本屆 GTC 大會，輝達（NVIDIA）創辦人兼執行長黃仁勳針對已經一段沒有正式發表新產品的 AMR 架構晶片，做了未來的布局介紹。根據黃仁勳的說法，新一代 NVIDIA 的 ARM 晶片，將是繼 Xavier 之後，以 DC 英雄漫畫的水行俠來取名，定名為 Orin。話說，過去 NVIDIA 推出的 ARM 晶片 Tegra，是想與行動晶片大廠高通（Qualcomm）及聯發科一較長短，在行動處理器市場分一杯羹。不料 Tegra 不論性能、功耗、基頻的相容性都不如競爭對手優異。所以，這系列產品隨即轉型，朝向自動駕駛領域發展，而 NVIDIA 也不再大力開發這系列產品。不過外媒《anandtech》表示，NVIDIA 透露將推出新一代以 2 組 Xavier 的 ARM 晶片，與 2 組 Volta GPU 顯示架構構成 Drive Pegasus 自駕車電腦之後，現在 NVIDIA 又開始把方向轉至下一代 Orin ARM 架構晶片了。報導表示，相對於 NVIDIA 在 2016 年發表 Xavier 的情況，現在對 Orin 的所知資料非常有限。除了將由台積電 7 奈米先進製程代工，還有就是 Orin 會如同...
日經新聞 30 日報導，Panasonic 社長津賀一宏發給員工的營運方針透露，Panasonic 將擴大與中國電子商務龍頭阿里巴巴（Alibbaba）的合作範圍。Panasonic 目前已透過阿里巴巴網站在中國販售家電產品，而雙方今後將共同研發使用物聯網（IoT）家電的新服務，例如能夠掌握保存在冰箱裡的食材庫存，若沒庫存就會自動下單。Panasonic 將家電和住宅相關事業統稱為「住空間」事業，而津賀一宏指出，「希望中國「住空間」事業規模能媲美日本、甚或超越日本」。另外，津賀一宏也指出，將加快中國小型電動車（EV）的研發。Panasonic 30 日勁揚 1.16%，3 個交易日來首度走揚，今年迄今股價重挫 7.82%。Panasonic 中國家電事業首腦吳亮總經理於 3 月 8 日在上海舉行的「中國家電及消費電子博覽會」（簡稱中國家電博覽會）表示，計畫於 2020 年度將中國家電事業營收倍增至人民幣 200 億元。2017 年度 Panasonic 中國家電事業營收預估將年增 17% 至 105 億元。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： Panasonic 計劃在中國生產特斯拉 EV 用電池，股價逆勢漲
1 月的時候微軟高調在台宣布成立 AI 研發中心，獲得各界讚揚。如今微軟啟動校園巡迴專車，要來為新的 AI 中心招募人才。微軟 AI 研發中心要找資訊工程相關系所畢業的好手，吸引他們投入與全世界頂尖人才一同合作的 AI 領域。微軟相當重視這一次在台大的人才招募會，除了新成立，駐在台灣的微軟 AI 研發中心執行長張仁炯，還有在微軟總部工作，人工智慧輸入全球總經理郭昱廷也來到台灣。兩位都發表對科技公司在台設立新單位發表看法，微軟的兩位 AI 主管都對其他同領域公司的做法有些微詞，不是很認同同業作法。他們提及前陣子占滿新聞版面的新單位，性質上是業務單位還是研發單位，大家可以自行判斷，看看是不是玩真的。另外如果這些單位如果能跟總部直接報告，那就很厲害了。郭總經理還抱怨其他家業者老是跟他們背後發表新產品，老實說各家的技術差不多，但在商業化腳步微軟算快了。最後就變成微軟發表什麼，隔一週對方也發表，聲稱超越微軟，過了一個月微軟宣布超越了，彼此競爭。不過微軟的 AI 相關的發展成果，可以從 Windows 10 配備的視覺辨識方案，如 Windows Hello 一窺究竟。談到微軟之所以在台灣設立研發中心，這項戰略投資，其實是各項因素綜合考量，地點也會考量進去。如果真要歸一個比較重要的原因，那就是台灣的人才資質很好，再加上在台灣要去中研院找自然輸入法而聞名的許聞廉老師很方便。台灣面積不大，但是小小的土地上面，發布不少有頂尖研究成果的大學，要過去請益的時間成本相對低。 ▲ 美國微軟總部人工智慧輸入全球總經理郭昱廷。談到人才這一塊，AI 在全球都是缺乏人才的狀況，真正的 AI 人才其實不多。而且我們看到很多號稱是 AI 的人才，要先定義清礎，要分清礎是做 AI 領域研究，還是 AI 技術套用到應用的人。要發展 AI 前者比較重要，但要推廣 AI 技術的普及，也就是大家提到的 AI 民主化，後者 AI 技術應用的人才也是很重要。微軟這次招募全台資訊相關科系所的應屆畢業生，做 hard-core 的題目，藉由做核心的專案，電腦視覺、語音辨識、自然語音處理這三大挑戰，台灣的年輕人有與世界接軌的 AI 技術研發經驗。儘管這次微軟是招募應屆畢業生，是正式的工作職位，但大家會很好奇與其他大公司的實習計畫，或是新人培訓計畫的異同。張執行長強調微軟並沒有制式的訓練課程，而是有兩種角色的人，協助新人發展。一個是 mentor，給予新人事業上的建議，屬於非正式的職位。另一個是 sponsor，負責帶新人做專案，如果發現新人並不適任，sponsor 會輔導新人轉到其他團隊。微軟的文化相當的師徒制的精神，就連 AI 研發中心的張執行長都強調他師父帶的好，他才能有今天的成就。他師父過世時，由於是相當早期就加入微軟的人，Bill Gates 還特地發信給全公司講這件事情。看來各家廠商都會在 AI 領域彼此競爭，只希望在這過程中，台灣的年輕學子，尤其是資工背景的年輕人，畢業後有志於...
3 月 19 日，在香港 Linaro 開發者大會上，華為發表人工智慧開發平台「HiKey 970」。據悉，HiKey 970 是華為第三代開發板，具有更強的計算能力、更豐富的硬體接口，支援主流操作系統和人工智慧棧（AI stack）。HiKey 970 集成了華為創新設計的 HiAI 框架，以及其他主流的神經網路框架，不但支援 CPU、GPU AI 運算，還支援基於 NPU 的神經網路計算硬體加速，效能和性能分別可達 CPU 運算的 50 倍、 25 倍，能夠讓開發者進行深度學習演算法、智慧機器人、智慧城市領域的開發。為滿足開發者對 AI 應用開發成本、推廣下載、智慧財產權等的需求，HiKey 970 提供了完善的多應用模式、機器學習框架支援，擁有更加完善的文檔、更豐富高效的 API、更快速上手的原始碼，可以開發者們更直接地感受 AI 在端側的巨大潛力。此外，HiKey 970 基於全球首個內建 NPU 神經網路單元的 AI 行動計算平台麒麟 970，可提供強大 AI 算力、支持硬體加速、性能強勁。據悉，HiKey 970 開發板將於 4 月中旬面向開發者公開發售。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
10 年前用手機幫自己拍照還是一件很看臉的事情，即使個人素質優異，最終拍出來的效果依舊可能不甚分明。隨著前鏡頭的誕生和逐步升級，一些美顏、美圖、美膚類 App 也應運而生。而如今，智慧手機直接把美顏這件事做成系統內建，不搭配美顏模式的智慧手機，現在大概已經快絕跡了。如果你身邊有樂於在社群網路分享自己照片的朋友，那麼從 5、6 年前看起，基本上能夠感受到顏值隨著智慧手機軟硬體發展也一路提升。傳統的 45 度仰角白皙效果甜美濾鏡已被時代拋棄，取而代之的是效果更自然、五官更精緻的隨手自拍。美顏從來沒有過時，現在只是以更加隱蔽的方式存在於每張自拍裡。（Source：pixabay）追求「照片的自己更美」群體裡，年輕女性是毫無疑問的生力軍。卡西歐的「自拍神器」顏色粉嫩，價格甚高依然一度一機難求；一眾美顏自拍 App 在軟體下載排行榜居高不下，裝機必備軟體常年榜上有名，這也直接讓手機廠商嗅到商機，把自拍需求進一步放大。最早把美顏功能當成賣點，並被中國消費者熟知的中國手機品牌應該是 OPPO 和美圖。在前置鏡頭還是視訊通話輔助工具的年代，這兩個品牌先後推出搭載高像素前置鏡頭的產品 U701 和 MeituKiss，主打「美顏自拍」口號，直接把自拍提升到最核心的地位，也戳中了廣大用戶的「少女心」。此後，鏡頭零件和拍照演算法的進步，用前置鏡頭自拍變得越來越流行。不僅中國，整個亞洲市場乃至歐美地區都催生出大量熱愛自拍的用戶群，各大手機品牌爭先恐後為自家產品加入自拍美顏功能，就連一度是磨皮瘦臉大眼睛反對者的錘子科技創始人羅永浩，也在 2017 年推出的堅果 Pro 2 重點強化美顏這塊。當然還是有例外，蘋果 iPhone 或許是目前唯一一家沒有在相機 App 明確打出「美顏」和「美膚」字樣的大眾手機產品了，但這並不代表蘋果不重視「拍人」。如何把人像照片拍好，依舊是當前手機攝影最重要的議題。iPhone 7 Plus 時代，蘋果推出的雙鏡頭便主打「人像模式」，還有從 iOS11 開始引入的「人像光效」特性，都是希望「把人拍得更美」。不過從平日觀察來看，女性 iPhone 用戶通常不會直接使用 iPhone 前鏡頭自拍，而是會調用包括美顏相機、B612 等第三方應用軟體拍照。加個美顏套個濾鏡，幾乎是當代社群網路 po 照片的基本禮儀。所以與其交給第三方來做，不如自己來做，這大概是眾多 Android 手機品牌內心打的小算盤。當主流手機產品都自帶美顏濾鏡之後，追求自拍更美的腳步就此停下了嗎？顯然沒有，工程師現在看到了 AI 演算法的潛力，這也讓拍照及美顏這門生意有了新的玩法。2017 年，國外名為 Roland Meertens 的工程師藉助深度學習演算法，將 Game Boy 外置黑白鏡頭拍攝的人像照片二次最佳化，最終修復為一張更接近我們現在看到的彩色照。在此之前，這個 AI 已預先在網路上瀏覽了數萬張照片，學習如何清理噪點以及為人類皮膚上色，雖然這些來自 1998 年的黑白照片只有 128×112 像素，但最終的處理效果顯然已經遠超當年的品質。我們還看到拍照品質大受好評的 Google Pixel 2，雖然沒有配備雙鏡頭，但依舊可以拍出不輸給同期旗艦機的人像虛化照片。這背後不僅是圖像感測器的進步，還有一套領先的語義圖像分割技術，可對圖像輪廓進行更精準的定位。上週，Google 也宣布將這套名為「DeepLab-v3」的圖像分割模型開源分享，供其他第三方相機...
「藍色巨人」 IBM 於 20 日宣布，為人工智慧（AI）開發人員推出新的深度計畫，名為「深度學習即服務」計畫（Deep Learning as a Service，簡稱 DLaaS） 。參與該計畫的開發者可以藉助 TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras 等相關深度學習架構來訓練人工智慧的神經網路，而不需自己掏錢購買、維護昂貴的硬體。IBM 表示，該服務是以原生的雲端運算服務方式。將這些工具提供給了開發者。開發者可以使用標準的 Rest API，藉助他們想要的、或者在他們預算範圍內的資源，來訓練自己的深度學習模型。未來透過該計畫的服務，資料科學家只需要按 GPU 使用時間來支付費用，就可以使用所需的資源訓練 AI 模型。而每個雲端運算處理單元都可用於深度學習網路，也易於操作，用戶無需進行基礎架構管理。IBM 進一步指出，該項服務將大幅度減少開發者訓練人工智慧及深度學習所需的時間，通常只要幾個星期、甚至是幾天的時間。他們只需要上傳他們的資料，就可以開始訓練。之後，開發者再將訓練結果下載即可。此外，IBM 還強調，該計畫的相關工具還能自動調整開發者的參數。若使用傳統的手段，調整參數的動作將消耗相當長的時間。因此，IBM 的這一項技術可為許多希望從事深度學習訓練，但是卻資源有限的企業及單位帶來便捷的好處。不過，這並不是科技公司首次為人工的深度學習建立訓練環境。此前，軟體大廠微軟就曾宣布推出 Windows ML 人工智慧平台，也為機器學習模型來提供圖形設備體驗。（首圖來源：Flickr/Leonid Mamchenkov CC BY 2.0）
Google 今天宣布在台進行歷年來最大規模人才招聘，預計今年將聘用超過 300 位台灣員工；由於員工數已成長到一定規模，Google 台灣首度開出護士職缺，在第一線照顧員工健康。Google 今天舉辦「智慧台灣計劃」啟動大會，預計於一年內培育超過 5,000 名人工智慧（AI）人才、訓練逾 5 萬名數位行銷人才。Google 同時宣布在台擴大徵才，目前已開出超過 100 種包括 AI 研發在內的相關職缺，包含專職護士。根據 Google 說明，Google 台灣招募的護士職缺需具備護理系學士學歷或同等實務經驗，持有護士執照，並具備在專業醫療機構、診所或醫院工作 5 年的經驗。工作內容除了提供急救照護、健康諮詢、維護員工醫療紀錄之外，還需協助向員工推廣健康的生活方式。Google 台灣董事總經理簡立峰告訴中央社記者，由於台灣員工數快速增加，已成長到一定規模，Google 台灣也按照內部規定首度招募護士，在第一線為員工提供醫療與健康相關服務。簡立峰說，他 12 年前加入 Google，當時全球員工數僅 1,000 多人；去年 Google 台灣迎來協助打造 Pixel 智慧型手機的宏達電團隊約 2,000 人，今年在台預計徵才 300 人，台灣整體員工規模正不斷擴大。（作者：吳家豪；首圖來源：Google）延伸閱讀： Google 啟動「智慧台灣計劃」，目標一年培育逾 5,000 名 AI 人才 Google 再次證實新一代 Pixel 手機今年將引進台灣市場
Google 今（21）日宣布在台啟動「智慧台灣計劃」（Intelligent Taiwan），將以台灣做為實現人工智慧優先「AI-First」願景的戰略基地，透過人才、經濟、生態系三大主軸，預計一年內培養 5,000 名以上 AI 人才，並協助台灣企業轉型、提升國際競爭力。今年初 HTC 手機研發團隊加入 Google 後，台灣已正式成為 Google 在亞太地區規模最大的研發基地。Google 台灣董事總經理簡立峰提到，台灣具備發展 AI 所需的完整條件，包括軟體與硬體團隊、雲端基礎建設等三大要素，理當成為 Google 擴大發展 AI-First 全球策略目標的戰略基地。「Google 智慧台灣計劃」為 Google 在台灣發展以來，規模最大也是面向最廣的外部計畫，涵蓋三大主軸包括智慧人才（Intelligent People）、智慧經濟（Intelligent Economy）和智慧生態系（Intelligent Ecosystem）。透過與台灣政府部門、大專院校和企業合作推出多元項目，從社會經濟層面進一步協助台灣與 Google AI-First 願景接軌。五大領域培養 AI 時代所需在地人才在人才培養上，Google 計劃在一年內透過五大領域培育超過 5,000 名 AI 人才、訓練 5 萬名以上數位行銷人才，同時也在台擴大人才招聘，開出 100 種 AI 相關與醫護職缺，預計今年將聘用至少 300 位台灣員工。「Google 看重台灣人才，想把人才留在台灣做全世界的事情，」Google 台灣總經理陳俊廷表示，希望能繼續向外擴散培養更多 AI 及數位人才。‧ 人工智慧：Google 與台、清、交、成四所大學展開專案合作，針對已在 AI 領域有所鑽研的學術人員，於今年暑假時舉辦「AI 創新研究營」，有機會跟 Google 全球各地的...
十年前對許多人來說，人工智慧（AI）還是一個科幻色彩十足的名詞，但就在去年 AlphaGo 與中國棋王柯潔的世紀之戰後，AI 的潛在發展性終於被人們正視，各產業都開始積極投入發展 AI 應用，可以說是 AlphaGo 讓 AI 進入黃金時代也不過。而這一切的背後，有著 Google，有著專注研究 AI 技術的 DeepMind，還有著負責操作 AlphaGo、來自台灣的黃士傑。21 日舉辦的人工智慧論壇，Google 除了邀請許多專家前來分享機器學習在各方面的實際應用案例，現居倫敦的黃士傑也特地再度返台與大家分享 AlphaGo 背後一些故事，盼藉此鼓勵台灣產業積極發展 AI。黃世傑表示，他從小就非常喜愛圍棋，學生時代也曾在一些小型賽事獲得不錯成績，但其實在他第一次踏進 DeepMind 那天，創辦人曾明確向他表示，DeepMind 並沒有打算要朝「圍棋」發展，因為 DeepMind 的目標不是在特定領域表現頂尖，而是製作出「通用」的 AI，讓 AI 能幫助人類解決無法解決的問題。然而事情有時候就是這麼迂迴發展。在軟硬體、相關 AI 技術（深度學習）都進步足夠發展之際，為了促使 AI 應用發展進步，DeepMind 最終還是決定進行圍棋項目。為了製造 AlphaGo，團隊嘗試過上百個 Idea，發展過程就是不停的實驗、實驗、實驗，持續閱讀新論文與新理論再學習，儘管過程十分艱辛，但黃士傑認為只要找到一個 idea 就值得，而他們最終也確實如此。在團隊努力之下，AlphaGo 也在後續對弈持續進化，在與李世乭對弈獲得勝利後團隊成員一度打算結束，但考量到第四局犯下的初學者錯誤，最終他們仍決定運用神經網路將弱點修正，畢竟有缺陷的 AI 將無人敢用。（Source：達志影像）儘管在第四局對弈犯下驚人錯誤，但 AlphaGo 獨特的下法還是震動了棋界。黃士傑表示，中國職業棋士曾向他透露，第一天還沒開打以前，棋士間討論都覺得機器不可能獲勝，直到與李對弈的第二局 AlphaGo 下出了前所未見的第 37 手，一些棋士「比看到外星人還震驚」。雖然看棋當時多數棋士都無法了解 AlphaGo 下法意圖，但後續許多分析中，人們開始廣泛認定那獨特的一手確實是人們未曾想過、超越幾千年來知識經驗的好棋；後續 AlphaGo 升級後與柯潔的對弈更是經常出現這種情況。過去曾與 AI 對弈的西洋棋士也讚揚 AI 獨特的下法，形容在人類棋士中「十分少見」，黃士傑認為，這些例子證明深度學習是有「創造性」的──當然這個「創造」的定義還有待討論，但 AI 看來確實能協助人類發現未知領域，激勵人類的智慧發展。為了讓 AI 再度進化，黃士傑透露，Deepmind 目前正在研究開發玩《星海爭霸...
呼叫救護車和救護車到達之間的時間，對於挽救心臟病發作的患者至關重要，估計延遲一分鐘生存機率降低約 10%，因此當機立斷判斷出心臟驟停對醫療緊急調度員而言，是一個挑戰，他們必須透過電話，理解恐慌的親戚或朋友傳達的症狀，但很多時候電話中的人可能不知道發生了什麼事情，現在 AI 可解析非言語線索，幫助遠距離診斷。Fast Company 報導，過去醫療救護調度員必須仰賴自己的知識判斷，現在哥本哈根的醫療調度員可以採用 AI 來協助判斷心臟病發。當有人呼叫救護車時，一位名為 Corti 的 AI 助理就會上線，使用語音辨識軟體錄製對話，並使用機器學習來分析背景中指向心臟病發作診斷的單詞和其他線索，接著對調度員發出警報。哥本哈根的調度員訓練有素，在通話時間內透過對方在電話中的描述而發現心臟驟停的機率有 73%。但 AI 可以做得更好，在一個早期的小規模研究中，機器學習模型發現心臟驟停機率有 95%，另一項分析 17 萬通電話的研究即將發表。與其他機器學習技術一樣，Corti 不是用來尋找任何特定的信號，而是透過傾聽來自大量呼叫的聲音來自我訓練，以辨識重要因素，然後在工作模式中不斷改進模型。非語言的聲音通常很重要，該技術必須能夠透過背景噪聲，如警笛聲和大喊，來辨識線索。當新創公司首次測試這項技術時，一名女性打緊急電話號碼報告她的丈夫從房屋的屋頂上掉下來。當調度員聽完之後，意識到那個男人已經折斷他的背部，並且按照指示執行在救護車到達之前的急救工作。但 Corti 判斷並非背部受傷，而是他的心臟已經停止。由於電話聲中有一個急促的噪音，AI 認出這是病人心臟病發作而喘不過氣來的聲音。原來，這名男子因心臟驟停而從屋頂墜落。由於 AI 平台當時正在進行測試，因此未發送調度程序警報，因此這名男子沒有得到 CPR，到救護車抵達時，已經太晚了。透過更準確的診斷，調度員可以在電話上指導某人做 CPR。未來一些城市可以使用該技術發出帶有自動除顫器的無人駕駛飛機，比救護車更快到達，或者呼叫恰好在附近做過 CPR 訓練的人。除了心臟驟停的跡象之外，AI 還試圖消除其他錯誤，比如在調度員詢問地址時記錄下來，查看救護車是否前往正確地址。該技術是 AI 補足而不是替代人類的一個例子。新創公司創辦人認為，當涉及個人健康時，患者應該更希望與人接觸，而不是機器，透過 AI 支援系統進行增強，將是醫療 AI 應用的終極目標。 Having A Heart Attack? This AI Helps Emergency Dispatchers Find Out （首圖來源：Flickr/ER24 EMS (Pty) Ltd. CC BY 2.0）