IDC 估計，智慧居家裝置將有爆炸性成長，各類智慧居家產品未來 5 年的出貨量，都將出現兩位數成長，其中尤以智慧音箱成長最快。IDC 1 日新聞稿稱，該機構預估，全球智慧居家裝置出貨量，今年將提高 31% 至 6.4 億個，2022 年出貨量續升至接近 13 億個，5 年的年均複合成長率（CAGR）為 20.8%。各類智慧居家裝置中，預料智慧音箱出貨量的年均複合成長率最高，達 39.1%；估計智慧音箱出貨量將從 2018 年的將近 1 億台、2022 年升至 2.3 億台。（Source：IDC）然而，到了 2022 年，智慧音箱在整體智慧居家裝置的市占率，只會排名第三、達 18.2%。IDC 資深研究分析師 Jitesh Ubrani 說，智慧音箱市場已經出現明顯變化，許多居家內外的新商品，都內建語音助理。IDC 估計，2022 年智慧居家裝置市占率最高的產品是影音娛樂（Video Entertainment）、達 36.2%。影音娛樂包括智慧電視和數位媒體轉接器（digital media adapter），如 Google Chromecast、Apple TV、Fire TV 等。2022 年出貨量將達 4.6 億個，5 年的年均複合成長率為 10.9%。家庭監控 / 安全裝置，包括門窗感測器、智慧門鎖、網路監控攝影機（IP camera），估計 2022 年市占率將居第二，達 19.4%。家庭監控 / 安全裝置未來 5...
最近日本有台雙足人形機器人不但能站能走，還能夠自行搬運石膏牆板、打釘固定，動作協調又平穩，未來可望用於建築工程組裝作業，助人們一臂之力。該人形機器人「HRP-5P」由日本產業技術總合研究所（產總研 AIST）所開發，目的是為了紓解老齡少子化所造成的勞動人口短缺問題，期望以機器人技術彌補產業人力缺口，並代替作業員在危險的建築工程環境中進行重度勞力工作。AIST 機器人 HRP-5P 採用卷積神經網路（Convolutional Neural Network），是 HRP 系列中最新一代也是技術等級最高的原型機；高 182 公分、重 101 公斤，全身以高強度材料製作並具 37 個自由度，能自主運作行走、模擬人類動作進行組裝作業。從影片中觀察 HRP-5P 的施工作業過程，先是走向層疊的石膏牆板並拿取最上方的一塊，再抓牢、立直，接著將牆板搬到目標位置靠牆放下，再以電動釘槍釘牢牆板加以固定。一連串看似簡單的動作，其實需要結合相當多且精密的技術才能完成，包括視覺辨識、3D 環境感測、地圖建置等技術。 ▲（Source: AIST）以動作表現來說 HRP-5P 雖稱不上迅捷，但還算順暢靈活，尤其在拿取與搬運牆板前後，以及蹲下和起身等姿勢，其肢體動作協調能力都表現得相當穩定。另外，HRP-5P 在單手操作電動釘槍固定牆板時，空出的另一手會扶好以平衡身體重心，儘管在使用釘槍的過程中顯得有些晃動不穩，釘子固定位置也可能稍微失準，但表現已算可圈可點，也成功完成任務。AIST 期望 HRP-5P 接下來能走向實用化量產，並做為研發平台促進產學合作，也將持續精進機器人有關技術，未來用以彌補短缺的勞動人力，投入如建築工程、大型交通運輸工具組裝等作業成為助力，同時也將人們從危險的重度勞力工作中解放，讓人們能夠專注於從事附加價值更高的工作。 人間と同じ重労働が可能な人間型ロボット試作機 HRP-5P を開発 （首圖、圖片來源：AIST）延伸閱讀： 不只會流汗散熱，日本東大人形機器人 Kengoro 還要開車上路 隨處亂跑閒晃不求人！波士頓動力機器人 Atlas、SpotMini 又出新招 沒有什麼能阻擋機器人！波士頓動力 SpotMini 會自己開門脫困了
把一個打亂的魔術方塊交給你，你需要多久的時間才能把它六面都完整還原？雖然現在有公式可以背，但對一般人來說也不是件容易的事。現在有個日本發明家發明了一種可以自動還原的魔術方塊，不管你弄得再怎麼亂，它都可以在短時間內自動還原。由日本發明家創辦的 YouTube 頻道 Human Controller 近日上傳了一段影片，展示了能夠自我調整還原的的魔術方塊。當你把魔術方塊弄亂之後，這個魔術方塊可以透過自己內部的演算法和機械構造來自動還原。其實這位日本發明家早在一年前就開始製作這種可以自動還原的魔術方塊，不過當時受限於技術和演算法，一年多前他製作出來的作品，體積要比我們常見的魔術方塊要大很多。▲這是他一年前的自動還原魔術方塊，那時體積還有點大。經過長達一年多的研發，最新上傳影片中的魔方非常接近常見魔方大小，使用 3D 列印技術製作核心零件，連接到內部伺服電機，內部還有一大堆電線、電路板和電池。▲這是最近上傳的自動還原魔術方塊影片，大小和一般魔術方塊差不多了。▲ 自動還原還魔術方塊的內部構造。如果想對這個魔術方塊了解更多，可以到網站觀看。玩魔術方塊就是一種腦力遊戲，擺著讓它自己完成應該會少掉很多樂趣，但如果是要拿來吸引人注意，說不定可成為把妹神器。（本文由 T客邦 授權轉載；圖片來源：Human Controller）
南韓在中美貿易大戰的夾縫中求生存，最新出口數據顯示，南韓對中國的半導體出口額大增，貿易戰來襲，可能讓中韓貿易關係變得更加緊密。日經新聞、韓聯社、路透社報導，大韓民國產業通商資源部（The Ministry of Trade, Industry and Energy，MOTIE）10 月 1 日公布，受到工作天數減少、比較基期偏高的影響，南韓 9 月出口額年減 8.2% 至 505.8 億美元，創 2016 年 7 月來最大單月年減幅。其中，9 月南韓對美國的出口額下滑了 11.8%，主要是受到美國煉油廠產能利用率上升、對石化產品需求降溫的影響。不過，9 月對中國的出口卻跳漲 7.8%，為連續第 23 個月上揚，主要是拜物聯網（IoT）、人工智慧（AI）相關半導體需求增溫之賜。南韓貿易部長金鉉宗（Kim Hyun-chong）警告，中美展開貿易大戰，勢必會衝擊到夾在兩國中間的南韓，雖然 9 月出口額下滑是因為工作天數減少、比較基期偏高的關係，但假若中美貿易戰無法在今年解決，肯定會對南韓出口造成影響。話雖如此，金鉉宗認為，貿易戰可能會提振南韓對中國的出口額，倘使中美彼此無法出口產品到對方市場，南韓應可趁機增加 8 億美元以上的出口。另一個貿易戰受災戶則是越南，9 月南韓對越南的出口額年減 16.6%。在川普政府施壓下，南韓家電製造商已開始將生產線從越南移至美國。產品類別方面，9 月半導體出口額較去年同期跳增 28.3% 至 124 億美元，高附加價值的記憶體晶片、儲存裝置需求強勁，促使半導體出口額創下歷史高。9 月面板出口額則年減 12.1%，主要是受到電視需求疲弱、導致液晶面板跌價的影響。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
一直以來，許多腫瘤的分類診斷一定要仰賴專業病理學家在顯微鏡下耗時仔細觀察來完成，而今日，一項結合訓練機器學習的重大突破，讓這項重要工作能縮短至數秒內完成。近期發表於《Nature Medicine》期刊的一項最新研究，美國紐約大學（New York University）研究團隊重新訓練現成的 Google 深度學習（deep learning）演算法（algorithm），辨識兩種最常見的肺癌類型──肺腺癌（adenocarcinoma）和鱗狀細胞癌（squamous cell carcinoma），辨識準確度可達 97%。團隊使用的這項人工智慧科技，與上傳至 Google 線上服務的圖片庫以辨識圖片中的面孔、動物和物體技術相同，過去 Google 這項科技也曾應用在疾病診斷，包括糖尿病引發之失明和心臟疾病。而這次，紐約大學的神經網路（neural network）開發出一項病理學家從未嘗試過的診斷分析方式──藉由腫瘤影像照片辨識基因突變。「我認為此項新發現不僅展示出 AI 相當於人的表現，而是 AI 能更進一步提供人類專家無法提供的洞察力（insights）。」紐約大學醫學院的病理學家，同時也是此篇研究的主要作者 Aristotelis Tsirigos 說。Tsirigos 團隊利用 Google Inception v3──Google 訓練辨識一千種不同種類物體的開源（open-source）演算法。為了訓練這個演算法區分出惡性和健康的組織圖像，研究團隊利用病患組織檢體公共資料庫成千上萬的癌症基因體圖譜（The Cancer Genome Atlas，TCGA）影像。首先，團隊成功訓練 Inception 達到 99% 準確度辨識惡性細胞的能力，接下來，再訓練 Inception 辨識肺腺癌和鱗狀細胞癌這兩種不同類型的肺癌，這是當今最普遍的兩種肺癌類型，每年於美國奪走將近 15 萬人生命。儘管這兩種肺癌的腫瘤組織細胞在顯微鏡下成像十分相似，治療卻相當不同，正確的治療對病患的生死存亡來說有十分重要的影響。臨床檢測的演算法最重要的應是可靠性接著，團隊使用不同資料庫（紐約大學醫院的癌症病患）檢體資料來檢測 Inception 的分析能力，雖然結果顯示準確度下降一些，但依然能正確診斷影像（準確度介於 83%~97%）。Tsirigos 表示，他們對這樣的結果並不訝異，因為研究團隊已預期來自醫院的檢體會有較多「雜訊」（noise），如炎症反應（inflammation）、死亡組織和白血球等等，且這些檢體處理過程也與冷凍癌症基因圖譜（TCGA）檢體不同，而改善準確度僅需透過病理學家進一步註解切片的特徵，演算法就能很快習得、分辨。實際上，Inception 可辨識組織切片基因突變的這項能力，並不是人為教授而來，而是演算法自我習得。Tsirigos 團隊提供 Inception 的資訊為 TCGA 資料庫每個腫瘤的基因檔案和切片影像，Inception 藉此建立分析演算，當團隊以其他新影像測試時，Inception 不僅能辨識包含惡性組織的圖片，還能夠偵測該組織檢體的基因突變，此神經網路能發現腫瘤檢體外觀極細微的改變，這甚至是組織病理學家未能以肉眼看見的。「這些腫瘤驅使的突變，似乎有一種演算法可偵測到的顯微作用。我們現在還不知道這些細微的改變為何，但它們就隱藏於演算法中，沒人知道如何擷取出來。」這就是深度學習的黑箱（black box）問題，有人爭議，這些演算法在廣泛應用之前必須完全透明化，不然該如何掌握失誤的可能性，尤其是攸關病患生死的應用。康乃爾大學精準醫學教授 Olivier Elemento 表示，當一項臨床檢測可達 99%...
根據 Allied Market Research 發布的一份報告，2017 年全球機器學習晶片市場規模約 24 億美元，預計到 2025 年這一市場規模將達到約 378 億美元，複合年增長率（CAGR）為 40.8%。就收入而言，目前主流的 4 種 AI 晶片類型有 CPU、GPU、FPGA、ASIC，報告預計 ASIC 的收入未來將超越 GPU。同樣是對 AI 晶片市場的預測，今年初市場調研公司 ReportLinker 預計到 2023 年，全球人工智慧晶片市場規模將達到 108 億美元，複合年均增長率達到 53.6%。顯然 Allied Market Research 的預測更加樂觀，但可以看到 CAGR 都很高。報告認為，越來越多地領域使用人工智慧和機器學習是推動市場發展的主要因素之一。從垂直市場看，可以分為媒體和廣告、銀行金融服務和保險、IT 和電信、零售、醫療保健、汽車和運輸等。例如，人工智慧被認為是處理社交媒體產生的大量數據的重要技術。此外，電子零售商可能還需要人工智慧來處理不斷增加的數據，目前僅印度每天就會產生 30 到 40 兆位元的數據。按照區域劃分，AI 晶片可將市場細分為北美、歐洲、亞太、拉丁美洲、中東和非洲。AMR 半導體和電子產品首席分析師 Akshay Jadhav 表示：「2017 年，GPU 的收入在所有 AI 晶片類別中占主導地位。但是在預測期內（2018-2025 年），從晶片類型看，其他 AI 晶片的收入將會維持最高的年復合增長率水平；從技術上看，SoC 也將成為市場的主導；從垂直行業看，銀行金融服務和保險又將主導整個 AI 晶片市場。目前的應用場景已經證明了機器學習晶片市場的光明前景。」因此，全球兩大高性能...
人工智慧（AI）造假的技術已引起人們的關注。就目前來說，除了沒有評斷標準的繪畫，人們還是非常輕易就能看出 AI 生成的造假圖片，然而隨著時間過去、AI 技術持續發展，未來要區分真實和虛假的東西將會變得越來越難。最近 DeepMind 和英國赫瑞瓦特大學（Heriot-Watt University）研究團隊運用對抗式神經網路（GAN）創造出的機器學習模型 BigGANs 便再度提高了 AI 生成圖片的質量，創造出首圖可見到的所有圖片。在視覺影像資料庫 ImageNet 接受 128×128 解析度的訓練後，BigGANs 在衡量真實度的 Inception Score（IS）大幅超越以往最高得分 52.52，達到與真實影像分數 233 十分接近的 166.3。單以數字來說可能有些難以體會，我們不妨從下面幾張圖片來感受一下 BigGANs 的實力。在下面幾張組合圖片中，分別都有一張 BigGANs 生成的圖片混在其中，你看得出來哪些是由 AI 產生的圖嗎？▲ 你分得出來 AI 創作的狗、蝴蝶和漢堡分別是哪一個嗎？（詳見附註）如果看圖片久一點，你或許可以看到 BigGANs 創作的圖片中有些輕微異常；像是狗狗的眼睛混濁，蝴蝶的翅膀上有奇怪的斑塊等，然而以整體來說，這些圖片仍舊是截至目前為止 AI 以假亂真的最好創作。BigGANs 能獲得更真實結果的訣竅之一，是讓模型訓練量變得更大。arXiv 上刊載論文顯示，每個模型都需要 128~512 個 Google TPU 3.0 Pod 在 1~2 天內進行訓練，訓練參數大約是現有技術的 2~4 倍，批次（batch）大小則達到 8 倍。Brock 強調，要創造令人信服的圖片，神經網路必須學習構成人們視覺世界的複雜結構，「你必須『理解』事物才能描繪它。如果我們能夠建立完全理解的模型，那麼我們可以用它們學到的表現做很多有趣的事情。」▲ BigGANs 還是會有失敗作品產生，像這張融合網球與狗的圖片就無法騙過任何人。 訣竅之二，則是將輸出變量控制在更小的範內。由於生成器（generator）的輸出是由輸入的變化程度控制，透過減少輸入的可變性，研究人員讓 BigGANs 創造更類似訓練數據的圖片，質量更高並更真實。在許多其他研究，我們都可以看到...
Amazon 在 9 月 20 日打出一波機海戰術，推出 11 款智慧家居產品。從新款的 Echo 智慧音箱到全新的智慧微波爐，Amazon 已經下定決心要攻佔家庭的每一個角落。Amazon 發表的新產品當中有 4 款是新版本的 Echo 智慧音箱，分別是 Echo Dot、Echo Auto、Echo Show 和 Echo Plus。有 5 款產品則是連結 Echo 智慧音箱的智慧家具，包括 Echo Wall Clock、Echo Input、Echo Sub、Echo Link 和 Echo Link Amp。另外還有兩款智慧家居產品，分別是 Amazon 智慧微波爐（AmazonBasics Microwave）和 Amazon 智慧插座（Amazon Smart Plug）。新版 Echo Dot 使用新的表面材質並加強音響性能，播放音樂時的音量增加且音色更豐富。新版 Echo Plus 同樣採用新的表面材質和強化音響，內建 Zigbee 智慧家庭能連結相容的智慧家居裝置，不需額外的應用程式和線材。Echo Plus 還配備了溫度感應器，可以在到達特定溫度時開啟連接的裝置，像是太熱的時候自動打開電風扇。Echo Auto...
人工智慧（AI）正夯，從智慧工廠到智慧商店、智慧服務，及智慧防災，台灣廠商已全面鎖定智慧商機。 佳世達科技推出智慧工廠，因應生產少量多樣產品需求，更換產線時間從 30 分鐘縮短至 3 分鐘，已將智慧工廠商業模式行銷給各產業客戶。佳世達表示，智慧工廠的無人搬運車不需依賴立體軌道行駛，而是透過貼在地上，印有黑黃顏色薄薄的紙張來感應，人員在工廠移動不至被軌道絆倒。佳世達自動化的機器手臂不但會組裝產品，也會移動，智慧工廠建構人機協作生產線、整合機器手臂與視覺系統，行動式機器手臂高度自動化，帶來產品品質的一致性，搭配產品能混線生產，加快訂單交期。面板大廠群創光電表示，攜手全家便利商店推出智慧商店，串聯線上線下 (O2O) 軟硬體產業鏈，進軍新零售市場，提供實體與電商通路業者一站式新零售解決方案。群創說，與全家合作的智慧便利商店提供新的零售解決方案，包含人流分析、熱區分析、智慧貨架、數位電子看板播放等。群創指出，23.1 吋智慧長條型貨架，不僅降低店員勞務工作，並掌握即時銷售商機，將電子標籤與線上廣告做創新整合；購買零食時，看到智慧貨架的咖啡廣告，增加購物機會，實現新零售線上線下全通路概念。中鼎工程旗下新鼎承包桃園機場航廈工程，同步建構航廈的智慧服務系統，盼能提供颱風預警，從旅客出門到登機前的各項訊息掌握與服務，以及目的地的訊息提供。中興保全指出，看好智慧城市，推動智慧防災，例如地震的預警系統，除了讓住家客戶早一步因應之外，半導體等科技大廠的預警效果更為明顯，因為生產設備早個 10 幾秒在完整步驟停機下，與突然停機造成損失的結果大不相同。（作者：潘智義；首圖來源：Shutterstock）
社群平台 Facebook 面對壯大規模的 20 億用戶，以及用戶在平台散播極端與仇恨言論，為了進一步管制，宣布導入一項大規模機器學習人工智慧系統 Rosetta，透過辨識圖片中的文字，加強平台管制。辨識貼文內容，對 Facebook 已經不是難事，然而，結合圖片與文字的漫畫式影像，也可能包含具攻擊性的語言，散播平台的仇恨思想與爭吵。Rosetta 的出現，就是為了增強影像中文字的解讀能力，進一步過濾平台發言，減少爭端、減少人與人之間的仇恨。▲ Facebook 導入 AI 系統，能夠辨識圖片上的文字，進而過濾仇恨與極端言論。據 Facebook 表示，Rosetta 專門掃描平台發表的各張圖片，只要發現有文字在內，會進一步過濾是否涵蓋極端語言。Rosetta 辨識的文字不僅英語或拉丁語系，未來也會進一步學習辨識阿拉伯文、印度文等。除了過濾圖片中的不當語言之外，Rosetta 的出現，代表 Facebook 已能解讀用戶分享具文字的圖片內容，進一步更懂用戶的興趣、個性、喜好等，這也有助於加強平台的目標性顯示廣告機制。Rosetta 已導入 Facebook 及 Instagram 兩平台，據 Facebook 表示，這個 AI 系統每天能掃描超過 10 億張圖片。 Rosetta: Understanding text in images and videos with machine learning Facebook is making AI that can identify offensive memes Facebook’s ‘Rosetta’ AI can extract text...