AI 趨勢新聞精選
【2020/05/18~2020/05/25】
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1, Sony大法再現？(Techcrunch.JP)：指出，Sony 開發內建影像感知器的 AI 晶片，準備產品化。Sony 融合了影像和 Coding 技術，開發出搭載影像感知器和 AI 處理系統的晶片。如此一來 CMOS 感知器不只限於讀取像素資訊，而是可以從像素抽取資訊，操作機器學習模型。
晶片在接收圖片後，抽取圖片中的重要資訊
如此一來 CMOS 感知器不只限於讀取像素資訊，而是可以從像素抽取資訊，操作機器學習模型。
晶片本身能 「同時完成」 影像感知與 AI 處理。在未來應用中，可能讓未來的數據標註在用戶裝置上就能直接完成。辨識影像後直接透過晶片獲得後設資料、ROI，才上傳到雲端，更能保障隱私。
Sony 這項結合數據運算的晶片，雖還只是原型，只能訂購進行測試。但未來若被廣泛應用，將會是加速數據蒐集的一大利器。
2, Mobileye透過購併，走向MaaS大夢( TechNews )：Intel 旗下、ADAS 先進駕駛輔助系統 ADAS 霸主 Mobileye 購併 Moovit。
Mobileye 透過自身自動駕駛系統、高精準地圖等內生式增長打好 MaaS 的底層基礎，再透過 Moovit 加強車隊營運及排程中心、智慧交通平台及服務、出遊用戶及合作夥伴網路，將從以往聚焦自動駕駛，走向更廣闊的「交通即服務」，進一步延伸商業版圖。
moovit 結合官方公共交通數據與眾包方式整合交通數據
➡️ 延伸閱讀： 【AI數據處理的策略思考】掌握3大數據特色 發展智慧交通更順暢
3, 南韓如何將智慧城市系統，轉為病毒數據追蹤庫？(Reuters報導)：3月底南韓推出流行病調查支持系統（EISS），運用該國的「智慧城市」數據系統，在一個小時內，即可跨局交換個人位置、信用卡數據。好處是，研究人員可用來分析傳播途徑並檢測可能的感染熱點，地方政府則可共享人口、交通、污染等城市規劃內容。但仍避不了侵犯個資的隱憂。
(圖說：受訪官員提到，這樣的資訊只適合在危急時刻使用。)
➡️ 延伸閱讀： 【智慧城市案例】千年古都杭州與阿里巴巴用數據，打造AI城市大腦
4, 台灣能否能握機會，在自動化典範轉移的亂局中佔有一席之地？（風傳媒）：這篇文章仔細描述機器人在倉儲運輸業、食品製造、製造業備料的新市場應用，這些客戶並不需高速度、高精度的作業，但需要機器手臂更靈活，更能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或是工作。
5, 這畫面很美吧！但是實用嗎？（The Verge）
機器狗在滿是綠草的山坡上小跑，放牧一群綿羊。紐西蘭公司 Rocos 與機器人製造商 Boston Dynamics（就是新加坡公園裡機器狗Spot的製造商）合作，Rocos 設計遠端控制機器人的軟體，預計能先用在農業，協助估算產量。但牧羊人、作家James Rebanks 聽聞後，告訴 The Verge
「機器人可能是很多東西的絕佳工具，但作為牧羊犬卻毫無價值，而且是多餘的。」
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【2020/05/12~2020/05/18】
1. O’Reilly Media 調查：針對近 1400 名企業內部的數據科學家、主管和 IT 專家進行調查，結果顯示：目前企業對於 AI 從原型到生產的流程，愈來愈成熟，但上級主管的支持，以及對於 AI、機器學習 (Machine Learning) 的技術認知仍是卡關主因。尤其，對數據治理 (Data Governance) 的優先順位仍然不高。
2. AI 黑盒子裡到底怎麼運作？(iThome報導)：台大資工系教授徐宏民與科技部共同發表全球首創可解釋性人臉辨識技術，稱為 xCos（Explainable Cosine）模組。 透過圖像化的解釋方式，率先將可解釋性AI技術應用在人臉辨識領域中。
透過圖像化，解釋 AI 黑盒中的運作模式
該模組已在 GitHub 開源釋出，也正試著應用到金融領域的借貸信評模型、醫療領域的肝癌影像辨識模型、能源領域的節電預測模型等。
陳良基部長變裝後測試人臉辨識功能
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3. APPLE買下新寶物，直搗VR新戰場（ZDNET報導）：Apple上周五確認收購NextVR，該新創公司以透過VR型式廣播現場賽事聞名，曾與NBA、NFL及Fox Sports合作。Apple早先已向媒體透露今年稍晚會推出有AR和VR功能的耳機，解析度高達8K，且獨立運作，不用和電腦、手機相連。Microsoft和Facebook也都各自推出其VR耳機。
NextVR 在官網提到：「我們將朝新的方向前進。」
4. WAYMO 募資金額達30億美元(VB報導)：過去兩個月，WAYMO對外募資金額已達30億美元。最近又宣布，將啓用新的AI模型「Vector Net」來預測行人與車主的行為。
據 VB 報導，VectorNet 通過建構「表示形式」(Presentation）編碼來自地圖的訊息（包括即時軌跡），以幫助預測道路使用者的各類行徑。不同於CNN（卷積神經網絡）運算圖像像素，VectorNet 改以「向量」（點、線、曲線）的形式做決策，攝取每個地圖和傳感器輸入方程式。
VectorNet 將詳細的地圖和簡化為向量，用必要的數據做出更好的行為預測
➡️ 回顧智慧交通的關鍵要素：掌握3大數據特色 發展智慧交通更順暢
5. 特斯拉車主個資遭外洩？（MIT China）：Tesla真是AI界的新聞王！執行長馬斯克先是生子、賣房、與 FB AI部門負責人對嗆。最近又因車主隱私遭泄而受關注。文章中提到，有Tesla車主換掉車內媒體控制中心( Media Control Center），也可理解為車載電腦），結果存儲在內的個人訊息遭到泄露。
許多被淘汰的 Tesla 運算器中都還保有原車主個人資料。
文中分析，其根本原因出在「數據安全管理」體系：1. 為何被淘汰的裝置還保有原車主的數據？2. 為何設備脫離車體仍可獨立使用？
➡️ 延伸閱讀：面對全球自駕車品牌百家爭鳴，矽谷鋼鐵人 Elon Musk 將如何帶領特斯拉 Tesla ，迎戰來勢洶洶的商場對手 >>> 點此觀看：特斯拉 Tesla 的 Autopilot 團隊，將如何在上兆元汽車產業殺出血路。
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AI 趨勢新聞精選
【2020/05/04~2020/05/11】
・Accenture的報告「AI: Built to Scale」，調查全球12個國家的企業管理層，歸結成功讓AI落地的前16%企業，有以下三個特徵：穩固數據基本盤、多元AI專業團隊、管理者對AI的戰略思維和大力推動。不只驗證速度比其他企業快2倍，成本的CP值也很划算，是一般企業3倍。尤其，在數據方面，無論是採用先假設再驗證，還是從數據歸結出結論都不是重點。重要的是「是否能夠緊扣商業目標來活用數據」。
・ICLR 2020 研討會上，劍橋大學、UCLA 教授 Mihaela Van Der Schaar指出，疫情過後，再檢視AI運用到醫療層面時，「必須要用一種全新的方式去思考，因為用了AI而點出問題的複雜層次。」而這些「問題」往往導向數據不足、資源有限，以及問題尚未定義清楚。
・西門子近期將來台協助自駕車的發展，目前還在與相關單位洽談，細節還不便公開，但估計會引進其 Aimsun 演算平台，協助自駕車模擬及城市交通的智慧化管制。
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・日本朝日新聞進行全國調查，探討人們對大數據的看法。超過一半的人關心大數據的活用，而擔心侵犯隱私權的人超過 7 成。50 歲以上員工，近9成對AI的人事評價感到抗拒。
➡️ 不過實際上，愈來愈多企業用 AI 人工智慧徵才。例如像聯合利華 Unilever 就善用 AI 招募人才，讓人才優選率大幅增加 6 成！→ 【點此閱讀】聯合利華如何辦到的？
・機器人公司 Covariant：官網列出的的 Investors 都是世界 AI 人工智慧研究大咖，如Yann LeCun、李飛飛，以機器人手或抓取器拾取物體的任務聞名，現在要把戰場從電商倉庫帶向郵務和農業領域，日前已宣布完成 4,000 萬美元的 B 輪融資。
・上周 Instagram上有隻狗很紅，有人評酷爆了，簡直就像電影成真，也有人認為詭異到不行。它是 Spot (影片如下)，新加坡放在公園裡測試社交距離、計算人流的機器狗，目前在試運行中，公園主管機關表示，Spot不會用來偵測人相或收集數據。
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