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发稿时间:2019-03-01 03:20 来源:免费幸运飞艇计划软件

    芬兰渴望在人工智能的实际应用方面占据一席之地,成为世界领先国家。芬兰通过实现人工智能的高端应用,增强创新实力,促进就业数量和质量,推动社会进步,为经济发展注入新动力。    近期,芬兰全国上下掀起了一股学习热潮,从政府职员到企业员工,纷纷走进学校课堂,学习人工智能课程。    芬兰外交部和税务局近期均宣布,将对其职员普及培训有关人工智能知识。在企业方面,芬兰纸业巨头道拉恩索表示将对1000名员工实行人工智能培训,诺基亚等科技公司则表示要对全员培训人工智能。数据显示,目前已有超过250 家芬兰公司宣布参与一项被称为“AI 挑战”的计划。    正是这项“AI挑战”计划,才使芬兰全国掀起了学习人工智能的热潮。早在2017年,芬兰就成为欧盟第一个在国家层面实施人工智能战略的国家。芬兰政府提出,首先要在全国1%的人口,约5.5万人中普及人工智能基础知识,并在未来几年内进一步推广。为此,赫尔辛基大学和阿尔托大学联合建立“芬兰AI中心”,以加强人工智能研究、人才培养和产业合作。芬兰提出的“1%”人工智能计划从全民进入大学课程开始,如今正在全国范围内得到各政府部门和企业的支持。该课程向所有人免费开放,从定义人工智能开始,解释它如何解决问题,讨论人工智能在现实世界中的应用,进而讲解机器学习原理和神经网络等专业知识。目前,芬兰已有6000多人从该课程毕业。    作为面向草根百姓的人工智能运动,“AI挑战”计划成为芬兰实施人工智能战略的重要内容和抓手。一些参加培训的人员已经尝到了人工智能的甜头。例如,迦娜是一位59岁的牙科医生,来自距离首都赫尔辛基3小时车程的一个小镇,一年前还对诸如机器学习、神经网络这样的术语一无所知。参加“AI挑战”计划后,她利用学习到的编程基础知识,研究如何将人工智能应用于日常工作,比如帮助撰写医学摘要等。现在,追踪人工智能在牙科领域的最新进展,已成为她的一项业余爱好。    这项基础培训计划还是芬兰成为全球人工智能领军者国家计划的一部分。芬兰经济部长林提拉表示,芬兰渴望在人工智能的实际应用方面占据一席之地,成为世界领先国家。芬兰通过实现人工智能的高端应用,增强创新实力,促进就业数量和质量,推动社会进步,为经济发展注入新动力。芬兰政府估计,全国近五分之一的人口,即约100万人需要更新人工智能技能。    专家指出,在发展人工智能方面,芬兰十分清楚自己的处境,熟知自己的优势和劣势。数据是发展人工智能不可或缺的“生产资料”,芬兰作为人口“小国”,在原始资源方面存在“先天不足”,特别是欧盟数据保护条例(GDPR)生效后,更是制约了芬兰获得数据的便利性。德国人工智能风投基金Asgard近期发布的报告显示,目前全球共涌现了3600余家人工智能创业公司,其中美国有1393家,芬兰只有45家。不难发现,在开发人工智能基础技术等方面,芬兰已经落在了后面。    知己知彼,百战不殆。芬兰决定扬长补短。移动通讯基础设施发达、人口素质高、创新气氛浓厚是芬兰的特点,也是人工智能商业化应用的重要基础。经济合作与发展组织和美国电子电气工程师学会发布的全球移动数据报告显示,芬兰的人均移动数据消费量全球第一。在世界经济论坛等机构发布的竞争力报告排行榜上,芬兰也连续多年名列前茅。得益于此,芬兰瞄准人工智能的商业应用,力争在这一细分领域实现突破,展现竞争实力。据报道,芬兰有关方面正在测试相关技术,将人工智能应用于波罗的海无人驾驶货船和沿岸国家的数字基础设施等方面,目前已取得了可喜进展,有望在不久后投入商业化应用。(经济日报记者 徐惠喜)

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  中国作为世界第二大经济体,经济飞速发展,其中科技创新的贡献不可小觑。在人工智能发展如火如荼的今天,中国人工智能的企业数量已经成为全球第二,截止2018年上半年,企业数量达到了1011家,总数为美国的一半。另外,北京也成为全球人工智能企业最集中的城市,截至2018年6月,位于北京的人工智能企业数量为395家,随着首个人工智能产业园的建设,以及一系列的开放补贴政策,未来,企业数量仍将快速增加。

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  第四次工业革命来临政策助力人工智能快速发展

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在人才引入方面,我们考虑的是“刚性人才引进”和“柔性人才引进”两种模式相结合的办法。比如,硕士博士人才、海外留学生等人才采取刚性直接引进方式,像院士、国外专家这些,我们将采取柔性人才引进方式。比如三个月在绵、大半年在京或国外。又比如,科研阶段在绵阳,科研完成后回京回国等等。还有以养带研的方式。就是带着科研课题来疗养的方式。

以高校为例,北京有92所高校,每个学校都各自负责网络安全的事,就是92拨人,每个学校网络的防护能力就取决于这92拨人的能力。免费幸运飞艇计划软件

2018 年 10 月,在经过数月的深度沟通和交流后,探维与上汽集团全资子公司联创汽车电子签署全面战略合作协议。双方就自动驾驶汽车项目传感器、DMS 算法和设备、数据融合处理技术等方面达成深度合作和采购意向;双方将基于探维 Tensor 激光雷达进行下一阶段的自动驾驶汽车测试计划;联创汽车电子也将为探维激光雷达的车规级量产提供全方位的支持。

  中新社记者 张兴龙 摄">  资料图:海淀公园变身全球首个AI科技主题公园。中新社记者 张兴龙 摄  中新网北京1月11日电 (记者 张素)信息分析公司爱思唯尔11日在北京举办人工智能科研发展趋势媒体论坛。其中,最新发布的研究报告《人工智能:知识的创造、转移与应用》显示,中国在人工智能领域的重要性日益凸显。   报告数据来自爱思唯尔旗下的数据库及平台,包括Scopus数据库、Fingerprint引擎、PlumX平台及律商联讯的TotalPatent数据库等。报告还参考了一些公共数据信息,如斯坦福大学人工智能指数报告、kamishima.net及中国科学院自动化研究所提供的数据集等。   “通过对人工智能科研表现的全面研究,我们希望明确该领域的动态、趋势和相关因素,并为其提供一些研究思路和见解。”爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚·德·克莱恩表示,这是他们首次对全球范围内人工智能研究趋势进行解读,重点关注中国、欧洲与美国三大地区。   报告首先揭示了人工智能研究在全球范围内的“热度”。2013年至2017年,全球范围内所有学科领域的科研产出每年增长约为0.8%,而人工智能的年均增长速度接近13%。   报告发现,中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量,表明中国正在朝着人工智能研究领跑者的目标大步迈进。2004年,中国在人工智能领域的研究成果数量就已超过美国,如果保持当前的势头,中国有望在4年内赶超欧洲,成为全球人工智能研究成果最多的地区。   报告同时指出,国际性流动与合作的模式表明,中国在人工智能领域的研究工作相对孤立。2017年,印度是仅次于中国和美国的第三大人工智能科研产出国。   在检索分析了研究、教育、技术与媒体四个领域的共计60万份文档和700多个领域特定的关键词后,报告还揭示出人工智能关注的七个不同研究领域。其中,机器学习与概率推理、神经网络和计算机视觉的科研产出最高,增长速度也最快。   报告还提醒,尽管人工智能对社会发展的影响越来越深,媒体对人工智能在道德层面可能产生的影响也有关注,但是关于人工智能道德层面的学术研究还很有限。   这份报告引起不少中国学者的兴趣。中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为,报告本身就是人工智能时代的新成果,“从爱思唯尔海量文献数据资源中实现了人工智能概念的多视角定义、主要技术方向的聚类分析、世界各国人工智能的趋势研究、人工智能相关的道德伦理问题梳理等”。   “这份报告基于更为广泛的视角挖掘了全球人工智能发展的现状、研判未来的趋势,包括科学、技术、大众媒体以及教育等,让身处人工智能时代的各人群都能得到一些启示。”中国科技部国家新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘说。(完)  

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根据人工智能(AI)的一位顶级专家的说法,世界上40%的工作岗位可以在15年内通过人工智能机器完成。同时在中国风险投资公司工作的人工智能先驱李开复告诉“60分钟”,未来二十年,各种蓝领和白领工作将被机器取代。人工智能将越来越多地取代重复工作,不仅仅只是蓝领的工作,还在白领的工作,”曾为苹果和谷歌工作过的李开复告诉CBS。 “司机,任何以驾驶为职业的人 , 他们的工作将在15至25年的时间内被取代。”

这位风险投资家去年写了一本关于人工智能的书,他在节目中表示,“许多看起来有点复杂的工作 ,如: 厨师,服务员,等很多都会变得自动化。”虽然技术专家和未来学家已经对人工智能何时开始取代人类工作做出了类似的预测,但事实却更难确定。目前,大多数人工智能都是苹果公司的Siri和谷歌之家,它专注于相对狭窄的任务。从理论上讲,人工智能(AGI)将是一个机器或软件程序,可以巧妙地处理高难度的任务,如写小说或进行手术。
佩利问李开复这样一个令人惊叹的技术发展能对社会做些什么?李开复解释道:“从某种意义上说,人类的智慧总能克服这些技术革命。就像蒸汽机,缝纫机,电力的发明,已经完全取代了原本的很多工作。而人工智能将取代40%的工作岗位,无论是15年还是25年,比以前的革命更快。这也意味着原本在这40%岗位工作的人员,不得不面临着失业风险。“
在中国,虽然70%的人口使用智能手机进行一系列常规做法和交易。但李开复告诉佩利,在发展人工智能的全部潜力方面,美国仍然是中国的主要竞争对手。

探维目前主要采用的是 MEMS/微振镜扫描技术,这也是现在很多固态激光雷达厂商所选用的方案。但这不足以让探维这样的新进者取得立足之地,要想走得更远,必须拿出自己的“独门秘技”。

值得注意的是,目前市面上广泛使用的机械旋转式 16 线激光雷达内部由多个单点激光发射与单点探测器,类似多台单点激光测距仪的堆叠,其激光雷达点云(Point Cloud)在竖直方向呈离散分布,对于小尺寸目标存在漏检风险。与之不同,探维 Tensor 激光雷达点云(Segment Cloud)可在探测视场范围内达到 100% 覆盖,大大降低了目标漏检概率。

在产线方面,探维目前正在布局一个小规模的量产产线,计划年产量为 2-3K,将在 2019 年的下半年具备生产能力。在产线未就绪之前,其先期订单将采用人工组装方式完成,今年的目标向客户累计交付五百台以上的激光雷达产品。

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