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2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

同月,华为旗下云服务品牌华为云在2018年南非通信展览会(Africa Com 2018)上宣布南非新大区开服,这使该公司成为全球第一家在非洲有本地数据运营中心提供云服务的供应商。该南非大区将于今年年底开始提供云服务,使在南非以及其周边的国家地区组织可以获得低延迟、可靠和安全的云服务,包括弹性云服务器(ECS)、对象存储服务(OBS)等。华为云还表示计划将在非洲部署更多的大区。

  随后,他进一步把类自然语言理解与软件工程中的领域分析、领域建模结合起来,促进管理软件开发的自动化,并使企业管理人员能够直接介入软件的开发和维护。

  彼时,正处于世界人工智能研究的低谷。由于此前科学家们过于乐观的估计,社会上普遍认为人工智能没有多大价值,绝大多数非专业人士更是对此茫然不知。陆汝钤却认为:“计算机科学有很多分支,但通过计算机技术赋予机器智能,来代替人的脑力劳动解决更多问题,这样富有创造力和想象力的工作,必然是有前景的。”

贝拉使用数百名帮助数千人戒烟的专家提供的知识,提供个性化,友好和专业的服务。贝拉的先进人工智能(AI)允许用户与贝拉进行流畅和人性化的交谈,让他们诚实地与她交谈。这个“聊天机器人”的最大优点是24小时随时访问。如果你不能在凌晨两点左右处理你的烟草渴望,只需打开应用程序并向贝拉谈论你的问题。她有丰富的知识,以一种轻松、温和的方式提供个性化建议。

  1978年,陆汝钤初次招收硕士生,课题正是人工智能语言LISP的研究。1981年,他发表了自己的首篇人工智能文章,知识工程进入了他的视线。

各位亲爱的百度同学:

  Shana是追一科技的人工智能训练师,她以语言学的学科背景“闯进”了人工智能领域,从数据标注成长为人工智能训练师。在工作中,她赋予机器人“人格”,给企业客服配备了闲聊的服务功能,客户可以跟它调侃、闲聊,提升机器人写诗、做对联的技能,让它更通人性。

  “我们的闲聊功能也会不断增加机器人的一些技能,你为什么喜欢跟这个人交流,其中一个因素就是这个人很博学,假如机器人能够回答你的问题越多,你会觉得它很聪明,然后愿意跟它交流。”Shana和其他人工智能训练师会增加机器人写诗、做对联的功能,让它更通人性。

这项服务是Solutions 4 Health提供的。Solutions 4 Health是英国的一家创新型公司,通过整合医疗保健和技术提供公共卫生服务。 2018年1月1日,他们推出了名为贝拉的“第一个人工智能(AI)停止吸烟教练”。

传化智联与用友网络科技股份有限公司5月签署战略合作协议,将共同推动服务生产制造、物流企业的工业互联网平台建设。此次联手,双方将传化智联基于全国城市物流中心网络资源及物流供应链服务能力与用友企业管理系统及产业服务平台相结合,共同构建服务于生产制造、商贸企业的数字化及物流供应链解决方案。

人工智能系统已经准备好接管数千甚至数百万的工作岗位。任何包含人类从其他人那里获取信息并将其输入系统的工作可能会过时。所以收银员,接待员,电话推销员和银行出纳员都在出路。由于自动驾驶汽车,自动驾驶无人机以及A-to-B的其他输送机变得更加复杂,我们也将失去卡车司机,邮政工作人员,快递服务甚至比萨饼送货等工作。工厂也变得完全自动化,洗车和电影院也是如此。甚至我们作为记者的工作也受到快速改进的新闻算法的威胁,这些新闻算法可以更快,更准确地收集信息并提供信息。

5月28日,人人译视界发布了国内首款AI智能翻译协作平台“人人译视界”,并宣布与网易人工智能旗下网易见外、台湾百聿集团达成战略合作。AI智能语音转写听翻平台“网易见外”,为人人译视界提供AI视频翻译技术。通过该项技术,无字幕视频能够一键智能生成中英双语字幕,完成了初步的字幕听写、翻译和切轴工作,编译工作者只需进行后期校对。

这套AI控烟算法的应用场景可以是城市里的任何角落,如餐馆、博物馆、电影院、图书馆、医院等公共场所。在控烟政策趋严的背景下,其商用价值将会不断提升。

8月,癌症治疗领域的全球领导者瓦里安和中国大健康领域的领军者平安携手展出了智慧放疗云解决方案。该解决方案发挥瓦里安在放射肿瘤领域的核心优势和前沿技术,采用了业内数个首创技术或解决方案。例如其智能直线加速器平台通过物联网连接,可实现24X7的健康监测,确保98%的运行率,领先业内。

  坚决要进互联网行业

近些年随着人工智能技术研究不断突破,资本呈现热捧趋势,各行业针对人工智能的期望甚高,但人工智能技术究竟对每个行业及公司业务来说价值几何却一直困扰着从业者。

随着机器学习、自然语言处理、语音识别等代表性人工智能技术逐渐成熟落地,技术在自动驾驶、医疗健康、金融等行业应用呈现出越来越广泛的趋势,在细分行业形成越来越完善和高效的行业解决方案。

但在不同的行业与不同的公司,应用智能技术技术带来的影响也不尽相同。对于人工智能技术对个行业的实际效果差异,及企业对待智能技术的态度问题,机器之心针对各行业及公司的智能技术应用趋势与人工智能策略适应性进行了深入调研。

基于本次调研,机器之心发布《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》。报告范围囊括2013至2017年“财富”全球500强榜单中出现过来来自23个行业共计640家公司。机器之心查阅超过10万条新闻公告和超过3000份公司年报及数千份趋势报告,从而筛选出来自17个不同行业的145家代表性上市公司作为本次趋势报告的研究对象。这145家上市公司经确认,皆明确在其官方渠道中提及实施人工智能战略。

在撰写报告的过程中,我们发现了以下七大趋势。

一、人工智能研究论文分布趋势

2013-2016年间,中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。

图3.2显示,全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增长到2016的1400余篇。2014年,中国发表了近150篇人工智能研究论文,产量在该年占比最多,并持续占据鳌头。

二、人工智能全球投资趋势

资本支持对行业发展至关重要。过去几年,人工智能已成为全球风险投资的热门领域,并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制,转向全球化投资发展。

图3.3显示,人工智能全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。

三、人工智能战略国家时间线

近年来,全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作,建立研究院,资助相关研究以及鼓励创业为主。

四、人工智能话题热度趋势

古人云“先行其言,而后从之”,战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之,我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计,推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出,人工智能相关新闻发布量一直在逐年递增,截止至2017年,我们可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。

  • 2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。
  • 2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。
  • 2017人工智能新闻发布量增速有所放缓,年增长率变化为-22.0%。
  • 2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。

五、人工智能行业关注热度

机器之心观察发现,目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业,如金融、科技、汽车等。但就采用率而言,企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化率为22.7%。

图4.2显示了目标公司在《财富》500强所在23个行业的采用状况,图4.3显示了《财富》500强人工智能战略在不同行业的采用率;图4.4基于麦肯锡的人工智能应用领域分类使用热点图来显示不同行业的应用实施状况。从图中可以看出:

  • 金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。
  • 服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。
  • 企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先,分别为100.0%、60.0%、58.1%。
  • 自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域,占比分别为25.1%、23.1%。

六、人工智能战略采用趋势

何时采用人工智能战略是所有公司必须思考的问题,机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图,由图4.5,我们可以得到如下结论。

  • 2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。
  • 2011-2013采用人工智能战略公司数为8家,仅占目标公司总数5.5%
  • 2014-2017目标公司数量有明显增幅,年均增长率为125.3%。
  • 2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略,占目标公司总数86.9%。
  • 2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%,在新增量上达到峰值。
  • 2017年新增采用人工智能战略公司为49家,新增量相比上年有所回落。

七、人工智能战略行动决策

当一家企业采用人工智能战略时,机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类,划分了目标范围内145家公司的策略行动决策,并构建了热点图得到以下结果。

  • 大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验,占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。
  • 供应链分销受关注较少,占比为3.6%。
  • 金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。
  • 企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。

进一步评估与结论

本次调研针对145家目标上市公司在实施人工智能战略后的业务表现进行定量评估和专家分析,并根据采用人工智能战略后公司的商业、运营等多方面成果的表现,将目标公司分为:

  • 人工智能高适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,实现业务增长的公司。
  • 人工智能低适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,出现业务迟滞的公司。
  • 人工智能适应性较复杂公司:该类别包括难以通过单一数据指标进行业务评估的公司。

趋势报告于每个类别分别引入两个精选案例分析以帮助从业者与管理者更好地认识人工智能策略所带来的业务影响。这些精选案例包括英国石油,亚马逊,通用电气,IBM,上汽集团和富国银行共6家来自不同领域的知名公司人工智能战略实例。

趋势报告不仅希望能够向人工智能从业者与管理者呈现世界领先公司如何实施和落地人工智能战略,还结合官方数据与专家分析对各公司实施后的适应性趋势进行总结,希望能够帮助从业者与管理者的AI视野构建。

报告完整版获。裹div>

【军武次位面】:TDK

未来智能机器人会取代很多人的工作,但这一点它不会

2016年3月“阿尔法Go”4:1击败世界围棋冠军李世石,震惊世界。

2016年12月“阿尔法Go”在围棋网站上与数十名人类顶尖高手对战,取得60胜0负的成绩。

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  80年代初,针对当时国内外知识工程语言和开发工具存在的短板和局限,陆汝钤设计并主持研制了知识工程语言TUILI和大型专家系统开发环境《天马》。艰深的符号运算,枯燥的逻辑推理,在他的巧思之下,幻化为计算机的专家智能,大大提高了专家系统自动生成的效率。很快,《天马》应用于国防和经济的20多个领域,取得重要的经济和社会效益。

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  随后,他进一步把类自然语言理解与软件工程中的领域分析、领域建模结合起来,促进管理软件开发的自动化,并使企业管理人员能够直接介入软件的开发和维护。

人工智能 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是,并且不要指望在接下来的12个月内炒作会消失。当然,炒作将最终消亡,人工智能将成为我们生活中的另一个连贯的线索,就像互联网,电力和燃烧在过去几天所做的那样。

但至少在接下来的一年,甚至可能更长的时间里,预计会有惊人的突破以及评论家的持续兴奋和夸张。这是因为人工智能承诺(或在某些情况下威胁)实现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想。

人工智能指向未来,机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动,而且还有“思考”工作 - 规划,制定战略和做出决策。

陪审团仍然不清楚这是否会导致一个光荣的乌托邦,人类可以在更有意义的追求下自由地生活,而不是那些经济需要决定他们投入时间,或者普遍失业和社会动荡的人。

1、走向“透明AI”

人工智能在更广泛的社会中的应用 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到“黑匣子问题”的阻碍。大多数情况下,如果没有彻底了解它实际上在做什么,它的工作似乎是神秘而深不可测的。

要实现其全部潜在的AI需要得到信任 - 我们需要知道它对我们的数据做了什么,为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做出决策。这通:苣汛 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力。

但建立对人工智能系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性,这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担心如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在将来面临责任而拒绝部署人工智能。

在2019年,我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。 今年,IBM推出了一项技术,旨在提高决策的可追溯性,使其成为AI OpenScale技术。 这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策,还有如何制作决策,在所使用的数据,决策权重和信息偏差的可能性之间建立联系。

今年在整个欧洲实施的“通用数据保护条例”为公民提供了一些保护,使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定。 虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯,但它在公共话语中的突出地位可能会在2019年增长,进一步鼓励企业努力提高透明度。

2、人工智能和自动化深入到每个企业

在2018年,公司开始更加牢固地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。 在过去的几年里,他们的数据按顺序排列,并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域,大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划,从试点和软启动转向全球部署。

在金融服务中,每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。 零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划,并将其提供给AI引擎,以找出如何更好地销售我们的东西。 制造商使用预测技术准确了解机器可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。

在2019年,我们将看到越来越多的信心,这种智能的,预测性的技术,通过其在初始部署中获得的知识得到支持,可以在所有业务运营中大量推广。

人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门,在这些部门中,物流,招聘和解雇等决策将越来越多地通过自动化来实现。用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织,因此它们将越来越多地作为服务提供,为小型企业提供AI樱桃。

我们也可能会看到企业利用其数据增加新的收入来源。在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以使任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身。成为数据即服务的来源对于像John Deere这样的企业来说是一种转型,John Deere提供基于农业数据的分析,帮助农民更有效地种植农作物。 2019年,越来越多的公司采用这种策略,因为他们了解自己拥有的信息的价值。

3、人工智能将创造更多的工作岗位而不是失去工作岗位。

正如我在这篇文章的介绍中提到的,从长远来看,它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争,一个乌托邦式的无用的未来,或者(可能更现实地)介于两者之间。

然而,对于明年,至少在这方面似乎不会立即出现问题。 Gartner预测,到2019年底,人工智能将创造更多的就业机会。

虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能会受到重创 - 将创造230万个工作岗位。特别是,Gartner的报告发现,这些可能集中在教育,医疗保健和公共部门。

这种差异的一个可能的驱动因素是强调将AI部署在非手动工作中的“扩充”能力。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是,当谈到医生和律师时,人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西,帮助他们完成重复任务,同时给他们留下“最后的发言权”。

这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留执行实际工作的专业人员。

对于金融服务业而言,前景可能略显黯淡。 一些估计,例如前花旗集团首席执行官潘伟迪(Vikram Pandit)在2017年做出的估计,预测该行业的人力资源在五年内可能减少30%。 随着后台功能越来越多地由机器管理,我们可以很好地在明年年底实现这一目标。

4、AI助手将变得非常有用

人工智能现在真正与我们的生活交织在一起,以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实:当他们搜索谷歌,在亚马逊购物或观看Netflix时,高度精确的人工智能驱动的预测正在努力体验流程。

当我们与AI助手(例如Siri,Alexa或Google Assistant)进行交互时,我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感,以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。

在2019年,我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历,计划我们的旅程并订购比萨饼。这些服务将变得越来越有用,因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。

从用户收集的数据允许应用程序设计人员准确了解哪些功能提供了价值,哪些功能未被充分利用,可能消耗了宝贵的资源(通过带宽或报告),这些资源可以更好地用于其他地方

因此,我们确实希望使用人工智能的功能 - 例如订购出租车和食品交付,以及选择参观餐馆 - 正变得越来越精简和易于使用。

除此之外,AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率,因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法,反之亦然,这些算法涉及我们如何沟通的越来越多的信息。很明显,Alexa或Google智能助理与我们之间的对话今天看起来非常不稳定。 然而,在这个领域的快速加速理解意味着,到2019年底,我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语。

随着人工智能科技的进步,越来越多的技术都融入了机器学习及深度学习技术。在Google I/O 2018大会上,谷歌为全世界诠释了什么叫做AI产品。其中。谷歌的开源计划--AIY Projects(AIY计划)受到了在场开发者的关注,其目标是让每个Maker(创客)都能DIY自己的 AI 人工智能产品,让更多人能学习、探索并体验人工智能。

 百度的深度学习发展历程从2012年就开始了,最早是将深度学习技术应用于语音识别、OCR等;2017年在百度的信息流推荐中使用深度学习,并将PaddlePaddle进行升级为2.0版本“PaddlePaddle Fluid”;2018年,PaddlePaddle3.0版本正式发布。

  Shana以文科生的身份“闯进”人工智能理工科学生的天地,占据了一席之地,在人工智能训练师这样一个非技术类“新职位”中,文科生有了挥洒才能的机会。

  过去一段时间,“资本寒冬”“市场泡沫”成为了高频词。“资本寒冬”整个互联网行业并不好过,但是以易观的实践来分享,只要真正抓住用户的需求,为用户创造价值,反而能有一些新的方式实现更高的价值,是一个很好的升级机遇。

首先,AI究竟是什么?也许更好的问题可能是:“情报”究竟是什么?最简单的描述符是收集有关世界的数据,并使用该数据在短期和长期内进行预测。这适用于人和机器。

金俊认为,目前阶段来看,AI为智能手机行业带来的改变是非常大的。比如,今年商汤与手机厂商合作推出的人脸解锁、AI双摄、超分辨率、人脸3D重建、AR等技术,让人们生活更便利,极大提升交互体验。例如,应用AI技术,如今人们能用手机轻松实现单反级的拍摄效果。

机器学习甚至被用来分析人类行为,并通过识别邪恶的性掠夺者或恐怖分子使用的共同语言来预测警告标志,并警告执法部门采取行动。然后,同样的技术可用于追踪持不同政见者,或向弱势群体提供虚假新闻,同时阻止竞争性意见和信息。

在9月举行的百度云智峰会(Baidu ABC Summit)上,英特尔与百度云共同分享在人工智能(AI)领域展开的全新合作,双方展示了AI在金融服务、交通运输以及视频内容检测等领域的落地应用。同月,礼来中国与微软中国达成战略合作,基于礼来在医疗健康行业领先的市场地位及行业洞察,结合微软前沿的人工智能技术、云计算服务及生态系统优势,打造人工智能+医疗健康的行业新生态。

在过去的十年中,人工智能已经从科幻梦想变成了我们日常生活的关键部分。我们使用AI系统通过Siri,Alexa和Google等语音助手与我们的手机和扬声器进行互动;?特斯拉制造的汽车解释和分析周围环境,智能地驾驶自己;?亚马逊监控我们的浏览习惯,然后提供它认为我们想购买的产品;?甚至谷歌根据我们的搜索活动决定给我们的结果。人工智能算法就在这里,它们已经改变了我们的生活 – 无论好坏。但这只是一个开始,有一天我们会回顾2018年的人工智能,并笑到它有多原始。因为将来AI会改变一切。但是,我们想要吗?

吸烟有害身体健康,对于吸烟的人们来说,有什么方法可以戒烟?在戒烟这件事上,人工智能作为新科技,新手段,能帮助人们戒烟、政府控烟吗?

  Shana的工作主要是根据客户的需求对数据进行标注。这通常跟项目有关,有金融类型的,也有互联网的企业,也有传统企业。她的工作范畴也远超出数据标注,而是跨入人工智能训练师的全流程作业——首先要跟客户对接需求,明确要做一个怎样的机器人,然后需要跟客户去沟通训练机器人语料的问题,这需要保质保量,之后对数据进行清洗,再制定规则进行数据标注和训练机器人,这些都由AI训练师来做。

中国平安则在11月宣布,未来十年的科研投入将达人民币1,000亿元(150亿美元),用以巩固其在金融服务行业的领导地位。相关资金将被投入到人工智能、区块链和云计算等核心技术,以持续赋能集团的五大生态圈-金融服务、医疗健康、汽车服务、房产服务及智慧城市服务。

吸烟有害身体健康,对于吸烟的人们来说,有什么方法可以戒烟?在戒烟这件事上,人工智能作为新科技,新手段,能帮助人们戒烟、政府控烟吗?

传统行业如何引入人工智能?直接与国内外AI巨头合作,引入外脑,也是2018年人工智能赋能传统行业的趋势之一。

除传统行业,2018年人工智能还渗透到很多此前人们想象不到的领域。

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特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

  Shana以文科生的身份“闯进”人工智能理工科学生的天地,占据了一席之地,在人工智能训练师这样一个非技术类“新职位”中,文科生有了挥洒才能的机会。

  “完全没想到,又有些惶恐。”获奖之际,原本生活简单安静、连手机都不用的83岁老先生,突然成为公众关注的人物,这多少让他有点不习惯。

5月28日,人人译视界发布了国内首款AI智能翻译协作平台“人人译视界”,并宣布与网易人工智能旗下网易见外、台湾百聿集团达成战略合作。AI智能语音转写听翻平台“网易见外”,为人人译视界提供AI视频翻译技术。通过该项技术,无字幕视频能够一键智能生成中英双语字幕,完成了初步的字幕听写、翻译和切轴工作,编译工作者只需进行后期校对。

自人工智能火热以来,人工智能落地应用的讨论从未停止。在12月28日“AI”启未来2018人民网人工智能合作伙伴大会上,特斯联的副总裁谢超、明略数据副总裁刘静、嘉楠耘智副总裁张丽、汇桔网副总裁杨昕、商汤科技CMO金俊、机器之心联合创始人李亚洲等人工智能从业者,就人工智能的应用路径是“AI ”还是“ AI”展开讨论。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

同月,英特尔公司与中国文物保护基金会共同宣布将运用英特尔AI人工智能技术和英特尔猎鹰8+(Intel Falcon8+)无人机技术实施长城保护项目,以前所未有的方式保护这一世界纪念性建筑遗产。

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