根據韓聯社的報導，三星電子無線事業部技術長（CTO）李仁鐘日前於美國舊金山三星開發者大會，發表語音助手 Bixby2.0，並表示三星將打造更個人化的開放人工智慧生態系統。報導指出，李仁鐘表示，1.0 版的語音助理 Bixby 致力於理解智慧型手機用戶的操作環境和前後語言溝通環境。至於 2.0 版 Bixby，將會成為三星智慧電視、冰箱等家電通用的物聯網智慧功能系統。三星電子計劃在 2018 年上市的智慧型電視產品預裝語音助理 Bixby2.0。語音助理 Bixby2.0 完全整合了三星收購的機器學習虛擬助手 Viv 的功能。Viv 創始人兼執行長 Dag Kittlaus 也在大會上表示，Bixby 透過不斷深度學習用戶的習慣及行為模式，將成為個人化的人工智慧秘書。未來三星也將向第三方完全公開開發者工具，以打造對抗亞馬遜 Alexa 和 Google Assistant 的人工智慧助手開發平台。對三星而言，將語音助理加入非手機裝置是個很大的挑戰。因上一代 Bixby 雖然在 Galaxy S8 系列智慧型手機推出時一起亮相，但剛推出時僅支援韓文，使 Bixby 海外市場相對競爭對手來說落後許多。Bixby 1.0 版在三星 S8 智慧型手機推出 3 個月後才正式支援英文。且目前為止，Bixby 都還未能支援中文。三星表示，Bixby 從 2017 年 5 月提供服務以來，在 100 多個國家的 1,000 多萬用戶透過 Galaxy S8、S8+、Note8 等智慧型手機使用 Bixby。即便如此，根據分析，人工智慧助手市場開發者生態圈及網路至關重要。三星要與 Google、亞馬遜、Facebook 等擁有龐大用戶體驗資訊，以及開發者生態的企業搶食大餅，還有許多難關要突破。（首圖來源：三星）
紐約時報 10 月 22 日引述 9 位在大型科技公司工作 / 取得錄取通知書的消息人士報導，一般人工智慧（AI）專業人士（包括剛剛取得相關博士學位或較低學位但擁有數年工作經驗）的年薪（包括薪資、公司股票）為 30-50 萬美元起跳。報導指出，AI 領域知名專家 4-5 年內的酬勞（薪資加股票）約在百萬至千萬美元之間。就像職業運動員一樣，這些頂尖 AI 人才每隔一段時間就會重新跟企業談新合約。有人開玩笑說，科技業需要仿效國家美式足球聯盟（NFL），對 AI 專業人士薪資設定上限。根據 Google 在今年提交給法院的文件資料，2007 年進入 Google 的 Anthony Levandowski（Otto 創辦人）在去年加入優步（Uber）前累計進帳超過 1.2 億美元。蒙特婁大學教授、知名 AI 研究者 Yoshua Bengio 表示，AI 人才目前無疑處於供不應求狀態，因為訓練一位博士需要花上數年時間。根據 Element AI（蒙特婁獨立實驗室）的估計，全球有能力從事尖端 AI 研究的人數不超過 1 萬人。Alphabet Inc. 旗下獨立單位 DeepMind 去年發布的年報顯示，這個 AI 實驗室的年度人事成本為 1.38 億美元，以 400 名員工來算平均每人年薪為 34.5 萬美元。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：sutterstock）延伸閱讀： 阿里巴巴成立研究院達摩院，要發揮後起優勢超越微軟等知名研究院...
國際研究暨顧問機構 Gartner 近日在美國佛羅里達州奧蘭多市舉行的 Gartner Symposium / ITxpo 研討會上，發布 2018 年暨未來的十大預測。Gartner 十大預測可讓企業跳脫單純的科技建置概念，轉而專注於在數位世界中人類應如何突顯價值的重要議題。Gartner 副總裁暨傑出分析師 Daryl Plummer 表示：「科技創新的速度大幅超越多數企業能跟上的腳步，通常一種創新還沒實際應用，另外兩種創新又接著出現了，因此需要面對終端用戶的企業中的資訊長（CIO），必須培養一種不論未來如何變化都能應對自如的心態。儘管我們的預測能對未來進行深入的剖析，企業仍須建立一套穩定邁向目標的管理流程。隨著數位商業的發展速度越來越快，企業若想要發揮科技創新的價值，就必須加快自己的腳步；而環境變化的速度也使得企業必須能夠迅速培養不同的技術與能力，以因應未來興起的挑戰。」2018 年企業 IT 與消費者十大趨勢包括：至 2021 年，率先採用並支援圖像及語音搜尋的品牌網站，電子商務的營收將成長 30%圖像及語音搜尋，可幫助行銷人員更了解消費者的興趣和想法。若再搭配智慧型手機所提供的其他情境資訊，未來消費者將逐漸適應這類搜尋方法，而率先投入的品牌與網站就能發揮出效益，其競爭優勢將直接反映在客戶轉換率、營收成長率、新客戶數量、市占率以及客戶滿意度。2021 年消費者對於語音搜尋裝置（如 Amazon Echo 和 Google Home）的需求預計將達 35 億美元，只要能夠找到方法善用這類語音免持操作系統的品牌，其電子商務營收都將快速成長。至 2020 年，全球前七大數位巨擘中，將有五家藉由「自我破壞」來開創新的領先契機阿里巴巴、亞馬遜、蘋果、百度、臉書、Google、微軟、騰訊等數位巨擘在開拓新領域的過程中，很可能會遇到自身影響力大到無法開創新局面的情況，因此最終將走向自我破壞一途。在自我破壞的策略中，其破壞力來自於想要比對手更快達到目標的意願，因此即使自我破壞也是必要之舉。這樣的做法雖然有其風險，但無所作為的將面臨更大的危機。Plummer 指出：「像 Research in Motion（RIM）當年就應該進行自我破壞，將 BlackBerry Messenger 和 BlackBerry 網路移植到 iPhone 和 Android 手機上。雖然他們有可能因此放棄自身優勢，再也無法獨享這些功能，卻有機會能夠在一個競爭激烈的生態系中為自己開創新的市場空間，進而壯大自己的影響力，而非眼睜睜看著它逐漸凋零。每一家數位巨擘都希望能不斷延續創新的腳步，因此數位領域的龍頭必須不斷創造新的機會，其做法自然也包括自我破壞。」至 2020 年底，銀行業將因接納區塊鏈數位加密貨幣，而創造出 10 億美元的商業價值目前全球流通的數位加密貨幣（Cryptocurrency）總值合計約 1,550 億美元，且隨著數量的增加及市場關注度向上提升，其價值正不斷成長。數位加密貨幣的成熟度已超越支援它的技術與商務基礎架構，其中一部分原因是主流企業對於這類貨幣缺乏信任；一旦銀行開始將數位加密貨幣及數位資產視為為傳統金融工具來看待，就會開始累積商業價值。這需要每個產業重新思考以法定貨幣為基礎的商業模式，包括產品與服務定價、會計與稅務方法、支付系統、風險管理能力等方面，才能將這新的價值型態融入商業策略當中。至 2022 年，成熟經濟體系中的大多數人接收到的虛假資訊數量將超越真實資訊2017 年「假新聞」已經成為全球政治與媒體的主要議題之一。儘管大眾對於假新聞開始有所警覺，但更重要的是不實或未真實呈現正確資訊的數位創作內容，已不再只侷限於新聞而已。對企業來說，在社群媒體主宰的環境下，內容的快速成長將是一個真實存在的問題。企業不僅需要密切關注大眾對其品牌的看法，更需注意這些發言所出現的情境，以確保公司不會與可能損及其價值的內容有所關聯。至 2020 年，人工智慧創造「虛假內容」或不實內容的能力，將超越其偵測這類內容的能力，從而引發數位不信任感所謂的「虛假內容」（Counterfeit...
機器人、自動化，正是全球產業最熱門的關鍵字。一條全新的產業鏈，正在成形。位在新北市鶯歌的和成銅器廠裡，去年開始，他們引進台灣製造的機器人，安置在和成生產水龍頭的水五金生產線上，當起打磨生產線上的「工人」。用機器人生產不稀奇，稀奇的是這 3 台機器人和控制器全由台灣生產。機器人是台中的勤堃機械製造，結合工研院設計的控制器，機器人抓起水龍頭打磨，幾秒鐘就能完成；以前，用德國機器人換一款產品，要調整幾個星期才能教會機器人生產新產品，現在只要一天。今年，不只和成計畫把機器人數量增加一倍；工研院還教會機器人生產飛機零組件，誤差只比自動鉛筆筆芯略粗一點；6 月，中科智慧機器人自造者聯盟也在台中成立，工研院還計劃在台中成立新的機器人製造示範產線。不只台灣，機器人、自動化，正是全球產業最熱門的關鍵字。現象一：鴻海主導的歐洲工業電腦和物聯網大廠 S&T，過去一年股價漲一倍！現象二：涵蓋 81 家機器人相關公司的 ROBO ETF 指數一年成長 38%。現象三：專替機器人生產眼睛的 Cognex 公司，股價一年翻一倍。只要和「自動」兩個字搭上線，本益比就是不一樣，就連成立 44 年的老牌電子公司所羅門，轉型成機器人視覺公司後，股價今年已經漲了 40%！如果把配備自動駕駛的特斯拉汽車比喻成有輪子的機器人，這股風潮還會再催生出第二個、第三個特斯拉，這也是一個你不能錯過的大機會。9 月 6 日，亞洲工業 4.0 展上，副總統陳建仁致辭時特別強調，智慧機械、機器人與智慧自動化已是大勢所趨，也明確指出政府推動的「五＋二產業創新計畫」中，此計畫做為施政的第一任務。從資本市場的表現來看，以 AI 人工智慧為主的機器人技術應用，今年投資熱度不斷提高。像在那斯達克掛牌的 Global X 機器人與人工智慧 ETF（BOTZ），今年以來從 14.69 美元，推升至 21.88 美元的新高位置，漲幅達 48.9%，表現遠勝過標普 500 指數的漲幅 11.92% 及道瓊指數的漲幅 13.18%。至於台股部分，被納入全球機器人 ETF（BOTZ）成分股之一的亞德客，這一次在亞洲工業 4.0 展上，就獲得市場上關注。外資最新報告指出，看好中國市場對自動化的需求升溫，預估亞德客第三季將持續成長，擺脫過去第三季淡季衝擊，調高目標價到 485 元。鴻海機器人大軍強襲 砸 3,000 億當前菜 搶食中美軍備賽9 月 21 日，在政策利多及外資機構加持下，亞德客一舉創下 449.5 元的歷史新高價位，也帶動台灣機器人概念股全面走升。「從 AI 人工智慧延伸到機器人應用」這場經濟戰場上的軍備競賽，早已是全球各國首要任務。將時間推前至台灣時間 7 月...
美國時間 10 月 21 日，Google 母公司 Alphabet 旗下的 Project Loon 專案有了新進展。該專案的負責人 Alastair Westgarth 發文表示，Project Loon 的氣球正搭載通訊裝置，在波多黎各上空為當地提供通訊服務，並首次使用人工智慧控制漂浮狀態。▲ Project Loon 的氣球發射塔。Project Loon 的氣球由地面一個大型發射塔放出升空，透過與地面通訊系統配合，在空中發揮手機訊號發射塔的作用，為當地用戶提供通訊服務。▲ 氣球搭載裝置升空。▲ 在空中提供通訊服務。這些氣球主體由聚乙烯帆布製成，每個有網球場那麼大，在距離地面約 20 公里的同溫層工作。氣球下方掛載通訊裝置，並使用太陽能為動力，能持續在空中停留 100 天，最長紀錄長達 190 天。據負責人介紹，這次漂浮在波多黎各的氣球，首次使用機器學習演算法控制位置。他們能將多個氣球組成編隊，形成小型網路。▲ Project Loon 原理。讓氣球長時間滯留在預定空域，最大的挑戰就是風。由於風在大氣中是階層式的，每層風都有不同速度和方向。Project Loon 透過分析學習風向，進而做決策，讓氣球編隊能保持足夠數量，並停留在目的地上空，以完成訊號覆蓋。退役的氣球會被回收，降落在預定地點後，由工作人員前往收集。9 月，美屬波多黎各遭受颶風重創，大量行動網路基礎裝置被破壞，通訊癱瘓。據美國聯邦通訊委員會（FCC）聲明，在 10 月初，波多黎各約有 82% 的地區沒有手機訊號。為了提供當地居民急需的通訊服務，FCC 宣布用 Project Loon 這樣的「創新方式幫助恢復這座島嶼的通訊」。這次 Project Loon 能快速部署並提供服務，除了之前多次實戰，更重要的是獲得美國聯邦通訊委員會（FCC）、美國聯邦航空管理局（FAA）、聯邦應急管理局（FEMA），以及通訊電信商 AT&T 等多方的支援。今年 3 月，秘魯受水災影響，通訊受破壞，該專案與當地政府及電信商合作，在 72 小時內為...
Business Insider 10 月 22 日報導，Box 執行長 Aaron Levie 表示，人工智慧（AI）的崛起就像是 1980 年代個人電腦（PC）革命一樣，有望改變人類與科技互動的方式。Box 上週發表「Box Skills」，讓應用軟體開發商可以將微軟（Microsoft）Azure、Google Cloud 以及 IBM Watson 的 AI 工具套用到雲端檔案上。例如，Box 可以自動為影片檔案加註標記（tag）、對白文字檔並標示出影片中的演員以及他們出現的時間點。此外，Box 也可針對醫院 X 光片進行標記、分類。Amazon Web Services、微軟 Azure 以及 Google Cloud 等平台為軟體開發商提供越來越聰明的服務，但這些功能可能只有功力較為深厚的專業人員才有辦法充分利用，多數企業可能都需要某種形式的協助。Levie 表示 Box 可以提供這類的服務。英國機器人流程自動化（RPA）軟體技術開發公司 Blue Prism 10 月 11 日宣布將在微軟 Azure 推出數位勞動力作業系統。微軟、Blue Prism 將攜手在 Azure 上增添智慧自動化功能。新聞稿指出，企業現在可以利用由 Azure 機器學習、微軟 AI 所驅動的 Blue Prism 智慧自動化平台，在尖端 AI、機器學習、分析和雲端功能的幫助下推動全面化數位轉型。Box 20...
據南韓媒體援引知情人士消息，2017 年 8 月三星電子投資中國 AI 新創公司深鑒科技，投資金額未知，但知情人士透露對於一家新創公司而言，這筆投資不小，深鑒科技成立僅一年時間，專注於深度學習解決方案的開發。深鑒科技成立於 2016 年 3 月，創辦人姚頌、汪玉、韓松均是清華大學的畢業生，該公司提供基於原創的神經網路深度壓縮技術和 DPU 平台，為深度學習提供端到端的解決方案。透過神經網路與 FPGA 的協同優化，深鑒提供的嵌入式端與雲端的推理平台更加高效、便捷、經濟，現已應用於安防與數據中心等領域，深鑒團隊擁有國際性的學術影響力和資深的工業經驗，得益於深度學習圖像與語音處理方面取得的成果，專注於為更多行業提供前沿的人工智慧解決方案。日前深鑒科技還發表了中國首個深度學習 SDK，DNNDK 提供了一套完整全流程軟體工具鏈，涵蓋了神經網路推理（Inference）階段從模型壓縮、異構編程、編譯到部署執行的全流程支援，幫助深度學習演算法工程師和軟體開發工程師輕鬆利用 DPU 的深度學習計算能力，達到 AI 計算負載的加速。據該公司的官網顯示，投資方包括金沙江創投、聯發科、清華控股等，三星則是該公司的合作夥伴。這次三星第二次投資海外的 AI 新創公司，2016 年 10 月三星曾向英國的 Graphcore 投資 3,000 萬美元，深鑒科技開發的神經網路壓縮技術和神經網路硬體體系結構吸引了三星的關注，但沒有透露此次投資的金額。據知情人士透露，就在幾個月前，南韓通信營運商 SK 電信也對深鑒的 AI 業務非常關注，並提出了投資意向，但遭到後者拒絕。三星在 AI 技術上的投資，未來有可能會將相關的技術整合到處理器的研發中，此次投資深鑒科技除了技術上的考量外，也可能是與中國的市場環境相關，中國政府大力扶持國內的人工智慧產業，三星的投資能夠讓該公司在中國市場更順利地開展業務。 Samsung invests in China AI chip start-up DeePhi
在通往達成自動駕駛的路上，其中之一的障礙，就是極端天氣，例如下雪。2015 年，Google 公開承認，儘管自動駕駛汽車安裝各式各樣的高精度感測器，仍逃不開變幻莫測的天氣條件下繪圖和導航的道路難題。曾經，為了克服雨天路況，Google Waymo 團隊為鏡頭感測器加裝雨刷，但全面即時掌控路況還是很難。日前，一家公司邁出更遠的一步。有趣的是，方案的源頭並非專注自動駕駛的技術企業、也不是車廠，而是日本老牌電器公司三菱電機（Mitsubishi Electric，ME）。可以想像，下雪對自動駕駛系統需要感知的路面車道線、辨識等資訊將帶來「災難性」的毀滅。就像蓋上一條白色毯子，雪會覆蓋掉非常多幫助車輛安全駕駛的資訊。三菱電機開發的技術，則透過「位置資訊增強」演算法，用 GPS 資料糾正天氣對路面探測造成的影響。幾乎所有人都聽過三菱電機的名字，在日本，自 1980 年代起，三菱電機因電視和錄影機產品線成為當地家喻戶曉的品牌，如今這兩條產品線已停產，三菱電機的核心業務轉向機器人等工業自動化產品以及 AI 產業鏈。時間可追溯到今年 3 月召開的德國漢諾威國際資訊及通訊技術博覽會（CeBIT），三菱電機發表了基於 AI 的行動繪圖系統（Mobile Mapping System，MMS）。據了解，MMS 利用鏡頭和其他感測器建立「高精度動態 3D 地圖，用來提供道路和周邊物體資訊」。官方介紹，這個繪圖系統的感測器能整合到任何家用車車身，並建立點雲圖。雷射在掃描障礙物同時，系統會依賴三菱的 AI 技術繪製反射得到的資料成地圖。據悉，透過駕駛時使用雷射雷達、鏡頭和 GPS 感測器，系統的即時繪圖精確度已達 10cm 甚至更高水準。三菱電機希望，這個系統未來能應用在自動駕駛，甚至更多場域。透過車載感測器即時高精度地圖資料生成，這其實不是什麼新技術，三菱電機有什麼不同呢？據了解，利用三菱提供的演算法和感測器硬體配置，MMS 系統能比以往繪圖系統的地圖生成速度快 10 倍，且成本更低。據三菱介紹，最大的不同點在於系統的「差異化擷取」技術，能自動辨識與上次繪製的地圖不同，或說變了的地方再繪製。這樣一來，系統只傳送和更新變化的路況資訊，而不是每次都重做大量的高精度地圖資料，這將大大提高傳統意義高精度地圖的繪製效率，同時降低資源投入和成本。當然，因為搭載的感測器與市面繪圖系統無異，MMS 系統也不可規避地面臨下雪探測失靈的繪圖難題。為了攻克這個技術難點，三菱開發了一種名為「公分級增強服務」（CLAS）的定位手段，基於日本準天頂衛星系統（QZSS），而三菱電機是這個國家級專案的主要政府承包商。CLAS 補足 MMS 的技術空缺。具體而言，CLAS 從衛星抓取資料，基於地面感測器辨識車輛位置，然後再利用「位置增強」演算法進行誤差糾正。通常而言，衛星精確度在 10 公尺左右，而 CLAS 的演算法能將這個數字進一步最佳化到公分級。近期一個關於自動駕駛的分析報告指出，自動駕駛技術具備可行性的前提是，車輛對周邊環境的感知精準度應保持在 25cm 以內。據 CLAS 的資料，其水平精確度 12cm，垂直精確度 24cm。所以總地來說，將 MMS 3D 繪圖系統與更精確的位置感知相結合，一定程度上，自動駕駛系統可不需要辨識車道線來做駕駛決策。目前三菱已成功利用 MMS 系統訓練車輛在下雪天繞過圓錐路障，公司也計劃在此基礎進行更深度的測試研發。CLAS 實地測試始於 9 月 19 日，官方表示，該服務將於...
上週，AlphaGo 「終極版」AlphaGo Zero 再次讓世人驚訝，自學 3 天完勝李世乭、40 天登頂「世界圍棋冠軍」。但這並不意味著人工智慧有能力取代人類，套用機器人界的一句話：5 歲以上人類能做的事，機器人都能輕鬆勝任，但學會走路，辦不到。簡單來說，要 AI 辨識人類的行為動作至今仍是難題，而 4 個月大的嬰兒就能辨識各種臉部表情了。Google 正讓自家 AI 克服這個難題。最近 Google 發表了新的人類動作數據庫集體 AVA（atomic visual actions），可以精準標註影片中的多人動作，而其學習的對象則是來自 YouTube 大量的影片。據 Google Research Blog 介紹，AVA 的分析樣本主要是 YouTube 的影視類影片。Google 先從這些影片收集大量不同的長序列內容，並從每個影片截取 15 分鐘，並將這些 15 分鐘片段再平均分成 300 個不重疊的 3 秒片段，同時採樣讓動作順序和時間順序保持一致。▲ 3 秒片段邊界框標註範例，範例中只顯示一個邊界框。接下來則需要手動標記每個 3 秒片段中間幀邊界框中的每個人，從 80 個原子動作（atomic action）中選擇合適的標籤（包括行走、握手、擁抱等）標註這些人物行為。▲ sit▲ watch▲ kissGoogle 把這些行為分成 3 組，分別是姿勢／移動動作、人物交互和人與人互動。目前 AVA 已分析了 570,000 個影片片段，標記了 96,000 個人類動作，並生成 21,000...
新創企業為吸引人才，常會端出這句話：給我們一個機會，如果公司成功會讓你「很有錢」。現在科技產業巨擘為吸引 AI 人才，也開始撒錢搶人，導致學術界教授出走，中小型企業向海外人才招手，且 AI 人才短缺現象還會持續好幾年。紐約時報（The New York Times）訪問 9 位在美國大企業從事 AI 技術開發的人表示，一般 AI 專家包括剛畢業的博士，以及教育程度較低但有幾年經驗的人，可拿到的總報酬從每年 30 萬美元到 50 萬美元。知名專家 4~5 年時間可拿到上百萬或上千萬元報酬，並可重新議約，很像專業運動員的做法。最頂尖的是 AI 計畫負責人，自 2007 年起加入 Google 的自駕車部門主管 Anthony Levandowski 在去年加入 Uber 前，於 Google 賺到 1.2 億美元報酬。科技產業競逐 AI 人才導致報酬急速上升，業界甚至認為科技業也需要國家足球聯盟式的薪資上限。薪資急速上升的原因還有其他產業加入競爭，如汽車業。網路公司如 Facebook 與 Google 不怕撒錢，且他們認為 AI 可幫助他們開發數位助理，以及家庭智慧裝置，並發現不適當內容。但是，人才難尋。根據蒙特婁獨立實驗室 Element AI 的說法，全世界不到 1 萬人擁有處理 AI 研究所需的技能。卡內基梅隆大學電腦科學系院長 Andrew Moore 表示，「高薪競逐人才的現象不一定對社會有好處，但這些公司這樣做是出於理性的行為，因為他們急於確保自己擁有 AI 技術團隊。」DeepMind...