AI普及之路:芯新加坡网赚片经历三重变革

作者:米米赚客日期:

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[简介]技术突破直接导致了证券业竞争的差异化。

技术突破直接导致了证券业竞争的差异化。以视频监控领域为例,该芯片可以将视频图像的内容转化为清晰表达目标属性的结构化数据,并对数据进行深度挖掘,可以有效提高数据处理效率,使普通相机更加“智能”和“强大”。

虽然芯片的发展给安全+人工智能带来了好消息,但摩尔定律在当前的安全芯片行业尤为明显。虽然计算能力的供应充足但非常昂贵,但对许多国内安全中小型企业来说,这并不划算。廉价甚至普惠制的人工智能计算能力是人工智能在国内安防行业实施的生命线。芯片成本是智能安防产品快速普及的关键。

从人工智能普及的角度来看,人工智能芯片经历了三个重要的变化

第一代智能相机: Avida平台。你选择英伟达了吗?JetsonTK1和TK2开发平台被用作视频结构化主机,但早期销量并不大。核心是价格限制和高达10瓦以上的TK1功耗导致的散热问题没有得到很好的解决。最后,我们发现这条路不能大规模生产。

第二代智能相机:奥维迪斯技术路线。由于芯片的功耗问题,各大安全制造商特别选择了英特尔的低功耗视频智能芯片Movidius,其视觉处理器功耗低、能耗高,只有2或3瓦,能够主动、持续地拍摄图像和处理信息,从而赋予联网设备感知环境的能力。然而,由于Movidius灵活性差,开发难度大,这一代智能相机仍未大规模开拓市场。

第三代智能芯片方案:赫斯方案。包括一个典型的Hi3559A芯片和一系列与ISP集成的高性能计算芯片。在人工智能芯片市场,英伟达仍然是领先者,其次是英特尔。对证券市场来说,中国是世界的。华为海斯可以说击败了它的竞争对手。Hi3559A非常强大,足以对英伟达和英特尔构成威胁。赫斯芯片可用于安全和虚拟现实。起初,芯片原本打算在市场上定价180美元以上,但后来直销价格低于80美元。此外,海斯智能芯片已经形成了一系列产品:将旗舰4T计算芯片Hi3559A的性能减半至2T,并降价形成Hi3519A;然后将Hi3519A的性能减半至1T,再降价形成Hi3516DV300。将性能再降低一半至0.5T,价格将再次下跌,导致Hi3516CV500价格非常低。此外,这种模式可以不断结合镜头、中央处理器等因素,形成更多的产品。如此多的芯片系列几乎涵盖了视频智能芯片,从几美元到几十美元,从200万像素到1600万像素,等等。任何其他芯片制造商在价格、芯片系列完整性和性能方面都无法与黑森竞争。甚至可以说,安全芯片市场未来的市场机会取决于黑森能向竞争对手转移多少空间。从历史经验来看,出生在华为的海斯并没有失去狼的本性,似乎也没有给竞争对手留下太多的机会。

英伟达的产品经常以千美元报价,而相应的海斯则超过十美元,所以在这个低端市场生存的机会不大。地平线也不例外。没有比这更好的机会讲述从大网格到小网格的故事了。在安全视频芯片领域,有像黑塞这样的对手,制造视觉智能芯片的机会很少。这是不争的事实。虽然许多制造商仍在研发1080P分辨率的智能芯片,米米赚客,赫斯已经开发出从2K到4K、8K、多眼、双目等全系列、全计算能力和全覆盖。,远远高于目前任何芯片制造商,无论是国外的,更不用说国内的初创芯片企业。

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2019年大数据发天下3怎么赚钱展将走向何方

[简介]近日,包括CCF(中国计算机联合会)大数据专家委员会、IDC(互联网数据中心互联网数据中心)和Gartner在内的一些国内外知名信息技术研究机构发布报告,预测大数据行业2019年乃至未来几年的发展趋势,并对大数据的卓越应用领域做出乐观谨慎的推断。

来源:网络大数据

最近,国内外许多知名信息技术研究机构,包括CCF(中国计算机联合会)大数据专家委员会、IDC(互联网数据中心互联网数据中心)和高德纳(Gartner)发布报告,预测大数据行业2019年乃至未来几年的发展趋势,并对大数据的卓越应用领域做出乐观谨慎的推断。

CCF大数据专家委员会:大数据“从热点到支点”

在最近召开的2018年中国大数据技术大会上,中国大数据专家委员会(CCF Committee of big data experts)发布了其报告《2019年大数据发展趋势预测》,称大数据和数据已经成为所有新老技术和模型的必要基础,米米赚客,从辅助到引领,从热点到支点。与2018年相比,2019年大数据趋势没有显示出有吸引力的新热点。

大数据专家委员会副秘书长、北京永新智诚科技有限公司高级副总裁潘朱婷详细介绍了《2019年大数据发展趋势预测》报告。对2019年大数据发展趋势的十大预测如下:数据科学与人工智能的结合越来越紧密;机器学习仍然是大数据智能分析的核心技术。大数据的安全和隐私保护已经成为研究和应用的热点。数据科学推动多学科整合;基础理论研究备受关注,但尚未取得突破。基于知识地图的大数据应用已经成为一个热门的应用场景。语义数据和基于知识的数据是数据价值的基本问题。人工智能、大数据和云计算是高度集成的系统。基于区块链技术的大数据应用场景逐渐丰富。大数据处理的多种模式并存和融合,海量知识仍然是主流智能模式。关键数据资源涉及国家主权。

据预测,2019年,大数据最显著的应用领域是医疗保健、智慧城市城市化、金融、互联网电子商务和制造业大数据。已经实现应用和技术突破的数据类型是城市数据、视频数据、语音数据、互联网公共数据、企业数据、人体数据、设备控制和图形图像。在数据资源流方面,它将自己收集大量数据,使用数据提供服务,提供免费数据集,只下载和获取免费数据集,并购买数据集。大数据的最佳合作伙伴概念是数据科学、机器人和人工智能、智能计算或认知计算。中国大数据发展的主要驱动力来自大型互联网公司和政府机构。

国际数据中心:企业数字化转型进入第二章

国际数据公司IDC此前发布了对2019年及以后全球信息技术产业的预测。

据分析,在过去的几年里,信息技术和商业领袖们一直专注于他们的企业必须经历的数字转型过程。他们利用第三平台技术(云计算、移动、大数据/分析、社交)重组企业架构,物联网、人工智能、增强和虚拟现实等创新加速器进一步推动了这一转型。

如今,随着数字覆盖范围的扩大、智能技术的广泛普及、应用和服务发展的爆炸性增长、客户期望的不断变化以及网络环境的日益可信和安全,企业不断释放出“倍增创新”的能力,数字转型以越来越大的势头进入第二章。在这个迅速变化的技术和商业环境中,企业正在竞争扩大其数字创新能力,以便在迅速数字化的全球经济中增强竞争力,实现繁荣和发展。

IDC未来景观(Future Scape)报告认为,由于竞争对手和行业正在向数字化转型,如果企业不能迅速向数字化转型,到2022年,超过三分之二的目标市场将会消失。

IDC对2019年及以后全球十大信息技术市场的预测包括:

一个是数字经济。到2022年,全球国内生产总值的60%以上将被数字化,推动信息技术相关投资在2019-2022年达到约7万亿美元。

第二,数字本地信息技术。到2023年,75%的信息技术支出将用于第三代平台技术,因为90%以上的企业将建立数字本地信息技术环境,并在数字经济中快速增长。

第三,边缘计算发展迅速。到2022年,超过40%的组织云部署将包括边缘计算,25%的终端设备和系统将实现人工智能算法。

第四,应用革命。到2022年,90%的新应用程序将采用微服务体系结构来提高其设计、调试、更新和利用第三方代码的能力,35%的生产环境中使用的应用程序将本地支持云计算服务。

第五,新开发人员类别。到2024年,不使用定制脚本的新专业开发人员将使开发人员数量增加30%,并加速数字转型。

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第六,数字创新爆发了。从2018年到2023年,在新工具/平台、更多开发人员、灵活方法和大量代码重用的帮助下,新开发的应用程序数量将达到5亿,相当于过去40年的总和。

第七,通过专业化实现增长。到2022年,25%的公共云计算服务将基于非x86处理器(包括量子计算机)。到那时,组织将会在垂直“软件即服务”应用上比在水平应用上花费更多。

第八,人工智能已经成为一种新的用户界面。到2024年,目前基于显示的应用程序的三分之一将被使用人工智能技术的用户界面和过程自动化所取代。到2022年,30%的企业将使用会话式语音技术来提供客户服务。

九,更高的信任度。到2022年,50%的服务器将加密数据,50%以上的安全警报将由使用人工智能的自动化过程处理,1.5亿人将拥有基于块链的数字身份;

10、组织使用各种云服务。到2022年,四大云平台将托管80%的基础架构即服务/平台即服务部署,但到2024年,全球1000家最大组织中的90%将通过采用多种云服务或混合云技术和工具来减少对云服务的依赖。

高德纳:基于大数据提供私密服务将是技术的未来

作为全球知名的信息技术研究和咨询公司之一,高德纳最近列出了企业组织在2019年需要探索的几个战略技术趋势:自主设备、增强分析、人工智能驱动开发、数字双胞胎、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字伦理和隐私以及量子计算。

这十大科技趋势被认为会在未来五年产生颠覆性创新,并带来商机。高德纳副总裁兼研究员大卫·希尔·厄尔利说:“基于大数据提供各种私密服务的无处不在的智能设备将是技术的未来。”

首先,自主设备。机器人、无人驾驶飞机和自主汽车等自主设备将依靠人工智能自动执行以前由人类执行的功能。他们的自动化超越了僵化的编程模型。他们使用人工智能来提供更自然地与周围环境和人互动的高级行为。

第二,加强分析。增强的分析代表了第三波数据和分析能力,因为数据科学家可以使用自动化算法来探索更多的假设和可能性;

第三,人工智能驱动的发展。到2022年,至少40%的新应用程序开发项目的团队中将有人工智能的共同开发者。

第四,数字是双胞胎。高德纳估计,到2020年,将会有超过200亿个相连的传感器和端点,数字双胞胎将会连接数十亿个物理设备;

第五,赋权的边缘。在接下来的五年里,专门的人工智能芯片和更强大的处理能力、存储和其他高级功能将被添加到更广泛的边缘设备中。

第六,沉浸体验。虚拟现实、增强现实和混合现实正在改变人们对数字世界的看法。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来沉浸式用户体验。

第七,区块链。据估计,到2030年,区块链将创造3.1万亿商业价值;

八,智能空间。智能空间扩展的五个关键维度是开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。

第九,数字伦理与隐私。数字道德和隐私越来越受到个人、组织和政府的关注。

其十,量子计算。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的改善中受益最大。

九倍大数据:大数据产业将终结春秋战国时期

在知名信息技术研究机构发布报告预测大数据产业未来发展趋势的同时,中国许多大数据公司也相继对中国大数据产业的未来发展方向做出判断。

其中,第九大数据创始人王三寿预测,国内大数据产业相对“平衡”的发展模式将被打破,2020年后,中国大数据产业将结束春秋战国时期。

王三寿认为,是否有数据源、数据源的数量以及开发利用水平将成为决定大数据产业参与者未来发展前景以及他们是否具有可持续市场竞争力的关键。为了发展大数据产业,首要解决方案是促进数据资源的极大丰富和开放利用。如果大数据公司没有丰富的数据源,大数据的价值应用就不能有效地将个人、企业和政府联系起来,更不用说建立大数据产业系统了。

共享和共享数据将有助于增加数据源的价值。《促进大数据发展行动纲要》提议,到2020年,逐步向公众开放与民生保障服务相关领域的政府数据集,如信贷、交通、医疗保健、卫生、就业、社会保障、地理、文化、教育、科学技术、资源、农业、环境、安全监管、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记和监督。

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这些数据资源将为大数据技术和产业创新与发展提供强有力的支持。王三寿表示,2020年后,大数据行业将在数据源服务提供商和其他行业参与者之间两极分化,数据源服务提供商将占据不可替代的核心地位。

根据王三寿的判断,未来中国的大数据产业将形成六大阵营:阿里和京东代表的电子商务数据阵营、腾讯代表的社会生活数据阵营、百度代表的在线搜索数据阵营、四大运营商代表的广播电信数据阵营、九次大数据代表的政府数据资源阵营、各垂直领域代表的行业数据服务阵营。

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