2017世界科技发展回顾5G人工智能成为热点

2017年量子霸权的争夺趋热,谷歌和IBM展开“老大”地位之争。已推出9量子位计算机的谷歌4月宣布将在年底推出49量子位处理器;IBM则后发先至,继5月将“BMQ”系统处理器量子位推至16位后,在11月宣布成功研制出20量子位处理器,并称已经构建了50量子位处理器原型。

除量子计算外,多项芯片研究成果也表明,美国在信息技术领域的领先地位依然无法被撼动。IBM、英特尔等公司成为技术的最有力推动者。如IBM造出5纳米芯片,并开发出模拟人脑神经网络的64位芯片系统;英特尔则在8月发布了可自主学习的神经模拟原型芯片。学术机构同样不甘落后,如麻省理工学院开发出可实现高效“深度学习”全新光学芯片,不仅速度快,而且能耗低。(记者刘海英)

德国

建欧洲最大IT研究群开发量子通信计划

在信息科技领域也取得了许多新成果,例如,柏林亥尔姆茨材料和能源研究中心的科学家首次在银材料底层上完成光刻纳米结构,银纳米结构在电子和信息技术领域有相当大的应用潜力,复杂的银纳米结构可以作为纯光学数据处理的基础材料,为未来光计算机数据处理和新型电子器件制造开辟了新的途径。

为了使电子元器件更加微型化,在纳米级层面连接电路,需要极其细微的分子导线,德国基尔大学和西班牙国际物理研究中心的专家研制出了只有原子直径的单分子导线,这个仅有两个原子键长度、一个原子宽度的分子导线在电子器件中起到纳米开关的作用。(记者顾钢)

法国

政府重视信息技术创新数字经济战略

总统马克龙曾兼任数字化创新部长,对数字经济和信息技术发展非常重视。马克龙当选后随即大胆启用年仅33岁的马祖比任主管数字科技的国务秘书,并着手制定大力发展法国数字经济的长远计划。

法国于年底公布《数字领域法国国际战略》,提出将大力推动法国数字企业走出法国和欧盟,开辟国际市场,同时法国还将继续推动国际互联网管理实现多元化。该战略规划了法国在互联网管理、数字经济和网络安全等领域未来实施和发展的原则及目标,旨在提高法国在数字领域的国际影响力。

此外,为鼓励更多信息技术人才创新创业,法国今年启动运营全球最大的初创公司园区StationF。该园区位于巴黎13区,占地34000平方米,能够同时容纳上千家创业公司。目前,已有谷歌、脸书等信息产业巨头和众多数字创新企业落户园区。(记者李宏策)

俄罗斯

5G网建设加快步伐智能城市成效显著

目前,俄正加快建设5G通讯网络,首都莫斯科市已成为全球最发达的移动通讯市场之一。莫斯科市政府与主要移动运营商计划建立联盟,共同发展5G技术。2018年足球世界杯期间,Megafon公司计划在莫斯科和圣彼得堡安排5G网络测试区。俄5G技术标准预计于2020年问世,包括华为在内的中国企业将在新标准开发中发挥积极作用。

莫斯科智能城市建设取得显著成效。2017年,莫斯科市将地铁和地面公共交通WiFi网络整合,为乘客提供免费上网服务。手机公共交通导航应用可获取所有公交线路并计算出行成本,并具有为三合一公交卡充值、查看支付历史、查询地铁站附近停车场及剩余停车位等功能。市中心的部分智能公交车站配备USB充电桩、WiFi接入点、电子车次显示屏、紧急报警按钮及周边信息查询触摸屏。

2017年,俄罗斯IT产品出口增长迅猛,出口额超过70亿美元大关。出口的软件产品主要集中在信息安全、手机程序、导航和地理信息系统、文件流转系统等领域。圣彼得堡市积极打造计算技术产业集群及俄现代计算技术专业中心,该产业集群有望获得占其研发投入总额50%的项目补贴。按照《俄2025年前电子和无线电工业国家发展计划》,2025年前俄IT设备的本土市场占有率有望升至35%。(记者亓科伟)

韩国

网络普及世界第一加强电子政府建设

一份权威性调查报告显示,2017年韩国境内平均互联网网速为28.6兆比特每秒(Mbps),连续多年位居全球第一,也是唯一超过25Mbps的国家。网络普及率也排名第一,其中4Mbps以上的网络普及率高达98%,25Mbps以上普及率达40%。

韩国政府统计的物联网用户超过604万人,占无线数据用户比重超过10%。

韩国行政自治部和信息化振兴院共同发布了《2017年电子政府10大技术趋势》报告,宣布将电子政府逐渐发展成为结合数据分析、机器人技术,提供更周到服务的“以数据为中心的政府”。

韩国宣布将在2018年平昌冬奥会上全球首次启动5G网络,推出大量基于物联网、UHD、AI和VR的新应用。

此外,首尔大学研发的无人驾驶汽车SNUver完成了实际道路试运行。LG电子成功研发基于LTE的车联网终端及自动驾驶汽车安全技术。(记者邰举)

英国

5G发展保持领先加强个人数据保护

以色列

推行生物身份识别网络安全举措不断

以色列议会通过法案:所有以色列公民将必须使用生物识别身份证,其个人信息(信息、指纹、照片及面部轮廓;持卡人姓名、性别及出生日期)将被存储在国家数据库内。不过,指纹信息为可选项。

在网络安全方面,美国网络安全公司Optiv将使用以色列网络安全创业公司Intsights研发的网络情报收集技术,为客户提供一种新的预见性网络威胁情报服务;EnterUnbotify公司的产品使用生物识别行为技术,可通过按键时长、鼠标移动方式及设备持有方式等指标确定攻击者是机器人还是自动程序,降低网络攻击成功率。

Imperva公司研究发现,黑客并不太注意隐藏其攻击痕迹,且多数黑客因面临庞杂的信息而无法在24小时内及时盗取用户资料,因此,用户有望通过快速修改密码而阻止黑客发动实质性进攻。

人们下载或借助数据流传输的任何图像视频都可能成为网络攻击的潜在载体,但是本古里安大学开发的系列算法,可以“完全防止”攻击者借助视频或图片下载而监视用户行为。

此外,Precognize公司利用人工智能技术分析从传感器收集的大量数据,并将数据自动转化为具体的早期预警,从而减少工厂设备运行时的损耗。(记者毛黎)

日本

发明光量子大规模算法实现光纤最大容量传输

东京大学古泽明教授9月发明了利用在光路上连成一列光脉冲的方法,实现了用最小规模电路结构有效进行大规模计算的光量子计算机方式。这种方法理论上可处理100万个以上量子比特的大规模运算,可促进光量子计算机大规模化的同时,大幅减少所需资源和成本,有望为光量子计算机带来创新。

光纤实现最大容量的传输。8月,NTT、KDDI、住友电工等机构使用与现有光纤相同直径、拥有4个光路的多芯光纤实现了每秒118.5Tb的世界最大数据容量传输。预期该光纤技术将在2020年代前期实现实用化。(记者陈超)

巴西

推“国家物联网计划”启动5G网络建设

巴西移动网络服务分析公司发布的调查数据显示,2017年巴西国内移动手机用户中能使用4G网络的只有55.29%,大部分人使用的是2G和3G网络。尽管巴西的互联网市场发展水平受限,但因为其巨大的网民群体和旺盛的上网需求,巴西仍被视为具有巨大发展潜力和战略意义的互联网市场。2017年2月,巴西政府正式确定在巴西实施5G网络计划项目,并着手在巴西国内推动移动生态系统的建设。(记者邓国庆)

先进制造

“制造美国”初步见效人工智能融合制造

2017年美国制造业创新体系建设持续发展,“制造美国”项目下14个创新中心覆盖了当前先进制造业的多个热点领域,其运作取得初步成功。

3D打印技术领先地位稳固,并逐渐覆盖医疗、航空航天和军工领域。如8月美科学家在热真空室成功用3D技术制造出多种聚合物合金物体,预示着太空3D打印技术应用前景广阔;11月,美科学家3D打印出高导热性织物,又进一步扩展了该技术的应用空间。

人工智能技术融入先进制造领域成为新热点。融合多种制造技术的新型机器人不断刷新人们对人工智能的预期。哈佛大学和波士顿儿童医院合作开发的软体机器人,可在不与血液接触的情况下帮助心脏跳动泵血;而斯坦福大学科学家设计出的全新智能抓手装置,则能在太空微重力下对不同形状物体抓放自如。(记者刘海英)

人工智能成果不断人机协作成为热点

利用机器学习的“迁移学习”技术,有效确定界面结构,有望加快材料的开发速度。东京大学让人工智能通过“反复成长”,成功地将确定物质界面构造的计算量降低到原有的1/3600。界面在目前工业上使用的许多材料中起着重要的作用,确定一种界面,需要数千至数万的庞大理论计算,了解其结构和功能是提高材料开发速度必不可少的要素。

开发出自行成长的语音对话人工智能技术。日立制作所9月为人形机器人EMIEW3开发了一套能够自行成长的语音对话人工智能技术。EMIEW3在无法回答客人的问题时,可通过向工作人员进行简单确认即可理解客人的意思,进而做出回答。

日本安川电机、三菱电机等在东京举行的2017国际机器人展推出新产品和解决方案,表明人机协作机器人、人工智能机器人、智能工厂集成式解决方案成为了机器人行业的研发推广重点。(记者陈超)

3D打印用于能源激光技术取得突破

能源生产领域引入3D打印技术获得成功。西门子公司利用3D打印技术制造出了燃气涡轮叶片,并进行了满负荷运行测试,试验显示3D打印涡轮叶片完全符合燃气轮机工作要求。工程师们开发了燃气涡轮叶片的材料解决方案、优化制造和安装工艺,完成了从部件设计、材料选择、质量控制和模拟部件使用寿命的整个生产加工链。

3D打印技术同样在其他领域也取得突破,德国科学家使用标准3D打印技术,制造出了超复杂、高精细且高质量的玻璃形状。这意味着3D打印技术已可制造具有较高光学性能的结构,有望大量适用于设计复杂的透镜和过滤器。

迄今最小线宽激光器问世。德联邦物理技术研究院和美国天体物理联合实验室合作,研发出了10兆赫的世界上最小线宽激光器。目前最好的激光器虽具有窄到千赫级的线宽,但仍满足不了光学原子钟等精密仪器的要求,新的兆赫级激光器可制造更准确的原子钟,并对超冷原子进行更精确的测量。(记者顾钢)

3D打印发动机件AI成就语音助手

3D打印方面,俄托木斯克国立大学科学家正着手进行新一代直升机发动机陶瓷材料零件的3D打印研究,采用新技术制造出的零件在耐高温、承受物理震动压力及抗化学腐蚀性方面具有优势。

此外,俄南乌拉尔国立大学制造出试用版人工神经网络系统,该网络可根据荣格心理类型理论去认知人类心理,进而按照求职者的心理特点为其分配合适的工作岗位,其测试版将提供给大型企业的人事部门或心理学家试用。(记者亓科伟)

人工智能如火如荼诸多应用开始实现

以色列人工智能应用开发如火如荼:缩短软件生产周期;结合3D成像技术助客户选鞋;独居老年人可拥有“生活伴侣”机器人;智能“猫眼”提供双向路况信息。

Dragonera公司利用人工智能和微服务,可将软件的生产周期缩短至14天到45天,减少软件因缺乏资金或问世周期过长而夭折的概率。客户可以监控产品的开发进度,并参与产品的架构搭建和设计。

利用人工智能和3D成像技术,Invertex公司开发的应用程序,通过利用智能手机扫描脚部后,分析用户脚的尺码,便可知道最适合自己的鞋子的型号和尺码。

利用人工智能机器人伴侣Elli,IntuitionRobotics公司综合运用了其中的认知计算、自然传播技术、语音辨识技术以及计算机视觉等技术,使其能主动与老人互动并提供活动建议,成为“生活伴侣”。

利用人工智能算法,结合通讯系统,Valerann公司开发出可在道路上布设的带有传感器的智能路钉(猫眼)控制系统,并可为用户和控制中心间提供双向反馈,帮助建立智能城市。(记者毛黎)

THE END
1.算法原理与代码实例讲解:自主学习自主学习算法随着人工智能技术的不断发展,自主学习成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自主学习是指机器能够自主地从数据中学习知识和技能,而不需要人类的干预。这种学习方式可以让机器更加智能化,能够更好地适应不同的环境和任务。 在自主学习中,深度学习是一种非常重要的技术。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它可https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/139816417
2.OpenAI发布人工智能新算法,糅合VR技术“教”会机器人自主学习首先,收集真实世界中的图像不仅费时费力,而且花费的成本也将是天文数字。反观模拟数据,可以更快、更有效率的达到相同的学习效果。也正因此,OpenAI为最新的人工智能算法提供的都是有着不同风格背景和纹理的虚拟图像。 另外很重要的一点,相较于真实世界的图像,人工智能算法在对虚拟图像进行分析的时候可以不用考虑现实场https://m.sohu.com/a/676462821_121687414
3.人工智能的自主学习技术人工智能的自主学习技术 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的自主学习技术是指通过算法和模型,使机器能够从大量的数据中自动学习和提取知识,从而能够在面对新的任务和问题时做出准确的判断和决策。自主学习技术是AI领域的一项核心技术,已经在许多领域取得了重大的突破和应用。 自主学习技术的核心在于机器的自动学习https://wenku.baidu.com/view/f2f868986ddb6f1aff00bed5b9f3f90f77c64d05.html
4.人工智能A算法:引领智能化发展的未来之路随着科技的发展,人工智能已经成为了当今社会的热门话题。而人工智能A算法的出现无疑将推动智能化发展的未来之路。人工智能A算法是一种基于大数据和深度学习的算法,通过对复杂问题进行模拟和推理,实现了人工智能的自主学习和智能决策。 人工智能A算法在各个领域都有着广泛的应用。在医疗领域,它可以通过分析病例和医学数据http://chatgpt.kuyin.cn/article/3534398.html
5.从算法到硬件平台,人工智能大潮下的Intel做了什么极客公园目前英特尔的人工智能芯片产品分为四个种类,分别为至强可扩展处理器系列、Nervana 神经计算处理器、Movidius、以及 FPGA。 在英特尔中国研究院院长宋继强看来,人工智能的演进,将由机器学习逐渐过渡到自然智能,人工智能芯片需要逐渐具备处理歧义、场景推理以及自主学习的能力。 https://www.geekpark.net/news/224501
6.通过算法的治理——人工智能语境下的法律转型而对于这种弱人工智能的界定,去除了简单的拟人式想象,只将其看作一种基于算法设计通过数据自主学习以优化数据处理的计算机制,本质在于算法和数据。 效率导向推动下人工智能在法律活动中的应用 从将人工智能作为优化数据处理的计算机制出发,对于人工智能与法律的关联,很容易将其作为一种法律活动的辅助工具加以理解。事实https://www.cdstm.cn/theme/khsj/khzx/khcb/201902/t20190221_909208.html
7.李书恒算法共谋的反垄断规制研究在人工智能学习达到一定成熟度后,尽管双方的算法系统各不相同,也可能在机器的自主学习下达成共谋,实现垄断的结果。可以预见,在未来人工智能之间共谋的实现不需要算法间交流或与经营者保持一致的意图便可能达成,这将放大算法作为执行合意的工具的效果,从而使得不受干涉的自由经营与竞争走向垄断。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1054994
8.孙保学:人工智能的伦理风险及其治理当前,我们正身处以人工智能技术为核心的第三次信息技术浪潮之中。它的突破性变革表现在:一方面,从技术(软件和硬件)的演进和发展的角度看,不仅计算机的运算能力较几十年前取得了飞速提升,而且以深度学习为代表的人工智能算法使人工智能的自主学习能力大大增强。学习算法具备了更强的自主能力,能够自行学习和编程,处理https://aiethics.hunnu.edu.cn/content.jsp?urltype=news.NewsContentUrl&wbtreeid=1147&wbnewsid=2002
9.人工智能六大领域拓展阅读 人工智能新观察:中国需要怎样的人工智能创新生态? 打破人工智能算法黑箱 人工智能需要自主学习https://36kr.com/p/1480310728667913