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Argo AI는 Super Lidar를 개발했습니다. 그게 그렇게 중요한 건가?

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Argo AI는 최고의 자율 주행 스타트 업 중 하나 인 것 같습니다. Ford와 Volkswagen의 상당한 지원을 받고 있습니다. 회사에 대한 그들의 투자는 각각 총 1 억 달러와 2.6 억 달러입니다. 내가 마지막으로 확인한 바에 따르면, 세계 최고의 자동차 제조업체들은 심각한 실사없이 회사에 수십억 달러를 떨어 뜨리지 않으며 그 성과를 기대합니다.

하지만 앞서 말했듯이 자율 주행 개발에는 근본적으로 다른 두 가지 접근 방식이 있으며, 둘 중 어느 것도 우리를 대용량 로봇 축으로 이끌 것이라는 보장은 없습니다. 아니면 둘 다 할 수 있습니다.

Tesla는 순전히 비전 (카메라)과 인간처럼 행동하는 노력을 더 잘하는 AI 소프트웨어에 초점을 맞추고 있습니다. Waymo와 Cruise 및 Argo AI와 같은 다른 업체는 라이더가 중요한 구성 요소라고 확신합니다. 이 주제에서 Argo AI는 방금 크게 발전했을 수 있습니다. 회사가 헤드 라인에 뉴스를 구성한 방법은 다음과 같습니다. "획기적인 새로운 Lidar 기술로 Argo AI에 자율 배송 및 Ride-Hail 서비스의 우위 제공. "

26 년 2021 월 XNUMX 일 월요일 펜실베이니아 피츠버그의 스트립 지구에서 AI Argo. (Jared Wickerham의 사진 / AI Argo 용)

핵심은 새로운 라이더가 400m 떨어진 물체를 감지 할 수 있다는 것입니다. 이는 다른 라이더 기술에 비해 약 25 % 향상되었습니다. 너무 초라하지 않습니다. 당연히 주변 환경을 더 잘 감지 할 수 있습니다. 400 미터 주변에있을수록 좋습니다. 간단히 말해서, 이러한 개선은 Argo AI와 그 지지자들을 군중과 분리시키는 요인이 될 수 있습니다.

반면에 많은 사람들 (즉, Tesla가 최선의 접근 방식을 가지고 있다고 생각하는 사람들)은 성공 또는 실패를 결정하는 핵심 요소는 다음과 같다고 지적했습니다. 지성, 이 시점에서 그것은 모두 지능에 관한 것입니다. 카메라, 센서, 레이더 또는 리다를 원하는대로 개선하세요. AI가 어리석은 지 여부는 중요하지 않습니다. (참고 : 저는 Argo AI의 AI가 멍청하다고 주장하는 것이 아닙니다. 얼마나 똑똑하거나 멍청한 지 모르겠습니다.) 다음은이 문제에 대한 몇 가지 트윗입니다.

그것이 비평가들의 반응입니다. 나는 내기의 측면에 기대어 있지만,이 경기장에서 누가 XNUMX 위를 차지할 것인지 아무도 모른다는 사실을 반복하고 싶습니다. 또한 Argo AI 팀은 상용화의 정점에 있다고 생각하는 것으로 보입니다.

일반적으로 다양한 플레이어의 CEO는 자신의 접근 방식에 확신을 가지고 있습니다. Tesla CEO Elon Musk의 Tesla 리더십에 대한 의견은 잘 알려져 있으며 Waymo 임원들도 자신의 신념으로 목소리를냅니다.

Argo AI 측에서는 내년 인 2022 년에 상용 robotaxi 서비스를 시작할 계획입니다. 그것은 Ford와의 협력입니다. (폭스 바겐 그룹은 XNUMX 년 후반에 Argo AI 기술을 구현할 계획입니다.)

26 년 2021 월 XNUMX 일 월요일 펜실베이니아 피츠버그의 스트립 지구에서 AI Argo. (Jared Wickerham의 사진 / AI Argo 용)

새로운 라이더는 2022 년 목표에 매우 중요합니다. Argo의 CEO이자 공동 창립자 인 Bryan Salesky는 "고속도로에서 안전하게 운영 한 다음 전체 대도시 지역으로 확장 할 수있는 능력을 실제로 발휘합니다. 블룸버그. 새로운 라이더 시스템의 확장 된 범위는 또한 로봇 축이 시속 65km 이상에서 작동 할 수있는 능력을 열었습니다.

아르고 AI 릴리스를 누르십시오 추가 :“Argo Lidar의 도입으로 글로벌 자율 주행 기술 회사 인 Argo AI는 대부분의 경쟁 업체가 자율 배송 및 승차 우박 서비스를 상용화하지 못하게하는 한계를 극복했습니다. Argo Self-Driving System (SDS)은 멀리서 가장 잘 보이지 않는 물체를 더 정밀하게 감지하여 주야간 360도 인식이 가능하며 바쁜 도시 거리, 교외 지역 및 인근 지역에서 안전하게 운전할 수 있습니다. 이제 고속도로 속도로. 이러한 기능은 수백만 명의 사람들에게 자율 주행 차량에 대한 약속을 실현하는 서비스를 구현하는 데 필수적입니다. "

그것은 부드러운 진술이 아닙니다. Argo AI는 기본적으로“우리는 퍼즐을 풀었습니다! 그리고 우리가 먼저 해냈습니다!”

“자율 주행 차량 기술의이 획기적인 발전은 Argo가 혁신적인 형태의 장거리 라이더를 개발하는 회사를 2017 년 인수했습니다.. 그 결과 안전한 고속도로 주행을위한 어두운 물체 감지 기능을 갖춘 400 미터의 업계 최장 거리 감지 범위 기능으로 여겨지는 센서가 탄생했습니다. Argo Lidar는 또한 초 고해상도 인식 기능을 제공하여 복잡한 도시 거리에서 안전한 작동을 위해 작은 물체를 식별하는 데 필요한 사실적인 이미지를 제공합니다.”

그렇습니다.이 기술은 2017 년부터 Argo AI에 의해 개발되고 개선되었습니다. 이는 새로운 라이더를 대량으로 상용화 된 제품에 사용할 수있는 수준으로 만들었다는 것을 의미합니다.

Argo AI의 창립자 겸 CEO 인 Bryan Salesky는“Argo Lidar는 완전히 새로운 수준의 자율 주행 기술을 도입하여 배달 및 승용차 서비스를 지원할 수있는 능력을 발휘합니다. "Argo Self-Driving System은 특히 전염병에서 벗어나 기업이 원하는 안전, 규모 및 서비스 경험과 고객이 요구하는 서비스를 제공합니다."

이것이 사실인지 알 수 있겠지만, 진정으로 시장에 출시 할 준비가되지 않았다면 제품을 이렇게 많이 홍보하는 것은 어리석은 생각 일 것임을 강조 할 가치가 있다고 생각합니다. 나는 Salesky를 어리석은 사람으로 받아들이지 않으며, 현실보다 더 낙관적 인 결론에 지나치게 열정적으로 뛰어 드는 사람으로 그를 받아들이지 않습니다.

하지만 기술이 준비되어 있다면 Volkswagen이이를 구현하기 위해 XNUMX 년 중반까지 기다리는 이유는 무엇입니까? 우선, 자동차는 생산이나 배송에 앞서 하드웨어를 포함하도록 설계되어야합니다. 폭스 바겐은 차량 개발에 더 많은 시간이 필요합니다. 또한,하지 않는 것이 일반적인 조언입니다 먼저 새로운 기술 / 상업용 제품을 테스트합니다. 폭스 바겐은 포드와의 출시가 어떻게 진행되는지보고 타임 라인을 결정할 것입니다.

제가 궁금한 점은 이와 같은 시스템이보다 일반적인 Tesla AI / FSD를 시장에 출시 할 수 있다면 점차적으로-기본적으로 L4 자율성을 달성하여 다양한 도시와 대도시의 상업 서비스에 사용될 것인지 여부입니다. Tesla는 일단 준비되면 훨씬 더 나은 일반 시스템을 가질 수 있지만 4 년 일부 주요 도시에서 L2022 기능 문제를 해결하는 것은 극적인 진전이 될 것입니다. 우리는 보게 될 것이다.

마무리하려면 이번 주 Argo AI에서 뉴스:


확장 준비

Argo SDS 기능은 회사의 차량 파견 인프라 및 운영 경험과 결합되어 상용화와 관련하여 분명한 이점을 제공합니다.

  • 도시, 교외 및 고속도로에서의 안전한 운영을 통해 창고에서 도시 및 교외 경로로 연결하여 중거리 및 라스트 마일 배송을하거나 가장 수요가 많은 공항을 오가는 승용차 호출 경로로의 서비스를 제공합니다.
  • 미국 XNUMX 개 도시에서 광범위한 테스트 및 개발을 기반으로 운영을 확장했으며 올해 추가 도시는 유럽으로 확장 될 예정입니다.
  • 도시 및 교외 운영 지역 내의 주소 대 주소 라우팅을 포함한 서비스 경험을 통해 배송 또는 통근자의 효율성을 극대화합니다.

고품질의 상용 등급 자율 주행 차량의 기술 통합 및 개발에있어 자동차 파트너 인 Ford Motor Company 및 Volkswagen Group과의 긴밀한 협력을 통해 Argo는 상용 차량 가동 시간을 극대화하고 운영 및 고객 만족도를 개선하기위한 내구성 요구 사항을 충족 할 수 있습니다.

"우리는 독보적 인 자율 주행 기술과 운영 능력을 보유하고 있습니다."라고 Salesky는 말합니다. "우리 수도 인 마이애미에서 실리콘 밸리에 이르기까지 XNUMX 개 도시에서 매일 이러한 능력을 입증함으로써 우리는 배송, 소매 및 차량 공유 파트너를위한 다음 단계의 성장을 가능하게 할 준비가되어 있습니다."

비교할 수없는 기능

맞춤형으로 설계된 센서 및 고성능 컴퓨팅과 함께 Argo Lidar는 Argo SDS의 핵심입니다. 다음과 같은 인간 운전의 가장 복잡한 측면을 처리하도록 설계되었습니다.

  • 검은 색으로 칠해진 차량 중 가장 어둡게 보이는 차량-장거리 및 밤의 어두운 곳에서도 빛의 1 % 미만을 반사하는 차량
  • 360 ° 시야를 활용하여 다가오는 고속 교통이있는 도로로 좌회전을 안전하게 탐색
  • 터널에 들어오고 나갈 때와 같이 어둠에서 밝은 빛으로의 즉각적인 전환 관리
  • 동물과 같은 작고 움직이는 물체를 초목 및 정적 물체와 구별

Argo Lidar의 혁신은 "Geiger-mode"감지로 알려져 있습니다. Argo AI의 독점적 인 가이거 모드 라이더는 가장 작은 빛 입자 (단일 광자)를 감지 할 수 있으며 반사율이 낮은 물체를 감지하는 데 중요합니다. 1400 나노 미터 이상의 높은 파장 작동과 결합되어 Argo Lidar는 단일 센서에서 장거리, 고해상도, 낮은 반사율 감지 및 전체 360 ° 시야를 포함한 고유 한 기능을 제공합니다.

Argo AI 하드웨어 개발 팀은 새로운 라이더 센서의 시리즈 생산을 위해 고도로 숙련 된 계약 제조업체와 협력하고 있습니다. Argo Lidar 센서의 첫 번째 배치는 이미 Argo의 자율 주행 테스트 차량에 대한 온로드 테스트를 지원하고 있습니다. 조만간 Ford와 Volkswagen Group과의 대량 생산 계획은 자율 배송 및 우박 서비스의 광범위한 상용화로 이어질 것입니다.


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출처 : https://cleantechnica.com/2021/05/05/argo-ai-has-developed-a-super-lidar-does-it-matter/

인공 지능

머신 러닝 vs 딥 러닝 vs 인공 지능 | 심층적 인 차이점 파악

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ML 대 Dl 대 AI | 심층적 인 차이점 파악 – Analytics Vidhya





















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출처 : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/machine-learning-vs-artificial-intelligence-vs-deep-learning/

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항공산업

첨가제 제조; 아마도 인더스트리 4.0을 가능하게하는 가장 큰 구조적 변화

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3D 프린팅 또는 적층 제조는 여러 중요한 산업에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. 기업들은 완벽하게 작동하는 자동차부터 미슐랭 스타를받은 저녁 식사에 이르기까지 모든 것을 인쇄하기 시작했습니다. 의학 연구소에서는 기능하는 신체 부위를 인쇄하는 실험도 해왔습니다.

최근 적층 제조는 실용적인 다재다능 함을 보여주었습니다. COVID-19가 제기 한 전례없는 문제를 해결하는 데있어 강력한 도구가되고 있습니다. 의료 종사자에게 개인 보호 장비를 제공하고 환자에게 인공 호흡기를 제공합니다.

3D 프린팅 (적층 제조라고도 함)과 같은 고급 제조 도구는 이러한 최적화가 강력한 성능에 민감한 애플리케이션 유형에 필수적입니다.

3D 프린팅은 더 적은 생산량에서 더 비용 경쟁력이 있습니다. 설치 비용을 상쇄하기 위해 규모의 경제에 도달 할 필요가 없기 때문입니다. 따라서 제너 레이 티브 설계를 통해 대량 맞춤화가 가능합니다. 3D 프린팅 비용이 지속적으로 감소하고 재료의 다양성이 증가함에 따라 3D 프린팅은 점점 더 많은 응용 분야에서 중소형 부품에 실용화되고 있습니다.

전기 자동차와 자동차 산업은 최신 기술과 혁신으로 제조 분야에서 탁월한 위치를 차지하고 있습니다. 자동차 전기 및 전자 시스템은 더욱 복잡해지고 있습니다. 오늘날의 자동차 설계 작업을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 인포테인먼트, 편의성 및 편의 기능은 물론 스티어링 및 스로틀 제어와 같은 안전 및 미션 크리티컬 시스템까지도 전기로 구동되는 컴퓨터, 액추에이터 및 센서를 통해 수행됩니다.

Generative Design의 도움을 받아 적층 제조는 시스템 정의 및 요구 사항을 입력으로 사용하고 규칙 기반 자동화를 사용하여 E / E 시스템의 논리, 소프트웨어, 하드웨어 및 네트워크에 대한 아키텍처 제안을 생성합니다. 이러한 규칙은 베테랑 엔지니어의 지식과 경험을 포착하여 설계 전반에 걸쳐 젊은 엔지니어를 안내합니다. 이 IP를 캡처하면 기업이 기존 회사 지식을 배우고 구현할 때 차량 아키텍처와 차세대 엔지니어를 모두 개발할 수 있습니다.

또한 부품을 통합 할 수있는 기능을 제공하므로 생성 알고리즘과 3D 프린팅으로 생성 된 복잡한 단일 형상이 수십 개의 개별 부품으로 구성된 어셈블리를 대체 할 수 있습니다.

항공산업

첨가제 제조

항상 최첨단에있는 항공 우주 산업은 적층 제조의 얼리 어답터였습니다. 항공 우주 기업은 제조 업계의 가장 엄격한 표준 중 일부를 충족해야하며 부품 및 구성 요소는 최고 성능의 재료로 만들어야합니다. AM을 사용하여 엔지니어는 복잡한 고강도 부품을 설계하는 동시에보다 효율적인 지오메트리를 인쇄하고 상당한 양의 불필요한 재료를 제거하여 항공 우주 부품의 무게를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 연료 소비를 줄이고 CO2 배출량을 줄이고 비용을 절감 할 수 있습니다.

소비재

적층 제조는 소비자 기반 제품의 주문형 보충제를 제조 할 때 많은 이점을 제공합니다. 개념에서 완성까지 제품을 가져 오는 마케팅 팀의 경우 종종 디자인에 가장 많은 시간이 소요됩니다. 제품이 올바른지 확인하기 위해 이해 관계자에게 개념을 증명하고 궁극적으로 소비자에게 만족스러운 제품을 제공하는 프로토 타입을 만드는 데 많은 시간이 소요됩니다.

AM을 수용함으로써 마케팅 팀은 제품의 반복을 훨씬 더 빠르게 개발 한 다음 필요에 따라 디자인을 조정하기 위해 빠르게 회전 할 수 있습니다. 적층 제조가 생산량과 속도에 따라 계속 발전함에 따라 AM 기술을 통해 더 많은 소비자 제품이 생산되어 빠르고 효율적인 대량 생산 요구를 충족 할 수 있습니다.

인프라

집에서 살거나 3D 프린터로 완전히 만들어진 다리 위를 걷는다는 것은 더 이상 어리석은 일이 아닙니다. 곧 이것이 현실이 될 수 있습니다. 실제로 3 년에 세계 최초의 2018D 프린팅 보행자 다리가 공개 된 곳은 이미 네덜란드에 있습니다.이 구조는 용강을 적층 한 적층 로봇에 의해 만들어졌으며 약 40 피트 크기입니다.

건설 시장의 적층 제조가 확장되어 산업의 새로운 시대를 열었습니다. Transparency Market Research의 연구에 따르면 인프라 비서의 3D 프린팅은 33 년까지 CAGR 2027 %로 확대 될 것으로 예상됩니다. 인쇄물은 인프라를 구축하거나 건물을 건설 할 때 층별로 정확하게 적용 할 수 있기 때문에 AM은 재료 낭비를 줄입니다. 건설이 가능한 한 비용 효율적이되도록합니다.

또한 3D 프린팅 기술은 복잡한 설계 구조를 허용합니다. 재료가 정확하게 인쇄되기 때문에 건설 실수와 잘못된 설계로 인한 인프라 사고 가능성이 줄어 듭니다.

3D 프린팅은 일상적인 교량 건설에 사용되지 않지만 산업이 확장됨에 따라 많은 미래 잠재력이 있습니다. 그리고 미국 교량의 XNUMX 분의 XNUMX 이상이 주요 수리 작업이 필요하거나 교체되어야한다는 최근 보고서에 따르면 가까운 장래에 산업이 급속히 확장 될 수 있습니다.

의료 및 제약

적층 제조는 의료 산업에 혁명을 일으켜 한때 공상 과학 소설이었던 것을 새로운 현실로 바 꾸었습니다. 이 기술은 의사, 환자 및 연구 기관에 돌파구를 제공하고 있습니다. 내구성있는 보철물과 실제와 같은 해부학 적 모델부터 외과 용 등급 부품에 이르기까지 의료 분야에서 이미 성공적으로 인쇄 된 엄청난 양의 물체는이 기술이 가까운 미래에 의료 분야에서 보유 할 잠재력을 엿볼 수 있습니다.

예를 들어 적층 제조는 3D 의치, 크라운, 심지어 Invisalign과 같은 인쇄 된 치과 용 기기 및 맞춤형 장치는 각 개인에게 맞춤화 된 다양한 기판과 인쇄물로 구성됩니다. 현재 디지털 치과 용 3D 프린팅 시장의 가치는 2.5 억 달러이며 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 적층 제조는 사용자에게 최고 수준의 편안함을 보장하기 위해 더 나은 착용감을 위해 대량 생산 될 수있는 보청기와 같은 장치를 허용합니다.

최근 진행중인 프로젝트 중 하나는 연구자들이 인간 배아 줄기 세포를 인쇄하기 위해 추가 기술을 사용하는 것입니다. 그렇게함으로써,이 줄기 세포는 약물을 테스트하거나 대체 장기를 성장시키기위한 조직을 만들고, 화상 또는 손상된 피부를 대체 할 수있는 피부를 인쇄하고, 암세포를 인쇄하여 새로운 약물을 연구하고 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 웨이크 포레스트 재생 의학 연구소의 외과 의사 앤서니 아탈라 (Anthony Atala)는 장기 인쇄 작업이 곧 장기 이식을 대체 할 것이라고 믿고 있습니다.

따라서 적층 제조는 산업과 제조업체를 전통적인 제조 방식이 파괴되어 미래 산업 및 제품 제조를위한 더 빠르고 정확하고 정확한 솔루션을 제공하는 시대로 이끌고 있습니다.

Mayank Vashisht | ELE 타임즈 | 기술 기자

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.eletimes.com/additive-manufacturing-perhaps-the-biggest-tectonic-shift-enabling-to-industry-4-0

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AI

인도 정부와의 빈번한 공격은 기술 대기업의 계획을 복잡하게 만듭니다

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엔터프라이즈 데이터 기술 및 전략을 변환 2021.


(로이터) — 인도 정부와 미국 빅 테크 사이의 또 다른 침략은 일부가 확장 계획을 재고하는 정도까지 수십억 달러를 투자하여 최대 성장 시장에서 허브를 구축 한 기업들 사이에 환멸을 심화 시켰다고이 문제에 가까운 사람들이 말했다.

정부는 토요일 트위터가 소셜 미디어 회사가 법적 요청에 더 많은 책임을지게 만드는 새로운 규칙을 준수한다고 밝히지 않았으며, 따라서 플랫폼에 게시 된 콘텐츠에 대한 책임 면제를 잃을 위험이 있다고 말했다.

트위터는 일부 임원들이 보호주의 자라고 불렀던 데이터 프라이버시 법안 및 정책에 대해 Narendra Modi 총리의 행정부와 함께 오랫동안 동포 인 Amazon.com, Facebook 및 Facebook 소유 WhatsApp에 합류했지만 최근 몇 주 동안 긴장이 고조되었습니다.

경찰은 지난달 트위터를 방문하여 "조작 된 미디어"라는 정치적 트윗 태그를 조사한 사실을 알리고, XNUMX 월에는 정치 드라마의 잠재적으로 부정적인 사회적 영향에 대해 아마존 관리를 심문했습니다. 한편, WhatsApp은 법정에서 암호화 된 데이터에 액세스하도록 강요하는 규칙에 대해 정부에 도전하고 있습니다.

인도의 한 기술 업계 임원은“두려움이 있습니다. “전략적으로나 운영 적으로도 중요합니다.”

증가하는 런인으로 인해 계획된 투자가 지연되거나 취소되었다는 징후는 없습니다.

그럼에도 불구하고 미국의 주요 기술 기업에 대한 생각에 익숙한 XNUMX 명의 고위 간부들은 인도가 대안이고 중국에 대한보다 접근 가능한 성장 시장에 대한 인식이 변화하고 있으며 인도의 운영에 대한 오랜 계획이 검토되고 있다고 말했다.

"인도를 허브로 만들기 위해 항상 이러한 논의가 있었지만 지금은이를 고려하고 있습니다."미국 기술 회사에서 근무하는 한 임원이 말했습니다. "이 느낌은 전반에 걸쳐 있습니다."

다른 XNUMX 명의 임원과 고문도 긴장이 고조되는 것에 대해 우려를 표명했습니다. 문제의 민감성과 토론이 사적인 것이기 때문에 모두 확인을 거부했습니다.

트위터, 아마존, 페이스 북, 왓츠 앱, 인도의 전자 정보 기술부는 논평 요청에 응답하지 않았다.

오보

정부는 폭력을 촉발 할 수있는 잘못된 정보의 확산을 막기 위해 규칙이 필요하다고 주장했습니다. WhatsApp 포함 린칭으로 이어졌습니다. 또한 국내 기업에 해를 끼치거나 고객의 개인 정보를 침해하는 관행에 대해 대기업 기술 회사가 책임을 지도록 규칙이 필요하다고 말했습니다.

인도는 미국 기술 대기업에게 거대한 시장입니다. 사용자 수 기준으로 Facebook과 WhatsApp 모두에서 가장 큰 시장이며 Statista의 데이터를 보여 주며 Twitter의 세 번째 시장입니다. 아마존은이 나라에 투자하기 위해 6.5 억 달러를 투자했습니다.

WhatsApp을 통해 중소기업을 유치하기 위해 Facebook은 작년에 5.7 억 달러를 투자했습니다. 릴 라이언스 산업의 미디어 및 통신 부문, Jio Platforms.

Alphabet의 Google은 또한 작년에 새로 만든 회사에서 4.5 억 달러를 Jio에 펌핑했습니다. 10 억 달러 펀드 인도 투자를 위해 XNUMX ~ XNUMX 년에 걸쳐 배정되었습니다.

컴플 라 이언스

정부는 하이테크 투자 유치와 지역 기업을 보호하기위한 민족 주의적 정책 사이의 균형을 맞추려고 노력해 왔으며 비평가들은 정치적 의제를 진전 시킨다고 말합니다.

중국과의 국경 대결로 중국은 TikTok 및 WeChat을 포함한 중국 소셜 미디어 앱을 효과적으로 금지했습니다.

정부는 또한 외국 기업들에게 치열한 로비에 대비하여 데이터를 로컬에 저장하도록 강요했으며, 국내 결제 카드 네트워크의 홍보로 인해 마스터 카드는 미국 정부에 불평하다 민족주의의 사용에 대해.

2019 년에 새로운 규정에 대한 규정 준수 문제로 인해 Amazon은 전자 상거래 플랫폼에서 수천 개의 제품을 제거했습니다. e-tailer는 소매 관행에 대한 인도 경쟁위원회의 조사를 별도로 받고 있습니다.

트위터는 일부 업계 임원들이 현재 상황을 악화 시켰을 수 있다고 말한 일부 정부의 콘텐츠 삭제 요구를 공개적으로 거부했습니다.

WhatsApp의 장점 법정에 갔다 소셜 미디어 회사가 플랫폼에서 위험한 또는 범죄 게시물의 출처를 추적하도록 요구하는 새로운 법률을 준수하기보다는 메시지 앱 운영자는 암호화를 깨지 않고서는 준수 할 수 없다고 말한 반면, 관찰자들은 양보가 다른 국가에서도 유사한 요구를 촉발 할 수 있다고 말했다.

동시에 WhatsApp은 결제 서비스를 4 억 고객 중 500 %로 제한하는 규제 지연에 직면했습니다. 그럼에도 불구하고 "세계적으로 중요한"기회라고 부르는 서비스에 대한 채용을 앞당기 고 있습니다.

정부 관리들은 이의 제기에 대해 인내심을 거의 보이지 않았습니다. Ravi Shankar Prasad IT 장관은 강력한 민주주의에는 메시지 발신자를 식별하는 능력과 같은 책임 메커니즘이 있어야한다고 말했습니다.

Prasad는 일요일에 발행 된 힌두 신문과의 인터뷰에서 "미국에있는 민간 기업은 사용자가 효과적인 구제 포럼에 대한 권리를 거부 할 때 민주주의에 대해 우리에게 강의하는 것을 삼가야합니다."라고 말했습니다.

그럼에도 불구하고 계속되는 적대감은 인도를 투자 목적지로 만들려는 Modi의 야망을 위태롭게 할 수 있습니다.

미국 기업의 생각에 익숙한 또 다른 임원은“XNUMX 년에서 XNUMX 년 사이에 무엇을 개발할 것인지에 대한 질문입니다. “인도에서 하시나요 아니면 다른 나라에서 하시나요? 그것이 대화가있는 곳입니다.”

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코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://venturebeat.com/2021/06/13/frequent-run-ins-with-indian-government-complicates-tech-giants-plans/

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인공 지능

AI의 글로벌 경제 영향 : 사실과 수치

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Sharmistha Chatterjee Hacker Noon 프로필 사진

@샤 르미 1206샤 미사 채 터지

https://www.linkedin.com/in/sharmistha-chatterjee-7a186310/

SEmerj, Harvard Business Review, MIT Sloan 및 Mckinsey의 연구 통찰력 요약

월스트리트, 벤처 자본가, 기술 경영진, 데이터 과학자 등 모두 인공 지능 시장의 성장과 기회를 이해하여 비즈니스 성장과 기회에 접근 할 수있는 중요한 이유가 있습니다. 이를 통해 AI 및 분석에 투자 된 자금과 잠재적 인 수익 성장 및 매출에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 실제로 AI의 성장, 지속적인 연구, 소규모에서 대규모 산업에서 더 쉬운 오픈 소스 라이브러리 및 애플리케이션의 개발은 향후 XNUMX 년 동안 산업에 혁명을 가져올 것이며 전 세계 거의 모든 국가에서 그 영향을 느끼고 있습니다.

AI의 성장과 미래 트렌드를 깊이 파고 들기 위해서는 시장의 유형과 규모에 대한 통찰력과 함께 (a) AI 관련 산업 시장 조사 예측 및 (b) AI 평가 및 예측에 대한 통찰력을 제공하는 평판이 좋은 연구 소스의 데이터.

블로그는 다음과 같이 구성됩니다.

  • 향후 XNUMX 년 동안 AI의 성장과 시장 가치에 대한 잘 연구 된 예측에 대한 짧은 합의를 제공합니다.
  • AI 및 분석을 기반으로하는 비즈니스에서 각 국가의 XNUMX 인당 소득 및 GDP를 이해합니다.

AI의 영향은 매우 광범위하고 감동적이며 생생하여 다음과 같습니다.

IBM의 CEO 주장"코 그너 티브 컴퓨팅"을위한 잠재적 인 2 조 달러 시장).

Google의 공동 창립자 인 Larry Page는“인공 지능은 Google의 궁극적 인 버전이 될 것입니다. 궁극적 인 검색 엔진은 웹상의 모든 것을 이해할 수 있습니다. 가까운 미래에 당신이 원하는 것을 정확히 이해하고 올바른 것을 줄 것입니다. 우리는 지금 그렇게 할 곳이 없습니다. 그러나 우리는 그것에 점점 더 가까워 질 수 있으며 기본적으로 우리가 작업하고있는 것입니다.”

다른 부문은 AI 채택 및 흡수 측면에서 역 동성을 나타내며 다양한 수준의 경제적 영향으로 이어집니다.

출처

다른 산업 분야를 비교하면 위의 그림에서 볼 수 있습니다.

통신 및 미디어와 같은 첨단 기술 산업에서는 이미 AI를 비교적 빠르게 채택하고 가능한 모든 방법에서 변화를 모색하고 있습니다. 그런 다음 소비자, 금융 서비스 및 전문 서비스가 그 뒤를 따릅니다.

의료 및 산업 부문은 AI를 천천히 채택하고 있습니다. 에너지 및 공공 부문은 이러한 전환에 가장 느린 어댑터입니다.

또한 통신 및 하이테크 부문의 경제적 영향은 2030 년 의료의 두 배 이상이 될 수 있습니다. 거시 경제적 영향의 전국 평균이 100이면 의료는 40 % 낮은 영향 (예 : 60)을 경험할 수 있습니다. 통신 및 하이테크 부문과 같이 빠르고 빠르게 채택하는 기업은 AI의 영향을 많이받으며 전국 평균보다 40 % 더 높은 영향 (예 : 140)을 경험할 수 있습니다.

노동 자동화, 혁신 및 새로운 경쟁을 포함하여 국가 또는 주에 특정한 몇 가지 내부 및 외부 요인이 AI 기반 생산성 성장에 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 또한 AI 채택 속도와 같은 특정 미시 요소와 국가의 글로벌 연결성 및 노동 시장 구조와 같은 거시적 요소도 영향의 크기에 특정 요소를 담당합니다.

최종 결과는 AI 가치 사슬을 성장시키고 ICT 부문을 활성화하여 경제에 중요한 경제적 기여를하는 것입니다.

생산 채널 : AI의 직접적인 경제적 영향은 생산 자동화 및 비용 절감을 목표로합니다. 주로 세 가지 생산 차원을 고려합니다. 첫째, 여기에는 새로운 엔지니어와 빅 데이터 분석가가 새로운 AI 용량을 개발, 배포 및 운영하는 노동 및 자본 "증강"이라고 부르는 것이 포함됩니다. 둘째, AI 기술에 대한 투자는 기계가 현재 인간이 수행하는 작업을 대신하므로 노동력을 절약합니다. 셋째, 더 나은 AI 기반 혁신은 전체 비용 (인프라 포함)을 절약하여 기업이 동일하거나 더 적은 투입량으로 동일한 산출물을 생산할 수 있도록합니다.

증가: 생산적인 AI 기반 노동 및 자본의 사용 증가와 관련이 있습니다.

치환: AI 기반 기술은 더 비용 효율적인 것으로 밝혀진 자동화와 같은 분야에서 더 나은 결과를 제공합니다. 또한 다른 생산 요소를 대체하는 방법과 수단을 발견했습니다. 선진국은 노동 대체로 인한 영향의 약 10 ~ 15 %를 얻을 수있는 반면 개발 도상국에서는 5 ~ 10 %의 영향을받을 수 있습니다.

제품 및 서비스 혁신 및 확장 : 노동 대체 이상의 AI 투자 동기는 기업의 포트폴리오 확장, 제품 및 서비스 채널 증가 (예 : AI 기반 추천), 새로운 비즈니스 모델 개발 또는이 세 가지의 조합을 통해 추가적인 경제적 성과를 창출 할 수 있습니다.

외부 채널 : AI 도구 및 기술의 적용이 글로벌 경제 흐름에 기여할 수있는 외부 채널 중 하나 역할을합니다 (예 : 챗봇, 뉴스 집계 엔진). 이러한 흐름은 국가 간 (주 및 지리적 경계) 및보다 효율적인 국경 간 상거래를 촉진하는 국가간에 발생합니다. 더 많이 연결되어 있고 글로벌 흐름에 더 많이 참여하는 국가가 AI의 혜택을 더 많이 누릴 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 추가 AI는 공급망 효율성을 높이고 글로벌 계약, 분류 및 거래 규정 준수와 관련된 복잡성을 줄일 수 있습니다.

부 창출 및 재투자 : AI는 경제의 생산성 향상과 효율성 향상에 기여하고 있습니다. 추가 혁신은 노동자, 기업가 및 기업의 임금을 이윤, 더 높은 소비 및 더 생산적인 투자의 형태로 증가시킵니다.

전환 및 구현 비용 : 조직 구조 조정 비용, 새로운 솔루션 채택, 통합 비용, 관련 프로젝트 및 컨설팅 비용과 같이 AI 로의 전환을 실행하는 동안 발생하는 몇 가지 비용은 전환에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 기업은 비용과 이익 분석 사이에서 균형을 유지하고 로드맵을 올바르게 전략화해야합니다.

부정적인 외부 효과 : AI는 소득의 노동 점유율과 잠재적 인 경제 성장을 저해함으로써 근로자에게 영향을 미치는 부정적인 분배 외부 효과를 유발할 수 있습니다.

다음 그림은 기업의 AI 기술 및 전략 채택이 확대됨에 따라 지속되는 전반적인 경제적 영향을 자세히 보여줍니다.

출처

AI 기반 비즈니스는 수년 동안 매출 성장에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 더욱이, 저명한 창립자, CEO, 기업가 및 선구적인 리더의 진술은 AI가 글로벌 GDP에 미치는 영향을 보여 주므로 벤처 지원 스타트 업에서 최대 값을 얻음으로써 아래 그림에서 분명합니다.

출처: https://emerj.com/ai-sector-overviews/valuing-the-artificial-intelligence-market-graphs-and-predictions/

“Tractica는 AI 소프트웨어의 직간접 적 적용을 통해 창출 된 수익이 643.7 년 2016 억 36.8 만 달러에서 2025 년에는 9 억 달러로 증가 할 것으로 예상합니다. 이는 연평균 복합 성장률로 56.8 년 동안 상당한 성장 곡선을 나타냅니다 ( CAGR) XNUMX %. "

Tractica는 50 년까지 거래되는 헤지 펀드 자산의 약 2025 %가 AI 기반이 될 것이라는 가정하에 헤지 펀드 및 투자 커뮤니티에서 AI를 보수적으로 채택했습니다. 이 추정치에 따르면 알고리즘 거래 사용 사례는 Tractica에서 식별 한 191 개의 사용 사례 중에서 가장 높은 사용 사례로 남아 있습니다.

보고서에 따라 트랙터, 엔터프라이즈 AI 시스템 시장은 다음 그림과 같이 202.5 년 2015 억 11.1 만 달러에서 2024 년 XNUMX 억 달러로 증가 할 것입니다.

AI 매출의 전 세계 성장보기, 출처 — 트랙터

향후 XNUMX 년 동안의 성장 예측은 중국이 AI 시장을 지배하여 GDP가 크게 증가하고 미국, 북유럽 및 기타 국가가 그 뒤를 잇고 있음을 분명히 보여줍니다.

중국에서 AI는 경제에 26 % 부스트 향후 13 년 동안 추가 GDP 7 조 XNUMX 천억 달러, 중국이 정상에 오르도록 돕습니다. 북미 기업들이 AI를 널리 사용하고 있기 때문에 적응이 가속화되고있어 GDP가 14.5 % 증가 할 것으로 예상됩니다. $ 3.7 조.

GDP 성장률이 대륙과 국가에 따라 다르기 때문에 AI 흡수 수준도 흡수가 가장 많은 국가와 가장 적은 국가 그룹간에 크게 다릅니다. 아래 그림은 AI의 혜택을받을 준비가 더 높은 경제의 통계를 보여줍니다. 이러한 국가는 11 년까지 느린 채택 자보다 약 2023 % 포인트 높은 흡수 수준을 달성하며이 격차는 약 23 년까지 2030 % 포인트. 이는 또한 AI로 인해 선진국과 개발 도상국 사이에 생성 된 디지털 격차를 나타냅니다.

출처: 맥킨지

경제적 이익이 가장 높은 국가 그룹과 가장 적은 국가 그룹 간의 순 경제적 영향 격차는 더 커질 가능성이 높습니다. 예를 들어 스웨덴과 잠비아 사이의 선진국과 후행 국 간의 경제적 영향 격차가 커집니다. 이 격차는 순 GDP 영향 측면에서 2025 년 19 % 포인트에서 2030 년 XNUMX % 포인트로 확대 될 수 있습니다.

AI는 21 세기 미래 성장과 생산성, 혁신, 경쟁력 및 일자리 창출의 주요 동인으로 국제적으로 인정 받고 있습니다. 그러나 다음 단계로 넘어 가기 위해 극복해야하는 특정 기술적 과제가 남아 있습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

  • Labeled training data
  • Obtaining sufficiently large data sets. 
  • Difficulty explaining results
  • Difficulty generalizingScaling challengesRisk of bias

일반적인 기술적 과제 외에도 AI를 구현하는 조직이 직면 한 위험 및 장벽은 분명합니다.

이제 문제를 해결하고 연구원, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가를 지원하는 측정 가능한 조치를 취하고 AI 생태계에 포함 된 모든 것들이 엄청난 추진력으로 경제를 주도하는 것은 정책 입안자와 비즈니스 리더의 책임입니다.

올바로 인용 스티븐 호킹, 유명한 이론 물리학 자, 우주 학자 및 저자 :

“AI 생성 성공은 인류 역사상 가장 큰 사건이 될 것입니다. 불행히도 위험을 피하는 방법을 배우지 않는 한 마지막 일 수도 있습니다. "

참조

  1. 인공 지능 시장, 그래프 및 예측 평가 : https://emerj.com/ai-sector-overviews/valuing-the-artificial-intelligence-market-graphs-and-predictions/
  2. 의 메모
    AI가 세계 경제에 미치는 영향을 모델링하는 AI 프론티어 : 
    https://www.itu.int/dms_pub/itu-s/opb/gen/S-GEN-ISSUEPAPER-2018-1-PDF-E.pdf
  3. AI에 대한 미국-중국 -EU 계획 : 우리의 입장 : https://ec.europa.eu/growth/tools-databases/dem/monitor/sites/default/files/DTM_AI%20USA-China-EU%20plans%20for%20AI%20v5.pdf
  4. https://hbr.org/insight-center/interacting-with-ai
  5. https://sloanreview.mit.edu/projects/reshaping-business-with-artificial-intelligence/

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출처 : https://hackernoon.com/global-economic-impact-of-ai-facts-and-figures-jw1n35o3?source=rss

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