人工智慧無疑是近年最受矚目的新科技，不過用人工智慧來開發殺人武器，就相當有爭議。最近一批人工智慧研發學者，就因為南韓科學技術院參與開發人工智慧武器，而發起杯葛行動。早前南韓科學技術院（KAIST）宣布會與南韓軍火生產商 Hanwha 合作開展人工智慧軍事研究，讓學界關注是否要開發人工智慧武器甚至可以殺人的「殺手機器人」，引起其他國家開始人工智慧軍費競賽。因此超過 50 名來自世界各地的人工智慧研究學者就連署公開信，呼籲業界杯葛 KAIST，他們表示，未來將不會到 KAIST 訪問或開展合作計畫，希望 KAIST 可以回心轉意。發起杯葛的新南威爾斯大學教授 Toby Walsh 表示，KAIST 是聲譽良好的大學，卻選擇與可疑的夥伴合作。人工智慧可以做的好事很多，也包括軍事方面，例如用於拯救行動，但公開表明以發展自動化武器為目標，還要夥同軍火製造商，實在令人相當擔憂。而 KAIST 則回應指，合作開發的人工智慧將會是指揮及控制系統、深海導航、智慧飛行器訓練、追蹤及確認目標，無意研發致命的自動化武器系統。 Leading AI researchers threaten Korean university with boycott over its work on ‘killer robots’ （本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：Flickr/USAG- Humphreys CC BY 2.0）
台灣、甚至全球最先進的電動車減速齒輪、傳動軸的生產地，就在嘉義的阿里山下，而且還是無人智慧工廠！和大工業的工廠不只是無人，生產線上的 32 台機器，會自動對話、校驗，收集資料傳到雲端建立大數據，改善生產精密度比頭髮細六分之一，再搭配中鋼量身訂做的合金鋼，讓電動車跑起來毫無噪音。嘉義縣大埔美工業區最近出現了忙碌的景象，自過年前到現在，24 小時生產線不停工。一旁則日夜趕工、安裝新人工智慧生產線，旁邊的黃土上則正在蓋新工廠。因為電動車取代傳統汽、柴油車的大浪潮，正在全世界如火如荼展開，於是這座工廠一邊產能滿載、一邊設新廠、新產線，滿足來自世界各地的汽車傳動軸、齒輪訂單。走進工廠，100 公尺長的生產線有 32 台機器，要進行車、鑽、磨、熱處理、校正、檢驗等 13 道製程。只見機器手臂、關節型機器人拿起一支支黝黑的鋼柱，一路自動送到車床、高週波的熱處理機器等設備加工，最後成了一支支銀白閃亮的合金傳動軸，從原材料到成品，整段流程看不到一個人工操作的環節。這條人工智慧產線不僅全自動化，每條線上的 32 台機器還會互相對話，所有生產數據傳到雲端，建立大數據資料庫，做為追蹤、分析與改善使用，客戶也隨時能看到自己的產品。這樣一條 AI 產線，要價 3.5 億元，比傳統精密產線貴上一倍以上，還要花 2 年的時間調整、磨合。打造人工智慧產線的和大工業董事長沈國榮說，「不僅貴，還放慢了這兩年的產能擴充速度，因為人工智慧生產線是台灣非走不可的路。」經濟部智慧機械推動辦公室副執行長、台中市經發局局長呂曜志說，「沈國榮是一個思想前進的老闆，大量運動人工智慧，是因為未來全球人力資本將產生變化、需要智慧化產線來解決勞力不足問題。」這座阿里山下的人工智慧生產線工廠，生產了包括特斯拉、BMW、克萊斯勒等國際大車廠的汽車傳動軸、減速齒輪，是世界最頂級的汽車傳動零組件的供應地。而特斯拉更是非要和大的減速齒輪不可。為什麼和大有此實力？特斯拉最核心的供應商時間回到 2009 年，金融大海嘯讓全球景氣急縮，當所有廠商產能閒置時，特斯拉找上包括和大在內的台灣汽車零組件供應商。「我們那時候真的沒事做，員工在樹下抽菸，高階幹部煩惱沒訂單，所以特斯拉上門就接，10 件也接，20 件也接。在只有特斯拉一家客戶的情況下，雖然訂單很少，但全力集中替特斯拉開發，」沈國榮說。最早也最用心，和大成了特斯拉最核心的供應商，生產特斯拉電動車的減速齒輪、傳動軸。然而，商場上沒有天長地久、山盟海誓，特斯拉崛起之後，訂單成了兵家必爭之地，和大的訂單自然也被瓜分了，隔沒多久，特斯拉卻回頭拜託和大，教教旗下供應鏈怎麼做出好齒輪。原來生產傳統汽柴油車齒輪的同業，做不好電動車齒輪。傳統汽油車引擎本身會發出噪音，掩蓋了齒輪摩擦的聲音，但電動車馬達寂靜無聲，如果用傳統汽油引擎齒輪做法，精密度就會不足，造成噪音問題。馬斯克也不知道的兩個祕密解開阿里山下的電動車齒輪的祕密，這祕密連搞創新起家的特斯拉都不知道，而沈國榮卻花了近 10 年的時間摸索與改進，建立了資料庫。沈國榮用手比了齒輪的齒內、齒根等部位，他說，「要完全沒有噪音，有時候是這一點精密度要頭髮的三分之一，另一點是頭髮的六分之一，連進刀時的速度什麼時候要快、什麼時候要慢、最後一刀要畫在哪裡，都是長久累積的經驗摸索出來的獨門功夫，這個連特斯拉都不知道。」所以別人做的有噪音，和大做的就是沒有。「還有一個祕密，和大連合金鋼都是中鋼量身訂做的。」時間要回到 2002 年，當時沈國榮剛剛打入國際大車廠的供應鏈，通用等大車廠指定和大要購買南韓浦項、日本大同特殊鋼、中國上鋼五廠的合金鋼，其他的全部不行。沈國榮告訴通用，台灣有一個中國鋼鐵公司，做得也相當不錯呀？通用卻說，中國其他的鋼鐵廠都不行，就只有上海鋼鐵五廠可以用。「我說不是，是台灣的中國鋼鐵，通用卻搞不清楚，說台灣哪有中國鋼鐵？」沈國榮說。最終說服了通用願意派人來台灣評鑑中鋼，沈國榮馬上找了中鋼當時負責研發的技術副總，後來的中鋼董事長鄒若齊。鄒若齊一口答應，願意協助和大開發汽車傳動系統用的特殊合金鋼。鄒若齊回憶此事，委請他當時的副手、現任中鋼執行副總王錫欽回答。和大帶中鋼，打進國際供應鏈王錫欽表示，可以說是和大帶著中鋼打進了國際傳動軸、減速齒輪的供應鏈。「和大沈國榮是跑在前面的人，生產這種鉻鉬合金鋼，對於中鋼來說是一個挑戰，以往中鋼是量產型鋼鐵廠，要變成替和大量身訂做專屬合金鋼，每一爐煉出的合金鋼都是獨一無二，要求沒有雜質、耐疲勞、壽命長。」王錫欽說。從那時候開始，和大與中鋼合作愈來愈緊密，王錫欽說，雙方進入協同研發的關係，從開發階段就開始合作，甚至針對和大獨門技術來開發鋼材。對於中鋼來說，王錫欽說，「沈國榮是個好客戶，不僅購買量成長，中鋼也因此打入了國際高級鋼材的市場，成為國際大車廠指定購買的鋼廠之一。」也因此，想取代和大的產品並不是那麼容易，除了精密度，背後還有中鋼這個大靠山。運用大數據分析改善精密度讓和大牢牢抓住特斯拉，讓沈國榮深信人工智慧產線的重要性，再加上台灣進入了少子化時代、東協崛起減少外勞輸出，兩年前，和大開始了人工智慧、無人化生產線投資。做起來卻很難，和大傳動軸事業部副總經理孫承志說，和大展開國內外的拜訪行程，從工研院機械所、量測中心到台灣各家大學，國外跑了發那科、西門子、庫卡、ABB、那智等自動化手臂、設備商，每種機器設備都買回來試驗，看看那個最適合和大的需求。沒有現成的、也沒有模組可以套，完全要靠自己，花了兩年的時間磨索，和大才建立專屬自已的人工智慧產線，呂曜志說，「智慧製造最重要是自己要先收集資料，重點是不管黑貓白貓，能抓老鼠就是好貓，最重要每家工廠自己實用，好用。」只要四分之一的人力跟和大中科廠同產品產線相比，中科廠一條產線需要 32 個人，大埔美的無人產線只要 8 個人，人力只有原來的四分之一。更重要的是，汽車產業對瑕疵是零容忍，汽車廠如果發現一支傳動軸有問題，那麼尚未安裝的傳動軸都要停下來。例如本來要安裝 3,000 支，發現一支有問題，那這 3,000 支要全部重新檢驗或退貨。不僅浪費時間與檢驗成本，更會影響到汽車廠對供應商的信任。變成人工智慧生產線之後，沈國榮說，「機器會和機器對話，根據大數據判斷它所看到的，從幾萬筆數據中比對，如果有不吻合，馬上就停下來通知上一段機器，你有問題了，是否應該校正、檢查，同時通知雲端、手機，馬上派人來了解、解決問題。」所以每一支傳動軸、每一個齒輪都不斷被檢驗、記錄，確保生產過程沒有問題，即便後來還是發現問題，也可以透過大數據，回溯這個產品是在什麼時間、什麼條件下被製造，應該如何改善，3,000 支重新檢驗的事情不會再發生。生產線沒人，人應該扮演的角色是什麼？孫承志說，「現在非常需要大數據分析師，雲端管理、程式設計人員、系統、管理機器手臂的工程師，人工智慧產線取代了傳統勞力，也創造了新的工作機會。」未來，和大在阿里山下預計要設置 14 條人工智慧生產線，沈國榮預估，到了 2025 年，全球電動車數量將從現在一年約 100 萬輛成長到 1 千萬輛，電動車慢慢成為新主流，而台灣將靠人工智慧工廠，成為全球最重要的汽車傳動系統零組件的生產基地。（本文由 天下雜誌 授權轉載）延伸閱讀： 南霸天第三代 vs. 西雅圖科技新貴 台灣電動機車戰爭開打 中國對美開貿易戰第一槍 但已手下留情 搞臭臉書、涉干預美國大選與脫歐 它到底是間怎麼樣的公司？
小米公司在上海正式發表 AI 雙鏡頭旗艦手機小米，這也是小米新品發表會首次在北京以外舉行。小米 MIX 2S 延續了被三大世界級博物館認同的設計語言，採用四曲面陶瓷機身。後置超感光雙鏡頭相機採用 Sony IMX363 旗艦感測器，暗光逆光場景拍攝更出色，在權威機構 DXOMark 測評中取得拍照 101 分的好成績。內建 8GB 記憶體 +256GB 快閃記憶體，配合驍龍 845 處理器讓小米 MIX 2S 有著不錯的性能表現。四曲面陶瓷機身設計小米 MIX 2S 採用全螢幕 2.0 設計，點亮後正面幾乎全是螢幕，採四曲面陶瓷機身。算是延續 2017 年，小米實現了全球四大工業設計獎美國 IDEA、德國 iF、德國紅點和日本優良設計獎的金獎設計。在廣受用戶好評的變焦雙鏡頭基礎上，小米 MIX 2S 的後置相機進一步升級，使用 Sony 新一代旗艦感測器 IMX363，像素大小高達 1.4μm，支援源自單眼的 Dual Pixel 全圖元雙核對焦技術。結合硬體多幀降噪，小米 MIX 2S 在弱光環境下也可拍出純淨畫質，對焦又快又準。AI 技術的應用也提升了小米 MIX 2S 的拍照體驗。小米 MIX 2S 的相機可進行 25 種標籤、206 個精細化場景智慧辨識，並提供專業級後期調校。同時，它還特別針對商務人士進行了最佳化，後續 OTA...
美國時間 27 日，第 9 屆年度 GPU 技術大會（GTC）在加州聖荷西的 McEnery 會議中心正式開幕。輝達（NVIDIA）創辦人兼執行長黃仁勳除了進行開場演講以外，同時發表了採用了以 GV100 核心架構的 QUADRO GV100 專業顯卡，以及全球最大的繪圖晶片叢集 DGX-2。在開場演說中，黃仁勳以近期 NVIDIA 所發表的 「電影級光影追蹤技術 RTX Technology 」，將實現光影追蹤功能做為前言，帶出了自家新一代顯卡所具備功能與特性。黃仁勳表示，RTX Technology 能讓遊戲開發者使用即時光照跟蹤技術、環境光遮蔽、全新的光反射技術等各種全新世代的遊戲開發技術，讓開發者創造出接近真實世界的光線技術，使遊戲更逼真，幫玩家打造夢幻般的遊戲體驗。不過，RTX Technology 實在是太耗費顯卡的運算能力，使得目前大部分顯卡都不能流暢支援。雖然，NVIDIA 之前就有說過，如果在 TITAN V 顯卡下，RTX Technology 會有比較好的表現。但是，TITAN 系列始終不是專業的繪圖處理顯卡。因此，NVIDIA 在這次的 GTC 中，正式推出了 QUADRO GV100 專業顯卡。黃仁勳表示，Quadro GV100 專業顯卡和之前的 Tesla V100、TITAN V 顯卡相同，都是使用的 GV100 繪圖晶片，擁有 5,120 個 CUDA 架構核心運算技術處理器，640 個深度運算（Tensor）單元，單精確度浮點性能為 14.8 TFLOPS，雙精度浮點性能 7.4 TFLOPS，深度運算性能則是為...
知情人士今天透露，在被踢爆外洩個資，引發民眾不滿的風頭上，社群巨擘 Facebook 已決定不在 5 月年度開發者大會上，發表新款智慧居家產品。彭博報導，Facebook 現正深入審視配備數位助理和影像聊天功能的智慧音箱，確保產品得宜地取用用戶個資。這款音箱預料秋天才會上市，原本 Facebook 希望能在年度開發者大會上先行亮相。眼見亞馬遜（Amazon.com）推出智慧音箱 Echo，Facebook 也積極跨足居家智慧市場，開發更貼近用戶日常社交的產品，這款運用人工智慧的音箱就是計畫之一；但隨著 Facebook 蒐集並使用個資的疑慮升高，現在可能不是要求消費者在家放置連網裝置、安心把更多資訊交給 Facebook 的好時機。Facebook 發言人婉拒發表看法。政治顧問公司劍橋分析（Cambridge Analytica）未經 Facebook 用戶同意使用 5,000 萬筆個資，消息傳出後，Facebook 處理用戶個資的做法遭民眾聲討。深陷危機的 Facebook 這幾週將派執行長馬克祖克柏（Mark Zuckerberg）前往國會作證，說明公司的隱私政策。（譯者：鄭詩韻；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 因推友一句話，馬斯克移除 Tesla、SpaceX 的 Facebook 專頁 連是不是談遠距戀愛 Facebook 都追蹤，科技巨頭用隱私煉金
就在美國時間 27 日 GTC 大會正在進行的當下，繪圖晶片大廠輝達 (NVIDIA ) 正式宣布，與日本軟銀集團旗下的矽智財權公司安謀 (ARM ) 攜手合作，預計將深度學習推論功能導入到即將銷售的全球數十億行動、消費電子與物聯網裝置中。 根據 NVIDIA 指出，這項 NVIDIA 與 ARM 的合作案，將帶動 NVIDIA 與 ARM 聯手，把開源的 NVIDIA 深度學習加速器 (NVDLA) 架構整合到 ARM 的 Project Trillium 機器學習平台中，讓物聯網 (IOT) 晶片製造商能輕易將人工智慧 (AI) 整合到產品設計中，進而讓平價的智慧產品普及到全球數十億消費者手中。NVIDIA 強調，NVIDIA 的深度學習加速器 NVDLA 是建構在全球最強大的自主機器系統單晶片 NVIDIA Xavier 的基礎之上，其免費且開放的架構，希望能推廣深度學習推論加速器的設計標準化。此外，NVDLA 的模組化架構具備可擴充與高度可配置等特性，且為簡化整合與移轉作業而設計。此外，NVDLA 深度學習加速器還帶來了許多優勢，其不但加速深度學習推論技術的採用，還因為背後還有 NVIDIA 的一系列強大的開發者工具全力支援，包括即將釋出的新版 TensorRT 可程式化深度學習加速器等，使得開源的設計讓產品能定期導入各種先進功能，包括研究人員社群所貢獻的開發成果。而且，未來 NVIDIA 與 Project Trillium 的整合可以帶給深度學習開發人員最高頂級的效能，在各種物聯網裝置上發揮 ARM 的彈性與擴充性。(首圖來源:NVIDIA 官方臉書)
人工智慧（AI）技術已經逐步從研究走入產業應用，微軟（Microsoft）近日也為推出具備 AI 引擎的 Microsoft 365 智慧型解決方案，透過最熱門 AI 技術應用與熟悉微軟工具的結合，要讓企業能夠馬上即刻享受到 AI 技術帶來的進步。 微軟指出，現今最受歡迎的機器服務和雲端學習都仰賴著巨量的數據傳輸，這也讓駭客有了更多可伺機侵入的漏洞，為了不讓企業因資安擔憂錯失轉型先機，微軟推出整合 Office 365、Windows 10 與企業安全管理平台（EMS）等三大服務的解決方案，目標便是要運用 AI 技術為企業大幅提升「效能」與「安全」。而在這次為各個工具推出的 AI 應用功能中，最讓人驚豔的莫過於用於簡報的 PowerPoint 與影音分享平台 Stream。在 PowerPoint 中透過增益集中的 Presentation Translator 功能，簡報將能夠按照用戶設定的語言轉換，即時翻譯講者口述的內容，並在簡報畫面上方或下方立即附上字幕，語音辨識支援包含中文在內的 10 種語言，輸出翻譯則支援超過 60 種。▲ 包含下方附註部分的投影片文件內容都可完整翻譯，用戶也可在翻譯後微調內容。除了即時翻譯講者口述內容並上字幕以外，Presentation Translator 也提供投影片文字翻譯的功能，用戶只需要在上方的「投影片放映」選擇「翻譯投影片」即可進行。與其他軟體不同的是，在 AI 的協助之下，微軟的這項翻譯功能將會同時保留原始格式，並不會影響到簡報排版的美觀。而影音分享平台 Stream 則是微軟推出的企業影音分享平台，在內建的 AI 技術協助之下，上傳至 Stream 的影片語音將能自動轉變為逐字稿（目前支援英文及西班牙文），文字除了隨著影片撥放動態顯示，用戶也可以輸入關鍵字進行搜尋，不須再觀賞整部影片尋找。▲ 影片右方為動態顯示的語音內容，下方則是人物出現的時間軸，可直接拉選移動。Stream 同時也具有臉部偵測的功能，在影片上傳時便會自動偵測各個人物影像，觀賞者在播放時可以直接在下方看見每個人物出現的時間點，並點擊時間軸讓影片直接跳至他們所感興趣的該段落。除了提升「效能」，微軟也將 AI 應用的更新重點擺在了雲端時代十分重視的「安全」上。微軟指出，現今最受歡迎的機器服務和雲端學習都仰賴著巨量的數據傳輸，而這也讓駭客有了更多可伺機侵入的漏洞，如果企業想要運用大數據或 AI 相關技術，強大的資安防護勢必是不可或缺的。而微軟的企業安全管理平台便是運用 AI 技術來應對更繁瑣的駭客攻擊，除了透過雙重認證來進行身分識別與存取管理，具備機器學習能力的 Windows Defender ATP 更可以針對 Outlook...
近日，線上叫車公司 Uber 的無人駕駛汽車，因為交通肇事導致人員傷亡案件，在業內引起了激烈的討論，這使得無人駕駛汽車的安全性再次成為人們關注的焦點。有統計數據顯示，無人駕駛汽車必須要足足跑夠 100 億英里才能證明其安全性，而這卻是一項漫長而艱巨的工程。因此，為了避免這樣的事情發生，並且提升無人駕駛汽車的安全性，繪圖晶片大廠輝達 (NVIDIA) 發表了一款自動駕駛模擬系統，透過雲端運算能力來模擬無人駕駛汽車在行駛過程中所遇到的突發情況，進一步收集相關數據，以讓無人駕駛汽車進行學習。NVIDIA 發表的自動駕駛模擬系統 Drive Constellation 是該公司針對無人駕駛汽車發展的最新計畫。根據 NVIDIA 的解釋，Drive Constellation 是一款基於 2 種不同伺服器的運算平台，可以分析為一個包含硬軟體的完整解決方案。首部伺服器中將執行 NVIDIA 的 DRIVE Sim 軟體，用以模擬自動駕駛汽車的感測器，如攝影鏡頭、雷射感測器以及毫米波雷達感測器。而第 2 部伺服器則搭載了 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平台，可執行完整的自動駕駛汽車軟體，並能夠處理如同來自真實道路上行駛汽車上感測器的各項模擬數據。具體來說，也就是 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平台會下駕駛指令給內含 DRIVE Sim 軟體的自動駕駛模擬器。而自動駕駛模擬器則根據駕駛指令，在進行模擬道路駕駛時，蒐集各項汽車感測器所收集到的數據，然後再將這些數據回饋給 DRIVE Pegasus 運算平台。NVIDIA 表示，原本 Drive Constellation 預計在真實的無人駕駛車輛上進行，但受到目前測試完全停止的影響，使得 NVIDIA 已經將它轉移到資料中心中。NVIDIA 進一步指出，這項解決方案可以模擬日落時的眩光、暴風雪、糟糕的路面和突發的危險情況，以測試車輛的反應能力。無人駕駛技術供應商未來可以通過模擬數據，來補充現實世界的駕駛技術資料，這樣他們就能更有效、更便宜地覆蓋更多的里程和所謂的 ｢邊緣案例｣。另外，利用這套模擬系統解決方案，測試車輛可在 5 個小時內 ｢行駛｣ 30 萬英里 (約 48.3...
許多 Google 產品（像是 Google Assistant、Google 搜尋、Google 地圖等）都內建了高品質的 Text-to-Speech 服務，可以產生如人聲般自然的發音。Google 收到許多開發者的意見，表示希望能將 Text-to-Speech 的服務結合到他們的應用程式中，所以 Google 特別將這項 Cloud Text-to-Speech 技術加入 Google 雲端平台（Google Cloud Platform，GCP）中。使用者可以將 Cloud Text-to-Speech 服務運用在不同的情境中： 為電話語音服務（Interactive Voice Response，IVR）中心提供語音回應系統，並啟用即時自然語言對話功能。 與物聯網設備，如電視、汽車、機器人等進行對話。 將文字格式的媒體內容（如新聞文章、書籍）轉為口語形式（如Podcast、有聲書）。 Cloud Text-to-Speech 服務提供了 12 種不同語言中的 32 種不同聲音供使用者選擇。即使是複雜的文字內容，例如姓名、日期、時間、地址等，Cloud Text-to-Speech 服務也可以立刻發出準確且道地的發音，並支援多種音檔格式，包含 MP3 和 WAV 等，不僅如此，使用者還可以自己調整音調、語速和音量。Text-to-Speech 服務結合 DeepMind 技術Google 也很開心宣布，Cloud Text-to-Speech 服務更以 DeepMind 所建構的原始音檔生成模型 WaveNet 為基礎，透過運用 WaveNet 將一系列高保真度的聲音轉化為語音。整體而言，WaveNet 可以合成並產出更自然的語音細節，而且相較於其他...
俄國總統普丁曾說，掌握人工智慧（AI）能夠統治天下。川普祭出關稅對付中國，也被解讀為是要阻撓中國取得先進科技。中國 AI 到底有多先進？該國已經能夠使用臉部辨識，即時找出違規穿越馬路者的身分，不少專家認為，中國 AI 將後來居上，超越美國。南華早報 27 日報導，深圳 AI 業者雲天勵飛（Intellifusion）利用臉部辨識技術，協助深圳警方阻止行人違規穿越馬路。雲天勵飛在路口設置相機，捕捉違規穿越馬路者的照片，接著用臉部辨識技術，比對資料庫數據，找出違規者的姓名和身分證號，展示在馬路的大型 LED 螢幕上，藉此達到嚇阻作用。不只如此，深圳交警還設立網站，把違規者的照片和姓名等公布在網路。未來當局還打算在行人擅闖馬路時，第一時間傳送簡訊或微博訊息警告。雲天勵飛主管表示，系統會記錄路人的違規次數，達到一定等級將影響個人信貸分數，未來銀行貸款額度可能受限。ZeroHedge 稱，這個系統簡直有如喬治歐威爾的小說《1984》成真。小說當中，人民的一舉一動都逃不過政府監視，老大哥永遠看著你。對中國來說，當局無需考慮人民隱私，擁有龐大數據可以發展 AI，是邁向先進科技的第一步，政府知道這樣還不夠，砸錢發研發，目標 2020 年趕上美國，2030 年晉身全球 AI 創新中心。Skymind 接受騰訊投資，該公司執行長 Chris Nicholson 表示，美國是科技霸主，因此驕傲自滿，處於劣勢。儘管美國仍是研究龍頭，但是中國正快速趕上，中國相信他們會贏得這場戰役，Nicholson 預測美國會輸掉 AI 之戰。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： 中國啟用人工智慧辨識鏡頭監控高速公路 中國警方配「人臉辨識墨鏡」打擊犯罪，卻惹人權團體不開心 外媒測 7 分鐘被抓，中國 16 省市已佈建天網