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【科技想冲动】毕马威:上海最有希望挑战硅谷||贾跃亭宣布前宝马全球CFO加盟乐视||麻省理工宣布可用意念控制机器人

2017-03-07 互联网思想

【科技想冲动】:造互联网世界的产品志、人物志、行业进化志,记录科技领域的原力觉醒、原始冲动。每一天冲击一次,让科技为你带来无限激情!


毕马威:未来四年上海最有希望挑战硅谷

毕马威中国3月6日表示,今后四年,上海最有希望挑战硅谷的科技创新领袖地位,超过了纽约、东京、北京和伦敦。

这份题为《改变现状的颠覆性技术》的年度调查报告收录了全球841位技术行业高管(其中90人来自中国,168人来自美国)对技术创新、领导力和市场趋势等的观点看法。

参与调查的行业主管们指出,美国和中国最有希望实现颠覆性的技术突破,其影响可能波及全球。这两个超级大国的强势表现也与毕马威早前的调查结果相符。今年的调查显示中国的占比有些微的上升,从去年的23%上升至今年的25%,而美国则有所下降,从去年的29%下降至26%。 

此外,43%的全球受访者表示,全球的技术创新中心在今后四年有可能/很有可能会从硅谷转移到另一个国家。受访者中26%的人选择上海作为挑战硅谷/旧金山的主要技术创新中心,其后依次为纽约、东京、北京和伦敦。 

毕马威技术、媒体和电信业务全球及美国主席Tim Zanni说:“随着时间的推移,我们看到的情况是许多国家和城市在努力按照硅谷技术创新的模式进行复制和建设,并取得了诸多的成绩。虽然人们可以对是否能够复制硅谷模式持不同的看法,但这些努力所取得的成果却是不容置疑的。”

毕马威中国客户咨询和创新事务主管查玮亮(Egidio Zarrella)认为:“中国的经济转型加快了新的增长驱动因素、新行业、新机构和技术与创新领域的新商机的产生。在调查中,上海作为未来技术主导者因其在金融市场的强劲区域领导能力和在浦东拥有的大量高科技园区而整体排名第一。上海将通过不断扩大的数字媒体、娱乐公司、愉悦的生活方式和舒适的气候环境等基础去吸引人才,保持其作为世界主要创新中心之一的地位。随着硬件创新在中国传统的高科技制造领域扮演着越来越重要的角色,深圳的重要性也日益增加。与此同时,香港的行业生态也将继续演化成为物联网技术的企业家中心。” 

调查还显示,逾三分之一的全球和中国高管均认为企业创新总监的角色最适合于领导企业的创新战略,其次才是研发部门和资讯总监。 

策略规划、业务单位和智囊机构/孵化器在全球范围内都被看作是创新的源泉。美国的调查结果也类似,例外的是其在前三个要素中有“企业发展”, 而中国的受访者则将信息技术和研发机构列为前两个创新的源泉。 


另外,调查还重点指出,美国和中国发现物联网、机器人、人工智能/认知运算和生物特征识别技术属于颠覆性技术,这些技术将会推动业务和行业的转型。同时,金融服务和科技行业被认为最有潜力从运用人工智能和认知运算中获利。 

查玮亮补充道:“在未来一年中,世界会意识到人工智能将极大地改变我们所从事的所有事情。例如,亚洲对于人工智能的投资与日俱增。2017年投资者对人工智能的感叹将会是:‘如果不对其进行投资,你将坐失良机。’” 

在挑战方面,技术难度、资金和风险管理等将继续是全球范围内技术创新商业化的主要障碍。获得资金对寻求创新的公司而言仍是主要的限制,而全球科技巨头却大多将平台整合视为是一项局限。(来源: 澎湃新闻网)



贾跃亭宣布前宝马全球CFO Stefan为FF全球CFO


3月7日消息,贾跃亭在微博宣布新的任命,微博显示:前宝马集团全球CFO Stefan Krause出任FF全球CFO。

此前Stefan Krause曾担任宝马集团全球CFO、德意志银行CFO、劳斯莱斯高管。

贾跃亭表示:“Stefan将对LeEco战略伙伴FF@FaradayFuture第二阶段战略的实施起到重要的推动作用”并畅想:“一起同路狂奔,实现重构未来的伟大梦想!”

以下是微博截图:


用意念控制机器人:麻省理工学院已经做到了


北京时间3月7日上午消息, 麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室的研究人员与波士顿大学联合创建了一个可读取人类思想的机器人。借助这种能力,机器人不需要学习复杂的人类语言或以其他方式从人类获得命令,取而代之的是,人类依靠思维活动和一个特殊的电极帽就可以指挥机器人。

  当然,机器人本身不能直接读出人类的思想,相反,它是更大系统的一部分,依赖脑电图监视器计算出人类在思考什么,并将指令传递给机器人。

  当人类正在观察执行任务的机器人时,脑电图监视器将人类的大脑活动记录下来。如果机器人执行任务的方式是错误的,并引起人类的注意,系统会通过EEG数据捕获这些信息,并把它传递到机器人,然后能够改变后者的行动来解决这个问题。

  这项技术背后的算法并不需要太多时间通过检测人脑的活动数据来探知人类的思想——只需要10-30毫秒。虽然当前该技术只能用于简单的事情,但这种系统未来可能会被用来操作机器人执行更复杂的任务。(新浪科技 斯眉)


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