资本实验室·今日创新观察
1更严格的合规性
当某项新技术诞生时,业界的兴奋、激进与政策和监管的滞后往往会形成鲜明的对比。在新技术初期,低水平监管意味着行业的技术力量几乎都在专注于创新。一旦这种创新与应用开始普及时,新技术所带来的各种风险也就突显出来。
2更安全的防护措施
3更普及的智能消费设备
2018年是智能家居设备快速发展的一年,各种智能化电子设备正在让我们的家庭生活变得越来越简单,扫地机器人让我们从基础家务中摆脱出来;智能音箱可以帮我们自动下购物订单。
5更专业的知识和人才
6移动访问更加轻松
当每个人、每个设备都连接到一个大型网络中,人与人、人与设备、设备与设备之间将会产生更多的联系,而这也意味着将出现无尽的新的机会与可能性。
物联网是什么?物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是信息化时代的重要发展阶段。其英文名称为Internet of things(IoT),顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。物联网利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。冰冷的物体该怎么接受信息一个物品、设备,可以透过许多种方式来接收信息,所谓信息包含外在的温度、湿度、压力、方位,也包含人类使用模式,当物体装设如陀螺仪、RFID 读取器、压力传感器、温度传感器等,就可以接受这些信息,记录外在环境的变化及使用者的使用习惯。接受信息之后该怎么传送到云端计算当然只能接收信息还不够,让信息全部储存在物品里无法运用这些信息,必须让这些信息传送到计算器里分析,这要怎么做到?透过有线网络或是 4G、Wi-Fi、蓝牙、等无线通信技术,就能够让这些信息传送到云端主机,开始让计算器分析信息。云端计算后能做到什么应用 云端主机接收到信息,将所收到的信息加以分析整理,主机分析用户行为模式后,能提供个人化服务,给予使用者有用的建议,而目前的 IPv6 技术让每个物品都可以
随着互联网的不断发展,越来越多的智能设备出现在我们的生活之中,而今天我们就一起来了解一下,关于移动端智能AI设备的一些发展趋势,下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。
关于智能终端设备
相信拥有一台真正可以依赖、可以帮助我们处理日常任务的智能终端设备是每一个人的梦想,这也是很多企业的产品目标。那么在吴琨看来,在未来,智能终端设备会是什么样的出现哪些发展趋势呢
在吴琨看来,智能终端设备可以分为这么几类,一类是IoT(物联网)设备,这些设备的特点是可以连入小范围的局域网,然后通过某个中央枢纽节点路由到广域网。IoT的设备只需要完成一些简单交互和功能,所以终端运算能力、存储能力和智能程度比较低,交互方式应该以简单语音指令为主。
二类是特定领域的智能设备,如服务机器人、智能音箱等。这类设备一般都有触屏,所以需要有更为复杂的交互,除了语音识别外,还需要对话管理、语义理解、图像识别方面的技术应用。所以,对软硬件的要求也会比较高,需要终端有较强的运算能力。
三类是平台化的智能服务加上具有中等运算能力的终端设备。例如将大型游戏的运算从终端转移到云端,然后将数据传回终端。这类终端也需要承担部分运算以便弥补网络设施带来的延迟,但相对来说,会比IoT要更为强大。
关于人机交互
真正的人机交互的话题更多的是哲学层面的。如果要实现人和人一样的人机交互,那么看起来通用人工智能是必不可少的前提。
目前学术界有诸多观点,吴琨比较看好的是三个条件:一是比目前数据量更大、全且完整的海量无结构数据;二是比目前计算能力强得多的计算机;三是比目前网络结构更为复杂但通用的更趋近于人脑的神经网络。然后我们就可以尝试去让计算机从数据中自己发现知识、学习知识。不过,目前这些条件都不满足。因此,我们还是应该脚踏实地,从具体业务、需求出发,走出一条AI实践、AI落地的路,从许许多多这样的路中,总结归纳出更好的方法论,为实现远期目标做有效积累。
机器学习将向终端转移
近年来,机器学习特别是深度学习的模型推演,逐渐出现了从云端向终端迁移的趋势。但终端机器学习取代云端机器学习会成为未来的趋势吗
吴琨认为,出现这一现象主要有这几个原因:先是终端硬件计算能力的提升,特别是专门用于神经网络计算的AI芯片逐渐成为中设备的标配。二是行业对数据保护和用户隐私的重视,使得非必要数据可以不必通过上传到服务器就能服务用户。三是终端计算可以规避网络延迟和无网弱网情况,使得服务的体验更好。四是科技的发展使得AI工程技术人员能够更有效的利用数据来达到同样的服务效果,使得终端计算的可行性也进一步提高。
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