人工智慧科技與開發

人工智能技術當前的發展已經全面進入了全方位的商業化階段。傳統行業各參與方在人工智能浪潮的沖擊下，已經在多維度層面產生了不同程度的影響，各行業的生態已經直接受到改變。比如在傳統產業鏈環節，上下游的關系已經產生的根本性改變。 數據調研顯示，全球人工智能市場將在未來幾年經歷現象級的增長，2025年市場將超過6萬億美元，復合增長率將達30%。 AI技術已在多行業如制造、教育、交通、金融、醫療、安防等多個領域實現了技術落地，應用場景也愈來愈豐富，并且正在實現全方位的商業化。到2030年，AI 核心產業規模將超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。智能時代的全面來臨已近在眼前，未來沒有任何一家企業可以與 AI 無關。但要形成繁榮的 AI 生態，解決 AI 服務商從”做出來”到”賣出去”的商業化需求也愈發迫切。當 AI 已經成為新一輪產業變革的核心驅動力，企業如何打出自己的 AI 好”牌”，又如何讓手里的”牌”贏得更多價值? AI 時代，智能創新業務如何快速實現從0到1乃至10000 ? 答案是你需要一個一站式的AI服務平臺，無論是初創團隊、中小企業、還是開發者。 鈦靈 AI 市場 是由 Google AI 技術推廣伙伴 Gravitylink 打造的全球化 AI 算法和解決方案交易市場，致力于幫助來自全球的優秀 AI 解決方案與需求方建立更加高效的直接連接，加速 AI 技術在各個領域的落地和應用。 通過入駐鈦靈AI市場，服務商除了可以將自身的 AI 技術賦能到各行業的合作伙伴之外，還可以通過平臺的一站式生態上下游協作和需求交易對接機制，面向終端客戶推出更多優質解決方案，同時幫助團隊自身實現商業變現。 如何更快更好應用鈦靈AI市場開放的技術賦能平臺，實現 AI 創新和應用? 無論你是 AI 開發者，還是 IT 服務商、硬件設備制造商、集成商，或是新一代各行業 AI 服務商，入駐鈦靈 AI 市場都將是不錯的選擇。這里不僅有基于企業需求對接的 AI 商業平臺，更提供了 AI 產業所需的多維度機器學習模型、算法及硬件商品。基于同 Google 的合作關系，平臺將努力提供更多的企業采購服務，打造一站式 AI 賦能業務的領先平臺。如果您的團隊擁有自主知識產權 AI 產品(軟硬件均可)及解決方案，可以申請入駐。 在線申請地址 : ...

近年來，AI 技術和應用進入高速發展期。數據顯示，到2030年，AI 核心產業規模將超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元，未來沒有任何一家企業可以與 AI 無關。所以，要形成繁榮的 AI 生態，解決 AI 服務商從“做出來”到“賣出去”的商業化需求也愈發迫切。 當 AI 已經成為新一輪產業變革的核心驅動力，企業如何打出自己的 AI 好“牌”，又如何讓手里的“牌”贏得更多價值? AI 時代，智能創新業務如何快速實現從0到1乃至10000 ? 「鈦靈 AI 市場」是由 Google AI 技術推廣伙伴 Gravitylink（引力互聯）打造的全球化 AI 算法及解決方案交易市場，致力于幫助來自全球的優秀 AI 服務商與需求方建立更加高效的直連對接，加速 AI 技術在各領域的落地、應用。 2019年，Gravitylink 在全球40多個國家和地區參與了 Google AI 技術推廣、Google AI 芯片銷售等工作。已累計服務了超 3000 家企業，行業涉及智慧城市、自動駕駛、智能制造、工業、醫療、新零售、環保、物流、消費電子、教育等多個領域，收集到超 1200 條 AI 算法需求。 自動駕駛汽車，通過 AI 技術感知路線 醫療診斷設備，借助 AI 技術進行肺結節 應用于城市管理，通過 AI 技術了解區域人群熱力分布 通過入駐「鈦靈 AI 市場」，服務商除了可以將自身的 AI 技術賦能到各行業的合作伙伴之外，還可以通過平臺的一站式生態上下游協作和需求交易對接機制，面向終端客戶推出更多優質解決方案，同時幫助團隊自身實現商業變現。 如何更快、更好使用「鈦靈 AI 市場」開放的技術賦能平臺，實現 AI 應用創新？ 無論你是 AI 開發者，還是 IT 服務商、硬件設備制造商、集成商，或是新一代各行業 AI 服務商，入駐「鈦靈 AI 市場」都將是不錯的選擇！ 這里不僅有基于企業需求對接的 AI 商業平臺，更提供了 AI 產業所需的多維度機器學習模型、算法及硬件商品。基于同 Google 的合作關系，平臺將努力提供更多的企業采購服務，打造一站式 AI 賦能業務的領先平臺。 現在申請入駐，您將獲得哪些好處? · 超過3000家平臺企業推薦 · 全球化推廣與更加精準的客戶資源 · 引力互聯自媒體平臺...

今天的人工智慧（AI）處理大部分是在基於雲端的數據中心中完成的。大部分AI處理以深度學習模型訓練為主導，這需要大量的計算能力。在過去的6年中，我們看到計算需求增長了300,000倍，其中圖形處理單元（GPU）提供了大部分支持。 從AI處理的角度來看，AI推理是在訓練後執行的，並且計算強度相對較低，在很大程度上已被忽略。像訓練一樣，推理也主要在數據中心完成。但是，隨著AI應用程式多樣性的增長，基於雲的集中式培訓和推理機制正受到質疑。 為何需要邊緣人工智慧？ 當今的AI邊緣處理專注於將AI工作流的推理部分移至設備，從而將數據限制在設備上。AI應用程式遷移到邊緣設備的原因有多種，具體取決於應用程式。在評估雲計算與邊緣處理時，必須考慮隱私，安全性，成本，延遲和帶寬。諸如Google的Learn2Compress之類的模型壓縮技術的影響，該技術可將大型AI模型壓縮為小型硬體尺寸，這也促進了AI邊緣處理的興起。 聯合學習和基於區塊鏈的分散式AI架構也是AI處理向邊緣化轉變的一部分，而部分培訓也可能會向邊緣化發展。根據AI應用程式和設備類別的不同，有幾種用於執行AI邊緣處理的硬體選項。這些選項包括CPU，GPU，ASIC，FPGA和SoC加速器。 什麼是邊緣人工智慧？ 邊緣人工智慧將AI移到了真正需要的地方：在設備中，而不是依靠雲端中的伺服器。在繼續之前，我們應該瞭解機器學習如何工作的基礎知識。任何基於機器學習的解決方案的兩個主要階段是訓練和推理，可以描述為： 訓練是一個階段，其中將（非常）大量的已知數據提供給機器學習演算法，以使其“學習”（驚奇）要做什麼。利用該數據，演算法可以輸出包含其學習結果的“模型”。這一步對處理能力的要求很高。 推理是將學習的模型與新數據結合使用，以推理其應識別的內容。訓練階段中的“已知數據”稱為標記數據。這意味著每個數據（聲音，圖像等）都有一個標籤，就像一個小貼紙，描述了它的含義。語音識別AI經過數千小時的標記語音數據訓練，以便從口語句子中提取文本。然後，可以使用自然語言識別來將命令中的文本轉換為電腦可以理解的命令。 一旦訓練完成，模型就需要處理能力的一小部分來執行推理階段。這樣做的主要原因是推論使用一組輸入數據，而訓練通常需要大量樣本。用於推理的生產模型也是“凍結的”（無法再學習），可能修剪了較少的相關功...

智慧農業利用科學技術手段，對農產品的生產、銷售進行精細化管理，提高農業生產效率,幫助農民提高收入。智慧農業實現了投入少，產量高的目標,通過農業生產高度規模化、機械化、智能化的特點，降低生產成本，提高市場競爭力；可以實現無人化精準控制，達到水、肥、光、熱的利用，不過度施肥、噴灑農藥,杜絕污染，確保農產品絕對安全。智慧農業的應用和推廣，可以改變過去生產者單純依靠經驗進行農業生產經營的模式，轉變了農業生產者、消費者對傳統農業落后、科技含量低的觀念。 智慧農業 本地AI為農業提供了高性能的離線分析，可以改善土壤品質，植物健康和農作物產量，從而生產更多的食物，減少對環境的影響並實現可持續的耕作方式。據聯合國糧食及農業組織稱，近三分之一的世界糧食產量是被浪費或耕種損失的，而2018年饑餓人口超過8.2億。為了保證全球人口的食品可持續供應，生產者需要增加產量，同時減少對環境的負面影響，例如土地侵蝕，養分流失和溫室氣體排放。 土壤分析 通過傳統方法分析作物的生長條件需要一個月或更長的時間。這種延遲可能導致作物播種、施肥時間不適當，從而降低作物的產量，甚至造成沒有收成。借助Coral設備，結合針對土壤數據進行訓練的神經網路模型，可以提供近乎即時的土壤狀況分析。這將帶來更及時的耕種措施調整和適時播種。 作物分揀 對於小農戶而言，對農產品精良情況進行分類，可以獲得更高的銷售價格和更快的上市時間。通過傳統手工完成作物分級的過程很慢，而且過多佔用勞動力資源。借助Coral設備，運行目標檢測模型可以構建成本更低的模組化分揀機。這種模組化的分揀可以幫助農民輕鬆地對其產品進行分類並快速推向市場。 病害檢測 準確診斷植物健康，包括疾病，害蟲和環境資訊，是改善生長條件的第一步。語義分割模型可以幫助將樹葉和植物特徵與複雜背景分開。當與分類模型結合並在Coral平臺上運行時，農民可以對田間疾病進行即時診斷。在生長季節和各個領域匯總這些數據可以改進模型，從而提高農作物未來的產量並降低病蟲害風險。 精准農業 為便於在合適的時間進行農作物施肥、澆水、除蟲等干預，精准農業對農作物的栽種位置、生長狀況和生長進度等資訊瞭解程度要求很高。無論是大型農場還是小型農場，跟蹤此信息都非常困難。借助Coral本地 AI技術構建的作物狀態監測工具，以及結合用於識別和分類的機器學習...