如今，大数据已经成为人们很熟悉的一个术语，但是2018年将采用的策略将完全打破大数据的发展现状。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　这种新技术属于大数据分析范畴，而这也是人们在从数字时代开始以来收集数据量进行互动的原因。只要索引这些信息，就会颠覆过去10年计算机的发展。但是云计算的进步使得庞大的计算机网络能够协同工作，压缩数据，并提供可操作的智能。

　　云计算背后的Backbone(网络的骨干)是可以即时部署的云计算服务器，能够按需扩展以满足公司或组织利用它们的需求。

　　企业的业务从专用物理服务器到云计算服务器的转换正在以惊人的速度进行，而这有着充分的理由。云计算托管系统商LCN公司表示，“如果一台服务器发生故障，集群中的其他服务器将会消除冗余。”

　　云计算更好的可靠性和可扩展性将继续推动大型企业的大规模计算需求，因为他们梳理数据以找到将影响未来发展的新见解。

　　如果人们查看当前商业电脑的配置，几乎所有价格高于500美元的电脑都配备了固态硬盘(SSD)。这些闪存存储设备允许即时访问信息，而传统的机械硬盘(HDD)由于通过磁头在旋转盘片上读取数据，类似于传统的黑胶唱片，其存取数据的速度相对较慢。

　　机械硬盘(HDD)不仅更容易受到移动或机械故障的损害，而且速度也较慢。固态硬盘(SSD)通过电子通道即时存取数据，而不像机械硬盘那样需要等待磁头到达访问数据扇区。

　　在服务器方面，除了主机的低端市场之外，固态硬盘已经成为很多用户采用的主流产品。固态硬盘可以在瞬间访问大量的数据，为云计算平台提供所有可能消耗的信息。这意味能够以创记录的速度完成PB级的数据分析，从而可以在更短的时间内运行更全面的算法。

　　而这个发展趋势并没有放缓。 2018年机械硬盘(HDD)市场将缩减6.4%，固态硬盘(SSD)市场将增长23.6%。

　　从Uber到IBM，很多企业采用了人工智能技术。这是一个令人兴奋的行业领域，因为它承诺能够显著减少人类日常工作量。人工智能平台可以让汽车自动驾驶，有效应对繁忙的交通状况，营销分析师不再需要费心费力地来决定哪些产品将在下一季上市，而是可以实时学习和了解瞬息万变的世界，完成复杂的任务。

　　人工智能不仅仅是完成一项具有挑战性任务的软件程序，还能够在景观变化时改变方法达到其指定的目标。在商业世界中，变化是永恒的。企业与客户互动、市场竞争、向股东交付结果等方式在很大程度上取决于人们如何应对变化。

　　在企业领域，人工智能有望在2018年实现一个巨大的承诺。这得益于功能更强大的处理器，如英特尔的i7X和至强服务器硬件可以在更短的时间内分析更多的数据。对于大数据分析来说，采用更强大的硬件意味着可以获得更可靠的结果。

　　人工智能将利用这些工具来吞噬数据，执行分析并以更高效的方式完成任务。程序员不是绞尽脑汁地编写软件去完成一系列的任务，而是开始规划目标或者期望的结果。采用人工智能可以分析景观并决定实现目标的最有效途径。

　　人工智能还有一个方面值得一提，但也是最耗时的。神经网络是人工智能背后的大脑，在云体系结构上通常运行着最先进的人工智能，并且由来自世界各地的技术熟练的工程师实时修改。但创建和维护一个合格的神经网络所需的时间是相当长的。没有它，机器学习将是不可能的。

　　如果人们能够开发出一些类似于商业目标的计算基础设施，并在引导人工神经网络的路径上产生一个巨大的神经网络，这难道不是很好吗?也许这将发生在2019年。

　　高通公司已经推出了Snapdragon 845芯片，这是一款移动处理器，能够在本地部署提供人工智能技术，而不需要网络连接来获得云计算能力以完成更基本的任务。

　　这是一个巨大的技术进步。这为开发人员首次创建本地存储和处理的移动人工智能带来了可能性。Uber公司对此感到欣喜，因为他们竞相制造自驾车，卡车和公共汽车。毫无疑问，2018年将在这个领域蓬勃发展。

　　总之，这对大数据分析来说将是激动人心的一年。云计算服务器技术更易于访问，即使是小公司也可以使用数据处理所需的大量功能。人工智能将继续受益于大数据分析并提供支持，因为它在日常生活中将得到越来越多的应用。

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　　2019年7月10日，今日联发科技携手多家人工智能及智能家居领军企业召开AI合作伙伴大会, 为行业提供面向智能家居、智能城市、智能楼宇、智能工厂等多个领域的解决方案, 共同探讨 AIoT加速人工智能和物联网技术落地应用的融合，并与多家企业达成战略合作，共同推动人工智能应用和全场景终端产业的革新升级。 得益于多年的技术研发和积累, 联发科技的AI技术应用目前不仅能够涵盖智能手机、智能家居、无线连接、车用电子等消费领域, 还进一步与业内合作伙伴共同推动AIoT生态发展，实现资源开放共享，推进产品创新和技术升级，让开发者和硬件厂商无需从头搭建系统便能享受到高效完整的AIoT生态服务，不仅为客户节省在研发上的巨量投入，能帮助设备

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　　1 前言 智能照明控制是在“以人为本”作为前提的条件下， 对照明器具实行自动控制（包括： 照度的自动调节、灯的自动 开关 以及局部区域照度的控制）的行为。它应该符合两个相对独立的要求： （1）给人提供一个舒适的工作环境， 以保证工作人员具有较高的工作效率; （2） 通过合理的管理以节约能源和降低运行费用。具体说来， 上班时间， 智能照明控制系统自动调节光照度于最合适的水平。在天晴时， 灯光自动调暗; 在天阴时， 灯光自动调亮。 同时， 利用红外及微波 传感器 探测是否有人工作，当无人工作时， 自动转入“夜间”工作状态。其原理框图如图1 所示。为了使工作人员有一个舒适的工作环境， 使用调 光

　　随着智能化的日益深入，汽车愈发成为典型的科技驱动型产业，尤其在摩尔定律及库梅定律的共同推动之下，车载芯片持续推陈出新，算力不断突破、成本功耗不断下降。那么得益于此，整个汽车业态会有怎样的迭代？针对未来趋势，在近期举办的中国汽车半导体大会上，虹软科技视觉车载事业群副总经理陈锋博士，通过在现场展示全新升级的虹软一站式车载视觉解决方案VisDrive 6.0，从计算机视觉技术赋能汽车的角度，详述视觉AI协同车载芯片如何打造未来安全智能的驾乘体验。 从手机到汽车，“算法+芯片”依旧是点燃智慧化的关键变量 对于汽车智能化的发展方向，陈锋博士认为它将与智能手机一样，遵循“交互的变革-架构的升级-生态的演化”这一相同的发展路径。

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　　作者：Andres Barrilado 随着人工智能及其在未来扮演的角色成为社会讨论的焦点，恩智浦也在探索一个关键问题：如何从开发流程着手，确保人工智能和机器学习的安全？ 在恩智浦，我们会按照客户提出的正式要求，为硬件开发相应的功能。为了满足客户的要求，我们首先列出一些已知的输入信息，也就是用例。用例可能是雷达传感器在汽车中的位置（面朝前方或角落）、电动汽车电池的工作电压、汽车驾驶舱内的屏幕数量等。然后，我们再定义设计，验证功能是否按照预期方式工作，而且我们不仅在模拟环境中验证，还在实地环境中验证。在实地环境中，因为无法控制功能实际接收到的输入，所以要在选定的用例范围内，将功能设计得尽可能稳定可靠。 但对于人工智能而

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　　近日李彦宏在数博会发表演讲，再次谈到了人工智能，他表示，很多人认为人工智能就是让计算机在模拟人脑，其实这是一个很大的误解。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。 李彦宏：未来百度是人工智能公司 不是互联网公司 同时他认为，人工智能时代最宝贵的不是数据，是数据带来的技术创新。人类会并不会被人工智能所控制，但需要培养AI思维，及早为未来的可能性做准备。 李彦宏演讲主要观点： 未来百度不应该被称作互联网公司，而应该被称作一个人工智能的公司。 很多人认为人工智能就是让计算机在模拟人脑，其实这是一个很大的误解。 人类会不会被人工智能所控制?我一直坚定的认为说不会。 短短一年，人工智能的技术发生了非常大的变化。 搜索场景

　　近几年，三星、谷歌、苹果、亚马逊、微软在 智能家居 领域皆有涉足，而国内华为、小米、海尔等纷纷加入格局，同时也涌现了大量创业公司。我们发现，在行业各方摸索推进下，智能家居已经历了雏形初现、标准套用、品类选择、平台嵌入、智能深掘几个过程，尽管“风口”仍未到来，但整个市场已基本告别“荒蛮”状态。 智能家居是万物互联的实例化产物，也是下一轮信息技术革新的方向之一。据调研机构Research and Markets报告显示，未来5年全球智能家居市场将以每年8%~10%速度增长，到2018年整体规模有望达到680亿美元。被吸引而入局的不乏科技巨头、硬件厂商，对于那些坐拥庞大用户数量的科技公司而言，这是个令人兴奋且不可小觑的拓展空间

　　面向导航辅助、远程信息处理、防盗和运动激活应用，增强驾驶便利性、安全性和舒适性 2023年12月12日，中国 - 意法半导体的车规ASM330LHHXG1惯性测量单元(IMU)整合传感器内部人工智能与改进的低功耗工作模式，并将最高工作温度扩展到125°C，确保传感器能够在恶劣环境中可靠地工作。 意法半导体的新车规IMU集成一个三轴加速度计和三轴陀螺仪，工作电流在两个传感器同时运行的情况下小于800µA。 低功耗特性可降低系统电源预算，促进该产品在始终感知应用中的推广使用。通过利用内置的机器学习核心(MLC)和有限状态机(FSM)，传感器内部人工智能可以减少主处理器的工作负荷，使事件检测和分类工作用时更短，能效更高。

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　　Meta正在部署一款新的自研芯片，以帮助推动其人工智能服务的发展，旨在减少对Nvidia等外部公司的芯片依赖。 这款于周三宣布的芯片是Meta训练和推理加速器（MTIA）的最新版本，它有助于在Facebook和Instagram上对内容进行排名和推荐。Meta去年发布了首款MTIA产品。 Meta转向AI服务带来了对计算能力的更大需求。去年，这家社交媒体巨头发布了自己的AI模型版本，与OpenAI的ChatGPT竞争。它还为其社交应用添加了新的生成式AI功能，包括定制贴纸和名人面孔聊天机器人角色。 今年10月，该公司表示将在支持AI的基础设施上投入高达350亿美元，包括数据中心和硬件。“2024年，AI将是我们最大的投资领域，”首

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