北汽福田、陝汽、上汽紅巖、中國重汽、東風商用車 商用車主機taobao集運作為傳統汽車產業中的核心環節,面臨來自各方的技術發展壓力。主機taobao集運們需要自主研發自動駕駛技術來繼續把握市場話語權,避免落後成為代工廠。由於它們目前的主要業務仍以賣車為主,無法將大量資源僅投入專注於研發自動駕駛一項技術,因此大多選擇以合作的方式在物流自動駕駛領域進行佈局。 據瞭解,各大勢力出於不同動機,彼此之間保持競爭又合作的關係,形成了基本的自動駕駛物流產業生態。雖然物流自動駕駛領域值得期待,但無人駕駛物流車的大規模商業化應用所需時間仍然較長。 一來是自動駕駛目前已經解決了大部分的常規問題,但在感知和決策規劃、邊界化問題等問題上仍需要時間,而且在自動駕駛技術落地層面,相關法律法規還不夠成熟。 公開資料顯示,如果要全面部署自動駕駛汽車,至少需要修改我國包括交通安全管理、測繪、運輸、信息、通訊、質檢、標準化在內七個領域的超幾十部法律。 但好在我國已經形成了國家層面的智能網聯汽車發展戰略,正協調各方面力量、政策、資源對接,以促成智能網聯汽車發展,其中對物流自動駕駛就是極大地促進作用。 除此之外,5G通信技術發展迅猛,對於車聯網技術的發展具有重要意義,而車聯網技術是自動駕駛實現的基礎,因此5G與車聯網對於自動駕駛的發展均具有推動作用。 3 物流無人機 最後要説的是物流無人機,物流無人機尚處於市場發展早期階段,因此市場佔比較小。但隨着未來技術及市場應用的逐漸成熟,其所佔的市場比重也會逐漸增加,因此受關注度也在逐漸增加。 無人機按機身構造主要分成固定翼、旋轉翼、直升機、多旋翼四種類型。目前物流行業配送領域以多旋翼無人機為主,主要為四旋翼或八旋翼式,飛行高度在1000米以下,飛行半徑在10公里上下,承重在10公斤以內。 由於我國航空運輸起步較晚,支線飛機配備較少,導致支線運輸存在航空需求而無法滿足。其次,在末端配送場景中,由於配送需求多樣、配送時間衝突、效率低下及成本高昂等問題突出,以及某些交通不便地區道路限制性較強,亦或是城市規劃問題以及無人貨櫃等基礎設施不健全等問題,無人機配送正好可以解決這類痛點。 物流無人機具備三大應用優勢,能夠有效地節省成本、提高效率和突破物理限制。但要注意,物流無人機不是顛覆傳統物流行業,而是對物流業的有效補充。目前,支線無人機運輸和無人機末端配送是我國無人機在物流領域的主要應用形式。 目前,該市場的參與者主要如下圖所示。 由於初期受互聯網經濟和電子商務快速發展的影響,物流受到爆發性關注,因此許多公司紛紛入局做物流無人機,市場呈現一片火熱現象。 但隨着市場逐漸沉澱,企業們也更加務實,開始注重產品的實際價值與性價比等問題,行業進入到了理性發展階段。目前行業內的參與者們更加專注和聚焦於有發展前景的領域,來進行深耕和積累。 從現階段來看,物流無人機領域落地仍困難重重。諸如技術開發不成熟、產業市場不完善、監管政策不健全等問題仍有待解決,但不可否認的是,無人機在外賣、物流方面確有應用場景。 雖然這類應用回報期較長,但根據中共中央、國務院印發的《交通強國建設綱要》,文中強調,要積極發展無人機(車)物流遞送,物流無人機發展前景仍具有極大的想象空間。 (本文部分資料來源於億歐智庫) ~END~ 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-16 關鍵詞: 物聯網 人工智能

  • 微軟智能語音多情感技術升級,曉曉中文語音突破14種風格

    本文來源:Microsoft 認知服務 近期,微軟發佈了最新中文曉曉語音升級,中文曉曉新增了 10 種風格。升級後的該語音模型風格多達 14 種,處於行業領先水平。新增風格分別是適用於聊天(Chat)場景的語音,還有平靜(Calm)、開心(Cheerful)、悲傷(Sad)、憤怒(Angry)、恐懼(Fearful)、不滿(Disgruntled)、嚴厲(Serious)、撒嬌(Affectionate)、温柔(Gentle)等。此次,微軟升級的多情感技術,極大豐富了聽眾的收聽體驗,尤其在長文本收聽過程中,可以很大程度緩解聽覺疲勞,提升收聽舒適度。 2分鐘瞭解微軟曉曉中文語音14種風格 升級前微軟中文曉曉語音擁有4種不同風格,分別是新聞、客服、助理、抒情,升級後支持多達14種不同風格,能在豐富的情緒和場景中自由轉換,比如多情感有聲讀物、新聞、客服、助理、聊天等。可以滿足不同領域客户的多樣化定製需求。 微軟發佈的智能語音合成技術通過應用語音表現力遷移技術,僅利用少量表現力語料數據,便可以訓練出具有高質量、高自然度表現力語音生成能力的源模型。該源模型通過對人類語音表現力特徵的深入挖掘,獲取了穩定性高,適應性強的語音情感表徵,極大地豐富了合成語音的表現力與可控性,賦予了合成語音擬人的喜怒哀樂,彌補了傳統人工智能語音合成技術中“人情味”不足的缺憾。 理想的多情感技術將是每個聲音都擁有幾十種甚至上百種豐富細膩的情感表達,可以駕馭不同場景,根據內容表達自動適配情感。 微軟智能語音多情感技術發佈,標誌了語音合成發展的新趨勢,將成為智能語音應用的“標準配置”,實現用户體驗新的突破。 ~END~ 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-16 關鍵詞: 微軟 人工智能

  • 上海嘉定區高度重視傳感器產業的發展

    上海嘉定區高度重視傳感器產業的發展

    當今,隨着我國科技的不斷髮展和產業的不斷升級,我國很多地方十分重視對傳感器產業的發展,其中就包括上海市嘉定區。 近日,上海智能傳感器產業園現場推進會召開。上海嘉定區委書記陸方舟主持會議並強調,智能傳感器產業,是上海集成電路“一體兩翼”產業佈局戰略中,嘉定區承擔的重要職責使命。各相關單位、部門要增強責任感、緊迫感,只爭朝夕、對標對錶、攻堅克難,在四季度這個重要時間“窗口”,共同推動智能傳感器產業園出形象、出亮點。 傳感器技術優劣成為衡量一個國家科技水平和是否處在國際戰略競爭制高點的重要標誌,是發達國家高度重視和爭相發展的核心基礎技術。 陸方舟説,於全市層面來看,上海着力解決核心技術“卡脖子”問題,正在積極建設集成電路、人工智能、生物醫藥三大產業創新高地,其中,集成電路“一體兩翼”佈局覆蓋浦東“一體”和臨港、嘉定“兩翼”。掛牌一週年的臨港新片區,新招頻出、成效顯著,“東方芯港”也正在快速出形象。對於嘉定自身而言,當前正處在新舊動能轉換的關鍵期,需要加快發展、加快推進,把產業轉型、動能轉換的力度發揮出來。這都需要相關單位、部門保持緊張感、增強緊迫感、提升精氣神,進一步增強“不前進就是退步、不創新就是滯後”的思想認識。 總的來説,我國與國外的傳感器產業相比,差距還很大。在傳感器領域,目前活躍在市場上的主要是德國、日本、美國等國家。我國傳感器產業下游需求旺盛,上游供給有待改善。同時我國傳感器產業鏈中缺乏高端技術,但低端傳感器產能過剩。我國主流傳感器市場產品依賴國外配套的情況尤為突出,有2/3的傳感器依賴進口,高精尖領域的傳感器相關元器件,95%以上市場份額都掌握在外資企業手裏,成為當前制約我國數字化轉型的“卡脖子”技術之一。 當下,隨着物聯網時代的開啓,各式各樣的傳感器正在成為無處不在的神經元,全球對於傳感器的需求也開始呈現爆發性的增長。但是,在這一次盛宴開啓的前夜,業界又遺憾的發現,中國似乎又落伍了。芯片“卡脖子”,舉國上下羣情激憤,到處都是大投資。豈不知我國傳感器也需要突破“桎梏”,擺脱被“卡脖子”。但是擺脱傳感器“卡脖子”問題,是一個系統性工程,不是隻呈現在某一個節點上,需要國家、企業、科研人員共同努力,沉下心來積累技術,畢竟技術是急躁不得的。

    時間:2020-11-14 關鍵詞: 傳感器 人工智能 科技

  • 人工智能的發展離不開傳感器

    人工智能的發展離不開傳感器

    當今,隨着傳感器技術的不斷髮展,各式各樣的傳感器被應用到了很多領域中來,其中就包括人工智能領域。人工智能的發展離不開傳感器。 傳感器是人工智能設備不可或缺的裝置。在日常生活中,傳感器無處不在。比如:使用傳感器探測鼠標移動、檢測水質、測量身高和體重等。傳感器幾乎融入到了我們身邊的每一件物品。 傳感器的種類很多,其分類方式也很多。 按轉化外界信號為電信號的方式分類,有物理型、化學型、生物型。 物理型傳感器是依靠物理變化來將外界信號轉化為電信號;化學型傳感器則是依靠化學反應來將外界信號轉化為電信號;生物型傳感器則是利用生物活性物質來將外界信號轉化為電信號。 現如今,基本上人人都有一部智能手機。不知道你有沒有這樣的發現,手機屏幕的亮度會根據環境光線的變化而發生改變;當環境光線變暗,手機屏幕也會自動變暗;當環境光線變亮,手機屏幕也會自適應變亮。為什麼?原來,在手機上有一個小圓點,可以讓手機感測環境光線的強度,用來調節手機熒幕的亮度。這個硬件設備就是光線傳感器,類似於人的眼睛。 計算機是使用輸入/輸出控制系統來控制外部設備,數據交換也要依賴輸入/輸出控制系統。隨着計算機的發展,這些控制方式都以輸入/輸出更方便、設備連接更容易為目的。

    時間:2020-11-14 關鍵詞: 系統 傳感器 人工智能

  • 164億歐元GDP、22萬+工作崗位,華為對歐洲的貢獻還不止於此

    11月5日-6日,以“攜手創新,共築未來”為主題的華為2020歐洲創新日在波蘭舉辦,來自歐洲各高校、研究所、企業、初創社區以及國際組織的代表和意見領袖“齊聚一堂”,分享了藉助人工智能、5G、雲和物聯網等技術構造萬物互聯、萬物感知、萬物智能的世界,深入探討了如何與當地人才進行更緊密的合作,推動人才培養和科技創新,構建更美好的社會。 活動期間,牛津經濟研究院發佈了《華為對歐洲經濟影響力報告》,從GDP、就業、税收、研發投入等多個方面對華為在歐洲整體區域經濟產生的影響進行評估。牛津經濟研究院歐洲和中東地區經濟影響力諮詢主管Pete Collings在解讀報告時指出,2019年華為在歐洲的經營活動為歐洲帶來了164億歐元的經濟收益,直接或通過其供應鏈間接提供了22.43萬個工作崗位,其研發活動及投入對歐洲的經濟增長以及產業發展有着至關重要的作用。   GDP貢獻:創造164億歐元經濟收益,直接貢獻28億歐元 報告指出,華為對歐洲(包括歐盟、冰島和瑞士等地)GDP的助力主要來源於三個方面,分別是運營支出帶來的直接貢獻(Direct),從歐洲供應商處購買產品和服務帶來的間接貢獻(Indirect),以及支付員工工資繼而刺激經濟活動帶來的誘發貢獻(Induced)。   近五年的時間裏,華為對歐洲的GDP貢獻持續增加,在2019年更是創造了一個歷史最高點。這主要是由於華為對於歐洲市場的投入不斷增大,採購支出以及對設備與員工的投資都在不斷增加。報告顯示,2019年,華為對於歐洲GDP的貢獻總額為164億歐元,過去五年平均增長率為19%。   其中,華為2019年的直接貢獻額為28億歐元,過去五年平均增長率為11.4%。2015-2019年,華為在歐洲供應商處的採購金額接近310億歐元,其中2019年的消費額佔比達30%,由此帶來的對GDP的間接貢獻金額高達73億歐元。通過在歐洲供應商處購買產品,華為為多個高科技領域的歐洲公司的經濟活動提供了有力支持,繼而有力地推動了經濟發展。   報告還顯示,2019年華為對歐洲GDP的總貢獻在各個國家間分佈廣泛,從貢獻絕對值來看,GDP貢獻主要顯現在英國、德國、法國、瑞士和意大利等國家。   就業貢獻:創造22.43萬個工作崗位,直接僱傭1.38萬名員工 不止是GDP的增長,報告指出過去的一年裏華為對於歐洲就業市場的貢獻也十分顯著。目前,華為在27個歐盟成員國以及冰島、挪威和瑞士等地都設有辦事處,2019年華為向歐洲提供了共計22.43萬個工作崗位,過去五年平均增長率為17%。   在這些工作崗位中,華為在歐洲的實體公司僱傭的固定員工和合同員工共計1.38萬名,比2015年增加了近30%,增長速度大大超過了歐洲每年平均的就業增長率。此外,華為通過全球供應鏈中的歐洲公司提供的崗位為11.2萬個,進一步催生的誘發崗位為9.85萬個。   據報告統計,在過去五年時間裏,華為向其歐洲員工支付的總工資實際價值超過60億歐元,而供應鏈中受僱員工獲得的實際工資總額超過了120億歐元。這些被支付的工資可以作為消費者的支出提供資金,反過來支持休閒、零售等經濟活動,使歐洲各行各業的發展都能夠從中受益。   從國家分佈看,華為對勞動市場的影響力遍佈歐洲,其中英國、德國、法國以及意大利等國家受益尤其顯著。 研發投入:10年研發投入超10億美元,2019專利申請量第一 報告還指出,除了經濟和就業等方面的巨大貢獻外,華為在歐洲持續的研發活動及投入,對於歐洲大陸的長期發展來説意義更大。歐盟當前正在科技領域推進總投資金額高達1000億歐元的“地平線歐洲計劃”(Horizon Europe Programme),希望吸引公共資金用於研發創新。   作為全球最大的創新研發投資者之一,華為在全球和歐洲的研究投入一直非常可觀。報告援引權威機構的統計數據稱,2018-2019年度,華為的研發投入在全球排名第五,金額高達127億歐元。自2016年起,華為在全球的研發投入便一直處在TOP10之列。   在歐洲,自2010年以來,華為在其遍佈歐洲12個國家和地區的23個研究所推行“創新研究計劃”(Innovation Research Programme),累計投入已超過10億美元。在歐洲專利局2019專利申請排名中,華為專利申請量位居榜首。   “研發對經濟很重要,研發不僅為公司本身帶來產品改進、提高效率及提高利潤等收益,而且對整個經濟也能帶來溢出效應和收益。” Pete Collings強調,“經濟生產力的提升非常關鍵,其可以推動長期經濟增長。華為在歐洲的研發投入有助於促進歐洲的長期經濟增長。”   小結: 綜上可見,歐洲市場支撐了華為公司業務的全球化擴展,華為在歐洲的長期投入也助推了歐洲經濟的繁榮。無論是在GDP貢獻、就業貢獻,還是研發投入等層面,華為直接、間接和誘發產生的經濟效益正逐年增長,且呈現出極高的增長速度,成為助推歐洲經濟發展的重要力量。這樣的確定性貢獻,在當下全球不確定性的大環境下,對歐洲的意義尤其重大。近年來,歐洲致力於數字化產業發展,試圖在包括人工智能、物聯網、高性能計算與算法等相關領域實現數字主權。將越來越多的數字技術融入到人們的日常生活,是歐洲許多國家政府的目標。作為歐洲本地價值的創造者與數字生態的推動者,華為持續加碼投入歐洲,除了帶來巨大的GDP和就業貢獻外,無疑還將為歐洲本地培養大量ICT人才,進一步夯實歐洲數字化的“地基”,共創歐洲美好未來! 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-09 關鍵詞: 物聯網 5G 人工智能

  • 關於5G的真正價值,終於有人説明白了

    5G時代已經到來,它究竟會給我們的工作和生活帶來什麼樣的改變?5G的爆點,究竟會出現在哪裏?我們又該如何把握5G帶來的發展機遇? 近年來,5G的商用步伐在不斷加快。全球各地,都在忙着拍賣5G頻譜牌照,簽訂5G合同。 但是,與此同時,關於5G的爭論,不僅沒有平息,反而愈演愈烈。 5G的支持者認為,它是一次前所未有的技術革命,各項網絡指標都有大幅提升,應該儘快啓動大規模建設,搶佔先機。 而反對者認為,5G目前根本沒有找到合適的應用場景,人們對5G的需求並沒有想象中強烈,不適合立刻投入大量資金。 坦白説,我個人是傾向於支持後者的。雖然大家一直對5G翹首以盼,低迷的行業也急需5G投資刺激增長,但真正面對5G建設的時候,我們應該保持足夠的冷靜和理性。 俗話説:“不見兔子不撒鷹”。目前我們確實沒有找到引爆5G的需求,這是事實。如果盲目啓動大規模網絡建設,就有可能面對“有網沒人用”、“叫好不叫座”的尷尬局面,還可能會背上沉重的運營負擔,甚至是鉅額債務。 不過,不大規模建設和不建設,是兩回事。在廣泛範圍內進行試點,還是很有必要的。否則,沒有土壤,就更難孵化出我們所期待的“需求”。 歸根到底,“需求”究竟在哪呢?誰會用到5G呢?5G的價值究竟是什麼呢?     車聯網     5G是獨特的。 在5G之前,從1G到4G,全部都是為了服務於“人與人”之間通信的目的而存在。而5G,主要是為了服務“物與物”和“人與物”之間的通信需求。也就是説,人類第一次將“物聯網”提升到和“人聯網”相同的級別,甚至比“人聯網”更高的級別。 這意味着,人類對通信的認知,發生了根本性的變化。通信的目的變了,通信的技術和架構,也就隨之改變了。 物聯網雖然由來已久,但蜂窩通信技術(利用基站實現無線通信),才是真正宣告了它的黃金時代正式開啓。 我們就拿車聯網這個物聯網中最典型的場景來分析。 車聯網之所以是典型場景,是因為它本身對通信網絡有着極高的要求。大帶寬、極低的時延、海量的連接數量、嚴密的覆蓋,這些都是實現車聯網必不可少的條件。 我們目前的技術,包括LTE-V、NB-IoT、LoRa等,都無法做到完美滿足。只有5G,才能真正做到。 所以,眾多應用場景中,車聯網被認為是5G引爆點最有可能出現的地方。車聯網場景,也被稱為“5G第一場景”。 在小棗君看來,車聯網的存在價值,不是提供影音娛樂,不是改善駕乘舒適度,也不是監控車輛的各項參數。這些都不是真正的痛點。 真正的痛點在哪裏?我認為,車的本質是交通工具。車的問題,就是交通的問題。交通的核心痛點只有兩條,一條是城市內部交通的擁堵,還有一條是城際交通的高成本和低效率。 2018年,小棗君一直在關注車聯網的發展動向。其中,有一條消息吸引了我的注意——在阿里的雲棲大會上,他們提出,將要建設一條全封閉的無人駕駛高速公路,專門用於車聯網的應用。 這給了我很大的啓示。 是的,一直以來,很多企業都在強調無人駕駛,認為搞車聯網就是為了將來大家能夠坐着無人駕駛的車,在馬路上行駛。 可是,試問各位,以中國的路況(道路複雜度和司機駕駛習慣),如果馬路上同時存在有人駕駛和無人駕駛的車,讓你坐無人駕駛的車,你敢坐嗎?讓你開車,你敢開嗎? 反正我是不敢。 我覺得,如果整個道路上全部都是無人駕駛的車,反而是安全的。如果是混合存在,我覺得是最不安全的。 而現實情況就是,我們不可能做到同時將馬路上所有的有人駕駛車輛同時全部換成無人駕駛車輛。 所以,我認為,創造局部的全無人駕駛環境,是很可行的一種解決辦法。 例如,剛才阿里所説的,將整條高速公路進行封閉,然後在上面全部是無人駕駛車。或者,某個廠區或景區,全部是無人駕駛車(穿梭巴士)。 舉個例子,上海到北京,物流運輸量很大,建這麼一條全封閉的高速公路,只讓無人駕駛車在上面行駛,這樣一來,車輛的速度將會是相對穩定的,有利於降低能耗。而且,也可以採用多輛車牽引的方式,進一步降低能耗。因為沒有司機,減少了人員成本,也不存在疲勞駕駛和交通違章等問題。 早期的時候,這種高速公路將只運輸貨物,非常有利於降低物流成本。等時機成熟,再運輸旅客。或者説,像長途運輸旅客,就交給高鐵來解決,舒適度和安全性更高。(其實普速鐵路完全可以發揮更大的價值,可惜管理水平和服務意識不夠,成本也降不下來。這是題外話。) 上述方法,我認為能夠有效解決城際之間交通運輸的痛點。 再看看城市內部的交通擁堵。 同樣,關於這個痛點,仍然是阿里的方案打動了我。 在一次聽阿里巴巴CTO王堅博士的演講時,他提到,解決城市交通擁堵,第一件事是什麼呢?就是數清楚這所城市當前到底有多少輛車。 只有先搞明白到底有多少輛車,才能進一步想辦法對車的流向進行分析,進而進行管控和疏導。説白了,就是先獲取數據,再做數據分析,最後做數據運用。 舉個例子,首先用海量的攝像頭,佈設在城市的各個路口。然後通過視頻識別技術,實時抓取車牌號和車輛流動信息。後端(雲端)對海量數據進行採集,就可以得到城市裏每一輛車的所在位置和行駛路線。 通過對這些行駛數據的進一步分析和學習,掌握車輛流向規律,就知道每天有多少輛車,從城東開到城西,從新街口開到夫子廟。 當掌握了這些信息之後,這套系統就會對交通信號燈等進行控制,動態調整信號等待時間,提升交通路口的通行效率。 甚至,還可以設置一些雙向車道。例如,原來是雙向四車道的馬路,可以臨時改成一去三回的車道,緩解擁堵。 怎麼樣?是不是很有可行性?相當於打通了城市的“任督二脈”。 除了行駛問題緩解之外,還有停車問題,通過對停車場數據的採集,也可以及時對車流進行疏導。例如春節燈會,如果周邊三公里停車場都沒有車位,就可以及時通報給公眾,避免駕車前往,或引導到別的停車場。 我覺得,不管是全封閉無人駕駛高速公路,還是城市大腦,都是車聯網真正可行的發展方向。不吹不黑,阿里能提出這些方案,確實是非常務實。 那麼,5G在這兩種方案裏面,究竟扮演了什麼樣的角色呢? 在第一個方案裏面,車輛實現全無人駕駛,肯定是離不開5G網絡的支撐的。 這條高速公路肯定會被5G完整覆蓋,動態採集車輛行駛速度信息,下達行駛指令,同時,及時採集天氣信息、路況異常信息(例如動物闖入、貨物掉落、落石滾入),並傳遞給車輛,進行規避。 第二個方案,雖然剛才的描述裏面,看上去車輛並沒有安裝5G車載通信設備,但是,5G的通信能力,是給了攝像頭的。城市大腦的前提,就是攝像頭這些視頻數據採集設備。如果沒有攝像頭,或者攝像頭的數據無法回傳給城市大腦,那麼城市大腦再強大也沒用,是個瞎子。 另外,在第二個方案裏,還有一個很重要的因素,那就是AI(人工智能)。剛才所説的那些數據分析工作,顯然是不可能靠人來完成的,都是靠算法。説白了,就是靠深度學習,靠人工智能。 這裏就牽出來了5G的一個很重要的發展方向,那就是與AI的深度結合,與雲計算、大數據的深度結合。 AI就是人工智能,深度學習。學習的對象,就是海量的數據。這些海量的數據從哪裏來?從物聯網來。5G提供的大帶寬,海量數據連接,顯然滿足了數據傳輸的需求。 簡而言之,5G為AI提供了強有力的支撐,5G和AI共同為行業應用賦能。     工業物聯網     説完了車聯網,再看看工業物聯網。 行業裏對5G在工業物聯網方面的應用,給予了很高的期待。之前韓國全球率先商用5G,就是在工業領域進行的落地。 在大家看來,提到5G工業物聯網,就會想到機器人或機器臂,通過5G進行遠程操控的場景。 其實,在我看來,那種場景的做秀成分遠遠高於實際意義。在工業應用領域,對超低時延的需求並沒有那麼迫切。大部分的機械臂,仍然是自動化,而非遠程化,更別提實時遠程化。 更多的工業物聯網需求,仍然是集中在數據採集和數據下發上。 滿足這些需求,其實並不需要5G。現有的NB-IoT也許就夠了,甚至説,廣大企業對LoRa的需求更為迫切一些。LoRa的落地反而容易,因為它由企業自己控制,成本更低,對企業自身來説,安全性更高。(運營商這些年一直在強推NB-IoT,卻收效甚微。) 和剛才分析車聯網一樣,看工業物聯網,也是要分析它的痛點和剛需到底在哪。 企業經營的根本目的,在於盈利。對於工業企業來説,想要盈利,就必須提高生產效率,降低生產成本。 使用機器人替代工人,雖然可以降低成本,提升效率,但對企業來説,並不沒解決核心問題。 在未來的整個工業製造環節中,決定企業整體效率的,不是機器人的製造能力,而是對整個製造、運輸、存儲、銷售環節的控制能力。也就是説,除了製造之外,還必須加強對供應鏈的控制,加強對庫存的控制,對所有生產要素的控制。 還是舉個例子來説明吧。 在未來,如果用户想買一輛車,將不再滿足於4S店提供的指定配置,而是用户自己進行定製化配置。用户自己挑選合適馬力的發動機,喜歡的外型、座椅、內飾,適合當地路況的輪胎等。當定製完成後,車企將以最快的速度,調集配件,進行排產,然後送到用户手裏。 這樣的話,車企必須關注供應鏈的數據(配件的存量),關注生產的進度,關注控制庫存(儘量減少庫存,甚至消滅庫存)。誰做得好,誰就有利潤,誰就能生存下去。 想要做得好,就離不開工業物聯網。工業物聯網,包括5G,就成了企業管理生產要素的利器,本身也成了生產要素的一部分。 企業的利潤,將從數據中挖掘。而工業物聯網和5G,就是為企業獲得數據提供支撐。 除了生產線的製造數據之外,用户側的需求數據,使用習慣數據等,也將影響企業的市場拓展和營銷推廣。 除了工業物聯網之外,像智慧農業,智慧城市等,其實也都是這個道理。5G支撐數據,數據驅動價值。     視頻社交的崛起     最後還是要説説“人聯網”。 雖然5G的主要應用場景是面向物聯網的,但是並不是完全不能給人用。eMBB(增強移動寬帶)這個場景,相對4G提升了10倍以上的網速,對人聯網還是有很大吸引力的。 在小棗君個人看來,如果説5G會在普通消費者領域造就一些獨角獸企業的話,一定是集中在視頻領域,而且很可能是視頻社交領域。 只有視頻,才有胃口消化5G帶來的超大帶寬。也只有視頻,會給用户帶來最為極致的感官體驗。 VR/AR也是特殊形式的視頻。雖然VR/AR目前仍然停留在可有可無的娛樂應用方面,但很難説後面會不會突然爆發,出現爆品應用。 Game(遊戲)、Girl(女人)、Gamble(賭博),是互聯網興起的三大動力源,也是3G/4G蓬勃發展的重要誘因。5G想要發展,恐怕也離不開它們。 不管是互聯網企業,還是傳統企業,都可以深度挖掘一下,琢磨琢磨自己和5G的契合點,看看是不是可以找到商業機會。     結語     總而言之,5G是一種賦能。 作為一項技術,它本身是不值得大眾關注的。真正應該關注的,是它所賦予的能力,它和數據打通的能力。 這些能力,究竟能給自己帶來什麼?是用户體驗的提升?還是用户痛點的解決?抑或者是成本的降低和效率的增加?所有的這些,都是需要仔細思考的。 目前的經濟發展已經進入了新的階段,後面的競爭會越來越激烈。如果能把握住5G這次寶貴的賦能機會,將會有利於在競爭中搶佔先機,更好地活下去。 如果錯過了這次機會,想要再追回來,就真的很難了。 我們是一羣平均從業年限5+的通信專業工程師。關注我們,帶你瞭解通信世界的精彩! 你點的每個在看,我都認真當成了喜歡 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-06 關鍵詞: 物聯網 5G 人工智能

  • 設備自動化、數據、互聯,企業數字化轉型的關鍵何在?

    2020年,是充滿不確定性的一年,但在所有的不確定性中,有一件是確定的,那就是數字化趨勢。馬雲9月15日在中國國際智能產業博覽會上如是説,他認為2020年數字化進程正大大加速,很可能由原來的三、五十年縮短到一、二十年。 《中國數字經濟發展白皮書(2020年)》數據顯示,2019年我國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元,佔GDP比重達到36.2%,佔比同比提升1.4個百分點,按照可比口徑計算,2019年我國數字經濟名義增長15.6%,高於同期GDP名義增速約7.85個百分點。 對企業來説,人口紅利的消失,企業降本增效的問題迫在眉睫,此前有媒體報道,全球知名調研機構IDC此前曾對2000位跨國企業CEO做過一項調查,結果顯示到2018年,全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都將把數字化轉型作為企業的戰略核心。對於傳統企業尤其是傳統的中小企業而言,數字化轉型已經不再是一道選擇題,而是一道生存題。 但是如何做好這道生存題,並不是每個企業都有自己的思路。那麼企業如何進行數字化轉型?數字化轉型過程中的痛點何在?數字化轉型的關鍵何在?OFweek維科網採訪到了羅克韋爾自動化(中國)有限公司技術能力中心經理李仲傑,羅克韋爾自動化作為工業自動化和信息技術領域的領軍企業,在企業數字化轉型方面有着深厚的沉澱和積累,從自動化設備到工業軟件一應俱全。 羅克韋爾自動化(中國)有限公司技術能力中心經理李仲傑 李仲傑表示,製造業要實現智能製造,向數字化轉型,首先需要做的是底層基礎數字化工作,即生產設備的數字化,其次是生產管理、生產組織系統和調度系統的數字化。 這樣生產管理系統和生產設備就能構成完整的數字化製造系統, 但是數字化不是目的,只是一個步驟,當企業實現了數字化掌握了大量的生產數據後,如果不加以利用就沒有價值。因此,掌握海量生產數據後,對數據進行分享和分析,基於歷史數據變化趨勢總結出可以指導生產的規律,數字化才有價值。 當前,企業談數字化轉型正酣,但是在底層生產設備、生產管理系統等各方面實現數字化後,企業真正實現數字化的痛點在於互聯互通。李仲傑指出,難以真正實現互聯互通是目前企業面臨的主要問題。由於不同廠家的設備標準不一、接口各異,導致企業要實現互聯互通存在很大難題。 李仲傑強調,標準化的問題是企業實現互聯、分享數據,將物聯網落到實處的一大重要問題。羅克韋爾自動化在這一方面,從一開始就採用的是未經修改的標準以太網,佈局物聯網宏大願景,着力於解決企業互聯互通這一痛點。 羅克韋爾自動化行業解決方案 數字化不是目標,只是助力企業創造更大價值的步驟和方法。未來,企業數字化轉型的關鍵在於如何找到更好的使用數據的應用場景,讓數據產生價值,實現柔性製造,創造無限價值,將數字化轉型落實到提升企業的效益的實處。 比如説在數字化互聯企業中就有可能利用互聯和數據的分析利用來實現智能運維, 可以幫助企業在疫情期間人員受限的情況下最大限度保證生產運營。 不同行業的製造業的數字化轉型可能有各種不同的表現形式, 去完成不同行業不同的價值, 但是綜合起來, 數字化轉型可以為各行業實現更加安全(safety), 環保(environment), 節能(energy)和高效(efficient)的價值, 這是它們共性的目標, 這幾個字頭合起來簡稱SEEE價值。 推薦下載: 限時下載 | 3000多套PLC程序實例,PLC就該這麼學! Hot~ 限時下載 | 工業機器人四大家族(ABB、庫卡、安川)全套資料! 限時下載 | 40本電工書籍免費領取,僅限200人! Hot~ 限時下載 | 三菱PLC史上最全視頻教程,限500人! Hot~ 限時下載 | 西門子資料大合集!(64本電子書+PLC視頻+軟件) 限時下載 | 90G西門子S7-1200全套學習資料! 限時下載 | 10G 伺服資料大合集!(西門子、安川、三菱...)  Hot~ 限時下載 | 13G 倍福PLC視頻教程大全,歡迎學習 限時下載 | 42G 超全Eplan視頻教程合集,工程師必備! 往期精彩回顧 清華教授蘇光大:人臉識別技術發展的瞻望 RPA從“可用”到“好用”的進階之路如何走? 30年從業者警醒:智能製造轉型不可盲目跟風 炸鍋!昨晚美國再製裁六家中企和兩名個人! 哀悼!發那科創始人稻葉清右衞門逝世:享年95歲 關於我們 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-04 關鍵詞: 物聯網 5G 人工智能

  • 清華教授蘇光大:人臉識別技術發展的瞻望

    10月28日,以人工智能為主題的“OFweek 2020(第五屆)人工智能技術創新論壇”在深圳成功召開。會上,清華大學電子工程系蘇光大教授就算法、系統、標準、應用四方面深度講解了人臉識別技術的發展態勢。     人臉識別的數據安全 據蘇教授介紹,人臉識別技術在我國起步較晚,最早應用於美國,於新世紀初發展至中國,該技術在我國經過多年的發展,目前達到國際先進水平。 他同時表示,如今人臉識別技術已廣泛應用於各個行業,其中在安防行業的體現尤為“突出”;另外,該技術在國家安全中具有非常重要的意義,是全球重點發展的高新技術。 在當今社會,人臉識別的數據安全已經成為大家關注的主旋律。 在蘇教授看來,人臉識別的數據安全建設包含四個方面,分別是規範人臉識別的應用、確保人臉數據的安全、正確看待質疑的評論、促進人臉識別的發展。需要在這四個方面不斷完善。   人臉識別技術的“內核”算法 “人臉識別是一種基於人的臉部特徵信息進行身份認證的生物特徵識別技術。該技術的發展主要是依靠深度學習、三維人臉識別、超低分辨率人臉三個方面,”蘇教授介紹道。 深度學習被認為是新世紀十大突破性技術之首,在人工智能領域佔有極高地位,它不僅應用於人臉識別,還廣泛應用於指紋識別、語音識別、文字識別等,識別準確率相當高,達到99.7%,深度學習作為一項具有突破性進展技術,把人工智能提升至一個新的高度。 三維人臉識別是目前大型taobao集運的主要人臉識別技術。他同時補充,人臉識別一般分為二維人臉識別、三維人臉識別兩大類。二維人臉識別是基於人臉平面圖像的,但實際上人臉本身是三維的,人臉平面圖像只是三維人臉在一個平面上的投影,在這個過程中,必然會丟失一部分信息,因此,動態的人臉識別需要依靠三維人臉識別技術。 對於超低分辨率人臉圖像重建的識別,蘇教授解釋説,一般情況下,視頻監控看到的人臉很多都是12個像素左右的微小圖像,而該項技術有效地解決了低分辨率人臉的重建和人臉識別的一些難題,研製出低分辨率人臉圖像的重建與人臉識別的綜合技術,實現基於低分辨率人臉圖像的重建與人臉識別的視頻目標人的搜索與跟蹤。 目前,人臉識別算法方面,基於最佳二維人臉理論的單人單張人臉識別算法已趨於成熟,對單人多張人臉識別算法的研究方興未艾。基於深度學習的人臉識別、三維人臉識別、超低分辨率人臉圖像的重建與識別技術取得了新的進展,他補充道。   人臉識別技術的優勢所在 近年來,隨着歐美髮達國家人臉識別技術開始進入實用階段後,人臉識別迅速成為近年來全球的一個市場熱點。 “中國在這塊的優勢相當明顯,我國擁有二代身份證以及視頻監控的雄厚社會資源,中國的人臉識別應用走在了世界前列。2008年北京奧運的人臉識別開創性應用、人臉識別綜合技術在周克華等案件的應用以及利用二代證圖像的户籍查重的重大應用成果,有力地推動了人臉識別的應用向縱深發展。”蘇教授説道。 相比於其他識別技術,人臉識別技術具有明顯優勢,主要體現在四個方面:一、識別對象不受限制,不同於指紋有差不多3%-5%難以錄入;二、不易仿冒,人臉識別是對個體的生物特徵進行比對,包括語音、臉型、虹膜等別人不易模仿的鑑別方式,安全性高;三、攝像頭的普及,如今攝像頭成為智能設備的標配,手機、筆記本都配有攝像頭,非常有利於人臉的採集;四、非常便利,直接交互,相比於其他識別技術來説,人臉識別不需要用户與設備進行“零距離”接觸,而實現多場景下的人臉判斷與識別,用户接受程度高。   人臉識別技術的應用 以上人臉識別的種種“天然”優勢讓其發展的“如火如荼”。今天的人臉識別系統,已經邁進了大平台的行列,成為智慧城市的示範項目。繼二代證人臉識別系統之後,視頻監控人臉識別的應用成為新的增長點。同時,網站的應用也令人矚目,網絡身份證系統的建設與應用正藴涵着更廣闊的應用前景。人臉識別的應用步入黃金髮展時期。 現如今,人臉識別被人們稱為最自然、最安全、最高效、最直觀的一種生物特徵識別技術。目前,該技術廣泛應用於公安、學校、軍隊、機場、車站等人流密集場所,市場應用前景大好。   人臉識別技術面臨的挑戰 世上沒有一項技術是非常完善的,人臉識別也不例外,蘇教授進一步解釋説,目前人臉識別的挑戰性問題主要是被拍攝者的姿態(遮蓋)、光照(強度)、年齡(變化)。超低分辨率人臉的識別難題也由於視頻監控的發展而倍受關注。   總結 大數據時代下的人臉識別具有新的特點,其特點就是人臉的大數據、單人的人臉多樣性。基於深度學習的人臉識別並非將學術問題簡單地變成工程問題,我們期待人臉識別學術問題的迴歸,也期待人臉識別普適性的提升。同時,我們更加期待出現新的計算模式,減少諸如深度學習訓練過程的超大計算規模。 推薦下載: 限時下載 | 3000多套PLC程序實例,PLC就該這麼學! Hot~ 限時下載 | 工業機器人四大家族(ABB、庫卡、安川)全套資料! 限時下載 | 40本電工書籍免費領取,僅限200人! Hot~ 限時下載 | 三菱PLC史上最全視頻教程,限500人! Hot~ 限時下載 | 西門子資料大合集!(64本電子書+PLC視頻+軟件) 限時下載 | 90G西門子S7-1200全套學習資料! 限時下載 | 10G 伺服資料大合集!(西門子、安川、三菱...)  Hot~ 限時下載 | 13G 倍福PLC視頻教程大全,歡迎學習 限時下載 | 42G 超全Eplan視頻教程合集,工程師必備! 往期精彩回顧 RPA從“可用”到“好用”的進階之路如何走? 30年從業者警醒:智能製造轉型不可盲目跟風 炸鍋!昨晚美國再製裁六家中企和兩名個人! 哀悼!發那科創始人稻葉清右衞門逝世:享年95歲 關於我們 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-02 關鍵詞: 人臉識別 AI 人工智能

  • 關於機器學習和人工神經網絡

    在昨天人工神經網絡課程之後,有一位同學課下問了一個問題,她這學期也在學習“機器學習”課程,感覺“人工神經網絡”課程的內容與機器學習課程的內容大同小異。究竟這些課程之間有何區別呢?弄不清楚這些自己這學期的課程很是擔心。 之所以產生這樣的疑問,原因來自於這兩門課程之間的相似之處,而且隨着學科的發展它們重合度也在增加。但它們之間的差異在哪兒呢? 除了它們各自發展的理論和技術歷史和路徑不同、未來研究熱點和實現途徑差異之外,也許認清它們之間的聯繫更重要。 DJ Patil在他的一個短片中 What’s the difference between ML and NN? 總結了機器學習和人工神經網絡幾點關係: ▲ DJ Patil: What's the difference between ML and NN? 一種對人工神經網絡,機器學習,人工智能之間關係的最基本看法是:人工神經網絡是眾多問題解決方案中的一種; 現今階段你所能看到的人工神經網絡大部分是一種使用大量數據訓練的多層深度學習網絡,並在傳統的誤差反向傳播(BP)技術之上衍生出很多其他特性; 對於神經網絡算法的提高也使得它與機器學習方法有了很多共同之處:比如監督學習、非監督學習、Logistic迴歸、隨機森林等。這些方法的共同之處都是通過一些訓練數據及來尋找到一些滿足某些約束條件的函數映射。 近日,一篇來自於斯坦福大學的人工智能定義短文 Artificial Intelligence Definitions 從某一角度較為詳細的把智能相關的概念進行了梳理,閲讀它也許可以幫你儘可能理清這個領域中的眾多學科之間的關係。 智能 可以被定義為在不確定、時刻變化的環境中通過學習和實施合適的技術來解決碰到的問題或達到既定目標的能力。而那種安全靠編程來靈活、精確、可靠工作的工廠中的機器人則不具有智能。 Intelligence might be defined as the ability to learn and perform suitable techniques to solve problems and achieve goals, appropriate to the context in an uncertain,ever-varying world. A fully pre-programmed factory robotis flexible, accurate, and consistent but not intelligent. 人工智能 這一詞語是由斯坦福大學退休名譽教授 McCarthy 在1955年提出,是指:“製造出智能設備的科學和工程技術。” 多數研究是通過計算機編程使得機器表現出聰明,比如下象棋。但今天我們更強調機器能夠像人類一樣進行學習。 Artificial Intelligence (AI), a term coined by emeritus Stanford Professor John McCarthy in 1955,was defined by him as “the science and engineering of making intelligent machines”. Much research has humans program machines to behave in a clever way, like playing chess, but, today, we emphasize machines that can learn,at least somewhat like human beings do. 自主系統 無需藉助底層(微小)管理便可以自主對完成特定目標的步驟進行規劃和決策。比如在醫院裏遞送藥品的機器人可以成功穿越擁擠的走廊完成這個任務。在人工智能中的自主,與政治和生物領域中的自主概念並不相同。 Autonomous systems can independently plan and decide sequences of steps to achieve a specified goal without micro-management. A hospital delivery robot must autonomously navigate busy corridors to succeed in its task. In AI, autonomy doesn’t have the sense of being self-governing common in politics or biology. 機器學習 是人工智能中研究如何通過計算機軟件,在已有的經驗和數據的基礎上提高感知、知識、思考和行動能力。為實現這個目的,機器學習應用了計算機科學、統計學、心理學、神經科學、經濟學(?) 以及控制理論。 Machine Learning (ML) is the part of AI studying how computer agents can improve their perception,knowledge, thinking, or actions based on experience or data. For this, ML draws from computer science, statistics,psychology, neuroscience, economics and control theory. 監督學習 計算機軟件從人類給定數據的標籤中來進行預測,比如從狗的圖片來預測狗的品種。 無監督學習 則無需數據標籤,有時是自行完成預測任務,例如預測一個句子中詞語的前後順序。 增強學習 是根據總的獎賞條件來自行確定要執行任務,比如在遊戲中,無需給定哪種好的技術,它便可以自行學習。 In supervised learning, a computer learns to predict human-given labels, such as dog breed based on labeled dog pictures; unsupervised learning doesnot require labels, sometimes making its own prediction tasks such as trying to predict each successive word in a sentence; reinforcement learning lets an agent learn action sequences that optimize its total rewards,such as winning games, without explicit examples of good techniques, enabling autonomy. 深度學習 則通過使用大型多層人工神經網絡 形成類似於人腦中神經元的層次結構,計算它們之間連續變化的權值。這是當今機器學習各種方法中應用最為成功的方法。無論數據集合大小還是計算能力消耗量,它都能夠很好的推廣。 Deep Learning is the use of large multi-layer(artificial) neural networks that compute with continuous (real number) representations, a little like the hierarchically organized neurons in human brains. It is currently the most successful ML approach, usable for all types of ML, with better generalization from small data and better scaling to big data and compute budgets. 普通的算法需要像編寫的計算機程序那樣有精確的執行步驟。而人工智能算法則只有少量的用於描述學習和獎勵的計算方法,大部分算法的性能則是通過對數據和經驗的學習來獲得。對於這種巨大的變化,b畢業於斯坦福大學的Andrej Kapathy稱為它 軟件的2.0版本。 An algorithm lists the precise steps to take, such as a person writes in a computer program. AI systems contain algorithms, but often just for a few parts like a learning or reward calculation method. Much of their behavior emerges via learning from data or experience,a sea change in system design that Stanford alumnus Andrej Karpathy dubbed Software 2.0. 狹義的人工智能 是為了完成特定任務,比如語音、人臉識別。類人智能,或者廣義智能 則是探索更加一般性的智能,適用不同語境的機器。比如一些社交聊天機器人或者人與機器人的交互等。 Narrow AI is intelligent systems for one particular thing, e.g., speech or facial recognition.Human-level AI, or Artificial General Intelligence (AGI), seeks broadly intelligent,context-aware machines. It is needed for effective social chatbots or human-robot interaction. 聚焦人類人工智能 則是為增加人的能力、解決社會需求、從人類行為獲得啓發的人工智能,研究製作人類更加有效夥伴和工具,比如對老年人的輔助和關愛機器人。 Human-Centered Artificial Intelligence is AI that seeks to augment the abilities of, address the societal needs of, and draw inspiration from human beings. It researches and builds effective partners and tools for people, such as a robot helper and companion for the elderly. 2020年最後一場智能車競賽 在11月7~9日,安徽賽區第十五屆智能車競賽將在合肥職業技術學院匯心湖校區舉。各個組別參賽隊伍統計如下: 2020年第一場智能車省賽 2020年第九屆四川省智能車競賽剛剛在樂山師範學院結束。下面讓我們看看他們比賽現場情況吧。 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-02 關鍵詞: 機器人 AI 人工智能

  • 兩部委發佈2020年國家物流樞紐建設最新名單,智慧物流網逐漸鋪開

    本文來源:物聯傳媒 本文作者:Vior.Liu 10月28日,國家發改委和交通運輸部聯合發佈2020年國家物流樞紐建設名單,共計22個(如下圖)。按照地區劃分,東部地區8個、中部4個、西部地區9個、東北地區1個,涵蓋了2019年《國家物流樞紐佈局和建設規劃》中確認的陸港型、港口型、空港型、生產服務型、商貿服務型、陸上邊境口岸型等6種國家物流樞紐類型。 加上2019年確定的23個名單(如下圖),2019-2020年,全國已經佈局建設了45個國家物流樞紐,覆蓋27個大省(市、區)。 關於國家物流樞紐的建設早在2018年11月時,政府就提出要發展"通道+樞紐+網絡"的現代物流體系,確保全社會物流總費用與國民生產總值比率降低的目標。同年,國家發改委和交通部公佈了127個國家物流樞紐承載城市名單。 國家物流樞紐佈局承載城市 陸港型國家物流樞紐承載城市 包括石家莊、保定、太原、大同、臨汾、呼和浩特、烏蘭察布、瀋陽、長春、哈爾濱、佳木斯、南京、徐州、杭州、合肥、南昌、鷹潭、濟南、濰坊、鄭州、安陽、武漢、長沙、衡陽、南寧、柳州、重慶、成都、遂寧、貴陽、遵義、昆明、拉薩、西安、延安、蘭州、酒泉、格爾木、烏魯木齊、哈密、庫爾勒。 港口型國家物流樞紐承載城市 包括天津、唐山、秦皇島、滄州、大連、營口、上海、南京、蘇州、南通、連雲港、寧波―舟山、蕪湖、安慶、福州、廈門、九江、青島、日照、煙台、武漢、宜昌、岳陽、廣州、深圳、湛江、欽州―北海―防城港、洋浦、重慶、瀘州。 空港型國家物流樞紐承載城市 包括北京、天津、哈爾濱、上海、南京、杭州、寧波、廈門、青島、鄭州、長沙、武漢―鄂州、廣州、深圳、三亞、重慶、成都、貴陽、昆明、拉薩、西安、銀川、烏魯木齊。 生產服務型國家物流樞紐承載城市 包括天津、石家莊、唐山、邯鄲、太原、鄂爾多斯、包頭、瀋陽、大連、長春、哈爾濱、大慶、上海、南京、無錫、蘇州、杭州、寧波、嘉興、金華、合肥、蚌埠、福州、三明、南昌、青島、鄭州、洛陽、武漢、十堰、襄陽、長沙、郴州、廣州、深圳、珠海、佛山、東莞、南寧、柳州、重慶、成都、攀枝花、貴陽、西安、寶雞、石河子。 商貿服務型國家物流樞紐承載城市 包括天津、石家莊、保定、太原、呼和浩特、赤峯、瀋陽、大連、長春、吉林、哈爾濱、牡丹江、上海、南京、南通、杭州、温州、金華(義烏)、合肥、阜陽、福州、平潭、廈門、泉州、南昌、贛州、濟南、青島、臨沂、鄭州、洛陽、商丘、南陽、信陽、武漢、長沙、懷化、廣州、深圳、汕頭、南寧、桂林、海口、重慶、成都、達州、貴陽、昆明、大理、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊、喀什。 陸上邊境口岸型國家物流樞紐承載城市 包括呼倫貝爾(滿洲里)、錫林郭勒(二連浩特)、丹東、延邊(琿春)、黑河、牡丹江(綏芬河―東寧)、防城港(東興)、崇左(憑祥)、德宏(瑞麗)、紅河(河口)、西雙版納(磨憨)、日喀則(吉隆)、伊犁(霍爾果斯)、博爾塔拉(阿拉山口)、克孜勒蘇(吐爾尕特)、喀什(紅其拉甫)。 直到2019年9月,兩部委正式確認首批23個國家物流樞紐建設名單。 隨着建設的推進和項目逐漸增多,今年參與申報的物流樞紐項目總共有56個。根據數據顯示,未來5年將會佈局超過210個國家物流樞紐建設項目,總投資規模以千億元計數。 物流樞紐網絡的建設 從規劃上來説,整個現代化物流運行包含有網絡化的特徵,網絡化主要體現在物流通道和物流節點,物流樞紐就是物流節點中的重要一環。 從圖中可以看到在整個網絡化的初期,即沒有國家物流樞紐存在的情況下,物流網絡節點是基於物流園區,僅僅是停留在城市地區層面,呈現出線狀物流體系。線狀的物流體系的缺點也比較明顯,規劃不足、組織程度不高、協同效率低等重要問題。 基於此,在構建現代物流網的前提下,不同的物流園區之間建設國家物流樞紐將有利於提升運作效率,加強地區輻射帶動能力。根據《國家物流樞紐佈局和建設規劃》中的提到的,預計到2025年,佈局150個國家物流樞紐,推動全社會物流總費用與GDP的比率下降至12%。 除此之外,國家物流樞紐的建設,能夠真正實現物流信息的互聯互通,加強物流服務安全監管和物流活動的跟蹤監測,對貨物來源追溯進行把控。 物流網 離不開智能化 目前,在各類物流體系中,現代供應鏈、郵政快遞物流、冷鏈物流、航空物流、應急物流中,對於物流智能化的需求越來越高。 同時,現在的智慧園區智能化程度也逐步提升,在此基礎上,作為國家級統籌協調項目,新技術和新裝備上的引進將是國家物流樞紐必然的舉措, 1 因此,《國家物流樞紐佈局和建設規劃》中提出,要加強新技術與新裝備的應用。其中,包括建設全自動化碼頭、"無人 場 站"、智能化倉儲等現代物流設施。推廣電子化單證,加強自動化控制、決策支持等管理技術以及場內無人駕駛智能卡車、自動導引車、智能穿梭車、智能機器人、無人機等裝備在國家物流樞紐內的應用,提升運輸、倉儲、裝卸搬運、分揀、配送等作業效率和管理水平。 具體來説與現代化智慧園區類似,在國家級物流樞紐中,促進物流園區、倉儲中心、配送中心貨物信息的精準對接,加強人員、貨源、車源和物流服務信息的有效匹配; 優化配送路線,利用大數據技術採集路況信息,建立交通狀況模型,與智能交通系統對接,依據實時路況動態調整配送路線。 實現自動調配,運用已經投入運行的北斗等導航定位技術,實時記錄配送車輛位置及狀態信息,利用雲計算技術,做好供應商、配送車輛、用户等各環節的精準對接。 加強流程控制,運用傳感器等信息技術,加強對物流配送車輛、人員、環境及安全、温控等要素的實時監控和反饋。 從上面的技術應用場景來看,物聯網、大數據以及人工智能等相關技術的引入將會提升智慧物流的智能化程度。提升國家物流樞紐到智慧園區的物流效率後,整個智能物流網才算正式鋪開。 ~END~ 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-02 關鍵詞: 物聯網 人工智能

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