作为物理世界和数字世界之间的接口，传感器和换能器已经从技术上的波澜不惊转变成为汽车安全、安防、医疗保健、物联网（IoT）和人工智能（AI）等应用赋能的前沿技术。因此，它们在尺寸、功耗和灵敏度等基本物理和电气性能方面经历了革命性改变，同时引发了传感器集成方面的新思想——范围从传感器融合到应用在类似雾计算的架构中的基于AI的传感器处理算法的生成。

笔电/平板装置的主板上可能很快就会出现AI芯片，像是Intel/Movidius开发的视觉处理器(Vision Processor Unit，VPU)...

有 Amazon Echo 用户在 twitter 说，Alexa 在他深夜临睡前突然自己大声笑起来，把他吓坏了。另一个用户说，Alexa 在他们进行重要工作谈话的时候突然笑起来。还有用户在 Reddit 发帖说，Alexa 在夜里发出了似乎是来自真人的诡异笑声。

物联网（IoT)最初是脱胎于机对机（M2M）技术，如今不仅已被各行各业的企业机构列为头等大事，而且已经好几年了。尽管如此，这个概念距离达到成熟期还有很长的路要走。

目前整个业界所研发的全部人工智能产品，甚至是Alpha Go，都仅限于弱人工智能这个阶段，许多打着各种幌子的“伪”人工智能也一并充斥在这片红海中。与此同时，作为人工智能的硬件基础，AI芯片也在短短的一年之内“满山鲜花开满坡”。

「慧拍」相比于Spark的手势操控来说，在体验上有了质的提升，这也许就是改叫「慧拍」的主要原因。笔者今天借该功能来管中窥豹，聊一下大疆在自主飞行上的技术积累。

“是人工智能，还是人工智障？”，这似乎是2017年我与同事之间讨论颇为频繁的话题，究其根源还是近几年“人工智能”概念的爆发，随之井喷而出的一系列人工智能硬件产品，在目前阶段人工智能仍然以一个“语音助手”的形象出现，但却鲜有人真正的将其应用在生活中。

微软公司宣布推出一系列新的云计算和人工智能技术，作为其Healthcare NExT计划的一部分。微软研究公司副总裁兼Healthcare NExT计划负责人Peter Lee表示，新项目的重点是改善医院和诊所的护理状况。

随着更多新、旧技术的加入，无论是哪一种型态的机器人都渐渐可以开始协助人类做更多的事，甚至执行一些「特殊」的任务，例如深入危险区域采集或读取信息、陪伴及照护老人、在工厂提升组装作业的速度等…

随着联发科在MWC推出首款导入人工智能技术的中阶旗舰处理器Helio P60，智能手机市场竞争焦点开始转向移动AI。各家芯片供应商竞相将神经网络引擎用于手持设备，以启动语音UI、人脸辨识解锁与AR等人工智能体验…

现在是该认真看待人脑启发技术的时候了！CEA-Leti首席科学家Barbara De Salvo指出，如果没有新的运算典范和算法，最终将难以达到AI设备对于更高处理性能与更低功耗的要求…

在机器学习算法不断变化、人工智能应用不断增多的当下，神经网络计算芯片（AI芯片）的设计者们所思考的一个关键问题开始浮出水面——如何在保证AI芯片性能/功耗表现优秀的同时，尽可能的在更多人工智能算法上通用。

将AI优势扩展至网络边缘同时具有挑战与机会。本文讲述了通过FPGA和RISC-V处理器为设备建构AI功能，取代以云端为基础的资源，能够大幅降低功耗，同时缩短反应时间。同时，本地数据储存和处理不仅提高安全性，更节省宝贵的带宽。通过将AI整合至组件中，即使在网络关闭以节省功耗的情况下，设计工程师也能实现实时工作的智能功能。

今天我们以平昌冬奥会官方通信合作伙伴、韩国运营商KT的“平昌5G试商用网”为例，介绍一下这届ICT冬奥会背后的5G应用和网络。

将人工智能技术应用到战场上，不仅有助于在军事作战时如虎添翼，也使得人工智能技术的相关应用进展至全新层次…