月度归档:2017年01月

传统汽车制造巨头本田、通用携手 押注氢燃料电池

昨日,本田与通用汽车(GM)宣布了联合制造氢燃料电池系统的计划。雷锋网消息,双方于美国设立合资公司“Fuel Cell System Manufacturing”(燃料电池系统制造),并将于 2020 年启动生产

显然,本田和通用将赌注押在了氢燃料电池汽车上。反观电动汽车这边,近年来特斯拉风头无两,使许多人认为电动汽车将是未来大趋势。现在看来,两种方案之间的竞争即将进入白热化。

该决定于昨日的底特律发布会上宣布。投资总额为 8500 万美元,用于对通用在密歇根 Brownstown 的电池工厂增加一条生产线。这将创造约 100 个工作岗位。

雷锋网按,这是自 2013 年两家公司宣布合作研发下一代燃料电池系统之后,第二步的合作计划。

对于新成立的合资公司“Fuel Cell System Manufacturing” ,本田和通用各控股 50%。这项合作意味着,自 2020 年开始,本田和通用的产品将会共享氢燃料电池系统。

有意思的是,合作生产的动力单元,将不会局限于在汽车上使用。

GM 副总裁 Mark Reuss 向路透社透露,新研发的燃料电池系统将会用于“所有产品”,包含燃料电池汽车、共享汽车、航空、社区以及军事用途。

对于本田做出该决定的原因,本田发言人 Teruhiko Tatebe 解释道:

“美国将是燃料电池汽车的最大市场之一,因此我们决定巩固在美制造能力。合资工厂将会是本田燃料电池系统在美国的唯一生产地点。”

燃料电池 vs 纯电动

本田的燃料电池产品计划看起来十分激进。此次发布会上本田管理人员表示,他们的目标是:到 2030 年,本田产品线中超过三分之二的车型将是燃料电池车型。而目前这一比率仅为 5%。很显然,将会有许多新产品发布,还会有无数问题要解决。

就雷锋网所知,目前传统车企中押注燃料电池技术的主要是:丰田、本田、通用,其中又以丰田的 Mirai 为代表产品。德系三强奔驰、宝马、奥迪虽然也在研发燃料电池系统,但力度明显不如其电动产品,宝马的 i 系列便是代表。

via alphrfox

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真 4G 有多快?澳大利亚运营商测试千兆 LTE,能同时观看 37 个 4K 直播

今日,澳大利亚电信运行商 Telstra 成功测试了世界首个千兆 LTE 网络。这也是全球首例商用千兆 4G 。

据雷锋网消息,这是 Telstra 与网件(Netgear)、高通、爱立信合作的成果。该 4G LTE 网络将使得 Telstra 用户能得到最高 1Gpbs 的下载速率,以及最高 150Mbps 的上传速率。与此同时,网件发布了世界首个千兆 LTE 物联网设备:Nighthawk M1 移动路由。

在今日的发布会上,Telstra 向与会媒体做了示范:用一台连接千兆 LTE 的 PC 进行现场测速,在 speedtest.net 的多个测试中达到最高 900Mbps 的下载速率。外媒 Alphr 表示,这足以同时收看 37 个 Netflix(国外的影视剧在线直播平台)4k 视频节目。而且,这通过移动网络,而非光纤实现。

Telstra 的设备管理部负责人 Andrew Volard 表示:

“我们展示了千兆级 LTE 移动设备和网络,能给消费者带来的不同寻常使用体验。这会促使人们进一步接纳新型移动应用和体验,包括 VR,云计算和各种丰富的娱乐。此外,千兆 4G 的商用,使得距离我们为澳大利亚带来 5G——变得更近一步。”

Telstra 表示,用户使用网件的 Nighthawk M1 移动路由,下载 300MB、约一小时长的电视剧只需要 16 秒;下载  3GB 的 HD 高清电影仅需三分钟。该移动路由设备将于下月开售。

 网件 Nighthawk M1 移动路由

当然,移动路由并不是连接该网络的唯一途径。雷锋网获得消息,Telstra 将与合作伙伴一起把千兆 LTE 技术推广到多个设备,包括我们最关心的智能手机。首部兼容千兆 LTE 的智能手机预计将在今年内面世。

通常,移动网络的速度要比家庭光纤差很多。但千兆 4G 的出现完全颠覆了该现状。该技术在国内普及后,我们将不再依赖物理线路以获得高速互联网,家庭将不再需要办理宽带套餐,所有家庭数码设备(比如 PC)、以及物联网设备,都可以运行在移动网络之上。设想当你去外地出差,不再需要走到哪里都找营业员问 Wi-Fi 密码,而只需带上一台支持 LTE 的笔记本电脑。当然,这一切的前提是价(long)格(duan)。但雷锋网小编似乎已经看到了十年后的万物无线互联图景。

via news.comalphr

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解决技术挑战后,自动驾驶将迎来下一站:用户体验

雷锋网按:自动驾驶车辆未来将进化出何种形态?这一问题完全是开放性的。在刚刚结束的 CES 2017 上,厂商们也进行了相应的探索,它们已经开始从设计无人驾驶安全系统向打造完整的用户体验努力了。

在看过 CES 上几大明星厂商如丰田、现代和法拉第未来的展台后,其实业界未来方向的脉络已经非常清晰,我们正在从单纯的驾驶技术转向用户体验和文化的营造了。

高级驾驶辅助系统的属性变化

在 CES 2017 上,对单纯的高级驾驶辅助系统(ADAS)的探索已经不再是厂商们的唯一核心任务,它们纷纷开始从用户体验的角度来看这项系统的发展。

虽说安全依然是自动驾驶系统的终极属性,但便捷性也开始在ADAS系统发展的天秤上占据更多筹码。

驾驶员注意力到底该投向何方?

科学研究发现,在驾驶时驾驶员越专心,车辆行驶就越安全。不过,这样一个延续多年的模型在自动驾驶时代却遭遇了巨大挑战,因为在电脑接管了方向盘后,人的注意力自然会逐渐减少。

但在 Level 3 级别的自动驾驶中,驾驶员依然需要集中注意力,因此各家厂商都开始专注于用户体验的改善,让用户在享受自动驾驶红利时不再那么疲劳。

精神不集中带来了新挑战

虽然媒体和厂商都在不厌其烦的提醒,但生活在数字时代的人们驾驶时还是会忍不住拿起手机,手机“瘾”上来时,他们可不管车辆有没有自动驾驶功能。随着自动驾驶技术的成熟,人们开车玩手机的频率只会有增无减,我们的精神也很难长时间集中在车辆的行驶状态上了。

丰田高管 Bob Carter 表示,让人类精神高度集中处理一个单一任务,时间不会超过20秒。 

这还是理想环境下的成绩,如果人体处于疲劳、压力、愤怒等状态时,注意力集中的时间会更短。因此丰田的自动驾驶概念中 AI 感应非常重要。

举例来说,当驾驶员睡意渐浓,AI 系统会自动感应到并调低车内温度和座椅角度来唤醒驾驶员。如果驾驶员路怒症要犯,AI 则会调节灯光或音乐来舒缓其狂躁的情绪。

丰田的Concept-i概念车

汽车不再是冷冰冰的交通工具

在今年的 CES 上,雷锋网注意到了一个很明确的信号,那就是厂商眼中的汽车已经不再是冰冷的行驶机器,它们是人们旅途中的伙伴和好朋友。

丰田的概念车就专注于提升驾驶员的注意力,它能通过语音与车内人员交流并通过AR技术展示丰富多彩的多媒体内容。这样一来,人们就能在娱乐的同时继续专注于路况信息。

法拉第未来发布会

继安全之后,用户体验将成为新重点

用户体验成了自动驾驶技术发展道路上的新重点。眼下,高级驾驶辅助系统扮演的是护卫的角色,但下一步它将变身全职司机。不过,这一全职司机的任务并非每天机械的将乘客从甲地运到乙地,它还得人情味十足。

丰田认为要想实现这一目标,AI 平台必须要熟悉自己的副驾驶,它不但要通过机器学习搞定座椅角度和音乐播放等基础任务,还要为驾驶员营造专属的个性化环境。

据雷锋网了解,Concept-i 概念车会通过 AR 技术将各种车辆信息展示给副驾驶,帮助他们与车辆建立友谊,参与到驾驶过程中来,随着磨合的增多,车辆对乘客的了解会不断加深。这一过程也就是用户体验不断提升的过程。

法拉第未来FF 91

汽车与办公室和家的融合

韩国巨头现代将汽车的朋友属性提升到了另一个层次,它们的概念车已经成为房间和办公室不可分割的一部分,车就是办公室,办公室就是车。

现代的概念车内饰成了办公室或家的延伸,置身车内,往返于两地间的紧张感会消失不见,因为你会感觉自己还在家中。

未来汽车将与房间和办公室合二为一

自动驾驶正在成为现实,技术人员正在一步步消除技术上的挑战,因此下一步我们必须解决人与技术间的交互问题。

想要实现这一目标,我们必须营造一个动态环境,在技术不断进步的同时保证人的参与,而那些更重视用户体验的厂商则会在这场竞争中胜出。

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黑客越狱 tvOS,但首先你要有一个 Apple TV

对于越狱,现在明显处在:“越狱大神太多,苹果系统明显不够用”的局面。

iOS 10.2 已经被各个大神成功越狱,越狱小子 Luca Todesco 也已经放出了 iOS 10.2 的越狱工具。于是黑客们把目光投向了 tvOS。

Apple TV 越狱 App nitoTV 的开发者 Kevin Bradley 最近在社交网络上表示,tvOS 的越狱可能会在近期被放出,不过越狱只适用于 tvOS 10.1 版本,由于苹果刚刚发布了 tvOS 10.1.1,想要越狱的童鞋需要抓紧把系统降级到 tvOS 10.1。

这个越狱,主要还是基于越狱小子 Luca Todesco 的 iOS 10.2 的越狱漏洞,所以理论上来说,越狱条件已经具备了。

其实,2016年3月,国内越狱大神盘古团队也曾经发布过 Apple TV 9.0-9.1 的越狱,这是全球第一次完美越狱 tvOS,但却没有多少人注意到。雷锋网就想问问,看这篇文章的人,真的有在用 Apple TV 的吗?

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继 AlphaGo 之后又一突破:人工智能 Libratus 战胜德州扑克顶级选手

雷锋网消息:当地时间1月30日,在宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers赌场,卡耐基梅隆大学(CMU)开发的人工智能系统Libratus战胜四位德州扑克顶级选手,获得最终胜利。

据官网介绍,此次由4名人类职业玩家Jason Les、Dong Kim、Daniel McAulay 和Jimmy Chou对战人工智能程序Libratus,赛程为20天,一共进行了12万手牌的比赛

2015年,CMU曾组织了首场“大脑对抗人工智能”赛事。在当时的赛事中,代表CMU出战的是另外一款人工智能系统“Claudico”,同样也有4名职业扑克玩家参加了比赛,然而,Claudico并未获得最终胜利。

不过CMU学认为,当时扑克职业玩家与Claudico仅进行了8万手牌的比赛,就统计学角度来讲并无法证明人类职业扑克玩家或人工智能具有优势。这也是本轮巡回赛中比赛的牌局数量增加50%的原因。

德州扑克的玩法:每个玩家有2张牌作为“底牌”,同时还有5张公共牌。玩家用自己的2张底牌和5张公共牌结合在一起,选出5张牌,不论手中的牌使用几张(甚至可以不用手中的底牌),凑成最大的成牌,跟其他玩家比大小。按照“Card Ranking”决定最后的胜者。

由于对方的“底牌信息”是隐藏信息,对于计算机来说,就是在处理一种“非完整信息博弈”。而围棋对弈双方的信息是完整的、对称的,并没有隐藏的信息。Libratus此次战胜顶级人类德州扑克选手,具有非常重要的意义。

计算机正确决定,依赖于对方“底牌信息”情况下的概率分布,这种“底牌信息”可以通过对手过去的行为显露出来。比如有时玩家采取“诈唬”(Bluffing),对手有时手里并没有强牌,但还是作出全额下注志在必得的行为,计算机这时要根据对方过去的博弈表现,来判断对手有强牌的概率。


相应的,对手也会推断我方的底牌信息,所以这里就是一个“递归推理”(recursive reasoning),一个玩家无法轻易推理博弈状况。

继围棋和德州扑克之后,人工智能的下一站会是哪个游戏呢?

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TensorFlow 1.0 要来了!它将带来哪些革命性变化?

在发布逾一周年之际,TensorFlow 终于将迎来史上最重大更新:TensorFlow 1.0。

对于不熟悉开源框架的读者,TensorFlow 是谷歌 2015 年底推出的深度学习框架,在开发者社区享有盛誉。去年,它已成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目。因其高度普及率,尤其是在 Python 生态圈中,TensorFlow 的功能变化会对全世界的机器学习开发者造成重大影响。

本月初,谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ,即 TensorFlow 1.0 的第一个“草稿”版本。近日,新的候选版本 TensorFlow 1.0.0-rc0 被发布出来,披露了更多技术细节,标志着我们离 “完全体”的 TensorFlow 1.0 更近一步。

雷锋网消息,1.0 版本不仅为 TensorFlow 机器学习函数库带来多重升级,而且为 Python 和 Java 用户使用 TensorFlow 做开发降低了难度。另外,新版本的漏洞修补也得到了改善。更有意思的是,由于对 TensorFlow 计算做优化的新编译器,在智能手机上运行基于 TensorFlow 的机器学习 APP 将成为可能

强化对 Python 支持,加入 Java API

由于 Python 是最常用的机器学习开发语言,TensorFlow 1.0 对 Python 交互作了重点改进——Python API 得到升级,TensorFlow 使用的语法和隐喻(syntax、metaphor)与 Python 的能更好吻合,提升两者之间的一致性

雷锋网获知,该升级带来了一个坏消息:现有 Python 应用将无法兼容。TensorFlow 开发者们已经发布了一个能把旧 TensorFlow API 转化为新格式的脚本,但是该脚本无法解决所有问题——很多情况下,开发者需要人工调整脚本。

TensorFlow 现已支持与 Python 3 兼容的 Docker 镜像。对于所有 Python 用户,TensorFlow 现在可以通过 Python 的原生软件包管理器 pip 来安装。这是提升 TensorFlow 可用性的关键一步,尤其对于那些使用原生 Python 应用分发、而非使用数据科学专用体系(比如 Anaconda)的用户。

Java 是机器学习领域的另一个主流语言平台。此前,TensorFlow 并没有对其支持,更没有一系列对 Java 的捆绑,而新的 1.0 版本引入了一个 Java API。但雷锋网提醒,它还远未成熟,随时可能会有变化。而且,你需要 Linux 或者 Mac OS 平台上的来源来开发 TensorFlow(你可以把这作为 Windows 端 TensorFlow 是二等公民的另一个证据)。

XLA,使 TensorFlow 在移动设备上运行

TensorFlow 1.0 的最大变化或许不是新语言支持或者新算法,而是 XLA —— 全称 Accelerated Linear Algebra,意为加速线性代数,是一个针对 TensorFlow 中线性代数运算的试验性质编译器。它通过生成既能运行于 GPU、又能在 CPU 运行的机器代码,来加速数学计算。目前, XLA 只支持英伟达 GPU,但这与当下机器学习应用对 GPU 支持的现状是一致的。

XLA 提升了 TensorFlow 的移动性。现有的、未经调整的 TensorFlow 程序只需创建一个后端即可在新硬件平台上运行。这么做的意义非同寻常 ——此前, IBM 就为它的 PowerAI 机器学习硬件解决方案加入了对 TensorFlow 的支持,前者由 Power8 CPU 和 GPU 混合运行。

TensorFlow的工程师已经缩减了它的整体内存占用和 APP 的存储空间占用。这些优化对各类硬件运行环境都有好处,但对于移动平台尤其重要。此前的 TensorFlow 版本已经加入了对安卓、iOS 和 Raspberry Pi(树莓派微型电脑)硬件平台的支持,使得 TensorFlow 能在这类设备上处理诸如图像分类之类的任务。

关于机器学习的讨论往往会涉及高端硬件——机器学习,尤其是深度学习,是发展高端硬件的重要推动力量,不管是定制 CPU、GPU 阵列、FPGA 还是支持云端坏境的规模化硬件。但有理论认为,创造出能在普通智能手机上运行的机器学习模型,而无需 24 小时每时每刻的云端支持,将会孵化出一系列新型应用。这便是 TensorFlow 1.0 的野心之一。

via infoworld

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iPhone不再是最受中国人欢迎的手机,赢家是……

雷锋网消息:近日,市场调研机构Counterpoint发布了2016年中国手机市场报告。其中,iPhone跌下神坛,小米也未能幸免,最大赢家则是因专注线下渠道而“翻身”的OPPO和vivo。

根据Counterpoint的报告,OPPO R9是去年中国市场最畅销的机型,占据了4%的市场份额,而iPhone 6S屈居第二,市场份额仅为OPPO R9的一半。

Counterpoint称,这是自2012年以来,苹果iPhone首次跌出最畅销机型榜首的位置,不再是最受中国消费者欢迎的手机。

2016年,中国市场智能手机出货量同比仅增长6%,国内智能手机已从增量市场进入存量市场。从Counterpoint的数据中看以看出,蓝绿两厂(vivo和OPPO)的快速上升是以其他厂商的份额为代价的。虽然苹果iPhone跌落神坛,但是很显然,联想、酷派以及小米的损失更加惨重。其中苹果手机出货量下滑21%,小米下滑22%,联想下滑幅度接近80%。

跑赢大盘的除了蓝绿两家之外,还有华为、魅族,以及很多人都没想到的金立。这一现象也充分说明了线下渠道日益凸显的重要性。

不过,虽然华为的增速仅为21%,不及OPPO的109%和vivo的78%,但是凭借庞大的基数,华为依旧占据了国产手机市场16.4%的份额,成功取代小米,排名第一,小米则跌至第四。

还值得注意的一点是,华为、OPPO、vivo、小米、苹果、三星这6家厂商的份额进一步集中,归属于Others的市场份额已经从32.6%降至26%,包括联想、中兴在内的其他老牌厂商再想突围已经难上加难。

根据小米内部人士在知乎上的爆料,2016年小米销量的下降并不是需求端的原因,而是供给端的原因。也就是说,消费者想买的机型一直处于缺货状态。

去年,小米一口气发布了几十款机型,然而因为市场规划和供应链管理的问题,导致受市场欢迎的机型供不应求,甚至通过停产畅销机型来强卖压仓机型。

不过,虽然OPPO和vivo专注线下的模式在去年获得了大量吹捧,而小米的互联网销售模式则饱受质疑。但是这并不意味着OPPO和vivo可以高枕无忧。

微博用户@扁担客大叔 称,“OPPO去年的整体战略调整很大,特别是渠道开放程度及压货力度,成为历史之最。任何事情都有两面性,要量,必然牺牲渠道良性发展。”

虽然OPPO和vivo成功地从其他厂商口中咬出一块肉,但是华为的实力依然强劲,小米凭借MIX在去年年末大火了一把,今年在调整战术后也很有可能再次重回上升渠道。

当然,不只小米、华为,国际巨头三星和苹果也实力雄厚。此前,雷锋网曾报道,三星独占首批高通骁龙835,即将携全新旗舰Galaxy S8卷土重来。而新一代iPhone据传也会迎来重大升级。

2016年的赢家或许是OPPO和vivo,但是在2017年,一切都还是未知。

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