李彦宏:未来的实验室和大学将退出核心创新舞台

百度创始人李彦宏在2017年贵阳数博会上表示,未来创新将更多源于数据与应用场景,而非传统实验室。他强调技术革新的重要性,并通过搭载百度DuerOS系统的电视机示例说明了场景创新的可能性。

对于一个地区、甚至国家而言,提到创新的源头,可能大多人首先想到的都是“大学的实验室”、“研究机构”之类的学术象牙塔,但在2017贵阳“数博会”上,百度创始人李彦宏却对未来创新源头的含义提出了挑战,他认为,未来的实验室和大学将退出核心创新舞台,未来的创新将更多来源于数据和场景。

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摄影:贵州民族大学 陈达强

在演讲中,他肯定了数据本身的价值,“依赖于过去积累的大量有价值数据,加上计算资源的丰富,我们曾经认为不可能的技术现在变得可能”。他以最近两年发展最快的人工智能技术为例指出,没有数据训练的话人工智能走不到今天。

随后他话锋一转,“数据不是根本,数据有点像新时代的能源,像燃料,而推动时代进步的还是技术、是创新,而不是这些资源。”李彦宏认为,工业时代最宝贵的东西不是煤,是蒸汽机这样的技术革命、革新,相对应的,人工智能时代最宝贵的也不是数据,而是因为数据带来的技术上的创新。

李彦宏表示,技术正在飞速发展,呈指数级变化,未来会产生很多创新。“过去的创新来源于实验室、来源于大学,而未来的创新,我觉得来源于数据、来源于场景。”他还举了百度搜索场景创新的例子:搭载有百度DuerOS人工智能操作系统的电视机,能够听懂人话,在人们观看视频的同时完成信息查询、调换频道的功能,扩展了搜索的场景边界,提升了用户电视观看体验。“把这些数据组织起来,把这场景吃透,当遇到问题时思考解决问题的方式,就产生了创新,而这样的创新又会不断地培养我们的思维方式,跟得上未来科技的进步。”李彦宏说。

在演讲末尾,李彦宏还表达了对贵阳这座数据之城的期盼,“希望贵阳能够未来不仅抓住大数据的机会,也抓住人工智能时代各种各样创新的机会”。

如何抓住数据和场景带来的创新机遇,戳李彦宏演讲视频了解~

爱奇艺:http://www.iqiyi.com/w_19ru1ofyct.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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