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持续了5个小时的大火，将拥有850年历史的巴黎圣母院付之一炬。在这个全人类为之惋惜的时刻，我们同样也无法忘记：始建于1284年的元代护国寺曾经多次为火灾所困扰;2010年清华大学的百年老学堂被一场大火完全烧毁;2014年苏格兰格拉斯哥艺术学院及无数艺术珍品被完全烧毁;2017年，位于四川的亚洲第一高木塔灵关楼因大殿火灾而终遭焚毁;2018年，巴西国家博物馆2000万藏品陷入火海，其中包括巴西最古老

“车联网”三个字从诞生的那天起，就是一个相当复杂的概念，车联网另外一个称呼是V2X(vehicle to X)，既“从汽车到万物”。在从汽车到万物的过程中，对于驾驶者和乘车者来说，我们与汽车之间有了更丰富的交流机会。出行大场景中可能出现的种种需求，都可以在汽车场景中得以满足。例如车载娱乐内容消费、目的地场景需求、汽车加油养护等等。但大多数情况下，车联网服务只是将互联网的服务与产品移植到汽车平台上。

相信大家都知道，关于华为的企业智慧和发展经验，有大量的文章和专著去讨论。这些论述不仅是ICT产业从业者和企业管理者的“必备教材”，甚至已经在某种程度上成为了“大众读物”。然而有一个问题，那就是关于“华为思考”的解读，更多都是关乎于华为的发展轨迹，或者说其描述的是华为的过去。那么在此刻，华为如何思考现在和未来呢?毫无疑问，华为正处在一个“临变”的奇点。作为一家企业而言，新技术、新需求、新市场的成熟，

可能人人都希望自己有个“贾维斯”。虽然已经退出漫威电影很多年，但是我们还是能够记起那个钢铁侠战衣里无所不能的AI助手。独特的幽默、优雅的语调，以及非常靠谱的人设，让无数科幻迷对这个看不见听得到的角色产生了无尽好感。对贾维斯的迷恋有多疯狂呢?我见过贾维斯版本的电脑桌面程序，贾维斯模样的手机UI，以及以贾维斯命名的AI算法。设计师和极客们，迄今为止想了无数办法来“复活”属于自己的贾维斯。然而画面越来越

在这个春光明媚的周末，一部分成年人却不得不在人间历劫——辅导孩子写作业!其中，又以数学这门学科的杀伤力最为强大。为了挽救在“抛家弃子”边缘疯狂试探的家长们，不少K12教育平台也开始与时俱进，相继将人工智能加入了数学辅导豪华服务套餐。在各种新闻中，AI数学老师的画风往往是这样的：羞辱学渣——只用10分钟作答2017高考数学全国II卷，拿下100分(总分150分)， “蒙题”都没这么快;碾压学霸——在

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