'Disastroso!' Il bitcoin è crollato del 10% in 24 ore | è sceso sotto i 9000 USD

1. Bitcoin è crollato del 10% nelle prime 24 ore ed è sceso sotto i 9000 dollari USA 2. Il bitcoin ha subito più di tre attacchi nell'IA 3. Dopo l'applicazione blockchain, il futuro settore delle macchine minerarie sarà ancora più lungo; Intelligente e onnipresente operazioni terminali di importazione terminali intelligenti; 5. CEO di Yun Zhisheng Huang Wei: l'era irruente di AI è stata uno spartiacque nel 2018

Bitcoin è crollato del 10% nelle prime 24 ore e è sceso sotto i 9000 dollari USA;

Negli ultimi due giorni, per i minatori Bitcoin, sono stati due giorni molto difficili: in un breve periodo di tempo, Bitcoin è crollato del 10% e ancora una volta è sceso sotto i 9.000.

Non solo Bitcoin, ma la seconda più grande valuta elettronica, Ether, ha perso il 7% e la terza valuta elettronica, Ripple, è diminuita del 10%.

Ci sono certamente ragioni per un mercato così brutto. Secondo Bloomberg News, l'11, la Corea del Sud ha fatto irruzione su Upbit, una delle più grandi borse di valuta al mondo, a causa del suo presunto trasferimento di fondi dei clienti ai conti delle società.

L'ex più grande scambio Bitcoin nel mondo (in bancarotta) si stava preparando a vendere le sue restanti decine di migliaia di bitcoin, e il Bitcoin è crollato.

Va detto che la moneta elettronica è davvero uno strumento finanziario per testare la qualità psicologica. Non sai se il bitcoin può tornare al picco di 20.000 dollari USA in futuro?

2. Bitcoin ha sofferto un attacco a tre salti Più opportunità nell'intelligenza artificiale?

Securities Times Ng Ka Ming,

Recentemente, una serie da tre colpo pesante, in modo che il prezzo di Bitcoin è sceso bruscamente anche questa volta, alcuni investitori sembrava volgere la loro attenzione ad altre aree: l'intelligenza artificiale (AI).

Secondo i resoconti dei media stranieri, il recente mercato Bitcoin può essere descritto come una cattiva notizia, a partire dal primo duro colpo è stato il più grande scambio Bitcoin ma ora è in bancarotta Monte Gox, le spedizioni su larga scala del suo custode di nuovo, secondo il Mt.Gox freddo di monitoraggio portafoglio spettacoli del sito, Mt.Gox portafoglio rimanendo circa 138.000 bitcoin. notizie, bitcoin i prezzi sono scesi dopo.

Il secondo duro colpo da parte di NVIDIA. NVIDIA ha recentemente rilasciato fiscale 2018 risultati del primo trimestre, si riferisce ai ricavi attività mineraria ha raggiunto milioni di $ 289, ma Nvidia Direttore Finanziario Colette Kress ha detto che la società si aspetta secondo trimestre, i ricavi connessi alle imprese scenderà 65 % In una certa misura, ha anche innescato la pressione di vendita della valuta digitale.

Il terzo duro colpo dalla Corea del Sud, secondo la Corea del Sud dicendo quartiere l'ufficio del procuratore di Seoul, un funzionario delle Corea del Sud procuratori il Giovedi e Venerdì perquisito l'ufficio uno dei più grande scambio digitale al mondo Upbit stato riferito, Upbit sospettato di clienti in movimento conto in denaro sul conto dell'azienda. Upbit carica di circa valore $ 1,6 miliardi di Bitcoin, è il più grande, il quarto più grande scambio Bitcoin al mondo della Corea del Sud.

Bitcoin prezzo è ancora turbolenta, porta anche l'incertezza. In questo momento, alcuni investitori hanno cominciato a vedere le altre opportunità.

Apriem Advisors Chief Investment Officer Benjamin Lau detto, Nvidia ha anche un 'per i centri di intelligenza artificiale e dati, la domanda di chip NVIDIA esuberante maggiori opportunità di data mining, che dovrebbe guidare lo sviluppo del business della società nel prossimo futuro "Benjamin Lau ha proposto che i chip commerciali di Nvidia per il settore dell'intelligenza artificiale potrebbero includere centri dati sanitari, di trasporto e informatici, questo è il futuro.

Per coincidenza, in un'intervista a Bloomberg News, bit terraferma co-fondatore Wu Ji Han detto che la società nelle operazioni di estrazione US Bitcoin hanno enormi piani di espansione. Egli ha anche commentato la posizione della società nel campo dell'intelligenza artificiale, ha detto che i bit terraferma Anche programmando di mettere piede in questo campo.

Oggi, AI è penetrato nei vari campi. Recentemente, Total ha annunciato nuvola e Google hanno firmato un accordo, i due si svilupperanno congiuntamente tecnologia di intelligenza artificiale per fornire nuove soluzioni intelligenti per l'esplorazione e lo sviluppo di petrolio e naturale. L'incidente subito nel settore a livello mondiale di petrolio Preoccupato Dal momento che Alpha Dog può superare il Campionato Mondiale Go, Total e Google creeranno 'Super Smart Oil Man' al di là della media dei petrolieri, l'industria petrolifera inaugurerà una sovversione?

In effetti, l'aumento accelerato dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni sta avendo un forte impatto sull'industria globale dei chip: Nvidia è passata da fornitore di schede grafiche a fornitore di servizi di intelligenza artificiale, intelligenza artificiale tra cui Google, Facebook, Microsoft e altri giganti della tecnologia. Il leader della ricerca sta già utilizzando i prodotti chip forniti da Nvidia specificamente per la ricerca in questo campo. Gli analisti di mercato prevedono che il mercato globale dell'intelligenza artificiale avrà un valore di circa 500 miliardi di dollari USA nei prossimi 10 anni.

3. Il potenziale del futuro dell'applicazione blockchain è più lungo.

Bitcoin, Ethereum e altre valute virtuali sono diventati sempre più popolari: la tecnologia blockchain ha attirato sempre più l'attenzione e molte industrie hanno iniziato a pensare a come utilizzare la tecnologia blockchain per creare più valore. Anche un nuovo business Tra questi, lo sviluppo del finanziamento della supply chain potrebbe essere la tendenza più importante che riguarda l'industria di Taiwan.

Nel sistema finanziario tradizionale, tutti i registri delle transazioni e delle transazioni finanziarie sono archiviati nel database centrale degli istituti finanziari, pertanto le istituzioni finanziarie devono investire notevoli risorse umane e materiali per mantenere i loro database per garantire che possano operare in modo stabile e che i dati siano sicuri e protetti. In termini di sistema finanziario, i relativi investimenti hanno anche aumentato il costo delle transazioni finanziarie.

In considerazione di ciò, il concetto di libri distribuiti posto in essere. In libri di architettura distribuita, tutte le parti coinvolte nella transazione hanno parte dei libri, in modo che nessun database centrale per mantenere l'intera transazione account. Tuttavia, a causa delle parti della transazione libri posseduti sono solo una parte dei libri completi, come garantire che le registrazioni degli altri libri sono corretti, senza manomissione dei dati, poi in un grosso problema, e la catena di blocco è una soluzione efficace a questo problema.

Esistono varie applicazioni blockchain, ancora più potenti con Industry 4.0

Inoltre la deduzione, la tecnologia blocco catena non è usato solo nel settore finanziario, tutti i dati che utilizza un'architettura distribuita, la tecnologia catena di blocco può essere utilizzato per verificare l'autenticità. Ancora più importante, la tecnologia blocco catena è fondamentalmente open source, solo su Github, ci sono stati 26 000 per bloccare i progetti di sviluppo basati catena, ben note società internazionali come IBM, SAP (SAP), supporta anche il framework open-source blocco catena Hyperledger tessuto, possono essere utilizzati per ottenere ogni Applicazioni commerciali.

In realtà, il tema diffusione dell'Industria 4,0 anni, alla fine sarà inevitabilmente utilizzare la tecnologia per bloccare la catena. Industria 4.0 ha molte facce, oltre a elaborare i gemelli digitali, digitali (Digital Twins), le cose industriali (IIoT) concetti più spesso sentito sostantivi esterni, 4,0 nelle fasi successive di sviluppo industriale, sistemi informativi catena di fornitura a monte ea valle (ad esempio ERP, MES, ecc) sono destinate ad essere legati insieme, i produttori possono garantire una produzione elastica, ridurre preparazione dell'inventario e altri obiettivi.

Secondo la mia comprensione, cambiano alcune grandi società di revisione contabile hanno cominciato a Industria 4.0 porta un giorno di pioggia, e il produttore delle pertinenti attrezzature industriali / sistemi di cooperare, in quanto il settore manifatturiero in una, le materie prime, i dati di inventario prodotto altamente digitalizzato semilavorato Il cambiamento avverrà in pochi secondi: come reagire a questi cambiamenti in tempo reale nel processo di contabilità e nei rendiconti finanziari è anche una grande sfida.

D'altra parte, i clienti del settore manifatturiero devono essere molto sensibili alle figure sopra, in particolare la produzione elettronica su larga scala, perché i margini sono generalmente bassi, sia materie prime, semilavorati o prodotti finiti, tutto è un articolo di costo, e spesso è il profitto e la perdita dell'azienda. Il punto chiave è che, sebbene i regolatori di titoli non possano richiedere alle società quotate di abbreviare il ciclo di divulgazione delle informazioni relative agli utili, i dati finanziari in tempo reale sono ancora un riferimento importante per il processo decisionale aziendale.

Per un'industria manifatturiera su larga scala come Taiwan Electronics Group, è necessario utilizzare un'architettura centralizzata per gestire i dati di migliaia di produttori a monte ea valle. I costi relativi a software e hardware relativi all'IT devono essere molto sorprendenti e il sistema potrebbe anche essere Diventerà grande e complesso e porterà sfide alla gestione e alla manutenzione: l'importazione della tecnologia blockchain e l'adozione dell'architettura dei dati distribuiti saranno una soluzione interessante per questi produttori su vasta scala.

Oltre alle applicazioni legate gestione dell'inventario, le catene di blocco ci sono altre possibili applicazioni. Ad esempio, in un ambiente industriale cose, il sensore invia vari dati reti continueranno, ma se i dati sono nel processo di trasmissione manomettere, il funzionamento della linea di produzione può quindi il caos, e anche mettere in pericolo la sicurezza dell'impianto. la tecnologia catena di blocco può essere utilizzato per evitare che i dati vengano manomessi, il settore della sicurezza informatica a rendere Internet delle cose si illuminò di protezione.

Corporate Finance a causa della catena di blocco Flip

Oltre a utilizzare per verificare l'autenticità dei dati distribuiti, garantendo che i dati non vengano alterati, v'è un importante catena blocco applicativo, è rilasciano gettoni (token). E questo è ciò che ha causato l'applicazione di mercato moneta virtuale inondato con schiuma la ragione - quasi chiunque può emettere i token per finanziare, in cambio del dollaro, lo yuan, moneta virtuale NT avallo del governo della moneta a corso legale.

A prescindere dalla bolla del mercato esistente moneta virtuale e tutto il caos, infatti, è un segno di applicazioni potenziali applicazioni di profonda finanza aziendale. Per l'industria manifatturiera, il prodotto non può nascere dal nulla, per la produzione di un particolare fornitore prodotti, fornitori a monte inevitabilmente voler acquistare materie prime o componenti, e pagare il prezzo di acquisto in un periodo concordato.

Nella situazione attuale, anche se i fornitori sono stati spediti ai clienti, ma ha le mani di pochi mesi prima di essere incassato in caso di un improvviso flusso di cassa esigenze dei fornitori, solo per scoprire lo sconto della banca, e deve pagare una somma per gli interessi bancari. inoltre, controllare lo sconto è soggetta a molte limitazioni, come ad esempio lungo periodo di controlli dei biglietti, le banche in genere non accetteranno, e questo ha reso il settore finanziario sotterraneo ha una superficie abitabile. in realtà, molti di grandi dimensioni il tempo che intercorre tra l'industria manifatturiera è l'uso dei crediti e dei debiti per creare una grande differenza nei profitti, ma il rischio finanziario è a carico del fornitore.

D'altra parte, se il cliente improvvisamente un enorme quantità di ordini, i fornitori devono urgentemente di espansione, a meno che il cliente è disposto a pagare in anticipo, altrimenti temo che molte piccole e medie fornitori di dimensioni non possono permettersi di intraprendere, perché le banche hanno in genere molto severe per il finanziamento delle PMI restrizioni, le PMI possono ottenere una linea di credito di credito è spesso molto basso, se non impossibile, ottenere una linea di credito di credito. in questo momento, i proprietari delle PMI spesso puntare solo patrimonio netto, il loro nome per prendere il garanzie immobiliari per i prestiti quando molti dipendono in larga sotto i produttori PMI, anche se apparentemente di business stabile, ma avuto problemi di liquidità, non può essere regolata correttamente le posizioni con le istituzioni finanziarie, la ragione principale qui.

In una certa misura, questo è anche una delle principali richieste del mercato immobiliare a Taiwan, perché il capo se le PMI contanti di ricambio, investimento immobiliare è in attacco, ritirata di scelta. Avere la possibilità di guadagnare il bid-ask spread, la società può anche avere bisogno di quando usarlo come garanzia per prestiti di capitale circolante. immobiliare è una delle banche prestito collaterali sono più disposti ad accettare, perché di solito è molto più bassa volatilità dei prezzi rispetto ad altri titoli, e il meccanismo di reale proprietà prezzo Kam è già abbastanza maturo.

Se si utilizza un grande produttori di tecnologia blocco catena di rilasciare i propri token, e all'interno del proprio flusso della supply chain, operazioni finanziarie in programma in tutta la catena di fornitura saranno presentati un'altra scena. Infatti, al fine di bloccare la tecnologia catena emessa per conto del valuta, non solo sostituire la moneta tradizionale, ma può anche essere attaccato intelligente contratto funzione (smart contratto). emittente con la parte ricevente può non solo personalizzare il contenuto del contratto, quando sono soddisfatte le condizioni di contratto, la successiva azione di negoziazione può essere automatizzato, Non c'è assolutamente alcun bisogno di intervento umano: questa caratteristica può ridurre significativamente i costi di transazione per acquirenti e venditori.

In altre parole, gettoni con Smart contratto è in realtà in qualche modo simile a lettere di credito (lettera di credito, LC) utilizzato negli scambi internazionali, ma non ci sono garanzie bancarie intermedi. Questi gettoni se limitato ad aprire mercato secondario per fare un i membri della catena di fornitura del produttore possono acquistare e vendere ai soci all'interno della transazione stessa catena (questo creerà un mercato obbligazionario simile, ma solo un particolare gruppo di partecipanti specifica aziendale), o come una garanzia per il finanziamento, Ciò causerà grandi disagi al mercato finanziario aziendale esistente.

Inoltre, in conformità con le leggi finanziarie esistenti, l'intervento del governo è difficile da controllare, perché l'intero sistema è generato da una transazione tra imprese private, acquirenti e venditori di utilizzare ciò che il "denaro" o "buono" come mezzo di scambio, sono due completamente fatta di libertà contrattuale. società di prendere in prestito denaro tra reciproca fatturato, è anche un evento comune, quali sono le attività da utilizzare come garanzia, prestito non garantito da fare anche se nessuno dei due è una società quotata, è fondamentalmente il capo ha l'ultima parola.

L'opportunità d'oro dell'oro aziendale tradizionale

Potrebbe essere facile per i lettori capire perché l'industria finanziaria tradizionale è così cauta sull'innovazione Fintech basata sulla tecnologia blockchain perché in questo nuovo regolamento di gioco, le istituzioni finanziarie non sono solo L'emarginazione può anche essere esclusa.

Tuttavia, è tradizionale per il settore finanziario, la situazione potrebbe non essere così pessimista. Come accennato in precedenza, a causa dei costi del credito, rischi e altri fattori, e ora la banca è fondamentalmente molto difficile per le PMI a fare prestiti di credito, devono avere garanzie. Ma Se grandi produttori per i propri fornitori della supply chain emessi gettoni, ma anche sulle rive aprono il loro algoritmo, la banca sarà in grado di cogliere facilmente rapporti con record all'interno del PMI di produzione su larga scala del sistema, riducendo drasticamente il costo del credito. Se la finanziaria Le autorità di vigilanza sono disposte ad allentare ulteriori regolamenti e trattare questi token come quasi-prodotti di determinati tipi di titoli. Naturalmente, questi token possono essere utilizzati anche per finanziare i mutui bancari.

Indipendentemente dal fatto che il primo sia il secondo o il secondo, per le istituzioni finanziarie esistenti, l'emergere di token aiuta a rendere ancora più grande la torta dei servizi finanziari delle PMI.

In effetti, l'Autorità di vigilanza finanziaria a intervenire se la produzione su larga scala per il proprio sistema di supply chain per quanto riguarda i gettoni di emissione per dare loro un qualche tipo di gettoni personalità giuridica, è il risultato inevitabile. Gettoni status giuridico deve prima chiarire la definizione, il governo può procedere Per controllare Se il gettone non è legalmente nulla, anche i regolamenti governativi vanno senza nome.

Piano a lungo termine per l'industria delle macchine minerarie

Dal 2017 Bitcoin svettanti contro il dollaro, il funzionario soffiò il boom settore delle macchine tanto atteso mineraria, opportunità di business macchina d'estrazione è un tema caldo nella catena di industria elettronica di Taiwan. Diverse cinese IC aziende di design a causa della introduzione di data mining ASIC dedicato e l'esplosione di rosso, ma se si capisce le regole di Bitcoin, la valuta Ethernet alla base del gioco, possiamo affermare che il modello di business di cassa-mining corrente non sarà un business di lunga durata può essere.

Per Bitcoin, la sua totale emesso 21 milioni, non ci sarà alcun nuovo full Bitcoin dopo l'emissione è stata completata. Questo è Bitcoin settore delle macchine minerarie "scadenza". Si stima che entro la metà del 2017, i bit circolazione monetaria ha raggiunto 1.638 milioni di unità e bitcoin come il resto del valore dell'emissione sempre più in basso, scavato una miniera riservate Bitcoin tempo sarà più lungo, con conseguente ROI legge sulle attività estrattive Diminuendo con il tempo Si ritiene generalmente che i restanti 4 milioni di bitcoin saranno emessi prima del 2040.

Come valuta Ethernet, anche se la sua emissione totale a differenza di Bitcoin è impostato a morire, ma il co-fondatore di valuta Vitalik Buterin Ethernet è stato recentemente proposto limite di emissione che valuta Ethernet regolato a 140 milioni, che mostra un mineraria monete Ethernet Alla fine, la macchina potrebbe comunque incontrare problemi simili a Bitcoin.

D'altro canto, la comunità di Ethereum si è sempre opposta alla produzione di massa delle monete di Ether dalle macchine minerarie, perché l'eccessiva concentrazione dei proprietari di criptovaluta causerebbe molti inconvenienti alle criptovalute stesse, i minatori professionisti, In particolare, i minatori professionisti che utilizzano escavatori ASIC accelereranno la concentrazione della proprietà di criptovaluta: attualmente le macchine minerarie basate su TEC sono utilizzate per lo scavo di monete di carbone, l'efficienza mineraria è inferiore a quella degli ASIC, ma i benefici sono Adeguarsi alle modifiche nell'algoritmo di mining.

i bit Recentemente società di progettazione IC Cina continentale hanno dichiarato l'introduzione di monete dedicato Ethernet minerarie ASIC, ogni pochi giorni, i membri della moneta Ethernet Foundation (ETH) modifiche immediatamente proposte algoritmo di data mining moneta Ethernet, è chiaro che la Cina e altri pezzi per ASIC il comportamento degli sviluppatori venire. e l'esito di questa battaglia di ingegni è molto facile prevedere il ciclo di sviluppo --ASIC almeno tre a sei mesi, maschera e altri costi di centinaia di milioni di dollari, ma se c'è un consenso all'interno della comunità, modificare l'algoritmo potrebbe essere necessario solo poche settimane, e il costo è prossimo allo zero. hardware con il software "rispetto alla elastico" sempre perdere, anche l'architettura circuitale più resistenti di FPGA, ci sono anche esistono alcune limitazioni.

In generale, l'attuale modello di business delle macchine minerarie non è sostenibile, tuttavia, se tutte le industrie e le industrie iniziano a sviluppare le proprie applicazioni verticali con la tecnologia blockchain, la situazione sarà molto diversa: il comportamento di data mining è essenzialmente una soluzione. calcolo, l'elaborazione dei dati blocco catena, esigenze di conseguenza, con l'ampia data di applicazione della tecnologia blocco catena, le aziende avranno relativi, questo è il settore delle macchine mineraria potrebbe essere il commercio di più lunga durata. Prendere citato in questo articolo fornitura finanza chain, per esempio, centinaia di migliaia di blocco dell'industria catena di elettronica legati al mondo se l'uso della tecnologia della supply chain per gestire le questioni finanziarie, insieme con le esigenze delle banche e altri istituti finanziari tradizionali, macchina d'estrazione diventerà un mercato IT aziendale La porta non è una piccola impresa, ma questo mercato può essere relativamente frammentato e potrebbe non essere adatto a soluzioni programmabili come ASIC, FPGA o GPU e potrebbe essere commercialmente fattibile.

4. L'intelligenza artificiale è onnipresente I terminali intelligenti introducono operazioni marginali su larga scala;

Dopo maturo cloud computing, su larga scala, ampia gamma di funzionamento rimarrà tra le nuvole, su piccola scala, con le caratteristiche e le esigenze di funzionamento preciso geochimici verrà spostato ai bordi o estremità di nebbia, il funzionamento foschia entro il 2019 la dimensione del mercato globale di circa 3,7 miliardi di $, Nel 2022, crescerà ulteriormente fino a circa 18,2 miliardi di dollari USA, il concetto di architettura distribuita aumenterà e il computing di bordo diventerà il fulcro dello sviluppo nei prossimi anni.

AI AI calcolo tecnologia al bordo dei prossimi anni si svilupperà gradualmente dalla nube, il campo di applicazione è comprensivo, e la domanda di vari tipi di apparecchiatura terminale portatile di funzioni intelligenti elevati, ma comporta dati massiccia IOT congestione, non tutta l'elaborazione nuvola, e quindi deve fare affidamento sul bordo computing, dà più terminale potenza di calcolo.

aritmetica bordo operazione può essere riassunto in azione bordo (Mobile bordo Computing) e il funzionamento foschia (Fog Computing). AI dedicato hardware / acceleratore recente molleggio si verifica utilizzati esclusivamente per il funzionamento aritmetica dei chip di rete neurale sono emersi, tra cui AI-ottimizzato processore, profonda processore di apprendimento, intelligenza artificiale Accelerator, unità di elaborazione neurale (NPU), ecc, aI opera sul vantaggio necessario per modello di rete neurale per semplificare, rafforzando nel contempo l'efficienza operativa, in modo che la formazione modello generale di business di compressione da utilizzare su dispositivi mobili.

L'aumento del concetto di architettura distribuita opera sul bordo

Funziona sul bordo (Computing Bordo) concetto emerso nel AI (Artificial Intelligence, AI) al di sotto del boom, dopo l'ex cloud computing maturo, su larga scala, ampia gamma di funzionamento rimarrà tra le nuvole, su piccola scala, con le caratteristiche geochimiche precise e requisiti l'operazione verrà spostato alla fine bordo o la nebbia. secondo l'Alliance nebbia aperta (aperta nebbia Consortium) studio mostra che nel 2019 le dimensioni del mercato globale di circa operazioni nebbia di $ 3,7 miliardi, nel 2022 sarà ulteriormente crescerà a circa 18,2 miliardi di $, principalmente nei campi di applicazione infrastrutture (Utilities), mezzi di trasporto (trasporto), l'assistenza sanitaria (Healthcare), industriali (industriale), l'agricoltura (agricoltura) e così via.

Inoltre, dal momento che lo sviluppo delle cose, il numero di nodi terminali in rete modello nei prossimi anni mostrerà una crescita esplosiva, una quantità enorme di cose che vengono stampaggio, vice direttore dell'Istituto di Information Industry Wang Bingfeng centro delle cose applicazioni (Figura 1) crede, perché una grande quantità di dati generati, l'infrastruttura di trasmissione esistente non possono far fronte, e deve affrontare la congestione, insufficiente problema di larghezza di banda, allo scopo di elaborare grandi quantità di dati, gli operatori devono costruire più usate nube, in modo che le imprese costi operativi continuano ad elevare Pertanto ,. l'aumento del concetto di architettura distribuita, i bordi diventano operativi prossimi anni, al centro dello sviluppo.

Vice direttore del Centro di applicazioni cose da III Figura 1 Wangbing Feng ritiene che i dati saranno generare un gran numero di entrambi l'architettura di trasporto non può permettersi, di conseguenza, l'aumento del concetto di un'architettura distribuita, i bordi diventano operativi prossimi anni, al centro dello sviluppo.

E funzionamento cloud computing sul bordo con una serie di caratteristiche dell'architettura tecnica differivano significativamente, come mostrato nella Tabella 1, Wangbing Feng spiegato, opera sul bordo utilizzando un'architettura distribuita, con molti nodi nebbia (nebbia Node) calcola il bordo calcolare le tre caratteristiche tecniche includono: posizione di funzionamento al centro dal limite, anche in quanto la posizione di funzionamento nel terminale, la rete tempo di attesa basso tasso, l'applicazione può supportare 10 millisecondi; le infrastrutture di banda di rete esigenze di piccole, possono essere in assenza di una rete di collegamento cloud, fornendo alcuni servizi.

Le operazioni Edge saranno implementate in modo più flessibile quando sono in funzione.Il costo del nodo edge dell'Internet degli oggetti è relativamente piccolo e può essere configurato in un numero elevato di punti: i nodi periferici formati non richiedono una pianificazione di implementazione troppo complessa. relativamente flessibili punti contesto visivo per regolare il contesto applicativo, Wangbing Feng spiegato, lo sviluppo delle cose per promuovere l'applicazione di un gran numero di interrogazione avanzata e analisi di un gran numero di flussi di dati del sensore; secondo termine il rilevamento in tempo reale dell'evento; terzo Il Networked Control System (NCS) è il sistema di automazione industriale, il quarto è Mobile Crowdsensing (MCS).

Edge e cloud computing si completano a vicenda senza conflitti

AI degli oggetti porterà più sviluppo in combinazione con sistemi intelligenti, un'infrastruttura cloud attualmente esistenti non possono soddisfare l'elaborazione off-line delle cose, la privacy dei dati, e di altri requisiti di risposta in tempo reale, importare l'architettura bordo computing per risolvere i problemi che devono affrontare l'aumento dell'uso del cloud resilienza dell'infrastruttura per affrontare la condivisione delle risorse e riciclaggio tra sistemi diversi. Wangbing Feng spiegato che il bordo di informazioni contestuali (intelligenza tramite calcolo bordo ambiente), che per definizione è vicino alla faccia della nube distanti dispositivi utilizzatori finali, deve avere un certo grado di operativo e informativo Genera la capacità di elaborare i dati rilevati nelle vicinanze.

Le sfide di sviluppo del edge computing comprendono: scalabilità, inter-networking complesso, dinamica e adattamento, diverisità ed eterogeneità, ecc. cose scalabili continuerà ad espandere, il nodo terminale sarà differenti condizioni, una varietà di modelli per una connessione fisica, e la connessione wireless di dispositivi mobili aventi tempo reale e risorse devono essere assegnate a reinserire i bordi delle applicazioni di rete, lo stesso dispositivo bordo richiede anche Interfaccia perfetta con interoperabilità.

L'emergere del edge computing non sostituisce il cloud computing, ma si svilupperà in una direzione complementare: con la risposta immediata del terminale, il carico del cloud computing può essere ridotto, tuttavia, in termini di contesto generale dell'IoT, l'importanza delle operazioni marginali sta nel In risposta a situazioni più eterogenee, in particolare con l'aumento dei tipi di dispositivi IoT, verranno derivati ​​più sottosistemi e se questi sottosistemi possono effettivamente effettuare operazioni collaborative influenzeranno la qualità dei servizi intelligenti.

L'apprendimento profondo stimola la crescita dell'IA

L'ondata di sviluppo dell'intelligenza artificiale IA si basa sullo sviluppo del passato ed è la più rappresentativa del Deep Learning. Secondo Yin Siezhi, capo scienziato dell'intelligenza artificiale di DeepBelief.ai (Figura 2), il successo dell'apprendimento profondo viene dall'apprendimento più profondo. Comprensione del meccanismo operativo del cervello umano, il cui nucleo principale è l'apprendimento della caratterizzazione, in cui la visione artificiale è quella di stabilire la relazione di mappatura tra visione umana e pixel leggibili meccanicamente Gli esseri umani possono facilmente comprendere le regole profonde dell'aspetto delle immagini, quindi molte persone possono In assenza di dati, esprimere giudizi corretti e identificare molti computer che necessitano di una formazione a lungo termine.

Fig. 2 Yin Xiangzhi, capo scienziato di intelligenza artificiale di DeepBelief.ai, ha affermato che il successo dell'apprendimento profondo deriva da una più profonda comprensione del meccanismo operativo del cervello umano, il cui nucleo centrale è l'apprendimento rappresentativo.

Quindi, l'apprendimento profondo significa che iniziamo a insegnare macchine per affrontare questo mondo in modi complessi, creando modelli complessi e stabilendo regole per l'assistenza reciproca, perché il mondo è complesso, se proviamo a usare metodi e modelli semplificati, siamo destinati a Fallimento Yin Xiangzhi ha spiegato che Convolutional Neural Network (CNN), Recursive Neural Network (RNN), Reinforcement Learning (Reinforcement Learning) sono le tre tecniche di deep learning più comunemente utilizzate di recente.

rete Convoluzione neurale viene utilizzato per identificare l'immagine, il famoso concorso di computer vision IMAGEnet, quest'ultimo è diventato un concorso di modello di rete di progettazione circonvoluzione neurali, quasi tutte le squadre partecipanti stanno progettando la loro rete neurale motori convoluzione, e l'applicazione del bordo dell'operazione, il riconoscimento del volto è prevista per il calcolo bordo mainstream, è possibile utilizzare altri modi per capire il cliente, la terraferma è stata una crescente domanda di riconoscimento per importare, tra cui il pennello fermata volto stazione ferroviaria, spazzolare il volto utilizzare anche la certificazione di pagamento mobile, università l'ostello inoltre usa sistema di controllo accessi di riconoscimento del volto, "volto pennello" sarà una delle più popolari applicazioni di riconoscimento delle immagini.

Identificazione di cinesi sono adatte anche per la rete neurale convoluzione, infatti, il cinese è un'immagine, la più grande differenza tra il cinese e altre lingue sono difficili da smontare in semplici simboli sul riconoscimento della lingua, rete neurale attualmente ricorrente è più adatto 2016 Google traduzione completa sostituzione del modello RNN, ed effettivamente migliorare l'accuratezza della traduzione, tecnologia di riconoscimento vocale Microsoft tasso di precisione, ufficialmente più di membro contagiri professionale della persona umana, oltre al cinese, altre lingue in tutto il mondo i computer tasso di riconoscimento sono più che il genere umano.

L'apprendimento per rinforzo, la formula contro la rete (Generative Adversarial Networks, GAN) è una abbastanza recente tecnica popolare, imparare a determinare il computer tutte le caratteristiche delle cose, lo studio approfondito GAN utilizzando i gruppi responsabili per determinare una vera o falsa disegno mappa, un altro è responsabile della redazione nascita falso più difficile determinare il vero e il falso, impossibile separare vero e falso modello di identificazione quando ha detto che aveva il pieno controllo delle caratteristiche di fondo delle cose, approfittare di questa caratteristica può creare un'immagine ingannevole, qualsiasi immagine utilizzando il motore di GAN generazione sostituita da un'altra eroina.

Attraverso modelli di linguaggio naturale di organizzare la conoscenza, e la mappa della conoscenza poi ragionare attraverso il linguaggio naturale, è prevista per la prossima ondata di dinamica di crescita nel campo dell'intelligenza artificiale. Yoon Sang Kwong ha detto, la Casa Bianca previsione annuale rapporto di prospettiva economica, la retribuzione oraria di meno di $ 20 83% di possibilità di lavoro sarà sostituito da aI, ranghi sostituiti analisti di dati Junior, diventerà presto, però, la scomparsa di questa ondata di sviluppo IA non funziona, e alla liberazione mentale, non c'è bisogno di spendere tempo e fatica per Esegui lavori ripetitivi a basso valore e fai più lavoro creativo di alto livello.

Ottimizza l'architettura per migliorare le prestazioni dei bordi

Per osservare dall'applicazione attuale della tecnologia e lo sviluppo, AI non è completamente pieno su richiesta nei dispositivi emergenti, ma la prima attrezzatura esistente di importazione, tra cui: VR / MR, robot, veicoli aerei senza equipaggio, auto, nodi dell'Internet degli oggetti, casa intelligente , Medicale, terminali mobili, server, trasporto e logistica, ecc. Il direttore marketing senior di Arm, Cai Wunan (Figura 3), ha affermato che i terminali più comuni di intelligenza artificiale e edge computing sono smartphone, applicazioni come riconoscimento vocale, predizione di testo (Testo predittivo), Fotocamera per il rilevamento del volto, Assistente digitale, Realtà aumentata, Identità dell'impronta digitale, ecc.

Cai Takeo Figura 3 Braccio senior regionale Marketing Manager ha detto che in studio approfondito della richiesta, l'uso di reti neurali librerie ottimizzate eseguire funzioni simili, in grado di migliorare le prestazioni di cinque volte, il software può aumentare la velocità di funzionamento di quindici volte.

Braccio architettura della CPU incorporato come il principale produttore, AI non ha attivamente coinvolto nello sviluppo di alcuni anni fa, ma dopo un completo tendenze mostrano in AI, l'azienda sta anche lavorando per ottimizzare l'hardware e software per applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui l'apprendimento automatico Processore (Machine Learning Processor), Object Detection Processor, Neural Network Software Link Library, ecc.

Sulla base di larghezza di banda, il consumo di energia, costi, risposta in tempo reale, l'affidabilità, la sicurezza e la privacy e altre necessità, bordo di calcolo entrerà in una fase di rapido sviluppo, Cai Wu Men ha sottolineato che l'applicazione di apprendimento profondo, l'uso di ottimizzati reti neurali librerie a collegamento gestito Con funzionalità simili, può migliorare le prestazioni di cinque volte, il software può essere eseguito 15 volte più velocemente di prima.

Integrazione dell'architettura software e hardware cloud e edge

L'architettura tecnica dell'intelligenza artificiale può essere approssimativamente divisa in tre parti: Formazione, modello Deep Neural Network e Inferencing. Il tecnico marketing Su Jiaxing di NVIDIA (Figura 4) afferma che il modello di sviluppo globale è diventato sempre più complesso e di grandi dimensioni, la sezione di identificazione dell'immagine 2016 Google Inception-V4 complesse 350 volte più che nel 2012 AlexNet; Baidu 2017 pubblicato DeepSpeech 3 motore di riconoscimento vocale, rispetto ai suoi 2014 La prima generazione è 30 volte più complessa, il motore di traduzione 2017 è anche 10 volte più complicato rispetto all'OpenNMT 2015.

Figura 4: Su Jiaxing, responsabile tecnico marketing di NVIDIA, ha affermato che negli ultimi anni, il modello di rete neurale di IA è diventato sempre più complesso ed enorme, e il costo di produzione di IA ad alta precisione sta diventando sempre più alto.

Di fronte alla complessa rete di apprendimento profondo per la produzione di elevata precisione AI costa sempre più in alto, tra cui il consumo di energia, potenza di calcolo, la larghezza di banda della rete e altre risorse, descrizione Su Jiaxing, NVIDIA inferenze nuovo acceleratore tenterà anche di semplificare l'architettura, attraverso la fusione processi di calcolo utilizzate, per ridurre operazione inutile, per semplificare l'hardware peso, hardware ottimizzata, la porzione di riconoscimento di immagini possono essere sollevati da 140 a 5.700 immagini per immagine, 40x; frase tradotta viene anche sollevato da 4 a A 550 frasi, aumentare 140 volte.

Inoltre, Smart City è una combinazione di nuvole e il bordo di applicazioni contestuali, molti dati terminale, raccolti dopo rilevamento nodo, e presto un terminale di elaborazione preliminare attraverso la telecamera, e poi inviato alla integrazione dei dati cloud, per la sicurezza della città, crimine prevenzione, in caso di catastrofe ha notevolmente aiutato; su Jiaxing ritiene che il futuro di questa integrazione su larga scala e l'applicazione di bordo cloud computing, in particolare ai margini dell'hardware nuvola, software e integrazione hardware e le operazioni di intelligenza artificiale, la domanda più Più è alto, più il mercato emergente è pieno di opportunità commerciali.

Sviluppo acceleratore AI Reaccelerati

La maggior parte dello sviluppo della scienza e della tecnologia a perseguire l'obiettivo non è altro che una bassa potenza, a basso costo e ad alte prestazioni, lo sviluppo IA non fa eccezione, è anche la ragione per l'aumento del funzionamento bordo, con la tecnologia sempre più comune riconoscimento di immagini, ad esempio, Feng Chia Chen Guanhong professore associato, Dipartimento di Ingegneria elettrica Università (fIG. 5) descritta, convoluzionali architetture di reti neurali, circa il novanta per cento sono concentrate nello strato convoluzione calcolo (strato convoluzione), riducendo così la complessità dello strato dell'operazione di convoluzione, può ridurre efficacemente hardware inferenza onere computazionale, oltre al funzionamento off-line, una struttura semplificata fuori la duplicazione dei dati è uno dei principi importanti di uso.

Professore Associato, Dipartimento di Ingegneria Elettrica Università di fig. 5 Chia Chen Guanhong descritto, circa il novanta per cento convoluzionale strato concentrato convoluzione aritmetica rete neurale, per ridurre la complessità computazionale dello strato convoluzione, può ridurre il carico sul funzionamento hardware.

Inoltre, il ruolo della funzione di rete di eccitazione neurale (funzioni di attivazione) per essere in grado di aggiungere alcuni elementi alla rete neurale non lineare in modo che la rete neurale in grado di risolvere problemi complessi, rendere i risultati più vicini alle abitudini del processo decisionale umano, con la sua non linearità, differenziabilita valore monotonia e uscita portata caratteristiche, che varia tipicamente da -1 a +1, e il risultato sarà vicino al centro, il numero di iterazioni del calcolo rete neurale sarà maggiore quanto più accurato i risultati. dalla rete prestazioni di accelerazione hardware Da un punto di vista, dovrebbero esserci sempre più acceleratori IA dedicati o chip AI in uscita in futuro.

Massachusetts Institute of Technology (MIT) team di ricerca ha pubblicato uno studio approfondito l'attuazione di un chip speciale "Eyeriss" può essere eseguita, come algoritmi di riconoscimento volto direttamente su dispositivi mobili, e in grado di elaborare i dati in modalità non in linea di rete. Chenguan Hong spiegato, nucleo Eyeriss-chip 168, dedicato alla diffusione della rete neurale, la prestazione è 10 volte la normale azione della GPU, ma anche a causa della sua elevata efficienza, attraverso la rete senza elaborazione dati, intelligenza artificiale può essere eseguita direttamente sul dispositivo mobile Algoritmo Capacità di riconoscere il volto e il linguaggio Può essere applicato a smartphone, dispositivi indossabili, robot, veicoli autonomi e altre applicazioni Internet of Things.

5. CEO di Yun Zhisheng Huang Wei: L'era impetuosa dell'IA è finita e nel 2018 ci sarà uno spartiacque.

Nota del redattore: Questo problema è il fondatore Relatori CEO Michael cloud-noto del suono, ha come creare una 'piramide' lo stile del modello di R & S SoundCloud noto, attività per sei anni, e come dovremmo ascoltare lo status quo del settore e il futuro con lui come? io dico!

Ci sono molte cose che accadono in sei anni, e il tempo continua a lavare ogni settore.

Fondata nel Sound 2012 cloud conosciuto più come una lunga marcia verso il gruppo preparatorio di destinazione, un chiaro mandato di inviare truppe in costante progresso in conformità con i piani operativi stabiliti.

Questa è la fonte del fondatore Michael fiducia, i dati mostrano che il numero di SoundCloud noto di oltre 20.000 partner, che copre più di 200 milioni di utenti della piattaforma di cloud volume di chiamate al giorno 330 milioni di volte, che coprono più di 647 città.

Michael si è laureato presso l'Università di Scienza e Tecnologia della Cina e un dottorato di ricerca, ricercatore senior dopo la laurea ha lavorato Motorola Cina Research Center, sviluppato durante il primo sistema di autenticazione impronta vocale del telefono mobile del mondo. Dopo il grande ospedale innovazione come dirigenti chiave, e creare una voce Succursale, seguita dalla creazione di Yun Zhisheng nel 2012.

Ha partecipato al progetto SRE (National Institute of Standards and Technology) (NIST) per tre anni consecutivi e si è aggiudicato il primo posto nell'attività principale: è l'unico cinese che ha fatto il keynote speaker per due anni consecutivi nella valutazione NIST.

Piano di ricerca e sviluppo in stile "piramidale"

A suo avviso, SoundCloud nota dello stile 'Piramide' di pianificazione dello sviluppo, al fine di garantire che rimangano negli ultimi sei anni nel industria linea, mentre i prossimi sei anni è ancora il caso, a causa della loro 'infrastrutture' molto bene.

Quindi, qual è lo stile 'Piramide' di R & S? Fondo DeepFlow della piramide è un cluster, il cluster di server hardware di isomerizzazione può fornire fino capacità di calcolo e di stoccaggio intensivo per garantire che la ricerca e team di sviluppo considerato un sostegno sufficiente forza, Huang Wei ha detto che in Nel 2018, prevede di espandersi a più di 1000 GPU.

Lo strato centrale è Atlas piattaforma supercomputer, che viene distribuito apprendimento parallelo piattaforma di elaborazione della macchina, condivisione collaborativo AI sottostante R & S interna e realizzazioni tecnologiche, possono migrare applicazioni multiplati in vari campi.

'Faremo studio approfondito è uscito nel 2012, questa è la direzione dei nostri grandi dati per determinare la profondità complessiva di apprendimento, posso responsabilmente dire che, quando il 95 per cento dei professori universitari cinesi, non hanno sentito parlare di apprendimento profondo 'Huang Wei ha detto all'intelligence Netease.

La 'piramide' al piano superiore è la tecnologia livello di applicazione, come ad esempio l'uscita ASR, TTS, NLU e altre tecnologie livello applicativo, Huang detto, può essere inteso come la creazione di una buona conoscenza di competenze di base nube, questa capacità è un nucleo AI, allora aI sistema di un tipo di architettura di prodotto attraverso il nucleo nube, ha prodotto e poi applicato a diversi scenari.

Parlando Applications, 2018, il primo anno è conosciuto come l'atterraggio l'intelligenza artificiale, l'atterraggio sarà cruciale, l'attenzione di Michael è sulla IoT e campi medici, 'vogliamo che l'energia potenziale accumulata viene rilasciata, non c'è dubbio quest'anno Spediremo spedizioni su larga scala in case intelligenti e robot ".

Scenari per ricavare dalla ricerca di chip AI e lo sviluppo, è il AI start-up percorso migliore

Attualmente, il circuito integrato di intelligenza artificiale popolare, tradizionale gigante di chip Nvidia, Intel, Qualcomm, o produttori di telefoni cellulari rilasciare chip di intelligenza artificiale di Apple AI1, Hass unicorno 970, Qualcomm Xiaolong 845, Samsung Exynos 9810, MediaTek Steve forza P60, e imprenditoriale aziende orizzonte chip di percorrenza e così via.

Siamo venuti per sentire il sapore del Mar Rosso, la ragione, il chip è molto importante per calcolare i vettori di intelligenza artificiale, e portante la percezione, che porta una parte molto importante di intelligenza artificiale, è essenziale.

Ma Michael ritiene che tutti moriamo, ma in realtà il chip comprende diverse categorie principali, abbiamo sovrapposizione ma ha il proprio mercato e punto di forza, come GPU Nvidia viene utilizzato per supportare un particolarmente elevato di calcolo al riguardo senza dubbio i giganti del campo di battaglia, c'è una nuvola-chip, questi chip sono utilizzati principalmente per la decisione cognitiva di alcune nuvole, come il TPU di Google e così via, un altro è il suono cloud noto, orizzonte stanno facendo, tale chip è un terminale chip.

AI circuito terminale fare è definire la più importante forma del prodotto e la logica nel chip dagli scenari applicativi.

Michael ha sottolineato che, in termini di prodotti sotto forma di chip, SoundCloud noto è stato esplorato per lungo tempo dal mercato per procedere, vocale cloud-noto nel casa intelligente mercato, altoparlanti intelligenti, robot e altri l'educazione dei bambini è stata basata su IVM (soluzioni generico-chip) di forma del prodotto, verificare l'mercati, i prodotti, gli scenari ragionevoli degli utenti. e con la collaborazione dei clienti sotto forma di più categorie di prodotti e chiede che il costo, la stabilità, e così il più alto è il grado di integrazione, poi ha lanciato chip di AI di auto-sviluppo diventa una cosa naturale.

Michael ha detto, già nel 2015, il chip audio cloud nota sulla formazione della squadra, l'azienda ha iniziato a commercializzare il prodotto, vedere il percorso tecnico e valutare del partner downstream di chip 2016. 2017 partenza definizione chip prodotto, la selezione IP, algoritmo di ottimizzazione , strumenti di preparazione, nonché moduli di valutazione dettagliata definizione dei prodotti e della tecnologia. attualmente, il chip audio nube noto UniOne IA è stata registrata, sarà presto rilasciato.

Per quanto riguarda il chip, siamo in anticipo di almeno tre anni: la tempistica possibile è appena in tempo per l'hot spot del chip AI, ma anche questa è una ricompensa per il nostro investimento iniziale, "giallo" Wei ha detto all'intelligence Netease.

Il primo chip AI per scenari di interazione umana IoT

Come noto posizionamento di chip nube suono, Michael detto, nel contesto di interazione uomo-computer degli oggetti, la potenza e la memoria di banda calcolo parallelo algoritmo AI del dispositivo-lato del chip una requisiti più elevati, sia nella architettura del chip convenzionale da un lato ha allungato, d'altra parte, anche se l'algoritmo di inferenza può essere realizzato in una GPU basato su terminale, ma il suo consumo di potenza, basso costo di negligenza non deve essere trascurato, e dispositivi internet degli oggetti con diversi telefoni cellulari, forme mutevoli, domanda frammentata più grave, così difficile problema di tutti i dispositivi forma. Pertanto, solo dal scenari applicativi dell'Internet degli oggetti, disegno su misura architettura dei chip, allo stesso tempo può migliorare significativamente le prestazioni, ridurre il consumo energetico e costi, pur rispondendo alle esigenze degli operatori aI forza e forma cross-device .

'Allo stesso tempo, non importa quanto grande o piccolo il prodotto del prodotto, non v'è alcuna schermo o schermo, interazione uomo-computer cose legate in comune, dovrebbe essere estratti e indurimento giù, in questo senso, il chip è il modo più appropriato possiamo dire che questo chip è il primo scenari di interazione uomo-computer per chip di IoT aI 'Michael ha detto, da un punto di vista del business, tutti i chip attualmente in commercio, non è progettato per l'intelligenza artificiale, È difficile usare la potenza dell'algoritmo.

Inoltre, il montaggio del modulo di tutto il modello adottato, i benefici sono rapidamente spediti, ma a causa del costo limitato, e molto spesso scelgono relativamente poveri chip di potenza disponibile di calcolo sul mercato, e ci sarà un mosaico di basse rese dopo Altri problemi

Pertanto, nube noto sana pratica, dal punto di vista algoritmi dell'azienda do chip di fine, non richiede particolarmente elevata potenza di calcolo, sufficiente per creare un circuito integrato, cosa pensano che nessuna quantità di parole, costi, consumo Tutti gli aspetti sono sprecati e la loro selezione di chip accelera i calcoli. L'accelerazione dell'algoritmo significa che si limitano le sue capacità e l'accelerazione dei calcoli è "apprendimento interno".

Huang Wei sottolinea che la cosa più importante è il posizionamento del chip piuttosto che seguire la tendenza.Che è l'ecologia del futuro? Dove è il cliente? Perché il chip è un settore ad alto input e ad alto rischio.

L'era impetuosa dell'IA è finita e nel 2018 ci sarà uno "spartiacque".

Michael cerchia di amici parlando, 'vecchio, recentemente spesso svegliarsi di notte', il volto di giornalisti, ha ammesso che ci sono ragioni di affari difficile, come gli imprenditori devono affrontare da parte degli investitori, i clienti, i dipendenti, e così il mercato Quando si tratta di responsabilità, non può aspettare, non può fermarsi.

settore hardware intelligente ha sperimentato, impetuosi ultimi due anni, ha cominciato a tornare alla ragione, Michael ritiene che 2018 sarà l'industria 'spartiacque', abbiamo cominciato a concentrarsi sul pianerottolo, la capacità della società ha iniziato a rilasciare energia potenziale, e per nessun vantaggio della prima mossa la società, se si fa roba non sovversiva, è difficile ottenere l'attenzione degli investitori e del mercato, perché la finestra di tempo è passato, e in pochi industria tradizionale aI Inside track, nascono corno Bestia, quindi le risorse saranno inclinate alla compagnia principale.

"In linea generale, negli ultimi anni puoi ancora contare sul vantarti per gli investimenti, ma quest'anno non è stato così semplice," ha affermato Huang Wei.

Per quanto intelligenza artificiale e umano-computer di sviluppo l'interazione del settore, ha parlato si basano principalmente sulle orecchie interazione umana e la bocca, ci permette di vedere contenuti presentazione più visiva, voce ci permette di prendere l'iniziativa di esprimere, e nessuno dei due è superfluo Si integra a vicenda, quindi la voce e le immagini devono essere il principale metodo di interazione in futuro: l'input da tastiera o l'input del mouse è essenzialmente una violazione della natura umana Il futuro dei telefoni cellulari non è necessariamente la nostra necessità.

Secondo la società di ricerche di dati GfK, 2015 la Cina di Smart Speaker del volume di vendita al dettaglio solo 1 milione di unità nel 2016 sono aumentate di 60.000 unità nel mese di gennaio 2017 - - agosto vendite totali cumulativi di oltre 100.000 unità, mentre il terzo trimestre del 2017, come molti Con il lancio di nuovi prodotti, solo ad agosto 2017, il mercato degli altoparlanti intelligenti ha raggiunto un tasso di crescita annuale del 178%.

La rivoluzione interattiva è arrivata.

Naturalmente, il pubblico anche messo in dubbio l'esistenza di intelligenza artificiale, voce, recentemente Uber autopilota morti pedonali causato guai erano numerose, provocando il panico di tutti, minaccia AI ancora una volta essere caldo tutto questo, Michael ha ricordato, la tecnologia dovrebbe essere al sicuro In primo luogo, tra il progresso della scienza e della tecnologia e la sicurezza della vita umana, non c'è dubbio che quest'ultima sia più importante.

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