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中国AI将影响全球格局;5G万亿市场前景近在咫尺
众创网2019-03-25

人工智能(AI)加速发展的趋势表明,未来几年,世界格局将发生变化。正如大规模电气化推动了美国和其他发达经济体的崛起一样,人工智能有可能重塑全球秩序。预测显示,到2030年,人工智能将给全球经济带来15.7万亿美元的巨大增长。


此前,中国企业部署的大部分人工智能驱动创新都是“渐进式”的,而非“颠覆性的”。但这种情况正在改变。中国的科技行业正在达到专业知识、人才和资本的临界质量,这将重新调整全球力量的制高点。事实上,中国计划到2030年在人工智能领域引领世界,自2015年以来宣布了逾1100亿美元的科技并购交易。


中国希望借助大量丰富的数据和快速原型技术,扩大其在人工智能产业化方面的领先地位。借助流畅网速、执行力和产品质量,尤其是通过其金融科技公司,中国不断增长的互联网经济产生的数据远远超过任何其他国家。


中国高效的规划模式已成为一股不可忽视的力量。相对而言,美国在主导工业AI方面并非占尽优势。尽管美国在人工智能领域保持着主导地位,但资源分散,国家领导力薄弱。就在美国五大科技巨头——亚马逊、Facebook、微软、苹果和谷歌——重新定义西方资本主义之际,中国在科技方面正在迅速崛起。


中国在AI领域取得的成果,这与我国从国家战略层面认识到人工智能对未来发展的重要性是密不可分的。中国不仅在人工智能方面拥有先进的商业能力,更重要的是,无论是区域政府,甚至是企业层面,都是基于一个明确且连贯的国家战略之下。


中国5G前景预测:万亿市场规模一触即发


中国AI将影响全球格局;5G万亿市场前景近在咫尺


据前瞻产业研究院发布的《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》统计数据显示,预测到了2030年,5G带动的直接产出和间接产出预计将分别达到6.3万亿元和10.6万亿元。


5G商用化带来四大变革:


1、软件化:为满足垂直行业多样化需求,5G网络将采用软件化架构,具备切片、边缘计算等新能力,以实现网络的定制化、开放化、服务化;


2、超高频大带宽,5G将催生大规模天线技术的广泛应用和多频组网,从而带来射频器件和材料工艺的变革,并且无线网络实现了超越固定网络的移动宽带,将促进传输网面向超大带宽连接的升级换代。


3、物联网化,5G将开启万物互联时代,5G网络架构和技术演进方向均以面向物的连接为核心。


4、高集成度:5G网络特性对关键元器件提出集成度更高、更精密的需求,技术革新将孕育芯片领域的新机遇。


中国AI将影响全球格局;5G万亿市场前景近在咫尺


5G将推动关联领域裂变式发展:


1、万物互联。5G将为物与物的连接提供高速率、低时延、高可靠和广覆盖的网络环境。


2、视频升级。5G时代用户可随时随地享受高清视频体验,打造沉浸式感受。


3、万物可云。5G不仅推动数据云端化处理,更助力云计算下沉至终端,形成边缘云计算格局。


4、高效数据。5G网络能力使数据收集和处理高效化,提高了价值挖掘的可靠程度。


5、智慧5G。5G为AI提供泛在化互联环境、更新的应用场景和海量数据。


随着2019年5G商用进程深化,5G技术将推进物联网、云计算、大数据及AI等关联领域裂变式发展,赋能垂直行业并深度融合,形成5G大生态,为国家竞争力提升、社会转型和行业升级注入强劲动力。


亚马逊Alexa智能家居设备销量创纪录


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亚马逊配有Alexa的Echo智能扬声器系列以及安装Alexa驱动遥控器的Fire TV成功领跑2018年假日季节的设备销售量。与去年相比,2018年全球客户购买了数百万台使用Alexa的设备。


最新的EchoDot、Fire TV Stick 4K、最新的Alexa Voice Remote和Echo是在亚马逊平台上所有类别和制造商中购买最多的设备。


硬件产品正在帮助消费者熟悉使用语音助手来完成各种任务。随着Alexa继续在家居生活中占据一席之地,它也为智能家居生态系统的蓬勃发展打开了大门。消费者热衷的智能家居设备,还包括智能插头、灯和门铃


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亚马逊Alexa驱动硬件的数量和普及程度越来越高,其中语音助手成为当下用户享受智能设备的核心入口。但随着越来越多智能新设备的出现,智能时代的入口会必将变得越来越多元。


谷歌用深度学习合成运动模糊图像


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谷歌的研究人员最近开发了一种新技术,使用连续拍摄的一对非模糊图像,能够合成运动模糊图像。研究中探讨了使用深度学习算法从图像中去除不想要的运动模糊或推断给定场景的运动动力学,很大程度上也取决于用于训练运动模糊的合成数据的真实性。


他们设计的神经网络架构包括一个新的“线性预测”(line prediction)层,它会教一个系统从连续拍摄的两张图像退回到跨越这两张输入图像捕获时间的运动模糊图像。他们的模型需要大量的训练数据,因此研究人员设计并执行了一种新策略,该策略使用帧插值技术(frame interpolation)生成运动模糊图像及其各自输入的大型合成数据集。


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据了解,此次这项技术可以帮助业余摄影师实现艺术运动模糊效果,同时也能为训练深度学习算法合成更逼真的运动模糊图像。


深度学习正在驱动人工智能的创新,当前许多应用中都可以看到它的身影。自2011年成立谷歌大脑后一直深耕并探索于深度学习领域,谷歌是支持使用深度学习技术的一股强大力量。未来,我们将越来越多地利用深度学习系统去处理自己的数据。谷歌所做的基础性工作将是其AI技术发展中的重要一部分。


新一代GAN攻破几乎所有人脸识别系统


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日前,Idiap 生物识别安全和隐私小组负责人、瑞士生物识别研究和测试中心主任等人共同撰写并发表论文,首次对人脸识别方法检测DeepFake 的效果进行了较为全面的测评。


经过一系列实验发现,当前已有的先进人脸识别模型和检测方法,在面对 DeepFake 时基本可以说是束手无策--性能最优的图像分类模型VGG 和基于Facenet 的算法,分辨真假视频错误率高达95%;基于唇形的检测方法,也基本检测不出视频中人物说话和口型是否一致。


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结果表明,目前只有基于图像的方法,才能有效检测Deepfake视频。其次,IQM+SVM系统对Deepfake视频的检测准确率较高,但使用HQ模型生成的视频具有更大的挑战性,这意味着越先进的人脸交换技术将愈发难以检测。

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