分类： Uncategorized

马德里，1 月 3 日（路透社） – 电信提供商 Orange (ORAN.PA)的西班牙子公司周三遭受网络攻击，影响了一些无法访问某些网站的客户，具体数量不详。

该发言人表示，未经授权访问Orange IP网络协调中心的问题已基本解决，并已被西班牙第二大电信运营商Orange消除。

这家法国公司在社交媒体平台 X 上发布的消息中表示，客户的数据并未受到损害。

路透底特律 1 月 8 日 – 英伟达 (Nvidia) (NVDA.O)表示，四家中国电动汽车品牌将使用其技术作为自动驾驶系统的大脑，这凸显了这家美国芯片制造商尽管华盛顿实施更严格的出口规定，仍决心在中国扩张。

中国汽车制造商理想汽车（2015.HK）、长城汽车（601633.SS）、Zeekr （ZK.N）和中国电信公司小米（1810.HK）的新电动汽车部门将使用 Nvidia 的 DRIVE 技术来支持自动驾驶，英伟达周一在拉斯维加斯举行的 CES 技术大会上表示。

为什么它很重要
中国崛起的电动汽车品牌是英伟达汽车技术业务的关键市场。中国汽车制造商竞相推出更先进的车载信息娱乐显示器和自动驾驶功能。这为英伟达、英特尔、高通和其他半导体制造商创造了增长机会。

英伟达及其美国竞争对手面临着满足中国客户对强大芯片的需求，同时遵守美国对向中国出口先进半导体的更严格控制的挑战。

推动网上汽车购物
在相关的 CES 公告中，Nvidia 表示正在与广告巨头 WPP、Lotus 和其他六家公司合作开发更先进的在线购物工具。Nvidia 负责汽车业务的副总裁丹尼·夏皮罗 (Danny Shapiro) 表示，汽车制造商和经销商希望利用 Nvidia 技术创建具有三维图形和更逼真图形的在线购物网站。

人工智能是当前科技领域的热门话题，它的发展速度越来越快，各种新的AI技术层出不穷。随着人工智能在各个领域的应用日益广泛，人们开始思考，如果把AI技术推向极限，未来的人工智能会是什么样子呢？

一、智能机器人成为主流

随着机器学习和深度学习等AI技术的迅速发展，未来的人工智能机器人将变得更加智能化、灵活性和可靠性。这些机器人将能够自主完成任务，具备判断力、决策力和执行力，不需要人类干预。智能机器人将被广泛应用于制造业、物流配送、医疗、服务业等行业，带来更高效的生产率和更好的服务体验。

（1）智能制造

随着工业4.0时代的到来，智能制造已经成为了未来工厂的标配。未来的智能工厂将采用智能机器人和自动化设备，通过物联网技术实现设备之间的互联和信息共享，从而实现生产线的智能化、高效化和柔性化。

（2）物流配送

在物流配送领域，未来的智能机器人将能够实现自主驾驶、自动装卸货物、自动分拣等功能。这些技术将有助于提高物流配送的速度和准确性，节省人力成本，同时实现绿色环保。

（3）医疗

未来的智能机器人将被广泛应用于医疗行业，例如可以用于病房巡视、药品配送、手术室辅助等功能。这些机器人将能够有效地降低医护人员的工作强度，提高医疗服务效率和质量。

二、AI技术融入所有领域

未来的人工智能技术将在医疗、金融、教育等各个领域得到广泛应用。AI技术将大量减少人类的重复性工作，提高工作效率，甚至可以替代一些特定工作，从而让人们有更多时间开展其他活动。AI技术已经开始逐渐走进我们的日常生活中，例如智能音箱、智能家电、智能手表等，未来将会有更多智能化产品走进我们的生活中。

（1）医疗

AI技术在医疗领域的应用已经开始落地。通过AI技术，医生可以更加快速、准确地诊断和治疗疾病，医疗数据的统计和分析也变得更加高效。未来，AI技术将可以更好地辅助医生进行手术、诊断等工作，提高医疗服务的质量。

（2）金融

AI技术在金融领域的应用也非常广泛。例如，AI技术可以用于风险控制、信用评估、投资建议等方面，从而帮助金融机构更好地管理风险和提供优质服务。

（3）教育

AI技术在教育领域的应用也越来越广泛。例如，通过智能化的学习系统，学生可以根据自己的兴趣和学习情况制定个性化的学习计划；老师可以利用AI技术更加快速地进行作业批改和学生评估，从而提高教学效率和质量。

三、 AI技术将进一步完善

AI技术在深度学习和神经网络方面的快速进展已经让人们兴奋不已。未来，AI技术将继续完善，包括自然语言处理、计算机视觉、逻辑推理等方面。人工智能将可以更好地识别语音、文字、图像等数据，并能更加准确地推断出信息的内涵和关系。这些进展将使得AI技术成为更加普及和实用的工具。

（1）自然语言处理

自然语言处理是AI技术的重要领域之一。随着语音识别技术和自然语言生成技术的发展，人工智能将可以更加准确地理解和表达人类语言，与人类进行更加自然的交互。

（2）计算机视觉

计算机视觉是AI技术另一个重要的领域。未来，人工智能将可以实现更加准确、细致、快速地识别和分析图像，包括人脸识别、物体识别、场景理解等方面。这些技术将被广泛应用于安防、医疗、交通等领域。

（3）逻辑推理

逻辑推理是AI技术的又一个重要领域。未来，人工智能将可以更加准确地进行逻辑推理和决策，从而实现更高效的问题解决和决策制定。

四、人工智能的普及程度将进一步提高

随着AI技术的不断完善和普及，人工智能将更加贴近人们的日常生活。未来，人们将会在家庭、娱乐、交通出行等各个方面与AI技术产生互动。例如，在家里，人们可以通过智能音箱和家电设备进行控制；在交通出行方面，自动驾驶汽车将成为主流，大大提升了行车安全性和便利性。

（1）智能家居

智能家居是未来人工智能发展的一个重要领域。未来，人们可以通过智能音箱、智能电视、智能灯具等设备进行语音控制和远程控制，实现更加智能、舒适、安全的家居生活。

（2）自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是人工智能在交通出行领域的一项重要应用。未来，人们可以通过自动驾驶汽车实现更加便利、安全、高效的出行体验，同时还有助于缓解交通拥堵和减少车祸事故。

五、人工智能将带来新的机遇和挑战

人工智能的快速发展将为人们带来新的机遇和挑战。在机遇方面，AI技术将可以帮助人们更好地解决各种问题，提高生产力和效率，创造新的商业模式和市场机会。在挑战方面，AI技术的普及和应用将对社会、经济、法律等方面产生深远影响，引发一系列争议和讨论。

（1）就业机会

随着人工智能的发展，一些繁琐、重复性的工作将被自动化取代，这也意味着一些传统行业的就业机会可能会减少。但是另一方面，AI技术的发展也将带来新的职业需求，例如AI算法工程师、数据科学家等职业将成为就业市场的热门职业。

（2）隐私安全

人工智能需要大量的数据支撑，因此数据隐私和安全问题也是一个非常重要的挑战。人们需要保护个人隐私，防止个人信息被不法分子盗取和滥用。

（3）伦理道德

人工智能在具有智能化、感知和决策能力的同时，也面临着伦理和道德问题。例如，无人机进行空袭、自动驾驶汽车发生意外等问题都涉及到伦理和道德方面的考虑。

结语

人工智能是一个非常重要的技术领域，其应用范围不断扩大，将对人类的生活和社会产生深刻影响。未来，人工智能技术将成为各行各业的重要工具，在智慧城市、智能制造、医疗健康、教育等领域发挥越来越重要的作用。随着AI技术的不断进步和完善，人们对于未来的想象也将不再局限于当前的认知和现实之中。因此，我们需要保持开放的思维，积极探索和应用AI技术，为人类创造更加美好的未来。

对人工智能(AI)从业者的需求和人工智能计划的预算从未像现在这样高。全球大流行等驱动因素带来的数字化转型大大加快了人工智能和机器学习技术的发展。越来越多的公司正在研究如何释放人工智能的价值，并使其在现实世界中发挥作用，这往往有利于他们的业务和客户。希望启动自己的计划的组织将很好地了解人工智能领域的真正机遇和挑战。

人工智能如何为社会和商业增加价值

当我们提到人工智能的价值时，我们指的是两个方面:它对整个社会的好处和对企业的好处。一些人工智能用例纯粹是为了最大化业务效率，而另一些用例则对最终用户的生活产生积极影响(实际上，两者之间经常存在重叠)。

社会效益

人工智能可以改善技术的用户体验，增强客户与企业的互动，创造更加个性化、更快的用户体验。我们在欺诈检测技术、个性化虚拟助理、定制搜索建议和许多其他人工智能交互的使用中看到了这一点。在最好的情况下，人工智能甚至可以帮助拯救生命。具有驾驶员辅助功能的智能汽车是利用人工智能改善道路安全的一个流行例子。但以人工智能在医学成像技术中的应用为例。利用机器学习技术，算法可以分析核磁共振成像来检测癌症。医生利用这些结果更精确地定位放射治疗，减少对组织的损害。在某些情况下，人工智能的贡献可能是生死攸关的问题。在另一个例子中，研究人员正在将人工智能应用于极端天气预报。例如，如果他们能够根据卫星图像预测热带风暴的强度，他们就可以在为时已晚之前通知救援队和潜在的撤离人员行动计划。 Major industries like healthcare, automotive, aerospace, and military are leveraging AI for safety reasons, making it an increasingly instrumental component of their operations. Ultimately, AI can have a tremendous positive impact on various areas of society, from saving time to saving lives.

对企业的好处

组织也正在转向人工智能来最大限度地提高内部效率。他们正在利用人工智能来发展业务，增加收入，降低成本。例如，在能源领域，公司使用人工智能提前预测能源消耗，这有助于他们调节所需的产量，并节省大量资金。公司还使用人工智能来优化内部工作流程。算法可以管理以前由人类执行的平凡任务，节省大量的精力和时间。例如，银行的聊天机器人几乎可以即时回答客户的日常问题，从而加快客户体验，减少公司的开销。人工智能还有助于简化机器学习过程。如果一个团队需要为他们的机器学习模型开发训练数据，算法可以提供数据标签上的初始假设。这使得数据注释器的工作变得容易得多:他们只需要验证或纠正现有的标签，而不是从头开始。这些算法对于在人工智能开发过程中提供质量控制也很有用，确保标记的训练数据符合预期的准确性。 In any case where a business is leveraging a lot of data, even small tweaks made to a given process can add a lot of value.

释放AI的价值

避免人工智能部署的陷阱是挖掘人工智能可以为您的业务、客户以及在某些情况下整个社会提供价值的重要一步。在模型构建过程的每个阶段，重要的是要问自己以下关键问题:

定义业务问题

• 我要解决什么问题?
• 人工智能是解决这个问题的正确工具吗?
• 是否有足够的高质量数据来解决人工智能的这个问题?

许多组织选择了错误的问题来解决，或者没有狭隘地定义他们的问题。在某些情况下，人工智能甚至可能不是答案;相反，线性回归等其他工具可能更适合您的计划。

获取正确的数据

• 我将从哪里取得资料?
• 我如何确保我的数据是正确的质量?
• 谁将给我的数据贴上标签，我如何确保这些标签是准确的?
• 如何减少数据中的偏差?

数据采集和管理是追求人工智能的组织面临的最常见挑战。获得正确的数据将增加你成功的机会。和正确的人一起工作数据标注工具也将有助于提高您的部署率。

确保机构准备就绪

• 我是否有合适的团队来执行这个AI解决方案?
• 关键的利益相关者是否支持这一倡议?
• 我的组织是否有足够的资金、时间和人员来投资这个项目?

您的组织必须拥有足够的资源来解决您的业务问题。如果没有，考虑一下寻找第三方合作伙伴来填补空白是否有意义。我们已经开发了一种工具，可以在您的组织采用人工智能的过程中绘制地图。尝试一下今天。

构建模型

• 我的模型做了我最初想让它做的事情吗?
• 我的模型有偏见吗?
• 我的模型需要额外的训练数据吗?
• 我的模型是否满足我所要求的准确性和置信度阈值?

构建模型应该是一个迭代过程;期望在您工作以实现所需指标时反复进行微调。

监视性能

• 如何监控模型的性能?
• 如何管理数据漂移?
• 我将如何扩展我的解决方案?

在部署后重新训练和更新模型对于维护模型性能至关重要，因为真实世界的数据可以并且确实会发生变化。开发再训练数据管道将使您的团队在需要时能够轻松地快速再训练模型。如果您的初始模型提供了良好的ROI，您可能会考虑扩展您的解决方案。拥有适当的工具、管道和关键资源将帮助您更快、更有效地实现可伸缩性。

人工智能的未来价值

随着团队意识到高质量数据在模型性能中的关键作用，人工智能开发正在从以模型为中心的方法转向以数据为中心的方法。但更令人兴奋的是看到以人为中心的人工智能的进展:向人类学习并与人类合作的人工智能。这种进化旨在弥合人与机器之间的差距，这将是人工智能真正价值的体现。随着团队致力于以人为本的解决方案，一个关键主题仍然很重要:负责任的人工智能是前进的道路。确保人工智能按预期工作就是确保它为它所服务的企业或社会提供价值。以负责任的视角构建人工智能对于减轻偏见和最大化代表性至关重要，这最终意味着创造出更好地为每个人服务的系统。

Welcome to WordPress. This is your first post. Edit or delete it, then start writing!