日前，R2.ai的创始人兼CEO黄一文接受了我们的采访，为我们讲述了他们对于人工智能自动化行业的发展趋势以及产品技术核心的认识。 AI无代码时代来临 业务问题，而不只是机器学习 “我们希望企业可以用98%的时间来解决业务问题，而不是机器学习问题”，谈到整个人工智能和数据行业的未来发展时，黄一文这样说道。 外媒Interesting Engineering在报道R2.ai这家近年来快速增长的公司时使用了”new generation”一词，我们也确实看到R2.ai为人工智能在应用当中从0到1的落地迈出了坚实的一步 “企业落地人工智能基本上可以有两种方法，第一种是基于系统规划，企业通过采集大量数据，搭建基础设施，一步一步地落地人工智能。 这样能大大降低人工智能落地的成本，也给企业更多的正反馈来进一步应用人工智能”。黄一文为我们补充道。 那么，数据科学家会失业吗？
AI应对 面对以上的运维带来新的挑战，我们的运维团队也在积极应对，历史上尝试多种方式，取得了一些成果，最终，我们采用AI的方法来进行了实现 。 这篇文章是腾讯社交网络运营部社交平台运维组针对社交平台（QQ空间、微云、相册、天天P图等）运维场景做的一系列工作，在原有监控数据的基础上，设计了“智眼”系统，实现了对KPI曲线的异常检测、智能多维根因分析
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
移动技术革新 移动智能时代当选用什么姿势追赶AI潮? 【AI时代的移动技术革新】人工智能离我们的生活越来越近，只需一部 手机 ，便可以有效解决社交沟通、交易支付、出行交通等一系列问题，从语音识别、声音模仿到机器学习、智能硬件，在移动端实现人工智能也已成为大势所趋 那么如何把握人工智能带来的新机遇，如何在移动端建立可以广泛应用的 AI 技术力量并落实为产品，如何利用技术创新提升研发效率和业务范围， 开发者个人又如何向AI领域转变？ 为此，APICloud联合InfoQ共同主办2018移动技术创新大会，邀请亚马逊、IBM、阿里、百度、腾讯等几十位技术专家，重新定义移动开发新生态，共同探讨AI时代的技术变革经验。 刘鑫 APICloud创始人兼CEO 自2003年起见证了中国移动互联网从SP梦网到智能机时代的全过程。
【新智元导读】《纽约时报》刊文，介绍了能源巨头转向传感器、无人机，想要拥抱数字世界的最新动态。而数据，则成了这些传统巨头都想要的新能源。 Chris Black...
需要从结构、过程和设计上进行改变，反过来这也将带来新的汽车时代。 2. 无边界的家庭 “互联的家庭”（connected home）现在已经成为现实。但这个概念现在还没有特别智能。 我，我自己，和AI 人工智能（AI）在2016年吸引了全世界的关注。它呈指数级迅速发展的同时——去年把AI使能的聊天机器人用于消息应用是种主流——这个技术的风险也被过分宣扬了。 确实，AI越来越成熟。 为了成为做出更有感情的智能，队机器学习能力的需求会越来越大，这为下一代数据服务铺路。 未来，组织机构开发产品和服务的方式会让情感化的智能成为严格的AI标准。 然而，AI离我们梦想的人类体验还很远。它没有人类的感情，没有理解力，无法概念化。这让我们把有感情的智能植入到数字服务的可能性有限。 人都是有瑕疵的，而AI使能的服务必须足够聪明，能接受情感的输入并且以有感情的智能方式回应人们。 未来发展 AI将在2017进一步飞跃，出现更好服务，可以基于场景像人类一样理解和回应。
我们正在进入语音时代，从智能语音助手到智能家居，这些智能语音产品已经开始融入我们的生活了。 智能语音既是人工智能的起点，又是人工智能的终点。 我们驯化人工智能的方式，是让机器像人一样成长。 人工智能的演化逻辑，其实是在模拟人脑的进化。它有一项核心技术，叫做神经网络。和之前技术发展最大的不同是，它让机器可以自己学习进化。 从这个角度来看，我们可以说智能语音是人工智能的起点。 为什么说智能语音的发展，也可以说是人工智能的终点。当机器都可以预判，进行反事实分析的时候，就意味着它从某种程度上具备了人类主动思考的能力。
智能化被视为这一问题的终极解决方案。这和信息安全领域的思路相同，当安全视角从基础安全转向业务安全时，人们同样寄希望于智能化和自动化。 在华为全新的存储产品系列中，很容易看到这种变化。 在之前的华为中国生态伙伴大会采访中，华为IT产品线智能存储与数据管理领域总裁孟广斌表示，“我们持续对数据流动和智能运维进行投入。” 依托华为存储的全球联接和华为云EI的深度学习能力，华为智能云管理平台eService通过人工智能和大数据来改造存储管理模式。 比如华为SmartTier不仅支持块，还支持文件级别的智能分层。随着AI技术的发展，华为在闪存智能方面也会有更大的提升，帮助设备内的智能加速，以及设备之上的管理运维。 除融合特性的全新表现外，FusionStorage的一个鲜明特性也是智能化——通过一套统一的智能管理平台，融合运维和运营两大能力，实现数据智能化。
随着第四次工业革命（人工智能）的到来，几乎所有的大公司都在AI领域布局自己的版块。在日常生活中，我们每天都能感受到人工智能带给我们的便利，比如智能手机、智能穿戴、智能机器人、互联网大数据搜索等等。 人工智能分支 机器人作为人工智能领域的一个重要分支，面对着百亿级别的市场增长。 那么，在AI时代下，人工智能将带领机器人走向何方？ ? 什么是机器人 机器人是一个实体，依靠内置的程序进行设定好的内容交流或者是服务。比如常见的扫地机器人，依靠内置程序完成日常家庭清扫。 人工智能和机器人的交集——人工智能机器人 所以，在人工智能的大环境下，势必会引领机器人从“呆板”向“智能”转变，将会赋予机器人语义、视觉、听觉等能力，将机器智能与人工智能结合，成为真正意义上的人工智能机器人 AI与传统的编程区分开来的关键是因为AI算法能“智慧、智能”，传统算法只能执行一个定义的指令序列，而AI算法能在不断执行指令之后，还进行机器人学习，从而模仿达到一些人类智力水平。
智能管理的四个阶段 提到智能管理，可能大家首先想到的就是智能质检，这类应用与客服机器人有着本质的区别。前者是 AI 帮助人做数据挖掘、人机协同，后者是机器完全替代人来完成封闭场景的对话交互。 高门槛、高频的人工操作，已经成为 B 端 AI 产品的最核心痛点。为了解决这一痛点，我们做了两件事： 1、提供智能化运维工具包。 将运营过程中的经验、方法论沉淀成《智能管理运营手册》，详细描述智能冷启和持续运营的 5 个阶段。它可以作为指导教材，帮助 AI 训练师有坡度、有温度地掌握工具，帮助企业牢牢守护住运维 ROI。 （四）AI 时代团队如何敏捷进化？ 最后是一些关于敏捷的思考。 这是个不缺脑暴的时代，模糊、发散的 idea 并不值钱。只有当我们对核心细节做到入微操控，推演出金字塔尖的东西时，才可能做出核心竞争力。
伴随着互联网的快速发展，海量的数据也不断涌现，人工智能技术愈发展现出它的价值。本文将从企业风险监控角度来简单说说金融AI技术有哪些具体应用。 金融AI可以做什么？ 金融AI是基于金融大数据，借助数据处理、数据挖掘和机器学习等技术做出预测性的决策过程。近年来，金融AI在金融智能客服、金融风控、智能投顾等领域得到了很好的应用。 金融AI通过大数据挖掘、构建人工智能学习算法等手段，可以更好的对金融风险进行预测和感知，提高数据采集、处理的效率，对风险交易和违规行为做到有效监控，提升金融风险识别能力。 金融AI如何赋能企业风险监控？ 风险控制一直是金融领域的核心，利用金融AI技术建立企业风险预警平台，提供智能辅助决策信息，可以将信贷审批人员从企业尽调、数据分析等繁琐的事情中解脱出来，帮助他们提高授信审批效率和质量。
1.李彦宏：“人工智能是新时代的电力” 2.马化腾：各个事业群都有AI团队，将人工智能与产品结合 3.雷军：人工智能时代即将到来 建议列入国家战略 李彦宏 “人工智能是新时代的电力” ? 李彦宏表示，人工智能会给这个社会带来的改变应该说是堪比当年的工业革命、或者电力革命。所以有一个说法是，“人工智能是新时代的电力”，会对任何一个行业都会产生巨大的影响。 在被问及腾讯AI实验室的进展，以及今年会不会在人工智能的产品还有具体的方向上有一些落地时，马化腾回应称，AI在腾讯内部分好几块儿，有相关的AI LAB做一些基础性的研究，而各个事业群里面都有AI的团队。 雷军 人工智能时代即将到来 建议列入国家战略 ? 在“加快实施人工智能国家战略”的提案中，雷军建议从5个方面加快实施人工智能国家战略。 基于这三点，所以我建议把人工智能列入国家战略，抓住这一次属于中国人的时代机遇。
软件技术智能化发展的同时，很多软件省掉了和用户打招呼就开始自作主张动用客户隐私数据。随着云技术的发展，本地安全和隐私越来越界限模糊。 不只是360，我们的智能输入法，搜索引擎，广告供应商，邮箱，即使通讯软件以及电子商务系统等等，都在收集用户相关或不相关的隐私。进行云端统计和分析，然后针对性的优化服务或者针对性的窃取隐私。 包括智能手机系统，要放弃智能和保证安全付出的代价就是不安全和复杂的操作。我们需要适当的智能化和个性化服务，但是我们不能容忍我们隐私的泄露与非法入侵。 我们需要明确所谓的智能带给我们普通用户方便的同时，我们会付出哪些个人数据的代价并且有权申请不进行监控以及删除这些数据的权利 原创文章转载请注明：转载自：智能时代的安全
围绕智能交互，以底层的知识为基础，以AI为能力驱动，建设全渠道、全流程的智能服务闭环。 这是“AI＋知识“驱动的全流程化智能客服解决方案 1.jpg 围绕“AI+知识”的整体解决方案，云问以客服智能的核心场景，与众多行业伙伴一起，不断推进NLP、深度学习等AI技术在企业服务场景中的深度应用 2.jpg 云问的AI机器人赋能企业服务模式转型 实现路径：人工服务到智能机器人服务，助力企业实现服务闭环新生态 服务的最终目标，是要解决人围绕产品或工作的所有需求，这些需求依赖企业产品信息（文档、规范 云问机器人及客服智能全局解决方案，赋能企业信息知识化、机器人自动意图识别和反馈，并面向不同的终端用户提供个性化服务，实现B端用户从生产-加工-服务的AI智能化升级过程。 经过多年客服行业和AI技术领域的深耕，云问具备了丰富的多行业头部企业商用落地经验，推动和助力企业服务模式升级转型。我们在与企业并行中，对服务有更深理解，对服务的智能化有更多维度探索和智能落地。
自此，AI看上去不再那么像泡沫，也开启了我们对AI的无尽想象！ 对于大部分人，隐约感觉到的是，风口已来，风暴已来，有对未来科技的美好想象，还有对于未知力量的一些恐慌。 随便写几个字、说几句话，您的智能ChatGPT助手就可以提供精确的信息。 通过这样的方式，信息搜寻与匹配的效率提高了，可以大大减少信息不对称的现象。 资源聚集、垄断效应会增强 AI或者更为普遍概念的科技带来的效率提升，往往也会导致资源更加的聚集。 从社会层面来看，试想 一旦AI替代了一大部分的工作，效率提高的同时，社会收益还可以容易被个体垄断着。 而人工智能带来的信息革命，本质上也是加快了获取信息的资源的效率。和以往的信息技术相同，人工智能也是一套信息计算框架，我们可以利用通用计算机做大规模信息获取、处理及智能化决策。 此次的ChatGPT为代表的人工智能带来了巨大的技术变革，可以提供大量高价值的信息，好在当前AI还没达到完全取代人的地步，还需要发挥人类的主观能动性去解放生产力，整个项目的计划实施也是需要具体去把握的。
DALL-E 2、Stable Diffusion 和 ChatGPT 等生成式 AI 模型已成为时代潮流的一部分。它们显示出令人印象深刻的能力，同时也引发了一系列道德问题。 图8 人工智能立法数量统计 9.中国的民众对于人工智能更加乐观，美国、法国相对落后 根据全球研究公司 IPSOS 进行的一项调查，78% 的中国受访者认为使用人工智能的产品和服务利大于弊。 在美国，只有 35% 的人认为人工智能利大于弊，法国则只有 31%受访者认为人工智能发展利大于弊。 此外，据 IPSOS 报道，一般来说，男性对人工智能的态度比女性更积极。 图9 各国民众关于人工智能发展利大于弊的支持率 10. 虽然近 90% 的人表示人工智能过去和未来的利大于弊，但他们并没有忽视它的力量或风险。绝大多数人（73%）预计人工智能将很快导致革命性的社会变革，而36%的人认为人工智能可能导致核级灾难。
近日，京东和菜鸟接连在智能物流领域出手，全球首个正式落成并运营的全程无人分拣中心和号称中国最大的机器人仓库分别在昆山和广东惠阳开始运营，这标志着智能物流正走过概念化阶段，变得更为务实。 此前京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东发文称，即将来临的第四次零售革命是建立在互联网电商基础上、又超越互联网的一次革命，将把人类带入智能商业时代，未来零售的本质仍将是以成本、效率和体验为核心。 值得注意的是，昆山无人分拣中心的主系统是由京东集运研发部自主研发的定制化、智能化的设备管控系统——DCS智能管控系统，其中包含自动分拣机调控、无人AGV搬运调度，RFID的信息处理等。 菜鸟全国最大智能机器人仓库拣货效率提升三倍 据了解，这个号称全国最大的智能机器人仓库由菜鸟网络打造，拥有机器人上百台，它们相互之间既协同合作又要独立运行。 ，为全社会提供高效率、低成本、高智能的供应链解决方案，加速中国进入智能物流时代。
人工智能是信息时代的尖端科技。 计算的飞跃建立在人类告知计算机如何表现的基础上，计算建立在计算机学习如何表现能够对每个行业有意义的基础上。 与此同时，人工智能、机器人和自动驾驶己成为流行文化的前沿，甚至是政治表述。 但是，我们去年的研究让我们相信这不是一个失败的开端，而是一个拐点。 我们将在这个报告里看到，宏观（更多更快的计算和更多数据的爆炸式增长）和更加微观方面（在深度学习方面的有益进展， 智能硬件和开源方面的增长）的拐点的原因。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
人工智能是信息时代的尖端科技。 计算的飞跃建立在人类告知计算机如何表现的基础上，计算建立在计算机学习如何表现能够对每个行业有意义的基础上。 与此同时，人工智能、机器人和自动驾驶己成为流行文化的前沿，甚至是政治表述。 但是，我们去年的研究让我们相信这不是一个失败的开端，而是一个拐点。 我们将在这个报告里看到，宏观（更多更快的计算和更多数据的爆炸式增长）和更加微观方面（在深度学习方面的有益进展， 智能硬件和开源方面的增长）的拐点的原因。微信后台回复：“高盛”，获取本文报告。 ? ?
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