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智能行业一周大事记:智能家居动作频繁

2019-12-04 13:17:50来源:励志吧0次阅读

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日期:2016-09-06 19: 6:44来源:物联中国 点击:50 次 核心提示:智能化时代已经来临,信息技术将逐渐取代传统制造技术成为产业的核心价值来源,并且速度会越来越快。如今,这种技术、应用创新的事件在智能化行业里时刻发生着,下面小编就带你来回顾一下上周的智能化行业发生了哪些大事?  越来越多人能感受到智能化设备与生活、学习和工作的密切联系,从智能手环、谷歌眼镜等可穿戴设备,到血压计等健康监测设备,再到入主家庭的智能家居,以及正在进行的智慧社区、智慧城市建设 人工智能、家居智能以及建筑智能三大领域的产品、技术层出不穷。

 这再一次告知我们:智能化时代已经来临,信息技术将逐渐取代传统制造技术成为产业的核心价值来源,并且速度会越来越快。如今,这种技术、应用创新的事件在智能化行业里时刻发生着,下面小编就带你来回顾一下上周的智能化行业发生了哪些大事?

 小米发布扫地机器人,米家已有 7款产品4000万设备接入量

 8月 1日,小米在北京召开了小米生态链2016秋季沟通会,正式对外发布剑指iRobot Roomba980和NeatoBotvacD8500等世界顶级产品的米家扫地机器人。

  米家扫地机器人是小米生态链历史上最复杂的产品之一,它有1279个零件,11 套模具。 小米公司联合创始人、副总裁、小米生态链负责人刘德表示。实际上,智能手机大概也是1200、1 00个器件,可见扫地机器人复杂程度远远超过一般的 家用电器 。

 百度世界大会:人工智能有望加速互联网内容 变现

 在9月1日举行的百度世界大会上,百度董事长兼首席执行官李彦宏表示,互联网正在进入人工智能时代,人工智能将使全社会迎来变革性的发展,互联网内容 变现 将不是难题。

 百度首席科学家吴恩达表示,百度人工智能的两大开放平台将向合作伙伴开放技术与培训资料,实现内容变现,促进行业发展。例如,欧莱雅基于百度AR技术,在品牌营销领域创新,实现销售突破;《魔兽》出品方传奇影业利用百度的用户画像能力,实现精准推荐,提升票房。

 继Sonos之后,亚马逊Alexa将与LG联想合作

 9月2日,LG电子宣布将会与亚马逊合力开发智能家居。LG电子计划将亚马逊的Alexa虚拟助手服务植入在LG设备中,支持SmartThinkQHub,该设备可以通过互联网将家电连接在一起。置入Alexa之后,用户可通过语音控制LG的家电。

 此外,LG还会将亚马逊的语音购物功能 Dash 添加到SmartThinQ传感器中,方便消费者订购亚马逊的产品。与此同时,亚马逊Alexa语音助手也正在计划进入PC平台。联想高管称,联想近期正在与亚马逊谈判,在联想的计算机中集成Alexa助手。

 谷歌合并Nest,为了打造统一的智能家居平台?

 据外媒最新消息,近日谷歌母公司Alphabet正式宣布,未来将对旗下的智能家居子公司Nest进行重组,Nest将完全并入谷歌物联网部门,加入GoogleHome的产品研发之中。这意味这此前与谷歌平起平坐,同为Alphabet旗下直属子公司的Nest,将正式并入谷歌的一个子部门。

 目前,在人工智能技术即将迎来大发展的时代背景之下,或许像亚马逊Echo和GoogleHome那样让智能家居变得更加便捷和人性化,最终形成一个全能助手级的产品,这才是未来的发展趋势。因此从这个意义上说,Nest最终合并到GoogleHome的结局,也算是大势所趋了。

 张艺谋用全息投影导了一场高难度表演:在西湖水上跳《天鹅湖》

 9月4日,G20峰会的文艺演出在西湖上表演了《天鹅湖》,细心的观众也能观察到,这一次的演出实际上是动用了 黑科技 的,而演出的总导演张艺谋也说过说,这个演出的难度堪比奥运会开幕式。

 本次使用的技术,更加准确的来说应当就是 全系投影 。至于更加科幻,能够投射出从 60度来观察的立体三维影响的全系影像技术,现在也只存在于科幻电影和实验室中。这种全系影响,不仅在设备器材上以昂贵的价格为显著特点,对于技术的要求也是更加苛刻与全面。

 计算全息所需的计算量极大,立体比平面的计算量更大,学者们提出了很多算法,类似于切片法、查表法等等,但是无论如何要动态演示对目前的计算机都是个严峻考验。

 人工智能最新应用:提高肺部诊断准确性!

 一项新的研究成果表明,人工智能有助于更好地理解长期肺部疾病诊断中的肺部功能测试结果。这项成果在2016年9月4日的欧洲呼吸协会的国际大会上得到了展示,这是对人工智能在改善肺部疾病诊断准确性方面潜在应用的首次探索。

 这项研究的第一作者MarkoTopalovic说道: 这个方法的好处是能更准确、更自动地解释肺功能测试结果,从而更好地检测疾病。这不仅可以帮助到没有经验的临床医生,对医疗整个方面都有很多好处,因为这能节省完成最终诊断的时间,而且可以减少临床医生正在用于确认诊断的额外测试。

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