我们当时做这个项目，应用在双11实时预测的用户产品推荐上，后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点，如果我们做参数服务器，同样的技术，就是死路一条。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步，但是它的落地点在哪里？这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体，就做客服。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目，它一开始是典型的人力服务工作，在成都客服中心有几千人，每年双11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年，自助率从60%一下子升到94%，2016年自助率高达97%，去年双11最忙的时候，客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标，两三个星期前刚刚做到。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示，展示了机器人本身是怎么来回答问题的；第二，在你没有问问题之前，不靠语音信号或者NLP输入信息，而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里，系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】这个天猫双11，酷炫的AI技术，为你我打造了一场如梦似幻的沉浸式购物之旅。 今年双11，你买什么了？...「撑起」天猫双11的硬核技术 说来，天猫怎么就忽然做起沉浸式购物了？ 其实在过去的13个双11里，天猫的底层技术基础设施得到了深厚的积累。而现在随着AI技术的革新，产品形态的创新，也变得千变万化。...从2015年起，为了适应业务的快速增长，阿里在「双11」活动中开始将电商核心业务弹性上云，以解决大促期间的算力缺口问题。 2019年，实现核心系统上云。 2020年，实现云技术的全面原生化。...另外，今年阿里将自研CPU大规模应用于双11活动，首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化，单位算力功耗降低了60%。 最初，阿里下定决心搞自研CPU的起因，也是为了满足计算场景的实际需要。...阿里CTO程立表示：「从硬件算力提升到基础设施系统层优化，云基础技术释放出巨大的红利，让双11更敏捷、更经济、更绿色。一个全面深度用云、加速技术架构重塑的时代正在到来。」
MircoSD卡(必备，推荐64gb) 建议多买几张，树莓派上可以安装各种系统，进行多个备份。推荐64g的是因为这是当下国产卡比较成熟廉价的型号，20块左右，白菜价值得入手。...如果要跑工业CV应用，可以选用 IMX477R 高清摄像头配相应的长焦和微距镜头。...希望双显示输出的话，那要买两根micro HDMI视频线，因为树莓派的视频接口很近，同插2个转接口会打架… intel神经棒NCS2(可选) AI应用往往是会进行大量浮点数计算，一般会采用GPU进行运算...虽然树莓派4b的运行速度是3b的3倍以上，但跑AI推理还是无法达到实时(实测跑yolo v4s，0.3fps)，但是透过单板计算机进行AIoT的应用促进了边缘运算技术的发展，若单板计算机要在神经网络运算上获得较佳的运算效能...接口 5 散热外壳 乌金铠甲 6 充电器 5v 3A 7 无线键盘鼠标 (可选) 8 HDMI 转接线 (可选) 9 intel神经棒NCS2 (可选) 10 Usb延长线或usb hub (可选) 11
配备了后置双摄像头，而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...我用过oppo一年，手机外形好看，拍照效果好，一年下来系统没有特别大的问题，这对一般女生来说已经满足日常需求了，你可以觉得手机垃圾但没资格说别人做这个选择是脑残，又或嘲讽什么厂妹专用吧？...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！
袁泉和龙海涛其人 袁泉，离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监，是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者，2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统，因此还拿下了当年双11的CEO...在2013-2017年期间，龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计，主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代，并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...第四，时间、空间上的推理。...想要玩好星际，必须基于时序上、空间上去做推理，比如说地理位置的优势，坦克如果架在哪里可能会比较好，如果开分机在哪个位置去开会比较有利，甚至于军营造在什么地方，这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然，更长远未来，从《星际争霸》中学习训练的AI，还会进入各行各业，从工业机器人的生产与操控，到自动化农业，智能交通、物联网领域，都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、...但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。...其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
机器之心原创 作者：张倩 内存不够只能割肉买 DRAM？英特尔：很多时候大可不必。 人们常说，新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。...但实际上，还有很多工业界应用场景的机器学习或深度学习模型可以使用 CPU 与内存来做推理，例如推荐系统、点击预估等。...工业界的推理拦路虎：内存墙 在工业场景下，海量数据、高维模型确实能带来更好的效果，但这些数据的高维、稀疏特征又为计算和存储带来了很大的挑战。...毕竟像推荐系统这样的模型，隐藏层大小可能就是数百万的量级，总参数量甚至能达到十万亿的量级，是 GPT-3 的百倍大小，所以其用户往往需要特别强大的内存支持系统才能实现更好的在线推理能力。...相信如果把它换成 AI 加速能力以及内存子系统带宽和性能表现更优的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，这种打破内存墙的效果将更加明显。
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布，能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前，人工智能技术在能源电力行业已有应用，但仍然面临诸多挑战与机遇。...此外就是AI推理的时耗，需要保证在人工智能决策的同时，也能满足响应时间的要求，同时实现控制指令的下发和反馈。...需要综合利用云、云计算、人工智能、边缘计算、大数据、物联网、移动通信、区块链等技术来达成这个战略，建设新型电力系统，拥有包括自学习、自适应、自驱优、自恢复和自组织等特征，最终建成推动双碳目标实现的这样一个综合能源系统...再次是组装式应用，我们看到在工业互联网领域，因为每套系统的定制化要求非常高，这就会导致在工业场景中出现我们业内所说的烟囱林立现象，比如在电网业务的场景中，需要在人工智能应用的输出上去叠加一层跟OA业务系统的联通...5、工业边缘系统：构建自主研发的实时工业边缘系统，需要完成国产化要求，同时提供实时的边缘计算服务，实现实时反馈、辅助决策，直至自主决策。
△骁龙座舱平台效果展示 规划路线这种事儿也变得充满巧思，数字助手会根据你的习惯，主动问你：“路上买杯咖啡不？”...8155的8倍；GPU则可实现每秒2.9万亿次单精度浮点运算（2.9TFLOPS）或每秒5.8万次半精度浮点运算（5.8TFLOPS），相较于8155，整体性能提升2倍，3D渲染性能提升3倍，能同时带动车内11...更关键的是，骁龙8295搭载双核NPU，AI算力从8155的4TOPS直接跃升至30TOPS。 这样的参数性能，放在车规级芯片上，可以说是一骑绝尘。...值得一提的是，骁龙8295作为可扩展自动驾驶SoC平台，拥有广泛的软件生态系统，包括视觉感知、泊车和驾驶员检测软件栈等等。 对于车企而言，这意味着在骁龙座舱平台的基础上整“花活”更加方便快捷。...归结原因，核心其实是，数据在哪里，AI推理就应该在哪里进行。 一方面，云计算推理成本正随着大模型应用用户数量的增加和模型参数规模的增大而急剧增加，需要充分利用端侧算力来平衡成本。
数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。...比如园区里面随处可见的智能摄像头，进行人脸识别，车牌识别；家里面的智能电视，智能音响；工业领域里面的无人机进行电力线路智能巡检等等，边缘AI正在极大的提高了我们的生产生活效率。...联合推理: 针对边缘资源需求大，或边侧资源受限条件下，基于边云协同的能力，将推理任务卸载到云端，提升系统整体的推理性能。...2）LocalController：实现增量训练、联邦学习、联合推理特性的本地闭环管理。数据集和模型管理的本地控制，AI任务的状态同步等。...3）Lib：给应用提供边云协同AI特性接口，用户基于该Lib实现边云协同的训练、聚合、评估和推理。
每当有松鼠冒险接近喂鸟器，设备就会打开喷水系统进行驱赶。 微软的松鼠机器人不是这个故事的重点，重点是微软在一个ARM CPU上做起了卷积神经网络。这显示了大公司正在进一步推动硬件来支持AI算法。...第二个是推理，神经网络对数据进行解释以产生准确的结果。训练这些网络需要消耗大量的计算能力，但训练负载可以分为许多同时运行的任务。这就是为什么具有双精度浮点和核数很多的GPU表现如此好的原因。...它们被用于处理Azure中的网络任务，但微软也把FPGA用在诸如机器翻译这样的AI工作负载上。英特尔也想分AI工业的一杯羹，无论在哪里运行，包括云。...边缘AI 基于云的系统可以处理神经网络的训练和推理，手机、无人机等客户端设备主要是后者。它们需要考虑的是能量效率和低延迟计算。 英伟达的Buck说：“你没法依靠云来驱动你的无人车。”...英特尔拥有Arria，这是专为低耗能推理任务而设计的FPGA协处理器。初创公司KRTKL的首席执行官Ryan Cousens及其团队将一个低耗能双核ARM CPU固定到处理神经网络任务的FPGA。
支持 Jetson AGX Xavier 工业模组。（它来了，它来了！NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了！）...A/B 根文件系统冗余，用于刷机、维护和更新冗余根文件系统。通过在发生故障时回退到工作根文件系统插槽来增强 OTA 期间的容错能力。...下一版 NVIDIA DeepStream SDK 6.0 将支持 JetPack 4.6 -NVIDIA Triton™ 推理服务器可大规模简化 AI 模型的部署。...Triton 推理服务器是开源的，支持在 Jetson 上部署来自 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime 的训练 AI 模型。...另外，双rootfs模式也是很有用，一个作为备用根分区，万一坏了可以切换到备用根分区，甚至可以从备用根分区进行恢复。
这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
我们做了不到两年，在去年双11中达到97%。以往我们的双11。阿里所有的客户客服全部加班，做了不到一年半，其实他们去年已经没什么事了。以前都是比赛，谁回答问题多发iPad，去年都没有团队比赛。...应该说挺雷人保险产品，但是这个做出来之后，每年都是100%的速度增长，其实运费险平均大概5毛钱有一块钱有一块八，但是双11一天，我们上亿的保单，其实就是说长尾（long tail）现象，非常典型。...那工业很多应用非常在乎实时性，不需要大量delay。所以怎么能做的快呢？这就需要模型的压缩，要用hashing等技术，那这个也非常好的方向。 AI落地经验与教训 ?...那我们就在CTR预估上采用这个系统。因为这个系统只要你能提升1‰，就是很多钱；提升百分之就是更多的钱。我们当时做这个项目，在双11实时预测的用户产品推荐，后来变成阿里巴巴第一大大规模机器学习平台。...一个是从学术界到工业界，还有一个是从美国到中国，其实我过去十几年都在美国，我刚回国不到3年。我觉得最大的挑战其实不在技术，我讲实话。其实我一个技术，真正的落地是个系统工程，系统工程是什么意思？
这个“双11”，你的购物车清空了吗？经过了紧张刺激的“抢购”环节，想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧！ 2017年，我国全年快递业务量已突破400亿件[1]。...通过装置在分拨中心输送系统上的高拍摄像头，AI应用会采集快件的图像信息，并传送到后端服务器进行测量。 测量完成后，数据返回至输送系统，并据此将不同大小的快件送至合适的分拣和装车处。...AI“二重门”之资源调配的件量预测 在“双11”等购物节期间，快递最怕的就是“爆仓”，而避免爆仓的重要手段就是预测件量，匹配相应运力。...而英特尔® Analytics Zoo平台的LSTM算法可以通过有区分的记忆信息来增强神经网络的效能，滤去大量无关信息，通过对日志数据进行大量的训练和推理，使系统能够精准地预测到潜在的风险和薄弱环节。...未来，在英特尔的助力下，韵达还计划尝试视频处理、智能快递柜等先进技术，更进一步AI化。 在明年、后年、大后年的“双11”，你将会感受到更智慧的韵达，更智能的快递。
这个“双11”，你的购物车清空了吗？经过了紧张刺激的“抢购”环节，想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧！2017年，我国全年快递业务量已突破400亿件[1]。...通过装置在分拨中心输送系统上的高拍摄像头，AI应用会采集快件的图像信息，并传送到后端服务器进行测量。测量完成后，数据返回至输送系统，并据此将不同大小的快件送至合适的分拣和装车处。...AI“二重门”之资源调配的件量预测 在“双11”等购物节期间，快递最怕的就是“爆仓”，而避免爆仓的重要手段就是预测件量，匹配相应运力。...而英特尔® Analytics Zoo平台的LSTM算法可以通过有区分的记忆信息来增强神经网络的效能，滤去大量无关信息，通过对日志数据进行大量的训练和推理，使系统能够精准地预测到潜在的风险和薄弱环节。...未来，在英特尔的助力下，韵达还计划尝试视频处理、智能快递柜等先进技术，更进一步AI化。在明年、后年、大后年的“双11”，你将会感受到更智慧的韵达，更智能的快递。
在现场，科大讯飞消费者BG总裁于继栋还列举了柔性机械臂的例子，在赋予机器人超脑平台AIBOT之后，新增了AI+深度视觉、AI+运动控制等能力，从而能快速应用工业质检、商业服务、远程超声、柔性生产等场景当中去...科大讯飞AI研究院副院长高建清公开了相关信息。 第一，需要以深度学习（Deep Learning）为代表的AI基础算法的突破。 在诸多AI基础算法中，无监督学习和知识推理是两个亟待突破的关键算法。...此外，知识推理的另一个重要研究方向，也就是如何实现推理过程的可解释性，科大讯飞将传统符号推理系统与深度强化学习相结合，得出一套在类人答题领域正确率显著优于传统推理系统的框架。...其次，刚刚结束的双11“混战”，带来了最新消费者数据：科大讯飞销售额同比增长32%。...综合多个数据，不难看出AI生态已经渗入各行各业，为生活和工业场景所熟用。 给出这一份综合答卷，刘庆峰表示，随着发展深入，AI在感知能力、理解能力、表达能力、运动能力方方面面，都需要承担更大的任务。
适用于单 / 多用户深度学习训练，1 路 GPU 推理，无需机柜部署。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练，原本耗时超过 20h 的训练，使用 HP Z8 G4 仅需要 11h，节省了一半的时间。...在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中，HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W，支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡，能够一次性加载更多视频 / 图片数据，搭配双路 CPU 和高速硬盘，能够显著提升训练速度。...在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。11 月 9 日，惠普公司宣布将为旗下 Z 系列数据科学工作站预装微软 WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）。
漆远表示，蚂蚁金服今年的两个关键词，一个是“开放”，一个是“AI”。 在此次演讲中，漆远从风控系统、智能助理、定损宝等产品案例出发，全面介绍了蚂蚁金服产品背后的 AI 技术。...2015年我们用于广告取得非常好的效果，后来用于淘宝推荐，前年用到双11推荐，今年又用到了蚂蚁的风控里面，其实它的核心技术就是我们能够通过系统和算法的结合，处理海量数据。...出了一个小车祸，照张像，哪里有问题，是撞了一个洞还是刮蹭进行判断，这是非常复杂的事。...今天我觉得学校可以和工业界合作，工业界有更多的数据，更大的问题更难的挑战，不仅应用技术还可以发展技术，今天介绍的只是一部分的技术，我们还有没有发布的技术。...另外，比如说怎样处理有噪音与不确定性的推理，专家系统是从逻辑推出来的，但是它不能handle真实世界里的噪音和异常情况，今天讲的Graph Emedding是一条路，但不是仅这一条还有其他的方向。
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