Waymo AI 數據 自駕車
圖片來源 : Waymo Youtube

【2分鐘看AI大事】Waymo自駕報告/4大數位科技商機/AI崛起的專利挑戰

AI 趨勢新聞精選
【2020/10/29〜2020/11/04】

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【大咖動態】

⏩機器人做手搖茶,茶飲業者全球展店新祕方

圖片來源 : iThome

未來,手搖茶也要很科技。

iThome重點摘錄:

・六角國際旗下茶飲品牌日出茶太,今年夏天在竹北開出第一間智能店,像是機器產線作業般的分店,將成為成為新型態的海外加盟店。

・這家智能店透過整合自助點餐機與全自動製茶機,實現高度自動化。前者是零售流通運用Web技術打造的顧客前臺系統,後者則是以製造業工廠自動化技術PLC程式控制為主的機臺設備。

・相較於許多企業先建資料倉儲,再建數據中臺,六角反其道而行。因為,若先建置資料倉儲,從完成基礎工程到進行資料分析所需的時間,非常漫長,營運和行銷單位無法感受IT工程的效益,因此選擇從業務資料開始整合。


⏩Waymo首發最詳自動駕駛報告,500年駕齡老司機如何煉成?

圖片來源 : Waymo Twitter

又一次創舉。

MIT CHINA重點摘錄:

・作為自動駕駛領域的領跑者,Waymo 首次公開披露其在鳳凰城運營自動駕駛汽車的里程和碰撞數據,直面問題:已在現實道路上行駛了超過 2,000 萬英里,最新報告分析的這部分,則是 2019 年 1 月~2020 年 9 月期間的測試數據,期間共發生了 18 起真實撞車事故(無嚴重傷害)。

・這次報告中的測試數據源包括白天黑夜場景,以及一些沙塵、大雨等惡劣天氣。援引美國聯邦公路管理局2017 年的一項調研數據做參考,Waymo 無人駕駛車輛相比普通持照人類司機而言,已是一個有著「500 年駕駛經驗」的老司機。

・Waymo 統計經過培訓的安全駕駛員控制車輛以避免碰撞的事件,然後工程師們會模擬,如果駕駛員沒有斷開車輛自動駕駛系統的話會發生什麼,從而產生一個「反事實」或「假設」 出來的推斷情景。他們利用這些事件來不斷檢驗調整汽車的臨場決策反應,然後利用這些數據改進其自動駕駛軟件。 Waymo 表示,最終,這些反事實模擬比 「合成」 的模擬事件「更真實」。


⏩是球?是頭? AI攝影機傻傻分不清楚

影片來源 : Chuckiehands Youtube

當運動遇見科技。

TechNews重點摘錄:

・蘇格蘭球迷上週經歷了一場別開生面的足球賽。蘇格蘭足球冠軍聯賽的比賽,場邊 AI 攝影機將某光頭裁判的頭辨識成足球,瘋狂追了一整場。由於裁判的光頭太亮,加上陽光照射,AI 攝影機遭遇滑鐵盧,根本分不清哪個是球哪個是頭。

・今日的體育比賽,除了運動員競爭,還包含科技力較量。賽場引入相關 AI 裝置,買方通常有以下幾點理由:更完整分析敵隊的打法習慣、反映球員的積極性及預防球員受傷。

・以足球賽為例,賽場大、球員眾多、通常晚上比賽,就要求前端攝影機必須夠清晰智慧,對硬體、演算法要求都極高。系統還要有強大的大腦,能即時分析資料,最短時間內提供最科學的現場報告。


【風往哪吹】

⏩疫情帶動的4大數位科技商機

圖片來源 : 台北市電腦公會

搶占「注意力」稀有財。

中國時報重點摘錄:

・新冠肺炎疫情已經全面改變人類消費、工作與企業生產型態,加速各種宅經濟發展,資策會產業情報研究所表示,未來十年人類生活將深受宅經濟的影響。 

・觀測「宅辦公」發展,資策會MIC表示,四大數位科技應用將成為疫後培養企業韌性的關鍵利器,分別為「視訊會議」、「雲端協作平台」、「超自動化」與「遠距支援」。

・疫情也使教育機構經營者意識到,超前部署數位替代方案的重要性。遠距學習將朝向「平台角色多元化」與「知識、學習內容娛樂化」發展,未來平台將不僅是內容提供商,需產製內容與提供個性化服務,透過數據分析的強化,精準媒合教學資源與提供客製化學習工具。


布局AI,專利的角色愈見吃重

圖片來源 : VentureBeat

也因此透明度愈來愈重要。

VB重點摘錄:

・科技不斷創造知識產權法的挑戰。近來,AI的迅速崛起迫使法律領域提出了一個難題:AI是否可以完全擁有專利,現有的知識產權法和專利法,如何解決AI所面臨的獨特挑戰以及仍然存在哪些挑戰。根據美國專利商標局(USPTO)報告,從2002年至2018年,年度AI專利申請從30,000增至60,000,增長了100%。

・根據USPTO報告,NIST將AI定義為「可以學習解決複雜問題」,做出預測或執行需要類似人的感知(例如視覺,言語和觸摸)、認知、計劃、學習、溝通或身體動作。同時,將AI定義為包含八項元件技術(component technology)中的一項或多項。這些元素涵蓋軟硬體和應用程式,並且一個專利文件可能包含多種AI元件技術。”

・這8種元件技術是:知識處理、計劃/控制、電腦視覺、語音識別、運算能力、自然語言處理及機器學習。

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