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华体会体育全站app下载:谁牵住了科技立异的牛鼻子谁就能占有先机、赢得优势

来源:华体会体育app下载官方首页 作者:华体会体育app官网下载ios时间:2023-01-29 17:46:47

  ,是社会出产方法和日子方法改造前进的强壮引领,谁牵住了科技立异的牛鼻子,谁走好了科技立异这步先手棋,谁就能占有先机、赢得优势。

  7月1日至3日,2019年夏日达沃斯论坛在我国大连举行,主题是“领导力4.0:第四次工业革命年代的成功之道”。科技立异,是该论坛最为重要的议题之一。引领年代、前瞻未来的科技范畴,是调查国际各国立异才干的重要窗口。现在,在材料及制作工艺、中心算法芯片技能、航空发动机、新能源技能、地球勘探、软件系统、生物医药等范畴,全球处于领军方位的科学家及其团队、大学科研院所、科技企业及其研讨组织等“领跑天团”正力争上游、奋力前行。

  《举世》杂志编辑部对这些要害科技范畴的国际前沿水平进行整理和介绍,旨在为我国完结科技立异强国梦供应一个能够参阅的全球布景。

  自2006年人工智能走出实验室进入到工业化阶段以来,在工业链各环节的不懈推进下,人工智能开端以史无前例的速度渗透进各个职业,并成为深化改动人类出发日子方法的革命性力气。

  2017年5月27日,我国棋手柯洁(左)在与“阿尔法围棋”的第三场对局中考虑自2006年人工智能走出实验室进入到工业化阶段以来,人工智能界在算法理论、根底与渠道、运用技能、终端产品、职业运用以及未来探究范畴呈现出了许多领军团队,引领着人工智能的开展方向。

  在此期间,人工智能界在算法理论、根底与渠道、运用技能、终端产品、职业运用以及未来探究范畴呈现出了许多领军团队,引领着人工智能的开展方向。

  当时运用最广泛的算法当归于深度学习算法了。美国神经网络之父杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)在2006年提出的深度学习算法,经过构建多隐层模型和海量练习数据来学习更有用的特征,终究进步了剖析和猜测的精确性。

  也正是深度学习算法与云核算、大数据的一起效果,才使得人工智能富丽蜕变,敞开了工业化的大门,成为了工业开展的新引擎。而为深度学习的发生与开展做出卓越贡献的深度学习三驾马车——欣顿、加拿大蒙特利尔大学教授约舒亚·本希奥(Yoshua Bengio)、纽约大学教授扬·莱坎(Yann Lecun)也深受企业界喜爱,现在他们别离受雇于美国的尖端公司谷歌、微柔和脸书,并成为2018年的图灵奖取得者。

  为进一步前进深度学习的功率和精确率,学术界一向在探究对深度学习算法的深化和改进研讨。这一方面取得最大成果的当属谷歌旗下的Deepmind公司,其AlphaGo因为选用深度强化学习算法而一路打败李世石、柯洁等一系列人类围棋冠军而闻名天下,后来推出的新版本AlphaZero乃至又打败了AlphaGo。

  在信息非对称的博弈中,卡耐基梅隆大学开发的人工智能Libratus在与4名人类顶尖得州扑克选手之间的“人机大战”中也取得了压倒性成功。此外,比较闻名的算法还有谷歌大脑研讨科学家Ian Goodfellow提出的对立式生成网络、南京大学周志华教授提出的深度森林、新加坡南洋理工大学黄广斌教授提出的超限学习机等。

  可是,跟着深度学习运用逐渐深化,其不行解说性与黑箱问题等也在近两年逐渐露出出来。因而,一些传统的机器学习算法从头遭到重视,如1988年美国核算机科学家犹大·伯尔(Judea Pearl)提出的贝叶斯网络、2012年谷歌提出的常识图谱等。别的,还有一些新式算法,包含欣顿提出的胶囊网络、谷歌大脑与Deepmind提出的图网络等。

  在通用芯片规划方面,美国英伟达(NVIDIA)的Tesla等系列GPU、谷歌的TPU以及英特尔Intel)的NNP等产品都归于国际抢先的云端芯片;三星、苹果、高通等终端厂商也都有相应的终端芯片产品;我国的寒武纪在深度学习芯片规划方面也现已到达国际先进水平。

  在专用芯片规划方面,特斯拉2019年4月发布了自主研制的自动驾驭专用芯片以及CPU、GPU、ISP等一系列芯片,其彻底自动驾驭核算机能够到达144TOPS的算力,但功耗仅为72W,并已搭载在现在新出产的特斯拉旗下车型中。总部坐落北京的地平线年末发布了面向智能驾驭的Journey 1.0和面向摄像头的Sunrize1.0处理器。

  2019年4月23日,特斯拉推出了自主研制规划的自动驾驭芯片——Tesla FSD

  在半导体加工设备方面,超高精密仪器、数控机床、光刻机等基本上被美国、日本、荷兰等独占,包含美国的运用材料公司、日本的日立、荷兰的阿斯麦(ASML)等。

  在芯片出产方面,现在来自我国***的台积电处于国际抢先水平,它将于2020年开端5nm制程的量产,并且3nm制程的环境影响点评已获经过,2nm制程计划现已拟定。

  深度学习模型需求根据许多的数据进行练习才干取得较好的参数,因而国际上一些大型科研组织和企业非常重视数据集的建造。数据集建造的前驱当归于美国斯坦福大学的华裔科学家李飞飞,她于2009年成功创建ImageNet数据集,并经过举行比赛等方法极大地促进了图画辨认算法的前进,使其分类精度到达了95%以上。

  现在,比较闻名的数据集包含美国国家标准研讨院的Mugshot、谷歌的SVHN、微软的MS COCO等图画根底数据集、斯坦福大学的SQuAD、卡耐基梅隆大学的Q/A Dataset、Salesforce的WikiText等自然言语数据集以及2000 HUB5 English、CHiME、TED-LIUM等语音数据集。别的,澳大利亚的数据集Kaggle横跨多个范畴,具有较强的综合性,其影响力也正在逐年增强。

  因为深度学习对算力有较高的需求,因而相继呈现了一些专门的核算结构和渠道,闻名的结构包含谷歌的TensorFlow、加州大学伯克利分校的Caffe、微软的CNTK、脸书的Torch、亚马逊的MXNet等。其间,谷歌的TensorFlow能够支撑异构设备的分布式核算,其渠道API才干现已掩盖了CNN、RNN、LSTM等当时最盛行的深度神经网络模型。

  我国的百度公司也于2016年宣告了开源PaddlePaddle深度学习渠道,并于2019年4月发布了10余项新特性及服务,掩盖深度学习开发、练习、猜测环节。

  由荷兰的吉多·范罗苏姆(Guido vanRossum)于1990年代初开发出来的脚本言语Python言语现已成为广受欢迎、用处广泛的AI开发言语。微软在其Build 2019开发者会议上宣告在Visual Studio 2019中默许包含IntelliCode。谷歌于2018年发布了AutoML,大大降低了人工智能开发者的门槛,现在现已能够支撑图画、翻译、视频和自然言语处理等多个范畴。

  谷歌还推出一个名为AI Platform的人工智能练习渠道,为人工智能研讨人员的团队测验、训练以及布置模型供应了一个同享型端到端环境。

  在智能化芯片规划东西方面,因为高集成度、高速度、高功用、高成效等要求,电子规划自动化(EDA)现已成为必不行少的东西。自1978年Calma公司发布GDS-II以来,EDA商场经过剧烈的比赛,现在现已形成了Cadence、Synopsys、MentorGraphics鼎足之势的局势。

  语音辨认与自然言语处理范畴的前驱当归于IBM,其ViaVoice早在1970年就现已引起了广泛重视。但语音辨认能够敞开工业化大门还要归功于本希奥创始了深度神经网络做语音辨认的先河。

  尔后,IBM Watson在2011年赢得了《Jeopardy!》答题秀,Nuance公司的语音辨认技能也成为了苹果公司Siri产品的中心。谷歌在2018年10月推出的BERT模型,在机器阅览了解尖端水平测验SQuAD1.1中取得了惊人的成果,悉数两个衡量方针全面逾越人类,并且还在11种不同的NLP测验中创出最佳成果。

  我国在语音辨认与自然言语处理范畴也取得了较好的成果,科大讯飞在国际威望大赛中继续坚持领头羊方位。

  2018年1月,科大讯飞在业界威望的斯坦福SQuAD评测中第三次取得国际榜首名,其交融式层叠注意力系统也是全球首个含糊精确率超越89%的系统。随后,在第十二届国际语义评测比赛(SemEval2018)中,哈工大讯飞联合实验室取得了机器阅览了解评测使命榜首名。

  别的,科大讯飞还取得了首个美国CES展“2017年度优异人工智能工业领导者”奖,在第五届国际多通道语音别离和辨认大赛(CHiME-5)中再次包办了大赛中单麦克风阵列使命、分布式麦克风阵列使命和两种麦克风阵列对应的两个端到端的语音辨认使命等悉数四个项目的冠军。

  此外,搜狗公司在智能语音方面的生长速度也很惊人。在国际白话机器翻译评测比赛IWSLT2018评测比赛中,搜狗与讯飞别离夺得了baseline模型和端到端模型的冠军。

  近些年来,影响较大的学术领军人物基本上都是来自于图画辨认范畴。欣顿因为其深度学习算法在当届ImageNet比赛中取得压倒性成功,而使得人工智能进入到深度学习年代;莱坎提出的以LeNet为代表的卷积神经网络运用到各种不同的图画辨认使命时都取得了不错效果;吴恩达供职于谷歌时担任的项目凭借模仿神经网络“DistBelief”,在没有人协助的情况下使机器自己读懂了猫的概念。

  何凯明、孙剑等提出的ResNet模型在ImageNet 2015比赛中以96.43%的精确率初次全面超越人眼94.9%的精确率;海康威视在ImageNet 2016比赛中取得了多项榜首名。

  依图科技、商汤科技、我国科学院深圳先进技能研讨院在美国国家标准技能局(NIST)的人脸辨认比赛FRVT2018中包办了前五名,依图科技成果乃至到达了千万分之一误报率下的辨认精确率超越99%。

  2019年5月15日上午,在商汤科技举行的2019人工智能峰会上,商汤一口气推出了11款看得见摸得着的人工智能产品,包含了医疗、城市、零售、教育、文娱五个范畴

  大华股份2018年在2D车辆方针监测、MOT盯梢、行人重辨认等国际比赛中别离取得了榜首名的成果。

  腾讯2018年在WIDERFACE和FDDB两个威望的人脸检测数据集上均取得了第同时改写了国际纪录,腾讯优图还可在150毫秒内完结对色情图片的辨认,精度到达千分之一错误率。

  别的,百度于2016年推出了体育说明机器人,在奥运期间为用户直播抢手篮球赛事,不只能在直播过程中与用户互动答复问题,并且还特别设定了“全程赛事说明”和“球星要点说明”两种方式。

  搜狗在唇语辨认范畴体现优异,在非特定人敞开白话测验集上能够到达60%以上的精确率,在车载、智能家居等笔直场景命令集上乃至能够到达90%的精确率。

  在工业机器人方面,日本的发那科和安川、瑞士的ABB、德国的库卡被称为“四大家族”,它们占有了全球将近60%的商场份额,在我国商场份额更是到达70%以上。

  在人形机器人方面,最有目共睹的机器人当属谷歌旗下的波士顿动力公司研制的阿特拉斯(Atlas)机器人,其闪转腾挪、跳动才干令人称奇。日本本田研制的阿西莫(ASIMO)机器人不只能够自动闪避迎面而来的人,还能上下楼梯,乃至完美地完结用纸杯倒水等使命。俄罗斯致力于打造太空兵士,其军方机器人Fedor不只能够精确履行人类口头指令,还能够完结匍匐前进、开车、射击等使命。

  在手术机器人方面,由美国直觉外科公司(Intuitive Surgical)、IBM、麻省理工学院和Heartport公司联合研制的达芬奇机器人在外科手术范畴具有肯定的独占方位,自面世以来20多年一向处于职业榜首的方位,坚持70%的毛利润率和30%的净利润率。

  微型机器人方面,慕尼黑工业大学的Simmel团队2018年运用DNA分子组装出一个能够长途操控的纳米机器臂,并用它成功推进了一个纳米金微粒。哈工大谢晖教授团队2019年3月研制出可重构磁性微机器人群,磁性游动机器人长3微米,直径2微米,为完结毛细血管内手术带来了或许。

  在无人系统方面,我国大疆无人机现在现已占有了全球70%以上的商场份额,而特斯拉、谷歌、百度等均在无人车范畴取得了较大开展,相继在一些国家和区域取得了路测车牌。

  自1980年代约翰·霍普金斯大学的科研人员Apostolos Georgopuolos找到猕猴的上肢运动方向和运动皮层中单个神经元放电方式的联络以来,脑机接口取得了较大开展。

  前期的脑机接口基本上都是侵入式的。2005年,美国电子活动神经技能系统公司(Cyberkinetics)取得美国生物制品点评和研讨中心(FDA)同意,进行了榜首期的运动皮层脑机接口临床实验,使得四肢瘫痪的患者能够运用一个96个电极的植入物经过运动目的来完结机械臂操控、电脑光标操控等使命。

  2016年9月,浙江大学吴朝晖课题组经过一种结合了大鼠和增强学习算法核算机的混合脑机系统,使得被“增强”后的大鼠在学习走迷宫使命中即使是在视觉和触觉感知受阻的情况下也能顺畅走出迷宫。

  因为侵入式脑机接口简单给植入者带来苦楚和损伤,近年来非侵入式的神经成像术开端遭到研讨者的喜爱。

  2004年兴办于硅谷的神念科技现已将运用脑电波完结的脑机接口运用于脑立方等产品中。

  2017年,创业范畴领军人物埃隆·马斯克(Elon Musk)等出资创建面向神经假体运用和未来人机通讯的脑机接口公司“神经衔接”(Neuralink)。

  本周二,马斯克发布脑机接口系统,最快下一年施行人体实验。在刚完毕的发布会上,马斯克乃至难以按捺自己的振奋之情,一度笑场。

  Neuralink公司描绘了一种“像缝纫机相同”的机器人,这个机器人能够将超纤细的线植入大脑深处。

  中科院半导体所及其协作团队运用使命相关成分剖析算法,将稳态视觉诱发电位脑机接口的通讯速率进步到5.4 bit/s(最优成果到达6.3 bit/s),成为现在已有报导的最快头皮脑电脑机接口系统。

  2018年11月,美国华盛顿大学和卡耐基梅隆大学的研讨学者初次成功建立了多人脑对脑接口协作系统,使3名受试者在互不对话情况下的意念共享均匀精确率高达81.25%。

  因为现有核算机系统遭到内存墙等相关方面的限制,难以到达较高的核算功率,近些年来国内外一些科学家开端进行推翻冯·诺依曼系统结构(数学家冯·诺依曼提出了核算机制作的三个基本原则,即选用二进制逻辑、程序存储履行以及核算机由五个部分组成,这套理论被称为冯·诺依曼系统结构)的类脑智能算法与技能的探究。

  现在,随机振奋神经元、分散型忆阻器等现已在IBM、马萨诸塞州阿姆赫斯特大学、清华大学等组织研制成功,IBM现已研制成功TrueNorth芯片,清华大学团队也成功研制出了根据忆阻器的PUF芯片。

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  跟着5G的商用,物联网年代正式到来,而芯片作为物联网终端产品的中心,其重要性毋庸置疑。国家战略倡议紧紧

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  的科技来带动手机职业开展。面临华为技能有限公司的大范围抄袭,咱们觉得是时分站出来,用法令保护职业良性比赛次序。律师函:创造专利:`

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