IT思维

第三代神经网络，脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN），旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算。

之前，很多自动驾驶公司都曾尝试让无人车在一天的各个时间段和各种路况下试行。而Drive.ai 的这次尝试则希望进一步探索，在最大的消耗下，如何运营一支自动驾驶的“车队”。

通用汽车公司今天宣布，计划在2019年前大规模生产无方向盘和踏板等传统控制装置的无人驾驶汽车。

围绕在我们身边的人工智能战争不再是与让你使用音响来控制其他相关设备，而是将基于云计算的人工大脑植入各种各样的设备中。

这届CES可谓是自动驾驶的CES。

在被英特尔收购两年之后，深度学习芯片公司 Nervana 终于准备将代号为「Lake Crest」的架构转化为实际的产品了。

“以前很多中国企业负责人到美国学习美国公司，现在很多美国人也到中国考察中国企业。”

人工智能、机器学习相关技术已经多次刷新了人们对于「计算机能做什么」的认知，那么紧接着的一个问题就是「计算机会不会替代人类的工作」。

探讨2018年的AI发展趋势。

深度学习芯片领域的竞争从未停止过。

《连线》称，想要看见未来？看看芯片产品吧，来自高通的新芯片指向计算的未来，该芯片厂商正在将目光从移动设备转向其它任何东西。

但要想使这项技术真正成熟，仍然需要自动驾驶汽车在公共道路上行驶一定里程数。这样一来，不仅可以对汽车编程方面的事情进行微调，还可以让公众接触到许多人仍然很怀疑的新技术。

据《今日美国》网站报道，汽车公司和科技公司都在争相实现完全不需要人类司机的无人驾驶汽车，这可能最快今年就能看到。

英伟达CEO黄仁勋在拉斯维加斯CES现场的“I Am AI”主题演讲引爆全场，但在这之后，还有一场热度几乎不逊于此的发布会，那就是丰田汽车（Toyota）的CES专场发布。

根据新华网的报道，科技部部长万钢出席大会并介绍2018年科技工作重点时指出，培育壮大智能化引领的新动能。

深度学习正在影响我们的日常生活。

阿里巴巴学术委员会主席、湖畔大学教育长曾鸣提出一个非常有意思的观察角度——智能商业的“黑洞效应”。 

CES还有哪些好玩的？

这应该是我见过最酷炫的 CES keynote演讲，这也是我见过最酷炫的英特尔。

在去年的 CES 上，英伟达（NVIDIA）座无虚席的主题演讲成为了科技圈的首场「开年大戏」。

人工智能将以切实有形的方式影响你的生活。

市场研究公司Gartner发布数据显示，供应商将大举押注人工智能，并预计这一趋势将成为智能手机市场的一个关键因素。Gartner发现，未来4年支持AI的智能手机数量将增长到70%，从2017年的10%增加到2020年的80%。

然而，日产却在中间地带的尝试中提出了不同的想法。这家汽车制造商在2018年1月初宣布，该公司正在开发一种“Brain-to-Vehicle（B2V）接口”，该接口如果被实现，将提高司机的反应时间，从而使驾驶更安全。

GPU 架构面对挑战虽越趋严苛，NVIDIA 仍有压箱宝可应对。

Georgia Tech 的分公司 SoftWear Automation 正在研发超高速缝纫机器人，这可能会颠覆整个服装行业。