AI每日精选
AI每日精选10条
大公司新闻
美国国家运输安全委员会：Uber自动驾驶汽车致命事故与软件缺陷有关Uber 公司一辆进行自动驾驶测试的汽车去年 3 月发生车祸，致一名路人死亡。美国国家运输安全委员会最新发布的初步调查报告显示，优步涉事车辆的自动驾驶软件存在几处设计缺陷，包括不能识别乱穿马路的行人等。美国家运输安全委员会将在 11 月 19 日召开会议并发布一份正式报告，详述事故过程和责任，并向联邦政府提出对自动驾驶的管理建议。（新华网）
揭秘Lyft秘密实验室：400名工程师全力研发全自动驾驶汽车据 Lyft 自动驾驶团队 Autonomous Group 负责产品的副总裁塔格特·马蒂森 (Taggart Matthiesen) 说，该公司已经指派了大约 400 名工程师从事两个不同的自动驾驶计划。一个计划是「开放平台」，Lyft 将乘客与其合作伙伴开发的半自动驾驶汽车连接起来，包括拉斯维加斯的 Aptiv 和亚利桑那州钱德勒的 Alphabet 子公司 Waymo。另一个是 Lyft 努力创建自己的自动驾驶系统，该公司正致力于开发 Level 5 自动技术，这是它在加州帕洛阿尔托秘密实验室承担的任务。Lyft 不是像 Zoox 或 Tesla 那样从头开始建造自动驾驶汽车，而是开发一种「自动驾驶堆栈」，使用摄像头、雷达和激光雷达传感器，以及作为汽车「大脑」的专有软件。到目前为止，Lyft 已经将其无人驾驶系统集成到福特 Fusion 和克莱斯勒 Pacifica 上，这两种车正在加州帕洛阿尔托测试。
百度Apollo自动驾驶路测牌照总数达150张，其中80张牌照已经允许载人测试11 月 7 日消息，截至目前，百度 Apollo 自动驾驶路测牌照总数达 150 张，占中国全部获批自动驾驶路测牌照一半以上，其中 80 张牌照已经允许载人测试。
行业动态
聚焦进博会｜罗俊杰：工信部会同相关部门着力解决智能网联汽车道路测试等关键性问题工业和信息化部装备工业司副司长罗俊杰于 11 月 7 日在第二届中国国际进口博览会期间举行的中国汽车产业发展论坛上表示，加快智能网联汽车产业发展。工信部会同相关部门着力解决智能网联汽车道路测试、自动驾驶地图应用，网络基础设施建设和道路智能化改造关键性问题。（中证网）
国家发改委公布《产业结构调整指导目录（2019 本）》，新增人工智能行业11 月 7 日消息，国家发展和改革委员会公布《产业结构调整指导目录（2019 本）》，自 2020 年 1 月 1 日起施行。《产业结构调整指导目录（2011 年本）（修正）》同时废止。最新产业结构调整指导目录新增人工智能行业。
产品与应用
平头哥芯片含光800获MLPerf推理性能第一11 月 7 日消息，MLPerf 基准联盟公布首轮 AI 推理基准测试结果，阿里巴巴平头哥的 AI 芯片含光 800 在 Resnet50 基准测试中获得单芯片性能第一。MLPerf 推理基准测试设有五个基准，每个对应四种场景，重点面向图像分类、对象检测和机器翻译等常见机器学习任务。测试者可以选择提交任何基准及相应场景的结果。含光 800 参加了适用于图像分类任务的 Resnet50 v1.5 基准测试，在离线模式（Offline mode）、服务模式（Server mode）、多路模式（Multi stream mode）和单路模式（Single stream mode）四个场景都取得了单芯片第一的成绩。MLPerf 是业内首套衡量机器学习软硬件性能的通用基准，由图灵奖得主 David Patterson 联合谷歌和几所著名高校于 2018 年发起。MLPerf 基准联盟现有 50 多家成员，包括谷歌、微软、Facebook、阿里巴巴等企业和斯坦福、哈佛、多伦多大学等高校。
英伟达推出边缘 AI 超级计算机 Jetson Xavier NX英伟达今天发布 Jetson Xavier NX，该边缘 AI 超级计算机用于在无人机，汽车和机器人等边缘设备上训练和部署 AI 系统。Xavier NX 的大小仅相当于一张信用卡，可以为 AI 工作负载实现 21 TOPS（每秒万亿次操作）的性能，而功耗仅为 10 瓦。Xavier NX 的零售价为 399 美元，将于三月上市。（Venture Beat）
投融资
亚马逊计划在波士顿附近投资4000万美元打造机器人中心亚马逊今天宣布其将在美国马萨诸塞州韦斯特伯勒市建设一个造价 4000 万美元，占地 35 万平方英尺的机器人技术创新中心。该中心将于 2021 年投入使用，并带来 200 个技术和先进的制造工作岗位。新设施将包括公司办公室，研发实验室和机器人制造空间。亚马逊表示，这一新设施将是其位于马萨诸塞州北雷丁的现有 Amazon Robotics 站点的补充。亚马逊机器人技术首席技术员泰伊・布雷迪（Tye Brady）表示，新的枢纽将使亚马逊能够继续以其机器人技术为基础。「这将是世界一流的设施，我们的团队可以在这里设计，建造，编程和运送我们的机器人 - 全部都在一处完成。这项扩展将使我们能够继续快速创新，并提高全球客户的交付速度。」布雷迪在一份声明中说。（Tech Crunch）
研究与技术
8 分论文长什么样？| 11 篇 ICLR 2020 大会 8 分「范文」分享近日，一网友在推特分享了 11 篇来自 ICLR 2020 大会的 8 分论文，并附带了其在 Openreview 上的链接，方便网友在欣赏论文同时一览各方评论。以下是提及的 11 篇论文标题：FreeLB：增强的语言理解对抗训练；BackPACK：将更多内容打包到 Backprop 中；GenDICE：固定值的广义离线估计；神经网络鲁棒性的因果观点；计算约束下的可用信息理论；CATER：构成动作和时间推理的诊断数据集；动态意识的无监督技能发现；通过 Sharkovsky 定理对 ReLU 网络进行深度-宽度折衷；递归分层主题指导的神经语言模型；论生成对抗网络的「可操纵性」；平稳的市场：组织基于梯度的学习者的基本机制。点击下方链接阅读详细论文。
NeurIPS 2019 抢先看 | 大型随机递归神经网络的高保真视频预测Quoc V. Le 在内的来自密歇根大学，谷歌研究所，谷歌以及 Adobe 研究所的研究团队发表了一篇名为「大型随机递归神经网络的高保真视频预测」的研究，该论文目前已被 NeurIPS 2019 收录。以下是该研究完整摘要分享：预测未来的视频帧极具挑战性，因为许多变化因素构成了帧如何随时间变化的动态变化。先前提出的解决方案需要在网络架构内部进行复杂的归纳偏置，并进行高度专业化的计算，包括分段掩码，光流以及前景和背景分离。在这项工作中，研究人员质疑了是否需要这样的手工架构，并提出了另一种方法：在使网络容量最大化的同时，为视频预测找到最小的感应偏差。该团队通过进行首次大规模的实证研究来研究这个问题，并通过在三个不同的数据集上学习大型模型来展示最新性能：一个用于建模对象交互，一个用于建模人体运动以及一个用于建模汽车驾驶。点解链接阅读完整论文。
