AI每日精选

AI每日精选10条

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行业动态

京张高铁智能动车参与联调联试，最高测试速度每小时350公里 11 月 8 日，京张高铁智能动车组在京张高铁上线参与联调联试，最高测试速度每小时350公里，这是世界首次在350公里的时速下实现自动驾驶技术。智能动车组新增智能环境感知调节技术，能够实现温度、灯光、车窗颜色等自动调节，全车wifi覆盖，配置了多语种的旅客信息系统，座椅采用滑道式安装，允许增加更多轮椅。（新华视点）

商务部：推动能源与人工智能、云计算等技术的深度融合在第八届中国国际石油贸易大会上，商务部部长助理任鸿斌表示，中国愿与各方一道，继续加深交流与合作。推动能源与云计算、大数据、互联网和移动应用和人工智能等信息技术、智能技术的深度融合，促进智慧能源的发展。（第一财经）

大公司新闻

为分摊开发成本，大众考虑共享自动驾驶技术据彭博报道，大众汽车高管表示，大众愿意与其他汽车制造商共享未来的自动驾驶汽车系统，大众汽车负责自动驾驶业务的高级副总裁 Alexander Hitzinger表示，与其他车企进行联合开发，或将有助于分摊研发成本。（未来汽车日报）

东芝将与东京大学合作培养更多 AI 工程师东芝公司周四表示将与东京大学合作培养人工智能方面的专家，目标是到 2023 年 3 月将其 AI 工程师的人数从目前的 750 人增加近三倍，达到 2,000 人，以促进该领域的研发。该计划是与东京大学的信息科学与技术研究生院共同开发的，工程师将在为期三个月的课程中学习广泛的技术，涵盖使用工厂提供的数据进行人工智能和大数据分析的过程。该计划将于下个月启动，预计到 2022 财年末将培训约 350 名工程师。东芝还计划新雇用 200 名 AI 专家，并在其原有的教育体系下再培养 700 名 AI 专家，以使其员工掌握最新知识。（日本时报）

投融资

Ghost 融资 6370 万美元，用于开发可提供汽车自动驾驶功能的售后套件无人驾驶汽车面临着无数的挑战，其中最主要的是驾驶员并非总是能以可预测的方式或负责任的方式行驶。另外车辆还要担心降雨和刮风，有乱穿马路的行人，急速的电动自行车和踏板车。更不用说无法解释大量 Google Maps 数据的小巷和繁忙的十字路口了。那么，由前 Yahoo 首席技术官和 Pure Storage 联合创始人 John Hayes 领导的初创公司 Ghost Locomotion 提供尚未解决全栈自动驾驶汽车平台也许就不足为奇了。相反，它致力于完成在美国行驶的所有里程中占三分之二的任务：高速公路行驶。（Venturebeat）

Reonomy 筹集 6000 万美元，用于人工智能技术的房地产研究工具总部位于纽约的商业房地产分析公司 Reonomy 今天宣布，该公司已融得 6,000 万美元的 D 轮融资，由乔治亚州合作伙伴牵头。包括 Sapphire Ventures 在内的现有投资者与 Wells Fargo Strategic Capital 和 Citi Ventures 共同出资，使该创业公司的总资本在 2018 年 6 月进行了 3000 万美元的 C 轮融资后累积到 1.28 亿美元。首席执行官里奇・萨基斯（Rich Sarkis）表示，新资金将支持 Reonomy 的研发工作，同时使其能够根据「强劲」的客户需求将业务扩展到加拿大，英国和其他国际市场。萨基斯说：「以房地产为核心的个人，公司和企业的数量是无限的。」「尽管房地产是世界上最大的资产类别，但由于房地产信息的不透明性，该行业在很大程度上缺乏针对核心业务问题的尖端解决方案。我们正在建立一个连接财产信息世界的平台，并开启一个新的应用时代，为每个人释放洞察力和机会。」（Venturebeat）

产品与应用

一汽轿车：一汽奔腾已成功研发L1、L2等级智能安全驾驶系统一汽轿车 11 月 8 日在互动平台透露，一汽奔腾已经成功研发了 L1、L2 等级的智能安全驾驶系统，实现了 ACC、AEB 等前沿的安全功能。未来，一汽奔腾将不断研发更高水平的智能安全系统。（第一财经）

麻省理工大学开发出「变化多端」的新型机器人麻省理工大学开发出了一种新型机器人，该机器人可以通过像植物的嫩芽「向上生长」一样的方式进行「自我扩展」。研究人员完成这项任务的关键之一在于使用刚性而不是软性的机器人，这意味着它既可以扩展自身以达到以前无法达到的高度，也可以通过缝隙进入难以进入的区域，同时还可以保持将抓手或其他机械装置支撑在其尖端所需的刚性和强度，像拧紧螺栓或操纵手柄那样工作。对于工业和商业机器人来说，这种新的机器人解决了一个相当普遍的挑战，它能深入狭窄的空间或在工厂仓库等混乱的地方行动。目前，大多数在行业中使用的机器人都需要广阔的开放空间来进行操作，这要求工厂在布局时提供这些空间来容纳它们。它们在尺寸上也基本上是固定的—很少能找到能够真正变形以满足不同任务需求的机器人。麻省理工大学这款的机器人使用类似于自行车链条的链条式设备解决了这一问题。不同之处在于，它链接的是互锁的模块，可以相互「锁定」成一个刚性柱，然后通过「解锁」复原灵活状态。这意味着机器人可以跨过工厂车间驱动到一些机械设备，然后在机械设备内延伸一个不断增长的「手臂」。(TechCrunch)

研究与技术

研究人员提出新型学习框架能「听音起舞」听音乐跳舞是人类的本能举动。但是学习根据音乐对相应的舞蹈的生成过程进行建模是一个很具挑战性的问题。由于需要同时考虑多个方面，例如音乐的风格和舞蹈的节拍，因此需要付出巨大的努力来确定音乐和舞蹈之间的相关性。本周，加州大学美熹德分校和英伟达的研究人员发表了一篇新论文，文中提出了一种综合分析学习框架，可以根据音乐生成相应的舞蹈。在分析阶段，他们将舞蹈分解为一系列基本的舞蹈单元，模型通过这些单元可以学习如何移动。在合成阶段，模型根据输入音乐判断多个基本的舞蹈动作来学习如何构成舞蹈。实验的定性和定量结果表明，该方法可以从音乐中合成逼真的、多样的、风格一致的和节拍匹配的舞蹈。

机器学习教程：利用开源电子原型平台 Arduino 与 TensorFlow 识别水果来自开源电子原型平台 Arduino 的团队近日与 TensorFlow 合作发表了一篇教程博客，讲解如何利用 Arduino 与 TensorFlow 来识别不同的水果。为此，团队成员利用 TensorFlow Lite Micro 库和 Arduino Nano 33 BLE Sense 的色度计和接近传感器对对象进行分类，从而完成一个简单的端到端教程。点击链接阅读完整教程。

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