雷锋网按:近日,科技圈的新闻可谓此起彼伏,知乎获得D轮融资;陆奇加盟百度;继AlphaGo之后,百度小度继续挑战人类的“最强大脑”……对于这些事件,业内的行家会有怎样的麻辣点评?小编怀着依依不舍的心情精选了7篇深度的好文与大家分享,毕竟这可是本轮猴年的最后一次专栏精选了。友情提示:点开第七篇链接的时候,要确保妈妈大姨们不在身边,不然你很难解释的科科~



1、详解声纹识别:如何正确评价小度在最强大脑中战平人类?|独家解析(点我阅读全文)

百度小度在“最强大脑”比赛中以1:1战平名人堂公认最擅长声音辨别的选手孙亦廷,引发了一些媒体的追踪报道,我们惊喜的同时也发现有些文章的报道是不准确的,这种漫无边际的夸大实质上对百度口碑是不利的。我们始终应该清晰的认识到:人工智能经过半个多世纪的起起伏伏,到如今开始落地到应用场景,确实是一件非常令人兴奋的事情,但这不代表着人工智能就真的智能了,并且超越人类了。事实上,这才只是刚刚开始,人工智能还有很长的路要走。

【作者介绍】陈孝良:博士,声智科技创始人,曾任中科院声学所副研究员和信息化办公室主任,主要从事声学信号处理和 GPU深度学习算法研究工作。

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2、技术解析:Velodyne VS Quanergy 固态激光雷达哪家强? | 独家深度(点我阅读全文)

一年一度的CES展几乎沦为汽车展,而在2017年的CES展中,自动驾驶技术已然成为焦点。作为自动驾驶的核心环境传感器,激光雷达自然也备受瞩目。

关注无人驾驶的读者们都知道,固态化、小型化是激光雷达的发展趋势。对于固态激光雷达,目前公开资料最多的两个明星厂家是Velodyne和Quanergy,那么它们的技术到底孰优孰劣?本文作者以专业的视角进行了深入的解析和审慎的思考。

【作者介绍】朱少岚:中国科学院大学博士,中国科学院精密机械研究所研究员,宁波傲视智绘光电科技有限公司创始人、董事长。

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3、知乎的「野心与终局」(点我阅读全文)

徐新和周源短暂接触之后,就用极快的速度和不低的估值敲定了这笔投资,正如一位做后期的投资人朋友几周前曾经跟我说的:“知乎这轮融资太顺利,份额想抢都抢不到了。”

对于今日资本来说,知乎是一个确定性偏强的案例。毕竟创业项目也有头部、腰部和尾部之分,知乎作为目前市场上少有的头部项目,还是比很多同类项目要来得稳妥一些。

但是,确定性和上升空间之间往往是有矛盾的。知乎的终局到底会是什么?还有多大的上升空间?该如何盈利……

抱着这诸多问题,我一边思考一边翻遍了周源在知乎上的所有回答。我发现,在他的 341 个回答里,有很多非常深入的思考,可以或直接或间接地回答我的很多疑问。

【作者介绍】曲凯:海归创投人,Duke Graduate,前Consulting Intern,前Baidu PM。

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4、如何用数据分析的方法,做好一款小程序?(点我阅读全文)

现在“如何做一款小程序”的文章铺天盖地,“怎么做” 已经不是问题。那么如何“做大”一款小程序,你知道吗?破解小程序获客难、留存难问题,又有哪些方法?

大家都在琢磨小程序的业务场景,因为涉及到的商业领域非常多,我们不一一分析。但是有一点可以肯定的是,用户增长是所有小程序共同的、最直观的目的。

提到用户增长,不得不提“增长黑客”,这个词在国内已经被逐渐接受了。“增长黑客”的海盗法则 AARRR 也被大家所熟知。AARRR 包括五个方面,分别是用户获取( Acquisition)、用户激活( Activation )、用户留存( Retention )、变现营收( Revenue )与推荐传播( Referral )。

如何从AARRR五个方面做好小程序的数据分析,不妨听听数据分析从业者怎么说。

【作者介绍】金磊:数据分析产品GrowingIO产品经理。

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5、在百度,有哪件大事是非陆奇不可的?(点我阅读全文)

每天工作15个小时的陆奇,作为世界顶级科技公司中职位最高的华人,高调转身成为百度集团总裁兼COO,一人之下万人之上。

如果不是“骑自行车摔伤”,陆奇也是被看好未来掌舵微软的候选人之一。即便不考虑其华人的身份,陆奇自身的能力与之前的成就,也足以支撑他成为一个伟大公司的改革者,使其更加伟大。只是,大家都没有想到,这个被改革的公司,有可能是百度。

对百度而言,陆奇的加盟是从任何角度看都是一件喜事。但值得思考的是,在陆奇的领导下,百度会发生什么变化?

有什么事情,是张亚勤+吴恩达+向海龙搞不定的,而陆奇就能搞定呢?这是一个微妙的问题。

【作者介绍】谢阗地:雷锋网(公众号:雷锋网)总经理。

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6、为什么现在的人工智能助理都像人工智障?(点我阅读全文)

为什么现在的助理产品都是坑?很多团队不是底层的算法差,而是团队对产品的理解有问题。

要满足C端用户的需求,确实非常难。10次使用,有一次因为任意原因的失望,用户心理就会开始有疑虑。从体验上来看,在用户熟悉的场景下得全面理解用户提出的需求;在用户自身不清楚场景下,得自然的协助用户挖掘需求;获得需求后得帮助用户做决策,并最终呈现结果。以此来看,对话式的agent就得至少满足以下功能:

    具备基于上下文的对话能力 (contextual conversation)

    具备理解口语中的逻辑 (logic understanding)

    所有能理解的需求,都要有能力履行(full-fulfillment)

    【作者介绍】本文作者Mingke,对话式人工智能创业者。

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    7、图像识别怎样改变AV产业?日本人表示:你们都弱爆了(点我阅读全文)

    先进的图像识别怎样改变AV产业?说到这方面,日本人表示,你们都弱爆了!

    简单的列举出文中最弱的一个例子你们感受一下:

    这个机器人能从面部打码的图片,识别出原来的人物是谁。效果如图:

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    机器人:照片中的人物为上原亚衣。相似度98.730320%。

    【作者介绍】何之源:复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向。

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