小米秋季新品發佈會,正式發佈高階旗艦系列新品小米MIX 4,搭載全新CUP全面屏技術,讓螢幕既能無任何孔洞完美顯示,但這款似曾相似的仿生四足機器人比較吸引我注意。
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CyberDog彙集小米11年的技術沉澱,是工程師文化和創新精神的深度凝結,也是小米對於未來科技生活的再次探索。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達,具備強大運算能力與強勁動力,內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統,支援多種仿生動作與姿態,是一個來自未來的「科技夥伴」。
小米承諾將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源,限量開放1,000個工程探索版與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友合作共創,透過技術探索讓CyberDog實現更多「超能力」。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元。
強勁性能,高精度環境感知
CyberDog內建小米自研高性能伺服馬達,提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度,能保證高扭矩的同時兼具高速性能,做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。
如果將馬達比喻成心臟,那麼邊緣AI超級電腦就是CyberDog的大腦。大腦內建了NVIDIA JETSON XAVIERNX平台,內建384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎,可處理來自多個感測器的大量資料。
感測器決定了CyberDog感知能力的上限。CyberDog內建高精度環境感知系統,可還原更真實的生物反應。她全身擁有11個高精度感測器時刻待命,可主動探測外部細微變化。其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等,基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能,以及環境感知、分析能力。
超感視覺,智慧互動陪伴
小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域,讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統,通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎,透過電腦視覺,檢測辨識使用者相關資訊,為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。
CyberDog內建超感視覺探知系統,可實現自主辨識跟隨、SLAM建圖和導航避障功能。技術層面,小米透過人形檢測技術和行人重辨識技術保障了跟隨功能的穩定,使用人臉辨識技術讓CyberDog具有寵物化特徵,滿足跟隨主人的場景需求,最終讓她能在室外空曠平整的環境中跟隨主人。借助多個感測器的協作,感知目前環境,透過演算法建立導航地圖,並自動規劃到下一目標點的最優路線。在導航及跟隨過程中均能達到自主規避障礙物。
使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog,以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。目前小米智慧語音已應用於8大互動場景,導入超過72個品類,3000餘款裝置。現在,這項技術將運用有溫度的溝通,喚醒未來智慧活新方式。
深度開源,共創無限可能
作為開源產品,CyberDog具備豐富的外部設備擴充能力,她擁有3個Type-C和1個HDMI介面,可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備,開創更多應用場景。另外CyberDog整機支援生活防水,可應對多種複雜使用環境。
小米致力於打造一個仿生四足機器人開發平台,透過程式碼開源和開源社區的方式,改善機器人開發環境,推動機器人行業發展。小米將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源,開放1,000台工程探索版,與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友共創。小米社區的「CyberDog圈子」將打造良好的共創環境,為極客用戶們提供交流競賽的平台。小米還將設立小米機器人實驗室,邀請更多工程師一起探索更酷、更好玩的未來。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅呂聰賢,也在其Youtube影片中提到,AI人臉辨識技術,可自動對焦攝影 高畫質3840P攝影機、110度大廣角 指向式麥克風,6公尺360度位收音...
ai人臉辨識技術 在 科技大觀園 Facebook 的最佳解答
#Q博展知識
資訊安全是目前各國爭相競技的一個產業,隨著生活科技化,愈來愈多資訊流通在網路上,引起駭客的覬覦。
究竟資訊要怎麼樣保護才會安全呢?資安防護又是怎麼演進的呢,就讓Q博一一為大家介紹!
【藏頭文跟資訊安全也有關係?】
💾資安發展史👁🗨
1️⃣在還沒有電腦以前,就已經有密碼學,當時是為了保護資料。如圖像隱碼術,可以把訊息藏在圖或文章裡,藏頭文就是其中一種。
2️⃣計算科學出現以後,密碼學這個字第一次就出現在圖靈的文章裡,開啟了近代密碼學的研究。
3️⃣布盧姆將計算複雜度應用在密碼學上,複雜度越高,解碼就越難。
4️⃣姚期智院士研究亂數的產生,用不確定性來保護資訊。
5️⃣李維斯特、薩莫爾和阿德曼提出了RSA加密演算法,RSA至今仍被廣泛應用。
6️⃣米立卡和戈德瓦塞爾提出了零資訊安全證明理論,即一個人無須揭露機密,也可以證明自己確實知道這個秘密
7️⃣迪菲和赫爾曼是公開金鑰密碼系統的先驅者。
科技始終從善意出發,以便讓人生活更方便,但資安剛好相反,因為要防範惡意。因此吳宗成指出,資安人應該「要有攻擊者的思維,要有保護者的善心」,才能做好資安工作。https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=jvj
【資安風險與創新】
防毒軟體在研發時,其實能夠真正辨識出是不是威脅的比例非常小,因此防毒軟體會被設計成看到黑影就開槍,只要軟體偵測到它不認識的檔案就會直接警告使用者,這樣能夠避免被使用者追訴責任。但是這樣就產生令人難以置信的誤判率,這個問題該怎麼解決呢?
傳統的維持資安的方法是利用黑名單等方法,他的好處是反應成本低,但是能夠防護的層次也很低,只要沒有在黑名單的檔案就會被放行。近代的防毒軟體改善了這個問題,只要偵測到覺得有威脅的檔案就會警告使用者,但是這也延伸出大量的誤判事件,讓資安人員疲於奔命的確認事件的真實性。近期利用AI,藉由偵測檔案出現的情境,判斷出威脅的嚴重性,來達到低反應成本與高防護層次的效果,打個比方,一把菜刀出現在廚房裡是很正常的事情,但是一把菜刀出現在火車上就是一件威脅度較高的事件。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=cZj
【臉部辨識與資訊安全】
蘋果人臉辨識技術Face ID的隱私條款被懷疑有漏洞,使任何第三方程式開發者都可以使用你的臉部資訊,使大家對臉部辨識的資訊安全產生疑慮。
為了解決資訊爆炸帶來的資安問題。多倫多大學(University of Toronto)的研究團隊就因應人臉辨識資訊盜用問題,用AI深度學習的「對抗訓練(adversarial training)」技術研發專門反制資安漏洞的科技。該團隊開發出新的『反辨識』演算法,研究出如何只改一點點、不讓原圖改變太多就能讓不法辨識系統失效的方法。世界資訊龍頭更要領頭對自己的研究發表與應用性產品提出資安評估,隨同其應用一同發布,並督促法律與教育跟進新科技步伐。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=gHC
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【議會監察】比利時藝術家利用AI技術 監察議員有冇偷懶玩電話
原來除咗香港嘅議員會偷懶玩電話睇艷照,外國都有類似嘅情況出現。近日比利時藝術家Dries Depoorter利用AI及人臉辨識技術,製作出一款名為「The Flemish Scrollers」程式。用嚟分析國會議員開會嗰陣有冇用電話,同埋用咗幾耐,並將結果上傳到社交媒體公諸於世,等市民可以發揮公民責任,督住各位代議士有冇偷懶。唔知香港又有冇人打算寫返套類似嘅程式監察議會呢?
#科技 #AI #議員
ai人臉辨識技術 在 呂聰賢 Youtube 的最佳貼文
AI人臉辨識技術,可自動對焦攝影
高畫質3840P攝影機、110度大廣角
指向式麥克風,6公尺360度位收音
ai人臉辨識技術 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
政府拿人臉辨識科技來抓人,當然不容許出錯,但拿來做商業運用,真的沒有問題嗎?
現在有賣家在網路上兜售照片,3萬張人臉的照片,竟然不用台幣40元就能買到;這些照片不僅沒經過當事人同意,賣家還聲稱能提供不同國籍、膚色、性別及年齡的照片,甚至為客戶『定製』特定場景下的人臉照片,現在的人臉辨識技術,不單只是官方重要的監控手段,還已經普遍到有點氾濫,變成是一條『黑色產業鏈』。
根據 《Yole Dévelopement》的報告指出,未來 4 年在生物辨識市場中,人臉辨識技術的成長率,將會領先指紋、虹膜與聲紋辨識,成為最具市場規模的必要科技!調研機構 《Variant Market Research 》的數據更顯示,人臉辨識市場規模預計將在 2024 年達到 154 億美元!
而且現在人臉辨識技術也已成為創投最感興趣的標的物,因為某種程度人臉辨識也是掌握了一個潛在的『入口』,從過去互聯網巨頭成功的經驗來看,佔領入口就意味著在一個行業的主導權。未來憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚訝,還有臉上的表情、反應、喜好,這些都將成為『情緒經濟』,有些公司甚至還能透過這種標籤化辨識,判斷你是不是戀童癖、恐怖分子,還能從臉發現你是否想進行性行為!
美國著名學者 Walsh 就說過,判斷一個國家能不能引領全球革命,其中一個衡量標準,就是看它的 AI 商業化速度!而人臉識別正是撬動 AI 商業化進程的這個支點,不只是科技新創界動作頻頻,連科技巨擘亞馬遜和微軟都推出了人臉辨識 API 給開發者使用!
但如果業者不能解決我們前面討論的隱私、數據洩漏、歧視、侵蝕民主自由的問題,所有商業化最終問題,最後還是會敗在市場機制!所以最首要的目標,當然是法規的跟進!因為到目前為止,還沒有明文規範分析個人資料後所產生的『知識』,是否算是個人資料的一部分,就連歐盟頒布的資料保全法跟聯邦法規,都沒有明文規範機器學習和資料探勘產生的知識使用範疇。
發展監管的目的並不是要打壓新技術,而是希望新技術可以盡可能造福社會,而不是帶來副作用,你對人臉辨識有什麼看法?快在底下留言告訴我們。
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