बिटकॉइन पहले 24 घंटों में 10% की गिरावट आई और 9 000 अमेरिकी डॉलर से नीचे गिर गया;
सिर्फ दो Bitcoin खनिक के लिए पिछले दिनों, यह एक बहुत कठिन दो दिन होना चाहिए, कम समय में, Bitcoin 10% गिरावट आई, फिर $ 9,000 के निशान से नीचे।
न केवल बिटकॉइन, बल्कि दूसरी सबसे बड़ी इलेक्ट्रॉनिक मुद्रा, ईथर, 7% गिर गई, और तीसरी सबसे बड़ी इलेक्ट्रॉनिक मुद्रा, रिपल, 10% गिर गई।
बेशक, शेयर बाजार एक कारण के लिए इतना बुरा है, करने के लिए ब्लूमबर्ग न्यूज 11 पर रिपोर्ट के अनुसार, दक्षिण कोरिया कंपनी के खाते से ग्राहक धन की कथित तौर स्थानांतरण की वजह से दुनिया के सबसे बड़े इलेक्ट्रॉनिक मुद्रा विनिमय Upbit में से एक पर छापा मारा।
दुनिया में सबसे बड़ा बिटकॉइन एक्सचेंज (दिवालियापन) अपने शेष दसियों बिटकॉइन बेचने की तैयारी कर रहा था, और बिटकॉइन ध्वस्त हो गया।
कहने के लिए इलेक्ट्रॉनिक धन वास्तव में वित्तीय साधनों के मनोवैज्ञानिक गुणवत्ता का परीक्षण है कि, नहीं पता कि $ 20,000 bitcoins के बाद महिमा के शिखर पर लौटने के लिए करते हैं? एक्सप्रेस प्रौद्योगिकी है
2. बिटकॉइन को तीन-कूदते हमले का सामना करना पड़ा एआई में और अवसर?
सिक्योरिटीज टाइम्स रिपोर्टर वू जियामिंग
कृत्रिम बुद्धि (AI): हाल ही में, तीन भारी झटका से एक श्रृंखला है, ताकि Bitcoin की कीमत तेजी से फिर से इस समय गिर गया, कुछ निवेशकों अन्य क्षेत्रों के लिए उनका ध्यान बारी लग रहा था।
विदेशी मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, हाल ही में Bitcoin बाजार बुरी खबर के रूप में वर्णित किया जा सकता है, पहले भारी झटका से सबसे बड़ा Bitcoin विनिमय था लेकिन अब दिवालिया माउंट Gox, फिर से अपने कार्यवाहक के बड़े पैमाने पर लदान है, Mt.Gox के अनुसार शीत बटुआ निगरानी वेबसाइट से पता चलता है कि लगभग 138,000 बिटकोइन माउंट। जैक्स वॉलेट में बनी हुई है। बिटकॉइन की कीमत गिर गई।
NVIDIA। NVIDIA से दूसरे भारी झटका हाल ही में वित्त वर्ष 2018 पहली तिमाही परिणाम जारी, खनन के कारोबार राजस्व से संबंधित 289 मिलियन $ पर पहुंच गया है, लेकिन एनवीडिया मुख्य वित्तीय अधिकारी कोलेट क्रेस कंपनी की उम्मीद दूसरी तिमाही, व्यापार से संबंधित राजस्व 65 छोड़ देंगे कहा %, और कुछ हद तक, यह दबाव डिजिटल मुद्रा की बिक्री का नेतृत्व किया।
दक्षिण कोरिया से तीसरे भारी झटका, दक्षिण कोरिया के अनुसार कह अभियोजक के सियोल, गुरुवार और शुक्रवार को दक्षिण कोरियाई अभियोजन पक्ष के एक अधिकारी के कार्यालय जिले दुनिया के सबसे बड़े डिजिटल विनिमय Upbit के कार्यालय पर छापा मारा एक रिपोर्ट किया गया है, Upbit ग्राहकों चलती का संदेह खाता कंपनी खाते में धन। Bitcoin के बारे में $ 1.6 बिलियन मूल्य के Upbit प्रभारी, यह दक्षिण कोरिया के सबसे बड़े, दुनिया का चौथा सबसे बड़ा Bitcoin एक्सचेंज है।
Bitcoin मूल्य अभी भी अशांत है, यह भी अनिश्चितता लाता है। इस समय, कुछ निवेशकों अन्य अवसरों को देखने के लिए शुरू कर दिया।
Apriem एडवाइजर्स के मुख्य निवेश अधिकारी बेंजामिन लाउ ने कहा, एनवीडिया भी एक 'कृत्रिम बुद्धि और डेटा केंद्रों के लिए, NVIDIA चिप्स के लिए मांग खनन से अधिक से अधिक अवसर है, जो निकट भविष्य में कंपनी के कारोबार विकास ड्राइव करना चाहिए विपुल है । 'बेंजामिन लाउ प्रस्ताव, वाणिज्यिक चिप्स, ऐ क्षेत्र के लिए NVIDIA अनुप्रयोगों स्वास्थ्य देखभाल, परिवहन और कंप्यूटर डेटा केंद्रों शामिल हो सकते हैं, यह भविष्य है।
संयोग से, ब्लूमबर्ग न्यूज के साथ एक साक्षात्कार में, बिट्स मुख्य भूमि के सह-संस्थापक वू जी हान ने कहा कि अमेरिका Bitcoin खनन कार्यों में कंपनी विशाल विस्तार की योजना है। उन्होंने यह भी कृत्रिम बुद्धि में कंपनी की स्थिति पर टिप्पणी की, मुख्य भूमि बिट्स कहा भी इस क्षेत्र में कदम रखने वाले की योजना है।
आज, ऐ विभिन्न क्षेत्रों में प्रवेश किया है। हाल ही में, कुल वैश्विक तेल उद्योग में तुरंत बादल की घोषणा की और गूगल एक समझौते पर हस्ताक्षर, दो संयुक्त रूप से अन्वेषण और तेल और प्राकृतिक के विकास के लिए नई बुद्धिमान समाधान प्रदान करने के कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी का विकास होगा। घटना चिंतित। चूंकि अल्फा डॉग गो वर्ल्ड चैम्पियनशिप को पार कर सकता है, तो कुल और Google औसत तेल व्यक्ति से परे 'सुपर स्मार्ट ऑइल मैन' बनाएगा, क्या तेल उद्योग एक विचलन में आ जाएगा?
वास्तव में, हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धि के विकास त्वरित है वैश्विक चिप उद्योग पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, एनवीडिया ऐ सर्वर विक्रेताओं के लिए एक ग्राफिक्स आपूर्तिकर्ता से बदल दिया गया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, गूगल, फेसबुक, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य प्रौद्योगिकी कंपनियों, दिग्गजों सहित अनुसंधान नेता पहले से ही इस क्षेत्र में अनुसंधान के लिए एनवीडिया द्वारा प्रदान किए गए चिप उत्पादों का उपयोग कर रहे हैं। बाजार विश्लेषकों का अनुमान है कि अगले 10 वर्षों में वैश्विक कृत्रिम खुफिया बाजार 500 अरब अमेरिकी डॉलर के लायक होगा।
3. ब्लॉकचेन आवेदन के भविष्य की संभावना अधिक है।
बिटकॉइन, एथेरियम और अन्य आभासी मुद्राएं अधिक से अधिक लोकप्रिय हो गई हैं। ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी ने अधिक से अधिक ध्यान आकर्षित किया है। कई उद्योगों ने अधिक मूल्य बनाने के लिए ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीके के बारे में सोचना शुरू कर दिया है। , यहां तक कि एक नया व्यवसाय भी। उनमें से, आपूर्ति श्रृंखला वित्त का विकास ताइवान के उद्योग को प्रभावित करने वाली सबसे महत्वपूर्ण प्रवृत्ति हो सकती है।
परंपरागत वित्तीय प्रणाली में, वित्तीय लेनदेन रिकॉर्ड के साथ सभी लेनदेन वित्तीय संस्थानों के एक केंद्रीय डेटाबेस में जमा हो जाती है, वित्तीय संस्थानों इसलिए काफी मानव और भौतिक संसाधनों का निवेश करना होगा अपने डेटाबेस बनाए रखने के लिए स्थिर संचालन सुनिश्चित करने के लिए, और डेटा सुरक्षित है। लेकिन वित्तीय प्रणाली के संदर्भ में, संबंधित निवेशों ने वित्तीय लेनदेन की लागत में भी वृद्धि की है।
इसे देखते हुए, वितरित पुस्तकों की अवधारणा अस्तित्व में लाया। एक वितरित वास्तुकला किताबों में, सभी दलों के लेनदेन में शामिल है, ताकि पूरी लेन-देन रखने के लिए कोई केंद्रीय डेटाबेस खातों। हालांकि, लेन-देन के लिए पार्टियों की वजह से, किताबें का हिस्सा है स्वामित्व वाली किताबें पूर्ण पुस्तकों का ही हिस्सा हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कैसे है कि अन्य पुस्तकों के रिकॉर्ड, सही है तो एक बड़ी समस्या में, डेटा के साथ छेड़छाड़ के बिना, और ब्लॉक श्रृंखला इस समस्या के लिए एक प्रभावी समाधान है।
उद्योग ब्लॉक के साथ और भी शक्तिशाली, कई ब्लॉकचेन अनुप्रयोग हैं
इसके अलावा कटौती, ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी केवल वित्तीय उद्योग में उपयोग नहीं किया जाता है, एक वितरित की वास्तुकला का उपयोग करता है किसी भी डेटा, ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी इसकी प्रामाणिकता सत्यापित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात, ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी मूल रूप से खुला स्रोत है, बस गितूब पर, 26,000 ब्लॉकचेन आधारित विकास परियोजनाएं हैं। आईबीएम और एसएपी जैसी प्रसिद्ध अंतरराष्ट्रीय कंपनियां ओपन सोर्स ब्लॉकचेन हाइपरलेगर फैब्रिक का भी समर्थन करती हैं, जिसका उपयोग कार्यान्वित करने के लिए किया जा सकता है वाणिज्यिक अनुप्रयोगों।
वास्तव में, उद्योग 4.0 साल का विषय प्रसार, अंत में अनिवार्य रूप से श्रृंखला प्रौद्योगिकी ब्लॉक करने के लिए, इसके अलावा में डिजिटल, डिजिटल जुड़वां (डिजिटल जुड़वां), औद्योगिक बातें (IIoT) अवधारणाओं अधिक बार सुना कार्रवाई करने के लिए प्रयोग करेंगे। उद्योग 4.0 कई चेहरे है बाहर संज्ञाएं, उद्योग, अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम आपूर्ति श्रृंखला सूचना प्रणाली (जैसे ईआरपी, एमईएस, आदि) के विकास के बाद के चरणों में 4.0 एक साथ बांधा जा करने के लिए बाध्य कर रहे हैं, निर्माताओं, लोचदार उत्पादन प्राप्त कर सकते हैं सूची तैयार करने और अन्य लक्ष्यों को कम।
मेरी समझ के अनुसार,, बदलने के कुछ बड़े लेखा फर्मों एक बरसात के दिन उद्योग 4.0 शुरू कर दिया है लाता है, और सहयोग करने के लिए प्रासंगिक औद्योगिक उपकरण / प्रणालियों के निर्माता क्योंकि एक बेहद डिजीटल, कच्चे माल, अर्द्ध तैयार उत्पाद सूची डेटा में विनिर्माण क्षेत्र परिवर्तन सेकंड में होगा। लेखांकन प्रक्रिया में वास्तविक समय में इन परिवर्तनों का जवाब कैसे दें और वित्तीय विवरणों में भी एक बड़ी चुनौती है।
दूसरी ओर, यह, विनिर्माण ग्राहकों उपरोक्त आंकड़े, विशेष रूप से बड़ी इलेक्ट्रॉनिक्स विनिर्माण के लिए करने के लिए बाध्य है के लिए बहुत संवेदनशील है, क्योंकि सकल लाभ आम तौर पर उच्च नहीं है, कच्चे माल, अर्द्ध तैयार या तैयार माल सूची, सब कुछ इस परियोजना की लागत है कि क्या है, और अक्सर कॉर्पोरेट लाभ और हानि है मुख्य बिंदु यह है कि यद्यपि सिक्योरिटीज नियामकों को सूचीबद्ध कंपनियों की कमाई से संबंधित जानकारी के प्रकटीकरण चक्र को कम करने की आवश्यकता नहीं हो सकती है, फिर भी वास्तविक निर्णय वित्तीय डेटा कॉर्पोरेट निर्णय लेने के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ है।
बड़े पैमाने पर के लिए यह करने के लिए के रूप में बड़े ताइवान ट्रूप स्तरों विनिर्माण इलेक्ट्रॉनिक्स, डेटा की दस हजार नीचे की ओर विक्रेताओं, आईटी संबंधित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का खर्च बहुत जरूरी खतरनाक से अधिक को तोड़ने के सैकड़ों संभाल करने के लिए एक केंद्रीकृत वास्तुकला का उपयोग करें, और मुझे डर लग रहा प्रणाली यह बड़ा और जटिल हो जाएगा, और यह प्रबंधन और रखरखाव के लिए चुनौतियों का सामना करेगा। ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी आयात करना और वितरित डेटा आर्किटेक्चर को अपनाना इन बड़े पैमाने पर निर्माताओं के लिए एक आकर्षक समाधान होगा।
चालान प्रबंधन से संबंधित अनुप्रयोगों के अलावा, ब्लॉकचेन में कई अन्य आवेदन संभावनाएं हैं। उदाहरण के लिए, औद्योगिक आईओटी के संदर्भ में, सेंसर नेटवर्क लगातार विभिन्न डेटा भेजते हैं, लेकिन इन आंकड़ों के संचरण की स्थिति में, साथ, उत्पादन लाइन इसलिए हो सकता है अराजकता के संचालन छेड़छाड़ करने, और यहां तक कि खतरे में पड़ संयंत्र सुरक्षा। ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी के साथ छेड़छाड़ किए जाने से डेटा को रोकने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता, सूचना सुरक्षा उद्योग चीजों की इंटरनेट चमकाया सुरक्षा सुनिश्चित करें।
ब्लॉकचेन के कारण कॉर्पोरेट वित्त फ्लिप होगा
इसके अलावा वितरित डेटा की प्रामाणिकता सत्यापित करने के लिए प्रयोग किया जाता है, उस डेटा को सुनिश्चित करने के साथ छेड़छाड़ न की जाए करने के लिए, वहाँ एक बहुत ही महत्वपूर्ण आवेदन ब्लॉक श्रृंखला है, जारी करने वाले टोकन (टोकन) है। और यही फोम से भर आभासी मुद्रा बाजार के आवेदन के कारण होता है कारण - लगभग कोई भी वित्त के लिए टोकन जारी कर सकता है, डॉलर के बदले में आभासी मुद्राओं का उपयोग कर सकता है, रॅन्मिन्बी, एनटी और सरकारी अनुमोदन के साथ अन्य कानूनी मुद्राओं का उपयोग कर सकता है।
मौजूदा आभासी मुद्रा बाजार बुलबुला और सभी अराजकता की परवाह किए बिना, वास्तव में, यह गहरी कंपनी वित्त की निशानी के आवेदन संभावित अनुप्रयोगों है। विनिर्माण उद्योग के लिए, उत्पाद, पतली हवा से पैदा नहीं किया जा सकता एक विशेष विक्रेता निर्माण करने के लिए उत्पाद, नदी के ऊपर आपूर्तिकर्ताओं अनिवार्य रूप से कच्चे माल या घटकों की खरीद, और एक सहमति अवधि में खरीद मूल्य भुगतान करने के लिए चाहते हैं।
वर्तमान स्थिति में, हालांकि आपूर्तिकर्ताओं ग्राहकों के लिए भेज दिया है, लेकिन इससे पहले कि यह आपूर्तिकर्ताओं में से एक अचानक नकदी प्रवाह की जरूरत के मामले में भुनाया जाता है, केवल बैंक छूट को खोजने के लिए कुछ ही महीनों के हाथों मिला है, और बैंक ब्याज के लिए राशि का भुगतान करने के लिए भी छूट इस तरह के टिकट चेक की लंबी अवधि, बैंकों को आम तौर पर स्वीकार नहीं करेंगे, और इस भूमिगत वित्तीय उद्योग एक रहने की जगह है बनाया के रूप में कई प्रतिबंध, के अधीन है, वास्तव में, कई बड़े है। जाँच करें। विनिर्माण उद्योग के बीच के समय खातों प्राप्य और खातों के मुनाफे में एक बहुत बड़ा अंतर बनाने के लिए देय का प्रयोग होता है, लेकिन वित्तीय जोखिम आपूर्तिकर्ता द्वारा वहन किया जाता है।
दूसरी ओर, यदि ग्राहक अचानक आदेश की एक बड़ी राशि, आपूर्तिकर्ताओं तत्काल विस्तार, जब तक ग्राहक पहले ही भुगतान करने को तैयार है, नहीं तो मुझे डर है कि कई छोटे और मध्यम आकार के आपूर्तिकर्ताओं को शुरू करने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं कर रहा हूँ चाहिए, क्योंकि बैंकों को आम तौर पर एसएमई वित्तपोषण के लिए बहुत सख्त है प्रतिबंध, एसएमई ऋण का एक क्रेडिट लाइन अक्सर क्रेडिट की क्रेडिट लाइन प्राप्त करने के लिए बहुत कम है, अगर नहीं नामुमकिन है प्राप्त कर सकते हैं। इस समय, एसएमई मालिकों अक्सर ही निवल मूल्य शर्त, अपने स्वयं के नाम ऋण के लिए अचल संपत्ति जमानत लेने के लिए जब कई बड़े में निर्भर विनिर्माण उद्योग के तहत एसएमई, हालांकि उनके व्यवसाय स्थिर दिखते हैं, उन्होंने पाया है कि उनका नकद प्रवाह ठीक से काम नहीं कर रहा है और वे सामान्य वित्तीय संस्थानों के साथ अपनी स्थिति को समायोजित नहीं कर सकते हैं। मुख्य कारण यहां है।
कुछ हद तक, यह भी ताइवान में अचल संपत्ति के बाजार की मुख्य मांगों में से एक है, क्योंकि मालिक अगर एसएमई अतिरिक्त नकदी, रियल एस्टेट निवेश का दौरा, पसंद के पीछे हटने में है। अर्जित करने का अवसर है बोली-पूछना फैल, कंपनी भी करना पड़ सकता है क्योंकि यह अन्य प्रतिभूतियों की तुलना में आम तौर पर काफी कम कीमत में अस्थिरता है, और वास्तविक संपत्ति Kam मूल्य तंत्र पहले से ही काफी परिपक्व है जब राजधानी ऋण काम करने के लिए जमानत के रूप में इसका इस्तेमाल करने के लिए। रियल एस्टेट ऋण संपार्श्विक बैंकों में से एक है, सबसे स्वीकार करने को तैयार हैं।
आप उनके स्वयं के टोकन जारी करने के लिए एक बड़ी ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी निर्माताओं का उपयोग करते हैं, और अपने स्वयं के आपूर्ति श्रृंखला प्रवाह के भीतर, वित्तीय संचालन आपूर्ति श्रृंखला में अनुसूचित एक और दृश्य प्रस्तुत किया जाएगा। वास्तव में, की ओर से जारी किए गए श्रृंखला प्रौद्योगिकी को ब्लॉक करने के क्रम में मुद्रा, न सिर्फ पारंपरिक मुद्रा विकल्प, लेकिन यह भी जोड़ा जा सकता है स्मार्ट अनुबंध (स्मार्ट अनुबंध) समारोह। प्राप्त पार्टी के साथ जारीकर्ता केवल अनुबंध, जब अनुबंध की शर्तें पूरी होने की सामग्री को अनुकूलित नहीं कर सकते हैं, बाद में व्यापार कार्रवाई भी स्वचालित किया जा सकता, सभी मानवीय हस्तक्षेप के बिना। इस सुविधा काफी लेन-देन कम कर सकते हैं खरीदार और विक्रेता के बीच खर्च होता है।
दूसरे शब्दों में, स्मार्ट अनुबंध के साथ टोकन वास्तव में कुछ हद तक क्रेडिट (साख पत्र, नियंत्रण रेखा) अंतरराष्ट्रीय व्यापार में इस्तेमाल के पत्र के समान है, लेकिन कोई मध्यस्थ बैंक गारंटी है। ये टोकन एक बनाने के लिए करता है, तो माध्यमिक बाजार खोलने के लिए सीमित निर्माता की आपूर्ति श्रृंखला के सदस्यों खरीद सकते हैं और एक ही आपूर्ति श्रृंखला लेन-देन के भीतर सदस्यों को बेचने (यह एक समान बंधन बाजार पैदा करेगा, लेकिन केवल विशिष्ट कॉर्पोरेट में भाग लेने वालों के एक विशेष समूह), या वित्तपोषण के लिए एक संपार्श्विक के रूप में, यह मौजूदा उद्यम वित्तीय बाजारों विशाल तोड़फोड़ का कारण होगा।
इसके अलावा, मौजूदा वित्तीय कानूनों के अनुसार, सरकार के हस्तक्षेप को नियंत्रित करना मुश्किल है, क्योंकि पूरे सिस्टम निजी कंपनियों, खरीदार और विक्रेता के बीच एक सौदा विनिमय का एक साधन के रूप में क्या "पैसे" या "वाउचर" का उपयोग करने से उत्पन्न होता है है, दो पूरी तरह से कर रहे हैं अनुबंध। की कंपनी स्वतंत्रता आपसी कारोबार के बीच पैसे उधार लेने से बना है, यह भी एक सामान्य घटना है, क्या संपत्ति जमानत, असुरक्षित ऋण के रूप में उपयोग करने के लिए ऐसा करने के लिए भले ही न तो एक सूचीबद्ध कंपनी है, यह मूल रूप से मालिक है अंतिम कहना है।
पारंपरिक उद्यम सोने का सुनहरा अवसर
पाठकों को यह समझना आसान हो सकता है कि परंपरागत वित्तीय उद्योग ब्लॉकचैन प्रौद्योगिकी के आधार पर फिनटेक नवाचार के बारे में इतना सतर्क क्यों है क्योंकि इस नए गेम नियमों में, वित्तीय संस्थान न केवल मार्जिनलाइजेशन को भी बाहर रखा जा सकता है।
हालांकि, यह पारंपरिक है। वित्तीय क्षेत्र के लिए, स्थिति इतनी निराशावादी नहीं हो सकता है जैसा कि पहले उल्लेख, क्रेडिट लागत, जोखिम और अन्य कारकों के कारण, और अब बैंक मूल रूप से बहुत मुश्किल है एसएमई क्रेडिट ऋण क्या करने के लिए, जमानत होना आवश्यक है। लेकिन अपने स्वयं के आपूर्ति श्रृंखला टोकन, लेकिन यह भी बैंकों को जारी विक्रेताओं के लिए बड़े निर्माताओं उनके एल्गोरिथ्म खोलते हैं, तो बैंक आसानी से प्रणाली एसएमई बड़े पैमाने पर निर्माण के भीतर रिकॉर्ड के साथ लेन-देन समझ, नाटकीय रूप से ऋण की लागत को कम करने में सक्षम हो जाएगा। वित्तीय हैं पर्यवेक्षी अधिकारी आगे के नियमों को कम करने और इन टोकन को कुछ प्रकार की प्रतिभूतियों के अर्ध-उत्पादों के रूप में पेश करने के इच्छुक हैं। बेशक, इन टोकन का उपयोग बैंक बंधक को वित्त पोषित करने के लिए भी किया जा सकता है।
पूर्व या बाद के हैं, यह वित्तीय संस्थानों के लिए उपलब्ध है, टोकन के उद्भव, सभी एसएमई केक बड़ा किया के लिए वित्तीय सेवाओं के लिए योगदान करते हैं।
वास्तव में, वित्तीय पर्यवेक्षी प्राधिकरण हस्तक्षेप करने के लिए करता है, तो इस मुद्दे को टोकन उन्हें कानूनी स्थिति टोकन किसी तरह देने के लिए के बारे में अपने आप ही आपूर्ति श्रृंखला प्रणाली के लिए बड़े पैमाने पर उत्पादन, अपरिहार्य परिणाम है। टोकन कानूनी स्थिति पहले परिभाषा स्पष्ट किया जाना चाहिए, सरकार आगे बढ़ सकते हैं विनियमित किया। टोकन कानूनी तौर पर कुछ भी नहीं है, तो सरकार विनियमन भी बिना किसी कारण है।
खनन उद्योग की दीर्घकालिक मशीन गिनती
2017 से Bitcoin डॉलर के मुकाबले उड़ान, अधिकारी लंबे समय से प्रतीक्षित खनन मशीन उद्योग बूम विस्फोट से उड़ा दिया, खनन मशीन व्यापार अवसर ताइवान के इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग श्रृंखला में एक गर्म विषय है। खनन की शुरूआत की वजह से कई चीनी आईसी डिजाइन कंपनियों समर्पित एएसआईसी और लाल के विस्फोट, लेकिन अगर आप Bitcoin, खेल के पीछे ईथरनेट मुद्रा के नियमों को समझने के लिए, हम पर जोर कर सकते हैं कि मौजूदा नकदी खनन व्यापार मॉडल एक लंबे समय से स्थायी व्यापार हो सकता है नहीं होगा।
Bitcoin करने के लिए, अपने कुल जारी किए गए 21 लाख, जारी करने के पूरा होने के बाद कोई नया पूर्ण Bitcoin हो जाएगा। इस Bitcoin खनन मशीन उद्योग "की समय सीमा है।" यह अनुमान है कि मध्य 2017, बिट्स द्वारा मुद्रा प्रचलन कम और कम हो रही है इस मुद्दे को राशि के बाकी के रूप 1,638 लाख यूनिट और Bitcoin तक पहुँच गया है,, खोदा लागत पर लाभ खनन कार्य में जिसके परिणामस्वरूप समय Bitcoin एक गोपनीय खनन अब हो जाएगा समय के साथ कम हो रही यह आम तौर पर माना जाता है कि 400 दस हजार से अधिक Bitcoin के बाकी, मुद्दा 2040 से पूरा हो जाएगा है।
ईथरनेट मुद्रा के रूप में, हालांकि Bitcoin के विपरीत इसकी कुल जारी करने के मरने के लिए सेट कर दिया जाता है, लेकिन सह-संस्थापक विटालिक बुटेरिन ईथरनेट मुद्रा हाल ही में ईथरनेट मुद्रा 140 मिलियन करने के लिए समायोजित करने के लिए जारी करने के सीमा प्रस्तावित किया गया था, एक ईथरनेट सिक्के खनन से पता चलता है जो मशीन अंत में इसी तरह की समस्याओं Bitcoin आ सकती है।
दूसरी ओर, ईथरनेट खनन मशीन के साथ सामाजिक मुद्रा ईथरनेट की राशि के सिक्के का निर्माण करने के लिए, हमेशा विपक्ष के रवैये, पकड़ क्योंकि मालिक एन्क्रिप्शन पैसे की अत्यधिक एकाग्रता, पैसा अपने आप में एक बहुत एन्क्रिप्शन कदाचार, और पेशेवर खनिक का कारण होगा, विशेष रूप से एएसआईसी खनन मशीन पेशेवर खनिकों के के उपयोग, कर देगा एन्क्रिप्शन मुद्रा त्वरित स्वामित्व की एकाग्रता वर्तमान में ईथरनेट प्रयुक्त मुद्रा खनन है GPU आधारित खनन मशीन, खनन दक्षता एएसआईसी से भी बदतर है है, लेकिन लाभ हो सकता है जवाब में माइनिंग एल्गोरिथ्म संशोधित करने के लिए समायोजन करने के लिए।
हाल ही में बिट्स मुख्य भूमि चीन आईसी डिजाइन कंपनियों सिक्के समर्पित ईथरनेट एएसआईसी खनन, हर कुछ दिन, ईथरनेट मुद्रा फाउंडेशन (ETH) तुरंत प्रस्तावित परिवर्तनों ईथरनेट मुद्रा माइनिंग एल्गोरिथ्म के सदस्यों की शुरूआत की घोषणा की, यह स्पष्ट है कि मुख्य भूमि चीन और ASIC के लिए अन्य बिट्स डेवलपर्स के व्यवहार आते हैं। और दिमागी इस लड़ाई के परिणाम को कम से कम तीन छह महीने, करोड़ों डॉलर का मुखौटा और अन्य लागत सैकड़ों --ASIC विकास चक्र पूर्वानुमान करने के लिए बहुत आसान है, लेकिन अगर कोई समुदाय के भीतर एक आम सहमति है, एल्गोरिथ्म संशोधित केवल कुछ ही हफ्ते आवश्यकता हो सकती है, और लागत सॉफ्टवेयर के साथ शून्य। हार्डवेयर हमेशा खो "लोचदार की तुलना में", यहां तक कि FPGA के सबसे लचीला सर्किट वास्तुकला के करीब है, वहाँ भी कर रहे हैं कुछ सीमाएँ मौजूद हैं।
कुल मिलाकर, वर्तमान खनन मशीन व्यापार मॉडल टिकाऊ नहीं है। लेकिन अगर व्यवसायों श्रृंखला प्रौद्योगिकी ब्लॉक करने के लिए अपने स्वयं के ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोगों को विकसित करने लगे हैं, स्थिति बहुत अलग। व्यवहार कि अनिवार्य रूप से समाधान खनन कर रहा है हो जाएगा गणना, डाटा प्रोसेसिंग ब्लॉक श्रृंखला है, इसलिए, विस्तृत आवेदन की तारीख ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी के साथ, व्यवसायों से संबंधित होगा की जरूरत है, इस खनन मशीन उद्योग लंबे समय तक चलने व्यापार हो सकता है। इस लेख में बताए लें आपूर्ति श्रृंखला वित्त, उदाहरण के लिए, दुनिया के इलेक्ट्रॉनिक्स से संबंधित उद्योग श्रृंखला अगर आपूर्ति श्रृंखला प्रौद्योगिकी के उपयोग के वित्तीय मुद्दों, बैंकों और अन्य परंपरागत वित्तीय संस्थानों की जरूरतों के साथ मिलकर संभालने के लिए ब्लॉक लाखों, खनन मशीन एक कॉर्पोरेट आईटी बाजार बन जाएगा दरवाजा छोटे से व्यवसाय नहीं है, लेकिन बाजार अपेक्षाकृत खंडित हो सकता है, और इसलिए खुले एएसआईसी। FPGA या प्रोग्राम GPU समाधान के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, शायद इसे और अधिक वाणिज्यिक रूप से व्यवहार्य नहीं होगा। नए इलेक्ट्रॉनिक
4.AI शुरू बड़े पैमाने पर आपरेशन के सर्वव्यापी बुद्धिमान बुद्धिमान टर्मिनल बढ़त;
परिपक्व क्लाउड कंप्यूटिंग, बड़े पैमाने पर करने के बाद, आपरेशन की एक विस्तृत श्रृंखला geochemical विशेषताओं और सटीक आपरेशन की आवश्यकताओं के साथ, बादल, छोटे पैमाने में रहेगा किनारों या कोहरे के छोर तक ले जाया जाएगा, धुंध आपरेशन 2019 तक के बारे में 3.7 बिलियन $ के वैश्विक बाजार का आकार, 2022 आगे के आसपास 18.2 अरब $ बड़ा हो जाएगा। वितरित की वास्तुकला की अवधारणा का उदय, यह बढ़त पर चल रही है अगले कुछ वर्षों के विकास का ध्यान केंद्रित हो गया है।
कंप्यूटिंग ऐ ऐ अगले कुछ वर्षों के किनारे प्रौद्योगिकी धीरे-धीरे बादल से विकास होगा, आवेदन क्षेत्र समावेशी है, और उच्च बुद्धिमान कार्यों का पोर्टेबल टर्मिनल उपकरण के विभिन्न प्रकार के लिए मांग है, लेकिन बड़े पैमाने पर डेटा IOT में परिणाम होगा भीड़, सब नहीं बादल प्रसंस्करण के माध्यम से, और इसलिए बढ़त कंप्यूटिंग पर भरोसा करना चाहिए, और अधिक कंप्यूटिंग शक्ति टर्मिनल देता है।
एज गणित आपरेशन कार्रवाई बढ़त (मोबाइल एज कम्प्यूटिंग) और धुंध आपरेशन (कोहरा कम्प्यूटिंग)। ऐ समर्पित हार्डवेयर / त्वरक हाल springing विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क चिप्स का अंकगणित कार्रवाई के लिए उपयोग होता है में संक्षेप किया जा सकता है उभरा है, सहित ऐ-अनुकूलित प्रोसेसर, दीप लर्निंग प्रोसेसर, ऐ त्वरक, तंत्रिका प्रसंस्करण इकाई (NPU), आदि, ऐ किनारे आप तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की जरूरत है कारगर बनाने के लिए पर चल रही है, जबकि, संचालन क्षमता को मजबूत बनाने के लिए इतना है कि संपीड़न से बाहर मॉडल सामान्य व्यापार प्रशिक्षण मोबाइल उपकरणों पर इस्तेमाल किया जा रहा।
वितरित की वास्तुकला की अवधारणा का उदय बढ़त पर चल रही है
धार (एज कम्प्यूटिंग) अवधारणा ऐ (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ऐ) उछाल नीचे में उभरा, पूर्व परिपक्व क्लाउड कंप्यूटिंग के बाद, बड़े पैमाने पर, आपरेशन की व्यापक रेंज बादल, छोटे पैमाने में, सटीक geochemical विशेषताओं और आवश्यकताओं के साथ ही रहेगा पर चल रही है आपरेशन किनारे या कोहरे अंत करने के लिए ले जाया जाएगा। खुला कोहरे गठबंधन (खुला कोहरे कंसोर्टियम) अध्ययन से पता चलता है कि 2019 में 3.7 बिलियन $ के कोहरे के संचालन के बारे में वैश्विक बाजार का आकार, 2022 में इसे आगे के बारे में 18.2 अरब $ करने के लिए, बढ़ेगा मुख्य रूप से आवेदन के क्षेत्र में के अनुसार बुनियादी ढांचे (उपयोगिताएं), परिवहन (परिवहन), स्वास्थ्य देखभाल (हेल्थकेयर), औद्योगिक (औद्योगिक), कृषि (कृषि) और इतने पर।
इसके अलावा, चीजों के विकास के बाद से, टर्मिनल नोड्स की संख्या मॉडल आने वाले वर्षों में नेटवर्क विस्फोटक वृद्धि, आने वाले मोल्डिंग चीजों की एक बड़ी राशि, हालात की सूचना उद्योग वांग Bingfeng केंद्र के लिए संस्थान के उप निदेशक अनुप्रयोगों (चित्रा 1) का मानना है कि दिखाएगा, क्योंकि डेटा की एक बड़ी राशि उत्पन्न, मौजूदा पारेषण बुनियादी ढांचे सामना नहीं कर सकते, और भीड़, अपर्याप्त बैंडविड्थ समस्या का सामना करना होगा, आदेश डेटा की बड़ी मात्रा को संसाधित करने में, ऑपरेटरों ताकि उद्यमों के संचालन लागत इसलिए तरक्की करने के लिए जारी है, और अधिक बादल उपकरण का निर्माण करने की आवश्यकता है ,. वितरित की वास्तुकला की अवधारणा का उदय, किनारों परिचालन अगले कुछ वर्षों, विकास का ध्यान केंद्रित हो गया है।
तृतीय चित्रा 1 Wangbing फेंग करने के लिए चीजें आवेदनों की केंद्र के उप निदेशक का मानना है कि डेटा दोनों परिवहन वास्तुकला वहन नहीं कर सकते की एक बड़ी संख्या के विकास का ध्यान केंद्रित उत्पन्न, इसलिए, एक वितरित की वास्तुकला की अवधारणा का उदय, किनारों परिचालन अगले कुछ वर्षों बन जाएगा।
और तालिका 1 में दिखाया गया है तकनीकी वास्तुकला की विशेषताओं, काफ़ी भिन्न है की संख्या के साथ किनारे पर क्लाउड कंप्यूटिंग आपरेशन, Wangbing फेंग, समझाया एक वितरित वास्तुकला का प्रयोग बढ़त पर चल रही है, कई नोड्स कोहरे के साथ (कोहरा नोड) धार की गणना करता है कंप्यूटिंग तीन तकनीकी विशेषताओं में शामिल हैं: किनारे से केंद्र में परिचालन की स्थिति है, यह भी टर्मिनल में ऑपरेशन स्थिति के बाद से, नेटवर्क इंतज़ार कर समय कम दर, आवेदन 10 मिलीसेकंड समर्थन कर सकते हैं नेटवर्क बैंडविड्थ आधारभूत संरचनाओं छोटे की आवश्यकताओं, एक कड़ी बादल नेटवर्क के अभाव में हो सकता है, कुछ सेवाएं प्रदान करने।
ऑपरेटिंग किनारे आपरेशन के अधिक लचीला तैनाती, बढ़त नोड लागत बातें, अपेक्षाकृत छोटी मात्रा में ले जाएगा जब, बड़े मल्टी प्वाइंट विन्यास हो सकता है; बढ़त नोड बनाई है, प्रणाली जटिल परिनियोजन नियोजन की आवश्यकता नहीं है, वास्तुकला अपेक्षाकृत लचीला दृश्य संदर्भ अंक आवेदन संदर्भ समायोजित करने के लिए, Wangbing फेंग बताया गया है, चीजों के विकास के उन्नत क्वेरी और सेंसर डेटा धाराओं की एक बड़ी संख्या के विश्लेषण की एक बड़ी संख्या के आवेदन को बढ़ावा देना; वास्तविक समय घटना का पता लगाने के रूप में दूसरे कार्यकाल; तीसरे चौथे धारणा आम जनता के वास्तविक समय कार्रवाई के लिए (मोबाइल Crowdsensing, एमसीएस); औद्योगिक स्वचालन और नेटवर्किंग नियंत्रण प्रणालियों (नेटवर्क नियंत्रण प्रणाली, NCS) के लिए।
एज क्लाउड कंप्यूटिंग और पूरक विकास संघर्ष नहीं है
ऐ IoT, बुद्धिमान प्रणालियों के साथ संयोजन में अधिक विकास बातें, डेटा गोपनीयता, और अन्य वास्तविक समय प्रतिक्रिया आवश्यकताओं के बंद लाइन प्रसंस्करण लाने के लिए, वर्तमान में मौजूदा क्लाउड अधोसंरचना को पूरा नहीं कर सकते हैं समस्याओं क्लाउड अधोसंरचना लचीलेपन की वृद्धि हुई उपयोग को पेश आ रही हल करने के लिए एज कंप्यूटिंग वास्तुकला आयात संसाधनों और विभिन्न प्रणालियों के बीच रीसाइक्लिंग आवश्यकताओं के आदान-प्रदान को संबोधित करने के। Wangbing फेंग ने बताया कि प्रासंगिक खुफिया (धार परिवेश कंप्यूटिंग के माध्यम से खुफिया), के किनारे जो परिभाषा से बादल अंत उपभोक्ता उपकरणों से दूर का सामना करने के करीब है, परिचालन और खुफिया की एक निश्चित डिग्री होना आवश्यक है क्षमता के उत्पादन, प्रसंस्करण उत्पन्न निकटतम करने के लिए डेटा लगा।
विकास की चुनौतियों के किनारे पर चल रही है में शामिल हैं: अनुमापकता (अनुमापकता), जटिल नेटवर्क संरचना (परिसर इंटर नेटवर्किंग), गतिशील और अनुकूली (गतिशीलता और अनुकूलन), विविधता और विविधता (Diverisity और विविधता) और अन्य भविष्य और वास्तविक समय और संसाधनों नेटवर्किंग अनुप्रयोगों के किनारों को फिर से डालने के लिए आवंटित करने की आवश्यकता होने मोबाइल उपकरणों के वायरलेस कनेक्शन; बातें पैमाने पर विस्तार करने के लिए जारी रहेगा, टर्मिनल नोड अलग अलग परिस्थितियों, एक भौतिक कनेक्शन के लिए पैटर्न की एक किस्म होगा ही बढ़त डिवाइस भी जरूरी है सहज और अंतर-संचालित वेब इंटरफेस।
क्लाउड कंप्यूटिंग की जगह नहीं होगी के उद्भव के किनारे पर चल रही है, लेकिन विकास की दिशा की ओर पूरक होगा, टर्मिनल से तत्काल प्रतिक्रिया, क्लाउड कंप्यूटिंग के बोझ को कम कर सकते हैं, लेकिन चीजों को देखते के समग्र मांग बिंदु के संदर्भ में, जिसका अर्थ है कि आपरेशन के किनारों दिखाई अधिक असमलैंगिक अलगाव मांग स्थितियों का जवाब, विशेष रूप से बढ़ रही है IOT डिवाइस प्रकार के साथ, प्रणाली अधिक बार निकाले जाते हैं, और ये माध्यमिक प्रणाली को प्रभावी ढंग से सहयोग कर सकते हैं, बुद्धिमान सेवाओं की गुणवत्ता को प्रभावित करेगा।
गहरी सीखने एआई विकास ड्राइव
अतीत संयंत्र विकास के आधार पर विकास की इस लहर की ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लहर, लेकिन यह भी गहरी सीखने (दीप लर्निंग) सबसे अधिक प्रतिनिधि, कृत्रिम बुद्धि मुख्य वैज्ञानिक DeepBelief.ai यून गाया ची के साथ (चित्र। 2) ने कहा कि सफलता गहराई में और अधिक सीखने की गहराई से आता है मानव मस्तिष्क की परिचालन प्रणाली को समझने, कोर सीखने, जिसमें मशीन दृष्टि एक मानव दृष्टि और पिक्सल के बीच रिश्ते की मशीन पठनीय छवि स्थापित करने के लिए उम्मीद कर रहा है की विशेषता है। मनुष्य आसानी से अंतर्निहित नियमों तालिकाओं की तरह चीजों को समझ सकते हैं, इसलिए अधिकांश लोग कर सकते हैं स्थिति की ऊंचाई पर लापता डेटा, सही निर्णय करने में बहुत सी बातें लंबे समय तक कम्प्यूटर प्रशिक्षण की जरूरत है कि पहचान करने के लिए।
चित्र 2 यिन जियांगज़ी, दीपबेलिफ़ाई के मुख्य कृत्रिम बुद्धिमान वैज्ञानिक ने कहा कि गहरी शिक्षा की सफलता मानव मस्तिष्क के संचालन तंत्र की गहरी समझ से आती है। इसका मूल प्रतिनिधित्वत्मक शिक्षा है।
इतनी गहरी शिक्षा का मतलब है कि हम जटिल मॉडल बनाने और पारस्परिक सहायता के लिए नियम स्थापित करके जटिल तरीके से इस दुनिया से निपटने के लिए मशीनों को पढ़ाना शुरू करते हैं। क्योंकि दुनिया जटिल है, अगर हम सरलीकृत विधियों और मॉडलों का उपयोग करने का प्रयास करते हैं, तो हम नियत हैं विफल रहा है। यून ची, समझाया गहराई लर्निंग तकनीक convolutional तंत्रिका नेटवर्क (convolutional तंत्रिका नेटवर्क, सीएनएन), आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क, RNN) के तीन स्तर Sang, सुदृढीकरण सीखने (सुदृढीकरण सीखने) सबसे अधिक हाल ही में लागू है।
कनवल्शन तंत्रिका नेटवर्क छवि की पहचान के लिए प्रयोग किया जाता है, प्रसिद्ध Imagenet कंप्यूटर दृष्टि प्रतियोगिता, बाद एक घुमाव के तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के डिजाइन प्रतियोगिता बन गया है, लगभग सभी भाग लेने वाली टीमों के अपने इंजन घुमाव के तंत्रिका नेटवर्क को डिजाइन कर रहे हैं, और ऑपरेशन के किनारे के आवेदन, चेहरा पहचानने मुख्यधारा बढ़त कंप्यूटिंग होने की उम्मीद है, तो आप और अधिक तरीकों का उपयोग कर सकते ग्राहक को समझने के लिए, मुख्य भूमि रेलवे स्टेशन बंद चेहरा ब्रश सहित, आयात करने के लिए मान्यता आवेदन, चेहरा ब्रश भी मोबाइल भुगतान प्रमाण पत्र का उपयोग बढ़ रहा है, विश्वविद्यालय छात्रावास भी चेहरा पहचानने अभिगम नियंत्रण प्रणाली, "ब्रश चेहरा" सबसे लोकप्रिय छवि मान्यता अनुप्रयोगों में से एक किया जा सकेगा।
चीनी की पहचान भी घुमाव के तंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयुक्त हैं, वास्तव में, चीनी एक छवि, चीनी और अन्य भाषाओं भाषा की मान्यता पर सरल प्रतीकों में एकत्रित न कर पाना कठिन है बीच सबसे बड़ा अंतर है, वर्तमान में आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क सबसे उचित होगा 2016 गूगल अनुवाद व्यापक प्रतिस्थापित RNN मॉडल, और प्रभावी ढंग से चीनी के अलावा अनुवाद, वाक् पहचान तकनीक माइक्रोसॉफ्ट सटीकता दर, आधिकारिक तौर पर मानव के पेशेवर टैकोमीटर सदस्य की तुलना में अधिक, की सटीकता को बढ़ाने, अन्य भाषाओं दुनिया भर में मान्यता दर कंप्यूटर की तुलना में अधिक है मानव जाति।
सुदृढीकरण सीखने, नेटवर्क (उत्पादक विरोधात्मक नेटवर्क, GAN) के खिलाफ सूत्र एक काफी हाल ही में लोकप्रिय तकनीक है, जानने के लिए कंप्यूटर बातें, के सभी विशेषताओं का निर्धारण करने के लिए कैसे GAN गहराई समूहों को एक सही या गलत नक्शा ड्राइंग के लिए जिम्मेदार है, एक और का उपयोग कर अध्ययन सच और झूठी पहचान मॉडल अलग करने के लिए जब यह कहा कि यह चीजों की अंतर्निहित सुविधाओं का पूरा नियंत्रण था, इस सुविधा का लाभ लेने के एक भ्रामक छवि, किसी भी छवि GAN इंजन का उपयोग कर बना सकते हैं सही और गलत, असंभव निर्धारित करने के लिए जाली जन्म और अधिक कठिन ड्राइंग के लिए जिम्मेदार है इसे एक और नायक के साथ बदलें।
के माध्यम से प्राकृतिक भाषा पैटर्न ज्ञान, और ज्ञान नक्शा तो प्राकृतिक भाषा के माध्यम से तर्क को व्यवस्थित करने, कृत्रिम बुद्धि में वृद्धि की गति की अगली लहर होने की उम्मीद है। यून गाया कॉन्ग कहा, व्हाइट हाउस के वार्षिक आर्थिक दृष्टिकोण रिपोर्ट में कम से कम 20 $ की प्रति घंटा मजदूरी का पूर्वानुमान काम के 83% मौका ऐ से बदल दिया जाएगा, जूनियर डेटा विश्लेषकों, जल्द ही बन जाएगा प्रतिस्थापित रैंक, फिर भी, ऐ विकास की इस लहर के लापता होने से काम नहीं कर रहा है, और मानसिक मुक्ति में, हम करने के लिए समय और प्रयास खर्च करने की जरूरत नहीं है दोहराव, कम मूल्य वाले काम करें, और अधिक उच्च स्तरीय, रचनात्मक काम करें।
बढ़त प्रदर्शन बढ़ाने के लिए आर्किटेक्चर अनुकूलित करें
प्रौद्योगिकी और विकास की वर्तमान आवेदन से पालन करने के लिए, ऐ उभरते उपकरणों में आवेदन पर पूरी तरह से भरा हुआ नहीं है, लेकिन पहले आयात मौजूदा उपकरणों, सहित: वी आर / एमआर, रोबोट, मानव रहित हवाई वाहन, कार, IoT नोड्स, स्मार्ट घर , चिकित्सा, मोबाइल टर्मिनलों, सर्वर, परिवहन और रसद। कै ताकेओ शाखा वरिष्ठ क्षेत्रीय विपणन प्रबंधक (चित्रा 3) कि सबसे व्यापक आम ऐ किनारे आपरेशन टर्मिनल ऐसे भाषण मान्यता (भाषण), भविष्य कहनेवाला पाठ के रूप में स्मार्ट फोन अनुप्रयोगों है (पूर्वानुमानित पाठ), फेस ट्रैकिंग कैमरा, डिजिटल सहायक, बढ़ी वास्तविकता, फ़िंगरप्रिंट पहचान आदि।
कै ताकेओ 3 चित्र शाखा के वरिष्ठ क्षेत्रीय विपणन प्रबंधक ने कहा कि आवेदन की गहराई से अध्ययन में, तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के लिए अनुकूलित पुस्तकालयों समान कार्य चलाने के लिए, पांच बार के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं; सॉफ्टवेयर पंद्रह बार के संचालन की गति बढ़ा सकते हैं।
अग्रणी निर्माता के रूप में एम्बेडेड CPU वास्तुकला हाथ, ऐ सक्रिय रूप से कुछ साल पहले के विकास में शामिल नहीं था, लेकिन ऐ में एक व्यापक शो के रुझान के बाद कंपनी ने ऐ अनुप्रयोगों के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर अनुकूलन करने के लिए काम कर रहा है मशीन सीखने सहित, प्रोसेसर (मशीन लर्निंग प्रोसेसर), ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रोसेसर, तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर लिंक लाइब्रेरी इत्यादि।
नेटवर्क बैंडविड्थ, बिजली की खपत, लागत, वास्तविक समय प्रतिक्रिया, विश्वसनीयता, सुरक्षा और गोपनीयता और अन्य जरूरतों के आधार पर, किनारे कंप्यूटिंग तेजी से विकास के एक चरण में प्रवेश करेगा, कै वू पुरुषों ने बताया कि गहरी सीखने के आवेदन में, अनुकूलित तंत्रिका नेटवर्क लिंक पुस्तकालयों के उपयोग को चलाने इसी तरह की विशेषताओं के साथ, यह पांच बार प्रदर्शन में सुधार कर सकता है; सॉफ्टवेयर पहले से 15 गुना तेजी से चला सकता है।
क्लाउड और एज सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर आर्किटेक्चर एकीकरण
ऐ प्रौद्योगिकी संरचना मोटे तौर पर तीन भागों में बांटा जा सकता है: प्रशिक्षण (प्रशिक्षण), तंत्रिका नेटवर्क की गहराई (दीप तंत्रिका नेटवर्क) मॉडल, तीन चरणों में अनुमान (Inferencing), NVIDIA तकनीकी विपणन प्रबंधक र Jiaxing (4), ने कहा कि ऐ के पिछले कुछ वर्षों समग्र विकास के मॉडल जटिल और बड़े बन गया है, छवि पहचान अनुभाग 2016 गूगल की स्थापना के समय-v4 जटिल 350 बार 2012 AlexNet की तुलना में अधिक; Baidu 2017 प्रकाशित DeepSpeech 3 भाषण मान्यता इंजन, इसकी तुलना में 2014 तक पहली पीढ़ी 30 गुना अधिक जटिल है; अनुवाद इंजन 2017 एमओई 2015 ओपनएनएमटी की तुलना में 10 गुना अधिक जटिल है।
चित्रा 4 NVIDIA तकनीकी विपणन प्रबंधक र Jiaxing, कहा पिछले कुछ वर्षों ऐ तंत्रिका नेटवर्क मॉडल ऐ की तेजी से उच्च लागत की उच्च सटीकता उत्पादन करने के लिए और अधिक जटिल और बड़ा हो जाता है।
गहरी सीखने के जटिल नेटवर्क का सामना उच्च सटीकता उत्पादन करने के लिए ऐ, उच्च और उच्च लागत बिजली की खपत, कंप्यूटिंग शक्ति, नेटवर्क बैंडविड्थ और अन्य संसाधनों, र Jiaxing विवरण सहित, NVIDIA नए त्वरक भी विलय के माध्यम से, वास्तुकला को आसान बनाने का प्रयास करेंगे अनुमान बार-बार गणना प्रक्रियाओं, अनावश्यक आपरेशन को कम हार्डवेयर बोझ, अनुकूलित हार्डवेयर को आसान बनाने के लिए, छवि मान्यता भाग छवि, 40x प्रति 140 5700 के लिए छवियों से उठाया जा सकता है, अनुवादित वाक्य भी 4 प्रति से उठाया है 550 वाक्य तक, 140 बार बढ़ाएं।
इसके अलावा, स्मार्ट सिटी बादल का एक संयोजन और प्रासंगिक अनुप्रयोगों, कई टर्मिनल डेटा, कैमरे के माध्यम से नोड एक प्रारंभिक प्रसंस्करण टर्मिनल संवेदन, और जल्द ही बाद एकत्र, और उसके बाद के किनारे बादल डेटा एकीकरण के लिए भेजा, शहर, अपराध की सुरक्षा के लिए है रोकथाम, आपदा राहत बहुत मदद की है; र Jiaxing मानना है कि इस बड़े पैमाने पर एकीकरण और क्लाउड कंप्यूटिंग बढ़त के आवेदन, विशेष रूप से बादल हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर एकीकरण और ऐ के संचालन के किनारे पर के भविष्य, अधिक की मांग उच्च और उच्च, लेकिन यह भी उभरते बाजारों में अवसरों का पूरा।
ऐ त्वरक विकास के लिए समर्पित तेजी लाने के लिए
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लक्ष्य का पीछा करने के विकास के अधिकांश एक कम शक्ति से ज्यादा कुछ नहीं है, कम लागत, उच्च प्रदर्शन, ऐ विकास भी इसका अपवाद नहीं है, यह भी बढ़त आपरेशन के उदय के लिए कारण है, तेजी से सामान्य छवि मान्यता प्रौद्योगिकी के साथ, उदाहरण के लिए, फेंग चिया है चेन Guanhong एसोसिएट प्रोफेसर, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विश्वविद्यालय के विभाग (fig। 5) में वर्णित है, convolutional तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर, लगभग नब्बे प्रतिशत, घुमाव के अभिकलन परत (घुमाव परत) में केंद्रित कर रहे हैं ताकि घुमाव के आपरेशन परत की जटिलता को कम करने, प्रभावी रूप से कम कर सकते हैं अनुमान हार्डवेयर कम्प्यूटेशनल बोझ, बंद लाइन आपरेशन के अलावा, डेटा का दोहराव के बाहर एक सरल संरचना उपयोग की महत्वपूर्ण सिद्धांतों में से एक है।
एसोसिएट प्रोफेसर, छवि। 5 चिया चेन Guanhong के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विश्वविद्यालय के विभाग में वर्णित है, लगभग नब्बे प्रतिशत convolutional तंत्रिका नेटवर्क घुमाव के अंकगणित केंद्रित परत, घुमाव के परत के कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने, हार्डवेयर संचालन पर बोझ को कम कर सकते हैं।
इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क उत्तेजना समारोह (सक्रियण कार्य) की भूमिका अपने गैर linearity, differentiability साथ इतना है कि तंत्रिका नेटवर्क जटिल समस्याओं को हल कर सकते हैं nonlinear तंत्रिका नेटवर्क के लिए कुछ तत्वों को जोड़ने के लिए, परिणाम मानव निर्णय लेने की आदतों के करीब बनाने के लिए, सक्षम होने के लिए दिष्टता मूल्य और गुंजाइश उत्पादन विशेषताओं, आम तौर पर -1 से +1 को लेकर है, और परिणाम नेटवर्क हार्डवेयर त्वरण प्रदर्शन से मध्यम, पुनरावृत्तियों की संख्या तंत्रिका नेटवर्क गणना उच्च अधिक सटीक परिणाम हो जाएगा के करीब हो जाएगा। दृष्टिकोण, भविष्य में अधिक से अधिक विशिष्ट ऐ या ऐ त्वरक चिप आया होना चाहिए।
एमआईटी की शोध टीम ने एक चिप "एरीरिस" प्रकाशित किया है जो गहरी शिक्षा में माहिर हैं। यह सीधे मोबाइल उपकरणों पर चेहरे की पहचान जैसे एल्गोरिदम निष्पादित कर सकता है और डेटा को ऑफ़लाइन संसाधित कर सकता है। बताया गया है, Eyeriss चिप कोर 168, तंत्रिका नेटवर्क की तैनाती के लिए समर्पित, प्रदर्शन 10 बार GPU की सामान्य क्रिया है, बल्कि इसके उच्च क्षमता की वजह से, डाटा प्रोसेसिंग के बिना नेटवर्क के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धि मोबाइल डिवाइस पर सीधे किया जा सकता है एल्गोरिदम। चेहरे और भाषा को पहचानने की क्षमता। स्मार्ट फोन, पहनने योग्य उपकरण, रोबोट, स्वायत्त वाहनों और अन्य अनुप्रयोगों के अन्य इंटरनेट पर लागू किया जा सकता है।
5. युन जिशेंग सीईओ हुआंग वी: एआई का तेज युग खत्म हो गया है। 2018 में वाटरशेड होगा।
संपादक की टिप्पणी: यह समस्या ध्वनि के संस्थापक पैनल सीईओ माइकल बादल से जाना जाता है, वह कैसे पर छह साल के लिए एक बादल से ज्ञात ध्वनि अनुसंधान एवं विकास मॉडल की 'पिरामिड' शैली, व्यापार बनाने के लिए, और कैसे हम उद्योग यथास्थिति और उसके साथ कैसे भविष्य को सुनने की आवश्यकता है? मैं कहता हूँ!
छः वर्षों में कई चीजें हो रही हैं, और समय हर उद्योग को धोता रहता है।
गंतव्य अग्रिम टीम की ओर एक लंबे मार्च की तरह अधिक 2012 बादल प्रसिद्ध ध्वनि स्थापित, एक स्पष्ट जनादेश की स्थापना की परिचालन की योजना के अनुसार स्थिर प्रगति के लिए सैनिकों को भेजने के लिए।
यह आत्मविश्वास संस्थापक माइकल का स्रोत है, डेटा बताते हैं कि 20,000 से अधिक भागीदारों में से बादल प्रसिद्ध ध्वनि, 200 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं दैनिक कॉल के दौरान वॉल्यूम बादल मंच 330 मिलियन बार, अधिक से अधिक 647 शहरों को कवर को कवर करने की संख्या।
माइकल विज्ञान और चीन के प्रौद्योगिकी और एक पीएच.डी. के विश्वविद्यालय से स्नातक, स्नातक होने के बाद वरिष्ठ शोधकर्ता मोटोरोला चीन रिसर्च सेंटर में काम किया, दुनिया का पहला मोबाइल फोन voiceprint प्रमाणीकरण प्रणाली के दौरान विकसित की। महत्वपूर्ण अधिकारियों के रूप में भव्य नवाचार अस्पताल के बाद, और एक आवाज बनाने शाखा; 2012 में युन झीशेंग की स्थापना के बाद।
उन्होंने कहा कि लगातार तीन साल में शामिल था, मानक और प्रौद्योगिकी (NIST) वक्ता मान्यता मूल्यांकन (एसआरई) परियोजना के राष्ट्रीय एजेंसी, मुख्य कार्य में पहला स्थान जीता, NIST मूल्यांकन चीनी में लगातार दो साल के लिए मुख्य वक्ता के रूप अध्यक्ष ऐसा करने के लिए अब तक केवल एक ही कर रहा है।
'पिरामिड' शैली आर एंड डी योजना
उनके विचार में, विकास योजना का 'पिरामिड' शैली, के बादल प्रसिद्ध ध्वनि सुनिश्चित करने के लिए कि वे अपने 'बुनियादी ढांचे' के कारण, उद्योग लाइन में पिछले छह सालों में रहते हैं, जबकि अगले छह वर्षों अभी भी मामला है, बहुत अच्छी तरह से।
तो, क्या 'पिरामिड' अनुसंधान एवं विकास? पिरामिड के DeepFlow नीचे की शैली एक क्लस्टर है, isomerization हार्डवेयर सर्वर क्लस्टर कि अनुसंधान और विकास टीम माना पर्याप्त बल के समर्थन सुनिश्चित करने के लिए गहन कंप्यूटिंग और भंडारण क्षमता प्रदान कर सकते हैं, हुआंग वी ने कहा कि 2018 में, यह 1000 से अधिक जीपीयू तक विस्तार करने की योजना बना रहा है।
मध्यम परत एटलस सुपर कम्प्यूटिंग मंच है, जो समानांतर कंप्यूटिंग मंच मशीन सीखने, सहयोगी साझाकरण ऐ अंतर्निहित आंतरिक अनुसंधान एवं विकास और प्रौद्योगिकीय उपलब्धियों वितरित किया जाता है, विभिन्न क्षेत्रों में मल्टिप्लेक्स अनुप्रयोगों की ओर पलायन कर सकते हैं।
'हम गहराई से अध्ययन 2012 में बाहर आया करूँगा, यह हमारे बड़े डेटा की दिशा सीखने के समग्र गहराई, मैं जिम्मेदारी से कह सकते हैं, जब चीनी विश्वविद्यालय के प्रोफेसर के 95 प्रतिशत, गहरी सीखने के बारे में सुना नहीं किया है निर्धारित करने के लिए है 'हुआंग वी ने नेटविंग इंटेलिजेंस को बताया।
सबसे ऊपरी मंजिल पर 'पिरामिड' इस तरह के उत्पादन ASR, टीटीएस, एन एल यू और अन्य अनुप्रयोग परत प्रौद्योगिकी, हुआंग ने कहा, बादल मूल दक्षताओं का अच्छा ज्ञान की स्थापना के रूप में समझा जा सकता है के रूप में आवेदन परत प्रौद्योगिकी है, इस क्षमता, एक कोर ऐ है तो एआई इसे क्लाउड-कोर उत्पाद आर्किटेक्चर का उपयोग करने के लिए उपयोग करता है और फिर इसे विभिन्न अनुप्रयोग परिदृश्यों पर लागू करता है।
जब आवेदनों की बात आती है, 2018 को कृत्रिम बुद्धि का पहला वर्ष कहा जाता है, तो लैंडिंग महत्वपूर्ण हो जाएगी। हुआंग वी का ध्यान आईओटी और चिकित्सा देखभाल जैसे क्षेत्रों पर है। हमें संचित संभावित ऊर्जा को छोड़ने की जरूरत है। इस साल इसमें कोई संदेह नहीं है। हम स्मार्ट घरों और रोबोटों में बड़े पैमाने पर शिपमेंट भेज देंगे।
ऐ चिप अनुसंधान और विकास से प्राप्त करने के परिदृश्य, सबसे अच्छा रास्ता ऐ शुरू हुआ कंपनियों है
वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धि चिप लोकप्रिय है, चाहे पारंपरिक चिप विशाल एनवीडिया, इंटेल, क्वालकॉम, या मोबाइल फोन निर्माताओं को रिहा ऐ चिप एप्पल ai1, हैस गेंडा 970, क्वालकॉम Xiaolong 845, सैमसंग Exynos 9810, MediaTek स्टीव बल P60, और उद्यमशीलता कंपनियों क्षितिज यात्रा चिप्स और इतने पर।
हम लाल सागर, कारण का स्वाद गंध के लिए आए हैं, चिप कृत्रिम बुद्धि, और धारणा वाहक है, जो कृत्रिम बुद्धि का एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा वहन करती है की वैक्टर गणना करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, आवश्यक है।
लेकिन माइकल का मानना है कि हम सब मर जाते हैं, लेकिन वास्तव में चिप कई प्रमुख विभाग शामिल है, हम अतिव्यापी है, लेकिन बिना इस संबंध में गणना की एक विशेष रूप से उच्च राशि का समर्थन करने के लिए किया जाता है इस तरह के एनवीडिया के GPU के रूप में अपने स्वयं के बाजार और बल बिंदु, है युद्ध के मैदान के दिग्गजों शक; क्लाउड-चिप, इन चिप्स मुख्य रूप से गूगल के TPU के रूप में कुछ बादल, और इतने पर की संज्ञानात्मक निर्णय के लिए उपयोग किया जाता है वहाँ है, एक और बादल प्रसिद्ध आवाज़ है, क्षितिज कर रहे हैं, इस तरह के एक चिप एक चिप टर्मिनल है।
ऐसा करने के लिए ऐ चिप टर्मिनल आवेदन परिदृश्यों से चिप में सबसे महत्वपूर्ण उत्पाद फार्म और तर्क को परिभाषित करने के लिए है।
माइकल ने बताया कि, प्रपत्र चिप उत्पादों के मामले में, बादल प्रसिद्ध ध्वनि बाजार से एक लंबे समय के आगे बढ़ने के लिए, बाजार स्मार्ट घर में बादल प्रसिद्ध आवाज, बुद्धिमान वक्ताओं, रोबोट और अन्य बच्चों की शिक्षा IVM के आधार पर किया गया है (सामान्य-चिप समाधान) के लिए पता लगाया जा चुका है उत्पाद प्रपत्र, सत्यापित करें बाजारों, उत्पादों, उचित उपयोगकर्ता परिदृश्यों। और अधिक उत्पाद श्रेणियों के रूप में ग्राहकों के सहयोग से और लागत, स्थिरता के लिए कहता है, और एकीकरण के इतने उच्च डिग्री है, तो शुरू की आत्म विकसित ऐ चिप हो जाता है एक स्वाभाविक बात।
माइकल ने कहा, के रूप में 2015 की शुरुआत के रूप में, बादल प्रसिद्ध टीम के गठन पर ध्वनि चिप, कंपनी के उत्पाद बाजार में, तकनीकी मार्ग देख सकते हैं और नीचे की ओर साथी के चिप 2016 2017 प्रारंभिक चिप्स उत्पाद परिभाषा का आकलन शुरू किया, आई पी चुनाव, अनुकूलन एल्गोरिथ्म , तैयारी उपकरण, साथ ही विस्तृत उत्पाद परिभाषा और प्रौद्योगिकी आकलन मॉड्यूल। वर्तमान में, बादल प्रसिद्ध ध्वनि चिप UNIONE ऐ टेप किया गया है, जल्द ही जारी किया जाएगा।
चिप के संदर्भ में, हम समय से कम से कम तीन साल पहले हैं। संभव समय एआई चिप हॉट स्पॉट के लिए समय पर है, लेकिन यह हमारे शुरुआती निवेश, 'पीले' के लिए भी एक इनाम है। वी ने नेटविंग इंटेलिजेंस को बताया।
आईओटी मानव बातचीत परिदृश्य के लिए पहली एआई चिप
जाना जाता स्थिति बादल ध्वनि चिप के रूप में, माइकल ने कहा, मानव-कंप्यूटर संपर्क IoT, एक उच्च आवश्यकताओं चिप के उपकरण साइड की ऐ एल्गोरिथ्म समानांतर कंप्यूटिंग शक्ति और स्मृति बैंडविड्थ के संदर्भ में, दोनों पारंपरिक चिप वास्तुकला में दूसरी ओर, हालांकि अनुमान एल्गोरिथ्म एक टर्मिनल आधारित GPU में महसूस किया जा सकता है, लेकिन इसकी बिजली की खपत, कदाचार की कम लागत की अनदेखी नहीं की जानी चाहिए, और विभिन्न मोबाइल फोन, कभी बदलते रूपों, खंडित मांग के साथ IOT उपकरणों और अधिक गंभीर है, इसलिए, एक तरफ फैला है उपकरणों प्रपत्र भर में कठिन समस्या। इसलिए, केवल IoT आवेदन परिदृश्यों, डिजाइन अनुकूलित चिप वास्तुकला से, एक ही समय में काफी प्रदर्शन में सुधार, ऑपरेटरों ऐ बल और क्रॉस-उपकरण प्रपत्र की जरूरतों को पूरा करते हुए, बिजली की खपत और लागत को कम कर सकते हैं पर ।
'एक ही समय में, चाहे कितना बड़ा या छोटा उत्पाद के उत्पाद, वहाँ कोई स्क्रीन या स्क्रीन है, आम में मानव-कंप्यूटर संपर्क से संबंधित बातें, यह निकाला जाना चाहिए, और नीचे के इलाज, इस अर्थ में, चिप सबसे उपयुक्त तरीका है हम कह सकते हैं कि इस चिप IoT ऐ चिप के लिए पहले मानव-कंप्यूटर संपर्क परिदृश्यों है 'माइकल ने कहा, देखने के एक व्यापार बिंदु से, बाजार पर सभी चिप्स वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धि के लिए नहीं बनाया गया है, यह एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग करना मुश्किल है।
इसके अलावा, सभी मॉडल को अपनाया के मॉड्यूल विधानसभा, लाभ जल्दी से, लेकिन सीमित लागत की वजह से भेज दिया जाता है, और बहुत बार वे अपेक्षाकृत गरीब चिप कंप्यूटिंग शक्ति उपलब्ध बाजार में चुनें और वहां कम पैदावार का एक पैबंद के बाद हो जाएगा अन्य मुद्दे
इसलिए, ध्वनि अभ्यास बादल से जाना जाता है अंत चिप, यह विशेष रूप से उच्च कंप्यूटिंग शक्ति के लिए पर्याप्त एक चिप बनाने के लिए की आवश्यकता नहीं है, कंपनी के एल्गोरिदम के नजरिए से, वे सोचते हैं कि शब्द का कोई राशि, लागत, बिजली की खपत और अन्य क्षेत्रों बर्बादी है। और उनके कंप्यूटिंग चिप, तेजी लाने के लिए तेजी लाने के एल्गोरिथ्म मतलब यह है कि अपनी क्षमता इसकी सीमाओं करने के लिए का चयन करें, और त्वरण की गणना 'आंतरिक शक्ति' है।
हुआंग जोर देकर कहा कि सबसे महत्वपूर्ण बात यह चिप का पता लगाने की है, बजाय प्रवृत्ति का पालन करें। पता है कि भविष्य पर्यावरण? जहां ग्राहक है करना चाहते हैं? क्योंकि चिप एक उच्च इनपुट, उच्च जोखिम वाले उद्योग है।
ऐ अविवेकी युग 2018 खत्म हो गया है दिखाई देगा 'वाटरशेड'
के बारे में, 'पुराने, हाल ही में अक्सर रात में जाग', संवाददाताओं के चेहरे में बात कर दोस्तों के माइकल चक्र, उन्होंने स्वीकार किया वहाँ मुश्किल व्यापार के कारण हैं कि, के रूप में उद्यमियों निवेशकों, ग्राहकों, कर्मचारियों, और इतने बाजार से सामना करना पड़ता है जिम्मेदारी के पहलुओं, कोई आदमी के लिए इंतजार कर रहा है, वह रुक नहीं कर सकते।
बुद्धिमान हार्डवेयर उद्योग का अनुभव किया है अविवेकी पिछले दो साल,, कारण की ओर लौटने लगे, माइकल का मानना है कि 2018 हो जाएगा उद्योग की 'वाटरशेड', हम लैंडिंग पर ध्यान केंद्रित करने के लिए शुरू किया, कंपनी की क्षमता संभावित ऊर्जा रिलीज करने के लिए शुरू किया है, और कोई प्रथम प्रस्तावक लाभ के लिए कंपनी, तुम नहीं विध्वंसक सामान करते हैं, यह मुश्किल निवेशकों और बाजार का ध्यान आकर्षित करने, क्योंकि समय की खिड़की से पारित कर दिया गया है, और ट्रैक के अंदर कुछ मुख्यधारा ऐ उद्योग में, सींग पैदा होते हैं जानवर है, तो कंपनी के संसाधनों झुकाव सिर होगा।
'लोकप्रिय शब्दों में, पिछले कुछ वर्षों आप डींग मारने से निवेश प्राप्त कर सकते हैं से अधिक है, लेकिन इस साल इतना आसान नहीं है,' माइकल ने कहा।
के लिए कैसे कृत्रिम बुद्धि और उद्योग के मानव-कंप्यूटर संपर्क विकास, वह मुख्य रूप से मानव बातचीत कान और मुंह पर भरोसा करते हैं बात की, हमें और अधिक दृश्य प्रस्तुति सामग्री को देखने की अनुमति देता है, आवाज पहल व्यक्त करने के लिए ले जाने की अनुमति देता है, और न तो नगण्य है और एक दूसरे के पूरक हैं, ताकि आवाज और छवि अगला बड़ा इंटरैक्टिव मोड, कुंजीपटल या माउस इनपुट होना चाहिए, संक्षेप में, मानव प्रकृति के खिलाफ है, मोबाइल फोन के भविष्य के लिए जरूरी हमारी आवश्यकताओं नहीं है।
- अनुसंधान फर्म GfK आंकड़ों के अनुसार, 2015 चीन स्मार्ट अध्यक्ष खुदरा मात्रा केवल 1 लाख यूनिट 2016 में 60,000 इकाइयों को जनवरी में 2017 में वृद्धि हुई - अगस्त 100,000 से अधिक इकाइयों की संचयी कुल बिक्री, जबकि 2017 के तीसरी तिमाही के रूप में कई नए उत्पादों के आने, केवल अगस्त 2017 में, स्मार्ट वक्ता बाजार साल विकास दर पर 178 प्रतिशत वर्ष पर पहुंच गया।
निकट भविष्य में इंटरएक्टिव क्रांति।
बेशक, सार्वजनिक भी कृत्रिम बुद्धि के अस्तित्व पर सवाल, आवाज, हाल ही में उबेर autopilot पैदल यात्री की मृत्यु का कारण मुसीबत अनेक थे, हर किसी के आतंक के कारण, ऐ खतरा फिर से गर्म हो यह सब, माइकल याद दिला दी, प्रौद्योगिकी सुरक्षित होना चाहिए पहले, विज्ञान और सुरक्षा और मानव जीवन के बीच प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में प्रगति, इसमें कोई शक नहीं कि बाद में और अधिक महत्वपूर्ण है। वित्तीय समाचार