小硬件话题的突然走红，不禁让人想起这些年来一批热衷于制造无人机、汽车、智能眼镜甚至是温度计的硅谷科技公司。这些公司大多都曾经是软件行业的领导者，而如今，非要闯入硬件世界打拼的他们，究竟做出成绩来了吗？

不用排队，无需注册，也不要结账，亚马逊新推出的Amazon Go商店，它里面用到了传感器融合和深度学习算法等多种先进技术。具体来看，这里面物品跟踪是依靠计算机视觉还是RFID标签实现的呢？除此之外，当中还可能用到哪些传感器技术呢？

尽管女性占世界总人口的约50%，但是据报告显示，在34个亚太经合组织成员国，只有不到20%的计算机科学专业毕业生是女性。

在过去的十年中，智能手机竞赛一直是技术角斗士争夺支配地位的主要场所。现在，Android 占 2016 年智能手机出货量的 87%（iOS 仅占 12%），我们可以宣布智能手机平台战争结束了。

机器人可以帮助我们整理桌子、安装新的书柜。但是机器人如何在凌乱的家里工作（家里会有家具等其他物品）？这还是一个需要全球机器人专家通力合作去解决的难题。第一步，我们需要为机器人的工作效果制定一个统一的标准。

机器人外骨骼，它是电子、机械、仿生的跨界融合。本文对日本CyberDyne/美国Ekso Labs/以色列 Rewalk这三家国际主流的外骨骼机器人公司的产品，从传感器/SLAM/AI/人机交互/研发速度/售价等方面进行对比分析。此外采访一家国内新创公司，借此一窥国产机器人外骨骼现状。

从原理上来讲，没有哪个传感器是完美的，比方说机器人面前是一块完全透明的玻璃，那么采用红外、激光雷达或视觉的方案，就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败……

当人们讨论深度神经网络(DNN)、深度学习和嵌入式视觉时，通常会先讨论如何定义网络架构或结构。不久之前，我们还只能支持线性网络，在输入和输出级之间的层数非常有限。相比之下，今天的网络技术，如谷歌的TensorFlow，支持多个输入、多个输出以及每级多个层。

每一次大脑释放出的电信号，通过电极都传送到了飞机的驾驶系统当中，但是每次更换一个新的指令至少需要 10 秒钟来进行识别，电极会不断监测和刷新大脑释放的信号，所以实际上脑海中一闪而逝的指令是不会起作用的……

本以为与第三届世界互联网大会，今年的高交会逊色不少，但没想到人流量似乎比往年更大。而每届高交会1/2号的电子和信息展馆都是最热闹的没有之一，今年也不例外。

9月份上线众筹，在短短一天之内，筹集到的资金就突破了100万元人民币。到底何德何能，才让用脚投票的消费者在看到实物产品前，就寄予厚望？

不知道大家有没有注意到,川普选票领先后，一支叫“川大智胜”的股票突然拉升，同时，与希拉里谐音的西仪股份逼近跌停……

人工智能全球Top50的大学几乎都是来自北美、英国以及其他欧洲地区的大学，唯一上榜的亚洲大学分别是排名37的台湾大学、排名47的东京大学、以及排名50的新加坡国立大学。为什么中国大陆以及香港的高校都没有上榜？

利润巨大的计算机芯片市场中正在发生的根本性变革，而这场变革是由人工智能的兴起引发的。

Google Home和Amazon Echo都代表了行业巨头通过智能WiFi音箱为入口，推进人工智能落地的战略。这方面已经有很多文章涉及。这一次，我们从比较专业的声学麦克风阵列的角度对比一下这二者的高下，进而引出生态布局的思考。