东京奥运会于7月23日正式开幕,英特尔作为国际奥委会(IOC)的全球顶级合作伙伴,正携手奥运合作伙伴利用英特尔突破性技术助力科技奥运。作为技术领导者,英特尔将最大限度地发挥最新技术的能力,包括5G平台、AI解决方案、沉浸式媒体和IT基础设施等等,为世界各地的运动员、赛事参与者和观众带来创新的体验。
在本届奥运会开幕式中,无人机表演令观众印象深刻。而带来无与伦比视觉奇观的正是来自英特尔的1824架无人机。
其实,从2018年平昌冬奥会开始,英特尔通过加速采用5G、人工智能、沉浸式媒体、无人机等新技术和其他芯片解决方案来提升奥运会的精彩体验。
英特尔在2020年东京奥运会上的技术:
无人机:在2018年平昌冬奥会上1200多架英特尔无人机打造了奥运会历史上首次无人机灯光秀。随后,英特尔® Shooting Star™无人机在日本也提供了无人机灯光秀,包括2018年夏天在长崎的一个娱乐公园的进行的300架规模的和2019年在第46届东京车展的500架无人机灯光秀。
3DAT(3D 运动员追踪):它是一个首创的平台,它将先进的人工智能和计算机视觉运动跟踪能力从实验室带到了赛场上。3DAT通过多个摄像机摄取视频,然后应用姿势估计算法和生物力学算法来提取运动员的三维形态和运动。生成的信息可用于加强广播电视的节目效果,或为运动员训练提供洞察。这些数据还将被整合到奥运会转播中,在7月30日至8月4日的100米、200米、4x100米接力和跨栏运动项目的回放过程中提供叠加的可视化数据。
英特尔® True View:它提供了前所未有的第一个沉浸式体育观赏体验。这是通过在整个会场安装小型高分辨率摄像机以捕捉整个球场上的动作来实现的。其中数据的渲染能够实现360度的回放,并使得对人眼难以判断的动作和场上的违规行为进行详细描述成为可能。英特尔将在15天内拍摄52场比赛,这些比赛将通过各国的奥运会版权持有方进行转播。英特尔®True View技术将部署在7月25日至8月8日的篮球赛事中。
2020年东京奥运会5G项目:与NTT和NTT DoCoMo合作,并由东京奥运会和残奥会组织委员会实施,这一举措将利用5G技术为三个目标场馆的观众和赛事官员提供全新的体育观赏体验。除了利用5G的高速率和大容量进行超高分辨率视频和同步多点视频的直播外,还将有利用低时延的增强现实(AR)观众体验。2020东京奥运会5G项目将部署在游泳(7月25日至27日)、帆船(7月25日至8月4日)和高尔夫赛事(7月25日至8月4日)期间。
2020节拍:它是2020年东京奥运会的官方喝彩节拍。该节拍是作为2020年东京奥运会"Make The Beat!"欢呼喝彩项目的一部分而创建的,以支持鼓舞运动员。观众可通过“2020节拍 ”鼓掌和跳舞,并在社交媒体上发布加油视频,该视频将会展示在比赛场地中。“2020节拍”是使用英特尔的人工智能解决方案创建的。通过在其开发过程中结合多种人工智能技术,英特尔能够缩短学习时间并创造出最佳的音乐组合。
英特尔销售与市场集团副总裁、英特尔奥运项目总经理Rick Echevarria 表示:“英特尔在加速采用新技术方面发挥了关键作用,在整个奥林匹克运动中努力将技术融入奥运会的方方面面--从体育赛事的运作和运动员表现到主办城市基础设施的改善,以及提供数据丰富的观众体验。为奥运会释放的众多创新将最终扩展到奥运会之外,以支持我们更远大的目标。”
好文章,需要你的鼓励
甲骨文联合创始人兼CTO埃里森在财报电话会议上表示,企业AI的未来将从使用大规模数据集训练大语言模型转向AI推理应用,即战略性部署预训练模型以实时创造商业价值。公司第一财季总收入149亿美元,同比增长12%。剩余履约义务达4550亿美元,同比增长359%。埃里森预测AI推理将用于自动化工厂运营、生物分子模拟、实验室自动化和金融交易等领域。
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
企业不再纠结是否需要多云服务,而是如何选择合适的云服务并制定最具价值的多云战略。文章分析了CIO和IT领导者在规划多云环境时必须关注的五大挑战:AI的巨大影响带来复杂性和技术债务;数据主权要求需遵循不同地区法规;网络安全风险因攻击面扩大而增加;灵活性和可观测性需求;以及成本控制挑战。专家建议采用统一监控、AI驱动分析和FinOps实践来应对这些挑战。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。