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【秋季电子产品展】创新科技论坛巨头云集微软、Google、Amazon 等畅谈市
双击自动滚屏 发布者:admin 发布时间:2017-12-6 阅读:635次 【字体:

  http://www.45ci.com 传奇世界私服由贸易发展局(贸发局)所主办的第 37 届秋季电子产品展(秋电展)、电子组件及生产技术展于昨日(10/13)盛大开幕,共吸引 25 个国家和地区超过 4,300 家厂商前来参展,中国地区新创竞技场也带领新创团队前往参与。在首日的“创新科技论坛”中,主办单位也广邀微软、Google、Amazon、Mobileye、华为、腾讯、E-Ink 等代表,分享自家企业正在投入的技术以及市场布局。

  创新科技论坛以“互联世界”为主题,特首林郑月娥也在致开幕辞中承诺,将推广八大措施来提升的科技实力,包含为大学的研究投入两倍经费、从学研机构培养本地人才以及透过企业招募海外人才、邀请私人创投与合力投资新创、解除妨碍新创的陈旧法规、资讯以建立智慧城市、加强学校与社区教育,以及提升硬件及基础设施,例如与深圳市合作规划创新科技园区等,而该园区一但完工,将成为最大的科技园区。

  在本次创新科技论坛中,最明显的趋势,就是大多数企业代表都不约而同强调用上了 AI 技术。微软架构技术顾问张浩明表示,随着工业 4.0 持续发展,微软透过头戴设备 HoloLens 混合实境(Mix Reaity,MR)应用,将可以比目前的增强现实(Augmented Reality,AR)带来更多帮助。他以 Pokemon Go 为例,当我们 AR 要抓宝时,若是画面刚好对着一堵墙,你把宝贝球丢出去却不会碰到墙反弹,也就是跟背景不会产生互动。而 MR 就是要改善这一点,使数位里的事物能具有真实的物理反应:Physical Reality ∩ Digital Reality = Mix Reality。

  至于要让 HoloLens 的 MR 办到这些任务,则得靠大量数据的累积以及 AI 进行运算跟辨识,这些都是透过大量设备及感测器,发挥微软的云端与边缘智能来达成的。目前微软已经与福特汽车等多家企业合作。福特的设计师能借由 HoloLens 来混合虚拟 3D 全像(Hologram)搭配黏土模型和实体汽车,以加速体验与实验设计,同时也节省大量时间,不再需要像过往一样,每一种新设计就要建立一个黏土模型。

  Google 公共政策和事业总监陈钦淇提到,Google 如何成为世界上最强大的搜索引擎,除了搜索网页外,还包括图片、新闻、地图、影片等,每天处理全世界超过 30 亿次的搜索,靠的正是机器学习。他提出一个情境,在美国纽约市的搜索“Giants”这个词,搜索结果首先会出现纽约巨人美式足球队,不过在其他国家搜索这词,跳出来的可能就是毛茸茸的庞然大物了。或是当我们想要看看“船”长什么样子,你只要输入“船”这个字就会出现图片,但如果我们输入的是“跳舞”甚至是“难过”这类非具象化的词呢?搜索引擎要怎么判断呈现哪些图片?

  陈钦淇以最近 Google 新品发布会才亮相的 Google Clip 相机为例,这个相机搭载了 Myriad 2 视觉处理芯片,像是能在辨识到小婴儿笑脸时自动拍照,捕捉美好一刻,这就是 AI 图像辨识的应用。但他也强调,目前人们透过手机语音搜索的比例已经提高到了 20,未来还会更高,AI 语音辨识重要性同样将持续增加。因此,为了让机器学习的步调加快,陈钦淇鼓励开发者们多使用原始码,例如利用 GitHub 分享工具,采取 TensorFlow 进行研发,并使用 Google 云端平台来建构网站或应用程序。

  Amazon 港澳务发展事业负责人 Zane Moi 表示,Amazon 在 AI 及物联网上的应用已经无所不在。从各地物流中心的仓储机器人 Kiva 挑选线、Amazon 网站的搜索引擎购物推荐、零售体验 Amazon Go 的电脑视觉技术,到 Alexa 藉助自然语言理解和自动语音辨识深度学习提供服务,都是得益于机器学习。因此他便向大家介绍而 AWS 的云端 AI 服务,让所有非机器学习专业的开发人员能够进一步了解相关应用。

  这些 AI 服务主要包含图像辨识 Amazon Rekognition、文字转真人语音 Amazon Polly,以及类似 Alexa 的对话式应用服务 Amazon Lex。基于深度学习技术的 Amazon Rekognition,可分析物件、人脸及场景。Amazon Polly 透过自然语音处理,可将文字转换成线。Amazon Lex 则是基于 Alexa 的自然语言理解、自动语音识别与深度学习,将人说的话转换为电脑可以处理的型式,再重新转换为人类的说话方式,完机对话,若用在客服上能让使用者觉得宛如真人。Zane Moi 认为,AI 的进展能让生活更加便利且“人性化”,而 AWS 足以支持各种主要深度学习架构,能为开发者提供最弹性的。



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