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最近幾年，芯片市場又誕生一股新生力量——AI芯片，剛亮相不久，它就成為資本家追逐利益的新寵。國內外的互聯網巨頭如谷歌、微軟、亞馬遜等已經投入到AI芯片的研發工作中，而原本的芯片巨頭如英偉達、華為海思，近水樓臺先得月，早早地就開始了產品的制造，整個AI芯片由于這些巨頭的紛紛加入，使得競爭愈演愈烈。
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就在剛剛舉辦完的北京冬奧會中，中國推出的人工智能和機器人技術，在導覽、安防巡檢、餐飲制售、配送服務、清潔清掃等崗位上進行服務。美國也注意到了這一焦點，發現自己在人工智能方面逐漸落后于中國。
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北京冬奧會期間，北京市科委、中關村管委會圍繞城市運行等場景，在人工智能產業領域積極布局，打造全流程服務型智能機器人應用示范。這些人工智能機器人在安防領域、清潔領域以及交互服務均表現優異。
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人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。最近，這項技術被提升到一個新的水平，來自澳大利亞、新西蘭和印度的國際研究小組，利用人的表情在VR環境中操縱物體，無需使用手持控制器或觸摸板，這在全球尚屬首次研究。
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冬奧盛會，為世界展現了一個令人驚艷的中國。作為冬奧會開閉幕式的“幕后英雄”，天民公司不斷攻克技術難關，用高科技為冬奧會保駕護航，僅僅一周就完成了閉幕式舞臺的改造。閉幕式上致敬送別的一幕，以大道至簡的方式，演繹出傳遞出最直抵人心的不舍與感動。
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新冠病毒檢測是當下使用醫學檢測機器人的重要場景，機器人可配合智能冰箱、完成樣本處理自動化模塊、核酸提取儀等設備實現樣本、試劑等物料的快速取放和移載。據測算，一個20人左右的檢測實驗室中引入一臺醫學檢測復合機器人，可減少一半的檢測人員配備。
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我國研究團隊利用基于深度學習原理的AI技術，建立神經網絡模型，實現對動作視頻中人體關節點的計算機自動識別，進而建立起了無反光點人體運動自動捕捉人工智能系統。相較于傳統的逐幀識別目標，具有運算量低、運算速度快等優點。
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中國政府去年發布了一項人工智能計劃，目標是到2030年中國能成為AI研究領域的全球領導者。醫療保健是中國首批人工智能應用的四大重點領域之一。我國康復醫療市場需求巨大，前瞻產業研究院數據顯示，預計2025年，康復醫療市場規模將突破2000億元。
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AI在高速發展，但也必須通過長遠的眼光來綜合評判它。AI可能會直接導致人類失業或者社會紛爭的問題還不會出現，相反的是人工智能也會帶來更多的就業機會。2025年AI將消滅8500萬個原有工作崗位，創造9700萬個新崗位。
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醫學檢測復合機器人以中控系統為大腦，以復合機器人為手腳，采用模塊化的設計理念，可協作醫護人員完成實驗室中的各項工作。可以利用人工智能技術通過醫療質量的管理改善這一點，運用AI技術可以對影像和病歷規范化管理，嚴格控制醫療質量。
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越來越多的傳統醫療公司、互聯網科技公司以及新生的人工智能公司開始大力發展醫學影像人工智能產品。護理團隊可以根據AI的建議來教導患者日常的預防措施。該算法將患者健康數據與社會經濟因素和不遵守情況的歷史數據相結合，以計算風險。
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未來人工智能無疑是數字經濟最重要的組成部分。而人工智能的發展，首先要解決的是人工智能與實體之間的法律關系及邊界問題。人工智能不是為了讓人脫離真實世界，而是為了增加人與真實世界、人與人的交流，它應該使人類更懂得多元與互信，而非割裂的二元。
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機器人走入家庭和辦公室是機器人研發的重要愿景。社交機器人可以看作“第六媒介”，能夠陪人聊天，為不少孤寡老人提供了陪伴。但很顯然，機器人的“情感陪護”源自其內部的程序設置，并非出于真情實感，機器人是沒有任何感受的。
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AI智能無人掃路機采用的是激光雷達掃描系統和智能AI識別系統，搭載激光雷達、攝像頭、組合導航系統等高性能傳感器，具備自動駕駛、精準定位清掃、路沿石邊緣檢測并貼邊清掃、遇障礙物繞行或讓行、識別紅綠燈、跨越人行道等功能。
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AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI芯片研發后，不會很快就被市場接納，應用場景也不是很成熟，需要一個適應過程。芯片研發本身具有研發成本高、回報周期長的特點，適用AI芯片的商業模式很多都還在創新探索階段。
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人工智能的本質，是讓生活變得簡單。讓人們產生懼意的智能未來，其實也是我們的過去。增加人與真實世界、人與人的交流，它應該使人類更懂得多元與互信，而非割裂的二元。而人工智能的發展，首先要解決的是人工智能與實體之間的法律關系及邊界問題。
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未來的AI是數字經濟最重要的組成部分。而AI的發展，首先要解決的是AI與實體之間的法律關系及邊界問題。AI不是為了讓人脫離真實世界，而是為了增加人與真實世界、人與人的交流，它應該使人類更懂得多元與互信，而非割裂的二元。
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中國對醫療保健行業的關注不僅僅在于成為AI技術的全球領導者。根據去年的人口普查，過去長期施行的獨生子女政策導致了人口老齡化：65歲以上人口超過1.58億，再加上勞動力短缺，迫使政府將工作重心轉至提升醫療保健領域的自動化上來。
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預訓練大模型降低了人工智能應用的門檻，解決了人工智能應用的數據和行業知識兩個難題，既不需要大量的標注數據，又保障了基礎底座。預訓練大模型的推出，則能夠在不具備大量數據標注的同時保證了技術基礎底座，便能夠實現人工智能技術的快速落地。
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我國已經連續8年成為全球最大的工業機器人消費國。盡管人工智能在高速發展，但也必須通過長遠的眼光來綜合評判它。人工智能可能會直接導致人類失業或者社會紛爭的問題還不會出現，相反的是人工智能也會帶來更多的就業機會。
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