Gartner研究副总裁Dean Freeman指出，现阶段物联网市场出货量均不大；于该市场内，约有两百多种不同物联网的物件，其中，有七成物联网商品年出货量小于一亿台。另一方面，于数位机上盒、影音游戏机与车用市场等相对成熟稳固领域，半导体厂商若非早先插旗布局，抢占一席之地，后进者皆很难打入市场。 　　有鉴于此，Freeman建议半导体厂商可从四个面下着手布局物联网市场，首先，当务之急是先找出物联网的利基市场，并于该市场中一展所长；其次，半导体厂商须与专业服务厂商、业者建立合作关系，如政府部门、跨国企业、系统整合厂商或原始设备制造商（OEM）共同打造物联网产品。同时，在通路配销方面，须取得经销业者的信赖，借此开拓出不同市场；第三，建议半导体厂商创造一个物联网的开发社群，以创造自身商品于物联网市场的讨论声量，开拓商品能见度；最后，半导体厂商须思考更优惠定价结构，针对不同族群采取不同订价策略，加速终端产品不断地推陈出新。 　　Freeman进一步补充，面对高度分化且复杂的物联网市场，半导体业者面临难以将商品出售到市面的挑战。于物联网市场中，产品销售方式以非过往一对一销售或通过配销网路、经销商销售的于网路的单一做法，而是需要积极地逐一攻破各自不同分散的区块，因此需要与经销伙伴建立良好互助的合作关系。 　　另一方面，Freeman谈到，英特尔（Intel）与飞思卡尔（Freescale）两家公司，即是透过开发社群增加产品能见度，赢得客户对它们的商品支持；故想建议半导体厂商可积极参加开发者会议，与线上物联网社群互动，进而累积自家产品在社群中的讨论度。 　　透过上述的四大建议，将使半导体厂商获得更多机会，将其产品推至终端用户手中，助力半导体厂商在市场上有更好的发展。

　　任正非最新演讲新鲜出炉了。华为在其内部号称“罗马广场”的“心声社区”公布了8月10日任正非在华为诺亚方舟实验室座谈会发表内部演讲。演讲内容详细阐明了华为未来在人工智能方向的战略布局。 　　尽管做的是很大局化的演讲，但风格还是任正非的原汁原味，也很符合所谓“罗马广场”的调性，一言不合就要吵一吵，有助于开展华为内部的批评与自我批评。 　　 　　还是先来辟谣一下。 　　尽管任正非经常给人霸气外露的印象，但对于网上盛传的“干翻苹果”这个梗，他的回应是：有人举旗子走在前面最好，华为跟着站队，一边赚钱一边多交朋友。 　　任正非：我们从来也没有想干翻思科，也没有想干翻苹果。前段时间传说思科收购爱立信，我高兴得不得了，如果还有人举着旗子在前面走，我就好跟着站队，为啥不可以呢？我们为什么要去推翻人家呢？这是网上的胡说八道。我们为什么要推翻他们，我们能称霸这个世界吗？称霸世界的只有两个人，一个是成吉思汗，一个是希特勒，他们死无葬身之地。我们不要树敌过多，我们要多交朋友。 　　再来看战略。 　　如果说阿里通过蚂蚁金服、菜鸟网络不断续航整体的活力与增长，腾讯借助微信涅槃新生，那么我们从华为的人工智能战略中也看到了这样革命般的想象力。 　　任正非：人工智能在服务的应用一个是对网络故障诊断分析，第二个是对网规网优的指引，再有就是做好技术资料的翻译。我们的人工智能要优先往内做，拿我们内部业务一块一块做实验，今年这块做成一点，明年那块做成一点，技术越难越要搞，对内部我给足预算，下定决心花钱在服务上打造好这些本领，才有未来。进攻就是最好的防御，当我们用这种方式进攻时，门槛高得其他公司跟不上了。2020年我们超过1500亿美金后，我们会变成一个慢牛，不会再增长那么快，这个时候人工智能如果使用好，我们会控制人数，增加效率与效益，那我们公司还是一个好的经营状况。这时候我们培养的这支队伍就可以杀出去，为攻克新的上甘岭投入更多战略部队。 　　今时今日，华为在全球网络中占有三分之一的份额，运用这样超大的数据规模去培养华为自己的人工智能，同时在其内部不断实践。如果一切就绪，那么四年后，华为放出来的部队就真正有可能成为AI数据企业服务方面不可小觑的力量。从这样的角度看企业增长，的确要佩服华为的冷静与远见。 　　最后看华为人才的结构性调整。 　　华为的网络占有量庞大，由此需求带来的维护人力成本巨大。任正非说“这几年我们有的是钱”，所以面对未来可以预见到的大量开支，华为采取的办法是把钱花在刀刃上。 　　这个刀刃就是用人工智能提升网络维护、故障诊断与处理的能力。 　　比如华为在海外做总调和硬件的工程师，现在这个问题就要通过AI使系统能够自行解决。 　　精减下来的编制，华为会用来网罗这样三类人才： 　　1.人工智能科学家与博士。他们是华为筹划这盘大菜里的主厨。 　　2.鼓励多种学科的人才到华为“群英荟萃”。“只要他们愿意转行，他带来的思维方式都会使我们的人工智能更成熟，带着很多生物学、医学的思维观念进入电气学。不能只招计算机和电子类学生。” 　　3.在美国加大对未来优秀人才的投入。海外博士、香港台湾的留学人才“进来十年后正好可以冲锋”，以免华为人才青黄不接。任正非还表示：现在人工智能在外面炒作得很火，可能会出现一些泡沫破灭，河水一泛滥后就在马路上抓鱼，华为这个时候趁机赶紧找人。 　　所以计算机和电子的同学们大概不可能因为AI的兴起而立马遭遇“就业寒冬”，但是你未来的老板们已经在考虑通过AI取代部分码农了。如果能够师从学科最顶尖专家，价值当然很大，不然就要看准局势，特别是刚上大一的同学，世界变化太快，机会不会等你毕业。任正非说“对杂家敞开很大的人才喇叭口” ，就是会有一部分人被挤掉。 　　同时，华为不会坐等人才简历投上门，还会在一些名牌大学里面还要更多的开展各种竞赛活动，“我们要招一些牛人，每个Fellow要自己选四个助手，培养这些年轻人开阔眼界，研发也减轻你的工作量，让你聚焦在主要作战方向上，众人拾柴火焰高，每个助手跟你时间不超过3年，能力就循环出去了。” 　　更多关键信息，我们总结如下： 　　1.AI瞄准主航道，不做社会上的小产品。 　　任正非：现阶段人工智能要聚焦在改善我们的服务上。智慧要在主航道边界里面，不做边界外的事情。人工智能要与主航道业务捆绑，在边界之内可以大投，一起扩展更多的灵感更多的发挥。所以离开了这个边界，偏离主航道的就不给钱了。华为不做公共人工智能产品，不做小商品。 　　人工智能研发技术越难越要搞，不要去做些小商品挣些小钱，趁着这几年我们有的是钱，要大力投入，加快建设步伐让服务用上最先进的工具。这些技术马上达到实用性还要些时间，我们要有这个战略耐心。 　　2.任正非谈创业。 　　任正非：我非常害怕你们一冲动，拿人工智能去和社会比。你做出来我没用，有人就去创业，这会掏空公司的，你如果有才华就要转到主航道上来。这些公共人工智能产品（别人主业、我们副业）的事不要做。别人成功了我们就花钱拿过来用。 　　对于研究类项目，探索本身就没有失败这个问题，因为你们是在走前人没有走过的路。在人类长河中对未知的探索没有失败这个词，这样你们心头就踏实了。我们的信心鼓舞起来了。我们认为人工智能的半成品我们也可以用，不要老是认为我们又失败，我们有些人认为有失败所以就跑了，可惜了，我们培养了你这么长时间。换一个岗位照样能打胜仗。我们评价一个人不要用简单的、黑白分明的评价方式。 　　3.任正非谈合作。 　　任正非：人工智能研究一定要走向高度开放。你们自己开展研究是正确的，不研究你就不知道方向与对错，就不知道哪些是好的。世界上还有比我们做得好的，我就引进来。谷歌的系统大量读西班牙的、拉丁美洲的图书，它的英文翻西班牙语就非常准确，我们也要从外面引进这些做得好的机器翻译能力。在自然语言对话上，我们能不能与业界领先企业合作，我们给他们一些支持，做出来后我们用他的系统就行了。我们要有这种气概，只有容天下才能霸天下。 　　4.华为要怎么样做到开放？ 　　任正非：单项的研发能力，全世界很多国家的公司和研究所都很厉害，但是整合能力我们最强，所以我们不要害怕开放。学术界平均1000篇论文才有一篇有商业价值，他们也很着急，只要我们找他们讲问题，他们就很高兴。我们要把思想研究院搞起来，思想研究院只有秘书机构，就是一个会议机构，各种思想碰撞后出纪要。我们一定要对未来有一个投入，才可能在3-5年之后在这个领域里面取得一定的地位。 　　另外我们要参加世界上各重要的人工智能组织，还要参加其他的一些组织包括风险投资公司，从中得到一些报告，知道世界的动态和水平，来指引我们前进的方向。我们不是关起门来写专利写其它东西，而是要放眼世界，世界眼睛最大的其实就是美国的几大风险投资公司。另外，弟兄们都要积极去参加世界上各种学术和专利组织的会议，通过参加会议获得认识的机会。 　　从笔者的角度来看，我们充分感受到的是现阶段的华为投资未来并进行自我革命的远见与从容。 　　用任正非的话来说：如果这个世界不发生颠覆式的黑天鹅事件，就没有人能推翻华为。如果要颠覆华为，那是我们自己颠覆自己。

　　由传感器感知人的意志和行为，驱动关节部位电机，让残疾人自主行走，9月24日电子科技大学自主研发的现实版“钢铁侠”——首款外骨骼机器人AIDER系统正式问世，使我国成为继美国、以色列、日本之后，全球第四个成功研发外骨骼机器人的国家。这一科技创新“洪荒之力”的源头，正是电子科技大学建校60年来创新报国的不懈追求。 　　从开启我国电子信息高等教育拓荒之旅，到如今在建设“世界一流大学和一流学科”的道路上砥砺前行；从研制出我国第一台载波话路用9600比特/秒高速数传机，到创造太赫兹研究的“中国高度”；从打破极限理论的约束，到推动我国电力电子器件根本性变革……伴随电子科大60年的使命与追求，正是面向世界科技前沿、面向国家重大需求和面向国民经济主战场，承担起科技创新时代使命，做中国电子信息产业技术创新引领者的执着精神。 　　做最直接、最突出的贡献 　　“2011年我国进口新型电子元器件花费2574亿美元，远远超过了进口2.5亿吨原油花费的1967亿美元”。这是电子科大人常挂在嘴边的“盛世危言”。 　　作为我国第一所电子工业大学，在1956年9月29日，电子科大前身成都电讯工程学院首届开学典礼上，首任院长吴立人就鲜明提出：“建校目标之一是解决我国科学技术（无线电）方面落后的矛盾。” 　　60年来，从研制出我国第一部十门全电子交换机、第一台自动电子轨迹仪，到攻关我国首台地铁无线数传机、首个煤尘瓦斯爆炸试验站遥控遥测系统，再到“环圈结构理论”提出、“太赫兹”研究站上国际顶尖水平，我国电子信息产业每一次技术进步的背后都有电子科大的身影。 　　从攻克印制电路板核心技术、改变“洋电路”占领中国的窘境；到助推我国功率半导体行业结构调整、技术进步和突破产业升级的瓶颈技术……努力站在国际前沿、打破技术垄断、服务国防建设、推动产业发展，始终是电子科大人夜以继日的不懈追求。 　　电子科大党委书记王志强说：“电子科大人始终致力于为国家经济社会发展和国防建设做出直接的、突出的贡献。历史证明，电子科大没有辜负国家的期望。” 　　经费有了、论文有了，还缺什么？ 　　“经费有了、论文也有了、队伍也很庞大了，但做科研的真正的目的是什么？”在一次全校大会上，电子科大校长、中国工程院院士李言荣连连发问：“如果我们的科研结果既不能引领学术前沿，又不能为经济社会做出实际贡献，这样的科研就是在浪费资源、浪费青春。” 　　做真科研、做真贡献、争做一流科研，正是电子科大面向国民经济“主战场”的气质。近年来，学校打破院系行政区划、促进多学科交叉融合，首批确立了大数据、信息医学、集成电路、机器人等12个跨学科特色研究中心，通过科研力量重新组合，第一代警用标准处警/巡逻车、外骨骼机器人、云医院平台等标志性成果已成功转化，成为推动行业转型升级的“正能量源”。 　　为国家发展做实际贡献，离不开尖端领军人才。1982年出生的电子科大大数据研究中心主任周涛教授，作为我国大数据行业的先行者之一，目前已是市值达百亿元的多家大数据企业创始人、投资人；毕业于美国康奈尔大学的王子南，29岁时2010年被电子科大聘为副教授，在2014年全球光学重要进展评选中，他主研的“随机光纤激光器成果”成为最突出的30项研究成果之一，标志着我国光纤随机激光器研究已步入国际一流。 　　近年来，电子科大在电子材料与器件、太赫兹科学、抗干扰及宽带无线通信技术、数据挖掘与信息安全、复杂信号自动检测等核心领域成果斐然，为促进社会经济发展、维护国防安全做出了贡献。仅“十一五”以来，学校获国家级奖励就达17项，成为国家科技奖领奖台上的常客。 　　在“大时代”赢得出彩机遇 　　10.3亿！在电子科大60周年校庆之际，1986级校友熊新翔捐出国内最大单笔校友捐赠的消息，一时刷爆“朋友圈”。熊新翔只是电子科大16万余名毕业生的优秀代表之一，华为公司董事长孙亚芳、京东方董事长王东升、中国移动副总裁李正茂、网易创始人丁磊等一大批当今我国电子信息行业的领军人才，都从这所年轻的学校走出。目前，已上市和即将上市的电子科大校友企业近100家，总市值超过2万亿元，仅今年学校60周年校庆接受的校友捐赠已超16亿元。未来在“互联网+双创+中国制造2025”的“大时代”里，电子科大校友将会有更多出彩机遇。 　　“随着中国综合国力的发展，中国需要更多的对世界形势、对某个方向领域有良好判断的领军人才。”李言荣表示，这就是电子科大培养有创新精神、全球视野和国际竞争力的领军人才的出发点。新甲子新使命，电子科大将进一步强化精神塑造和价值引领，全方位提升责任感和使命感，引导学生立大志、成大器、上大舞台、做大贡献，培养更多领军型人才。

　　颠覆者，在上游，越是处于上游，就越是紧扼整条产业链的命脉，无人机市场也不例外。上游芯片厂商正在逐渐往下游去渗透，相比起从下往上走，它们具有天然的优势。 　　此篇文章盘点了7家厂商在无人机领域的布局，包括有高通、英特尔、英伟达、全志、联芯、华为海思、三星。 　　高通 　　为了让Qualcomm inside，让自己的芯片优势进入到无人机领域。高通在2015年先后开启收购和投资，在2月份的时候收购了无人飞行器研发公司KMel Robotics，同月月底，领投了大疆原消费领域的劲敌3DR 5000万美元C轮。除此之外，高通在9月份推出了无人机设计平台Snapdragon Flight。 　　 　　Snapdragon Flight最根本的优势在于拉低了无人机的制造成本和售价，再往下挖深层一点，是因为1、高通无人机芯片具有和智能手机相同的处理器，也可能包括其他一些相同部件，能做到规模化生产从而带来成本优化的效应；2、芯片高度集成化，节省了无人机多个高价模块的合起来的成本，据悉各个模块成本合计为无人机成本的30%~40%。 　　对比目前主要的无人机芯片解决方案，高通snapdragon flight 的CPU 尺寸最小、主频最高。目前已应用于国内厂商零零无限的小型无人机产品hover camera 及零度智控的自拍无人机dobby 的样机。 　　英特尔 　　随着传统PC销量的持续滑坡，英特尔正将其芯片业务转移到火爆的无人机战场。但是相比起销售终端产品，英特尔更热衷于为无人机提供解决方案，尤其是表现在无人机视觉方面。英特尔最大的优势在于其RealSense技术采用的红外激光，相较起高通的双目视觉技术，规避了计算机视觉识别物体的大量计算，并有效提高了精度。 　　 　　在市场层面，英特尔于2015年花费了6000万美元聘请了昊翔TyphoonH作为RealSense的在消费级市场上的推广使，更于日前发布了面向开发者的Aero无人机，也是搭载了RealSense技术。 　　除此之外，英特尔早在此前就已经投资了两家无人机公司Airware和Precisionhawk，还于2015年收购了可穿戴设备与智能眼镜制造商Recon，以及致力于算法研究的德国无人机制造商AscendingTechnologies。 　　英伟达 　　相比起英特尔试图利用其处理器进入无人机市场，来弥补PC销售的疲软态势，英伟达没有迫切进入无人机市场的理由，其核心的GPU图形处理器业务年增长幅度为7%，占据其2016上半年营收的82%。 　　 　　据了解，2015年英伟达相继为Parrot及其竞对大疆提供芯片，针对无人机市场，英伟达开发了Jetson TX1芯片方案，可以胜任各类图像图形识别和高级人工智能任务，使用它的无人机可以在空中停留更长时间。据悉，英伟达同时为大疆和竞对Parrot提供过芯片方案。当然英伟达并没有将TX1主板的潜力限于在无人机的运用，它还可被运用于机器人、物联网设备或者实验室装备。英伟达还为开发者们提供了计算机如OpenVX1.1的视觉库以帮助开发人员使用主板。 　　全志 　　出身广东珠海的芯片厂商全志，从去年初推出的R8便携式互联网电视方案；到CES Asia 2015上，与京东智能联合推出了的“叮咚”智能音箱（全志R16方案）；再到美国Next Thing的9美元电脑Banana Pi成功众筹近200万美（全志R8方案）。 　　 　　这三款产品都是基于全志针对IoT市场推出的R系列芯片。去年8月，Remix推出了基于全志A64芯片的“首款Android PC”——Remix Mini，并成功在Kickstarter上众筹到了近150万美元。而小米刚刚发布的小米无人机采用的主控方案也正是全志科技最新的R16平台。 　　联芯 　　大疆精灵Phantom 4就采用过联芯方案LC1860，零度智控还推出基于联芯LC1860的双目视觉整体解决方案。据悉，联芯还与小米合资成立松果电子，专注智能硬件领域。 　　 　　华为海思 　　华为在潜入无人机领域。其旗下全资子公司华为海思原先在安防摄像头市场拿下了70%的市场份额，随后为了给这安防摄像头插上翅膀，于2016年7月推出了华为无人机平台，即联手深圳本土初创公司宙心科技，在华为海思芯片的基础上推出了一系列无人机解决方案。 　　 　　三星 　　三星于2015年5月推出了低功耗芯片Artik，有三个规格，其中Artik1大小只有12mm*12mm，售价不到10美元，据悉规格不同，在处理速度、存储能力以及无限电通信能力上均有差异。这芯片面向无人机和智能家具等互联网设备。 　　 　　业界普遍认为Artik将成为三星对抗高通及英特尔的杀手锏，但严格来说，三星还只是后来者。

　　撰稿人凯德·梅茨（Cade Metz）发布文章称，人工智能正在芯片市场引起震动。谷歌、Facebook、微软、亚马逊、百度等科技巨头都在探索一系列能够驱动AI发展的芯片技术，它们的选择势必将会改变英特尔、英伟达等芯片厂商的命运。 　　以下是文章主要内容： 　　在不到12个小时里，有三个人问我是否愿意花一个小时跟一位陌生人通一小时的电话，称并愿意为此给我提供报酬。 　　三人都说他们很喜欢我写的一篇有关谷歌在搭载针对人工智能的新计算机芯片的文章，都促请我跟他们的其中一位客户讨论该文章的内容。他们称该客户是一家大型对冲基金的经理，但不愿意透露其姓名。 　　这些请求来自于所谓的专家网络——连接投资者和可帮助他们理解特定市场的人，给他们带来竞争优势（有时似乎是通过内幕消息）的研究公司。这些专家网络希望我去解释谷歌的AI处理器会如何影响芯片市场。不过，他们希望我签订保密协议。我拒绝了。 　　这些主动性的、高度针对性的高压请求（大概发生于三周前），凸显了利润非常丰厚的计算机芯片市场当前翻天覆地的变化——人工智能的崛起所引发的变化。那些对冲基金经理认为这些变化将要到来，但不大确定它们具体会带来怎样的影响。 　　当然，没有人能够确定它们将会带来怎样的影响。 　　如今，谷歌、Facebook、微软、亚马逊、百度等互联网巨头都在探索一系列能够驱动AI发展的芯片技术，它们的选择势必将会改变英特尔、英伟达等芯片厂商的命运。但现阶段，即便是那些互联网巨头内部的计算机科学家也不清楚未来会出现怎样的演变。 　　巨头们的行动 　　这些公司通过配备数千台服务器的数据中心运营它们的在线服务，各台服务器都由名为中央处理器（CPU）的芯片所驱动。不过，随着这些公司拥抱一种名为深度神经网络的AI形式，它们在给CPU补充其它的处理器。神经网络能够通过分析大量的数据来学习执行任务，其中包括识别照片中的人脸和物体，语言翻译等等。它们需要的并不只是CPU性能。 　　因此，谷歌打造了张量处理单元（TPU）。微软正在使用一种名为现场可编程门阵列（FPGA）的处理器。无数的公司采用配备大量图形处理器（GPU）的机器。它们都在着眼于新芯片品种，以便加速从智能手机和其它设备内部提供AI技术的进程。 　　这些公司的任何选择都事关重大，因为它们的在线业务运营范围非常宽广。它们采购和运行的计算机硬件比世界上任何其它的公司都要多得多，随着云计算变得日益举足轻重，这一差距势必将会进一步扩大。谷歌对于处理器的选择，会根本性地改变芯片行业。 　　谷歌的TPU对像英特尔和英伟达这样的公司构成威胁，因为谷歌自己来打造该款芯片。不过，GPU也在谷歌和其它大科技公司当中扮演重要的角色，而英伟达是这种专业化芯片的主要制造商。与此同时，英特尔也通过收购Altera切入市场。微软的FPGA悉数来自这家公司。英特尔收购Altera的价格高达167亿美元，是它迄今为止规模最大的一宗收购，这也凸显了芯片市场当前的巨大变化。 　　神经网络的训练与执行 　　然而，处理好这一切并非易事——部分因为神经网络的运行分两个阶段。第一个阶段是训练阶段，期间像谷歌这样的公司会训练神经网络去执行特定的任务，如识别照片中的人脸，或者将一种语言翻译成另外一种。第二个阶段是执行阶段，即人们实际上用到神经网络的阶段——例如，将高中大合照发布到Facebook，然后后者会自动在照片中给每一个人打上标签。这两个阶段大不一样，需要不同的处理方式。 　　当前，GPU是神经网络训练的最佳选项。芯片厂商以往设计GPU来给游戏和其它图像类应用渲染图像，但近年来，谷歌等公司发现这些芯片还是实现训练神经网络所需的运算阵列的高能效方式。这意味着它们可以用较少的硬件来训练更多的神经网络。微软AI研究人员XD Huang称GPU是“真正的武器”。最近，他的团队完成了一个可识别特定语音对话和人类的系统，开发历时大约一年。他指出，要是没有GPU，则要花费5年时间。在微软发表有关该系统的研究论文后，他在英伟达CEO黄仁勋的家中开香槟庆祝。 　　不过，企业还需要芯片来快速执行神经网络，这一过程被称作推断。针对这一过程，谷歌专门打造了TPU，微软采用FPGA。百度则是使用GPU，相对于神经网络的训练，GPU在推断上并没那么适用，但有合适的软件的话也能够奏效。 　　与此同时，其它公司在打造芯片来帮助在智能手机和其它设备上执行神经网络。IBM正在开发这种芯片，尽管有人质疑其芯片的有效性。英特尔则斥资收购已经在涉足该芯片领域的公司Movidius。 　　英特尔明白该市场正在发生变化。4年前，该芯片厂商向我们透露，它出售给谷歌的服务器处理器数量要出售给另外四家大公司的数量之和——所以它能够直接体会到谷歌及其它大科技公司对于芯片市场的巨大影响。因此，它如今在押注多个领域。除了将Altera和Movidius收归门下之外，它还吞并了AI芯片公司Nervana。 　　这不难理解，毕竟该市场还处于发展的初期阶段。英特尔副总裁杰森·韦克斯曼（Jason Waxman）称，“我们正处在下一波巨大增长浪潮爆发的边缘，那将会由人工智能驱动。”现在的问题在于，这一浪潮将会将我们带到何方。

　　人工智能（AI）是英特尔想抓住的下一波趋势。 　　在美国圣地亚哥举办的英特尔投资全球峰会上，这家公司宣布了未来重点关注的领域，包括和5G、云计算、大数据、机器学习、深度学习、无人机、无人车等等。 　　英特尔一直是科技公司投资中最活跃最激进的一员。根据CBinsight的数据，从2015年起，英特尔投资部在公司投资者（CVC）中排名第一，甚至超过了谷歌风投。 　　 　　今年年初，市场曾传出消息称，因为美国资本和创业市场的不确定性，英特尔考虑出售价值10亿美元风险投资资产。英特尔投资总裁Wendell Brooks说，他考虑出售“一些（与目前不同的重点领域）投资，而把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展英特尔业务发展的领域”。 　　“我刚刚加入这家公司时，我们的投资公司是440家，而现在是375家。”根据Wendell透露的数据，在过去一年时间里，英特尔的确退出了一些公司。 　　英特尔投资从1991年成立至今，总共投资项目达1437笔，其中通过上市退出的有213笔，并购退出的有377笔，投资总额超过110亿美元。 　　英特尔投资今年在人事上发生一些变动，原总裁阿维温德·苏埃文（Arvind Sodhani）今年1月退休，Wendell Brooks接任其职位。 　　“我加入的时候，我们的确是硅谷最大的企业风投公司，拥有数量最多的被投企业。”Wendell对界面新闻记者说，但他认为作为英特尔的一个投资部门，不应该像传统风投公司那样仅仅追逐利润，而应该在策略上配合公司长远的发展，因此他们开始在被投公司中寻求更多的影响力。 　　“我们开始在董事会中寻求位置，我在训练我的同事们，让他们真正懂得这些公司需要什么，希望能够给这些公司带来更多的价值，对利润、对结果有更大的控制权。”他说。 　　这种策略的变化体现在了具体操作上。 　　去年，英特尔投资了63个公司，而截止到现在，今年只投资了31个公司，但是今年的投资额仅仅比去年低了6500万美元。也就是说，单个项目的投资金额比过去多了。 　　就在此次投资峰会上，英特尔宣布了领投了12家科技创新公司，总额达3800万美元，有超过4家公司尚在种子轮，超过2/3的公司还没到B轮，不难看出，单个公司投资额较高。 　　Wendell介绍说，过去英特尔风投主要在被投公司中占据5%-10%的市场份额，但现在他们希望在公司中占据20%左右的份额。 　　这种投资风格，这或许和Wendell以往的背景有关，在担任总裁之前，Wendell在投行从事并购业务。

　　Analog Devices， Inc.今日宣布收购Innovasic Inc.——确定性以太网半导体和软件解决方案的领先供应商。此次收购完成后，ADI公司可掌握一整套多协议工业以太网解决方案，并为适用于工业自动化和工业物联网（IoT）的ADI智能自动化解决方案产品组合增添关键的配套技术。 　　目前，工业自动化市场正逐步从串行现场总线向以太网连接转变，同时，工业物联网日趋普及，敏感的工业自动化应用亟需高度可靠的实时以太网连接。ADI公司收购Innovasic后，可立即为客户提供一整套面向工业以太网应用的创新解决方案，同时打造业内最佳技术路线图，以满足工业物联网等未来连接需求。这些解决方案将进一步完善ADI公司现有的高性能工业自动化解决方案，包括软件可配置IO、现场仪器仪表、高效伺服驱动系统等。 　　ADI公司自动化业务部门总经理Kevin Carlin表示：“我们的自动化客户需要高度可靠的同步网络技术，以支持如汽车制造等需要多组机器人在恶劣嘈杂的条件下井然有序地协同作业的应用环境。这些客户还力争在即将实现的工业物联网中更广泛地应用以太网，以提高作业效率，降低成本。IEEE （电气电子工程师协会）业已明确，为使以太网满足新兴应用的确定性需求，需要实行新的标准，为此，IEEE正在制定全新的时间敏感型网络（TSN）标准。Innovasic公司的技术不仅能解决当前的工业以太网问题，还能满足全新IEEE TSN标准的部分前期要求。此次收购Innovasic公司后，ADI可帮助客户打造一条由传感器迈向未来工业物联网连接的发展之路。” 　　Innovasic团队将加入ADI公司的工业自动化业务部门，作为核心技术组，负责开发公司的确定性以太网技术解决方案，并继续为工业客户提供生命周期较长的半导体产品组合。Innovasic团队将由其联合创始人兼首席运营官Jordon Woods领导，工作地点仍位于美国新墨西哥州阿尔伯克基市。 　　Woods表示：“我们很高兴能够加入ADI公司，成为‘智能自动化’解决方案的一分子。Innovasic和ADI都致力于帮助客户解决最具挑战性的技术难题，提供生命周期非常长的产品，以便满足工业市场的独特需求。现在，我们通过强强联合，可更加有效、更加高效地解决客户的通信需求，帮助他们应对全球最严苛的工业自动化环境。”

　　机器学习是大数据中重点技术，其算法也是多种多样，今天我们大圣众包小编就为大家，分类整理了些机器学习的算法，更好地了解机器学习算法。主要从两方面来分类，一是学习方式分类，二是类似的形式或功能分类。在此，我们先不谈比如计算智能（进化算法等）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统、强化学习和图模型。 　　 　　一、根据学习方式分类 　　 　　二、从功能角度分类 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　

　　  《中国制造2025》提出，要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。无线技术是当今时代创新最活跃、应用最广泛、渗透性最广的信息技术之一，通过与工业技术深度融合，正引领生产方式发展模式的深刻变革。 频谱是无线技术的核心资源。在可预见的未来，不论是智能化产品还是智能化生产方式都对频谱资源的管理提出了新的挑战。 　　一是频谱供需矛盾将进一步加剧。工业生产领域，使用工业无线网络技术可以优化生产布局，减少能耗。在工业产品全生命周期管理过程中，无线技术是实现全程实时信息交换不可或缺的技术。各种智能产品中无线技术是实现智能感知和控制的关键核心技术。因此，智能产品和智能制造领域的频率需求将快速增加，加剧频谱供需矛盾。 　　二是对于无线设备的管理任务更加繁重。各种无线新技术广泛应用于智能产品和智能生产各环节，无处不在的信息服务深入发展，带动了工业无线电台站设备大量涌现，并呈现出集成化、微功率化的趋势。 　　三是需要面对日趋复杂的电磁环境。随着工业台站设备的增多和趋于密集，将会有大量的无线电台站设备在同一时间、同一地域内使用，需要占用大量频段资源，也可能造成大量用频干扰。同时，大量新型短距离、微功率无线电设备的应用，还可能导致新型干扰问题，空中电磁环境将日趋复杂。

　　10月13日，中国芯片厂商瑞芯微Rockchip在香港秋季电子展正式发布“智慧视觉开发平台——RK1108，该芯片内嵌DSP，具有智能图像处理等关键技术，在嵌入式系统中实现了高能效智能视觉和图像感知的革命性进化。 　　 　　瑞芯微RK1108具备强大的开放性和可编程，可为合作伙伴提供多样化的产品思路和方向。可广泛应用于汽车、安防监控、家用辅助机器人、运动相机、无人机等领域。 　　 　　官方资料显示RK1108具有五大技术特性： 　　1、功能强大的DSP：内嵌CEVA XM4视觉处理器DSP，最高可达600MHz。 　　2、微光夜视成像：专业的图像处理单元。 　　3、高性能编码器：2K/H.264，高画质低码率。 　　4、多功能语音处理能力：最多支持8路MIC阵列，支持回声消除、噪声抑制等3A语音算法。 　　5、高集成、高扩展：支持多Camera sensor输入，HDMI OUT/CVBS OUT/CVBS IN/Audio Codec。 　　瑞芯微全球副总裁陈锋表示：“嵌入式视觉正在广泛的应用领域蓬勃发展，包括移动终端、汽车和消费类电子设备。RK1108 IoT开发平台通过内嵌CEVA XM4视觉处理器DSP以及瑞芯微独家图像算法技术（3D降噪、电子稳像、畸变矫正、前车防碰预警、车道偏移预警、人脸检测）、语音算法技术（包括回声消除、单/多麦的噪声抑制、自动增益控制、基于多麦的声源定位），让RK1108在图像与音频表现上更加智能，应用于物联网IoT多终端均表现出色。” 　　RK1108内嵌的DSP采用了可编程宽矢量架构、定/浮点处理能力、多重同步标量单位，以及一个专门针对计算机视觉处理需求的低功耗指令集，性能强悍。可满足最复杂的图像学和视觉应用的极端处理需求，通过从CPU和GPU卸载这些性能密集任务，高效的DSP降低了整体系统的功耗，同时提供完全的灵活性。 　　该DSP架构还具有其他多特性，诸如支持最新的深度学习技术，利用CEVA的全面深神经网络 （CDNN2） 软件框架，利用 DSP的计算能力，可创建最低功耗和内存带宽的深度学习解决方案，以提供实时、高效的目标识别与视觉分析功能。 　　另外，在其音频、视频编码、系统平台方面，RK1108表现可圈可点。音频技术方面，可实现多路MIC阵列、噪声抑制、回声消除、声源定位、主声跟随、智能语音处理能力（MIC阵列的算法），可极大提升监控系统、摄像头、对讲系统、VOIP可视电话等语音质量。视频编码方面，RK1108编解码均可实现2K/H.264画质，配合移动侦测、人脸识别、微光夜视，在汽车安全、无人机、安防、360度运动摄像机等领域，新技术应用获得的效果提升显著。而在开发者关注的系统平台上，RK1108基于Linux OS，支持MiniGui和其他UI、可内嵌WiFi/BT/GPS驱动、支持手机互联 （Android/IOS），这能为开发者提供更友好和深度的二次开发环境。 　　分析人士认为，多样化平台化的销售策略，促进瑞芯微各类新技术在各个IoT深入，开放性和生态化，也为瑞芯微RK1108构建了坚实的竞争壁垒。瑞芯微近年已发力成功构建多个的生态链，RK1108是其构建物联网IoT生态链大战略的核心。据瑞芯微官方透露，RK1108将于10月底正式量产。