導讀：人工智能已經成為零售業中不可或缺的戰略方向，也必將會給零售行業帶來顛覆性的改變。人工智能可以提供基於事實的智能數據，來引導零售商更好地服務消費者。這種能力為零售商提供了額外的幫助，讓他們能夠對當前的營銷策略進行全方位優化，給消費者提供個性化營銷。
機器時代來臨 人工智能奮力崛起
近年來，人工智能成為一個熱門話題。我們確實見證了人工智能在各行各業的應用，其中包括零售業。在今年的618購物節中，阿里巴巴為超過1.5萬商家配備了人工智能客服機器人。這客服機器人成功地幫助商家吸引了眾多消費者，並帶來了更高的銷售額。此外，許多公司利用機器人來進行分揀和配送等物流倉儲管理流程。為了提升2017年雙十一購物節期間的銷售服務，天貓早已透露將進行品牌升級，把“無微不智”進行到底。所有中國人都將期待着智能機器帶來的另一個銷售高峯。
然而，數字與人類之間的界限日益模糊，商家如何才能平衡生產力、效率、個性化以及員工和消費者之間的需求和期望？我們是否可能在利用現代技術的同時依然保持着作為人類的驕傲？在現代技術的使用和機器學習以及人類互動中尋找平衡是相當重要的。然而，在一個客户預期不斷增長且充滿挑戰的經濟體系中，空前的效率和無與倫比的個性化結合，對絕大多數的商家來説都具有不容忽視的吸引力。
因此，新技術將主導客户服務的方方面面。像Alexa、Siri和Cortana這樣的“智能”設備現在就已經成為了家居用品的標配，而虛擬現實也是消費者在零售體驗中的一大預期——如果人們無法想像新沙發擺在客廳裏的樣子，又怎麼會購買新的沙發呢？可以看得出來，人類和機器互動的方式正在迅速發生變化。
但具備可實行性並不意味着就應該去實行。消費者真的希望在商店或購物中心附近被通過類似Beacon這種實時監控技術進行追蹤嗎？當消費者進入商店後的幾秒鐘內就收到短信提醒，或者是他們穿上剛挑好的衣服就出現在一個視頻屏幕中，面對以上的進店歡迎，消費者真的會喜歡嗎？這個問題在工作場所中也同樣重要：例如，員工將如何應對由機器主導的倉庫環境？自動分揀和智能調度確實可以提高效率，但這樣的機器作業真的能激勵員工嗎？
雖然部分消費者或許能很好地接受如今由新技術導向的現實，但很大一部分人仍無法做到。且由於規模、資源、預算或缺乏理解等原因，一些零售商可能完全無法發揮這些新技術的效用。但其實從更廣泛的層面上來看，現在的主要問題還是以機器不夠人性化為主，他們還不能通過肢體語言或眼神接觸來正確判斷個體的反應。因此，在這種情況下，給人們配備合適的技術可能更有幫助。同樣重要的是，過度或錯誤使用數字技術，都可能會對客户感受和員工士氣產生毀滅性的影響。
人機協同發展 維持適當的平衡
到目前為止，尚沒有一種明確的方法可以在成功開發機器驅動技術的同時依然保留人類的元素。但坦白地説，策略因環境而異。例如，在零售商店中，商家會寧可選擇使用人工，而不是機器，但選擇人工的同時，會確保員工有能力通過人際接觸提供最好的客户體驗。不同於一味地追蹤、無禮地描述或推銷，甚至是一些簡短的寒暄，店員只要具備精準、實時的庫存信息以及客户信息就能夠提供絕佳的客户體驗。另外，至關重要的是，這些店員們能夠藉助自身的知識和經驗去理解其他個體的需求和響應。
當然，在倉庫環境中，商家則一般希望能最大程度地利用智能技術——因為高效率對於滿足不斷提升的貨量和容量需求是至關重要的。但是，追蹤和監測環境，瞭解人機交互的工作方式並標記所有的衝突點也是十分必要的。例如，由機器驅動的設備無法像人一樣靈活，也不能在重新編程之後迅速切換到任務中，而人類則可以隨時獲取新的指示或進行重新培訓進入到新的工作狀態中。但糟糕的工作環境容易導致員工流失，生產力的提高也將只是曇花一現。如果未能認識到在人機交互中維持平衡的必要性，代價將會是昂貴的。
今天，機器具有高速發展的能力，並且潛力無限，早已在新零售經濟中佔有一席之地。零售商們顯然需要謹慎地擁抱新技術，逐步地去認識機器的侷限性並重視人機之間的互動。如果智能技術能與人類互動進行完美融合，消費者和零售商都將從中受益更多。
目前，中國的雲計算市場正處在市場紅利期。來自《2017上半年通信業研究報告》的數據顯示，2017雲計算產業規模超過2500億。當下，通信雲服務已經成為移動互聯網不可或缺的入口服務，騰訊雲更是用大數據、AI等押寶通信雲，引起業界的高度關注。
IM雲沙場角逐，騰訊雲主動出擊
隨着移動互聯網的融合發展，即時通訊市場有了新的玩法。從2013年開始起步到2015年進入爆發增長階段，一度看似飄渺的IM雲正在逐漸掀起“腥風血雨”，引發移動互聯網時代的新一輪變革與顛覆。
作為國內雲服務企業的領導者之一，騰訊雲同樣非常在積極部署着這一領域。目前，騰訊雲通信雲的日活躍量已達10000+萬，日消息量達20+億。
而近期有消息稱，騰訊雲正在加大通信雲領域的力度，憑藉大數據、人工智能等技術，在通信雲領域主動出擊。
十年磨一劍，提供高可靠性通信雲
眾所周知，騰訊依靠社交起家，在即時通訊領域騰訊説第二，估計沒人敢説第一。
依附於騰訊超強的通訊社交平台，騰訊通信雲產品涵蓋了即時通信、音視頻通信、PSTN語音通信、文字/語音短信、流量增值服務等服務。如今，騰訊雲已經成為通訊雲行業的領跑者。
目前，騰訊雲對外開放的雲通信能讓用户享受和QQ同樣完美的通信功能和服務。能夠實現IM可用率高達99.99%，做到消息零丟失，圖片上傳下載成功率達99.9%。配合騰訊雲龐大的數據中心以及節點數量，保證了消息的超低延遲，實現70%的圖片消息可以在0.5秒內觸達，PSTN線路接通率高達98%。
此外，在應對千億級消息併發、百萬級音視頻通信方面，騰訊雲更是解決了高併發的難題，為通信雲提供了高可靠性的保障。
大數據、AI加持，構建智慧通信雲
伴隨着雲服務行業的興起，大數據和人工智能已經成為炙手可熱的行業。騰訊公司董事局主席兼首席執行官馬化騰曾説“未來是在雲端利用AI去處理大數據。”如今，伴隨着騰訊雲在大數據、人工智能方面的發力，這種描述正在逐漸成為現實。
數據顯示，目前，騰訊雲在全球已經積累超過了20億用户數據。龐大數據體量，為騰訊雲大數據處理、人工智能發展提供了重要的參考。有消息傳出，騰訊雲正在利用大數據、AI等技術主動出擊通信雲，即將發佈全新的CC系統。
騰訊雲全新的CC系統將主打差異化服務體驗，為用户打造“會思考”的智慧通信中心。據悉，全新的CC系統將會聯通騰訊大數據底層，通過此種方式，騰訊雲搭建了集廣告、用户、線索、銷售為一體的完整商業閉環。
騰訊雲擁有大量AI方面全球頂尖的人才，憑藉騰訊AI LAB、優圖、微信語音團隊等，在AI方面積累了重要的相關數據、處理技術、算法。依靠騰訊雲精研AI技術，全新的CC系統中將會提供雲識別、檢索、語音轉化、推薦算法等多樣化應用功能。
近年來，中國的雲計算市場正呈現爆發式增長的態勢，各行各業對於雲計算的應用逐漸深入。伴隨着各大雲服務廠商在通信雲方面的競爭逐漸進入白熱化階段，各家優勢也逐漸凸顯，尤其是騰訊雲主打的“智慧通信雲”競爭力更是十足。
(2017-10-13)
2017年10月4日，美國紐約一家3D人體模型公司Body Labs宣佈被亞馬遜收購，Body Labs的收購價格據稱接近1億美元。這個消息在雲之夢創始人董波看來，是值得振奮的。
“亞馬遜收購Body Labs説明了3D人體重建與感知技術的價值。自己説這項技術有多好的前景，別人可能不信，但是大公司的動作是有説服力的。”身為同領域的創業者，董波認為，Body Labs和雲之夢做了同一件事情：收集並利用人體大數據。
人體大數據哪兒來？怎麼用？
董波曾是服裝行業的從業者，對服裝行業的製造、貿易、零售都有接觸，也看到了服裝行業積壓庫存、受限於渠道的痛點，於是他決定在供應鏈上游找解決方案，這反倒讓董波看見了服裝科技的巨大市場潛力，於是在2015年創立雲之夢。
雲之夢的核心技術叫作AI3D人體感知與重建。正如Google利用深度學習可以讓機器識別貓，AI3D技術的核心點在於將人工智能和3D建模技術結合，感知人、識別人，建立3D人體形變模型，以及分析人體3D數據的深度學習模型。據此識別人的三維姿態，準確分辨人的3D體型，極大提升建模效率，減少計算和硬件成本。而3D人體形變模型的準確度與泛化能力是由數據決定的，拿到多少數據，數據的質量如何，數據的多樣性怎樣，就成了關鍵要素。
“對於人工智能公司來説，三大關鍵要素分別是算法、算力和數據入口。其中各公司的算法和算力會逐漸趨同，所以數據入口以及不斷沉澱下來的數據將成為關鍵因素，商業化的能力其實就是數據方面的執行和利用。”董波説到。
在這一點上，董波認為雲之夢在初期把握住了時間窗口，依託多款自主研發的智能產品——3D人體測量系統、智能試衣鏡、人臉及人體3D採集與比對系統等，拿到了先發的數據優勢。其中，通過3D人體測量系統，能在3秒內完成幾十萬個三維點的計算處理，得到完整的人體3D數據，10秒內建立用户3D形象，體型數據精度達釐米級。
目前，雲之夢已有的高精度3D（中國）人體模型已超過數千個，同時隨着產品的成熟和落地，數據量還在不斷增加，據瞭解，其單台試衣鏡產品一天獲取的3D人體形象數據就超過100個。依託這些，雲之夢將建立起國內獨有的記錄消費者形象完整信息的最大3D人體數據庫。
因此，與業界普遍定義的虛擬試衣技術服務商相比，董波更願意説雲之夢是在做人體大數據。除了虛擬試衣，雲之夢的技術還可應用於美業、泛娛樂、安防等行業。例如在直播場景中將人分辨出來，更換動態背景，再例如在2秒內完成3D人體獲取和比對，為智能安防提供高質量數據樣本。
至於公司優先選擇服裝業，董波坦誠地説，AI3D建模可以應用的場景很多，但由於精力有限，要先把火力集中於一點，因此服裝行業成為公司最希望也是最有可能做好的一個方向。當然，服裝業也是目前人體大數據商業化最好的一個方向。
線下硬件產品為線上導流
2017年9月，女裝零售商Kerr&Kroes聯合阿里巴巴零售plus打造的超級試衣間就是用的雲之夢的技術。
董波介紹，智能試衣鏡是雲之夢的主打產品，通過深度攝像頭採集人體數據，在5秒內高度還原用户形象，呈現在智能試衣鏡的畫面中，用户可以找尋各品牌的衣服進行虛擬試衣和搭配。同時，基於數據積累，雲之夢還會提供類似亞馬遜Echo Look的服裝風格理解和推薦服務。
據董波透露，雲之夢已經是阿里的獨立軟件服務商（ISV），通過服務入駐天貓的服裝品牌店，雲之夢將其線下智能試衣鏡獲取的潛在客户引導到線上。這樣的好處是：線上服裝店利用其品牌知名度幫助雲之夢解決了“衣服質量如何”的問題，而云之夢則作為流量入口，增加線上門店的復購和轉化，兩者實現雙贏。
筆者認為，阿里作為新零售的提出者，深知線上流量已經趨於飽和，迫切找到線下線上流量打通的渠道，因此阿里對影響線下傳統零售的創新尤為看重。在無人便利店的熱潮尚未褪去之際，虛擬試衣有望拿到“新零售接力”第二棒，引爆服裝行業的線下線上融合。
雲之夢目前員工90餘人，技術研發人員佔比70%，2016年底技術合夥人呂江波博士的加入，為公司帶來了強勁的發展動力。資金方面，雲之夢在2015年完成了3000萬元Pre-A輪融資，現正考慮進行下一輪融資。
研究報告分享
10月12日，億歐智庫，聯合阿里研究院、微鏈共同出品《AI商業化“二次革命”的產業落地——2017中國AI投資市場研究報告》。報告從三大產業鏈層次和18個重點行業，到投資機構市場佈局和巨頭企業投資戰略，報告深入探索AI各投資領域的變化趨勢，總結AI投資市場主要“玩家”投資規律。
版權聲明
(2017-10-20)
UCloud於2017年初提出了CBA（Cloud，Bigdata，AI）三位一體發展戰略，其中人工智能（AI）隨着雲計算、大數據、深度學習等技術實現了快速發展。在這一過程中，UCloud深挖AI領域標杆客户，運用強大技術實力和良好服務幫助客户解決痛點，成功與格靈深瞳建立起友好合作。
人工智能領軍者——格靈深瞳
人工智能的五大核心技術包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別。格靈深瞳是一家同時具備計算機視覺、深度學習技術以及嵌入式硬件研發能力的人工智能公司，擁有全球領先的三維視覺感知技術，幫助計算機理解人的行為軌跡，也是第一家將人工智能應用於金融安防、智能交通等領域的公司。
經過多年技術積累和沉澱，格靈深瞳在金融安防、智能交通等行業累積大量了數據，通過深度學習技術，進一步將計算機視覺性能提高。接下來，格靈深瞳將開拓商場、超市等連鎖企業，為他們提供智能視頻監控解決方案，實現真正的商業化。
隨着業務拓展，格靈深瞳很需要GPU做在線服務的計算支持，部署客户前端的智能攝像機會進行畫面抓拍，同時把畫面傳回雲端，由雲端的GPU集羣來進行計算，並且可以快速將返回的結果提供給用户。
AI實踐者——UCloud
2016年，Alpha Go和人類圍棋冠軍的兩輪對決刷新了大眾對人工智能的認知，也讓人工智能成為輿論焦點。今年7月20日，國務院頒佈《新一代人工智能發展規劃》，明確將人工智能作為未來國家重要的發展戰略。
一直以來，UCloud都走在科技發展前沿。在人工智能興起之初，公司便積極與國內領先的人工智能公司接觸，共同探討人工智能與雲計算的結合點。因此，在與格靈深瞳接觸中，UCloud深入挖掘客户痛點，運用強大技術實力和良好服務，成功拿下人工智能領域的標杆客户。
（圖：UCloud CBA三位一體戰略）
通過與客户一系列的接洽，UCloud總結出此類客户以往的IT架構，並拿出了針對AI客户的解決方案。
格靈深瞳等傳統AI客户的IT架構以自建機房為主：
軟件架構：
➢需要維護多套深度學習框架，如：Tensorflow、Caffe；
➢很難進行框架層面優化以實現最佳訓練性能；
➢需要自己維護一套驅動倉庫，不同GPU卡對應不同的顯卡驅動；
➢訓練數據種類繁多，數據量較大，管理起來較複雜，包括熱數據備份和冷數據歸檔、存儲容量擴展性、IOPS和帶寬吞吐量等，都是複雜的工程性問題。
硬件資源：
➢需要自己購買機櫃、X86服務器、GPU顯卡、UPS電源、交換機、路由器，維護成本高；
➢需要維護一個X86服務器的備件庫，保證GPU服務器的最高訓練效率；
➢服務器、GPU卡屬於固定資源，無法做到資源快速擴展，重新採購週期較長；
➢訓練數據的週期性迭代，使得硬件資源使用率存在高低峯值。
資金投入：
➢硬件資源購買需一次性投入大量資金；
➢電費開銷巨大，一般還需要涉及電路改造；
➢需要專業的硬件和操作系統運維工程師
UCloud軟硬件並行，提供完善的解決方案
硬件資源：
UCloud提供NVIDIA最新Tesla系列GPU卡P40。P40是NVIDIA推出的專門用於深度學習訓練和推理的GPU卡，提供比CPU服務器快40倍的深度學習推理速度，採用NVIDIA最新的PascalTM架構和16納米制造工藝，具有3840個流處理器，核心主頻高達1303～1531MHz，24GB GPU顯存；高達12 TFLOPS單精度浮點運算和47TFLOPS整數運算能力（INT8）讓深度學習的速度飆升。
UCloud提供單機4卡P40物理機：
UCloud提供基於P40雲主機：
格靈深瞳雲端架構：
格靈深瞳原先自建的機房深度學習訓練平台使用單機8卡（GTX 1080Ti）的GPU物理機。遷移到UCloud雲上之後，選擇UCloud的單機4卡（P40）GPU物理機＋單機4卡（P40）GPU雲主機，訓練數據三副本存放在UCloud提供的3台萬兆網絡環境的SSD物理機上，最終實現資源層彈性伸縮和存儲層可靠性。
（圖：格靈深瞳遷移方案）
軟件架構（PaaS）：
UCloud最近剛發佈了AI-Train在線訓練產品，解決包括代碼管理、運行環境維護、GPU管理維護、數據管理等模型訓練過程中的每個環節，提供一站式Paas解決方案。下一步，我們將瞭解格靈深瞳的軟件架構，為其解決模型訓練場景所帶來的一系列工程性難題。
（圖：AI-Train一站式模型訓練方案）
（圖：AI-Train產品特點）
最後，通過使用UCloud的服務，幫助格靈深瞳解決硬件成本以及人力成本，大幅度降低了格靈深瞳的成本投入。
資金投入前後對比：
前：
硬件資源購買需一次性投入大量資金。
後：
UCloud所有產品都可以提供按需付費模式，不需要一次性付費，提高了客户資金的利用率。
前：
電費開銷巨大，一般還需要涉及電路改造。
後：
UCloud所有GPU資源都不收取產品費用以外的任何費用。
前：
需要專業硬件和操作系統運維工程師。
後：
UCloud所有GPU產品有專業的團隊運營維護，發生硬件故障後，可以快速從備件庫更換新硬件，或者開啓新的GPU資源，刪除故障機器。
現在，格靈深瞳已經成為UCloud在人工智能領域的標杆客户。在摸索探尋人工智能的道路上，我們發現“中立性”是人工智能公司對雲計算廠商重要評估標準之一。此次UCloud成功將人工智能技術與雲計算服務結合，從中帶來的經驗和可複製性，將為UCloud進軍人工智能領域打下堅實的基礎。
(2017-09-23)
2017年6月，發改委印發《服務業創新發展大綱（2017—2025年）》（以下簡稱《大綱》），大綱指出我國正處於工業轉型升級、新型城鎮化推進和消費結構升級的大趨勢中。預計到2025年，服務業增加值佔GDP比重提高到60%。
根據國家統計局，2016年我國服務業增加值佔GDP的比重達到51.6%。按2016年中國74萬億GDP估算，未來8年我國服務業增加值將有6.2萬億的增長空間。而數字經濟和數字服務則是服務業增加值新增長的來源，對於企業來説則要把握歷史機遇、加快推動數字商業創新發展。
在2017年8月25日以“加快新舊動能接續轉換，搶抓數字經濟發展先機”為主題的“2017中國兩化融合大會”上，馬化騰表示“互聯網+是手段，數字經濟是結果，網絡強國是目標，而製造業是數字經濟的主戰場”，騰訊專注於做“連接器”，正將各種連接能力開放，幫助製造企業觸達海量消費者，推動中國工業互聯網的發展。在各種連接能力中，人工智能無疑是最重要的連接能力。
數字化轉型也要出門問問
8月24日，出門問問發佈了針對“家居”場景的智能音箱產品——問問音箱Tichome，搭載了可以跨場景聯動的虛擬個人助理，集成了QQ音樂、喜馬拉雅FM、口袋故事、大眾點評等數字應用與內容，可查詢路況、火車飛機票、酒店、餐廳等生活服務，還能用語音控制上百種智能設備。
出門問問的人工智能音箱產品“問問音箱”，為工業經濟的數字化轉型以及創新數字服務打開了新的空間。國務院近日出台《關於進一步擴大和升級信息消費持續釋放內需潛力的指導意見》（以下簡稱《意見》），《意見》指出當前我國信息消費正從1.0階段向2.0階段躍升，即從“信息的消費”轉向“信息+消費”。這就意味着一個“信息+消費+工業生產製造”的數字服務經濟正在大規模形成，而類似“問問音箱”這樣的新型人工智能前端就有望成為這個數字服務經濟的入口。
馬化騰在“2017中國兩化融合大會”上表示，製造業的升級，可以利用互聯網與客户建立深度連接，動態感知客户需求，從而更靈活高效地組織研發、製造和服務，實現智能製造。當下需要通過更多的連接，形成以用户為中心的工業互聯網。
而“人工智能前端+消費互聯網+工業互聯網”就是“信息+消費+工業生產製造”的現實樣板。作為人工智能前端代表的“問問音箱”，基於騰訊雲與騰訊雲小微智能開放連接平台，能與最終消費者建立深度連接，動態感知客户需求，通過連接騰訊等消費互聯網生態進而連接工業互聯網，最終形成以用户為中心的工業互聯網。
人工智能連接新增長空間
小微是騰訊雲全力打造的智能服務開放平台，在今年6月騰訊雲+未來峯會上首次亮相。騰訊雲小微可以讓硬件快速具備聽覺、視覺感知能力，同時賦予硬件更多的能力擴展，從而構建一個從雲到端的“智能雲生態”。目前已有30餘家合作伙伴接入了騰訊雲小微的能力，出門問問就是其中一家。
有了小微的連接，家電、汽車、智能硬件等廠商無需鉅額IT投入，就可以 “零門檻”擁有語音交互能力，迅速切入人工智能商業場景、打開新增長空間。當用户開車時説“小微，播我歌單裏的音樂”，打開冰箱説“小微，幫我訂購一箱牛奶”等等，通過小微的人工智能連接，企業在另一端就能自動根據個性化、小眾化、高端化的需求，快速釋放生產力、創造高利潤產品與服務，並通過社會化的網絡把產品與服務快速交付到最終消費者手裏。
前不久騰訊雲還首次發佈了AI即服務的智能雲，開放計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理三大核心能力。其中，順豐使用騰訊雲的OCR識別服務，3小時即可識別2000萬張快遞手寫運單；人民日報與騰訊雲合作了刷爆10億人朋友圈的“軍裝照H5”，騰訊雲優圖實驗室提供了對圖片的智能分析、融合處理等技術；微眾銀行基於騰訊智能雲客服的小We機器人，每天處理客户難題高達97.9%，加上8名人工客服可處理微眾銀行客服微信公眾號上每日超過90萬條的信息。這些都是人工智能新連接的代表，視覺連接、語音連接、智能連接等在創造着新型數字服務入口。
三位一體的智能平台
隨着各行業“互聯網+”滲透水平持續提升，萬億數字化服務新商機正在打開大門。馬化騰8月25日在“2017中國兩化融合大會”上表示，未來20年，中國製造要走向中國創造，需要互聯網與製造業深度融合，而發展互聯網+製造需要三個重要的基礎：連接、雲平台、安全。
在雲平台方面，根據今年第二季度財報，騰訊雲在全球範圍內進一步覆蓋範圍，目前在全球運營34個可用區。除了繼續鞏固在遊戲、視頻及直播行業提供雲服務的領先地位外，第二季度騰訊雲也提高了在TMT及金融行業的市場份額，騰訊支付相關業務及雲服務收入達96.54億元、同比增長177%。
在安全方面，根據IDC最新的《IDC MarketScape：中國雲服務提供商，2017廠商安全評估》報告，騰訊雲得益於長期持續在雲計算安全方面自身建設與內外合作，以強大的安全綜合實力與市場領導地位位居領導者區間。
而在連接消費生態方面，截至2017年二季度，微信及 WeChat月活躍賬户已達 9.63億、同比增長 19.5%，包括PC及移動端在內的最高QQ同時在線賬户同比增長8.4%至2.68億。除了微信和QQ這兩大直連消費者羣體外，騰訊的直播、視頻、音樂、在線支付、遊戲等，也是騰訊自有的龐大連接與生態體系。
在打造新型工業互聯網方面，“2017中國兩化融合大會”上，國家工業信息安全發展研究中心與騰訊雲及華龍訊達舉行了戰略合作簽約儀式，將共同打造具備自主知識產權、資源富集、創新活躍、跨行業跨領域融合的工業互聯網平台。此前，騰訊雲已經與三一重工合作，將30萬台設備接入雲平台，形成的工業互聯網數據已經從過去圍繞工地轉，到現在嫁接到城市管理的平台，為智慧城市建設提供新依據。而從智慧城市到連接最終用户，也就一步之遙。
在8月23日的騰訊“雲+未來”北京峯會上，騰訊雲繼續擴大產業互聯網布局。浪潮與騰訊雲簽訂戰略合作協議，成為騰訊發展“AI即服務”的重要計算方案供應商，基於雙方的技術優勢為政府、金融、製造業等客户提供雲計算服務。騰訊雲與太極計算機股份有限公司也將在智慧城市建設、產業互聯網等領域的多個層面展開深入合作。
正因為騰訊雲的“人工智能前端+消費互聯網+工業/產業互聯網”的大布局，德銀上調了對騰訊雲未來業績的預期。相較於之前的預測，德銀將阿里雲2019年的收入下調3%、2020年下調8%，同時將騰訊雲2019年的收入調高14%、2020年調高48%。德銀預計騰訊雲的收入在2020年將會達到290億元，德銀採訪的大多數廠商都認為騰訊雲最有可能成為國內雲市場的第二大力量。
“到2025年，我們將從製造大國邁向製造強國，中國不僅僅要向全球輸出中國產品，還要輸出工業互聯網的中國樣本。”馬化騰言下之意指的就是騰訊雲正在佈局的“人工智能前端+消費互聯網+工業/產業互聯網”，指向的就是一個萬億空間的數字服務新經濟。（文/寧川）
(2017-08-29)
哈嘍老婆們，最近和朋友打王者榮耀的時候遇到一件很尷尬的事，逆風局隊友被壓在塔里根本不敢出去，連野區經濟都不敢去刷，一刷一個死，導致全被壓在塔裏，五個人分三路兵線。
難道大逆風真的完全出不去？也不盡然，就算是真的被壓的出門被抓，那還是有機會出去偷經濟的，這就要看玩家們怎麼打了。
我們今天就來説一個經典的，在普通玩家手裏逆風局被壓塔出不了門的刺客：李白。（李白大神就別摻和了啊）
李白是個非常經典的打野刺客，但大招需要平A四下才能釋放，這個機制讓李白在逆風局被強勢壓塔時候很難受，為什麼呢？因為在逆風局的時候有些比較手殘的玩家，大招還沒打出來呢，就被敵方的手長英雄在塔內強殺了，畢竟李白是個大脆皮啊！
就算是韓信這類英雄在守塔能力上都要比李白略勝一籌，因為人家韓信的大招一點就出來了，不需要釋放條件。
而李白，你們有沒有看到過逆風局在塔裏兩段位移上去畫個圈就回來的李白？……反正小編看的不少。這種情況別説李白自己，連隊友看了都窩火。
那麼逆風局李白究竟該怎麼打？主要有兩種情況：輕微被壓，野區不至於崩盤；直接剩高地，野區全被霸佔。
第一種情況：
輕度被壓塔的小逆風局勢，做為刺客，可以依靠他靈活強大的位移風騷秀走位，很常見的就是平A周圍野怪四次，刷出大招，一技能位移過去刮一個大招再回來。
這種情打法很多李白都愛用，運氣好，大招還能刮到敵方几個人，把他們血量刮低了之後，團戰就算開打，自家的劣勢也不至於那麼明顯。敵方的進攻節奏被放慢，刺客抓人，隊友和自己發育的時間就會更多，搬回劣勢也是遲早的事。
第二種情況：
這種比較麻煩一點的，前期直接被打崩，五個人被敵方壓在高地門口，李白只能出去畫個圈就回來的情況。如果和平常的刺客一樣被壓在塔裏不敢出去的話，那這盤你幾乎就廢了。為什麼？刺客沒經濟被敵方壓着打，後排也切不到，還打個雞毛？
這時候真的別慫，看好小地圖敵方英雄的站位，如果敵方好幾個人聚在上路或下路，並且敵方最強的那個人也在，那就走相反的方向直奔敵方野區。
敵方在這種強力壓塔之下，除了打野會偶爾回家打自家野區之外，幾乎對面野區沒什麼人，抓緊機會，用李白強大的傷害和位移技能偷掉野怪提升經濟。
如果你會，那儘量用刷三野的方法快速刷掉，鬼知道敵方的英雄會哪根筋不對回來看看野區。
刷完經濟後就開始看兵線，哪路兵線比較好就開始帶哪路，並且在路過的時候攔截掉一路的兵線，尋找時機偷掉防禦塔。如果三路兵線都不好，那麼別看了，攔截兵線吧。
如果刺客偷塔太煩人，敵方肯定會有人來抓，別慫，刺客的位移是隨隨便便能抓到的？特別是李白這種兩段位移第三段回原地的英雄，秀了個位移還順便用小兵、野怪把大招刷出來
玩到這種程度，敵方的進攻節奏都被打亂，那麼，你們的翻盤時機就到了。
(2017-10-18)
冰法比較好打，她最怕的就是護甲，因為冰法一般只能打30多點傷害，所以只要你護甲疊高一點就好了。宇宙系列可以卡扎庫斯找護甲，小德一般都會帶兩張大地之靈或者野性之怒，戰士直接疊甲就好了。現在有蛛魔拆解者和末日學徒效果非常好。
如果你知道對面是冰法的話，前期直接下怪打臉，留法術解末日和破冰，如果前期沒輸出傷害的話，儘量讓自己英雄血量高一點，不然對面不用紅龍都可以斬殺你。對面下完紅龍之後，下一個回合基本上就要輸出了，也可以下一個洛歐賽布拖對面一個回合，這個時候你就趕緊疊甲，如果你的護甲比對面斬殺線高的話，就贏了。
(2017-10-23)
10月12日，廣東雲聯惠網絡科技有限公司與上海中科智穀人工智能研究院的商業合作座談會在雲聯惠總部大廈舉行，廣州市海珠區招商辦、發改局、市場局、科信局、科工商信局、琶洲互聯網集散區管委會6大部門，以及廣東省互聯網協會、廣東省電子商務商會、琶洲街的相關領導蒞臨座談會，實地考察雲聯惠公司的經營情況，深入瞭解雙方的合作項目內容，對雙方合作在海珠區籌建人工智能產業園表示歡迎和支持。
參會嘉賓座談會現場聽取雲聯惠發展報告
海珠區各部門領導高度重視雙方合作項目，充分肯定了雲聯惠近年來的發展成績及對區域招商引資、改善投資環境所做的貢獻，希望通過雲聯惠的“互聯網+”創新串聯優勢，實現中科智谷在本地區的入駐，儘快促成雙方合作高新項目的落實執行，並希望以此為契機，引導帶動本地區的經濟發展，帶進更多優質項目，創造新產業、新業態、新熱點，促進區域、行業競爭力的快速提升。
據悉，雲聯惠是一家創新性的“消費共享”企業，其以“消費共享”理念建立的商業服務平台，在短短三年時間，在廣州本地取得突出市場業績，帶動了一大批不同類型產業的突破發展，實現了向全國各省市的輻散發展，在商家、會員資源上建立起巨大優勢。中科智谷是以來自中科院以及國內外人工智能技術領域的業內一流專家為核心力量發起的“人工智能+”產業孵化平台，是上海乃至中國的“人工智能+”行業翹楚，目前正在佈局“人工智能+”新興產業，以聯動智能製造、物流、互聯網、醫療、金融等各行業的共同發展。
雲聯惠與中科智谷座談會現場交流
雲聯惠代表着“互聯網+”帶動各行各業融合發展的集大成創新平台，而中科智谷所研究的人工智能是全球前沿科技之一，被喻為“未來產業之門”，它們均高度契合智慧型城市的發展方向，代表着高新產業的新藍海，不僅能直接為海珠區的發展帶來了消費活力，還將有力促進廣州市產業向中高端轉型升級。雲聯惠攜手中科智谷後，以一引百，完成上下游產業聚合招商，必將成為海珠區乃至廣州的明星項目，有效提升本地正在籌建中的“琶洲互聯網集散區”的品牌價值，打通區域內高端產業的互聯互通，推動商務、經濟、商業的中高速協同發展。
海珠區政府領導現場發言
座談會上，海珠區各對接部門均對雲聯惠與中科智谷此次人工智能產業園項目表示期待，承諾將對雲聯惠-中科智穀人工智能產業園項目的落地與推進提供全面支持。
據此次座談上達成的共識，雲聯惠與中科智谷將於10月17日完成正式的戰略合作簽約，打造廣州人工智能產業園。由此，雙方將優勢互補，雲聯惠以其產業和商家輻散能力，助推中科智穀人工智能產業在全國各地的發展，而云聯惠通過引入人工智能，為其創新體系插上科技的翅膀，讓更多消費者、產業、商家分享到雲聯模式的成果。我們相信，兩傢俱有鮮明技術、平台優勢，在各自行業領域的創新龍頭企業強強聯合，必將大力促進人工智能產學研一體化產業生態圈的形成，為區域的高科技企業集羣發展提供樣板!
(2017-10-17)
小明評測智能家居網訊：
美國《快公司》日前撰文稱，之前訓練人工智能模型，需要藉助龐大的遠程數據中心，但今後，這一過程有望完全通過手機完成，甚至只需要幾年前發佈的iPhone 5就能勝任。
以下為原文內容：
眾所周知，如今的智能手機已經像幾年前的台式機一樣強大，甚至可以比肩幾十年前的超級計算機——而現在，它們即將通過“自學”變得更加聰明能幹。
今天，圖片識別人工智能公司Clarifai發佈了一款新的軟件，可以讓移動應用在智能手機上運行機器學習——真正的訓練模型——完全不需要藉助雲計算服務器，甚至可以在iPhone 5這樣的老機型上運行。
要理解這項進展的重要性，首先要明白一些術語。科技公司經常提到能夠使用機器學習的應用——只要向人工智能程序展示足夠的圖片或其他數據，它就能識別重要模式，例如漢堡包裏的肉餅和麪包的樣子。DogBreedIdentifier或Food Calorie Counter都是通過這種模式認出攝像頭拍攝的物體的。
但這些應用並不是在手機上學會如何辨識物體的。這一過程通常需要藉助強大的服務器羣，而這些服務器往往要使用大量像特斯拉P100這樣的GPU，才能開發出一個強大的模型來識別物體的特徵。
手機上的應用負責將該模型應用到物體照片，這個過程被稱作推理。這一過程對服務器的計算能力要求也很大，但遠不及訓練一個模型那麼大。
很少有應用能在手機上完成真正的訓練：例如，Photos的厲害之處就在於通過手機掌握了部分學習功能，可以認出你或你朋友的臉。Clarifai則在2015年推出了一款具備類似功能的應用，名叫Forevery。
蘋果即將推出的iOS 11擁有一個名叫Core ML的組件，開發人員可以藉此為應用增加推理能力，而非訓練能力。谷歌也在Android中採取了類似的措施，向開發者發佈了一款名為TensorFlow Lite for Android的軟件。
但在今天發佈名為Mobile SDK的軟件後，Clarifai可以讓開發者將圖片和視頻的訓練過程融入任何一款應用。Clarifai CEO馬修·賽勒（Matthew Zeiler）解釋了其中的差異：“你可以在蘋果Photos裏訓練人臉，但僅此而已。藉助Clarifai的Mobile SDK，開發者就可以在自己的應用上訓練任何模型（例如區分蘭博基尼和法拉利，或者分出星冰樂和拿鐵等），而且完全在終端設備上進行。”
Clarifai於智能手機醫療外設開發商i-Nside共同測試了這項技術。配合着一款用於檢查病人耳朵的內窺鏡外設，i-Nside開發了一款應用，可以使用Clarifai的機器學習技術訓練一種病人耳病的模型。（最終的模型可以用於診斷。）醫生可以使用這款應用在非洲、南美和南亞等上網不方便的偏遠地區訓練模型。所以，整個訓練過程都必須在手機上完成。
Clarifai今天將推出這款軟件的iOS預覽版，Android版很快也將發佈。賽勒表示，Mobile SDK可以向後兼容到iPhone 5這樣的過時設備。“我們希望進行極限測試，看看我們能否支持早幾代的設備。”他説。
(2017-07-17)
人工智能無疑是時下最熱門的趨勢焦點，不過有阿里雲之父稱號的阿里巴巴集團技術委員會主席王堅認為，人工智能這個名稱是有問題的，可能造成誤導，恐怕會限縮大家對未來的想象。
到底是機器智能還是人工智能？
乍看之下王堅的言論與科技發展的趨勢是相違背的，但他會這麼説也絕對不是譁眾取寵，而是有他一套邏輯體系在裏面的。
首先，機器的行為和意識是人為創造、訓練出來的。
和人是不一樣的智能，就好像人可以訓練出警犬，但警犬的智能和嗅覺卻不是人類所賦予，而是天生下來就與人不同。
其次，人工智能就是人類感官能力的延伸而已。
比如説人類的視覺，嗅覺，味覺，聽覺等等。王堅則認為：如果覺得狗是你的延伸你會不好意思嗎？因為狗在搖搖尾巴你才知道它聞到東西，不是它的大腦連到你的大腦你才知道。
大家一定要像尊重狗鼻子一樣尊重人工智能。
最後，人工智能的稱呼影響對未來的判斷能力
，相比於糾結於字面上的對錯，王堅之所以堅持要稱機器智能而不是人工智能的關鍵在於，人工智能這個稱呼會影響人對未來機會的判斷能力，就好像物聯網這個名字讓許多企業將重心放在傳感器上一樣。
語音識別就是人工智能了嗎？
像我們許多的國內企業，本身沒有時間和機會研究人工智能的內在含義，大家都以為只能做語音識別，以為只有這樣人工智能，那這就很危險。
公子義認為如果事情真的是這樣，那最早開始做語音識別的是美國，對於我們其他國家的創業者來説是不是就沒機會了？這可能會讓人錯失那些機器做得到，但人做不到的機會。
如果覺得太空以外沒有東西，那宇宙就不是你的、火星也不是你的；如果你覺得太空以外還有東西，那火星就是你的。
王堅真正在意的是大眾對這件事的認知，一旦混淆了核心概念，代價可能就是失去一整個時代。
以下為網友評論：
網友“酒醉劍舞”：吹吧，在杭州開趟車一路紅燈。
網友“還想飛的石頭”：當人工智能真正發展到了機器獨立意識，可以肯定的講，它就是人類進化的一個嶄新階段！
(2017-10-15)