行動晶片大廠高通（Qualcomm）於 24 日在北京人工智慧（AI）論壇中宣布推出，在 2018 年初世界通訊大會（MWC）上已經點名將推出的，採用三星第 2 代 10 奈米製程技術生產的高通 Snapdragon 700 系列行動平台。這是高通介於最高階 Snapdragon 800 系列行動運算平台，以及中階 Snapdragon 600 系列運算平台之間，一個新推出的行動運算平台系列，以及更加完整的高通全產品線。鎖定中高階消費族群 提供完整解決方案高通表示，推出 Snapdragon 700 系列行動運算平台的主因，在於目前全球最大的智慧型手機市場──中國消費者有逐漸將手機消費金額往上增加的趨勢。因此，為了提供消費者更多元的需求，以及提供更高階的產品，高通才推出 Snapdragon 700 系列行動運算平台。高通強調，Snapdragon 700 系列不僅是一個提升運算效能單晶片而已，而是加上各項連結、射頻、充電、音訊以及指紋辨識解決方案的完整運算平台。 另外，高通強調，Snapdragon 700 系列除了採用超高效率的架構之外，還針對人工智慧（artificial intelligence）的需求進行量身設計，具備單顆多核 AI 引擎及多種神經網路處理功能。而 Snapdragon 710 運算平台是全新 700 系列產品組合的首款產品，設計主旨在透過將精選的頂級功能帶給更廣泛的消費者，超越各界對現今高階行動體驗的期待。高通產品管理副總裁 Kedar Kondap 表示，Snapdragon 710 行動平台是全新定義，而且極度重要的 700 系列產品組合中的首款產品，提供眾多以往頂級行動平台獨有的技術與功能。結合關鍵的 AI 功能與效能提升優勢，Snapdragon 710 行動平台除了讓高通客戶的產品變成最佳的個人助理，還能強化各種關鍵的消費者日常使用體驗，例如高階的相機功能，不僅充分發揮裝置內建高速 AI 處理的優勢，且無需犧牲電池續航力。 下放人工運算架構 提升邏輯運算效能高通指出，在...
中證網報導，中國百度 24 日宣布，與高通（Qualcomm Incorporated）子公司 Qualcomm Technologies,Inc. 將展開合作，運用 Qualcomm 人工智慧引擎 AI Engine，透過 ONNX（Open Neural Network Exchange）交換格式，推動實現百度 PaddlePaddle 開源深度學習框架模型在 Qualcomm 驍龍行動平台的轉換與應用。此外，百度也指出，透過發揮雙方長期在人工智慧領域的專長，該合作意在擴大 AI 產業生態系統的同時，並幫助全球開發者和 OEM 廠商更輕鬆地在搭載驍龍行動平台的終端上開發，並推出 AI 相關特性。百度 PaddlePaddle 開源平台負責人王益表示，透過與 Qualcomm Technologies 的合作，將為終端側人工智慧應用的開發注入新的活力；憑藉百度 PaddlePaddle 的易用性、本土性和快速的業務集成性，其將為廠商提供更優質的框架支撐，助力開發者進行差異化開發。百度 PaddlePaddle 是百度在 2013 年自主研發的深度學習平台，支援百度內部各項業務；2016 年 8 月底，百度開源了 PaddlePaddle，百度 PaddlePaddle 計畫可提供深度學習框架，以及各種簡化調試和支援大規模訓練的附加技術；2018 年 2 月，百度已表示計畫全面支援 Qualcomm 人工智慧引擎 AI Engine 及其生態系統。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 百度 Q1 獲利年增...
許多人都知道，要找到一雙適合自己腳型的鞋子並不是那麼簡單，人們往往必須根據廠牌的不同選擇增加或減少半號尺寸，更別提還要考慮腳背、腳板的差異，在有些狀況下，鞋子怎麼穿就是不適合，除了一雙雙試穿或訓練出「火眼金睛」以外，究竟該如何是好？或許是看到了這方面的商機，日本新創公司 Flicfit 設計了一套全新的 3D 掃描系統，來幫助商家及客戶雙方盡速找到適合的鞋子。Flicfit 的系統主要由兩個設備組成：鞋子掃描器與足部掃描器，前者可以讓商家用來對所有鞋子內部尺寸進行 3D 掃描建立資料庫，後者則可以透過對客戶腳部 10 秒左右的掃描來尋找適合商品。在客戶經過足部掃描器掃描後，Flicfit iOS 應用程式中的演算法便會將腳部形狀與商店內的鞋子交叉比對，並提供在現有鞋款中適合腳型的建議商品，客戶也可以透過條件篩選（顏色、價格），來找到裡外都符合自己需求的鞋子。Flicfit 相信這項系統不僅能替客戶與商家節省時間，還能夠幫助提高店家的銷售量──因為在系統建議下，客戶可能會去嘗試原本不會考慮的鞋款。這項系統目前僅適用於淑女鞋類款式，Flicfit 計劃未來將延伸至童鞋與男鞋應用。年初日刊工業新聞的採訪中，廣橋社長表示，他們正在加緊努力讓系統成為選擇鞋子的標準，並希望藉此「為鞋業賣場帶來一場革命」。官網並未公布確切價格，但根據日刊工業新聞報導顯示，這項系統在每間店舖使用的初始成本為 50 萬日圓（約台幣 13.5 萬元），每個月還必須支付 30 萬日圓（約台幣 8.1 萬元）的額外租金，目前新宿伊勢丹和阪急梅田百貨已有商家採用。這項技術也有著其他潛在應用的可能性，像是網購鞋業的龐大市場，雖然消費者該在哪進行足部掃描、該如何與網路業者販售款式進行數據比對都還有疑慮，但只要這些問題得以解決，相信將能有效提高消費者對於網購鞋子的接受度。 Scanning system could simplify shoe-shopping フリックフィット、独自のIoTシステムで靴探しを支援 パンプスなど足サイズにピタリ （首圖來源：Flicfit）
新加坡廣告商 AnyMind Group 旗下的人資科技公司 TalentMind，24 日宣布在台灣、香港以及其他東南亞國家推出全新 TalentMind 軟體，新版進一步改善不同國家用戶的操作體驗，讓企業招聘人員透過單一解決方案簡化整個招聘程序。年初 AnyMind Group 推出的 B2B 人才招募平台 TalentMind，是一個導入 AI 人工智慧技術的企業人才招聘解決方案；現在不但是一個應徵者追蹤系統，該平台更整合了應用 AI 的兩大功能——篩選並將企業職缺與應徵者進行配對。TalentMind 業務負責人近藤聖（Sho Kondo）表示，過去幾個月 TalentMind 團隊與亞洲地區多個市場的人力資源與招聘人員交流，獲得了一項重要的市場需求，即是從人才招募、應徵者篩選到後續的人才管理，企業渴求一個涵蓋整個招聘程序的單一解決方案，而 TalentMind 將能滿足其需求。TalentMind 平台現在能夠為企業客戶量身設計招聘程序，使招聘人員能夠擴充人才庫、管理及評估其前景，並為應徵者制定個人化的招聘計劃。在 TalentMind 平台還能與求職網站、公司網站整合，透過單一平台就能管理所有招聘程序。更重要的是，透過 TalentMind 平台的人工智慧與機器學習技術，企業可以根據應徵者的履歷、興趣、個性來與職缺進行配對，並提供配對分數作為參考，以提高招聘效率。（圖片來源：TalentMind）延伸閱讀： 以 AI 為發展核心，AnyMind 推出人才招募平台 TalentMind、網紅合作平台 CastingAsia Marketplace 應用 AI 技術媒合網紅與求職人才，專訪 AnyMind 執行長十河宏輔 新加坡廣告商 AnyMind 進軍馬來西亞，以 AI 為核心幫助客戶擴展事業
英特爾看到 Nvidia 在 AI 領域大放異彩，也想要用手上晶片弄機器學習，用一堆 Atom 晶片組成 Xeon Phi 架構，但是看來效果沒想像中好。英特爾在 AI 開發者大會上發佈第一款機器學習晶片 Nervana NNP-L1000，打算用併購的技術與 Nvidia 一較高下。對於英特爾來說積極在 AI 佈局相當重要，而從先前併購取得的技術當中，就屬 Nervana 的神經網路晶片，最被看好能在 AI 時代有發展潛力，而且能跟 Nvidia 競爭了。英特爾發佈的文章指出 Nervana NNP-L1000 的性能：一般性質的距陣對距陣乘法 (General Matrix to Matrix Multiplication, GEMM) 運算，使用 A(1536, 2048) 和 B(2048, 1536) 距陣大小，能達成單一晶片下超過 96.4% 的運算資源運用，這代表實際上有 38 TOPS/s 的單一晶片效能。 多晶片分散式 GEMM 運算則能支援模式平行訓練，能夠達到接近線性運算程度，以及 A(6144, 2048) 和 B(2048, 1536) 距陣下，96.2% 規模效能...
南韓入口網站龍頭 Naver 全力布局自駕車商機，去年 2 月率先在南韓取得自駕車的上路測試許可，如今該公司又宣布與汽車零件大廠 Mando 合作，進一步研發自駕科技。韓聯社報導，LINE 母公司 Naver 旗下的研發機構 Naver Labs，25 日與零件商 Mando 簽訂合約，Naver 將提供人工智慧（AI）和自駕軟體科技，結合 Mando 的雷達和汽車感測器，開發更完善的自駕技術。Naver Labs 指出，Mando 掌握汽車零件的領導科技，具備世界級的汽車感測器。BusinessKorea 之前報導，Naver 在 2017 年 4 月的首爾汽車展上大秀自家研發的自駕車。若不計南韓車廠，Naver 是首個對外展示自駕車的南韓科技業者。該公司 2017 年 2 月取得路測許可之後，持續測試自駕車技術。（Source：Naver Labs）Naver 表示，該公司自駕車已經來到「Level 3」階段，此一等級是有條件的自動駕駛，需要有人類坐在駕駛座上，以便在緊急情況下接手；估計 2018 年底可以邁向「Level 4」，達到真正的自動駕駛。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Naver Labs）延伸閱讀： 南韓掀自駕車研發熱，三星、Naver 搶搭第一班車
整個 5 月，各大巨頭舉辦各種開發者大會、人工智慧大會，倒是給了我們一下子看完各大巨頭人工智慧布局的機會。美國時間 5 月 23 日，會議上，英特爾副總裁、AI 事業部（AIPG）負責人 Naveen Rao 介紹了英特爾 AI 的最新進展：英特爾 Xeon 處理器的性能有了進一步的提升，發表了新一代專為機器學習設計的神經網路處理器（NNP）晶片──Nervana NNP-L1000（Spring Crest）；介紹了 nGRAPH 平台、BigDL 大數據開源平台、OpenVINO 等開源軟體工具；展示了用 Movidius 神經元計算棒來進行 AI 作曲。新一代 NNP 晶片英特爾在人工智慧上的布局很清楚，近一年來，其反覆提到的「英特爾人工智慧全棧解決方案」揭示出其 AI 基礎架構。英特爾人工智慧全棧式解決方案是一個完整的產品組合，包括 Xeon 可擴展處理器、英特爾 Nervana 神經網路處理器和 FPGA、網路以及儲存技術等；針對深度學習 / 機器學習而最佳化的基於英特爾架構的數學函數庫（Intel MKL）以及數據分析加速庫（Intel DAAL）等；支援和最佳化開源深度學習框架如 Spark、Caffe、Theano 以及 Neon 等；構建以英特爾 Movidius 和 Saffron 為代表的平台以推動前後端協同人工智慧發展。在會議上，Naveen Rao 討論的重要更新之一是「英特爾 Xeon 可擴展處理器」的最佳化。與前幾代相比，新一代的處理器在訓練和推理方面都有顯著的性能提升，這對於許多希望利用現有基礎架構的公司來說是有益的。隨後，Naveen Rao 介紹了全新一代 NNP 系列晶片。做為曾經不可撼動的晶片巨人，英特爾在 AI...
行動晶片大廠高通（Qualcomm）在 24 日於中國北京所舉行的人工智慧（AI）應用論壇上，總裁 Cristiano Amon 表示，在當前全球智慧型手機市場由功能型手機轉換到智慧型手機的過程已經逐漸完成的情況下，未來 5 季的技術進步將會帶來一個全新不一樣的市場狀態。而為了因應這樣應用跳耀式的前進過程，高通不斷將各項新的公營應用加注到當前的產品上，使消費者開始逐步體驗新通訊時代的到來。而且也將會在中國市場進一步投資與合作，除了讓中國的手機廠商能採用新的技術之外，也期望未來將中國品牌手機帶進全球市場。Amon 指出，目前全球的通訊市場中，從功能型手機到智慧型手機的轉換幾乎已經完成，每人都有一支智慧型手機的情況下，未來整個市場要有所成長，重點就在於 5G 時代的來臨，就由 5G 的應用來替換當前的 4G 手機。而對於未來 5G 能夠為通訊產業帶來一個全新的週期循環，而且情況會像當初 4G 取代 3G 所帶來的巨大改變與市場成長，Amon 表示他自己對此有著絕對的信心。不過，就在 5G 來臨前的當下，4G 的用戶在選擇更換手中智慧型手機之際，其多半考慮的就能能選擇一些功能更為強大的產品。這也就是高通察覺到在當下，中高階智慧型手機的更換狀況，要比入門等級來得頻繁且快的原因，因此為了符合這些族群的需求，也可以早一步體驗未來 5G 通訊上的許多應用，高通把許多新的科技放入到高階的運算平台中，甚至推廣到中高階的產品上，例如，高通將過去用在高階 800 系列行動平台上的人工智慧功能，下放到新推出的 700 系列，甚至是 600 系列運算平台的原因。另外，為了滿足當前用戶對新功能手機的需求，以及因應未來 5G 時代的來新。高通在各項產品上都在進行新技術的開發，包括基頻晶片的連結速度又達到更快、更低延遲的效果。還有人工智慧的預算能力要更加強大，多媒體的處理能力更為先進。這些技術上的突破，也都正在中高階的產品中逐漸達成。另外，對於近期以來高通加強對中國市場布局的情況，Amon 也表示，事實上高通在很早之前就對中國市場進行大規模的投資，從 2G、3G、到當前 4G 等領域都有積極的布局。透過與中國合作夥伴的合作情況，一同經營中國市場，也透過這樣的模式來達到中國市場大的智慧型手機轉型。不可否認的，也因此高通有很大的一個部分營收是來自於中國合作夥伴的技術授權收入。而與此同樣重要之處，就是中國這些智慧型手機或終端設備的合作夥伴，也有向海外進軍的需求。而且，由於 5G 商轉時代的到來，更可能帶給這些中國企業高度的轉型機會與平台，將自己的產品銷售到世界一樣。因此，Amon 指出，隨著當前部分中國廠商在東南亞、中東、拉丁美洲、歐洲都有不錯成績的情況之下，高通能藉由過去與這些夥伴在中國的布局，更進一步在全世界市場更緊密的合作，即便是在未來 5G 的時代來臨之後，雙方的合作也能夠更加完整。（首圖來源：科技新報攝）
上個月科技部長陳良基宣佈政府投入 7,000 萬到 AI 研究，如今已經接近 COMPUTEX 的時間，在 IBM Technology Forum，再次提及他在 IBM 紐約研發中心看量子電腦的見聞，並且強調臺灣 AI 的優勢。李開復曾說過台灣不應該發展 AI，但遇到陳部長則解釋說，台灣搭配物聯網發展，就有足夠資料可以用在 AI 發展了。Alpha Go 背後的開發黃士傑曾對部長說，如果沒有新的硬體，不可能做出 Alpha Go 背後所需的複雜運算。部長強調硬體的重要性，這也是台灣過去幾年的優勢，硬體加值下，仍在 AI 上面大有可為。關於人才流動，陳部長強調人才有流動是好事，重要的部分是當他們學成時，能夠回國服務。科技部有補助人才出國進修的計畫，而且也積極爭取人才在學成之後回到台灣。各位可以看到杜奕瑾回台成立 AI Lab，並且網羅以前在微軟的同事，Cortana 全球負責人 Mike Calcagno 加入 AI Lab。陳部長對於 IBM 的研究成就相當感興趣，曾去 IBM 在紐約的 Thomas J. Watson Research Center，看最新的成果，如量子電腦研究。上個月科技部也宣佈與 IBM 的伙伴關係，IBM 將提供平台，協助台灣的量子電腦科研研究。 ▲ 上個月陳部長解釋量子電腦的應用。(Source：科技新報) 而在政府推動的 5+2 產業，AI 能夠助長 3D 列印所欲達到的客制化製造。科技部下面的南部科學園區有幾家 3D 列印相關廠商，能成為整個生態系一員。...
印度政府 22 日宣布，未來將爭取人工智慧的幫助發展武器、防禦和監視系統。印度國防部秘書 Ajay Kumar 聲明表示，「世界正在走向人工智慧驅動時代，印度也在採取措施，為未來戰爭做準備。」《印度時報》則報導，目前軍方成立了一個 17 人的工作組，正為印度制定「武裝部隊＋AI」的發展路線圖。工作組建議，未來 2 年將機器學習納入航空、海軍、陸地、網路安全、核能和生物資源，特別是與自動武器系統和無人監視領域有關的機器學習。在印度清奈舉行的 2018 年國防博覽會，印度總理納倫德拉‧莫迪表示，人工智慧和機器人將成為未來軍隊「最重要的因素」、「印度在資訊科技領域的領導地位，將成為我們在軍事方面發展人工智慧的優勢」。事實上，現代化軍備競賽早已開始。外媒表示，中國正在測試「自動駕駛」坦克、飛機、偵察機器人和無人補給車隊，而這也是中國軍隊現代化 1.11 兆人民幣（約 1,735 億美元）軍費計畫的一部分。俄羅斯也被認為正向人工智慧軍防領域投資。據了解，俄羅斯新型 T-14 Armata 作戰坦克是其通用作戰平台的一部分，有一定的自動駕駛能力。當然，在這場全球軍備競賽中，也有研究人員抗議使用人工智慧開發武器。今年 4 月，50 位頂尖人工智慧研究人員宣布抵制南韓名校 KAIST，但該校卻按計畫開放了「AI 武器實驗室」。2017 年 8 月，曾有知名人工智慧專家向聯合國投書一封公開信，敦促各國禁止使用有自主能力的武器。Elon Musk、Mustafa Suleyman 和 26 國的 116 名機器學習專家寫道，「一旦技術開發完成，致命的自主武器將使武裝衝突比以往任何時候都更惡劣，戰鬥規模將會很大，且不會給人類任何反應時間。這些武器容易被恐怖分子和暴君用來對付無辜人民，也可能被駭客以違法方式操縱。」年初的 Google I/O 開發者大會，Google Brain 研究部門負責人傑夫‧迪恩表示，「我認為有一些機器學習和人工智慧的應用會產生倫理問題，所以大多數人對使用自主武器系統感到不安。」支持「AI＋軍工」的人則認為，在民用前線技術中，很多都是以「軍轉民」的方式服務大眾，所以這會形成關於技術的正面循環。然而，眾多科幻電影裡，我們已見到人類在無人武器前的脆弱，如果沒有節制的發展「自動武器」，真的不會威脅到人類本身嗎？（本文由 36kr 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： 南韓科學技術院欲開發人工智慧武器，學者群起杯葛