阿里云gpu服务器,中国人工智能发展如何?
2016年,AlphaGo挑动了人们的神经,一时间,街头巷尾人人议论起了人工智能。有兴奋者、有担忧者,更多的是媒体不停的炒作。2017年,物联网、大数据、云计算,在经历了炒作的泡沫期后进入常态。人工智能也不例外,2017年物联网、大数据、云计算纳入人工智能麾下,在各个领域全面开花,2018年将迎来人工智能大产业的大发展时代。
当我们以嵌入式系统视角观察2017年时,不得不回顾在物联网时代的那个“华丽转身”。正是嵌入式系统普遍添加了网络接入功能后,将互联网变革到了物联网。其代价是,其本身逐渐失去了独立的产业地位,全面为物联网应用服务成为嵌入式系统中心任务。因此,物联网时代,嵌入式系统业者的视角必须扩大到整个“物联网+”领域。我们将用这样的大视角来观察2017年、展望2018年。我们的期刊也于2017年在封面上标注了我们所关注的内容,将它扩大到物联网、人工智能、智能制造与智能系统的诸多方面。
下面将从10个方面盘点2017年,并粗线条地展望2018年。
1
物联网产业正在扎实前行
2017年是物联网领域相对“沉寂”的一年。人们没有了议论纷纷,开始形成上下统一的物联网+的社会意识、产业意识与生活习惯。物联网时代,“互联网、万物、人类”形成了一个全球化的生态共同体。在这个全球化的生态共同体中,人类个体的生活信息与万物的物理信息完全融合在互联网中。人们在享受网络化生活(办公、购物、出行、订餐、交往)时,不再计较被暗暗收集的个人信息。而个人信息(生活踪迹、兴趣爱好、饮食习惯、购物特点等)也成为大数据的重要组成部分,成为产业界除有形资产、货币资产之外的最重要资产。大数据的形成、嵌入式系统技术的成熟、全球化云计算服务体系的完善,使2017年物联网产业进入到一个扎实前行的时代,人们不再议论物联网的是是非非。
2018年物联网产业会继续扎实前行。各种大型的智慧系统,如智慧医疗、智慧家居、智慧交通、智慧社会等大的物联网产业体系将会逐渐浮现。与稳步发展的物联联网相比,2018年区块链将会是快速布局的一年。有人称区块链是互联网的第二次革命,第一次革命是万物互联的物联网;第二次革命就是区块链,即去中心化的数字资产网,它将人们的资产数字化,并形成封闭的、安全的交易体系。
2
嵌入式系统进入到大产业服务时代
嵌入式系统经历了30多年的微控制器诞生、单片机的传统电子系统智能化改造、嵌入式系统智能化创新后,便向互联网进军,进入到为“物联网+”的产业服务时代。2017年嵌入式系统已成功地渗透到“物联网+”产业的各个领域,正在成为各种智慧体系的基础产业。在为“物联网+”产业服务的同时,嵌入式系统也出现了明显的技术转型。成熟软硬件的平台(各种形式的树莓派、集成开发环境、小系统的模块化等)、AI领域基于芯片化解决方式,以及平台开发模式,都会使嵌入式系统研发服务中的软件比重越来越大,嵌入式系统工程师必须承担越来越多的软件研发工作。嵌入式系统的“嵌入”色彩也将逐渐淡化。2017年,是转型为物联产业服务的一年,2018年,嵌入式系统将扩大视野,投身于人工智能领域的全面服务。有人建议将MCU的应用系统改称为智能系统。
3
人工智能产业的爆发期
2017年几乎所有产业都争相进入人工智能领域,线上、线下形成了无序竞争的爆发局面。在弱人工智能领域,以智能手机为中心的应用产业,全面渗透到人类生活的各个方面;强人工智能领域的深度学习、脑-机融合、大脑计划,使现代科技进入伦理时代。在人类生活的全面渗透中,花样不断翻、新应用层出不穷,导致无序竞争全面爆发,泡沫不断。在不断拉动需求中,给百姓的适应期也越来越短。2017年是人工智能产业的试水期,在诸多领域取得耀眼的成果的同时,也出现了许多泡沫,出现了不少非理性的无序竞争(如共享单车),导致社会财富的巨大浪费、冲击百姓正常生活。2018年将会是人工智能产业开始趋于理性的一年,人们在关注机器智力与人类智力的较量,逐渐适应了“机器智能全面超越人类(个体)智能”的残酷现实。政府会也加大预见性,防止人工智能产业的负面效应。在强人工智能领域,2018年,大脑计划难有实质性的突破,而在深度学习领域将会向纵深发展,大量研究成果将转移到日常的软件应用中。
由于人工智能的众多应用领域都会引发相应的社会问题,2018年人们对于人工智能的争议将转向伦理道德领域。
4
电动汽车在困境中穾围前行
里程焦虑、充电焦虑、电池寿命焦虑,成为电动汽车应用中的三大困境,2017年电动汽车在一些特殊领域穾围前行,效果显著;私家车则在政策助力下艰难中前行。2018年会是特殊领域的电动汽车大发展的一年,私家车则难有作为。
动力电池与电动汽车呈因果关系,动力电池技术发展到一定阶段,便会自然地形成相应的产业效应。从电动自行车、电动摩托到电动小车的自然演变,证实了从技术到产业的发展规律。同样,在电动汽车领域,电动大巴、港口自动运输汽车、集团短途物流汽车、公交汽车等,以特殊的应用环境(区间行驶、更换电池组、集团充电桩等)从三大困境中突围,获得成功,便是证明。私家汽车挥之不去的里程焦虑、充电焦虑、电池寿命焦虑,与日益优化的内燃动力的较量,还须长期观察、全面评估。2017年有关部门传言(或正式规划)某某年将全面禁售内燃动力汽车,不仅一厢情愿,也违犯了科技-产业发展的客观规律。
5
无人驾驶汽车在实验中前行
与无人驾驶汽车概念同时出现的是汽车自动化技术。无人驾驶汽车吸引了人们的眼球,也是各大财富集团争相追逐的高地。2017年无人驾驶汽车在实验中前行的同时,各种类型的汽车自动化技术,正在悄悄入市。如,发动机自动启停、自动泊车、灯光自动转向、出入库点到点的无人驾驶,车况自动告示等,正在助力人类驾驶,给人们带来真正的实惠。受制于公共交通严格的安全管制,私家车的真正无人驾驶尚待时日。中国已出台了无人驾驶汽车上路的制度规范,即必须有驾驶员伴驾,它表明2018年仍然是私家车无人驾驶的实验年。与私家车的严酷的行驶环境不同,在港口、仓库、地库、公交、城铁等可控区域,无人驾驶汽车已呈现出巨大优势。2017年青岛港、洋山港无人驾驶的全自动码头吸引了人们的眼球。2018年这些领域的无人驾驶产业会有爆发式增长。
6
共享单车在乱象中寻找出路
2016年刚治理了好网上约车的乱象,2017年又爆发共享单车的乱象,人们普通赞赏先进科技带来的兴奋,有人把它称作中国的新四大发明之一。从网上约车到共享单车的乱象中,见识了先进科技与百姓生活的碰撞。人们看到了科技领域中一个“无需实验,先投放后治理”的典型范例,与历史上“先生产后生活”、“先发展后治污”的观念一脉相承。由此带来的社会财富的极大浪费与社会生活的冲击。人们有理由要求在涉及民众广泛利益的科技产业投入使用前,先申请进行试点,总结经验,制定法规,然后放行。鉴于连续两年乱象对百姓生活的冲击,2018年希望政府转变思想,加大对关于百姓生活的人工智能产业实现预先申请、预先评估、全面审核、有序规范。
7
智能制造进入普遍发展阶段
借助低端制造业实现经济起飞后,都会出现成本危机,产业转型不可避免。产业转型成功与否关系到社会经济的再次起飞。产业转型的重心,是向基础制造业进军。高端科技、高端人才、巨额资金、政府意识,是产业转型成功的关键所在。我国在“中国智能制造2025”规划指引下,智能制造产业稳步前行。2017年,无论是制造手段(机器人普遍使用、智能化管理方式、物联网的服务体系、无人化生产方式),还是制成产品(自动化装备、智能机械、成套智能化系统)都在全面地进入智能化时代,智能制造不再是热点话题。举世瞩目的重大工程,如产业升级的机器人技术,海洋探测中的深潜器、全自动海港码头建设、造岛神器天鲲号、蓝鲸号钻井平台,以及高铁从和谐号到复兴号的升级、军工产品爆发的诸多现状,都表明智能制造已开始将我国从制造大国推向制造强国。智能制造是泡沫化最少的一个领域,2018年将继续扎实前行。
8
机器人产业进入兴旺发展期
一个新兴经济体的产业升级,除了向基础制造业进军外,还有低端制造业的现代化改造。在低端制造业现代化改造中,利用机器人技术不断提升生产效率、降低成本、改善品质,抢占低端制造业的制高点,就能在低端制造业外迁中继续保持优势。在低端制造业现代化改造中,我国机器人产业正在奋起直追。在广东制造业中心的东莞,在经历了低端制造业空心化后,依靠机器人技术,狠抓低端制造业现代化改造,初见成效。2017年年底统计,东莞市机器人企业从30多家增长到100多家,全市规模以上工业企业年平均用工人数比2012年减少3.78万人。全员劳动生产率由2012年的每人7.77万元人民币提高到2016年的每人11.83万元。“机器换人”政策带动机器人产业爆发式发展,助力劳动密集型企业向技术密集型企业转型。2018年无论是机器人产业还是机器人应用产业都会继续兴旺发展。机器人产业发展从根本上动摇了“人口红利”说,或将“人口红利”蜕变到“工程师红利”。
除了工业机器人,2018年各种类型的服务机器人(家庭服务、医疗服务、公共服务、社区服务)化将会进入产业化发展期。
9
无人化迎来大面积产业发展期
人工智能的一个重大技术成果,是无人化技术。2017年无人化产业收获满满,大量出现的无人机,无人码头、无人商店、无人仓库、无人车间等,表明无人技术已进入大面积的产业应用期。随着无人化环境的难易不同,无人化产业进展不一。最早的产业化领域是无人机。2017年,率先实现的无人化产业,有码头、仓储、轨道交通、商店等产业。2018年特殊行业(与百姓生活无关的领域)中,无人化产业将迎来大面积的爆发。而关系百姓生活领域的无人化产业将面临考验,如无人商店。
另一类无人化技术,是区块链中的无人化资产操作管理。区块链中,剔除了大量的中间机构及代理人,将无人化体系与人类个体利益紧密相连,对无人化技术无疑是个巨大的考验。2018年将是区块链的普及年、试验年。区块链技术应用关系国计民生,政府必须强力介入。
10
人脸识别技术面临考验
人脸识别技术无疑是2107年人工智能领域的一大热点。与指纹识别、虹膜识别的个体识别、主动识别、特定场合识别不同,人脸识别可以是群体识别、被动识别、隐敝场合识别。因此,人脸识别将会触及社会伦理。
作为认证手段,指纹、虹膜以足以应对,人脸识别技术很难动撼它们在认证领域的地位。因此,未来人脸识别技术的主要应用方向是人脸搜索。人脸识别技术除技术完善外,还会面临有诸多社会问题。人脸搜索要在群体中采样,人们普遍不愿意被人窥视,何况还会记录在案。2018年人脸识别技术热点在人脸搜索领域,会由此带来诸多社会问题,政府应迅速介入,并制定法律道德规范。
回顾人类知识的非线性发展规律:在经历了漫长的历史演化后,人工智能时代进入到超高水平、超高速度的科技动荡时代。过去是世纪展望,后来是十年展望、五年展望。如今是隔年展望。人们尚未熟悉新科技时,更新科技又向人们袭来。在年度点评中,人们在感受先进的科技时,又会充满许多无奈。
如何看待阿里搭建FPGA云服务器?
2017年1月,腾讯就面向市场推出了基于赛灵思的FPGA云服务器。2017年10月,赛灵思在杭州云栖大会上当众宣布,阿里巴巴旗下的阿里云同样选择了赛灵思的FPGA。阿里云为市场上的客户搭建FPGA云服务器,显然可以说成是FPGA市场的规模会进一步增长壮大。不过,与其说阿里巴巴此举会对FPGA的发展方向产生什么样的影响,倒不如说是阿里巴巴在顺应行业(技术)的发展趋势罢了。
众所周知的是:通用CPU并不能很好处理大量的并行(重复性)数据,多核CPU依然会受限于自身的架构。加之,半导体制程工艺已经进步到了10nm及以下节点,摩尔定律日益逼近天花板,人们继续采用更先进的制程工艺来提升CPU的性能,并非长久之计。于是,异构计算处理器的概念便被人们提了出来。而FPGA是一种可编程逻辑器件,人们可以根据自己的需要,通过软件编程的方式去定义器件的硬件功能,且灵活性高。并且,(新一代)FPGA具备吞吐量大、低功耗、低延时等优点。换言之,基于FPGA的数据处理架构,摆脱了冯·洛伊曼架构的束缚。FPGA在处理大量的数据时,与CPU、GPU、ASIC(专用集成电路)相比,FPGA的综合优势最为均衡,能给人们带来最大的效益。伴随着大数据行业持续发展,FPGA在视频处理、人工智能(深度学习)、自然语言处理、金融交易分析和网络安全等数据应用处理中自当扮演起核心的角色。
(▲注释:在异构处理架构中,虽然几种技术各有千秋,但FPGA在吞吐量、灵活性、功耗、延时等方面的表现最为均衡,能给人们以最大的效益。)
最后,举两个例子。当时媒体在报道腾讯向市场推出FPGA云服务器时称:“通过FPGA云服务器,企业可以进行FPGA硬件编程,可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上,而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。”而媒体在报道阿里巴巴与赛灵思合作并推出基于赛灵思的FPGA云服务器时则称:“面对指数级增长的计算需求和日渐落伍的CPU技术,当今的云提供商们正迅速朝着加速的计算架构大步迈进。FPGA加速器兼容基于CPU的架构,并可以协同服务器CPU一起提供性能和功耗效率。客户可以用最低的使用成本,最大的弹性灵活度在云端快速搭建完整的基于FPGA的硬件加速服务。”
开发一款社交app需要多少钱?
开发功l社交APP,有聊天、视频、直播、朋友圈、附近的人、好友等功能的,也就在3万左右,如果是仿的比较全面,那报价要在5~8万左右,具体不固定,一般APP收费是根据功能计算的
其实懂技术个人开发一个社交APP不难,如果是业余时间,每天下班回家到12点,这样每天大概4个小时,外加周末每天12个小时,一个月足够了(有经验的条件下)~
A.UI设计是否已有?如果有会节约很多时间,没有你估计还得自己PS一下图片;
B.对编程是否有经验?从题主的问题可以看到你对编程估计经验不足;
社交软件分很多种,常用的无非附近人,发发图,拍拍照,修修图,拍拍视频;
下面分别介绍下各种技术:Android+后台,Java Servlet,走HTTP,不走Thrift,不走自有协议……
首先,讨论Android端:
1. 首要条件是熟悉Java编程,没有任何计算机基础的人麻烦,有基础的人学起来估计很快;
2.其次熟悉Android的开发环境,直接开头从最简单不复杂的页面开发,那么你需要了解:Activity,Fragment, Service工作机制,以及SharedPreferences、Sqlite、文件存储等,了解常用界面layout编写,知道一些界面的兼容,这些东西都知道就够了,一个简单APP就可以搞起;
如果能知道一些加密协议,比如:DES/AES,IMEI绑定(社交很容易导向约炮/黄图等问题,所以得做点措施),MD5等更好;
3.会用到一些Android上的开源组件:图片加载-ImageLoader,滑动刷新-PullToRefesh/SwipeRefreshLoadLayout,图片渲染-GpuImage等等,要知道并且会用;
4.一些需要的公共服务:位置定位-百度定位(百度地图API-首页)/高德定位(LBS开放平台 | 高德地图API),推送-百度推送/极光推送等等,数据统计-友盟统计,这些应该够了;
5.与服务器交互的协议:HTTP协议的掌握,get/post就够了,补充:Volley网络请求库等;
其次,讨论后台:
1.由于你是新手,我们这里开发语言直接用Java/PHP,Java的话就直接Servlet就Ok,简单容易,上手快,如果PHP就LAMP,个人推荐Java,知道一点HTTP协议;
2.数据库直接用Mysql,操作起来方便,熟悉的人多问起来快速有人回答;
3.学会SQL的编写,基本的Select、Update、Insert、Index就够了,不会Join之类不怕,就多写几个语句,性能差不怕,抗住就行,后面再改;
4.数据库连接用:JDBC,简单容易上手快;
5.聊天系统可以用第三方的融云之类,我记得有个日活20W以下不收费的;
6.短信系统也可以用第三方的;
7.服务器就直接用阿里云,买一台阿里云,直接跑一个Mysql+Tomcat就行了,后面有用户了升级再说;
总之,原则就是市面上有的,开源的,最便宜的都可以拿来用。
综合一下,首要是Java语言,然后知道Android编写界面,知道Android跟后台HTTP交互,知道Service开发,知道Servlet编写,知道JDBC操作,等JDBC写好可以升级知道数据库连接池(DBCP)。
中国有必要研发自己的手机系统吗?
我认为中国没有必要研发自己的手机系统,下面就谈谈我的观点。
首先军事设备都有自己的系统,不会去用windows和安卓的,不兼容才更难被破解。那反过来说,我们民用、商用设备就是要追求兼容啊,不兼容还怎么融入这个互联网?然而研发操作系统是一个长期投入,综合性的开发,成本太高,而且现在安卓,IOS都大行其道,你开发出来一个也未必会获得巨大的利益。
其实研发手机系统所谓的条件,生态环境科研水平还有资金,可以说中国都已经具备,完全可以由国家牵头互联网企业联合组织360,腾讯,百度,阿里,新浪,网易,搜狐等知名的网络公司共同开发中国人自己的操作系统,依靠中国庞大的手机市场完全可以和ios还有安卓三足鼎立。但是这些公司都是你斗我我斗你的,怎么可能联合?只有某家公司自己研发系统,然后申请专利,国家再大力扶持!
但之前有龙芯这样的失败案例体现出来的国家研制此类项目存在的制度缺陷,况且国家有更紧迫的科研任务,每个任务都需要尽可能多的钱,若能投入更多的钱,中国的很多大型项目可以提前上马。如果是企业出资开发,完全做个新系统花费上千亿人民币都不一定能做得出(安卓由Linux移植而来,Linux的开发估值约100亿欧元),他们为什么不像小米那样改造安卓?
为什么中国没有一个好的,影响世界的操作系统?因为不管是PC时代还是移动互联网时代,都是在美国开始然后传到中国来的,我们是追赶者,当我们有了资本有了能力可以发展自己的操作系统的时候,这个市场已经饱和了。到了现在,连桌面级操作系统都没有什么人有兴趣搞了,谁能竞争过Windows?哪怕竞争过,你要花费多少代价?
所以,我认为中国没必要再研发一个属于自己的手机系统,完全可以扶植一些相对比较弱势的国外手机操作系统,避免一家独大了,为本国企业发展提供更好的空间!
有哪些好用的云电脑软件?
以下是一些好用的云电脑软件,它们都提供了不同的功能和价格模式,可以根据个人需求选择:
Amazon Web Services (AWS): AWS是全球领先的云计算服务提供商之一,它提供了Elastic Compute Cloud(EC2)等多种云计算服务,可以轻松创建、配置和管理虚拟服务器。AWS的优势在于可靠性高、灵活性强、安全性好等。
Microsoft Azure: Microsoft Azure是微软的云计算平台,提供了多种计算、存储、分析、人工智能等服务。Azure的优势在于可扩展性好、易于使用、安全性高等。
Google Cloud Platform: Google Cloud Platform是谷歌的云计算平台,提供了多种云计算服务,包括计算、存储、数据库、网络等。Google Cloud Platform的优势在于灵活性强、安全性高、易于使用等。
Shadow: Shadow是一款云电脑软件,可以将电脑的操作系统和应用程序存储在云端,让用户在任何设备上远程访问。Shadow的优势在于价格相对便宜、易于使用、配置灵活等。
Paperspace: Paperspace是一款云电脑软件,可以为用户提供具有高性能GPU的虚拟机,以加速AI、机器学习、深度学习等应用的开发。Paperspace的优势在于价格相对便宜、GPU性能强、易于使用等。
这里提到的仅仅是一些常见的云电脑软件,还有其他许多选择可供选择,具体哪个软件最适合您,还需根据自己的需求进行评估。