谭铁牛，男，汉族，1963年10月出生，湖南茶陵人，1983年加入中国共产党，1984年7月参加工作，研究生学历，工学博士学位，中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院院士、巴西科学院外籍院士，模式识别与计算机视觉专家，中国科学院自动化研究所研究员，英国归侨。
谭铁牛1984年获西安交通大学学士学位；1986年和1989年分别获英国帝国理工学院硕士与博士学位；1989至1997年在英国雷丁大学工作；1998年回国工作；历任中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室主任，中国科学院自动化研究所所长助理、所长，中国科学院副秘书长、国际合作局局长，中国科学院副院长、党组成员，中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任；2022年9月任南京大学党委书记。
谭铁牛主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等人工智能领域的研究。
谭铁牛是第十四届全国政协常委，中国科学院院士，南京大学党委书记（副部长级），中国侨联副主席（兼职）。
信息来源：百度百科
2 个月前
YOLO（You Only Look Once），这确实是目前计算机视觉领域最热门、应用最广泛的目标检测算法之一。 简单来说，如果把计算机看作一个学生，传统的检测算法像是让学生“拿着放大镜，一点点扫描图片里有什么”，而 YOLO 则是让学生“一眼扫过整张图，立刻说出图里有什么、在哪儿”。 这种“一眼识别”的特性，让 YOLO 在速度和准确性上取得了极佳的平衡。结合掌握的资料，这里为你详细拆解一下 YOLO 的核心原理、发展历程以及它在现实中的应用。 🧠 YOLO 的核心工作原理：像人眼一样“扫视” YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它不需要像旧算法（如 R-CNN）那样先猜区域再识别，而是通过一次神经网络计算，直接从图像像素回归出物体的位置和类别。 我们可以把它的工作流程想象成老师给班级分组： 网格划分（Grid Cells）： 算法会将输入的图像划分为 S times S 个小格子（例如 7x7）。如果一个物体的中心点落在某个格子里，那个格子就“负责”检测这个物体。 边界框预测（Bounding Boxes）： 每个格子会预测出几个边界框（例如 2 个），每个框包含 5 个参数：中心坐标 (x, y)、宽 w、高 h 以及一个置信度（表示框里确实有物体的概率）。 类别概率（Class Probabilities）： 同时，每个格子还会预测这个框内物体属于各个类别的概率（比如是猫的概率 80%，是狗的概率 5%）。 非极大值抑制（NMS）： 因为多个格子可能会检测到同一个物体，最后会通过 NMS 算法“去重”，保留得分最高的框，去掉重叠度高且得分低的框。 📈 从 V1 到 V8：YOLO 的进化之路 YOLO 算法自 2015 年诞生以来，经历了多次重大的架构升级。为了让你更直观地了解，这里整理了主要版本的演进逻辑： YOLOv1： 首次提出“单阶段检测”概念，将检测视为回归问题。 开创性工作，速度快，但小目标检测精度一般。 YOLOv2/v3： 引入 Anchor Boxes（先验框）和多尺度预测。 检测精度大幅提升，尤其是小物体。v3 成为经典里程碑。 YOLOv4： 集成了大量优化技巧（CSPDarknet, PANet, Mosaic数据增强）。 在保持速度的同时，精度达到了当时的顶尖水平。 YOLOv5： 基于 PyTorch 实现，工程化极佳。 极易上手，提供了从小到大的多种模型（s/m/l/x），部署方便，工业界主流。 YOLOv8： 最新主流版本，进一步优化了架构和损失函数。 性能更强，支持分类、检测、分割等多种任务，是目前的首选之一。 💡 为什么 YOLO 如此受欢迎？ ⚡ 极快的速度： 由于只需要“看一次”，YOLO 可以轻松达到实时处理（如 45 FPS 甚至更高），非常适合处理视频流。 🌍 全局视野： 它在预测时利用了整张图的上下文信息，因此在背景中误检（把背景当作物体）的概率比两阶段算法要低。 🛠️ 强大的泛化能力： 它学习到的特征具有很好的通用性，迁移到其他数据集上通常也能取得不错的效果。 🚀 实际应用场景 基于 YOLO 的这些特性，它在很多领域都有广泛的应用： 📹 智慧安防： 实时监控画面中的人体检测、异常行为识别。 🚗 自动驾驶： 识别道路上的车辆、行人、交通标志，为车辆决策提供依据。 🏭 工业质检： 在生产线上快速识别产品缺陷、零件缺失或错位。 🏥 医疗影像： 辅助医生识别 X 光片或 CT 图像中的病变区域（如肿瘤）。 📦 物流分拣： 识别包裹上的条形码或分类标签。 💡 对初学者的建议 如果想入门或使用 YOLO 进行图像识别： 新手入门： 推荐从 YOLOv5 或 YOLOv8 开始。它们的官方文档非常完善，代码（通常是 PyTorch 版本）易于理解，且社区支持丰富。 数据准备： 图像识别的效果很大程度上取决于数据。你需要准备标注好的数据集（通常标注工具会生成 .txt 或 .xml 文件，标明物体的类别和坐标）。 硬件要求： 虽然 YOLO 很快，但训练过程通常还是需要 GPU（如 NVIDIA 显卡）来加速。
4 个月前
马斯克为股东和公众描绘了一幅超越电动汽车、迈向人工智能与机器人技术的宏大未来蓝图。
8 个月前
AI for Good Global Summit 即人工智能向善全球峰会，是联合国开展人工智能对话的重要渠道，也是全球人工智能领先经济体开展人工智能领域国际交流合作的重要平台。 - 举办背景： 该峰会自2017年以来已连续举办多届，旨在确定加速实现联合国可持续发展目标的AI实际应用，并将人工智能创新者与公共和私营部门的政策制定者联系起来，以协助在全球范围内扩大人工智能解决方案的规模。 - 2024年峰会情况： 于2024年5月30日至31日在瑞士日内瓦国际会议中心举行。由国际电信联盟与40余家联合国机构合作举办，与瑞士政府共同召集。以“人工智能治理”为主题，采用线上+线下结合的形式。9000余名代表参加，OpenAI CEO山姆·奥特曼、图灵奖得主杰弗里·辛顿等远程参与。峰会收到多个国家的申报案例和学者申请，最终来自19个国家的40个案例入选“人工智能向善”案例集，8个国家的13名专家入选AI for Good学者。 - 2025年峰会安排： 将于2025年7月8日至11日在瑞士日内瓦的Palexpo举行，同时支持线上参与。峰会将围绕AI与可持续发展目标、创新展示、人工智能治理与伦理、机器人应用、青年与性别等主题展开，通过高层讨论、创新展示和实际演示等形式，促进人工智能安全、包容、可持续和以人为本的发展。
1 年前
《The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology》（《奇点临近：当人类超越生物学》）是未来学家 Ray Kurzweil（雷·库兹韦尔）于 2005 年出版的一本重要著作。这本书提出了“技术奇点”（Technological Singularity）的概念，即人工智能、纳米技术、生物技术和神经科学等技术将在21世纪中叶实现指数级增长，最终超越人类的智力和生物学极限，从而引发根本性的社会和生物进化变革。 核心观点 技术的指数级增长 库兹韦尔提出 “加速回报定律”（Law of Accelerating Returns），认为技术进步的速度是指数级的，而非线性的。计算机、人工智能、生物技术、纳米技术等领域的突破会越来越快。 人工智能将超越人类智能 由于计算能力的提升，人工智能将在2045年左右达到“技术奇点”（Singularity），即人工智能的智能水平将超过人类，甚至开始自我改进，从而引发不可预测的变革。 人机融合与不朽 人类将通过增强大脑、上传意识、基因改造和纳米技术等手段，实现“数字不朽”（Digital Immortality）。人的智能将与机器结合，最终人类不再受限于生物学形式。 纳米技术和生物技术的突破 纳米机器人（Nanobots）将进入人体，修复细胞、治疗疾病，并增强大脑功能，使人类拥有超越生物极限的能力。 伦理与社会影响 库兹韦尔承认技术奇点带来的挑战，包括伦理问题、社会不平等、人工智能的控制问题等，但他认为这些问题可以通过技术和社会机制来解决。 影响力与争议 该书被认为是技术乐观主义的代表之一，影响了人工智能、未来学和硅谷企业（如谷歌）的发展理念。 但也有批评者认为，库兹韦尔过分乐观，对技术发展过于自信，而忽视了技术、社会、伦理和资源限制的现实挑战。 结论 《奇点临近》不仅是一本关于未来科技的畅销书，更是一本影响深远的预言书。它对人工智能、人机融合、生命延续等话题提出了大胆的设想，至今仍在影响科技界和哲学界的讨论。
1 年前
随着全球人工智能竞争的加剧，德国正在制定战略，力图与美国和中国等全球领跑者竞争。然而，这一计划是否能够取得成功，仍有待观察。 德国的人工智能发展主要围绕三个关键点展开：可信赖的技术、工业数据的利用和欧洲内部的合作。这些被视为德国在全球AI竞赛中追赶其他大国的核心支柱。 在全球范围内，人工智能的突破正在迅速改变各个行业，但目前领先的AI技术并非来自德国，而是由美国和中国的少数几家公司主导。德国总理奥拉夫·朔尔茨在法兰克福举行的数字峰会上坦言：“现实是，我们在这个领域的发展停滞了太久。”不过，他也强调，现在唱衰德国并不合适，因为德国的创新能力、创造力和勤劳精神依然存在。 德国政府的执政联盟——社会民主党、绿党和自由民主党，近日共同勾勒了保持德国AI竞争力的中期计划，目标是实现“技术主权”，即摆脱对外国科技巨头的依赖。 目前，德国在人工智能研究领域的基础较为扎实，但在将研究转化为实际应用方面一直较为薄弱。朔尔茨指出，许多公司在成长过程中缺乏足够的风险投资，导致创新难以转化为商业模式。因此，他呼吁更多的投资来推动AI技术在德国的应用。 尽管如此，德国的人工智能领域并非全无进展。据Bitkom的最新研究表明，越来越多的德国人认为人工智能是机遇，而不是威胁。报告还显示，20%的德国企业已经将AI集成到其运营中，较去年增加了六个百分点。这一进步部分得益于政府资助的项目，例如以人为中心的人工智能生产工作未来中心（ZUKIPRO），该组织为中小企业和技术工人提供免费的AI咨询服务。 然而，德国大多数企业仍依赖美国公司提供的AI技术，如微软和谷歌的产品，这对德国实现“技术主权”的目标提出了挑战。德国经济部长罗伯特·哈贝克承认，实现这一目标还需要时间，但他指出，俄乌开战以来，德国对技术主权的重要性认识显著提高。他还强调，德国企业掌握着大量宝贵的工业数据，这将有助于德国在未来的AI浪潮中占据一席之地。 在这一背景下，欧洲合作被视为至关重要。哈贝克表示，仅靠德国的数据量难以支撑其在全球的竞争力，必须依赖整个欧洲的力量。作为欧洲战略的一部分，德国还希望成为可信赖AI技术的全球领导者，即严格遵守用户权利的技术，这将比海外产品更具信任度。 欧盟的AI法案于2024年8月正式生效，成为全球最为严格的人工智能法律之一。该法案对高风险AI应用实施了严格的监管，未来如何利用这一框架保持在全球AI竞争中的优势，将成为德国政府和企业必须面对的挑战。 （文章来源：德国中文网）
1 年前
杭州AI“六小龙”是2024年底至2025年初涌现的六家代表性人工智能企业，它们凭借技术创新和全球化影响力，被誉为“神秘的东方力量”，成为杭州乃至中国人工智能领域的先锋力量。以下是这六家企业的详细介绍： 1. 深度求索（DeepSeek） 领域：大模型与人工智能算法。 成就：深度求索成功研发了性能超越GPT-4o的大模型DeepSeek-V3，训练成本仅557.6万美元，展现了其在算力与成本控制上的显著优势。这一成就使其被誉为“AI界的拼多多”，并吸引了国际科技界的广泛关注。 影响力：其技术突破不仅提升了中国在全球AI领域的地位，还为低成本、高性能的大模型研发树立了新标杆。 2. 宇树科技（Unitree Robotics） 领域：机器人技术，尤其是四足机器人。 成就：宇树科技发布的B2-W机器狗以其出色的稳定性和实用性引发全球关注，其翻山涉水的演示视频甚至被科技领袖马斯克转发，进一步推动了机器狗在服务领域的应用。 影响力：宇树科技的产品展示了中国在机器人领域的创新能力，并为全球机器人技术的发展提供了新思路。 3. 云深处科技（DeepRobotics） 领域：智能机器人及行业应用。 成就：云深处科技的“绝影X30”机器人已在新加坡进行电力隧道巡检，标志着中国机器人技术进入国际市场。其产品以高稳定性和实用性著称，展现了在复杂环境中的应用潜力。 影响力：云深处科技的成功推动了中国机器人技术的全球化，并为行业应用提供了新的解决方案。 4. 强脑科技（BrainCo） 领域：脑机接口与神经科技。 成就：强脑科技是国内仅有的两家融资超过2亿美元的脑机接口企业之一，其首个便携式高精度脑机接口产品已成功量产，为人机交互技术的升级提供了新的可能性。 影响力：强脑科技的技术突破推动了脑机接口领域的商业化进程，并为医疗、教育等领域的应用开辟了新路径。 5. 游戏科学（Game Science） 领域：游戏开发与文化产业。 成就：游戏科学开发的国产3A游戏《黑神话：悟空》以中国传统文化为背景，自发布以来便斩获多个国际奖项，包括“年度最佳动作游戏”和“玩家之声”两项大奖，被誉为国产游戏的里程碑。 影响力：游戏科学的成功不仅提升了中国游戏产业的国际地位，还通过文化输出加深了国际社会对中国的认知。 6. 群核科技（ManyCore） 领域：空间智能与三维数据技术。 成就：群核科技以其全球最大数量的可交互三维数据能力，吸引了数百万月活用户，在空间智能领域构建了无可比拟的竞争优势。 影响力：群核科技的技术为建筑设计、家居装饰等领域提供了高效的工具，推动了空间智能技术的普及与应用。 杭州AI“六小龙”的崛起背景 杭州作为中国互联网与科技创新的重要高地，拥有深厚的科技积淀和创新氛围。浙江省在政策、基础设施和技术支持方面的强力保障，为这些企业的发展提供了肥沃的土壤。例如，杭州城西科创大走廊作为高能级科创平台，吸引了大量科技企业落户，并推动了科技成果的转化。 未来展望 杭州AI“六小龙”的成功不仅展示了中国在人工智能领域的竞争力，也为全球科技发展提供了新思路。随着国家对人工智能的持续支持，预计杭州及其周边地区将涌现更多类似的科技企业，推动人工智能技术与各行业的深度融合。 总结 杭州AI“六小龙”代表了中国人工智能领域的最新技术与创新力量，它们的崛起不仅是企业自身的成功，更是中国科技实力与文化自信的体现。未来，这些企业将继续引领全球AI浪潮，为技术进步和产业发展注入新的活力。
1 年前
杭州目前还不是中国人工智能最具实力的城市。
1 年前
德国人工智能研究的高校重镇 德国作为工业强国，在人工智能领域也具有深厚的底蕴和领先地位。众多德国高校在AI研究方面投入了大量资源，取得了丰硕成果。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI