Bitcoin se desplomó un 10% en las primeras 24 horas y cayó por debajo de los 9000 dólares estadounidenses;
Apenas dos días pasados para los mineros Bitcoin, que debe ser una muy difíciles de dos días, en un corto período de tiempo, Bitcoin se desplomó un 10%, de nuevo por debajo de los $ 9.000.
No solo Bitcoin, sino la segunda moneda electrónica más grande, Ether, cayó un 7%, mientras que la tercera moneda electrónica, Ripple, cayó un 10%.
Por supuesto, el mercado de valores es tan malo por una razón, según Bloomberg News informó el día 11, Corea del Sur allanó una de las mayores de cambio de divisa electrónica del mundo Upbit, debido a su presunta transferencia de fondos del cliente a la cuenta de la compañía.
El anterior mayor intercambio global de bitcoins (bancarrota) se estaba preparando para vender sus decenas de miles de bitcoins restantes. Bitcoin colapsó.
Hay que decir que el dinero electrónico es en verdad una herramienta financiera para evaluar la calidad psicológica. ¿No sabe si Bitcoin puede volver al pico de 20,000 dólares estadounidenses en el futuro?
2. Bitcoin sufrió un ataque de tres saltos. ¿Más oportunidades en IA?
Securities Times reportero Wu Jiaming
Recientemente, una serie de tres duro golpe, por lo que el precio de Bitcoin se redujo drásticamente de nuevo esta vez, parecía que algunos inversores a dirigir su atención a otras áreas: la inteligencia artificial (IA).
De acuerdo con reportes de medios extranjeros, el reciente mercado de Bitcoin se puede describir como una mala noticia, desde el primer golpe fuerte era la mayor bolsa de Bitcoin pero ahora está en bancarrota Mt. Gox, los envíos a gran escala de su cuidador de nuevo, de acuerdo con el Mt.Gox El sitio web de monitoreo de Cold Wallet muestra que alrededor de 138,000 Bitcoins permanecen en Mt.Gox Wallet. El precio de Bitcoin cayó.
El segundo golpe fuerte de NVIDIA. NVIDIA recientemente liberado fiscales 2018 resultados del primer trimestre, en relación con los ingresos de negocios de minería alcanzó $ 289 millones, pero Nvidia Jefe de Finanzas Colette Kress dijo que la compañía espera que el segundo trimestre, los ingresos relacionados con la empresa caerá 65 %, y hasta cierto punto, que condujo a la venta de la moneda digital de presión.
El tercer golpe fuerte de Corea del Sur, de acuerdo con Corea del Sur diciendo distrito de la oficina del fiscal de Seúl, un funcionario de los fiscales de Corea del Sur el jueves y viernes allanó la oficina de uno de intercambio digital más grande del mundo Upbit se informa, Upbit sospechoso de clientes móviles cuenta de dinero en la cuenta de la compañía. Upbit carga de aproximadamente $ 1.6 mil millones de Bitcoin, es más grande, el cuarto mayor intercambio de Bitcoin del mundo de Corea del Sur.
Bitcoin precio sigue siendo turbulenta, sino que también trae incertidumbre. En este momento, algunos inversores comenzaron a ver las oportunidades.
Apriem Asesores jefe de inversiones Benjamin Lau dicho, Nvidia también tiene un 'para los centros de datos e inteligencia artificial, la demanda de chips NVIDIA exuberante mayores oportunidades que la minería, lo que debería impulsar el desarrollo comercial de la empresa en un futuro próximo . 'propuesta de Benjamin Lau, los chips comerciales, aplicaciones de NVIDIA para el campo de la IA pueden incluir el cuidado de la salud, el transporte y los centros de datos de ordenador, este es el futuro.
Coincidentemente, en una entrevista con Bloomberg News, los bits continental co-fundador Wu Ji Han dicho la compañía en las operaciones mineras de EE.UU. Bitcoin tiene grandes planes de expansión. También comentó sobre la posición de la compañía en la inteligencia artificial, dijeron los bits de la parte continental también tiene previsto poner el pie en esta zona.
Hoy, AI se ha infiltrado en varios campos. Recientemente, Total anunció formalmente un acuerdo con Google Cloud, que desarrollará conjuntamente la tecnología de inteligencia artificial y proporcionará una nueva solución inteligente para la exploración y desarrollo natural del petróleo. Preocupado. Dado que Alpha Dog puede superar el Campeonato del Mundo Go, Total y Google crearán 'Super Smart Oil Man' más allá de la persona promedio de petróleo, ¿la industria del petróleo marcará el comienzo de una subversión?
De hecho, en los últimos años aceleró el aumento de la inteligencia artificial está teniendo un impacto significativo en la industria mundial de chips, Nvidia ha pasado de ser un proveedor de gráficos para los fabricantes de servidores de IA. La inteligencia artificial, incluyendo Google, Facebook, Microsoft y otras compañías tecnológicas, incluyendo gigantes el líder de investigación, ha estado en uso en investigación aplicada específicamente en el campo de los productos ofrecidos por chips de NVIDIA. analistas del mercado esperan que los próximos 10 años el valor total del mercado mundial de alrededor de $ 500 mil millones en inteligencia artificial.
3. El potencial del futuro de la aplicación blockchain es más largo.
Desde Bitcoin (Bitcoin), moneda de Ethernet (Etereum) y otra ráfaga de moneda virtual de rojo, la tecnología seguido por más y más atención encadenamiento de bloques (Blockchain). Muchas industrias están comenzando a pensar más acerca de cómo utilizar el valor de la tecnología de la cadena de bloques para crear o incluso iniciar una nueva carrera. entre ellos, el desarrollo de las finanzas cadena de suministro, tal vez el impacto de mayor alcance en la industria de Taiwán una tendencia importante.
En el sistema financiero tradicional, todas las transacciones con las transacciones financieras registros se almacenan en una base de datos central de las instituciones financieras, las instituciones financieras deben, por lo tanto invierten considerables recursos humanos y materiales para mantener su base de datos para garantizar un funcionamiento estable, y los datos son seguros. Pero En términos del sistema financiero, las inversiones relacionadas también han aumentado el costo de las transacciones financieras.
En vista de esto, el concepto de libros distribuidos traído a la existencia. En un sistema distribuido libros de arquitectura, todas las partes involucradas en la operación tengan parte de los libros, así que no hay base de datos central para mantener a toda la transacción de cuentas. Sin embargo, debido a que las partes en la transacción Todos los libros que tiene son solo una parte del libro completo. La forma de garantizar que los otros libros sean correctos y que los datos no hayan sido alterados se convertirá en un gran problema. El blockchain es una solución efectiva a este problema.
Hay varias aplicaciones de blockchain, incluso más potentes con Industry 4.0
Además, la tecnología blockchain no solo se puede utilizar en la industria financiera, cualquier información que use arquitectura distribuida puede usar la tecnología blockchain para verificar su autenticidad. Más importante aún, la tecnología blockchain es básicamente de código abierto. Solo en Github, hay 26,000 proyectos de desarrollo basados en blockchain. Empresas internacionales conocidas como IBM y SAP también respaldan la cadena de bloques de código abierto Hyperledger Fabric, que se puede usar para implementar Aplicaciones comerciales.
De hecho, el tema propagación de Industria 4,0 años, con el tiempo, inevitablemente, va a utilizar la tecnología para bloquear la cadena. Industria 4.0 tiene muchas caras, además de procesar los gemelos digitales, digitales (digital), los gemelos cosas industriales (IIoT) conceptos más a menudo oído sustantivos fuera, 4,0 en las etapas posteriores del desarrollo de la industria, los sistemas de información de cadena de suministro aguas arriba y aguas abajo (por ejemplo, ERP, MES, etc.) están obligados a ser ensartados, los fabricantes pueden lograr una producción elástico, reducir la preparación del inventario y otros objetivos.
De acuerdo con mi entendimiento, cambian algunas grandes empresas de contabilidad han comenzado a Industria 4.0 trae un día de lluvia, y el fabricante de los equipos industriales / sistemas pertinentes a cooperar, ya que el sector de la fabricación en una, las materias primas, los datos de inventario de productos semi-acabados altamente digitalizada El cambio será en segundos. Cómo responder a estos cambios en tiempo real en el proceso contable y en los estados financieros es también un gran desafío.
Por otro lado, es muy sensible a la fabricación de los clientes es atado a las figuras anteriores, especialmente para las grandes fabricación de productos electrónicos, ya que el beneficio bruto es por lo general no es alto, si las materias primas, semielaborados o inventario de productos terminados, todo lo que es el costo del proyecto, y con frecuencia es el beneficio empresarial y la pérdida El punto clave es que, aunque los reguladores de valores pueden no exigir a las empresas cotizadas que acorten el ciclo de divulgación de la información relacionada con los ingresos, los datos financieros en tiempo real siguen siendo una referencia importante para la toma de decisiones corporativas.
Para gran escala a lo más grande de la electrónica de fabricación de Taiwán Los niveles de tropas, utilizan una arquitectura centralizada para manejar los cientos de descanso durante decenas de miles de datos de proveedores de aguas abajo, relacionados con TI gastos de hardware y software necesariamente muy alarmante, y me temo que el sistema de Se volverá grande y complejo, y traerá desafíos para la administración y el mantenimiento. Importar la tecnología blockchain y adoptar una arquitectura de datos distribuida será una solución atractiva para estos fabricantes a gran escala.
Además de las aplicaciones relacionadas con la gestión de facturas, las blockchains tienen varias otras posibilidades de aplicación. Por ejemplo, en el contexto de IoT industrial, las redes de sensores envían constantemente varios datos, pero en caso de transmisión de estos datos, de manipular, el funcionamiento de la línea de producción puede, por tanto, el caos, e incluso poner en peligro la seguridad de la planta. tecnología de la cadena de bloque se puede utilizar para evitar que los datos pudieran ser alteradas, la industria de la seguridad de la información hacen que el Internet de las cosas iluminó protección.
Las finanzas corporativas cambiarán debido a blockchain
Además de utilizarse para verificar la autenticidad de los datos distribuidos, garantizando que los datos no es manipulado, existe una cadena de bloque de aplicación muy importante, es la emisión de tokens (token). Y esto es lo que causó la aplicación de mercado de moneda virtual inundado con espuma La razón: casi cualquier persona puede emitir tokens para financiar, usar monedas virtuales a cambio de dólares, renminbi, NT y otras monedas legales con endosos del gobierno.
Independientemente de la burbuja del mercado de moneda virtual existente y todo el caos, de hecho, es un token de aplicación posibles aplicaciones de finanzas corporativas de profundidad. Para la industria de fabricación, el producto no puede nacer de la nada, para producir un proveedor en particular Para los productos, es necesario comprar materias primas o componentes de proveedores ascendentes y pagar el precio de compra en un período predeterminado.
En la situación actual, a pesar de los proveedores han sido enviados a los clientes, pero tiene las manos de unos pocos meses antes de que se cobra en caso de una repentina necesidades de liquidez de los proveedores, sólo para encontrar el descuento bancario, y tiene que pagar una suma al interés bancario. también, comprobar el descuento está sujeto a muchas restricciones, como el largo período de cheques de billetes, los bancos generalmente no aceptarán, y esto hizo que la industria financiera subterráneo tiene un espacio de vida. de hecho, muchas de las grandes el tiempo entre la industria manufacturera es el uso de las cuentas por cobrar y cuentas por pagar para crear una gran diferencia en las ganancias, pero el riesgo financiero es asumido por el proveedor.
Por otro lado, si el cliente de repente una gran cantidad de órdenes, los proveedores deben urgencia de expansión, a menos que el cliente está dispuesto a pagar por adelantado, de lo contrario me temo que muchos pequeños y medianos proveedores no pueden permitirse el lujo de llevar a cabo, porque los bancos suelen tener muy estricto para la financiación de las PYME restricciones, el SME puede obtener una línea de crédito de crédito es a menudo muy baja, si no imposible, obtener una línea de crédito de crédito. en este momento, los propietarios de PYME a menudo sólo apuestan patrimonio, de su propio nombre para tomar la garantía de bienes raíces para los préstamos, cuando muchos de ellos dependen en gran bajo las pymes manufactureras, aunque negocio aparentemente estable, pero tiene problemas de liquidez, no pueden ser puestos con instituciones financieras, la razón principal aquí ajustado correctamente.
Hasta cierto punto, esto también es una de las principales demandas del mercado de bienes raíces en Taiwán, debido a que el jefe si PYME efectivo de repuesto, la inversión inmobiliaria es en el ataque, la retirada de elección. Tener la oportunidad de ganar el comprador-vendedor, la empresa puede también necesitar cuándo usarlo como garantía para los préstamos de capital. los bienes raíces son uno de los bancos de préstamos colaterales son los más dispuestos a aceptar, ya que suele ser mucho menor volatilidad de los precios de otros valores, y el mecanismo de bienes raíces precio Kam ya es bastante maduro.
Si utiliza una gran fabricantes de tecnología de bloque de la cadena para emitir sus propias fichas, y dentro de su propio flujo de la cadena de suministro, operaciones financieras programadas a lo largo de la cadena de suministro se presentarán otra escena. De hecho, con el fin de bloquear la tecnología de la cadena emitida en nombre de la moneda, no sólo sustituir la moneda tradicional, pero la función de contrato inteligente también puede ser unido (contrato inteligente). emisor con la Parte receptora no sólo puede personalizar el contenido del contrato, cuando se cumplan las condiciones del contrato, la acción comercial posterior también puede ser automatizado, todo ello sin intervención humana. esta característica puede reducir significativamente los costos de transacción entre compradores y vendedores.
En otras palabras, con un contrato de tokens inteligentes es en realidad algo similar a las cartas de crédito (Carta de crédito, LC) utilizado en el comercio internacional, pero no hay garantías del banco intermediario. Estas fichas si se limita a abrir mercado secundario para hacer una miembros de la cadena de suministro del fabricante pueden comprar y vender a los miembros dentro de la transacción misma cadena de suministro (esto va a crear un mercado de bonos similares, pero sólo un grupo particular de participantes en corporativa específica), o como una garantía de financiación, los mercados financieros de la empresa existente causará gran subversión.
Además, de acuerdo con las regulaciones financieras actuales, es difícil para el gobierno intervenir en la regulación porque todo el sistema es generado por las transacciones entre compañías privadas. La "moneda" o "credencial" para ser utilizada por los compradores y vendedores como medio de transacción es enteramente dos. Creando libertades contractuales No es raro que las compañías pidan dinero prestado y se den la vuelta entre sí, qué activos se deben usar como garantía e incluso préstamos no garantizados. Si ambas partes no cotizan en bolsa, básicamente son el jefe.
La oportunidad de oro del oro empresarial tradicional
Puede ser fácil para los lectores entender por qué la industria financiera tradicional es tan cautelosa sobre la innovación de Fintech basada en la tecnología blockchain porque en estas nuevas reglas del juego, las instituciones financieras no son solo La marginación puede incluso ser excluida.
Sin embargo, para la industria financiera tradicional, la situación puede no ser tan pesimista. Como se mencionó anteriormente, debido a diversos factores tales como los costos y riesgos del crédito, los bancos son básicamente difíciles de otorgar préstamos de crédito a las PYMES y deben tener garantías. Si la industria manufacturera a gran escala emite tokens para sus propias compañías de cadena de suministro y abre su algoritmo a los bancos, los bancos pueden captar fácilmente los registros de transacciones de pequeñas y medianas empresas con industrias manufactureras a gran escala en el sistema, reduciendo significativamente los costos de crédito. Las autoridades de supervisión están dispuestas a flexibilizar otras regulaciones y tratar estas fichas como cuasi-productos de ciertos tipos de valores. Por supuesto, estos tokens también se pueden usar para financiar hipotecas bancarias.
Si el primero o el último, que está a disposición de las instituciones financieras, la aparición de fichas, todo ello contribuye a los servicios financieros para la torta PYME hecho más grande.
De hecho, la autoridad de supervisión financiera para intervenir si la fabricación a gran escala para su propio sistema de cadena de suministro en relación con las fichas de emisión para darles algún tipo de fichas de estatus legal, es el resultado inevitable. Estatus legal Fichas debe aclarar en primer lugar la definición, el gobierno puede proceder Para controlar. Si el token no es legalmente algo, las regulaciones del gobierno tampoco tienen nombre.
Plan a largo plazo para la industria minera
Desde 2017 Bitcoin se eleva contra el dólar, el funcionario hizo sonar el auge de la industria de la máquina largamente esperado minería, la oportunidad de negocio de máquinas de minería es un tema candente en cadena de la industria de la electrónica de Taiwán. Varias empresas de diseño chino IC debido a la introducción de la minería ASIC dedicado y explosión de color rojo, pero si usted entiende las reglas de Bitcoin, la moneda Ethernet detrás del juego, podemos afirmar que el modelo de negocio de efectivo minera actual no será un negocio de larga duración puede ser.
Para Bitcoin, su total emitido 21 millones de dólares, no habrá nueva Bitcoin completo después de que se complete la emisión. Esta es Bitcoin la industria de máquinas de minería "fecha límite". Se estima que a mediados de 2017, los bits circulación de la moneda ha llegado a 1.638 millones de unidades y Bitcoin como el resto del importe de emisión cada vez menor, excavó un minero confidencial bitcoin tiempo será más largo, lo que resulta en ROI ley de minería decreciente en el tiempo en general se cree que el resto de los más de 400 diez mil Bitcoin, la cuestión será completado por 2.040.
Como moneda Ethernet, aunque su total emitido a diferencia de Bitcoin está ajustado a morir, pero co-fundador moneda Vitalik Buterin Ethernet se propuso recientemente límite de emisión a la moneda Ethernet ajustada a 140 millones de dólares, que muestra una minería monedas Ethernet máquina finalmente puede encontrar problemas similares Bitcoin.
Por otro lado, la cantidad de Ethernet moneda social con la máquina de explotación minera Ethernet para producir monedas, siempre mantenga la actitud de la oposición, debido a que el cifrado propietario concentración excesiva de dinero, el dinero en sí causará una mala práctica de cifrado mucho, y los mineros profesionales, en particular el uso de la máquina de explotación minera de los mineros ASIC profesionales, hará que la moneda encriptación acelerada concentración de la propiedad es la minería actualmente la moneda Ethernet que se utiliza es la máquina de explotación minera basada en la GPU, la eficiencia de la minería es peor que el ASIC, pero los beneficios pueden ser Adáptese a los cambios en el algoritmo de minería.
Recientemente bits de empresas de diseño de la China continental IC declararon la introducción de las monedas dedicada Ethernet mineras ASIC, cada pocos días, los miembros de la moneda Ethernet Fundación (ETH) cambios inmediatamente propuestas de algoritmos de minería de divisas Ethernet, está claro que China continental y otros bits para ASIC el comportamiento de los desarrolladores de venir. y el resultado de esta batalla de ingenio es muy fácil prever el ciclo de desarrollo --ASIC al menos tres a seis meses, máscara y otros cuesta cientos de millones de dólares, pero si hay un consenso dentro de la comunidad, Puede tomar solo unas pocas semanas modificar el algoritmo, y el costo es cercano a cero. La "resistencia" del hardware y el software siempre se resiente, e incluso los FPGA con la arquitectura de circuito más flexible tienen algunas limitaciones.
, El modelo de negocio de máquinas de minería global actual no es sostenible. Pero si las empresas están empezando a bloquear tecnología de la cadena de desarrollar sus propias aplicaciones verticales, la situación será muy diferente. El comportamiento que está solución esencialmente la minería cálculo, bloque de la cadena de procesamiento de datos, necesidades, por lo tanto, con la gran tecnología de la cadena de bloques fecha de solicitud, las empresas se han relacionado, esto es la industria de máquinas de minería puede ser un asunto de mayor duración. Tome mencionado en este artículo financiación de la cadena de suministro, por ejemplo, cientos de miles de bloque de cadena de la industria relacionados con la electrónica, del mundo si el uso de la tecnología de la cadena de suministro para manejar las cuestiones financieras, junto con las necesidades de los bancos y otras instituciones financieras tradicionales, máquina de explotación minera se convertirá en un mercado de TI corporativa La puerta no es una empresa pequeña, pero el mercado puede estar relativamente fragmentado y puede no ser adecuado para soluciones programables como ASIC, FPGA o GPU, y puede ser comercialmente factible.
4. La inteligencia artificial está omnipresente. Los terminales inteligentes introducen operaciones de borde a gran escala;
Después de maduro nube de computación, a gran escala, amplia gama de operación permanecerá en la nubes, a pequeña escala, con las características y requisitos de funcionamiento preciso geoquímicas serán trasladados a los bordes o extremos de la niebla, la operación niebla por 2019 el tamaño del mercado mundial de alrededor de $ 3.7 mil millones, En 2022, crecerá a aproximadamente 18.200 millones de dólares estadounidenses. El concepto de arquitectura distribuida aumenta y la informática de punta se convertirá en el foco del desarrollo en los próximos años.
AI AI tecnología informática hasta el borde de los próximos años se desarrollará gradualmente desde la nube, el campo de aplicación es inclusivo, y la demanda de diversos tipos de aparatos terminal portátil de altas funciones inteligentes, pero dará lugar a masiva de datos IOT La congestión no se puede manejar a través de la nube, por lo que debe depender de las operaciones de borde, lo que otorga al terminal más potencia de cómputo.
Las operaciones perimetrales se pueden clasificar de forma aproximada en computación de borde móvil y computación de niebla. Los aceleradores / hardware específicos de inteligencia artificial han proliferado recientemente, y han surgido chips diseñados específicamente para la aritmética de redes neuronales, incluido AI-Optimized. procesador, Deep procesador de aprendizaje, AI acelerador, la unidad de procesamiento neural (NPU), etc., AI opera en la ventaja que necesita para el modelo de red neuronal para simplificar, mientras que el fortalecimiento de la eficiencia operativa, por lo que el entrenamiento del modelo de negocios en general de compresión para ser utilizado en dispositivos móviles.
Concepto de arquitectura distribuida El auge de la informática de punta
Funciona con el borde (Edge Computing) concepto surgió en el AI (Inteligencia Artificial, AI) por debajo del brazo, después de la ex computación nube madura, a gran escala, amplia gama de operación permanecerá en las nubes, a pequeña escala, con las características geoquímicas precisas y requisitos la operación se mueve al final borde o niebla. según la Alianza niebla abierto (Consorcio niebla abierto) estudio muestra que en 2019 el tamaño del mercado mundial de información sobre las operaciones de niebla de $ 3.7 mil millones, en el año 2022 va a crecer aún más a cerca de $ 18.2 mil millones, principalmente en los campos de aplicación Servicios públicos, Transporte, Salud, Industrial, Agricultura, etc.
Además, puesto que el desarrollo de las cosas, el número de nodos terminales modelo en red en los próximos años va a mostrar un crecimiento explosivo, una enorme cantidad de cosas que vienen moldeo, subdirector del Instituto para la Industria de la Información, Wang Centro Bingfeng de las Cosas aplicaciones (Figura 1) cree, porque una gran cantidad de datos generados, la infraestructura de transmisión existente no puede hacer frente, y debe hacer frente a la congestión, la insuficiencia de un problema de ancho de banda, con el fin de procesar grandes cantidades de datos, los operadores tienen que construir más equipos nube, por lo que las empresas que operan los costos siguen para elevar tanto ,. Con el auge del concepto de arquitectura distribuida, la informática de punta se ha convertido en el foco del desarrollo en los próximos años.
el director adjunto del Centro de aplicaciones Qué III Figura 1 Wangbing Feng cree que los datos van a generar un gran número tanto de arquitectura de transporte no pueden pagar, por lo tanto, el aumento del concepto de una arquitectura distribuida, los bordes entre en funcionamiento próximos años, el foco del desarrollo.
La computación en la nube y las operaciones de borde tienen diferencias significativas en la arquitectura técnica y muchas características. Como se muestra en la Tabla 1, Wang Bingfeng explicó que la informática de borde utilizará una arquitectura distribuida y operará en numerosos nodos de niebla. el cálculo de las tres características técnicas incluyen: la posición de funcionamiento en el centro desde el borde; también desde la posición de operación en el terminal, la red espera baja tasa de tiempo, la aplicación puede soportar 10 milisegundos; las infraestructuras de red de ancho de banda El requisito es pequeño y puede proporcionar algunos servicios en ausencia de enlaces en la red de la nube.
Cuando la operación de borde operativo se llevará despliegue más flexible de, las cosas coste nodo de borde, volumen relativamente pequeño, puede ser de configuración grande de múltiples puntos; nodo de borde se forma, el sistema no requiere la planificación del despliegue demasiado complicado, arquitectura puntos de contexto visuales relativamente flexibles para ajustar el contexto de aplicación, Wangbing Feng explicado, el desarrollo de las cosas para promover la aplicación de un gran número de consulta avanzada y el análisis de un gran número de flujos de datos de sensor; segundo término como la detección de eventos en tiempo real; tercero El Sistema de Control en Red (NCS) es el sistema de automatización industrial, el cuarto es el Mobile Crowdsensing (MCS).
Edge y la computación en la nube se complementan entre sí sin conflicto
AI IO traerá más desarrollo, en combinación con los sistemas inteligentes, infraestructura de nube actualmente existente no puede cumplir con el procesamiento fuera de línea de las cosas, la privacidad de datos, y otros requisitos de respuesta en tiempo real, importar la arquitectura borde de computación para resolver los problemas que enfrenta el aumento del uso de la nube capacidad de recuperación de infraestructura para hacer frente a la distribución de los recursos y los requisitos de reciclaje entre los diferentes sistemas. Wangbing Feng explicado que el borde de la inteligencia contextual (inteligencia a través de la computación Ambient borde), que por definición es cerca de la cara de la nube lejos de los dispositivos de consumo finales, debe tener un cierto grado de funcionamiento y la inteligencia Genera la capacidad de procesar datos detectados cercanos.
Opera en el borde de los retos del desarrollo incluyen: Escalabilidad (escalabilidad), la estructura compleja red (Complejo interconexión de redes), dinámica y adaptativa (Dinámica y Adaptación), la diversidad y heterogeneidad (Diverisity y heterogeneidad) y otra futura cosas escalan continuará expandiéndose, el nodo terminal será condiciones diferentes, una variedad de patrones para una conexión física, y la conexión inalámbrica de dispositivos móviles que tienen en tiempo real y los recursos deben ser asignados para volver a insertar los bordes de aplicaciones de red, el mismo dispositivo de borde también requiere Interfaz sin fisuras con la interoperabilidad.
Opera en el borde de la aparición de la computación en nube no reemplazará, pero complementará hacia la dirección del desarrollo, la reacción inmediata por parte del terminal, puede reducir la carga de la computación en la nube, pero en el contexto del punto de demanda global de vista de las cosas, lo que significa que los bordes de las operaciones aparecen En respuesta a situaciones más heterogéneas, especialmente con el aumento en los tipos de dispositivos IoT, se derivarán más subsistemas, y si estos subsistemas pueden realizar operaciones de colaboración de manera efectiva afectará la calidad de los servicios inteligentes.
El aprendizaje profundo impulsa el crecimiento de la IA
AI Inteligencia Artificial ola de esta ola de desarrollo sobre la base del desarrollo de la planta pasado, sino también con el aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) el más representativo, artificial jefe de inteligencia científico DeepBelief.ai Yoon Sang Chi (Fig. 2) dijo que el éxito viene de la profundidad de conocer más en profundidad entender el mecanismo de funcionamiento del cerebro humano, el núcleo se caracteriza por el aprendizaje, en el que la visión artificial es la esperanza de establecer una imagen legible por máquina visión humana y de la relación entre los píxeles. seres humanos pueden entender fácilmente las reglas subyacentes cosas como mesas, por lo que la mayoría de la gente puede En ausencia de datos, realice juicios correctos e identifique muchas computadoras que necesitan capacitación a largo plazo.
Fig. 2 Yin Xiangzhi, científico jefe de inteligencia artificial de DeepBelief.ai, afirmó que el éxito del aprendizaje profundo proviene de una comprensión más profunda del mecanismo operativo del cerebro humano. Su núcleo es el aprendizaje representacional.
El aprendizaje profundo significa que comenzamos a enseñar máquinas para tratar este mundo de maneras complejas mediante la creación de modelos complejos y el establecimiento de reglas para la asistencia mutua. Debido a que el mundo es complejo, si tratamos de utilizar métodos y modelos simplificados, estamos destinados a fallado. Yoon Sang Chi explicó, tres niveles de técnicas de profundidad de aprendizaje de red neural convolucional (red neuronal convolucional, CNN), red neuronal (red neuronal recurrente, RNN) recurrente, aprendizaje por refuerzo (aprendizaje de refuerzo) es el más comúnmente aplicado recientemente.
red de convolución neuronal se utiliza para identificar la imagen, el famoso concurso de visión por ordenador Imagenet, éste se ha convertido en un concurso de diseño del modelo de red de convolución neuronal, casi todos los equipos participantes están diseñando su red neuronal motores de convolución, y la aplicación de la orilla de la operación, se espera que el reconocimiento de caras a ser la corriente principal de la computación en el borde, se puede utilizar más formas de entender al cliente, el continente ha habido una creciente aplicación de reconocimiento para importar, incluyendo la estación de tren cepillo superficie de tope, cepillar la cara también utilizar la certificación de pago móvil, universidad El sistema de control de acceso del dormitorio también utiliza reconocimiento facial, y "cepillarse la cara" se convertirá en una de las aplicaciones de reconocimiento de imágenes más populares.
Identificación de los chinos también son adecuados para la red neuronal de convolución, de hecho, el chino es una imagen, la mayor diferencia entre chino y otros idiomas son difíciles de desmontar en símbolos simples en el reconocimiento de la lengua, la red neuronal recurrente actualmente es el más adecuado 2016 traducción de Google completa reemplazado modelo RNN, y efectivamente mejorar la exactitud de la traducción, la tecnología de reconocimiento de voz de Microsoft tasa de precisión, oficialmente más de tacómetro miembro profesional del ser humano, además de china, otros idiomas ordenadores tasa de reconocimiento en todo el mundo tienen más de Humanidad
El aprendizaje por refuerzo, la fórmula contra la red (generativos Acusatorios Networks, GAN) es una técnica popular bastante reciente, aprender cómo determinar la computadora todas las características de las cosas, un estudio a fondo GAN usando los grupos responsables de la determinación de un verdadero o falso dibujo mapa, otro es responsable de la elaboración de nacimiento falso más difícil determinar el verdadero y falso, imposible separar modelo de identificación verdadero y falso cuando dijo que tenía el control total de las características subyacentes de las cosas, tomar ventaja de esta característica puede crear una imagen engañosa, cualquier imagen utilizando el motor de GAN Reemplázalo con otro protagonista.
Se espera que el uso del lenguaje natural para compilar mapas de conocimiento y mapas de conocimiento para razonar a través del lenguaje natural sea la próxima ola de crecimiento para la inteligencia artificial. Yin Xiangzhi dijo que el informe anual de pronóstico de la economía de la Casa Blanca, el salario por hora debajo de $ 20 Habrá un 83% de posibilidades de que el trabajo sea reemplazado por AI. Los analistas de datos primarios pronto serán reemplazados. Sin embargo, el desarrollo de esta ola de IA no es la desaparición del trabajo. En la liberación de la capacidad intelectual, no necesitamos dedicar mucho tiempo y esfuerzo. Realice trabajos repetitivos de bajo valor y realice más trabajos creativos de alto nivel.
Optimizar la arquitectura para mejorar el rendimiento de borde
A juzgar por la aplicación actual de la tecnología y el desarrollo, AI no se aplica completamente a dispositivos completamente nuevos. En su lugar, primero introduce el equipo existente, que incluye: VR / MR, robots, drones, automóviles sin conductor, nodos de IoT, hogares inteligentes. , Médicos, terminales móviles, servidores, transporte y logística, etc. El gerente regional de mercadotecnia de Arm, Cai Wunan (Figura 3), dijo que los terminales de informática de borde y AI más comunes son teléfonos inteligentes, aplicaciones como reconocimiento de voz, predicción de texto (Texto predictivo), Cámara de seguimiento facial, Asistente digital, Realidad aumentada, Identidad de huella digital, etc.
Fig. 3 Cai Wunan, gerente de mercadotecnia regional de Arm, dijo que en la aplicación de aprendizaje profundo, el uso de la biblioteca optimizada de enlaces a redes neuronales para ejecutar funciones similares puede mejorar el rendimiento cinco veces; la velocidad de operación del software puede aumentarse en quince veces.
Arm es un fabricante líder de arquitectura de CPU integrada. No invirtió activamente en el desarrollo de AI hace varios años. Sin embargo, después de que AI mostró una tendencia de desarrollo integral, la compañía también optimizó el hardware y software para aplicaciones de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático. Procesador (Procesador de aprendizaje automático), Procesador de detección de objetos, Biblioteca de enlaces de software de redes neuronales, etc.
Basado en ancho de banda de red, consumo de energía, costo, respuesta en tiempo real, confiabilidad, seguridad y privacidad y otros requisitos, la informática de borde entrará en una etapa de rápido desarrollo. Cai Wunan señaló que en la aplicación de aprendizaje profundo, el uso de la biblioteca de enlace de red neuronal optimizada operación Con características similares, puede mejorar el rendimiento cinco veces, el software puede ejecutar 15 veces más rápido que antes.
Integración de arquitectura de software y hardware en la nube y el borde
La arquitectura técnica de AI se puede dividir a grandes rasgos en tres partes: capacitación, modelo de red neuronal profunda e inferencia. El gerente de marketing técnico de NVIDIA, Su Jiaxing (figura 4), declaró que la IA El modelo de desarrollo global se ha vuelto cada vez más complejo y enorme. En la sección de reconocimiento de imágenes, 2016 Google's Inception-v4 es 350 veces más complejo que el 2012 AlexNet, el motor de reconocimiento de voz Baidu DeepSpeech 3 se publicó en 2017, en comparación con 2014. La primera generación es 30 veces más compleja: el motor de traducción 2017 MoE también es 10 veces más complicado que el 2015 OpenNMT.
Figura 4: Su Jiaxing, gerente de marketing técnico de NVIDIA, dijo que en los últimos años, el modelo de red neuronal AI se ha vuelto cada vez más complejo y enorme, y el costo de producir IA de alta precisión es cada vez más alto.
Frente a complejas redes de aprendizaje profundo, producir costos de IA de alta precisión es cada vez mayor, incluyendo consumo de energía, potencia de computación, ancho de banda de red y otros recursos. Su Jiaxing explicó que el nuevo acelerador de inferencia de NVIDIA también intenta simplificar la arquitectura fusionándose. Flujo de operación repetido para reducir cálculos innecesarios, simplificar la carga de hardware, optimizar el hardware, de 140 imágenes por segundo a 5,700 imágenes en la sección de reconocimiento de imágenes, 40 veces más rápido, la oración de traducción también mejora de 4 oraciones por segundo Para 550 oraciones, aumenta 140 veces.
Además, Smart City es una combinación de la nube y el borde de aplicaciones contextuales, muchos de datos de terminal, recogidos después de detectar nodo, y pronto una terminal de procesamiento preliminar a través de la cámara, y luego enviado a la integración de datos en la nube, por la seguridad de la ciudad, el crimen prevención, alivio de desastres ha ayudado mucho; Su Jiaxing cree que el futuro de esta integración a gran escala y la aplicación de borde computación en la nube, sobre todo en el borde de la nube de hardware, software y hardware de la integración y las operaciones de AI, exigen más Cuanto más alto sea el precio, más mercado emergente estará lleno de oportunidades comerciales.
El acelerador de desarrollo de AI vuelve a acelerar
La mayor parte del desarrollo de la ciencia y la tecnología para lograr el objetivo no es más que un bajo consumo de energía, de bajo costo, de alto rendimiento, desarrollo de AI no es una excepción, es también la razón para el aumento de la operación de borde, con la tecnología de reconocimiento de imágenes cada vez más común, por ejemplo, Feng Chia Chen Guanhong profesor Asociado, Departamento de la Universidad de Ingeniería eléctrica (Fig. 5) describe, las arquitecturas de redes neuronales convolucionales, aproximadamente el noventa por ciento se concentran en la capa de convolución cálculo (capa de convolución), reduciendo así la complejidad de la capa de operación de convolución, puede reducir efectivamente hardware de inferencia carga computacional, además de la operación fuera de línea, una estructura simplificada fuera de la duplicación de datos es uno de los principios importantes de uso.
Profesor Asociado, Departamento de la Universidad de Ingeniería Eléctrica de la Fig. 5 Chia Chen Guanhong describe, aproximadamente el noventa por ciento de convolución red neuronal de convolución aritmética capa concentrada, para reducir la complejidad computacional de la capa de convolución, puede reducir la carga sobre el funcionamiento del hardware.
Además, el papel de la función de excitación red neuronal (funciones de activación) para poder añadir algunos elementos de la red neuronal no lineal de manera que la red neuronal puede resolver problemas complejos, que los resultados sean más cerca de los hábitos de toma de decisiones humanas, con su no linealidad, diferenciabilidad valor monotonicidad y de salida alcance características, por lo general valores comprendidos entre -1 a +1 y el resultado estará cerca de la media, el número de iteraciones el cálculo de red neural será más alto el más preciso de los resultados. desde la red rendimiento de aceleración hardware Desde una perspectiva, debe haber más y más aceleradores de IA dedicados o chips de AI que salgan en el futuro.
Massachusetts Institute of Technology equipo de investigación (MIT) publicó un estudio en profundidad de la implementación de un chip especial "Eyeriss" se puede realizar como algoritmos de reconocimiento facial directamente en los dispositivos móviles, y puede procesar los datos de la conexión de red. Chenguan Hong explicó, el núcleo Eyeriss chip 168, dedicado a la implementación de la red neuronal, el rendimiento es 10 veces la acción normal de la GPU, pero también a causa de su alta eficiencia, a través de la red sin procesamiento de datos, la inteligencia artificial puede realizarse directamente en el dispositivo móvil algoritmo de reconocimiento facial ha, la capacidad lingüística, puede ser utilizado en teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles, robots, automatizado conducir el coche y el dispositivo otras aplicaciones de red. la nueva electrónica
El CEO de voz en la nube conocida Michael: AI era impetuosa es más de 2018 aparecerá cuencas
Nota del editor: Este problema es CEO panelistas Michael nube conocido fundador del sonido, que la manera de crear un estilo de 'pirámide' de modelo de I + D de sonido en la nube conocida, negocio por seis años, y cómo debemos escuchar la industria del statu quo y el futuro con él, ¿cómo? ¡Di!
Hay muchas cosas sucediendo en seis años, y el tiempo sigue lavando todas las industrias.
Fundada en 2012 en la nube de sonido conocido más como una larga marcha hacia el grupo de avanzada de destino, un mandato claro para enviar tropas a un progreso constante, de acuerdo con los planes operativos establecidos.
Esta es la fuente de confianza fundador Michael, los datos muestran que el número de sonido en la nube conocida de más de 20.000 socios, que cubre más de 200 millones de usuarios de la plataforma volumen de llamadas al día nube 330 millones de veces, cubriendo más de 647 ciudades.
Michael se graduó de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y un Ph.D., investigador principal después de su graduación trabajó Motorola de China Centro de Investigación, desarrollado durante el primer sistema de autenticación de huella de voz del teléfono móvil del mundo. Después de que el hospital de la innovación grande como ejecutivos clave, y crear una voz Branch, seguido del establecimiento de Yun Zhisheng en 2012.
Él estuvo implicado en tres años consecutivos, la Agencia Nacional de proyecto Tecnología (NIST) Evaluación reconocimiento del hablante (SRE) Normas y, ganó el primer lugar en la tarea principal, es de lejos el único en hacerlo orador principal durante dos años consecutivos en la evaluación NIST chino.
Plan de I + D de estilo "pirámide"
En su opinión, el sonido en la nube conocida del estilo de 'pirámide' de la planificación del desarrollo, para asegurar que se mantengan en los últimos seis años en la línea de la industria, mientras que los próximos seis años es todavía el caso, debido a su 'infraestructura' muy bien.
Así que, ¿cuál es el estilo de 'pirámide' de la I + D? Inferior Deepflow de la pirámide es un clúster, el clúster de servidores de hardware isomerización puede proporcionar la capacidad de computación y almacenamiento intensiva para garantizar que la investigación y el desarrollo de equipos considerados apoyo suficiente fuerza, dijo Huang Wei que, en En 2018, planea expandirse a más de 1000 GPU.
La capa media es la plataforma de supercomputación Atlas, que se distribuye de aprendizaje paralelo plataforma de computación de la máquina, el intercambio de colaboración AI subyacente internas de I + D y logros tecnológicos, puede migrar aplicaciones multiplexadas en diversos campos.
'Haremos un estudio a fondo salió en 2012, esta es la dirección de nuestros grandes datos para determinar la profundidad total del aprendizaje, lo que puedo decir responsablemente, cuando el 95 por ciento de los profesores universitarios chinos, no han oído hablar de aprendizaje profundo 'Huang Wei le dijo a la inteligencia de Netease.
El 'Pyramid' en la planta superior es la tecnología de capa de aplicación, tales como la salida ASR, TTS, NLU y otra tecnología de capa de aplicación, Huang dijo, puede ser entendido como el establecimiento de un buen conocimiento de las competencias básicas nube, esta capacidad es un núcleo de AI, a continuación, AI usa una arquitectura de producto basada en la nube para producirla y luego aplicarla a diferentes escenarios de aplicaciones.
Hablando Aplicaciones, 2018, el primer año se conoce como la inteligencia artificial de aterrizaje, aterrizaje será fundamental, el enfoque de Michael es la IO y campos de la medicina, 'queremos que la energía potencial acumulada es liberada, no hay duda de este año Enviaremos envíos a gran escala en hogares inteligentes y robots.
Deducir la I + D de chips de IA a partir de escenarios de aplicaciones es la mejor ruta para las startups de IA
Actualmente, chip de inteligencia artificial popular, ya sea tradicional gigante de chips Nvidia, Intel, Qualcomm, o los fabricantes de teléfonos móviles liberar el chip de Apple AI EA1, Hass unicornio 970, Qualcomm Xiaolong 845, Samsung Exynos 9810, MediaTek Steve fuerza P60, y empresarial El chip de viaje del horizonte de la compañía, etc.
Hemos llegado a oler el sabor del Mar Rojo, la razón, el chip es muy importante para el cálculo de los vectores de la inteligencia artificial, y el portador percepción, que lleva una parte muy importante de la inteligencia artificial, es esencial.
Pero Michael cree que todos morimos, pero en realidad el chip incluye varias categorías principales, que tienen superposición, pero tiene su propio mercado y la fuerza puntual, como la GPU de Nvidia se utiliza para soportar una cantidad tan elevada de cálculo en este sentido sin dudar de los gigantes del campo de batalla, hay un chip nube, estos chips se utilizan principalmente para la toma de algunas nubes cognitiva, tales como TPU de Google y así sucesivamente, y otra es el sonido en la nube conocida, horizonte están haciendo, Este tipo de chip es un chip terminal.
Lo más importante para hacer el chip AI terminal es definir la forma del producto y la lógica de todo el chip desde el escenario de la aplicación.
Michael señaló que, en términos de productos forma de chip, el sonido en la nube conocida ha sido explorado desde hace mucho tiempo en el mercado de proceder, voz en la nube conocida en el mercado de casa inteligente, altavoces inteligentes, robots y otros la educación de los niños se ha basado en IVM (soluciones de chip genérico) de la forma del producto, verifique el mercado, los productos, los escenarios razonables de los usuarios. y con la cooperación de los clientes en forma de más categorías de productos y pide que el costo, estabilidad, y por lo que el más alto es el grado de integración, chip de IA de desarrollo propio y luego puesto en marcha se convierte Una cuestión de curso.
Michael dijo, ya en 2015, el chip de sonido en la nube conocida en la formación del equipo, la compañía comenzó a comercializar el producto, consulte la ruta técnica y evaluar chip de 2016. 2.017 partida definición fichas de productos del socio indirecto, selección IP, algoritmo de optimización , Preparación de herramientas, definición detallada del producto y evaluación del módulo técnico. En la actualidad, el chip UniOne AI se ha grabado y se lanzará pronto.
En términos del chip, tenemos por lo menos tres años de anticipación. El posible momento es justo a tiempo para el punto caliente del chip AI, pero esto también es una recompensa para nuestra inversión inicial, 'amarillo' Wei le dijo a Netease inteligencia.
El primer chip AI para escenarios de interacción humana IoT
Como posicionamiento conocido chip de sonido nube, Michael dijo, en el contexto de interacción hombre-máquina IO, el algoritmo de AI de cálculo paralelo de potencia y la memoria ancho de banda del lado del dispositivo del chip a más altos requisitos, tanto en la arquitectura de chip convencional un lado se ha estirado y, por otro lado, aunque el algoritmo de inferencia puede ser realizado en una GPU basada en la terminal, pero su consumo de energía, bajo costo de la negligencia no debe ser pasado por alto, y los dispositivos IO con diferentes teléfonos móviles, las formas siempre cambiantes, la demanda fragmentada más grave, por lo difícil problema a través de dispositivos de forma. por lo tanto, sólo desde el escenarios de aplicación de la IO, diseño personalizado arquitectura de chip, al mismo tiempo, puede mejorar significativamente el rendimiento, reducir el consumo de energía y el costo, mientras que la satisfacción de las necesidades de los operadores fuerza de AI y la forma entre dispositivos .
'Al mismo tiempo, no importa cuán grande o pequeño sea el producto del producto, no hay pantalla o la pantalla, de interacción hombre-máquina cosas relacionados en común, que deben ser extraídos, y curar abajo, en este sentido, el chip es la forma más adecuada podemos decir que este chip es el primer escenarios de interacción hombre-máquina para chip de la IO AI 'Michael dijo, desde un punto de vista comercial, todas las fichas actualmente en el mercado, no está diseñado para la inteligencia artificial, Es difícil usar el poder del algoritmo.
Además, el conjunto del módulo de todo el modelo adoptado, los beneficios se envían rápidamente, pero debido al costo limitado, y muy a menudo se elige relativamente pobre chip de potencia disponible de computación en el mercado, y habrá un mosaico de bajos rendimientos después Otros problemas
Por lo tanto, la nube conocida la práctica de sonido, desde la perspectiva de los algoritmos de la compañía de chips do final, no requiere potencia de cálculo muy elevado, lo suficiente para crear un chip, es lo que piensan que ninguna cantidad de palabras, el costo, el consumo de energía y otras áreas es un desperdicio. y su chip de computación de selección para acelerar, acelerar el algoritmo significa que su capacidad de hacer sus límites, y el cálculo de la aceleración es la 'fuerza interior'.
Huang hizo hincapié en que lo más importante es localizar el chip, en lugar de seguir la tendencia. ¿Quieres saber lo que el futuro es ecológico? ¿Dónde está el cliente? Debido a que el chip es una entrada alta, industria de alto riesgo.
AI era impetuosa es más de 2018 aparecerá 'cuencas'
Michael círculo de amigos hablando, 'viejo, recientemente menudo despierta por la noche', la cara de la prensa, admitió que hay razones de negocio difícil, ya que los empresarios tienen que hacer frente a los inversores, clientes, empleados, y así el mercado aspectos de la responsabilidad, no espera a nadie, que no puede estancado.
industria de hardware inteligente ha experimentado, impetuosas últimos dos años, empezó a volver a la razón, Michael cree que 2018 será de la industria 'cuencas', que comenzó a centrarse en el aterrizaje, la capacidad de la compañía comenzó a liberar energía potencial, y por ninguna ventaja del primer movimiento la empresa, si lo hace cosas que no sean peligrosas, es difícil de conseguir la atención de los inversores y el mercado, debido a que la ventana de tiempo ha pasado, y en unos pocos corriente principal industria de la IA en el interior de la pista, nacen cuerno bestia, para recursos de la empresa estará al frente de la inclinación.
'Habla popular, en los últimos años, usted puede obtener la inversión de jactancia, pero este año no es tan simple,' dijo Michael.
Por la forma en la inteligencia artificial y el desarrollo de interacción hombre-máquina de la industria, habló principalmente se basan en los oídos y la boca de interacción humana, nos permite ver contenido de la presentación más visual, la voz nos permite tomar la iniciativa para expresarse, y tampoco lo es prescindible y se complementan entre sí, para que la voz y la imagen debe ser la próxima gran entrada de modo interactivo, el teclado o el ratón, en esencia, está en contra de la naturaleza humana, el futuro de los teléfonos móviles no es necesariamente nuestras necesidades.
Según la firma de investigación de datos de GfK, 2015 Smart Speaker China, volumen menor sólo 1 millón de unidades en 2016 aumentaron a 60.000 unidades en enero de 2017 - - Agosto ventas totales acumuladas de más de 100.000 unidades, mientras que el tercer trimestre de 2017 hasta introducción de nuevos productos, hasta agosto de 2017, el mercado de altavoces inteligentes alcanzó 178 años por ciento en la tasa de crecimiento del año.
La revolución interactiva ha llegado.
Por supuesto, el público también puso en duda la existencia de la inteligencia artificial, voz, recientemente Uber muertes de peatones piloto automático causó problemas eran numerosos, provocando el pánico de todos, amenaza de nuevo AI estar caliente todo esto, Michael recordó, la tecnología debe ser seguro en primer lugar, el progreso en la ciencia y la tecnología entre la seguridad y la vida humana, no hay duda de que este último es más importante. Financial News