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清华发布《中国AI发展报告2018》:中科院系统AI论文产出全球第一
人工智能正成为全球性话题,各国的AI人才争夺战也正愈演愈烈。 那么目前,人工智能在中国的发展条件如何,中国距离成为真正的人工智能强国到底还有多远? 基于此,7月13日,《中国人工智能发展报告2018》在清华大学主楼接待厅发布。 报告从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境、以及社会认知和综合影响四个方面描绘中国人工智能的发展面貌。 先来看几个报告中的结论: 中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一,中科院系统AI论文产出全球第一,但中国在人才拥有量全球第二,杰出人才占比偏低; 专利上,中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量略微领先于美国和日本; 产业上,中国的人工智能企业数量排在全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市; 风险投资上,中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%,成为全球最“吸金”的国家。 此报
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视觉技术进化 工业物联网加速落地
近年来智能化成为各产业的热门议题,工业4.0现在已开始进入实质导入阶段,而工业物联网是工业4.0的基础架构,系统建构时必须与现有设备全面串接,随着制造业的厂商规模增大,机台数量势必会越来越多,在整合概念下,各机台之间的通讯互连已是必然.工业物联网的系统建置目标,聚焦于制造业前端设计与后端制程系统,用以提高产线弹性,现在市场上的工业物联网作法有两种,一是设备中建置传感器,传感器可快速判断工件的类别,改变生产方式,不过一旦所需处理的工件种类变多,这需要系统复杂度也必须同步提升,另一是将产线系统设备模块化,一旦产品或制程将产线拆开重组,即可组装成适合的生产系统。这两种方式都会牵涉到不同系统的整合,一是视觉技术,品管是最后产品质量最后把关的环节,在机器视觉技术未臻成熟之前,过去一向以人力为主,以太阳能、LED产业为例,就有超过20%的人力投注在此,不过产品检测单调且冗长的作业模式,容易使操作者出现疲劳、注意力分散等问题,现在机器视觉技术逐渐精进,足以担当产品检测重任,因此可以被导入产线以提高了产能、降低成本。目前机器可视化的检测作法,是将视觉传感器与镜头,直接建在系统设备上,当产品传送至该站时...
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