瑞幸董事会去“造假团”,郭谨一出任 CEO,陆正耀正式出局

瑞幸董事会的内斗战争终于告一段落。

7 月 14 日早间,瑞幸咖啡对外发布公告公布董事会人员变动及任命新董事,任命郭谨一为新任 CEO 和董事长。陆正耀、刘二海、黎辉、Sean Shao 不再担任董事会成员。

会议结果显示,陆正耀、黎辉、刘二海和邵绍锋已退出董事会。由提名委员会主席、独立董事庄伟元提名,杨杰和曾英被委任为董事会独立董事,查杨及刘峰被委任为董事会独立董事。

经过这场管理层洗牌后,新董事会成员共 8 名,包括 5 位独立董事和 3 名管理层成员,独立董事占绝对多数。

至此,瑞幸董事会可谓全员“换血”,陆正耀也正式“出局”。

虽退居幕后,但仍然掌握实权

值得注意的是,虽然陆正耀被董事会除名,但陆正耀对瑞幸咖啡的影响力并未完全削弱。

怎么说呢?

根据雷锋网此前报道,在 7 月 5 日召开的股东大会上,"铁三角" (陆正耀、刘二海、黎辉)全部都离开了瑞幸咖啡董事会。但按照知情人士的说法,看似是被集体罢免,实际上,陆正耀将刘二海和黎辉踢出了董事会。

所以,表面上看,这次瑞幸重组之后瑞幸高层之间的分歧暂时平息。但据 21 世纪商业评论分析称两股势力仍在明争暗斗:一边是以黎辉、刘二海为代表的机构股东、独立董事急于将陆正耀扫地出门,夺取实权;一边是以陆正耀为首的“神州系”负隅顽抗。

而陆正耀也为自己悄悄下了一步棋。

雷锋网了解到,陆正耀的继任者郭谨一,出自“神州系”,2016 年开始担任神州租车的时任董事长陆正耀助理,2018 年瑞幸成立时,成为联合创始人,曾负责瑞幸咖啡的门店拓展和供应链管理。此外,新入局的两位独立董事曾英与杨杰,是 7 月 5 日的股东大会上,由陆正耀一方提名进入。

也就是说,现在瑞幸的董事会高层依旧站在陆正耀一边。陆正耀虽然退居幕后,但站在台前的依旧是陆正耀最信任的人。

股权方面陆正耀也依旧占据优势。数据显示,截至 6 月 26 日,陆正耀家族及钱治亚持股合计 12.45%,投票权合计 45.05% ,高于其他股东。

而真正对陆正耀有威胁的是外债。

2019 年 9 月,陆正耀曾以瑞幸咖啡股票为担保,从瑞信集团获得 5.33 亿美元贷款,目前该贷款仍有超 3亿美元的缺口。

由于质押股权爆仓,瑞信、摩根士丹利、高盛等银行,分别在英属维京群岛和开曼群岛两地法院要求对陆正耀家族及钱治亚持有的公司进行清算。

6 月 21 日,开曼群岛法院做出判决,支持瑞信银行关于清算陆正耀家族控制的两家实体(分别简称为“Primus”和“Mayer”)的请求。

7 月 6 日,英属维尔京群岛商业法院审理瑞士信贷要求清算 Haode Investments Inc.和Summer Fame Limited 的案件,这两家机构持有陆正耀与钱治亚旗下剩余的瑞幸股份。案件的裁定结果将会直接影响瑞幸咖啡的实际控制人。

但截至目前,该案还没有结果。如果陆正耀所持瑞幸股权被清算,持有瑞幸 7.15% 股权的大钲资本将成为第一大股东,瑞幸咖啡的实际控制人将易主。

这样来看,本质上这场内斗还将继续。

近半门店实现盈亏平衡

虽然经历了行业震动的“业绩造假”丑闻,但瑞幸依旧想证明自己可以活下去。

据每日经济新闻报道,每日经济新闻记者从接近瑞幸的知情人士处最新了解到,经过此前一段时间门店优化、优惠券折扣调整等,就在一个月前,瑞幸现有近半门店已经实现盈亏平衡。并且,瑞幸新的董事会确定后,马上会有新的会计事务所入场,会重新审计并对外披露瑞幸 2019 年财报。

该知情人士称:

“终究还是希望通过 2019 年一些真实的财务数据证明瑞幸的商业逻辑。”

6 月 29 日,瑞幸咖啡从斯达克停牌。让大家好奇的是,瑞幸的股票不仅没有崩盘,反而一直保持活跃。

而对于瑞幸来说,想要真正活下去,还要证明自己的“造血”能力。所以,对于瑞幸而言,遍布全国的门店是唯一的“救命稻草”。

此前,瑞幸在退市前表示:就国内消费市场而言,在瑞幸业绩造假事件后,瑞幸咖啡全国 4000 多家门店将正常运营,近 3 万名员工保持正常运营,并且其官方微博仍保持高频更新,持续在推新品。

此外,据每日经济新闻报道,知情人士称 2019 全年,瑞幸真实收入在 32 亿元左右,目前全国开业 9 成门店的情况下每天现金收入稳定在 1300 万元左右。

虽然尚不清楚这一数据是否为真,但如果属实也说明,瑞幸还是有活下去的可能的。

除了实现盈亏平衡外,在此次发布的公告中,瑞幸咖啡也表示,在现任董事会和高级管理层的领导下,公司将继续专注于发展业务。

值得一提的是,根据瑞幸咖啡在粉单市场的表现,截止到美东时间 7 月 13 日收盘,瑞幸咖啡(PINK:LKNCY)报收 2.90 美元,同比下跌 22.04% 。在 7 月 9 日、10 日、13 日,瑞幸咖啡连续三个交易日呈现下滑趋势。但相较于进入粉单市场后第一个交易日( 6 月 29 日)开盘的 0.98 美元,整体上涨约195.92%。

由此可见,瑞幸正在尽力排除业绩造假带来的影响,将大部分精力放在了如何“造血”上。

至于瑞幸何时能“东山再起”,大家都在等待这个答案。

雷锋网雷锋网雷锋网

参考资料:

【1】https://tech.sina.com.cn/i/2020-07-14/doc-iivhvpwx5207112.shtml?cre=tianyi&mod=pctech&loc=16&r=25&rfunc=50&tj=none&tr=25

【2】https://tech.sina.com.cn/i/2020-07-14/doc-iivhvpwx5306145.shtml?cre=tianyi&mod=pctech&loc=7&r=25&rfunc=50&tj=none&tr=25

【3】https://www.leiphone.com/news/202007/cEvDgca63a2xce3f.html

14 Jul 2020 | 10:59 pm

麦考瑞大学 AI 实验室&中科院信工所,两场论文直播重磅来袭!


众所周知,国内外在学术科研思路和方法上都存在许多不一样的地方,而这些不同之处在各自的科研成果上能够得到很好的体现。

7月16日,AI 科技评论将携手分别来自麦考瑞大学计算机学院AI实验室以及中国科学院信息工程研究所的两位同学,为大家带来连续两场直播,分享他们比较有代表性的两篇 ICDM 工作。

其中,麦考瑞大学博士研究生王琪将带来主题为“社交网络中的信任预测”的分享,这项工作受同质理论的启发, 提出了一种全新的结合了用户评论行为和该用户感兴趣的商品特征的深度用户模型,来进行用户相似性度量并最终实现信任预测。王琪师从麦考瑞大学教授杨坚和麦考瑞大学终身助理教授吴佳。


杨坚教授现任澳大利亚麦考瑞大学计算机学院教授,迄今为止已在国际会议及期刊发表了200多篇高水平论文,包括IEEE Transactions、ACM Transactions、ICDE、 ICDM、CIKM等,与此同时,她还担任多个国际期刊的常规审稿人。吴佳教授现任澳大利亚麦考瑞大学终身助理教授,武汉大学珞珈学者讲座教授。他在领域内著名国际期刊和会议发表论文100+篇, 目前还担任 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 副主编。

同作为国际期刊和会议的论文高发作者,两位教授不仅是各大 AI 和数据挖掘学术顶会上的常客,近年来更指导麦考瑞大学的硕士、博士生聚焦社交网络、图挖掘、图神经网络等研究领域,在 IJCAI、ICDM 、 ICDM、CIKM、AAAI 、KDD 等会议上发表了数篇颇具影响力的成果。

另一位来自中国科学院信息工程研究所的博士生林希珣,则介绍另一个主题的工作:对抗知识嵌入(AKE)。这项工作针对的痛点是,知识图谱常用的现存嵌入对齐模型没有考虑实体嵌入的空间形状,导致在仅有少量已知种子的情况下对齐效果并不理想。

想了解麦考瑞大学AI实验室&中国科学院信息工程研究所的最新工作,探讨国内外学术研究的差异性以及对上述两个研究主题感兴趣的同学们,可都不要错过哦!


直播一:通过对抗知识嵌入指导跨语言实体对齐(Trust Prediction in Online Social Networks)

分享嘉宾:王琪

分享时间:7月16日(星期四)上午9:00-10:00(北京时间)

       

分享背景:

在线社交网络中的信任预测对于信息传播,产品推广和决策至关重要。然而,社交网络中显示的信任关系往往非常稀疏, 如何尽可能的减小数据稀疏带来的影响以提高信任预测的准确性是一个非常有挑战性的问题。本次分享介绍 ICDM 2019 的一项工作 DeepTrust,该工作受同质理论的启发, 提出了一种全新的结合了用户评论行为和该用户感兴趣的商品特征的深度用户模型来进行用户相似性度量并最终实现信任预测。它是一个全面的数据稀疏度不敏感模型,并且可以广泛地应用于其他研究领域,例如信任感知推荐,社交影响最大化,市场营销等。

 

分享提纲:

  1. 问题背景介绍

  2. 相关工作介绍

  3. 研究动机&模型设计

  4. 实验结果与分析

  5. 工作总结与前景

  6. Github 资源库


直播二:通过对抗知识嵌入指导跨语言实体对齐(Guiding Cross-lingual Entity Alignment via Adversarial Knowledge Embedding    )

分享嘉宾:林希珣

分享时间:7月16日(星期四)上午10:30-11:30(北京时间)

       

 分享背景:

基于知识嵌入的对齐模型是一类非常流行的识别不同语种知识图谱中相同实体的方法。但是现存的嵌入对齐模型没有考虑实体嵌入的空间形状,导致在仅有少量已知种子的情况下对齐效果并不理想。本次分享介绍 ICDM 2019 的一项工作:对抗知识嵌入(AKE)。AKE在学习实体对齐的过程中通过减少源域和目标域的嵌入分布距离,保持了实体嵌入在不同空间下的近似同构性质,使得学习到的实体表示更加鲁邦。在真实数据集中, 对比其他实体嵌入对齐模型,AKE取得了更好的实验结果。

 

分享提纲:

  1. 问题背景介绍

  2. 模型介绍

  3. 实验结果与分析

  4. 工作总结与前景

  5. Github 资源库

 

如何加入?

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14 Jul 2020 | 10:39 pm

艺术真的专属于人类吗?也许 AI 并不答应 | CCF-GAIR 2020

在人类数千年的文明圣殿中,艺术通常被认为是最具人文属性的——它是人类的专属领域,是最不可能被替代的。

之所以不可能被替代,是因为艺术对创造性的独特追求。

然而,科学技术的发展,实际上一直在影响着艺术的变迁,甚至于,摄影、电影等艺术直接依托于影像技术本身的发展;而数字媒体技术和互联网的诞生,也在创作、传播、接受方式、风格等多个维度上直接影响了艺术。

物理学家李政道说:

艺术和科学的共同基础是人类的创造力,它们追求的目标都是真理的普遍性。

画家吴冠中也表示:

科学探索宇宙之奥秘,艺术探索感情之奥秘,奥秘与奥秘间隐有通途。

而伴随着 AI 时代的到来,艺术更是在经历着前所未有的变革。

仅仅从人类最为重视的创作领域而言,AI 已经在大量的艺术领域进行了原创性工作,包括 AI 绘画、AI 作曲、AI 唱歌、AI 导演、AI 写诗、AI 写稿、AI 雕塑、AI 平面设计……许多看起来不可替代的工作,AI 都可以完成,甚至在有些方面比人类做得更好。

是的,面对如此超越意料之外的艺术动态,我们也是时候重新审视 AI 与艺术的关系了。

作为国内最早关注这一轮 AI 技术变革与发展的媒体之一,雷锋网致力于对 AI 对整个社会发展各个行业和领域所产生影响的关注和报道,这其中自然包括 AI 在艺术领域的进展和由此引起的思考。

2020 年,在中国计算机学会(CCF)的主办之下,雷锋网联合香港中文大学(深圳),将在承办全球人工智能与机器人峰会 (CCF-GAIR) ;本次大会将以 "AI 新基建,产业新未来" 为主题,探讨 AI 的学术基础研究和产业落地。

其中,基于当前人工智能在艺术领域发展的最新态势,我们特意开设了 AI + 艺术专场。

这是 CCF-GAIR 举办五年以来第一次开设 AI + 艺术专场,也将是 AI 与艺术之间的一次跨界互动。

本专场旨在探索 AI 在艺术领域所产生的思想和技术的变革,通过介绍 AI 在艺术中的应用以及艺术家对 AI 的思考,向人们展示 AI 与艺术的相互触动。为此,峰会将邀请领域内最顶尖的艺术家和计算机专家,分别从艺术视角和技术视角对两者的结合作以深度探究。

目前,已经有多位学者和专家确认出席本次 CCF-GAIR 大会的 AI + 艺术专场,本文简单介绍如下。

中央美术学院费俊

费俊,中央美术学院设计学院艺术与科技方向教授,博士生导师,某集体交互媒体创意总监、北京媒体艺术双年展联合策展人。

1992 年毕业于中央美术学院版画专业并获得学士学位,2005 年毕业于美国阿尔弗雷德大学艺术与设计学院电子综合艺术专业并获得硕士学位。曾任中央美术学院设计学院数码媒体工作室主任,北京媒体艺术双年展联合策展人。

他以艺术家、设计师和教育者的多重身份从事艺术与科技研究、教育与实践,他的艺术实践主要关注由虚拟和实体空间的共同构建的混合空间。他的艺术及设计作品曾在威尼斯双年展等国际展览和艺术节中展出,并荣获了德国IF设计奖、红点设计奖和亚洲最具影响力设计大奖等荣誉。

他曾经于 2005 年在美国 Schein-Joseph 国际陶瓷艺术博物馆举办 "费俊作品展",并于 2010 年在北京 798 意中艺术工作室举办 "陌生人-费俊作品 2010" 个人作品展;他参与的群展包括:“58 届威尼斯双年展中国馆”、“首届国际新媒体艺术展”、 “第一届北京新媒体艺术节”、 “化身世外-国际多媒体装置展”、 “北京国际新媒体三年展”、 “智慧城市国际信息设计展”、“Move on Asia 国际艺术展”、德国“B3 动态影像双年展”、韩国“2015 Asian Arts Space Network 展”和“共享与再生”威尼斯建筑双年展平行展等。

近年来,费俊教授将视角重点关注在艺术与科技的教育与实践,他是艺术与科技学科的推行者,曾担任“技术伦理” 2016 北京媒体艺术双年展、“后生命” 2018 北京媒体艺术双年展、“戏游 Lost in Play” 的联合策展人,2019 亚洲数字艺术展的策展人,也是艺术与科技的实践者,2019 年他在第 58 届威尼斯国际艺术双年展-中国国家馆的展出的系列作品是其近年来跨学科实践的成果示例,其中《有趣的世界》装置二是一个结合AI人工智能技术的交互式叙事装置,装置中的网络摄像头会基于图像识别技术来识别每一位现场观众的外貌、表情和衣着的色彩等特征要素,并给每个人打上分类标签,基于这个“以貌取人”式的综合认知,人工智能程序会运用具有语意关联能力的算法来为每一位参与互动的观众生成一段独特的基于虚拟地球的叙事漫游,将观众连接到世界上任何一个从算法逻辑上具有“相关性”的人、物或场景。

费俊教授认为,今天我们讨论艺术与科技,需要运用跨学科的语境来理解这个新学科产生的历史、意义和价值,也需要应用跨学科的逻辑来重新架构艺术与科技实践和教育模式。我们今天应用的学科系统是建立在工业时代的产业结构逻辑上的,面对由科学和技术的高速发展所形成的信息时代,以及即将到来的智能时代,由哲学、艺术、社会学、人类学、心理学、法学等构建的认知系统的严重滞后和伦理系统的逐渐失效,是今天构建艺术与科技这个跨学科学科的时代语境。

费俊教授认为,艺术作为人文学科的代表学科之一,它的核心价值不只是美学价值,更是批判思维和创意思维带来的人文和创新价值,艺术家将成为伦理秩序建设以及科技创新发明的重要参与者,正如他所说:“艺术与科技的融合不仅使得科技有了伦理考量,而且能帮助科技发现创新应用场景。”

科技伦理秩序的讨论和建立不仅仅是科学界和科技产业的责任,还需要哲学、艺术、社会学、人类学、法学等和其它学科的介入,这个讨论甚至需要我们放弃人类中心主义的视角,来从广义的生命角度重新思考技术对于生命体、自然环境、动植物生态、人类社会的深远影响。

本次 CCF-GAIR 大会上,费俊教授将亲自出席分享自己对于艺术与科技实践的思考,敬请期待。

跨媒体艺术家郑达

郑达,跨媒体艺术家,“低科技艺术实验室”(Low Tech Art Lab)创立者。作品获得英国 “The 2017 Lumen Prize” 互动艺术大奖。“2018 第三届王式廓奖”艺术奖得主。华中师范大学美术学院副教授、数字媒体艺术专业(DMA)主任、英属哥伦比亚大学(UBC)艺术系访问学者和韩国首尔 CPI 研究员。

艺术工作聚焦于跨媒体互动艺术,其创作轨迹映现在现实与虚拟世界交错点的探索和实践,包括游戏艺术、互动艺术、机械装置、媒体剧场等。他创立的“低科技艺术实验室”专注于当下媒体文化和跨学科的融合,基于电子虚拟环境的艺术实验,先后完成“游戏空间—多种物”、“入侵计划”、“后机器计划”“后人类的副本”等系列作品。作品展出于:中央美术学院美术馆“未来展”, 上海 K11 美术馆、湖北美术馆、南京艺术学院美术馆等,曾在专业艺术机构、美术馆举办个人媒体艺术作品展。

互动机械装置《捕食器的函数》

数据化声音装置《生理反应 3》

互动影像装置《生成的线索》

互动灯光装置《机器的自在之语》

灯光机械装置《上传者》

郑达在艺术与科技之间找到了一条通道,这条通道连接着他对虚拟世界和现实世界之间的思考。用科技作为艺术语言,用科技来反思科技,郑达的作品透露出自身对事物的感知、批判和提问。他把自然转化为数据,通过算法将数据转译为机器的语言,以工科思路进行艺术创作,在跨学科式的系统构建中使作品具有生命力,在不断迭代的过程中探索艺术创作的更多可能性。对于媒体艺术家来说,这是艺术与科技相结合的必经的创作路径。

什么是“算法”?对于郑达来说,它绝对不是一个局限于工科或者科学领域的概念,它可以运用在日常生活中,也可以孕育在政治诸如选举、经济诸如证券交易、文化诸如交友信息匹配等领域。对他来说,“算法”已经不仅仅是所谓的计算的问题,而是决定了整个社会的规则,改变了人的群体模式、行为模式。郑达通过数据的可视化和机器装置的呈现,把这些不可见的东西变得可见,让非物质性的东西转变为物质性,让人们参与其中。

“'机器' 于我意味着新的生命体,特别是智能化的兴起之后,数字技术发展到对硬件的控制和相互链接,模糊了人与物的界限,我们习惯透过机器来看这个世界,但同时我也很想知道机器是怎样观察现实世界。”他认为,未来机器的智慧肯定会超过人类,对此情景他非常乐观,因为在商业利益的驱动之下,人工智能正在取代人的部分功能,比如 AlphaGo。

郑达在对科技的迷恋的同时也保持对科技的反思:“作为生活在当下的人,我们对人工智能、对新的技术、对所有的数据是依赖且拥抱的,这种拥抱形成了一种亲密的、互相依恋的关系。但是当技术越来越强劲、人越来越依赖这些新技术的时候,这种关系会导致社会阶级的重新再分配,所以用户与人工智能、与数据的关系并不是我们所以为的亲密关系,而是一种危险的关系。”但他也曾设想“机器要替代人类,人会被释放出来,会跟机器去谈判或共谋,然后找到大家共处的互相制约的方法,是特别酷的一件事。”

本次 CCF-GAIR 大会,郑达将带来《自然、传感器和互联:后人类时代的智能化艺术》的主题演讲,值得期待。

艺术评论家张海涛

张海涛(Zhang Haitao),策展人、艺术评论家、艺术档案网主编、天津美术学院硕导。

  • 2004 年至今在国内外已策划百余场学术展览。

  • 2007 年创办艺术档案网。

  • 2009—2017 年先后任宋庄美术馆执行馆长、元典美术馆副馆长、贾平凹文化艺术馆副馆长、荔空间策展人、NO!SPACE艺术总监。2019 年第七届“金拴马桩奖”大学生影像艺术节终评评委;2008-2017 年北京独立影像展选片人; 2015-2019 年丽水摄影节学术委员、评委;首届圈子艺术青年奖评委。

  • 2012 年出版个人著作《未来艺术档案》。曾在各大美术学院及北京大学、北京服装学院教授课程、工作坊指导或参加论坛、讲座。

张海涛策展作品

近年来,随着人工智能的发展也渗入到艺术领域,张海涛也开始对 AI 和艺术的问题进行思考。2016 年他发表了文章《机器·人·艺术·时代一一平等地建构未来机器人社会体系》、2020 年《“自律与自省”人工智能艺术学导论 》;另外在 2018 年,他发表的论文《人工智能学与 AI 艺术观念简史》,主要探讨了 AI、哲学和艺术的历史逻辑。

张海涛认为“人工智能学是科技与哲学高度融合的学科,而人工智能艺术的观念性研究,就是将人工智能赋予思想性的表达,观念是哲学与艺术所共同拥有的条件——这也是人工智能与艺术的结合点所在。”“技术一旦具有势不可挡的力量,彼时的文化艺术必然随之变化。技术变革同样可以带来人文思想、情感,甚至信仰的变化,相反人文的思维变化也会为技术的变化起到影响作用。”

张海涛还谈到:“人工智能是技术的形态,而人工智能学是对科学技术革命带来的人文反思。人工智能的出现触碰到政治权力的变化、经济发展的变化、社会伦理结构的变化以及人对终极话题生命存在意义的重新思考。机器人艺术是人工智能艺术里最具有视觉艺术优势、最直接、最有表现力的艺术媒介、材料和主体。机器人将来逐渐会成为艺术创作的主角和载体;而机器人艺术与人工智能艺术都是新媒体艺术的一个分支。”

但同时,张海涛也表示:“机器人一旦有能力自主创作,和他合作的人类艺术家与它的关系会变得复杂化,谁是主体是个争议的话题,机器人难道会一直是人类的附属物存在,作品的版权究竟归谁,这些在未来都是值得我们反思的问题。”

本次 CCF-GAIR 大会上,张海涛将亲自出席并分享自己对于未来艺术和机器人、人工智能等技术之关系的思考,敬请期待。

中央美术学院王成良

王成良,现任教于中央美术学院设计学院交通设计专业,交互艺术设计课程教师;同时授课于设计学院平面视觉传达、数字多媒体、时尚服装、产品、首饰设计等专业的物理交互艺术设计课程。

王成良毕业于法国巴黎国立高等装饰艺术学院,他的个人研究项目以生物遗传变异理论(设计生长)与数字化电子交互系统为背景架构基础, 推导出以下两个主要研究学科方向:

  • 1、诱导设计--深入探寻和分析预判未来交互设计的发展的前瞻走向。

  • 2、接口设计-从专业格局自身内部的释放,转向对双向和多方向边界消融的交互突变。实现具备战略性设计的未来社会接口设计和诱导设计自结合的全方位自组织模式。

他的项目涉及领域广泛,擅长在物理传感交互硬件的艺术设计,新材料的应用研究,计算机数字图形图像设计,交互多媒体影像制作等数字新技术层面与生物表现遗传学理论产生的新结合。

《远程药丸》

《混种崇拜》

《拔毒》

《0 度转向语音识别》

《虚空的手》-2

《虚空的手》-1

在中央美术学院,王成良先后为视觉传达、数字媒体和交通工具设计等多个专业授课,开设《物理交互艺术设计》《接口设计》《诱导设计》三类核心课程和多类创新课程。

不仅如此,王成良策划和参与了多项大型展览项目,先后参与国家级、部级、校级科研项目,获得资助与奖励,并将最新的艺术科技理念融入教学研究中,实现真正意义上的跨学科教学。作为中国新兴的交互设计学科的探路者,他的作品也多次参与中外各类活动,包括展览、论坛和会议。

其参与设计的大型展览有:

  • 2020/01   中国首届光影大赛 最佳入围奖 山西大同

  • 2019 年 12 月《参数主义的时尚-编码编制》课程作为设计学院优秀课程入选上海《2019 年“春华秋实——中国高等美术教育成果文献展” 》。

  • 2018/09  《为中国驻德国慕尼黑领事馆制作官邸入口交互乐器墙》 德国慕尼黑

  • 2018/08  《传承奥运,展望 2022》奥运文化主题展  北京国家体育场(鸟巢)

  • 2017 年,获批中央美术学院 “百年辉煌” 工程重大理论研究项目资助;

  • 2016年《生活的史诗》被选为国家艺术基金海外传播项目;卢森堡大公国欧盟议会展出

  • 2016/01  《 设计之变  2016 上海艺术设计展-未来场》上海西岸艺术中心

  • 2015/10  《电动改装车》设计比赛整体策划实施  北京五棵松万事达广场

本次 CCF-GAIR 大会上,王成良将从交互的角度出发,探讨在 AI 时代科学技术与艺术设计的全新结合点,值得期待。

清华大学未来实验室高峰

高峰,清华大学未来实验室博士后、博云视觉联合创始人,“道子智能绘画系统” 研发者。

2007 年获得英国伦敦大学学院(University College London)计算机科学学士学位,本科毕业设计工作是人工智能领域计算机人脸表情识别技术。2018 年获得北京大学计算机科学博士学位,主要以人工智能前沿技术研究探索计算机科学与绘画艺术交叉领域。

现为清华大学未来实验室博士后,主要研究领域为科技与艺术交叉学科,探索人类未来生活中人工智能技术在安防、医疗健康、教育、艺术等领域的应用。多篇论文发表于国际顶级多媒体会议 ACM Multimedia、IEEE 会刊、国内核心期刊《计算机学报》等,相关研究成果已成功应用于中国美术家协会、雅昌集团等单位。

雷锋网了解到,清华大学未来实验室成立于 2017 年 12 月,由高峰的合作导师徐迎庆教授担任实验室主任——而高峰就是未来实验室第一个博士后。

未来实验室本着不断创新、探索未来领域,突破学科壁垒的使命感,深入展开跨学科交叉研究与学术交流,产生引领性原始创新重大研究成果,推动学科建设和发展;主要研究方向包括:未来智造、未来教育与医疗、未来人机物融合、未来人居、和未来材料。

高峰的目标就是模糊掉科学与艺术之间的界限。

在五年时间里,高峰打造了一个人工智能绘画系统,“道子智能绘画系统”;该系统的绘画原理是利用计算机将自然图像以风格迁移的方式转变成艺术图像,进而通过机械手臂,根据所得艺术图像进行水墨画绘作,实现技术与艺术间的跨界融合。

“道子”系统专注于研究传统中国画的风格技法和审美方式,对齐白石、徐悲鸿等国画大师的留白、笔墨、线条做了专门的深入优化设计,使得它更懂中国画。

为了比较这套系统在中国画风格迁移与市面上其他主流风格迁移模型的效果水平,高峰所在的团队还专门邀请了近百位专业画家和评论家进行主观评价实验,最终证明 “道子” 系统确实比其他现有模型表现更好。这一研究成果成功被国际多媒体领域顶级会议 ACM Multimeda 2018 所录用发表。

高峰表示,自己研发“道子”的目的之一,是探索中国传统文化在人工智能时代的创新性,而将中国传统文化与前沿科技的结合,对传统文化的拓新、普及与传承都大有裨益。同时,高峰表示,研发这款系统也有个人原因。高峰自己在研究计算机技术之外,平时也很喜欢国画,出版过个人画册。

值得一提的是,高峰在 2018 年就参加了 CCF-GAIR 大会,并对 "科学与艺术跨界融合" 发表了自己的见解。

高峰表示,AI 无法取代人类的艺术创作,而且目的也不是取代人类艺术家,因为人类的艺术创作是文明中不可缺少的重要组成部分;机器创作的艺术也许属于机器的文明,人类创作的艺术才属于人类文明。

高峰的艺术作品

高峰称,未来他希望“道子”能逐步建立属于自己的情感和记忆机制,更有真性情。目前道子创作的艺术主要还是给人类看的,希望以后它可以不必顾及人类的感受,创作更不受限制,发挥自己的想象力创造出给机器看的艺术,从而创造属于机器自己的文明和艺术。

本次 CCF-GAIR 大会,他将再次出席,并发表自己对 AI 和艺术创作之关系的最新见解和进展突破,值得关注。

One More Thing

雷锋网按:由中国计算机学会(CCF)主办、雷锋网和香港科技大学(深圳)承办的 2020 全球人工智能与机器人峰会(简称 CCF-GAIR 2020),将于 2020 年 8 月 7 日至 9 日在深圳举行。

自 2016 年创办以来,CCF-GAIR 已先后邀请到诺贝尔奖得主、图灵奖得主,20 余位中美英法加等国院士、百余位 IEEE / ACM / IAPR Fellow、数百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者共襄大会,做主题报告、主题演讲以及精彩圆桌分享,成为目前本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。

与往年的大拿云集一样,今年 CCF-GAIR 大会的嘉宾阵容同样也是强大无比,备受关注和期待。

最后,从今天起到明天 24:00,我们将发放 30 张福利赠票(原价 3999 元/张)。添加小雷哥微信(ID:leiphonesz2018),获取限量免费票。

详情参见活动链接:https://gair.leiphone.com/gair/gair2020

14 Jul 2020 | 10:35 pm

基因编辑可光控!华东师大团队历时 5 年:解决「脱靶」、抑制肿瘤

治疗癌症晚期、删除负面记忆、阻止视网膜退化、改良农产品质量......

如果说要实现上述所有结果只能用一项黑科技,这项技术必然是「基因编辑」——对目标基因进行定点“编辑”的新兴基因工程技术。

有了工具是好事,重要的是如何运用,最好是能实现精准的智能控制。

近日,华东师范大学生命科学学院就联合浙江大学药学院团队,共同设计出一种新型光控分割型 split-Cas9 基因编辑系统(FAST 系统)。

2020 年 7 月 10 日,该团队题为 Engineering a far-red light–activated split-Cas9 system for remote-controlled genome editing of internal organs and tumors(用于内部器官和肿瘤遥控基因编辑的远红光激活 split-Cas9 系统)的论文发表于《科学》子刊《科学进展》(Science Advances)。

基因编辑脱靶怎么办?

实际上,将智能光控与“基因剪刀”相结合,源于基因编辑技术的潜在缺陷。

雷锋网了解到,CRISPR-Cas9 技术的原理主要是通过 Cas9 酶在特定目标位点切割 DNA 序列。但在错误位置剪切的“脱靶”情况(off-target mutations)也时有发生。

无疑,这种意外很可能会带来难以预控的严重后果,比如基因突变、插入、缺失,甚至致瘤事件。

针对这一问题,此前一些研究团队设计了应对策略。比如:

  • 最近因学术抄袭事件备受关注的中科院神经所研究员杨辉领衔开发了一套脱靶检测技术,以便准确、灵敏地检测脱靶效应,基于此开发出精度更高、安全性更强的新型基因编辑工具。

  • 中国农科院深圳农业基因组研究所联合中科院脑科学与智能技术卓越创新中心、中科院上海营养与健康研究所,根据蛋白结构预测了基因编辑过程中产生脱靶效应的重要氨基酸,设计出了显著降低基因编辑脱靶效应的单碱基编辑工具。

此外,科学家们还设计出了多种受化学物质(如多西环素、甲氧苄啶、4-羟基他莫昔芬等)诱导的 CRISPR-Cas9 系统。不过,化学诱导剂具有潜在的细胞毒性,也就是说,在 CRISPR-Cas9 系统中引入化学诱导剂,有时反而会影响细胞数目和集落形成。

那么,既然化学诱导剂存在风险,设计对 Cas9 酶的活动进行光学控制的 CRISPR-Cas9 系统可行吗?

不得不说,光是一种可逆、非侵入性的诱导物形式,这也就意味着光的时空分辨率很高。

蓝光、紫外光,都是科学家们曾经尝试过的诱导物,不过,一个不可忽略的因素便是生物组织对光的吸收和散射特性——紫外光和蓝光都不能深入穿透身体,紫外光几乎不穿透皮肤,蓝光仅能穿透 1mm。

与此同时,光线长时间暴露还可能引起细胞毒性。

不难看出,虽然不少科研团队为避免脱靶效应做出了努力,但这一方向仍需要进一步的探索。

由于远红光(FRL)可穿透皮肤表面以下至少 5mm 的组织,华东师范大学生命科学学院与浙江大学药学院团队将研究的切入点放在了远红光光控方面。

基因编辑实现光控

智能光控遇见“基因剪刀”,会擦出怎样的火花?

我们来看看这项研究。

据介绍,该团队设计的光控分割型 split-Cas9 基因编辑系统(FAST 系统)能够非侵入性地诱导位于动物组织深处的细胞中的基因编辑活性。

具体来讲,FAST 系统依赖于两个具有高亲和力结合结构域的分裂-Cas9 融合蛋白,也就是说研究团队将蛋白一分为二了——其一是组成型表达的,其二则处于该团队建立的细菌光敏二鸟苷酸环化酶 Bphs 光学可控系统的远红光诱导型控制下。

如下图 A 所示,Cas9 由两个独立的 N 和 C 端 Cas9 片段形成,它们各自缺乏核酸酶活性。当 Cas9 的两个片段 Cas9(N)和 Cas9(C)分别与 Coh2 和 DocS 融合时,它们很容易结合,从而为 Cas9 增加核酸酶活性。

既然系统已经搭建好了,自然要进入测试环节了。

雷锋网了解到,人体中存在着一种所谓的 HEK293 细胞,这种细胞又称为人胚胎肾细胞 293。

顾名思义,这种细胞衍生自人胚胎肾细胞,其具有转染效率高、易于培养等特点,因此已被广大研究者认为是一个研究基因的重要工具。

在这项研究中,该团队最初便是在 HEK293 细胞中组装了 FAST系统组件,利用来自发光二极管的远红光照明,成功激活了靶向基因组编辑。 

这之后,研究团队又在多种人类细胞系中实现了远红光诱导性基因编辑,因此研究团队确认:FAST 系统能够有效激活位于动物皮下组织的细胞的基因编辑。

在此基础上,研究团队又利用「报告基因检测法」做了进一步研究。

「报告基因」是指:

一类在细胞、组织/器官或个体处于特定情况下会表达并使得它们产生易于检测且实验材料原本不会产生的性状的基因。

雷锋网注意到,科学家们研发转基因小鼠或基因嵌入报告基因模式小鼠时经常要用到报告基因,而这一研究用到的是 tdTomato——一个信号非常强的荧光蛋白。

根据论文,研究团队用转基因 tdTomato 报告小鼠进行了实验,对小鼠体细胞进行了远红光诱导的 FAST 系统基因编辑,对异种移植肿瘤小鼠的周期失活癌细胞进行基因编辑,证明 FAST 可用于对抗肿瘤。

基于上述发现,研究团队表示:

FAST 系统具有低本底泄露、低脱靶效应、低毒性、高度时空特异精准性、强组织穿透性等体内应用优势,提供了一种新型可控的基因编辑工具。

叶海峰团队的 5 年探索

这一研究由华东师范大学生命科学学院叶海峰博士领衔,他也是该论文的通讯作者。

雷锋网从华东师范大学官网处了解到,叶海峰博士:

  • 2000-2004 年,于宁波大学就读本科;

  • 2004-2007 年,于华东师范大学就读硕士;

  • 2007-2012 年,攻读瑞士苏黎世联邦理工学院生物系统工程系博士学位。

当前,作为国家重点研发计划首席科学家、国家创新人才推进计划中青年科技领军人才入选者、国家优青获得者,叶海峰博士在华东师范大学生命科学学院担任着研究员、博导的角色。

就其研究方向而言,叶海峰博士主要从事合成生物学与生物医学工程研究。

另据《科技日报》报道,叶海峰博士及其团队的上述研究成果得来不易,正如叶海峰在接受《科技日报》采访时所说:

这一研究工作我们持续推进了 5 年,有的关键性问题如果不能解决将耽误整个研究的进展。合成生物学要在活体内运转,会有很多无法排查的意外。

过去 5 年,研究团队就是一步一步对各种出现的问题进行排查的,而在此期间,叶海峰团队也有重要研究成果发表于国际知名学术期刊。

2018 年 7 月 17 日,叶海峰团队在《国家科学院学报》上发表论文,报道了其设计组装的用远红外光操控干细胞分化的“内源基因转录装置”。

2019 年 10 月 23 日,叶海峰团队在《科学·转化医学》上发表论文,报道了利用绿茶的次级代谢产物原儿茶酸(PCA)设计的可治疗糖尿病的转基因表达控制系统,这一研究成果更是登上了当期期刊封面。

当然,正如上文所述,这一研究是由叶海峰团队和浙江大学药学院共同完成的,叶海峰也表示:

为了把 FAST 系统高效递送到肿瘤组织细胞里面,我们用了一个以纳米技术合成的递送材料,材料是浙江大学合作团队提供的,他们是专门做 DNA 分子递送的,最终实现了整个系统向肿瘤组织的高效递送。

谈及未来的研究方向,叶海峰表示,还在不断优化系统,比如:现在的系统需要光照射 2 小时才能工作,而未来照射几秒就可能产生效果。

引用来源:

https://advances.sciencemag.org/content/6/28/eabb1777/tab-article-info

https://faculty.ecnu.edu.cn/_s14/yhf/main.psp

https://mp.weixin.qq.com/s/s7xV4WxwOO5tlQv5b8di6A

14 Jul 2020 | 10:32 pm

余承东携鸿蒙OS亲自站台,比亚迪汉凭借刀片电池能否对抗Model 3?

7 月 12 日,首款搭载刀片电池的比亚迪汉正式上市,新车共推出 4 款配置车型,其中包含 3 款汉 EV 纯电车型和 1 款汉 DM 插电式混动版车型,综合补贴后售价区间为 21.98-27.95 万元。

NEDC 续航里程方面,两款超长续航版车型续航里程为 605km,四驱高性能版车型续航里程为 550km;而比亚迪汉 DM 插混车型在纯电模式下续航里程为 81km。

中国加速最快的量产新能源轿车

汉基于 Dragon Face 设计语言进行打造,外观造型采用双龙并型·性能美学设计,纯电车型特色的全封闭式前脸、汉字标识和 LED 大灯,进一步增加了整车辨识度(由于内燃机的加入,DM版本有进气口)。内饰部分则采用了环抱式品格设计语言,体现了中式豪华对尊贵、优雅追求。大面积 Nappa 真皮、天然真木、真铝等材质的运用也加强了内饰整体质感。

性能方面,作为全球首款搭载高性能高集成碳化硅 MOSFET 电机控制模块的轿车,汉 EV 四驱高性能版旗舰型零百公里加速仅需 3.9 s,是中国加速最快的量产新能源轿车,同时还实现了 32.8 m 的全球同级别新能源轿车百公里制动最短距离。

悬架部分,全系前悬采用麦弗逊独立悬架、后多连杆独立悬架组合,麋鹿测试成绩为 80 km/h 。汉 EV 超长续航版的 NEDC 综合工况纯电续驶里程可达 605 km,凭借目前新能源车当中最高的能量回收效率、双银镀膜挡风玻璃等节能降耗措施、中国同级别量产车最低的风阻系数(0.233Cd),来满足消费者在真实使用场景下续航保障。

汉 DM 四驱性能版豪华型零百公里加速只需 4.7 s,同样也是中国加速最快的插电混动轿车,纯电模式下 NEDC 续驶里程为 81 km,插混模式综合续驶里程则超过 800 km,并提供纯电、高速、串联、并联、能量回收这五种动力模式选择。

首款刀片电池车型

从 3 月 29 日比亚迪集团宣布正式推出“刀片电池”开始,这款电池热度一直非常高,被誉为目前新能源纯电汽车行业中最安全的动力电池,作为首款搭载刀片电池的轿车,汉 EV 重新定义了新能源汽车安全标准。

在比亚迪刀片超级电池发布时王传福就表示:刀片电池体现了比亚迪彻底终结新能源汽车安全痛点的决心,更有能力引领全球动力电池技术路线重回正道,把“自燃”这个词从新能源汽车的字典里彻底抹掉。

刀片电池之所以能取得如此热度,与其发布会上公布的三元锂电池、磷酸铁锂电池和刀片电池三种电池针刺对照测试结果完整视频息息相关。

电池针刺实验一直是行业内公认的检验电池电芯安全性最为严苛的检测手段。

实验是将被测试电池充满电放在实验台架上,用直径为 3mm 钢针向下将电池穿刺,测试主要目的是模拟车辆电池受到外力钝击或车祸时是否会造成起火自燃情形,以此来检验电池的安全性。车用动力电池在日常实际应用中,大概率存在异物刺入电池内部而造成电芯大面积短路自燃情况发生。

通过比亚迪公开实验视频截图可以看到:

  • 三元锂电池被钢针刺穿后瞬间出现剧烈燃烧起火,电池表面温度超过 500℃。

  • 磷酸铁锂电池在被穿刺后无明火、有烟,表面温度达到了 200℃~400℃。

  • 比亚迪“刀片电池”在穿透后无明火、无烟,电池表面的温度只有 30-60℃,达不到起火所需燃点。

在这次动力电池针刺实验之前,大部分实验只停留在新闻当中,不是专业人士很难见到这一场景,汉 EV 采用刀片电池一定程度上也降低了消费者对动力电池自燃顾虑。作为磷酸铁锂电池范畴,刀片电池的诞生也实现了在电池密度、安全、温控、续航、尺寸之间达到了一种最佳平衡。

除了大家重点关注的刀片电池本身安全外,汉 DM 车型搭载的动力电池采用“七维四层” 高温稳定安全矩阵,搭载有目前最安全的电池安全保护系统。

车身结构安全方面,汉车顶采用当下先进的激光钎焊工艺,不仅如此,汉的 1500HS 热成型钢使用量创国内量产车之最(100 公斤)。

此外,汉全系标配的 11 个安全气囊和 6 个摄像头、高效净化车内空间的超生化模式、“婴儿级”涂装清净新工艺,也将为汉构筑起全维主被动安全防护体系。

华为+比亚迪共造第三空间

华为消费者 CEO 余承东也亲临比亚迪发布会现场,为首款搭载华为 5G 技术量产新能源汽车“汉”上市站台打 Call。

智能化汽车概念诞生后,汽车已从最先单一的交通工具转向第三空间,智能座舱的概念也应运而生(第一空间为家庭空间,第二空间为办公空间,第三空间为出行)。比亚迪汉搭载华为 5G 技术、HiCar(基于华为鸿蒙系统) 和手机 NFC 车钥匙等功能,日后也将会为消费者带来更好驾乘体验。

在 5G 手机还未完全普及情况下为什么大力发展 5G 汽车?

5G 汽车毫无疑问是未来趋势,相比 4G,5G 不仅仅是传输速率更快,带来的更是万物互联,汽车越来越强调智能化、自动驾驶、车路协同,做到这些只能凭借 5G 技术的低延时、快传输等特点得以实现,而汉搭载 5G 技术也是比亚迪提前布局汽车生态圈,在 5G 全面来临时比亚迪也将收获更多 5G 汽车份额。

当然,智慧公路大规模建设后,通过汽车 5G 串联路侧单元 RSU 与车载单元 OBU 之间的信息进行有效交互,让车辆第一时间了解交通信息和危险状况,并让车辆本身或驾驶员提前做出反应。

搭载华为 5G 技术和 HiCar 的汉,驾驶员和乘客最直观感受会有这三大点:

  • 车载信息娱乐系统将更加丰富,反应速度更快,操作系统功能也将更加完善,车机系统将同手机一样拥有越来越多的功能。

  • 车载导航地图更加精准,实时地图更新也会更加及时全面,实景导航未来也会应用其中。

  • 5G 汽车,将对车辆生命周期的维护、传感器数据传输等提供更安全、可靠的连接。

在智能驾驶辅助系统部分,汉搭载的 DiPilot 囊括了比亚迪最新的 DiDAS 驾驶辅助技术。其中,ACC-S&G 停走型全速自适应巡航系统、CSC 弯道速度控制系统、FCW 前向碰撞预警系统、AEB-CCR 自动紧急制动系统、EBA 紧急制动辅助系统、AEB-VRU 行人识别/保护系统、LKS 主动式车道保持系统、ESS 紧急制动提醒系统、LDWS 车道偏离预警系统、HMA 智能远近光灯系统、TSR 交通标志智能识别系统为汉的全系标配!

DiDAS 驾驶辅助技术还具有一定的冗余性,在后期通过升级的方式实现ICA 集成式自适应巡航系统、TJA 交通拥堵辅助系统、ICC 智能领航系统等更高级别功能。

除此之外,汉 EV 超长续航版尊贵型和四驱高性能版旗舰型提供 BSD 盲点监测系统、RCW 后向碰撞预警系统、RCTA 后方交通穿行提示系统、LCA 并线辅助系统、DOW 开门预警系统等领先功能,后期更可通过升级实现 APA 全场景自动泊车功能。

DiPilot 智能驾驶辅助系统还包含 DiTrainer 教练模式,可根据驾驶行为、天气、路况甚至驾龄等因素评测,随机选择性开启辅助驾驶功能。DiLink 3.0 智能网联系统通过智能语音升级和 DiUI 个性升级,配合 15.6 英寸超高清 8 核自适应旋转悬浮 PAD,也可以为乘客带来更好出行体验。

总结

汉通过高性能、长续航、高颜值、5G 技术、安全等特点,打破了消费者对比亚迪固有低端认知,对于比亚迪而言汉的上市也是一次自身品牌形象向上提升的过程。

现阶段,比亚迪汉不仅仅是与小鹏 P7 等一些自主新势力车型竞争,最大的竞争对手无疑还是特斯拉 model 3,六月份 model 3 成为国内最畅销的新能源车型,销量为 14954 辆,排在第二的则为比亚迪秦 EV,销量为 4106 辆,model 3 销量几乎是第二到第五名新能源车型销量总和。

从比亚迪官方公布的数据,汉在之前预热当中已经获得 20000 多辆预定量,证明比亚迪为其倾注的看家技术,正受到了市场和消费者认可。

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14 Jul 2020 | 9:53 pm

诺奖得主、顶会主席、企业家,为何重仓「AI金融」?

近日,第三届世界人工智能大会(WAIC)云端峰会在上海世博中心盛大开幕。大会第二天,五位顶尖金融科技专家高屋建瓴,为与会者带来了一场场别开生面的演讲。

在大会上,诺奖得主、AI顶会主席、知名企业家们观点鲜明、金句频出:

  • AI金融是最令人兴奋的机会之一。

  • 对金融业产生巨大影响的AI技术,不止机器学习。

  • 人工智能与区块链的关系,不是竞争而是互补。

「诺奖得主」托马斯·萨金特以亚当·斯密的理论为切口,详细讲解了区块链和人工智能这两种技术如何大大减少当代贸易的壁垒;「IJCAI理事会前主席」迈克尔·伍尔德里奇介绍了人工智能在金融领域最让人兴奋的应用,并列举了机器学习之外,两个可能会对金融业产生重大影响的人工智能技术。

为此,雷锋网整理了这五位顶尖专家的演讲,以飨读者:

托马斯·萨金特:人工智能与区块链,不是竞争而是互补

诺贝尔经济学奖获得者、斯坦福大学胡佛研究所研究员托马斯·萨金特以“2020年及未来技术展望为主题”发表演讲。

托马斯·萨金特主要针对区块链和人工智能两个问题展开了探讨。他在大会上将人工智能和区块链进行对比,认为区块链和人工智能的关系不是竞争而是互补。

托马斯提到了现代经济学的创始人之一,亚当·斯密,其认为贸易壁垒的增加阻碍了经济的发展。比如中国的丝绸之路,商人在进行贸易活动时会遇到小偷和强盗,这是一种贸易壁垒;买卖双方很难彼此信任,很难保证按时交付,而这种缺失的信任和大量的沟通成本也是一种贸易壁垒。贸易壁垒越大,成本就越高。

托马斯为减少贸易壁垒就是增加经济价值,就会有更多价值被创造出来。而区块链和人工智能这两种技术大大减少了当代贸易的壁垒和成本。以区块链为例,它是一个分布式的共享账本和数据库,具有不可篡改、可以追溯等特点。而这些特征可以有效降低贸易的沟通成本。

而相比区块链,托马斯认为人工智能不是固定不变的,人工智能由一组算法组成,对不知道的事实进行猜测,随着更多数据的输入,人工智能的准确性也相应提高。人工智能通过建立模型来模拟世界,而区块链使用的是与之不同的角度和工具。

托马斯表示,区块链的目的,是成为一种交易技术。现在占主导地位的交易技术是银行,在网络的中心只有一个受信任的中介便是银行。银行作为一个中介,不管是转账还是交易,都要付出很高昂的手续费。垄断意味着收费且金额很大,而且跨国转账常常需要两三天甚至一周。区块链的目标是消除受信任的第三方中介,缩短交易时间,降低成本。记住亚当·斯密的格言,如果你能降低成本,你就可以增加贸易。

最后,托马斯总结道:“人工智能和区块链的关系,不是竞争而是互补。这两项技术,都能够帮助我们降低金融交易的成本。”

迈克尔·伍尔德里奇:AI金融是最令人兴奋的机会之一

迈克尔·伍尔德里奇是国际人工智能联合会(IJCAI)前主席,现担任牛津大学计算机科学系主任,还曾参与开发阿尔法围棋机器人(AlphaGo)项目,是著名智能体理论研究学者,在其二十年的研究生涯里,他几乎当选了人工智能相关学会的所有Fellow。

迈克尔·伍尔德里奇这一次的演讲主题是「让人工智能在金融领域发挥作用的风险和机遇」。

伍尔德里奇相信AI金融是人工智能目前最令人兴奋的机会之一。

他认为,人工智能不只是一种技术,人工智能是由一系列技术构成的。

我们对当代的人工智能如此兴奋的原因是机器学习和深度学习。在过去的15年里,深度学习在机器学习领域取得了巨大的成功。因为深度学习,我们现在可以用人工智能做那些在几十年前看来不可能的事情。但是机器学习和深度学习并不是唯一的人工智能技术,还有很多其他的人工智能技术,比如搜索和战略推理。

伍尔德里奇所说的搜索指的是,能够找到复杂问题的解决方案 。搜索是人工智能中规划和解决问题的基础技术。如何将这个世界的初始配置转换成期望的最终配置?如何把现状变成你想成为的样子?这就是规划和解决问题的意义所在。

战略推理,是设身处地地考虑如果我是你,你会怎么做?战略推理,是目前AI金融的另一个核心组成部分。在过去的几年里,它取得了很大的进步,最明显的是玩扑克的游戏。

伍尔德里奇认为,人工智能不仅仅是机器学习,各种各样的人工智能技术都在金融领域发挥着作用。

接着,伍尔德里奇讲述了两类不同的人工智能在金融界的应用,即面向客户的应用程序和办公室后台的应用程序。面向客户的应用程序,指的是人工智能应用程序可以直接与客户交互;而后台的人工智能应用指的是,在你的业务后台中应用人工智能,但不是直接与消费者互动,而是间接互动。

随后,伍尔德里奇介绍了人工智能在金融中的一个令人兴奋的应用:个人财务软件助理。

伍尔德里奇认为人工智能在面向客户方面最明显的应用、最激动人心的应用之一是面向客户的软件助理。比如我们随身携带的Siri、Alexa、Cortana等都是软件助理。而软件助理和金融之间的联系,核心在于个人财务管理助理。

他解释道:“就像医疗保健中的人工智能,可以全天候监控我们的健康状况一样。人工智能驱动的个人财务助理也可以为人们做到这一点。我认为下一代的应用是使用这些个人财务助理来理解我们的消费习惯。”

伍尔德里奇认为人工智能在观察数据、发现趋势分类,并根据现有的数据预测事物的发展方向方面非常强大。而一个人工智能驱动的个人金融系统,能够相对轻松地完成这些事情。

同时,他也承认数据隐私和数据安全是一个大问题。“如果人们开发了一个软件可以控制客户的银行账户,软件被黑了怎么办?如果软件被其他软件所误导或利用怎么办?只要我们要使用人工智能,这些问题就无法避免而且必须解决,因为它控制我们的财政。”伍尔德里奇说。

廖理:细数金融科技十年发展历程

廖理是清华大学五道口金融学院常务副院长、清华大学金融科技研究院院长,现任《清华金融评论》主编。

廖理此次在大会上分享的主题是「金融科技发展的新机遇」。

廖理认为在本世纪的前20年,以支付科技为基础的金融科技得到了快速的发展,尤其是在过去的十年,金融科技在中国几乎是有了一个全面发展的势头。

对此,廖理总结了金融科技对于经济生活的发展做出的三个贡献。 第一是推动传统金融的转型,提高传统金融的效率; 第二是大量创业公司和新的金融科技公司出现,提高了整个社会范围内资产和资源配置的效率;三是填补了传统金融所没有覆盖的洼地或者盲区,即中小企业融资难、融资贵的问题。

同时,廖理还把为中小微企业提供服务的新创企业分成4个大类:企业贷款、企业支付、企业财务管理、企业员工管理。

面向企业,特别是中小微企业进行贷款的平台,廖理将之分为两类,一类就是电商平台,像国内的京东、苏宁、唯品会都开始为自己平台上的商家提供贷款服务,包括美国的亚马逊等等。还有一类是支付平台提供的贷款服务,包括美国的square等,这些支付平台通过对支付数据的信用分析和判断,为商家提供信贷服务。

他还介绍了过去十年比较引人瞩目的两类贷款平台:第三方的贷款平台和网贷平台。

廖理认为过去十年,面向中小微企业信贷的产业生态逐渐发展起来。不管是电商平台、支付平台,第三方平台还是包括市场借贷的平台,他们的风控逻辑和传统的风控有一个很大的不同,传统的风控逻辑是以资产为主,而新的风控逻辑是以信用为主。 廖理对每一个平台的特征进行了细致的描述,对贷前的审核、贷后的持续的风险监测上的一些方法也进行了慷慨的分享。

最后,廖理还分享了自己所在的五道口金融学院互联网金融实验室,孵化成功的一个高科技企业——道口金科玉律,详细描述了道口金科玉律在技术和商业上覆盖的面积和获得的突出成果。

陈青山:数字化是金融业务AI化的必经之路

合合信息联合创始人、启信宝CEO陈青山,在本次大会上以「AI大数据,共创金融新生态」为主题,分享了自己近年来的一些体会。

从事AI大数据的合合信息,研发产品化的历程始于2009年,从最开始的AI感知技术,包括图像处理、模式识别、文本识别、场景识别,一直到高阶层的认知智能,包括自然语言处理、知识图谱,在这个领域合合信息已深耕十余年。

陈青山认为数字化技术,特别是以AI为基础的数字化技术,会将物理世界的物质转化为虚拟世界中的数字,比如财报、图像、声音、视频还有场景等。而文本识别、语音识别、视频识别、产品识别等技术,还有物联网等数字化技术,将使得我们的物理世界转化为另外一个孪生的虚拟世界,而虚拟世界都是有数据构成的。

陈青山将「AI平台」的发展分为4个阶段。第一个阶段是图像处理; 第二个阶段是文本识别,包括结构化、数据化的过程;第三个阶段是文本或者文档理解的阶段,这个阶段要对识别出来的数据,进行提取、自动分类,甚至感情标注;最后,要对场景进行应用,比如应用在保险、银行或者物流、地产等一系列的产品中间。目前所看到的金融产品或者业务上,比如合同、保单、票据、财报,都是AI平台所要处理的数字化对象。

他认为AI技术所创造的社会价值巨大,做到了人类做不到的事情,解决了人类解决不了的难题。以文本识别准确度为例,如果是人工录入一份文件上的文字,准确率约90%,但如果是以合合平台的文本机器人来做,准确率可以超过99%,它可以做到人做不到的事情。 

合合信息还致力于将AI能力模块化、标准化。通过把AI平台私有化到客户的内网环境中,使之具备底层的AI技术能力。

他认为实现AI的三个要素,一是算力,二是算法,三是数据。合合信息要做的工作是要把这些数据清洗、挖掘、融合、汇聚,使之变成一个知识库,从而方便数据的计算、关系的挖掘和属性的归类。

“企业内部的知识库之所以要大费周章地建设,最终目的是为了应用,如果不能用,就是一堆废品。”陈青山说。

合合信息会用300多个标签去对2.3亿家企业进行全景式画像,包括企业的基本情况、资质情况、经营情况、风险的情况以及商业社会相关联的一些情况。画像之后,以一套科学有效的指标来计算一家企业的信用、实力和风险,比如通过6个维度的数据打分来衡量一家企业,包括资本背景、经营质量、知识产权、风险情况、成长性、企业规模。

在演讲的末尾,陈青山分享了自己在产业链金融上的一些心得和感悟。目前合合信息已经研究了人工智能产业链的上中下游,上游有云计算基础设施;中游包括人脸识别技术、文字识别技术、机器人技术、传感器技术等;下游则是智能机器人、智能零售、智能家居等。他认为这些产业链,一定也会沿着长三角经济带一直往中部延伸,出现从东向西、逐步发展的态势。 

肖京:金融+科技,实现双轮驱动

肖京是平安集团首席科学家,他的分享涉及人工智能技术在实体金融领域的发展、贡献和成果。

肖京首先介绍了自己所任职的公司平安集团。平安集团成立于1988年,如今已经成为一家科技型的综合金融集团。平安集团现在有180万员工,在世界保险行业品牌中位列第一,市值超过1万亿,年收入超过1万亿,税收和利润都超过1000亿,主要的战略方向包括金融和医疗两个重要的核心领域。 

肖京详细介绍了平安为什么对金融科技十分重视。平安集团每年把收入的1%投入到科研,1万多亿收入会投入100多亿的资本到科研上。从08年到18年,平安集团的战略方向就是金融+科技,以科技和金融并重,用科技驱动金融的发展,并且是双轮驱动,一起推动整个集团向前发展。

肖京以Facebook为例,指出科技对利润增长的重要性。平安每年有一万三千亿左右的收入,10%左右的利润,Facebook每年虽然是700亿美元的收入,19年却有200亿美元的利润,利润接近30%。肖京认为金融最核心的4个场景是获客、风控、服务和运营。

肖京认为金融最核心的领域是风控。他认为如今欺诈的种类越来越多,很容易出现一些漏洞没有被发现的情况,对于此类情形,可以用科技力量。一个单据是不是存在欺诈的情况,很难辨别,但是当我们积累大量数据进行分析之后,我们可以用科技自动分析单据是否有问题,这样可以大大降低我们的风险、提高我们的风控的能力。 

如何用科技把金融做得更好,肖京认为,一个行之有效的方法就是互联网。通过互联网,平安可以把很多线下的业务线上化,这样就可以很好地提高效率、降低成本、提高用户的体验。但是,互联网虽然解决了渠道触达的问题,但是并没有真正解决生产质量的问题。 肖京列举了“地沟油快餐外卖”的例子,虽然外卖可以很快的送到家,但是快餐的味道和健康等级还是那样,我们还是吃的还是地沟油快餐,不是高质量的食品。

而为了解决这个问题,肖京认为,需要用人工智能技术将公司的产品和流程实现智能化。而只有具备4个要素才能够真正的完成智能化的建设,肖京认为这四个要素分别是数据、算法、专家、场景。 

有意思的是,肖京还提到了一些有趣的人工智能应用。比如牲畜的识别。肖京解释道,农险业务也是一个很大的市场,比如一个养殖场养了1万头猪,农场主就要买猪的保险,所以平安在农险业务上也做到了科技赋能。

最后,肖京介绍了平安如何通过科技助力解决疫情期间的一些社会难题。一是通过语音机器人帮助客服人员回答基础性、简单的问题;二是,平安通过人工智能技术以15秒的速度、98%以上正确率识别出新官肺炎的症状,并且监控它的变化。

雷锋网、雷锋网

14 Jul 2020 | 9:41 pm

ADI宣布收购Maxim,预计2021年完成交易后总市值将超680亿美元

雷锋网消息,7月13日,芯片公司Analog Devices(ADI)和Maxim Integrated Products宣布双方已达成最终协议,ADI公司以全股交易方式收购Maxim,合并后公司总市值超过680亿美元。两家公司董事会已一致批准本次交易。通过拓展在多个极具吸引力的终端市场的业务广度和规模,本次交易旨在加强ADI的模拟半导体领导地位。

图片源自Maxim官网

根据协议条款,交易结束后,持有Maxim普通股的股东,每股可兑换0.630股ADI公司普通股。交易结束后,ADI的当前股东将持有合并后公司大约69%的股份,而Maxim股东将持有大约31%的股份。本次交易旨在获得美国联邦所得税法免税重组资格。

ADI方面表示,本次在满足包括美国和美国以外监管部门批准以及双方公司股东批准在内的成交条件后,本次交易预计将于2021年夏季完成。

本次交易结束后,Maxim的两名董事将加入ADI董事会,其中包括Maxim总裁兼首席执行官Tunç Doluca。

Analog Devices(亚德诺半导体)总部位于美国,成立于1965年,是一家高性能模拟、混合信号和数字信号处理(DSP)集成电路(IC)设计、制造和营销方面世界领先的企业,产品涉及几乎所有类型的电子电器设备。ADI主攻电子设备中信息处理的相关工程,将温度、压力、声音、光、速度和运动转换为电信号以用于各种电子设备,为全球超过100000家客户提供产品。

Maxim Integrated致力于开发创新的模拟和混合信号产品与技术,让系统更小巧、更智能,同时增强其安全性能、提高能效。专注汽车、工业、健康、移动消费和云数据中心等领域。

双方预期,合并将加强 ADI在模拟半导体市场的领导地位,在形式上,预期收入将达到82亿美元,自由现金流将达到27亿美元。Maxim在汽车和数据中心市场的优势将与ADI在工业、通信和数字医疗市场的优势相辅相成,Maxim聚焦应用的产品类型与ADI面向广泛市场的产品类别互补。

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14 Jul 2020 | 2:25 pm

FMCW 技术加身,Aurora 也自研 LiDAR 啦!

雷锋网按,自动驾驶初创公司 Aurora 因新冠疫情沉寂了一段时间,不过复出后的它们可是重装上阵,Aurora 也摇身一变成了能自研 LiDAR 系统的顶尖公司。

据 Aurora 介绍,它们这款 LiDAR 名为“FirstLight”(意为第一道光),与市场上其他产品相比,探测距离更远,追踪速度也更快。

对自动驾驶汽车来说,LiDAR 绝对称得上传感器三大金刚之首,它是车辆的“眼睛”。大多数在研的自动驾驶汽车车顶都配有 LiDAR,这款传感器会在旋转的同时向周边环境发射激光脉冲,并借助回波绘制 3D 点云图,帮助车辆识别周边物体。

除了高级别自动驾驶,LiDAR 在 ADAS 系统中也有自己的一席之地。

据悉,FirstLight 将被用在 Aurora 下一代自动驾驶测试车上,今年夏天就会正式上路。Aurora 选择自研 LiDAR 原因也很简单,市场上的产品在探测能力上已经无法满足公司软硬件堆栈的需求了。因此,2019 年 Aurora 收购 LiDAR 新创公司 Blackmore,随后便针对公司自动驾驶堆栈的需求量身打造了这款 LiDAR。

FMCW(调频连续波)LiDAR

Aurora 指出,它们选择 Blackmore 是因为这家公司在 FMCW LiDAR 技术上的造诣。这种次世代 LiDAR 技术能大幅提升自动驾驶汽车的感知能力。除此之外,Blackmore 的技术还是成本节约利器,能帮助 Aurora 打造性价比更高的自动驾驶平台。

在被 Aurora 纳入麾下之前,Blackmore 曾花费十多年时间为美国国防部开发 FMCW LiDAR,后来它们将重点转向汽车市场,开始为自动驾驶汽车提供 LiDAR。Aurora 正式入主之前,Blackmore 还拿过丰田与宝马的投资。

有趣的是,为了更好的整合技术,Aurora 甚至还专门在 Blackmore 总部所在地蒙大拿设立了办公室。

FMCW  VS 传统 LiDAR

从工作原理上来看,传统 LiDAR 会以固定频率向周边发射激光脉冲并通过回波的飞行时间来判断物体与车辆之间的距离。也就是说,物体距离车辆越远,回波花的时间就越长。这就意味着那些速度飞快且距离较远的移动物体追踪起来不够精确,尤其是在暗光环境下,就更为困难。

FMCW 就有所不同,凭借以一定周期改变频率的连续波激光脉冲,自动驾驶开发者能靠着多普勒效应进行更精确的定位(包括物体的速度与运行方向)。

对于运动物体的追踪,FMCW LiDAR 可是相当在行。由于能确定物体的速度与运行方向,它甚至能判断周边障碍物是在靠近还是远离。同时,在暗光环境或雨雾天气下,FMCW LiDAR探测能力也不会打折扣。

从技术指标来看,FMCW LiDAR 甚至能帮助 Aurora Driver 在 300 米外识别反光率低的目标,比如夜晚穿着黑衣服的行人。同时,Firstlight 还用上了单光子技术,对非常微弱的光线也相当敏感。

除此之外,FirstLight 的运行波段也更高(1550nm),在提升激光脉冲能量的同时也能保护人眼。

眼下,大多数传统 LiDAR 运行波段在 900nm 附近,在输出时需要降低脉冲能量以保护人眼,这样一来在暗光环境下 LiDAR 性能就会大打折扣。显然,对于要全天候工作的自动驾驶汽车来说这样的表现不合格。

有了更远的探测距离,FMCW LiDAR 未来还非常适合在洲际公路上奔忙的自动驾驶卡车,因为卡车刹车距离要长得多。

创立于 2017 年的 Aurora 在诞生之初就自带光环,因为它集合了三位业内传奇大牛——前谷歌自动驾驶团队负责人 Chris Urmson,特斯拉 Autopilot 之父 Sterling Anderson 以及卡耐基梅隆大学感知系统专家 Drew Bagnell(还是 Uber 无人车项目的奠基者之一)。此外,它们还得到了红杉资本及电商巨头亚马逊的鼎力相助(B 轮融资 5.3 亿美元)。

Aurora 的自动驾驶系统“Aurora Driver”是一套完整的软件堆栈,它融合了 AI、数据可视化、云计算以及深度学习推理技术,未来会登陆普通乘用车、递送车辆以及长途卡车。Aurora 就表示,它们已经成功将 Aurora Driver 部署在了六种不同车型上。

有趣的是,自动驾驶行业里并非所有人都是 LiDAR 的信徒,马斯克 就对 LiDAR 不感冒。在去年的特斯拉投资者日上,钢铁侠就直言称,傻瓜才玩 LiDAR,这玩意又贵又没必要,依靠 LiDAR 的公司最后肯定会走向覆灭。

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14 Jul 2020 | 1:52 pm

资料 | 白话深度学习与TensorFlow

下载地址:https://www.yanxishe.com/resourceDetail/563?from=leiphonecolumn_res0714

内容简介  · · · · · ·


本书基本独立成册,适用于零基础的初学者。 基础篇(第1~3章),讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识,如基本的机器学习与深度学习算法,TensorFlow框架的安全与配置,简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇(第4~8章),介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理,尤其是第4章,如果能基本读懂,后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用,以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点,作者通过大量示例、推理与实现,帮读者大化降低学习曲线。 扩展篇(第9~13章),介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性,涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习,这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用:人脸识别、作诗姬、大师风图像处理,有趣又有用。


作者简介  · · · · · · 

高扬,欢聚时代资深大数据专家,曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验(多年日本和澳洲工作经验),多年大数据架构设计与数据分析、处理经验,目前负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。   


卫峥,欢聚时代YY娱乐事业部软件架构师,曾任西山居软件架构师。多年的软件开发和架构经验,精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多门编程语言,近几年专注于数据处理、机器学和深度学习算法的研究、音视频图形图像处理,应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作,为新浪微博、新浪微盘、秒拍等提供视频在线观看服务。在慕课网、InfoQ、麦思博、51CTO等平台担任讲师。   


万娟,深圳华为UI设计师,曾任星盘科技有限公司UI设计师平面,对VI设计、包装、海报设计等、商业插画、App交互、网页设计等有独到认识。多次参与智能家居和智能音箱等项目的UI设计。多次参加国际和国内艺术和工业设计比赛,并获奖。从小酷爱绘画,理想是开一个属于自己的画室。


补充说明  · · · · · ·

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14 Jul 2020 | 1:47 pm

逆势大增!华为上半年营收4540亿;特斯拉股价疯涨,市值破3000亿美元;瑞幸咖啡任命新董事长 | 雷锋早报

特斯拉盘中巨震收跌3%,盘中涨逾16%,市值一度超宝洁

7月13日消息,特斯拉(TSLA.O)盘中一度涨逾16%,市值突破3200亿美元,该股股价今年以来累涨超300%,不足半个月市值狂飙1000多亿美元。但截至收盘,特斯拉创下历史新高后上演高台跳水,最终收跌3%。

根据财经信息供应商FactSet的数据,在周一开盘后,特斯拉的市值增加到3210亿美元,这使其超过宝洁(NYSE:PG),成为美国市值第十大的公司。但截至收盘,特斯拉市值滑落至2776.68亿美元,市值再度被宝洁反超。

随着特斯拉股价盘初再度飙涨,马斯克一度超过伯克希尔哈撒韦(NYSE:BRK.A,NYES:BRK.B)董事长兼首席执行官、“股神”沃伦-巴菲特(Warren Buffett),成为全球第七大富豪。

但据福布斯实时数据,截止收盘时,马斯克身家滑落至579亿美元,不仅被巴菲特反超,还接连被印度首富穆克什-安巴尼、谷歌两位创始人拉里-佩奇和塞尔吉-布林、欧莱雅创始人孙女迈尼耶家族、 Zara母公司Inditex创始人奥尔特加、亚马逊创始人贝佐斯前妻麦肯齐-贝佐斯以及彭博创始人及CEO迈克尔-布隆伯格反超,最新排名福布斯富豪榜第16位。(腾讯证券)

国内新闻

华为发布2020年上半年经营业绩:收入4540亿,同比增长13.1%

7月13日,华为发布2020年上半年经营业绩。2020年上半年,公司实现销售收入4,540亿元人民币,同比增长13.1%, 净利润率9.2%。其中,运营商业务收入为1,596亿元人民币,企业业务收入为363亿元人民币,消费者业务收入为2,558亿元人民币。

华为表示,当前各国正在努力应对疫情挑战,ICT技术不仅在抗疫中发挥重要作用,也是经济复苏的引擎,华为愿意和运营商、各行各业伙伴一起努力,保障网络稳定运行,加速数字化转型,助力各国抗击疫情和恢复经济。

面对复杂的外部环境,全球产业链的开放合作和互信愈发重要。不管遇到什么样的困难,华为都将致力履行与客户和供应商的义务,继续努力生存和向前发展,为全球数字经济和科技发展做出贡献。

蚂蚁金服持股曝光:马云持股约8.8%,拥有50%表决权

根据阿里巴巴年报,阿里巴巴持股蚂蚁金服33%的股权,君瀚和君澳持有蚂蚁金服50%股权,而君瀚属于马云及阿里系、蚂蚁系员工,君澳属于阿里巴巴合伙的部分成员。因此,阿里巴巴及阿里系成员大约持股蚂蚁金服大约83%的股权。

目前,马云持股蚂蚁金服8.8%,按蚂蚁最后一轮融资估值1556亿美元计算,马云持有蚂蚁金服市值为137亿美元。此外,马云依然对蚂蚁金服拥有50%以上的表决权。(钛媒体)

瑞幸咖啡任命郭谨一为新任CEO和董事长

7月14日消息,瑞幸咖啡公布最新董事会人员变动及任命新董事长。瑞幸咖啡任命郭谨一为新任CEO和董事长,同时任命Ying Zeng和Jie Yang为独立董事,陆正耀、刘二海、黎辉、邵绍锋不再担任董事会成员。

瑞幸咖啡表示,该公司于7月5日召开了临时股东大会,并于7月12日召开了董事会会议。

郭谨一是瑞幸的联合创始人,与“神州系”颇有渊源。公开资料显示,郭谨一是北京交通大学交通运输规划与管理专业博士,曾就职于交通运输部运输服务司。2016年至2017年,郭瑾一担任神州租车董事长助理,彼时,神州租车董事长为陆正耀。(新浪科技)

蔚来股价大涨近10%创新高,今年来累计涨超300%

7月13日消息,蔚来股价大涨近10%,升破16美元创新高,今年来累计涨超300%,市值近200亿美元。

中国汽车技术研究中心今日公布了2020年6月国内车市上险数据。根据数据显示,蔚来品牌六月上险数共计3720台,环比增长10%;二季度累计突破1万台,达10229台,环比增长168%。

全新蔚来ES8六月上险数为1256台,环比上涨73%,重回40万以上中大型SUV前十。蔚来ES6六月上险数为2464台,稳居豪华中型SUV十强榜,排名第七。

与此同时,蔚来ES6依然是中国最畅销的电动SUV,已连续十个月蝉联中国豪华电动SUV销冠。(腾讯证券)

苏宁易购:预计今年上半年净亏损1.4亿-2.4亿元

7月13日消息,苏宁易购发布2020年上半年业绩预告。2020 年上半年预计归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润约为 -6.50 亿元至-7.50 亿元,较同期归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利 润-31.90 亿元有很大的改善,预计同比增长 76.49%—79.62%。显示扣非净利润同比大幅改善,预计同比增长 76.49%-79.62%。

据悉,2020年上半年,苏宁易购线上业务发展迅猛,1-6 月线上商品交易规模预计同比增长 20.19%。二季度在五一、618 等促销带动下,苏宁易购线上商品交易规模预计大增 27.11%。整体来看,苏宁易购上半年商品销售规模预计同比增长 5.35%,线上平台商品交易规模同比增长 20.19%。 (品玩)

迅雷正式版回归App Store

7月13日消息,迅雷App宣布现已回归App Store。此前很长一段时间内,迅雷一直以企业签名版形式存在。

新版 iOS 迅雷的主要功能有两个:下载和云盘存储 / 播放。云盘有 3TB 至6TB的空间,并且可以倍速播放和极速云播。迅雷APP目前可提供的下载类型为 http/https/ftp 开头的链接,不支持磁力链接和 BT 的下载。(品玩)

联想控股关联公司退出P2P企业股东

天眼查数据显示,近日,安徽唯源金融信息服务有限公司发生多项工商变更,北京华夏联合汽车网络技术有限公司、王贵年、合肥唯鸣企业管理合伙企业(有限合伙)退出投资人行列,目前该公司由安徽融仲商业管理有限公司全资持股。

值得注意的是,北京华夏联合汽车网络技术有限公司为联想控股股份有限公司全资子公司。(36氪)

国家电信办:即日启动未成年人暑期网络环境专项整治

7月13日,国家网信办决定即日起启动“清朗”未成年人暑期网络环境专项整治,为期两个月。

此项专项将重点整治学习教育类网站平台和其他网站的网课学习版块的生态问题,深入清理网站平台少儿、动画、动漫等频道的不良动画动漫产品,严厉打击直播、短视频、即时通讯工具和论坛社区环节存在的涉未成年人有害信息,从严整治青少年常用的浏览器、输入法等工具类应用程序恶意弹窗问题,严格管控诱导未成年人无底线追星、拜金炫富等存在价值导向问题的不良信息和行为,集中整治网络游戏平台实名制和防沉迷措施落实不到位、诱导未成年人充值消费等问题,持续大力净化网络环境。(36氪)

学而思网校回应因低俗视频被约谈:用户自行上传,已整改完毕

近日,根据网民举报,国家网信办针对“学而思网校”APP存在低俗视频、教唆早恋内容等突出问题,依法约谈网站负责人。

7月13日,学而思网校做出回应表示,这次网信办提到的内容问题是5月份的事情,当时是用户自己上传的内容,学而思网校接到家长反馈后第一时间就删除了。

学而思网校称,已配合主管部门进行了严格自查,并加强了审核机制,相关的处理措施也向主管部门递交了说明,自查后已无不良内容,目前用户上传内容须通过机器审核和人工审核,并且只能自己可见,杜绝类似事情发生。(澎湃新闻)

百度AI落地加速,与中国建材集团达成超100亿元合作

百度与中国建材集团签署战略合作协议,将在智慧物流,数字矿山,智慧工厂,工业无人驾驶、数据中心新基建、企业 AI大脑等多个领域开展深入合作。

据悉,双方合作第一期已签署合同金额2700万元。整个战略合作价值将超过百亿元。(TechWeb)

国际新闻

软银为ARM探索若干选项,包括部分或全部出售和公开上市

7月14日消息,据《华尔街日报》周一报道,软银集团正在探索包括全部或部分出售或公开上市英国芯片设计公司Arm Holdings的方案。知情人士称,高盛集团这项评估提供咨询意见,目前尚处于早期阶段。对此消息,软银尚未置评。

软银在2016年以320亿美元收购了Arm,是软银有史以来最大的一次收购,部分原因是为了扩展到物联网领域。上个月,软银宣布出售美国无线运营商T-Mobile美国公司价值逾210亿美元股票的交易,为410亿美元的股票回购和债务削减计划寻求资金。

软银创始人孙正义曾表示希望在五年内让ARM重新上市。(品玩)

惠普宣布9.25亿美元收购广域网设备商Silver Peak

据ZDNet消息,惠普宣布计划以9.25亿美元收购Silver Peak,该公司生产用于将边缘网络安全连接到任何云的SD-WAN工具。惠普表示,Silver Peak将与其Aruba业务部门合并,以巩固其在软件定义的广域网(SD-WAN)市场的地位。

惠普认为,将Silver Peak与Aruba的边缘服务平台相结合,将有助于该公司提升边缘到云战略,并专注于分布式云模型。Silver Peak的SD-WAN产品旨在帮助企业和服务提供商迁移到SD-WAN连接,提高应用程序性能并降低成本。(品玩)

亚马逊卫星互联网获FCC支持,“太空竞赛”版图再扩大!

据外媒报道,亚马逊为自己规划了3236颗卫星的太空互联网项目“柯伊伯”(Project Kuiper)得到美国联邦通信委员会(FCC)主席的支持。

7月11日,FCC主席Ajit Pai在推特上表示,他已经建议其他委员有条件核准通过亚马逊的卫星互联网项目。

FCC可以协调轨道和无线电频率的使用,据彭博社报道,Ajit Pai的要求很可能会在FCC的闭门投票中获得通过。

和马斯克一样,亚马逊创始人杰夫·贝佐斯也希望通过低轨小卫星为全球提供网络覆盖。亚马逊去年表示,柯伊伯是“一个长期项目”,旨在为数千万缺乏宽带上网基础的人提供服务。(网易科技)

苹果承认Apple Music致iPhone耗电严重,承诺提供25美元赔偿

据MacRumors报道,此前有用户反映Apple Music会导致iPhone耗电严重。据悉,该问题涉及 iPhone 11等多款机型,已有2000余名用户反应该问题。

日前,苹果已确认这一问题存在,并承诺向提交索赔申请的符合条件的用户提供约25美元的现金赔偿。

据悉,总赔付金额将在3.1亿美元至5亿美元之间。获得赔偿的群体包括任何拥有或之前拥有运行iOS 10.2.1或更高版本的iPhone 6、iPhone 6 Plus、iPhone 6s、iPhone 6s Plus和 / 或iPhone SE,和/或运行iOS 11.2或更高版本的iPhone 7或iPhone 7 Plus的美国居民,在2017年12月21日之前,集体诉讼成员必须在他们的设备上经历过 "性能降低"的状况。

微软与三星达成房地产和智能物业管理合作协议

据国外媒体报道,三星电子和微软公司今日达成了一项全球性合作协议,内容集中在房地产开发和物业管理行业的数字化转型。

此次合作将整合智能家电和数字云技术,旨在助力改进建筑运营和维护,同时为服务技术人员和居民创造更好的体验。目前,双方正在进行试点服务。

确切而言,将把微软Azure物联网平台和生产力云服务,与三星的智能设备和SmartThings平台结合在一起,以帮助优化建筑运营、设备维护、能源管理、资产性能,以及商业、酒店和住宅建筑、以及混合用途开发的新租户体验。

两家公司表示,新加坡国立大学(NUS)将作为三星和微软此次合作的试点,也是NUS为学生和教职员工创建智能、安全和可持续发展校园的持续努力的一部分。

微软与谷歌合作,为Android设备开发更多Web应用

据外媒体报道,微软正在与谷歌合作,通过谷歌应用商店为Android设备提供更多更好的Web应用程序。开发人员使用微软PWABuilder工具构建的应用程序将能够利用谷歌Bubblewrap实用工具和库的新特性,其中包括新的Web快捷方式标准、“更深入”的推送通知和可视化界面定制。(网易科技)

苹果兑现25亿美元承诺,已分配逾4亿美元用于住房基金

据外媒报道,苹果公司今日宣布,作为去年承诺的25亿美元住房基金的一部分,到目前为止苹果已分配了逾4亿美元。

去年11月,苹果曾宣布将投入25亿美元来缓解因加州房价上涨而导致的住房危机,其中大部分资金将用于由州政府管理的专项基金。这其中包括10亿美元住房投资基金、10亿美元首次购房者贷款援助基金,另外还有价值3亿美元的土地和1.5亿美元的湾区住房基金。

在这4亿美元拨款中,大部分用于苹果与加州住房金融局(California Housing Finance Agency)合作的两个项目。根据第一项计划,苹果已经提供资金,帮助州政府官员强化了通过免税债券为保障性住房项目融资的能力。

在第二项计划中,苹果已通过该机构帮助向数百名首次购房者提供抵押贷款和首付援助。抵押贷款援助计划针对的是中低收入的首次购房者。(新浪科技)

WeWork执行主席:公司有望在2021年实现现金净流入

据《金融时报》报道,目前正陷入资金链困境的美国共享办公公司WeWork的执行主席塞洛•克劳雷(Marcelo Claure)称,公司有望于2021年实现现金净流入,较2月时订下的目标将提前一年达标。

塞洛•克劳雷表示,“曾经大家认为WeWork实现正现金流是一项不可能完成的任务,认为我们的机会为零。而如今,大家将在一年后看到,WeWork基本上将是一家盈利企业,同时拥有令人难以置信的资产多样性。”塞洛•克劳雷同时强调,相信WeWork将成为一间有多元化资产及具备盈利能力的企业。

印度拟设监管机构 限制谷歌、脸书等巨头的数据主导地位

据外媒报道,印度政府任命的一个专家委员会建议,印度需要设立新的数据监管机构来监督在线收集信息的共享、货币化和隐私等问题,以此限制谷歌、Facebook、亚马逊以及Uber等美国科技巨头的在线数据主导地位。

该委员出提交的报告中称,Facebook、亚马逊、Uber以及谷歌等美国科技巨头具有先发优势,是网络效应的受益者,导致许多新进入者和初创企业受到挤压,面临巨大的进入壁垒。监管机构在促进数据共享方面的设想角色将是减轻这些影响,并刺激创新、经济增长和社会福祉。(网易科技)雷锋网雷锋网雷锋网

14 Jul 2020 | 1:20 pm

壕!谷歌宣布设立100亿美元基金助力印度数字经济发展

昨天,谷歌首席执行官Sundar Pichai宣布了一项100亿美元的谷歌印度数字化基金,以助力加速印度数字经济发展。

Google和Alphabet的CEO,Sundar Pichai

以下是对其讲话记录进行了不改变原意的编辑:

谷歌在印度的日子总是很特别,我希望我能亲自去那里。

现在的挑战之一是我们不能去拜访我们爱的人,或者我们称之为家的地方。在这段时间里,在线化的能力一直是我们很多人的生命线:无论你是一个试图维持生计的小企业,还是一个想让你的家庭保持健康的父母,还是一个努力跟上学习进度的学生。在这些时刻提供帮助是谷歌组织世界各地的信息并使其普遍可访问和有用的核心使命。

印度的新一代创新

这次投资对我来说有强烈的个人情结。在我成长的过程中,科技为我提供了一扇通往世界的窗口。这也让我们的家人更紧密地联结在一起。每天晚上,我们都会被Doordarshan特别演唱的“Sare Jahan Se Accha”吸引到电视机前,前几天我试图向我的同事们解释这一点,但最终我放弃了,只在YouTube上向他们展示。

在我成长的过程中,每一项新技术都带来了新的学习和成长的机会。但我总是要等它从别的地方传过来。今天,印度人民不再需要等待技术的到来,新一代技术将会首先出现在印度。

在我过去的几次访问中,看到这里变化的速度之快令人难以置信。从年轻人使用最新应用程序和服务的兴奋,到人们使用智能手机改善农村生活的方式,再到超过2500多名印度YouTube创作者,他们每个人都拥有超过100万的粉丝。在过去的几周里,我已经向这些创造者寻求帮助…例如,学习如何和我的孩子们一起做烤肉卷或披萨。

印度小企业走向数字化

最令人兴奋的成功案例之一就是小企业的数字化。就在四年前,印度只有三分之一的小企业拥有在线业务。如今,2600万个中小企业现在可以在搜索和地图上找到,每个月都有超过1.5亿用户的连接。更重要的是,印度全国的小商户现在已经具备了接受数字支付的条件。这使得更多的小企业成为正规经济的一部分,并改善了它们获得信贷的机会。

全球大流行病推动了数字工具的采用。例如,数字支付使印度各地的家庭能够在封锁期间获得商品和服务。对他们来说,杂货店的送货服务是无价的,尽管我相信爷爷奶奶们会错过亲自为蔬菜价格讨价还价的机会。

当我们为印度建设时,我们为世界而建

当然,所有这些进步只有建立在数字连接的强大基础上才有可能。

莫迪总理提出了“ 数字印度”的构想后,该国在使十亿印度人上网方面取得了巨大进步。低成本智能手机与可负担的数据相结合,以及世界一流的电信基础设施,为新机遇铺平了道路。

在谷歌,自2004年在海得拉巴和班加罗尔开设了第一家办事处以来,我们很荣幸能成为印度数字化进程的合作伙伴。在那些日子里,我们的重点是通过搜索为印度用户提供有用的相关信息,无论他们是在搜索他们最喜欢的宝莱坞明星还是板球得分。

从那以后,我们通过Internet Saathi之类的程序在农村传播对Internet(互联网)的意识。它帮助印度3000多万妇女获得了数字技能,改善了她们的生活和社区。

谷歌在印度的努力加深了我们对科技如何帮助所有不同类型人的理解。首先为印度打造产品,将会帮助我们为世界各地的用户打造更好的产品。

最近的一个例子是GPay,这是一种快速、简单的非接触式或在线支付方式。加上BHIM-UPI采用率的上升,GPay使得支付人力车费用或给家里的家人汇款变得容易。印度正在制定如何实现支付数字化的全球标准,并且正在帮助我们打造一种全球产品。

我们的人工智能阅读导师app Bolo,现在叫做Read Along,是专门为印度用户构建的技术的另一个例子。去年,我访问了孟买的学生,他们用这个应用程序自学阅读。当他们第一次用北印度语读一个新词时,看到他们的兴奋真是令人惊讶。它受到了如此积极的欢迎,我们正在把它推广到世界其他地方,现在180个国家的孩子们可以用九种语言学习阅读,而且还会有更多。

我们投资的下一步:谷歌印度数字化基金

这些只是印度经济创新如何造福世界的几个例子。但印度自己的数字之旅还远未完成。为了使10亿印度人能够负担得起互联网并使之有用,还有更多的工作要做……从改进印度所有语言的语音输入和计算能力,到激励和支持新一代企业家。

多年来,我们通过谷歌,以及我们的成长型股票投资基金CapitalG投资了许多印度企业。

今天,我很高兴宣布谷歌印度数字化基金的成立。通过这项努力,我们将在未来5-7年向印度投资75亿卢比,约合100亿美元。我们将通过股权投资、合作伙伴关系以及运营、基础设施和生态系统投资来实现这一目标。这反映了我们对印度及其数字经济未来的信心。

投资将集中在印度数字化的四个重要领域:

  • 首先,让每一个印度人都能以自己的语言获取和获取信息,无论是印地语、泰米尔语、旁遮普语或其他任何语言

  • 第二,开发与印度独特需求密切相关的新产品和服务

  • 第三,企业将继续进行数字化转型

  • 第四,在健康、教育和农业等领域利用技术和人工智能实现社会公益

在进行这些投资时,我们期待着与莫迪总理和印度政府以及各种规模的印度企业合作,实现我们对“数字印度”的共同愿景。

毫无疑问,当今,在印度和全世界,我们正面临一个艰难的时刻。我们的健康和经济面临的双重挑战,迫使我们重新思考工作方式和生活方式。但充满挑战的时刻会带来令人难以置信的创新时刻。我们的目标是确保印度不仅从下一轮创新浪潮中获益,而且引领创新浪潮。我们共同努力,就能确保我们最好的日子还在前方。

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参考来源:https://blog.google/inside-google/company-announcements/investing-in-indias-digital-future/

14 Jul 2020 | 11:48 am

2nm研发取得重大突破!台积电迈向GAA为什么比三星晚?


根据台湾经济日报报道,近日台积电在2nm研发上取得重大突破,目前已找到路径,将切入全环栅场效应晶体管GAA,这是台积电继从鳍式场效应晶体管FinFET技术取得全球领先地位之后,向另一全新的技术节点迈进。

相比于台积电在2nm制程才切入GAA,其竞争对手三星则早在2年前其揭露3nm技术工艺时,就宣布从FinFET转向GAA。

GAA-EFT相当于FinFET的改良版

如果说FinEFT是平面式晶体管架构的继承者,那么GAA就相当于FinFET的改良版。

在FinEFT提出之前,根据摩尔定律,芯片的工艺节点制程的极限将是35nm。为此,美国国防高级研究计划局(DARPA)启动了一个名为“25nm开关”的计划,致力于提升芯片容纳集体管数目的上限,加州大学伯克利分校教授胡正明与其团队加入了这一计划,试图攻破制程难题。

使用平面式晶体管架构最大的障碍在于随着组件尺寸逐渐变小,当晶体管处于“关闭”状态时,电子容易流过栅极。于是,胡正明团队提出在硅基底上方垂直布设细传导通道,控制电子流动,这一架构的外观如同鱼鳍,故被称之为鳍式场效应晶体管。

1999年,胡正明团队发布了第一款45nm的FinEFT晶体管,且性能优良。

胡正明教授预测,该晶体管器件能够使工艺节点继续发展到20nm以下,这一预测已经得到验证,并且,依托FinEFT技术,芯片工艺节点制程已经发展到5nm甚至3nm。

 

与此同时,随着工艺节点制程发展到3nm,晶体管沟道进一步缩短,这时会发生量子遂穿效应。为再一次突破极限,新的工艺技术GAA-EFT诞生了。

尽管GAA概念的提出要比FinEFT早10年左右,不过GAA相当于FinEFT的改进版,在3nm工艺节点遇到障碍的三星就已从FinFET工艺转入到GAA,如今台积电也将加入GAA的队伍中。无论是三星还是台积电,都将新工艺指向了GAA。

台积电为何在2nm才计划切入GAA工艺?

相比于三星,台积电切入GAA工艺较晚,虽然这与台积电本身FinFET的巨大成功有一定的关系,但可能更多的原因在于若采用新的工艺,从决定采用到最终实现量产,需要耗费较长的时间周期。

 

当年第一个采用FinEFT工艺并实现量产规模的公司英特尔,就花了十年的时间才量产。相比FinEFT而言,GAA相对上一代工艺的变化并不太大,但从实验室到商业化量产,依然需要一定的周期。

同时,台积电也曾表示,3nm沿用FinEFT技术,主要是考量客户在导入5nm制程的设计也能用在3nm制程中,无需面临需要重新设计产品的问题,台积电可以保持自身的成本竞争力,获得更多的客户订单。

从这一层面看,在3nm采取FinEFT、在2nm才计划切入GAA的台积电,或许更能赢得市场青睐。

6月营收环比大增,研发与量产的良性循环 

台积电在2nm切入GAA,同样可能存在资金的考虑。

观察台积电近三年的研发费用,其每年的研发费用占据营收费用的8%~9%,其营收逐年增加,研发费用也随之增多。

尽管不少人认为,台积电失去华为订单将面临营收风险,但根据台积电官网7月10日消息,台积电6月净收入约为1208.8亿元新台币(折合287.54亿元人民币),较2019年6月增长了40.8%。这是自1999年来,台积电月度营收首次超过1200亿新台币,创下历史新高。

此次营收大增的主要原因,可能是台积电为苹果A14处理器大规模量产,A14处理器由台积电独家代工,采用的是5nm工艺。

就台积电目前在营收上取得的成绩而言,台积电在研发上的投入将持续增多,这也就意味着,台积电将有更多的资金投入到2nm技术的研发,持续营收与研发的良性循环。

在同其他企业竞争的过程中,台积电始终保持自己的节奏,做出相对稳妥的决定,此次计划2nm导入GAA,是否会延续台积电在FinFET的成功?

本文参考来源:

https://money.udn.com/money/story/5612/4696424

https://www.tsmc.com/tsmcdotcom/PRListingNewsAction.do?action=detail&language=E&newsid=PGHKHKPGTH

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14 Jul 2020 | 12:56 am

华为云医疗智能体乔楠: 基于EIHealth平台的抗疫全景解读

雷锋网消息,7月10-11日,2020世界人工智能健康云峰会召开。作为世界人工智能大会云端峰会的主题论坛之一,健康云峰会以“智联世界·共享健康”为主题,由“1个开幕式+3场专题论坛+1场特色会议”构成,聚焦“AI+健康”“AI+公共卫生”“AI+医疗服务”“AI+生物医药”“AI+医疗标准规范”等热点话题。

在“AI+医疗服务”专场上,华为技术有限公司云医疗智能体乔楠博士发表了主题为《华为云EIHealth 科技抗疫 共克时艰》的主题演讲。

乔楠表示,在医疗行业,华为云的EIHealth平台致力于打造医疗行业人工智能的“黑土地”,支撑生物技术公司、医院、制药公司等进行AI和数字化转型,突入行业的深水区,找到业务发展的第二曲线。他还讲到,目前,EIHealth主要覆盖基因组、临床研究和药物研发三个方向。

在此次抗击新冠肺炎的战斗中,EIHealth在以上三个领域取得了诸多成果,多方面助力抗疫,实现了平台自身价值的最大化。

例如,在武汉,武汉希望组和华为组成联合团队,在无固定IT基础设施的临时医院,实现并验证了基于三代测序技术的新冠病毒快速基因检测技术。

在广东,华为云EI团队协助广东省再生实验室,加速新冠肺炎影像AI模型开发,完成新冠肺炎影像AI模型训练,并且联合华中科技大学、蓝网科技共同推出AI辅助医疗影像筛查服务。服务整合了华为云端的AI+CT推理服务,可以直接给到医院供临床医生使用。

以下为乔楠的演讲内容,雷锋网作了不改变原意的编辑及整理:

乔楠:大家下午好,非常感谢世界人工智能大会组委会的邀请,也很荣幸参加这次“智联世界 共享健康”上海云峰会。

今天我要给大家介绍的是华为云的EIHealth平台。在这次抗疫中,EIHealth推出了一系列的抗疫黑科技,支撑国内外高校、研究机构、医疗和合作伙伴,一起利用科技抗疫、共克时艰。

华为聚焦于ICT技术,也就是信息与通信技术,面向消费者、运营商和企业三类客户群,提供创新的端到端的ICT解决方案和产品,包括智能终端和可穿戴式设备,各种网络互连设备,以及云计算。

消费者业务、运营商业务、企业业务和云业务是华为的核心四大业务领域。

华为每年在持续创新和自主研发上投入大量的人力和资源,2019年研发总投入1317亿元,研发人员遍布全球的14个研究所和36个联合创新中心。

华为现有3000多名AI专家,发表了200多篇AI文章,持有600多项AI专利,这些数字每天都在持续增加中。

2018年,徐直军总裁正式对外宣布了华为的全栈、全场景AI战略;2019年,胡厚崑总裁正式宣布华为的全站全场景AI战略已经落地,我们推出了最强的AI推理芯片昇腾310,AI训练芯片昇腾910,以及通用计算的鲲鹏芯片。

我们在2020年的华为开发者大会上开源了可以媲美TensorFlow和Pytorch的MindSpore深度学习框架;而华为的一站式AI平台ModelArts,在正式发布一年后,也推出了面向企业客户的专业版。

针对企业客户,我们不仅提供了通用的AI、API,如图像识别,文本识别,也提供了面向软件工程师的高级API,方便企业客户的集成和应用,针对城市、互联网、园区、医疗等行业,我们进一步推出了EI智能体解决方案。

所有这些共同组成了华为云企业智能EI服务,打造人工智能的黑土地,使华为云成为企业智能化数字转型的最佳合作伙伴。

华为云企业智能面向医疗行业推出的是EIHealth平台。

近些年来,AI在医疗领域的研究和应用非常活跃,我们希望通过EIHealth为医疗客户提供一个端到端的AI研发平台,从而加速AI的研究、AI知识资产的积累、AI成果的转换应用。

更进一步的,推动AI的民主化。通过AutoML自动建模技术,让每一个人都可以利用AI解决工作中遇到的问题。

EIHealth当前主要覆盖三个方向:基因组、临床研究和药物研发。

在今年一月份疫期爆发初期,EIHealth团队就投入到紧张的抗疫研发第一线,我们和国内的高校,研究机构以及合作伙伴一起,在基因组、临床研究和药物研发等多个领域取得了一系列的合作成果,并且在第一时间公开和公布了这些研究成果,为抗疫研究争取了宝贵的时间。

为了更好的支持抗疫研发,EIHealth通过整合华为2012实验室多年的研究成果,迅速研发并上线了一系列抗疫科技,在国内外的抗疫工作中发挥了巨大的价值。

对于一种新型病毒,研究人员首先要做的是对该病毒的基因和蛋白进行深入的研究,接下来需要针对病毒研发检测技术。最后,研究人员需要针对病毒研发药物和抗体,这样才能彻底打败病毒。

EIHealth 抗病毒服务提供了覆盖病毒研究、病毒检测和抗病毒药物研发者三个阶段的多种功能,如病毒基因组研究、病毒进化研究、病毒蛋白结构研究、新冠肺炎AI+CT检测、抗病毒药物筛选和新冠AI图谱,这些功能可以极大加速病毒的研究和抗疫新技术的研发。

在基因组领域,EIHealth提供了全面的工具和流程,覆盖了二代测序和三代测序技术,使得研究人员可以快速进行病毒序列的检测、病毒基因组的组装、病毒突变的识别和病毒的进化分析。所有的这一切都可以在华为云端,利用华为云的强大算力迅速完成。

这里演示的是EIHealth平台的病毒基因检测流程,该流程通过分析病人的基因测序数据,可以快速准确的识别出新冠病毒的基因序列,从而可以作为传统病毒检测技术的有效补充。

通过华为5G技术、华为云的鲲鹏芯片和昇腾芯片,我们将数小时的分析任务加速到了十分钟以内,极大的提高了病毒检测的效率。

在临床研究领域,EIHealth研发了多个AI模型,用于对新冠肺炎的病灶分割和定量分析,对肺病病灶的3D重建,以及对病情演化的对比分析,这些AI模型的应用极大的提升了临床医生阅片的效率。

这里演示的是EIHealth平台的AI辅助新冠肺炎筛查服务,该模型可以达到99%的敏感度和90%的精度。针对肺病病变的DICE系数可以达到0.82,AI辅助新冠肺炎筛查同样可以作为传统病毒检测技术的有效补充,对病人的诊断结果进行交叉验证,提高诊断的准确性。

通过华为昇腾AI芯片的加速,我们将AI模型的推理时间压缩到数秒内完成。

EIHealth团队在一月底和中科院、华中科大以及西安交大的数位教授和博士共同启动了神农项目。

该项目在一周内,利用华为云的鲲鹏集群和昇腾集群的算力,针对21个病毒靶点以及8506个临床药物进行了虚拟筛选,并且将虚拟筛选的结果通过神农项目网站,面向全球进行公布。

这也是迄今为止全球最大的、完全免费公开的新冠药物虚拟筛选数据库。研究人员和临床医生可以在神农项目网站上对病毒蛋白和药物进行查询,并能够以3D可视化的形式展示病毒蛋白和药物的结合位点。

这里演示的是支撑神农项目背的抗病毒药物虚拟筛选服务,研究人员可以利用该服务,针对自己设计的病毒靶点和小分子药物数据库,进行超大规模的药物虚拟筛选。

借助华为鲲鹏芯片和昇腾芯片的超强算力,我们可以将原本需要一个月的计算任务加速到几个小时内完成。

由于新冠病毒是一种全新的病毒,对新冠病毒的研究在短短几个月的时间里就积累了上万篇文献,如何能够从文献中提取准确有效的知识,从而启发新的研究思路,并且避免重复性研究,已经成为研究人员面临的最大问题。

通过利用华为云的知识图谱服务和2012实验室发表的BERT-MK医疗预训练模型,EIHealth迅速推出了新冠科研AI图谱。

利用新冠科研AI图谱,研究人员可以对自己感兴趣的目标进行搜索,这里我们可以针对病毒的蛋白进行搜索,如Spike蛋白,搜索可以得到Spike蛋白的靶向蛋白,针对Spike蛋白的药物或者抗体,这些信息所在的文献段落及文献链接会显示在知识图谱的下方;

同样,我们可以搜索感兴趣的药物,如奈非那韦。最近有多篇文献报道它可以抑制新冠病毒,通过知识图谱查询,我们可以看到奈非那韦的靶点蛋白是病毒的Mpro蛋白。

现在是技术创新的大时代,也是中国的企业往深水区迈进的关键阶段,如何能够加速科技创新及应用,已经是各行业领头羊能够存活下去的关键因素。

在短短的几个月里,我们不仅通过EIHealth平台研发出了一系列黑科技,同时也和合作伙伴一起推动了这些技术的落地和应用,接下来我会为大家介绍最近我们取得的合作成果。

1月30号,武汉希望组和华为组成联合团队,在无固定IT基础设施的临时医院,实现并验证了基于三代测序技术的新冠病毒快速基因检测技术。

当测序仪产生数据后,基因数据通过5G网络传输给华为云,然后利用华为云服务与AI技术,快速分析得到病毒检测结果。该技术在抗疫初期发挥了重要的作用。

2月10日,在华为云技术团队的支持下,中国科学院上海营养与健康研究所和上海巴斯德所,正式上线了新冠病毒基因自动化鉴定云平台,并在疫情期间免费开放。

该平台为新冠基因组分析提供了一键式自动化服务,为新冠病毒临床诊断,病毒变异趋势监控提供了重要的依据。还在上海市公共卫生临床中心,瑞金医院及多家医疗机构的患者基因数据分析中得到了广泛的使用。

2月2号,为了支持广东省再生实验室新冠肺炎影像AI模型的训练,华为云紧急调度了一批AI训练服务器,确保了再生实验室研究任务的顺利完成。

2月8号,华为云和华中科技大学,蓝网科技共同研发的AI辅助医疗影像筛查服务正式上线,该服务整合了华为云端的AI、 CT推理服务,并可以直接部署到医院供临床医生使用。

4月2号,随着华为云全球抗疫行动的全面展开,在合作伙伴蓝网科技、心医国际和东软集团的共同努力下,EIHealth服务已经进入全球100余家医院。

从2月1号开始,由华为和中科院北京基因组研究所、华中科大、西安交大多名教授和博士组成的联合科研团队陆续发布了一系列的成果,其中包括新冠病毒所有关键蛋白的同源模建结构,针对Mpro蛋白药物筛选找到五个可能有效的药物,其中有两个药物已经进入了临床实验。

在4月2号,联合团队将这次大规模抗新冠药物筛选的所有数据,发布到了神农项目网站上,迄今为止,神农项目已有755次国内外访问,并且有多篇基于神农项目的科研成果也陆续发表了出来。

从2月10日开始,华为联合浙江大学发布了多个新冠科研AI知识图谱,该AI图谱采用了华为2012实验室和华为云最新研究成果,领先的医学领域知识监督预训练语言模型:BERT-MK,并融合了团队在知识挖掘领域积累的多项深度语义表示和检索技术。

新冠科研AI知识图谱通过OpenKG面向全球公开访问,迄今为止,已有超过1800次下载量。

华为云当前在中国公有云市场排名第三,全球排名第六,华为云也是全球唯一一个具有全栈全场景AI能力的云厂商,这些都为国家新基建的落地提供了坚实的基础。

今天我给大家的分享就到这里,希望能对大家有所帮助,谢谢大家!雷锋网

14 Jul 2020 | 12:49 am

葛均波院士:从“望闻问切”到人工智能,医疗AI仍有四大难点

雷锋网消息,7月10-11日,2020世界人工智能健康云峰会召开。作为世界人工智能大会云端峰会的主题论坛之一,健康云峰会以“智联世界·共享健康”为主题,由“1个开幕式+3场专题论坛+1场特色会议”构成,聚焦“AI+健康”“AI+公共卫生”“AI+医疗服务”“AI+生物医药”“AI+医疗标准规范”等热点话题。

在“AI+医疗服务”专场上,中国科学院院士、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波发表了主题为《AI引领医疗创新场景建设》的演讲。

作为上海科创中心建设的重要承载区和国家双创示范基地,徐汇区正在推进智慧医疗应用场景的建设。复旦大学附属中山医院、徐汇中心医院、徐汇区卫生事业管理发展中心等11个应用场景先后被上海市经信委列入第一批和第二批人工智能应用场景建设试点。

葛均波院士在演讲中表示,复旦大学附属中山医院和徐汇区中心医院在过去几年里,在人工智能场景建设方面已经做了一些初步工作,从数据的分析到数据的整合以及数据的收集,把心血管大数据整合到人工智能的应用平台,打通了三级医院、二级医院和社区卫生中心的数据。

与此同时,他还对目前人工智能在医疗行业运用中存在的短板也做了分析:

首先,通讯网络还不是非常稳定,专业数据等信息化方面的建设还存在一些不足;其次,是医疗大数据,20亿的就诊数据大而混乱,缺少统一的标注、治理标准;再次,是各个医院管理者有时会形成数据壁垒,不能够达到数据共享,造成信息孤岛。同时,也缺少有基层医疗经验又擅长人工智能的交叉人才。

以下为葛均波院士的现场演讲内容,雷锋网作了不改变原意的编辑及整理:

葛均波:各位专家好,非常高兴收到邀请,跟大家一起学习人工智能在医学方面的应用。

我是一名心血管临床大夫。怎么把人工智能应用到心血管疾病的早筛、预防、诊疗,以及分级诊疗当中,复旦大学附属中山医院跟徐汇中心医院做了一些前期的工作。

我跟大家汇报一下我们目前做的进展,主要是关于AI在医疗领域中的应用、人工智能医疗场景建设的实施以及对人工智能应用场景的展望。

作为临床大夫,我们通过望闻问切的方式,根据病人的主诉结合临床检查,给别人进行一个准确的诊断。但是我们知道,人是一个非常复杂的机器。光凭病人的主诉,光凭望闻问切,对疾病的认识不是那么全面。

今天提到大数据跟人工智能,我们人体可以通过本身的主诉、可穿戴设备,根据人口学的特点以及影像学检查等等可以提供更精确的诊断。

人工智能在以下四个方面可以提供帮助:疾病诊断、疾病诊疗、健康管理以及人工智能在医院管理、耗材、人力成本的计算等。

这些年,人工智能在医学界是非常热的话题。在医学三大杂志——新英格兰医学杂志、柳叶刀、JAMA上,对人工智能以及深度学习做了一些阐述,同时在基础研究方面也做了相关的论述。

但是,人工智能真正在现实当中应用,并不是非常完善,为什么这样讲?

人工智能有时候可能比医生得出的诊断更准确,前提条件是给它的数据必须是准确的。

在前不久发表的一篇文章中,提到了谷歌AI可以比眼科医生更快、更准确地得出诊断,但是应用到临床学以后发现并不是这么回事,为什么呢?

2018年发表的这篇文章中,谷歌人工智能在真正的应用当中没有达到我们的期望值,当时护士在拍照片的时候光线不好,错误的数据输不进去,人工智能程序就拒绝接受这个照片,反而得出了一些误诊数据。

为什么会发生这样的情况?刚才提到,你给它的数据必须得精确,而且是清晰的。

怎么能实现人工智能从实验室到临床的转化,或者人工智能在临床上给我们一些辅助,我提一提目前徐汇区关于人工智能在医疗场景建设方面的实施工作。

首先,场景是连接人工智能供应和需求,研发到产业化的关键环节,没有场景的话一切都是白搭。

再者,上海探索出一条以应用为牵引的人工智能发展道路。从政策扶持、资金投入、推动建设、宣传引导、闭环管理、全程跟踪、严格验收方面,进行人工智能场景的搭建,打造徐汇区人工智能医疗的服务高地。

在过去几年里,复旦大学附属中山医院和徐汇区中心医院在人工智能场景建设方面已经做了一些初步工作。从数据的分析到数据的整合以及数据的收集,把心血管大数据整合到人工智能的应用平台,打通了三级医院、二级医院和社区卫生中心的数据。

最主要的是,我们在日常生活居民端也做了一些工作,希望从疾病筛查、预防、诊疗跟康复几个方面进行综合分析。

刚才提到,从复旦大学附属中山医院、附属徐汇医院或者是徐汇区中心医院,我们分管了几个社区卫生中心。截止去年的七月份,我们收集了80万人的9.5个TB数据,这里面包括了20亿条病人的就诊记录,我们通过大数据的分析得出以下五个方面结论。

一方面,是居民端跟医生端。从疾病的精准早筛,到疾病的智能预防、辅助诊疗、智能随访再到分级转诊,诊断出哪些疾病可以在社区卫生中心解决,哪些疾病必须要三级医院进行复杂的手术或者治疗。

这里面的分类治疗分为两端,一个是居民端,一个是在医生端。

在居民端,基层可以通过心血管的档案、人口学特征、年龄、发病危险因素等等,借助区域卫生中心提供的影像学资料,到医生端进行辅助诊断和辅助诊疗,决定这个病人需不需要转到三级医院。

场景的建设目标,除了我刚才提的五个场景已实现以外,我们基本上还实现了心血管专家库的共享。

另外,我们完善了模型,同时初步形成了科研创新以及模型孵化的一个生态框架,最后形成资源共享的管控框架。

当然,人工智能在实际建立过程中还存在着一些难点或者目前还难以跨越的一些障碍。

第一个是网络。我们的网络现在还不是非常的稳定,在通讯、专业数据等信息化方面还存在一些不足。

第二个是医疗大数据,20亿的就诊数据大而混乱。大数据并不代表着数据大,有时候收集的很多信息对疾病诊疗是没有用的,怎么才能甄别出来?缺少统一的标注、治理标准。

第三个是各个医院管理者有时会形成数据壁垒。我们在信息交流过程当中,目前可以做到徐汇区共享,但与其他的医院和医疗还不能够达到数据共享,造成信息孤岛。同时,我们也缺少有基层医疗经验又擅长人工智能的交叉人才。

另外,还有我们对人工智能的了解不够深刻,以为远程会诊就是人工智能,实际上远远不是这样的。我们的医护人员虽然感兴趣,但是又不能完全参与到人工智能的实施和过程当中。

展望一下人工智能应用医疗场景,未来我们往哪个方面发展?

上一个演讲者提到2020年年初的新冠肺炎,在疾病爆发期间好多慢性病人不能到医院就诊,好多病人有高血压、心脏衰竭,服用抗磷药物等等,这些病人怎么办?

在徐汇区,首先在行业之间先倡导远程会诊,我们开通了E型门诊,通过我们的APP使原来每个星期来门诊就诊随访的病人可以在线上得到及时的诊疗。

再看看我们现在得到的数据,在新冠肺炎期间,平安好医生新的用户以及在线患者增加百分之八九百,这就告诉我们,市场或者是需求驱动了人工智能和远程医疗的发展。远程医疗拉近了病人跟医生之间的距离。

另外,远程医疗可以非常及时把信息传递给医疗机构,还可以降低医疗费用。

远程医疗或者远程诊疗不只是一个视频通话,或者打个电话问问吃什么药就可以的,实际是非常复杂。刚才提到血液动力学、人口学特征,是把实验室检查,以及影像学整合到一起的复杂工程。

前年在美国,TCT就做了一个32公里以外的远程医疗案例。这个病人是一个冠状动脉狭窄的病例,医生通过远程手术可以直接把支架放进去进行扩张。这是手术后的情况,好多医生不需要在手术室里面背着这么重的钳衣,就可以进行最好的治疗。

另一个案例是,在美国的一个印度医生,可以把所有的影像学资料通过虚拟方式来操作,可以通过语音命令,把图象放大、缩小、旋转,同时还可以通过语音控制把图像变大、变小,从而更清楚地识别疾病的位置、狭窄程度、血管走形等等情况。

我自己的个人设想是,未来AI可以赋能冠心病等医疗场景。最左上边是我们的CTA,通过无创检查获得血管冠状动脉的狭窄情况。通过血管模型和功能计算,看看这个狭窄是不是导致心肌缺血的靶血管,如果三个血管都生病,告诉我哪个血管是要干预的血管。

同时根据多模态智能分析,看这个地方缺血到底心肌是不是能够存活,还可以根据病例分析,语音反馈给医生来决定是药物干预还是进行介入治疗。介入治疗以后,我可以在外面边喝咖啡边操作,操作完以后对这个结果进行评估。

最后,做一个小结。

人工智能在医疗领域的应用目前处于初步的探索阶段,未来的人工智能远远不只可以帮助我们做决断,还可以在很多复杂的操作方面帮助我们进行更精确的治疗。

人工智能执行某一特定的任务可以达到专家甚至比专家更高的水平,但并不是达到全面的智能。人工智能加上人类专家一起的诊疗模式会超越目前我们传统的对疾病的诊疗模式。

我个人认为,人工智能有非常广阔的应用前景,期待能参与到我们医生的部分工作中,尤其是针对慢性病管理,病人随访等等情况。同时,人工智能提高了我们对疾病的认知,改变了我们对疾病的诊疗、随访和慢性病的管理模式。谢谢大家。雷锋网

14 Jul 2020 | 12:46 am

如流新版发布背后,是AI办公应有的打开方式

想必大家都有过这样的感受:用微信来回传输文件限制在100M以内,过期还有可能被清理;在线协同编辑文档,沟通与编辑无法同步;用视频会议开会,入会者一旦会议繁忙,可能还会错过会议时间。

团队沟通、文档传递、视频会议、协同编辑文档……等等这些工作,有时甚至无法在同一个平台上同时完成,不安全且低效。这是当下写字楼里,机关单位,甚至教室、工地、医院里等需要大量沟通、协同的工作者的普遍困惑。

2020年疫情的到来,多数企业尽量选择无接触式办公,彻底暴露出以往企业办公协同方式的低效率,尽管现有的即时通讯工具满足了基本的企业沟通需求,但面对流程更为复杂、快速变化、信息容量大的业务时,企业办公方式亟需突破。

让我们重新认识何为高效企业办公。无论是只有十几个成员的小团队,还是大型企业组织,或许都能在百度如流的平台上找到行云流水般的AI办公体验。

实测:如流办公,体验如何?

在如流的左侧导航入口下,聚合了会话、工作流(项目、任务、日程、应用)、文档、会议、通讯录等五个标签,其中工作流支持项目管理、任务管理两大工作台。逻辑上,如流将文档、会议等二级标签导航在左侧展示,将文档管理与视频会议的入口进行突出,降低了用户的使用成本。

  • 体验一:快速入会,不怕找不到入口,会议结束,不会一头雾水

疫情并未完全结束的当下,多数企业组织内、组织外的交流,仍是以视频会议的方式替代传统面对面、人员密集型的交流方式。

这就导致每次开会时,参会者总是手忙脚乱,找不到会议入口,而一旦会议时间过长,无法保证整场会议的高效性。

如流重点对这一问题进行了优化。除了直接将会议标签提升至一级导航栏,降低用户的使用成本外,用户还可以通过如流直接发起、加入会议,不需新建或重复组建群组,大大降低了会议发起及参与成本。

而在组织会议方式上,如流基本做到了会议管理的全流程。例如,会前的时间安排与主题准备,会中的会议接入及视频流程、文件分享,以及会后的文档上传与会议纪要,提供历史会议列表及详情、文档上传和纪要填写。

此外,如今还有不少用户习惯通过传统模式进行项目管理,无法做到与会议并行。如果想要在会议中实现创建和分配项目,传统模式下则很困难。

针对这种强协作的项目管理模式,如流设计了一套项目与会议深度融合的模式,用户在会议纪要中就可以创建、分配项目任务,在完成项目的同时建立高效会议的闭环。

  • 体验二:无论你是组织者还是参会者,都将享有多端会议一致性体验

视频会议仍是疫情以来多数企业组织使用频率颇高的一项功能。除了在功能界面上有所升级外,如流还对视频会议本身的音视频体验上做了优化。

首先是输入会议ID功能,客户端可通过输入会议ID,加入目标会议中。用户只需输入会议ID即可快速入会,避免没受邀请临时通知的尴尬。

然后是匿名入会功能,用户无需注册登录,初始页面输入会议ID后可快速加入视频会议。

此外,如流还对Web端进行优化,保证其与客户端实现视频画面的互通呈现,成员列表能准确双向同步。

大家知道,如流曾凭借支撑520方堪称业内最大规模视频会议的能力惊艳四座,这一次,如流还对视频会议的布局进行了体验上的优化。当用户打开视频界面,映入眼帘的不再是个四方格,还可以通过小窗口滑动随时查看全局画面,使整场会议更具互动性,减少与会者的疲劳感。为此,优化之后的视频界面,右侧边栏以成员列表与小窗口融合显示,小窗口布局优化为16:9,工具栏也可以根据用户使用习惯进行调整。

  • 体验三:以卡片式看板呈现工作流全程,灵活协调项目、任务

众所周知,项目管理在一个项目周期中扮演着相当重要的角色。一个好的项目管理,足以影响项目是否能按既定的时间、规划的成本、质量等目标顺利地完成。总体上,项目功能的文档化,体现的就是对项目团队的整体把控。

如流在工作流上的最大创新,莫过于以卡片式的看板呈现项目与任务的各阶段,包括项目的背景、目标,任务的描述、背景、时间、执行成员、周期、优先级。例如,项目由各阶段内项目成员的不同任务组成;项目可以拆分成具体可执行的任务,也可以建立独立于项目的任务。任务的执行过程和结果都会在任务中记录和沉淀,明确每个人的个人职责。

重要的一点是,该功能在帮助团队创建、管理、记录项目进展全过程的同时,还可以积累全部的文档资产。

  • 体验四:所有上传下达、平行沟通及传输的文档,全部记录在案

正如上面总结的,在日常工作中,不同主题的协同方式,会产生不同的文档,项目文档、会议文档、消息文档。从文档格式上讲,还有word、excel、PPT、文件夹等等。

这些碎片的文档,在存储、编辑、分享过程中,明显存在分散、杂乱的问题。

在如流的在线文档功能可以直接新建文档、表格、幻灯片,支持多人同时编辑,彻底解决工作群里文档反复上传、下载、修改、再上传的尴尬,用户看到的永远都是最新版。新增的“文档”入口,用户在项目、会议、消息中产生的各类文件将在此处对应显示,方便资料的分类及管理。

如流目前可以满足将所有上传下达、平行沟通及传输的文件,全部记录在案。这些功能为后续企业知识沉淀、内容创作、协同共享的数字化资产升级奠定了基础。

AI办公新的打开方式

正如百度CTO王海峰谈到,基于百度“AI中台”和“知识中台”,如流将主打企业内部的通讯流、工作流和知识流,构建AI时代办公流水线。正是在这样的思想指引下,如流正迅速进行着迭代。

整体来看,此次如流的升级版本对企业办公的部分场景能够带来比较显著的提升效果,如视频会议,项目管理,文档等。而如何为企业提供知识和信息的全流程管理,在企业中高效流动,是更有价值并值得期待的。从这个层面来讲,如流此次版本更新首先加强了在沟通、视频会议、项目管理上与知识型文档的融合。

理想状态下,这部分沉淀的知识(尽管可能是一小部分知识),可以运用起来投入到产品研发、销售、运营这种场景中,比如实现企业品牌传播或商业目标等,赋予企业创新生产力。

如流本身有具备百度自身在AI能力上的深厚积累。例如,AI通话主动降噪、自动翻译多国语言、智能推荐会议时间,在此前的版本中尤为突出。

接下来,借助于AI的知识提取、智能检索、自动生成摘要、内容创作,或许可以在未来提升企业对对知识管理的易用性。

可以说,如流是目前市场中唯一有实力、并且看到了这一市场机会的AI办公平台。据了解,如流还会通过赋能的方式,将平台上的能力通过与企业内部与员工、客户相关的考勤薪酬系统、CRM系统进行集成,串联起企业现有的信息化模块和数据。

百度如流此次品牌升级后的首次新版本发布,多项新功能到来,从重沟通的IM即时沟通、音视频会议、项目管理,到重内容的存储、文档协同,为AI办公下一步知识搜索、个性化推荐、企业论坛等知识管理的方向带来想象空间。

这也是未来AI办公平台应有的打开方式,百度如流的入局将为之带来更多可能。

(雷锋网)

13 Jul 2020 | 11:04 pm

新时代下AI如何赋能人才培养?听听学界和业界大佬们怎么说

雷锋网消息,近日,2020 世界人工智能大会云端峰会·创新人才培养论坛在上海举办。

以“AI赋能人才,教育成就未来”为主题,中国工程院院士,九三学社上海市委主委,华东理工大学副校长钱锋、国务院参事汤敏、上海市人工智能学会理事长,同济大学教育部企业数字化技术工程中心主任张浩、掌门教育联合创始人吴佳峻、商汤科技教育事业部总经理戴娟等学界和业界嘉宾,从“智能科学与学习技术”、“AI对教育教学的创新变革”、“培养人工智能时代人才”三大主题出发,对“AI赋能人才培养”展开了多维度、多角度的研讨与对话。

其中,中国工程院院士、九三学社上海市委员会主任委员、华东理工大学副校长钱表示,我国自从实施制造强国战略以来,加速推进了制造的转型升级,与世界制造强国之间的距离在逐步缩短,但是总体还处于中低端的位置,面临的挑战仍然十分严峻。因此,为了实现制造强国,我们必须快速推动制造业转型升级和智能化发展,培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才。

关于人工智能教育,国务院参事汤敏也提到,人工智能在我国的教育领域,特别是在基础教育领域正在快速推进。通过人工智能,老师可以了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,让因材施教不再是一个梦想;此外,人工智能还可以提高老师的教学水平,特别是贫困地区薄弱学校的教师能力;在教学系统方面,人工智能可以提供支持,包括教学管理、课程开发、批改作业等。汤敏同时指出,要谨防人工智能进一步加剧教育中的马太效应。

对于“教育和AI的关系”,上海市人工智能学会理事长、同济大学教育部企业数字化技术工程中心主任张浩博士指出,人工智能时代的到来,使得标准化教育、批量生产人才模式难以为继(指高等教育),时代发展对教育提出了新要求,普通的教育要向智慧教育过渡。在张浩看来,智慧教育应该把人作为最高关注点,发觉人的潜能,唤醒人的价值,启发人的智慧。特别是人工智能时代,要满足人的多样化需求和服务。

商汤科技教育事业部总经理戴娟提到,AI教育的核心是培养AI素养。AI素养教育有四个模块,包括智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任。

以下是雷锋网对本次参会的部分嘉宾演讲进行了不改变原意的编辑整理:

中国工程院院士,九三学社上海市委主委,华东理工大学副校长钱锋:培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才

今年我在全国两会上提出了这样大家比较关心的话题,主要分为三部分:

第一部分,我国制造业发展现状。

我们国家是第二大经济体,是第一制造大国。虽然我们是制造大国,但还称不上是制造强国。中国除规模发展的优势以外,在质量效益、结构优化,以及持续发展方面,与世界制造强国美国相比还有很大的距离。

因此,为了实现制造强国,必须推动制造业转型升级和智能化发展。在这当中,首当其冲必须要培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才,今天我们的话题是AI赋能人才,教育成就未来。尤其是AI赋能工程科技人才的培养,这样的人才支撑制造大国的体系显得尤为迫切。

第二部分,制造业人才培养现状与问题。

1.人才培养方案知识体系更新置于脑后,人才培养的知识体系仍然固于传统的学科和专业

40年高速增长给了我们很好的制造业基础,但是传统的学科和专业如何融入新技术进行改造升级,尤其把人工智能以互联网为代表的信信技术,用传统制造业如何深度融合,培养未来发展的人才,在这方面我们除了系统性地思考和布局,这几年我们发展速度很快,比如今年教育部公布了2019年高校本科专业备案和审批结果,共179所高校获批新增人工智能的本科专业,相比去年仅有35所高校,我们把智能科学与技术跟人工智能没有严格区分。设置人工智能专业高校中,即使设置了人工智能专业,但是很少能够根据新时代制造业的新要求系统性地更新培养方案,所以多元化的人才培养显得尤为重要。

2.跨学科的人才培养存在体制机制障碍

在后工业化时代,尤其需要跨学科、综合素质高的人才培养,当前的学科和专业之间壁垒森严、相互分割,不利于建立跨学科的人才培养模式,无法满足跨学科人才培养的需求。无论在教学资源,在学科和专业之间缺少流动和共享。以学科和专业定归属的教师身份制度限制了教师开展跨学科教学,很多跨学科的交流由于身份固化,如果产生矩阵式的人才教育培养模式,这方面需要我们探讨,需要考核评价机制,尤其要考核跨学科的人才培养教师的意见,需要我们探讨一些人才培养模式的改革。

3.工科师资队伍能力素质建设亟待加强

部分老师要加强工程实践类的提成,大部分老师极少关注和有能力解决智能制造背景下现实的工程技术难题,我们的老师尤其是明星老师有没有工程背景,有没有在企业实践过也很重要。现有的工科教师自身缺少跨学科的知识储备和人工智能等知识运用能力,跨学科教学能力不足,要培养智能技术与制造业相结合的人才难度很大,需要我们改造现有的模式和现有的培养体系。

第三部分,对策与建议。

1.我们要加快工程学科和专业的知识体系再造,这方面当务之急尽快将新知识、新技术、新理念、新的思维方式融入工程学科和专业人才培养方案。全新的时代,知识快速增长的时代,我们一定要把新知识、新技术、新理念、新方法,融入到人才培养的体系方案当中,对传统的人才体系模式必须改革,要改进。

长期目标来讲,要建设全新的适应制造业智能化发展的人才培养体系,当务之急要做两项工作。第一人才培养方案更新,高度重视制造业与人工智能、大数据等新一代信息技术的深度融合,固然要培养新专业,更重要的是把原有专业、新知识、新体系融入进去,把培养的方案和体系一定要更新,适应我们国家制造业高质量发展的目标。

2.人才培养体系要重塑,设置新技术与制造业相结合的课程,编写案例和教材,形成全新的课程体系,教育体系和知识体系。我们的培养体系,我们培养的课程,包括我们的教材还是传统的角度,但是智能化时代我们的教学方案、教材要更新,特别是新的教材,适应制造强国发展的需求。

我们要探索多元化的制造业工程科技人才培养模式,由于制造业行业分工越来越细,专业创新越来越重要,而且培养模式多元化。从技术员到工程师到总工程师,业务员到销售主观、区域经理,我们要培养科技型人才加销售型人才,这点尤为重要,我们要配合综合素质高的人才。另外专业人才要加复合型人才的培养,我们需要专业人才,但是在这个基础上,更需要他有物流、法律、环保、项目管理,管理方面的一些复合型人才,这个更需要培养,所以要培养多元化的人才。

我们要创新制造业工程科技人才跨学科培养方式。现在制造业后工业化时代,我们要多学科的交叉结合,这样才能创造我们国家的技术创新。要打破学科和专业的壁垒,尤其要创新跨学科的培养方式和培养模式,首先要组建跨学科的课程和教学团队,共同开发新技术与制造业相结合的课程并开展教学。要建立跨学科的导师制度,为研究生配备一名专业导师和一名智能技术领域的导师,共同指导其开展智能制造方向的研究。智能+各行各业,专业导师很重要,最好能跨学科地配一名智能技术领域的导师。尤其是人工智能,一方面要赋能社会发展,同时也要赋能制造业,要变成工业发展的新引擎、经济发展的新引擎。其次鼓励跨学科攻读硕博学位,吸引智能技术领域和制造业领域的本科生跨学科攻读硕博学位。

3.我们要大力提升面向制造业的专业师资队伍综合能力提升。教师要有综合素质,要有智能化时代的专业面,引导工科教师深入企业一线,提升面向制造业的专业师资队伍综合能力。首先要创造条件,组建跨学科的研究平台和项目,鼓励制造业领域和智能技术领域的教师开展跨学科的研究,共同攻关,包括指导本科生、博士生、硕士生。第二能力考察,将工科教师在解决制造业工程问题的贡献作为其绩效分配、职务职称晋升、岗位晋级考核中的重要指标。第三是能力提升,组建由教师领衔组成的企业实践团,深入一线,帮助企业解决工程问题,在实践中提高科技素质与能力。

国务院参事汤敏:谨防人工智能进一步拉大教育中的马太效应

总书记在最近专门提出了把人工智能的重要性,特别是在教育方面人工智能应该怎么做,应该干什么讲得非常清楚。今天我想讲这三个问题,第一人工智能在教育有哪些新进展?第二,人工智能如何赋能教师、引导学生、改变教育?第三,如何防止人工智能扩大教育的数字鸿沟?

人工智能在教育方面有哪些新进展?在人工智能方面,中国在应用方面走在比较前面,在应用方面,它又是倒金字塔或者正金字塔,基础教育的应用走得比较多。在基础教育上,我们已经在高中很多学校里面开始广泛地运用,而且已经相当普及。

在职业教育里面,人工智能也发展得非常快,从2017年开始到现在每一年几乎每几个月都有比较大的进展。在高等教育方面,高等教育也在突飞猛进,从2018年35所院校有AI的专业,到了2019年到了180所。

从这些角度来看,人工智能到底在教育里面怎么改变教育?

在基础教育里面,首先从教育体系来看,人工智能方面从学生层面来看,通过人工智能了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,让过去所说的因材施教,通过人工智能真正能够发挥作用,甚至进行人机对话。

洋葱学院在中小学里面,包括贫困地区的中小学里面通过人机对话,引导学生自主学习。现在在很多的中小学里面,人工智能就可以用在课前、课上和课后,让学生能够等于有一个辅导老师一直帮助他。像商汤也是中国在人工智能方面走得非常前面的,它们已经在各种实验平台、课程制造,在科研平台上已经走得非常前面了,他们在高中、初中、小学都有很多人工智能直接的运用。

通过人工智能让你有一个量身订作的外教跟着你一起在学习,通过这样的英语学习的方式就可以很快地提高学生的英语学习水平。像这些都是对学生层面已经开发了很多直接可以运用到学生身上。在教师层面,人工智能怎么给教师赋能,提高教师的教学水平呢?它就要通过备课、上课、反思等等一套的流程。

这个老师通过大数据的方式,让老师可以迅速地提高教学水平,同时也不需要太多的投入。像这样提高教师的能力,特别是很多贫困地区薄弱学校的教师能力,这套体系一旦做好了,广泛运用了,它可以大幅度提高教师的教学水平,像洋葱学院它们做了很多专门针对教师的软件,包括在银川的农村学校都运用到这些地方去了。商汤教育已经在43个城市,1633所学校,3177个老师进行较大规模的实验,一旦成功它可以迅速地扩大。

中国在基础教育方面的人工智能已经走在比较前列了,跟发达国家已经差距不是特别远了。除了对学生、对老师的运用之外,我们还有对整个教学支持系统的支持。像这里包括教学管理,包括课程开发等等一系列,甚至老师平常的改作业,现在也开始用人工智能来改了。不但打出分,它给这个学生做了全面的分析,作为一个老师做不到这一点,而人工智能不但减少了老师的大量工作时间,同时做出了很多老师根本做不出来的分析和判断,包括用人工智能参加高考。

它不但可以改卷子,甚至可以参加高考,参加高考以后还把出题老师背后的全部给分析出来。包括上海的松鼠AI,目前在人工智能基础教育做得最好,现在20多个省、700多个市县、2700个教学中心,三百万的用户在全国范围内广泛地实验,现在目前还是在实验,只不过是大规模实验。

现在人工智能能够达到孔夫子说的因材施教,今天通过人工智能的方式,对每个学生可以用完全不同的教学方式,完全不同的教学进度,因材施教,将不是一个梦想。这个模式还有一个好处,它跟传统的模式不一样,你把老师培养出来,老师再一个个下去,一旦做出来以后,它就可以大规模的、低成本地复制,就可以广泛地运用。现在很多AI公司都在努力地创造一个好的方式,能够在基础教育里面把它做好,既然基础教育可以这样,未来的职业教育,甚至高等教育,甚至终生教育慢慢这些都可以把它推动出来。

当然,这里面有一点是我要讲的最后一点,我们要谨防人工智能进一步拉大教育中的马太效应。刚才看的那些学校都是非常好的教学条件,这是我们曾经做过的一个支教点,这在广西梧州苍梧县一个教学点,1~5年级都有,他们唯一的教育信息化就靠一个支教同学的手机上网给他们看一看,当然后来这个学校我们给它捐助,他们已经有了比较好的设备了,但是这样的学校中国还有十万个,我们一定要注意不要让这样的学校落后了,在教育信息化里面走到了后面。我们现在在做各种各样的实验,以卡通式的教学方式直接上到乡村学校,把人工智能运用到乡村学校去。因此,我们建议国家要加大对农村贫困地区、薄弱学校的人工智能教育的投入。因为这些是能很快从根本上改变它们状况的。

第二有社会责任的企业要在城市与农村学生中同步推动人工智能教学试验。看看你这套东西在贫困地区能不能同样能够运用。

最后,在教育领域人工智能要公平优先,重点推动低成本、高效率、广覆盖的技术。技术可以有无穷无尽,但是我们重点去推广这些,让广大的贫困地区,让薄弱学校学生也能够享受到这些人工智能的成果。

人工智能在我国的教育领域,特别是在基础教育里面正在快速推进,其他领域也在快速推进,而在这方面我们在更新教育管理、赋能老师,提高学生的学习质量,已经有很多很好的办法了,但是我们同时要尽快地采取一些有效的措施,不能光停留在口头上和文件上,来防止人工智能扩大教育的数字鸿沟,谢谢大家。

上海人工智能学会理事长,同济大学电子与信息工程学院教授、博导,企业数字化技术教育部工程研究中心主任张浩:智慧教育应该把人作为最高关注

人工智能有很多落地的场合,其中教育就是一个很重要的场合。这两个事情能够深度地结合,我本人是个教师,但是高等教育和普及教育还是有所不同的。高等教育教育的受众和技术都发生了变化,所以人工智能在教育当中可以发挥重大的作用,我后面讲的教育与人工智能的结合主要指高等教育。

高等教育除了要适应变革以外,本身还要承担人工智能的专业技术或者教育,同济大学也是最早的35所设立人工智能专业的高校。我在后面一部分也跟大家分享一下同济大学的一些初始做法。

第一部分,教育的AI。

过去我们上了大学我们认为自己是精英,现在像北上广这样的地方毛入学率接近90%,教育的受众发生了根本性变化。你还能够沿用过去的精英式教育的模式吗?教育的方式也是有统一向个性化转变,过去的教育更像是一种工业化的生产,这样的教育现在应该发生转变了,应该向个性化的教育转变。时代发展对教育提出了新要求,普通的教育要向智慧教育过渡。

什么叫智慧教育?高等学校智慧的提升是第一要务,当然现在给高校赋予了很多任务,但是第一位的还是针对人的。在古代学校当中,多半是培养有哲学思考能力的人才,是渴望传输的是智慧,而现在的学校传授的目标是知识,忽略了教育的根本。

2016年3月,世界经济论坛发布了一份研究报告,这时候提出了一些新看法,其中把批判性思维、问题解决、创造力、沟通能力、合作能力等四种能力,以及培养人的好奇心、首创精神、坚毅力、适应力、领导力、社会文化意识等六种品质作为一个教育,特别是高等教育首先要考虑的问题。通过现在的高等智慧教育以后,有这样四种能力我认为就是智慧教育的特征,应该是对不同人施以不同教育的方法,正好AI能够帮助人做到这点。

智慧教育也可以认为是教育信息化发展的新阶段,是依托物联网、云计算、无线通信等新一代信息技术的教育信息生态系统,这只是一些手段,最终是构建一个智能化的环境,让师生能够有灵巧的教与学的新方式。

现在的智慧教育应该把人作为最高关注,发觉人的潜能,唤醒人的价值,启发人的智慧,特别是人工智能时代带来的挑战,要从物的满足向多样化的需求和服务转变。我认为比较理想的智慧教育,将来以后应该有这样的特征,但是做到确实不容易。

智慧教育和学习环境的建立,不只是翻书或者一对一传教,我们有智慧教室、网络空间、感知学习、数据分析和个性服务的提供,很重要的方面是智慧学习方式的建立,我们要带着问题学习,从学以致用到用以致学,就是你想成为什么样的人,再去学习相应的知识,特别是教育组织要能够给学生提供这样的环境和能力,这给教育机构提出了很大挑战。

其次是智慧教育管理架构的建立。这件事情也只能在人工智能、大数据的支撑下,建立一个好的评价体系,逐步代替个性发展代替群体评价,学校管理部门,特别是校长、书记们思考,要回归学生教师为中心,灵活办学,建立全社会参与的机制。

我自己做制造自动化的,智能制造有一个全生命周期管理。我觉得要建立一个终身学习模型,供各级教育部门来思考。首先在各个阶段设立阶段目标,小学阶段目标什么样子,中学什么样子,大学什么样子,研究生、在职教育等等,在每个阶段过程中,阶段目标怎么达到,用灵活和智慧的方式达成。从一个阶段往另外一个阶段提升的时候,怎么做,当然也可以跨阶段。比如就业指导,个性化的数据分析与评估指导,告诉你到哪一个地方就业更好,或者不要读研究生,先去工作一段时间再读研究生更好,其次要有终身的职业学习,有一个终身提升计划,这样才能够涵盖方方面面。

我只是提了一些概念和好愿景,但是要做到不容易,我今天没有带答案来,希望大家以后在线上线下的各位老师可以共同探讨。

说到教育,刚才讲的是广义的智慧教育,狭义的智能教育基本上都是有共识的,以人工智能为内容的教育是狭义的智能教育,目的是培养掌握智能技术的专业化人才,这样能够提升个体的智能水平,不仅能够使受众掌握人工智能技术,还初步具备未来工作中实现人机合作。

第二部分,AI的教育。

同济大学是第一批35所高校设立AI专业的,我们已经到第二年了,今年刚刚考试结束,很多考生都在关心将来要不要学人工智能专业,将来以后人工智能专业能够干点什么事,人工智能将来能深刻地影响未来人和社会的技术,人类社会有物理空间和信息空间两种存在方式,物理空间和信息空间两种模式对人类社会的发展都会产生很大的作用,包括制造、城市、空天技术、农业、交通、军事、医疗等等,都深刻地影响社会发展。

同济大学一百多年前设立了相关的学科,这个学科一直走到今天,过去更多是跟工程结合,一直走到今天人工智能是一个交叉学科,在同济大学当中人工智能既跟工程有关系,比如跟建筑,跟交通,跟制造有关系,也跟医疗有关系,因为我们还有医学院等等,还跟城市发展、智慧社区、智能家居有关系,我们学校的布局有一个研究中心,在浦东,主要培养高层次人才。总的培养目标是社会栋梁加行业精英,要突显专业修养、社会责任、领导力、交叉力和设计思维,有共性和个性,都要能够发展,没有个性毕业出来以后也不行,你起码得知道谁是谁。我们有机器人竞赛,有无人车驾驶,人机交互的,有医学的等等,将来这个专业是一个交叉学科。

我们的课程设置是基础课,有人工智能基础、机器学习、深度学习,还有广义的,比如芯片、信号处理,比如机器人,这些方面都是要学的。培养体系不详细赘述,这个培养体系底下有比较好的技术,还有一些专业基础课程,还有前沿拓展的,因为跟不同专业结合的,还有跟应用的行业结合,比如智能驾驶,比如数字制造、比如智能建筑、健康医学、区块链技术,我们学校还有区块链技术研究院等等。我们出来的人工智能专业的学生,将来以后就业率非常广,而且基础也比较扎实,当然这只是同济大学的方案,各个大学都有各自的方案。我们希望大家有机会能够在同济大学见。

掌门教育联合创始人吴佳峻:用技术来驱动素质教育效果量化

 

今天我们谈的是技术和素质教育,以前我们分析了技术如何赋能学科教育,进行高校学习,最近素质教育比较火热,也是一个未来的趋势,所以我们在想技术如何能够在素质教育起到关键性的作用。    

素质教育有一个刚需之势,素质教育真的发展起来了吗?从市场角度讲,家长对于素质教育非常重视,但是当你选择的时候,家长往往把素质教育排在最后一位,我们可以想想原因。可能最大的区别在于,素质教育的效果很难外显。

最主要的问题是,培养成果难以短期内外显,从这个角度我们去思考,如何能够让它外显出来也是通过两方面考虑,一方面就是通过结果,通过对于素质教育效果的量化。第二通过过程,我们可以通过素质教育的产品体验感,让家长感受进来,这样就对素质教育产生更加重要的一点。

素质教育效果量化,家长可以知道其效果,我们看一下技术如何驱动,也是从这两个点思考的。

首先讲一下效果评价,效果评价是要遵循客观性和精确性,评价不能很主观。第二具备统一的实践操作标准,相当于我认为的能力强和你认为的能力强,要处于同一水平,这个也是很重要的属性。针对这个,我们会想如何评价一个人的能力或者一个孩子的能力,可以从企业角度考虑,最简单的方式是面试,观察你的表情或者状态,包括语音聊天内容,聊过往经历、未来规划等,大概就能对这个人有一个判断,能够通过技术模仿面试的情况的话,可以对这个人的能力达到一个比较客观的评价。

像现在有很多人工智能人脸识别或者语音识别,很先进,我们可以通过这些进行一些多维度的面试化智能测评,比如眼动,眼睛看哪里,或者你的动作、表情、语调,甚至可以进行一些问答,通过这些可以进行多维度的测评,这样会对你的能力有一个明确的量化判断。

孩子在我们这边上课,我们会通过课前的状态测试、一周内或者一个月后的阶段性评估,都是基于面试的理念对他进行多维度地测评,这样可以达到一个能力纬度的表现。

以学生个体为中心,中心是学习者,外面一环像跟踪与分析技术、评价与支持技术,都是技术环。其次是教研环,学习任务、学习方法、学习知识等。最外面这环是学习活动、教学逻辑自洽这是教学链条,通过这三环对学生的判断会达到一种多维度的评价,这样达到量化评价之后,可以达到个性化发展的情况,效果评价应该是蛮重要的点。

关于提升教学效果和体验感,市面上很多机构教学内容越来越多的动画,现在课件不是静态的,而是动态的,它可以很容易吸引孩子,很容易有沉浸感,包括VR沉浸课堂,硬件能解决,这个还是蛮期待的技术,激发学习兴趣非常有效果。技术在素质教育里面还是有非常多实质性的应用。

最后一点发展素质教育需要与学科教育相融合,学科教育深入人心,素质教育能够和学科教育得到家长的关注会非常有效果。前段时间比较火的编程,在家长眼中,他理解只是一个写代码,但是编程是通过编程的方式,可以提高孩子的逻辑思维能力,通过这点切入的话,家长很容易接受编程教育,未来家长比较了解的话,它应该会成为比较主流的素质教育的发展方向。

学科教育素质化的话,我们以前做的是掌门1对1,做的学科教育非常多,我们开了一个字品类叫掌门少儿,专注学科的思维训练,通过提升孩子的思维训练,可以让他学到很多知识点,这样家长接受度更强,学科的素质教育应该也是未来的发展方向。未来素质教育还是有很大发展空间,我也希望能够有更多有效的方式出现,促进素质教育。

商汤科技教育事业部总经理戴娟:AI素养教育包括智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任四个模块

今天我们想分享一下AI素养教育的基本思考,就是AI素养教育的四个模块,智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任。

什么是人工智能教育?通过多年的发展,可以看到,人工智能所有的技术让机器拥有更多人类智能的视野,AI是让机器拥有人类的感知和认知的能力,人工智能教育又是什么样的范畴?

大家经常会对比,人工智能教育跟编程教育的区别是什么,人工智能教育跟机器人教育的区别或者创客教育的区别是什么?其实编程教育是人工智能教育的基础,是人类通过编程这样一个活动,跟最底层的机器通话的方式,所以在编程教育里面教给小孩子的是计算机的逻辑思维,编程教育是人工智能教育的基础,但是编程教育跟人工智能教育最大的差别还在于确定性,当我们提到信息时代的编程教育的时候,或者自动化的阶段,其实是人类通过编程设定让机器执行人类设定的规则,我们把它称之为机器自动化。

人工智能是另外一方面,我们希望通过数据,通过行动,让机器来学习,让机器能够拥有人类的智能。例如深度学习,它就是让机器拥有人类的感知和认知能力。创客是很多学科的融合,是STEM,人工智能本身就是很多学科的融合。

人工智能是什么?人工智能不是一个单独的技术,它要附着在一个学科上它才有实现自己的意义,比如人工智能+教育,我们希望人工智能的技术,让教育得到更好地发展,或者能有更高的效率。其实机器人教育是人工智能的一个方向,当我们学一些机器人控制,以前在工业时代或者机器工业时代,机器人教育是什么?教会机器人能懂得指令,让机器根据人的指令一步步执行,人工智能时代的机器人教育是什么?为机器构建一个像人类一样的大脑神经网络,让机器拥有感知学习判断的能力,机器人教育是人工智能教育的一个部分和方向。

劳动实践教育,上海教育部有推一个新的方向叫劳动教育,前几年一直在提德智体美劳全面发展,但中国的教育其实没有赋予劳动教育。像上海这样的城市,应该提供什么样的劳动教育?对比像福建武夷山这样的城市,应该提供什么样的劳动教育?我们也咨询了教育部专家,劳动教育的答案是因地制宜,如果这个城市的发展是一个方向或者新产业,新人类的劳动应该跟未来你的工作,这个城市提供给你的这些机会能够相融洽。这就是我们看到的AI教育更大的一个领域。

有一个问题,大家一直在问,当选择学科教育,选择竞赛教育,选择没有办法被评估的素质教育时,家长会怎么选?其实更多问题是,教育体系会怎么选,我们希望培养下一代成什么样,为什么新一代学习人工智能课程?这也是刚才讲到的四大模块的主要来源。

两百多年前还是科举制度的时代,还在考八股文的时代,普鲁士乡村小学已经开始学自然,开始学数学,已经开始学生物,其实我们现在觉得这些学科是很基本,很普通的学科,但是大家想是在两百年前,所有小孩子开始学数学是什么概念,这是为什么在150年前的电力时代德国可以崛起,一个大国的崛起离不开科技,科技的崛起离不开人才的培养,而人才的培养是长期有积淀的,很有可能是从小孩子开始的。蒸汽时代,我最开始去了微软,然后去了苹果,这两个创始人一个是乔布斯,一个是比尔盖茨,他们都是在大一的时候退学,其实美国有一个退学潮,谁能在大一大二退是非常骄傲的退,为什么?因为乔布斯,因为比尔盖茨他们在初中或者小学的时候就接触到了编程,接触到了信息化的技术,这样才让他们在八十年代的时候,美国的黄金时代,让他们在大学时代去创业。

人工智能的人才也持续地增长,这是人社部连续两次发布的不同的新的岗位或者新的职业报告。我们在人工智能行业感触很深,因为招人太难了,我们跟其他人工智能企业或者其他同行企业抢人真的太艰难了,这是报告的感触,而我们从业者真的在招聘,天天去厮杀,去抢这些非常厉害的人工智能人才,感触非常深,这也是为什么商汤要做人工智能教育,很大程度是能不能为自己的人工智能产业培养我自己未来想要招的人。

前两天正好高考,新闻联播有一个有意思的片段,央视通过大数据去调研了今年的迎接高考生和家长最关注的专业,排名第一的就是人工智能,我很意外。因为我们在一线最基层做人工智能教育,我们推广人工智能教育最大的阻碍当前是大众对人工智能的认知,所以我看到那个新闻我非常惊讶,我都感觉不真实,因为我们到很多客户端或者到很多家长学校没有人知道人工智能,没有人愿意说为什么要做人工智能教育,更多是说我为什么要去想人工智能教育这件事,这个调研结果出来的时候,我还是很意外。在2018年有35所大学有人工智能专业,2019年公布的,今年2月份公布了179所,这是国内的趋势,其实国外我们也看到,国外像我学人工智能是在IE专业,没有一个叫AI专业的专业。现在在MIT、斯坦福、伯克利这些学校都把人工智能专业单独拆分出来,成立了独立的新专业,这跟国内发展的趋势一模一样。

学习AI课程对新一代青年有什么样的影响?智能意识、思维、创新以及社会责任感。什么是人工智能意识?知道什么是人工智能,并且能够在想问题的时候,或者他们理解这个世界的时候,知道这背后是什么,未来我们的生活和工作当中会有越来越多的智能,我们做人工智能另外一个想法是智能会成为世界本质的一部分,什么是世界的本质?数学、物理、化学,物理定义了运动基本的规则,化学定义了物体组成的元素,未来这个世界充满了智能,智能会不会成为世界本质的一部分?所以未来的青少年他们需要有人工智能的意识。

未来小孩子的职业像我们做人工智能教育是一个素养型的培养,我们不期待做人工智能素养教育的目标是说他成为人工智能的研究者,或者成为人工智能的从业者,他也可能去到很多行业,比如像我们做的AR平台和腾讯一起做的平台,它不一定是人工智能的从业者,他有可能是医生,他有可能是艺术家,他有可能是作者,有可能是歌唱家,他用人工智能技术有更多的创作和创新的空间。

人工智能的思维是什么?让机器富有认知和感知能力,反过来让小孩子学习人工智能,也可以从机器学习的方式里面,了解到什么是好的或者高效的学习系统,比如有输入有输出,比如模块化,比如人的学习可以定义规则,也可以让人从机器中学习,不管解决物理问题、数学问题,还是生活中的问题,我觉得都会形成很好的,而不是基于对知识记忆的学习。

另外就是智能创新,当了解了人工智能的这些方式方法以后,很多孩子,有的孩子说我妈特别懒,鱼缸不换水,基本上九天得换一批鱼,我暑假的时候跟一群小伙伴给我妈弄了一个鱼缸自动水测系统和喂食系统,首先需要传感器,还需要一些设备和检测,我需要判断,特别有意思。如果没有这些智能的意识或者智能的思维,这个孩子解决这个问题的方法是什么?给妈妈提意见、请工人来,所以我们看到很多智能创新。

上海卢湾中学,有很多小孩做垃圾分类,这是一个真实的垃圾分类,它的真实性在于小孩子自己做了垃圾分类的模型训练,他们用乐高搭了,这不是一个产品,盖子都是用硬纸版搭起来的。小孩子做垃圾分类有很多方法,它可以定义规则,比如这种颜色的垃圾应该是有毒垃圾,这种颜色的垃圾应该是可回收垃圾,或者可以再简洁标注很多数据,给这个机器建立一个模型,从数据中学习。所以小孩子通过这个项目,可以体验机器学习间接地思维和方法。

最后是智慧社会责任,人工智能相当于有了一个新的形态的智能,这个智能能否拥有这个责任,我们如何共同维护这样的智能?让它拥有这样的社会责任,小孩子在最开始学的时候,在我们的教材和课程里面要反复注入,我们没有最终的答案,像很多问题也没有最终的答案,我们希望把这样的这些问题,什么是对和错,在人工智能社会发展的最开始能够告诉或者教给小孩子。


雷锋网智慧教育公开课预告 | 网易有道智云业务负责人李旭:AI开启个性化教学时代

  (雷锋网雷锋网)  

13 Jul 2020 | 10:55 pm

寻找「破局者」| 2020 AI 最佳成长榜

34年前,电影《终结者》将与人类生活息息相关的机器人动乱问题搬上了荧屏,引发了人们对AI技术威胁论的思考。

34年后的今天,审判日并未降临,而AI的部分能力也的确已经远远超越人类。

从工厂无人化作业,到道路上的半自动驾驶汽车;从每一个前端摄像头的智能化工作到整个城市机器的高效运转......

今天的AI应用不再是锦衣夜行,特别是在部分行业落地生根获得真金白银后,更是百家争鸣。

在人工智能时代大爆发的前夜,我们需要乐观以待,同时也要秉烛忧思。

华为机器视觉产品线总裁段爱国曾说,眼下我们不应仅仅将AI看成一种技术特性,而是看成产业升级的核心。

但在这个过程中,各个行业出现了一系列打着AI旗号的弱智能产品,它们的出现极大阻碍了技术的进步、行业的发展。

譬如诺基亚N97,这款号称全球第一款的智能手机,当年由于智能化太弱、体验感太差,险些成为整个智能手机行业停滞不前的导火索,幸亏iphone3的出现打消了人们的疑虑。

可以说,在AI技术野蛮生长期后,城市各大行业技术融合的去伪存真阶段已经开始。

如果说AI技术落地的条件已经具备,那么最佳的应用之地会在哪里?今年3月4日,中共中央政治局常务委员为此指明了方向。

决策层强调,要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,其中要加快5G网络、人工智能、数据中心等新型基础设施建设进度。

这短短数十字,让 “新型基础设施建设” 再次成为热词,也让各个行业在过去几个月兴起了“新基建”热潮。

新基建到底有何魅力获一致力挺?它所撬动的盘子究竟有多大?

十年前,美帝于天下之先,按下4G商用启动键,之后的故事便是你们所熟知的那样:

移动互联网病毒式风靡全球,Apple、Facebook,Snapchat、Salesforce等大厂相继崛起,直接为美国带去了超过1万亿美元的收入。

今天,5G话语权争夺战再次打响,意味着另一个超万亿美金的潜力市场又将被直接唤醒。

届时,人机协同、VR、机器人、自动驾驶、AI安防等领域也定会出现一批新的巨头,引领全球。

而价值万亿美金的5G市场,只是新基建七大重点布局的领域之一。新基建市场到底有多大,你自己脑补。

一来AI技术已经大成,二来新基建建设大放异彩。综合这两大热门领域,站在技术认知的时代节点,雷锋网正式启动【 2020 AI 最佳成长榜】

我们希望能够去记录那些真正做到降本增效,为世界添彩的技术佼佼者们。我们也希望为行业剔除那些没有自主算法的、不能指数级提高生产力的、为了做人工智能而做人工智能的、找不到准确技术切入点的参与者。

同时,我们也将于8月7日在深圳举办的在第五届【CCF-GAIR 2020全球人工智能与机器人峰会】上,重磅揭晓【 2020 AI 最佳成长榜】获奖企业名单,并举行颁奖仪式。

以下是本次评选的内容详情:

13个评选领域

此次雷锋网【 2020 AI 最佳成长榜】特别甄选出包括IoT、机器人、教育、企业服务、芯片、智慧城市、工业、金融、医疗、安防、汽车、智驾、车载系统在内的13个产业智能化表现突出的领域,进行综合评选。

5个最佳维度

针对13个领域,我们将从产品、商用、壁垒、数字化、新基建五个维度展开评选,具体评选标准如下:

AI最佳产品成长奖:

  • 产品:产品形态+价格

  • 技术:具体研发实力、算法与工程团队水平、基础设施投入情况、长线基础技术研发

  • 数据:数据底库量

  • 研究:创新能力,长线基础技术研发、年度重要技术或成果

  • 奖项:获得过的国家或行业奖项、参与定制过的国家或行业标准、大型竞赛排名

AI最佳商用成长奖:

  • 商用落地领域类型与客户数

  • 商用问题解决能力

  • 项目售前服务能力、售后客户评价指数

  • KA客户与年度合作金额

AI最佳壁垒成长奖:

  • 核心竞争力是否明显

  • 跟竞争对手区别领域和程度

  • 研发、技术、产品、销售、渠道链条成熟度

  • 疫情期间融资表现;跟同行业务和巨头业务差异点

AI最佳数字化成长奖:

  • 数字化领先领域与客户数

  • 数字化平台交付实力

  • 领先领域落地时间周期

  • 客户使用效果反馈

AI最佳新基建成长奖:

  • 契合新基建7大行业领域

  • 符合国家最新战略,有在建高端数字经济项目

  • 掌握核心关键技术,取得一定可量化成果

  • 具备实际交付能力,市场认可度高

  • 具备一定产业链号召力,市场认可度高

全渠道传播助力

针对本次评选结果,雷锋网特别提供全渠道推广助力,包括:

  • 雷锋网及旗下多矩阵平台全程报道传播;

  • 联合50+家合作媒体对本届评选进行全程报道;

  • 邀请行业大V、知名KOL助力榜单圈层传播。

报名&评选时间

具体榜单参与报名及评选流程如下:

参与报名:5月1日-6月26日

专家评选:6月26日-8月5日

终榜出炉:8月5日

颁奖仪式:8月7日

往届颁奖精彩回顾

【 2020 AI 最佳成长榜】评选计划的推出并不是突发奇想。

雷锋网 【 AI 最佳成长榜】至今已连续举办三届,前两届累计报名企业超过600家,评选出百度飞桨、平安智慧城市、思必驰、云天励飞、乂学教育、地平线、天数智芯等数十家AI领域标杆企业。

本届榜单评选将基于更多维度和考核标准,评选出2020年疫情影响下依然茁长成长、新基建政策引导下扶摇直上的产业智能化领域新一代独角兽企业。

更多评奖详情请点击:https://www.leiphone.com/special/custom/aigrowup2020.html

13 Jul 2020 | 10:54 pm

知乎热议“学二代”:六年级「神童」4 天学会基因知识做出硕博水平研究系造假?

《C10orf67 在结直肠癌发生发展中的功能与机制研究》——乍一看这个标题,可能不少人都觉得这是一篇出自医学大牛之手的学术论文。

但实际上,这是第 34 届全国青少年科技创新大赛小学组三等奖研究项目(结果于 2019 年 12 月 17 日公布),作者是一位名叫陈灵石的昆明市盘龙区盘龙小学六年级学生。

直到近日,天才少年陈灵石和他的晦涩研究在网络上受到热议,不少网友表示:

可能这就是后浪吧。

与此同时,质疑声也不绝于耳。

天才少年和他的研究

科学项目的展开往往都源于研究人员的观察与联想。

而在天才少年陈灵石的研究中,包括人类在内的高原哺乳动物对高原的低氧适应与实体瘤疾病被联系到了一起。研究切入点是:

高原哺乳动物(包括人类)的机体对高原适应主要表现之一就是低氧适应,而低氧在人类疾病包括实体瘤中也常发生。因此,高原适应与肿瘤细胞适应具有相似性。

雷锋网了解到,2019 诺贝尔奖生理学或医学奖得主也是将低氧适应与肿瘤病变相联系——来自哈佛医学院达纳-法伯癌症研究所的 William G. Kaelin, Jr.、牛津大学弗朗西斯·克里克研究所的 Peter J. Ratcliffe 以及美国约翰霍普金斯大学医学院的 Gregg. L. Semenza 三人,因在人类及大多数动物细胞感知、适应氧气的变化机制方面的杰出贡献获奖。

言归正传,我们来具体看看这项不少“科研狗”都自叹不如的项目。

据介绍,这一研究大致步骤为:

  • 比较分析高温家养哺乳动物和对应平原物种的基因组和转录组,发现关键突变基因 C10orf67;

  • 敲除小鼠的 C10orf67 基因;

  • 解析 C10orf67 基因在结直肠癌发生发展中的作用。

基于此,陈灵石发现,“C10orf67 在结直肠癌中高表达,敲低其表达可显著抑制细胞增殖,将细胞阻滞在 G2/M 期”。

在进一步的研究中,陈灵石确认 C10orf67 可调节结直肠癌细胞对化疗药物的敏感性。

最终,这一项目研究得出结论:

对 C10orf67 在结直肠癌中的功能解析,有望为结直肠癌的诊断和治疗提供新的生物标志物和药物靶点。

雷锋网注意到,这一研究涉及到了遗传学、细胞生物学、生物化学、动物模型和临床样本分析等领域或手段。

看到这里,不少人可能都会感慨一句,神童不愧是神童。

据悉,这一研究还入围了第 34 届云南省青少年科技创新大赛暨机器人竞赛的终评决赛,最终荣获科技创新成果一等奖。

4 天学会基因专业知识

不过,在全国青少年科技创新大赛的官网上,陈灵石的实验记录内容也展示了出来。而正是由于这一纪录,网络上也出现了质疑声。

2018 年 1 月 6 日,陈灵石在记录中写道:

吕老师带我到中国科学院昆明动物研究所,与陈老师和杨老师商量开展参与研究工作。陈老师和杨老师提及低氧适应研究重要性,而我想研究肿瘤。

这里陈灵石提及的吕老师,是他的指导教师之一、盘龙小学吕冬梅老师。可见,在 1 月 6 日那天,陈灵石初步确定了研究方向。

将肿瘤确定为研究方向后,接下来的两天,陈灵石进行了一些调研,并在本子上贴上了一张我国各区域城乡肿瘤发病分布示意图。

1 月 9 日,陈灵石表示:

老师们给了我一个基因,叫 C10orf67。我上网搜了一下什么叫基因。

至此,天才少年和你我对于基因的认知基本在同一水平。

更为重要的是,“给了一个基因”和项目介绍中的“通过比较分析高温家养哺乳动物和对应平原物种的基因组和转录组,发现关键突变基因 C10orf67”似乎在逻辑上相悖:到底是老师给了基因,还是天才少年自己通过实践得出了发现?

先别着急下结论做评价,我们往下看。

根据实验记录,随后几天,通过老师们的指导和上网信息的查阅,陈灵石深入了解了基因相关知识,还在本子上贴了一张「位于人的第 10 号染色体上的基因」的图片。

1 月 13 日,陈灵石已经开始:

了解 PCR 技术的原理,知道 PCR 引物的设计,PCR 扩增 mRNA 底物和荧光基因的概念。

也就是说,四天前还在上网查基因概念的陈灵石,四天后已经能够大概明白该如何通过比较荧光强弱判断基因在细胞中的表达水平和功能了。

四天就能学会基因专业知识,并进行下一步的动物模型构建和临床样本分析,这对普通人来说不是件简单的事,更何况是一名小学生。

不少人表示,天才的能力,是你我无法理解的。

也有人认为:

小孩进入细胞房操作肿瘤细胞株,明显违规。

天才少年其实是“学二代”?

但与此同时,更多的网友也在调侃:

想当天才,有博士父母就够了。

根据代际传递理论,高等教育也会出现代际传递现象——父母接受过高等教育,将会对子女的受教育程度有明显的促进作用,这种现象在社会中并不少见。

知乎一条热门回答中,一个段子影射了网友对陈灵石家庭背景的好奇与猜测。

雷锋网注意到,不仅是“学二代”一词和陈灵石联系到了一起,陈灵石实验记录中的“中国科学院昆明动物研究所的陈老师和杨老师”也被网友认为是天才少年的父母。

目前,网络上绝大部分证据将矛头指向中科院昆明动物所的两位研究员——肿瘤信号转导研究组负责人陈勇彬博士和肿瘤信号转导研究组杨翠萍博士。

我们来看看两位博士的简介。

在陈勇彬博士的“研究方向”中可以看出,其研究与陈灵石的研究如出一辙——“利用进化学方法解析高原哺乳动物低氧适应的分子机理,同时能为人类疾病特别是实体瘤的研究、诊断或治疗提供新的靶点”。

而杨翠萍博士的官网页面中,也显示着其承担过的一个科研项目,题为《C10orf67 在低氧适应及非小细胞肺癌发生发展中的功能与机制研究》。

另据丁香园报道称:

在一篇 2019 年发表在 National Science Review 上的研究中,来自中科院昆明动物所的研究人员比较分析了多个家养动物适应青藏高原遗传机制的个性和共性特征,鉴定出一个新的低氧通路基因 C10orf67。

雷锋网在 National Science Review (雷锋网注:指中国第一份英文版综述性学术期刊《国家科学评论》)网站上找到了上述所说的论文,题为 Convergent genomic signatures of high-altitude adaptation among domestic mammals(家养哺乳动物高原适应的融合基因组标记)。

在论文作者中,雷锋网编辑也注意到了陈勇彬博士和杨翠萍博士的名字。

看到这里,可能有人会说,两位博士作为同事和团队一起进行课题研究,并不稀奇。两人作为前辈,共同为天才少年提供指导,也说得通。

但中科院昆明动物所在今日发表的声明中却表示:

经初步核查,该获奖项目学生系我所研究员之子。

也就是说,天才少年是“学二代”实锤了。

但究竟这项研究是否涉嫌造假,中科院昆明动物所表示,已成立调查组进行深入调查,后续将及时反馈结果。

中国科研的春天来了?

不少学界人士都认为,这项论文的水平可以说是已经达到硕博水平了。

但正如前文所述,陈灵石作为小学六年级学生,只获得了小学组的三等奖。如此说来,中学组、二等奖、一等奖获奖项目是不是可以冲刺诺奖水平了呢?

雷锋网从全国青少年科技创新大赛官网上看到了不少颇具创新性的获奖研究项目,涉及的领域也相当广泛,比如:一致性哈希算法、3D 打印、机器人、空间站、机器视觉等等。

对此,网友不禁感慨:

垃圾本科生不敢说话,但还是要说一句“后浪 NB”。

实际上,全国青少年科技创新大赛的主办单位包括中国科协、教育部、科技部、生态环境部、体育总局、知识产权局、自然科学基金会、共青团中央和全国妇联等,其分量可见一斑。

不过,像陈灵石一样作为“学二代”操作天才研究项目的例子不在少数。正如一位研究人员所说:

进行研究可能需要家长或指导老师的资源,能参赛的跟父母的受教育程度相关,他们可以充分利用这些来做事。农村里哪有人教孩子做科研,农村学生也进不了实验室。

无疑,这类面向青少年的科研竞赛设立的目的是激发青少年的科研热情,如今看来已经逐渐变味了。可以肯定的是,天才少年疑似造假的背后,隐藏着更多不为人知的故事。

相关事件后续走向如何,雷锋网将持续关注。

引用来源:

http://news.medlive.cn/all/info-news/show-162239_97.html

https://www.zhihu.com/question/406354085

https://academic.oup.com/nsr/article/7/6/952/5681420?searchresult=1

http://castic.xiaoxiaotong.org/Query/SubjectDetail.aspx?SubjectID=77240

http://www.kiz.ac.cn/qt/tzgg/sygg/202007/t20200713_5624170.html

雷锋网雷锋网

13 Jul 2020 | 10:37 pm

新基建必看系列——一文看懂爆火的智慧灯杆未来趋势及竞争格局 | 方正证券报告

智慧灯杆是集照明、视频监控、交通管理、环境监测、通信等多功能于一体的新型信息基础设施,由基础设施及杆体,照明设施,交通、视频监控等其他杆载设施组成,是构建新型智慧城市的重要载体。

作为新一代城市信息基础设施的智慧灯杆,与“新基建”中的不少领域相关,比如 5G 基站、新能源汽车充电桩和车联网等。智慧灯杆作为智慧城市的一个重要组成部分和重要入口,是智慧城市信息化建设天然的搭载平台。

可以说在智慧城市建设中,5G 是不可或缺的主角,而智慧杆将如同末梢神经元般存在。

近日,方正证券发布了《物联网系列——智慧灯杆八问八答报告》(以下简称《报告》)《报告》从概念、行业新发展、未来趋势、行业规模、技术门槛、竞争格局六大维度还原智慧灯杆新行业。

如果您想获得本报告的全文 pdf,请在雷锋网(公众号:雷锋网)回复关键词“ 713 报告”提取。

文档来源:方正证券

一、概念

1、发展历程

路灯的发展经历了普通路灯→文化路灯→智慧路灯三个时期,从照明功能逐步发展为智慧城市入口。 

从1417 年世界第一盏路灯,到 1843 年中国第一盏路灯、1879 年中国第一盏电路灯,再到 1959 年的文化路灯——长安街华灯,随着科技发展,路灯也在不断变化,便利人们的生活,并被赋予了更多性能与可能。

1993 年智慧城市理念兴起,但直到 2015 年才从美国开始有了正真意义上的智慧灯杆, 2016 年是我国智慧灯杆正式落地元年,2017-2018 年智慧灯杆技术发展成熟却由于运营、盈利模式等问题落地受阻,2019 年作为 5G 商用元年为智慧路灯发展创造了新机遇。

从普通路灯,到文化路灯,再到智慧路灯,密集覆盖城市的路灯不仅承载了照明和文化景观功能,还肩负着智慧城市建设载体和数据入口的重要功能。 

智慧灯杆是在传统照明功能灯杆基础上集成智慧照明、气象站、空气质量检测、城市 Wifi 覆盖、视频监控、充电桩、LED信息发布、信息交互、一键报警、4G/5G 基站等多种功能的新一代城市信息基础设施。

2、主要功能

其主要功能有:

  • 智能照明:将每一盏灯通过信息传感设备与互联网连接,以实现对批量灯具按需照明和精细化管理,从而达到节能减排、高效运行和维护的目的。 

  • 智能安防:通过摄像头及远程控制系统,可以实现数字监控、治安管理、交通疏导等;另外具有紧急呼叫功能,外场分机与监控中心联系,监控中心可对外场主动广播。 

  • 信息发布系统:通过 LED 电子屏发布政府部门公共信息、警示信息、提示信息,并与智能安防相结合,正常时用语道路限速标识,在道路上出现状况时,发布预警信息。 

  • 无线城市:路灯内嵌 WiFi 热点和微基站,实现无线通讯网络、无线 RF 网、无线 NFO 网, 搭载 4G/5G基站。

  • 充电桩:配合政府推广新能源车,在车站、小区、道路等处的智能路灯杆上,随时随地 为电动汽车提供便捷的充电服务。 

  • 气象站:温度、压力、湿度、空气质量、辐射、降水,甚至是风力传感器都可以安装在路灯上,以获取超本地天气数据。

3、政策推动

智慧灯杆的特点“综合、共享、智慧、和谐”与党的十八届五中全会提出“创新、协调 、绿色、开放、共享”五大新发展理念相契合,智慧灯杆是对五大新发展理念的实践。

在当前的诸多试点项目中,各地政府通过智慧灯杆系统在服务创新、行业协调、环境友 好、数据开放、资源共享等方面进行了有益尝试,对于促进城市发展和居民生活更高质 量、更有效率、更加公平、更可持续起到了良好的效果。

4、智慧灯杆的多重意义

(1)公共基础设施

智慧灯杆是促进城市面貌、生态环境及社会发展和谐的公共基础设施。 

一是城市面貌和谐方面,智慧灯杆可以大幅度减少城市地面设施的繁杂度,做到实用、美观、简约、大方。灯杆外观可进行主题化的艺术设计,更好地体现城市特色。 

二是生态环境和谐方面,智慧杆塔通过共享和智能化大幅降低了市政设施的能源消耗, 杆塔采集到的环境信息可以用于城市噪声及污染防控,促进绿色协调发展。 

三是社会和谐方面,智慧杆塔作为信息化的公共基础设施,在促进多个行业领域共同发 展的同时还为城市居民提供安全保障及便捷的生活服务,使城市更加宜居,社会安全稳定。

(2)多种设施综合体

智慧灯杆是多种设备设施和技术的综合体。 

从功能硬件方面看,智慧灯杆可综合通信杆、路灯、交通监控、安防监控、交通指示牌 、路侧广告牌等多种主要功能设施于一身,实现“多杆合一”。在 ICT 技术的赋能下, 可以高效节能地提供市政、交通、安防、环保等多领域的新型公共服务。

从配套资源方面看,智慧杆塔可将多套功能系统的承载、供电、通信等配套资源进行整 合,优化城市管网利用,减少重复建设及资源浪费。 

此外,智慧灯杆优秀的点位、广泛的分布使其成为 5G 基站的良好载体,优化的 5G 网络是 众多“5G+”创新应用的基础。

(3)不同行业的共享设备

智慧灯杆是不同行业、不同部门的共享设备。 

一是载体共享,通信、市政、交通、安防等多个行业或部门的设备和传感器可以经合理规划使用同一杆塔载体,实现“一杆多用”。 

二是设备共享,通过对应用在不同领域的设备进行功能整合并采用有效的安全策略,杆上的同一设备可以由多个行业或部门共享使用。 

三是数据共享,各种设备和传感器采集的 数据脱敏后可通过数据平台开源共享,实现城市运行数据的互通,催生出更多跨行业创新应用。

(4)数据路口

智慧灯杆是智慧城市数据入口。 

智慧路灯配有摄像头、显示屏、射频标签感应等设备,并装备了 WiFi/5G 等无线通信系统。城市的道路、交通、行人、车辆、安防等信息的采集,路灯无疑是极佳的可利用的载体,可以轻易覆盖整个城市道路而不留死角。 

摄像头采集图像和其他数据传回控制平台。控制平台随时转换每个摄像头的拍摄角度以获取高质量的画面。拥有智能充电桩功能的智慧路灯将成为城市新能源车的充电相关数据的主要采集点。

合理布局的城市智慧灯杆网络,可以为智慧城市大脑实时提供海量城市运行数据,是构建数字孪生城市的基础。

(5)智慧城市的基础

智慧灯杆是智慧城市的关键基础。 

一方面,传统的公共基础设施难以承载不断增加的城市规模、人口度以及老龄化,基础设施智能化是解决这些问题的最佳方案,也是智慧社会的重要基础,其中智慧灯杆落地最为可期。智慧灯杆可支撑视频采集、传感等终端和人工智能、大数据、云计算等 ICT 技术的融合应用,赋能传统城市应用,如基于图像识别或雷达传感的自动驾驶辅助、基于物联感知的城市哑资源管理等。 

另一方面,构建新型智慧城市和社区需要以数据为基础,智慧杆塔分布广、位置优良, 是“全域感知”收集数据的优良载体。智慧灯杆的综合、共享可与“数字孪生城市”、 “城市大脑”技术相结合带来城市管理模式和城市运行模式的改变。

(6)网络强国的重要载体

智慧灯杆是“网络强国”建设的重要载体 。 

《“十三五”规划纲要》将“网络强国”定位为我国十四大战略之一,提出要“加快构 建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,推进信息网络技术广泛应用,形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间”。 

智慧灯杆网络如血管和神经一样深入城市的公路、街道和园区,对人口密集处有良好的 渗透,并且布局均匀,密度适宜,可以提供分布广、位置优、低成本的站址资源和终端 载体,是 5G 和物联网大规模深度部署的首选方案。

二、智慧灯杆行业新发展

1、新基建带来的变化:专项债规模扩大

“新基建”浪潮下,地方专项债规模扩大,新增专项债主要投向基础设施建设相关领域和老旧小区改造等。 

2020 年 1-5 月累计发行地方专项债 818 只,同比增发 506 只;累计地方专项债发行额为 21697.92 亿元,同比增长 148.45%;地方专项债占地方债比例也从 2019 年 1-5 月的 55.25% 上升至 79.41%。

国内首只智慧灯杆的专项债落地,开创公路领域发行智慧路灯专项债券先河,引领智能化发展前沿,助力新区新建设。

2020 年 5 月 18 日,眉山天府新区智慧路灯项目专项债券成功发行,15 年期利率 3.43%。眉 山市天府新区智慧路灯项目总投资 20.36 亿元,拟申请政府专项债券资金 11 亿元,占总投资的 54.03%。 

眉山天府新区视高片区主干道——中建大道的近 400 盏智慧路灯建成投用。该智慧路灯在红绿灯、电子眼等设施安装到灯杆上的同时,集合 5G 基站搭载、环境监测、视频监控、 LED 显示发布、一键报警等城市管理功能,通过“多杆合一”提升城市集约化、高效化管理水平。

项目收入主要有照明服务费收入、LED 广告费收入、充电桩收入、天眼服务费及商业的 租售收入,债券存续期内专项收入合计约 34 亿元。

2、需求变化

从照明需求到生活便民到安防需求,到物联网和 5G 小微站发展,未来到无人驾驶和边缘计算,对智慧灯杆集成度和技术含量也提出了更高要求。

需求发生变化,路灯形式也在不断变化:路灯、红绿灯、广告牌+天眼系统、雪亮工程+ 井盖监控、桥梁监控、广告屏+ 5G 小微站+V2X 路测设备、边缘计算等。

传统模式下,路灯杆、红绿灯杆、监控杆、指示牌标志牌杆、电线杆等分开建设,杆件 功能单一,还存在资源浪费、管理分散、影响市容等问题。2019 年我国灯杆保有量 2935 万(国家统计局)是全国通信铁塔保有量的十倍以上,叠加安防、交通用杆规模更为惊 人。 “多杆合一、一杆多用”是城市现代化建设大趋势。

“多杆合一” 通过减杆,不仅能够节省空间资源,还能节省钢材等,整体建设成本降低 ;通过智能管理维护,还能节省后期维护费用。

单价上,对灯杆公司来说智慧灯杆单价较高,远高于普通路灯杆价格。智慧灯杆根据功能集成价格存在差异,一般型约 2-3 万元,功能丰富的产品要 7-10 万不等。而普通路灯杆报价在 300-1500 不等,智慧灯杆价格比普通灯杆高了 20 倍以上。 

数量上,从 2009 年的 1694 万盏照明灯增长至 2018 年的 2738 万盏,复合增长率 5.48%,在政策支持下,未来新建道路两侧将主要安装智慧灯杆;此外城市道路大量普通路灯杆存在“多杆合一”改造需求。

智慧灯杆规模存在较大上升空间,据 CTIA 预测,2021 年我国以智慧杆为入口的各种硬 件及服务的市场规模或为 3.7 万亿元,占智慧城市总规模的 20% 。

3、助力企业盈利多元化

盈利模式的拓展和创新才能实现可持续发展。以前灯杆公司只卖灯杆,现在除了卖灯杆,还有后续运维收入,收入更加多元化,可持续性增强。

收入方面,智慧灯杆主要有主体维护收入和基于相应功能的视频监控租金收入、小微基站租赁收入 、充电收入、广告收入、停车井盖管理收入、便民服务收入、数据采集收入等。

短期内参与企业增多,且企业类型多样化。智慧灯杆涉及物联网、智慧城市、城市安防等相关企业,阿里腾讯华为等巨头和其他行业公司纷纷尝试进入智慧行灯杆业。 

有实际产品、能落地实施做出业绩的智慧灯杆企业数量从 2015 年 5 家发展到了如今的 40-50 家,近三年企业数量增长率均在 60% 以上。

企业类型多样,发展模式各有选择。目前进入智慧灯杆领域的企业主要有:路灯企业、 路灯杆企业、控制系统类企业以及通讯类企业,生态链上各类相关企业积极跨界,瓜分智慧灯杆发展的红利。 、

智慧灯杆领域未来可能吸引更多领域的企业跨界布局,企业类型更加多样化,如显示屏企业、充电桩企业等。

4、行业走向集中化

传统灯杆行业,行业竞争者众多,市场集中度较为分散。主要由于一是技术壁垒低,产 品同质化严重;二是单价低,运输费用相对单价较高,一般由当地供应商供货,且当地 厂商参与招标采购存在地缘优势,形成大量本土路灯杆厂商。

智慧灯杆行业,尚处于起步阶段,市场集中度将会逐步提升。主要由于:一是集成度高 ,需要软件技术平台,技术壁垒提升;二是单价提升,远高于普通路灯杆,运输成本占 比低,技术壁垒和地理位置优势不再导致本土路灯杆厂商不再具有竞争优势。

5、巨头入局加速行业发展

对于阿里腾讯华为等来说,灯杆行业是硬件行业,收益率较低 ,功能集成涉及多个不同行业,未来更多的采用与其他企业合作模式。巨头公司自带强 硬科技实力和商业合作资源,能够有力促进产业发展和产业标准的逐步形成。 

随着智慧灯杆行业的不断发展和越来越多厂商进入,巨头对合作及相关的智慧灯杆企业 规模将提出更高要求,催生未来行业向龙头集中。

三、未来趋势

智慧灯杆前期建设投入的付费者是政府为主体,随着商业模式越来越清晰,资金来源从单纯的财政支出转为专项债为主,企业参与也从垫资换取运营权的模式转换为与政府合 作运营的模式,缓解资金压力,整合资源。

文化灯时代,产业链上、下游均较分散。上游主要集中在钢材企业,LED 光源企业,集中控制器芯片,单灯控制芯片制造企业等。下游产业主要面对各级城市市政管理部门、改造中的照明领域和普通用户照明领域,包括道路照明、商业照明、庭院照明、楼宇亮化、室内照明、装饰性照明等。 

产业链上游主要是通用型产品,中游主要围绕下游需求进行一次性产品销售,产业链议价能力集中在下游。

智慧灯杆功能增加,整体产业链随之拓展。产品集成了更多功能,需要集采多种功能数据,并 要求灯杆具有将数据对接到各类平台的能力,技术门槛显著提升,中游议价能力随之提升。

智慧灯杆+运营的模式下,灯杆企业不仅需要提供智慧灯杆,且要负责数据运营和各下游平台对接,对灯杆企业提出了更高要求,议价能力随之进一步提升。

四、行业规模

1、投资前景广阔

以 10000 根灯杆为例,进行运营业务规模测算。首先,参考落地项目对智慧灯杆建设成本进行测算。预计总成本为 5.39 亿元,平均建设成本为每杆 5.39 万元。

其次是项目营收的测算,主要有来自政府及相关部门支付的路灯、监控、信号灯、WIFI 热点、井盖监测、桥梁监测、环境监测、应急呼救等租赁使用费和运营商支付的基站租 赁费用、车联网支付 RSU 数据使用费用、消费者支付充电费用。 

10000 根智慧灯杆为例,满负荷运营状态下,合计每年收入1.80 亿元,平均每杆年收入 1.80 万元。

然后是项目支出的测算:主要包括电费支出、固定资产折旧、资金成本的人员工资。 

其中,电费支出主要包括 LED 路灯、光源控制系统、LED 显示屏、信号灯、摄像头、充 电桩、基站、WiFi 热点、RSU、井盖和桥梁监测系统、环境传感器等装置使用电费。计 算平均使用时间和单价,合计10000 根智慧灯杆每年使用电费 6950 万元。 

固定资产折旧年限与债券期限一致为 15 年,采用直线折旧。 

总支出每年达 1.36 亿元,毛利 4311 万元,平均每杆毛利 0.43 万元;毛利率高达 24%。

最后是项目现金流及 IRR 测算:每年现金净流入为 7902 万元,IRR 为 11.99%。

2、订单高速增长

18 年萌芽,19 年开启,20 年上量-总体呈指数增长。据采招网、电力招标网等招标中标信息,2018 年智慧路灯中标项目 28 个,项目总规模为 3.53 亿元;2019 年智慧路灯开始放量 ,中标项目 174 个,项目总规模为 51.90 亿元,同比增长 1368%; 2020 年智慧路灯持续高速增长,截至 2020 年 6 月30 日,中标项目 100 个,项目总规模达 246.51 亿元。若 2020 年下 半年订单量比上半年略增,2020 年项目总规模预计可达 441 亿元。

订单中标均价明显提升,单个智慧路灯项目规模扩大趋势显现。2018 年,平均每个项目中标价为1262.45万元; 2019 年,平均每个项目中标价为 3305.57 万元,同比增长 161.84%;截至 2020 年 6 月 28 日,平均每个项目中标价达 2.16 亿元,较 2019 年增长 553.17%。 

百万级千万级项目占比最大,上亿级项目占比持续提升。2018 年,28 个中标项目中 ,上亿级项目仅1个,占比 3.57%,亿级以下项目有 27 个,占比 96.43%,其中百万级 以下项目 7 个,百万级及千万级项目 20 个;2019 年,百万级及千万级项目数量大幅上升至 92 个,占比 58.60%,百万级以下项目 55 个,占比 35.03%,上亿级项目 10 个,占比提升到 6.37%;2020 年,百万级及千万级项目 43 个,占比48.31%,百万级以下项目 31 个,占比 34.83%,上亿级项目 15 个,占比提升至 16.85%。

3、行业高速增长

城市照明路灯数量规模庞大,智慧灯杆建设规模小,2018 年实际渗透率万分之五不到。 据国家统计局数据,城市道路照明灯不断增长,从 2009 年的 16.94 百万盏增长至 2018 年的 27.38 百万盏,年复合增长率 5.48%。 但智慧灯杆建设仍在起步阶段,据 Ofweek,中国智慧灯杆建设规模从 2014 年的 400 根增 长至 2018 年的 13000 根,复合增长率达 89.88%。 从 2014 到 2018 年,智慧灯杆渗透率从 0.0022%增长到 0.0475%。

预计 2020、2021 年智慧灯杆总量将达到 50700 和 150700 根,智慧灯杆布局加速替代普通路灯是大趋势。以智慧灯杆单价为 2 万均价计算,未来潜在市场空间达 5476 亿元。

五、行业门槛

1、技术门槛

智慧灯杆物联网领域技术复杂,涉及网络通信、云计算、电力、人工智能等专业种类, 内含通信、视频监控、照明、环境监测、交通、信息发布、能源、运维等多个子系统, 产品设计需考虑各系统的兼容、协同,灯杆的弹性扩展,产品服务的升级、回退、扩容等,整体复杂度高,专业要求高。

2、人才门槛

我国智慧灯杆产业十分年轻,领域内复合型人才要求高,导致人才匮乏。智慧灯杆产业 发展时间段,而涉及网络通信、云计算、电力、物联网、人工智能等复杂领域,对硬件设计专家、平台架构师、运维工程师以及系统架构师要求较高,高校也无匹配专业输送人才,呈现出智慧灯杆人才缺乏的现象。

3、经验门槛

智慧灯杆涉及场景广泛,在不同场景下需对提供的业务进行调整,厂商在进行不同场景 的智慧灯杆解决方案设计时,不断沉淀经验形成厂商的经验壁垒。

智慧灯杆厂商并不只局限于灯杆本身的改造,还需考虑不同场景下通信和供电管网、市政管理平台的基本情况,以及业务与城市规划、公共安全、交通、通信等多个企业或政府部门的协同共享等方面。上游通信供电施工等、中游平台建设与系统集成以及下游不 同功能对接到不同部门,都需要厂商长期多年的经验积累。

六、行业竞争格局

1、产业链

智慧灯杆功能繁多,行业集中度低,涉及厂商种类、数量较多。据供应链环节,已布局企业可分为智慧杆成品、LED 照明及 LED 显示屏、安防设备、通信网络运维、基站制造及杆塔供应、监测设备、智慧城市系统运维的、身份识别、可视化终端、新能源充电桩等相关企业。

2、巨头布局

5G 时代的铺网,基站建设是重要一环。与 4G 相比,5G 使用的频率高、基站密度大,5G 时代的基站建设面临选址难、投资大、工期长的问题以及对城市市容景观带来影响等问题。路灯灯杆灯塔等无疑是 5G基站的“好搭档”。 

国内三大运营商独立或与华为等厂商合作,布局智慧灯杆建设,5G 智慧灯杆、NB-IoT智慧路灯项目已落地。

阿里、腾讯、华为、中兴通讯等互联网、通信巨头也纷纷入局,结合自身技术和平台优势,已在国内外均有智慧灯杆项目落地。

3、跨界厂商

智慧灯杆功能繁多涉及厂商种类广,不少安防、充电桩、通信设备、互联网、大数据、 云计算等相关企业跨界布局。 提供智慧灯杆成品的跨界厂商有飞乐音响、日海智能、梅泰诺等 12 家已有落地或在建项 目。

4、配套厂商

涉及智慧灯杆安防、微基站、充电桩功能实现以及系统运维的厂商与其他企业合作,已 有智慧灯杆项目落地或在建。其中,提供安防设备的企业有海康威视等 2 家,基站建设及灯塔供应的有中国铁塔这 1 家,智慧城市系统运维的有中电科、浪潮集团等 6 家,新能源相关的有策笛新能源 1 家。

5、核心企业

据 2019 年 8 月 Ofweek 调研评选出来的 2018 年中国智慧灯杆行业 15 强企业,华体科技排名第一。此外,较为活跃的企业还有华为、中兴通讯、浙江晶日、方大智控和顺舟智能等。

总体而言,布局智慧灯杆行业企业种类繁多,运营商和巨头纷纷布局,传统照明和灯杆 塔企业具有先发优势,物联网、互联网等企业发展迅猛,企业发展模式各不相同。 

预计未来,随着行业发展成熟和标准的确立,产业链核心企业快速扩大智慧路灯业务规模、丰富业务覆盖区域与完善产业链布局,产业集中度将会越来越高,灯杆行业将打破历史格局,形成全国甚至全球业务,走向集中化。

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13 Jul 2020 | 10:30 pm

落地为王的阶段,工业互联网如何乘风破浪? | CCF-GAIR 2020

当前全球制造业在疫情的洗礼下正在加速变革,与此同时,工业互联网乘着『新基建』的东风,在更多领域进入落地阶段。

  • 伊利、三宁化工、宝武集团、江苏金旺、蕴之宝、祁连山水泥等基于施耐德电气EcoStruxure平台完成自身的升级转型;

  • 青岛纺织机械、山东淄博统一陶瓷、康派斯房车等借助海尔卡奥斯COSMOPlat实现降本增效;

  • 海伦宝电器、威博电器、博尔家电、科荣电器等50多家小家电企业通过阿里云飞龙工业互联网平台打造的“数字工厂”相继落地;

     ......

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过构建起全要素、全产业链的连接对未来工业制造的发展打造了新模式。

邬贺铨院士认为,我们看到工业互联网的进展良好,但在短期内实现爆发式发展,并不容易。工业互联网直接关系到生产效率的提升,是值得长期投资和关注的领域。

那么,国内工业互联网行业的发展情况是怎样的?我们要如何再接再厉,继续乘风破浪呢?

倪光南

中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员

软件产业对于数字经济具有基础性和战略性意义,将成为推动数字经济发展的重要驱动力。

国内知名的计算机专家倪光南院士表示,“工业软件作为工业互联网的基础支撑,不同的行业需要不同的工业软件,甚至部分工业软件因为我们投入少,而要在一定程度上依赖进口。面对我们在工业软件上的短板问题,需要进一步投入,夯实基本功,避免贸易摩擦中受到制裁。”

梅宏

中国科学院院士、中国人民解放军军事科学院副院长

放眼全球,工业互联网正处于产业格局未定的关键期和规模化扩展的窗口期,美德保持领跑,日韩法印加快追赶步伐。

梅宏院士指出:“发展工业互联网需要蹄疾步稳,要求实效。目前存在一种“政府热、企业冷”的现象,各级政府积极鼓励企业上云、上网,但是由于不能直接看到实施转型的好处,不少企业仍然在观望、在等待。在这个过程中,要避免运动式推进,不宜一味追求规模,由于行业千差万别,很多企业数字化基础薄弱,应该成熟一家企业落地一家企业,成熟一个行业落地一个行业。”

刘江川

加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大学教授

2020年以来,随着『新基建』的频频刷屏,边缘计算又迎来了新的风口。不管是5G基建、特高压,还是新能源汽车充电桩、工业互联网等,这几大方向都对边缘计算有着极大的需求。

刘江川教授表示:“互联网和无线通信网的发展提供了今天人们和设备互联的基础,智能手机和大量物联网终端设备提供了端上的计算存储能力,而云计算提供了高度规模化和灵活计算和存储基础设施,这些技术一起带来了过去这十多年消费互联网的繁荣。”

另外,他谈到:“但是,仍然有很多行业还没有享受到其中的红利,主要的障碍包括:网络连接的可靠性和价格,实时性以及隐私保护、安全等。边缘计算的出现正是为了填补这个鸿沟,大量的行业场景将会受益于此,例如工业制造、智能交通、AR/VR等。”

李伯虎

中国工程院院士、中国航天科工集团科技委顾问

人工智能技术在新信息环境、新技术及新智能算法与模型发展的推动下,正进入新一代人工智能发展的新阶段。与此同时,工业互联网也迎来了“智能+”的时代。

而在制造领域,一种新型的工业互联网——“智能工业互联网”应运而生。

国内知名的计算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士认为:这种“智能工业互联网”基于泛在新互联网,在新一代人工智能技术引领下,借助新一代智能科学技术、新制造科学技术、新信息通信科学技术、及新制造应用领域专业技术等4类新技术深度融合,将制造全系统及其全生命周期活动中的人、产品、资源、数据、智能认知/分析/决策/执行系统等智能地连接在一起,构成一个人、信息(赛博)空间与物理空间集成、融合的智能互联制造系统,促进制造全生命周期活动中制造模式、手段、业态的创新,从而大大提高制造的创新实践能力和服务能力,进而实现制造业的再革命。

罗智泉

加拿大皇家科学院院士、电子工程师学会(IEEE)会士、香港中文大学(深圳)副校长

工业互联网的发展,除了要解决一系列Know-How的难题,还要在一些工业场合中对应用数学这门学科有一定的掌握。但对于一般企业来讲,这方面的人才是不具备的,还得和高校或科研院所进行合作。

香港中文大学(深圳)副校长罗智泉教授在《探讨工业与应用数学之乐趣》报告中指出:“工业与应用数学研究具有很强的交叉性和问题驱动性,强调选择问题非常重要,需要真正理解工程与应用问题,从问题建模的时候就要入手,不能只停留在问题的数学模型上。”并且他还强调“解决工程问题”和“证明数学定理”两者都非常重要。

王坚

中国工程院院士、中国工业互联网研究院首席科学家、阿里云创始人

工业互联网这些“新基建”突破了传统基础设施建设为代表的模式,具有数字化、网络化、智能化特征。而促进数据要素参与价值创造和分配是推动新旧动能转换的重要支撑。

阿里云创始人王坚表示:“通过加大数据作为关键生产要素参与价值创造和分配的力度,聚焦工业互联网数据标识解析、数据资源管理、数据可信交易、数据安全防护等技术能力提升,可有效促进跨行业、跨地域、跨时空的数据资源汇聚,从而加速工业企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销和售后服务等全流程的智能化转型,进一步推动先进制造业和现代服务业深度融合,实现一二三产业、大中小企业的开放融通发展,推动新旧动能接续转换。”

  ......

在疫情的冲击下,产业界迎来了十年一遇的时代机遇“新基建”,而工业互联网作为其中的核心板块,相关企业和产业各界人士正在摩拳擦掌,准备为这场庞大的国运变革献力献策。

工业互联网还有哪些核心问题有待突破,以及如何继续高歌猛进呢?

8月7日-9日,由中国计算机学会主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)联合承办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会将在深圳举办,为此,雷锋网特地开设了『工业互联网专场』继续对更多核心难题进行剖析和解读。

今年我们将探讨如下话题:

  • 工业互联网新基建如何推动新变革

  • 工业边缘计算的发展现状和制约因素是什么

  • 破除工业互联网落地困境

  • 国产工业软件如何不掉队

  • 新冠疫情下,工业数字化转型的思考

届时,本论坛将聚焦大厂核心高管、学术大牛、专业投资人,共同探讨工业互联网新基建,包括AI、工业大脑、5G、边缘计算、工业软件等落地应用,对各垂直领域的工业数字化趋势及最佳实践进行系统性总结,并展望工业互联网企业的市场机会和发展空间。

其中,研究工业边缘计算的刘江川教授已经确认出席大会,并在『工业互联网专场』作重要报告

追溯CCF-GAIR大会的过往,其创立于2016,过去四年来,我们先后邀请到1位诺贝尔奖得主、1位图灵奖得主、20余位中美两国院士、30余位IEEE Fellow、500余位在各自专业领域享有盛誉的学者以及AI领域的知名企业家、投资者和创新者做了大会报告及相关圆桌分享,共吸引10000余位AI学者及从业者到场交流,是目前为止本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。


【 CCF-GAIR 免费福利票 】

one more thing,送上一波福利,从今天起到明天24:00,我们将发放30张福利赠票(原价3999元/张)。

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详情参见活动链接:https://gair.leiphone.com/gair/gair2020

13 Jul 2020 | 9:37 pm