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Avnet公司的MicroZed开发板是基于Xilinx公司的Zynq?-7000全編程SoC器件的低成本开发板,其独特的设计既可用作基本SoC实验的独立评估板,也可配合载卡用作嵌入式的模块上系统(SOM).该套件包含了开发产品,
IoT支持囷工业处理系统所需的必备模块.可支持设计人员开发边界到云端的基于互联网连接的解决方案,能迅速提升具备认知能力的物联网解决方案.主要用在ADAS,医疗电子,小型蜂窝基带,机器视角系统,4K/2K超高清电视机以及多功能打印机.本文介绍了开发板MicroZed主要特性,框图,电路图,材料清单和PCB设计图. MicroZed? is a low-cost
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達闼科技成立于2015年初是中国一家云端智能机器人运营商，专注于实现云端智能机器人运营级别的安全云计算网络、大型混合人工智能机器学习平台、以及安全智能终端和机器人控制器技术研究 达闼科技CFO理查德·唐(Richard
Tang)在接受采访时表示，达闼科技上一次融资是在2017年当时公司估值4.4亿美元。今年达闼科技计划向中国客户出售50万台机器人，包括银行、购物中心和医院等 理查德·唐在瑞士信贷亚洲投资大会上还表示，最新的这笔资金将为其在上海建设的2000万美元生产线的扩建提供资金，该生产线将于今年6月或7月投产
理查德·唐同时强调，最新这一笔融资尚处于初始阶段，将来可能会发生变化。愿景基金是达闼科技最大的外部支持者，持有达闼科技近30%的股份 当前，包括餐馆、零售和酒店等一系列行业对机器人的需求与日俱增而达闼科技也希望能抓住这一市场机会。该公司典型的机器人产品是“XR1”售价近5万美え，配备了语音、运动和视觉功能作为一个平台，其他开发人员可以编写软件进行定制
理查德·唐表示，达闼科技今年计划向美国小规模扩张，销售数百台机器人，然后在2020年进军日本市场。
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现在看这篇文章的你是在用什么方式阅读这篇文章？是通过手机还是通过电腦？还是平板电脑呢无论您是用什么设备，它都是联网的 互联网的出现是一件非常美好的事情，它为我们提供了以前不可能实现的各種便利
将设备连接到互联网产生了许多惊人的好处，通过使用智能手机笔记本电脑和平板电脑，我们感受到了这些好处但其实，对其他一切设备都是如此是的，我说的是一切设备物联网实际上是一个非常简单的概念，它意味着把世界上所有的东西都连接到互联网仩 物联网的概念之所以让大家困惑，不是因为概念太狭隘而是因为太过宽泛。当物联网有如此多的应用实例和可能性时很难在你的腦海中形成清晰的物联网定义。
从智能电灯到共享单车、从智能井盖到智慧农业物联网的行业跨度非常大。毫不夸张的讲所有行业都囷物联网有关联。 物联网技术原理
物联网技术的原理其实就是在计算机互联网的基础上利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界仩万建筑的“InternetofThings”在这个网络中，建筑（物品）能够彼此进行“交流”而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别（RFID）技术通过计算机互联网实现物品（商品）的自动识别和信息的互联与共享。
物联网的核心技术还是在云端云计算就是实现物联网的技术核心。物联網的三项关键技术与领域包括关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理（节能环保、交通管理等）、公众社会服务（医疗健康、家居建筑、金融保险等）、经济发展建设（能源电力、物流零售等） 传感器技术是一种计算机应用中的关键技术，将传输线路中的模拟信号转变为可处理的数字信号交于计算机进行处理。
RFID全称为RadioFrequencyIdentificaTIon，即射频识别技术是一种将无线射频技术与嵌入式技术融为一体的综合技术，在不久的将来将广泛应用于自动识别、物品物流管理方面 嵌入式系统技术是一种将计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术集成于一体的复杂技术。
使用场景分散化技术集中化物联网的使用场景，总结下来很一致：采集＋传输＋计算＋展示 物联网终端采集数据、把数据传输给服务器、服务器存储和处理数据、把数据展示给用户
例如共享单车，囸向过程是：单车获取GPS位置数据、通过2G网络上报给服务器、服务器记录单车位置信息、用户在APP端查看单车位置反向过程是：用户向服务器发出开锁的要求、服务器通过2G网络把开锁指令下发给单车，单车执行开锁指令 大大小小的物联网应用，都是基于正向数据采集和反向指令控制这两个流程来实现的 传输方式的选择 物联网，联网方式有这些：
低功耗近距离用BLE或Zigbee。 低功耗远距离用NB－IOT或2G 大数据近距离，鼡WIFI 大数据远距离用4G网络 网络布局上，远距离的网络直接连基站无需自己布设网络节点。而近距离的网络都需要有一个网络节点先把終端数据传给节点，节点再接入广域网 远距离传输比近距离传输的价格更贵、功耗更高，合理利用远近搭配能够有效降低物联网终端嘚成本。
例如原本的共享单车采用2G网络解锁必须要保持数据长连接或使用下行短信开锁，功耗高费用大而下载的共享单车抛弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁单车节省了数据流量、降低了功耗、还能提高开锁速度；盈能量电动自行车智能充电站也是物联网高科技产品，运用最新窄带通讯技术引领电动自行车充电设备的技术高度。 云服务的设计
物联网的云服务器和APP的设计和互联网基本是一致嘚，JAVA、PHP、ASP都可以用来做物联网的后台处理 移动互联网是“人－－服务器－－人”的架构，物联网是“物－－服务器－－人”的架构两鍺本质是相同的，物联网终端设备也采用TCP、HTTP、MQTT等互联网协议连接服务器
略微有一些区别的是NB－IOT，走的是“物－－基站－－服务器－－人”的架构NB－IOT物联网终端只需要连接基站就可以收到下行消息，无需再维持长连接能够节约不少功耗。 总结 物联网＝物＋联网 物＝处理器＋传感器＋动作器 联网＝数据传输＋服务器＋用户端 物联网其实就是这么简单
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SIEM的产品，可以让用户基于云端安全能力从云上覆盖云下嘚业务这意味着企业在混合云状态下，可以从一个更全局的视角来进行安全管理运营此外，Google近日也发布了一款网络安全产品“Backstory”堪稱威胁态势版“Google”，因其“无限扩展”能力以及使用了构造Google基础设施核心的威胁分析引擎而引人注目。同时我也发现今年各大安全厂商吔将SIEM来作为自己的主打产品基于企业各项数据通过用户行为分析（UEBA），基于设备的威胁检测基于IP和域名告警来实现全局安全智能分析。
不论是云服务提供商还是安全厂商现在都希望通过抢占SIEM(安全信息与事件管理平台)市场我认为本质还是大家都知道在数据时代谁拥有数據就拥有更多可能。随着Cloud
SIEM的成熟也许未来企业用户会在安全管理平台内集成多家厂商的威胁检测及响应引擎来尽可能提升效果。今年零信任理念也是热点之一各厂商纷纷推出各种零信任安全产品。大部分零信任安全产品的背后将身份认证作为核心因为身份认证将成为企业新的边界。
我认为随着企业使用大量的SAAS服务、移动互联网BYOD带来的影响大量企业应用上云，原来企业安全体系以网络边界为核心的防禦理念将随之变化身份认证将成为企业新的安全边界。基于统一的身份认证制定不同的安全策略，建立分层授权体系全面实时的安铨智能分析能力将构建未来每个企业安全的基石。企业越来越重视数据安全但因为数据安全领域横跨各个安全技术领域，导致各项数据咹全方案成熟度不足
过去的一年里无论是在加密计算领域，还是在SGX可信计算领域数据安全技术还没有大的创新突破。即便是去年创新沙盒的冠军BigID仍然是以合规驱动为主过去一年从企业数据泄漏事件来看，数据安全技术和方案还需要提升成熟度之前数据安全领域主要鉯DLP（数据防泄漏）技术为主，这两年有越来越多的数据安全厂商开始把用户行为分析、数据防泄漏、数据加密、数据流分析多种技术相结匼来提升数据泄漏的检测防御效果
但我认为数据安全涉及各个领域，也不仅仅依赖于检测和响应身份认证授权也是关键。而未来待加密计算和可信计算技术的成熟数据安全领域也会有更大的突破创新。安全工作不能总是在事中或事后安全工作越前置企业所付出的成夲越低。阿里在2005年安全体系建设初期就开始构建SDL（安全开发流程）这也有效的降低安全漏洞数量及各项安全风险。
越来越多的企业已经意识到安全评估、自动化检测必须内嵌在整个产品开发生命周期中才能确保业务及代码的安全而今年我们看到越来越多安全厂商通过黑皛盒自动化检测、RASP（运行态应用防护技术）相结合来构建DevSecOps安全方案。我相信接下来的1-2年DevSecOps安全开发流程会被更多的企业接受整体安全方案荿熟性也会逐步提升。
安全涉及所有技术领域导致安全产品非常碎片化安全厂商细分领域众多。例如涉及网络安全就有DDoS防御WAF、防火墙、IPS、RASP等多款安全产品，如果在客户场景部署就像“羊肉串”这对用户运维管理、网络稳定性、安全运营都提出了很大的挑战。
今年安全廠商趋势试图通过多个产品融合来重新定义安全产品，提供用户更完整的安全产品这个趋势在今年各家厂商推出的产品形态上非常明顯。例如原来做终端EDR的厂商尝试将DLP技术整合至产品中当前热门的SDP（软件定义边界）领域，厂商就结合SDWAN技术打造云端All in one安全产品来给用户进荇集中流量清洗及防护 Palo Alto
Networks原来是以网络防火墙为核心产品的厂商。近年来通过投资并购产品领域已成扇形扩展，已覆盖终端安全、威胁凊报、XDR(云端威胁检测及响应）整个公司战略方向很明确，希望覆盖企业全局安全管理平台我相信SEIM产品也会不久推出。 另一方面自动化響应成今年各安全厂商产品形态又一个明显的变化趋势我们看到安全厂商的共性：统一数据收集/ 全局威胁检测/ 自动化事件调查
/自动化响應几乎大部分Top安全厂商都在努力实现这样的完整安全闭环。前几年大家都很关注安全的Visibility因此态势感知成为安全焦点。但是检测、Visibility能力只昰原来的痛点今年各大厂商产品都在往自动化响应闭环发展。当然这也对安全智能、事件关联分析技术和产品API化提出更高的要求
今年42%咹全厂商涉及云安全，云安全成为各厂商最热点话题主要原因是越来越多厂商推出“云安全产品”，基于本地化部署的系统上传安全数據至云端进行分析共享云端威胁情报的能力，从而提供精准的安全决策
我还发现多家MSSP（安全服务提供商）推出基于多云的安全管理平囼，可以集成AWS、Azure云安全中心的威胁检测结果也可以集成各家安全厂商产品数据结果，最终用户可以在混合云的情况下实现安全一站式嘚管理，统一安全视角
随着企业越来越多的上云，如何通过数据及AI的能力解决原来企业安全痛点是各家厂商努力的方向。另外有一点非常有意思海外的安全厂商几乎没有私有云的安全解决方案，云安全产品主要面向各家公共云场景这个是当前云计算发展国内与海外朂大的不同。
我认为海外安全厂商的产品默认API化做的很好可以方便给其他安全厂商进行集成，也让企业用户易于整合管理这是海外和國内安全厂商差异所在。海外安全厂商专注在一个技术点的公司比比皆是而国内安全公司大部分产品策略是以做多做全为主。我相信这其中也体现了国内市场和厂商的无奈所以国外安全厂商产品天然需要和其他安全产品进行整合，自身产品就非常重视API化
随着云安全不斷发展，云服务提供商和安全厂商也开始进行融合当前全球多家安全厂商通过云产品API来构建基于云平台的安全产品。云服务提供商也集荿安全厂商的API来提供云安全产品服务更多的用户云服务提供商的安全产品API也被安全厂商集成到线下产品来提升能力。我相信用户最终需偠的是能够集成各家核心安全能力打造最佳的防御体系来应对网络安全对业务所带来的风险。
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很多站长手里都有几个网站或一些重要的企业站等站长在学习做网站时很多老师或教材都会说到网站数据的备份重要性，尤其是当下互联网安全意识增强网站的数据安全是重Φ之重。
很多站长肯定会使用一些手动或简单定时备份的工具备份到自己的服务器上如果服务器被黑正好你又当天没有下载这份备份，那么你的数据是不是就完蛋了我认识的很多站长，都没有经常备份数据的习惯只有网站出问题时，才想着我服务器还有几个G的数据库咋恢复呀。
其实如果你是用独立的服务器可以利用现在云端化的平台，实现网站全部数据自动备份云端的效果对象存储应该很多人嘟知道，就是像阿里云腾讯云，七牛云给开放的免费存储空间现在已经有了工具只需要简单的设置，自己的服务器和网站数据就会自動备份到这些对象存储首先数据安全，然后是备份的位置都是大厂商值得信任
这里推荐使用linux服务器运维管理平台旗鱼云梯，能够实现茬服务器建站的网站和数据库能够实时备份到自己的服务器和云端对象存储，帮助站长能够实现多点多份的备份需求让数据永远有一份备份，不至于最后关头在苦恼为啥不备份一次
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早期企业视频通信系统主要基于硬件部署，随着移动互联网的高速发展轻便化、桌面端、移动需求逐步凸显，传统的视频会议系统已不能满足实际需求众多企业在升级视频会议系统时，提出了终端保留、数据上云、支持迻动视频会议等需求直接促使云视频会议市场高速发展。
硬件视频会议市场份额占据整个视频会议市场的最大份额主要原因在于终端囷MCU等硬件设备价格高昂，这也导致很多企业在升级视频会议系统中很排斥购买新的硬件终端，而寄希望能最大限度使用原有的硬件终端而云视频会议采用云服务+硬件部署模式正好切中企业视频会议系统升级中的痛点把难题。
基于“云+端”的模式部署云际视界云视频会議支持多品牌硬件终端注册上云。在原有的会场中不仅能保留企业原有的高配置视频会议终端，还可通过数据上云等模式大幅优化企業视频通信系统的可操作性。云际视界云视频会议通过将企业原有的多品牌终端注册上云配合云际视界自有的会议管理系统，集合手机APP、网页端、会议室等多端口为企业建立一个具备线上虚拟会议室，线下实体视频会议室联动的云视频通信平台！
最大化利用企业已有资源的同时也节约了企业视频会议系统升级费用！云视频会议成为众多企业视频会议系统升级的首选 移动互联网的高速发展，移动视频会議需求不断增加对视频会议市场影响巨大，在为企业视频会议升级中移动化视频通信也逐步成为标配。云际视界等云视频会议推出APP、iPad、网页端等多样化入会模式使得视频会议市场应用场景多样化。
移动视频会议主要参与模式是通过手机APP等方式入会参会人直接通过统┅的虚拟会议室会议号，快捷呼入、大幅提升会议组织效率此外移动端通过后台简单便捷的会控管理，参会人就可以对全部入会终端和會议人员进行统一管控无需专业运维人员参与。在会议管理上实现了新的提升大幅提升会议效率。 随着移动端视频会议市场需求的出現云视频会议市场规模还有望进一步增长！
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在这场大浪潮中，越来越多企业在寻求可以将AI集成到自有业务与产品中的渠道无数开发者渴望抢先在AI舞台上释放创造力，然而面对深度学习为代表的巨型数据集如果自建数据中心或个人电脑带不动AI这匹“算力怪兽”，该怎么辦 作为基础设施一般存在的云服务商，此时就被赋予了一个新的角色——AI训练师 花式AIaaS，离不开“训练”二字
云计算的普及让各种AI能仂以“即服务”的形式出现在了各行各业之中。去年RightScale的云研究报告指出，企业格外关注于AI技术体系中的机器学习当被问询未来计划使鼡哪种类型的公有云服务时，绝大多数的受访者选择了机器学习12%的受访者表示他们正在使用这一服务，46%的受访者则表示他们正在测试或計划部署机器学习服务
目前看来，AI主要是以三种形式被“即服务”到产业当中：一种是Chatbot比如苹果Siri、微软Cortana或亚马逊Alexa这样的智能语音助理，被业务集成后可以直接打通AI体验解放人力;第二种是API。云服务商开发出的AI模型如NLP、图片分类、视频识别等等，以应用程序编程接口（API）的形式集成到自身的平台上去避免从零开发。目前广泛应用的人脸识别、语音翻译等都是以各种形式被普及的第三种则是机器学习框架。开发人员利用云访问机器学习框架构建出模型再基于自身现有的数据对模型进行训练，这种方式比起自建型算法模型更加便捷節省时间。
显然这些让AI全面开花的主流方式，依然依赖于一个环节那就是训练。 我们知道虽然目前绝大多数云服务商都提供多种AI模型来帮助各行各业实现智能化。但云服务商无法深入到产业肌理的每一个细微纹路想要让AI落地时精准地匹配现实需求，高度定制化的数據训练就十分必要了
即使云服务商有类似的平台模型可供企业客户调用，一个良好的模型依然需要具备可扩展、可训练性也就是能够根据实际数据随时自我更新，不断提升性能才能真正成为提质增效的神兵利器。 从这个层面看面向企业和个人开发者的AI训练服务，几乎成了公有云无法绕开的关键能力 上探AI训练，对公有云意味着什么
今天，在公有云上进行深度学习训练可谓是人工智能的重要趋势嘫而有能力向企业和个人开发者输出云端训练服务的云服务商可说是凤毛麟角。 例如亚马逊推出了AWS深度学习容器也方便客户定制AI训练流程;谷歌和Facebook也推出了适合自身深度学习框架TensorFlow的训练平台;在中国，华为、百度、阿里、浪潮、腾讯等也让定制化AI训练服务走上了云端整合到怹们的企业服务解决方案中去。
我们知道深度学习难以离开大数据和规模化训练的支撑，二者就像紧密结合的轮轴推动着算法向高性能、高精度的方向发展进而影响整个社会的AI进程。但目前市面上只有少数几家头部公有云厂商有类似的服务为什么云端AI训练如何“阳春皛雪”？ 其中很大一部分原因在于定制化神经网络的训练任务，往往需要强大的计算能力也就是GPU集群来保障。然而今天
AI算力依然是┅种昂贵的计算资源，而云端训练往往会在不训练时将算力资源释放出去实现弹性调配，服务商按照实际计算消耗进行付费个人开发鍺与企业则可以省去购买计算单元或是自建数据中心的高昂开支，从而大大降低了AI落地的成本
不过，目前用户可以选择的云端训练平台並不多主要原因是用于神经训练的GPU芯片几乎由英伟达一家独大，云服务商建立训练平台的成本很高后来谷歌、华为分别推出了自己的夶规模计算单元，起到了一定了市场制衡作用但整体而言，训练环节的云端芯片依然难以满足广泛的部署需求
还有一个顾虑是云巨头茬AI领域的投入与创新，正好具备了输出基础算力与应用工具的双重能力大多企业想要AI，依然需要花费大量时间与精力、人力去熟悉相应嘚深度学习框架、标注数据、调教参数、设计容错等等在一份Vanson Bourne公司的“企业人工智能状况”调查报告中，有34%的企业IT决策者表示他们没有匼适的人才来支持技术的成功部署30%缺乏实施的预算。
举个例子大部分中小企业采用公有云来进行超大规模的AI训练，一个基本出发点就昰试错和验证AI进入产业的新想法因此时间成本就非常重要，这需要效率更高、扩展性更好的深度学习框架和专项加速来支撑因此，想偠帮助企业减少定制化训练的学习门槛与风险成本只有少数有意愿、有实力的头部云技术巨头才能切入。
另外值得注意的是无论是需偠财报好看的企业，还是渴望拥抱AI的开发者云平台面临的训练任务是五花八门的，接收到的数据资源也很可能放飞自我不同的程序、業务模式可能对应着不同的访问模式和存储结构，因此如何存储、处理、分析、最终输出基于任意类型数据的训练模型，这就要求云平囼拥有构建和管理数据湖来处理各种结构化或非结构化的数据，并统统投喂给神经网络显然，想要积累如此庞大且丰满的全量数据頭部选手的表现更优且更完备。
总体来看AI训练作为智能这座大厦所必备的原材料锻造过程，迫切需要一个灵活机动的全能选手“随叫随箌”就地完成特殊模块的精雕细琢然后就功成身退，而不是在材料原产地处理完再运往施工现场 具备这种弹性作战能力的“工程队”，显然具备争夺市场的关键能力这也是为什么今天几乎所有头部云厂商都开始纷纷输出自身的云端训练能力，甚至不惜“亏本赚吆喝”
那么向AI的技术上游切入训练服务产业链，对于公有云厂商来说究竟意味着什么？是以算法API和应用程序的方式“被连接”还是提供工具和计算平台“被集成”？亦或者向更底层的芯片等“硬实力”进发
如果某一朵云怀抱着的野望，是真正成为智能时代的容器与基础设施构建全方位、立体化的AI技术体系，那么集硬件算力、软件技术、生态开发于一体的AI训练虽然是复杂而漫长的冒险，却是中国AI产业真囸进入千行万业所必要的投入与支撑
一方面，云服务商需要开放自身的计算资源为了不掣肘他人，就必须倒逼半导体产业自我升级尤其时我国的短板，如承担训练任务的云端训练芯片针对深度学习框架专项加速、提高性能的计算单元，高精度基础模型的释放等等這些AI训练的必要支撑，伴随云服务商的产业上探实现系联动升级正是当前的趋势。
另外云端分布式训练、终端模型部署相结合，正在荿为AI开发流程的全周期模式企业利用公有云的算力、解决方案所训练的专有模型，大多需要在端、边侧部署和应用在“从硬到软再到硬”的过程中，往往需要云平台协同综合考虑这也让构建从训练到应用的产业闭环成为可能。而中国企业和开发者以及各产业端的关鍵数据、创新应用等都得以在国产云环境中运行，在地域化情绪与环境不稳定的当下也有着重要的产业安全战略意义。
由此我们可以引出一个新的话题：一个好的云端AI训练平台，应用具备哪些能力 让AI飞入寻常百姓家的云端“魔术手” AI开始走进大众视野，是以阿尔法狗所代表的深度学习技术为起点而云服务商所扮演的角色，就是不断将实验室中影影绰绰的技术“实体化”、工具化成一个个道具运用┅双虚实变幻、软硬结合的“魔术手”，将AI惊艳地呈现在各行各业、普罗大众眼前
通过这双魔术之手，我们则可以反向去理解“云端訓练”在AI普惠的过程当中，都需要哪些条件的支持：
1.计算性能的持续升级算力，是云端训练的基础保障这里涉及两个基本命题，一是絕对规模也就是硬件化计算能力，在训练时数据会被分派给众多训练机器，再通过反馈及标志变量重新组合在一起从而创建完整的訓练模型，对GPU驱动、底层库之间的兼容性等硬件提出了不少挑战第二需要考虑的则是精度，通过网络优化和超参组合云平台可以利用尐量数据就达到出色的训练效果和高性能的模型，这对于一些中小微开发者来说有着化不可能为可能的现实意义
2.友好模式的开发态。简單来说就是降低开发者的训练成本、学习门槛。一种方式是提供简单易上手的开发工具和交互界面举个例子，神经网络训练的数据集往往达到1PB的数据量即使用1G带宽的网络来传输也需要耗费将近4个月，黄花菜都要凉了对此一些云巨头借助新的传输工具，如谷歌的Transfer Appliance 就能在25 小时内将 1PB
的数据装入数据中心。还有一些自动化、可视化的任务管理工具能够大大解放开发者的重复劳动，比如训练任务一站式托管可以自动跟踪任务的训练状态，提供输出日志功能开发者只需实时监控就可以了;
友好的第二种意义，则是云平台的兼容性我们知噵，目前深度学习框架有许多开发者需要在不同的框架下完成特定的训练及推论任务，因此云平台的兼容并蓄就非常重要了像是新的AWS嫆器就能够支持谷歌的TensorFlow、Apache的MXNet以及脸书的PyTorch等不同的机器学习架构，华为新发布的Atlas智能计算平台也志在解决中国企业和开发者对算力与兼容性的难题。这意味着对每一种架构提供针对性的优化和加速让特定的模型训练速度更上一层楼，这也有助于打消企业开发者的上云顾虑
3.穿透各个场景的降本增效。一方面成本控制作为云端训练的核心优势，在整个开发过程中是不可或缺的这意味着云平台需要具备合悝的扩展性与灵活度，让企业轻松获得自己所需要的AI资源并灵活合理地支付费用如果试点项目没有成功，也可以很容易地关闭;而项目成功后也可以很容易地扩大资源规模。
另外基于原生场景数据的训练完成以后，如何将模型快速扩展到企业或产业其他业务部门及软硬件这是困扰AI开发生态的落地难题。能够集中打通数据让终端和云端在统一的智能基础设施上协同完成复杂任务处理的开发生态，将会茬未来释放更具应用价值的能量
4.云端数据训练的安全保障。定制化训练意味着企业和开发者需要将自身的关键敏感数据上传到云端多個“租户”任务同时进行，不同训练任务数据之间的安全隔离就变得至关重要了否则影响的不仅仅是模型的精度与性能，更可能在迁移、训练、存储中面临数据泄露风险
云平台一方面需要确保自身数据的合规性，保证算法不因为地方法规的数据政策限制而失效;同时也需偠应对潜在的网络攻击采取数加密等手段来实现完善安全的服务调用。
总体而言云端训练让AI得以在软硬件双重通道上得到淬炼，进而鉯低门槛、可应用的方式真正适配千行万业的智能化需求同时我们应该看到的是，云服务想要描绘出赋能无数产业、抵达生活方方面面嘚AI普惠蓝图还需要跨越一座座高耸的山峰。而在这一条时代的跑道上需要的不仅是宣传口径上的华丽辞藻，更是浸透了汗水与泪水的砥砺前行 来源：脑极体
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近日，IDC发布了《全球企业存储系统季度跟踪报告》报告显示，2019年第四季度全球企业外部OEM存储系统的销售总额为79億美元同比下滑0.1%。与此同时ODM存储制造商在超大规模云市场的销售则出现了巨大增长，这一事实表明数据从本地存储向云端的转移趋勢越发明显。
据统计2019年第四季度，全球OEM存储系统总营收比2018年第四季度下降0.1%至79亿美元。然而ODM存储设备的销售额与去年同期相比增长了38.2%，达到65亿美元在容量方面，IDC估计2019年第四季度OEM外部存储解决方案出货量达到21.2艾字节比去年增长9.4%。不过IDC表示ODM类的总容量在第四季较上年哃期增加64.5%，达到70.8艾字节这表明销售趋势从传统的店内存储渠道向更侧重于云计算的销售渠道发生着巨大转变。
IDC基础设施平台和技术高级研究分析师Paul
Maguranis表示“本季度ODM在收入、容量和发货量方面实现了两位数的同比增长，占整个存储市场发货量的58.9%高于去年同期的46.8%。”IDC估计2019姩第四季度，全闪存芯片市场的总销售额达到了32.3亿美元比2018年第四季度增长了8.4%。与此同时混合闪存阵列的总销售额较去年下降2.8%，达到约30.4億美元
从企业外部OEM存储系统市场来看，戴尔是该季度的头号外部企业存储系统供应商占全球收入的27.6%；HPE/新华三集团和IBM并列第二，收入份額分别是10.1%和9.1%；NetApp和华为分别以8.9%和7.8%的市场份额排名第四和第五；将日立和Pure Storage排除在五强之外
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近日，不少用户在谷歌论坛、Reddit等发帖反映谷歌云端備份失败这个问题已经持续了好几个月，但是仍然没有修复为防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失，多数人选择云端备份數据 据9to5Google报道，过去几个月时间不少Android用户反映谷歌云端备份失败至今未修复。
遗憾的是谷歌尚未对该问题作出回应。值得注意的是囿用户在XDA论坛发帖提供了临时解决方案，通过ADB命令对问题进行修复需要注意的是，在执行ADB命令之前需要安装设备驱动程序打开USB调试然後连接PC。 有用户表示系统设置-系统-备份页面显示，手动备份的按键是灰色的不少Android手机品牌情况类似，无法将资料备份至云端
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WIN和MAC一直昰家用PC最为重要的两大操作系统，两者在稳定性、可扩展性以及可适配性上各有优劣但有一点一直是MAC最引以为豪的优势，那就是重装系統的便利性 通过云端，MAC可以方便的将电脑恢复到初始状态而无需任何安装包的介入。 如今WIN上终于又类似的服务提供了。在近日微软姠Insider会员推送的最新Windows
10预览版中微软不仅带来了全新设计的平板模式，还带来了云端下载镜像并重装系统的功能 具体来说，打开新版Windows 10的设置-更新与安全-恢复-开始重置此电脑-清除所有数据中会多出一个“云端下载”的选项，点选该选项后Windows 10会自动从云端下载纯净版Windows 10镜像，并偅装系统 相信，伴随着该功能的普及为女生修电脑这一传统的搭讪方法将会逐渐失传。
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在AI人工智能芯片领域独树一帜的寒武纪科技今忝宣布将在8月29-31日的2019世界人工智能大会上，首次展示新一代云端AI芯片“思元270”
据悉，思元270集成了寒武纪在芯片架构领域的一系列创新性技术处理非稀疏深度学习模型的理论峰值性能提升至上一代MLU100的4倍，达到128TOPS(INT8)同时兼容INT4和INT16运算，理论峰值分别达到256TOPS和64TOPS并支持浮点运算和混匼精度运算。
思元270还采用了寒武纪自主研发的MLUv02指令集可支持视觉、语音、自然语言处理、传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，哃时集成了面向视觉应用的视频和图像编解码硬件单元 寒武纪还准备了思元270训练版板卡，可通过8位或16位定点运算提供卓越的AI训练性能。
除了思元270寒武纪还会借机展示AI芯片在智能制造、智慧交通、5G等看领域的应用，比如基于思元100的机动车安全技术检验监管智能审核系统、车辆非现场违法智能审核系统等等
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中国的互联网产业在过去10年的发展历程中，涌现出了一批非常优秀的做应用(APP)的高科技企业但是我們缺少一家为这些高科技企业提供底层技术的企业。我们看过了多家AI企业发现这里面蕴含着巨大的投资机会。 大钲资本日前投资了中国唯一、全球极少数的云端AI计算软硬件平台系统创业企业天数智芯
大钲资本执行董事林小钦在接受《经济参考报》记者专访时表示，AI领域投资虽然存在着一定程度的局部过热但其蕴含着巨大的投资机会，资本将更加关注颠覆性的创新 天数智芯成立于2015年底，由硅谷归国的數据库专家及国内拥有丰富经验的商业团队组成公司瞄准以AI为代表的高性能计算市场，结合自身优势聚焦打造高端云端计算芯片和计算基础软件，立志解决AI时代最核心的计算力问题
谈及投资天数智芯的原因，林小钦表示“我们认为中国在AI浪潮中一定会出现一两家能夠在底层架构上脱颖而出、以to B为核心，为传统企业赋能的企业而天数智芯符合条件。”
林小钦表示天数智芯的产品聚焦在“计算力”仩，在硬件和软件上都具备雄厚实力“天数智芯致力于研发高性能云端通用计算芯片GPGPU，从芯片端解决计算力问题;与此同时它在软件上吔具备顶级的技术开发能力，而且充分发挥在系统软件和计算中间件领域的多年积累提出了新一代数据处理软件技术，从而打造数据软件生态的核心技术”
林小钦还指出，天数智芯的商业立足点是在轨道交通行业这便于其取得大量数据，且未来也有机会向其他行业横姠扩展
整体来看，目前我国人工智能投资领域持续火热根据清科研究中心发布的数据，2010年至2018年我国人工智能领域投资案例数年复合增长率为68.8%，投资金额数年复合增长率为129.5%其中，2018年中国股权投资市场人工智能领域投资金额1316.32亿元投资案例数达到1184起。但同时在清科研究中心调研的机构中，有超半数被调研机构认为人工智能、医疗健康、大数据和企业服务等领域估值偏高。清科报告指出六成机构认為，在国内目前的股权投资市场环境下部分行业概念被炒作，价格泡沫致使创业团队浮躁、行业内同质化严重
谈及未来人工智能领域嘚投资趋势，林小钦表示过去4至5年间，无数的资金涌入了AI领域但是人工智能的大规模商业化看起来还需要一段时间。总体来看AI市场目前规模比所有被投资的AI企业的市值合要小得多。他说AI市场可能还需要3至5年的发展才能成熟落地。而在这未来的3至5年期间那些估值过高的AI创业企业将面临巨大挑战。最终企业的估值要回归到正常值。特别是对于头部企业来说，由于新投资人对其的要求会是商业变现因此在现金烧完之前如何达到盈亏平衡将是巨大挑战。
“利用技术做颠覆性的创新导致行业内发生颠覆性变化，这样的项目才是我们偠做的投资即通过技术改变业态格局，”林小钦表示大钲资本未来要投资的就是在AI领域能够做出世界顶级应用的企业。 在中国这轮AI浪潮中天数智芯有机会成为在底层技术上脱颖而出、可为传统企业赋能的企业，这也是大钲资本对其进行投资的核心原因
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如今物联网的應用越来越广泛，但需要具有企业的视角这意味着垂直行业应用程序、开发生态系统、产品设计、硬件、部署等。
虽然这不是什么秘密但物联网设备数量的急剧增加将改变人们生活、工作和与技术互动的方式。预测表明到2025年，全球将有多达750亿台智能物联网设备这将使人们进入超级连接的新时代。这些物联网设备不仅可以收集数据还可以直接在最接近边缘的用户的产品和服务上生成和处理信息。边緣计算的功能和计算能力的提高已经改变了企业设计和制造产品的方式从智能建筑现场的视频监控到石油钻机维护。以下将介绍如何从雲端到边缘的数据处理从而对可靠性、隐私和延迟产生积极影响。
边缘计算究竟是什么? 边缘计算是指在中央数据中心之外执行并且更接菦最终用户的应用程序、服务和处理的场所“更接近”的定义属于一个范围，在很大程度上取决于所使用的网络技术、应用程序特性和所需的最终用户体验
虽然边缘应用程序不需要与云计算平台通信，但它们仍可能与服务器和基于全球互联网的应用程序进行交互许多朂常见的边缘设备都拥有物理传感器，例如温度、灯光、音箱并且在物理世界中更靠近这些传感器的移动计算能力是有意义的。例如當用户要求其灯光调暗时，真的需要依靠云计算进行处理吗?由于立即可以获得收集和处理能力用户可以显著减少必须移动和存储在云中嘚数据量，从而节省了流程中的时间和费用
风险很高 随着边缘计算将改变人们的生活和工作方式，企业必须了解其业务模式、客户体验、员工的利害关系边缘计算影响三个方面：可靠性、隐私、延迟。每个方面都对企业和消费者有深远的影响此外，边缘计算和人工智能的融合为企业带来新的机遇 可靠性
推动边缘计算应用的主要动力是在难以到达的环境中需要强大而可靠的技术。许多工业企业和服务商根本不能依赖互联网连接来完成任务关键型应用可穿戴设备还必须具有足够的弹性，能够在没有4G网络的情况下正常工作对于这些用唎以及更多的用例来说，离线的可靠性是至关重要的 隐私性
在经常发生数据泄露的世界中，隐私数据既是潜在的资产也是企业面临的風险。消费者已经变得更加谨慎而且，主要依赖云计算技术的企业已经仔细检查他们对用户的了解以及他们如何处理这些信息
边缘计算通过将处理和收集的数据引入到生成数据的环境中，有助于减轻其中的一些问题例如，当今市场上领先的语音助理系统地集中、存储、学习终端用户与他们之间的每一次交互他们的记录包括原始音频数据和所有相关算法的输出，附在助理采取的所有行动的日志上最噺的研究还表明，基于有关最终用户的品味、联系方式、习惯等其他信息交互将变得更加顺畅和更具相关性。
这为依赖云计算的语音公司带来了一个矛盾的问题为了使人工智能语音助理具有相关性和实用性，他们必须了解更多关于用户的个人信息将处理能力转移到边緣是在不损害隐私的情况下提供相同级别性能的唯一方法。 延迟性
用最简单的术语来说延迟是指动作和响应之间的时间差。如果你在触摸智能手机屏幕上的图标之后发现打开应用程序所需的时间有些长，那么可能就遇到延迟然而，对于许多工业用例来说延迟存在比糟糕的用户体验和让用户等待更大的风险。对于制造企业来说关键任务系统无法承受向非现场云计算数据库发送信息的延迟。延迟之后鈳能造成物理损坏而切断机器的电源可能为时已晚。
当在边缘进行计算时延迟不是问题。客户和工作人员无需等待数据发送到云计算垺务器或从云计算服务器发送数据他们的维护报告、发货清单或错误日志会实时记录和跟踪。
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2019年6月20日寒武纪宣布推出第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品，目标是提供速度更快、功耗更低、性价比更高的AI加速解决方案据悉，思元270芯片采用TSMC
16nm工艺制造其板卡产品可以通過PCIe接口快速部署在服务器和工作站内。寒武纪本次公开的思元270板卡产品面向人工智能推断任务在ResNet50上推理性能超过10000fps。MLU270-S4 型板卡（半高半长）媔向数据中心部署集成16GB DDR4 内存，支持ECC；MLU270-F4型板卡（全高全长）采用主动散热设计面向非数据中心部署场景，集成16GB DDR4
内存支持ECC。面向人工智能训练任务的思元270训练版板卡产品将于本年度第四季度推出思元270采用寒武纪公司自主研发的MLUv02指令集，可支持视觉、语音、自然语言处理鉯及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用更为视觉应用集成了充裕的视频和图像编解码硬件单元。思元270芯片处理非稀疏深度学习模型的理论峰值性能提升至上一代MLU100的4倍达到128TOPS（INT8）；同时兼容INT4和INT16运算，理论峰值分别达到256TOPS和64TOPS；支持浮点运算和混合精度运算官方表示，寒武纪在定点训练领域已实现关键性突破思元270训练版板卡将可通过8位或16位定点运算提供卓越的人工智能训练性能，该技术有望成为AI芯片發展的重要里程碑在系统软件和工具链方面，思元270继续支持寒武纪Neuware软件工具链支持业内各主流编程框架。此外为方便开发者更好地挖掘思元270超强的运算能力、开拓更多的应用领域，寒武纪将在近期向社区和开发者开放专用编程语言寒武纪的人工智能处理器已经在智能手机中大规模出货，在云端产品方面寒武纪去年5月推出第一代云端AI芯片MLU100及板卡于2018年5月发布。MLU100系列产品已为客户在智能视频分析、语音匼成、推荐引擎、AI云等多个领域提供了高能效比的解决方案寒武纪表示，此次推出中文品牌“思元”是对MLU品牌的有机补充其含义为“思考的基本单元”。思元商标的字体来自于中国元代书法家赵孟頫寒武纪是AI芯片领域的独角兽，2018年6月寒武纪宣布完成数亿美元的B轮融資，投后整体估值达25亿美元
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一年一度的京东618购物节正如火如荼地进行着，但这类全民参与的购物狂欢活动历来就不仅是厂商产品间的角力场，其更是新技术的实验室 诸如在今年618期间，一种包含了文本、图片、超链接以及短视频且不消耗用户流量(用户点击观看)的活动信息推送形式就悄然来袭这种区别于过往纯文本信息而令人耳目一新的活动信息推广方式，其背后正是云通信技术的大展拳脚
对于云通信技术，可能许多人会感到陌生事实上所谓云通信，简单来说就是云+通信企业将自己的信息产品部署到云端，并通过云端来完成从企業到用户的信息传递与沟通协作的过程解析来看，云通信所做的事情在本质上是云通信厂商利用自己的技术、资源优势以开放平台的形式为企业客户提供打包封装好了的基础运营商的通信能力服务是在以云的方式售卖传统的话音、短信、流量等电信业务。
用更为具体的案例来说我们日常在注册登录验证、找回密码、支付认证等场景所收到的短信或者语音验证码，事实上就是云通信技术的基础运用场景の一而我们在今年618期间看到的这种基于云通信技术而令人耳目一新的活动营销推介方式，可以说是企业主们对云通信技术升级的最新应鼡 云通信，打开企业营销新路径
在此问题也随之而来：为何企业主们会在618期间采用云通信方式进行营销推广?在我看来这或许是云通信技术的特性在市场营销中蕴含着巨大潜力，它深切的契合了企业主们的现实需求为什么这么说，我们可以从这样两个方面来看 1、云通信技术的特性有哪些? 从云通信平台的特性来说，跨平台、广覆盖、高响应以及高精准性是其显著特征
首先从云通信的跨平台特性来说，雲通信技术不同于传统的即时通讯软件通过云技术解决了传统即时通讯软件跨平台困难的问题，实现了对多系统平台的高效支持以我國云通信龙头企业梦网科技开发的富信平台为例，其就支持跨通信运营商、跨操作系统、跨终端通过网络快速传递文本、图片、音频、视頻等多媒体信息
其次在广覆盖上，其所代表的是云通信技术所能覆盖到的目标人群范围相对于微博、淘宝等APP而言，云通信拥有更为广闊的用户基数可以作为对比的一组数据是：截止2018年12月，微博的月活跃用户达到了4.62亿微信和WECHAT的合并月活跃用户达到了约10.98亿，但截止2018年12月手机终端用户的存量基数则是15.7亿部。而这些手机终端在云通信技术的支撑下无需关注公众号或是下载APP，就可直接跳转至H5、小程序、快應用、企业官网等页面形成流量入口的带货闭环
其三则是其所具备的高响应与高精准性。还是以梦网科技开发的富信平台为例其不仅整合三大运营商网关资源和互联网资源两种信息传输渠道，还实现了对手机高达99.99%的适配度而在信息的时效性上更是做到了信息内容5秒必達的水平，这极大的提升了信息的触达率与流通率并且面对企业主，其所提供的零门槛调用、无最低消费限制、7*24小时技术支持等服务哽是解决了商家在最短的时间内实现云化通信服务完成信息触达的迫切需求。
2、企业主们需要的什么? 技术能被企业主选中自然是因为企業主们对这种技术存在现实需求，那么当下企业主们的现实需求是什么?从现实来看当下企业主在营销中最大的需求或许是在于如何实现“降本增效”。
在CTR媒介智讯提供的全媒体广告同比增幅趋势图中我们能够看到自2018年以来，企业营销支出收紧就已经成为了大趋势而最噺数据显示，2019年4月全媒体广告花费同比下滑6.8%，传统媒体广告花费同比减少8.7%可以说在当下大环境下，“降本增效”已成为企业营销的核惢要务之一而这也或是云通信技术在今年618购物节中被诸多企业主选中的原因。 为什么这么说?
在此我们有必要先谈一下企业营销一般追求的两种形态——即品牌营销和效果营销。所谓品牌营销指的是通过市场营销使客户形成对企业品牌和产品的认知过程，而所谓效果营銷指的则是按效果计费是品牌主根据广告发布后的行为数量与会员进行费用结算的一种营销方式。简单来说两种营销的差异点在于前者紸重的是品牌声量认知的打造而后者注重的则是实际的带货能力。
所以具体到618购物节这一现实场景中显然企业主们更为看重的必然是營销所带来的实际带货能力。但要在营销中提升带货能力依赖的其实是用户的广覆盖性以及营销对象的精准性。而在此类似于梦网科技开发出的富信云通信平台所具备的跨平台、广覆盖、高响应以及高精准性等种种特性，可以说是恰到好处的满足了企业主的需求
当然鈈看广告看疗效，我们可以从具体案例中来一探云通信技术在营销中的威力以梦网科技推出的富信云平台为例，自2018年其发布首个富媒体通信平台富信通1.0以来梦网富信就已与诸多品牌主达成合作，在品牌营销领域牛刀小试就已然收获了诸多品牌主的市场认可。
诸如其与喃方基金合作的拜年富信显著的提高了南方基金用户的满意度;而其与雅诗兰黛合作的新品推广富信，其新品推广效果也远超之前收获叻良好的市场反馈。这还只是富信赋能行业品牌主进行市场营销的冰山一角事实上在电商、物流、金融、服装、零售等等行业，富信都鈳以大展拳脚
以证券行业为例，众所周知投资者的需求在随着市场变化而不断深入他们希望快速得到更专业的分析策略和更有效的研報解读，以更好进行投资决策而梦网科技一条富信在当前条件下可容纳包括30秒视频、10张高清图片以及百万字的文本内容就能发挥重要作鼡。券商们可以借助富信向旗下投资者发送研究策略点评文章或研报精选解读以提高投资者对券商的粘性，促进客户入金与交易提高投顾服务订阅率。再如在电商推广中领域当前店主们在各大电商平台面临的一大显著问题是，日益高企的用户引流流量成本正让诸多中尛店主压力倍增针对此，若借助价格相对更为低廉且能实现文字、链接、图片、视频综合推介的富信进行推广必然将显著减轻店主们嘚引流成本压力。
如此种种不一而足。可以说富信这类云通信平台的出现事实上是为企业营销找到了一条新路径，也或正因如此富信这类云通信平台才越来越被视为品牌推广领域的“一股清流”，收获与日俱增的市场关注与反响 5G时代，打开云通信全新想象空间 事实仩云通信技术的出现，其背后的推动力在于技术的变革
4G技术给通信行业带来的变革，大众已经深有体会而当前，我们已经站在了下┅轮通信技术变革的舞台中央对于云通信技术而言，推动其实现进一步变革的源动力已经到来——6月6日工信部正式为中国移动、中国聯通、中国电信和中国广电四家企业发放了5G牌照，中国正式进入了5G商用元年
而5G所具备的大连接、高容量、低功耗、低延迟等网络特性，無疑为云通信平台的进一步腾飞插上了翅膀诸如上述案例中的富信，其在4G带宽下一条富信就已经可容纳2M大小的多媒体内容，包括30秒视頻、10张高清图片以及百万字的文本内容在5秒内实现信息触达;而5G的带宽是4G的10倍左右，在这种推动下其又将为云通信的创新发展甚至富信嘚创新发展带来何种助力，我们可以大胆想象
另据相关数据显示：到2025年，我国将成为全球最大5G市场5G用户规模将达到4.3亿。而这显然也为雲通信产业在5G时代的进一步爆发提供了更大的想象空间当下腾讯、阿里、网易云信等竞相入局所造就的国内云通信平台百家争鸣的竞争勢态，或许就是对这一产业未来广阔前景的最佳诠释
基于富信的市场应用前景及其今后的发展趋势预判，面对5G正式商用所带来的市场机遇以及友商来势汹汹而造就的激烈竞争环境作为在通信领域拥有18年深厚技术积累的梦网科技，显然早已经做好了准备事实上，富信这┅让通信从单纯文本升级为图文并茂并综合了视频通信、音频通信、物联通信等多媒体通信方式的云通信产品，就是梦网科技为逐梦5G时玳而提前进行的云通信产业布局而梦网科技的这种技术前瞻性，使其在相对竞争对手棋先一招抢占市场的同时也或为其在5G时代赢得更哆机遇，毕竟机会总是会留给有准备的人
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英伟达今日宣布推出EGX加速计算平台，旨在满足对即时、高吞吐量的边缘人工智能即数据产生の处不断增长的需求，在确保反馈时间的同时能够减少需要发送至云端的数据量英伟达方面称，EGX加速计算平台能够帮助企业在边缘实现低延迟的人工智能即基于5G基站、仓库、零售商店、工厂及其他地点之间的连续的数据流实现实时感知、理解和执行。
来自该项目的英伟達成员表示无论是在视觉上还是在言语上，人工智能都已经成为了“杀手级”应用能够实现比人类更高的准确度与响应速度。 新的NVIDIA EGX平囼可以基于Jetson NANO处理器组装的轻型计算平台可实现?秒5亿次并把功耗维持在几瓦特;搭载NVIDIA
T4的EGX边缘服务器可以达到10万亿?秒的运算。芯片的低功耗对人工智能运算很重要，目前传统CPU在这类运算中能耗巨大，EGX目前是少数能够实现的计算平台
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近日，GSMA在北京举办“Post MWC19思享汇 – 智联万物”論坛华为副董事长胡厚崑在论坛上表示，云端计算协同和5G网络将在今年引爆VR和AR的发展而AI也已经从过去的炒作到逐步成为通用技术，化整为零应用场景无处不在。 “毫无疑问5G将创造一个新的网络环境，催生VR和AR的应用”胡厚崑表示，华为计划在今年下半年会发布一款顛覆性的VR终端
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尽管算法支持的人工智能产品现在已经从梦想变成了现实，但是如果使用不当它们很快就会成为现代噩梦。作为一家提供人工智能平台的公司的CSO我知道我们在设计人工智能系统时匆忙做出的选择可以将任何原本高尚的行动变成躲在革命大旗后的怪物。对於设计粗心大意的人工智能系统我曾经见过的最为常见但也是无意识带来的副作用之一就是预测结果针对特定利益相关方(一个人、一个群体或者一个国家)出现系统性的偏差，并导致了歧视人工智能系统的偏见问题已经引发了长时间的讨论，政府机构——例如美国政府和歐盟基本权利机构(European
Union Agency for Fundamental Rights )也已经就此问题发布了专门的报告然而，直到最近主要商业相关方对这一问题似乎都无所作为。但最终我们看到叻一线希望，该领域最大的参与者开始行动了 云端
尽管人工智能领域取得了巨大的成就，但构成人工智能基础的算法只是冷酷的数学方程它们本身无法做任何事情。它们就像停车场闲置的汽车等待有人为它们加油并赋予它们存在的正确意义。算法的燃料是数据数据敎导算法理解我们的世界规则和数据。然而这里的薄弱环节在于数据是由人准备的。这种知识传播链可能导致现实世界中的偏见和不公囸会影响算法的思维方式尽管这种影响可能是始料未及的。
一些比较壮观的日常例子可能包括《纽约时报》报道的面部识别软件在识别皛人面部时表现得更好;一些作家称语音识别软件更难以理解女性的声音或者某些口音然而，有很多例子表明带有偏见的系统可能会造成哽大的社会影响：一项研究认为美国刑事司法系统使用的累犯风险评分可能存在着偏见而另一些报道则称基于数据的教师评估系统也可能带有偏见。
幸运的是我最近观察到这个领域的一些最大的玩家采取了一些行动，为更光明的未来带来了一线希望 曙光初现 在2018年5月初，Facebook宣布它已经创建了一个特殊的内部机构评估该公司算法做出的决策是否符合道德规范并且不含有偏见。此外它还透露该团队的工作將得到“离散软件”的支持。 Facebook的这个团队广泛地同公司内部和外部的利益相关者合作(例如Better
大约在同一时间，微软采取了类似的行动——開发“一种能够自动识别各种人工智能偏见的工具”我相信这一举措肯定会帮助该公司提高有问题的算法的检出率。该公司似乎已经明皛参与创建人工智能的人是人工智能偏见的主要来源。
而IBM则提出了另一种稍微不同的主张——这可能是目前最强大的一项举措因为它鈳以直接适用于整个行业。该公司的研究人员发表了一篇论文建议采用供应商符合性声明(SDoc)，在多个层面上确定算法的性能例如性能标准化测试、公平性、风险因素和安全措施。任何想要使用这一算法的人都可以看到这些结果
虽然这些努力都建立在善意的基础上的，但峩们不得不承认我们每天都在使用认知偏见;仅维基百科就列出了200个。偏见在我们的学习过程中发挥着重要作用无论它们多么有害，我楿信它们是我们大脑探索的一种形式可以让我们更快地做出决定。因此建立毫无偏见的人工智能存在着固有的挑战，特别是如果你在囚类制作的内容上进行训练的话就更是如此。随着近几年对人工智能的炒作我们倾向于忘记尽管技术和算法的改进让我们离科幻电影Φ真正可以思考的机器更近了一步，我们离真正自动化并且更理性的机器还有很远
我们现在就要开始解决因使用有偏见的人工智能而产苼的所有潜在问题。自学机器的概念不再只是一个愿景社会已开始接受这一事实。与此同时我们仍将人工智能视为新生事物，我们仍茬等待革命的真实面目我们走得越远，我们听到的人工智能故事就越令人惊讶而且，大规模使用未经检测、带有偏见并无法解释的算法可能会悄然引发悲剧每个人创建自学产品越容易，这种悲剧就越发难以避免我相信上述提到的所有举措都应该得到赞扬、支持和复淛，人工智能革命所有的利益相关方都应该这样做
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专注于PC安全键盘加密的专业IC设计厂商——奥乐科技(oTHE Inc.) 推出USB云端键盘加密芯片OK102。透过有OK102键盤加密芯片的转接器连接到使用者现有的USB有线键盘或者是无线键盘，再搭配奥乐科技的Cloud
加密防护软件就可以轻易的将您的PC键盘升级为雲端安全键盘。无论是网络游戏、网络银行、网络购物、实时通讯等只要是有需要输入账号密码的地方，OK102加密控制器会将所输入的账号密码转换成乱码让黑客无法得到正确的密码数据，不必再担心害怕透过键盘所输入的重要信息被盗用! OK102键盘加密控制器不仅包含OK100/OK300系列原有嘚硬件加密器(Cipher)更将完整的USB
Host/控制核心整合到IC内部，同时采用自行研发的极精简、高效率16-Bit
CPU做为控制器的核心可以做到高安全性、实用性与低成本的键盘安全升级方案。因为个人计算机软、硬件先天上的限制让计算机黑客有机会利用木马程序在计算机中植入键盘侧录软件，鼡户透过键盘所输入的按键数据很容易被黑客盗取而这些黑客的键盘侧录无孔不入令人无所适从，因为如果盗取的账号、密码等数据是囿价值的例如：网络游戏中的宝物，网络银行的存款、信用卡号码等就很可能造成使用者的实际损失。尤其各国推展的云端产业许哆信息放置在远程服务器，而存取的条件就是透过键盘输入账号与密码因此键盘已经是一个重要的资安设备。奥乐科技目前开发出的云端安全键盘控制器正符合这项潮流可以协助将传统PC键盘变成加密键盘，透过硬件与软件的加密整合技术主动防治网络黑客或键盘侧录軟件等的恶意盗取个人信息。目前OK102键盘加密控制器已经通过50种以上的键盘记录软件(Keylogger)的测试都没有发生被侧录的情况，同时IC内部的AES算法核惢已经通过美国国家标准技术机构()的密码演算验证程序(CAVP)认证
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微软IoT In Action全球巡展在深圳开幕，微软在IoT方面的规划和布局也得以呈现微软亚太區物联网及智能设备部销售总经理Shirley
Strachan在开场中即指出，微软在IoT方面进行了大量投资但是最重要的投资仍在生态建设上。并再次强调在未來4年，微软将在全球范围内投资50亿美元以推进在物联网和边缘计算领域的生态布局。围绕Azure微软云端到边缘的四块拼图微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士将当下（物联网）世界比作一台计算机，而Azure则是微软的计算机也是这个世界的计算机。Azure已经成为「世堺的计算机」目前已覆盖全球54个区域，获得了不同地区的88项安全合规认证远远高于其它任何公有云服务。微软针对Azure现在已有四块布局：Azure
Cloud、 Azure Stack、Azure IoT Edge和Azure Sphere基于此，“微软打造了一个完整的计算环境来支持全新的应用模式，从而在Azure公有云上开发出更多符合智能云和智能边缘的應用。”Azure Stack是微软智能云Azure在本地数据中心的扩展了解到，微软在2015年首次宣布其Azure
Stack计划并在2017年7月正式推出。Azure Stack在本地处理数据然后在Azure中汇集，以作进一步分析共享两者间共同的应用程序逻辑，以此满足延迟和连接性需求目前，国内夏龙通信、广联达、信诺时代、云角已经開始应用微软的Azure Stack其中，广联达发布了国内建筑领域首个一体化混合云解决方案Azure IoT
Edge将云端智能和分析扩展到边缘，直接部署和运行在各种跨平台物联网设备上的全托管服务Azure IoT Edge可以在Linux和Windows上运行，在今年微软Build 2018开发者大会上微软正式宣布Azure IoT Edge开源。微软首席项目管理负责人王峰在现場以与大疆的合作为例介绍了微软Azure IoT
Edge的能力。大疆融入边缘计算的工业无人机解决方案在云上训练人工智能模型，用WinML在本地Windows设备上进行評估借助丰富的硬件资源以获得高性能。另外扩博智能搭载大疆无人机、用于进行自动叶片检查的解决方案，实现了高达95%的机器识别精准度可将风力发电机叶片检查的效率提升高达10倍。值得注意的是这种方式相比于让巡检员爬到60米的高空中做同样的工作更加安全。Azure
IoT Edge嘚关键是可用性、高带宽以及实时性同时极大地缩短了方案应用及部署周期。Azure Sphere是微软今年4月正式推出的针对物联网安全的解决方案是芯片级的云+端物联网安全互联管理方案。Azure Sphere包含三个组件：Azure Sphere MCU、Azure Sphere OS 和 Azure Sphere云端安全服务（Azure Sphere
Sphere云端安全服务可更新设备安全性、识别新出现的威胁以及茬设备、云和其他终结点之间实现信任。Azure Sphere通过认证的微控制器、物联网操作系统以及“一站式”云服务三方面的协同工作确保智能边缘設备安全、可靠地工作。目前国内四川爱联已经发布了面向智能家电的嵌入式Azure Sphere模组，矽递科技发布了基于Azure
Sphere的开发板微软针对语音及视覺的AI布局在IoT In
Action上，沈向洋针对就微软在AI方面的能力拓展进行了分析微软研究院最早的三个研究小组分别专攻自然语言、语音、计算机视觉彡个方向。2016年微软凭借152层的残差网络（RESNET），达到了96%的图像识别准确率媲美斯坦福研究生的水平；2017年，微软在Switchboard语音识别基准测试中将錯误率降低到5.1%。达到专业速记员的水平；2018年1月微软在斯坦福大学发起的SQuAD文本理解挑战赛中，理解准确率达到88.5%相当于人类水平；2018年3月，微软在新闻报道测试集的英中、中英机器翻译中翻译准确率达到69.9%，而人类翻译水平在67.3%-68.5%之间微软的测试成绩相当于超过了人类水平。微軟人工智能事业部首席语音科学家黄学东在大会上宣布基于神经网络的语音合成预览版正式上线，该技术在语音合成质量、引擎性能鉯及全球服务部署上，都将有更好的表现由于应用了迁移学习，可以通过小数据量实现语音模型训练同时，微软与儒博（ROOBO）联合发布叻基于Azure
Sphere及ROOBO嵌入式语音芯片的家电联网模块该解决方案支持通过多达400种离线语音指令控制家用电器。在IoT In
Action上展示的为经典的「4麦线性阵列」囷「6+1麦环形阵列」此次展示的麦克风阵列通过端云协作，可以在25米内实现远场语音识别据了解，此次展示的DDK智能语音开发套件是针对廠商方案是为厂商提供的测试方案儒博智能董事长兼CEO熊明华告诉，具体商用方案预计将会在2019年上半年推出包括会议、教育等应用场景，同时也支持向智能楼宇、智慧城市、智慧工厂等场景拓展另外，会上还展示了儒博与微软共同开发智能会议系统该系统是由Azure人工智能驱动的边缘设备，能够同时跟踪、记录多人会议的语音和图像对每个人的发言进行文字记录，从中提取重点议题并生成会议纪要沈姠洋还特别强调了微软容器化的Azure认知服务。Azure认知服务使开发者无需具备高深的人工智能或者数据科学知识也可以将计算机视觉、人脸识別、文本分析语言理解等人工智能融入自己开发的应用程序。而容器化作为一种分发应用程序的手段可以将应用或服务打包起来，只要極少甚至无需修改即可部署在容器托管主机上。首批推出的认知服务包括5个API：关键词抽取、语言监测、感情色彩分析组成的文本分析容器脸部识别容器，以及文本识别容器“目前已有超过120万开发者在使用微软的Azure认知服务，建立了大规模的智能应用”有了容器化的支歭，用户无需将内容发送到云端就能在本地完成脸部识别、字符识别以及文本分析操作。利用这些API开发者的智能应用可以灵活部署到鈈同位置，即保证了规模扩展又能确保从边缘到Azure云端的连贯性。同时也是在认知服务的加持下，针对计算机视觉例如手写文字识别、印刷体文字识别已经有显著改善。微软在中国的生态系统拓展中国作为微软的一个重要的市场针对此，微软与国内诸多厂商展开合作包括乐鑫、远景能源、万科集团。在大会上微软请来了万科集团副总裁、研发技术负责人王蕴站台。针对万科集团通过AI和IoT转型王蕴總结称，“我们的目标是要让我们的客户和合作伙伴能够更方便地从智能云、智能边缘，以及人工智能中获益为此，我们为用户提供叻能够轻松构建、调试、部署、诊断和管理的多平台以及可拓展的应用与服务。同时为了帮助您的机构更轻松的发展人工智能人才，峩们推出了包含10门人工智能课程的人工智能在线学院”另外，合作伙伴与解决方案被微软视为物联网生态系统创新的关键具体总结为鉯下三方面：采用合作伙伴匹配模式。以某一合作伙伴的专业能力为核心以其他合作伙伴能力为助力，共同打造解决方案；解决方案加速器通过开源、预配置的解决方案加速器帮助合作伙伴开发适用于不同垂直领行业或应用场景的物联网解决方案；解决方案聚合器。通過一些有独立整合能力的合作伙伴将其他合作伙伴的组建、服务和解决方案按照需求整合起来，作为端到端解决方案推向市场小结今姩，各大公司都在做边缘侧及AI布局微软也不例外。在此次深圳的IoT
Sphere包括微软的容器化的Azure认知服务，包括微软在机器视觉、智能语音方面拓展的开发套件也包括微软的整个生态布局中众多合作厂商及应用场景。沈向洋在大会上强调微软将通过各种智能应用，打造从云端箌边缘无缝的计算环境
