7家公司烧掉30亿元，“网络安全+AI”到底有多火？
好久不杀毒
[ 亿欧导读 ]
本文统计发现，马上就要过去的这个六月，海外至少有七家AI驱动的网络安全公司获得新一轮融资，融资总额接近5亿美元。相当于超过30亿人民币投入这个行业。等于每天有1亿元投入。这将近5亿美元都流向哪里？
一转眼，3Q大战已经过去五年。那可能是网络安全公司势能的顶峰，此后的几年里，很少再有网络安全公司被寄予厚望，甚至也很少有创业者投入这一领域。
最近引发大家关注，可能还是WanCry。尽管如此，相关讨论还是很快退烧，仿佛时间永是流逝，街市依旧太平。
然而悄然之间，风头似乎变了。
量子位统计发现，马上就要过去的这个六月，海外至少有七家AI驱动的网络安全公司获得新一轮，融资总额接近5亿美元。相当于超过30亿人民币投入这个行业。等于每天有1亿元投入。
六月融资风云榜
这将近5亿美元都流向哪里？下面我们一一讲述。
Cybereason：融资1亿美元
这家公司总部设在美国波士顿，却是2012年由以色列国防部8200部队成员在以色列创立，在特拉维夫仍保留一家研发中心。
Cybereason的技术方向不是“高筑墙”，而是实时响应和防御。这家公司的核心技术是“端点感知”，利用机器学习和行为分析来实时处理大量端点监测数据，引擎处理速度达到800万条问询/秒。产品的定价基于企业IT环境的端点数量。
目前Cybereason已有200名客户，包括洛克希德马丁、软银和摩托罗拉。
此次1亿美元的投资方是日本软银。
自2012年成立以来，Cybereason累计融资1.89亿美元，此前的投资人还包括CRV，Spark Capital和洛克希德·马丁。这轮融资过后，Cybereason准备进一步扩张人员和发展新产品，并获取更多的市场份额。
SparkCognition：融资3250万美元
这家公司号称全球首家认知安全分析公司，总部位于美国奥斯汀。
SparkCognition成立于2013年，使用机器学习和技术来分析预测安全漏洞与系统故障，其客户主要来自对网络安全需求量很大的行业，包括航空航天、国防、电信和能源等。
去年4月，SparkCognition完成A3轮600万美元融资。这个月的新一轮3250万美元融资，被认为是B轮融资的开始。
此次投资方包括Verizon、波音公司。
这家公司表示，新的融资将被用于扩大解决方案，并更深入的涉足石油、天然气、公共事业和安全部门等行业的客户。
Illumio：融资1.25亿美元
Illumio成立于2013年，是一个自适应云安全平台，主要为企业私有云、公有云、用户数据和云端数据等数据提供安全保障，帮助企业找出公司网络中潜在的恶意软件或未经授权的数据泄漏。
Illumio构建的自适应安全架构，可以安全监控和防护每个工作单元或应用，而不是基于传统的边界防护，用户可以使用自然语言编写安全策略，而不需要了解底层网络架构。
据公司联合创始人兼CEO Andrew Rubin介绍，虽然目前公司还没有盈利，但多项指标证明公司的增速良好。平台上第二年的预定量相比第一年增长400%。公司的客户中，15个中就有9个是美国大型的金融公司，同时7个中就有4个具有大型的SaaS业务。这些客户包括Salesforce、Workday、King、Netsuite和摩根大通等。
这次的1.25亿美元融资，由J.P.摩根资产管理领投，跟投的有原投资人Andreessen Horowitz、General Catalyst、8VC、Accel和DCVC。
Netskope：1亿美元
Netskope致力于帮助大型公司监管员工使用云服务，保证其安全，客户包括谷歌Drive和Dropbox等，自2012年成立以来已经收获2.31亿美元融资。
此次1亿美元E轮投资，由原投资人光速创投和Accel领投，新投资人Sapphire Ventures、Geodesic Capital跟投，Social Capital和Iconiq Capital则增加了投资额。
此轮融资将用于进一步推进产品开发，开展营销项目，从而帮助公司实现盈利，进而走向上市。
Netskope认为企业云应用市场已经来到引爆点，企业IT部门面临无处不在的影子IT问题，Netskope的产品能够帮助IT部门有效治理影子IT问题，通过深度分析帮助IT决策者轻松创建云应用安全政策，保护企业数据并优化云应用负载。
GreatHorn：630万美元
GreatHorn总部设在美国麻省Belmont，2015年创立。是一个致力于阻止网络钓鱼式攻击的云安全平台。
这家公司的成立基于创始人的两个趋势预测：一是针对核心商业服务（特别是电子邮件）的云基础设施建设会加快，二是通过这些云技术基础设施造成数据泄露的案例数量会等量上升。
现在越来越多的企业使用基于云的通信平台，例如Slack、Skype、Office 365和G Suite等，然而这也给网络犯罪留下可乘之机。GreatHorn的自动化产品据说可以让企业安全团队预防钓鱼的工作量每周减少300小时以上。
此次630万美元的A轮融资，投资方为Techstars Venture Capital Fund和.406 Ventures。原有投资者继续跟投。
CybelAngel：300万欧元
这是一家位于巴黎的公司。
CybelAnGEl通过和人工智能技术提供网络安全解决方案，他们的网络安全产品每天能在网上检测十亿份敏感文档，帮助公司确定自己的信息没有外泄，避免造成研发、客户等信息暴露在风险之中。
此次300万欧元融资，投资方为Serena Data Ventures。本轮融资后，CybelAngel将加速自己在国际上的扩张，并加大在研究开发方面的投入，以提高自己数据搜集自动化的能力。
CybelAngel希望通过优化自己的深度学习能力和人工智能算法，从而处理好庞大的数据量。
Hexadite：1亿美元
又是一家以色列公司。
Hexadite创建于2014年，其主要任务不是防御网络攻击，而是迅速识别和解决网络攻击。Hexadite的技术可以连接到当前的网络安全检测系统，利用人工智能来自动分析威胁。
这个月初，微软宣布收购Hexadite，据信这笔收购斥资1亿美元。微软今年1月曾表示，未来几年，公司每年在安全研发方面将投入10多亿美元。
在过去数年，微软相继收购了多家以色列云安全公司。2015年，微软收购以色列网络安全公司Secure Islands。今年1月，微软投资了以色列网络安全公司Team8。
今年4月，微软又以约6000万美元收购以色列云端监测初创公司Cloudyn。同月，微软斥资2100万美元收购Synack。
Synack业务模式类似于Uber，雇佣黑客为客户的软件寻找漏洞。
争夺千亿美元市场
6月，只是最近网络安全+AI概念火爆的缩影。
根据IDC的数据，网络安全市场仍在不断增长，预计到2020年信息安全方面的投入将达1010亿美元，复合增长率将达8.3%。去年，全球机构在这方面的投入已经达到创纪录的730.7亿美元。
这意味着，未来几年安全领域的投入增长，将是IT整体支出增速的两倍以上。
近在咫尺的千亿美元，无疑是巨大的诱惑。更何况还有人工智能的加持。
VB在一篇报道中指出，“在很多配备人工智能（AI）预测能力的前沿领域，可让安全厂商、企业以及我们个人在应对网络袭击中占据上风”。并总结了AI网络安全防护的六个关键创新领域：
发现和阻止黑客入侵物联网设备
基于AI的轻量级预测模型可以自动在低计算能力的设备上自动驻留和操作，它可以实时发现和阻止设备或网络范围的可疑行为。
多家初创企业正在利用AI技术解决物联网安全挑战，比如CyberX、PFP Cybersecurity以及Dojo-Labs等。
预防恶意软件和文件被执行
利用AI的巨大能力，可以查阅每个可疑文件数以百万计的特征，发现哪怕是最轻微的代码冲突。开发这种基于文件的AI安全系统的领导者包括Cylance、Deep Instinct以及Invincea。
提高安全运营中心的运营效率
安全团队面临的关键问题之一就是每天收到的安全警报溢出引发的警报疲劳。有些初创企业正利用AI技术解决这种威胁，比如Phantom、Jask、StatusToday以及CyberLytic。
量化企业面临的网络危险正成为挑战，主要是缺少历史数据和需要考虑的变量太多。AI技术可以处理数以百万计的数据点，同时生成预测，帮助企业和网络保险公司获得最精确的网络风险评估。
多家初创企业正进行类似研究，包括BitSight和Security Scorecard。
网络流量异常检测
通过寻找跨协议相关性，不依赖侵入性的深度数据包检查，分析内部和外部网络流量中无穷无尽的元数据相关性，AI技术可被用于检查异常网络流量。这类初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace以及BluVector。
检测恶意移动应用
数据显示，56%的iOS顶级应用和全部Android应用都曾遭到网络攻击。利用先进AI技术可以帮助应用分类，已经有Deep Instinct、Lookout Mobile Security以及Checkpoint等公司正在努力区分恶意与良性应用。
量子位这次介绍了一些国外的状况，这并不意味着国内网络安全+AI的概念不受到关注。实际上去年11月，第三届世界互联网大会期间，的沈南鹏就曾指出：安全是目前网络空间面临的第一大挑战。
这位投资大佬当时就表示，大数据和人工智能技术对网络安全治理有非常重要的价值。可能新一代的网络安全变革已经悄然来临。
最后放一张图。
5月25日，相约北京·千禧酒店，与安防行业大咖共话安防AI创新！呈献一场安防行业千人盛宴。
在这里，安防巨头厂商海康、大华、宇视将阐述安防产品AI创新；CV新秀商汤、旷视、依图、云从、云天励飞、快商通将介绍创企如何抢占市场建立壁垒；投资机构真格、明势、IDG、高榕将共谈最受资本青睐的公司当具有哪些特质；还有中科院权威专家，将带来AI以及各种生物识别的最前沿科技。
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小程序-亿欧plusAI在中国到底有多火？业内:目前50%投资活动与AI有关|人工智能|杨强|刘强东_新浪财经_新浪网
　　京东金融抢道AI，召开探索者大会
　　中国目前50%投资活动与AI有关
　　来源：南方都市报& & & 作者：陈颖
　　AI有多火？中国目前50%投资活动与之有关。昨日，由京东金融与红杉资本联合&主&办&的&首&届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”（下简称“探索者大会”）在北京举行。红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在大会主旨演讲中指出，AI市场正在迎来爆发，并给出了以上数据。
　　到底A&I将如何改变我们的生活特别是改变金融行业，成为当天的最大议题。
　　京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东、京东金融CEO陈生强、清华大学国家金融研究院院长朱民、中国工程院院士高文、红杉资本全球执行合伙人沈南鹏、国际人工智能联合会理事会主席杨强、真格基金创始人徐小平等就AI正在带来的新变化展开了谈论。
　　中国AI领域初创企业已超千家
　　“我们有生之年也许会看到金融市场由人工智能操控的景象。”透过视频，《人类简史》作者、世界知名历史学家尤瓦尔·赫拉利在探索者大会上表示，50年以后也许没有人能够理解金融体系，只有人工智能才有能力处理这么多的数据，快速理解金融世界。
　　AI带来的现象空间，资本的嗅觉最为灵敏。红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在大会上表示，近两年最热的词是人工智能。这一波人工智能的感知，企业界与投资界不分先后，企业界反应非常快。因为市场看到了人工智能的运用价值。他通过数据显示，AI市场正在迎来爆发，全球科技巨头在A&I领域的年投入达300亿美元，中国A&I领域的外部投资总额超过80亿美元，中国所有投资活动中的50%与AI相关，已经有超过1000家的A&I领域初创企业。此外，AI专利数量高速增长，中国甚至以52%优势，领先于34%的美国。
　　对于当前AI的发展水平以及未来A&I可以带来哪些现象，中国工程院院士、北大教授高文形容，目前A&I的发展“刚上小学”后面还有很长的路要走，人工智能风口至少还将持续10-20年。
　　落地实践让人工智能去泡沫
　　在大热背后，A&I到底将在哪些领域改变我们的生活、带来哪些商家呢？京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东在大会行表示，往前20年和往后20年，都难以找到像人工智能这样巨大的机会。他介绍，目前京东对于A&I的应用主要体现在零售供应链和金融两大方面。其中，京东金融的风控体系基本上是利用深度学习、图计算、生物探针等人工智能技术，实现无人工审核授信和放款，坏账率和资损水平低于行业平均值50%以上。“我们帮助银行在信贷审核效率提高了10倍以上，客单成本降低了70%以上。”
　　刘强东认为，A&I既是一种技术，也是一种思考方式。除了能够不断降低各个行业的成本、提升效率、不断地提升京东的用户体验之外，还希望通过人工智能能够让每个员工，不仅仅不会失去工作，而且能够做更好的工作。
　　香港科技大学计算机系主任、人工智能专家杨强在大会之后接受南都记者采访时表示，与80年代的人工智能热潮相比当前，当前最大不同在于人工智能正在不同的场景落地，而非停留与想象中，落地实践是让人工智能去泡沫。从商业模式上，他认为，人工智能的商业模式有三个要点———首先闭环路径要足够短，其次反馈要足够高频，第三反馈一定要有复合作用。因此，他判断视觉、自然语言、智能推荐以及迁移学习将成为人工智能的商业风口。
　　将给金融带来全方位的改变
　　当天参会嘉宾、微软亚洲研究院城市计算负责人郑宇指出，“AI的机会其实不在传统的IT行业，而是在和传统行业的结合，也就是说我们把A&I和交通、规划、金融等行业结合，爆发的力量比传统互联网行业里面发挥的作用会更加庞大。”
　　事实上，在人工智能的应用上，金融被看做是最好的场景已经成为共识。哥伦比亚大学教授林清咏指出，在今天的华尔街，各个公司彼此的军备竞赛就在于AI。
　　对此，沈南鹏表示，高度数据化的金融业是A&I最好应用的产业。因为AI通过帮助金融企业进行身份认证，提升认证准确度与效率，帮助金融企业进行更好的风险管理；帮助金融企业更好地进行用户洞察和个性化运营；帮助金融企业完成大量重复性繁琐工作，节省人力，提供效率；帮助金融企业解读市场信息，规划投资策略，自动进行交易等五个方面实现对金融的变革。
　　清华大学国家金融研究院院长朱民表示，金融科技正在从各个颠覆金融行业，未来A&I应用会遍布银行所有的垂直领域和职能部门。
　　AI如何改变金融行业？杨强在接受南都记者专访时表示，零售还将首先受到AI的改造，特别是当前中国小微及消费信贷尚未普及的情况下，利用人工智能建立征信体系，链接线上及线下，AI将在帮助小微信贷与场景结合上发挥强项。此外，与用户体验相关的图像、人脸识别、人工智能客户等方面，AI将在移动端更好提高用户体验。杨强在采访中提到，随着AI在金融场景上的不断应用，监管部门也将主动利用AI探索金融监管，目前监管部门已经意识到了这样的需求。
责任编辑：孙剑嵩&人工智能现在这么火，我应该选什么专业？
人工智能现在这么火，我应该选什么专业？
日10时40分来源：
高中生未来想研究人工智能，应该去哪所大学哪个专业？
知友：李麟
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业，因为毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，所以已经有些大学专门开设了数据科学专业，更甚者是数据科学学院。所以如果有意向从事AI相关的工作，在本科专业上可以尝试以下选择：
1、如果是暂时没有太大倾向，既有可能做科学研究，也有可能做工程开发，可以选计算机方向，例如“计算机科学”（Computer Science），软件工程（Software Engineering），目前情况来看，最对口从事AI方向的的确是CS，AI具体的里面的子领域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。
AI工作既需要非常扎实和广泛的数学基础同时也要求很高的实做能力，而CS正好在这两方面都有着重培养。如果要专门从事这个AI领域，本科选择CS是一个极佳的选择，当然智能科学方向只是CS这一个大专业的其中一个子领域，对于没有从事这方向的CS学生来说，之后转向此领域也是相对比较容易的，毕竟CS的基础是从事AI工作的必要条件，在当今各个领域全面智能化的今天，各个领域都需要AI人才和懂如何配合AI工作的其他领域的人才，而这两者的高端人才都将大量来源于CS专业。
2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。
目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。因此，人工智能方向的研究人员需要有扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。
这个专业主要是培养学生的数学基础，比如微分方程、线性代数、数理统计、信息论等，这些都是人工智能和机器学习的基础。除了这些基础的学科知识，还可以了解下传统机器学习的知识，多加锻炼编程能力和英语，但完成本科应用数学专业的学生，如果就读研究生，通常就转专到计算机方向或者经济类方向。
3、我国前几年还出了“智能科学与技术”专业，根据你的高考成绩，可以尝试选择清华大学，北京大学，上海交通大学，浙江大学，复旦大学，南京大学，东南大学，哈尔滨工业大学，西安交通大学，华中科技大学，北京理工大学，中山大学，大连理工大学，重庆大学，湖南大学，电子科技大学，西安电子科技大学，华南理工大学等数十家高校（排名不分先后）。
但是大学教育还不强调很专业很深入的，在本科阶段需要学的广一些，把基础打好，提高GPA，广泛涉猎其他领域，找准自己真正的兴趣。
修过“智能科学与技术”这个专业的人表示，其实学的东西基本上是介于Computer Science和Electrical Engineering专业之间的，虽然也有模式识别，但是都是比较表面，并没有深钻研，真正的有关智能的研究却是在研究生阶段，但是本科如果能有比较好的基础（不仅是在数学和英语，还有编程能力，比较简单的智能算法的仿真与应用），这对以后的学习与发展都是很有帮助的。
不排除现在的自动化、通信、机械 等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分，缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。
但是无论选择什么专业，只要想要从事AI的工作，可以尝试去掌握以下技能：
1、Information Theory：开启新的视角，无论是理论还是应用都会用到 推荐教材：Elements of Information Theory 2nd Edition
2、Linear Algebra：基础中的基础必须学会 推荐教材: Gilbert Strang 的书和视频
Linear Algebra，Stephen H. Friedberg
3、Basic statistics & probability & stochastic process：
顺便说一下，一般的鄙视链是这样的：algebra & probability & statistics & statistical learning & computer vision & old-school AI。
概率学深了可以很深，但是对the application of machine learning (a.k.a. computer vision) 用处不大。 推荐教材：暂时没有
4、Signal Processing/Image Processing：对于computer vision很重要，但对有的领域比如NLP，或者大部分machine learning ，用处有限。 推荐教材：Image Processing, Analysis, and Machine Vision很老但是适合扫盲。
Richard Szeliski的Computer Vision: Algorithms and Applications 新但是略偏
graphics和multimedia，Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition) Amazon.com: Book是经典百科全书。
还可跳过细节看David Marr的 Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information
5、Statistical learning：哪怕deep learning再火，它也不可能解决所有问题，统计知识是必备的。所以统计学习的那一套基础知识 推荐教材： The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition 和 Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics): Christopher Bishop
6、Optimization：绝大部分统计学习问题都会转化成优化问题，区别在于有的是严格的分析转化如SVM，有的只是走个优化的套路但真正理论基础还没有得到完善比如deep learning。 推荐教材：可以尝试 Convex Optimization : Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe 。
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过去的一年，成为了技术爆发点，各行各业也在纷纷寻求和AI的结合，医疗+AI、出行+AI&&而作为普及性最高的消费智能科技产品，也和AI走到了一起。
日，华为在柏林国际消费电子产品展上展示了其最新的芯片，这也是全球首款移动AI芯片，随后发布的Mate 10系列，以及荣耀发布的荣耀V10手机，均搭载了麒麟970芯片；同年9月13日，iPhone X登场，其搭载的A11处理器与麒麟970一样，也内置了可以进行模拟神经网络的仿生计算单元，同时基于A11处理器， iPhone X也推出了Face ID面部识别功能；此外，高通、ARM也纷纷布局手机AI领域，对处理器进行升级换代。
市场调研公司Gartner预测，到2022年，约有80%的智能手机将集成AI功能。Gartner公司认为，AI功能将成为智能手机厂商提升产品差异度，获得新客户，留住现有用户的一种手段。
AI正在这样改变着你的手机
AI最重要的一个功能就是可以通过学习不断升级，并做出预判。也就是说，AI手机能够识别出你是谁，你想要什么，什么时候想要，如何达成，并在你赋予的权限下执行任务。
其次，面部识别功能，不再需要密码，也不需要用户主动进行身份验证，AI手机可以结合机器学习、生物识别和用户行为等多方面技术，进行面部识别。截止目前，华为、荣耀、OPPO、小米等品牌的诸多手机型号均已搭载面部识别功能，而这项功能也成为了当下主流智能手机的标配。
以荣耀V10为例，其人脸识别功能可以做到智能显示锁屏通知，它会识别你是否是手机的主人，如果你不是，信息显示在屏幕上时，你看到的只是&有一条信息&这样的提示，内容信息已经隐藏。如果你是手机的主人，就会显示具体的内容。这样的功能极大增强了隐私保护。同时，为了进一步提高手机的安全性，荣耀V10还专门开发了防闭眼解锁的功能。
AI手机还能进行自然语义分析，完成此前语音助手无法理解的概念，不仅听懂你说的话，还能挖掘文本、图片等的深层次概念，做到让手机更懂你。比如荣耀V10通过AI专项处理能力，升级了新的情景智能模式，可以通过主动识别用户信息，进行语义理解给出反馈，从而输出主动服务。
目前，市面上的AI手机最主流的功能之一是在拍照方面。但这一AI应用也是最多鱼目混珠的应用，因为APP的摄影需求非常多样，场景也变化万千，目前来看只有在终端有AI处理单元才能满足这些&未知需求&。以具备终端硬件AI能力的华为Mate10、荣耀V10以及iPhone X的能力数据来看，AI摄影可以体现在识别、动作捕捉、光影分析、AR等几个方面。但这种能力的实现门槛较高，除了上述几家，我们当前在市场上看到的纷纷被冠以&AI摄影&卖点的产品，如美图手机、红米Note5，以及刚刚发布的小米Mix2S，其实都只是搭载了基于算法的&AI应用&或者&AI滤镜&，这些能力说白了任何智能手机用户下载一个成熟的拍照APP就能实现。
当然，随着AI技术的不断进步，类似拍照这样的AI应用也将越来越成熟，劣币驱逐良币的行为也将伴随技术和用户的成长成熟而退出市场。可以预期，就在不久的将来，真正的AI应用将更生活化、更可感知，逐渐渗入智能手机的各个应用、各个功能当中。一些超级应用或将破土而出，而人工智能也将得到全面升级。
什么才是真正的AI手机？
看到AI手机这么多的功能和潜力，可能会让很多用户怦然心动。但别急，现在你在市场上遇到的一些&AI手机&，可能是&伪AI手机&，仅仅是厂商打出的噱头而已。
在笔者看来，真正的AI手机，在硬件、软件、算法层面都需要做到AI化，即需要AI处理器、AI算法、AI操作系统。
我们先来看AI处理器。目前行业内提到最多的三款AI处理器：华为麒麟970、高通骁龙845、苹果A11，下面我们重点以这三款处理器进行说明。
AI芯片的技术核心是深度神经网络计算，这就要求处理器的运算效率必须要跟上。但从目前来看，传统的 CPU（中央处理器）、 GPU（图像处理器）、DSP计算架构，在本质上都没有发生革命性的技术突破，传统CPU、GPU和DSP本质上并非以硬件神经元和突触为基本处理单元，相对于专为深度学习而生的NPU（嵌入式神经网络处理器），在深度学习方面天生有劣势，其运行效率必然受到影响，因此，在芯片集成度和制造工艺水平相当的情况下，其表现必然逊色于NPU。
解释完了基本原理，接下来我们就来看看上文所说的三款芯片对比：
麒麟970：首次集成NPU专用硬件处理单元，其AI性能密度大幅优于CPU和GPU。相较于四个Cortex-A73核心，在处理同样的AI应用任务时，新的异构计算架构拥有大约50倍能效和25倍性能优势，这意味着麒麟970芯片可以用更高的能效比完成AI计算任务。以图像识别速度为例，麒麟970可达到约每秒33张图片，远高于业界同期水平。根据《中国移动2017年终端质量报告》显示，麒麟970与高通骁龙835、苹果A11等主流芯片相比，整体表现领先，成为人工智能时代5星推荐处理器。
高通骁龙845：骁龙845是一套移动平台解决方案，内部包含CPU、GPU、DSP、ISP、系统内存、Wi-Fi控制器、基带芯片以及音频芯片等部分。其中CPU部分，骁龙845依然是八核心架构，四颗大核心最高频率达2.8GHz，性能提升25%-30%；四颗小核心频率可达1.8GHz，性能提升15%；GPU部分，骁龙845升级到了Adreno 630，相比上代产品来说性能提升了30%，能耗比提升30%，视频处理效率提升了2.5倍。
苹果A11：A11仿生的CPU采用了六核心设计，由2个高性能核心与4个高能效核心组成。相比A10处理器，两个高性能核心的速度提升了25%，四个高能效核心的速度提升了70%。
我们可以看到，只有华为麒麟970是采用了NPU计算架构，而高通骁龙845、苹果A11更多是在CPU、GPU等方面，对过去的技术进行了升级，性能得到了提升，但并没有带来麒麟970那样革命性的改变。鲁大师AI跑分测试结果也从侧面证明了这一点：麒麟970跑分233分，高通骁龙845跑分190分，这就是NPU的技术优势。麒麟970堪称一款真正敲开人工智能时代大门的芯片。
下面我们再来看AI操作系统。所谓的AI操作系统，是在传统的手机系统上加了一颗可以思考、判断、学习的大脑。它能够感知、预判、决策，帮助用户让手机更快、服务更精准、更智能。
实际上， 谷歌力推的Android 8.0系统，本身就主打AI功能。Android8.0通过让机器自己学习进而提升效率，比如设备可以自动去识别和判断软件的使用频率来选择关闭或者保留，机器也可以自动去管理推送和位置更新等服务，让用户省去管理定位等服务的时间 &&所以，只要是Android 8.0的系统，基本都可以算是AI系统。而得益于华为与谷歌之间的深度战略合作关系，华为EMUI8.0可以说是真正全面基于Android 8.0的操作系统。
EMUI8.0通过用户感知能力，已经积累大量实时、场景化、个性化的数据，辅以麒麟970处理器加持，实现AI指挥系统与AI芯片的相辅相成，共同学习和成长，不断完善自身的服务能力，成为能够读懂用户需求、预判用户动机，更精准、智能的发挥硬件潜力的操作系统。
3月中旬，荣耀宣布，共有11款荣耀手机适配EMUI8.0，其中包括多款2016年问世的手机产品，这一方面体现荣耀对用户体验的重视，同时更意味着更多的荣耀手机将具备成熟的智能体验。
国产手机的AI布局
市场调研公司IDC的数据显示，2017年全球智能手机市场总出货量为14.72亿台，同比下滑约1％，其中第四季度中国、美国等市场均出现下滑。虽然下滑幅度不多，但却说明随着智能手机功能的同质化，市场、销量开始出现了增长瓶颈。很多手机厂商为了激活市场，同时也是为了迎合趋势，在手机产品中增加了AI概念。
但我们看到的是，当前很多手机产品， 更多的是将AI作为一个噱头，仅仅强调AI的拍照性能提示、后台管理优化、增加了语音助手等等，但在硬件、操作系统、算法方面，却没有AI的痕迹。
以最主流的AI拍照为例。目前，有很多国产手机厂商都推出了所谓具备AI拍摄优化等功能的&AI手机&，但实际上，与荣耀V10所提供的完整AI 解决方案相比，目前市面上绝大多数的所谓&AI摄影&功能只是一个算法，并不是技术含量很高的东西，任何配置不算太差的手机下载个美颜APP就可以实现，那么单独推一款产品宣传所谓&AI摄影&的价值，其乱市并浑水摸鱼的意图也就非常明显了。
据业内人士预测，未来最能体现AI技术含量的载体可能还是手机，但是未来的手机和现在的手机可能不是一个概念。而如果真要实现这样的愿景，就需要手机厂商不固守陈规，真正地将AI当成战略来执行。作为行业里第一个吃&AI&螃蟹的手机品牌，荣耀对于AI即将在消费电子领域的大爆发深具洞察，就像荣耀总裁赵明曾经说的，AI将成为终结乔布斯时代的新变量。
但如何加快手机及互联网行业AI化的进程，实现下一次用户体验的革命？手机情报官认为，入局AI的手机品牌玩家在当下尤其需要认真思考如何在有效应用中，持续释放技术红利。
据悉，在人工智能领域、材料领域、图象处理等领域，荣耀目前已开始与全球顶尖大学深入合作。同时，在软件行业层面，荣耀正在与抖音、今日头条、京东、快手等App展开合作，推出了AI专用版，未来这些成熟的应用将逐步推广到荣耀的AI手机上。
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人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
发表于： 15:37:26
2017年，阿尔法狗（AlphaGo）的升级版来华对战世界第一的围棋冠军柯洁并取得完胜，将人工智能的话题热度推向一个新高潮。紧随着，中国中央和地方政府连续发放针对人工智能产业的政策“红包”,将人工智能推向落地应用的快车道。
发表于： 15:22:16
无人驾驶已是全球追逐的趋势，科技巨头早已争相开始了相关领域的研发。从安防角度看，无人驾驶的安全技术研究应该作为无人驾驶技术研究的重中之重。
发表于： 13:24:36
谈到4000万像素手机，Lumia 1020早已消失在历史的长河中，较差的使用体验没能获得市场的认可。但在多年之后，同样是4000万像素级别的华为P20 Pro却脱颖而出，原因究竟在哪呢？
发表于： 13:20:21
随着大数据、深度学习算法、云计算等相关领域的进步以及计算成本的降低，人工智能得以大踏步发展。人工智能将深刻改变人类生产生活方式和思维模式，成为新一轮产业变革的驱动力，而今年ITU（国际电信联盟）也以人工智能（AI）作为2018世界电信日的主题——推动人工智能（AI）的正当使用，造福全人类。
发表于： 13:05:53
据多家调研机构报告显示，包括笔记型电脑(NB)及桌上型电脑(DT)在内的全球PC出货已连续6年下滑，2018年仍将呈现3~5%小幅下滑。据PC供应链表示，尽管电竞、商用市场需求稳健，但消费性PC机种买气依旧低迷，此外，DIY通路市场也受到挖矿需求趋缓影响，板卡销售与价格逐步下滑，矿机组装销售热度减弱，整体PC市场第2季淡季效应恐超乎预期，
发表于： 10:08:00
近日有外媒消息透露，风险投资公司Loup Ventures分析师吉恩·蒙斯特（Gene Munster）发表报告预测，苹果AR眼镜Apple Glasses将会在2021年正式推出市场，第一年销售量预计超过1000万副。
发表于： 08:04:00
5月17日，一加6在北京发布。价格方面，6GB+64GB版售价3199元（亮瓷黑），8GB+128GB版售价3599元（全配色），8GB+256GB版售价3999元（墨岩黑），5月22日10点正式发售。
发表于： 07:49:00
曾几何时，你不得不花大价钱才能购买一部好的智能手机。然而，随着像荣耀和一加手机这样的品牌逐渐发布价格不高且性能优异的智能手机之后，购买一部好手机对于金钱的要求也随之下降。
发表于： 07:33:00
根据GFK中国最新调研数据显示，2017年中国蓝牙耳机市场零售销量达到1363万台，占整个耳机市场的56％。与此同时，智能耳机市场异军突起，今年的零售市场规模将达到50万台，或将成为语音交互的新风口。
发表于： 18:07:55
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