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侠客站群  如果我们比较人类和人类的近亲猩猩,会发现人类并不比后者有更强壮的体魄,但是却有着更加非凡的大脑。最近十年来最激动人心的算法进步无疑是深度学习。从大脑最简单的单元,就是单个的神经元推导数学模型,把数学模型朝各个纬度扩展,从而构建更加复杂的网络,这个就是目前深度学习在做的事情。为什么深度学习的效果会很好?因为深度学习能够随着数据的增长不断的去提升效果,传统的算法由于计算的原因和统计的原因并不适合大数据。AlphaGo里面也用了深度学习。一个基本问题是考虑棋局的复杂性,因为棋局的状态数目大到比宇宙中原子的数目还多。实际上很多人并不了解,卷积神经网络可以把棋局的状态空间做分层的分解,能够充分表达极为丰富的复杂度。今年的麻省理工学院的?Technology Review?杂志讲到了十大突破性技术,其中也提到了语音识别,最近因为深度学习发展使得语音识别每一年都在不断的往前演进。深度学习可以用来刻划一个棋局,也可以用来为自动驾驶建立模型。在一个自动驾驶的环境里面你可以看到,车周边的车道、车道线,行人和交通标志实际上都是构成了整个环境,对车的每个控制决策,导致车的位置发生改变,也会进而影响其他车的状态,从而影响整个环境。基于深度学习的增强学习,将整个系统描述成车和环境之间的博弈,从而我们可以用一个简单的数学框架来解决自动驾驶问题。?机器人大脑的算法架构是什么?我们想第一个方案是完全在云端处理。但对于感知、认知、控制这些人工智能算法,我们是不是需要新的芯片呢?我个人的判断是一定的,因为通用计算效率低。在过去几十万年的时间里面人类大脑不断的进化,专门优化生存所需要的所有技能,所以人类大脑是专用处理器。地平线要做的是构建这样一个大脑平台,第一步基于深度神经网络算法构建一个软件的操作系统;第二步,我们希望能够在底层去做支持深度神经网络的芯片的架构,使得所有的人工智能任务能够达到千倍的效率提升,地平线目前做的面向智能家居的大脑系统叫?Andersen?。也和中国最顶尖的家电厂商推出了多款安装?Andersen?大脑系统的智能家电产品,使得静止被动的设备变成具有智能的?Robot。从事自动驾驶的大脑系统叫?Hugo?平台,相对?Andersen?平台,Hugo?平台要更加高性能。目前也已经跟国内外的著名的汽车?tier one?供应商以及整车厂展开合作。?余凯层向《南华早报》表示,人工智能的功能也许看上去简单,但很难操作。在未来,人工智能芯片可以处理需要更多智能才可以完成的复杂任务,如讲话、声音、图像识别和机器学习算法等。

  尤其是上午上来讲演的企业里面,至少前面有一大半企业在市场空间上面因为时间也很有限,不能够有深入的沟通,感觉到在市场空间上面是比较有限的企业,这个也是今天综合来讲感觉碰到不少这样的企业,作为投资机构来讲,在这方面会有所顾虑,希望可以帮助大家在今后和投资机构接洽的时候能够更好的做好心理准备,怎么样在他们所关心事情上面。比如说市场空间,竞争壁垒,这个东西必须要抄你,或者别人给你做很容易吗?你有什么核心竞争力,你的管理团队也是一个综合因素,诸如此类的问题,在这方面准备的更好一些,这样沟通起来效率会更高一些。

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