产业之间开始不断的增加镜片数目、也不断的增大镜头光圈、不断的增大 CMOS 面积、不断的加入光学防抖等零部件，直至连 iPhone 也有一个丑得不能再丑的凸出镜头……

为什么这则消息要重点推送给85后、90后，因为这个群体才是真正生活在虚拟世界的一代人，有望成为人工智能创业时代的主导力量。

以特斯拉为例，6000多枚的18650钴酸锂电池组成的电池包重达近900公斤，特斯拉曾疯狂地向世人证明过人力也能更换电池，需要五个人协力并耗时十分钟完成更替……

核心技术瓶颈突破之前，VR 还将在泡沫收缩过后进行理智思考。而 3D 音频，作为 VR 产业的关键性技术节点，值得在今天被关注。

机器人学的核心问题是做好和物理世界的交互。现在主流的机器人学分支里，处理与物理世界的交互的学科分为三类：传感器和处理算法；多刚体系统动力学控制；机器人自主移动。

G20晚会“惊艳”了世界，但同时也引发了很多关于“全息”与“虚拟影像”的讨论。许多读者争论“什么是全息”这个问题。

语音识别的模型层出不穷，其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...

中国和美国的深度学习处理器，哪一款产品能在商业上取得成功，很大程度上取决于技术以外的因素。就现在情况来看，大家基本处于同一起跑线，鹿死谁手，还未可知。

拉菲罗·安德烈，这位无人机教父还有另一个别称，就是“无人机魔术师”，因为他可以让无人机玩出各种让人意想不到的花样，就像有魔力一样。

三年前的“百度大脑”就已经具备了两三岁孩子的智力水平。百度今天同时拥有超大规模的计算资源、中国最大的GPU集群以及国内最为丰富（如果不是之一的话）的搜索、图像、视频、定位数据，那么，百度今天的“大脑”已经成长到了什么水平呢？

对于识别来说，首先要保障的是远场环境下的识别率，除了前面提到的麦克风阵列解决了前端声学的问题，还要有专门针对远场环境下，基于大量数据训练的声学模型，这样才能保证识别率满足交互需求。

在这场有关AI（人工智能）未来的战争中，英特尔表现得越来越激进。在最近发布的一些基准测试中，英特尔宣称Xeon Phi处理器比英伟达的GPUs快2.3倍。

360的团队演示如何通过干扰传感器，来让车上的半自动驾驶系统做出错误的决定。

当今各界对机器人视觉的关注，并不是能够实现完美抓物的核心问题。除了视觉，推动机器人抓物发展的还有另一样东西：触觉智能。

运动竞技开始不再像过去一样，只是由当初力量和技巧的比拼，在开始有大量运动装备的参与后，先进的科技变成现代体育竞技背后的隐性竞争。