如何构建VR产业的全生态

VR产业的生态圈涵盖了三大主要平台:主件、配件及素材平台。阐述了这三大平台之间的密切关系,然后说明了如何设计"去中心化"VR素材平台,结合区块链技术来保护VR素材IP,推广有互信的IP交易,大幅促进VR生态的蓬勃发展。

VR内容、素材及其行业应用

VR的应用范围已经逐渐从游戏体验延伸到行业应用,各行各业的产品和部件的虚拟化3D模型都成为VR的素材,统称为R(Real)素材。本文详细阐述了R素材的特性和行业平台的经济价值。传统创业者都力求讨好更多用户,包括2C(面向消费者)和2B(面向企业),都是在追求复制性。本文说明了,基于行业R素材,可开创一个复制的新策略,复制到360行。这一策略能有效协助R素材创作者和VR创业团队找到更多客户群,即能轻易化解"买主给一杯牛奶(一个项目)的钱,却要VR团队去养一头牛(开发一堆3D素材)"的难题。

VR技术的涵意及挑战

VR技术将人类从有框的世界带入到无框的世界,享受"身临其境、沉浸其中"的新体验。为了达成这样的效果,必须提供高明的骗术来欺骗大脑,让其信以为真。所以,许多人称VR技术为"欺骗大脑的技术"。然而,当今的VR技术还不够高明,大脑还是会发现,从而让人们产生晕眩,甚至想吐的感觉。这是现阶段VR技术发展的一项重要挑战。本文详细说明了VR技术的发展,以及如何面对上述挑战,努力提供更好的视觉和身体动作的欺骗大脑的技术,来达到更好的VR沉浸体验。

产业策略:如何度过青涩的2C阶段?

本文介绍了在VR的青涩2C(To Customer)时期(即2VC阶段),VR产业人员如何思考有效降低投资风险和成本的途径,来争取更多投资者,加速VR产业发展。此外,就VR团队而言,在当下VR市场局势,力求占有市场并非明智,卓越3D素材和极致的App才是关键。本文提出一个基于2B视角的商业策略,寻觅同行业的内容(素材)复制商机,度过青涩的2C阶段,迎接VR成熟繁荣的2C年代。

AI产业的生态(Ecosystem)之路——以机器人(Robot)产业为例

最近几年来,全球最成功的商业模式之一是:枢纽经济(Hub economy)。例如,百度、谷歌、Amazon公司等都是典型的代表。这种经济幕后就是一个系统平台(Platform),提供开放API,支撑(也掌控)蓬勃发展的生态体系(Ecoystem)。随着(互联)网络外部性的不断增强,透过技术的开源与开放来促进网络效应,激发生态圈的不断扩大和蓬勃发展。这种商业模式将会逐渐蔓延到各行业各领域。在AI这个当今热门的技术领域也不例外。

迈向AI与IC产业结合之路——从AI神鹰设计模式谈起

0引言过去十多年来,大数据是推动AI发展的主力。随着AI应用日愈扩大和日趋复杂,计算能力成为当今推动AI发展的新动能。30多年前,台积电公司开创了新IC产业分工模式和协同体系。如今为了结合IC产业,AI产业的智能组件化是必然潮流,AI产业的分工体系也悄悄地进化之中。于是,可以有趣的是,硬件IC产业将伴随新兴AI产业的成长,且心心相印、融合为一。从此公主(AI)和王子(IC)过着幸福快乐的日子。

认识VR开发流程,订定SOP(下)

2更完整的SOP活动2.1添加互动设计和软件程序代码在上一节里,已经说明了从素材设计到App开发的流程SOP(标准开发流程)(图6)。

电子产业AI(智能)化之道——介绍“两段式”移植策略

十多年来的移动潮流下,“软硬结合”是电子产业的热门话题,也是非常重要的产业策略。如今,在AI时代里,“软硬结合+AI模型”成为大家关心的产业议题。在本文里,笔者提出了“两段式”移植策略。

如何建设校园VR/AR素材整合平台

以全国性的校园整合平台为例,说明如何规划这种平台,一方面支撑VR/AR产业内容的多样性发展,也同时激发校园师生的创新潜能,并期待校园的师生既是VA/AR内容(和App)的用户,也是VR/AR素材的创作者。

认识VR开发流程,订定SOP(上)

由于VR与各行各业都有密切关联,各行各业的专业知识(如水力发电)与VR技术的结合,可以发展出该行业最简洁有效的标准开发流程(SOP).这项SOP包括开发步骤、工具、素材与内容格式标准等规范.本文先说明VR内容开发的基本流程,然后把这一般流程SOP对应到医疗、物流等各行业,而得出各行业专有的VR开发SOP.再基于各行业SOP展开,对应到各行业单位和开发伙伴的参与活动.最后,制定这些活动的使用工具(如Unity、UE),和产出(物)的标准规格.

创新之路：AI思维＋设计思维

Al思维（AI thinkin9）是指在AI技术潮流下的机器智能（machine intelli9ence）表现的幕后思维模式。基于Al思维的机器（EPAI机器）学习技巧（即算法）日新月异，大数据（bigdata）又为它提供了很好的学习材料，从而使其迅速从经验中学习、领悟和呈现出高度智能。如今，在许多领域里，机器的智能表现已经超越了人类，是人类所望尘莫及了。

AI思维给人类教育的三项启示

叙述了AI思维给人类教育的三项启示:1)机器学生在学习how-to-do(如何去做)经验上,其能力远胜于人类学生。2)过度强调how-to-do先验知识的传承,反而会局限学生(无论是人类或机器)对全局最优的探索,因而妨碍其发挥天赋的创新潜能。3)引导人类学生更多how-to-think的演练和信心,可能促进两种学生在《创新/实践》上的完美组合。

AI时代的新知识结构:知识3.0

1新潮知识结构:知识3.0面对AI(人工智能),我们改变不了科技的进程,但是我们可以改变自己,以及我们下一代年轻人的知识结构.例如,原本是人类最自信不会被AI科技篡夺的艺术领域,也开始告急了.于是,通过各级的学校教育来改变我们下一代的“知识结构”是有必要的.改变知识结构,可带来不同的视野,看到更美好的出路(如图1).在上一集里[1],说明了在知识1.0时期,人类知识的来源主要从事实的观察和归纳而来的.

人类如何向AlphaGo学习出人头地？

在当今AI潮流下,企业和年轻人,如何出人头地呢？AI机器人AlphaGo打败天下无敌手,已经出人头地了。人们何不向AlphaGo（及AlphaGo Zero）学习呢？ 因为AlphaGo懂得如何征服自己面对的巨大不确定性棋局,因而超越了人类顶尖高手。学习AlphaGo如何探索机会之后,创客就懂得了如何面对AI的不确定市场。企业就像AlphaGo一样,可以超越顶尖的人类竞争对手,出人头地了。

学AI之路,从探索特征出发

AI机器学习的基础活动之一就是提取特征。本文藉由举例和比喻来领悟特征的涵意,以及理解特征提取的方法和目的。而且,从人为的特征提取,开始思考由AI机器自动提取特征的途径,迈向深度学习之路。

多机器人的创新组合开发技术--使用UBOT开源框架

除了制造机器人产品之外,创造多台机器人的协同合作,也是很有趣的、具有商业价值的。就如同花卉,我们不一定要自己当农夫种花卉,其实开花店、插花、卖捧花或花束等,可能更诗情画意、美不胜收呢。大家都知道,目前最流行的手机是基于Android操作系统的手机。目前市场占有率大约高达80%了。此外,Android是采取Apache软件授权方式的开源软件,成为人人可以免费使用及自行修改的软件平台系统。

迁移学习：共享AI智慧的途径

0引言迁移学习(Transfer Learning)就像俗称的"拿来主义",善用别人已经训练好模型的参数(智慧),引入到自己的模型里,可以迅速建立1个AI的应用情境。本文以Res Net50为例,说明如何复用(Reuse)已经训练好的Res Net50的智慧(模型和参数),帮您瞬间探索任何一张图像的特征(Feature),然后帮您识别出图片里的人或物的种类,如水牛、斑马、猫头鹰或汽车等。

AI时代,如何培育创新技能

李开复先生曾经说过,人工智能(AI)来了,那么我们剩下两件事情可以做:一件事情是爱心,另一件事情是创新。笔者基于中华民族5千年来的历久常青的治学模式,再加上AI时代的特性,提出一项新见解:一个学习创新的新路径。

如何经营“AI数据平台型企业”?

1枢纽经济本质上,人工智能（AI）的创新是一种数字化创新,其经营框架和逻辑仍然离不开数字化经济的本质。这种数字化创新的特性就是要能规模化,其关键并不在于技术上的优势,而在于能否有效掌握市场的需求方经济。因为数字化经济会创造出一些像Google和阿里巴巴等科技强权,除了技术之外,其特性在于发挥网络外部性（network externality）和边际收益递增（increasing marginal revenue）两种经济效应。这种经济现象统称为枢纽经济（hub economy）。

AI与区块链的平台融合架构

近年来,智能终端平台的大数据汇集,来支撑新兴的AI智慧平台。如果再搭配当今热门的区块链(Block Chain)交易平台,就形成三合一的平台融合大架构了。基于区块链的交易平台、基于智能终端的数据平台、基于AI机器学习的智能平台。在本文里,将说明一个大策略:以"AI智慧平台"为核心,以"终端数据平台"为护城河,然后开放"区块链交易平台",与全球商业接轨,驱动三个平台进行有机的融合。