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2020年:消费电子产品未来一年的预测

当我们开始新的一年时,是时候对来年进行一些预测了。就像我写的那些年底的文章(参见这个假日购物指南和我对过去一年的回顾),以下的想法并不是按特定顺序排列的。

当您滚动以下类别时,您可能会感觉到一个模式。深入学习的发展将影响未来的许多应用,包括自动车辆、网络安全,甚至全球各地的选举。

在评论中用你的任何或所有的想法,以及任何你认为我可能忽略的东西。

  1. 深度学习
  2. 自动车辆
  3. 5G器件
  4. 处理器
  5. 电池
  6. 隐私
  7. 深造

图像深度学习

OrCam MyEye 2 AI device
奥卡姆·迈耶2人工智能装置附在任何眼镜的镜架上.

从已经识别的数据(“培训”)到尚未识别的数据(“推理”)模式匹配和外推的能力已经改变了当今开发许多算法的方法,对许多应用程序产生了影响(从而使“深度学习”一词出现在列表中多个条目中的原因合理化了!)。计算机视觉是最早热情接受深度学习的学科之一,并有充分的理由:传统的算法开发繁琐且适用范围狭窄,无法准确地处理诸如离轴物体视图、糟糕的照明条件以及大气和其他扭曲和模糊等“角”情况。另外,为识别一类对象而开发的算法通常需要重新编码。从头开始以便识别异类对象类。

相反,在深度学习中,当你进入一个足够大且有标记的数据集到一个训练例程中后,所得到的深度学习模型就能够有力地识别同一类中的相似对象。需要扩展要识别的对象套件?用更多的数据对模型进行增量训练。即使您需要交换模型以提供足够的标识宽度,底层框架也可以保持不变。一个越来越长的引人注目的实现示例列表之一,就在前几天,我在阅读最近一期的时代杂志,是奥卡姆(氏)眼2,该出版物被授予2019年最佳发明之一。“人工智能设备附加在任何眼镜的框架上,可以识别面部和货币,或者大声读出条形码中的文本和信息(…)。”对阅读困难如阅读障碍的人来说,奥卡姆·米眼2也是有用的。“

音频深度学习

 
 

当然,深入学习擅长模式匹配的不仅仅是图像像素簇。音素和其他声音单位呢?举个例子,谷歌的现场字幕,现在可以在该公司的Pixel智能手机家族的最新型号上使用。它实时运行,将语音和视频的音频曲目翻译成即时显示的字幕。同样令人印象深刻的是,它完全运行在“边缘”智能手机上(当然,它利用可以从“云”定期更新的深度学习模型来提高准确性和语言覆盖率),这意味着如果您完全没有网络连接,它仍然有效。

通用数据的深度学习

DarktraceDarktrace的目标是利用人工智能来识别网络入侵和病毒。

拓展你的思维,超越多媒体数据,其他引人注目的深入学习机会出现。例如,我的侄子最近开始在一家名为暗迹,它旨在利用人工智能来识别未经批准的网络入侵、网络上运行的病毒等等。诚然,我不太了解公司的产品,但显然一旦你安装了该软件,它就会“了解”通常的网络特性“看起来”是什么,因此能够识别和提醒IT人员偏离这一规范。

回想一下我之前说过的关于传统的和基于深度学习的计算机视觉算法,以及它们各自适应“角落情况”和识别新对象的能力。将此与您对过去可能使用过的常规病毒监控软件的回忆结合起来,对网络监控的深入学习方法的吸引力就变得显而易见。一种“硬编码”的病毒扫描方法在安装新的数据补丁(然后只是追溯性的)之前不会适应新的威胁,相反,一种基于深入学习的方法是实时进化的,以响应与平均值的任何差异。我想,这不可避免地会产生某种程度的“假阳性”,至少在一开始是这样的,但是一个健壮的迭代训练方案也会从中吸取教训。

有关一般概念的另一个特定示例,请参见我最近在Slashdot上看到的帖子关于能够在旧报纸上识别死亡通知的算法,然后将名字和其他关键细节提取到一个可搜索的数据库中,对于开发家谱之类的人非常有用。但唯恐你也是我对这种可能性感到兴奋,我还建议对最近的一次报告(PDF)进行明智的检查。“如何识别AI蛇油,来自普林斯顿大学计算机科学副教授Arvind Narayanan。

自动车辆

Waymo robotaxi

最近(和不可避免的未来)抛开挫折在汽车领域,许多老牌和新创企业都在继续积极追求越来越自主的汽车的部署。例如,就在最近,Waymo宣布大幅度扩大公开审判在亚利桑那州的钱德勒,凤凰城的郊区,一个完全无人驾驶的项目。你现在甚至可以使用Android或IOS应用程序请求Waymo One机器人计程车.

但是,尽管这款广泛适用、可广泛使用、完全自主的汽车仍然是“闪亮的物体”,继续吸引着每个人的注意力,但对这一概念的有限实施,很可能会取得更近一段时间内的大部分成功(如果不是全部的话)。例如,Waymo也在与自动民族为了把零件送到附近的汽车修理厂,这是一个集中路线应用的例子.已经清晰的城市和其他类似地区也很可能会出现早期的自治权。是的,消除人力司机是优步正在进行的机器人出租车投资的根本原因,在考虑这些服务的潜在客户时,我不禁想起了我的父亲,他在将近15年前死于ALS。在逐渐失去肢体控制能力最终结束了自己的驾驶能力之后,爸爸会对自动驾驶汽车所能提供的独立扩展表示欢迎。盲人,老年人,智障…潜在的候选人不计其数。

自动非汽车

 

星舰技术公司于2019年9月在普渡推出了机器人食品配送服务。

把你的思维拓展到汽车之外,自治的潜力(和近期现实)也会扩大。例如,去年年中,我们了解到UPS和技术开发合作伙伴TuSimple已经进行了好几个月的工作。菲尼克斯与图森之间的自动驾驶货运卡车试验。但简单地说,货运卡车只是一种很大的交通工具。举个例子,加明自收费系统(是的,那些家伙),如果一架小型飞机的飞行员丧失工作能力,它就可以着陆:我敢说,我不需要再向乘客解释这种系统的价值了!还有星际飞船的送货机器人,我的侄女(我母校普渡大学的大二学生)告诉我全校积极行动。她最近给了我一份最新消息;据报道,他们有时会感到困惑,而且很明显,在前往送货目的地的途中,他们中的一个人的食物也很容易被抓走(不是那样的)。会做这种事的,请注意。但是,为交付任务消除昂贵的、不可靠的人类劳动是显而易见的。

5G器件

Qualcomm XR2 5G chipset

今年春天,第一波支持5G的智能手机在移动世界大会(MobileWorldCongress)上及周边地区推出,2020年将不可避免地推出更多(以及更优化的)智能手机,包括苹果(Apple)的首款5G手机。但我对其他支持5G的设备也同样感到兴奋。

例如,在我2019年早期回顾展的发展和这篇文章之间,高通公司举行了一年一度的Snap巨龙技术高峰会议。除了宣布移动计算和通信设备蛇龙765和865高通还推出了下一代增强型虚拟现实(Qualcomm术语中的“xr”)芯片组。XR2。它(像Snap巨龙865)可以与独立的X555G调制解调器匹配,用于完全不受约束的AR+VR耳机应用程序。为了完整起见,我还应该指出,高通的主要竞争对手MediaTek最近也发布了关于其第一个5G芯片组的更完整的细节,二聚体1000,该公司今年早些时候第一次“戏弄”了它。

专用处理器

Apple A13 announcementiPhone11系列产品发布期间,苹果发布了A13 SoC。

通用处理器(运行软件或可编程硬件)之间实现给定功能的拔河战,与专用硬连线加速器相比,无论结果如何可预测,总是很有趣的。以MPEG系列视频压缩算法为遗留示例;在每代情况下,解码和计算更密集的编码算法最初在CPU和/或可编程逻辑结构上执行。然而,一旦这些标准稳固起来,市场规模增长到足以证明需要额外的开发投资,就出现了专门的硬件核心来卸载系统处理器,与此同时,与基于FPGA的前辈相比,ASIC或标准单元方法的硅和功率效率要高得多。

同样的事情现在也发生在深度学习过程中,例如,一个简短的框架列表开始上升到使用流行列表的首位,而支持它们的一组共同特性也开始流行起来。更普遍地说,你能想象图形处理器不存在的时候,CPU(与像素显示引擎结合在一起)来处理相关的呈现功能吗?相反,现在GPGPU,正如它的“通用”名称所暗示的,正在努力扩大它的用途。超越图形,也渴望避免在这个过程中专用的深入学习加速器。请看上面的图片,这是在iphone 11发布期间Apple A13 soc发布的,然后考虑到所列出的许多功能主要是在专用协处理器核上运行,而不是仅仅在通用cpu核心集群上的软件上运行。

电池

DHL microdrone资料来源:弗兰克夫纳-自己的作品,CC by-SA3.0

虽然自治权和电动动力系统手拉手,这是一个安全的打赌,越来越多的自主平台未来将是充电电池供电。电池技术的开发和设计实现涉及到一系列看似矛盾的变量之间的微妙平衡:

  • 成本(转化为价格,转化为客户需求,转化为生产量 … )
  • 重量(电池组越重,因此包含它的系统,缩短充电时间和范围.)
  • 大小和形状因素(包含包的系统需要有多大,我是否可以将包硬塞到可用的系统空间中?)
  • 电荷密度(我能把多少电子挤进给定的大小和重量的电池?)
  • 峰值放电速率(适用于高浪涌电流要求的系统)
  • 需要更换电池前的最大充电次数
  • 充电时间,绝对意义上的(100%)和最大可用百分比(对于具有非线性电荷曲线的技术)
  • 等。(亲爱的读者们,我忘了什么?)

随着电池技术的不断发展,至少还有一个值得考虑的值得注意的机会价格下降以其他方式提高其价值主张。许多人,虽然不是全部(证人)地热,例如),可再生能源它们的输出特性是周期性的和恒定的;风并不总是吹来吹去的,太阳在夜间不发光(或者在多云条件下也不像太阳那样强烈),潮汐在强度和方向上都是不稳定的,等等。中间电池可以缓冲和消除这种本来不一致的模式。

隐私

iPhone 11

我在本节的图片中展示了苹果的产品(在这个特殊情况下,是iPhone 11家族),因为该公司一直是一个特别强大的公司。长期倡导者的消费者隐私面对涉及执法和利润的压力(也就是说,弄清楚用户是谁,他们在做什么,对此感兴趣,并作出反应)给他们量身定做的广告,分享和与其他公司交换数据等等)不幸的是,苹果的行为有时似乎与其使命声明不一致尤其是当他们有财政潜力使公司受益,而不是像Facebook这样的合作伙伴的时候。是的,加密数据和通信通道的主题是再热一次,随着联邦、州和其他执法机构要求“后门”和科技公司的回击。预计这种紧张局势将在未来一年中增加,而不是减轻。

深造

Forrest Gump JFK

“深造”,即改变静止的图像,视频,音频和其他数据,以扭曲原来捕捉到的现实,并不是什么新的,因为这个框架从1994年电影阿甘显示。但近年来,这种现象爆发了,随着深入学习算法被应用到,例如,将一个人的脸映射到另一个人的身体上,或者生成在现实生活中可能从未说过的合成语音短语(甚至有可能将它们映射到视频序列中的一个人的嘴运动),这种现象也变得更加现实。到目前为止,美国在2016年选举周期前后发生的各种恶作剧已经有了很好的记录(我对它们的看法没有必要记录在案),而且随着2020年选举周期的进一步升级,不可避免地会进一步升级。当然,这并不是美国独有的现象;在我写这篇文章的时候,有证据表明俄罗斯干预了英国的选举。可悲的是,不幸的是,当许多人在社交媒体上看到支持他们对某个人或某个话题的既定结论的东西时,他们甚至都不会费心去弄清楚它是否真实。他们会将其内化为“事实”,并将其传递给他们的在线社区。

 

 


(责任编辑:ioter)

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