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  • ·◆微软识菜:识别菜式分析营养

◆微软识菜:识别菜式分析营养

  

IT时报记者李丹琦IT时报见习记者李玉洋钱奕昀冯诚杰图WAIC
  智联世界,无限可能。正在举行的2019世界人工智能大会展开了一幅“未来画卷”,最前沿的人工智能新技术、新产品、新应用、新理念集体亮相。到这里来逛一圈,你就像一个“未来体验官”,穿越至未来,国内首个融合大规模无人驾驶动态体验场、国内首个大规模商业综合体内AR导航全覆盖的智慧商业、智慧楼宇标杆典范、“集成、便利、无感”的智慧酒店……大会周边的衣、食、住、行统统打上了AI的印迹。当然,眼下正炙手可热的5G应用也成了今年世界人工智能大会的一大亮点,城市基础设施的智能密度更高、能量更强,这一全新时代的到来,将解锁更多的智慧场景。
  一头是现实生活,另一头却是属于高科技、属于人工智能的世界。
  未来已来,引领改变,这座城市即将迎来未来故事的新版本,“5G+AI”开启的未来生活究竟有多酷,一起来看看吧!
  Microsoft HoloLens 2专为企业用户而打造,是微软在硬件设计、人工智能和混合现实开发方面取得的突破。相较上一代设备,HoloLens 2进行了全面的升级与更新,拥有更大的FOV、佩戴更舒适,也更自然的交互体验。
  微软还展示了智能企业应用平台Dynamics 365与HoloLens结合,在混合现实中为员工提供模拟学习、交互指导的混合现实智能生产线远程训练解决方案;Dynamics 365 AI与Power BI、物联网等技术结合,实现全渠道订单、库存、供应链及门店设备实时管理的智慧餐饮零售门店运营方案。“微软识菜”绝对是这场AI盛宴中一道真正的佳肴,午饭时长长的队伍让白领们叫苦不迭,而“微软识菜”利用微软云技术和AI,不仅能识别菜色,出具营养分析报告,还能根据食堂菜单学习,自动计算价格,在用餐高峰大大减少排队时间。据悉,“微软识菜”已经在微软的餐厅投入使用,识别准确率高达99.2%,识别速度仅为100毫秒。
◆IBM首位“AI宇航员”来了
  作为人类历史上第一个人工智能宇航员伙伴,CIMON(Crew Interactive MObile CompanioN)首次在中国亮相。它由德国宇航中心、空中客车公司和IBM合作开发,并由IBM Watson提供技术支持。
  作为国际空间站的新成员,CIMON能帮助人类宇航员接管日常任务,提高人机交互效率;CIMON不仅能够帮助宇航员在零重力环境下完成规定的实验清单,还能和宇航员进行真实的交互式对话。
  40年前,IBM的计算机助力人类第一次登上了月球;40年后,IBM的AI检测匹配技术让人人都能“登上”月球。走了一把怀旧风,IBM直接把月球搬到了现场。登上仿真的月球表面,你就成了一名登月宇航员。随着你的手脚律动,屏幕上的宇航员也会跟着摆动,仿佛重现了40年前人类登上月球的壮举。◆国产Model 3开进展区
  虽然特斯拉超级工厂已落户临港,但备受关注的国产Model 3却迟迟未发。然而,在临港无人驾驶展区,参展方直接把一辆黑色特斯拉Model 3拉到了展区,在整面LED地坪模拟的城市街道景观中仿佛正向观众缓缓驶来。
  这辆Model 3全身散发着中国制造的味道,工作人员介绍,这辆车既可通过车内15英寸触摸屏操控车辆,也可使用智能手机作为车钥匙,访问触摸屏内的所有驾驶控制选项。
  Model 3搭载的自动驾驶辅助系统使车辆拥有自动导航驾驶功能、召唤功能、自动泊车功能以及自动辅助变道功能,自动驾驶辅助可以通过OTA软件更新,不断升级完善,在未来实现完全自动驾驶。
◆满满技术含量的芯片墙
  作为全国集成电路产业的高地之一,上海拥有约500家集成电路设计企业。创新应用展区专门设置了一面芯片墙,展出国内外7家知名企业的10款芯片产品,包括华为“麒麟810”、高通“骁龙855”、地平线“征程/旭日”系列、依图科技“求索”、平头哥“玄铁910”、紫光展锐“锐虎贲T710”以及寒武纪“思元270”,这些产品均达到国际领先水平。
  华为昇腾910处理器采用其自研的达·芬奇架构,针对AI运算特征而设计,通过3D Cube来提升矩阵乘加的运算效率,支持多种混合精度计算及业界主流AI框架,是首个基于全栈全场景深度学习技术的人工智能SoC芯片。
  地平线“征程/旭日”系列芯片,采用自主AI架构BPU的边缘人工智能视觉处理器,“征程”面向智能驾驶,“旭日”面向AIoT。依图科技的云端视觉AI芯片“求索”,采用16nm FinFET工艺,单芯片可实现50路高清视频实时全解析。
  平头哥“玄铁910”CPU核,采用了基于RISC-V架构的64位处理器内核,为高性能边缘计算芯片提供核心IP Core,可应用于视频监控、人工智能、5G、边缘服务器、网络通信等领域。寒武纪“思元270”,采用寒武纪公司自主研发的MLUv02指令集,使得非稀疏深度学习模型运算性能得到数倍提升。