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随着AI应用的规模不断扩大以及大语言模型（LLM）的商品化，开发者越来越多地承担起将人工智能（AI）和机器学习（ML）模型与软件更新或新软件一起打包的任务。虽然AI/ML在创新方面大有可为，但同时也加剧了人们的担忧，因为许多开发人员没有足够的带宽来安全地管理其开发
安全漏洞可能无意中将恶意代码引入 AI/ML 模型，从而使威胁行为者有了可乘之机，引诱开发者使用开放源码软件模型变种，渗透企业网络并对组织造成进一步损害。甚至还有开发者越来越多地使用生成式AI来创建代码，却不知道自己生成的代码是否受到威胁的情况，这同样会导致安全威胁长期存在。因此，必须自一开始就对代码进行适当的审查，以主动降低软件供应链受到损害的威胁。
由于威胁行为者会想方设法利用AI/ML 模型，威胁将持续困扰着安全团队。随着安全威胁的数量不断增加，规模不断扩大，在2024 年开发者将更加重视安全性，并部署必要的保障措施，以确保其企业的弹性。
对于开发者来说，在软件生命周期初始阶段就考虑到安全性是一种相对较新的做法。通常情况下，二进制级别的安全性被认为只是“锦上添花”的存在。而威胁行为者会利用这种疏忽，寻找将ML模型武器化以对抗组织的途径，找出将恶意逻辑注入最终二进制文件的方法。
同样，许多开发者由于没有接受过必要的培训，无法在开发的初始阶段就将安全性嵌入到代码中。由此造成的主要影响在于，由AI生成并在开源存储库上训练的代码通常没有经过适当的漏洞审查，且缺乏整体安全控制来保护用户及其组织免受利用。尽管这可能会节省工作职能中的时间和其他资源，但开发者却在不知不觉中将其组织暴露在众多风险之下。一旦这些代码在AI/ML 模型中实现，这些漏洞利用就会造成更严重的影响，而且有可能不会被发现。
随着AI的广泛应用，传统的开发者角色已不足以应对不断变化的安全环境。步入 2024 年，开发者也必须成为安全专业人员，从而巩固 DevOps 和 DevSecOps 不能再被视为独立工作职能的理念。通过从一开始就构建安全解决方案，开发者不仅能确保关键工作流的最高效率，还能增强对组织安全性的信心。
如果安全团队要在新的一年里对威胁保持警惕，那么 ML 模型的安全性就必须持续发展演进。然而，随着AI的大规模应用，团队不能在软件生命周期的后期才确定必要的安全措施，因为到那时，可能就真的为时已晚了。
组织内部负责安全方面的高层必须以“左移”的方式进行软件开发。通过坚持此方法，即能够自一开始就确保软件开发生命周期中所有组成部分的安全，并从整体上改善组织的安全情况。当应用到AI/ML时，左移不仅能确认外部AI/ML系统中开发的代码是否安全，还能确保正在开发的AI/ML模型不含恶意代码，且符合许可要求。
展望 2024 年及以后，围绕AI和 ML 模型的威胁将持续存在。如果团队要持续抵御来自威胁行为者的攻击并保护组织及其客户，确保自软件生命周期之始就考虑到安全性将是至关重要的。
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联发科积极布局人工智能(AI)市场，不仅新一代的Helio P系列处理器将支持AI及计算机视觉(Computer vision)外，看好智能语音商机，未来也将从AI Vision、AI Voice切入， 推出支持AI的智能家庭相关芯片。 联发科共同执行长蔡力行表示，联发科是全球少数能提供跨平台产品，拥有关键技术及IP，具备高度整合SoC设计能力的公司。 未来联发科不只是着重发展行动业务，也将持续投资AI、5G、NB-IoT、802.11ax与车用电子等五大关键技术，以领先市场与产品差异化为目标。 联发科总经理陈冠州指出，AI无所不在，而联发科则是希望成为终端AI(Edge AI)的推动者(Enabler)。 边缘运算(Edge c
智能家居经过2016年的高潮和低谷，2017年或拉开人工智能结合新篇章。 在CES 2017上，李彦宏亲赴CES现场，为百度度秘推出的人工智能操作系统DuerOS站台，重点提及DuerOS在未来智能家居等方向的应用。此外，如谷歌的Google Home、微软Cortana、亚马逊Alexa等类似的语音智能产品也悉数登场。随着人工智能的成熟，2017年将是人工智能从前沿科技走进实用的重要一年，其中人工智能＋智能家居充满了想象空间。 智能家居出现至今已有几十年时间，至今经历了两个阶段，第一个阶段是单品的智能化，即将所有家居连接到人的手机上，由App远程控制所有电器。第二阶段是智能互动，即是两个或N个电器智能化可以联动起来，比如智能窗帘
去年年底，“一块改变命运的屏幕”成了刷屏话题。 当时支持与反对方各自罗列出很多观点，但我们或许可以承认，这些讨论都是建立在这样一个前提上：新技术与农村生活的结合，已经开始触发一些改变。 把目光放到这个中国最广袤的市场上，会发现从农业到农村市场所需的种种服务，再到农村劳动力转移的宏观走向，其中有太多需求可以被科技力量填补。 而农村市场科技人才资源相对匮乏的客观情况，又让智能化在某种程度上变成了异于城市社会的刚性需求。 如果我们回望2018，会发现从下半年开始，科技巨头们纷纷布局起了AI进军农业的探索，并且各种AI医疗、AI教育的新兴产品与服务，都开始走向农村这块新的试验田。 AI与农村的故事，正在短时间内快速升温。但在热闹的布局背后
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GPU和CPU目前在市场份额中处于领先地位，但到2022年ASIC将占据领先地位，SoC加速器和FPGA的机会也在增长。 在当今的人工智能市场，硬件是解决该行业许多挑战的关键，而芯片组是该硬件解决方案的核心。考虑到AI的广泛使用，几乎可以肯定的是未来的每个应用程序都需要使用AI芯片组进行某种加速，无论是在数据中心还是在边缘。加速可以采取多种形式，从在CPU上运行的简单AI库到更复杂的定制硬件。 Tractica预测，AI市场的这种增长和演变将推动深度学习芯片组的出货量从2018年的1.649亿增长到2025年的29亿单位以上。届时，深度学习芯片组的全球市场将达到726亿美元。到2025年，专用集成电路（ASIC）将占
飞速发展，预计2025年深度学习芯片销量达到29亿 /
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