#股怪教授 #財經小教室
【AI產業|中國大躍進】
AI正融入你我生活
AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍,
人工智能藉由最複雜的棋藝競技,
展現了自身強大的學習、運算能力。
而這些能力已融入在我們生活中,包含:
線上購物商品搜索與優惠越來越精準、
個人的健康、運動控管、
租車、物流的車輛路線配置、
機場海關的識別系統,
以及自駕車等。
在許多領域中,
AI已擔任重要的輔助腳色。
AI發展的四階段
創新工場創始人兼CEO李開復提出4個發展階段:
1. 互聯網智慧化:透過互聯網的巨量數據,網站與APP可獲得深度學習,讓讓戶使用更為便利。
2. 商業智慧化:這一波疫情最有感,許多企業無法從事實體業務,因此加速將手中的市場資料數據化,並架構出新的商業模式。
3. 實體世界數位化:移動支付、線上叫車、外送平台、無人商店都還只是一部分,未來還將看到更多數位化的轉型。
4. 全自動智能化:無人駕駛、機器人普及商用化。
美中的AI產業發展
AI發展兩大關鍵:
巨量數據與資訊科學人才,
龐大的市場規模以及人才的培訓能力,
使得美中兩國擁有發展AI的強大優勢。
全球頂尖的互聯網巨頭企業中,
美國的Google、亞馬遜、臉書,
以及中國的百度、阿里巴巴、騰訊,
雙方的差距在過去20年間已快速拉近。
中國企業AI應用廣泛
騰訊新聞建立智能個性化推薦,
提升資訊流覽體驗與效率。
中國版Uber滴滴出行,
每天規畫九十億條路線,
每秒鐘一千筆叫車單。
阿里巴巴智能客服,
購物節高達500萬通客服,
智慧客服的自助率高達到97%。
百度ACE智慧交通,
改善中國城市塞車問題提高道路效率。
科大訊飛智慧醫療,
輔助醫生診斷建議提高醫療效益。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
#AI
#深中小指數
#華爾街見聞PodcastEP284
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無人駕駛 問題 在 3S Markets「全球科技智慧應用」市場資訊網 Facebook 的最讚貼文
自動駕駛汽車已經在美國街道上,以測試模式自動駕駛。但是他們的機載導航系統,仍然無法幫助他們在濃霧甚至輕霧中安全操作。事實證明,光粒子在水滴到達引導車輛的攝影機之前,會在水滴周圍反彈。光的散射給濃霧中的導航,帶來了重大挑戰。
麻省理工學院的研究人員,正在努力尋找解決該問題的方法。他們開發了一個系統,可以感應深度並測量隱藏物體的距離,從而在霧中安全地駕駛無人駕駛車輛……
無人駕駛 問題 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
玉山科技講座:AI應用 將是更大型產業革命
世界日報
2021年8月15日 週日 下午2:00·
南加玉山科技協會13日舉辦講座「從信息時代到智能AI時代」,邀請台灣前科技部政務次長許有進分享人工智能和未來大數據將應用到各行各業的新趨勢。
許有進表示,他從2017年起在科技部主導AI和人工智能半導體設計方面的計畫。他預計人工智能和未來大數據將應用到各行各業。大家最初在2016年,開始注意到AI是引領下一個產業革命的重要技術。人工智慧的規模會比工業革命大N倍,硬體足夠做運算,人工智慧的突破特別是深度學習方面等,都為AI應用走出實驗室創造條件。
他說,AI需要有很多人才,所以台灣2017年成立四個台灣創新中心,80多個團隊有4000多個研究人員參與AI計畫。半導體「射月計畫」有20多個團隊為AI提供硬體支援。在台北小巨蛋還成立TTA新創基地。太空科技在台灣也在快速發展,3D腦神經機構和基因與細胞治療也是重點發展方向。2021年會看到深度學習、虛擬世界、電子錢包、太空方向技術、基因相關等領域在AI蓬勃發展下,愈來愈成熟。這些行業也會衍生更多的分支,比如無人駕駛等。
在Machine Learning機器學習中,從2016年,AI最初只是圖像分析,如今擴展到語言部分,比如語音電視等部分。AI需要更多的計算,因此需要硬體加速,半導體硬體的資源會越來越多。
數據轉型是下一個很重要的領域,2017年開始推出AI時,台灣AI缺少數據,後來隨著半導體應用,台灣在各個領域的數據方面已可達到平均水平。2018年全世界有20ZB Data(皆位元組,Zettabyte,縮寫為ZB ),到2025年會有175ZB Data ,其中30%是Live Data(一種可觀察的數據存儲器類)。企業內部存在數據存在資產不清、數據質量不高、數據與支持未關聯,資料再運用性低等問題,因此數據轉型必須有一個數據中台來整合數據。
講座由南加玉山科技協會理事長俞寧寧主持,駐洛杉磯台北經文處科技組協辦。許有進曾在美國矽谷就業及成功創業,在次長任內推動法規鬆綁、除了促成「台灣科技新創基地(TTA)」成立,還透過建構AI主機、設立AI創新研究中心、打造智慧機器人、半導體射月計畫與科技大擂台等五大策略,促成台灣產業智慧轉型AI化。
資料來源:https://tw.news.yahoo.com/%E7%8E%89%E5%B1%B1%E7%A7%91%E6%8A%80%E8%AC%9B%E5%BA%A7-ai%E6%87%89%E7%94%A8-%E5%B0%87%E6%98%AF%E6%9B%B4%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%9D%A9%E5%91%BD-060029539.html?guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q&guccounter=2
無人駕駛 問題 在 陳寗 NingSelect Youtube 的最佳解答
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前陣子台灣發生一起離奇車禍:一輛處於自動駕駛狀態的特斯拉電動車,在幾乎完全沒有減速下,直直撞入橫倒在路中間的卡車車頂,把白色的卡車頂撞出一個大洞。
照理說,特斯拉這種自動駕駛的車都會同時靠雷達、視覺辨識等技術同時判別路況,像這種馬路中間有個龐然大物橫倒的情況下,實在很難想像特斯拉的所有安全裝置居然同時失效,讓車子直接撞入障礙物之中。
網路上有很多猜測,企圖解碼特斯拉車禍的原因。但坦白說,猜測終究是猜次,在沒有詳細報告之前是無法明確知道原因的。不過這並不妨礙我們學習新知,因此今天哥就來談談視覺辨識與人工智慧的交互作用,從中探討電動車到底是如何「看路」的吧!
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1. 開箱零業配:
真實使用過後才發表心得,通常試用至少 1 個月,所以你通常不會看到我最早發表,但哥真性情的評論,保證值得你的等待。
2. 理性討論:
我有自己的偏好,你也有自己的好惡,我們互相尊重,時時用大腦,刻刻存善念,不謾罵,不矯情。可以辯論,不可以沒邏輯。
3. 我團購我驕傲:
我很愛買東西,也很愛比較產品,我自己使用過、多方比較過,還是覺得喜歡的東西,我才會辦團購。(簡單說就是挑品很嚴格,至今 80% 廠商找上門都被我打槍。)辦團購我一定有賺,但我跟廠商拿到提供給你的團購價,也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近,或是剛好有需要,就跟我團購,我們互惠。如果你覺得跟我團購,你就是我乾爹,說話不懂得互相尊重,那就慢走不送,你可以去找一般店家買貴一點。
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無人駕駛 問題 在 錄低香港 DocHK Youtube 的最佳解答
車聯網管理香港交通 綠小巴GPS管理車隊 (D100 西城故事 主持:李立航 嘉賓:吳永輝)
科技進步,雖然未至於可使人類百菌不侵,但至少工作環境上省卻人手,免於人類曝於高風險環境之中,例如人工智能技術,利用超強運算功能操控電腦機械去分擔人類的工作,當中的表表者就是無人駕駛,除了分擔汽車司機的工作,甚至為人類清潔環境。這樣延伸出車聯網的發展概念,未來的高智能汽車不只可接駁不同的電腦系統,而且汽車與汽車之間互相配合,使道路更加順暢。
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