前景 


一项具有变革力和无限潜力的技术……能够飞速颠覆您可以想到的所有行业。 

毫无疑问,人工智能 (AI) 技术将是驱动和定义新一代服务的关键。当人类创造出能够自己感知并且思考的机器时,一切都变了。 

挑战 


 AI 互联技术正在如火如荼地发展。然而,很多尖端开发项目仍需要完成从研究实验室到实际应用之间的 “跃迁” 。当这个跃迁完成之后,其所支持的工程和业务流程也势必需要重新解构。

要在 AI 竞赛中取得胜利,我们需要借助专业技能来理解、适应并且部署人工智能来创造出真正具有商业和社会价值的产品和服务。除此之外,我们还迫切需要与政策制定者一起确保人工智能得到完善的和负责任的治理。     

下一个机遇在哪里? 


自动驾驶汽车 


汽车自动驾驶之旅 


实现汽车自动驾驶的道路漫长且复杂。一部分富有远见的公司正在全面清扫阻碍汽车自动驾驶进入 L5 时代的障碍。 

我们正在开发的关键技术包括仿真、传感器开发、机器视觉和感知,同时还需要解决技术决策涉及的透明度和道德问题。 

我们正在开发的关键技术包括仿真、传感器开发、机器视觉和感知,同时还需要解决技术决策涉及的透明度和道德问题。   

基于AI的医疗保健产业 


早期诊断、治疗和患者治疗效果改善 


当前的全球医疗保健模式不具有可持续性。新药开发和生产领域的挑战,加剧了医疗保健系统承受的经济和人口统计学压力。AI 将成为解决方案的核心要素,通过提高效率和个性化来改变服务水平。 

现在我们正致力于提高贯穿临床试验、手术到药物依从性的信息的准确性、相关性以及时效性,以供医生使用。AI 的价值体现在有望实现尽早诊断和治疗,改善疗效预测准确性并且最终达到挽救生命的目的。    

我们使用AI帮助客户达成看似不可能的目标 

超越想象 


拥有了AI 技术、工具和硬件,机器做到了我们过去认为不可能的事情。然而实际上,这样的变化才刚刚开始。技术的日新月异意味着 AI 很快就能够做到我们现在甚至还无法想象的事情。
 
我们正在跟进学术界、研究实验室和更广泛的人工智能领域中的各项进展,以期识别、理解那些最有潜力投放到现实市场并能产生价值的创新。这方面的努力最终将助您开发出基于人工智能的产品、服务和体验,从而改变我们的生活方式和我们周围的世界。   
白皮书

The future of AI is at the edge

2020年 09月 17日

Driven by advances in silicon and machine learning algorithms, Edge AI is presenting vast opportunities for businesses across diverse markets.

  • AI和数据分析
  • 音频和视频
  • 连接和IoT
  • 电子技术和ASICs
  • 信号处理
白皮书

The AI renaissance: why it’s taken off and where it’s going

2020年 05月 15日

The technological enablers for widespread use of artificial intelligence (AI) have fallen into place. Early movers in technology industries have driven initial applications, but the scene is now set for widespread and accelerated adoption...

  • AI和数据分析
观点

AI has only reached adolescence – everything will change when machines learn to learn

2021年 02月 19日

Many believe that even Einstein started out with tabula rasa, a clean slate. An absence of innate, preconceived ideas or predetermined goals. Just like machines in fact...

  • AI和数据分析

坚实的基础 


捕捉人工智能的潜力依赖于许多新的基础条件。这包括维持隐私、透明度及建立信任;创建有效的 AI 工程团队、验证 AI 在关键应用中的功效等。这使得我们必须重新审视一些成熟的业务流程并且开发全新的流程。 

要确保高效且负责任的人工智能交付,并培养、建立公众对人工智能的信任,离不开商业团队、技术人员和政策制定者的共同努力。今天,我们正在与政策制定者以及商业领袖开展这方面的合作。 

您的 AI 负责任吗?五道自查题 

随着辩论的继续,随着我们继续通过实际部署而非抽象的研究获得经验教训,现在似乎是时候重新审视负责任的人工智能的核心原则了。在开发和部署 AI 时,应该考虑哪些问题? 

Ofcom: 使用 AI 在线内容审核 

围绕互联网传播不良资料展开的争论有一个关键问题就是如何通过人工智能驱动的自动化方法提高内容审核的质量。这些方法可能会对我们未来的网上交流方式和态度产生影响。
 
我们通过调查人们的网络使用情况以及对网上交流的态度完成了 Ofcom 委托我们出具的报告,该报告有助于扩大我们所有人都面临的相关风险讨论。 

与我们的AI专家见面 


我们的团队已经做好准备,期待与您沟通并且就您面临的挑战和机遇展开讨论 

Tim Ensor

人工智能总监 

Sally Epstein 博士 

战略技术主管 

Dom Kelly

AI 研究主管 

Oli Qirko

高级副总裁、美国分部部门主管 

Colin Campbell

工程副总裁 

Joe Corrigan

医疗技术主管 

Michal Gabrielczyk

边缘 AI 主管 

AI 和分析 

我们正在使用机器智能实现看似不可能实现的任务