金融監(jiān)管趨嚴，融資環(huán)境寬中帶緊，科技創(chuàng)新企業(yè)如何實現有效投資？
中國科技創(chuàng)新基礎較為堅實。中國一直重視科技創(chuàng)新的培養(yǎng)，從新中國成立之初就提出科學技術是第一生產力，近年來更是加大科研經費的投入，科技創(chuàng)新是經濟發(fā)展和社會進步的驅動力，是提高中國綜合...
大會上，德國人工智能研究院計算機視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認為人工智能將在三大領域帶來變化：一是數字化管理，對博物館藏品、觀眾等信息實現精細化管理;二是數字化服務，通過互聯網向觀眾提供無所不在的服務;三是數字化體驗，讓觀眾以前所未有的方
“AI賦能博物館，不僅是為顛覆歷史文物的傳統(tǒng)呈現方式，更多是為文物檔案原始數據的留存和復原提供技術支撐?！痹诮张e辦的第三屆中國人工智能大會上，四維時代創(chuàng)始人兼CEO、中德人工智能研究院院長崔巖告訴科技日報記者，“智慧化的博物館，文物與場景的三維數字化仍是存儲、運算、呈現的主流方式?！?/p>
要實現人工智能，大數據與算法的完美結合必不可少，但博物館的特殊“身份”使其總是數據“匱乏”。崔巖表示，一方面文物數據量與日常生活產生的數據量相去甚遠，另一方面博物館的數據有自身的開放級別，導致文物大數據庫很難建設。因此，AI賦能博物館，更多是從場景、游客著手，改變參觀者的感官體驗。正如2018國際博物館日到來前火遍朋友圈的“第一屆文物戲精大會”短視頻，通過引入人工智能、大數據、云計算等，讓展覽、文物、知識與參觀者之間發(fā)生奇妙的“化學反應”。
大會上，德國人工智能研究院計算機視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認為人工智能將在三大領域帶來變化：一是數字化管理，對博物館藏品、觀眾等信息實現精細化管理;二是數字化服務，通過互聯網向觀眾提供無所不在的服務;三是數字化體驗，讓觀眾以前所未有的方式參觀展覽、感受文物、獲取知識。
“目前，AI技術未來還能幫助博物館對破損文物進行再現。虛擬現實技術甚至可以讓已經消失的文物‘起死回生’。”故宮博物院副研究館員黃墨樵表示，博物館承載著人類的歷史文化藝術等記憶，人工智能是要讓人更真切地感受博物館之美。
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在美國和墨西哥的幾座農場里，溫室中有10 臺攝像機正連續(xù)拍攝西紅柿的生長情況，并提交給相關軟件進行分析，識別出可能存在的問題，比如蟲害或病菌侵染……AI識別技術的應用，正從人臉識別、動物識別進一步擴展到農作物病蟲害檢測等領域。AI識別技術是如何檢測病蟲害的，其準確率如何?有哪些應用難點?在農業(yè)領域，AI還會有哪些應用?
進軍農業(yè)“藍?！?圖像識別日趨成熟
與AI在其他領域應用相比，在農業(yè)領域的應用可以說還是一片“藍?！?，不過，這種狀況正在發(fā)生變化。近日舉行的AI Challenger 2018發(fā)起了世界上首個農作物病害檢測競賽，競賽提供給參賽選手近5萬張標注圖片，覆蓋10種植物的27種病害，目前已經吸引了來自世界各地的29個國家的近1200支團隊參賽。
據中國統(tǒng)計年鑒，2016年，我國農業(yè)生產總值達5.93萬億元，占GDP的8%，但由農業(yè)病害等災害造成的直接損失達0.503萬億元，占農業(yè)生產總值的8.48%。
新客科技創(chuàng)始人劉新農說，在農業(yè)生產中，農藥使用也在急劇增加，農藥殘留不僅會引發(fā)社會問題，還會加劇對環(huán)境的污染。因此，對農作物進行準確的病害識別并推薦合適的防治措施，創(chuàng)造出能為植物看病的“醫(yī)生”，可以挽救農作物的生命，減少農藥使用量，保證農作物的產量。
劉新農說，AI與農業(yè)病蟲害做結合，首先是要建立病蟲害的數據集，其次需要機器學習和圖像識別系統(tǒng)技術的配合，并且要確保農民使用智能手機的普及率，這樣才可以使技術快速有效地傳達。
AI監(jiān)測病蟲害主要指利用機器學習、計算機視覺等技術，采用特定的計算機算法和模型，對農業(yè)病蟲害發(fā)生的光譜或圖像信號進行挖掘，獲得有效的數據特征，實現對病蟲害情況的實時識別和鑒定的過程。
農作物病害檢測競賽的發(fā)起方、創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛認為，目前AI在圖像識別領域已非常成熟，并有了相應的數據，將其應用到農業(yè)病蟲害檢測中難度不大?！叭绻軌蚶脜①愡x手的算法，開發(fā)出一個能實際運用的產品，對于農業(yè)發(fā)展來說，是一個非常有價值的事情?！?/p>
不可知因素多 “把脈”農作物并非易事
以往，病蟲害的檢測需要人工巡視，而且一旦發(fā)現不及時，就容易導致農作物大片死亡。通過AI圖像識別技術的引入，可以不停拍照和比對，提供不間斷的監(jiān)測和預報，節(jié)省了大量人力成本。美國和墨西哥農場AI實際應用結果顯示，農產品每周的收成提高了2%—4%。
不過，利用AI檢測病蟲害發(fā)生并非如此容易。有農業(yè)專家在接受科技日報記者專訪時表示，應用難點主要體現在農業(yè)領域涉及不可知因素太多，如地理位置、氣候水土、病蟲害、生物多樣性甚至微生物環(huán)境等都影響著農作物生產。因此，在應用推廣過程中，其中某個因素的改變很可能就將在特定環(huán)境中已經測試成功的算法變成無效算法，進而影響檢測效率。
如何應對2019年新形勢下中國科技行業(yè)的變化與挑戰(zhàn)？
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