资本寒冬下，人工智能公司变现难、融资难的问题凸显。
近日，在第八届全球深商大会暨光明科学城大会上，科大讯飞高级副总裁杜兰接受时代财经等媒体采访时呼吁各界为人工智能开放应用场景，共营鼓励创新的环境。
?“疫情给我们的未来带来很多不确定性。一个人工智能公司要想真正地常青，需要去解决社会刚需问题，比如医疗、教育。”杜兰透露，陪伴机器人是科大讯飞未来主要投入方向之一。
元宇宙大规模应用非常有价值
面对疫情、战争等不确定因素，杜兰剖析了科大讯飞未来在前沿技术研发上的主要方向，一是用人工智能解决社会刚需，二是研究人机协同、人机耦合。
CFTC主席重申他认为ETH是一种商品:金色财经报道，美国商品期货交易委员会（CFTC）主席Rostin Behnam周二在国会听证会上重申，他认为以太币是一种商品，这一可能有争议的说法与美国证券交易委员会主席的观点不同，即ETH可能是一种证券，其对Binance的行动仍未定论。
Behnam表示，正是这种信念推动了针对币安以及其他交易比特币和以太币的机构的诉讼，这表明在其他平台上进行的此类交易最终也可能面临监管审查。[2023/3/29 13:32:07]
?“未来，每个家庭都会有陪伴型机器人。”她举例说，可以让机器人像宠物一样陪伴孩子快乐成长，外国还有机器人能帮助行动不便的老人独立行走。但这里仍有许多需要攻克的技术难点。
巴哈马检察官：如果SBF反对引渡到美国，他应该被拒绝保释:12月14日消息，巴哈马检察官告诉法官，如果FTX创始人SBF反对引渡到美国，他应该被拒绝保释。[2022/12/14 21:43:00]
在杜兰看来，机器学习技术也能解决社会刚需，让机器人学习最优秀的人类专家，为普通人赋能，帮助孩子实现个性化学习，这也是值得不断开拓的领域。
?“未来一定是虚拟世界和现实世界相互融合，那么人机协作就是必然的。”她说道，脑机接口、人机协同技术在未来或将不可缺少，这也在公司的未来发展规划中。
CoinList：充提延迟系技术问题而非流动性紧缩，将发布储备金证明:11月25日消息，CoinList在官方推特上表示：“CoinList并没有资不抵债、缺乏流动性或接近破产。我们遇到了影响存款和取款的技术问题。我们正在升级内部账本系统，并正在迁移涉及多个托管人的钱包地址。这是我们在保持合规的同时，为世界各地的客户提供更好的产品和服务的众多努力之一。托管问题意味着某些代币的迁移时间比预期的要长（ROSE、CFG、FLOW、MINA）。我们的一位保管人昨天发生了与影响 CoinList 上许多代币的迁移无关的中断。这纯粹是一个技术问题，而不是流动性紧缩。我们持有所有用户资产。储备金证明证明在我们的路线图上。”
据悉，Coinlist 是当下最大的加密众筹平台，此前曾在三箭资本的暴雷中产生了3500万美元的坏账。CoinList曾于11月15日表示，没有对 FTX、FTT、Alameda的重大风险敞口，也没有对FTX任何附属公司的任何信用风险敞口。除非用户明确授权，否则不会使用用户的资金进行任何操作。 此前昨日消息，Coinlist托管维护已持续一周，部分币种仍无法充提。[2022/11/25 8:06:36]
人机交互系统是通往元宇宙的入口，杜兰还分析了元宇宙，她希望未来元宇宙能将虚拟世界和现实世界相结合，人在虚拟世界中可以指挥现实世界中的机器人完成任务。
?“未来元宇宙会从C端的社交娱乐起步，但是一定会在工业、农业领域得到大规模应用，这才是非常有价值的。”她认为。虚拟人是元宇宙的表现形式之一。
人工智能技术应用需要三大条件
在当前的资本寒冬中，诸多人工智能公司变现难、融资难，有的甚至股价暴跌。它们的人工智能技术大多没有实现大规模应用。
人工智能公司如何实现技术的大规模应用？她认为，想要大众感受到技术红利，首先要有真实可见的案例，从个案做起，跑通每条路径，把技术问题都解决掉。
?“要将技术发展到一定的程度，首先我们要了解技术的边界。”杜兰接受采访时表示，目前，实现成熟的产业化应用的技术包括语音识别、视觉识别，围绕这两项能力拓展落地方向。
杜兰分析称，第二点，企业要有大规模复制推广能力。
第三，要用实际数据证明技术的使用成效，比如人工智能帮助孩子个性化学习，就要有数据证明学习效率提高了，接受素质教育或者参加校外活动的时间变长了。
“技术进步需要时间，应用也是一样，要踏踏实实一步步去走，不断地浇水和施肥，等待它生根发芽，这个过程是必不可少的。”杜兰表示，从业者需要热爱，还要有坚守。
对于人工智能的深度学习能力，杜兰表示，要把黑盒变成白盒，意思是，大量数据输入后，输出结果的过程能够被解释，为企业带来更多发展的能力。她举例说，机器批改作文，不仅要做OCR文字识别，能识别手写体，更重要的是理解作文意思，未来司法卷宗、病历的识别都需要机器的理解能力。
再以性别识别为例，她表示，当前人工智能要识别图片上的人是男是女，需要人为输入大量图片，机器会自己总结得出结果，过程中，人并没有告诉机器男女分别有什么特征。
当黑盒变成白盒，杜兰认为，人需要输入的数据越来越少，而机器的判断会越来越准确。未来，智能机器理解能力的突破技术会应用到产业上。
来源：元宇宙之心
来源：金色财经
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。