该技术使用深度学习的算法系统，使智能手机摄像头立即辨识它看到的物体。
智能手机可以是人的第三只眼
BI中文站 3月22日报道
智能手机已经采用了多种技术，使得日常任务更易于完成。不知道自己该往哪走？打开谷歌(微博)地图或其他使用手机GPS传感器的导航应用。想尽快知道一个问题的答案？拿出手机问问谷歌或者Siri。
但是美国普渡大学一位教授认为，当前的技术只能做到这些。普渡大学研究员们正在研发一种技术，可以从根本上将智能手机转化成人的第三只眼睛。这项技术使用一种被称为深度学习（deep learning）的算法系统，使智能手机摄像头立即辨识它看到的物体。
普渡大学威尔顿生物医学工程院副教授尤金尼奥·库鲁尔塞罗（Eugenio Culurciello）参与了这个项目，他表示这项技术的运行将类似于电影《Her》中的场景。
“它可以使智能手机具备这种能力，”库鲁尔塞罗对Business Insider表示，并具体提到了这样一个场景，杰昆·菲尼克斯（Joaquin Phoenix）主演的人物拿出自己的手机，展示自己周围的世界。“这款手机可以像菲尼克斯一样看到周围，这正是我们努力的方向。”
库鲁尔塞罗表示，这项技术将更加深入地发掘现有的增强实境和文本计算潜力。例如，诺基亚城市万花筒（City Lens）应用可以利用智能手机摄像头的扩展功能，向你展示眼前是哪座建筑物、附近有哪些餐馆等信息。城市万花筒应用从诺基亚地图抓取信息，并将这些信息覆盖到周围环境的地图上。不过库鲁尔塞罗表示，普渡大学正在研究的这项技术不需要服务器通信，手机就可以理解看到的图像，就像人类一样。
这项技术将通过深度学习算法实现这一功能，它把图片分成多层来理解其内容。正如库鲁尔塞罗介绍说，这项技术可以用一个层级来认识照片中某人的眼睛，另一个层级用来认识鼻子，等等。
它的目的是使智能手机成为更加智能的虚拟助手，可以像人类自己一样清楚，甚至更加清楚地了解周围的环境。例如，如果你去商场寻找一双已经在网上看好的鞋，你的手机可能会为你指出正确的方向。如果你在商场里把手机拿出来，在你看到这双鞋之前，它就可以远距离地读取到鞋发出的信号。
另外，由于这项技术能够认识图片里的人和物体，因此它可以用于给图片添加标签。例如，如果你想找出去年秋天自己和好友在树下拍摄的一张照片，你只需在手机搜索框里输入“树”，而不必在数千张照片里到处寻找。
库鲁尔塞罗表示，到目前为止，这项技术应用于移动设备还有一些挑战，因需要强大的处理功能。不过普渡大学的这个研究团体表示，他们已经开发出相应的软件和硬件，可以在传统智能手机处理器里兼容深度学习算法。而且库鲁尔塞罗解释说，这项技术不会局限于智能手机，还可以应用于谷歌眼镜之类的可穿戴设备。
这种功能距离我们日常使用的移动设备已经不远。“通过恰当的合作伙伴关系，我们可以在一年内做到这一点。”库鲁尔塞罗说。他表示，研究人员目前正在与三星和索尼等设备生产商谈判，商讨潜在的合作事宜。
不同于之前几年的谈数据，在今年的Canalys Channels Forum上，Canalys CEO Steve Brazier一上来就在谈零售、制造、教育、医疗、交通、农业、金融科技、政府几个行业的变化。
零售：通过数据进行顾客行为分析、通过移动支付完成购物、无人机投递送货、机器人服务员；
制造：通过传感器监测工厂设备，查看故障以及使用率、全自动化的机器人生产、供应链分析等；
教育：教学质量的和体验的提升、学生健康的监测；
医疗：医疗设备和资产的管理跟踪、医院感染预防、机器人顾问等；
交通：自动驾驶汽车、机场通过面部识别提高安全性等；
农业：传感器驱动灌溉设备、灌溉优化、无人机监视等；
金融科技：合规分析、人工智能进行欺诈识别、区块链解决征信机制等；
政府：智慧城市、城市交通管控、根据用户行为进行社会信用体系评级等；
各种技术正在不断驱动着行业的转型发展，其中涉及了像云计算、大数据、人工智能、自动化、传感器、无人驾驶等各种技术的应用。
而且这些行业解决方案所创造的是一种新的技术形式：边缘计算（Edge computing），其是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
端到云已经是一个明确的发展方向，不管是芯片厂商、终端设备商、云计算服务商都在为端到云做着努力，但是现在一个问题是，所有的终端数据都传回到云中处理在传回到终端这需要一定的反应时间，越来越多的应用需要实时的响应。
边缘计算可以在应用程序边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算目前工业互联网领域应用相对前沿，一位制造行业的服务商CEO把边缘计算比作人的感知器官，云计算被比作大脑，所有的感知器官需要自动的作出反映，而不是全部由大脑来反馈。
Steve Brazier也提到现在有很多为解决方案的出现，它们都结合了传感器、数据分析、人工智能等技术，而且思科正在为Microsoft Azure定制下一代交换机。
再说说云计算，其依然是现在的所有厂商都在重点关注的领域，Google的逐渐追赶；AWS与VMware的合作深入，基于VMware vSphere的私有云、公有云和混合云环境运行应用；思科宣布围绕混合云进行大规模的部署；预计阿里云和腾讯云未来12-18个月内将服务扩展至更多国家。
所以服务器的采购也将会呈现持续的增长，一个数据是Microsoft Azure每个季度在建设数据中心上就花费将近20-30美金。
回归到整体的渠道情况，Canalys看到亚太地区在2017年上半年与去年同比分销商和合作伙伴的营收上都有不同程度的增长，分销商增长8%，合作伙伴增长10%。
对于未来Steve Brazier也进行了几点预测，主要聚焦在渠道输出技术的转型，包括无人驾驶、安全、行业应用等。
未来渠道合作伙伴在接下来的三年里每年至少增长10%。
预计到2020年，25%的合作伙伴将销售智能能源解决方案，包括太阳能和风能发电，以及储存和充电解决方案。
预计到2020年，有20%的服务商销售或管理自动驾驶汽车。
预计到2020年，硬件仍将为90％的合作伙伴提供超过50％的收入。
预计到2020年，亚太地区75％的人将按照“通用数据保护规范”（GDPR）的数据隐私法进行登记。