微軟 HoloLens 2 正式開始出貨
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hololens 2價格 在 巴哈姆特電玩資訊站 Facebook 的最佳解答
微軟在這次 MWC 發表了第 2 代混合實境裝置「HoloLens 2」,從現場示範看來真的比第 1 代強化很多,對專業應用來說已經算是實用等級
只不過價格也是讓人難以直視......😱
https://gnn.gamer.com.tw/3/175853.html
#HoloLens2
hololens 2價格 在 Joe's investment Facebook 的精選貼文
Joe:「人工智慧未來2年內,在美股市場肯定還有一波可以炒作的空間」
人工智慧(AI)被視為第四次工業革命核心,預估到2020年,市場商機規模高達3000億美元,「得晶片者得天下」概念發酵,因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
過去因為資料量不夠大,同時機器CPU無法做準確分析,如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。資料量愈來愈多樣化,加上各式演算法愈來愈精進,使得人工智慧的環境趨於成熟。
Nvidia(英偉達)一直是圖像處理的行業龍頭,GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡,因此成為AI晶片領頭軍。谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。2016年8月,英偉達推出首台深度學習超級計算器Nvidia DGX-1。2017年4月,Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器Tesla P100已經供貨,面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。
Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。
英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。歷經將近一年的研發,於2017年8月底宣佈推出了全新的Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),這是全球第一個配備神經運算引擎(Neural Compute Engine)的系統單晶片(SoC),可用於加速產品端的深度學習推理,未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。
高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款無人機SoC晶片,具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。此外,高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。事實上,高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。
IBM推出TrueNorth 晶片,又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度學習時間,提高效率。IBM使用了64個自行開發的Power 8伺服器,每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來,讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時,其識別準確率高達33.8%,比起微軟先前的29.8%紀錄還高。
蘋果公司對未來開發的產品,一向神祕低調。消息傳出蘋果正在開發AI晶片Apple Neural Engine,且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試,期望提升臉部或語言辨識能力。還有研發出一套人工智慧架構平台,可讓兩組Siri軟體相互對話溝通,應用在智慧居家領域。同時,蘋果也積極開發深度學習技術,鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用,要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。
微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片,也不排除在Hololens晶片推出之後,也可以用於微軟的雲端服務之上。也在試驗另一種晶片FPGA(可程式化邏輯元件),FPGA介於GPU和ASIC之間,沒有GPU那麼通用,也不像ASIC只有單一功能,FPGA能重新編程,執行多種功能。
結語
AI晶片包含三大類市場,分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領域龍頭,但是,有些業者認為GPU處理效率不夠快,而且因應眾多特定新產品的不同需求,於是,推出NPU、VPU、TPU...等等。總而言之,AI晶片是一個新興的產品,等待「殺手級」出現,充滿無限大的市場。由於,搶未來AI應用市場商機,科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求,難度上比雲端數據晶片更高。
至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應該不會。因為,新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題;同時,希望晶片市場能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨大。科技企業搶人工智慧應用商機,AI晶片成為兵家必爭之地。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
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hololens 2價格 在 Re: [新聞] 微軟HoloLens眼鏡傳售價逾10萬元- 看板MobileComm 的推薦與評價
2代來了
https://www.youtube.com/watch?v=AsNjr-dqNfk
號稱是MWC展的黑科技
樓下你怎麼看?
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