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【甲子每周趋势Vol32】中国制造2025政策调整英特尔发布10nm芯片新架构依图进军智能语音谷歌停售人脸识别API

【甲子每周趋势Vol32】中国制造2025政策调整英特尔发布10nm芯片新架构依图进军智能语音谷歌停售人脸识别API

发布时间:2023-12-22 05:37:11 来源:新闻中心

  原标题:【甲子每周趋势Vol.32】中国制造2025政策调整,英特尔发布10nm芯片新架构,依图进军智能语音,谷歌停售人脸识别API

  12月10日,美国商务部宣布,将延长新兴技术出口管制公共意见征询截止日期至2019年1月10日。此前,美国商务部工业安全署(BIS)曾发布新兴技术(emerging technologies)出口管制框架征询文件(advanced notiece of propoesed rulemaking),原定征询截止日期为12月19日(前情见甲子每周趋势Vol.30 。)官方称延长征询期是满足公众的相应呼吁。

  12月13日,《华尔街日报》报道,中国正起草一份旨在替代“中国制造2025”的计划,新计划将放宽外企准入,并根据“竞争中立”概念,让国有企业、私营企业及外资公司做公平竞争。

  《环球时报》于第二天(14日)发表社评《怎么做有利,中国产业政策就该怎样》,文中提到:“中国会在坚持本国发展高科技权利的基础上,根据真实的情况对今后产业计划和政策做出适当调整。其中扩大市场的作用,给不同所有制企业创造更公平的竞争环境,大概会是主要调整方向。”

  上周,一边是美国延长针对新兴技术出口管制意见的征询,放缓发威;一边是中国可能有意调整此前刺痛美国的“中国制造2025”政策;这可能显示了双方在技术竞争问题上有进一步协商、妥协的空间。

  不过美国商务部延长技术出口管制征询期不一定是高层沟通的结果,而是国内多方力量博弈的影响。如果美国真的出台针对包括人工智能、量子计算在内的14类技术的严格管制,也将损害美国部分学术机构、科技公司和投资机构的利益。

  中国的政策调整则可能带来两方面需要我们来关注的影响:一是缓和与美国的分歧;二是在未来的政策导向上,可能将为非公有制企业、外资企业等多元主体参与高端制造业的创新创业创造有利条件。

  12月13日,中央政治局召开会议,议程包括分析研究2019年经济工作。

  对比前六年中央政治局会议研究第二年经济工作的新闻通稿,发现今年的会议出现“五个首次”:

  首次提出“加快经济体制改革”(2015年的提法是“坚定不移推进经济体制改革”)。

  对国外投资者加大开放中国市场的力度;支持非公有制企业发展,通过更多减费降税措施减轻企业负担;推进国企改革;逐步降低进口关税等。

  对于市场关心的减费降税问题。会议提出“一些政策效应有待进一步释放”,专家估计明年减税规模将达到1.5万亿;在具体的减税方向上,官方表态及专家预测都指向降低增值税税率。

  市场关心的另一个话题是,中国会否进入新一轮宽松的“放水”周期——稳增长就要放水已成过去十年的市场经验。但从目前官方口径看,尚无明显放水迹象。

  如12日,国家发改委主管的《中国经济导报》称:发改委企业债券不支持商业地产项目。根据央行社会融资规模增量统计数据报告,8月、9月地方债增量分别为4106亿元、7389亿元;10、11月增量则减少至868亿和-332亿元。

  本次报告由斯坦福大学主导,专家组来自SRI公司、麻省理工学院、OpenAI、麦肯锡、哈佛等多家机构,通过在全世界调查获得的数据,从学术、工业、开源、政府等方面汇总了2018年AI领域的最新进展和成果。

  (1)美国AI总实力最强,中国AI追赶速度惊人,全球AI发展提速但仍不均衡。

  (2)人工智能勇于探索商业模式的公司呈指数级增长:从2015年1月到2018年1月,人工智能勇于探索商业模式的公司的数量增长为原来的2.1倍,而所有活跃的勇于探索商业模式的公司增长为原来的1.3倍,高于别的行业勇于探索商业模式的公司增长。

  (3)风投方面,从2013年到2017年,AI领域的风投资金增长到了原来的4.5倍,而整体风投资金只增长到了原来的2.08倍。

  (4)在AI与产业方面,自2012年以来,中国机器人需求爆发:安装量增长率达500%,排名全球第一;韩国和欧洲则分别增长了105%和122%。

  (5)AI人才缺发式扩大:市场目前对机器学习相关人才需求最大。报告统计,2017年,全球机器学习人才需求是2015年的35倍,其中2016年到2017年的增幅尤为明显。

  (1)数据基础:中国人口基数大,因此网民规模也很大。据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第42次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至今年6月30日,我国网民规模达8.02亿。这些网民在上网过程中沉淀了海量消费、社交等数据。而数据是AI发展的基础。

  (2)资本加持:据清华大学中国科技政策中心发布的《中国AI发展报告2018》,中国在人工智能融资总量上排名世界第一,占全球该领域投融资的60%。

  (3)政府引导:中国国务院在2017年7月印发了《新一代人工智能发展规划》,计划在AI领域变成全球领导者,目标是打造一个价值至少1万亿元(约15亿美元)的人工智能产业。

  (4)学术、人才助推:专利上,根据《中国人工智能发展报告2018》,2010年到2014年间,在中国提交的AI 相关专利数比前五年的总量翻了三倍,中国已成为全世界人工智能专利布局最多的国家;人才上,中国人工智能人才投入总量位列全球第二,是美国人数的65%。

  报告中另一个有必要注意一下的点是中国每年机器人安装量增长率达500%。机器人自动化在中国的普及,或将有利于解决中国劳动力供给不足和成本升高的问题。

  12月11 日,起步于计算机视觉的依图正式进军语音识别领域,宣布其在全球最大的中文开源数据库AISHELL-2中取得了短语音听写字错率3.71%的好成绩。

  依图还宣布与微软合作推出依图开放平台,提供语音识别算法API及大量的数据集;依图同时宣布与华为合作,结合依图的软件优势和华为昇腾(Ascend)系列芯片Atlas 300 AI加速卡的硬件优势,发布软硬件一体化的智能语音联合解决方案。

  值得注意的是,依图针对不一样场景,采用了同一种语音识别算法,单个算法模型表现出了多场景的适用性。

  目前,多家从语音或视觉出发的公司,在经过各场景的商业探索后,已形成相似判断:AI时代最重要的交互入口不会只包含单一的语音或图像功能,而是图像、语音等多模态技术的融合。

  在依图之前,同样属于“计算机视觉四小龙”的云从已在今年10月发布全新Pyramidal-FSMN语音识别模型,将错词率降低至2.97%,超过受过严格训练的专业人类速记员。

  今年7月,智能语音公司云知声联合发起人、芯片技术负责人李宵寒也曾在接受媒体采访时说:“人工智能设备是让机器更像人,这样的话就必须要提供多种感知能力,图像是必不可少的环节。”云知声目前也确实在做图像方面的布局。

  未来,市场上会出现更多像云知声、云从、依图这样的“跨赛道”行为;打造多模态技术能力将成为AI行业的重要趋势。

  Walker在其中声明:谷歌长期关注AI的社会责任,这些原则引导着我们建立何种特点,追求何种研究。他由此以“人脸识别”技术举例,虽然这项技术在寻找失踪人口等方面有广泛应用,但现阶段也一定要考虑其滥用带来的可能恶果。

  “不像一些别的公司,谷歌已经决定在解决重要的技术和政策问题前,停止在谷歌云上开放通用人脸识别API。” Walker写道。

  目前,刷脸技术在中国已逐渐在银行、零售、城市安防等多场景落地,出现了“刷脸”解锁、“刷脸”支付、“刷脸”过闸机、“刷脸”安检等多种应用。但另一方面,诚如谷歌所担心的,新技术也有被滥用的危险。

  相比美国的谨慎,中国市场的各公司在使用新技术时态度更为开放、乐观;民众对新技术的接受度也更高。但如果中国公司要在国际商业舞台谋求更大发展,未来也不得不更多考虑技术伦理问题。去年8月,人民日报也曾刊文《人工智能,以法律和伦理为界》。

  目前,微软、谷歌等巨头已纷纷成立AI伦理委员会;不久的将来,中国的大型科技公司中或将出现相似的组织机构。

  12月12日,英特尔在其“架构日”(Architecture Day)活动上公布了10nm芯片有望明年上市。

  此前,英特尔在10nm工艺制程上遇到巨大困难,以至于2015年发布Skylake架构芯片以来,英特尔一直在14nm上小修小补,甚至英特尔可能放弃10nm计划。

  而此次,英特尔终于宣布将推出下一代Sunny Cove架构——一种在Skylake基础上改进、基于10nm工艺构建的增强型微架构。相比Skylake架构,Sunny Cove架构可并行执行更多指令,延迟更低、缓存更大。基于新架构的酷睿与至强芯片将于2019年下半年上市。

  但英特尔推出的并非完全是10nm芯片,而是通过Foveros技术将不同性能、不同部分封装在一起,仅高性能部分使用的是10nm工艺制程。

  虽然台积电、三星此前已陆续推出10nm甚至7nm制程,似乎英特尔被甩在了身后;但实际上,台积电、三星采用极紫外光刻机(EUV)走了捷径,而英特尔选择了继续采用ArF DUV,原因可能是EUV实际上并未成熟,光源问题直到2017年才得到解决,而10nm的研发至少从2016年就开始了。

  而且,英特尔的10nm晶体管密度就已达到1.008亿每平方毫米,而台积电的10nm只有4810万每平方毫米,明年上市的7nm才能上亿。

  对于英特尔来说,虽然失去了时间上的一些先机,但突破了技术难点,之后7nm、5nm甚至3nm都可以沿用;但台积电和三星绕过去的问题,可能在未来某一天被反噬——例如,三星把新工艺称为8nm而不是期望中的7nm,可能多少遇到了问题。

  12月10日,中国福州中级人民法院裁定了高通针对苹果四家中国子公司提出的两项诉中临时禁售令,涉及iPhone X、iPhone 8、iPhone8 Plus等7款iPhone主力机型。

  苹果有关人员却表示,中国消费者仍可购买所有型号的iPhone产品。而京东等电子商务平台也依然看得到被禁机型的身影。

  美国国际贸易委员会(ITC)12月13日表示,将复审在苹果侵犯高通专利的情况下,是否对使用英特尔芯片的iPhone施加进口禁令。

  手机芯片巨头高通(Qualcomm)与苹果公司之间的专利大战始于2017年初,美国联邦贸易委员会称高通强迫苹果使用其基带芯片以收取更高的专利使用费。去年1月,苹果对高通发起了一桩索赔10亿美元的诉讼,并拒绝退还承诺的10亿美元专利授权费。随后高通否认了苹果的指控,并在多国起诉苹果侵犯其专利。苹果在2017年9月上市的三款新机中弃用高通,转而使用英特尔的芯片。

  在短期禁售之外,长远来看,苹果和高通的纠纷可能会影响苹果手机进入5G时代的节奏。

  高通掌握着众多核心5G技术专利,5G芯片预计在2019年正式商用,首批采用高通芯片的5G安卓手机也将在明年发布,且三星、小米、OPPO均已与高通达成5G合作。而转用英特尔芯片的苹果最快要到 2020年才能推出支持5G网络的手机。

  从3G向4G的切换经验是,假如没有在关键通讯技术革新节点占领市场,龙头地位将受到挑战。

  JAX 结合了 Autograd 和 XLA,是专为高性能机器学习研究打造的产品。有了新版本的 Autograd,JAX 能自动对 Python 和 NumPy 的自带函数求导,支持循环、分支、递归、闭包函数求导,还能够求三阶导数。它支持自动模式反向求导(也就是反向传播)和正向求导,且二者能随意组合成任何顺序。

  TensorFlow作为目前普及率最高的深度学习框架,深受广大开发者喜爱,但美中不足的是其使用繁琐,调试困难。

  JAX 则能实现编译和自动求导的任意组合,因此能在不脱离 Python 环境的情况下实现复杂算法并获得最优性能。这降低了TensorFlow的调试难度和开发者的学习成本,有利于AI技术的进一步应用。

  近日,格拉斯哥大学研究人员在《科学》期刊发表的一篇文章中首次提出了名为“chemputer”的系统。该系统提出了如何利用价格适宜的、模块化的化学机器系统来合成重要的药物分子。

  具体而言,chemputer 是利用一种新型的通用标准,来开发和共享化合物配方。Chemputer 系统由不同的模块构成,包括反应模块、内部过滤模块(可加热或冷却、自动化的液-液分离模块以及溶剂蒸发模块)。该系统的关键之处在于:开发一个应用在化学领域的一般性概念,然后利用计算机程序实际生产化合物。

  研究团队在发表的文章中,论证了 chemputer 系统的潜力。即利用同一个机器系统,仅仅改变软件参数和反应物,就生产了三种不同的药物分子,并且其产量与传统人工控制管理系统的产量差不多。这三种药物分别是安眠药 Nyto、癫痫药物 Rufinamide 以及勃起功能障碍治疗药物 Viagra。

  Chemputer的系统的提出,被认为是一种变革性的全新方法,其利于行业内人士更便捷地开发合成药物分子,潜在应用非常广泛。

  在chemputer系统中,全世界的化学家可以将他们的配方转变成数字化密码,进而可以在线下载,分享给其他人,从而使得无论身处何处的化学家都可通过 chemputer 系统实现药物制备。这样做的及其重要的作用是:

  (2)研究人能很容易地共享到最新研发的药物分子,用于创新疗法的研究。

  12月10日,俄医疗企业Invitro称,俄罗斯宇航员利用国际空间站上的3D生物打印机,在零重力下打印出了实验鼠的甲状腺。该公司表示,未来甚至有望打印出人体器官,以促进医学研究的发展。俄罗斯变成全球上首个在太空打印出生物器官的国家。

  到目前为止,科学家已成功用3D生物打印技术制造出了甲状腺、胫骨替代物以及能让心脏真实跳动的细胞组织。这一领域也成为一个新的创业方向,也由此诞生了Cellink、迈普医学等企业。

  在零重力环境下,打印出来的器官和组织比在地球上成熟得更快,效率也更高,最新研究可能为在国际空间站上打印出人体器官铺平道路。

  在高空、外太空创造实验环境已是一项有重要价值的科技服务,将助益医疗、生物技术、特殊工业公司的研发,是航天勇于探索商业模式的公司的新商机之一。

  如国内的壹零空间已开展飞行试验服务:利用自主研发的OS-X飞行试验平台,为航天高新技术研究提供飞行试验环境,把试验载荷发射到实验方所需的速度和高度,在真实环境下验证载荷的各项性能;同时,大型飞行物的抛物飞行也能创造零重力的实验环境。

  本周(12月9日至12月15日)国内共发生投融资事件120起。其中企业服务14起,医疗健康13起,文化传媒11起,汽车交通10起,生产制造10起,教育培训9起,以上6个赛道占总投资事件的55.8%。

  投融资轮次方面,天使轮34起,A轮20起,并购20起,占总投融资轮次的61.7%。根据已披露融资金额(85起),本周投融资总额为218.49亿人民币。

  12月10日,物联网科技公司G7宣布,已在今年10月完成3.2亿美元的D轮融资。

  此轮融资由厚朴投资领投,宽带资本、智汇基金、晨山资本、道达尔风投、泰合资本参与共同投资;G7现有股东普洛斯、中银投资、腾讯等继续追加投资。泰合资本担任此次交易的独家财务顾问。

  G7基于AI与物联网(AIoT)技术平台,向大型物流公司和货运车队提供车队管理综合解决方案,覆盖安全、结算、金融、智能装备等车队运营全流程。G7还与合作伙伴共同研发无人驾驶卡车运营网络,向车队提供全局化的智能装备和资产运营服务。

  截至目前,G7服务的客户超过6万家,连接车辆超过80万台,已成为全世界最大的车队综合管理与服务平台。

  12月11日,自然语言处理领域勇于探索商业模式的公司竹间智能宣布获得3000万美金B轮融资,本轮由中华开发金控领投,国泰金控跟投,老股东科沃斯、尚珹投资跟投,由光源资本担任独家财务顾问,资金将用于研发技术与商业市场拓展。

  竹间智能(Emotibot) 成立于2015年,由前微软(亚洲)互联网工程院副院长简仁贤创立,主攻多模态情感识别及计算,此前曾推出面向C端的“小影”机器人。

  12月14日,无人驾驶公司禾多科技宣布完成A轮数千万美元融资,由红杉资本中国基金领投,泛海投资跟投,四维图新、IDG资本和BAI(贝塔斯曼亚洲投资基金)继续增持。本轮融资将大多数都用在加大研发技术投入,加速公司自主研发的无人驾驶量产解决方案的落地。

  禾多科技成立于2017年6月,致力于打造基于前沿人工智能技术和汽车工业技术的无人驾驶方案。 成立一年多,该团队研发出高速公路无人驾驶解决方案HoloPilot,以及智能代客泊车无人驾驶解决方案HoloParking,并与多家主机厂商、Tier 1供应商等达成深度合作。禾多科技具备从车辆线控、多传感器技术到上层自动驾驶核心算法模块的完整布局。

  12月14日,知路科技已获得君盛投资数千万元A轮投资。此前,知路科技还获得过中科创星、宜华资本、深圳松禾彩梦想等多家机构的数千万元投资。

  知路科技于2014年初始创于华为研发班底,核心技术骨干具备近20年研发经验。成立前三年,知路在医疗、能源、工业制造、交通、教育等领域,承接了大量物联网方案项目,最终研发出MIA智能物联网操作系统平台。

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