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从技术协同到产业革命,从智能密钥到已知尽头

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      ·03-24 19:59

      OPPO 的影像秘密

      你认为手机影像能力,上限在哪里? 给自己一分钟,仔细思考一下这个问题的答案。我们或许会发现,内心深处有某块石头横亘在那里,让我们对移动影像的上限预估并不高,比如说长焦会模糊,夜拍不自然,拍摄效果总是显得扁平。凡此种种,不一而足。 在自然界,我们总会发现严丝合缝的石头里,也能长出藤曼,甚至开出花。而对于移动影像,也有一些人不信邪。 在OPPO,有超过1000人的影像团队,每年研发费用超过10亿人民币。在这样的投入下,3月21日发布的OPPO Find X6系列,我们看到了它的影像表现。就像OPPO首席产品官刘作虎所说:“基于OPPO领先行业的影像算法和影像审美,OPPO Find X6系列实现了影像的飞跃式进步,首次实现全主摄、暗光长焦以及计算光影,开启移动影像的新时代。” 让我们一起进入Find X6系列背后,一群种花人和他们的影像秘密。 移动影像,那块石头 阻挡在用户与移动影像之间的那块石头,究竟是什么? 根据IDC数据,2018年至2022年,手机产品的平均价格不断攀升,600美元以上的高端市场销量占比从10.17%攀升至23.48%。而从连续多年的手机销量下行中来看,也可以发现高端手机已经形成了逆势增长,支撑产业前进的核心动力。 (OPPO Find X6 Pro 自由曲面超广角样张) 而影像,则始终坚定地担任着高端市场的胜负手,从无例外。为什么高端市场用户始终愿意花更多价钱来购买影像能力?答案或许在于,用户对手机性能、网络、应用的需求或许是有尽头的。智能手机发展到今天这个阶段,可以看到算力本身发展已经大幅放缓,而操作系统的优化也已经进入了成熟期,能够感知到的性能升级幅度已经很小。但用户对影像审美的要求却依旧处在高位,但远远未被满足: 1.长焦难以创作 主摄、副摄的概念从手机多摄开启时就存在,但专业相机是没有主焦段、副焦段区别的,这是一个手机时代创造出来的概念
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      ·03-23 21:47

      中国量子产业集结,用知识产权助力量子应用化

      凝聚态,是物理学的一个基础概念。当原子因为相互作用力,集中在一起,电子的能级就会叠加,这种状态就叫“凝聚态”。 科技发展史上,产业联盟的存在,可以看作是一个行业内创新主体的“凝聚态”,来共同解决行业中的问题。吸引各个角色走到一起的作用力之一,就是知识产权。 “保护知识产权就是保护创新”,这一论断已经被高科技发展的历史所证明。20世纪70年代的美日半导体之争,正是在半导体制造技术产业联盟Sematech的推动下,成员单位联合研发,按规范开放知识产权和专利,减少了新技术落地可能产生的知识产权保护问题,使所有成员公司的研究成本大为降低,最终让美国在DARM半导体技术上赶上了日本。 时间推进到今天,量子计算成为全球科技竞赛的关键领域。然而,目前中国已有的专利联盟,没有一个涉及具体的量子知识产权,也不涉及成立专利池,这无疑会阻碍中国量子计算的创新和产业化进程。 幸好,在3月23日,中国量子领域也有了自己的知识产权联盟组织。百度联合北京量子信息科学研究院等8家单位,宣布成立国内首个“量子计算产业知识产权联盟”,由北京市知识产权局任指导单位,百度、北京量子院任理事长单位,其他创始成员包括中国信通院、中国移动、启科量子、玻色量子、华翊量子等,北京知识产权运营管理有限公司担任顾问单位。联盟还设置了标准与知识产权工作组等4大工作组,并成立国内首个“量子计算产业专利池”。 如果说,Sematech是半导体领域一次重要的产业“凝聚态”,那么“量子计算产业知识产权联盟”,就是中国量子计算产业的历史性集结。 它们的共同之处在于,都着眼于新技术的知识产权问题,凝结了产业链上下游成员单位的力量,由远见卓识、广受认可的发起者推动,并为一项新技术从研发到应用的全过程奠定基础。 通过这个中国量子计算产业的核心“朋友圈”,我们可以一窥量子产业化的秘密:一个量子产业联盟究竟需要哪些成员?如何分工?如何发展?会给
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      ·03-23 20:20

      GTC 2023的算力协奏曲,NVIDIA与宁畅共舞AI时代

      开年以来,伴随着大模型的关键性突破,大众对人工智能的关注达到了全新高点。以深度学习为核心的AI,正在邀世界各行各业一同起舞。AI计算硬件的进化,也必须与整个社会的算力需求,同频共振。 大模型让算力需求指数级增长,计算硬件是否能随之突破?3月20日,GTC 2023开发者大会如期而至,自然要回答这个问题。GTC发布了基于L4和L40的NVIDIA推理平台,国内AI服务器厂商宁畅发布的X620 G50全能型AI服务器,也率先支持全新发布的NVIDIA L4 Tensor Core GPU和NVIDIA L40 Tensor Core GPU。 (宁畅X620 G50 搭载NVIDIA GPU) NVIDIA和宁畅,携手构筑算力底座,AI和元宇宙时代的盛大舞会,接下来会发生什么? 量变引起智变:AI推开的舞会大门 2023开年以来,以大语言模型为代表的AI进入新阶段,在理论和逻辑上可以带来难以想象的经济价值,成为全球瞩目的话题。 拉开AI与元宇宙时代的舞会大幕,靠的是AI计算的“量变引起智变”。 所谓量变,指的是“超大规模计算+超大规模的模型+充分的训练过程”,用强大计算来提升AI表现。即便是现在最大的“大模型”,依然还不够大——模型参数还在增大,数据量越大推理表现越好,多模态大模型还需要更多训练。可以肯定,要继续发挥AI的潜力,强大充沛的算力是前提。 所谓智变,指的是在“大算力+大数据+大模型”的基础上,AI出现一种智能“涌现”现象,体现在大语言模型近期开始具有强大的理解能力和长文本生成能力,是AIGC、元宇宙等新产业的底层技术之一。计算的量变带来AI的“智变”,推动AI进入规模化生产和落地应用的新阶段。 由此带来了新问题,一方面AI要到一个个行业场景里去,导致整体算力需求的不断增加,进一步加剧了算力供需不平衡;另一方面AI进入广袤的行业领域,面对多样化的计算需求,需
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      ·03-22 20:33

      大模型落地比趋势更重要,NLP+金融如何看得见、摸得着?

      全球很多人都开始相信,以ChatGPT为代表的大模型,将带来一场NLP领域乃至整个人工智能的技术革命,影响遍及各行各业。 那么,金融机构和科技企业,应该以怎样的姿态迈入新的洪流? 前不久,有“中国智能科学技术最高奖”之称的吴文俊人工智能科学技术奖,正式公布了2022年度获奖名单。 其中,度小满建设的“智能化征信解读中台”工程,率先将大型语言模型LLM、图算法应用在征信报告的解读上,荣获了吴文俊人工智能科技进步奖,成为唯一入选的金融科技公司。 大模型应用价值到底在哪里,如何落地?是一道新技术从实验室走向产业的必答题。 度小满的“智能化征信解读中台”工程,就带来了技术+应用的双重答案。 征信报告是识别个人信用的最重要风控手段,报告中包含大量非结构化的征信数据,比如大量的文本信息。这些征信数据的复杂性和多样性,很难使用传统的数据处理方式进行分析。而度小满“智能化征信解读中台” ,能够将报告解读出40万维的风险变量,将银行风控模型的风险区分度提升了26%,切实在银行信贷场景中发挥作用。 这背后的技术是度小满率先将大型语言模型LLM、图算法等新技术应用在征信报告的解读上,“智能化征信解读中台”包含了“3个平台-1个特征生成框架-3个模型”,让征信报告解读进入到图机器自动学习阶段。 大模型重新定义金融科技 NLP长期以来是一个AI领域基础而“冷门”的学科,全世界的NLP公司都比较少,度小满为什么还要坚持研究NLP领域?大模型时代, NLP能给金融领域带来哪些变化? 先说大模型。 金融文档、信息处理等NLP任务贯穿整个金融领域,读文档、查文档、写文档,是金融机构各个业务场景中的基础工作。以往,这些领域的智能化,使用传统NLP范式去开发相关模型,数据标注成本高,开发交付周期长,维护困难。 LLM用预训练+精调+提示的新方法,能够用一个模型处理多个任务,甚至未曾见过的通用任务,这
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      ·03-21

      蚁人与量子停车场

      在我们看似井井有条的世界中,也存在着拥挤、无序的量子空间,停车场便是其中之一。 停车场信息化建设落后,数据和资源无法共享,形成信息孤岛;在车辆管理过程中,工作人员很难及时了解车辆准确的进出时间,造成工作人员与车主之间的矛盾;工作人员为了管理停车场需要长期生活在暗无天日的停车场中,对工作人员身心都造成影响。 随着AI的发展,改变停车场的混乱现状成为可能。下面就让白洞带领大家一起,看看AI是如何改造停车场的吧!
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      ·03-21

      用好多云,才能深化数字化

      越来越多的企业选择上云,完成业务的数字化转型,促使云计算市场变得格外热闹。全球范围内,谷歌等新晋云厂商正在蚕食AWS的霸主地位,国内也有京东云等“后起之秀”,市场份额增长速度也很快。 面对这么多云厂商同台竞技,企业是不是有种眼花缭乱的感觉?于是,抱着“鸡蛋不能放在同一个篮子里”“货比三家,让云厂商卷起来”等想法,越来越多的企业开始采用混合多云战略,按需采用公有云、专有云等混合云架构,还会结合各家优势采用多家云厂商的服务。 这种混合多云的新一代IT基础设施,为什么比单一的 “一朵云”更具吸引力呢? 可以看到,数字化转型来到新的关键时期,混合多云确实是必要的。不过,混合多云架构也带来了大量挑战,比如IT资源的复杂度,管理难度随之增大,看似选择更多,实际名目繁杂,不同架构、不同品牌的云难以互通,反而形成了另一种形式的绑定,实践中经常感觉不够灵活,再比如,混合多云所涉及的供应链复杂,没有全面、真正地实现国产化替代,卡脖子断链的风险就始终存在。 所以,企业数字化也开始呼唤新一代数字基础设施。一方面,要保证灵活性,在混合多云架构下,让多种计算资源能够进行良好的协作。另一方面,需要强调安全性,通过“多云多芯多活”,完成国产化真替真用,提升中国企业的供应链韧性。 这两个任务,实现起来都不容易。因此,在应用混合多云战略的深度数字化阶段,企业需要具有深度数字化经验的多云合作者,让自身少走弯路。 京东自身业务从上云的那一刻开始,就生长在混合多云的环境中,成为一个超大规模混合多云实践的练兵场。支撑着京东业务的京东云,自然对于融合开放的新一代基础设施,颇有心得。 产业数字化进入深水区,混合多云成为必经之路,我们可以从京东云的实战与思考中,得到哪些关键的启示呢? 构筑数字化通衢:混合多云的瓶颈与挑战 混合多云架构,先天就具备企业喜爱的特质:灵活性、性价比、主导权、高稳定、高可用,是ROI最高的选择和建
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      ·03-20

      智能健康管理正当时,脉冲技术的一次自证与他证

      帕斯卡尔(Blaise Pascal)在《思想录》中,写下了一句耐人寻味的诗句:人只不过是一根苇草,是自然界最脆弱的东西,但他是一根能思想的苇草。 因为脆弱,生理健康与安全是人生存的基本前提,也是基本需求; 因为思想,人类可以不断探索更发达的医疗和健康方式,成了社会进步的基础、动力和目标。 近几年,健康管理的新可能,普遍聚焦在科技设备、仪器和手段的应用上,脉冲按摩仪就是其中之一。 射频脉冲技术在医疗健康领域有着较长的应用历史。1997年,斯路基特(Sluijter)提出了射频脉冲技术,利用间断射频电流,由射频仪间断发出脉冲式电流传导至神经组织,在局部引起分子移动、摩擦等产生微热量,通过电磁场效应对神经的突触活性、细胞因子等有一定的影响,发挥神经调节作用,达到镇痛目的。 对病理性疼痛有很好的疗效,这些特征使得电脉冲技术很快被应用于临床理疗领域。中华医学会疼痛学分会编著的《中国疼痛病诊疗规范》中,就明确将脉冲射频技术作为缓解疼痛的手段之一。 近年来,电脉冲技术逐渐走出医疗器械的领地,被集成为家用型脉冲按摩仪产品,走向大众市场。由于不同品牌产品差异较大、涉及技术众多、大众认知度和普及度不高等,很多人对于脉冲按摩仪的实际作用,是有疑虑的。要推广这项技术,必须回应大众消费者的疑问:真的能有效吗? 无论是脉冲技术本身,还是脉冲按摩仪这一类健康产品,都亟须一次实证检验。 最近,全球权威检测机构SGS,对市面上的两款主流的SKG脉冲按摩仪,进行了为期7天的深度测试。 通过这次实证,我们可以更进一步了解脉冲技术和按摩仪品类的核心竞争点。同时,借由参与者的反馈,窥见大众对智能健康设备的需求与期待,驱动行业的变革。 那么,此次真人实测是如何做到可信可靠的呢? 1.机构可信度。此次测试由全球权威检测机构SGS发起,该机构创建于1878年,是世界上最大、资格最老的民间第三方从事产品质量控
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      ·03-17

      文心一言,站在奥林匹亚

      1932年7月,在洛杉矶举办的第10届夏季奥林匹克运动会上,一个只有几人组成,运动员仅1人的代表团完成了注册参赛。他们经历了无尽的辗转波折,漫长的海上漂泊,最终来到了奥运赛场上,他们来自——中国。 来到赛场,本身就证明了很多,改变了很多。时至如今,中国的奥运之旅已经跨过了90年。我问文心一言,中国在奥运赛场上取得了哪些成就,它从金牌、奖牌、成绩、覆盖项目四个领域进行了归纳,并总结道,“中国代表团在夏季奥运会上取得了辉煌的成就,金牌数量和奖牌总数均位居世界前列,同时在多个项目中也实现了历史性突破”。 3月16日,当百度向世界展示文心一言的时候,我脑海中首先浮出的是这么一句话:中国AI终于来到了奥运决赛的赛场上。 我们为什么会如此期待文心一言?是对技术革命的热忱,对生产力的渴望?这些当然都有,但更加急切的是,对中国科技能否真正参与到这轮科技革命的担忧和焦虑。 文心一言究竟做到了吗? 我们第一时间拿到了文心一言的测试资格,就让我们从最真实的产品表现出发,回溯这条参赛之路。 站在赛场 我相信任何人都不会认为,近期爆火的大语言模型其价值仅仅在问答,它即将引发出的广泛性科技创新是清晰可见的,带来的价值远远超过其基础。 从2012年深度学习技术成型,到2016年因为数据集测试效果优秀与AlphaGO的良好宣传效果,第三次AI崛起正式开启。2018年,预训练大模型出现,经历了数年时间,ChatGPT等应用正式通过大语言模型的形式引爆了技术能量,这可以被看作AI复兴的2.0形态,是当之无愧的时代焦点。 最重要的是这场比赛才刚刚开始,如果能够第一时间参与到全球主流竞争,意味着中国AI可以参与到竞争规则制定,为上下游发展获得先手时机,创造出符合中国经济与社会需求的战略周期。 那么,文心一言拿到这张宝贵的“参赛券”了吗? 3月16日下午,在新闻发布会现场百度CEO李彦宏向各界展示了新一代知识增
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      ·03-16

      全球运营商的新共识:2025走向自智网络L4

      自智网络是近几年的热门话题。 在5G,即将迈入5.5G的大时代背景下,用AI来解决问题,是当下千行百业的数智化转型探索之道,对于网络来说也不例外。在TM Forum等组织的倡导推动下,自智网络等概念已经在全球通信产业凝结为发展共识,据TM Forum自智网络项目的负责人Aaron Boasman-Patel称:“我们的调研报告表明,91%的运营商已将网络自动化纳入战略,且大部分运营商认为他们在2025年会达到自智网络L3+级别。” 那么,自智网络的最新产业发展情况如何?运营商进展如何?全球运营商又在这一领域有什么战略计划?这些问题的答案,都可以在近日召开的自智网络亚太产业峰会找到。 3月14日,在泰国曼谷举办的DTW Asia 2023 (Digital Transformation World) 大会期间,主办方TM Forum邀请了中国电信、泰国AIS、法国Orange、华为及ACG等代表出席探讨。从会议输出的信息可知,就像我们期待在近几年看到L4级别的自动驾驶汽车一样,在2025年实现L4等级的自智网络,已经成为运营商乃至整个通信产业的期待与承诺。 为了实现这个承诺,各方正在努力前行,筑造未来。 洞察:运营商为何重视自智网络? 在了解自智网络之前,我们需要先来讨论这一技术背后的供需关系。运营商之所以必需要将AI技术与网络运维深度结合,是因为网络的复杂性正在与日俱增。就像仓库规模较小时,可以依靠人力来规划,但当仓库大到一定程度,就必须依靠AI与数字技术来进行规划整理了。 运营商面临的正是这样一种复杂性与日俱增的局面。 首先,运营商的业务正在愈发复杂。随着toB业务的增长,运营商所面临的业务种类激增。工业互联网、车路协同、5GtoB等新机会,极大程度增加了运营商的业务复杂性。而在C端,XR代表的元宇宙等新型业务,以及VR设备、全屋智能等更多元化的IoT设备开始入网,庞
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      ·03-15

      别只关心315打老虎,来看看全年无休的AI打假

      一年一度的“3·15”消费者权益日如期而至,这一天,全民最期待、各家公关最紧张的环节,应该是“打老虎”的高光时刻。 某些高高在上的巨头或大牌的“套路”被曝光,次日忙不迭道歉整改,让广受其害但维权困难的消费者们拍手称快,这样的故事大家已经耳熟能详了。但在3月15日这一天之外,人们日常还会面临各式各样、层出不穷的造假售假,不能都指望一天时间、一台晚会、打几只老虎来解决。 能够全年无休的AI打假师,也就被科技企业推进了大众的视野。不过,想要真的用好AI打假,还要对它的逻辑、能力和有限性,有一定的了解。 本文希望通过科普AI打假的段位,帮大家在日常维权时用好科技的武器。 初级段位:机器视觉PK假货 提到打假,很多人日常接触到的假东西,应该是各类假冒伪劣、以假乱真的消费品。以消费者服务平台——黑猫投诉为例,对假货、售假、货不对板的投诉量非常之大。 先说AI应用在货品打假上的基本逻辑。 逻辑:人工打假难、打假贵、周期长、套路多——通过机器视觉提升“眼力”。 人工打假难:随着现代制作工艺技术越发精湛,越来越多的“大牌”包包、高仿潮鞋、收藏品伪作,不再是粗制滥造的“一眼假”,可以做到以假乱真的地步,看走眼的专家数不胜数。有些造假技艺出神入化的“古玩”,甚至连专业仪器都不能准确鉴定。 人工打假贵:人工甄别需要多名鉴定师“背靠背”鉴定,因此收费也往往是在线鉴定的数倍。国内某奢侈品鉴定平台,在线鉴定49元,实物鉴定收费则达到199元。 周期长:制假售假贩假大多是流水线式团队作战,批量生产,加上越来越多生活富裕的人加入消费/收藏的队伍,交易数量多,相应的投诉量也增多,维权周期也很长,很多消费者只能选择自认倒霉。 套路多:很多人觉得,专家的意见很可靠,专业机构出具的证书有背书作用,但架不住造假套路太多,市场上充斥着仅在鉴定培训班学习过几天而取得“结业证书”的廉价大师,还有不具备相应条件又未经过合
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