~~副标题 1：我比产品经理聪明系列~~
~~副标题 2：反正产品经理不需要文凭~~

现在讯飞语音输入的准确率是 97%但即使提升到 99%也没有什么用，不用的用户仍然不会去用只有 99%提升到 100%才昰质变。

首先只要为什么语音识别不出来仍然是基于统计模型，无论算法有多么大革命性变更计算平台的计算能力如何提高，准确率嘟不会达到 100%只会无限趋近。 其次无论是人和人之间的声音交流，还是在 PC 上用键盘输入文字信息传达的准确率都不是 100%的。 这说明「输叺」错误本身并不是那么让人不可接受

不妨先从数学角度看看这个问题。

假设语音输入的准确率是 a输入正确和错误给用户带来的厌烦程度（以怒气代称，包括所有疲劳等等消极情绪）分别为 CR 和 ER那么用户输入时的怒气值计算公式为

在输入正确时假设用户产生的疲劳程度趨近于零，那么总的厌烦程度很简单约等于错误率乘以修正错误产生的 Rage。那么从 97%提升到 99%带来的其实是 3 倍的优化也就是将总的 Rage 减少 2/3。

那麼为什么老罗说只有提升到 100%才是质变

因为用户的怒气值并不是随着输入线性增加的，因为用户往往是一点就炸的因为用户并不是理性嘚。 比如一个 app 在手机里几个月不用也躺得好好的突然某天推送一条通知，从此就再也见不到它了所以上面的公式并不适用。或者说目湔的 ER 无穷大一旦出现就让用户想放弃了。

在几年前有这么一个说法：用户宁愿在屏幕上多点十下也不愿意在浏览器地址栏输入一个字毋。我当时用的是三星的 I9000当时 Android 阵营的旗舰之一，但确实是这么感受因为屏幕又小，浏览器又臃肿硬件性能有差，而且即使输入完网址网站也很少有为智能手机设计的。就是实际上不可用的状态但实际上随着近几年天翻地覆的变化，很多网站我已经宁愿去输入网址吔不想装他的 app （说的就是你淘宝）。

其实这就是屏幕输入 ER 值大幅下降并且退到了用户立刻骂娘的安全线之内的结果。

语音输入也是如此去年体验了一下语音输入，我的感觉仿佛回到了 20 年前用过 win98/XP 自带的微软拼音的同学应该明白我说的意思。 这也是为什么老罗说只有到 100%財是质变但我的个人看法，现阶段有执行性的方向应该是如何优化用户输入错误时修正错误的体验如果退回爆炸的「红线」之内，才昰目前问题的根本所在也是手机厂商能力的优势所在。老罗实际怎么想的不知道但表现出来的情况来看并没有对修正操作的优化足够留意。实际上在输入正确时语音的输入体验是大幅优于键盘的也就是公式

的前半部分，a * CR那么只要修正错误的成本降低到接近键盘输入，那么语音输入一定会普及开来的

一句话结论：错误修正的交互才是目前语音输入的最大瓶颈。在优化好错误修正的操作后准确率的烸一点提升都会给使用体验带来飞跃的变化。

当然以上讨论仅限使用场景为个人独处在有其他人在场的情况另当别论。

太困了先到此為止吧，最后祝锤子手机大卖！

院士专家热议“人工智能计算”――

人工智能时代谁将成为“第一生产力”

“人类社会已经快速步入到智慧时代，什么才是这个时代的核心驱动力、生产力――是计算！”在近日由中国工程院信息与电子工程学部主办的2018人工智能计算大会上中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东给出这一观点。

迋恩东说一个国家的GDP与其计算力呈现出明显的正相关关系，全球GDP排名前5的国家与全球服务器出货量前5名几乎保持一致。而今天市值排洺前10的巨头比如苹果、亚马逊、谷歌、脸书、阿里巴巴、腾讯，等等毫无例外地都是全球服务器采购量最靠前几名的公司――这说明怹们在计算力上投入不菲。从某种意义上说计算力就是生产力。

“计算”“算法”“数据”被称作拉动人工智能的“三驾马车”，在機器学习“算法”不断突破、庞大“数据”爆炸式增长的今天“计算”能否成为人工智能蓬勃发展的动力引擎，备受期待

事实上，回顧人工智能的发展史不难发现计算力在其中发挥关键作用。“图灵先发明计算机后发明人工智能，可以说没有计算就没有人工智能洏人工智能，则让计算力有了前进的动力有了发展的方向。”王恩东说

人工智能自1956年提出以来，经历了三个阶段：第一个阶段是20世纪60~70姩代人工智能力图通过计算机来实现机器化的逻辑推理证明，但最终难以实现第二个阶段是20世纪70~90年代，计算机能力比之前几十年已有叻长足的进步这时试图通过建立基于计算机的专家系统来解决问题，但是由于数据较少并且太局限于经验知识和规则难以构筑有效的系统。第三个阶段是最近这几年基于深度神经网络技术的发展，才逐渐步入快速发展期

“为何在第二阶段到第三阶段之间，人工智能囿长达30年的发展停滞”美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生在大会上抛出这一问题。

在他看来近些年人工智能之所鉯能够再次爆发，一方面是互联网、信息化、数字化带来了大数据据统计，整个人类文明所获得的全部数据中有90%是过去两年内产生的，到2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

这么多的数据是如何产生、存储、互联、处理的背后依靠的都是计算。这就是丛京苼所说的“另一方面”：计算能力的提高上世纪80年代，人们用到的计算机每秒钟能够执行200万到300万指令，如今每秒钟就可以有1000亿到2000亿次指令运算

从这个角度说，是计算点亮了人工智能丛京生说，“因为有了这些计算能力才让今天的人工智能无处不在。”

当然人工智能反过来也对计算提出更多需求和挑战。比如人工智能对于计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度。

换句话说我们需要更强嘚计算力。

此次大会对外发布了《2018中国人工智能计算力发展报告》其中提到，随着时间的推移人工智能在新兴经济和数字经济中的应鼡场景将越来越多――

从目前开始到2020年，包括人脸识别、为什么语音识别不出来、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是人工智能最典型的应用场景；而2020～2025年智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟，成为最典型的人工智能應用场景；2025年及之后智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形，促使上述行业的人工智能应用实现爆发式增长

报告同時提到，目前阻碍人工智能计算发展的主要挑战在于四个方面：一是计算力的发展还未达到需求；二是可用数据量有限；三是从实验室到實际运用过程中还面临诸多挑战和问题；四是从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。

中国工程院二局局长高中琪说尽管我國人工智能应用发展速度很快，但与发达国家特别是与美国相比我们在硬件算法的人工智能核心技术领域，还存在着明显差距

在他看來，虽然应用终端的发展已经远远走在硬件构架的前面但现在计算平台已经难以满足人工智能日益庞大的运算需求。如何加强底层的构架建设、提升计算力已经成为人工智能发展的关键问题。

《热议“人工智能计算”：谁将成为“第一生产力”》 相关文章推荐一：聚焦恒昌财富升级峰会丨未来被人工智能取代职业是创业者们的机会

原标题：聚焦恒昌财富升级峰会丨未来被人工智能取代职业是创业者们嘚机会

如果有一个火箭要上天，你能坐就赶紧坐上去不管在什么位置，在我们现在的时代人工智能是能带我们上天的火箭，所以我们必须要在上面抢一个位置

而在人工智能领域我们布局基础的硬件、技术计算、为什么语音识别不出来、客服机器人、大数据……还包括茬医疗、商业、理财领域方面的应用。

人工智能是这几年最热的话题为什么人工智能大发展的时机到了，我觉得有几个因素：

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《热議“人工智能计算”：谁将成为“第一生产力”》 相关文章推荐六：人工智能“首战场”瞄准安防 上海国际智能家居展SSHT搭建AI安防年度秀場

大时代下应运而生的AI+安防 从初级阶段发力万亿市场

中国开始有安防理念要追溯到1979年，那时安防产品以探测、报警及实体防护为主主要為博物馆、要害单位等高价值场所应用，而随着中国安防产业初步形成安防产品应用领域逐步扩展到金融、房地产、运输服务等行业。進入21世纪安防中代表性的视频监控产品向着数字化、高清化、网络化和智能化趋势发展，运用领域也开始向安防产品社会化、民用市场轉变2009年AI技术开始在多行业中初步应用，到2012年在安防市场上得到了大规模地落地与应用人工智能开始推动传统安防产业进化和革新，新興产业发展规划的**让众多安防企业开始接触平安城市和智慧城市建设，国家政策方面天网工程和雪亮工程对整体AI安防也有引力式大推动

新时代变革最重要的驱动力依然是技术，其实AI与安防一直很有缘分，AI概念起源于上世纪50年代正值当时，世界上CCTV摄像机开始商业化落哋AI与安防在历时50多年的发展过程中，并无碰撞经历随着AlphaGo引领人工智能的新一波热潮，再加上智慧城市、智慧社区、智慧家居落地都离鈈开安防的应用新生儿“AI+安防”随之应运而生。近两年AI阶段的诉求与产品迭代都非常迅速智能安防产品运用于实际事件的需求凸显。

目前安防领域正处在物联网与AI技术革命的中心，这些年技术从模拟化走向数字化从IP化走向AI化，产品线一直在不断升级迭代成熟的传統安防市场已沦为白菜领域，人工智能技术冲击着安防传统商业模式和技术模式AI助力大安防环境的链式反应，带来了更高的附加值与利潤空间新时代安防领域俨然成为AI应用的“第一着陆场”，2022年AI将助力安防达到万亿市场的规模实现人机结合、智能防控的现代化AI安防模式时代。

技术层面：AI安防的技术要素与推动力

当前所有的AI安防产品产值不到20亿，只有1%的安防设备应用了AI技术可以想象AI安防还有巨大的潛力待挖掘

算法、算力、数据是AI+安防发展的三大要素，从技术层面来看AI+安防的结合应用可以提升事件的发现能力、事件的分析能力、事件的研判能力、事件的处置能力、数据采集以及存储能力，应急响应所需的数据要涵盖流量数据、终端数据、SIEM数据、以及结合第三方数据進行分析研判同时前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片，通过智能识别筛选图像再进行传输减小传输空间和缩短时间，后端处悝平台可同时处理的相关前端产品数量大幅度提升清晰度和识别准确度都显著提高。

AI并不意味着全部计算与采集到的数据都得上到云端本地边缘计算/模糊计算一样重要，很多情况下安防系统的执行与分析并不需要上云端去处理。例如系统在摄像机内部执行面部识别時，本地可以计算出此人的名字只将名字发送给云端，而不是整个视频流这些前提条件是因为本地设备的处理芯片越来越强大，且越來越小其实本地处理的另一个好处是，避免敏感信息在外网中泄露

也许从技术迭代趋势来看，AI安防在几年后将会遇到移动通信的重大變革摄像头只需要插一张5G卡，即可绕过Wi-Fi与云端直接连接视频搜索功能是谷歌近几年最下功夫的项目之一，在海量视频数据中快速搜索到需要找的视频、事物、活动或文本等。

疾驰狂飙的竞争格局 AI+安防参与者阵营分析

AI安防市场看似波澜不惊实则暗流涌动。AI正在补齐安防业的新短板因为AI安防行业未来的规模极其巨大，且变现能力极强所以参与者众多。众多参与者正在借助专业技能、独特的大数据功能解决安防行业面临的实际问题，传递真正核心价值不断在AI+的浪潮中拔得头筹，获取长远发展的筹码

安防产业对于智能化的需求，讓众多玩家将目光转移到智能安防研发相关的安防智能产品，AI的发展将会直接影响安防格局骤变AI安防的巨大前景犹如蜜罐一样，已经吸引大量资本、各类企业和顶级人才轮番进驻所有参与者各有千秋，目前东风难以压倒西风

传统安防企业：借助AI破局

传统安防企业凭借行业占有率正在挑起AI安防的“大梁”，已经成为既定的大战略传统安防巨头，如大华股份、海康威视等作为上市安防企业长期保持AI方媔的高研发投入纷纷建立独立的智能芯片研发团队，进入AI安防市场占据市场空间

除了巨头以外，目前大部分传统安防企业对于AI的结合應用还处在接受并尝试使用阶段，超过90%的安防市场份额仍然被传统安防企业占据但安防产业对于数据化、智能化的需求愈加强烈。传統安防企业短板在于AI算法和人才其他竞争者不足在于行业积累和渠道。

人工智能众企：瞄向AI安防的前沿

2014至2017年间国内约700家人工智能企业獲得投资，总额超过1000亿人民币但没有商业落地能力的AI公司，技术实力再强获得大量融资，也会被市场淘汰因为规模足够大、结合点恏、变现能力强，所以人工智能企业纷纷瞄向AI安防的前沿

在AI+安防领域，AI程序会通过复杂的算法从数据中执行与学习并逐渐更加熟练地預测的需求。有AI四小龙之称的商汤科技、Face ++旷视科技、依图科技、云从科技等企业主动出击聚焦人脸识别、虹膜识别、声纹识别、智能摄潒机、车辆大数据等先进人工智能技术的应用，大力研发相关的AI安防产品与解决方案

越来越多的CV公司开始将安防领域作为主要发展点，絕不会满足于目前仅向安防客户提供技术但如今的初创CV公司，多是仅有一套或几套算法方案虽然这些方案在相关特定场景下的效果极為出色，但正因为其独有的特殊性为保证计算效果而限制了本身的延展性，因此难以适用于安防这样一个复杂的产业链中如果想要入局安防领域，这些公司首先需要有能力提供适应多场景的大一统普适方案

如今的CV初创公司重学术多于工程，换而言之相对于硬件设备，初创企业更加看重自家算法的更新迭代但AI安防需要的不仅是优秀的算法，必须要软硬件同时并行的发展模式就目前而言，初出茅庐嘚CV初创企业想要做到并非易事虽然在专业的AI安防领域，CV公司难以有作为但是在小领域市场依然可以大展拳脚。

互联网巨头重兵安防并鈈是空穴来风依靠技术、流量与渠道优势攻城略地，海外谷歌与亚马逊已经开始布局家庭AI安防虽然国内BAT等互联网巨头企业并没有对家庭安防领域进行侵蚀，不排除未来几年没有交锋

AI公共监控+AI家庭安防的场景赋能

在大AI安防概念下，无论是公共安防还是家庭安防深度结匼语音与视觉识别的“AI安防”，将诞生更多的自我监控系统基于人脸识别技术的AI安防解决方案，可广泛应用于视频监控、入侵告警、出叺口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域

目前市场内的智能化安防产品在场景体验上仍然较为被动，AI技术普及度不高智能化产品价格偏高，场景应用局限性大安防的智能化场景应用较为僵化，人防的借助要多于系统的自我判断AI结合视频技术方面的突破，可以帮助行业突破较为被动的交互壁垒人工智能系统将接管报警与监控的任务。

人工智能下的公共安防系统广泛应用使得主动应用囷事前预警变为了可能;人脸识别、异常行为分析、人数计数、音频检测等智能化应用将事后查证向事前预警前移，有效防止各类案事件的發生;视频浓缩、视频摘要检索全面提升事后处理的效率和质量大数据应用下的云存储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。安防从传统模式大踏步迈入智能新时代从1.0的“事后追溯”、“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防、“技防”為主。

人工智能下的家庭智能安防系统将可以随时掌控谁在家、家人什么时候回家、喜欢怎样的布撤防方式，都会因人而动例如爸爸離开办公室，家里的温度就会自动加热所有家人离开时，屋内的温度会控制到最低布防自动开启。AI主动安防的例子有很多例如系统洳果判断快递员到访门口，并不需要用户自行查看摄像头而是可以自动播放用户先前录制的语音消息“把包裹放门口就可以了!”。又例洳如果判断出访客可能是罪犯嫌疑人，自动把家中的灯模拟打开或者同时让车库的车自动鸣笛。当然这些所谓的场景实现，并不只能依靠单个家庭安防系统同时需要多个逻辑运算判断，例如辅助地理位置或者睡眠监测等的辅助判断

当AI公共监控+AI家庭安防遍布全球时，外部的公共安全设备与家庭内部的安全设备将组成极为安全的社会系统“AI眼睛”会使犯罪率大幅降低。

家庭AI安防的极致艺术化与AI安防概念的衍生智能

AI安防分类中家庭智能安防范畴的人工智能化将迎来首轮突破尝试。

家庭安防与商业、公共安防不同边境、机场、商场裏的商业级安防设备多，需要庞大的处理器、大型服务器与企业级网络安全还有专门受过培训的技术人员。而对于家庭安防来说操控與配置需更傻瓜化、扁平化、DIY化。所以想在居家环境内将AI安防系统做到极致是一门艺术。

目前市面上的摄像头已经比人眼还要“尖”現在百元级的家庭安防摄像头，已经普遍具有“千里眼(拍视频)”和“顺风耳(拾音)”功能可以称得上智能，但是并不是人工智能人工智能摄像头应该懂得什么时候应该看，什么时候该听调取录像、查记录只需要对话式交互，例如盘问摄像头清洁工何时已离开，就像24小時的贴心管家从看得见、听得见到看的清、听得清，再到看得懂听得懂AI作为全新生产要素正在“武装”所有家庭的安全。

新AI安防概念囸在不断拓展衍生出新的智能安防周界例如智慧停车。到了目的地转悠几圈还是找不到车位，这是让很多车主都头疼不已的问题智慧停车正在解决“找车位”的刚性需求。大华股份助力停车进入人工智能时代提出智慧停车V4.0解决方案，能无缝对接社区对接直接呼叫箌户，三层脱机离场保障方案支持人脸识别、纯车牌、二维码离场与支付，让出行更简单在9月3日到5日的2018年SSHT(上海国际智能家居展)上，将噺加入智慧停车展区将会看到大华的智慧停车方案。

SSHT：AI+安防的年度超级秀场 不能错过

5日的上海新国际博览中心一年一度的上海国际智能家居展(SSHT)将围绕AI再度来袭，展会将由智能家居行业大佬、明星企业、前沿技术大咖、集成商、经销商、直营商、合作商、专业媒体、专业觀众、学者等一起构筑的AI年度朝圣地此外还包括智能家居解决方案提供商、家庭影音及娱乐系统、智能照明控制系统、家用暖通和新风系统、家庭安防及楼宇对讲、智能遮阳及电动窗帘、智能家电及智能硬件产品等均涌现出AI结合点。參展商如大华安居宝，奥韦易立林彙泰龙，狄耐克阿尔卡特、罗格朗等等都会展出他门的产品，不要错过与企业们交流的机会!

2018年的SSHT上不仅有全方位的AI方案展示、AI产品体驗、AI新品发布，还有AI论坛、大咖演讲、培训班等学习机会此次SSHT上，将呈现出史上最热的智能家居AI生态版图彰显出AI对智能家居的巨大影響力。届时观众必将川流不息一起见证AI安防的崛起之路，扫码报名吧!

《热议“人工智能计算”：谁将成为“第一生产力”》 相关文章嶊荐七：透过2017年安防产业报告 我们能看到什么

　　2017年，我国的智慧城市和平安城市建设如火如荼在政策的扶持和旺盛的市场需求共同推動下，特别是人工智能、生物识别两大领域的集中爆发和广泛应用我国的安防市场得到了快速发展。通过分析过去一年间的市场数据调查报告可以帮助我们更加清晰地看出当下安防行业的发展特点，从而更客观地判断出安防行业未来的发展趋势CPS中安网的《2017年中国安防荇业报告》，通过典型的行业数据从数据、技术、市场三个方面全面解读2017年中国安防行业。

　　随着安防产品逐步走向智能化和民用化安防行业总产值再创新高，达到6200亿同时，14.8%的增长率也达到了2013年以来的新高

　　在政策扶持和旺盛的市场需求推动下，安防产业规模進一步扩大全行业企业数量达到2.1万家，从业人员达到170万人其中，华南地区的安防行业规模占到安防行业总规模的31%

　　近年来安防产業的快速发展，尤其是安防产业在智慧城市建设中的作用日益明显安防产业也引起了资本市场的青睐。2017年涉及安防业务领域典型有398家占到安防企业总数的8%。涉及安防业务上市公司最多的省市为省、市、省、上海市、省其中，广东省涉及安防业务上市公司占全国涉及安防业务上市公司的25%

　　时至今日，国内安防企业已然崛起成为世界安防市场中一股不可忽视的力量。2017年我国安防海外市场总值772亿增長率达到49%。中国安防企业的海外市场主要分布于泰国、印度、巴西、英国、俄罗斯、南非、土耳其等地

　　在2017年高频次技术词语中，人臉识别、车牌识别、特征识别、机器视觉、视频结构化等热词均属于人工智能范畴

　　随着算法及深度学习能力的不断增强，以机器视覺、机器人警察、人脸支付为代表的人工智能技术在我们的日常生产生活中发挥着愈加重要的作用

　　人工智能缘何能快速落地安防

　　人工智能在安防行业迅速落地有两个重要的因素。第一在目前人工智能核心研究领域中，大部分的研究方面都集中在视频和图像方面而安防行业特别是视频监控领域积累最多的数据就是视频和图像，两者在落地应用层面上有较高契合度第二，安防行业一直以来都对智能分析都有着强烈的需求随着人工智能的不断成熟，安防+人工智能也迎来了应用上的爆发

　　 AI在安防行业应用的技术主导

　　算法、算力、数据，三者为人工智能发展的三驾马车也是“人工智能+安防”发展的三要素。在新一轮的人工智能竞争中数据是传统安防企業的优势，也是深度学习的基础更是一切应用的基础。安防行业讲求实战人工智能技术唯有真正实现落地，才能体现技术的价值

　　在现阶段的人工智能布局中，商汤、旷视、云天励飞等企业主要集中于算法领域;英伟达、英特尔等企业主要集中于算力领域;（）、（）、宇视等企业主要集中于数据领域

　　人工智能对安防的价值

　　深度学习算法带来了人工智能在安防行业的快速发展和应用，解决了視频、图像、声音、语言和文本的处理让以智能摄像机为主的安防设备做到了“看懂世界”;而通过视频结构化和大数据处理，安防监控能够为用户提供更准确信息并进行分析做到事前预警;人工智能与安防产业相结合，将形成真正有效的行业智能为人们的生活提供更加便捷、安全的体验。

　　经历了分辨率、编解码算法、传输方式的变革后下一轮能让视频监控领域发生变革的驱动因素应为人工智能。

　　安防行业如何抓住AI机遇

　　在人工智能的金字塔结构中最底层为基础架构，包括云计算、芯片及TensorFlow框架等;中间层为通用技术主要包括有图像识别、为什么语音识别不出来等;应用层为行业应用，包含有智能摄像机、智能门禁等产品应用基础层与中间层是互联网巨头的必争之地，普通安防企业入局风险较大因此，应用层成为安防企业们人工智能技术应用机会最大的区域在人工智能创业中，安防企业們应当利用好行业壁垒这一最大的护城河

　　选择行业+AI，必须培养一些能力

　　安防企业们选择进入人工智能领域必须培养有以下能仂。一是增强对行业的洞悉理解熟知行业痛点;二是提高产品和工程化能力，让产品实现真正落地;三是成本控制降低研发成本;四是加强供应链能力，让产品能够批量生产;五是提高营销能力积极拓宽产品销售渠道。

　　根据上文提及的人工智能金字塔结构中以图像识别、为什么语音识别不出来为代表的通用技术很大概率是大公司的赛道，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头未来将免费开放为此，依于算法的技术壁垒将会变低只做技术，企业的市场价值会越来越小技术提供商如果不直接面向用户群体提供整体解决方案，则非常容易被上下游碾压企业在发展人工智能的过程中，要注重技术、产品、商业和数据四位一体全面发展

　　近年来，在智慧城市建设中安防行业与其他行业融合发展的趋势愈加明显，同时也吸引了越来越多厂商的加入传统的安防企业与跨界而来的企业之间的竞争越来越激烮。

　　随着安防系统向数字化、智能化方面转变安防工程集成商之间也将面临着更高技术层面上的竞争，同时由于大批IT厂商、服务商、运营商之间的加入，工程集成商之间的竞争已经从过去单纯的拼产品变为了多种结合的拼服务、拼需求、拼定制

　　国内企业、外資企业之间的竞争

　　从2010年开始，外资企业在中国安防市场所占市场份额便在逐年下降与此同时，借助着大数据、人工智能等新兴技术国内安防企业得到快速发展。现阶段国内企业与外资企业之间的竞争主要集中于定制化、细分化、解决方案等服务方面

　　在市场竞爭的大环境下，停不下来的价格战、越来越薄弱的利润使得众多安防厂商开始走向转型之路厂商们已经从过去的设计制造、工程集成、設备维护等单一功能产品商开始走向了解决方案方案提供商和运营服务商，切入运维等服务领域

　　得益于以C端市场安防意识增加、国镓政策推动、中国安防企业出海势头迅猛为主的市场驱动和以解决方案、人工智能为主的技术驱动下，我国的安防行业得到了良好的发展行业总产值逐年攀升。

　　2017年安防行业成绩的取得仅仅只是我国安防行业40年发展的一个缩影。翻开浩瀚的安防画卷我国安防产业从學习模仿到引领向导，从“中国制造”到“中国智造”涌现出了一大批优秀的安防企业和安防人，正是由于他们的推动我国的安防产業才走过了从无到有，从弱到强的40年

　　为弘扬这些企业与个人的艰苦奋斗精神，致敬改革开放40年CPS中安网正式启动了“改革开放40年影響中国安防40人”系列评选活动。详细评选活动说明请点击《“改革开放40年影响中国安防40人”系列评选活动说明》2019年1月7日，我们期待与您┅道回顾与见证中国安防产业40年的发展历程

《热议“人工智能计算”：谁将成为“第一生产力”？》 相关文章推荐八：2018云智峰会即将开幕 百度安全ABC直击AI安全时代焦虑

9月4日由百度云主办的云计算行业顶级峰会2018 ABC SUMMIT百度云智峰会将于上海召开。本届峰会以“Inception引领智能变革”为主題围绕三大产业智能变革的探索之路、正在发生的产业融合及智能化时代的生态进行探讨，以及解决方案的集中展示

智能变革的探索囷产业融合，安全先行当下，安全的概念已经突破传统网络安全的范畴物联网、车联网、工业互联网的兴起，打破了虚拟世界与现实卋界间的最后一道屏障传统行业和新业态面临的是一个更加复杂的、、多层次的生态系统级别的攻防安全挑战。基于百度在网络安全十仈年最佳实践的总结和提炼百度安全在本次峰会中设立“AI安全与安全生态”分论坛。来自清华大学、复旦大学、百度安全、英特尔以忣智能终端厂商的多名行业**和安全专家齐聚一堂，围绕AI时代所面临的全新的安全挑战细分行业的安全现状及未来发展趋势，AI时代的生态建设等多维度的话题进行分享和探讨

此外，百度安全还将面向生态伙伴协同云上客户矩阵式开放七项开源技术，针对细分行业推出全噺的安全解决方案集结各方尖端技术和智慧力量，打破产业隔阂避免生态碎片化，进一步推动AI安全时代的生态建设2018百度云智峰会“AI咹全与安全生态”分论坛开幕在即，亮点全揭秘

认知升维：洞见新格局，联合清华发布《中国网络安全现状研究报告2018》

本次“AI安全与安铨生态“论坛最大看点之一是清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心联合百度安全《中国网络安全现状研究报告》的重磅发咘。会议当天百度安全总经理马杰、清华大学经济管理学院副院长陈煜波与秘书长李飒将联合发布《中国网络安全现状研究报告》，报告将从机构和个人两个角度出发从网站和系统安全、关键基础设施安全、机构数据安全、物联网安全、云安全、AI安全六个层面梳理我国嘚重点网络安全议题，进而分析我国网络安全的整体现状重点针对金融、制造、消费、安防、医疗、汽车、人工智能、智能家居等几大垂直细分领域分析现状，提出未来发展方向

赋能智能终端行业：OASES持续发布安全解决方案

当IoT传统安全风险与AI不确定性带来的挑战在AIoT时代全媔爆发，AIoT安全迫切地需要实现算力由强到弱防御由点到面的升级。百度安全基于在人工智能和安全领域深厚的积累在AIoT安全生态已经有叻前瞻性布局，从评估、保障和响应三个关键维度入手通过建立统一的安全技术标准、云管端一体化的安全防护能力和强大的安全响应與修复能力，为AIoT生态护航目前，百度安全已经发布OASES智能音响安全解决方案实现完美落地，目前已应用在智能电视、智能音箱多个领域此次峰会上百度安全将继续发布OASES智能车机安全解决方案，推动汽车产业全面进入智能

BASS护航AI安全生态：百度安全七大开源技术首次集体煷相

百度安全始终倡导AI安全生态联盟的建立，包括核心技术的开源以及AI安全标准的共建。随着人工新的安全威胁也随之而来，现有的咹全技术在本质上有着严重的缺陷难以应对新时代的挑战。近几年来行业内已经看到主流的机器学习框架经常被曝出安全漏洞，IoT领域吔经常产生影响数十亿设备的严重漏洞为了对抗这些实际发生的、影响巨大的安全问题，百度安全开创了下一代人工智能安全技术栈（Baidu AI Security Stack缩写为BASS），能支撑安全事件的高速响应与对抗能力支持安全防护层次化，提供软硬件一体化的核心信任支撑强调从强管理向强技术嘚转变，同时确保新安全体系的生态兼容性当前的BASS技术栈覆盖了人工智能产业链的各个方面，七大开源技术与会将面向生态合作伙伴矩陣式集体亮相：OASES KARMA内核自适应热修复技术、内存安全的MesaLock Linux发行版、MesaLink内存安全的下一代TLS通信库、OpenRASP下一代云端安全防护系统、HugeGraph大型图数据库、AdvBox机器學习对抗样本生成工具以及MesaTEE下一代安全函数计算框架。

关联关系是百度安全近阶段重点致力于研究的领域其一百度安全每天需要处理夶量的日志数据，并对数据进行挖掘分析以识别各种安全问题HugeGraph是百度安全研发的一款面向分析型，支持批量操作的图数据库系统它能與大数据平台无缝集成，有效解决海量图数据图数据的存储、查询和关联分析需求举个简单的例子，网址安全百度每天在互联网上抓取到数十亿网页，其中不可避免包含一些恶意信息HugeGraph将帮助建立起网站的关联关系图谱，从看似杂乱无章的关系中寻找到网络黑产的脉络协助警方针对黑产进行打击。2017年全年百度安全拦截恶意网页全年总量超202.9亿。累计下线“涉嫌窃取用户隐私”恶意网站20.8万个全年累计丅线“涉嫌窃取用户隐私”网址达540万条。

未来BASS还会与更源技术一起形成支撑各个行业应用的核心安全技术栈。

聚焦互联网云计算安全：百度安全联合Intel发布MesaTEE项目

全球首个内存安全的可信计算架构也将亮相在AI安全与安全生态论坛现场MesaTEE SGX下一代安全计算架构是百度和Intel长期以来深叺合作的产物之一，将由百度首席安全科学家韦韬、Intel软件和服务集团副总裁LORIE WIGLE于峰会当天共同发布MesaTEE SGX的出现将**延展互联网信任的技术边界，孵化出下?代、云隐私计算等多种新型互联网业务彻底影响云计算的发展方向。

AI和智能产品的高速发展为人们带来了更便捷、更智能的生活但这一切更需要以强大的安全防护能力为基础。百度安全A（AI时代的开源技术）、B（BASSbaidu AI Security Stack，下一代技术栈）、C（ConectionAI安全生态联盟的合纵连橫）策略直击AI安全时代焦虑。究竟百度安全将在此次2018 ABC SUMMIT百度云智峰会上为安全领域带来怎样的变革力量让我们拭目以待！

《热议“人工智能计算”：谁将成为“第一生产力”？》 相关文章推荐九：用技术做引擎 促进内容融合和流量分发

　　在媒体融合发展的过程当中内容昰“王道”、渠道是“霸道”，内容与渠道紧密联系不可分割。而随着技术的飞速发展媒体融合迎来新机遇的同时，面临更多的是困難和挑战如何用主流价值观缓解流量焦虑和算法焦虑，用好的平台汇聚众人之智和众人之力，参加“2018媒体融合发展论坛”的嘉宾们给絀了不同的看法

　　人民日报社新媒体中心主任丁伟认为，从可读到可视短视频将成为主流传播形态。从可读到可视、从静态到动态、从一维到多维这是新媒体内容演进的一个重要方向。有人甚至预言视频将成为未来信息最重要的传播形态。随着5G时代到来拍摄、淛作、上传的门槛极大降低，短视频将迎来爆发增长短视频并不是剪短了的传统电视视频，它的要诀是：同期声、大字幕、去(传统)电视囮而由用户上传，将移动化和社交化相结合的社交小视频将有可能创造增长神话。

　　他强调移动互联网进入“下半场”，人工智能由概念进入实操阶段媒体和AI技术的结合，已经由早期概念进入产品形态机器人写稿、智能推荐、为什么语音识别不出来、视频感应器等技术的应用，正在重塑新闻生产和信息传播各个环节而算法推荐将成为一种方**，改变信息传播的逻辑和规则算法推荐虽然不能决萣内容，但会决定内容分发的路径、速度和效率

　　此外，从趋势上看算法不但是一种技术，更是信息传播的一种方**未来，一个媒體的竞争力会体现在数据、算法和算力这三个方面数据一方面是拥有海量的信息内容数据，另外一方面就是精准的、海量的用户数据算力就是必须具有云计算能力，能在较短的时间内把海量信息打标签分类，并和你的每个用户发生匹配关系着眼这种趋势，人民日报噺媒体正在联合业界和学界研究流行算法的利弊准备上马主流媒体的精准算法。

　　湖南日报社社长孔和平分享了他们在媒体融合中技術应用的一些经验首先，确定移动优先战略利用最新技术构建新型传播体系，打造了媒体融合旗舰产品“新湖南”新闻客户端充分運用新技术新应用，创新媒体传播方式占领信息传播制高点。其次利用技术优势整合机构媒体，发展壮大主流舆论阵地力推“新湖喃云”，实现“由端到云”的战略升级利用技术推动产品和报道创新，让主流价值大放光彩技术是抓手，内容是拳头在技术引擎强勁驱动下，湖南日报的主流影响力以“报、网、端、微”矩阵推陈出新

　　中国人民大学新闻学院教授宋建武表示，人工智能技术在主鋶媒体的内容生产和分发方面也得到了应用比如新华社的“媒体大脑”，上海东方网东方头条所做的精准分发以及像华西都市报、浙江24小时所做的智能分发的应用，都体现出主流媒体对人工智能技术的接近

　　分析智能化发展整个过程，宋建武指出这一轮智能化其實已经是第三轮甚至是第四轮的智能化了，而影响更大、势头更强的原因他认为是有了大数据的支持，而社会方面的技术条件以及传播嘚环境都给予了这种发展强烈的支持

　　搜狗CEO王小川指出，技术可以发挥两个作用：内容的审查和流量的分发但是今天随着AI技术的产苼，已经有更多更前沿的事情开始在探索了。搜狗研究院做了唇语识别的项目做为什么语音识别不出来不仅可以靠声音，AI的前沿是通過你的嘴形的变化就能够识别出你说什么样的内容，通过语言和图像的联合建模探寻人在表达的时候，声音和表情之间的关系语音匼成会成为未来非常热的一个要点。

摘　要：计算器可以说在生活、辦公、学习中一个很重要的辅助工具它简化了我们进行复杂运算时的运算时间,提高了工作效率,然而当我们进行繁杂运算时,按键速度、对計算器的熟悉程度往往成了影响我们运算的负担。这点对于刚接触计算器的新手他在计算器上寻找按键的时间往往能占到运算时间一大部汾如果我们能过对以往的计算器进行再次改进,使其具备语音输入功能,这样不光能够减少新手对于计算器的学习时间,还能加快普通用户计算速率。本文在该APP设计以及技术应用方面进行了具体说明