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这两天大家应该都被黑洞那高糊的身影刷屏了。除了转发这条“宇宙锦鲤”，我们不妨一起来思考一个有点技术含量的问题：原本不可能被看见的黑洞，是如何被拍出第一张照片的?究其原因，云计算和人工智能算法的进步可谓是居功至伟，否则根本无法处理望远镜得到的8000TB观测数据，这可相当于“四万人一生中的全部自拍数据”。换句话说，正是ABC(大数据+云计算+AI)的合力，人类才最终有机会还原出了黑洞的形状。故事就到

毫无疑问，手机市场正在进入一个硬件能力过剩的时代。具体来说，硬件能力的过剩有以下几种表现：第一， 硬件技术能力本身的突破。例如芯片技术、摄像头技术等等。第二， 同样硬件使用成本的下降。例如国内厂商对柔性屏生产技术突破使得柔性屏的价格更加低廉。第三， 厂商主导的硬件下沉。例如AI芯片和结构光摄像头逐渐进入3000左右价格档位的手机中。如此一来，我们也能看到很多手机厂商推出了一些奇奇怪怪的设计，似乎是

先说个故事。作为一个“东西多就会死星人”，我试过很多种方式来处理旧衣物。后来发现，一些二手电商平台上会有人专门回收旧衣物。于是我联系了其中一位。按理说，这种电商往来应该不会产生什么沟通交流。奈何我遇到的这位范大姐极其健谈，一来二去就熟络了起来。直到现在，范大姐还没事就问我有没有旧衣服可以给她。范大姐告诉我，她家在山东莱州的农村。丈夫出外打工，自己在家务农之外，开了个做布艺拉花的网店。旧衣服就是消毒

谁是2018年AI圈最靓的仔?这顶“桂冠”只有两位候选人：俗话说，前端能打看BERT，底层深度看图网络。其实并没有这句俗话……但是BERT和图网络在今天的AI界并驾齐驱，堪称被讨论最多的两种技术，这一点是毫无疑问的。谷歌的BERT作为一种算法模型，在语言任务上展现出了不讲道理的应用效果，熠熠夺目自然很容易理解。但另一个最近大家听到很多次的词，图网络，可能就没那么容易理解了。相比某种算法，图网络更像

人体究竟有多奇妙? 在4.5平方米的皮肤下，我们拥有300万个汗腺，1600万个毛囊。我们的心脏如同永动机一样，不断地收缩舒张运送血液。我们知道学界一直致力于大脑数字化的研究，那么人体的数字化是否同样也拥有价值呢?我们能否将每一根肌腱、神经甚至所有细胞都模拟出来，去探索人体生长和衰老的奥秘?相比神经元数量难以计数的复杂大脑，人体的数字化似乎没有那么困难。那么今天我们的人体数字化已经走到了哪一步?又

最近有这样一个新发现：原本跟一些AI行业之外的朋友聊AI，大家更加关注的是算法和消费硬件。而最近说起这个话题，大家的关注点却来到了各行各业如何用好AI，这个相对来说距离大众生活更远，也更专业化的问题上。我想，这是因为今天无论媒体还是数据机构、学术研究成果，都在关注这样一个逻辑：AI未来90%的发展空间是要跟行业相结合。无论是叫产业AI、产业互联网，或者AI to B，以及今年《政府工作报告》中提到

大脑，可以说是人类身上最奇妙的器官。但有趣的是，关于大脑研究的热度，似乎并不是跟着医学发展曲线前进，而是跟着智能科技的发展前行的。或许因为人工智能本身就是为了模拟人类智慧出现，于是几乎在人工智能发展的每个周期之中，往往是当我们受算力或应用环境一类基础所限，AI技术无法产生效率上的突破时，便会转向对人脑的研究，试图用计算机来模拟大脑的运转方式。现如今，虽然深度神经网络应用越来越广泛，我们却也能越来越

即将在6月举行的CVPR 2019，是机器视觉方向最重要的学术会议。评选结果已经宣布，今年论文量增加了56%，与无人驾驶相关的论文和项目也是扎堆亮相。其中的一大亮点，就是以自动驾驶视觉为核心的CVPR WAD 挑战赛。今年的挑战赛中，伯克利和滴滴将分别开放了自家的超大规模驾驶视频数据集BDD100K和D²-City，BDD100K包含10万个美国公开驾驶视频，D²-City提供中国几大城市的超过1

谷歌又要开始做机器人了。。。说出这个消息的时候，我忍不住戏精附体，替谷歌小小地尴尬了一下。实在是因为，谷歌的机器人项目曾经有一手好牌：“Android之父”安迪·鲁宾(Andy Rubin)，类人机器人专家罗森博格(Jonathan Rosenberg)，大名鼎鼎的有足机器人制造商波士顿动力(Boston Dynamics)，名动一时的人形机器人Atlas……但这些都未能阻挡谷歌机器人团队内部频繁

电子垃圾这一概念并不陌生，在十年之前，大家就听过“从废旧主板中回收黄金”的传说。但近年我们也开始了解到，回收黄金的代价是什么。简单来说，废弃的手机、电脑、电视、电冰箱乃至耳机USB线等等，都可以被看做电子垃圾。这些电子垃圾中含有金、银、铜等贵金属成分，回收提取可以从中获利，但同时也含有大量铅、汞等有毒物质。如果不经过正规处理，会对环境造成巨大的污染危害。在亚洲，电子垃圾一直是一个巨大的问题。一方面

2019年的两会已经结束，但在传播上，开辟了很多“第一次”。例如这是“媒体融合”概念被提出后的第一次两会，这也是“媒体机器人”齐齐亮相的一次两会。我们通过百度举办的“两会指数发布会”，能看出这是一届政务媒体矩阵与信息流媒体高度融合的两会。同时在一系列内容平台中，百家号正在逐渐形成“大事看百家”的大众认知，成为“大事权威传播”担当。对于我们印象中一贯以自媒体生态为主的互联网内容平台来说，百家号的成长

四月最值得期待的新片，绝对非《复仇者联盟4》莫属了。打个响指就消灭了全宇宙一半人的灭霸，上一部虐的善男信女们死去活来。在最新的海报中，32位复联英雄只能以“黑“和“白”阴阳两隔的形式出现，生死相望。想想都森气，灭霸必须死，不接受别的结局，否则编剧就等着收刀片吧!但在此之外，被灭霸搞消失的超级英雄和人类还能回来吗?最有可能性的方案就是通过某种超能力或者道具逆转时间线。最近国外媒体的一则爆炸性新闻发现

上周，AI圈最大的事情，没有之一，就是图灵奖，终于终于，终于颁给了深度学习三巨头。关于Geoffrey Hinton和他的两位学生Yoshua Bengio、Yann LeCun的故事，在消息出来后的几天里，理所当然完成了刷屏。即使AI从业者和爱好者基本已经对这三位的事迹耳熟能详，但他们“高举着火焰，冲过了最黑暗的时代”的英雄主义情结，还是能够轻易让远离AI世界的人们动容。“三巨头”和深度学习的经

去年，OpenAI有一份报告显示，全球的AI算力需求在6年间提升了30万倍。需求量之大与发展速度之快令人咋舌。有需求就有供给，面对这么旺盛的市场需求，科技行业给出了非常简单直接的选择：做芯片呗。现如今，AI芯片这个概念的火爆程度应该已经无需赘述。无论中外，都知道这是个要紧的物件，必须赶紧发展，攥到自己手里才算安心。一直以来，芯片产业都是一个体系相当严密，处于寡头体系内的市场。那几个我们耳熟能详的名

不知不觉间，我们的生活正在以肉眼可见的速度变得智能起来。不知从什么时候开始，扫地机器人开始不再到处乱跑，音箱开始在我们闲聊时搭话。这些陪伴我们的对象没有发生变化，但它们似乎逐渐拥有了灵魂。其实家居场景的智能+风潮中能够找到一个明显规律，那就是硬件产品正在逐一进行软件上的升级。例如音箱结合语音交互系统诞生的智能音箱、摄像头结合图像识别的边缘计算变成智能安防摄像头，以及拥有人脸识别能力的智能猫眼/门铃

在今天这个人人都有可能被愚弄的日子，不如我们来换换戏耍的对象，看看机器有没有可能被愚弄欺骗呢?在人工智能五十年的研发过程中，我们一直在不断尝试着让机器理解人对于世界的认知方式。不管是一直没有实现较大突破的类脑计算，还是模仿人类感知外界机制的人工神经网络，本质上都是对人类行为方式的多种模仿。当然我们也知道，这些模仿虽然在应用上取得突破，但本质上来看与人类的认知方式还是大相径庭的。就拿视觉来说，人类对

今年的《政府工作报告》中，首次写入了“智能+”相关命题与讨论。这一国家政策方针，指明了智能技术必须与产业结合，进入生产核心领域，才能达成为现有经济体解放生产力，提高生产效率的目标。而“+智能”的实现，也为各行各业和服务于全社会的ICT基础设施提出了新的挑战。当智能化浪潮袭来，各行各业都将提出对计算的新应用、新场景和新需求。而为了应对这些变量，其实还有大量棘手的问题需要解决。其中最关键的问题，来自算

上周，深度学习基本上相当于过年了!3月27日，2018年图灵奖正式揭晓：深度学习三巨头Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton，Yann LeCun一起荣膺了这个计算机领域的“诺贝尔奖”。不仅人工智能领域与有荣焉，也让深度学习算法工程师这个职业备受关注。在工业界，深度学习已经成为近年来最有“钱景”的方向。谷歌微软百度腾讯等科技大厂都在花重金招兵买马，深度学习工程师的身价更是以24

实体经济与智能化技术的融合，正在成为时代的主旋律之一。3月19日，中央全面深化改革委员会第七次会议中，审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。《意见》指出，促进人工智能和实体经济深度融合，要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创新活力和内生动力，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法。可

AI自从以应用角度走进大众视野，就一直逃不出“人文主义”的苛责。作为一种依靠于海量数据运转的技术，AI之所以能够作为提升效率的工具，主要还是因为对人类经验的高度集中。而“人类经验”这件事，本身就是不够完美的。普遍能够累积成海量数据的经验，有时反而更加充满偏见。就像如果把AI带入哥伦布时代，AI也会成为一位坚定的地心论支持者。而李飞飞离开谷歌回归斯坦福后，主导的第一个项目HAI——以人为本人AI研究