人为智能那一年:Google、微软等科技(science and

物联网中的AI是人工智能技术与物联网基础设施的融合,以实现高效的物联网运营为目的。主要的物联网软件平台和解决方案供应商正在将AI功能(例如基于机器学习<ML>的分析)与其解决方案相集成,以从物联网设备生成的大量数据中获取关键业务洞察。与人工智能功能集成的物联网解决方案可帮助主要行业垂直行业的企业变得积极主动而不是被动反应,从而取代传统的商业智能工具,通过高级工具分析物联网数据。反过来,这些解决方案有助于通过增强的敏捷性和准确性进行操作预测,并改善人机交互。新思界产业研究中心出具的《2019年全球及中国物联网AI产业深度研究报告》显示,全球物联网AI的市场规模将从2019年的51亿美元增长到2024年的162亿美元,预测期复合年增长率为26.0%。对物联网设备生成的数据进行有效管理,简化生产流程和减少停机时间的需求日益增长,预计将推动全球AI在物联网市场的增长。

  • 它们可以做出本地,实时,智能的决策。“

DeepMind创立于2010年,其将机器学习和系统神经科学最先进技术结合,建立起强大的通用机器学习算法。

投资方向包括:IBM 宣布计划与麻省理工学院建立,AI与人与社会合作伙伴关系扩大了八个新的赢利合作伙伴和14个非营利合作伙伴的努力。新的风险投资基金,如丰田AI Ventures和谷歌的梯度创投创建提供资金,指导和支持AI初创公司。

图片 1

Google正在将Edge TPU和Cloud IoT Edge直接面向开发企业应用程序的工程师,理由是在不需要云连接和增强安全性的情况下处理操作和预测的处理速度的优势。 “Cloud IoT Edge可以在边缘设备上本地处理和分析图像,视频,手势,声学和运动,而不需要将原始数据发送到云,然后等待响应,”Rhee写道。

Tensorflow

再看看微软在2017年对人工智能作出的贡献,与Facebook联合推出开放神经网络交换系统,用以提高神经网络框架的互操作性,发布使用人工智能检测软件错误的安全风险检测工具,发布开源的深度学习库 Gluon with Amazon,Visual Studio Tools for AI和Azure IoT Edge。

运输、联网汽车、资产跟踪和绩效管理应用的需求不断增加,这增加了物联网中AI的采用。随着车辆数量的增加,需要保持平稳的交通流量,这将在运输和移动垂直方面产生对更智能技术的需求。人工智能、深度学习型神经网络和自主的基于云的人群分析是这一纵向的关键创新因素。

Edge IoT不太可能提供与最新Cloud TPU相同的处理水平,因为Google表示需要在其数据中心使用液体冷却来实现其与云TPU的高水平性能。然而,德国机器学习公司RiseML进行的第三方基准测试发现,Cloud TPU的第二个版本与Nvidia强大的V100 GPU相当。

人工智能是IBM在2014年后的重点关注领域,IBM在AI领域布局围绕Watson 和类脑芯片展开,试图打造AI生态系统。目前IBM已撤销全球业务咨询GBS和技术服务 GTS等部门,并转型成认知解决方案和云平台公司。

投资方向有:IBM 与麻省理工学院建立人工智能研究合作伙伴关系,主要研究AI与人与社会的关系,而后与8个盈利组织和14个非盈利组织也达成了合作关系。新的风投基金,丰田AI Ventures和谷歌的Gradient创投提供资金和指导来支持AI初创公司。

Google是物联网市场中人工智能的关键技术参与者之一,Google在很大程度上依赖于有机增长战略,并专注于不断开发创新的下一代产品。例如,在2018年7月,Google推出了Cloud IoT Edge,这是一个软件堆栈,使物联网设备能够访问Google Cloud强大的AI功能。Google的核心重点是研发;在过去的3年里,Google将大约15%的收入用于研发。例如,2018年的研发支出占其收入的15.7%。Google正在其战略重点领域进行重大的研发投资,即机器学习,云,广告,搜索以及新产品和服务。Google已准备好充分利用对支持AI的物联网解决方案不断增长的需求。

图片 2

2、积累底层人工智能技术,研发更高级的深度学习算法,增强图形识别和语音识别能力,对信息进行更深层加工、处理。谷歌试图将AI渗透到了旗下各产品,为用户带来更多使用场景、及更智能化功能。

十月份,DeepMind 在建立了 DeepMind 伦理与社会研究部门,不仅帮助技术开发人工智能应用,而且为人工智能铺平了道路。

物联网市场中全球AI的主要供应商包括谷歌、微软、IBM、AWS、甲骨文、SAP、PTC、通用电气 、Salesforce、日立、Uptake、SAS、Autoplant Systems Pvt Ltd.、Kairos、Softweb Solutions、Arundo、C3 IoT、Anagog、Imagimob和Thingstel。

责任编辑:

联手NASA研发量子硬件,发布TPU进军芯片市场

Linux 基金会还推出了Acumous项目,帮助AI应用程序的构建,共享和部署。

物联网市场中的AI分为2种技术,即机器学习和深度学习以及自然语言处理。由于对全球通信自动化和个性化体验的需求不断增加,估计ML和深度学习技术在2018年将占据更大的市场规模。ML可以成为大量数据的强大分析工具。ML和边缘计算的组合可以过滤物联网设备收集的大部分噪声,并使相关数据由边缘和云分析引擎进行分析。

Rhee继续说道,“Edge TPU旨在补充我们的云TPU产品,因此您可以在云中加速[机器学习]培训,然后在边缘进行快速[机器学习]推理。您的传感器不仅仅是数据采集器

2016年5月,谷歌发布为机器学习特别研发的 TPU(张量处理单元)芯片。TPU芯片在计算精度降低时更耐用,用更多精密且大功率机器学习模型。通过快速应用这些模型, 用户得到更正确结果。Google 宣称,TPU 将机器学习能力提高三代,TPU 将摩尔规律向前推进7年。

在几年前这可能是一个想法,或者只有少些科技巨头才能做到,但是现在已经变成解决方案的新标准。当我们谈及人工智能,就必然会涉及到机器学习,深度学习和其他认知科技。而这仅仅是组织在技术上投入巨资支持开发者的一个开端。

北美在预测期内保持最大的市场规模

图片 3

沃森在分析问题并确定最佳解答时, 运用了先进自然语言处理、 信息检索、 知识表达、推理和机器学习技术,来收集大量证据、生成假设、并进行分析和估。目前,沃森已开发40 种不同产品,包括常见语言识别服务等。沃森善于认知, 专为理解、推理和学习而设计,有机会战胜从前无法完成挑战,如智胜医疗挑战、智胜水资源管理挑战、智胜保险诈骗挑战、智胜时尚挑战、智胜环境挑战、智胜并购风险挑战等。

7月份,在People AI Research倡议活动中宣布启动AI计划,该计划旨在研究用户如何与AI进行互动以及AI带给用户的好处。

北美是物联网市场中全球AI的主要创收区域。北美地区正在见证物联网领域人工智能的重大技术进步。北美地区的高增长也可归因于对研究的日益重视和增加投资,北美地区的公司正在其业务流程中利用AI、IoT、ML和深度学习技术,以获得市场竞争优势,这些公司还采用各种增长策略来加强他们在物联网市场中的AI地位。

谷歌新推出的Edge Tensor Processing Unit是一款直接在移动和嵌入式设备上运行高性能机器学习应用程序的处理器。结合新的Cloud IoT Edge,Google的Edge TPU允许工程师在云中构建和培训机器学习模型,并让他们在移动设备和嵌入式系统的边缘运行操作和预测。

Google——软硬件结合,开源系统构建AI生态

其他公司也为开发人员提供了很多人工智能的学习工具,NVIDIA 在 5 月份的 GPU 技术大会上宣布深度学习学院将增加 AI 开发人员的数量,来缩小人工智能领域专长的差距。而在今年早些时候,NVIDIA还与Facebook 联手发布了一个用于创建大规模的分布式培训场景的开源深度学习框架 Caffe2。Salesforce 推出 Einstein 平台服务,为开发人员提供更多将 AI 构建到应用程序中的工具。

IBM是另一个在物联网市场中提供AI解决方案的重要参与者。IBM提供IBM Watson IoT平台,可帮助企业利用实时数据提供有效的客户体验。IBM专注于扩展其平台,通过自动化提供生产力,将AI融入其产品中,以及投资云基础架构。此外,IBM专注于产品创新,并为研发分配高额预算。例如,2017年,IBM将其年收入的7.3%用于研发。除此之外,IBM还拥有庞大的合作伙伴生态系统,包括经销商,托管服务提供商,联盟合作伙伴,嵌入式系统合作伙伴和分销商,帮助其为全球客户提供高效,经济的解决方案。

Edge TPU的官方规格尚未公布,因此目前尚不清楚它们如何与其他选项相抗衡,例如基于GPU的加速器,甚至与谷歌自己的基于云的TPU相比。谷歌表示,今年5月举行的谷歌I / O开发者大会上发布了最新版本的云TPU(版本3),该版本的处理速度可达到420万亿次。

IBM——Watson

展望 2018 ,Gartner 透露,AI将成为数据预备,集成,算法和训练方式选择等领域的顶尖战略技术。明年A I还可能在诸如自动驾驶汽车,机器人,无人驾驶飞机和物联网(IoT)等领域发展。

机器学习和深度学习技术部分在预测期间保持较大的市场份额

图片 4

3、通过合作等扩展使用场景,输出生态能力。

然而,尽管人工智能占据了这么多优势,但是还是有人不支持。卡内基梅隆大学软件工程研究所于10月份发布2017年新兴技术领域风险报告:该报告指出机器学习中安全漏洞的影响,尤其是在涉及私密信息的情况下。有人会将特制数据引入机器学习算法中,然后导致恶意的行为。

在预测期内,运输市场中的应用需求将保持较高年复合增长率

当然,Google希望工程师在Edge TPU上部署在Cloud IoT Edge上培训的模型。但模型也可以在GPU和CPU加速器上执行。 Edge TPU运行在Google的开源TensorFlow Lite框架上为移动和嵌入式设备创建的机器学习模型。 Cloud IoT Edge本身经过优化,可通过Linux和Android Things等操作系统在移动和嵌入式系统中运行。

谷歌大数据检索核心技术领先于全世界,并建立了全球最大的数据库系统。广告盈利是谷歌的主要盈利模式,目前九成以上营收来自其广告系统。

Google 继续在机器学习领域展开工作,开源机器学习框架 TensorFlow。2月份,机器学习库终于发布了1.0 版本。谷歌在库基础上发布了用在TensorFlow图表中可视化的 TensorFlow 调试器,用于训练深度学习模型的Tensor2Tensor,TensorFlow Object Detection 的 API 和用于移动和嵌入式设备上的机器学习模型 TensorFlow Lite。到今年年底,发布了TensorFlow 的机器学习框架Keras 1.4 ,数据集API和用于简化训练和评估的Python生成器

原标题:谷歌AI芯片Edge TPU,一下子打乱了物联网市场!

谷歌2016年5月推出语音智能助手Google Assistant,是语音识别、人工智能、自然语音理解的集大成者。

Forrester 预测,人工智能将取代人类手工和重复的工作。

在Google的博客中,Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee表示,在设计Edge TPU时,谷歌“专注于优化'每瓦性能'和'每美元性能',占地面积很小。”

IBM未来十年战略核心是“智慧地球”计划,IBM 每年在其投入研发投资约在 30 亿美元以上。

如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年,那么2017年就是它蓬勃发展的一年,因为很多组织将人工智能技术变成了现实。

图片 5

数据循环

今天,很多设备都可以自动作出回应,开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视,检测和修复错误,以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展,人们拥有多种设备的设备,是否能有人工智能管理这些数据,对业务作出明智的决策?

Google的Edge TPU开发套件目前处于测试阶段,可通过早期访问计划获得。有兴趣获得一个的工程师可以通过谷歌申请。 该公司特别鼓励在制造业,石油和天然气,运输和物流,医疗保健,商业建筑和零售行业工作的申请人。返回搜狐,查看更多

2014年1月,谷歌耗资 2.63 亿美元收购 Deepmind。

网络安全提供商 Endgame 的数据科学技术总监Hyrum Anderson 在2017年7月份的美国黑帽大会上发表了类似的观点:机器学习不是安全的堡垒,它也有易开发的盲点。

Google目前提供的开发板包括Edge TPU,恩智浦品牌CPU和Microchip提供的安全元件。它还与包括恩智浦,ARM,Nexcom,诺基亚和凌华科技在内的多家合作伙伴合作,开发利用Edge TPU和Cloud IoT Edge的设备。

图片 6

来自:sdtimes

现在,谷歌推出了一款新芯片Edge TPU,这是一款专门用于在嵌入式系统中运行机器学习应用程序的专用芯片。与新的软件堆栈Cloud IoT Edge相结合,企业现在可以使用Google的基于云的TPU来训练机器学习模型,并在基于边缘的处理器上直接部署和运行它们。

核心技术平台

其中一个合作伙伴是法国连接汽车创业公司XEE,它将寻求使用Edge TPU在互联汽车内部进行高级数据处理。在Google博客上发布的声明中,XEE首席技术官Romain Crunelle表示,“Cloud IoT Edge和Edge TPU将帮助我们实时解决驾驶分析,道路状况分析和轮胎磨损等使用情况。一种更具成本效益和可靠的方式。在边缘实现加速[机器学习]推理将使XEE平台能够更快地从连接的汽车中分析图像和雷达数据,检测潜在的驾驶危险,并以实时精确度提醒驾驶员。

2016 年Q3, 以沃森为代表的认知解决服务实现营收 128.89 亿美元 ,营收增长迅速,占比高达 22. 17%,IBM在AI领域盈利开始爆发 。我们预计2016-2018年IBM认知解决服务分别实现营业收入190.39 亿元、218.95 亿元 、240.84 亿元 ,届时认知解决服务占IBM营收比例将达24.56% 、26.89% 、28.72%, 成为驱动IBM业绩增长的主要业务。

LG的子公司LG CNS专注于提供IT服务,它正在寻求利用新的芯片和云服务来增强其制造执行系统(MES)。“我们的智能视觉检测解决方案使我们能够在各个LG制造部门的工厂运营中提供更高的质量和效率,”LG CNS首席技术官Shingyoon Hyun在Google的博客上说道。“借助Google Cloud AI,Google Cloud IoT Edge和 Edge TPU结合我们传统的MES系统和多年的经验,我们相信智能工厂将变得越来越智能和连接。“

谷歌发展AI的途径为:

图片 7

2015 年2月,Deepmind 系统学会了 49 款雅达利经典游戏。

谷歌的Tensor Processing Units(TPU)是科技巨头自己专有的机器学习和人工智能应用专用处理器。到目前为止,想要利用电源TPU的工程师要么希望有一天谷歌允许他们直接购买(不要屏住呼吸),要么转向谷歌成本过高,基于云的TPU服务。

2015年8月,谷歌宣布架构重组,设立母公司Alphabet,谷歌由搜索引擎公司全面转向为覆盖诸多领域的高科技企业。

Google Assistant 能完整地理解上下文语境并回答问题,将和Alexa, Siri和Hound等智能助手竞争。 相比 Google Now 主要用于手机和 PC上,Google Assistant则开始融入各种设备(Google Home、Allo聊天机器人) 。根据 MarketsandMarkets 预测,自然语言处理市场规模将从2016年76.3 亿美元增长至2021年的160.7 亿美元, 年增速达16.1%。

2、通过大规模收购获取数据资源;

图片 8

本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代,海外科技巨头争先布局:人工智能深度报告(国外篇一),在未改变原意的基础上略有删减。

Watson引领认知商业:

PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力,移动互联网时代是构建移动端的生态系统,人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。

图片 9

谷歌在2011年成立 AI 部门,目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术,包括Google搜索、Google Now、Gmail 等, 并往其开源 Android 手机系统中注入大量机器学习功能 (如 用卷积神经网络开发 Android 手机语音识别系统) 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI 技术驱动,如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别 Android 手机指令、鉴别其Google 社交网络的图像。

谷歌已建立量子人工智能实验室(QuAIL),该实验室由美国宇航局(NASA) 、大学空间研究协会共同承办。2013年,谷歌已利用D-Wave机器在 Web 搜索、语音/图像模式识别、规划和行程安排、空中交通管 理、 机器人外太空任务等应用中进行量子计算的探索, 并支持任务控制中心的操作。2014年,谷歌利用其在 D-Wave 机器上经验来开发量子硬件,通过聘任加州大学物理学教授John MarTInis及其团队,来建立谷歌的专属量子芯片。

谷歌认为智能家居领域将是未来 AI 应用的 一个重要市场, 目前世界各国的智能家居渗透率均较低, 为此 Google 正加速以 Nest、Google Assistant 为基础智能家居生态系统建设,通过一系列并购、开放平台的建立、软件硬件一体化来打造这个生态系统。

目前,IBM 不再将沃森作为单一系统开展业务,而将其功能分割成不同组成部分,每个部分都可被租用出去以解决特定商业问题。以IBM沃森为代表的认知技术将商业带入认知商业时代,帮助各行业挖掘商业价值,重塑产业格局。IBM在替客户提供创新解决方案,客户不断向沃森输入自己企业数据并对沃森进行训练。

2015年11月谷歌开源第二代深度学习系统 Tensorflow。Tensorflow 可编写并编译执行机器学习算法代码,并将机器学习算法变成符号表达的各类图表,缩短重新写代码时间。TensorFlow 可模仿人类大脑工 作的方式并识别出模式,被用于语音识别或照片识别等多领域。另外,使TensorFlow 编写的运算几乎不用更改就能在多种异质系统上运行。在开放源代码后,所有工程师都将帮助谷歌修改和完善这项技术,谷歌收到反馈以后,可推出更好地服务和产品,进而推动整个 AI 产业发展。

2014年12月,谷歌通过DeepMind与牛津大学的两支AI研究队伍建立了合作关系。

2016年3月,由 Deepmind 研发AlphaGo 以 4:1 嘉绩击败世界围棋冠军李世石,激发全世界对人 工智能的关注。

认知商业时代中,以认知计算、大数据分析、物联网、异构计算、神经元芯片 Synapse、认知型机器系统等为代表的一批新兴前沿技术应用逐步走进新能源利用、污染防治、城市管理、生态改善、医疗、交通、食品安全追溯及社区服务等领域。

1、覆盖更多用户使用场景, 从互联网、移动互联网等传统业务延伸到智能家居、自动驾驶、机器人等领域,积累更 多数据信息;

谷歌无人驾驶汽车项目始于2009年,2011年为其收购510 Systems、Anthony‘s Robots等公司。目前无人驾驶行驶里程达180万英里, 且成功发布了全球第一款完全能够自动驾驶的原型车“豆荚车”,并宣称到2020年谷歌自动车将正式上市。

沃森在医疗领域主要关注肿瘤和癌症的诊断,其优势在于自然语言处理,通过挖掘非结构化数据寻找深层关系。沃森医疗商业战略为:

1、深度聚焦肿瘤领域,并向其他领域扩展;

2014年6月, 谷歌通过 Nest 耗资 5.55 亿美元收购了基于云端的家庭监控公司 Dropcam,10月又收购了智能家居中枢控制设备公司Revolv,Revolv 将参与 Nest “Works with Nest” 开放计划。2016 年5月推出 Google Home (智能音箱) 。 Google Home是一个基于Google Assistant语音控制的智能音 箱。相比亚马逊 Echo 而言,Google Home 将利用谷歌庞大数据库去理解用户需求。

汇聚了医疗保健数据、人力、能力、客户后,Watson Health 将成为潜力巨大的医疗保健大平台,沃森认知计算助力智慧医疗领域。沃森效率、精确度大幅高于人类,“认知计算 医疗”前景广阔,IBM 深刻受益行业发展红利。

只有将 AI 技术与数据结合,才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI,并对其扩展应用场景等内容进行介绍。

当前 AlphaGo 专注于棋赛发展,未来还将应用于医疗诊断, 或投入无人驾驶等领域,以加速 AI 商业化进程。

此外,IBM 还凭借其强大的认知计算能力,应用于数字顾问、虚拟助理、云计算、科学研究等多领域,大力研发量子计算电路,开放量子计算平台,推出多款并行式类脑芯片,提升AI 算力。2015 年 11 月, IBM 开源了人工智能基础平台 SystemML,可支持描述性分析、分类、聚类、回归、矩阵分解及生存分析等算法,沃森整合了诸多 SystemML 功能。

未来 IBM 的创新解决方案在智慧能源、 智慧交通、智慧医疗、智慧零售、智慧能源和智慧水资源等领域全面开花,涵盖节能减排、食品安全、环保、交通、医疗、现代服务业、软件及服务、云计算、虚拟化等热点方向。

传感器结合AI算法研发无人驾驶原型车

虚拟助理融合智能家居,推进生态建设

DeepMind

谷歌无人驾驶以技术驱动,侧重于基础技术研究及AI核心科技开发。在攻克相关深度学习及大脑技术开发等软件算法基础上,集成各种传感器。2015年12月,谷歌和福特将成立一家合资公司,基于谷歌AI 技术研发无人驾驶汽车,可节省造车技术的时间和资金。

AI技术拥有两大要素:

Watson 医疗构建智慧保健平台:

图片 10

本文由betway必威登录平台发布于互联网医疗,转载请注明出处:人为智能那一年:Google、微软等科技(science and

Ctrl+D 将本页面保存为书签,全面了解最新资讯,方便快捷。