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业界新闻

INDUSTRY NEWS

一周聚焦

发布时间:2017-10-10 新闻来源:  作者:YESLAB

1、雷诺与Okta合资,加强自动驾驶技术

10月2日 有消息称,近日法国汽车制造商雷诺宣布与总部位于图卢兹的仿真模拟技术公司Oktal(法国航空供应商Sogeclair的子公司)达成合作,二者将建立全新的合资公司AVS(Autonomous Vehicle Simulation),雷诺集团将占有新合资公司的35%股份。新公司将专攻自动驾驶汽车的仿真测试服务,这是雷诺集团以及雷诺-日产联盟为了保证自己能在接下来提供更多先进技术的一大举措,特别是在虚拟环境中进行自动驾驶汽车开发的相关发展测试技术。雷诺集团还表示,AVS 公司将会进一步加强驾驶模拟器产品的研发。而且,新公司还将收购 Oktal 与汽车相关的资产,并入到 AVS 旗下。随着辅助性技术以及自动驾驶汽车的越来越广泛的布局,仿真测试已经成为汽车行业的战略重点,车队测试和模拟成为了不可忽视的一环。为了实现更高的稳定性,自动驾驶汽车必须要进行大量的测试用来积累里程,如果是进行实车测试的话,那么这个过程将耗费多年来完成。

2、USB 3.2速度又翻倍 实现20Gbps数据传输

网络传输速度越来越快,5G时代也可能就要来了,这时你手里的U盘还在吗?事实上,我们看到除了最新版的MAC之外,大多数PC机和服务器上都要配置USB口的。根据USB Promoter Group近日宣布的最新USB 3.2规格显示,借助“双通道”的帮助,USB 3.2将直接让速度在 USB 3.1 Gen 2 的基础上再翻一倍,USB3.2支持通过现有的 Type-C 线缆实现20Gbps 的数据传输。

3、Waymo可能在今年年底推出无人驾驶出租车

10月4日 根据国外媒体的报道,谷歌旗下无人车公司Waymo正准备推出无人驾驶汽车的商用共享出行服务,最快今年秋天发布。而且这些是完全无人出租车,将不会配备负责安全的人类司机。事实上,从2017年初开始,就有消息传出称谷歌CEO拉里·佩奇催促Waymo尽快推出无人驾驶商业化尝试。Waymo是2016年底由谷歌内部分拆成立的无人驾驶技术开发公司,该项目曾隶属于谷歌旗下秘密研究部门 Google X 实验室。外界普遍认为,谷歌将无人驾驶技术分拆的主要目的是方便其商业化,而Waymo CEO John Krafcik 在接受《彭博商业周刊》采访时也表示:“谷歌已经意识到自己造车是很困难的。只建了一个小的模型就已经让我们尝到了造车的难度。”

4、谷歌召开新品发布会,人工智能功能亮眼

10月5日,谷歌在加州举办活动,推出新手机 Google Pixel 2(以及 XL)、新智能音箱 Google Home Mini(以及 Max)、新无线蓝牙耳机、新 Chromebook 等全新硬件产品。根据谷歌已有的图像识别、自然语言处理、语音识别及合成等技术,新推出的谷歌产品拥有惊人的AI能力,包括强调语音助手的音箱、手机和笔记本;能够实时翻译的无线耳机,通过单摄像头可以进行景深拍摄的Clips相机等。谷歌CEO Sundar Pichai表示,对谷歌而言,硬件只是载体,背后的AI技术,才是驱动产品创新的根源。

可以看出来,谷歌在移动互联网时代,通过安卓系统进行市场博弈的模式已经成为了历史;在AI时代,谷歌不但要通过掌握核心人工智能技术,同时也会亲历战场,通过软件、硬件、AI技术的结合,以一家硬件厂商的新面貌示人。

5、DeepMind成立新的人工智能研究小组

10月6日,据国际财经时报报道,谷歌旗下的人工智能公司DeepMind宣布成立一个新的研究小组,研究人工智能发展及其对社会的影响的伦理问题。

谷歌在2014年以4亿的价格收购了DeepMind,DeepMind专注于机器智能,以解决包括健康和能源在内的现实问题。现在根据国际财经时报的报道,DeepMind已经成立了一个新的研究小组。这一名为DeepMind Ethics and Society(DeepMind-伦理与社会,简称DMES)的机构,将开始发表各种主题的研究论文,其主题是关于人工智能发展以及该技术从2018年初开始的潜在影响。

该团队中有8名全职研究人员,其中包括6名没有报酬的外部研究员,他们将与其他从事类似研究的机构的学术团体合作。DMES最终将在明年拥有大约25名全职员工。在宣布成立研究小组的一篇博客文章中,DMES的联合领导人Verity Harding和Sean Legassick写道,他们打算“探索和理解人工智能对真实世界的影响”。

6、剑桥大学开发“蒙面识别”设备

10月7日英国剑桥大学科学家正在开发“蒙面识别”设备,并取得初步进展。在这种设备面前,即使使用帽子、墨镜、面罩等物品遮挡面部,也能被认出。设备采用人工智能技术,通过测量面部14个点之间的距离和角度,包括眼睛10个点、嘴唇3个点、鼻子1个点,根据这些数据估计出被遮挡的面部结构,将其与数据库中存储的面部图像比对,从而分析出蒙面者身份。在初步测试中,识别用帽子或面纱遮挡面部的准确率是56%,再带上墨镜准确率是43%。

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