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VR指通过头戴显示器将完全虚拟化的世界呈现给用户，旨在为其提供一种沉浸感。现今，我们在各大展览上看到的带上头盔显示器张牙舞爪玩游戏的都属于VR。为确保VR拥有更好的呈现效果，需要着力从摄像头的清晰度与分辨率上发力。清晰度和分辨率同时间精度息息相关，在于，时间精度越高时间戳就越精准，就越能帮助客户对报文作进一步分析，这样双镜头所获取的图片、产品信息就会更直观、明了，不会出现重影，导致眩晕感，让用户获得更优质的浸入式虚拟体验。 AR主要借助嵌入在手机、电脑、平板等智能设备中的GPS、电子罗盘、加速度计等传感器来获取实时位置数据信息，最常用于地图类应用：比打开手机应用开启摄像头对着街道拍照，屏幕上能准确显示出附近商家名称、评价等信息，实现更为精准的AR实景导航。此外，AR还可帮助汽车前挡风玻璃的HUD（Head-up Display）直接将汽车行驶速度、油耗、发动机转速、导航等信息直接投影到前挡风玻璃，让驾驶员无需分心低头看仪表、手机（这在高速驾驶时非常危险），进而帮助司机获得更便捷、更全面的车况、路况感知，全面提高驾驶的安全性。对AR系统而言，时间的精准性和统一性十分重要。因为只有时间精准了，才能准备获得可信度更高的精准时间戳，来精准记录、测量、统计信息。 事实上，不管是VR头戴式显示器，还是AR设备中的GPS、电子罗盘、加速度计等传感器，都拥有自己的本地时钟。然而

用AI防鲨鱼、用AI学写中国书法、用AI预测人类死亡时间、用AI审判罪犯……在人工智能方兴未艾的今天，越来越廉价和普及的AI领域真的是什么都不值钱，除了想象力。那在这无所不能的AI盛世，一定没道理让算力限制我们的想象力，更没道理让算力限制了我们的生产力。 从CPU到CPU+，从+GPU到+FPGA 随着通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年，从美国的微软、亚马逊到中国的BAT、华为，几乎所有的互联网巨头们都在补充他们的标准服务器芯片——CPU，使用可替代的硅来追赶在人工智能领域的急速变化。2012年，微软开始将支撑了通讯行业二十年高速发展的可编程芯片，即FPGA用在其搜索业务——Bings上，且公布FPGA相比于CPU在处理Bing 的自定义算法时快出40倍，整个系统比Bing 现有的系统快出两倍，因此其可以将当前已经投入使用的服务器数量减少一半。甚至在接下来的几年里，几乎任何一个新的微软服务都会包含一个FPGA。 那么这个所谓的可编程芯片到底是什么？据菲数科技创始人兼CEO王文华介绍，2017年是全球超大规模数据中心的“爆发年”，全年新增超大规模数据中心90余个，总数量超过390个。且2018年也没有丝毫放缓的迹象。如此海量数据需要计算机高速计算各种矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索排序等。即数据中心优先于人工智能发展

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近年来，激光雷达技术在飞速发展，从一开始的激光测距技术，逐步发展了激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术，如今在无人驾驶、AGV、机器人等领域已相继出现激光雷达的身影。随着无人驾驶、机器人等领域的兴起，国内外陆续涌现出一批激光雷达公司， 鉴于激光雷达在各领域的重要地位，本文对16家知名激光雷达公司进行了各个维度的盘点。 据调查，目前大部分企业都以无人车、机器人及无人车领域激光雷达为主要研究方向。而传统机械式激光雷达已逐渐向固态激光雷达方向转变。在价格方面，无人驾驶领域的激光雷达少则上万，多则几十万元，普遍要高于机器人及AGV等领域价格。而机器人领域的激光雷达相对来说售价更低，国内思岚科技及玩智商等企业已低至上百元。在未来，固态、小型、低成本激光雷达将是各企业的着重发力点。 国外激光雷达公司产品概况 国内激光雷达公司产品概况 激光雷达赛道争宠 各领域“头号玩家”花落谁家 从下表中我们可以看到，目前各家公司在激光雷达研发中都有其深耕的一个或多个领域，在激光雷达群雄逐鹿的赛道中，各领域的“头号玩家”究竟花落谁家。 各企业激光雷达应用领域细分 机器人领域 机器人领域，目前所涉及的企业包括了国外的Sick 、Ibeo、Hokuyo、Trimble以及国内的思岚科技、速腾聚创、禾赛科技、北醒光子、玩智商、镭神智能。在这众多企业中，思岚科技无论是从价格、寿命还是性能上来说都具有领先优势

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可以对话的智能音箱、可以自行作画的虚拟艺术家、可以准确掌握浇水施肥防病虫害的智慧农业、可自动寻找并对物品做归类的智能移动拣货机器人、可现场快速识别罪犯的人脸识别系统…，人工智能遍地开花，现已广泛应用于各行各业，为人们的生活带来了前所未有的改变。人工智能得以成功实现的背后，可归因于其后台拥有为数众多的计算机系统、大型服务器、网络处理设备等。为确保人工智能更好服务于大众生活，规避关键信息在上传下达过程中因技术漏洞与瑕疵所导致的不一致，让所有信息服务系统拥有高度统一的时间标尺紧迫而必须。对近年来异军突起的人工智能而言，时间的精准性和统一性不容忽视。人工智能后台各计算机系统、大型服务器、网络处理设备等在增设功能或进行大数据分析管理时，精准时间同步技术能够为这些设备提供出具有极高可信度的精准时间戳，可加速交互数据、思考和运算，帮助已有功能系统更好发挥作用，促成更多新功能落地实施，智能化进程大大缩短。 在人工智能如雨后春笋般涌现的当下，人工智能后台会亟需更多计算机、服务器、网络设备等来做技术支撑。为更好实现各设备间的协同合作，需要精准时间同步技术做加持，用来明确证明各功能精确发生的时间点以及所产生的先后顺序。尽管大部分的计算机、服务器、网络设备都拥有自己的本地时钟，但这些本地时钟在自运行过程中，每天都会产生数秒，甚至于数分的时间误差。在长期的运行过程中，时间偏差会越来越大，进而导致计算机

摘要 ：以“数字金融新原力(The New Force of Digital Finance)”为主题，蚂蚁金服ATEC城市峰会于2019年1月4日上海如期举办。金融智能专场分论坛上，蚂蚁金服大安全副总经理王黎强做了主题为《金融科技守护金融安全》的精彩分享。 演讲中，王黎强分享了蚂蚁金服逐步完善的金融风控体系，介绍了蚂蚁金服的风控理念以及蚂蚁金服风险大脑的核心模块，展示了蚂蚁风险大脑所开放的领域和所能够提供的能力。 王黎强 蚂蚁金服大安全副总经理 蚂蚁金服十余年风控路 金融的核心是风控，它是一切金融业务创新的基础。蚂蚁金服的风控安全能力并不是来自于实验室，而是来自于真实的业务场景、攻防实战和业务发展的需要。蚂蚁金服大安全部门的职责非常明确，就是保障业务的安全，帮助业务拓展到全球每一个角落，服务好每一个普通民众。 蚂蚁金服的前身——支付宝诞生于2004年，支付宝成立的初衷是为了解决买卖双方的信任保障问题。因此，在网上买卖双方进行交易的过程中，支付宝就承担了交易担保的职责。蚂蚁金服一直把风控安全作为生命线，2005年推出了“你敢付我敢赔”应用保障体系，解决了客户支付的安全顾虑； 2013年，蚂蚁推出了余额宝，大家开始把大额资金放到支付宝里，支付宝因此开始变成一个真正的大钱包，而对于资金安全也提出新的挑战。网商银行上线之后，蚂蚁金服构建了基于银行服务线上化的整套风控解决方案

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