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波士顿最新报告:AI时代,企业如何搭上人工智能的快车?

来自《麻省理工学院斯隆管理评论》和波士顿咨询公司今天联合发布的一份研究报告。他们对来自112个国家、21个行业的3000多名企业高管、管理人员和分析师发进行了调研,还深入采访了30多位技术专家。 报告显示,不到40%的公司制定了人工智能战略,就连员工规模超10万人的大公司,也只有一半这么做,要知道,这类公司是最有可能制定人工智能战略的。“在多数公司,野心与执行之间都有很大的落差。” 波士顿咨询公司高级合伙人兼该报告联合作者Philipp Gerbert这样评价这种现象。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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跨界人工智能,丰田收购谷歌旗下机器人公司波士顿动力

而研发Atlas的这家公司就是谷歌旗下专注于研发机器人的九家公司之一Boston Dynamics(波士顿动力)。 至于丰田方面,作为全球销量最大的汽车制造商,近年来也开始致力于人工智能领域的研发和探索,丰田收购Boston Dynamics也并非首次跨界尝试,此前已经被爆料挖角了James Kuffner、Joseph

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    波士顿咨询报告:人工智能不仅会增加失业,还可能加剧社会不平等

    多数经济学家都认为,机器人和人工智能的进步可能会在未来几十年引发更大的失业浪潮。但似乎很少有人思考这项技术进步对社会流动性造成的影响。 波士顿咨询公司和英国慈善组织萨顿信托(Sutton Trust)的最新报告阐述了其中更蕴含的风险。该报告指出,除非政府采取措施,否则下一波自动化浪潮将会极大地增加社会不平等,进一步扩大贫富差距。 例如,随着人工智能所能处理的行政工作逐渐增多,律师助理或类似专业人士的需求可能会在未来几年减少。在英国,超过35万律师助理、工资经理、记账员可能因为自动化系统的发展而失去工作。 ? 该报告由波士顿咨询公司负责,本周三正式发表。它对英国展开了细致研究,并认为该国约有1500万工作因为自动化而受到威胁。

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    基于keras的波士顿房价预测

    训练集404条,测试集102条;每条记录13个数值特征。 房价单位为1000美元。

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    波士顿动力CEO:不排斥军方订单,就想你粗暴地对待机器狗

    八问AI:既然有人操控,机器人还是人工智能吗? 有。 Marc Raibert将人工智能分为了两种: 一种是运动型人工智能(Athletic AI),相当于人类的动作行为,比如站立、行走、攀爬、绕过障碍等等。 他说,波士顿动力是运动型人工智能领域的专家,如果教会机器人如何站立、行走、导航等等,指导机器人去完成任务就会容易得多。 但波士顿动力公司不仅仅在做运动型人工智能,在Handle的使用场景中,就需要用到学术型人工智能的能力,比如要知道箱子在哪,怎么去搬等等。 Marc Raibert说,他们会采用模拟的方式去研究学术型人工智能技术。 九问PR:这些视频的火爆,是不是波士顿动力一手策划传播的? 现在波士顿动力只要出一个新的视频,就会引起大量的转发与传播。

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    回归算法预测波士顿地区房价

    正规方程(LinearRegression) 梯度下降(SGDRegressor) 适用于小规模数据集特征数量<100K 适用于大规模数据集>...

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    Sklean数据集(5)-波士顿房价

    译文 波士顿房价数据集 **数据集特征:** 实例数:506 属性数:13数值/分类预测。中值(属性14)通常是目标。 如果是河流边界,则为0;否则为0) NOX 氮氧化物浓度(百万分之几) RM 每间住宅的平均房间数 AGE 1940年以前建造的自住单位的年龄比例 DIS 离波士顿五个就业中心的距离 那个Harrison,D.和Rubinfeld,D.L.的波士顿房价数据,“享乐价格和对清洁空气的需求”,J.Environ。《经济学与管理》,第5卷,81-1021978年。 波士顿房价数据已被用于许多机器学习论文,以解决回归问题。 主题::参考文献 Belsley,Kuh&Welsch,“回归诊断:识别共线性的影响数据和来源”,Wiley,1980年。244-261。

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    现阶段将波士顿动力的核心定位于人工智能和机器学习是不合适的

    AI 科技评论按,就在上个月,波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能。 从这可以看到他做到了让算法快速迭代,人工智能在此显然扮演了重要角色。 波士顿动力需要用到复杂的人工智能算法,以保证机器人的平衡以及定位和导航功能。 现在机器人界对机器学习这类新的方法和可能是非常开放的,但对于把现阶段将波士顿动力的核心定位于人工智能+机器学习,是极其不合适的。 初衷也很简单: 一方面,明明是一群做机电液压系统实现+传统运动控制的硬件和控制工程师辛勤工作的成果,凭什么要被人工智能收割? 任赜宇进一步解释,波士顿动力创始人 Marc Raibert 已经在很多场合公开声明「目前没有使用到机器学习相关的算法,仍是基于传统的运动控制去做实现,但并不否认未来使用的可能性」。

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    基于LinearRegression的波士顿房价预测

    jupyter notebook 不知道怎么打开jupyter notebook的朋友请查看我的入门指南文章:https://www.jianshu.com/p/bb0812a70246 1.载入数据集 波士顿房价数据集详细中文解释链接 3.8 字段DIS分析 DIS表示距离5个波士顿就业中心的平均距离,把它作为x轴的数值。 image.png 6.学习更多 更多关于如何提高波士顿房价预测得分的内容,请阅读我的另一篇文章《基于GridSearchCV的波士顿房价预测》 文章链接:https://www.jianshu.com

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    波士顿动力又逆天了!

    旋转跳跃我不停歇--波士顿动力又逆天了!

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    十年三度易主,被孙正义60亿贱卖,波士顿动力还有“光明的未来”吗?

    但是,该技术仍处于早期阶段,对物体的灵巧操纵是人工智能研究的热点之一。 这就是波士顿动力公司的未来。要实现这个目标,公司需要更多的时间和资金,而这正是软银无法提供的。 这就是现代汽车的入局之处。 虽然现代汽车对护理机器人的愿景值得称道,但这也是一个非常复杂的问题,这个问题用现在的人工智能技术是无法解决的,也没有明确的解决方案(著名的机器人学家 Rodney Brooks 发表了一系列文章讨论这一挑战 正如我们在 DeepMind 和 OpenAI 中看到的那样,当一个人工智能研究实验室与商业实体太过纠缠不清时,它就会逐渐发生转变,从推动科学的极限转向开发短期投资回报的产品。 波士顿动力可能会声称自己是一家商业公司。但是从本质上来说,它仍然是一个人工智能和机器人研究的实验室。它的名气建立在其先进的研究成果和源源不断的视频中,表明机器人做了以前认为不可能的事情。 但在现实世界中,尖端的人工智能和机器人技术很少被使用。会跳舞和后空翻的机器人对当前企业对没有太多的用途。它们需要的是能够整合其当前软硬件生态系统、提升其运营能力并降低成本的稳定解决方案。

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    诱惑·避免掉落人工智能陷阱丨科技云·视角

    电视剧中的“小狗”与原Alphabe旗下,即现软银旗下波士顿动力公司的“波士顿机械狗”外形惊人相似。 《黑镜》中“小狗”截图 波士顿机械狗室在国防高等研究计划署(DARPA)出资下替美国军方开发的四足机器人。 波士顿机械狗(Boston Dynamics BigDog)由波士顿动力公司、福斯特-米勒公司、喷气推进实验室,以及哈福大学康德菲尔德研究站共同于2005年研发。 波士顿动力公司SpotMini机械狗 这种影片的时间进程设置在未来,当人工智能足够发达的时间点上,将人工智能设备武器化,甚至打造成杀手机器人。 在人工智能中,最缺乏的依然是算法,是建模,也是人工智能的魂魄,是人工智能之所以称为人工智能的关键。

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    如何用波士顿矩阵分析需求

    波士顿矩阵(BCG Matrix) 又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。 波士顿矩阵是由美国大型商业咨询公司–波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)首创的一种规划企业产品组合的方法。 波士顿矩阵 波斯顿矩阵是由波士顿咨询公司发明的一种方法,最早用于分析市场增长率和市场份额。现在也被经常用于对需求的分析之中。 什么是波士顿矩阵,如下图: 波士顿矩阵由用户价值维度和公司价值两个维度将需求分成了四个象限: 明星需求 对用户体验有价值,对公司战略也有价值的需求。明星需求是双赢的需求,需要优先得到满足。 举一个例子,一个外语在线直播教育平台,收到了如下需求: 视频回放 优惠券 调查问卷 上课提醒 选课程 根据波士顿矩阵,我们来逐个分析一下以上需求: 视频录制:用户可以在课后回放上课的视频,巩固课程学习的内容

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    PaddlePaddle框架学习(一)波士顿房价预测

    文章目录 1.数据集展示 2.程序实现 3.输出结果 1.数据集展示 使用的是波士顿房价数据集,前面若干列是影响因素,最后一列是真实房价数据。

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    波士顿动力Spot进厂打工了!现代汽车安排它去守夜,变身工厂安全员

    这个机器人是基于波士顿动力公司的四足机器人Spot改装开发的,应用人工智能、自主导航、遥操作技术和集团内的Robotics Lab开发的AI 处理服务单元(AI processing service unit 机器人的人工智能技术还允许机器人通过安全网页检测危险并向管理人员发送警报。 Ambi专门研究拾放/分拣机器人,在人工智能机器人拾取包裹分拣和电子商务交付业务方面,Ambi机器人已经迅速跃居前列。 Ambi Robotics已经开发了两种商业解决方案,AmbiSort和AmbiKit目前,该公司正与Pitney Bowes等全球品牌合作,在美国各地扩大其人工智能机器人队伍。 AmbiOS是先进的人工智能操作系统。这是交付加速模型训练的pipeline,因此,客户可以迅速扩大人工智能机器人系统的规模,并能够在操作的第一天就能成功地分类大量独特的物品。

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    实战演练| EDA应用——波士顿犯罪分析

    本期我们以波士顿犯罪数据分析为例,介绍EDA的思路和方法,应用EDA来分析近几年来波士顿最集中的犯罪时间、犯罪地区以及犯罪频率等。 No.2 波士顿犯罪分析 2.1 调库、导入数据及数据观测 ? ? ? 2.2 数据初步分析及缺失值处理 通过生成的mz_table表观测数据缺失情况 ? No.3 总结 本期我们以波士顿犯罪分析为例介绍了EDA的简单应用,但别忘了这仅仅是最开始的工作,在实际的项目中,分析完数据还要进行特征工程、模型选择等 。

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    视频 | 波士顿动力进化【8min】

    问耕 假装发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 提起波士顿动力,就想起狂拽酷炫四个字。 这家公司每隔一段时间,就放出举世皆惊的机器人进展。 比如前不久的三连跳。 ? 最近,有一个关于波士顿动力的新视频,在reddit上相当受欢迎。但是这次的视频并不是新技能,而是一段回顾。 LittleArm Robot用了8分钟的时间,回顾了波士顿从创立迄今的重要进展,如果你不是那么了解波士顿动力,可以从中看到,波士顿动力是如何一点一点进步,最终成长为全球机器人领域的标志性公司。 ? 比方在谈到Google把波士顿动力卖给软银时,误把软银当成一家中国企业,实际上软银是日本孙正义创办的。 下面是这段视频,量子位帮忙压了英文字幕,字幕内容来自YouTube,我们进行了简单的编辑修改。

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    Google终于卖掉神奇的波士顿动力,接盘的是软银孙正义

    安迪·鲁宾任职Google期间进行了一系列机器人的布局,波士顿动力就是他主导收购的项目。 实际上,去年三月就传出Google寻求出售波士顿动力的消息。据说丰田和亚马逊都曾经试图购买波士顿动力。 上个月底,孙正义刚刚宣布软银愿景基金已经融资930多亿美元(传送门),这个全球最大的私募股权基金,融资目标是1000亿美元,重点投资人工智能、机器人等领域。 目前双方均没有披露这一交易的细节。 目前也不知道双方员工情绪如何,不过波士顿动力的CEO在一份公关稿中表示,对加入软银表示“Excited”,亦可赛替德。 波士顿动力是一家出自麻省理工的公司,迄今已有25年历史。 日本一直在机器人领域积极布局,而软银更是押注人工智能。此前,软银推出过机器人Pepper,但据称销售情况并不是太好。 去年软银斥资320亿美元收购英国芯片制造商ARM。 孙正义表示期待波士顿动力继续在机器人领域前进,探索如何让人类生活更轻松、更安全、更有效。 几个月之前,出席巴塞罗那移动世界大会期间,孙正义表示:只需30年,人工智能就将超越人类大脑。

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    “接盘侠”丰田为什么要购买谷歌机器人?

    谷歌为何要出售波士顿动力? 波士顿动力是Raibert在1992年从MIT Leg Lab衍生出的公司。美国军方通过DARPA(美国国防部先进研究项目局)资金支持了波士顿动力的许多项目。 此外,为了攻克汽车的自动驾驶难关,丰田在去年11月投资10亿美元在美国硅谷成立了丰田研究院,重点关注人工智能和机器人技术。 丰田认为加入人工智能技术,有助于完善丰田汽车的自动驾驶系统。 、高级系统和硬件工程师Adam Geboff等,至此丰田在人工智能和机器人领域已拥有了强大的技术团队。 目前尚不清楚丰田对波士顿动力有何种规划,但一位波士顿动力前员工称此次交易是一次“友好收购”。 他指出,“这是一次非常友好的收购,因为(丰田与波士顿动力)已经有良好的人际关系。”

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    Google 黯然解散机器人部门:多足的黄昏,轮式的胜利

    中国工程院院士,中国人工智能学会理事长李德毅表示:“目前车辆动力学性质已经相当完善,以此为基础研发的轮式机器人,对汽车行业最大的改变不是改变车辆的动力学性质,而是实现智能驾驶,而智能驾驶所需的大数据、云服务中心等技术正是互联网公司所擅长的 波士顿动力机器人公司即便已经做到了全球第一,也难以避免被出售的命运。 专用和通用之路 一代代人都在致力于开发通用的人工智能和机器人,希望它们就像我们人类一样。 但这是一件非常艰巨的事。 在计算和算法的层面,Google、百度、微软、IBM 都在研发通用人工智能,但同时也不忘在专用的领域进行商业化。 而在涉及到机械构造的机器人本体,做到通用性就更难了。 所以这些互联网大公司,纷纷选择放弃在硬件领域的重大投入,而是基于自己在算法和软件方面的优势,真正把人工智能大脑做到最好。 未来会是云端大脑和终端本体结合的趋势。 不过到了第三个阶段,也就离强人工智能、超智能时代不远了。

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