新浪財經引用科技視訊報導，MWC 2019 開幕首日，中國中興通訊發表其首款 5G 手機 Axon 10 Pro，搭載驍龍 855 晶片，更用 AI 演算法優化 5G 全場景性能，讓使用者確實感受 5G 手機帶來的更快、更智慧的創新體驗；中興通訊並取得 5G 手機領先商用，攜手中國聯通、芬蘭 Elisa、奧地利和記等世界主流營運商，預計今年上半年即可率先在歐洲和中國市場上市。中興通訊終端事業部 CEO 徐鋒表示，裝置做為中興通訊 5G 端到端布局的重要一環，隨著全球第一批 5G 網路商用落實，中興通訊也帶來 5G 技術先鋒性與極致用戶體驗完美結合的商用 5G 旗艦機。中興 Axon 10 Pro 搭載最新一代的高通驍龍 855 行動平台配合 SDX50M 5G 基頻晶片，支援 Sub 6G 頻段，可為消費者帶來極致暢快的線上觀影和遊戲體驗。在拍照功能方面，中興 Axon 10 Pro 擁有 4,800 萬畫素的智慧三鏡頭，125 度超大廣角和 8MP 長焦鏡頭，能帶來更豐富的拍照組合變化。智慧三鏡頭可 AI 場景辨識並自行調整參數，透過 AI 演算法測速，追蹤移動目標，更新增 AI...
中國失蹤兒童時有發生，學校也難免出現學生逃學、曠課以及校園霸淩，為防範類似事件發生，中國西南地區的中小學正積極試辦「智慧校服」。中國《環球時報英文版》率先披露這項試驗，在貴州省仁懷市第十一中學，學生們現在都穿上「智慧校服」。這套智慧校服的衣領內植入 2 片追蹤晶片，能精準、即時記錄學生出勤和活動，無需外接充電，水洗烘熨也不會損壞。學生在領取校服後，校方就會將學生的人臉辨識資料、生理特徵輸入晶片，並連動「學生管理」App，只要身著校服，學生進出校門的時間、課堂點名，就會與校園物聯網連動，透過 App 即時推播給老師和家長。由於校服系統結合人臉辨識系統，並配合校門口監視器使用，學生如未經許可走出校門，報警器就會啟動，老師和家長馬上知曉。假如學生互換校服，或被非學生本人穿上，警報也會響起。學生若蹺課或故意「失蹤」，這套校服也能向雲端後台發送準確具體的地理位置，幫助快速定位學生所在地。迄今，仁懷市第十一中學已有 800 多名學生穿上智慧校服。截至目前，合作學校共有 11 所中小學，其中 10 所位於貴州省，一所來自廣西。其實，智慧校服並非新玩意。巴西早在 2012 年便推過「智慧 T 恤」，讓家長知道孩子有沒有逃學。中國在校中小學生超過 2 億人，校服市場商機巨大，智慧校服也成為某些服裝品牌開拓的潛力市場。上海一家服裝品牌曾與麗嬰房合作，意欲推出智慧校服，後來無疾而終。上海醜小鴨幼兒園目前也在試點結合 RFID 與人臉辨識的智慧校服。中國西南地區校園的智慧校服，卻因升級後的應用做得太「極致」，陸續引起國際媒體《法新社》《BBC》《星洲日報》關注。比如說學生的課堂表現、隨堂測驗成績，也可透過校園管理系統直接上傳，讓家長參考。還包括課堂專注度監控、導師語音與震動警告，校服如偵測到學生打瞌睡，便會響起警報。此外，智慧校服也讓校園有機會成為「無現金校園」。理想上，學生在校消費無需現金，智慧校服就搞定。父母還可通過手機實現後台管控，比如設定消費限額，杜絕孩子過度消費。或查看孩子在學校吃了什麼餐點、買了多少錢的學習用品，順帶讓孩子養成好的習慣。校園霸淩向同學勒索也將因此被杜絕，因為小孩不需帶錢上學。然而，國際媒體對這項試驗感到不安的是，幾乎全面監控行為的智慧校服是否侵犯隱私？另一方面，附帶臉孔與生理特徵的個人資料是否受到完善保護？尤其校方以「一切為孩子」之名、將控管延伸到校園外，是否過於擴張學校的管教權限？更讓人擔心的是，這些未成年者的數據資料是否會被非法出售？智慧校服的技術看來已經成熟，但怎麼使用？用在何處？如何監管？誰來監管？解決這些問題後，方能消除疑慮，讓智慧校服發揮最佳作用。（本文由 遠見雜誌 授權轉載；首圖為示意圖；來源：Flickr/Rex Pe CC BY 2.0）
隨著台灣於 2018 年 3 月正式邁入高齡社會*（註），人口老化不但會導致產業出現勞動力缺口，對勞動者而言，照顧失能年長者的壓力也會日益加重。當勞動人口比例的下降已成為必然趨勢，那麼一直以來，許多人擔心 A.I. 取代人力導致失業的疑問，在台灣是否能有更好的答案呢？人口結構改變，產業需要提早防範作出調整根據國發會的統計，2018 年台灣勞動人口總數為 1,710 萬人，至 2030 年將降為 1,510 萬人。勞動力的萎縮，將迫使台灣許多產業面臨人才短缺的危機，從亟需高階技術人員的先進製造業到占 GDP 比重約 6 成的服務業，甚至是血汗工時的醫療照護，都必須思考未來營運模式如何調整，藉科技提升效率或轉型成智慧產業。此外，預計到 2025 年，台灣就會進入 65 歲以上老年人口占比達 20% 的「超高齡社會」。屆時每 3.4 位勞動人口，就必須照顧 1 位老年人口，沉重的長照負擔以及獨居老人等社會危機將席捲而來，成為政府及產業刻不容緩需要處理的議題。從這個角度看，A.I. 相關的技術若應用得宜，就能在各式場合發揮功效，將吃緊的勞動力釋放出來。公分級定位鎖定先進製造、智慧醫療領域「人類的日常活動有 8 成都在室內，只有 2 成在戶外進行，而光在戶外的這 2 成，每年就創造了高達一兆台幣的 GPS 衛星定位市場。」天奕科技總經理陳宗逸表示。GPS 定位幾乎已經是每個人日常必用的功能，為生活帶來極大的便利；許多企業利用定位以及 A.I. 進行相關數據分析，擬定出更貼心的服務並創造商機。因此若在人類主要活動的室內，也能達到精準定位的話，勢必能將這些便利延伸到更多層面，並且幫助產業改善體質，而這即包含生產效率提升及人力節省。當室內定位的精準度能夠達到公分級，再搭配 A.I. 分析引擎，前所未有的應用就相當具有想像的空間。陳宗逸舉例說道：「以長照中心來講，很多老人家在裡面生活，就會交朋友產生群聚關係。假設某兩人定位每天都有超過 5 小時，距離在 50 公分以內，就可以把他們判斷成是好朋友。」這些系統可以分類老人家的最好朋友、次好朋友等並顯示在畫面上，長照中心就能根據這些資訊規劃活動、安排較親密的同伴互動等。若老人家某一天的定位突然遠離習慣群體，可能就有被孤立或是生病、情緒不佳等狀況，這些問題都能透過位置資訊分析出來。 同時，醫院或安養院也可採用結合定位資訊的智慧手環，除了定位，還可以偵測血壓、心電圖等。由於老人、病患可能自己都不清楚自己身體問題，手環就可以即時反映病徵，提醒就診，也幫助醫護人員掌握狀況。此外，先進製造業其實才是室內定位的最大市場。當人機協作成為智慧工廠主要趨勢，廠內的技術人員、物料推車分布在哪裡？外來訪客是否誤闖禁區？產線機台應該如何配置並規劃移動路徑？工廠的搬運機器人又如何得知所在位置及目標地點？透過精準的室內定位輔助，就能做出最有效的指令，讓自動化更完善，不但能提升生產效率，更能有效避免人員受傷或機器損毀，並做到完善的資安防護。 AOA 定位技術搭配 A.I. 演算法與分析引擎，成就殺手級應用然而，戶外定位採用 GPS 就算有...
新浪財經報導，隨著大數據、雲端運算、人工智慧、物聯網的發展及網路攻防的不斷升級，全球雲端安全服務保持強勁成長態勢。根據 Gartner 預測，到 2020 年，全球雲端安全市場規模將達 90 億美元；人工智慧在網路安全領域的應用比例，將從目前的 10% 成長到 40%。Tractica 資料也顯示，隨著雲端安全與人工智慧不斷融合，將催生更大的市場機遇，到 2025 年，全球人工智慧規模將超過 350 億美元。CB Insights 的統計結果指出，去年在所有應用 AI 技術的領域中，網路安全活躍度排名第四；在今年 RSA 大會的 700 餘家參展公司中，有 49% 涉及雲端安全和人工智慧，雲端安全首次躍居 RSA 大會熱詞榜首，且中國企業在 RSA 大會中陣容逐年強大。隨著網路攻擊日益複雜，網路攻擊成本不斷降低，攻擊規模不斷攀升，資料洩露事件層出不窮，惡意爬蟲、勒索軟體依然大行其道，造成的經濟損失和社會影響不斷擴大。以爬蟲為例，根據網宿科技發布的「2018 上半年中國網路安全報告」顯示，去年上半年，惡意爬蟲攻擊數量成長了 55.79%。另據美國廣告商聯合會統計，今年透過惡意爬蟲進行的數位化廣告詐欺行為，將導致企業承受高達 65 億美元的經濟損失。當前網路攻擊日益複雜，駭客也在不斷以新技術來進行攻擊，大流量攻擊更是成為常態。網宿科技副總裁李東表示，人工智慧能夠快速掃描、解析並檢測出威脅，並且不知疲倦、自我進化，在主動安全防護、主動防禦、策略配置方面發揮的作用越來越明顯。因此，雲端安全與人工智慧的結合不僅是大勢所趨，同時也代表著雲端安全領域的技術方向。人工智慧技術也正逐年成熟並逐步達到商用標準，其強大的自動化、增強決策能力，將導致攻防雙方對人工智慧及相關技術的競爭和對抗在 2019 年變得更加激烈。專家指出，不斷加強智慧邊緣雲端安全方面的研發將成為企業下一步的競爭方向。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：pixabay）
OpenAI 一直試著訓練 AI 玩各種複雜的遊戲，在先前《星海爭霸》、《DOTA 2》的測試打敗一些職業選手後，OpenAI 將注意力轉向更複雜的大型多人在線（MMO）世界。當然，OpenAI 並不會立即就向類似《魔獸世界》（Warcraft）投入數百名 AI 代理，為了更好的訓練、觀察 AI 發展，OpenAI 開發了名為「Neural MMO」的遊戲──當然，這是只提供 AI 代理的「限定」遊戲。就像人類玩家一樣， AI 代理必在 Neural MMO 中必須爭奪食物、水和石頭各種資源，也可以使用範圍、近戰或法術來互相對抗，團隊希望透過這項研究，了解 AI 是如何在接近現實世界中的數位環境中表現。截至目前為止的培訓中，OpenAI 團隊已經發現了一些有趣的情況。在初學者階段，增加「玩家」的數量讓每個 AI 代理會選擇更徹底探索地圖來避免競爭──而這也是人類 MMO 玩家在遊戲中很常見的選擇。OpenAI 指出，在自然界中，動物之間的競爭關係會促使牠們分散來避免衝突，而 Neural MMO 中 AI 代理也表現出相同的情況，「AI 代理學會探索單純只是因為其他對手存在，這種情況成為了自然的動力」。與多數 MMO 遊戲一樣，Neural MMO 也會隨著時間推移更新，這將迫使 AI 學習並定期適應新情況，隨著自我學習以及交互接觸，AI 代理在收集資源的表現上也更有效率。值得注意的是，這只是許多同類型研究中的其中一項。除了模擬學習環境之外，科學家也在《星海爭霸》、《雷神之鎚 III》等遊戲中設置並測試 AI 模型。DeepMind 聯合創始人 Demis Hassabis 告訴 VentureBeat，研究者之所以選擇在這些遊戲中測試，是因為這對開發演算法來說是一個非常方便的實驗場，「最終，我們正在開發的演算法能夠應用現實世界中，幫助這些領域的專家解決具挑戰性的問題。」 OpenAI launches Neural MMO, a massive...
染料敏化太陽能（DSSC）是有機太陽能的一員，透過人工或有機染料將光轉換成電，具有材料、製造成本低與能製成可撓太陽能板等優勢，但是世上有千百萬種染料，要找出合適的材料可說是大海撈針，那麼科學家要以何種方法找出最佳染料？對此，美國能源部阿貢國家實驗室與英國劍橋大學等跨國團隊最近提出一項解決方案，已運用阿貢領導電腦設施部門（ALCF）的超級電腦 Theta，並整合模擬、資料探勘、機器學習技術研發出自動化工作流程，成功從近 10,000 個候選染料中選出 5 位生力軍。阿貢國家實驗室材料科學家 Jacqueline Cole 表示，這讓人們可以省去人工整理資料的時間，從過去好幾年的時間縮短到幾個月，最後只要幾天就能完成。研究團隊希望能透過新的篩選方法，找到可以彼此合作、一同吸收太陽光譜的成對染料，Cole 指出，基本上沒有任何一種染料可以吸收所有的光，尤其是光吸收能帶較窄的有機分子，但團隊又只想要採用較環保的有機材料，因此祭出此對策。從一萬個選項中找出最佳染料團隊初始資料數量相當龐大，候選材料近 10,000 種，而為了尋覓最合適染料，科學家抽絲剝繭慢慢刪掉各種選項。研究員首先以資料探勘剔除掉有機金屬分子，這些分子大多吸光範圍較小，抑或是分子太小無法吸收可見光，使候選材料一下子減少至剩下 3,000 多種。之後研究員再篩選出含有羧酸（音讀縮、注音打 ㄗㄨㄟ）的染料，其中羧酸可以讓染料更容易附著在二氧化鈦半導體（光電極）上，再使用超級電腦 Theta 量測其餘材料的電子結構，計算每種染料分子的偶極矩或是極性程度，Cole 表示，分子極性程度高，電子電荷量也會提高，進而拉長電子移動距離，讓電子可順利進入二氧化鈦半導體並啟動電路。經過多個步驟、將範圍縮小到 300 種之後，團隊也透過檢查每個染料的光吸收範圍，刪至剩下 30 種染料，這時自動化工作流程測試也進入尾聲，研究員最後再用 Theta 運算密度泛函理論（DFT）來評估與模擬每個染料的表現。目前研究團隊並沒有公布機器學習篩選有機分子的時間，而結束自動化工作流程後跨國團隊也有進行實際測試，最後已選出 5 個低成本、高性能染料生力軍，Cole 指出，將某些染料實際用於太陽能板之後，團隊發現其功率轉換效率已經可以跟工業標準的有機金屬染料相媲美。研究已發表在《Advanced Energy Materials》。 Scientists use machine learning to identify high-performing solar materials （首圖來源：阿貢國家實驗室）延伸閱讀： 加速有機太陽能電池進展，日本用 AI 尋找聚合物材料 捨棄舊有人工合成染料，嘉大以火龍果開發染料敏化太陽能
瑞士去年 11 月舉行選舉時，小名 Tobi 的文字生成「機器人」大展身手，為媒體巨擘 Tamedia 生產將近 4 萬篇有關選舉結果的新聞，而且只花了 5 分鐘。法新社報導，人工智慧軟體問世近 10 年來，新聞機構愈來愈廣泛使用這種程式來生產新聞、個人化配送新聞，而在某些案例中還會幫助篩選數據找出重要新聞。根據 2 月在邁阿密舉行的演算＋新聞（Computation + Journalism）會議的文件，Tobi 為 Tamedia 撰寫瑞士 2,222 個市政當局的開票結果新聞，並且使用法文與德文。華盛頓郵報（WP）也使用類似的自動化程式 Heliograf，這讓華郵自 2014 年起能處理約 500 場選舉及運動及商業的新聞。為新聞業追蹤消費趨勢及商業模型的俄勒岡大學教授拉德克利夫（Damian Radcliffe）表示：「我們見到全球各地的新聞編輯部更能接受人工智慧的潛力，或者是說機器人新聞（robo-journalism）。」他說：「這些系統既快速又準確，可以支援較小規模的新聞編輯部與面臨時間壓力的記者。」新聞機構表示，這些機器人並非要取代人類記者或編輯，而是讓他們能從報導運動賽事結果及企業利潤等單調乏味的任務解放。華郵的策略計畫主任吉伯特（Jeremy Gilbert）表示，Heliograf 是開發來幫助報紙編輯團隊的工具。他告訴法新社︰「華郵擁有了不起的記者與編輯團隊，我們並不想取代他們。」（譯者：侯文婷；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： Google 投資的 AI 新專案，就是為了讓記者沒頭路？
在本屆達梭系統所舉辦的 Solidworks 2019 展會中，其最大的亮點之一，就是達梭系統的 Solidworks 與兩大半導體廠商 NVIDIA 及 AMD 的合作。在與 NVIDIA 的合作方面，雙方藉由與電腦公司的合作，打造出適於應用 Solidworks 平台的最強電腦工作站，更快速、更簡便、更真實的設計出相關的產品。而與 AMD 的合作上，則是透過新一代驅動程式的加持，讓 Solidworks 平台運作在具備 AMD 顯示卡的電腦上，創造出更加全面的性能展現。達梭系統的 Solidworks 平台與 NVIDIA 的合作，藉助新一代 NVIDIA Turing 架構的 Quadro RTX 顯示卡，聯合電腦大廠包括 BOXX、戴爾、惠普、聯想等企業，共同推出具有光線追蹤功能（Ray tracing）的工作站主機。而藉由此主機上強大的圖型運算功能，使得 Solidworks 平台在進行 3D 模擬設計，甚至是 VR 虛擬設計之際，發揮其更強大的功能。其在 Solidworks 2019 展會中所展示，結合 Solidworks 平台與 NVIDIA Quadro RTX 顯示卡的工作站主機，真實的展現了在 3D 模擬設計上的強大工作效能。透過這樣的作業能力，不但使得其工作效率降低到僅有原來的十分之一時間之外，還能在逼真的 3D 虛擬領域中看出其設計出來的產品狀態，以進一步進行相關的修正或優化。製相較於過去必須由實體測試才能達到的目的，更能為研發單位節省下許多的經費。此外，在現場的一家專門設計賽車與客製化高性能卡丁車的工程公司 LYFE Motorsport，就進行了 Solidworks 平台與...
美國科技政策辦公室（Science and Technology Policy）近日發布了「美國人工智慧倡議」（American AI Initiative），盼能促進美國 AI 產業發展更全球化，保障美國 AI 產業發展優勢並確保發展方向。這項計畫將美國 AI 發展以五大原則進行，詳細內容如下： 投資 AI 研發：指示聯邦機構在研發任務中優先考慮 AI 投資，維持美國在高報酬 AI 基礎研發上長遠的重視，加強美國產官學界獨特且充滿活力的研發生態系統發展。 釋放 AI 資源：指示各機構為美國 AI 研究人員與產業提供更多聯邦數據、電腦模型和運算資源，促進公眾信任並增加資源價值，同時確保公民自由隱私及安全。 建立 AI 政府標準：將要求美國國家標準與技術研究院（NIST）制定標準，來促進「可靠、強大、值得信賴、安全、便攜式和可交互的 AI 系統」發展，同時透過為不同技術、產業的 AI 開發使用制定指南，促進公眾對 AI 系統的信任，指南將協助聯邦監管機構制定並維護採用 AI 新技術的準則。 打造 AI 勞動力：要求各機構優先考慮技能培訓課程和獎學金制度，協助美國勞工透過不斷發展的科學、技術、工程和數學（STEM）領域教育，為 AI 即將帶來的變化做好準備。 國際參與並保護優勢：推動支持 AI 研發的國際環境，為美國 AI 產業開闢市場，同時確保 AI 技術的開發符合美國的「價值觀和利益」。聯邦機構也將制定實施相關行動計畫，確保美國在 AI 發展上的優勢。 與其他政府相比，川普政府過去對 AI 採取不干涉政策的情況受到批評，特別是中國在 2017 年宣布了全面的 AI...
遊戲開發商 Ubisoft 13 日宣布，與瀏覽器火狐（Firefox）的開發者 Mozilla 共同開發 Clever-Commit，基於 AI 技術的 coding（程式設計）助手。3A 等級的遊戲大作所需的程式碼數量非常龐大，自然需要更優化的 coding 工具。根據 Ubisoft 的說法，Clever-Commit 能透過 AI 從程式碼庫的錯誤與回歸數據學習，新程式碼提交（commit）時分析並標記潛在 bugs，意思是能找出程式碼潛在的錯誤。Ubisoft 已在內部測試 Clever-Commit，而 Mozilla 將會用來找尋火狐瀏覽器程式碼中的 bugs。Mozilla 將提供程式語言方面的專業知識Ubisoft 去年推出 Clever-Commit 的展示版，當時還叫 Commit-Assistant。當時的宣傳影片，Ubisoft 宣稱 Commit-Assistant 能在 10 個 bugs 抓出 6 個（但仍有部分錯誤警報），隨著數據增加，有望再提升正確捕捉率，並能減少 20% 工程師找尋並修正錯誤的時間。Mozilla 加入後，將會分享在程式語言 Rust、C++ 與 JavaScript 的專業知識。同時也會提供在 C++ 程式碼分析與 bug 追蹤系統分析的協助。Mozilla 會先將...