IT思维

由于企业级采用的滞后，2021 年可能不会是”人工智能年“。

当今社会，人工智能正在改变临床诊断、自动驾驶、语音翻译等各个领域。但是，数据量的快速增长给AI中使用的电子计算硬件带来了巨大的挑战，计算速度和功耗问题已成为人工智能的主要瓶颈。

面向MVP的思维对于任何类型的系统都非常重要，AI也不例外，无论该技术看起来多么令人兴奋。

随着信息技术的发展，各行各业都在进行「数字化转型」。

全球AI落地过程中，可以看到一个从多数企业豪情万丈回落到更少企业重估曾经期待的过程。

随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。

但就是”不性感”的农业，几千年来支持着整个社会体系的繁荣。

据 VentureBeat 报道，大约 90% 的机器学习模型从未投入生产。换句话说，数据科学家的工作只有十分之一能够真正产出对公司有用的东西。

这家部门正在出售，一家与之竞争的自动驾驶汽车技术初创公司正与 Uber 洽谈收购事宜。

Spyce还为它的厨房起了一个优雅的名字“无限厨房”。

“人才是创新之源，提升技术实力的第一步，就是聚拢最顶尖的人才”，雷军表示，小米目标创造最好的工作环境，以激发工程师的创造力和创新力。

北京时间 11 月 10 日，彭博社消息称，软银集团正在进行谈判，打算将机器人制造商波士顿动力（Boston Dynamics）出售给现代汽车公司。

在企业运营、管理的大生态中，以数据驱动决策的商业智能（BI）软件日渐成为强刚需，为企业决策和运营预判提供“油盐水”的支持。

这一回，帝国理工学院和剑桥大学首次把目光转向了动物，并开创性地提出：AI可以从动物身上学习常识！

作为人工智能的一个重要研究领域，其研究和发展可以追溯到第一个人工智能浪潮。

中国领导人通过了未来五年经济发展蓝图，强调「科技自立自强」。这是对美国不断加大对中国公司的制裁力度做出的回应。中国将不得不更多地依靠技术上的自给自足，来应对瞬息万变的国际环境。

马云在10月24日，在中国金融四十人论坛（CF40）联合各组委会成员机构举办的第二届外滩金融峰会上提到数字货币，发表了非常高远的观点：“拿数字货币来说，如果用未来的眼光打造30年后世界所需的金融体系，数字货币可能是非常重要的核心。

「弱人工智能」对应深度学习，围绕单一任务点，需要大量数据做支撑，有时候不那么可靠，可移植性差/移植过后需要大量重新训练。

署 M2M-100 可以为数十亿人提高翻译质量，特别是那些使用低资源语言的人。

近两年格外低调的刘强东悄悄地成了“IPO 收割机”。京东旗下多家独角兽扎堆开启上市征途，作为幕后操盘手的刘强东的身价也将随之水涨船高。

在繁忙的液晶面板制造车间，一位工业质检员正目不转睛地盯着 AOI 设备（一个自动光学检测系统），辨识 AOI 记录下来的不良产品图片，凭借经验，他会对 NG 图片进行分类，并手工记录下产品缺陷类型的编码、位置和尺寸等信息。

9 月 22 日，Microsoft 宣布“将与 OpenAI 合作，独家授权 GPT-3”。

今日，据路透社报道，英特尔已同意以90亿美元的全现金交易方式将其NAND存储器芯片业务出售给韩国SK海力士（SK Hynix），这一交易将推动这家韩国芯片制造商在全球排名中升至第二位。

人工智能就像其他任何软件解决方案一样：从理论上讲，回报应该是立竿见影的。但实际上并非如此。

撕去Face++的标签，旷视在智慧仓储物流上找到了新的技术落地市场。