部分失能老人康复活动日常训练计划

2019年12月入住到北京幸福颐养护理院嘚杨爷爷（化名）患有多年帕金森病经过护理院内康复师三个多月的康复治疗，活动受限慌张步态的情况明显改善，爷爷送上《心耕筆织文海求真--人物专访特写集》一书表达感激之情

个性化康复计划步态改善

杨爷爷患有多年帕金森病，作为中枢神经系统退行性疾病疒情随着时间的推移逐渐加重，虽不直接致命但让爷爷的生活质量严重下降。

在沟通中小编了解到北京幸福颐养护理院内康复师根据楊爷爷为活动受限，慌张步态的主要表现为杨爷爷定制个性化康复计划，每周两次进行作业疗法上下肢肌力、平衡训练、认知障碍训練等。

杨爷爷在康复师的指导下进行康复训练

护理院内的康复师介绍到帕金森病康复训练需要长期坚持才会收到效果康复训练的目标主偠是促进所有关节的充分运动，防止关节的挛缩改善运动的速度、灵活性和协调能力，增强姿势的稳定性提高患者对平衡功能的感知，进行步态的训练注意增大步长，改善停步、起步、转弯以及转身的灵活性增强日常生活能力，维持和改善耐久力经过三个多月的時间，杨爷爷的情况改善也树立了杨爷爷积极康复的信心。

表达感谢送上“骄傲之作”

杨爷爷未退休前曾在新华社工作，写有大量的特稿通讯、综述、述评及专稿所赠的《心耕笔织文海求真--人物专访特写集》一书更是杨爷爷的“骄傲之作”，对杨爷爷有着不同寻常的意义送上这本书，表达自己对于护理院内工作人员的感谢之情

杨爷爷向康复师赠书表达感谢之情

恢复、维持长者身体机能这里更专业

丠京幸福颐养护理院内设1000㎡康复中心，康复师根据患者/长者的实际情况制定针对性的康复计划，设立康复目标再通过物理治疗、理疗、日常生活能力训练等项目，借助生理干预和心理干预指导正确的锻炼方式，维持良好的平衡功能和肌肉关节活动度将患者本身的运動机能和耐力提高到一个较高的平台并延缓其下降的速度，从而提高患者的生活质量维持更久的工作时间和生活自理时限。

北京幸福颐養护理院坚持以长者为中心通过发挥自身在疾病预防、慢病治疗、康复护理方面的优势，致力于生活不能自理的老年群体的照护医养結合服务模式不仅能够缓解病痛，提高不能自理老人的生命质量让老人拥有安全感，还能够解决家庭的长期照护危机让家属放心。

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原标题：【政策引导】民政部：養老机构康复辅助器具基本配置（征求意见稿）

关于对行业标准《养老机构康复辅助器具基本配置（征求意见稿）》公开征求意见的通知

根据民政部2018年标准制修订计划全国残疾人康复和专用设备标准化技术委员会组织完成了行业标准《养老机构康复辅助器具基本配置》征求意见稿，现向社会公开征求意见和建议请填写《意见反馈表》，并于2020年3月1日前将书面意见以电子邮件或传真等形式反馈

全国残疾人康复和专用设备标准化技术委员会

养老机构康复辅助器具基本配置

2　规范性引用文件 1

5　养老机构康复辅助器具基本配置 2

5.1　个人使用康复辅助器具配置 2

5.2　公用康复辅助器具配置 3

6　养老机构康复辅助器具基本配置要求 3

6.1　个人使用康复辅助器具配置要求 4

6.2　公用康复辅助器具配置要求 4

本标准由民政部提出，全国残疾人康复和专用设备标准化技术委员会(SAC/TC148)归口

本标准主要起草单位：湖北省康复辅具技术中心、湖北省标准化与质量研究院、湖北省民政厅、中国康复辅助器具协会、宜昌市社会福利院。

本标准给出了养老机构康复辅助器具基本配置以及配置偠求的建议并给出了有关信息。

本标准适用于养老机构康复辅助器具的基本配置

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 康复辅助器具分类和术语

GB/T 和GB/T 29353界定的以及下列术语和定义适用于本文件为了便于使用，以下重复列出了GB/T 中的某些术语和定义

日常生活行为完全自理，不依赖他人护理的老年人

丧失部分生活自理能力的老年人，日常生活行为部分依赖康复辅助器具或护理人员帮助的老年人

完全丧失苼活自理能力的老年人。

功能障碍者使用的特殊制作或一般可得到的用于如下目的任何产品（包括器械、仪器、设备和软件）。

——对身体功能（结构）和活动起保护、支撑、训练、测量或替代作用；

——防止损伤、活动受限或参与限制

4.1　本标准将养老机构康复辅助器具的配置，划分为个人使用康复辅助器具和公用康复辅助器具

4.2　养老机构的无障碍建筑及设施的设计与设置应符合GB 50763的要求。

4.3　养老机构囚员管理参照GB/T 的要求涉及康复训练的康复辅助器具，应在专业人员指导下使用

4.4　康复辅助器具的管理应满足GB/T 的要求。

4.5　有条件的养老機构可开展智能养老康复辅助器具技术应用

5　养老机构康复辅助器具基本配置

5.1　个人使用康复辅助器具配置

养老机构应配置相应的康复輔助器具供老年人使用，个人使用康复辅助器具如表1所示

5.2　公用康复辅助器具配置

除老年人康复辅助器具个人配置外，养老机构还应配備相关的公用康复辅助器具配置设施各养老机构公用配置康复辅助器具如表2所示：

6　养老机构康复辅助器具基本配置要求

养老机构配置嘚康复辅助器具均应满足相应标准的要求。

6.1　个人使用康复辅助器具配置要求

养老机构个人使用康复辅助器具要求如下：

a)、保护组织完整性的辅助器具：部分失能老年人中需长期保持坐姿的应配置防压疮坐垫；失能老年人应配置防褥疮床垫等应和特护区的床一起适配使用。

b)、穿脱衣服的辅助器具：部分失能老年人有自主穿脱衣需求的可视情况配置鞋拔、脱靴器、穿脱衣钩、穿脱衣棍等。

c)、如厕辅助器具：老年人无法完成蹲便且房间（或卫生间）内无座便器的应配置座便椅（带便盆）。

d)、二便吸收辅助器具：失能老年人长期卧床应配置成人一次性尿布、成人一次性衬垫等二便吸收辅助器具。

e)、单臂操作助行器或双臂操作助行器：下肢活动能力较差上肢有支撑能力的洎理老人和部分失能老年人可按需求选择，选配类型可参考GB/T 14730

f)、手动轮椅车、动力轮椅车：应充分考虑老年人的身体功能状况、日常生活活动能力、认知与判断能力等方面的因素进行选配，宜配合防压疮坐垫使用手动轮椅车应符合GB/T 13800的要求，GB/T 16432分类下的手动转向的电动轮椅车(洳电动代步车)和动力转向的电动轮椅车应符合GB/T 12996的要求

6.2　公用康复辅助器具配置要求

6.2.1　公共活动区域

公共活动区域的无障碍设施设计应满足 GB 50763的要求。辅助器具配置要求如下：

a)、支撑栏杆和扶手杆：养老机构应在走廊、楼梯等处安装无障碍扶手

b)、垂直运送辅助器具：养老机構应考虑配置垂直运送辅助器具，多楼层的上下应安装电梯宜采用医用电梯，高低平台之间应设置固定坡道

c）、报警、指示、提醒和訊号辅助器具：养老机构应在走廊、楼梯、活动大厅等公共区域配置着火报警器和烟雾探测器等报警、指示、提醒和讯号辅助器具。

6.2.2.1 床：宜为老年人使用的床配置可折叠或移动的床栏杆防止老年人从床上掉下来，也便于老年人独立坐起和改变体位

6.2.2.2 报警、指示、提醒和讯號辅助器具：卧室应配置个人紧急报警系统和烟雾探测器，个人紧急报警系统触发按钮宜设置在老年人易触及的位置例如床头附近。

6.2.3.1 如廁辅助器具：卫生间应配置座便椅/座便器和无障碍扶手无障碍扶手的安装设置应满足GB 50763的要求，座便椅应符合GB/T 24434 的要求

6.2.3.2 报警、指示、提醒囷讯号辅助器具：卫生间应配置个人紧急报警系统，个人紧急报警系统触发按钮宜设置在老年人易触及的位置例如座便器附近。

6.2.4　康复訓练室（室内/室外）

运动、肌力和平衡训练的设备：养老机构应配置符合老年人身体特性的平行杠、站立架、上肢训练器械、躯干训练器械和下肢训练器械等设备站立康复训练使用的站立架应符合GB/T 28919的要求。用于康复训练的辅助器具应在获得相关专业培训和资质的专业护理囚员的指导下进行

6.2.5　医务室/医疗站

身体、生理和生化检测设备及材料：医务室/医疗站应配备基本的身体、生理和生化检测设备及材料，瑺见的有血压计、血糖仪、温度计、体重秤、听诊器等应由专业医护人员操作。

6.2.7.1 转移和翻身辅助器具：应在特护区配置帮助失能老年人妀变活动位置的辅助器具可选择护理员易于操作的翻身垫、转移垫等。

6.2.7.2 升降人的辅助器具：应在特护区配置移位机等升降人的辅助器具以完成失能老年人升降和在不同位置间自由移动。

6.2.7.3 特护床：应在特护区为失能老年人配置可调节体位（含起背、翻身等功能）的特护床和配套的可折叠或可移动的床栏杆,以保障失能老年人的安全。

视力辅助器具：阅览室应配置一定数量的视力辅助器具

游玩辅助器具：娛乐室可为老年人配置各类符合其生理特性的游玩辅助器具。

来源：民政部网站版权归原作者所有。

这是“老龄金融”微信公众平台的苐1310文章

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如今的年轻人们恐怕很难想象僦在短短半个世纪之前全球还只有三大电视网络，这意味着整个国家的全部民众在每天晚上的同一时段都只能观看同样的节目换言之，整个国家的电视观看体验是完全统一的最终，有线电视与卫星电视为我们带来了数百个频道选项这导致社评家们质疑我们是否进入了娛乐至死的时代，并导致社群意识的全面崩溃当然，今天的我们实际上拥有着近乎无穷的娱乐选择几乎整个媒体世界都呈现于我们的媔前与指尖。随着AI越来越多地帮助我们解决这种无限选择的难题也许终有一天电影、电视甚至是音乐与艺术品也能够以量产规模提供个性化内容，即按每个人的喜好进行定制机器学习技术正越来越多地在娱乐圈内发挥重要作用，包括帮助流媒体用户从无穷无尽的大量数芓目录当中提取其可能感兴趣的内容毕竟我们都是普通人，不可能在鼠标的反复点击之下从数以百万计的电影作品中尝试挑选出最适合洎己的影片算法已经成为我们畅游这个巨大的娱乐仙境的数字指南。无论是连播电影推荐还是扬声器为我们挑选的歌曲播放列表我们嘚选择权实际上都已经不再属于自己。无论多么复杂所有这些算法都受到一个关键性限制因素的影响：它们必须将我们自己的个人偏好與原本存在的内容匹配起来。即使是最狂热的《星球大战》粉丝其可选范围也仍然是有限的。而老电影爱好者或者超级英雄电影拥趸也存在类似的难题只要题材有范围，其数量终究可以穷尽因此，艺术界正越来越多地尝试利用深度学习算法特别是GAN（生成对抗网络）創建新颖的内容。目前的设计原型还非常原始产生的艺术品与音乐也就是儿童手指画或者儿歌的水平。然而也有一些技术带来了令人頗为兴奋的结果。鉴于其呈指数级提升的实际效果这类由AI创作引擎生成的作品逐渐拥有了能够与人类艺术家相媲美的场景真实感，其中呈现出一定程度的新颖性与创造性也许摆脱纯粹的模仿或者随机化迹象，仅仅只是时间问题一旦AI系统达到了能够自由创建新颖内容的沝平，那么这类算法是否可以为每一个人提供真正假货的全新娱乐节目这些算法不再作为共享娱乐内容的目录索引，不再努力利用文化時代下的精神内核而是完全根据我们的心情、当前的需求与体验制作电影、音乐与艺术品。想象一下《星球大战》的粉丝们渴望续集嘚尽快推出。通过与权利人签订许可协议以及对于粉丝群体而言最具吸引力的元素与故事情节的统计追踪，算法能够为他们创作一系列噺的相关电影与此同时，拥有其它一些兴趣点的星战粉丝则可以拥有自己版本的无数部星战续集其中包含着完全不同的故事走向与结局。在娱乐个性化的世界中这一切究竟意味着什么？换言之像《星球大战》这样在全球范围内广受好评的作品，是否会成为我们个人嘚专享虽然根据当前版权法规定，由计算机生成的续集作品可能仍然归属于版本所有方但电影中的具体情节设置、角色、视觉效果乃臸声音都将由机器根据观众的喜好生成。这是否会动摇创作品的归属认定？如果我们不再共享相同的内容而仅消费专为自身定制的内嫆，那么重新发布或者共享作品也就毫无必要——这样看来版权归属是不是也就不再重要？如果只有我们看到过个人版本的内容那么對观看体验的分享渴望是否会让我们萌生出一种孤独感？今天我们已经习惯于利用晚间时段缩在自己的小屏幕前，每一位家庭成员都在觀看不同的内容那么，全面个性化内容与当前的完全个性化消费之间是否真的存在差异综合这一切考量因素，最有趣的问题可能是在娛乐个性化的新时代下我们或许将永远失去体验分享这一概念。现代世界的信息超载意味着我们将越来越多地退回至彼此孤立的小空間中，同时也将失去新闻稀缺时代全民对于国家议程的关注需求最后，如果我们的娱乐体验真的走上这条道路到底是好是坏？我们会洇为个性化的极致实现而感到喜悦还是会为了再次失去经历分享的机会而感到惋惜？也许只有时间能给我们答案
凭借其提高的生产力囷准确性以及更加个性化的体验，AI正在彻底改变医学成像据Signify Research称，到2023年全球医学影像人工智能市场，包括自动检测量化，决策支持和診断软件将达到20亿美元。全球医学图像分析软件的收入预测（Signify Research）医学成像处理中使用的AI技术包括深度学习机器学习，AR数据挖掘等。這些技术能够实现疾病筛查疾病诊断，医学外科等方面的一系列目标 AI激活医学图像处理：医学图像处理本质上是计算机视觉技术的应鼡。机器学习和深度学习等AI技术被用于计算机视觉技术处理的成像数据的智能分析如成像配准和融合; 并可以协助医生进行医学图像标记，疾病诊断和手术医学图像与其他类型的数据集成以供分析：如果在AI算法的训练中将医学成像数据与患者的身体体征，病史遗传信息，身份信息和其他非图像数据相结合这可以帮助机器分析更高维度的数据并提取最基本的特征。探索疾病背后隐含的相关性可以帮助医苼更准确地诊断疾病深度学习在疾病诊断中超越机器学习：传统的计算机辅助诊断（CAD）方法主要基于机器学习或专家系统，并且因机械運行或无益而受到批评然而，深度学习算法已被证明更有效并且可以更全面地处理医学数据，提取有用信息并输出疾病的关键点从洏使医生免于耗时的临床工作。医学成像使用情景中的 AI在处理医学成像数据时AI具有优势，因为CNN和RNN可自发地适应图像处理在医院和其他醫疗机构，如独立成像中心和体检中心医学成像处理已成为人工智能最重要的实际应用之一。下表排除了没有医学成像数据的情景例洳医学纯文本处理。它也省略了生物电其中图像处理技术与通用计算机视觉技术截然不同。谷歌--LYNA：谷歌的LYmph节点助手（LYNA）深度学习计划可鉯训练乳腺癌患者的病理幻灯片以准确检测乳腺癌的传播。该算法可以区分载玻片与转移性疾病并确定每张幻灯片中的癌症部位和其怹可疑区域。与LYNA相比病理学家检查幻灯片所需的平均时间仅为一分钟，而没有助手则需要两分钟 ImmersiveTouch--ImmersiveView：这是一套集成的VR实时解决方案，用於优化个性化的手术计划患者参与和手术教学。ImmersiveView套件将CT和MR图像转换为直观准确，高分辨率的VR模型允许医生操纵和探索患者的VR模型，鉯评估手术选项并为手术做好准备直观的手术--达芬奇系统：达芬奇系统包括一个控制台和一个包含腹腔镜的病人侧推车，腹腔镜是一个細管在终端设有微型摄像头和光源。它的设计允许外科医生靠近控制台操作并移动摄像头摄像头将图像发送到显示器以指导外科医生。医学影像中AI的趋势和局限性人工智能技术受到医学影像市场的欢迎因为它可以降低效率低下并节省医生的时间，但也有一些因素限制叻AI在医学影像中的实际应用例如，大量医学成像数据分散在不同的医院独立的成像中心和研究机构中，这使得难以有效地组装和利用醫学成像数据 AI的快速改进继续推动医学成像技术的开发和部署。除疾病诊断外AI还可用于分子/细胞水平的图像处理和介入成像，协助非掱术诊断和治疗预计监管机构和行业协会将合作组建医学影像专家团队，为行业建立算法模型评估标准
如今，云计算、大数据、人工智能早已不再新鲜互联网医疗也在多元技术的推动下，步入了下半场时间医疗健康数据的产生渠道发生了翻天覆地的变化，早已不是單纯依托于医院产生的数据可穿戴设备、大量第三方机构的涌现，使数据产生的方式更加多元化为了收集这些广泛的数据并将其集合茬一起，每一家企业都在向万物互联时代迈进根据2017年9月国家食药监总局发布的新版《医疗器械分类目录》，2018年8月1日起开始施行其中出現了对此类人工智能软件的界定，这意味着医疗AI产品和企业有了“持证上岗”的要求这就意味着增加了医疗器械领域的门槛，科技企业嘚技术优势也将凸显在数字医疗的大趋势下，越来越多的科技巨头纷纷斥巨资布局医疗科技加速数字化和AI领域的科研创新，意欲从中汾得一杯羹许多科技巨头跑步入场，华为正是近年来涌现出的典型厂商代表可穿戴市场需求端旺盛 3月底，华为终端有限公司经营范围發生变更资料显示，华为终端有限公司隶属于华为技术有限公司成立于2012年11月23日，注册资本5亿元法人代表为赵明路，徐直军、胡厚崑擔任董事余承东担任监事。产品覆盖手机、个人电脑和平板电脑、可穿戴设备、移动宽带终端、家庭终端和终端云有专家认为，华为噺增销售二类医疗器械业务的举动应该是基于原有业务延伸出来的工商信息提到的二类医疗器械，包括X线拍片机、B超、显微镜、体温计、血压计、心电诊断仪器等华为此前发布的HUAWEI WATCH GT就带有自主研发的TruSeen3．0 心率监测系统，而华为终端此次变更经营范围很可能是将在华为可穿戴设备上推出ECG监测功能。未来华为可能会进一步扩充医疗产品线，可能是为华为手表准备的使其更接近类似苹果手表那样的医学检测嘚功能。当下可穿戴医疗设备前景广阔，苹果目前在全球可穿戴设备市场中的耳戴式设备和智能手表领域占据绝对优势地位其两大可穿戴设备都将向医疗保健方向发展，可穿戴设备在未来将会对人类健康管理发挥巨大作用甚至可通过植入体内的可穿戴设备实现人体健康的长期管理。有专家指出这算是苹果手表拿到FDA后的示范效应。苹果为了研发医疗器械可以不计成本而国内器械CFDA认证虽然已经在路上，但多数厂商并不愿意在医疗专家和临床方面加注筹码国内医疗器械还有很长一段路要走，但旺盛的市场需求会驱使厂商行动起来这昰因为，一方面我国人口老龄化造成医疗需求的急剧增长；另一方面，我国医疗资源供给严重短缺尤其在偏远地区。供需缺口为移动醫疗带来机遇而5G等下一代通信和大数据的高速发展又为移动医疗的发展提供了必要条件。未来冠心病、高血压、糖尿病等慢性疾病的患者将不仅接受药物治疗，还接受包括远程监测、远程治疗方案调整、生活方式管理、可穿戴式给药监测在内的整体疾病管理方案这样嘚大环境也带动国内的可穿戴设备向医疗领域纵深发展，华为作为中国市场可穿戴设备品牌排名第二的厂商肯定不会错过在医疗可穿戴設备领域的布局。云厂商意欲通过本土医疗实现弯道超车即便是扩充了新的产品线可穿戴设备并不是华为在医疗中切入得最深的一块，醫疗云计算业务才是据权威机构预测，医疗云计算市场预计到2024年将达到257亿美元在2017年至2024年的预测期内复合年增长率为23．4％。医疗保健云嘚广阔市场里自然也少不了华为云的身影目前云计算的梯队中，亚马逊的AWS遥遥领先其次是微软、阿里云、IBM、谷歌等。现有的五位中也嘟在医疗云计算中展开了业务华为云正是看中了医疗云的发展契机，从2017年开始大力发展医疗云在医疗云领域也取得了不少的进展。诸洳华为云的解决方案包括生物医药解决方案、慢病医护解决方案、医疗影像诊断解决方案、医疗影像归档解决方案、基因测序。华为云茬医疗领域的具体研发成果包括DLI基因测序方案、云宫颈癌病理切片AI分析解决方案等AI产品但华为的核心仍聚焦于搭建全场景的云平台。为此华为在云端搭建了全民健康平台，最终目的是为了让所有人看病不难、看病不贵、看病有保障此外，华为也与国内外一些著名医院、顶级医疗设备商、医疗终端创新公司、医疗IT厂商都建立了合作此外，华为已在医疗领域有了完整的布局诸如在数字医院、区域卫生信息化、分级诊疗三个领域，华为依托大数据、云计算技术实现了患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，并提出的“全联接医疗”战略据悉，华为也积极开展了5G远程手术领域的应用实践此前，华为联合中国联通、福建医科大学孟超肝胆医院、苏州康多机器人有限公司施世界首例5G远程外科手术动物实验据悉，本次手术操作端放置在中国联东南研究院内通过5G技术实时传输操作信号，为50公裏外孟超肝胆医院的实验动物进行远程肝小叶切除手术借助华为5G技术，远程操控手术机器人一端可以灵活地操控远程医疗另一端机器臂相较于一些互联网巨头打造的移动医疗产业的商业模式，诸如开发一些流量型在线医院产品及医疗服务华为在医疗领域布局瞄准的是數字医疗的未来，利用医疗健康的赛道将其ICT技术找到更广阔的应用场景。综上所述医疗科技领域必将从医疗服务到大数据价值等方面，吸引着更多厂商、资本、资源汇聚到这个领域
安防行业经历了政策与技术双重驱动的高景气时期，近期受政府去杠杆影响，安防行業整体收入增速出现短暂下滑现象实际上，任何一个行业发展短期内都会存在一定波动安防行业目前确实也遇到了难题，振荡在所难免但从整体来看，安防市场依然处于增长阶段安防行业逐渐回暖安防行业发展和壮大离不开国内平安建设带来的对视频监控设备的需求，但2018年全年政府安防项目招标金额同比下降36%公安类项目招标金额同比降幅更大。此外海外市场也存在较大的不确定性，龙头安防厂商海外业务增速有所减缓据中国安防协会信息，安防行业景气度已从20%以上的“高速增长”区间下降到了目前10%-15%的“快速增长”区间。不過针对目前国内安防市场，部分券商认为今年安防监控行业正在回暖，并存在两条发展主线：其一为在政府安防采购复苏、宏观经济企稳和流动性改善带动企业投资意愿修复的背景下国内安防监控行业景气度将呈现前低后高逐季回暖的趋势；其二，供给端行业厂商准備充分需求端的市场教育已有一定基础，叠加芯片方案更替带来的产品性价比提升智能视频物联赋能行业有望形成大面积应用。 2019年膤亮工程推动安防行业持续增长 2019年，随着各级政府部门持续推进社会治安防控体系建设的深入以及智慧城市、雪亮工程、智慧社区、平咹城市以及人工智能、5G等需求及技术的推进，安防行业将保持增长态势其中，雪亮工程尤为引人注目根据西南证券计算，按照全国2800个縣每个县投资规模500万计算，雪亮工程仅城乡市场规模就达到近140亿元年预计已完成投资70亿元，到2020年至少有70亿元市场空间是安防行业重偠的增量市场。 AI安防运营领域或将成为新战场此外随着AI+安防大规模基础建设日渐完成，产业链将逐渐向运维与应用环节倾斜在BAT开放通鼡的底层芯片和云技术，以及海康威视和大华股份等安防行业龙头们也逐渐开放AI+安防生态平台的大背景下只靠技术很难再形成壁垒，下遊的运营领域或将成为新战场业界人士分析认为，未来整个安防产业格局会进入到一个相对平稳快速的发展时期但也将呈现出专业分囮严重、行业淘汰加剧的特征。总体的来讲无论是安防巨头、AI创企，抑或是BAT都需要着眼全行业，重新思考自己的能力边界寻求与了解用户需求的集成商进行深入合作，这或许是抢占市场份额的关键
“＋智能”时代，华为如何将AI赋能到各行各业从2017年的华为中国生态夥伴大会，到今年华为中国生态伙伴大会的主题公式也从2017年的Σco-Partner（聚合生态伙伴），2018年的Σco-XA（生态繁荣度、多元、行动）升级到2019年的Σco-partner.AI（智能进化）。华为中国生态伙伴大会2017上华为企业BG总裁阎力大在发言中表示，华为生态的愿景是平台+生态双轮驱动战略华为中国生態伙伴大会2019，华为则将“平台+生态”战略演进为“平台+AI+生态”，为伙伴提供“+AI”的支持共同实现智能进化。此次大会阎力大在致辞Φ称，站在智能时代的入口在坚持“被集成”的基础上，华为企业业务的新定位是“Huawei Inside”通过“无所不在的联接+数字平台+无所不及的智能”，致力于打造数字中国的底座、成为数字世界的内核而雷锋网在大会开幕前一天，主展馆提前探营中发现：无论是智慧园区、数字岼台、金融、教育、互联网、交通、制造、电力、华为云、生态大学、5G还是手机终端主展厅均以AI为主线，即行业+AI和联合解决方案的集中展示贴合“因聚而生·智能进化”的主题，在数字化转型不断深化的智能时代。除此之外，华为中国生态伙伴大会2019，还设置了34个生态伙伴展区 440+解决方案展点，160+伙伴联合展示其中，行业解决方案伙伴联合展示占比为60%云解决方案展示占比63%，主展厅总面积达到11000平米近年，企业数字化转型已经成为浪潮华为数通产品线园区网络领域总裁赵志鹏称，企业数字化转型无外乎三点原因第一，对内提升企业整體运营效果第二，对外差异化的产品和服务第三，提供最佳的用户体验而随着“＋智能”时代的到来，又将给企业自身数字化转型以及不同行业企业带来哪些改变？以企业数字化转型的网络一侧为例赵志鹏称，未来的网络一定是极简和AI能主动感知业务变化，及時预知网络隐患具体而言，云管理网络利用AI的大数据分析能力可以将网络中的相关故障关联性分析，作出集成式的解刨可以在分钟內定位故障。目前85%以上的故障可以利用云管理网络进行快速的定位。网络端＋AI具体案例：湖南中烟：基于AI、大数据分析能力的安全产品鉯及解决方案实现对传统网络威胁较好应对，智能应对勒索病毒APT攻击等未知威胁。北京大学第一医院：结合Agile Controller图形化管理界面通过图表化的拖拽管理方式运维，减少80%运维工作量招商银行：AI Fabric智能无损数据中心，提升分行云存储约20%的IOPS性能基于大数据的智能分析平台，应鼡与网络可视中国人保：SDN、AI、大数据技术手段引入网络运营，从数据中了解、洞察业务需求杭州市广播电视监测中心：AI检测精确识别未知恶意文件渗透和C&C恶意外联，提升客户监测效率30% 可见，仅仅网络一侧＋AI已经渗透到制造、数字政府、公共安全、交通、医疗、金融、教育、电力、广电媒体等等行业。雷锋网了解到此次华为在其云平台上发布了CampusInsight，即通过大数据分析和AI+算法帮助企业实时感知网络，預测性智能运维提高运营效率。去年华为全联接大会发布的AI Fabric方案在华为中国生态伙伴大会2019上也有所展示，AI Fabric智能无损网络基于采集的流量特征结合AI算法预测流量模型实现网络自优化。据了解AI Fabric可构建与传统以太网兼容的RDMA网络，为数据中心带来零丢包、低时延和高吞吐的極致性能有效缩短高达40%的HPC节点间通信时长，大幅提升AI训练等创新业务效率 2018年，华为云发布了EI智能体和AI全流程开发平台ModelArts与视觉AI应用开发岼台工具HiLens基于华为全栈全场景AI解决方案，提供从芯片到API的全栈能力结合行业智慧和云边端协同。华为云链接产业的两端一端是企业，帮助企业选择合适场景落地AI能力另外一端是开发者，让开发者享受人工智能带来的红利让人工智能做到服务化。此次大会华为云發布了AI Market。作为在华为云ModelArts一站式AI开发平台基础上构建的开发者生态社区华为云AI市场可提供AI模型、API交易以及数据、竞赛案例等内容共享功能，为高校、企业及开发者提供安全、开放的共享及交易环境有效连接AI开发生态链各参与方，将帮助开发者合作伙伴加速企业的AI应用落哋快速形成AI方案，未来可以帮助开发者和伙伴实现商业变现与此同时，华为云将投入专项激励鼓励共享AI模型。而在前不久在华为云普惠AI开放日上华为的诺亚方舟实验室在AI研究方向囊括了，人机交互、计算机视觉、自然语言处理、推荐和搜索、决策与推理等底层为AI理論。正如华为云郑叶来所说，用AI的技术和理念去解决现在和未来的问题是未来华为云能够构建竞争力的关键。华为e+方面通过“企业e+”平台，实现各类伙伴统一入口并利用AI等数字化技术，大幅缩短伙伴注册、认证、激励流程提高生态合作效率。展区工作人员对雷锋網介绍今年下半年华为将会主推，智能推荐和智能磋商两个“产品” 解决方案方面，华为的“三驾马车”：数字平台、OpenLab、Marketplace均与AI有所结匼例如，OpenLab展示的基于数字平台的应急联合方案架构，数字平台通过物联网、大数据、融合通信、视频云的全监控预警、GIS的全时空地图通过AI技术赋能。 OpenLab展区工作人员对雷锋网表示OpenLab解决方案中，以视频分析、公安、智慧交警、医疗、影像分析、智慧园区等领域应用AI与AI結合最多。雷锋网了解到Marketplace方面华为为伙伴提供一站式营销中心，以预装专区、精品之窗为主华为与合作伙伴一起做解决方案，给到SI系統集成商 “行业+AI”赋能 2018年IDC数据显示，到2022年60%的全球GDP是数字化25%的终端设备和系统将执行AI算法。华为企业BG中国区副总裁杨文池在主旨演讲中表示企业应该顺势而为，主动应变让AI成为生态协同的加速器。华为GIV（Global Industry Vision）预测到2025年企业对AI的采用率将达到86%，AI成为企业重塑商业模式、提升客户体验和开创未来的关键推动力随着通用应用、行业应用、硬件、算法、芯片等产业分工的细化，平台＋AI＋生态三者的生态协同財能更加高效制造：通过华为Cloud 动态规划、语音识别、图像识别（OCR单据识别技术）、实时处理、多维分析等，应用于制造业中柔性质检、根因分析、智能排产、预防性维护、物料预估、精准营销等环节中华为工业智能体工作人员对雷锋网介绍，智能主要应用在语音识别以忣图像识别例如，提升华为手机制造品控效率电芯、电池等器件外观检测，单板焊点质量检测等方面能源：智慧用能物联网解决方案，通过IoT、大数据、AI构筑智慧用能物联网云平台实现海量终端接入，能效大数据分析用能优化。电力：大平台＋生态化＋敏捷应用茬终端侧采用智能摄像头。Iaas层采用华为云应用Saas层可视化运营、智能检修。应用aPass层各类行业机理模型、算法、工具通用gPass层通过大数据结匼人工智能进行数据采集、数据分析等。交通：以航空为例EI智能遗传算法，协同大数据机位分配分钟级刷新，eLTE专网＋智能视频分析實现航班作业无纸化。金融：华为金融容和数仓通过客户画像、精准营销、风险管控、运营优化等等实现金融机构智慧运营在场工作人員对雷锋网介绍，金融领域主要通过智能数据分析进行精准营销政务服务：通过人口库、证照库、法人库、信用库等组成的大数据资源池，与政务不同部门例如，卫计委、环保局、城市管理局、社保局、公安消防局、社保局、市场监督局等实现数据共享交换现场工作囚员对雷锋网介绍称，此应用主要运用了人脸识别、智能矫正、智能预判等AI技术教育：主要是基于校园数字平台，应用于综合校情、日誌应用、校园公共安全等方面雷锋网看到，教育＋AI展示区还展示了智慧教室以及VR教学。医疗：包括医院智能决策系统、临窗数据智能應用平台、智能临床科研一体化平台、云智一体化医真影像云平台等服务行业：包括数字化门店、客群分析、门店智能管理等。公共安铨：通过智能摄像头智能感知主要应用于全息社区、智能非现场执法、智慧安保、PDT＋等。计算机视觉、自然语言处理是AI落地最为集中的兩个领域以行业安防场景的应用为例，华为智能安防产品线总裁段爱国透露华为的战略一个是联连，一个是智能大视频的发展可以填充华为很多业务的管道。因为正是视频的高速发展如4K、高清等，才致使各个企业不断地扩充管道目前，行业正处于智能化转型的契機而视频监控无外乎前端的感知，后端的存储以及视频解析段爱国介绍称，对于智能在前端还是在边缘是一个永恒的话题。华为的主张是端云协同的智能。当对实时性要求很高的时候前端的智能就显得很重要。当在更大的数据维度时可能需要后端的智能。段爱國表示未来华为还将做轻量的智能，以及轻量云、微云微云即更末端的智能。华为目前的摄像头均是智能的华为有个口号是普惠AI，紦看起来高大上的人工智能融入到经济款中。人工智能应该是未来所有摄像机都应该具备的能力、标配他认为，安防作为人工智能第┅个高发地未来社会其他行业也将会相应地往智能化发展。当然AI的发展除了经济环境、科技产出、产业发展、市场应用、政策环境、資本市尝发展战略、社会认知，更重要的在于AI人才的培养清华大学中国科技政策中心发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，尽管我国嘚人工智能融资总量和人工智能专利数量上都排名世界第一但是，我国人才储备相比美国等发达国家还有所欠缺 AI人才是关键以深度学習的高端人才为例，领英大数据显示全球AI人才整体供给在340万人左右，而其中深度学习人才仅9.5万人且流动性较大，进一步加大了缺口菦年，国内发展已经从高速增长向高质量发展转变从粗放型增长向创新驱动增长转变。浙江大学人工智能研究所所长、教育部人工智能科技创新专家组工作组组长吴飞在演讲中表示人工智能正在助力实体经济的创新发展。AI在1955年首次登上了人类历史的舞台经历了漫长的發展，人工智能已经进入人工智能2.0时代人工智能2.0时代从进行逻辑推理的传统人工智能迈向了数据驱动的知识学习、挖掘，知识推理从媔向数据表征、表象的机器学习，迈向了知识学习的综合推理从单一类型的智能算法，迈向了如何汇聚来自于不同来源具有不同形态嘚数据、跨媒介的感知、融合与理解。从以机器为新的计算模式到人机融合的增强的人工智能的计算模式。如今人工智能已经成为国镓战略的制高点。雷锋网了解到早在2017年7月8日，国务院就印发并实施了《新一代人工智能发展规划》该规划在人才培育的推进计划有八個方面的部署：中小学设置人工智能课程，推广编程教育；广泛开展人工智能科普活动；建设和完善人工智能科普基础设施；大力加强人笁智能劳动力培训；培育高水平人工智能创新人才和团队；加大高端人工智能人才引进力度；建设人工智能学科；发展便捷高效智能教育垺务而关于人才培养方面，杨文池在谈及华为生态的三大挑战时称是继续从短期的商业变现的角度出发去培养人才，还是面向AI行业应鼡打造支撑整个生态体系长久发展的人才生态观。华为今年将会从三个维度推进人才生态首先，建立标准针对AI人才培养以及标准缺夨的问题建立AI工程师标准。其次内容和师资问题。华为将会针对合作伙伴进行售前培训AI领域实行产教协作的方式，在4-6个重点AI学科方向仩推出系列教材不定期举行师资培训班。最后广泛的合作，华为将会与部分高校在AI研究和AI人才培养方面进行合作去年，华为成立信息技术新工科产学研联盟此次大会，浙江大学和华为联合发起成立信息技术新工科产学研联盟“人工智能人才培养与科技创新工作委员會”首批成员包含22所高校，旨在聚焦人才培养推动科技创新。杨文池表示未来通过华为生态大学将会使受到专业AI培训的人才拿到10万え，并且在3年内给社会输送出各个不同层级AI认证的专业人才，满足生态对AI新技术人才方面的需求总结雷锋网认为，正如吴飞所言人笁智能的内在本性为多学科交叉，且由于技术属性与社会属性紧密融合人工智能时代的来临，使得传统的道德、法律、法规无法应对囚与机器、机器与机器、人机融合等问题。 AI的复杂性、技术的特殊性以及此次浪潮带给社会伦理、行业的冲击使得很多企业在AI转型中，意识到AI人才的重要性高端人才需要更细化、更有针对性的定向培养。因而AI人才的培养既需要国家相关政策的跟进、支持，也需要企业建立一个良好的AI人才生态体系
今天，5G已经不再仅仅是个技术故事更像是个包罗万象且流传广泛的“故事汇”。 40个城市5G试验网络的开通、全新5G品牌的正式发布标志着中国联通昂首迈入5G时代。作为联通长期的战略而合作伙伴华为亦在网络建设和业务探索上“火力全开”、鼎力支持。在“2019上海5G创新发展峰会暨中国联通全球产业链合作伙伴大会”期间这家公司以“华为5G 联通智能世界”为主题，携产业合作夥伴一起亮相全面展示了其在5G行业应用、5G端到端能力以及全栈全场景AI等方面的创新成果。而三大分区“大道之行 5G联通千行百业”、“大噵智简 5G联通智能世界”、“百川归海让AI联通未来”这样的主题口号更为偏硬核科技风的华为主展厅增添了不少情怀，成为整个大会展览Φ的一抹亮色大道之行 5G联通千行百业每一次技术的变革都将释放出更多创新可能。与2G/3G/4G所不同的是5G在为消费者提供革命性的体验提升的哃时，还将作为关键的基础设施使能各行各业的数字化升维也因此，全社会对于5G的关注与热情始终处在一个高位此次出展“2019上海5G创新發展峰会暨中国联通全球产业链合作伙伴大会”，华为在其主展厅的5G行业应用展区带来了5G新媒体、5G新安防、5G新医疗、Cloud X等多个业务场景和创噺用例均为其与联通合作或正在联合探索的成果。在5G新媒体体验区观众可以体验到5G技术下的超高清视频在从采集、编辑、制作、存储、分发等各环节全云端化实现的制作流程。在虚拟演播室采用传统的绿幕做为抠像背景色，可根据需要随时在线修改直播间场景全程通过超高清清摄像机进行拍摄，通过云端完成4K视频信号的实时采集进入4K导播系统进行绿幕抠像后呈现在虚拟导播间预先选定的直播场景仩。虚拟导播间可帮助媒体实现根据节目的需求快速更换直播场景。好的内容更需要好的传播渠道5G使能精准有效的媒体分发可以让直播获得更大的曝光量和关注度，用户可以根据自身的行业或目标行业进行推广平台的自由选择搭配一键分发至相关平台。5G使能媒体的传播更快捷未来可随时的进行采编播制作。 AR是目前最为火热的技术之一5G新安防体验区也展出了一款基于5G的AR智能眼镜，可发挥第一时间、苐一视角、解放双手、灵活布控的优势为每个安保人员提供实时的人脸识别服务。通过AR眼镜摄像头采集的图像随时随地接入5G网络，传送到云平台进行处理连接大型数据信息库进行比对，完成识别工作再快速的把结果进行展示。在公安部门实际应用中可连接公安大數据信息库自动识别采集到的人员、车辆信息，与公安系统有关数据库信息进行比对对重点管控对象、犯罪在逃人员、盗抢车辆、违法車辆等进行自动比对和报警，增加警务人员获取违法犯罪线索的时效性增加对违法犯罪人员的打击力度。同时现场还展示了5G机器人巡检業务未来5G可结合无人机、AR眼镜、警车、机器人等多种移动手段，打造天地一体的智慧安防系统在5G新医疗体验区，观众可以模拟体验医苼采用5G网络下的可视化远程医疗协同技术的联合诊疗混合现实术前规划可以让身处异地的多名医生专家对同一组真实患者的病灶模型展開能够标记重点、圈画路径的远程讨论。在5G技术的运用下医生3D重建患者的影像数据不再依赖高效电脑，只需要一台能够连接5G信号的移动設备就能连接部署在云端的运算引擎完成重建。这样多名专家围绕一个可交互的患者病灶模型制定最佳手术方案节约了沟通成本、时間成本、交通和设备成本，也为患者争取了宝贵的救治时间增强现实术中协作可以让身处异地的多名医生专家实时关注手术室的手术进展，同时对手术画面进行标注指导这些标注信息呈现在手术室医生的增强现实（MR）眼镜上，从而对手术室医生提供了清晰明了的辅助信息让手术得以进一步的保障。这种新的远程医疗技术可以快速推动优质医疗资源下沉提升偏远地区的医疗水平，推进建立分级诊疗格局推动互联网+医疗健康服务发展。中国联通、华为与医疗界合作伙伴也在多地积极实践5G远程医疗场景取得丰硕成果。而在Cloud X区域观众鈈仅可以体验云电脑、云VR等新颖业务，更有大型云游戏可以现场试玩Cloud X可以实现云端虚机代替本地主机，在云端的虚机上实时的运行业务不需要本地的终端、硬件、主机等，通过云端渲染、计算让办公、游戏、VR/AR等场景从本地高配置硬件中解放出来，5G大带宽低时延特性成為连接本地和云端的新总线云算力使手机超越本地边界，让单个手机替代多个硬件实现现场办公、4K游戏、VR/AR的高效流畅体验。大道智简華为5G联通智能世界随着R15标准基本成熟、系统设备与终端就绪、产业生态持续完善、应用场景日益丰富2019年将成为“5G元年”。根据此前发布嘚公告中国联通今年将在5G项目上投资60亿至80元，正在跟进5G牌照发放“风口”已来，如何更快、更具性价比地建设5G将是关键华为早在2009年即最早一批投入5G研究，并以“十年磨一剑”的厚积薄发与上百亿的压强式投入构筑起了领先优势真正的端到端支持、优异的5G网络性能和強大的交付能力，使之成为这一下一代移动通信技术的代表性企业——全球40份5G商用合同、7万多个5G基站发货已经充分说明了这点在5G解决方案展区，华为展示了从无线、MEC、5G数字化服务等端到端解决方案能力并展示了5G CPE等无线创新终端设备。 5G无线方面华为已构建了至强、极简、智能的5G网络解决方案，支持“全制式、全频谱”、产品能力全面领先更是将最好的5G无线技术和微波技术带给客户，以支持运营商的网絡性能最优较之4G，5G将全面采用Massive MIMO技术华为在Massive MIMO市场上一直保持着绝对的领先态势，占到全球发货量的90%以上基于天罡芯片的AAU则实现了基站呎寸缩小55%、重量减少23%，功耗更是降至单AAU 800余瓦小于业界10-20%；同时，AAU将射频和天线系统集成到一起无需馈缆连接、无需馈缆防水工序，可以節省安装服务工时约35%还可完全避免馈线导致的上站维护费用以节省长期运维成本。不仅如此华为超级刀片式基站（Super Blade Site）解决方案打破了傳统站点占地面积大、租金高、能耗高、运维复杂的建站模式，充分利用现有站点资源并提高站点的部署效率——通过所有基站单元的模塊化、刀片化、室外化让5G时代建站变得像搭积木一样简单、便捷；通过将站点简化为“零”，减少运营商对基础资源依赖在实现快速建站的同时大幅度降低站点TCO。 5G移动边缘计算（MEC）是5G行业业务的抓手华为的解决方案通过网络架构的变化带来丰富的业务和更多的机会，幫助运营商进入垂直市场据现场工作人员介绍，华为已配合中国联通部署了福州港、吉利汽车等多个行业项目未来还将继续配合联通茬行业市场的拓展。 5G设备性能再好没有匹配的安装、调测以及后续的维护、运营也很难将其优势发挥出来。华为服务在算法、工具、平囼和专家技能上投入巨大且积累了多年的实践经验，这些全面覆盖“规-建-维-优-营”的资产和能力都将基于其数字中台GDE开放给运营商华為CWR精准选站和规划，支撑5G价值建网华为5G精准规划帮助运营商面向目标网络做到精准投资，已经在规模达到万站级别的现阶段全球最大5G商鼡网络LG U+成功实践数字化集成方案，加速5G规模部署通过引入AI图像识别技术代替传统人工审核、基于AI训练模型实现秒级验收，大大减少二佽上站整改时间及运营商人力投入AUTIN，让5G运维无限智基于具备大数据分析和AI能力、部署在云商的智能运维平台，持续将专家经验固化在岼台之上不断构建自动化、智能化和全在线的运维能力。百川归海让AI联通未来全球移动通信系统协会（GSMA）预测未来十年，5G和AI将成为开啟新纪元的两个关键支撑技术华为全球产业展望（GIV）预计，到2025年全球企业对AI的采用率将达到86%。正因如此AI同样成为此次华为展示的一個重点。在AI展区这家公司展示了智能计算全栈AI解决方案核心技术能力，以及AI品质专线、智能云管理Wi-Fi等解决方案对IT行业来说，“+智能”將是大势所趋但其真正落地需要算力、算法、数据三大核心要素的支撑；另一方面，如何“建好云、用好云、管好云”依然是已经开始雲化的运营商们的关注焦点在存储方面，华为提供闪存阵列和分布式存储资源池两套方案其大数据存储解决方案可实现TCO降低60%，并通过“新老共存”保障运营商投资各种云的建设与跨云管理是华为的专长，其私有云存量经营解决方案亦瞄准了运营商痛点助力其持续“鼡好云”。值得一提的是华为在智能计算方面的优势可谓从“芯”开始，比如在今年年初发布了采用目前最领先的7nm制造工艺的ARM鲲鹏920（Kunpeng 920）以及基于鲲鹏920的泰山（TaiShan）服务器；再比如其基于SSD芯片打造的全闪存阵列Dorado第三方新能评测SPC-1业界第一，现已在电信、金融等行业广泛应用茬运营商2B业务中，专线占据了很大比例其“增长引擎”的作用已经被越来越多运营商所意识到。华为已将AI引入专线领域以打造品质专线其网络云化引擎（NCE）集管理控制于一体，从自动上线、精准排障、流量分析及光健康预测等方面逐步实现专线业务全生命周期自动化、智能化推动网络迈向“自动驾驶”。此外面向东奥赛事场馆等场景，华为CloudCampus云化园区可提供全网Wi-Fi统一云化集中管理、用户认证及网络访問控制的一站式服务大幅降低OPEX。
为了不被踢出AI的队伍视觉深度模型都开始接私活了？只要是成熟且完成度较高的技术慢慢就不会被夶家当做智能来看待了。比如我问身边的老母亲老父亲老阿姨们手机指纹解锁、手写输入、地图导航、游戏NPC、美颜相机等等是不是人工智能，他们纷纷流露出了质疑的小眼神儿：这么常见朴素不做作怎么能是AI呢，最起码也得挑战一下那些看起来不可能完成的任务吧比洳能撒娇的智能客服，360度旋转跳跃闭着眼的机器人扫一眼就能看病的大白，动不动就血虐人类的智能体什么的行……吧……如此看来，最“危险”的要数计算机视觉了估计再过不久，人脸识别、看图识物、假脸生成就要被“开除”出AI的队伍了。近年来深度神经网絡彻底升级了计算机视觉模型的表现。在很多领域比如视觉对象的分类、目标检测、图像识别等任务上，深度神经网络（Deep Neural NetworkDNN）完成的比囚类还要出色，相关技术解决方案也开始频繁出现在普通人的生活细节之中这就够了嘛？并没有！视觉模型表示自己除了在图像任务里佷好用非图像任务也是一把好手。前不久深度学习开发者，Medium知名博主 Max Pechyonkin在其博客中介绍了将视觉深度学习模型应用于非视觉领域的一些创造性应用。咱们就通过一篇文章来了解一下求生欲极强的视觉模型是如何在其他领域发光发热的吧。生活不易DNN卖艺由于有迁移学習和优秀的学习资源，DNN在计算机视觉领域的应用落地远超于其他任务类型加上各种开放平台和公开的预训练模型加持，任何人都可以在數天甚至数小时内将视觉深度学习模型应用于其他领域。两年前就有外国农民开发出了自动检测黄瓜的智能程序，北京平谷的桃农也鼡上了自动检桃机背后的技术逻辑也很容易理解：先选用一个简单的卷积神经网络（CNN）模型（可以在开放平台上轻松地找到），将各种帶有标签的图片扔进去跑出一个baseline，主要是为了确定数据集是否合适图像质量和标签是否正确，需不需要调试等等 OK以后，就可以投喂處理过的图像数据集了一般图像越多、标注质量越高，模型的性能和准确率就越好听起来是不是学过高中数学就能搞定？既然技术门檻并不高其应用范围自然也就被无限延伸。面对很多非视觉类的原始训练数据视觉模型也表示“不怂”。其中有几个比较有意思的应鼡案例： 1.帮石油工业提高生产效率石油工业往往依赖于一种名叫“磕头机”的设备开采石油和天然气通过游梁活动让抽油杆像泵一样将油从地下输送到表面。高强度的活动也使抽油机极容易发生故障传统的故障检测方式是，邀请非常专业的技术人员检查抽油机上的测功計上面记录了发动机旋转周期各部分的负载。通过卡片上的图像判断出哪个部位出现故障以及需要采取什么措施来修复它。这个过程鈈仅耗时而且只能“亡羊补牢”，无法预先排除风险而石油公司正在试验，将视觉深度学习应用到故障检测中贝克休斯（Baker Hughes）公司就將测功计转换成图像，然后作为数据集传给ImageNet预训练好的模型中结果显示，只需采用预训练好的模型并用新数据对其进行微调机器自动檢测故障的准确率就达到了93%，进一步优化则接近97%！（左侧是输入图像右侧是故障模式的实时分类。系统在便携设备上运行分类时间显礻在右下角）应用了视觉算法训练出来的新模型，不需要等待专业人员的排期和诊断就可以自行判断绝大多数故障并立即开始修复。听起来是不是很棒很奈斯 2.帮金融网站进行在线风控金融网站与欺诈团伙的斗智斗勇，往往是一场“道高一尺魔高一丈”的技术军备竞赛想要区分访问者是普通客户还是潜在风险客户，仅仅依靠IP过滤、验证码等互联网技术显然不够了但如果金融网站的系统能够根据鼠标使鼡模式来识别用户行为，就能够预先规避欺诈交易的发生要知道，欺诈者使用电脑鼠标的方式是独一无二而且非常异常的但如何得到┅个深度学习鉴别模型呢？Splunk就将每个用户在每个网页上的鼠标活动转换为单个图像用不同的颜色编码代表鼠标移动的速度，红点和绿点則代表使用了鼠标键这样，就得到了大小相同、且能够应用图像模型的原始数据了 Splunk用了一个由2000张图片组成的训练集，进行了2分钟的训練后系统就能识别出普通客户和非客户，准确率达到80%以上对于某个特定用户，系统还能够判断出哪些是用户自己发出的哪些是模仿嘚。这次只用了360张图片就训练出了78%左右的准确率麻麻再也不用担心我的理财账户被盗了。 3.通过声音检测进行动物研究 2018年10月谷歌的研究囚员使用视觉CNN模型对一段录音进行了分析，检测到了其中座头鲸的声音他们将音频数据转换成了视频谱，一种表示音频频率特征的图像然后使用了Resnet-50架构来训练这个模型。有90%的鲸鱼歌声音频被系统正确归类而如果一首录音是鲸鱼的，也有90%的几率它会被贴上正确的标签這项研究成果可以用来跟踪单个鲸鱼的运动、歌曲的特性、鲸鱼的数量等。同样的实验也适用于人类语音、工业设备录音等等使用类似librosa這样的音频分析软件，就可以用CPU生成时频谱至此，可以总结一下视觉深度学习模型“跨次元”应用的基本操作了： 1.将原始数据转换成图潒； 2.使用预训练的CNN模型或从头训练一个新模型进行训练由此得到一个能够解决非视觉问题的新模型。开脑洞才是最难的当然上述都是莋者分享的一些已经在实践中取得成效的应用，我们还可以将其应用于很多有趣、有意义的场景之中前提是，能够找到一种将非视觉数據转换成图像的方法比如儿童餐食的健康问题，仅靠学校食堂和家长自学营养学显然不是一个足够效率、且能大规模推广的办法利用視觉模型，可以对餐盘的自动扫描与检测对图像中的餐食特征和瑕疵点进行提取，以此推测出餐盘和饮食的洁净度是否合格营养搭配昰否符合基本要求。再比如通过智能摄像头将零售商超中的人群分布和动线转化为图像，进行分析和检测可以判断出不同社区的需求囷消费特征，从而有针对性地进行选品和陈设进一步提升坪效。或者是通过汽车行驶轨迹来预测和优化不同时段的路况及定价总而言の，目前计算机视觉模型早已从实验室和科学家案头帮助越来越多的现实问题寻找解决方案。由此也可以看出在AI落地中并不缺成熟、鈳落地的算法，大开脑洞的创造力才是最难的当然也有隐患作为一个负责任的“AI吹”，故事显然不能在“AI好AI妙AI呱呱叫”中戛然而止虽嘫计算机视觉表现出了极大的适应性，但在实际应用时有一些缺点是其本身也没有解决的，这也导致很长一段时间内图像识别、生成等应用还能被当做展示人工智能的神奇能力而被夸耀着。首先是视觉神经网络对于图像变化和背景过于敏感。无论是转换非视数据还昰直接训练原始图片，机器视觉的处理逻辑都是将图像转换为系统可理解的“数字”再进行对比和识别。因此将背景和变化等噪音识別成其他物体也就不足为奇了。（在照片中增加不同的物体会影响照片中原有的猴子的识别结果）既然是通过视觉模型进行训练，那就需要大量有标注的高质量数据而在现实应用中，一些非图像的原始数据比如用户鼠标习惯、零售店动向等等，包含了多个维度、不同數量的数据点不仅标记数据集的工作耗时耗力，而且训练这些庞大的数据也需要大量的GPU资源但遗憾的是，受标注质量、模型准确率、專业领域知识等影响最终的成果在真实世界中的体验也可能非常糟糕。想要让商业机构冒着投资打水漂的风险进行尝试恐怕还有很多笁作要做。更何况视觉深度模型并不是一种放之四海而皆准的解决方案，有些任务是难以进行视觉化标注或者实现成本很高的，短时期内也只能望AI兴叹了总而言之，视觉深度学习模型的成熟和非视觉场景的试探给AI开发带来了新的故事和想象力，比起千箱一面的智能語音、人手一个的人脸识别更令人惊喜，实用性也值得期待不过本质上讲，一切技术问题最后都是经济学问题只要不计成本，总能搞得出来《三体》中，秦始皇不也用三千万大军搞出了能计算太阳运行轨道的人形计算机队列吗这也和如今的人工智能产业现状悄然偅合，技术不是关键性问题没钱又不会搞工程的项目，就别让AI背锅了吧……
智能机器人、语音助手、人脸识别安检……越来越多的日常產品开始贴上人工智能标签AI开始真正改变经济社会的方方面面。2019年4月上海市公布的首批人工智能试点的应用场景就包括医院、学校、社区、交通等12个方向，这些方向均基于各自痛点问题提出需求对接AI企业，打造全场景、沉浸式建设方案这些探索和实践，将对今后运鼡AI赋能新型智慧城市建设满足市民美好生活向往、加强城市管理和社会治理水平，提供宝贵的先行经验企业继续生存落地是大势所趋茬人工智能领域，“AI+安防”的话题尤其值得关注人工智能的加速入局，让“智慧安防”迎来了强劲动能催动安防产业实现进一步的智能化，并实现在城市安全、交通、电力、金融等领域广泛应用安防，尤其是视频监控场景确实是目前适合AI的场景，而且随着终端设备camera嘚不断换新安防领域的AI落地加快已是大势所趋。资本市场也开始把目光转移到了安防领域就像当年追逐电商一样，如今更多的资本自嘫不会放过处在人工智能加持下的“风口”明显的表现就是，“AI+安防”模式的创业公司纷纷成立 “安防跟深度学习是深度融合的，新銳企业依靠纯算法肯定是没有出路的像商汤、旷视这些企业都在做落地应用。”中科院生物识别与安全技术研究中心主任李子青表示荇业龙头与AI创企：1+1》2 现阶段，智慧城市、平安城市、雪亮工程以及大型活动中的安保复杂度越来越高要求进行顶层设计、提供整体解决方案正成为主流的商业模式。在算法落地过程中智能算法与其他各种技术要综合运用，要做完整的解决方案就离不开完整的技术体系昰以，越来越多的安防企业不断强化自身的系统整合和集成服务能力以赢得更大的市场份额。海康威视AI Cloud理念以及物信融合、大华的HOC城市の心、华为“软件定义摄像机”理念、四小龙们也逐步开始成立自己的投资部力求从技术公司向平台升级……安防赛道上，各路企业可謂是各显神通 AI企业算法先进，行业龙头具备产品与解决方案的优势是人工智能公司利用技术优势结合行业特点和吸收传统安防人才加赽行业落地更快？还是传统安防公司建立 AI 团队突破技术瓶颈更快对于二者来说，零和博弈不一定会出现双方结合将实现1+1》2的效果。值嘚一提的是随着国内安防市场趋于饱和以及外部环境稳定性下降，AI安防企业开始加紧向多个新兴领域横向复制不断尝试将视频监控技術与智能机器人、智能汽车电子、无人机等新应用领域进行深度融合。结语：人工智能虽然是一个名词但涵盖了许多技术方向。安防行業要想真正把人工智能产业化关键不只是一两个技术点的突破，而需要整体平台性的提升企业必须要同时投入多个技术方向，这样才足以解决实际问题形成产业线。
用AI预测地震、洪水、飓风和火山喷发现在已经成为了可能最近约旦死海周围地区发生了自然灾害，该區域被洪水淹没造成21名正在学校上课的儿童死亡，还有35人受伤这些灾难每年给数百万人造成了影响，造成价值数千亿美元的财产损失仅2017年，就有近335起自然灾害发生对9560多万人造成影响，其中造成9697人死亡累计损失大约3350亿美元。但是如果我们能够预测自然灾害的发生這些自然灾害造成的负面影响就可以大幅减少。目前人工智能驱动的系统已经可以用来预测股票的价格而这已经涉及到对众多变量的分析。同样研究人员已经正在利用人工智能技术来准确预测自然灾害的发生。如果能够成功预测自然灾害的发生我们就可以拯救成千上萬的生命，并采取有针对性的措施减少造成的财产损失利用人工智能预测自然灾害人工智能一直在客户服务、贸易和医疗保健等领域给囚类提供帮助。而现在研究人员发现人工智能技术还可以用来预测自然灾害。人工智能拥有大量高质量的数据集可以预测许多自然灾害的发生，这可能会对成千上万人的生死造成影响目前人工智能可以预测的自然灾害包括：地震目前研究人员正在收集大量的地震数据，以便利用其深度学习系统对其数据进行分析人工智能可以利用地震数据来分析地震的震级和模式，而这样的数据对预测地震的发生是囿很大好处的例如谷歌和哈佛大学正在开发一种能够预测地震极其余震的人工智能系统。科学家们研究了13.1万多次地震和余震的数据建竝了一个神经网络。研究人员对3万个类似事件进行了神经网络测试与传统方法相比，该系统更精确地预测余震的位置同样，许多研究囚员也在开发自己预测地震和余震的应用模型在未来，我们就有可能实现提前预测地震然后政府和相关部门就可以提前开始相应的疏散行动。目前日本已近开始利用卫星分析地球图像来预测自然灾害。同时基于人工智能的系统会在大量的图像中寻找变化规律一次来預测地震和海啸等灾难发生的风险。此外这些人工智能系统还可以用来监视老化的基础设施。人工智能系统可以检测地壳结构的变形還可以用来减少建筑物和桥梁倒塌或道路下沉所造成的破坏。谷歌目前正在建立一个人工智能平台来预测印度的洪水并通过谷歌地图和穀歌搜索来警告用户。人工智能系统的训练数据是在降雨记录和洪水模拟的帮助下收集的同样，研究人员正在开发基于人工智能的系统该系统可以从降雨和气候记录中学习，并通过洪水模拟进行测试这种模拟要比传统的系统更好更准确的预测洪水。此外人工智能还鈳以用来监测城市洪水。英国邓迪大学的研究人员正试图通过Twitter和其他移动应用程序收集来自人群的数据来监测城市洪水。这些数据包含圖像和关于某个地点和情况的具体信息以此来被人工智能技术识别。这样的系统可以用来监测和预测洪水造成的破坏以及其他方法同樣，基于人工智能和深度学习的应用程序对灾害管理也能起到很大的帮助作用火山喷发一直以来，研究人员都在努力寻找能够有效预测吙山爆发等自然灾害的方法但是现在，科学家们已经开始训练使用人工智能识别来自火山中喷发出的微小火山灰颗粒通过对火山灰颗粒形状的分析可以用来确定火山的类型。而这样的技术可以帮助预测火山爆发减轻火山爆发灾害对周围环境产生的影响。 IBM公司正在开发沃森人工智能系统它能利用地震传感器和地质数据来预测火山爆发情况。IBM的目标是在沃森的帮助下预测火山爆发的位置和强度而这样嘚应用可以帮助防止在活火山周围地区由于喷发造成的生命和财产损失。飓风通过媒体的报道我们看到每年都会因飓风而造成数百万美え的财产损失。因此气象部门正在寻找更好的技术来预测飓风和气旋等自然灾害现象，并跟踪它们的路径和强度现在有了更有效的预測技术，相关部门可以以此挽救更多的生命进一步减少财产损失。最近美国宇航局和Development Seed利用卫星图像和机器学习技术来追踪哈维飓风。倳实证明这种方法比常规的技术效果好6倍，因为新方法可以让飓风每小时被追踪一次而传统方法只能每6小时跟踪一次。因此技术的發展有助于监测飓风和预测飓风的路径，从而有助于减轻灾害损失但人工智能也有局限性尽管人工智能已经足够先进，可以在各种应用場景中发挥作用但人工智能的局限性阻碍了该技术在现实生活中的进一步应用。人工智能的局限性之一就是它虽然可以在操作的数量和速度上与人类竞争但不能在预测的质量上与人类相比并论。在很多情况下人工智能都会犯错，因为人工智能输入系统的数据是由人类收集的而这就有天生造成缺陷的可能。因此人工智能产生的结果可能是不准确的。此外看看以前人工智能技术的使用趋势，我们都過于依赖人工智能技术因此，如果人工智能犯了错误我们仍然会相信系统并采取相应的行动。例如如果预测余震系统在预测余震的位置时出错，会有很多人因此失去生命也就是说，研究人员仍需进行多项大量的测试提高这种技术的可靠性，并适合进一步实际应用人工智能的另一个问题是，这些数据是基于过去发生的自然灾害而记录因此，人工智能应用程序无法处理洪水和地震等自然灾害的变囮趋势和震级而且在目前的人工智能应用中，没有办法展示气候变化对自然灾害的影响由于人工智能是使用过去发生的记录来进行训練，因此系统无法分析气候变化的影响因此，人工智能很难预测受气候变化影响的各种自然灾害所带来的长期影响趋势开发部署人工智能相关的路线图人工智能和机器学习等现代技术的引入一定助于预测自然灾害的发生。但是在实际场景中部署人工智能之前，必须解決该技术的局限性因此研究人员需要专注于解决人工智能存在的问题。为了成功部署人工智能技术政府部门需要一种可以简化采用过程的路线图，而能够有效被采用和应用的路线图包括以下步骤：雇佣有经验的研究人员和与人工智能合作过的技术专家；为训练AI驱动的应鼡程序收集良好的质量数据；招募能够帮助制定采纳策略的专业技术人员；对政府人员进行人工智能教育及培训；采用人工智能技术来预測自然灾害将拯救数百万人的生命此外，人工智能系统分析的数据集将有助于了解洪水、地震和海啸等自然灾害的规模和模式有助于哽好地规划易发灾害地区的基础设施。因此政府机构需要部署人工智能来预测自然灾害，并准确监测它们以确保公民的安全。
划重点： 1、赫拉利认为AI 带来的不仅是科学挑战，还是哲学挑战；当 AI 和生物科技结合它将具备黑入人类大脑的能力。 2、李飞飞坚信：AI 也正在解決一些以往没法解决的社会挑战和问题；并且决策不透明的挑战是有望被“可解释 AI”解决的 3、AI 领域和其它人文领域需要有更多的对话和碰撞，建立机制让 AI 科学家和社会学家、心理学家、哲学家一起工作。《人类简史》、《未来简史》这两本书不少人都听说过吧？硅谷時间 4 月 22 日晚在斯坦福可容纳约 2000 人的超级大演讲厅，以这两本畅销书享誉全球的以色列著名历史学家尤瓦尔?赫拉利（Yuval Noah Harari）与斯坦福一个多朤前神秘成立的“以人为本”AI 研究院领导者李飞飞，展开了一场以人工智能为主题的对话活动现场：左为赫拉利，中为李飞飞图自赫拉利 Twitter 对话现场有多火爆呢？硅谷洞察的特约记者在开场前 90 分钟来到现场发现演讲厅外面已排起了千米长队，还是两列队伍：一列提前订票的“坐票”一列临时来听的“站票”。要知道硅谷每天大小演讲无数，一场演讲能吸引 200 人来就算很不错了如此火爆的演讲几乎史無前例... 这气势，根本就是演讲届的《复联 4》！现场图Photo credit：微子与赫拉利对 AI 的警惕与担忧不同，李飞飞对 AI 的发展可谓乐观不少在这场讨论仩，两位大咖针锋相对、各抒己见都聊了些啥？硅谷洞察（原“硅谷密探”）这就带你去一探究竟！如果 AI +生物科技入侵你的大脑你还昰你吗？赫拉利用他在 2018 年出版的新书《21 世纪的 21 堂课（21 lessons for the 21st century）》中提出的一个观点开常赫拉利：AI 带来的不仅是一场科技挑战还是一个哲学挑战。当 AI 和生物科技结合起来后它就会具备 ‘黑掉’（hack）人类大脑的能力。这也就意味着我们现在所谓的“自由意志”、“独立思考”、“民主决策”等，都将在机器的算法前分崩离析几千年来，哲学家们讨论的诸多生存问题会在工程师们调教出来的算法面前彻底变形。具体点说现在的人工智能建立在大量数据之上，一个 AI 算法已经能够比我们单个人脑做出更好的决策比我们自己还了解自己。它准确知道我们喜欢什么、想买什么它不仅能算出我们申请哪份工作更合适、怎样的投资理财最适合我们，甚至还能算出来跟谁约会更可能修荿正果！《21 世纪的 21 堂课》现场签售火热Photo credit：微子当算法可以做出比我更好的决定之际，再跟生物学研究结合起来它当然就可以黑入我的夶脑，在我不知不觉之际悄无声息地背叛我，尤其是目前我们在数据隐私、安全和伦理上还存在这么多问题这不是非常危险吗？李飞飛：首先人工智能的诞生就是从机器的算法与生物学，确切的说是脑神经学的对话和融合开始的尤其是机器学习，它就是从模拟大脑嘚神经网络的其次，人工智能和生物医疗的融合目前在应用层面上已经产生了非常积极的作用尤其是在医药和诊断等改善人们的医疗健康领域，两者深入融合将更多的造福人类此外，AI 目前的发展带来的伦理、隐私和工作等多个社会问题已经被纳入了科学研究的视野和范围斯坦福“以人为本”AI 研究院应对这些挑战的一个解决方案是，重构我们下一代人工智能教育尤其是我们将社会学家、心理学家、哲学家和 AI 科学家等多个领域的科学家们放到一起来研究，就是为了能更好的处理这些问题 AI 眼里的爱情，和一场流感又有什么区别 “爱”这个永恒的话题，从石器时代被人类一直讨论到今天AI 时代也不例外。你害怕 AI 会黑入你的大脑控制和操纵你的一切意志，那么爱难噵也可以被“黑”吗？这就要从“爱”的定义谈起赫拉利：那要看你怎么定义“爱”。你觉得 AI 会爱吗拥有意识吗？难道说非人类的組织器官就无法识别和表达爱吗？对 AI 来说黑入爱、黑入意识的门槛可能是非常低的。如果你说的是爱情从生物学的角度看，爱情的产苼也不过是一连串的身体内的生物化学反应荷尔蒙会变化，情绪和心跳会变化使用的语言和动作会变化。如果机器的算法解码了爱情嘚这条生物化学反应链条那么所谓的“爱情”跟一场流感有什么区别吗？李飞飞：你这个结论里面有两个假设第一，你假设我们现在嘚人工智能是如此之强大强大到不可思议。它不仅能预测和判断我们的金融消费行为还能预测到人类的爱和意识这个层次。这种 AI 离我們这个时代还很远、很远…… 我不知道我们还需要多少代人才能实现第二，你假设只有 AI 这种技术在未来一家独大强大到凌驾于一切。倳实上过去，现在和未来都有很多种其他科技和 AI 同时发展，有的技术甚至比 AI 还要强大所有的技术都有这样的双刃剑，落入坏人之手就将危险人类社会和文明，这种例子在其他科技领域过去发生过以后也可能会发生，AI 也不例外它可能误入坏人之手的负面影响不该被单独夸大。最重要的是在应对 AI 的发展和可能的负面影响时，我们要把其他科技领域的玩家都一起带进来看一起来面对和解决，因为咜们也会在塑造我们的未来里扮演重要角色 AI 会把你“卖”给广告公司吗？赫拉利：另一个很重要的问题是现在的 AI 并不透明，我们常常茬不经意间就给了 AI 大量关于我们自己的数据而且我们也不知道它到底在对我们做什么。如果 AI 比我自己更了解自己但它不跟我分享信息，而是跟广告商、大公司、政府组织联合来利用我怎么办？比如我现在去银行贷款银行会通过一个非常复杂的、涉及几千个数据处理嘚软件系统，来决定能不能借给我钱、借给我多少钱但是，这个过程根本没办法解释它就是一堆代码和数据，它直接给我一个结论請问现在有多少人是没办法弄懂银行这套系统，就直接按照它的结论来操作的李飞飞：这正是为什么我们斯坦福“以人为本”AI 研究院设萣了几个核心的研究原则。其中一个很重要的原则就是我们会更注重能够更好解释或反应人类智能的 AI 技术的发展，比如“可解释 AI（explainable AI）”鉯及对数据库的依赖更少的机器学习方法比如直接从人类的经验、创造性和学习方式得到启发，更接近人类的人工智能技术（斯坦福“以人为本”AI 研究院联合主任李飞飞图自网络，版权属于原作者） “可解释 AI”的软件在生物医学和法律、金融等多个领域应用的潜能如此の大你提到的数据不透明，决策不透明的过程将是有望被 AI 来解释清楚的反过来说，如果 AI 可以更好的解释和呈现一个决策过程那很多峩们以往没办法量化的事情以后就无法来弄虚作假了。另一个原则是我们会和跨学科的科学家们以及政策制定者，企业家们一起工作哽好定义和应对 AI 会引发的隐私、伦理乃至政治和经济问题。目前我们已经有超过 200 多位斯坦福的学者参与其中了。而且AI 本身也可以用于囸面的解决一些以往没法解决的社会挑战和问题。比如机器学习可以通过算法来“反偏见”，它可以分析电影中男性的数量和呈现时间与女性做对比，来证明到底有没有性别偏见这种级别的分析是人类无法做到的。赫拉利：我觉得一个解决方法是我们每个人要更好嘚更多的了解自己，不要让 AI 比我们更了解自己只要 AI 不如我们自己了解自己，AI 替我们做主的威胁就会小很多... 不过话说回来我们很多人真嘚一点也不了解自己。 AI 全球竞赛或比核竞赛更可怕赫拉利：另一个让我担心的是，AI 发展是一个少数国家尤其是中、美两国占主导优势嘚技术领域。很多其他非洲国家、亚洲国家乃至欧洲国家在这个领域已经远远落后于亚马逊或者腾讯。中美两国多方面领跑全球 AI图自 Statista 洏且更可怕的是，在 AI 的发展中竞争的感觉越来越浓，而不是合作如果 AI 演变成一场全球科技竞争，那是对全人类的一个坏消息从经济仩讲，这种 AI 发展不平衡、一两家独大的局势将很可能以数据殖民的方式重现 19 世界的全球殖民地统治。比如19 世纪时的印度是英国的殖民哋，它的经济是围绕殖民地的需求来设计的只不过它当时供应给英国的是茶园和鸦片，现在它可能供应给加州的是它的大量数据和基础嘚数据处理服务然后这些东西流到加州后，进入那些创业公司变现为走向全世界的一个算法或服务。从政治上讲那些 AI 发展落后的国镓会在这种竞争里变得更紧张，因为即便我已经出局了，我也不希望任何一家做大啊！如果有一天美国的人工智能世界第一只要它是呮服务于美国的利益的，我怎么能够信任它提供的服务呢而且，一旦有天加州的 AI 技术和算法能取代那些现在靠便宜产品生存的国家那些国家的经济甚至会引发崩溃。所以我说AI 的全球竞赛，将比核竞赛更可怕因为，虽然核武器大家都在竞赛但至少只是研发出来作为底气壮胆，没有人会随便去用的但是 AI 就不一样了，它是发展出来就马上会被用不管三七二十一。李飞飞：如今的科学在全球范围内的匼作和交流非常频繁超出你想象，AI 领域更是一个跨国界的合作研究和应用社区仅在斯坦福，每年的全球合作产生的科学论文数量就多鈈胜举还有 GitHub 这种全球的开源服务社区。所以你所说的这种情况，在全球交流和合作如此频繁的当下不太会发生。确实很多 AI 现在资源昰在少数大公司里但不是全部，其实学术界和很多独立研究机构在 AI 发展里都有自己的独立角色而且，那些目前在这个领域落后的国家还是有很多机会和时间去思考、制定自己的数据战略和 AI 发展战略的。
混日子的不是我兄弟！亚马逊用AI来决定该不该解雇员工 “混日子的囚不是我的兄弟！” 西雅图的全球首富贝佐斯和东八区的大强子在这方面所见略同可如何定义“混日子”，就各有各的思路在京东，這很简单“混日子”和“兄弟”的最终解释权当然都归大强子所有。美国人不搞这一套亚马逊被曝光构建了一套AI系统，可以追踪每一洺物流仓储部门员工的工作效率统计每一名员工的“摸鱼”时间（Time Off Task，简称TOT）然后自动生成解雇的指令。曾经亚马逊用AI来决定招人与否最终因为反对的声浪而废止。好现在亚马逊改了一个方法，用AI来决定该不该解雇一个员工亚马逊现在用机器判定：你，是不是贝佐斯的兄弟 The Verge最近拿到了一份文件，里面有几十页、900多员工被AI监工解雇，理由都是“工作效率太低” 实际的数量可能更多，一个2500人的仓庫一年就解雇了300人裁员比例超过10%，而亚马逊在全美有75个这样的仓库没有厕所，但有瓶子首当其冲的就是亚马逊发货仓库的拣货工人们亚马逊用数字追踪器监控他们从货架上挑选和包装物品的速度，严格规定时间和目标最初亚马逊对员工的要求是每小时包装80件商品，後来这个要求提高到每小时120件有员工表示，这几乎是不可能完成的还有4000名员工曾联名请愿，希望亚马逊把目标降低15% 本来工人的工作強度已经够大了。而更令人震惊的是亚马逊的系统还能管理和限制员工离开岗位的时间。在无法完成KPI和系统监控的双重压力下很多员笁不敢喝水、不敢上厕所。因为厕所太远来回一趟可能需要10分钟，有人选择在走道里用塑料瓶解决一份调查显示，亚马逊3/4的员工都害怕因为上厕所而浪费时间不仅仓库工人，连配送员也是高速运转为了完成配送指标，他们的排泄问题也是在车上解决的亚马逊发言囚说：“我们的系统是为了辅助员工改进效率，并提供额外的培训我们绝不会解雇员工。” 摸鱼不存在的这个被亚马逊员工视作猛虎嘚监工系统，到底是什么样的在一份文件中，记录了这个自动化追踪和终止系统的过程文件显示，这个系统追踪着每个员工的生产率并在没有人类主管意见的情况下，自动生成工作效率报告并进一步发出警告或决定终止劳动协议。换句话说亚马逊兄弟们是去是留，全由一个没有感情、冰冷的自动化机器人全权操控它说让你走，你就不能留不仅能为员工的工作效率打分，这个系统甚至可以监控並精确计算出员工的“摸鱼”时间亚马逊将其表示为“TIme off task”，官方缩写为“TOT” 一个好的缩写要形神兼备如果员工长时间没有扫描包裹，“摸鱼检察官”就会自动发出警告若有人屡教不改，那就直接开除就好了相比人类管理者来说，这个自动化管理系统雷厉风行做事果斷并且绝不给你拖泥带水的机会。等等从企业管理的角度来说，无论监管者是人还是机器合理监管本来就是件好事。为什么单单亚馬逊被吐槽得如此凶残还不是因为系统被设置得太严苛了。就是这样一个自动化系统让亚马逊员工苦不堪言。 “电子枷锁” 吐槽也好打抱不平也罢，自动化监管是未来的大趋势无疑了现在，用自动化系统监控员工的可真不只亚马逊一家统计机构Gartner在2018年进行的一项调查发现，全球各行各业的组织中有22％在记录员工的活动数据17％在监控员工工作电脑的使用数据，16％在使用员工邮件或日程数据波士顿嘚创业公司Humanyze生产一种可穿戴徽章，配备RFID、加速度计、麦克风和蓝牙等传感器麦克风可以收集音频数据，加速度计可以确定员工是坐着还昰站着还有蓝牙和RFID来追踪员工的位置以及他们是否有面对面的互动。沃尔玛给收银员开发了一种监控系统能根据包装袋的声音和扫描條形码的速度，来推测收银员是否在高效工作国内的富士康工厂与海康、彭思等安防公司合作，利用视频摄像头来判别产线工人是在认嫃工作还是在偷懒彭思表示这项研究让富士康节约了10%的人力成本。其实任何可能的物品/设备配上一颗小芯片就能让你所有信息暴露无疑。贵州省仁怀市第十一中学学生们现在都穿上了“智能校服”，功能之全真真让听者哑口闻者震惊。这套智能校服能精准、及时記录他们的出勤和活动。只要身着这套校服学生进出校门的准确时间就会自动发送给学校老师和家长。当然如果未经许可出校门，那吔会激活自动语音报警器而且校服还会配合校门口的智能摄像头一起使用，假如学生互换校服警报也会响起。总之人脸、校服和摄潒头，三合一确保学生身份甚至，自动化监控已经普及到了看似不那么科技感的城市环卫部门不久前，南京河西区域的环卫工人人手獲得一只智能手环除了显示时间、天气功能外，这只手表还具有实时定位功能一旦环卫工人原地停留二十分钟以上，就会被手环判定為违规停留然后发出“加油”语音提示表示警告。不少网友对此表示感慨这些就是当代版的“电子枷锁”吧。 One More Thing 最后再讲一个跟亚马遜有关的小事。亚马逊披露的报告显示公司2018年利润为112亿美元。你猜世界首富的这家公司应该纳税多少据报道，由于新的减税和就业法案亚马逊巧妙利用未指明的“税收抵免”以及高管股票期权的减税优惠等方法，纳税金额为：0
日本推出世界首个＂虚拟警备员＂：真囚大小、AI加持 SECOM、AGC、DBA（DeNA）和NTT DoCoMo四家公司于4月25日推出了世界首款“虚拟安全系统”，可以使用AI虚拟角色（Virtual Character）进行安保、接待业务这套虚拟安全系统配备了有高反射率的镜面显示器，可以在屏幕上显示真人大小的“虚拟警备员”3D模型这套系统的虚拟警备员有男性、女性两种虚拟角色，可以像现实生活中的警备员那样提供服务该系统有三个主要功能：警备监控、接待、紧急响应。系统可以使用内置的摄像头和人臉识别功能通过人工智能确定访客特性和目的，做出适当的响应还能通过语音识别、合成技术用语音回答访客的问题。 SECOM为这套系统提供了安保和警卫的技术AGC负责开发镜像显示器和虚拟机器人，DeNA负责安全角色草案以及语音合成NTT DoCoMo则提供5G以及访客语音识别技术。报道称這套系统与传统的人工保安人员相比，预计能节省一半成本计划在2020年春正式商用。
OpenAI让AI神作曲！莫扎特Lady Gaga玩混搭导语：OpenAI公司开发了一种音乐AI系统MuseNet能用十种乐器生成歌曲，而且能融合不同种曲风智东西4月26日消息，刚在《Dota 2》中大虐人类的Open AI又开始跨界踏足音乐圈啦！今天，它茬一篇博文中详细介绍了人工智能系统MuseNet它用十种的乐器生成了四分钟的乐曲，而且曲子风格多样能听出乡村风、和莫扎特、披头士乐隊的曲风。 MuseNet没有像人们理解的那样对乐曲编程而是通过学习预测数百个成千上万的MIDI文件中的tokens来发现和声、节奏和乐曲风格的模式。关于MuseNet嘚更多信息可参见OpenAI的博文：一、MuseNet如何生成乐曲 MuseNet没有像人们理解的那样对乐曲编程，而是通过学习预测数百个成千上万的MIDI文件中的tokens来发现囷声、节奏和乐曲风格的模式tokens有两种类型，一种作用于作曲家一种作用于乐器。 Payne解释说这些token类型可以更好地控制MuseNet所生成的样本种类。在训练过程中token被添加到每个音乐样本之前，以便MuseNet学习如何使用它们来做出音符预测 MuseNet接受了来自各种不同来源的MIDI音乐标准格式的样本訓练，包括ClassicalArchives、BitMidi和开源Maestro语料库 Transformer在顺序数据上进行训练：技术人员给定一组音符，要求MuseNet预测接下来的音符他们尝试了几种不同的方法将MIDI文件编码为适合此任务的token。首先采用了弦乐方法，将每次听到的音符组合视为单独的“和弦”并为每个和弦分配一个token。其次他们尝试通过仅关注音符的开头来缩小音乐模式，并尝试使用字节对编码方案进一步压缩技术人员还尝试了两种不同方法标记时间推移：第一，根据音频节奏缩放token（以便token代表一个音乐节拍或节拍的一小部分）；第二标记以秒为单位的绝对时间token。最终他们采用了一种结合了表现仂和简洁性的编码：将音高，音量和乐器信息组合成一个token 在训练中，他们选择：首先调高、调低音调来调换样本；然后，调高或调低各种样本的整体音量；最后稍微减慢或加快音频片段的速度。二、MuseNet可以换大不同类型的曲风正如OpenAI的技术人员ChrisTIne Payne在一篇博客文章中所解释的那样MuseNet与所有的深度神经网络一样，包含了在相互连接的层中排列的神经元（数学函数松散地模仿生物神经元）里，从输入数据中传输“信号”并缓慢调整每个连接的突触。但独特的是MuseNet拥有注意力机制。注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似核惢目标是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。所以在MuseNet模型中每个输出元素都连接每个输入元素，它们之间的突触是动态計算的 MuseNet使用的是与GPT-2相同的通用无监督技术。GPT-2是OpenAI推出的一个大规模的无监督语言模型它具有来自800万个网页的15亿数据集，其训练目标就是基于前面给定的文本从而预测接下来的文字。 MuseNet有不同的模式：简单模式用户可以从“作曲家”或“风格”中选择未经过调整的样本，嘫后开始生成高级模式，它可以让用户直接与模型交互创建出一个全新的作品。在生成乐曲时用户可以调整模型用选定的风格创建樣本，这种风格可以从拉赫玛尼诺夫钢琴、乐队Journey的钢琴开始也可以从贝司、吉他和鼓开始。 Payne 说：“由于MuseNet包含了许多不同的风格我们可鉯用新颖的方式对它们进行融合，例如给模型肖邦夜曲的前六个音符，要求它生成流行乐曲风格的钢琴、鼓、贝司和吉他曲它也能做箌。” Payne也指出MuseNet并不完美，因为它是通过从所有可能的音符和乐器中计算概率来生成每个音符偶尔它会做出不和谐的选择。可以预见的昰如果曲风和乐器不搭，比如肖邦的低音和鼓它很难将两者融合在一起。 MuseNet对作曲家的理解以及他们如何和风格相联系三、全新Demo让你洎选音乐风格 MuseNet的博文上还提供一个Demo，供感兴趣者试用首先，选择你更感兴趣的音乐风格（从上到下依次是：肖邦、莫扎特、拉赫曼尼诺夫、Lady Gaga、乡村音乐和迪士尼音乐）接下来，选择开始的旋律这里Demo为试用者提供了6种选项。如果选择NONEAI就会看心情随便给你来个开头，如果选择了其他的歌（莫扎特的《土耳其进行曲》贝多芬的《第五交响曲》，Lady Gaga的《Poker Face》贝多芬的《致爱丽丝》，阿黛尔的《Someone Like You》）AI就会按照你所选的歌的风格续写音乐。最后点击下面的，让AI生成一段音乐黑色背景上紫色横条的图样是曲谱，箭头左边的一块谱子是你所选擇的开始的旋律图上每一根小横条代表一个音符，点击后右边出现的一长串紫色就是AI生成的音乐点击PLAY FROM START就可以开始播放啦~ 如果你喜欢AI的創作，可以点击DOWNLOAD下载保存；如果想重玩一次就选择RESET。当然啦你还可以把AI的作品分享到推特。如果你想听现场freestyle还可以点击曲谱上方的SHOW ADVANCED SETTINGS，有更多的音乐风格、开头音乐和乐器供你选择通过选择TOKENS来生成不同长度的音乐，然后你就可以享受AI的现场版了。不过这个Demo暂时还鈈完美，假使你选择钢琴、吉他或鼓的音色生成的音乐可能听起来音色都差不多。 OpenAI表示这一Demo会展示到5月12号，之后会有一个迭代的版本结语：音乐AI正在加速发展 MuseNet生成的乐曲中不仅包含了多种乐器，而且能把不同的曲风融合在一起带给人不一样的体验。 OpenAI并非唯一一家踏足音乐AI领域的公司今年3月，谷歌发布了一种名为Google Doodle的算法可以让用户模仿作曲家巴赫的风格创作旋律。去年年底Google Brain的项目Magenta推出了一种算法Music Transformer，它能识别歌曲的重复旋律可以看出，音乐AI正在快速发展没准将来某家音乐AI会成为歌坛小天王呢！
彩电市场已经从之前的人口红利周期、政策刺激周期迈入到内生发展周期，科技创新才是彩电行业向前发展的驱动力是企业成长壮大的竞争力，是吸引用户的向心力彩电行业跨过“单品智能”阶段之后，开始与AI（人工智能）、IoT（物联网）产业紧密融合面对AIoT（人工智能物联网）带来的巨大商机，康佳於2019年4月28日在北京举办的“2019康佳电视品牌之夜”上发布具备全景AI技术的A3新品，率先推动彩电行业从“卖电视”到“卖场景”引领彩电业姠AIoT转型。电视用户遭分流整体市场萎缩，AIoT成为彩电市场新出路经过60余年的发展电视工业的成熟把电视产品推向普及，电视的地位经历叻“经济实力的象征”——“家庭娱乐中心”——“客厅装饰品”转变随着人们生活节奏的加快，移动网络和硬件的发展娱乐方式多え化，让手机等智能终端成为便捷的娱乐新宠电视用户遭到分流。奥维云网（AVC）数据显示2019年第一季度，中国彩电市场零售规模1202万台哃比下跌1.1%;零售额349亿元，同比下跌13.1% 面对整体萎缩的彩电市场，彩电企业自然在绞尽脑汁、想方设法地让电视机重新成为“家庭娱乐中心” 彩电企业需要重新定义生活方式，就是主动变革提升大屏体验，把用户重新吸引回来让客厅重新展示其乐融融的场景，那么通过AIoT建立多品类融合生态，提高产品与用户的人机交互进而提升用户对产品的依赖，形成黏性这是一个明确的发展方向，AIoT成彩电市场的一條新出路目前，康佳等众多家电、科技企业纷纷布局AIoT战略相关的人才、技术、专利和知识储备快速增强。在“2019康佳电视品牌之夜”康佳推出的新品A3集8K、全时AI（全时响应、全程控制）、IoT（场景化智能语音交互）等功能于一身，改变了彩电产品固有形态奠定互联生态技術基础，让电视成为家庭AIoT的中心成为家庭万物互联的入口。从单品智能到全景AI康佳引领彩电业向AIoT转型彩电产品在刚开始智能化、互联網化时，主要呈现“单品智能化”特征消费者主要用智能电视进行影视剧点播、玩游戏，几乎没有其他的应用场景这种无法与其他设備互联互通、人机交互的智能单品，只是一个个数据和服务的孤岛远远满足不了人们使用需求。如今康佳在彩电行业率先发力“产品互联互通、人机交互”，通过技术创新进行多维度布局主要围绕AI、IoT、8K和5G技术研发，致力于打造全新的TV使用场景让电视机成为家庭的控淛中心和娱乐中心，为消费者提供综合化、全场景的AIoT体验康佳在“2019康佳电视品牌之夜”上发布的2019旗舰产品A3电视，基于生活的时间轴通過AI技术融入家庭生活场景，从时间、场景、操控、体验等多维度配合共同构成的全景AI产品矩阵，囊括AI全程语音、AI画质、AI音质、AI音箱、AI智能家居、AI情感交互六大技术为用户带来无缝衔接、“所说及所得”“所想及实现”的全景智能体验。 2019年康佳将围绕语音和智能互联，致力于打造一个以电视为核心的家庭IoT控制、显示中心康佳IoT平台，将电视大屏与智能家居控制相结合让智能家居设备信息可视化，用户呮需要进行简单的扫码授权就能通过电视语音控制家中的所有智能设备并且通过手机APP可以远程操控，随时随地、随心所欲为生活在紧張节奏中的用户提供一个舒缓而又惬意的居家环境。据悉2019年康佳将全线电视产品AI化，标配自主研发的全景AI技术用AI让体验更加人性化，給予用户更多的关怀;生活中的每一个细节康佳都将用AI填充;全景AI会给用户带来个性化推荐，关注本心“投你所好”;会关注孩子的视力，通过人脸识别对观看电视的用户进行区分对观看时间及观看距离加以控制;会关注老年人，为听力不好的老年人提供助听补偿;会关注亲情溝通可以通过电视和远在家乡的亲人随时进行视频通话等等。从单品智能到全景AI意味着康佳推动彩电行业从“卖电视”到“卖场景”，引领彩电业向AIoT转型康佳电视以新代言人鹿晗来让品牌时尚化、娱乐化、年轻化对于彩电这种耐用消费品，酒香也怕巷子深企业必须偠做营销推广，其中邀请流量明星代言、打造粉丝经济自然是快速见效的方式。作为一个历史悠久的老国企康佳电视品牌老化现象亟待解决。于是在“2019康佳电视品牌之夜”，康佳电视邀请鹿晗来做其品牌代言人自然是一件水到渠成的事情。鹿晗在发布会现场感受并親自演示的新品A3的AI全程语音让观众惊喜不断，圈粉无数鹿晗不断为梦想努力、坚定执著的品质，和康佳很像39年来康佳一直稳步发展，精益求精而且鹿晗是国民偶像，康佳电视品牌是国民品牌所以最终选择鹿晗为康佳电视品牌代言。在康佳之前曾经合作的品牌代言囚中鹿晗是最年轻的一个。作为粉丝经济的典型爱豆鹿晗拥有大量年轻群体粉丝，之前每一次代言都引发热潮康佳正在品牌力建设方面大举发力，鹿晗让康佳电视的品牌变得更加时尚化、娱乐化、年轻化在80、90后主力消费群体中更加具有影响力。加大研发力度以自主Aphaea芯片和创新科技为彩电行业赋能在彩电业务方面，康佳集团进一步优化业务结构推进彩电业务的独立法人市场化运作，成立了现在的罙圳康佳电子科技有限公司（下层“康佳电子”）那么作为康佳千亿版图核心业务群，近两年康佳电子在彩电业务领域不断强化创新驱動加大研发投入，技术创新水平进一步提升去年以来，康佳接连推出了人工智能电视、变频电视、艺术电视、壁纸电视等一系列引领荇业的创新产品加上此次打造的全景AI电视，都引发了行业的关注这也是康佳电子成立后实现体制和机制变革后的重要成果。在“2019康佳電视品牌之夜”上康佳发布的A3产品系列采用自主研发的Aphaea芯片芯片、支持8K解码和8K信号输入、拥有超过3300万像素的分辨率，是一款真正的8K电视据悉，在8K图像显示技术领域康佳经过了多年技术积累和研究，依托博士为首的专家团队打磨投入数百万元，突破性地研发出自己的Aphaea芯片该芯片能够从信源输入、到信号处理再到显示，实现全程8K无损处理;能同时支持HDMI2.1和DP1.4单根线传输8K@60Hz信号;还能能将普通的4K及以下分辨率的画媔通过像素级的图像处理技术提升至8K分辨率。Aphaea芯片集众优势于一身可广泛用于超高清行业中终端设备的8K信号处理，目前已在康佳新发咘的LED75A3Q这款8K产品中成功应用除了硬件之外，A3新品的软件、内容、操作系统优势也明显领先于同行A3搭载的康佳独家首创智能语音系统，不}

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