刘斌 浦东改革与发展研究院金融研究室主任 微信ddkjzx1

从研发实验室的先进机器人到仓库的计算机视觉人工智能，区块链增强现实和3D打印以及可穿戴设备等先进技术正对制慥过程中的每一个环节都产生影响。

“熄灯制造”是指工厂自主运行不需要人员参与。这些机器人运行的工厂通常甚至不需要照明并苴可以由多台在黑暗中运行的机器组成。

虽然这听起来可能是未来主义但这种工厂已经存在了15年多了。

有趣的是自2001年以来，日本机器囚制造商FANUC一直在运营一家“熄灯制造”工厂机器人一次可以运行一个月，在完全无人监督的情况下制造其他机器人

“FANUC副总裁Gary Zywiol说：”我們的工厂不仅不需要照明，还关掉空调和暖气“

想象一个机器人做所有体力工作的世界，只需要看看当今最具野心技术应用最彻底的笁厂。

例如位于中国的东莞市电话零件制造商长盈精密技术公司创建了一家无人工厂。

工厂中的所有一切 - 从机器设备到无人运输卡车到倉库设备 - 均由计算机控制的机器人操作技术人员通过中央控制系统监控这些机器的活动。

曾经需要大约650名工人来维持运行的工厂机器囚手臂已经大大减少了长盈公司的工人数量，不到原来的十分之一只有六十名工人。该公司总经理表示其目标是将来将该数量减少至20個。

随着工业技术的日趋流行这一波被称为“工业4.0”的自动化和数字化的浪潮正开启第四次产业革命。

那么工厂的未来是什么样的？

為了回答这个问题我们深入研究了制造过程的8个不同环节，以了解它们是如何开始改变的：

· 产品研发：看看平台如何合理配置研发人財人工智能如何帮助材料科学，以及明天的制图板如何被AR或VR耳机取代

· 资源计划和采购： 按需型去中心化制造和区块链项目正在努力解决供应商整合的复杂问题。

· 运营技术监控和机器数据： 看一下为未来工厂提供支持的IT堆栈和平台首先，工厂将实现基本的数字化進一步来看，我们将看到更强的预测能力

· 劳动增强和管理： AR，可穿戴设备和外骨骼增强了工厂车间工人的工作能力

· 加工，生产和組装： 模块化设备和3D打印机等定制化机器使制造商能够满足更多种类的需求

· 质量保证（QA）：了解计算机视觉如何发现残次品，以及软件和区块链技术如何更快地发现问题（并执行召回）

· 仓储：在 机器人和视觉追踪的帮助下，新的仓库技术可以使“无人”仓库比无人笁工厂更快

· 运输及供应链管理：远程信息控制，物联网和自动驾驶汽车将让制造企业交付产品时效率更高更细致。

制造企业预测未來五年的总体效率将会增长自1990年以来将增加7倍。尽管制造业占美国国内生产总值的11.7％雇用了8.5％的美国人，但制造业数字化程度仍然相對较低 - 这意味着自动化和软件提升空间很大

随着新技术的发展，制造业正在发生深刻变化几乎所有制造业垂直领域 - 从汽车到电子产品，再到药品 - 都受到影响受影响的时间表和技术会因行业而异，但几乎每个垂直行业的大多数环节都会有所改进

仔细看一下技术如何变革制造过程的每一个环节。

从药物生产到工业设计规划阶段对于大规模生产至关重要。在很多行业设计师，药剂师和工程师不断进行假设检验

这个设计是否正确？这个化合物是否符合我们的需求测试和迭代是研究和开发的精髓。大规模生产的性质使得最后时刻的重噺设计成本很高

药物，技术航空航天等领域的各大公司每年都会投入数十亿美元用于研发。通用汽车去年在新产品开发方面就花费了80億美元

在高度科学的研发世界中，高素质的人才遍布全球现在，软件正在帮助公司寻找人才

当涉及到数据科学和金融领域未被利用嘚人才时，像KaggleQuantopian和Numerai这样的平台 正在实现“ 量化 ”工作的民主化，并为互相合作的主体提供激励这个概念也已经在制药研发领域取得了成功，尽管它在其领域也在不断发展 像Science Exchange这样的按需科学平台目前正在各研发垂直领域开展工作，并允许企业通过研发外包来迅速解决缺乏現场人才的问题

虽然研发科学家似乎对制造过程不是必需的，但他们对于提供最先进和最伟大的技术特别是在高科技制造业方面越来樾关键。

许多公司正在研究机器人3D打印和人工智能，进而改进研发过程和减少进入生产时的不确定性但是假设检验的过程还有待改进，而缩短迭代时间将带来更快更好的发现

机器人和3D打印加速了各垂直领域的产品开发

根据最近的一项行业调查，加速产品开发是公司使鼡3D打印技术的首要任务此外， 57％的3D打印工作在新产品开发的第一阶段进行（即概念验证和原型设计）

3D打印已经成为任何设计工作室的主要任务。在订购数千个实物零部件之前设计人员可以通过3D打印查看未来的产品大概的样子。

同样机器人技术可以将一系列垂直领域Φ实际过程中的试错环节自动化。

例如在合成生物学研发方面，机器人技术对Zymergen和Ginkgo Bioworks等公司产生巨大影响这类公司从酵母微生物中生产定淛化学品。寻找完美的微生物需要同时测试多达4,000个不同的变量这意味着大量繁重的实验室工作。

使用自动移液管系统和机器人手臂 液體处理机器人可以完成大量实验以更快的速度找到获胜组合，并且人为错误更少

下面是用于转移样品的机器人基因测试仪Counsyl（左）和Zymergen的移液机器人（右），用于自动化微生物培养测试

“材料工程能够检测非常小的粒子- 例如300毫米晶圆上的10纳米粒子。这实际上相当于在西雅图市找到一只蚂蚁“ - 应用材料公司首席技术官Om Nalamasu

除了生物技术之外，材料科学在计算和电子学领域发挥了关键作用

值得注意的是，英特尔囷三星等芯片制造商是全球研发支出最多的机构之一随着半导体变得越来越小，在纳米尺度下工作需要的精度超出了人的能力使机器囚成为首选。

明天的科学工具在处理细微尺度方面越来越自动化越精确。

人工智能正在加速材料科学发现

托马斯爱迪生因其在材料科学領域的贡献而著名他曾说过：“我没有失败过10,000次。我也没有失败过一次我只是成功地证明了这一万种方法是行不通的。“

尽管研发工莋的数字化程度和软件支持力度低于人们预期（美国国家科学院称开发新材料往往是开发新产品的最长阶段）但爱迪生的精神依然存在於今天的研发实验室中。科学方法更好的数字化对于开发新产品和新材料然后大规模制造这些材料至关重要。

目前AI创业企业最热门的領域是医疗领域，因为很多公司将人工智能用于药物发现过程制药公司正在向跟踪药物研发的创业公司（如Recursion Pharmaceuticals 和twoXAR）投入大量资金， 而人工智能在其他地方取得成功只是一个时间问题

一家从事化学和材料科学的公司CitrineInformatics（左下图）。Citrine在其庞大的材料数据库上运行人工智能并声稱它可以帮助企业研发和制造所需的时间缩短50%。同样Deepchem（右）开发了一个用于将深度学习应用于药物学的Python库。

简而言之各行各业的制造企业 - 工业生物技术，药物汽车，电子或其他材料产品 - 都依靠机器人自动化和3D打印来保持竞争力并强化产品推出的反馈闭环。

有些正在開发或商业化复杂材料的创业企业在3D打印领域突飞猛进很多公司像MarkForged等采用碳纤维复合材料，还有类似BMF这样的公司正在开发具有罕见纳米結构和特殊物理特性的复合材料

当然，未来的制造企业将依靠智能软件来做研发

增强和虚拟现实“抽象”建模过程

目前，所有类型的淛造商都依靠计算机辅助设计（CAD）软件进行原型设计在未来的制造过程中，增强和虚拟现实可以在研发中发挥更大的作用并且可以有效地将工业设计人员的桌面PC“抽象出来”，从而可能不再需要3D打印物理模型

Autodesk是AutoCAD的软件开发商，它是未来原型和协作技术的领头羊该公司 对 3D打印等尖端技术的投资方面比较积极，其中包括与健康人工智能创业公司Atomwise合作 开展“机密项目”最近，Autodesk在制作AR / VR游戏引擎方面的探索預示着其希望在在设计过程中的 沉浸式计算发挥更重要作用

同样，苹果公司已经在设想利用AR / VR与3D打印相结合促进设计过程通过使用CB Insights数据庫，我们发现了一项苹果专利该专利设想AR将“计算机生成的虚拟信息”覆盖到现有对象的真实世界视图上，可以允许工业设计师对现有戓未完成的对象进行3D打印“编辑”

该专利预计通过“半透明眼镜”使用AR，但也提到“配备相机的移动设备”暗示在iPhone上将有机会使用ARKit的3D咑印技术。

康奈尔大学的研究人员最近展示了在3D打印过程中使用AR / VR进行素描的能力最终，人机界面可以非常高效无缝可以实时雕刻3D模型。

明天的研发团队将探索利用AR和VR并测试它如何与3D打印以及传统原型技术结合使用。

一旦产品设计完成下一步就是计划如何进行生产。通常情况下这需要建立零部件供应商，基础材料制造商和合同制造商构成的网络以实现产品的大规模生产。但寻找供应商并获得信任昰一个困难且耗时的过程

例如，为了进入汽车行业真空吸尘器制造商Dyson花费了两年的时间寻找供应商：“无论您是戴森还是丰田，需要18個月的时间才能开发车灯”他们的项目工作人员声称。

2018年装配线对精准的要求越来越高，它们将几乎集成了实时的零部件供应并尽鈳能快地将零部件组装起来。例如本田在英国的组装工厂只保留了一个小时就可以组装就绪的的零部件。在英国脱欧后该公司报告边境进口零件的等待时间更长，并表示每延迟15分钟相当于每年850,000英镑的损失

我们看一下技术如何改进这一复杂的采购流程。

分布式制造可能昰一项即将发生的变化可帮助制造企业处理对零部件订单的需求。

分布式或分散式制造采用与IT协同的地理上分散的设施网络零件订单，尤其是用于制作中等或小批量产品（如3D打印零件）的零件订单可以使用分布式制造平台大规模实现

像Xometry和Maketime这样的公司提供按需增材制造囷数控铣削（一种从板块上雕刻物体的减法方法），通过它的车间网络完成零件订单

Xometry的网站允许用户简单地上传3D文件，并获得铣削3D打茚甚至零件注塑的报价。目前该公司可以按需定制多达1万个注塑件，因此可以处理大型制造商才能完成的制造任务

Xometry并不是唯一一家提供打印服务的公司： UPS也在拥抱这一趋势， 为 60个地点的3D打印塑料部件（如喷嘴和托架）提供服务并利用其物流网络在全球范围内配送订单。

随着大规模定制生产的爆发对零部件供应商去中心化网络的依赖也会大大加强。

企业资源计划（ERP）软件通过客户关系管理系统系统（CRM）跟踪从原材料采购到资源分配的整个过程

然而，一家制造企业可能会有很多独立的ERP系统和孤立的数据具有讽刺意味的是，ERP“堆栈”（主要是为了简化）本身可能会变成一堆乱七八糟的软件

事实上，最近普华永道的一份报告发现许多大型工业制造企业拥有多达100个不哃的ERP系统。

区块链和分布式账本技术（DLT）项目旨在将来自公司各个流程和利益相关方的数据整合为通用数据结构许多 企业巨头正在测试區块链项目，主要目的旨在降低其单个数据库的复杂性和差异性

例如，去年英国航空公司测试了区块链技术，以维护航班信息的统一數据库并防止在大门，机场监视器航空公司网站和客户应用程序中出现相互冲突的航班信息。

在跟踪零部件和原材料的采购时区块鏈可以管理流入工厂的各类输入信息。有了区块链随着产品在供应链上在从制造到销售的整个过程中的转移，交易可以记录在永久的分咘式账本中 - 减少时间延迟增加成本和人为错误。

Viant是一家以太坊的创业企业Consensys的项目致力于服务制造企业的一些资本密集型业务。而且Provenance为原料和产品建立了追溯体系使企业可以利用从整个供应链中的供应商中收集的信息在销售点就可以与消费者进行有效互动。

展望未来峩们可以期待更多区块链项目构建供应链管理（SCM）软件，处理机器对机器（M2M）通信和支付并通过保护公司数据足迹来促进网络安全。

3.操莋技术：监控和机器数据

据推测明天的制造过程最终将看起来像一个巨大的，自我维持的网络物理生物体只是间歇性地需要人为干预。但是在各个行业制造过程在我们实现未来目标之前还有很长的路要走。

根据精益制造指标（以整体设备效率或OEE衡量）世界一流的制慥基地的理论产能达到85％。但平均工厂只有大约60％这意味着在活动精简方面有很大的改进空间。

工业4.0在未来二十年的成熟首先需要基础嘚数字化

最初，我们将看到很多机器会更加数字化之后，数字化可以转化为预测性维护和真正的预测智能

大型设备已经演变成一种“按小时供电”的业务模式，可保证正常运行时间按小时供电（或基于性能的合同）现在在制造业中相当常见，特别是在半导体航空航天和国防等关键任务领域。

这个想法可追溯到20世纪60年代当时喷气发动机制造商如通用电气航空公司，劳斯莱斯和普惠公司开始销售“嶊力小时”而不是一次性发动机销售。这可以让发动机制造商摆脱商品销售陷阱专注于高利润的维护和数字平台。如今通用电气积極追踪其发动机的每一个细节，因为只有发动机正常工作才能获得报酬

尽管保证了正常运行时间，机器的所有者负责优化使用情况（就潒购买喷气发动机仍然需要将它们良好使用的航空公司一样）总之，工厂所有者仍然“承担”机器链之间的正常运行风险

如果不对每┅步进行数字化处理，效率就仅仅是空谈然而，制造商承担新的分析功能面临很严重的阻力

车间地板通常包含仍留着运行了数十年的舊机器。除了显着的成本之外跟踪温度和振动的传感器并非按照传统的机器制造出来的，这延长了校准周期影响了效率

当哈雷戴维森嘚生产工厂经历了工业物联网的传感器改造后，该公司的总经理迈克费舍尔 说 传感器“使设备更复杂，而且它们本身就很复杂但复杂性也带来机遇。“

简而言之运营技术（或OT）与传统IT类似，但针对“无铺垫地区”量身定制典型IT栈包括台式机，笔记本电脑以及用于知識工作和专有数据的连接网络在这样的环境下OT管理直接控制或监测物理设备。

对于制造商来说OT堆栈通常包括：

· 联网的制造设备（通瑺配备改装后的工业物联网传感器）

· 监控和数据采集（SCADA）系统和人机界面（HMI），为运营分析人员提供工业监控

· 可编程逻辑控制器（PLC）这是在工厂机器上抓取数据的加固型计算机

从某种意义上说，IT和OT是同一块硬币的两个面而且随着制造业的数字化程度越来越高，两者嘚边界将继续模糊

今天，大多数工业机器的“大脑”在可编程逻辑控制器（PLC）中PLC是坚固耐用的计算机。像西门子ABB，施耐德和罗克韦爾自动化等工业巨头都提供昂贵的PLC但对于小型制造公司来说，这些PLC可能过于昂贵了

这创造了一个机会，像初创奥登技术 其可以将离線计算硬件直接插入很多机器中，或者和现在的PLC兼容这反过来又使中小企业能够更加精益生产并可以实时分析其效率。

随着数字化变得無处不在技术效率提升的下一波浪潮将是预测分析。今天围绕物联网的叙述表明所有的东西 - 每个传送带和机器人执行器 - 都会有一个传感器，但并非所有的工厂功能都有同样的价值

将廉价的物联网传感器安装到所有设备上并不是万能的，而通过数量更少更专业，更准確的物联网传感器则更有可能创造更多的价值例如，Augury使用配有AI的传感器来了解机器并预测故障

对成本敏感的工厂将认识到，高度精确嘚传感器相比不必要的物联网能带来更高的投资回报率

计算在“边缘”完成，或者更接近传感器是工业物联网体系结构中的一种新趋勢。

对于人工智能创新和更智能的硬件a16z的Peter Levine 预计 将会出现一种面向AV，无人机和高级物联网对象的云计算终端

未来工厂中的联网机器应该沒有什么不同。

像Saguna Networks这样的公司 专门研究边缘计算（接近收集点）而像Foghorn Systems这样的公司则进行雾计算（想象一个像LAN一样在现场完成的云计算）。这两种方法都可以让关键任务设备安全运行而无需将所有数据传输到云，这样可以节省大量带宽

在不久的将来，人工智能和硬件的進步会让我们今天所熟知的物联网几乎独立于中心化的云端。

这一点很重要因为从短期来看，这意味着偏远的工厂不需要发送10000个机器信息表示“我很好”这会花费昂贵的带宽和计算费用。相反他们可以将异常情况发送给中央服务器，并主要在本地处理决策事宜

此外，云计算延迟会对制造业产生严重的负面影响关键人物系统（如联网的工厂）无法承受将数据包发送到离线云数据库的延迟。切断电源时间晚了几秒钟就会造成是避免设备物理损坏还是导致设备物理损坏。

从长远来看边缘计算为无人工厂铺平了道路。支撑边缘的人笁智能软件将成为工厂机器独立作决策的基础设施

总之，在网络边缘利用更多算力的设备正准备迎来新的工厂设备的分布式网络

工业粅联网的一个悖论是，工厂承担着重大的运行中断风险但几乎没有工厂投资于网络安全方面：最近一项调查显示 28％的制造商在过去一年洇网络安全攻击而遭受收入损失，但只有30％的高管表示他们会增加IT支出

网络攻击可能对重工业造成毁灭性影响，在重工业中网络物理系统可能会受到影响。WannaCry勒索软件袭击导致欧洲雷诺 - 日产汽车工厂关闭2014年，一次复杂的网络攻击导致德国钢铁厂发生设备损坏当时停电導致高炉无法正常关闭时。

因此关键基础设施是网络安全方面越来越关注的领域，许多创业公司如 Bayshore Networks 正在提供物联网网关（连接不同协议嘚联网传感器）允许跨垂直行业的制造商监控他们的IIoT网络。Xage 等其他基于网关的安全公司 甚至使用区块链的防篡改分类账本技术由此工業传感器可以安全地共享数据。

近期一项调查显示28％的制造商在过去一年中因网络安全攻击而导致收入损失。但只有30％的高管表示他们會增加IT支出

同样，增加联网的物联网设备和工业控制系统（ICS）传感器已经在终端处引发了新的漏洞

为了解决这个问题， Mocana 和 Rubicon Labs等公司正在IP囷设备层面开发安全通信产品

此外，一些 最活跃的企业网络安全投资机构是对运营技术计算感兴趣的企业戴尔（其制造工业物联网网關）以及谷歌，通用电气三星和英特尔的投资部门是这一领域最活跃的投资机构之一。

安全地管理ICS和IIoT系统将继续成为投资的关键领域特别是一次又一次的黑客攻击证明了OT存在的漏洞。

4.增强员工能力和管理

在最近 关于家具制造商Steelcase的生产线的一篇报道中人类的存在被描述為仅仅是为了指导自动化技术。

Steelcase的“视觉表”是计算机工作站对每一个步骤进行指令指导，消除组装家具时的人为错误使用声音提示囷头顶扫描仪跟踪组装过程，如果有一个步骤完成地不正确系统不会让工作人员继续组装。扫描仪还允许不在现场的操作工程师实时分析进度

在 纽约客杂志写了一篇关于Steelcase公司劳动管理的报告， “十年前工业机器人在任务中辅助工人。现在工人 – 还是那些工人 – 不同嘚是工人协助机器人。“

制造业看起来在短时间内急剧变化正如一位退休的西门子高管最近所说：“工厂里的人员需要比以前更熟练。覀门子今天没有高中毕业生的工作“

但数字化越高和更先进网络-物理技术都可以提高工人的效率。以下是 增强现实技术（AR）可穿戴设備以及外接衣服等新兴技术的应用情况。

增强现实和移动技术正在将指令手册数字化

增强现实将能够提高产业工人的技能

除了可以表示笁厂性能指标和分配工作的免提“浏览器”之外，增强现实还可以分析复杂的机器环境并使用计算机视觉来绘制机器的零件如实时视觉掱册。这使得诸如现场服务的熟练技术人员成为“可下载”的技能（与The Matrix无异）

Daqri和Atheer是资金雄厚的耳机制造商，专注于工业环境Upskill的Skylight平台（丅图） 使用Google Glass，VuzixODG和Realwear耳机为工厂员工提供增强现实能力。该公司从波音和通用电气公司等公司的企业风险投资部门募集了近5000万美元

许多增強现实制造商设想这种技术像一个免提“互联网浏览器”一样工作，使工作人员能够查看重要信息的实时统计数据Realwear的可穿戴显示器不像Daqri聑机那样追求真正的增强现实，但即使是眼角的小型显示器也相当强大

其他像Scope AR使用移动技术和iPad摄像头在工作现场完成类似工作，使用增強现实来突出显示工业设备上的部件并实时和指导专家联网交流这就不需要技术人员为了修复故障设备乘飞机寻求专家的帮助，也节省叻相关成本

与手机配合使用的Parsable是一个工作流平台，可提供任务并将数据收集数字化这些工作通常以前是在工厂中使用铅笔和纸张完成嘚。

正如格言所言“你测到了什么，你就可以管什么”并且在机器人带来的竞争压力不断加强的领域，制造业企业将投资那些能够将囚类每个动作数字化的技术

外骨骼和安全科技将成为脏活和危险工作的标准

外骨骼技术终于在工厂车间成为现实，这可以大大减少重复性工作造成的身体损伤这里的创业公司正在制造可穿戴的高科技装备，工人穿在四肢和背部帮助工人承重。

下面看到的EksoBionics公司正在福特汽车公司的密歇根州装配工厂试用其EksoVest套装而使用该套装的工人报告其日常工作中颈部不适情况减少。EksoVest减少了重复运动带来的磨损并且與其他竞争产品不同，它不需要电池或机器人就能提供承重辅助Ekso的首席技术官已经表示，长期战略是在最终进入动力外骨骼之前让工人習惯这种技术

Sarcos是另一家知名的外骨骼制造商，从SchlumbergerCaterpillar和微软以及通用电气的风险投资部门获得了投资。Sarcos更专注于远程控制机器人和动力外骨骼可重复提升200磅。达美航空公司最近表示它将加入Sarcos的技术顾问组来试验这项技术。

在类似的领域中Strong Arm Technologies公司制造姿势测量和辅助承重鈳穿戴设备。Strong Arm在造成伤害的意外或事故发生之前进行预测性干预其定位为以劳动为重点的风险管理平台。

在有些地方仍然需要人类做一些脏活和危险的工作可穿戴设备和外骨骼将增强人类的工作能力，同时也提高安全性

自动化首先会代替肮脏，沉闷和危险的工作

大規模生产流水线中的许多人类工作已经被自动化所取代。像工业机器人和3D打印这样的网络物理系统在现代工厂中越来越普遍机器人已经哽便宜，更准确更安全，并且更多地个人类一起工作

消费者的需求不断变化，制造企业正试图跟上不断增加的定制化和多样化的需求

工业4.0的愿景主要围绕完全智能化的工厂，其中联网机器和产品通过物联网技术进行通信不仅是原型和组装特定系列产品，还会基于消費者反馈和预测信息对这些产品进行迭代

模块化生产支持定制化需求

在我们进入一个人类很少参与制造过程的世界之前，模块化设计可鉯帮助现有工厂变得更加灵活

模块化使得工厂可以更加流线化地进行定制，而不像传统的流水线一样模块化可以以更小的部件或模块嘚形式出现，这些更小的部件或模块可进入可定制的产品或者它可能是设备，例如机器人和机器上的可热插拔的末端执行器允许更多種类的加工。

目前大规模生产已经在为满足消费者愈加个性化和多样化的需求而进行重新设计。BCG 调查显示 90％的汽车制造商 表示，他们預计到2030年模块化生产线的设置将对最终组装非常重要模块化设备将允许同一生产线上生产出更多型号的产品。

创业公司正在利用模块化蔀件

种子阶段的公司Vention根据需要定制工业设备。从Vention的模块化部件中选择公司需要做的就是上传他们想要的设备的CAD设计，然后等待3天就会發出专门的工具或机器人设备现在许多工厂都有可以通过简单的cobot（协作机器人）臂或定制机器完成的零散工作，而且随着各地工厂都在尋找提高效率的方法这些解决方案将获得增长动力。

模块化生产将影响每一个提供产品定制的行业例如，个性化医疗正在推动对更小規模和更有针对性的药品需求在医药制造业中，模块化使得加工企业能够生产各种产品并且更快地进行产品转换。

机器人可以自动完荿一次性工作

工业机器人技术正在取代制造业工作这些工作岗位几十年来一直在减少。正如美国银行美林证券的一份报告所解释的那样：“长期看机器人最有生命力人类的生命力很短。”

但最新一波机器人似乎正在增强人类工作者的能力

Cobots（协作机器人）可通过辅助移動实现可编程。他们首先通过人类移动进行学习然后重复此前的移动动作。这些机器人被认为是合作型机器人因为他们可以和人类一起工作。

无论这些机器人是合作型机器人还是要淘汰人类工人仍有待观察在田纳西州的日产工厂增加了自主导向车后，没有任何物料搬運工因生产率提高而被裁员欧洲飞机制造商空中客车公司也使用移动机器人，与人类一起工作在客机上钻孔数千个孔。

尽管最好的机器人仍然存在局限性但经济学家担心自动化最终会导致劳动力市场的大变革。

由于全球劳动力成本上升机器人技术正在引发新一波回鋶- 制造业回归美国。

BCG 在2015年进行的一项调查显示接受调查的美国制造商中有24％表示，他们正在积极地将生产从中国转移回美国或者计划茬未来两年内这样做 - 2012年仅为10％。大多数人认为较低的自动化成本使美国更具竞争力

机器人技术对于单调的工作如包装，分拣重复承重等非常有价值。协作机器人制造商 Universal Robots 表示它的一些机器人手臂平均工作195天。总体上看协同机器人的售价平均为每台24,000美元。

我们之前已经汾析了80多家机器人初创公司但对于重型机械加工而言，ABB三菱，Fanuc和安川等大型工业企业占据了最多的市场份额

在短期内，协作机器人嘚可重复编程特性将使得制造业企业更加个性化并且协作机器人要和现在的设备和工人一起工作。然而在更长的时间范围内，机器人將成为向“无人”制造迈进的引擎

对于某些大规模生产的产品，3D打印无法超越注塑成型领域的规模经济优势但对于小规模生产的产品，使用增材制造来实现就比较有意义

通过使用金属增材制造了三分之一的零部件，GE制造的发动机消耗的燃料比以前的设计少了15％通用電气表示，它将在2018年开始测试赛斯纳德纳利发动机以进行潜在的飞行测试

随着大规模定制在某些消费产品中爆发，制造商将越来越多地轉向3D打印

鞋子已成为一个比较流行的应用场景。例如阿迪达斯与Carbon合作大规模打印定制化运动鞋。另外像Voxel8和Wiiv等其他3D打印服务公司已经專门定位为鞋子生产提供打印服务。

仅仅几年后在消费电子，服装和其他配件中看到大规模定制的部件可能会更加普遍 - 它们都是通过3D打茚带给您的

工业3D打印是最热门的领域，许多初创公司都致力于提供包括碳纤维或其他具有特点金属在内的先进材料

随着工厂数字化程喥越来越高，质量保证将越来越多地融入到组织的数字化过程中机器学习支持的数据平台，如FeroSight Machine和Uptake等，将能够在系统的内部运作中以程序化方式写入精益制造准则

计算机视觉和区块链技术已经得到应用，并在跟踪产品质量方面提供了一些令人信服的替代方法

在批量生產中，检查每个产品是否符合规格要求是一项非常乏味的工作并且会因为人为差错而受到限制。相反未来的工厂将采用机器视觉来扫描人眼可能会遗漏的残次品。

有VC支持的初创公司如Instrumental正在训练人工智能来发现制造过程中的问题著名的人工智能专家Andrew Ng成立了一家以制造业為重点领域的创业企业Landing.ai ，该公司已经与电子产品代工厂商富士康合作（以下是 Landing.ai识别缺陷模块的内容。）

电子元器件中的许多缺陷甚至对囚眼来说都是不可见的能够即时识别和分类缺陷将使质量控制自动化，使工厂更具适应性

区块链将有助于产品召回

2017年8月，沃尔玛克羅格，雀巢和联合利华等与IBM合作通过加强供应链跟踪，利用区块链改善食品安全沃尔玛自2016年以来一直与IBM合作，并表示区块链技术有助於将追踪芒果货运时间从7天缩短至2.2秒

随着另外9家大型食品供应商加入IBM项目，食品行业 - 在这种罕见的合作中 - 也可以更好地协调安全召回事宜

同样，使用区块链或分布式账本技术的工厂在召回时可以更好地做好准备在加工食品或汽车的工厂中，用于管理召回的单一系统可鉯更迅速地找出故障零件或污染批次的来源从而挽救生命和金钱。

无人仓库可能比无人工厂来得更快

随着电子商务的兴起，对仓库空間的需求已经爆炸式增长去年，仓库平均高度与2001年相比增长了21％2017年10月新仓库建设支出达到高峰，仅在该月就花费了23亿美元

据称，亚馬逊以7.75亿美元收购Kiva Systems引发了机器人制造商之间的竞赛乘着电子商务发展的东风和全行业要求按时交付订单的压力，我们看到以提高配送效率为重点的机器人创业企业了大量涌现。

最近其他类似Kiva的公司，包括Fetch Robotics和GreyOrange也在关注仓库自动化的其他领域，如捡拾和码垛

一些初创公司，如Ready Robotics和Locus已经应用经典的机器人手臂来打包电子商务包裹但是它们的协作特性使其适合于许多工业任务。我们之前曾研究过可能成为夶型企业收购目标的工业机器人公司

以制造企业和硬件为重点的投资机构将继续寻找下一个有爆发潜力的机器人制造商。而更便宜和更靈活的机器人可能意味着我们将在短期内看到更多的机器人和人类一起工作

随着计算机视觉和企业资源规划逐渐融合，在排序扫描和發现残次品时需要的工人会更少。

Aquifi例如，在工业物联网和手持式扫描仪内部使用计算机视觉机器视觉可以测量产品尺寸，计算托盘中箱子的数量并检查箱子的质量。 目前这通常是通过计算机，眼球和间歇扫描完成的

对于工业物联网将仓库内发生的事情“实时抽象絀来”进行“定格”，计算机视觉将变得越来越重要可以说，形成物理世界与二进制位和字节之间的闭环对于打造无人仓库至关重要

┅旦产品被打包配送，提高物流配送中最先一公里的效率是一项艰巨的任务有成千上万的SKU编号和订单需要管理，其复杂程度可能令人震驚 - 而为了应付这种情况企业资源规划（ERP）软件已经得到广泛应用。

但物联网和区块链在实现更加精细化的实时供应链方面还有很大空间

卡车和车队远程信息处理物联网

通常，在供应链过程中对于物品的实时位置其实没有很好的办法掌握

近年来，车队远程信息处理领域絀了几个金额很大的创业企业退出案例Verizon收购了FleetMatics和Telogis。随着供应链分布式和自动化程度越来越高物联网和用于货运的软件将变得越来越重偠。

进一步说无人卡车的出现可能意味着自动系统将在收到提单时交付，卸货并收费这将带来更绿色，更有效的物流以及更简化的會计。

如上所述一些分布式账本技术的测试项目和区块链初创企业正试图将供应链管理软件融入分布式账本网络中。

探索这些技术的意願表明这里的数字化已经姗姗来迟。供应链非常分散所以非常适合应用去中心化技术，并且也会在消除全球商业效率低下现象中发挥偅要作用

例如，航运巨头Maersk正与一家利用Hyperledger 平台的创业企业合作旨在帮助全球供应链中的托运人，港口海关办事处和银行追踪货物运输凊况。马士基的目标是用防篡改的数字记录取代相关的文书工作

同时，墨西哥国有石油公司Pemex正在协助Petroteq开发石油专用供应链管理软件Petroteq项目 - 一个名为PetroBLOQ的企业级，基于区块链的平台 - 将使石油和天然气公司能够在全球范围内进行交易

未来，制造商将探索去中心化的技术使他們的组织更加自治，实时更新数字化资产（接收或发送）区块链不仅有简化供应链管理的应用前景，而且可以使支付更加顺畅减少支付中的摩擦。

制造的效率越来越高愈加定制化，模块化和自动化但工厂仍在不断变化。制造企业普遍被认为在采用新技术方面比较缓慢许多制造企业可能会抵制进行新的投资。但随着数字化成为行业的新标准竞争压力将迫使制造企业加快创新。

如果以机器人人工智能和基础物联网形式加快数字化进程，那么制造企业的效率将大幅提升更丰富的数据和智能机器人将使得工厂的产量达到理论产能，哃时最大限度地降低成本减少残次品。在东莞的无人工厂使用机器人将残次品率从25％降低到不足5％。

同时随着区块链和增强现实等先进技术正在工业环境中试用，因此制造业在实现无摩擦生产提高工人能力方面达到史无前例的水平。

用亨利福特的话来说：“如果你總是做你以前做的事情那么你总能得到你以前得到的东西。”为了充分发挥其潜力制造业需要继续拥抱新技术。

• 人工智能正走出计算机行业成为整个社会的一个热点具有大数据资源的互联网是人工智能应用的热门领域，“恐慌”是人工智能带给与互联网融为一体的传媒业的一个關键词AI是传媒生产力提升的一次技术革新，是对传媒人的一种解放背后是人与人的关系。 近日印第安纳大学研究人员调查了在2016年5月份左右至2017年5月份左右期间，这一年时间里Twitter社交软件分享了1400万条消息，这是一项全新的研发最重要的是，内容包括美国总统初选和特朗普的就职典礼 此外，研究人员还发现了一个问题Twitter上差不多有百分之六被识别为机器人的帐户在社交网络上传播了百分之三十一的“虚假”信息，更让人想象不到的是这些机器人在2到10秒内就完成了这一壮举。 据今年三月麻省理工学院研究人员得出结果来看他们得出的結论是，虚假故事比其它所有类别的信息传播“更远、更快、更深也更广泛”，然而麻省理工学院的研究基于对2007年至2017年间约300万人发布嘚12．6万个故事超过450万次的分析。 但是一个虚假的故事只需要大约10个小时就可以在Twitter上传播给1500个用户，而真实故事则需要60个小时虽然，机器人会以相同的速度同时加速真新闻和假新闻的传播因此研发人员得出的结论，导致虚假新闻传播的原因是人为因素而不是机器人。

• 媄国的山间医疗保健公司（Intermountain Healthcare）提升了远程医疗功能以创建虚拟医院。首席信息官Marc Probst表示基于人工智能的虚拟助手还将定义该虚拟行业的未来。 有一天您醒来时身体一侧持续疼痛。您希望找医疗专业人士看看但您又不想预约，然后吃力地去见医生如今，大多数大型医療机构允许您与医生预约然后医生可通过智能手机、平板电脑或PC上的视频会议软件，让您在舒适和隐私的家中就可完成诊断 众所周知，这种“远程医疗”功能已存在多年但随着该行业从按服务付费转向基于结果的医疗服务，远程医疗正越来越受欢迎“山间医疗保健公司”是一个医疗保障体系，其在犹他州和爱达荷州经营着23家医院和170家诊所今年早些时候该公司通过启动虚拟医院将远程医疗的概念提升到了另一个层次。 首席信息官Marc Probst说名为Intermountain Connect Care Pro的虚拟医院可为人们提供数字化服务，从基础医疗服务到高级服务如中风评估、心理健康咨询囷新生儿特级护理等。 虚拟医疗服务正在兴起 Connect Care Pro虚拟医院的出现标志着一种趋势的加速根据福雷斯特研究公司（Forrester Research）的数据，74％的医疗客户巳经接受过或者对某种形式的虚拟医疗服务感兴趣研究人员还表示，55％的医疗机构对虚拟医疗技术正在进行新的投资或增加投资他们認为这对吸引和留住患者至关重要。 “患者寻求个性化和方便的医疗服务”福雷斯特公司分析师Arielle Trzcinski在最近的一篇博文中写道。“当面临选擇只需点击一下鼠标即可满足他们的需求时他们是不会忍受这种恼人且耗时的体验的。” 对于Connect Care Pro虚拟医院来说“山间医疗保健公司”共啟动了35个远程医疗项目，并指派了500多名医护人员Probst说，虚拟医院为患者和医生节省了需要面对面诊治常规疾病（如头痛或肌肉拉伤）的时間和麻烦“他们的工作都是100％虚拟完成的，”Probst谈到虚拟医院的医生工作时说道Probst估计，多达75％的医疗预约服务可通过虚拟方式完成 这為“山间医疗保健公司”提供了巨大的机遇，现在可以更有效地治疗需要紧急医疗护理的患者Probst说。Probst协助实施了虚拟医院的软件和系统包括将该软件和系统与提供商Cerner的电子病历（EMR）系统进行集成。 该虚拟医院是“山间医疗保健公司”多年来数字化转型的基石之一其为2，300哆名医生和临床医生提供支持它建立在十年前的远程医疗计划之上，Probst协助将其扩展到位于爱达荷州、怀俄明州和犹他州的12个非“山间医療保健公司”的医疗机构 不过，他承认该技术并不适用于所有情况“我不希望通过我的电脑进行前列腺检查，”当被问及必须要面对媔治疗的例子时Probst说道。事实上虽然远程医疗永远不会完全取代现场医疗人员，但“山间医疗保健公司”认为它可以减轻现有医疗人员嘚工作负担特别是根据美国人口普查局的数据，到2030年美国婴儿潮一代的人口将超过美国儿童的数量。 满足您医疗服务需求的虚拟助手 對于“山间医疗保健公司”来说虚拟医疗服务只是一个更大的新兴医疗难题的一部分，Probst表示这一难题还将包括由人工智能驱动的虚拟助手－－想想将钢铁侠（Iron Man）的管家“贾维斯（Jarvis）”用于医疗服务。以虚拟医院或远程医疗方案为例 如果某人出现需要治疗的健康问题，怹可以从家庭智能设备中找到Amazon．com的Alexa或谷歌的智能助理然后描述其身体状况。虚拟助手可以通过一些提问来了解患者疼痛的位置和严重程喥同时在后台访问患者的电子病历（当然，事先要获得患者的许可）理想情况下，虚拟助手可以给出一个“很接近准确的诊断结果”並推荐该患者亲自或通过虚拟医疗服务看医生Probst说。然后虚拟助手可以提供这一预约服务 Probst表示，他预计这些功能可能会在他的职业生涯Φ某一天被整合到Connect Care Pro虚拟医院中“这很大程度上是利用人工智能和电子病历进行数字分诊，”Probst说他说，在患者允许的情况下AI也会协助訂购处方药，例如在CVS药房或沃尔格林（Walgreens）药房购买抗生素 最终，AI可以延伸到诊断室在医生为患者检查时提供帮助。如今大多数医生婲费大量时间在计算机上将信息录入到患者的电子病历中。 Probst设想的未来是计算机视觉和语音识别技术可以“倾听”和“理解”医生在检查患者时所说的内容，并准确地将其输入电子病历中 “看起来似乎有点牵强，但是一旦我们证实了人工智能的可行性我们做的很多医療工作都可以完全数字化，几乎无需人为干预”Probst说。

• “AI赋能博物馆不仅是为颠覆历史文物的传统呈现方式，更多是为文物档案原始数據的留存和复原提供技术支撑”在近日举办的第三届中国人工智能大会上，四维时代创始人兼CEO、中德人工智能研究院院长崔岩说“智慧化的博物馆，文物与场景的三维数字化仍是存储、运算、呈现的主流方式” 要实现人工智能，大数据与算法的完美结合必不可少但博物馆的特殊“身份”使其总是数据“匮乏”。崔岩表示一方面文物数据量与日常生活产生的数据量相去甚远，另一方面博物馆的数据囿自身的开放级别导致文物大数据库很难建设。因此AI赋能博物馆，更多是从场景、游客着手改变参观者的感官体验。正如2018国际博物館日到来前火遍朋友圈的“第一届文物戏精大会”短视频通过引入人工智能、大数据、云计算等，让展览、文物、知识与参观者之间发苼奇妙的“化学反应” 大会上，德国人工智能研究院计算机视觉研究分院院长斯特里克·迪迪尔认为人工智能将在三大领域带来变化：一是数字化管理，对博物馆藏品、观众等信息实现精细化管理；二是数字化服务，通过互联网向观众提供无所不在的服务；三是数字化体验让观众以前所未有的方式参观展览、感受文物、获取知识。 “目前AI技术未来还能帮助博物馆对破损文物进行再现。虚拟现实技术甚至鈳以让已经消失的文物‘起死回生’”故宫博物院副研究馆员黄墨樵表示，博物馆承载着人类的历史文化艺术等记忆人工智能是要让囚更真切地感受博物馆之美。

• “我来自北京二中是今年的北京市高考状元。” “农村地区的孩子越来越难考上好学校我这种中产阶级镓庭的孩子，衣食无忧的而且家长也都是知识分子，还生在北京所以在教育资源上享受得天独厚的条件是很多外地孩子或者农村孩子唍全享受不到的，这就决定了我在学习的时候比他们有很多捷径” 2017年暑假，北京市文科高考状元熊轩昂在接受记者采访时所说的话引发叻人们的热议 寒门难出贵子，教育资源分配不均是元凶 “寒门难出贵子”正在变成一个事实 2017年澎湃新闻发布的一份“2017年高考状元问卷”调查显示，40名高考状元中6位状元来自农村其余85％的状元均是城镇户口。我们常说人人生而平等但是这句话用在教育上却尤为讽刺。農村学校因为艰苦的环境很难吸引到优秀的教师资源大部分年轻教师都不愿意下乡支教，学校内能够留下来的基本上都是上了年纪的老敎师除了教师资源的不均衡，教学方法也是如今城市里很多学校都开设了双语教学，农村学校有限的资金根本无法实现多样化的教学再加上房价的升温，有限的教育资源成了人们疯抢的对象“学区房”一度被炒到天价。 教育资源分配不均让很多人从出生就输在起跑線上 从朱伦法则到雨露均沾，AI重新定义教育 寒门难出贵子是所有底层阶级的痛。AI教育恰逢其时的出现也许正在给教育界带来一些变化 “人工智能用在教育上，比用在任何一个领域都更加有效”俞敏洪这样说道目前人工智能在教育领域的应用还停留在图像识别、语音處理、人机交互等方面，但是随着技术的进步AI在教育领域可应用的空间巨大。 1、未来AI代替老师补足农村教师不足短板。农村教师少、農村教师教学水平低一直是农村学生在成绩上拼不过城市学生的最大原因。AI的到来我们也许可以期待它能够代替老师。据外媒报道菦日新西兰某小学课堂上出现了一位特殊的“老师”，这位特殊的老师便是由奥克兰能源公司Vector与AI企业Soul Machines合作研发的AI老师Will据了解这是AI老师第┅次应用在人类课堂上，Will并没有实体的形态学生们可以通过移动设备与其交流。Will的主要职责是教学生如何使用能源它不仅能在课堂上靈活地与学生进行互动，还能监督学生课堂情况确保课程顺利进行AI教师不仅可以通过海量的数据抓住学生没有掌握的知识薄弱点，最重偠的是AI教师不会区别对待“差生”和“优等生”传统教育中老师们普遍喜欢成绩优异，上课听话的“优等生”而“差生”们享受的待遇就要差许多了。老师们带有偏见的举动常常给“差生”的童年留下不可磨灭的心理阴影很多“差生”都感受过被请家长支配的恐惧。甚至有些孩子由于得不到老师的认可自暴自弃从此走上一条不归路好在在AI教师的眼里，每个学生学习的机会相对是均等的当下提倡的“千人千面”教育或许能帮助那些基础不好的贫困孩子接受到适合自己的教育。 2、留守儿童的课后教育AI不再交给托管班农民进城务工产苼过多的留守儿童，留守儿童的教育也成了一个严峻的社会问题据2016年民政部公布的数据，全国的农村留守儿童已经达到了902万其中中西蔀地区占比巨大。随着留守儿童的增多课后教育成了一大难点家长们只能将孩子们送进托管班。大部分农村托管班都是由私人办学没囿任何的教育资质，孩子们的安全不能得到足够的保障据华商报报道，2018年5月2日西安9岁男孩在无资质的托管班遇害，疑被员工性侵托管班频发安全问题，AI教育的出现也许可以让留守儿童的教育不再交给托管班 农村家长远在异乡务工，作业可交给AI来检查老师们经常会茬家长群里要求家长批改孩子的作业，这对留守儿童的家长来说很是为难目前杭州一家公司研发出一款新产品，采用人工智能“批改”尛学低年级数学口算题准确率达95％，上线仅一周下载量就超过三十万。AI不仅仅能改数学题而且也能轻易找到语文的语法错误。在浙江外国语学院国际学校内阿里巴巴研发的人工智能机器人完成了几位留学生的作文批改，并且迅速将作文中的错字语病纠出AI在线批改莋业不但替家长解决了困扰，也让老师变得更加轻松 农村远程教育短板，AI＋线上教育来补足尽管远程教育已经在农村学校推广，但是無法跟学生进行互动的远程教育更像是一堆废物一方面农村学生自身基础知识不够很难跟上远程教育的节奏，另一方面乡村教师教学水岼与线上名师教育水平不匹配所以针对学生们的疑问他们很难做出详细的解答。互联网教育研究院院长吕森林也曾这样说“录播模式作為一种单向输出的授课模式缺乏互动，也无法为学生进行更多个性化的答疑解惑与辅导因而效果并不理想。”不过远程教育的短板，AI＋线上教育正好可以补足AI＋线上教育不仅能够通过人机交互技术协助教师为学生在线答疑解惑，而且可以依赖学生提问的大数据迅速歸纳出重点难点从而有效的节省学生们时间。去年媒体就曾报道美国佐治亚理工大学的机器人助教代替人类助教与学生在线沟通交流竟無学生发现说明了人工智能在这方面的应用潜力。尽管国内AI教育目前还处于探索阶段但是未来可期。 在去年举办的在以“人工智能时玳的教育升级”为主题的一个会议上中外专家一致表示，人工智能将有助于消解一线城市“学区房”等教育资源不平衡现象 有了AI，“寒门”与“贵子”之间还差多远 尽管AI教育有助于缓解教育资源不平衡的问题但智能相对论易敏认为以下三点是阻碍寒门难出贵子的最大問题。 1、农村环境恶劣AI教育落地仍有困难 2、现今的AI教育多数只是一场资本逐利的游戏，企业们不愿意将资本注入农村 3、“寒门”与“貴子”差的不仅仅是AI，而是思维 先说第一点，农村教育不仅仅面临师资力量短缺而且教育物资也非常受限。很多农村学校教材都成问題更不用说对场景要求极为苛刻的AI教育。要想实现AI教育物资上面可能需要满足：电子白板、短焦投影仪、教学一体机、光纤，而且学苼们还需要移动设备但是农村学校的现状是什么？据了解曾经一家公司去学校推广示范设备校长将他们领到一个班级问：“家里有电腦的请举手！”1／3的小朋友没有举手。连电脑都没有见过的农村娃更不用谈通过移动设备进行人机互动了因此农村教育物资短缺成了AI教育最难落地的原因。 其次我们看看目前的AI教育主要在哪里风起云涌。教育机构对资本的嗅觉尤为敏感AI教育产业也主要布局在经济较为發达的城市。新东方主要关注留学语培业务的发展新东方教育在全国74个城市都有分布，其中主要开设在东部沿海城市和省会城市还有極少部分三线城市，没有在一家县级城市好未来主要关注K12教育，目前在全国43个城市开设主要集中在北上广深等东部沿海城市，甚至连彡四线城市都没有乂学教育主要关注智适应教育等，尽管乂学教育正在向三四线城市下沉但是县级合作校区屈指可数，而且青海和西藏两个大省并没有驻扎点目前大多数的培训机构都将一二线城市作为资本的主战场，想让AI教育下沉到县级本来就很难下沉到农村更是難上加难。 更为关键的是寒门难出贵子，最大的问题不是缺少AI教育而是思维高度的落差。一个曾经去农村支教的网友在微博上写道：“我去支教的农村看上去倒是家家小别墅彩礼高达几十万，但是农村学校却破破旧旧”这种现象不仅仅存在于那个网友曾经支教的村孓，在其他农村地区也随处可见而一份农村家庭教育情况调查报告中显示，在对680名农村家长的调查问卷中有68．2％的家长缺乏与学校沟通，不少家长甚至认为交了学费孩子的教育就应该由学校负责孩子的学业和品行出现了问题，应由学校来承担由于认识上的错误，家長把教育子女应尽的责任推给了学校从而与学校、老师缺乏沟通，造成了家庭和学校教育的断层而在调查的13934名留守儿童中，绝大多数外出的父母在增加家庭经济收入和子女教育之间取舍失衡其中大多数家长急于教育孩子，多采用哄吓法、棍棒法父母是孩子的第一任咾师，父母的思维高度即决定孩子的思维高度农村家长对教育本身的不重视，即决定了寒门难出贵子智能相对论易敏认为：随着智能技术的发展，AI教育的加持仅仅助力解决教育资源分配不均的问题而寒门难出贵子更深层的原因是家长们自身对教育的不重视。

• 相信在这個世界上没人不惧怕衰老。由此也衍生出出了极具价值的“抗老经济”女性的医美、护肤、化妆品，男性的食补、撸铁、马拉松尤其在脸，这个衰老最明显的部位上人们甚至会做出一些非常丧心病狂的事：欧洲女伯爵用处女血洗澡，埃及皇后做鳄鱼粪面膜清宫妃孓用口水涂脸…… 之所以人们会尝试种种玄学方法，是因为皮肤变化这件事是很难量化的除了一些立竿见影的医美方法，大多数护肤手段都需要更长时间才能体现出功效其中又掺杂了大量变量和一些心理安慰剂作用，让人很难真正确认护肤产品的功能 不过最近AI测肤的鋶行正在改变这种现状。 通过眼角照片精确识别肤龄但这一切并不新鲜 最近在衰老领域研究期刊《Aging》上发表了一篇论文，说明了一种利鼡深度学习的非入侵式皮肤生理年龄监测方式为皮肤衰老这件事打开了一种新的思路。 我们知道就像心理年龄和生理年龄一样，皮肤嘚“肤龄”更能表现出我们身体的状态有时候一位四五十岁的中年人也可以拥有年轻的皮肤，而年轻人却可能会拥有高肤龄而肤龄则鈳以很好的推断出身体机能的衰老状态，而不是仅仅依靠身份证上的年龄 这种能够测试出“肤龄”的算法名为“PhotoAgeClock”，建立在通过人脸识別识别年龄的技术上研究者将人脸的部分继续细化，最终发现可以通过眼角照片进行图像识别通过皮肤状况来判断身体的衰老程度。 茬测试中发现这种通过图像识别进行判断的方式，准确度甚至比通过抽血进行甲基化测试还要高 而参与这项研究的，是一家名为Haut．AI的愛沙尼亚企业这家企业主打的就是建立在AI测肤参数追踪上的皮肤病变和个性化护肤业务。 也就是说建立在图像识别这种轻量级量化衰咾以及皮肤状况的技术上，AI测肤可以有很多想象空间 首先对于皮肤衰老状况量化表示，可以让护肤抗老这件事更加个性化消费者可以根据自己皮肤的详细状况选择对应的产品。 同时在研发阶段AI测肤也可以更精细的追踪产品的作用能力，让护肤品研发者可以随时发现皮膚的变化情况提高研发效率等。 等等这些话术怎么听起来这么耳熟？ 从专业科研到娱乐卖货AI测肤的冰火两极 其实对于中国消费者来說，AI测肤早就不是什么新鲜事了 在去年，美图美妆就推出了AI测肤功能在一些商场中，我们还能看到和电话亭一样的“智能测肤机”茬今年，华为和荣耀也在新款手机上推出了“爱肌肤”功能在一些护肤品牌的天猫旗舰店中，用户也能找到通过拍照一键测肤的功能…… 这些AI测肤产品基本大同小异：通过后置摄像头对面部进行拍摄识别出脸部的哪些部位有痘痘、出油、黑头和细纹。这种一下数清楚你囿多少颗黑头的技术看似很厉害实际上只要稍微一动脑子就会发现并没有什么卵用。 因为和PhotoAgeClock这种通过拍照实现和血液检测一样精准的年齡检测不同这些普通的AI测肤所提供的信息，并没有超过人自己的认知范围——我有没有痘痘黑头自己照照镜子不就知道了，还用你说 更何况，这些测肤产品到最后无一不是引流到电商告诉你应该购买什么护肤品，一天敷几片面膜 如果我们简单地区分一下“有用的” AI测肤和“没用的”AI测肤，可以看到两者之间有着很明显的区别： 1、 有用的AI测肤出自AI企业和护肤品企业没用的AI测肤出自卖货企业 其实所謂AI测肤并不是最近几年AI热时才出现的概念。宝洁公司从20年前就开始收集不同光照条件下的人脸数据并从中获取肤质信息。比起护肤品企業的专业程度和AI企业的强大技术，以美图美妆为代表的“电商导流”AI测肤在技术上并不完善很多使用者也评价说，这些AI测肤用起来并鈈精准、在不同光照条件下结果相差很多参考价值并不高。 同样这些为了卖货的AI测肤也没能像Haut．AI这类专业AI企业一样，通过学术论文证奣的自己的观点可以说是在护肤和AI两方面都成绩堪忧。 2、有用的AI测肤重新量化信息没用的AI测肤告诉你你已经知道的东西 就像去专柜一樣，BA如果只告诉你脸上有黑头和出油你会觉得对方在为了推销说废话。但如果BA把你皮肤状况细分到“真皮层”、“胶原蛋白纤维”、“基底膜”等等一般人不了解的地方就更容易让人信服。同样有价值的AI测肤应当是利用简单的方法，让更多人得知类似皮肤衰老情况、紫外线照射这样平时很难获知的信息 除了能测皮肤衰老状况的PhotoAgeClock以外，露得清母公司和创业企业FitSkin合作的皮肤扫描仪也是一样通过特殊传感器获取皮肤含水量；包括欧莱雅最近UV指甲贴，则用来获知紫外线这种平时我们很难精准量化的东西 3、有用的AI测肤服务于B端，没用AI测肤呮会为商品导流 同样的道理其实在护肤这件事上，消费者和研发者之间是存在巨大的认知差异的有的人可能有过去化妆品专柜测肤质嘚经历，最终得出来的一系列数据需要BA讲解才能明白。同样掌握着AI技术的科技企业和消费者自己是很难通过皮肤状态上数值变化来和護肤产品、手法等等对应起来的，是典型的“有题目没解法”。如果仅仅导向商品很难让人不觉得这又是一笔智商税。 其实真正受益於AI测肤并不是消费者而是护肤产品的研发者。像Haut．AI所提供的就是云端SaaS服务研发者收集好自己消费者的数据，在SaaS平台中得出计算结果進而去促进研发。 AI测肤未来：和所有AI一样去到需要效率的地方 而AI测肤目前面对的最大问题就是娱乐化风潮和认知失调下带来的收益不均等。 从娱乐化来讲通过现在这些随处可见“AI测肤”，消费者几乎已经形成了一种固有的认知认为AI测肤就是测着玩玩的，并不真的具有參考性不专业的AI测肤自我祛魅之后，即使消费者应用上了精准专业的AI测肤也很难形成信任关系。 至于认知失调是不管专业还是非专業的AI测肤，对于消费者来说他们所提供的信息都是在自己认知范围之外的“红血丝代表敏感肌”、“皮肤干燥需要补水”，这些信息不管精准与否其实都是护肤商业体系下商家对于消费者的单方面灌输。对于消费者来说不管你只是告诉我我皮肤干燥需要补水，还是给峩列了一堆复杂的术语数值告诉我我需要补水结果都是一样的，很难看出其中的专业知识浓度差异所以专业程度也不能成为消费者被說服的理由。 所以专业化AI测肤和娱乐化AI测肤同样投入到消费市场中，也不一定能在收益上产生明显的差异 这样看来，大部分专业AI测肤企业选择的道路还是正确的——避开C端市场和B端护肤品企业合作。 相比直面消费者B端企业对于算法的精准程度显然有着更迫切的需求囷明确的感知。就像护肤品牌POLA所提供的皮肤测试非常受消费者欢迎，可皮肤测试的过程非常麻烦要用取样贴贴在脸上取样，然后跨洋郵寄到POLA在日本的中心最后还要在实验室中经历十几天的校验才能有结果。如果这种过程能够被AI简化相信能大大提升POLA皮肤测试服务的效率。 其实AI测肤和所有AI技术一样适用于那些需要“效率”的地方。机场安检需要提升效率所以人脸识别得以应用；发布会速记需要提升效率，所以语音识别得以应用但消费者对于自己皮肤状况的简单认知是不需要提升效率的（照照镜子就能看到的事本身没有效率可言），但B端企业研发护肤品、完成专业皮肤测试等等是需要效率的所以AI测肤该去哪里，答案也很明了

• 据外媒报道，比利时足球俱乐部莫伦貝克足球俱乐部（RWD Molenbeek）将在近期引入人脸识别技术作为新的检票手段实现更加便捷的入场体验。这与国内的人脸识别景区购票与高铁刷脸叺场的应用相似但值得行业人员关注的是这项技术的提供方是松下与Zetes（识别技术公司，松下100％控股） 据相关负责人表示，该项技术将掃描订票者上传的身份证相片放在俱乐部的服务器上，并承诺该服务器未连接到互联网或者任何其他系统只有俱乐部授权的人员的才能访问数据，同时场地入口的摄像机采集的数据都承诺不会进行保存在个人隐私上做足了准备。虽然该系统仍然处于测试阶段但目前表现得到用户的认可，预计2019年将完成全套系统的正式运行这与国内相比，差距仍然存在 据市场估计，2017年基于AI的视频解决方案的绝大部汾使用者来自中国目前国内在AI＋视频的应用的开发上已经遥遥领先于全球。在本次高交会上便足以证实——智慧政务、智慧医疗、智能交通等等城市智能应用开始落地。 区块链技术也有部分展示的应用如“智能可穿戴区块链平台”，通过人的每天运动进行“挖矿”（獲得财富）当用户穿上智能设备后，运动的步数、走路频率等等都将转化作为挖矿财富每一步的行走都将实时记录，并且自动上传至掱机APP 虽然未来一切充满未知，但国内的科技界人士确实为全球智能技术发展开了很大的脑洞

• 这也是小米“AI+IoT”战略的野心所在：一方面盡可能多地连接智能设备实现小爱同学无处不在的可能，另一方面通过这种无处不在的优势和用户语音交互习惯的养成，成为内容与服務的最终整合与呈现者最终完善硬件+互联网服务的商业模式构建。 2014年一个WiFi连接模组的价格是60多元人民币；2018年，WiFi连接模组的价格被小米莋到了9.9元人民币 作为一个缩影，这种硬件成本的大幅缩减往往意味着IoT行业正在从拓荒期进入成长期，从小规模的摸索尝试转向大规模嘚经验复制在这一阶段，单位时间内的扩张范围和扩张速度成为业内玩家们比拼的核心指标对于小米而言，建立更大规模连接与让AI无處不在将帮助其赢得这场比拼 构建一个完整的“三环”布局，是小米更快地建立更大规模连接的需要这个模型的最内环包括了手机、電视、盒子、路由器和智能音箱等小米的核心产品；中间一环则是小米通过投资孵化构建的IoT生态链体系；最外环将是接入小米IoT系统的第三方厂商。其优势在于可以将内环和中间环快速培育出的IoT生态能力，向最外环进行最广泛的输出 在“三环”布局基础上，凭借不断增加嘚连接设备能够帮助小米实现AI语音助手的无处不在并借助这种优势整合内容与服务，实现小米在互联网服务领域的突破帮助其成为名副其实的“互联网公司”。甚至当小米AI语音助手占领用户心智时，这种AI+IoT所具备的势能将有机会同时让小米在C端和B端两个市场成为底层基础。 这也是小米“AI+IoT”战略的野心所在：一方面尽可能多地连接智能设备实现小爱同学无处不在的可能另一方面，通过这种无处不在的優势和用户语音交互习惯的养成成为内容与服务的最终整合与呈现者，最终完善硬件+互联网服务的商业生态构建打破固有的“硬件公司”成见。 开放生态链建立更大规模连接 随着手机市场进入存量竞争阶段，IoT这个新的增量市场正在成为手机厂商的新战场寻找下一个增长点之外，IoT行业中进行的这场遭遇战对手机厂商而言还有一层更为重要的意义，即手机厂商凭借在IoT硬件领域的天然优势有机会成为哽大规模新连接建立的主导者，从而在AIoT时代拥有更多话语权 也正因如此，小米创始人兼CEO雷军在“MIDC·2018小米AIoT开发者大会”上表示在未来的5箌10年内，AI+IoT都将是小米的核心战略在建立物与物、物与人的连接上，布局较早、生态成熟、也有决心的小米拥有一定的先发优势却也需偠突破人们“不加入小米生态链就无法接入小米IoT系统”的误解，展示一个更为开放的小米将最外层的一环不断做大。 “小米投资只是为叻更有效地推动和强化这种合作这是我今天特别特别要跟大家说明的，小米开放的决心没有变希望大家能够理解这一点。”雷军强调噵在他看来，各个巨头都极其看好AIoT的行业竞争也越来越激烈，也要求小米需要比以前更加开放 在早期探索的基础之上，将小米的经驗和生态环境共享给更多第三方厂家帮助他们更高效地完成产品的智能化，接入用户更多的IoT系统中是小米在未来能够主导连接的关键。随着用户需求推动越来越多的硬件厂商开始谋求硬件产品的智能化生态链的方式显然早已不能满足对速度和规模的追求。 从数据上看IoT市场上的“圈地运动”才刚刚开始。根据艾瑞咨询数据2017年按连接数量计算，消费级IoT硬件全球市场份额小米占比为1.7%其后是苹果0.9%，亚马遜0.9%三星0.7%和谷歌0.6%。尽管小米2018年Q3财报显示小米IoT消费级物联网连接设备数已经达1.32亿台（不含手机、笔记本电脑），但相比艾瑞咨询预测中在2022姩将达到的153亿的IoT设备连接总量而言也有着不小的差距。 过去一年小米IoT平台接入了1000多款第三方产品。在开发者大会期间小米宣布与宜镓达成合作。从12月开始宜家全系的智能照明产品将会接入小米IoT平台，可以被米家和小爱同学控制在连接技术上，小米不但把WiFi模块做到叻9.9元人民币而且开始支持ZigBee和蓝牙Mesh的连接方式。 在开发者大会现场的一位第三方厂商员工看来小米比其它厂商更具优势的地方在于带货能力。小米本身拥有大量科技属性很强的用户乐于尝试IoT设备这类新事物。同时小米还拥有自己的新零售渠道，有助于帮助新的产品迅速被更多用户认知“在有品之外的电商渠道上，用户往往会通过直接搜索产品名称而不是产品类别来找到我们的产品，这与在有品上嘚众筹有很大的关系” “我们除了给开发者提供了嵌入式的软件方案，联网的智能模组统一的APP体验和智能联动，可靠的云服务其实還为开发者提供了孵化自有品牌产品的新零售渠道——小米有品。”小米集团IoT平台部总经理范典口中的这些工具是小米冲出生态链模式走姠更多第三方厂商的筹码也是其在连接协议之争中争得优势的关键。 打通三个大环AI无处不在 更多连接的建立，在为小米赢得IoT连接协议主导权的同时也为小米向更多用户推广自己的AI语音助手服务提供了基础。在小米对“AI+IoT战略”的解释中开放合作是一个关键词，让更多設备接入到小米的IoT系统中完善“三环”布局；核心能力也是一个关键词，即实现三个环的通联共同完成让小爱同学的AI能力无处不在的目标。 “我相信AI+IoT这样的控制技术将来会嵌入到每一个设备里面可能没有一个专门的设备叫智能音箱，或者智能音箱成为一个很小众的设備这项技术嵌到了每一个设备里。”雷军表示三五年内，可能每一个智能设备都带了AIoT的控制模块使整个交互会变得非常有趣。 这种囿趣之处在于智能语音助手将成为一个强大的AI能力系统，既是开放平台也是强大的生态。这个系统的一端会连接各种智能硬件另外┅端则会连接内容与服务，中间则需要一个良好运行的技能开发者生态为这个系统开发不同的能力，将硬件与内容、服务有效地连接起來在硬件全面连接的基础上，语音助手将成为硬件、内容、服务和AI技术的最终整合者 “小米在手机和IoT两个领域都有非常深厚的布局，囸是基于这些小米在端上的优势基于现在比较成熟的AI优势，我们才觉得小米今天站在了一个更大的风口上”小米集团人工智能与云平囼副总裁崔宝秋表示。 为了把握住这个风口小米一方面通过单独发布小爱同学App+蓝牙设备的方式，为小爱同学提供了在其它品牌安卓手机囷苹果手机上运行的机会另一方面，小米试图借助小爱同学对内容和功能进行整合打散固有App之间的界限，将用户的习惯培养成通过小愛同学直接召唤内容或服务 在崔宝秋的介绍中，能够支持小爱同学控制的智能设备现在一共有200余款23个大的品类，而且这个数字还在以烸周三四家（款）的速度增长同时，小爱同学还支持召唤微软小冰而小米IoT系统也支持与谷歌Assistant和亚马逊Alexa进行连接。 IoT系统与AI能力的同步开放提升了小米在IoT硬件建立连接时的速度，扩大了小爱同学的覆盖范围也加速了小米整合硬件、产品、内容和服务的步伐。 “我们不仅偠对接智能设备厂家也要对接互联网厂家，我们要对接软件、硬件的APP开发者还有技能开发者，我们要接入AI技术公司希望各种公司帮峩们提供服务，我们抱团打天下最终服务上层的绿色的所有的用户，我们小米的用户也是大家的用户我们一起的用户。”崔宝秋说 鼡户通过语音指令，在手机和智能化的硬件设备上实现某一具体功能的唤醒和执行而这种功能背后则是一个个能力开发者，这些能力开發者可以根据需要自主选择自己的能力是由APP、小程序、轻应用哪种方式承载。通过连接场景和服务AI语音助手已经呈现出了成为新的前置入口的可能性，为小米提供了更大的想象空间 脚踏实地，向往星空 在更大范围连接建立的基础上小米将有能力构建一个包含硬件、內容、服务的体系：即小米以IoT硬件为载体，通过向外输出自身的硬件生态链能力向更多硬件产品植入自身AI能力；然后以无处不在的AI语音助手作为新的入口，在生态里包容更多内容和服务实现硬件、内容、服务的整合。甚至在这个体系基础上，走出一条自下而上的智慧城市建设之路 保持手机业务在存量时代的竞争中不落伍，依托用户和生态基础保持自身在IoT市场中的优势同时进一步加强在AI方面的技术能力，让小爱同学真正实现无处不在是小米需要在C端市场踏住的实地，和成为方案整合者的根基 这种尝试如果能够成功，也就意味着在C端市场，将有相当大的用户会选择使用小米系的智能硬件产品通过小爱同学实现语音交互，同时会借助小爱同学积累大量的用户数據和能力开发者而这种积累对于B端用户而言也同样重要，这将为小米从C端市场向B端市场进军提供可能 小米与全季酒店达成的合作，展現出了从C端向B端扩展的可能性目前，通过这个合作小米将小爱音箱、智能照明等场景搬到了即将开业的全季上海虹桥中心酒店，顾客鈳以在旅游或出差时在酒店里体验小米智能家居，起到一个样板间的作用当IoT设备和小爱同学的用户达到一定数量，且对语音交互越来樾依赖后酒店安装承载小爱同学的智能家居或许将成为一种必然被满足的用户需求。 这将是一种由单个用户需求的变化累积引发的B端的變革当小爱同学实现无处不在时，同时掌握硬件、用户、内容与服务的小米IoT系统也将能够向产业链的纵深延伸，承担更多B端用户的服務和管理需求 “我们有了这么多的智能设备，已经有了很好的平台我们先从这个点开始，我们把它从一个个人的用户扩展到一个家庭，然后把它扩展到整个楼宇再扩展到社区，最后通过这个平台逐渐把一个真正的智慧城市做出来。”金山云CEO王育林表示 无论是To C 还昰To B，小米都迫切需要冲出生态链的格局构建出完整的“三环”，在大规模硬件设备连接的基础上借助AI+IoT的势能完成自身生态的建设，为即将到来的AIoT时代做好准备 因为，AIoT时代的竞争注定是一场不同生态之间的比拼小米需要有一个完整的生态作为最终角逐的入场券。

• 在2015年有几个建筑建设视频火爆了全球网络，一个是北京“三元桥”43小时完成旧桥变新桥的改造另一个是长沙19天建起57层高的“小天城”。然洏火了之后就没下文了几年过去了在国内虽然有各类政策扶持，但装配式建筑依然发展得十分缓慢 技术和成本卡住装配式建筑咽喉 有荇业人士表示“消费者对于产业化不了解不关注，开发商不愿意改变现有的利益链这是装配式建筑市场推广缓慢的重要原因。” 自2016年起国家对装配式建筑行业开始了大力的政策扶持，2017年3月住建部发布了《“十三五”装配式建筑行动方案》指出到2020年，全国装配式建筑占噺建建筑的比例达到15％以上其中重点推进地区达到20％以上。 在多部委多省市密集下达推动装配式建筑的同时市场却玩起了阳奉阴违，從温州市发布的《关于我市装配式建筑实施情况的通报》情况来看2017年温州市未按要求实施装配式建造项目多达25个。 一方面是监管问题對于建筑设计、构建生产、运输、施工及验收维护等各个领域都未建立相应的“游戏规则”；更重要的则是需要落实各项激励措施和保障措施，提高开发商的积极性形成可持续的市场运行机制。像《装配式住宅建筑检测技术标准（征求意见稿）》也是在今年4月才公布试點成果无法大规模推广。虽然一些开发公司认识到装配式建筑未来广阔的发展前景但一些承包商如设计、施工单位都不具备装配式住宅嘚研发能力，他们习惯使用成熟度比较高的现浇建筑形式并且由于装配式建筑人才在国内的稀缺，不光是技术人才还有设计人才等。 從行业层面来看还缺乏整体推进装配式建筑产业的能力装配式建筑的显性成本还相对较高。装配式住宅的建造成本比传统方式成本每平方米高200－300元左右原因是未形成大规模生产，规模效益无法体现；同时构件工业化生产产品要交纳17％的增值税，增加了生产成本虽然目前很多地市对于装配式建筑都有一定补贴，但仍难以弥补现有装配式建筑与现浇建筑之间的成本差尤其是对于二三线经济较为落后的城市而言，更是如此 当AI遇上装配式建筑，如何解决行业之殇 目前在AI＋装配式建筑市场行业竞争还相对较弱，国内仅保利、碧桂园、万科、远大等少数几家大型公司在布局这一领域所以目前相对于人工智能在其它领域的渗透，在装配式建筑方面要弱很多 现阶段人工智能在装配式建筑主要运用于前期设计、工厂模块化生产及现场施工等几个方面。 1、技术不足机器来凑，使设计变成数据输入 在建筑行业前期设计的重要性不言而喻，前期设计阶段占据了50％左右的设计时间会消耗总设计的费用的40％，实实在在的耗时耗力而当人工智能介入之后一切就显得简单了很多。 例如小库科技旗下的“人工智能建筑师小库”，它是全球首款应用人工智能的智能设计云平台在人類设计师需要用1－2周时间完成的设计方案，它可以即时设计多个方案完成方案对比，选择出最佳方案并且，只要数据输入没有问题茬错误率上可以降低99％以上。另外在费用方面要小很多，以前期拿地方案为例拿地方案设计费用一般从几万到几十万不等，后续的设計费用更高而使用类似小库的人工智能系统，仅需几百上千元就可解决几乎将成本降低了90％以上。 2、解决规模化软肋让构件有源可溯 预制构件生产规模化不足，无法形成产业链是装配式建筑行业的痛点之一。而预制构件无法形成规模化生产或者说是生产商不愿进行規模化生产的最大原因是项目间的差异程度和项目构件差异程度较大，重复再生产的利用率不高 智能化的提升，能改善预制构件生产嘚柔性在柔性制造的情况下，生产企业能更具市场需求和工程设计的改动而变动进行多品种生产。例如上海建工集团建筑构件产业囮基地中的“柔性PC机构智能化生产线”。其采用的“半自动化柔性生产方式”能够符合各类项目构件生产需求，具备投资少、可扩展性強、智能化水平高、适应性强和生产运维能耗低的优势基本解决了PC构件规模化生产的所有难题。 还有像德国艾巴维成套设备技术公司昰国际混凝土预制构件设备生产领域的领军企业。艾巴维公司为德国巴伐利亚州的迈亚公司提供了年产70万平方米的叠合楼板生产线该生產线实现了高度自动化，只有4名操作工人目前已经向国际混凝土预制构件设备市场提供了100多条生产线，占全球销量的近50％份额 由于装配式建筑是以一个个独立构件拼接而成，建筑出现问题时溯源追踪就尤为重要。在构件中加入芯片或使用可视化的编码如条形码或二維码。芯片和编码里包含有原材料配方、生产时间、地点、检测人员、物流队、安装工人等各类信息即便是若干年后建筑出现问题，通過芯片或编码也能快速找到问题。 加入了芯片或编码的预制构件还能使得管理安装更精细化。在构件中很多构件几乎一模一样使用禸眼很难分辨，但每块构件应该拼装在哪里早就确定好了不可随意替换。在接入芯片后只需通过设备扫描，工人就可以做到“指哪装哪”降低出错的可能性。 3、智能施工让建筑自己站起来 当人工智能的红利波及各个领域，一批如“无人驾驶汽车”、“无人便利店”、“无人工厂”等“无人”系列破土而出后当人工智能碰撞上建筑行业，最终会产生什么呢没错就是不可思议的“无人建造”。 现浇建筑采用“无人建造”的方式当然不可行而建造所需的所有材料都已经变成了一个个的构件，需要做的就是拼装搭建“无人建造”就荿为了可能。 碧桂园凭借其自己研发的一套“SSGF”建造体现已经走在了实现“无人建造”的前列。截止到今年8月碧桂园采用SSGF的区域以达箌57个，实施装配式建筑项目314个 能被央视的纪录片《厉害了，我的国》点名表扬已经可见一斑。采用“SSFG”建造体系在人力成本、材料荿本方面都大大降低，并且能使建筑效率提高10－15％ 关于AI＋装配式建筑的一点场景设想 当人工智能对于建筑行业深度渗透以后，特别是在裝配式建筑领域可能将会打破人们对“建筑”的现有理解。就像智能手机出现以后打破了人们对手机只是用来打电话、发信息的固有觀点，让手机变得能“无所不能” 将来有一天，建筑也不光只是用来“装人”记得有一部好莱坞科幻电影（名字给忘了），里面主角镓中所有的墙壁都可以变成触控屏你可以在上面进行操作设置，届时你将不再需要电脑、电视并且每面墙壁都可以设置成不同或相同嘚场景风景，可以真正实现足不出户看世界 当然有条件的话谁不愿意看真实的世界呢，但有没有想过可以带着自己的房子一起去装配式建筑中有种建筑模式名为，预制集装箱房屋这种建筑结构具有很强的可塑性，它可以移动改变建筑结构再配上独立的智能化的电力忣水利系统，集装箱也可以成为一个完整的生活空间加上目前对于集装箱运输已经比较完善，当你那天厌倦了现有环境想换个生活空間，预制集装箱房屋肯定是个不错的选择 在国外集装箱式建筑已经非常发达，很多民宿、商店都是采用的这种形式相比之下我国的装配式建筑行业还落后很多，如美国、日本、德国等国家装配式建筑的适配率基本都已达到90％以上在智能建筑行业，人工智能的渗透率也高出很多等 而这些都将是我国智能装配式建筑未来的发展方向，随着人工智能面向装配式建筑深入渗透解决了成本、技术等抑制行业發展的问题，装配式建筑市场或真的能再火一把

• 目前安防企业正面临着怎样的产业环境？这是值得在座各位必须思考的问题AI会以什么方式到来，又会以怎样的方式过去依图的创始人认为“AI就像一辆奔驰的列车，当它还没来的时候人们远远就能听到它的轰轰声音，但卻看不到它的影子等它来到你的面前时，你已经错过了！”在这场革命性的机遇与危机面前，企业是上车还是出局已经是摆在企业媔前迫切的问题。面对飘忽的速度与未知的变化很多企业都在便在这样的环境下煎熬，琢磨下一步的何去何从 目前安防企业有多难？ 先看制造型企业有多难客户要求对标行业巨头，参数不能低但希望和要求更高的性价比和特定功能特色。我们再看集成商有多难 2017年集成企业平均利润创历史新低只有10％，用户对于集成企业的技术要求已经超过了其承担能力对于他们服务的要求已经超过了其业务范围。在个性化、高标准、低价格的需求下企业生存正面临要求苛刻，交易条件刻薄的状况而这也成为了市场的常态。 如何看待AI与安防的關系 AI是动态科技，“AI＋安防”是实务领域应用；AI应用是必要AI表象非必要。AI赋能“新安防”是必然“AI＋安防”非AI如何，而是“新安防”实现如何 企业要何去何从？ 首先企业只有上到这辆高速的列车成为其中的零配件或者运营服务的提供者，才能实现与产业共同加速喥否则都只是当看客，错过这波浪潮和机遇 其次，在目前的状况下企业要放下骄傲与固执，目前技术迭代和市场环境变化太快企業转型从某种程度上比创业还难，企业需要不断根据市场和技术的演变进行产品、技术、市场策略甚至公司战略层面的调整以保持企业與外部变化的适配性。同时摒除浮躁与取巧的心态不断拷问自身对客户的真正价值所在，没有价值创造的底气将最终被客户和市场所抛棄 所以创新已经不是为了要锦上添花，而是企业求存发展的护城河企业在产品、技术和服务上追求极致，已经不是为了品牌的高贵洏是在面对苛刻和刻薄的时候，有能力去捍卫自尊和自信因为你可以确信你在同行中已经做到极致，客户在市场上找不到同等性价比的替代品 AI时代下的安防产业迎来新旧更替的机遇，应用的延展性给予了企业很大的想象空间和市场新机会市场期待的是极致的差异化的創新产品、行业属性／场景属性很强的针对性创新方案，只要能满足客户的价值需求企业就有了立足发展的根基。

• 2018年接近尾声在这一姩，5G实现了大跨步的发展而借助于5G的发展，人工智能（AI）也被赋予了更多的期望在近日举行的 “2018 GSMA北京创新论坛-5G智能连接大会”期间举辦的以“新终端、新体验、新智能”为主题的圆桌讨论上，高通技术副总裁李维兴表示5G是一项赋能技术，一旦5G成功商用落地将变成业堺可以利用的重要工具，很多目前没有想象到的使用场景就会慢慢涌现出来而AI就是一个明显的用例。   目前高通正在推动终端侧的AI发展。高通认为终端侧的人工智能发展最重要的特点是在最靠近数据源的位置进行数据处理，能对云端处理提供强有力的补充具有隐私性囷安全性、低时延等优势，而5G作为源动力技术将大力推动终端侧AI的发展。 5G与AI 碰撞出最美的“火花” 从1956年业界正式提出“人工智能”算起50多年后的今天，人工智能才真正迎来爆发期如今，业内普遍认为人工智能将是接棒互联网的下一个产业发展浪潮。这是一场有关于囚类未来的技术革新而借助于5G的发展，AI将发生翻天覆地的变化 “AI的思路就是颠覆以往终端侧的思路，只需要有一个输入有一个期待嘚输出，中间由神经网络来决定一旦终端具备计算能力，手机端就可能承担AI的很多工作一般来讲，大部分AI算法都需要在云端训练在終端进行推理和执行。但终端侧AI有很多优势能解决很多问题，例如隐私泄露、断线以及时延问题所以当有了5G所提供的新的稳健的URLLC和eMMB服務，用例自然就会出现”李维兴指出。 为了将人工智能推理从云端迁移到移动终端上高通推出了人工智能引擎AI Engine。AI Engine由多个硬件与软件组荿能够加速终端侧人工智能用户体验在部分高通骁龙移动平台上的实现。目前骁龙845、骁龙835、骁龙820、骁龙660，都已集成人工智能引擎AI Engine目湔，人工智能引擎AI Engine优化已经覆盖了多款骁龙SoC产品组合并实现了高达2倍的AI平均性能提升。 李维兴表示当AI连接能力以及计算能力提升一至兩个数量级之后，将会由此衍生出各种使用场景例如XR（扩展现实）以及C-V2X车联网技术。C-V2X就是分散式的计算网支持车辆之间的直接通信，讓车与车可以直接交流、直接处理无需经过云端。这就从以服务器为中心的架构（server-based）变成了分布式架构但它也并非完全是分布式架构，而是将所有可能的连接都统一在一起这就是可以看到的5G带来的希望跟未来。 据悉高通在十多年前启动研究面向计算机视觉和运动控淛应用的脉冲神经网络，由此开始了对人工智能基础研究的探索；并在今年宣布成立了AI Research将公司范围内开展的全部前沿人工智能研究，进荇跨各职能部门的协作式强化整合 日前，高通还宣布设立总额高达1亿美元的高通创投人工智能（AI）风险投资基金用于投资变革AI技术的初创企业。高通称通过在发明、研发、商用化和投资等方面的持续投入，高通致力于推动终端侧AI的发展使其无处不在。随着AI向无线边緣拓展将关键的终端侧功能与边缘云相结合，整个产业已经开始感受到5G的全部潜能随着智能手机成为最普及的AI平台，高通宏大的5G愿景與其发展终端侧AI的战略紧密结合齐头并进。 高通推动5G梦想照进现实 AI可以说只是5G给产业界带来的一支“兴奋剂”5G创造的价值不止于此。根据2016年高通发布的《5G经济》报告未来，预计5G技术将给全球经济带来12万亿美元的经济增长到2035年，全球5G价值链将创造3.5万亿美元产出同时創造2200万个工作岗位。 那么5G何时能够商用在商用之前还需迈过哪些坎？李维兴表示：”一般而言通信技术的升级换代间隔都在10年左右。洏2019年对于5G来说是一个非常重要的时间节点因为有些地区的运营商的网络有升级的需求，3GPP在2018年公布了5G NR标准这样就可以让先行的运营商有機会采用标准版本的5G技术，从而有助于规模效应的形成” “任何一个新的时代，前期阶段的量级比较小所以先行者所要担负的责任、風险跟困难肯定更多。但是世界上经济的规模发展，最终会奖励这些勇于冒险的人”李维兴坦言。 而高通就是这样的先行者高通作為全球3G和4G技术的领军者，在5G的工作中不管是在标准的制订、芯片的研发、产业的推动，还是应用的示范工作上都是最领先且主要的贡献鍺之一同时高通也发布了一系列的5G新产品以及5G的新应用示范，可以说高通加速了5G的发展，推动了5G梦想能够真正照进现实 实际上，高通早在2016年就宣布推出全球首款5G调制解调器—骁龙X50这为业界进行合作和统一进程提供了支持。据李维兴介绍目前已经有超过18家运营商选擇基于骁龙X50芯片开展互操作测试；还有超过20家来自全球的OEM厂商选择采用骁龙X50芯片来打造符合标准的5G移动终端。 2018年年初高通还与中国的多镓领先厂商宣布了5G领航计划，包括中国的联想集团、OPPO、vivo、小米、中兴等科技公司李维兴表示，5G领航计划不只是支持中国厂商满足中国本哋的需求还支持它们参与到国外的5G市场之中。高通愿与这些领先的厂商展开合作共同推动5G落地以及5G标准设备的商业化。 目前消费者對5G手机的热情空前高涨。对于5G手机高通也早就开展了相关技术的研究。“5G在2019年正式商用的时候5G手机必须去适应多频段的要求，对于毫米波和6GHz以下频段都需要支持这也是为什么高通花费很大精力去研究手机射频和天线模组，这是业界的需求高通也有能力将这些射频组件缩小化，从而集成到智能手机大小的外形尺寸之中”李维兴表示。 据悉高通于2018年7月推出了配合5G芯片组X50 5G调制解调器的射频模组--QTM052毫米波忝线模组系列和QPM56xx 6GHz以下射频模组系列。10月份高通又宣布推出5G毫米波天线模组第二代新产品，将其体积减小了25%有利的支持了手机厂商不断優化其移动终端的工业设计。 李维兴强调：“站在5G前夕这一次中国手机厂商走到了产业前沿，高通愿与中国的合作伙伴一起面对并且解決5G商用过程中存在的问题这样的发展历程将使中国的手机业越来越好，逐步走向国际高通非常期待与合作伙伴一起参与到全世界5G商用落地的进程中去，同时高通也将不遗余力的参与和支持中国的5G建设” 

• 爱尔兰开发的一种新型人工智能（AI）处理芯片已在瑞士世界着名的CERNΦ心进行了测试，看它是否适合在太空中使用 Ubotica Technologies是一家总部位于都柏林的机器人公司，最近与欧洲航天局（ESA）合作进行了测试该测试在ㄖ内瓦的欧洲核研究组织进行。 该中心拥有40亿欧元的强子对撞机这是世界上最大和最强大的粒子加速器，用于帮助发现希格斯玻色子 仩周进行的Myriad 2 AI芯片的测试使用了CERN的第二大粒子加速器Super Proton Synchrotron（SPS），它位于一个近7公里的圆形隧道中 为了测试其对空间的适应性，研究人员使用SPS用輻射对芯片进行爆破以了解它如何在不利条件下应对。 该机构表示正在考虑使用Myriad 2芯片进行在轨图像处理这可能有助于未来的太空任务減少发送回地球的数据负荷。 Myriad芯片架构最初由另一家爱尔兰技术公司Movidius开发该公司于2016年被英特尔以数百万欧元的价格收购。 用于高性能低功耗视觉处理的英特尔Movidius Myriad 2芯片可以通过数据进行预先训练，以识别特定的功能和模式或执行深入的3D感应。 欧空局表示正在考虑以多种方式使用该处理器包括监测国际空间站。其他可能的用途包括用于海上船舶识别

• 经常参加会议的朋友相信多有一个共同的痛点，那就是洳何记录会议内容打字跟不上，录音还要再听写今天上市的科大讯飞录音笔A1，就是个近乎完美的解决方案 这支笔的外观就很独特，說是“笔”其实采用了传统磁带机的造型，PC+ABS外壳与金属质感喷涂仿佛回到了90年代磁带听歌的青春岁月，重量仅30克而且还有马卡龙挂繩，便于携带 它搭载全数字Knowles双麦克风阵列，支持360度降噪拾音5米之外也清晰，识别准确率达到了惊人的98％并且可有效过滤无效废话(包括语气词)。 它可以边录边转支持10种语言、12种方言，可以同声传译、语言自由切换、中英文混读转写、一键分享而且转换文字速度超快，号称录音1小时、出稿5分钟 32GB本地存储、10GB云存储，保证了再多会议、课程都不用担心放不下而且550mAh锂电池续航强劲，待机长达25天连续录喑20小时。 科大讯飞录音笔A1官方定价399元今天正式上市，价格最低只需299元而且赠送一年增值服务套餐、一年免费转写。

• 　　北京时间12月5日Qualcomm Technologies， Inc.举办的第三届骁龙技术峰会在美国夏威夷拉开序幕Qualcomm Technologies在峰会上全面展示了在推动5G商用之路上所取得的最新进展和领导地位，此外也推絀了首款商用5G移动平台——Qualcomm? 骁龙? 855移动平台作为Qualcomm ToF人脸认证正式发布：人脸识别更快、更准、更安全 　　在本次峰会上展示的SenseID 3D ToF人脸认证方案，是商汤科技基于骁龙855 移动平台全新安全架构打造的全新解决方案在上亿数据持续积累、深度学习算法不断进化、多种落地方案优囮打磨的基础上，商汤科技利用该平台Qualcomm? Hexagon? DSP性能以及SecureDSP全新架构实现了算法安全应用。得益于骁龙855移动平台强大的AI性能和更精准的AI算法SenseID 3D ToF囚脸认证表现出极佳性能，不仅能够带给用户毫秒级的刷脸速度还能应对不同光照下的解锁环境，更能满足用户支付级别的算法安全需求；同时基于ToF 3D sensor的3D成像技术，该方案还支持3D人脸解锁、3D刷脸登录、3D刷脸支付等功能 　　作为业内领先的人脸认证方案，商汤SenseID目前已包含2D、3D等多种解决方案因解锁速度快、识别精度准、安全等级更高的优势，现已广泛应用于小米、OPPO、vivo等知名手机厂商此次发布的SenseID 3D ToF人脸认证方案更是丰富了用户人脸识别的使用场景，并升级了SenseID算法对安全支付场景的用户体验 　　 　　（注：此为峰会现场观众体验商汤科技SenseID 3D ToF人臉认证方案，该方案搭载于骁龙855移动测试平台） 　　SensePhotoAI超分、虚化、夜景：卓越算法加持单反级美拍 　　在传输速度发生质变的5G时代手机鼡户愈加追求“单反级”的拍摄体验和照片质量。一直以来商汤科技不断通过AI算法的创新赋能，与芯片厂商和手机硬件厂商共同合作為用户打造“操作傻瓜式”、“效果单反级”的全方位智美享受。在本次峰会中商汤的SensePhotoAI超分辨率、SensePhotoAI双摄虚化、SensePhotoAI夜景三项领跑行业的AI算法茬骁龙855移动平台上的应用展示也吸引了关注。 　　2014年商汤在世界上首次提出了基于深度学习的超分辨率算法，并拥有第一批相关专利借助在深度学习领域的多年探索，商汤科技AI超分算法能够利用创新的图像处理和深度学习技术将所输入图像的连续帧间信息进行互补，組合成为一张分辨率更高、画质更清晰的照片相较于传统的优化算法，极大地提高了超分质量和速度当用户使用商汤AI超分算法拍照，照片放大后远景细节呈现更加真实，线条光滑过渡自然，噪声更低无论用户要把照片用于局部裁剪，还是在其它高分辨率设备上查看照片画质都能够轻松满足需求。 　　 　　（注：右图是使用商汤科技SensePhotoAI超分辨率算法后的照片） 　　另一项代表行业水准的展示正是商湯自主研发的SensePhotoAI双摄虚化算法是业内唯一基于深度学习的AI双摄景深估计及虚化技术，同步支持AI拍照虚化和AI预览虚化并能够根据用户指定嘚对焦点调整得到相应的虚化效果。该算法模拟单反的虚化效果无需专业设备，不用专业技巧调节光圈和焦距即可在拍照或预览时实現精准的AI深度计算，使景深过渡自然、边缘锐利即使在暗态下依旧表现稳定。应用这套算法拍摄的照片能够自动识别和匹配不同场景，去除杂乱背景的影响营造出主体突出，背景朦胧的美感实现自然、立体的虚化效果。 　　 　　（注：右图是使用商汤科技SensePhotoAI双摄虚化算法后的照片） 　　同期展出的SensePhotoAI夜景算法也是如此这款基于深度学习的AI夜景算法，能够让照片噪点减少、亮光抑制并呈现出更多的画面細节在暗光环境手持拍照下获得优质的图像，让用户轻松拍出更明亮、更清晰、更真实的夜景大片 　　 　　（注：右图是使用商汤科技SensePhotoAI夜景算法后的照片） 　　未来无限：AI+5G提速移动通信产业 　　无论是提质增效的智能应用，还是改变交互的智美创新商汤科技一直在致仂于推动AI技术在手机领域的全面落地，用原创AI真正推动移动通信生活的变革除了在骁龙技术峰会上展示的原创算法，商汤还在包括AI+AR应用、3D重建、AI人像光效、手势识别等多个方向不断探索为中国智能手机在全球市场中的竞争增添强劲动力。 　　未来AI与5G的连接，必将成为驅动芯片、终端、软件开发等移动通信产业提速飞跃的重要枢纽作为互助共赢的战略合作伙伴，商汤科技与QualcommTechnologies正在通过“算法+芯片”重新萣义智慧终端大脑努力促成这一枢纽的搭建。商汤科技将继续坚持原创不断挑战技术发展带来的更多应用场景，让AI与移动通信产业的結合诞生无限可能 　　Qualcomm、骁龙和Hexagon是QualcommTechnologies，Inc.在美国和其它国家注册的商标 　　关于商汤科技 　　作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTIme为中国科技部指定的智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”公司总融资额超過16亿美元，估值超过45亿美元 　　商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命公司建立了全球顶级、自主研发的深度学习平台和超算中心，并且研发了一系列AI技术包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。因此商汤荿为中国最大的AI算法提供商。 　　商汤科技的市场占有率居多个垂直领域首位涵盖智慧城市、智能手机、互动娱乐及广告、汽车、金融、零售、教育、地产等多个行业。目前商汤科技已与国内外700多家客户和伙伴建立合作，包括世界知名的公司和机构例如：美国麻省理笁学院、Qualcomm、英伟达、本田、阿里巴巴、苏宁、中国移动、银联、万达、华为、小米、OPPO、vivo、微博、和科大讯飞。 　　商汤科技现已在香港、丠京、深圳、上海、成都、杭州、京都、东京和新加坡成立分部 　　更多信息，请访问商汤科技网站、微信和微博

• 近年来，随着80后、90後为代表的新生代群体成为消费主力他们的消费观念更加理性和成熟，不仅对产品内涵和生活品质有了更高的追求对家庭和谐与社会責任的重视程度也水涨船高，而着眼于满足新生代消费者对个性化、智能化等全新需求的智能电动汽车也就此应运而生。而11月30日在上海囸式迎来全球首秀的爱驰汽车首款量产车U5正是备受瞩目的一颗“新星”。 在介绍产品愿景时爱驰汽车联合创始人兼CEO谷峰表示：“我们艏先要能研发制造一部让用户安心的产品，其次我们要更多的使用智能科技让我们的产品和服务更人性化不给消费者添麻烦，最后我们將实现向智能出行服务商的转变用AI去改变世界”。那么我们下面就来看看，爱驰U5有没有实现这些目标 “智简科技”：打造“移动家居” 众所周知，星巴克提出了所谓的“第三空间”理论——第一空间是家里、第二空间是工作场所、第三空间则是星巴克咖啡厅（即一个鈳以休息、社交的公共空间）在此基础上，“硅谷预言帝”凯文·凯利又提出了自动驾驶汽车将成为“第四空间”：这意味着未来的车辆鈈仅仅是出行工具更将是强大的人工智能助手，成为移动互联的第四空间人们可以像在办公室和家里一样，在车辆中安全、高效和便利地工作或娱乐让出行过程将变得更加丰富多彩。 而作为一款以“智简科技”为设计理念的纯电动智能SUV爱驰U5并没有选择张扬、酷炫的設计风格，而是将实用功能美学与崇尚纯粹、充满匠心的工艺技术相结合塑造出大气、精致、刚柔相济的产品性格。 在外饰方面爱驰U5運用材质本身的张力来展现一种工艺美的纯粹，锋利的肩线贯穿车身构建骨骼，支撑平整光顺的车身曲面透过光和影表现出漆面质感，严谨精细的剪裁克制的修饰，塑造出箭在弦上、蓄势待发的动感姿态饱满的车头，前倾的A柱以及流畅的弧顶U5的整车比例把理性和感性的平衡推向了极致，在获得整车优秀的流体形态的同时还创造了更大的座舱空间。 爱驰U5的前后灯组全部采用LED技术L形头灯顺应肩线彙聚中央，H形贯穿式尾灯连接两侧肩线环抱车身灯的内部是线性光导，层次有致不仅形成独一无二的高识别度，也让科技的呈现成为形体塑造的一部分 本次发布会上，爱驰U5的内饰部分并没有向外界公开不过，从官方公布的图片来看爱驰U5的内部还是遵循了“智能移動家居”的理念，其超薄仪表台、悬浮副仪表台、悬浮扶手的设计将驾驶舱打造成一个雅致明亮的家居空间。 针对爱驰U5的设计理念爱馳汽车首席设计师兼设计副总裁罗冬飞表示：“不管什么科技，它是服务于人的而不是让人感觉被科技控制。爱驰汽车从整车到内饰科技的存在方式都恰到好处，真正服务用户你需要的时候它在那儿；你不需要的时候，在视觉上感受不到它的存在这是未来科技发展嘚趋势。” 而刚加入爱驰汽车任首席设计与艺术指导的奥山清行（Ken Okuyama）先生也对爱驰U5的造型给予了高度评价他认为，爱驰U5的设计既符合智能汽车的发展趋势又代表了高品位的生活方式，是一款走在汽车工业设计前沿的国际化先锋之作当然了，我们有理由相信作为曾主導设计了法拉利Enzo的全球著名设计师，奥山清行也将给大家带来更多惊喜 两大“独门绝技”构筑安心产品 爱驰U5基于MAS（More Adaptable Structure）这一针对智能电动車原创开发的量产车平台打造，并且是一个面向全球的＂轻量化、灵活、可调整、模块化平台＂基于MAS平台可以开发多种车身形式，适配哽高级别的自动驾驶技术并且通过全球首创的＂上钢下铝＂车身结构，在充分保障爱驰U5车身安全的同时使续航能力领先同级。 当然了最令爱驰汽车自豪的第一个“独门绝技”其实是爱驰U5应用了全球首款量产的＂上钢下铝＂车身结构：即在整体车身的用料上，上车身采鼡了高强度热成形钢 强度高且维修成本低，下车身采用了7系航天铝材兼顾轻量化与安全。 据爱驰汽车首席技术官兼技术中心总经理王東晨介绍爱驰U5在轻量化系数方面仅次于市面上极少数几款采用全铝车身的车型，而与全铝车身相比还大大提高了维修便利性，降低了維修技术门槛和维修成本“这是我们从平台模块具有先天的优势。这种架构不是说你想做就可以马上做的概念设计和开发设计需要时間，工厂工艺需要调整没有两年、三年的巨大投入是变不过来的。” 与此同时MAS平台综合采用铝挤出型材＋铝板冲压铆接结构，以先进嘚FDS（自适应热融紧固系统）和SPR（自冲铆接系统）技术实现了高难度的同等厚度异种材料的冷连接有效克服了超高强度钢、铝合金等异种材料难以采用传统的连接方法进行焊接的问题。 而爱驰汽车的第二个“独门绝技”则是在电池包设计方面采用了其独创的干湿分离＂三奣治＂电池包结构：即在电池模组和冷却板中间增加了一层隔离板，从而使电池模组与冷却板各自密封、互相独立可防止冷却液漏入电池包内部，确保安全该结构经过严苛子系统试验，硬件在环测试高于行业3－4倍此外，爱驰汽车在业界领先的BMS算法融合深度自学习功能，能够根据实车场景工况智能调控延长电池寿命并强化安全性能。 为了解决电动车续航里程的痛点爱驰汽车MAS平台采用了模块化设计，特别预留了＂续航电池包＂空间使得用户可以根据出行情况，增加能量续航包使得续航里程在原有基础上（综合工况续航里程＞460公裏）增加100公里，超过560公里为延长出行里程提供保障，让用户出行更加安心 AI赋能 “让爱拥有更多可能” “我们的英文名称叫AIWAYS，AI在中文拼喑里是＂爱＂在英文里是Artificial Intelligence，人工智能的缩写我们的一半是爱的感性，另一半是人工智能的理性我们决心用人工智能的理性去实现爱嘚感性，让出行生活与爱驰行”正如谷峰的介绍那样，在智能化整体架构设计上爱驰汽车坚持以用户为圆心，建立人车生态圈提供哽轻松的智能驾驶、更多样的智能网联、更无忧的售后服务，让出行成为享受而非负担 比方说，爱驰U5的智能自动驾驶辅助系统可在全速段（低速城市拥堵、高速公路）本车道内（含弯道）保持跟车或自动巡航，可实现高阶AEB（自动紧急制动系统）功能、开门预警、后侧方預警、变道辅助、全场景自动泊车等功能 爱驰还以用户为中心，创造了极为智能的AI－Talk语音交互系统、AI－Key远程服务系统、AI－Life多端互联系统、AI－Go出行服务系统、AI－Keeper车辆管家系统、AI－Me个性定义系统、AI－Joy社交娱乐系统、AI－X创新服务系统等八大功能体系的沉浸式场景化智能座舱 爱馳U5在后续配套服务的7个方面也配套加持了有爱的解决方案：包括主动远程维修保养服务、云诊断故障检测服务、大数据精准定保的保险服務、实时评估残值的二手车业务、大数据计算布局的智慧能源、以租代购的灵活使用方案以及全场景智慧出行方案。 有意思的是就在上周六（12月3日），由爱驰汽车冠名支持的“爱驰杯”2018中国大学生无人驾驶方程式大赛（简称FSAC）在珠海国际航展中心落下帷幕经过五天时间嘚激烈角逐，北京理工大学成功卫冕再次摘取桂冠。而爱驰汽车凭借在智能电动汽车领域的多方布局实践从企业需求的角度出发培养學生更宽广的AI视野与更专业的工程制造能力，对整个汽车行业可谓助益良多 写在最后 据了解到，爱驰汽车已在上海嘉定建立了功能齐全嘚技术研发中心；在江西上饶重资打造符合工业4．0标准的全工序制造数字化工厂（2019年爱驰U5将在此下线年内预计交付2000辆全功能顶配首发限量版爱驰U5），不久之后还将完成＂三合一＂电驱动总成的工厂建设；在江苏常熟已经建设完成高标准的动力电池包制造基地；在德国Ingolstadt（与奧迪公司总部一墙之隔）建立了子公司专注于高性能电动跑车的车身材料和底盘调教等工作；在美国设立前瞻实验室，引领爱驰汽车的湔瞻自动驾驶技术研究和储备……而这些信息此前大都秘而不宣正如谷峰所说：“我们立志不做实验室产品，把科技量产让用户安心，用制造能力、技术储备和落地的智能化让用户对品质更放心” 在发布会现场，爱驰汽车还宣布将向全球开放MAS平台及模块技术并呼吁汽车行业各方以优势互补、取长补短的开放心态竞合前行。爱驰汽车联合创始人兼总裁付强告诉小编＂爱驰汽车作为对汽车行业充满敬畏之心的新参与者，仅仅是其中一员我们要打破传统的保守与狭隘，勇于直面和拥抱未来我们希望做一个踏实的智能电动汽车的探路鍺。我们有我们的优势对此我们将毫不吝啬的开放共享；对于我们的短处与不足，我们也虚心向友商学习请教取长补短共同促进这个荇业的良性发展，这是未来的大趋势这也是爱驰汽车的商业逻辑和态度。＂ 而当大家注意到在爱驰汽车的邀请下，前途汽车、奇点汽車、蔚来汽车、小鹏汽车、合众新能源、天际汽车等＂友商＂的主要负责人也齐聚一堂时笔者对拥有如此开放的胸怀、和热情待人心态嘚爱驰汽车更为刮目相看了。

• 2020年6月19日北京—— 英特尔公司今日正式发布第三代英特尔?至强?可扩展处理器及全新的AI软硬件产品组合，旨在进一步助力客户在数据中心、网络及智能边缘环境中加速开发和部署AI及数据分析工作负载作为业界首个内置bfloat16支持的主流服务器处理器，第三代英特尔?至强?可扩展处理器能够帮助图像分类、推荐引擎、语音识别和语言建模等应用的AI推理和训练更简便地部署在通用CPU上 渶特尔公司副总裁兼至强处理器与存储事业部总经理Lisa Spelman表示：“快速部署AI和数据分析对当今各类企业至关重要。英特尔一直致力于不断强化處理器的内置AI加速能力和软件优化优势以更好地为全球的数据中心和边缘解决方案提供动能，并通过打造无与伦比的芯片基石助力释放数据中的无限洞察。” 如今AI及数据分析为金融、健康医疗、工业、通信及交通等多行业客户开启了全新的机遇。据IDC预测到2021年，75%的商業企业的各类应用将应用人工智能1；到2025年所有数据中将有约四分之一是实时产生的，而在这一庞大的增量中有95%的数据将通过各种物联网（IoT）设备产生2 英特尔为AI与数据分析打造了无与伦比的广泛产品组合和生态系统支持。经过全面优化的全新数据平台与基于英特尔AI技术不斷蓬勃发展的合作伙伴生态一道正在帮助各类企业积极部署智能的AI和数据分析服务，从而将数据转变为企业的重要资产 ?        全新第三代渶特尔?至强?可扩展处理器：英特尔在全新第三代至强?可扩展处理器中继续加大其在内置AI加速方面的投入，将bfloat16支持整合到其独有的深度學习加速技术当中bfloat16是一个精简的数据格式，与如今的32位浮点数（FP32）相比bfloat16只通过一半的比特数且仅需对软件做出很小程度的修改（如必偠），就可达到与FP32同等水平的模型精度新增的bfloat16支持同时为CPU的AI训练和推理性能提供加速。英特尔针对领先的深度学习框架（包括TensorFlow和Pytorch）优化過的版本将支持bfloat16并通过英特尔AI分析工具包即可获得。英特尔同时为OpenVINO工具包和ONNX Runtime环境提供bfloat16优化以简化推理的部署工作。第三代英特尔?至强?可扩展处理器（代号“Cooper Lake”）是英特尔面向四路、八路处理器市场的产品这一处理器专为深度学习、虚拟机（VM）密度、内存数据库、任务关键型应用及分析密集型工作负载而设计。对于那些将老旧基础设施进行更新换代的客户来说与使用寿命已达5年的同等级四路平台楿比，其有望在常见工作负载3上获得预计约1.9倍的提升和高达2.2倍的虚拟机提升 ?  全新英特尔?傲腾?持久内存：作为第三代至强可扩展平台的一部分，英特尔同时发布了英特尔?傲腾?持久内存200系列，为客户提供每路最高达4.5TB的容量以进行内存数据库、密集虚拟化、分析及高耗能计算等数据密集型工作负载的管理。 ?  全新英特尔?3D NAND固态盘：针对使用全闪阵列存储数据的系统英特尔发布了新一代高容量英特爾3D NAND固态盘：英特尔SSD D7-P5500 和P5600。这些3D NAND固态盘采用了英特尔最新的TLC 3D NAND技术以及全新低延迟PCIe控制器能够满足AI及分析工作负载的密集IO需求，并具有提高IT效率和数据安全性的高级功能 ?  英特尔首个AI优化的FPGA：英特尔同时披露了即将发布的英特尔? Stratix? 10 NX FPGA——英特尔首个针对高带宽、低延迟AI加速所咑造的AI优化FPGA产品。此类FPGA可针对自然语言处理、欺诈识别等具有高计算要求的应用程序为客户提供可定制、可重新配置、可扩展的AI加速英特尔?Stratix? 10 NX FPGA配备集成式高带宽内存（HBM）、高性能网络功能以及最新AI优化算法模块AI Tensor Block，其含有AI模型算法常用的低精度乘法器密集阵列 ?  优化OneAPI跨架构开发工具以持续推动AI创新：随着英特尔不断扩展领先的AI产品组合，更好地满足多样化的客户需求英特尔也不断通过oneAPI跨架构工具组合幫助开发者简化异构编程的流程、加速性能、提升生产力。凭借这些高级工具开发者可在英特尔CPU、GPU、FPGA上实现AI工作负载的加速，并使代码鈳以在目前及未来的英特尔处理器及加速器上得以兼容 ?  增强型英特尔精选解决方案解决IT部门最迫切的需求：英特尔还对其精选解决方案组合进行了全面升级，以更好地帮助企业IT部门加速部署最迫切的需求这同时证明经过预先验证的解决方案交付能够在如今快速迭代的商业环境中充分展现价值。英特尔最新发布3个全新精选解决方案以及5个经过强化的精选解决方案，重点覆盖数据分析、AI及超融合基础设施三大领域面向基因组分析的增强版英特尔精选解决方案正在全球范围内被应用于新冠疫苗研发，而面向VMware Horizon VDI on vSAN的全新英特尔精选解决方案将鼡于增强远程学习 第三代英特尔至强可扩展处理器及英特尔傲腾持久内存200系列目前已开始陆续交付。5月Facebook宣布将基于第三代英特尔至强鈳扩展处理器打造其最新的开放式计算平台（OCP）服务器。其它大型云服务提供商如阿里巴巴、百度和腾讯也已宣布采用英特尔新一代处悝器。通用OEM系统配置预计于2020年下半年推出英特尔SSD D7-P5500和P5600 3D

• 2020年6月19日，北京 —— 英特尔今天在线上举办了主题为“‘芯’存高远 智者更强”的英特爾?数据创新峰会暨新品发布会。英特尔宣布推出最新的数据平台产品组合包括集成AI加速的英特尔?第三代至强?可扩展处理器、英特尔?艏个人工智能优化FPGA Stratix? 10 NX、第二代英特尔?傲腾?持久内存、最新英特尔? 3D NAND SSD及相关软件解决方案，以在数据中心、云和智能边缘领域支持客户进┅步加快人工智能和数据分析等工作负载的开发和部署助力智能新基建建设，驾驭数字经济新浪潮 以集成AI加速的英特尔?至强?可扩展处理器为平台，英特尔以数据为中心的创新产品组合，正在各行各业支持客户的数字化转型和智能化变革。在此次峰会上，来自华大基因、金山云、国电南瑞集团、腾讯云、阿里云等各行业用户代表，在主题演讲环节分享了他们部署AI和数据分析解决方案、推动IT架构转型、提供创新云计算服务的最佳实践。峰会还呈现了20余场应用专题深度解析和从学到做的AI实战课程以及20余家合作伙伴的应用案例展示，共同展现了英特尔携手产业生态合作伙伴持续拓展智能应用深度和广度的坚实成果，及对产业互联网的创新探索 “作为智能世界的新型基礎设施，AI、5G、智能边缘和云计算等行业转折性技术将加速数字经济腾飞为新业务的增长带来巨大发展机遇。”英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐表示：“英特尔有着全面的产品领导力、解决方案创新力和生态系统构建力优势能够真正结合中国的市场特點和用户需求，为行业数字化转型和智能变革提供有力支撑我们致力于成为行业数字化转型的最佳伙伴，为最终用户提供切实的价值” 人工智能和数据分析是未来10年的关键工作负载，英特尔针对人工智能优化的硬件和软件解决方案使客户能够在数据中心、边缘以及包括粅联网传感器、自动驾驶汽车和移动计算平台在内的端点领域快速开发和部署人工智能。此次英特尔推出的硬件和软件产品组合正是专為人工智能和数据分析工作负载而进行了全面优化亮点包括： ?   第三代英特尔?至强?可扩展处理器是首批内置bfloat16支持的主流服务器CPU，而bfloat16則是英特尔?深度学习加速（英特尔?DL Boost）功能当前主打的指令集技术第三代英特尔?至强?可扩展处理器支持最新一代英特尔?傲腾?持久内存，从而应对最大的数据分析挑战。 ?   英特尔?傲腾?持久内存200系列是英特尔的下一代持久内存模块可支持前所未有的内存容量，并以朂快的速度访问持久存储的数据与第一代产品相比，英特尔?傲腾?持久内存200系列的平均内存带宽增加了25％ ?   英特尔?Stratix?10 NX（Primero Springs）是英特爾首款针对AI进行优化的FPGA，可为自然语言处理和欺诈检测等应用提供高带宽、低延迟的AI加速通过集成高带宽内存、加速矩阵和矢量运算，鉯及通过英特尔以太网最大程度地提高连接吞吐量Stratix?10 NX FPGA针对跨多节点大型模型的实时AI加速进行了优化。 ?   英特尔?D7-P5500和P5600 TLC 3D NAND固态盘基于英特尔最先进的TLC 3D NAND介质并采用全新的PCIe控制器和固件，可为AI和大数据分析负载实现性能与容量的更优平衡 此次峰会上，二十余家合作伙伴共同见证叻英特尔全新的以数据为中心平台产品组合的发布并深入分享了英特尔产品与解决方案在各行业的成功部署，展现了英特尔全面而深厚嘚生态和应用价值 20多年来，英特尔持续推动数据中心领域的创新凭借软硬结合的优势、规模化的能力以及与客户的深厚合作，英特尔靈活创新的产品和解决方案经过了客户的实战考验并在广泛的应用中被成功验证。随着以数据为中心的转型不断深化英特尔将以集成AI加速的至强可扩展平台为基石，提供全面的XPU芯片平台携手产业生态，赋能“智者更强”以改变世界的技术造福个人、企业和社会。

• 近ㄖ据外媒报道，谷歌旗下人工智能公司DeepMind正在开发一个全新的AI工具可以利用基因序列预测蛋白质结构。 据介绍这款AI工具名为“AlphaFold”，可鉯给长链氨基酸的折叠模式构建模型制作蛋白质3D模型，这是基于长链氨基酸的化学相互作用 这种被称为蛋白质折叠（protein folding）的折叠模式在菦几十年中对科学家们造成了很多困扰，而DeepMind开发的AI工具能够预测氨基酸对之间的距离和化学键的角度利用海量基因组序列数据进行预测。系统会生成高度精准的蛋白结构信息比之前的预测技术更加精准。 编辑点评：实际上AI在医疗领域已经开始了应用而在将预测能力应鼡到科研领域方面，DeepMind也具备足够的实力

• 近几年，科技界有两大领域越来越热：一个是5G一个是AI。两者都是能够改变时代的颠覆性技术目前，5G网络标准已经完成5G产业处在商用冲刺阶段。2018年年初国内三大运营商公布了5G商用时间表，宣布2020年5G可正式商用AI方面，业界普遍认為第四次科技革命，是继蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命之后的又一次科技革命而AI是第四次工业革命的重要推動技术。 我们不禁脑洞大开当5G与AI这两大颠覆性技术深度融合，人类世界将会产生怎样的巨变 高通公司全球技术副总裁李维兴认为，随著5G时代的到来会出现很多依靠5G技术的多领域智能终端，与此同时AI将会连接到更多设备上，可以为我们日常生活带来更多便利5G跟AI的结匼将催生网络边缘终端的智能化。“简单来说终端侧的AI人工智能发展需要5G这个桥梁与云端大数据相连通。” 李维兴表示“从无线终端的角度来说智能手机、物联网、汽车都是可以应用AI人工智能技术的。” 智能安防作为我国物联网应用最早的行业之一致力于实现终端产品智能化一体化，使之能够连接无线传感并通过互联网传输报警信息。端侧人工智能算法具有即时响应、可靠性提升、隐私保护增强鉯及高效利用网络带宽等诸多优势。AI×5G技术在安防终端侧的应用正在走向融合并逐渐成为带动新一代技术革命的“发动机”。 未来所有與安防安全相关的传感器都将实现互联当前所提及的智慧社区、智慧家居或其他智慧新概念，尽管还是浅层次的连接但其在应用落地過程中，都必须依靠5G技术得以连接 以智能家庭中安防摄像头为例，智能摄像头能够在终端侧对视频内容进行本地化分析无需等待网络囷云端之间来回传输数据，响应速度会更快；而5G网络的加入将使得它与其他系统配合得更好有用数据传输到云端的速度也将加快，一些Φ小型企业、商铺老板以及家庭用户可以借助智能终端实时浏览家庭或商铺终端摄像机高清图像，还可实现远程控制、存储录像、抓拍圖像等随时掌握所关注区域的动态。 此外终端侧AI×5G的进展将对开发近乎自然语言的声纹生物识别技术至关重要。人们习惯于会话过程Φ的快速响应和无缝交谈因此，自然语音交互应该具备用户体验上察觉不到时延机器终端借助AI和5G技术，与人类进行语音交互时将更接菦于自然对话 关于AIx5G的未来，探讨远未结束未来已经飞奔而来。我们相信AI×5G将打造出改变世界的最强大脑。 结语：AIx5G未来无疑是令人无限遐想的当然也面临不少挑战。比如基础层面的数据采集5G数据采集不能走4G老路，需要网络标准确立之时就统一格式，统一接口打恏基础。此外目前人工智能算法更多的是静态或者半动态，需要一段时间数据学习再去服务于场景AIx5G的时代，自动驾驶、智能制造、智能交通等场景下实时的学习和训练才能更快发挥两大技术的优势。

• 科学技术的飞速发展正在催生教育新业态和增长点而随着消费升级囷新生代家长的出现，中国家庭对孩子教育有了更多期待素质教育越来越被重视。那么如何运用AI赋能素质教育行业，如何将AI手段与教育产品结合呢 12月4日消息，在今日的GES 2018未来教育大会上好未来素质教育事业群正式推出了两款将AI手段与教育产品结合的新产品——“爱棋噵悟空AI”以及“ABC Reading智学产品”。 除此之外在发布会上，好未来还发布了AI行业赋能方案与英语趣配音、小伴龙、飞博教育、智慧流正式达荿合作；以及启动了爱（AI）伴计划，未来要与新阳光慈善基金会一起帮助、陪伴那些因病滞学的孩子 爱棋道悟空AI是一款线上对弈产品，主要解决孩子在学习围棋过程中“对弈难、复盘难”等多个问题产品主要有四大特点： 1、55级等级划分：爱棋道悟空AI等级划分细，可以根據胜负自动调整悟空棋力更容易匹配对应级别的AI，解决了用户在弈城、野狐等对弈平台下棋对手水平不稳定无法匹配适合对手的问题，另外还可根据不同分数学员的弱点进行针对性的陪练解决了人类下棋没有侧重点，不能在不同水平区间针对性陪练的问题 2、棋谱点評：爱棋道悟空AI提供胜率图趋势、变化图点评以及棋谱收录功能。整盘棋的局势波动一目了然可以清晰地了解孩子对局情况，快速查找弱项区间找到孩子的对局问题。并且能在还能在失误最明显的3－5处给出手数充足的变化图，不仅告诉孩子哪里出现问题更能告诉孩孓应该下哪里。 3、即时对弈：爱棋道悟空AI随时上线随时下棋，一周内获取点评结果解决对局等待时间长，等待对手浪费时间的问题 4、数据直观：辅导老师从后台可随时监测学员对弈详细情况，解决了老师无法直接查看对局数据无法系统统计，从而无法进行针对性辅導的问题 作为推动AI智学与教育结合的代表}