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（2）面向大规模深度学习、训练的多机多卡软硬件平台，以及基于深度学习的各种人工智能的前沿算法；
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（3）基于人工智能的各种智能硬件产品；
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（4）在人工智能或者深度学习的基础上，使智能硬件具备自主学习能力。
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作为360未来主推的大方向，我对人工智能的设想是无论在硬件还是软件方面，都将拥有自主学习功能。阿尔法狗赢了之后，我非常兴奋，我兴奋的不是人工智能在围棋上战胜了人类，而是它为我们所有人做了一次非常好的概念普及，让我们真实地感受到人工智能领域的成果。
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但是，我所理解的人工智能并不会像阿尔法狗那样只表现在下围棋方面，也不会像好莱坞电影中那样可以威胁人类安全。人工智能就像工业革命之后所带来的新技术那样，为我们的生产、生活带来极大的便利。
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360曾经向市场推出了一系列智能硬件产品，比如360智能摄像机，它背后融合了图像识别技术和大数据技术，并且这些技术每天都在进步。现在，它已经可以智能侦测移动的物体，如果家里没人，门窗被打开了，它就可以发出警报。
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虽然目前看来，360智能摄像机还仅仅是一个小产品，功能也有限，但它只是一个开始。我的期望是在不远的将来，它能够根据面容区分出家人和陌生人，能够识别出你的表情是高兴还是悲伤，甚至还能在家里四处巡视，检查家里是否有漏水、漏气、漏电等异常情况。当发展到那个时候，它就是一个具备深度学习能力的智能家庭机器人了。
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为了加速达成这一愿景，360人工智能研究院院长颜水成正在带领团队研发新技术，并且做了以下布局。
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1.建立软硬件训练平台：360net
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DeepMind公司曾经推出过DQN项目（deep-q-network），它是基于深度强化学习的游戏平台。我们从中受到了很多启发，并成功建立了一个基于软硬件的训练平台——360net。之所以构建训练平台，是由深度学习的本质决定的：要训练一个系统，大量的训练数据固然重要，同时快速的响应时间也必不可少。
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360net支持多机多卡，可以用100张卡或者几百张卡连在一起对深度学习进行训练，同时它还具有高度的兼容性和可扩展性，这意味着将来我们还可以吸纳其他的深度学习模块，来减少开发所需要的时间。对我们的人工智能业务而言，360net是至关重要的根基。
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2.稳定、低功耗的人脸分析系统
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360的人脸分析系统已经被应用到360手机、儿童手表、行车记录仪上。此外，线上搜索也在一步步配置人脸分析技术。人脸分析系统可以对性别、年龄、表情等进行分析，当下直播行业的火热，让这套系统的前景非常可观。
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众所周知，在人脸分析过程中，准确定位人脸上的关键点是验证技术的一个标准，我们已经把这套技术应用到了360的产品当中。未来，360还将进一步提升人脸分析的准确度，这一切的基础就是大量图像数据的积累。
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3.车辆环境感知
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我们曾经招募了一个计算机视觉团队，他们来到360之后，主要负责车辆环境感知方面的研究，主要是物体的分类、检测和分割。这是360对无人驾驶汽车的布局，通过技术实现车辆和行人之间的精确定位，可以更好地辅助驾驶。
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试想一下，在城市环境中，汽车可以自动进行车道线的检测，同时预计出距离红绿灯以及交通摄像头的距离，保证汽车的安全。而在检测出可行驶区域之后，就可以准确地预测道路车辆可移动的轨迹和范围，这对于车的路线预判和选择有巨大的价值。
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当然，我对人工智能的设想建立在泛安全的基础之上。这里所说的泛安全指两个方面：传统的线上安全和线下安全。线上安全处理的主要是大数据方面，线下安全则是人与智能硬件的交互。我们把信息传递给智能硬件之后，智能硬件要能理解我们的意图，同时要把它的信息反馈回来。
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安全是基础，只有在安全的基础上，我们才有可能考虑舒适、便捷的人工智能式生活。所以，360首先还是要利用IOT技术解决人们的家居安全和出行安全。对于做安全起家的360来说，人工智能是一个更适合我们的方向。
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当手机行业热潮来临的时候，我们视而不见；当O2O模式大行其道的时候，我们依然不为所动。但是，当人工智能的概念进入我视线的那一刻，我的第一个想法就是要抓住人工智能这波浪潮，并为之肝脑涂地，在所不惜。
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[1]阿尔法狗是对阿尔法围棋（AlphaGo）的昵称。——编者注
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智能主义：未来商业与社会的新生态 人工智能的发展是一场“持久战”
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这些年，互联网行业的飞速发展让所有人都目瞪口呆，“快”已经成为互联网最鲜明的标签。但是对于人工智能的发展，我觉得并没有大家预期中的那么快，消费级机器人在短期内不可能成为爆发的产业。
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