傳統交通號誌只有兩種變燈方式，計時或自行按鍵，不過隨著科技發達，也有新技術讓交通號誌更聰明，解決擁塞的路面。有研究利用鏡頭配合演算法讓交通號誌偵測路人活動，以判斷變燈時間。奧地利格拉茨科技大學 Günther Pincher 研究所採用電腦視覺系統，即時掃描 7.9×4.6 公尺範圍，偵測等待過馬路的行人數量，決定什麼時候變燈，綠燈的時間也可隨行人數量調節。研究指出這個系統比行人自己按按鈕要快 3~4 秒，且彈性綠燈長短傳統系統也無法做到。至於近年越來越多人擔心的隱私問題，此系統只會以幾何圖形分析行人，也就是說不會有臉部辨識等數據，圖像數據只會在交通號誌處理，不會傳送到其他伺服器。採用新系統的交通號誌會在維也納部分地區推出，預計 2020 年底在部分地區取代傳統按鍵式行人交通號誌。不過這個系統會否進入國際則未知，可能有待進一步測試確定可行，才會陸續被接受。 New traffic light system automatically recognizes pedestrians’ intent to cross the road （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：格拉茨科技大學）
5 月 29 日 COMPUTEX 2019（台北電腦展），微軟舉辦了一場盛大的 Keynote，負責消費者和裝置銷售業務、作業系統平台業務、IoT 銷售業務的幾位高層登台，重點介紹微軟在 Intelligent Edge 的創新和機會，自然少不了為基於 Windows 10 平台的合作夥伴站台。不可忽視的亮點是，微軟官方宣布對未來作業系統的願景，並稱之 Modern OS。微軟心中的 Modern OS由於是台北電腦展，微軟自然聯手合作夥伴展示 Windows 生態的力量。合作廠商包括宏碁、華碩、戴爾、惠普、聯想和 MSI，展示機型分別是宏碁 ConceptD 9、華碩 Zenbook Pro Duo（UX581）、戴爾 XPS 13 2-in-1、惠普 OMEN X 2S、聯想 ThinkPad T495 和 MSI GE65 Raider。毫無疑問硬體都很強悍，但微軟想強調的是 Microsoft 365、Windows 平台和 Azure IOT 領域的合作。但 Keynote 結尾，微軟強調，整個生態繼續打造和上市裝置需要現代作業系統──也就是微軟所謂的 Modern OS，而作業系統需要一系列條件來滿足用戶期待中的操作體驗，同時體現以人為本的創新。微軟表示，Modern OS 應當具備以下基本條件： 無縫更新。Modern OS 更新應在背景進行，無需打擾用戶；這些更新不必干預、非常可靠快速，且不會造成目前事務中斷。 預設安全。也就是說，程式執行狀態與操作系統分離，運算與應用分開，讓用戶在整個裝置週期內免受病毒攻擊。 常時連網。Modern...
電影院越來越多，觀眾卻越來越少，留言區最多讚的評論是：長久以來的爛片轟炸，透支了觀眾的觀影欲望。到底什麼是好電影，每人標準都不一樣。對製片商來說，能賺錢的就是好片，因此預測觀眾的口味十分重要。過去十幾年好萊塢大片屢試不爽，但近幾年開始讓觀眾審美疲勞。中國電影這兩年流行的「大 IP＋流量明星」模式甚至成為爛片標配。▲《西遊‧伏妖篇》劇照。當影視業的經驗不好用後，一些片商開始悄悄用 AI 來決定拍什麼電影。美國已有多家為製片商提供分析服務的 AI 公司，位於洛杉磯的新創公司 Cinelytic 就是其一。據悉 Cinelytic 能基於機器學習分析歷史電影的資料庫，預測不同劇本和演員對電影票房的影響。▲ Cinelytic 分析介面。Cinelytic 聯合創始人兼 CEO Tobias Queisser 舉了一個例子，假設拍以艾瑪‧華森為主角的大片，可用 Cinelytic 軟體看看如果主角換成珍妮佛·勞倫斯會有什麼變化。AI 可從不同角度比較兩位演員，比如設計不同場景，看看這兩位演員對電影的影響，看看不同情況下哪位演員有更好的效果。Cinelytic 員工大都不是電影業出身，Tobias Queisser 來自金融業，CTO Dev Sen 曾為 NASA 設計風險評估模型，Queisser 相信決策幾百億美元投資的技術同樣對電影業有用。類似 AI 公司還有不少，比利時 ScriptBook 表示可用演算法透過分析劇本預測電影是否成功。ScriptBook 展示演算法預測過去兩年上映的電影，結果顯示演算法對電影是否獲利的預測正確率高達 86%，而影視業的準確率只有 44%。不過這些 AI 公司接受採訪時都拒絕預測即將上映的電影，到底這些 AI 是不是真的比人類決策更正確，依然存疑。有研究人員指出這類 AI 演算法有缺陷，且演算法只能根據過去資料分析，可能難以預測不斷更迭的流行文化和觀眾口味。比如 ScriptBook 演算法分析 2017 年票房黑馬《逃出絕命鎮》時，雖然成功預測這部電影會獲利，但卻低估了票房，只預測有 5,600 萬美元，該片最終票房達 1.76 億美元。▲《逃出絕命鎮》劇照。雖然 AI 預測未必準確，但越來越多用於影視業的 AI 技術已逐漸開發。麻省理工學院曾公布一項研究成果，透過機器學習訓練電腦辨識影片人物的情緒變化，依靠深度神經網路分析數千部影片，包括電影、電視劇和短片等。研究人員以「感情弧線」為指標來評估不同片段引起的情緒是積極還是消極，研究人員稱這種「感情弧線」數值為視覺效價（visual valence），並繪出每個場景的情緒變化曲線圖。這項 AI 技術可更準確分析觀眾的笑點和淚點，這對影視製作者來說十分有幫助。迪士尼研究中心（Disney Research）也曾公布觀察分析電影院觀眾反應的技術。此技術能透過捕捉電影院觀眾的表情，來分析觀眾的情緒，甚至在觀察某個觀眾 10...
恩智浦半導體（NXP）在 COMPUTEX 2019 的展會上宣布，與軟體大廠微軟進行合作，針對 Azure IoT 用戶推出基於人工智慧與機器學習的異常檢測功能。該項合作企圖透過雙方的優勢互補，整合恩智浦的離線機器學習功能與嵌入式處理以及微軟雲端專業知識，聯合展示全新 Azure IoT 異常檢測解決方案。恩智浦半導體表示，與微軟合作的方案包含一個由恩智浦 i.MX RT106C 跨界處理器支援的小型、低功耗模組化系統（SOM）、一整套感測器、以及相關的異常檢測工具箱。其中，在工具箱中運用各種機器學習演算法，如隨機森林和簡易向量機（SVM）來模擬設備的正常行為，並透過本地和雲端的組合機制，檢測異常行為。這樣可以在降低雲端頻寬要求的同時，保持完整的線上日誌紀錄和處理能力，大幅降低成本。相關應用包括旋轉元件的預測性維護、存在性檢測和侵入性檢測。恩智浦半導體執行總監暨物聯網及安全解決方案總經理 Denis Cabrol 表示，預防故障和減少停機時間是提高生產力和系統安全性的重要關鍵。而透過與微軟合作，恩智浦半導體將 Azure IoT 的強大功能與奠基於恩智浦嵌入式技術的本地智慧運行相結合，不但為物聯網的創新開拓道路，還將認知服務推向晶片等級。恩智浦高成本效益的異常檢測解決方案，採用感測器與高效能 i.MX RT106C 跨界微控制器（MCU）設計，運行頻率高達 600MHz，能夠在邊緣節點即時收集和分析感測器資料。該解決方案可無縫連接至 Azure IoT Cloud，使客戶能輕鬆地將資料傳輸到雲端，並在雲端將資料視覺化，運用功能強大的資料分析工具來訓練行為預測模型，以便在邊緣設備上進行部署。而透過該項解決方案，客戶將能夠及早預知故障的時間，以及早進行檢修或更換，如此以避免設備停機所帶來的成本提升。(首圖來源:恩智浦)
亞馬遜公司的 Alexa 語音助理服務因涉嫌侵犯用戶隱私問題而受到了許多質疑，日前該公司宣布針對 Alexa 語音服務進行了升級，用戶可選手刪除每一天所有與語音助理的對話內容，之前亞馬遜僅在 Alexa 應用程式和網站提供刪除語音對話的工具。由於亞馬遜推出了多款支援語音助理 Alexa 的硬體產品，用戶可在家中進行語音服務設置，這也使得用戶隱私的保護變得非常重要。2019 年 5 月初 19 個消費者權益保護團隊組成的聯盟指責亞馬遜透過 Echo 智慧音箱兒童版非法收集 13 歲以下的用戶語音資訊。同時加州立法機構也在尋求制定更嚴格的監管條例，要求任何產品製造商在獲取用戶語音資料時必須獲得用戶的許可。在一般狀況下，語音助理在被喚醒後會獲取用戶的語音指令，製造商也會收集這些指令用於人工智慧系統的訓練。由於存在被錯誤喚醒的可能，導致語音助理記錄了許多未經用戶許可收集的資料。自 2019 年 5 月 29 日起亞馬遜 Alexa 升級後，用戶可以直接透過語音指令要求語音助理刪除當天的對話內容，在下一次升級後用戶還可以透過語音指令，刪除最近一次對話的內容，此舉是為了用戶更好地保護自己的隱私。之前曾有報導稱，用戶在要求 Alexa 刪除語音對話內容後，對話的文本資料還會存留在亞馬遜的伺服器上，亞馬遜表示後續將繼續進行升級，在用戶嘗試刪除這些文本紀錄後，紀錄會從所有的系統刪除。 Amazon to Let Alexa Users Delete Voice Commands in Privacy Push （首圖來源：亞馬遜）
10 年前行動裝置開始普及，使用者 Google 的行為跟著改變，時至今日，語音逐漸成為人們用來查詢所需資訊的輸入方式。由於科技進步，特別機器學習的發展讓使用者說的話能更精準辨識，進而完成搜尋，因此 Google 觀察到語音搜尋的筆數自 2013 年開始大幅成長。許多人經常對著裝置說話，包括手機、音箱、汽車與電視。語音搜尋興起之際，Google 理解到使用者不僅期望透過 Google 找到需要的資訊，更希望 Google 幫他們完成生活中的大小任務，像是查看天氣狀況、買咖啡、玩線上遊戲，或是找餐廳、書籍。使用者查詢（query）的三大轉變首先，使用者在 Google 助理所輸入的查詢內容更長，查詢字串長度比 Google 搜尋的類似查詢長了 20%。舉例而言，使用者口頭會詢問「哥本哈根的天氣如何」，而非僅輸入「哥本哈根 天氣」。第二，Google 助理輸入的查詢內容比較屬於交談式，而對話形式的程度是 Google 搜尋的 200 倍。第三，Google 助理的查詢內容以行動導向為主，行動導向的程度則是 Google 搜尋的 40 倍多。使用者不僅要搜尋資訊，還要完成任務。例如：除了為星期五晚上的聚餐找餐廳，同時還要訂位。Google 的使命是讓 Google 助理以最佳的方式滿足使用者的需求，包含協助訂餐、聽音樂、記錄個人的健身數據與遊戲等。為了達成這項目標，Google 建立了一個平台──Actions on Google，讓其他各種規模大小的公司與開發者都可透過「打造 Actions（動作）」，進而協助使用者完成各種事情。Actions（動作）讓 Google 助理幫你完成大小事Google 助理可做各種事情，從播放音樂、電影，到控制智慧裝置，或是打電話聯繫親友，這些事情 Google 稱為 Actions。Actions 包含 Google 既有功能，像是 Google 地圖的路線規劃，以及其他開發者、品牌等第三方單位的功能，讓 Google 助理協助使用者完成更多樣化的動作，滿足他們各式各樣的需求。目前已有超過 100 萬種 Actions 持續增加。目前，Actions on Google...
傳統上藝術創作者因歷史因素，Adobe 先在 Mac 上面推出，之後才移植到 Windows 作業系統，慣用 Mac 電腦配上 Adobe 等創作性軟體。如今 Nvidia 要告訴大家，其實不用一定要用Mac 才能完成藝術創作，採用有 Nvidia GPU 的筆電 Nvidia Studio，同樣能達成任務。並且還有即時產出結果的優點，為大型藝術創作計畫，藝術工作者能大幅減少溝通創意概念的時間。Mac 被藝術創作者視作好朋友，Mac 與 Adobe 公司旗下的創作軟體有相當深的淵源。但時代如今已經不一樣，Nvidia 推出 Studio 系列的創作者筆電，想要打破 Mac 與創作者的連結，Nvidia Studio 筆電也能勝任。配備 Nvidia GPU 的筆電不只能滿足遊戲需求，還有創作者所需的圖像運算、硬體空間，以及記憶體大小。實際看 Nvidia Studio 筆電的影音編輯效果，同時跑三套相當吃資源的軟體，一款影音剪輯軟體、Maya，還有 Photoshop 修圖，電腦仍能順利運轉，沒有太多延遲現象。 ▲ 同時跑三套需要大量運算資源，大量記憶體的創作軟體，但 Nvidia Studio 仍能勝任任務，並且沒有太多延遲性，能即時產出結果。(Source：科技新報)也難怪 Nvidia 敢直接在記者會上，「挑釁」Mac Book Pro，而在 Nvidia 台灣辦公室的展示攤位，Nvidia Studio 筆電與配備 Intel Core i9 和...
Google 與蘋果等美國科技公司不僅改變了世界，他們著重個人主義的風格甚至翻轉了過去僵固保守的企業文化，特別是在亞洲國家。為了競爭高科技人才，日本企業發現無法再已過去講求齊頭式平等與資歷的方式來招攬人才，紛紛提出誘人的薪資，如 Sony 即宣布為人工智慧等軟體人才加薪 20%，預計將帶動其他日本企業，掀起新一波搶人才的金錢競賽。精通人工智慧和軟體開發等領域的畢業生現在非常搶手，包括汽車製造商、貿易公司和銀行都需要這些軟體人才，他們還可以選擇加入新創公司或外國科技公司，甚至可以自己創業。現在在日本，即使是許多學生心中的最理想雇主 Sony 也發現難以吸引到頂尖人才。據日經新聞 (Nikkei Asian Review) 與 QUARTZ 報導，日本科技公司是被迫改變薪資結構，原因是他們發現與外資科技公司競爭人才方面遇到困難，因此必須提高薪資、更快的升遷管道以及基於業績的加薪，來重新思考傳統的企業薪酬方法。Sony 預計在今年 400 名新員工中，約有 5% 的人會看到他們的薪資迅速超過平均水準。現在有碩博士學位的研究生畢業後加入 Sony 技術部門的新員工，基本年薪約為 600 萬日圓，約台幣 170 萬元，第二年會加薪到 630 萬日圓。根據公司新的薪酬結構，具備加薪條件的員工將在第一年獲得 730 萬日圓年薪，約台幣 210 萬元。Sony 在本財年也提高整體起薪。在獲得本科大學學位後，今年春天加入的新畢業生將在 3 個月的試用期後每月薪資為 25 萬日圓，約台幣 7.2 萬元，而擁有研究學位的畢業生月薪為 28 萬日圓，分別比去年上漲 2 萬日圓和 1.5 萬日圓。Sony 還確保外國員工在日本工作感到自在。根據其網站，來自國外的工作人員可以完全用英語面試與工作。該公司一直在國際上招聘工程師，2009 年以來就開始鎖定印度人才。憑藉其新的薪酬結構和對非日語工作人員的開放性，Sony 可能確實比以往更容易與美國科技巨頭競爭吸引最優秀和最聰明的員工。根據 Glassdoor，美國 Google 軟體工程師的基本薪資從 7 萬美元到 13 萬美元不等。同樣，蘋果工程師的數據顯示起價範圍從 7 萬美元到 14...
日經新聞 2 日報導，根據加拿大人工智慧（ AI ）新創企業「Element AI 」的調查顯示，全球能領導 AI 研究、開發的「頂級人才」約半數集中在美國，遠遠高於中國的約 1 成。Element AI 從 2018 年內舉行的 21 場國際學會上發表的 AI 論文中，調查作者的數量、經歷，算出全球 AI 頂級人才的分布情況。根據調查，全球 AI 頂級人才有 2.24 萬人，其中約半數集中在美國（10,295 人）；中國居次，占比約 1 成（2,525 人），遠遜於美國；其次分別為英國（1,475 人）、德國（935 人）和加拿大（815 人），日本排第 6，占比重不到 4%（805 人，3.6%）。報導指出，AI 是將數據活用至經濟的「數據經濟」核心技術，負責最先端研究的人力不足的話，恐讓競爭力下滑。截至台灣時間 3 日 13 點 02 分為止，日本 AI 雲端應用服務公司 PKSHA Technology 重挫 3.64% 至 5,820 日圓，今年迄今 PKSHA 股價飆漲 64.64%，表現遠優於東證一部指數（TOPIX）的小漲約 0.1%。日本政府積極培育...
近日，富士軟片控股株式會社宣布，將在富士軟片內視鏡產品生產基地之一的富士軟片科技產品株式會社佐野工廠內，新建一座「智慧」工廠。新工廠將於今年 9 月全面投產，採用人工智慧（AI）和物聯網（IoT）技術，大幅提高生產效率。新工廠將生產與富士軟片內視鏡系統相容的內視鏡，如 ELUXEO 和 LASEREO 系統，使用短波長光和白光觀察，以支援檢測微小病變。富士軟片已投資約 40 億日圓（約 3,600 萬美元）用於該計畫的建設，使該工廠的內視鏡生產產能倍增。內視鏡可用於人體內直接檢查，減輕患者的負擔，因此近年來全球對內視鏡的需求不斷增長。富士軟片提供 ELUXEO 和 LASEREO 系列的內視鏡系統，搭載了成像增強技術包括「BLI──Blue Light Imaging」技術（更能獲取黏膜表面血管或結構資訊）和「LCI──Linked Color Imaging」技術（增強了內視鏡圖像顏色細微差別的檢測），進而幫助診斷炎症和檢測微小病變。尤其針對癌症早期特徵的檢查，可檢測毛細血管和黏膜表面的變化情況，獲得眾多醫療機構好評，增加全球市場對富士軟片內視鏡系統的需求。鑑於使用內視鏡時需要插入患者體內檢查治療，所以製造內視鏡需要細緻且高精準度的加工技術。另外，為了確保產品有很強的可操作性、易插入性及耐用性，製造過程非常複雜。為了滿足快速增長的市場需求，急需提高內視鏡的產能。然而，由於製造過程需要具備專業知識和豐富經驗的技術人員安裝微型鏡頭，並目視檢查內視鏡圖像焦距和顏色精準度，因此要大幅提高生產效率並不容易。隨醫療保健行業變化的需求而發展新的內視鏡工廠率先採用物聯網（IoT）技術控制人員和貨物移動及設備狀況。工廠除了收集人員工時、製造和檢驗記錄和零件庫存等既有數據，還將透過安裝在整個工廠的感測器，收集設備執行狀態和人員移動狀況等資訊，集中平台管理，進而使工廠有能力即時監測設備和生產進度，加快分析改進流程的速度，優化工廠運作模式。此外，透過讓人工智慧學習經驗豐富的技術人員目視檢查判斷內視鏡圖像的標準，幫助達成圖像檢查過程自動化，縮減檢查步驟。同時，用攝影機拍攝經驗豐富的技術人員工作過程，與從感測器獲取的輔助資訊一同投影到「智慧眼鏡」，支援一線生產作業，提高工作效率同時也可穩定產品品質。在軟片時代，富士軟片是和柯達並駕齊驅的巨頭。富士軟片株式會社創建於 1934 年，是綜合性影像、資訊、文件處理類產品及服務供應商，資訊化水準不斷提高，讓傳統軟片相機逐漸成為黃昏產業，老牌巨頭柯達在 2012 年宣告破產，一個時代就此終結。為了避免成為下一個柯達，富士軟片在技術變革浪潮下開始了低調的轉型之路。醫學領域是富士軟片較早跨足的行業之一。早在 1936 年，富士軟片就推出第一款醫學 X 光軟片。1983 年又研製出世界第一台電腦放射成像診斷系統（FCR）。此後，還相繼研發出醫用影像管理系統（PACS）、內視鏡、超音波診斷等產品。2015 年，富士軟片的醫療業務銷售額約 4,200 億日圓。1983 年，富士軟片推出電腦放射成像系統（FCR），為世界首個生產數位 X 光診斷成像系統的公司。專業醫務人員很快看到數位診斷成像便於儲存和處理的優點，發現各檢測和流程生成的圖像可在不同機構共享，甚至還能將圖像用於遠端診斷和諮詢。發現此趨勢後，富士軟片看到利用已有 FCR 技術提高醫療機構內部及機構連通性的機遇。醫療成像的數位化趨勢下，富士軟片開發了 Synapse，這是一種醫療 IT 解決方案，允許用戶綜合管理醫療診斷圖像，並在醫療機構內部和機構共享圖像，還可以圖像處理特定診斷應用。Synapse 已推出 16 年，目前還有很多針對實際臨床的需求。例如，有高級搜尋功能的醫療成像解決方案產品線，可以幫助檢索有診斷價值的參考模型，以提高診斷的準確性。富士軟片醫療系統美國公司首席營運長 Johann Fernando 博士表示：「我們的技術是隨著醫療保健行業不斷變化的需求而發展。醫療業的下個里程碑將是人工智慧技術。」（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：富士軟片）