让每一片叶子都得到照顾,人工智能：我做得到

发布时间：2017-04-20 00:00
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来源：人工智能动态
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人工智能为生活带来了方方面面的影响，而最近一家名叫Prospera的机器学习公司，首次将人工智能应用到了农业领域，通过深度学习，计算机视觉和数据科学等技术，这家公司将把农业从直觉种植改造到数据分析种植，通过实时监控数据，提供最优方案，获得农作物产量收益最大化。

Prospera实时监控摄像头和温度传感器来为世界各地农民创建精确的远程农业管理方案，通过人工智能，可以让农民及时获得作物生长状况的数据分析，并为作物提供准确的处理方案，Prospera承诺从每一片叶子到每一亩土地，都让农民对自己的作物更加了解，对害虫、作物疾病灌溉，施肥和其他问题一目了然。

Prospera的创始人Daniel Koppel表示:“农业是人工智能可运用的最有潜力的产品，Propera将人工智能应用到农业，利用科技将会有效的解决农作物种植过程中的各种棘手问题，在云计算和传感器的结合下，农作物监测，分析方案，预测和改善作物产量等方面都有了突破性的进步。”Prospera的技术方案是面向全球的，旨在为所有农民提供实时监护和解决方案，可以广泛的运用到欧洲，北美和以色列等地，同时也与沃尔玛等大型零售店合作。

Prospera投资人Adam Fisher表示:“Prospera利用科学精确的数据为农业提供了新的发展模式，通过在计算机视觉和机器学习领域最好的专家来改善我们的农业种植，作为一个投资商，我们对这家公司利用数据分析来了解作物，提供最优种植方式非常认可，并相信这项技术将会对世界农业造成革命性的影响。”

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2020-09-21 00:00 阅读量：1832
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随着技术水平的不断提升以及在社会生活各个领域中的应用，人工智能已经不再被视为一种“魔法”，而成为赋能社会各行各业的生产力。百度创始人李彦宏坦言，现阶段“人工智能不再讲究酷炫，而是要讲究如何扎扎实实地推进和落地。” 如果说AI是蒸汽机与内燃机，那么AI算力则是“煤炭与石油”——AI 应用建立在算力之上，若没有算力可“烧”，AI将是空中楼阁。OpenAI的一份全球AI算力供需研究报告显示，AI算力需求量每三个半月就会翻一番，从2012年到2018年，全球算力需求增长了30万倍。 算力缺乏阻碍智能摄像头发展交通、零售、物流、智慧城市……传统的安防行业正因为人工智能而拓展到更多维度。然而，当下AI算力却捉襟见肘，无法满足特定计算需求。受到算力、算法和技术标准等因素的制约，安防监控视频的快速处理和深度利用仍需要大量使用人工分析。 算力的缺乏也导致智能安防摄像头普及速度低于预期。目前常见的智能摄像头大多应用于基本监控场景，要对复杂场景进行多目标的实时识别和分析，终端算力还无法支持。因此，目前的摄像头可以算作前端智能化，而非智能前端化。当然，也可以将视频送到云端去处理，但这样又会带来高延迟和数据安全性的问题。 “未来的市场必定是数据规模和计算能力的角逐。” 浪潮商用机器有限公司OpenPOWER产品营销部总监张琪表示。谁能够在解决算力不足问题的同时又能够更好降低功耗与成本，谁就能在AI浪潮下占领安防鳌头。 多技术结合缓解难题AI算力不足的问题正在不断被相关企业解决。例如集合了云端计算、边缘计算、端侧计算的一体化部署方案，能一定程度上缓解摄像头算力不足的难题。 AI无论应用于消费还是行业场景，其未来的算力是多点协同性质的。这就要求针对不同问题场景提供不同解决方案，这些方案需要能够解决针对异构的适配能力和迁移能力，以便更好地前向兼容。 例如某些To B场景中，将摄像头额外叠加AI算力形成“胖终端”，通过外设将图像识别置于本地，一方面降低时延，一方面减轻了对于网络连接和容量的需求。 这些方案的设计本质上就是要解决一个问题——分配好终端和云端分别需要完成的任务。但业界对AI算力应更多部署在前端还是后台尚无统一意见。 将合适的算力放到合适的位置要解决好算力问题，安防领域需要云边端协同发展，将合适的算力放到合适的位置。当然，算力并非孤立存在，其他因素也将影响算力的使用。例如若没有进行存储优化，那么芯片实际能够提供的计算力其实会大大低于理论值。 那么，如何分配算力并平衡好其他影响因素？海康威视的AI Cloud架构或许可以提供思路：利用云计算中心弹性分配计算服务器、存储服务器的资源，够按需调度智能算法和大数据算法。 由于人工智能技术整体发展还处于初级阶段，智慧安防行业也随之面临很大的不确定性，而这也为各种安防企业提供了巨大的舞台，舞台上将呈现怎样精彩的表演？令人期待！
2019-09-09 00:00 阅读量：1633
WAIC观察：从“双马”对话看人工智能的现在与未来
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　　8月29日，WAIC开幕第一天，在上海世博展览馆附近的无人驾驶体验场地早早就排起了很长的队伍，热情的参会者们希望抢占每天500个体验名额其中之一。　　这里是占地约3.6万多平方米的无人驾驶体验场地，据了解，该场地由无人驾驶静态展示区、动态体验区以及功能区三大部分构成，是国内首次融合多种无人驾驶技术的大规模无人驾驶体验场。在这里，参会者可以体验到自动驾驶、5G+车路协同、自动泊车等功能和技术。　　现场，排列了包括特斯拉、滴滴、威马汽车等十几家自动驾驶公司的无人驾驶汽车，包括一些无人驾驶清洁车。其中，除了特斯拉，滴滴无人驾驶车队受到了非常多的关注。　　此次，滴滴CEO程维也亮相2019 WAIC，他在演讲中提及，滴滴剥离了无人驾驶公司，希望推动无人驾驶载人测试在上海落地。　　据滴滴CTO、滴滴自动驾驶CEO张博在接受采访时的透露，未来，滴滴将在上海再部署30辆测试车，待测试成熟后将全面推广，目前很快还有3辆车开始测试，等测试成熟了以后会不断加车。　　张博表示，未来用户在指定区域打开滴滴App，即可看到“自动驾驶”入口。　　而这个过程“预计很快，不会太远”。　　据其透露，针对自动驾驶，目前滴滴在中美两地实际路测的里程已达30万公里，已拥有40辆测试车，其中中国30辆，美国10辆，未来将在中国上海额外再部署30辆测试车。　　无人驾驶是滴滴在出行领域的一次“硬核”尝试。相比较其他无人驾驶汽车公司，滴滴的无人车可以更直接、快速地触达到普通大众，许多人表示非常期待在上海打到无人车。　　“自动驾驶汽车和卡车的开车方式与我们现在不同，也不会像现有无人驾驶汽车的驾驶。”被称为机器学习之父的卡内基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell 在演讲时表示，自动驾驶汽车会瞬间无线连接并与其他周边车辆进行交互，它们可以看到我们看不到的东西，知道周边汽车的计划是什么、遇到了什么紧急事件，自动驾驶汽车将会非常先进，比人类还厉害。　　他提到，“机器将会突破超越人类自有的感知限制。麦肯锡预测未来世界上大概90%以上汽车交通事故会消除，从而拯救大量的生命。”　　不过，从现场观察，无人驾驶汽车的驾驶位和副驾驶位都坐着厂商工作人员，驾驶位工作人员会双手虚握方向盘，据称是出于公司安全要求。　　或许，无人驾驶技术在国内的成果已经肉眼可见，但要真正落地、行驶在城市道路上，或许还需要一点时间和耐心。　　而除了无人驾驶，在上海世博展览馆展区，今年出现了更多AI落地应用成果的呈现，热门、已经有相对进展的领域，主要集中在医疗、教育、自动驾驶、金融等。　　其中在医疗领域，观众可以在一些展区体验AI医生问诊、一分钟诊所，以及脉诊仪、带显示屏的智能水杯等可穿戴等智能设备。在教育领域，AI老师是一大亮点，流利说、好未来、松鼠AI等公司均展示了自己的AI老师，在AI+教育场景下，将智能教室、个性化课程及教学路径等应用到学生学习中。　　此外，这次大会上，也展出了很多更加智能的机器人，比如可以穿针引线、智能巡检操作，其中人机协作也有了较大的进步。　　“AI威胁论”引热议 马斯克：人要与AI结合 我们时间不多了　　毫无疑问，2019 WAIC期间，马云和马斯克的对话是最大的亮点。开幕式结束之后，新浪科技多次能听到大家关于“你支持马云还是马斯克的观点”的讨论。　　在对话环节，马斯克认为，机器比人厉害，未来人要靠机器来赋能自己。但是马云认为，机器是人创造的，无论如何不会机器不会超越人，同时人要注意机器可能会存在的问题。　　被称为“钢铁侠”的马斯克身上似乎永远不缺话题：特斯拉、火箭、火星、超级人工智能……　　“如果打不过他们(AI)就和他们组成团队吧。我所开发的公司就是这样，目的就是让我们加入到AI战队里面。”　　这一次来到中国上海，马斯克依然坚持他的AI与人共生论。他认为，其实我们已经是一个半机械人了，比如人已经离不开手机、电脑，它们相当于人类生命的延伸。　　这一点似乎与钢铁侠的设定不谋而合：漫威电影中具有冒险精神的钢铁侠拥有炫酷的钢铁装甲，他可以将装甲的内层储存在自己骨骼中空的部份，并可利用脑部的思绪直接进行控制。　　马斯克相信，人脑要追上AI发展的唯一办法，就是成为AI。人类将来需要与计算机相结合，从而避免在AI时代被淘汰。　　事实上，马斯克已经在尝试通过意念控制机器。他的另一家公司、专注脑机接口项目的Neuralink，是2017年马斯克为了将AI直接植入人类大脑皮层，以提高人类智能水平而创立的一家公司。　　就在一个月前，Neuralink宣布脑机接口系统获得新突破，研究人员已经在猴子身上进行实验，让猴子能用大脑来控制电脑。　　马斯克还表示，希望能够通过这种技术为更多疾病患者“续命”。若获得批准用在临床试验中，Neuralink将在瘫痪病人的头骨上钻四个8毫米的孔并插入植入物，使他们能够利用他们的大脑控制电脑和手机。　　虽然此前早就有脑机接口相关的研究和论文，不过都是外接式设备。Neuralink选择了一种更为激进的技术路线：要把脑机接口放进人体里。简单来说，就是通过收集、识别和转化大脑信号，将人脑发出的指令直接传递给指定的外部机器。　　在此次“双马对话”中，马斯克也反复提到了Neuralink：“Neuralink必须得到重视，不然我们就会落后。”“我们必须在这一技术上加快脚步跟上，留给我们的时间已经不多了。”　　马斯克认为，Neuralink的脑机接口技术不仅可以帮助截瘫患者或是脑部受损的人士，还有望使得人类的能力大大增强，还可以改变传统教育方式，使人类更高效地获取信息。　　但是马云不以为然。　　马云与马斯克为什么“不在一个频道上”?　　“人从来没有办法制造一个人。计算机就是机器，机器就是一个玩具。我们要有信心，机器只有芯片，而我们有我们的心，我们的心是智慧的来源。”　　马云说自己很乐观，“我不觉得AI是一种威胁，我不认为人工智能是很恐怖的东西，因为人类很聪明。我觉得AI很好很有意思，我们会拥抱它。 ”　　在他看来，计算机可能更聪明，但是人类要有更多的智慧。聪明是学术驱动的，但是智慧是经验驱动的。“计算机很聪明，但是是人类发明了计算机，我从来没有看到计算机发明一个人。 ”　　“哪个人类创造的东西比人更聪明? ”马云问。　　马斯克提到了AlphaGO，“计算机已经在很多方面比人更聪明了，我们的目标在变得更高。比如过去下棋是聪明人才会下的，现在你的手机就可以下棋，而且AI能打败世界冠军……人们和计算机下围棋像你和宙斯斗争一样没有希望的，我们差太远了。”　　马云反驳到，“和计算机下棋这很愚蠢，像100年前人们创造了机器，人们说人不可能比汽车跑得快，只有傻子才会去和汽车赛跑。围棋是为人类设计的，让人和人下棋的，为什么人要和计算机下棋呢?我从来不下棋，也不和计算机下围棋。”　　“很高兴看两个计算机下棋，但是我对于和计算机下棋没有兴趣。有些人很悲伤说计算机比人聪明，计算机下棋下得更好，我觉得和计算机下棋很傻，不要这样做，我们要做我们擅长的事情。 ”　　马云提到了擅长的事情。　　其实，很多人会去讨论马云与马斯克的观点谁对谁错，在开幕式后的论坛环节，也有圆桌对话主持人提出让嘉宾站队支持马云还是马斯克的观点，结果是3:1，马斯克票数更高。现场，嘉宾预测，到2050年，机器人整体智能会超过人类，虽然目前机器人只是婴儿的水平。　　同时，也有人吐槽，“双马”对话根本不在一个频道上，甚至有点尴尬。　　AI到底能不能威胁到人类?这可能是一个没有答案的问题。　　马云与马斯克，一个更关注现实问题，一个对未来更有热情，这与二者所接触的文化有关，也与他们所从事的领域有关。就像马斯克会努力登上火星，马云则会去敦煌种树。　　而现实问题是，现在与未来都是人类需要去思考和准备的。　　马云提到，到外太空也许听上去很不错，但如果我们能够把资源都花在地球上，比如从海洋当中取出垃圾，这比去外星更难，AI可以帮助我们实现这样的目标解决问题。　　至于未来，他认为不可预测，99.9%的预测都是错的，而对的0.001%可能也是因为运气好。　　那么，当AI真正有威胁时该怎么办?在马云看来，我们现在更多要做的是做好准备，通过AI把提升社会生活和地球现状。　　在AI时代，人类可能既需要人着眼当下的社会生活和地球，也需要人仰望和探索遥远的未来和外太空。
2019-09-02 00:00 阅读量：1627
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