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Comma.ai开源后国内首个尝鲜者,嗅到自动驾驶新商机?

*石任梁(左)和刘辉(右)

在北京中关村,38岁的刘辉和27岁的石任梁准备创业了。

在鼎好大厦3层的太库(TechCode)众创空间里,他们俩成立的“直觉科技”拥有2个面对面的工位。

公司还未注册,也没拿到融资,刘辉自己掏钱维持着这个两人组织的运作,他说至今已经花出去小几万了。所幸,因为认识太库的工作人员,所以刘辉和石任梁的工位无需租金,省去了一笔开销。当然,太库的朋友也觉得这是两个有梦想的人,正在捣鼓一些有趣的东西。

1.

去年的自动驾驶圈,“神奇小子”George Hotz吸引了广泛关注,他创办的公司Comma.ai也随之大热。这家创业公司推出了基于深度学习和摄像头传感器的自动驾驶解决方案,还要叫板特斯拉的Autopilot。同年9月,他的公司推出了该方案的硬件和软件产品,Comma One卖999美元,软件只向用户收取少量的服务费。

当时,Hotz表示,在无需司机触碰方向盘、刹车或油门的情况下,Comma One套件可以自动将车从芒廷维尤开到旧金山。虽然不是完全自动驾驶,但足以媲美特斯拉的Autopilot,而且用户不需要买辆新车。不过其目前适配的车型还很有限。

相比于诸多公司采用的激光雷达方案,Comma.ai走的是低成本的路线,俨然是“行业搅局者”的姿态。当外界都在期待其产品大卖时,戏剧性的是,Comma One发布一个月后就被美国公路交通安全管理局叫停,理由是Comma.ai无法自证其产品的安全性。10月28日,公司通过推特宣布,停止销售Comma One设备。

当然,Hotz并不打算放弃自己的事业,而是转换了思路。不久之后,他开源了自家的自动驾驶软件,甚至还提供了一份硬件组装指南,指导用户自己动手打造一个即插即用的辅助驾驶套件,甚至用它来组装一台自动驾驶的草坪修理机。

2.

当Hotz还在研发自家的Comma One时,大洋彼岸的刘辉正在北京的各个创业孵化器中辗转,包括车库咖啡、太库等。其实,他已经拥有10多年的创业经历,其间去过青岛、秦皇岛、杭州,最后回到北京中关村,虽然参与过一些创业项目,但都没什么起色。刘辉不想放弃,一直静待机会。

一次偶然的机会,刘辉从网络上了解到Comma.ai这家公司,那会正值国内人工智能、自动驾驶火热的时期,正在筹备下一次创业的刘辉想要切入到自动驾驶领域。于是,他尝试着去联系Comma.ai方面的人,但都无果。发愁之际,刘辉从推特上知悉了Hotz开源自家自动驾驶软件的消息,这让他很兴奋,于是他开始研究开源的内容,主要是硬件方面的组装。

与此同时,刘辉还在太库筹备一些人工智能方面的讲座,很多时候都是自掏腰包,为的就是接触到更多相关领域的专业人士。

刘辉告诉雷锋网新智驾,他全身心投入到Comma Neo(开源后的Comma One)硬件的组装是在今年的4月份,但是单打独斗也不是长久之计,所以,5月份的时候,他在车库咖啡张贴了一则招聘广告,寻找志同道合的伙伴。机缘巧合的是,石任梁的一个朋友在咖啡厅看到了这则招聘帖,告诉了当时处在迷茫状态中的他,抱着试试的态度,石任梁给刘辉发了邮件,不久,两人合伙创业。

石任梁此前做的是工程管理,甚至还和朋友在这个方向创过业,但是一直不满意,所以想要跳脱出原来的状态。特别是去年,人工智能火热,石任梁因为兴趣,不断去接触相关的知识,他不但自学了开发编程,还自费报名了优达学城(Udacity)的机器学习工程师纳米学位。

3.

“直觉科技”的两位合伙人聚首后,便开始将工作重点投入到Comma Neo的硬件以及软件配置上,石任梁主要负责代码和系统部分,而刘辉则专注制作相关硬件。

刘辉告诉雷锋网新智驾,Comma Neo硬件盒子背面左边是4个散热片,围绕着摄像头;中间是一个风扇;右边则是电路板。

*Comma Neo背面,白色外壳通过3D打印制作

该盒子的主体其实是一加3手机,业内称其为Hacker Phone,因为其系统的开放性很高,支持各种刷机。石任梁按照开源的指导方案,在这部手机中植入了特殊的Android系统,也就是Comma Neo本身,该系统中只能安装OpenPilot软件,专门针对自动驾驶。

手机通过USB连接线接入背部的电路板形成一个完整的终端。

该终端要想和汽车相连,达到控制汽车的目的,还需要经由以太网线来连接汽车的JAE接口,这也是少数车型上ADAS装置的连接接口。也因为有这样的要求,所以目前Comma.ai的产品还只能在本田讴歌或者思域这样的车型上使用。

整体上,终端的成本在5000元左右,其中包括手机成本2700元、3D打印外壳成本1000元、风扇成本120元,以及成本800元左右的电路板。

6月份,刘辉和石任梁共同制作的Comma Neo最终定型,不出意外,这也是国内首款在开源基础上打造的Comma Neo硬件套装。前不久,他们进行了模拟测试,用录制的道路视频来模拟真实的行车环境,效果不错。

4.

6月21日,他们进行了真实道路路测,雷锋网新智驾全程见证了这一次受各种因素影响而不那么成功的测试。

当天,一行人来到北京西城的本田4S店,因为在这里,有与Comma Neo适配的本田思域(Civic)车型。

*拥有高级辅助驾驶功能的本田思域车型

石任梁上车后干脆利索的将该车位于前挡风玻璃上的ADAS装置的外壳拆卸下来,用以太网线将吸附在挡风玻璃上的Comma Neo连接到ADAS装置上的JAE接口,从而获得了车辆的控制权。

安装完成后,经过几次调试,Comma Neo确认可以进行正常工作,随后,这辆拥有自动驾驶功能的车辆上路。

按照系统内置的程序,Comma Neo要在车辆行驶时速超过40公里时,才能接管汽车,而且需要车辆处在定速巡航状态之下。但是,尴尬的是,在测试过程中,由于对Comma Neo的实车工作原理不是非常熟悉而导致尝试了多次才让其进入工作状态。而且因为围绕着4S店的道路环境很复杂,车辆也很难保持时速40公里行驶,所以整个测试过程中,Comma Neo进入真正的工作状态只有不到短短的几秒钟。

实现了对车辆操控的Comma Neo,画面右侧有绿色的柱状条显示当下车速,中间的紫色线则代表着方向盘的转动方向。不过,根据驾驶员的反馈,当Comma Neo操控车辆时,会发现车辆一直在往一个方向偏离路线,因此不得不介入接管。

提及为何会出现偏离路线的原因,石任梁表示这可能跟Comma Neo安装的位置不对以及测试道路的环境过于复杂有关系。

显然,首次路测并不成功。但是刘辉很乐观,表示之后还会再找一些条件更成熟的测试场地进行相关的测试,不断优化其性能。刘辉还希望通过Comma Neo的良好表现来吸引更多志同道合的人加入,当然也希望以此来吸引投资人的青睐。

5.

硬件不是目的,刘辉更大的野心在于道路数据的收集。

其实Hotz开源自家的自动驾驶组件,目的就是希望以此来收集更多的车辆行驶数据,其手机APP Chffr实质上也是一种行车记录仪,用户可以通过软件上传行车视频获取积分。未来,这些数据可以用来训练Comma.ai的自动驾驶算法模型,编织自动驾驶系统网络。最终寻找到盈利的方式。

*Comma.ai推出的Chffr行车记录软件

刘辉显然是这条线路的忠实拥趸,他觉得那些使用激光雷达的自动驾驶厂商同样需要这些数据,所以他把目光聚集到了这一领域。有趣的是,此前,他通过Chffr软件免费为Comma.ai录制了上10个小时的行车视频以及标注了上百张道路环境图片,因此也赚取了很多积分。

如今,他想自己在中国做这件事情。

他的计划是先开发一个手机APP用于行车数据的收集,主要是向一些出租车主和共享车主兜售该软件,付费请他们为自己录制行车视频,源源不断丰富自己的道路数据库。后期,他可以以这些数据为基础,绘制出专门为自动驾驶所用的导航地图,再将其提供给其他的厂商,找到商业可能性。

当然,针对手机APP的制作,刘辉打算寻找外包团队承担;而地图制作方面,刘辉也正在和国内某地图厂商的前员工商谈,劝说其加盟“直觉科技”;石任梁则将专注在深度学习算法方面。

刘辉正在筹备融资,他对自己的商业模式很有信心,不过石任梁没那么乐观,“融不到钱,再自己想办法,现在只能一步一步走。”

一个是并不成功的连续创业者,甚至有点“创业成瘾”,另一个则是凭着自己对人工智能的兴趣而选择加入。两个年轻人到底是“玩票”还是“all in”,只能待时间检验。

雷锋网

谷歌推出新视频格式 VR180,让VR视频制作更容易!

雷锋网消息,日前谷歌官网发表博文称,YouTube 正在与谷歌 Daydream 团队一起研发新的视频格式 VR180,可帮助制作者更更易于制作 VR 内容。

这篇博文的作者为产谷歌 VR 产品经理 Frank Bodriguez。博文中写道:

我们知道 VR 视频可能产生巨大的能量,这也是我们过去两年一直支持 360 度和 VR 视频的原因。今天,体验 VR 最受欢迎的是 VR 视频。我们听到一些创作者和观看者的声音,他们想要在 YouTube 上制作、观看沉浸感更强的视频。


所以,现在我们正在和谷歌 Daydream 团队合作,打造一个全新的视频格式 VR180,相信它会让 VR 内容制作变得更容易。

VR180 具体是什么呢?

他讲道,VR180 主要关注眼前出现的场景,具有高分辨率,不管是电脑还是移动端都有很好的观看效果。它可以无缝地切换成一个 VR 体验,使用 Cardboard、Daydream 和 PSVR 等设备观看立体 3D 图像。同时 VR180 还支持视频直播。

对于创作者,他们能够使用平时的摄像机来拍摄视频。很快,他们还可以进行使用类似 Adobe Premiere Pro 这样的工具进行编辑,包括视频博客、教程设计,以及音乐等。

不过,Frank 称 VR180 还只是刚开始。谷歌还与硬件商合作,让摄像机支持 VR180。

Daydream 团队正在和一些生产商合作,使摄像机能够从底层开始完全支持 VR180。这些摄像机不仅能让创作者更易于制作 VR 内容,还可以让任何人将生活中的片段拍摄成 VR 形式。这种摄像机如傻瓜相机一样,简单好用,价格也接近。视频和直播也将很容易上传到 YouTube 上。与小蚁、联想和 LG 合作的摄像机正在研发中。


同时,我们将开放 VR180 认证项目,ZCAM 我们的第一个合作伙伴。

雷锋网此前报道,YouTube 针对 360 度视频发布的“热图”工具显示,观众们大约有 75% 的时间只会将目光集中在正前方 90 度的范围,看来这个 VR180 视频格式也是有市场需求的。

从另外的角度看,雷锋网觉得,现在 360 度视频制作既麻烦,用户观看时所需的带宽要求高,使传播也变得困难,既然如此有 180 度视频作为过渡也未免不是一件坏事。

雷锋网

外媒眼中的20位中国AI领袖是如何被BAT瓜分的?

雷锋网AI科技评论按:近日著名新兴科技评论人周岚(Adelyn Zhou)在AI领域知名科技媒体TOPBOTS发表了一篇文章。文中评选出了20位驱动中国AI革命的领头人。 雷锋网编辑将名单大概看了一下,发现其中将近一半现在或曾经都是百度人。为了方便大家把人物关系捋顺,特将原名单中的人物进行了分类,排名不分先后。

人工智能为大众所熟知,与谷歌AlphaGo的横空出世有巨大关系。它也让世人真正认识到了人工智能的威力。在此之前,中国和美国都在争相布局人工智能,人工智能俨然成为中美竞争的下一个战场。美国AI领域有Andrew Ng,Sebastian Thrun,Geoffrey Hinton,Yann LeCun等被大众所熟知, 那么中国的人工智能到底是哪些人在带头推动呢?  

先来看看中国互联网第一阵营,已拥有成熟互联网产品的三家科技巨头BAT(百度,阿里,腾讯)。百度在2012年就建立了深度学习研究院,此后相继建立了大数据实验室和硅谷人工智能实验,而在今年1月,百度还挖了微软的前高管陆奇,负责百度的人工智能业务。

百 度 系

 

陆奇,受雇于百度的主要职责是领导百度在AI的战略工作,推动公司内部的整合与协作。每个百度业务部门,包括自动驾驶的AI团队都要向陆奇直接汇报。百度发言人表示:“在陆奇带领下,我们有信心顺利推进公司战略实施,百度有信心成为世界一流的技术公司和人工智能的领导者。

陆奇加入百度前,曾担任微软全球执行副总裁,是美国科技巨头中职位最高的华人高管。他不仅拥有杰出的管理才能,同时还是人工智能领域世界级的技术权威。

王海峰,现任百度副总裁,人工智能技术平台体系负责人。吴恩达在自己的推特上说:“中国的这些AI领军者,有一半都有共事过” 。其中王海峰正是在吴恩达离开百度后,接过百度AI技术平台体系(AIG)的大旗。该平台整合了百度所有的核心技术,包括深度学习实验室、大数据实验室、硅谷AI实验室、增强现实实验室、自然语言处理部、人工智能平台等部门。

王海峰1989年进入哈工大计算机系本科进行学习,1999年获得博士学位。在毕业后,王海峰博士先后担任微软中国研究院副研究员、东芝(中国)研究开发中心副所长、兼研究部部长、首席研究员等职务。他在2010年1月加入百度,2010-2013年期间,先后为百度创建了自然语言处理部、互联网数据研发部(包括知识图谱和互联网数据挖掘)、推荐引擎和个性化部、多媒体部(包括语音和图像技术)、图片搜索部、语音技术部等。2013年上半年,王海峰博士作为执行负责人协助创建了百度深度学习研究院(IDL)。

 

林元庆,现任百度研究院院长,是之前吴恩达还在百度担任首席科学家时挖来的。在加入百度前,林元庆曾是NEC美国智能图像研究院的负责人。担任百度研究院院长后,主要负责旗下的硅谷人工智能实验室、大数据实验室、增强现实实验室及深度学习研究所。

林元庆拥有清华大学光学工程硕士学位,之后在宾夕法尼亚大学师从于机器人与机器学习领域知名学者,NIPS 2016大会主席Daniel Lee,获电气工程博士学位。林元庆博士的研究方向为机器学习和计算机视觉,2005年至今在顶级国际会议和期刊发表论文30余篇,拥有11项美国专利,曾担任NIPS大会领域主席、大规模视觉识别和检索国际研讨会联合主席等,机器学习和计算机视觉等研究领域拥有多年的研究经验和显著的成果。

徐伟, 百度 “杰出科学家”。网上关于徐伟的介绍并不多,不过从百度授予徐伟“杰出科学家”这一称号可知他非等闲之辈。要知道像百度这样巨头,高水平科学家并不稀缺,徐伟是唯一获此称号的科学家。

加盟百度前,徐伟作为Facebook资深科学家,担任关键技术单元“大规模推荐平台”负责人。更早时期,他任职于NEC美国研究院(NEC Labs America),从事神经网络底层技术研究。他在深度学习领域的研究成果被应用于美国火车、机场等监控系统,通过分析旅客行为来智能搜集迹证,判断可疑人士。徐伟在研发百度PaddlePaddle时做出了卓越的科技贡献,受到了公司高度评价。PaddlePaddle是一个全新的深度学习开源平台,已于2016年下半年对外开放。PaddlePaddle经历了三年的研发,现可用于搜索排名、定向广告、图像识别、机器翻译和无人驾驶汽车等多个方面。

Adam Coats,百度硅谷人工智能实验室主任。Coats在斯坦福大学获得了计算机科学本科、硕士、博士学位,并致力在用于自动驾驶汽车的计算机视觉、用于语言识别的深度学习及用于直升机特技的机器学习等方面进行研究。在百度,他开发了DeepSpeech和DeepVoice。DeepSpeech一个语音识别与转换系统,可像一个以普通话为母语的人一样说话。DeepVoice是一个文本到语音转化系统,可以发出可类似人声的音频。

Coats对于能让普通用户使用体验人工智能一事非常兴奋。曾被麻省理工学院评为全球35名35岁以下青年创新者第一名。他表示:“在像中国这样的快速发展的经济体中,有很多人将通过手机首次连接到互联网,能够与智能设备像聊天一样互动并能解决问题,这对他们来说十分不可思议。我认为百度的用户们对人工智能的实际需求比他们自己认为的要大得多。”非常感谢Adam为中国AI革命作出这么大的贡献。

景鲲,百度度秘(Duer)事业部总经理。度秘是百度的对话式人工智能秘书,类似于苹果的Siri,亚马逊的Alexa。这个AI会话平台为多种设备提供虚拟助手服务,包括被称为“中国版Echo”的小鱼在家、声控智能电视等。 

在加入百度前,景鲲担任微软研发总监,是微软小冰的创造者。而当时陆奇是微软的全球执行副总裁。不过当时陆奇在微软的职位之高,并不是景鲲的直属上级。这次他们相聚百度,景鲲负责的度秘业务则需要直接向首席运营官陆奇汇报。

王劲,前百度高级副总裁。王劲任职百度时管理5000余名工程师,涉及多个业务,包括他本人成立的移动、云计算、大数据、网络安全,百度研究院和无人驾驶等业务。人们普遍认为他大大推动了百度无人驾驶技术的进步。他在吴恩达离开不久后,也离开了百度,之后成立了自己的无人驾驶汽车公司。

在加入百度前,王劲曾任谷歌上海工程研究院副院长,eBay(中国)CTO及研发部总经理。王劲本科及研究生均毕业于中国科学院。

吴华,百度自然语言处理部技术负责人。吴华在百度任职长达七年,在自然语言处理、对话系统、神经网络及其翻译等领域取得了大量技术突破。之前还被福布斯评为中国地区“AI杰出女性”。纽约时报称她在多任务学习方面的研究工作是“开创性”的。吴华还负责百度人工智能对话系统“度秘”(Duer)背后的科技研发工作。

吴华获中国科学院博士学位,同时还担任国际计算机语言学协会和国际人工智能联合会议等AI学术会议的联合主席。

阿 里 系

闵万里,阿里巴巴数字科学总监。闵万里负责阿里云人工智能系统(又名小Ai)的研发。阿里巴巴部署阿里云,意在支持公司旗舰电子商务业务的用户服务及交通流量预测。此外,闵万里还利用机器学习预测中国流行真人秀《我是歌手》的获胜者,帮助广东省城市规划者实时优化红绿灯,减轻交通拥堵。

闵万里14岁进入中科大少年班,获得中国科学技术大学本科学位后,又在芝加哥大学获统计学博士学位。

周靖人,阿里云首席科学家兼副总裁。阿里云于2009年成立,是目前阿里发展最快的业务。与亚马逊云计算服务类似,阿里云运用其强大的计算能力处理数百万次线上购物交易。周靖人带领团队在阿里巴巴云数据科学技术研究所进行大数据和人工智能研究,推动阿里巴巴在语言、自然语言、图像与视频处理及大规模机器学习等人工智能技术开发。

在加入阿里巴巴之前,周靖人在微软担任工程经理,负责开发大数据平台,为Windows、Office和Bing提供支持。他拥有中国科学技术大学学士学位,哥伦比亚大学计算机科学博士学位。

腾 讯 系

张潼,腾讯人工智能实验室主任。人工智能领域的顶尖人才十分抢手。张潼去年从百度离职去往腾讯,负责腾讯新成立的人工智能实验室。此前他是百度大数据实验室负责人,也曾在IBM和雅虎工作过,也是美国新泽西州立大学统计系教授。

张潼领导管理超过50名科研人员和250多名工程师团队,致力于拓展腾讯在机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面的能力,并将人工智能新技术运用于微信等大众产品。

 

俞栋,腾讯人工智能实验室副主任。俞栋受聘为腾讯人工智能实验室副主任,和张潼一起负责新实验室,带头在语音识别和自然语言理解方面开展研究。在加入腾讯前,俞栋曾任微软研究院语音和对话组首席研究员,兼任浙江大学兼职教授,中国科学技术大学客座教授,上海交通大学客座研究员。俞栋拥有浙江大学电子工程学士学位,爱达荷大学计算机科学博士学位。

俞栋说:”我很高兴加入腾讯人工智能实验室,在过去十多年里,腾讯积累了丰富的应用场景、海量数据、强大的计算能力和一流的科技人才,这些都是开展AI深度研究与应用的重要基础。”

 学 术 界

张钹,清华大学计算机科学与技术系教授。他研究的领域包括人工智能、机器学习、图案识别、知识工程和机器人。张钹拥有卓越的学术成果,如机器人任务规划,概率逻辑神经网络,用于图像检索与分类、网页结构挖掘的机器学习算法等。

除了百度和北京航天航空大学的李未,清华大学也参与共建政府投资的深度学习技术与应用国家工程实验室。张钹也是中国科学院院士,并获清华大学自动化控制学士学位。

李未,北京航天航空大学计算机学院教授,前校长。除清华大学张钹、百度高管外,李未也被选中共建深度学习技术及应用国家工程实验室。他也是中国科学院院士,李未因其在人工智能和计算机网络方面的科技贡献,获得多个奖项。

 李未毕业于北京大学数学与应用数学系,之后又获爱丁堡大学计算机科学博士学位。

 

查红彬,北京大学机器学习教授,北京大学人工智能研究员。查红彬教授表示,中国希望利用对人工智能产业大量、快速的投资,反超美国和其他西方国家。査红彬负责北京大学机器感知重点实验室,与微软亚洲研究所及全亚洲的人工智能领先者均有合作。他的研究领域涉及计算机视觉理论、虚拟现实和机器人。

査红彬拥有合肥工业大学电气工程学士学位,日本九州大学电子工程硕士和博士学位。

 

陈云霁,中科院计算所研究员。2015年,和上面提到的Coats一样,陈云霁也是麻省理工学院评选的全球35名35岁以下杰出青年创新人物之一,MIT认为其打破了传统。在工作中他被任命专门设计深度学习处理器,该处理器可大大降低大型机器规模学习成本。陈云霁的梦想是让所有的普通手机都变得和谷歌大脑一样强大。

陈云霁14岁进入大学,24岁以惊人的速度完成了博士学位。他现在是龙芯3号的总设计师。龙芯3号是一种微处理芯片,可以较少计算机识别物体和语言翻译时的耗能。他还正在开发Cambricon,一款脑启发处理芯片,可模拟人类神经细胞和突触,促进深入学习。研究小组由陈云霁和他弟弟领导,他们两位都是中国科学院最年轻的教授。

后 起 之 秀


何晓飞,滴滴研究院院长。滴滴出行是中国的Uber,每天产生的实时数据多达50TB,驾驶路线超90亿条。滴滴研究院被称为滴滴出行的“大脑”,是由滴滴公司成立的机器学习研究所,用于预测用户需求,减轻不良影响,同时也开发自动驾驶技术。

何晓飞本科毕业于浙江大学,获计算机科学学士学位,后取得芝加哥大学博士学位。在加入滴滴研究院之前,他曾在雅虎搜索实验室担任研究科学家,后在浙江大学任教,专注于应用数学和数据分析,解决图形识别、多媒体和计算机视觉方面的重要问题。


朱频频,小i机器人总裁兼CTO。小i机器人是中国领先的人工智能对话平台,为全国大部分机器人和虚拟助手提供支持。小i机器人于2001年在上海成立,为大中型企业、政府机构及5亿用户提供技术服务。

朱频频在空间领域拥有众多专利——聊天机器人系统、SMS机器人系统,使得小i机器人在对话界面方面占据技术优势。除运营小i机器人外,朱频频也是中国科学院的科学博士,任职于多个人机交互治理委员会,获奖无数。


余凯,地平线机器人创始人、CEO。余凯曾任百度深度学习研究所负责人,后离职百度,在北京创办了地平线机器人公司。余凯的主要投资人为尤里·米尔纳和红杉资本,其目标是开发出“Android机器人”,一个支持所有智能设备的人工智能系统。与中国云计算领域的其他科技巨头不同,地平线机器人旨在将人工智能运用到物理世界的每一个硬件设备中去。迄今为止,地平线机器人已经推出了两个平台:用于智能家居的Anderson和用于智能驾驶的Hugo。Anderson使得家用设备具备人脸识别自动下单的功能,而Hugo是一个先进的驾驶员辅助系统,即使在恶劣天气条件下也能对人和物进行检测。

余凯拥有南京大学电子工程学士和硕士学位,在德国路德维希马克西米利安慕尼黑大学完成了计算机科学博士学位。

最后一位是李开复老师,他属于AI投资领域他创办的创新工场在过去两三年内投资了20多家AI公司,大大推动了AI在中国的发展。像上面介绍的“地平线机器人”就是其中一家。

李开复,创新工场联合创始人,谷歌中国前总裁。李开复曾就职于苹果、微软和谷歌,是全球公认的科技领导者。他拥有哥伦比亚大学计算机科学学士学位和卡内基梅隆大学博士学位。2009年9月从谷歌离职后他创办了创新工场,积极投资中美科技和人工智能领域的创业公司。

李开复在中国社交网站上有五千多万粉丝,他已经成为中国科技发展趋势的标志性“预言家”。李开复近日表示,人工智能是“比电力、工业革命、互联网、移动互联网等所有人类科技革命加起来都更伟大的奇迹”。

以上这些人物是外媒评选出的20位中国AI革命推动者和领导者,其中,百度目前拥有其中七名为其效力,六人为华人。腾讯和阿里则分别拥有两位。其他的领军人物则分布在学术界,初创公司或投资界。可见,在外媒眼中,百度拥有更多的AI人才资源。

不管是身处BAT也好,还是创业公司也好,他们都必将会带领身后无数的研究人员和工程师默默助力中国AI革命的发展。雷锋网之前报道过,中国在AI领域出版的论文数量已排名世界第一。相信在这些铿锵的带领下,中国借助AI革命实现技术强国之梦将指日可待!

以上名单来源:Topbots;雷锋网整理编辑

雷锋网

飞行机器人大师Vijay Kumar:用亮眼的研究成果将机器人的未来娓娓道出 | CCF-GAIR 2017

雷锋网按:由中国计算机学会(CCF)主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)全程承办的 AI 盛会「全球人工智能与机器人峰会」(CCF-GAIR),将于 7.7-7.9 日在深圳召开。

CCF-GAIR 为国内外学术、业界专家提供了一个广阔的交流平台,既在宏观上把握全球人工智能趋势脉搏,也深入探讨人工智能在每一个垂直领域的应用实践细节。延续上一次大会的议题,本次 CCF-GAIR 2017 将会迎来更多人工智能和机器人行业的议题与讨论,其中就包括了飞行机器人。

说起无人机,大部分人第一反应是大疆。但其实在飞行机器人业内,有一位来自印度的大师必定会被提及,他就是:Vijay Kumar。

作为宾夕法尼亚大学工程学院院长、IEEE会员、美国国家工程院院士的Vijay Kumar在空中机器人(无人机)领域知名度极高,他研究的前沿项目在人工智能领域无人不知无人不晓。

据雷锋网编辑了解,此前他在2012年TED演讲中展示了他的研究成果,有400万人观看,是TED官网最热门的视频。当被问及为何这个视频会如此受欢迎,Vijay Kumar答道:

“罗马不是一天建成的。大家看到的可能是里程碑式的成果,但没有看到的是这背后可能有着5年、10年或者更长时间的积累。我的意思是,可能大多数人对机器人领域研究的进展并不了解,当他们突然看到一项新的技术,他们会有让他们觉得眼前一亮的感觉。这就是技术的魅力,如果你一直从事这方面的研究,你可能会对所做的一切习以为常。”

15年Vijay Kumar在TED的舞台上再次展示了了令人惊艳的飞行机器人,仿佛在诉说着飞行机器人的未来。

无“GPS”的飞行机器人

当前大部分的多旋翼消费级无人机都是带GPS的,而Vijay Kumar并没有按常理出牌,他研发了一种不带GPS,可自主飞行的机器人。这种机器人用机载传感器,相机和激光扫描仪来扫描环境,它能够扫描到环境的特征,并使用三角测量的方式来决定不同的特征之间有的联系,将这些信息特征整合到一张地图上。这张地图可以让机器人确定障碍物的位置,并巧妙的躲避障碍物。

▲ 边飞边绘制地图

手机飞行机器人

由于传感器太过昂贵,并且太重,Vijay Kumar将手机放在了无人机上面,轻量化设备,并命名为Plone。如此以来,这款自主飞行机器人便更加敏捷,每秒速度可达到2~3米,同时转向时还可进行激烈地起降和翻转。

协调平衡的飞行

Vijay Kumar还用仿生学原理给飞行机器人装上了可以抓取物品的爪子,以3米每秒的速度俯冲抓取一块特大号菲力牛排三明治,手臂与爪子完美协调的动作如同鹰隼般优雅与精准。

同时,飞行机器人还可在悬浮载重的模式下调整自己的飞行模式,协调与平衡。

要知道飞行器与悬挂重物的垂直高度大于那个窗口,机器人需要俯冲向下倾斜并调整高度,把重物甩过去。

更小的飞行机器人

Vijay Kumar对于飞行机器人的研究方向其实主要集中在安全、救护、农用等方向。所以他认为飞行机器人如果可以更小的话,则会更安全、拥有更高的灵敏度、撞击时产生的损耗越小、更耐用,如此一来更适用于复杂的地形,因此重量25克、耗电量6瓦、速度每秒6米的飞行机器人诞生了。他的灵感来自蜜蜂,蜜蜂的尺寸小、惯性小,这是“小巧”“高效”的智慧。小尺寸同样带来了很多问题,而自然界却有很多办法来弥补这些缺陷。蜜蜂虽然小巧,但是它们可以聚集在一起组成大型群落协同工作。于是飞行机器人网络出现了。他试着使用传感器让每一个机器人与其他机器人沟通、计算,结果非常壮观。


据Vijay Kumar描述,这种技术可以被用于农业,可以监控农作物达到精细化耕种的效果。他让“蜂群”飞向果园,运用热成像传感器为每一株植物搭建精细的模型,最终绘制成地图,根据结果告诉农民,每株植物需要些什么。

▲ 采集信息

▲ 绘制出的地图

最后达到提升10%的农业产量,降低水资源用量25%的目的。

雷锋网编辑看完Vijay Kumar的展示,不禁让人期待起飞行机器人的未来。在7月7-9日的CCF-GAIR大会上,雷锋网也安排有机器人为主题的专场,探讨机器人的现状与未来,如果想了解这一领域的最新见解与洞察,欢迎购票参加。

雷锋网

Valve公布新手柄Knuckles更多详情:按键处布满传感器,可追踪五指

雷锋网按:Valve 去年十月在公司的 Steam Dev Days 年会上首次揭开了手柄控制器的神秘面纱。在今天发布一篇博客中,Valve展示了一些手柄装备和设备按钮图的规格。手柄控制器将装载多个电容传感器,实现五指追踪功能。 

如同 HTC Vive 控制器,新的 Knuckles 手柄控制器也是通过 Steam 的 Lighthouse 追踪系统实现三维空间定位。Valve 已经设计出该控制器的雏形,相比此前 Vive 手柄,Knuckles 给予手部更大的自由。Valve 希望,创建一个可夹持在用户手上的装置,让用户在使用时“抛开”控制器,忽视它的存在,更自然地抓抛虚拟物体。

Knuckles 通过装载的大量电容传感器,不断打磨虚拟手的真实感。Valve在官方博客中透露了很多细节设计。电容传感器分布在控制器的各个区域,很像 Ouclus Touch,当用户的手指触动了控制器的特定区域或者按钮,传感器会检测用户的手部的动作。从设计图来看,雷锋网发现,Knuckles 的外形也选用了与 Touch 类似的将手柄套在手上的设计,但不同的是,Touch 手柄几乎放弃了常规“棒子”类型的外形,选择环形的设计,而 Knuckles 似乎还保留了一部分,如图中我们能明显看到中间部分,有常规手柄的影子。

不过,Knckles 有非常大的改进,其中最主要的便是手柄上传感器的布置。

按键部分

Knuckles 上每个物理按键下都安置了电容传感器,主要包括:扳机键,外部按钮(Outer Face),内部(Inner Face)和系统按钮(System Button),以此来确定用户拇指的位置,以及扣动扳机键时食指的位置。

手握部分

另外,手握部分还设计了一块单独的电容传感器阵列,以确保不管用户手部有没有握紧,都可以通过传感器来检测手部的动作,并确定中指、无名指和小指的位置。

虽然这并不是所谓的“全”手指追踪,理想状态下,这种情况可以任何时候准确计算出手指所在的位置。但 Knuckles 制器有望为用户提供一个更基本的追踪解决方案,检测你的手指处于控制器的哪个部分,是放在按钮上还是紧握手柄。为了让手指的动作看起来不那么机械化,  Valve 建议开发者给握着控制器的虚拟手部设计的更流畅些。   

尽管这不是最完美方案,但除了让手部在虚拟环境下有更好的临场感,还希望让用户在使用社交 VR 内容时,手部有更自然的姿势。


此外,手柄控制器上还有一个调整松紧的带子,用户可以根据需求单手调整手柄的松紧。

Knuckles 正式出售之前,肯定还要做一些调整。Valve 提到,该控制器开发套件在未校准情况下,追踪功能“十分差”,目前开发者还需校准手指追踪。特别的注意事项是,“准确的校准程序应当考虑到只针对这些开发套件的临时措施。”

Valve 还给出了校准的方法:

确保握着控制器是舒适的;

将手握住控制器保持 1-2 秒——千万不要用力积压!食指放在扳机键上;

快速张开手掌,握住、张开 1-2 秒;

中指、无名指和小指的校准信息储存在控制器的记忆卡中,控制器中间部分用来追踪食指。所以,握住、张开两次后,信息将填充缓冲区,手指追踪便可以工作了。

目前开发套件使用 500mA 电池,续航时间为 3 小时,电池通过 USB 接口充电。雷锋网此前报道,Valve 除了在研发新的手柄控制器外,还正在制作三款新的 VR 游戏,不知道 Valve 还会给我们什么惊喜。

信息来源参考 RoadtoVR&SteamCommunity

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致力于情绪分析技术,这家公司要让 Siri 和 Alexa 理解你的喜怒哀乐


Beyond Verbal 在 2012 年成立于 Tel Aviv,团队拥有数十年的情感分析研究经验,并与芝加哥大学,Mayo Clinic,Scripps 和 Hadassah 医学中心等知名组织进行了合作。

雷锋网了解到,2014 年,该公司推出了 Beyond Wellness API,能够让用户的智能手机或是带有麦克风的其他可穿戴设备发挥情绪传感器作用,公司研发的分析技术并不是进行语音实际文本内容或上下文语境的分析,而是通过系统创建的算法识别音域及语调变化,分析出像愤怒、焦虑、愉快或满足等情绪,这样就可以通过用户语音样本来了解人体情绪及人体身心健康状况。

通过一段时间的被动跟踪、量化和报告情绪状态,Beyond Verbal 能够提示用户一段时间内的全面情绪健康状态,进而帮助用户改进情绪健康。目前,Beyond Verbal收集了包括 40 种语言内的 250 多万条“情绪标签声音”数据。

不过该技术尚处于起步阶段,潜在用例包括呼叫中心通过分析通话情绪来改善与用户的关系,或在健康领域,承担评估某人的心理健康的角色。同时,确定它是否可以有效地用于检测身体状况(如心脏问题)的研究也正在进行中。 

如何让 Siri 进行情感分析? 

雷锋网了解到,这种情绪检测的技术可以被应用到各种场合中:游戏的客户服务、约会服务(帮助人们知道对方是否真的对自己感兴趣)。同时,Beyond Verbal 目前正致力于通过开发人员的新 API 向虚拟个人助理(VPA)领域介引进其情感分析技术。
虽然苹果 Siri 和亚马逊 Alexa 在理解话语上正在不断改进,它可以对“Alexa,播一首披头士的歌”做出反应,但它们却不擅长识别人们的情绪。而这就是 Beyond Verbal 新 API 的最终目标:为数字助理带来“情绪智能”。 

“今天的数字世界正在迅速改变我们与技术等其他方面交流的方式。”Beyond Verbal 首席执行官 Yuval Mor 说道,“虚拟私人助理已经开始采用个性化体验。我们非常希望能够将 AI 和 Beyond Verbal 情绪分析的突破性技术融合在一起,为个性化技术和远程监控提供独特的视角。”

那这如何实现呢?为什么亚马逊 Echo 设备需要了解人们的心情?
鉴于 Alexa 和 Co. 现在可以为第三方支持的语音服务提供支持,Beyond Verbal 提到了一些可能的用例:如果你的声音比较消沉,Alexa 可能会播放积极的音乐,或者可以告诉你,你的朋友听起来不太高兴,或者给你推荐令人愉快的电影。

需要注意的是,Beyond Verbal 大部分的想法都是放眼未来,还有更多潜在的重要用途尚未被发现,比如医疗健康。在未来,Siri 可以在几周内观察到你的情绪不佳。或者如果目前的研究能重视其承诺,它甚至可以帮助人们检测严重的身体疾病。“在不久的将来,我们的目标是为我们的功能集添加声乐生物标志物分析,使虚拟私人助理能够通过你的声音来分析特定的健康状况。”Mor 补充说。 

实现过程是复杂的

该技术在基本层面上亟待改进。事实上,在 Beyond Verbal 激活虚拟个人助理(VPA)与用户之间的对话时,首先需要 13 秒语音来进行第一次分析,之后则需要每 4 秒进行一次情感分析 ,此过程适用于每一次谈话。但很难想象人们会与 Amazon Echo 或 Apple HomePod 聊足够长的时间来启用情绪检测。这就对为什么每天被动地收集一个人的声音对于该项技术的成功而言至关重要。

“目前,命令风格的对话会因为声音太少而难以进行情感分析。”VentureBeat 公司的一位发言人表示,他们正在开发一个额外的功能集,这将减少反应时间,不过还是不可用于商业用途。改善情绪检测的另一种方法是通过更广泛的物联网方式,使用多种设备来(包括可穿戴式,手机,智能车等)分析语音,但这仍然需要一段时间。 

据悉,Beyond Verbal 正在寻求新一轮融资,目前已经从基金中投入了大约 1080 万美元(其中包括 2016 年 9 月的 300 万美元融资)。如果该公司要实现将真正的情绪智能带给 AI 的愿景,那么将需要一笔巨大的投入。

雷锋网相关文章阅读:《Beyond Verbal:让计算机识别情绪》

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先站住、后站高、再赶超,速腾聚创在激光雷达领域的三步走

在自动驾驶时代,Velodyne 是所有激光雷达领域淘金的创业者绕不过去的一座「大山」。

得益于先发优势,Velodyne 处于激光雷达市场主导位置多年。从 16 线、32 线到 64 线激光雷达,Veldonye 拥有相对完备的产品线,能极大满足自动驾驶从业者对这一重要传感器的不同需求。

从宣布获得福特汽车和百度 1.5 亿美金融资、扩建新工厂到推出固态激光雷达,这些利好消息让这家成立 33 年的加州公司焕发了第二春。

面对这样的碾压,是不是意味着本土国产激光雷达公司在这一领域没有分庭抗拒甚至赶超的机会?速腾聚创的答案是否定的。

艰难的选择:量产多少线的激光雷达

2016 年 10 月 8 日,虽然已是凌晨三点,但位于深圳西丽大学城只有一公里之遥的速腾聚创科技楼灯火通明。包括速腾聚创 CEO 邱纯鑫博士、CTO 刘乐天、COO 邱纯潮在内的管理团队正在进行一个艰难的抉择。

就在一星期前,这家年轻的公司对外宣布已掌握多线激光雷达的核心技术。但摆在速腾聚创面前的问题让大家犯了难:到底是量产 16 线激光雷达还是量产更高线束的激光雷达?

当时的情况,因为 Velodyne 交货周期过长,加上福特和百度投资后被关联股东要求优先供应,所以一时间市场上出现了真空。

如果有任何一家公司有能力做出 16线以上甚至64 线激光雷达并实现量产,一定能碾压当时市面上所有的激光雷达公司,甚至能对 Velodyne 形成反向挤压。

这样的逻辑十分简单:当各家新创公司处在同一起跑线下,谁做的线束越高,谁在资本市场上获得的势能也就越大。

但对应的问题是:如果对手率先量产 32 线激光雷达甚至64线激光,速腾聚创该怎么办?

在此之前一个多月里,曾有众多投资人拜访邱纯鑫博士,后者每见一拨投资人,几乎都要被质疑一次:其他公司已经对外宣布做了 32 线甚至更高线束的激光雷达,你们为什么不跟进?

这样的质疑背后其实是在问:你们是不是能力不够?

一方面被质疑,另一方面做更高线束的激光雷达又如此充满诱惑力。不过,邱纯鑫和他的团队做出的决定却是——优先量产 16 线激光雷达。

事实上,到底该如何发力,邱纯鑫已经想得十分明白。在给公司高管的一封内部信中,他从市场和技术角度清晰地阐述了自己的想法。

从市场角度看,自动驾驶未来肯定是先从限定条件自动驾逐渐转变为无条件自动驾驶。

「特定场景物流车、低速园区车、特定领域公交车/货车/矿山车等会依次优先落地。对这些限定条件下的自动驾驶车辆,16 线激光雷达完全能满足需求(低速、周围环境简单)。而且这些需求是可以马上满足并提供社会价值的。更重要的是,这类车辆的数量非常庞大。」他在内部信中指出。

对高速自动驾驶来说,受限于技术、政策等因素,落地时机还未成熟。而且高线束的激光雷达价格昂贵,只是作为技术研发机构的研发器材使用。

从事高速驾驶的技术公司公司凤毛麟角——他们多数采购了 Velodyne 64 线激光雷达。由此造成的问题是,市场空间已经被挤压。如果将精力放在高线束激光雷达上,并不符合市场需求。

从技术角度看,高线束激光雷达看上去只是发射、接收的堆叠密度发生了变化,然而事情并没有那么简单——后续量产的问题将充分暴露:因为线束高,角分辨率低,64 线激光雷达在生产效率提升和质量把控要求更高。

基于这样的考量,速腾聚创决定优先量产 16 线激光雷达。

这个决定事后看来是正确的。今年 4 月,速腾聚创宣布实现 16 线激光雷达的量产。而此时 Velodyne 的缺货状态依旧持续,这给了速腾聚创「先站住」的时间窗口。

推出多激光雷达耦合方案

接下来的问题是:如果不推出高线束激光雷达,就意味着速腾聚创一段时间内将在硬件规格上落后 Velodyne。那么它在未来该如何与包括 Velodyne 在内的海内外其他公司竞争?

换句通俗的表述:如何先站住,后站高?

邱纯鑫给出的答案是——多激光雷达耦合方案(是指多个混合固态激光雷达经过合理设计布局,通过激光雷达联合标定以及数据同步处理,达到自由组合混合固态激光雷达点云密度变化的目的)。

这是一种既能满足量产 16 线激光雷达,又能满足高速自动驾驶车的测试需求的思路。

*图片依次为福特、通用、Drive.ai、图森的多激光雷达耦合方案

这一方案的优势是,速腾聚创可以专注将 16 线激光雷达做到极致,并且做到产品稳定。

多个 16 线激光雷达从生产的角度看,成本比单个 64 线激光雷达低,而且出货速度更快。这对急缺高速驾驶场景激光雷达的企业来说,是极具诱惑力的——速腾聚创在早期的调研也印证这一观点:多家互联网、主机厂对这一方案的需求也非常明确。

基于对中国市场的了解以及对产业趋势的预判,邱纯鑫坚信未来会有更多自动驾驶公司将选择这一方案。

如今回过头来看大半年前所做的决定,最终的结果在一定程度上证实了他的想法: 福特汽车、通用汽车、Drive.ai 等公司都相继选择了多个激光雷达耦合的方案。

推出普罗米修斯计划形成赶超

众所周知,激光雷达领域的「老大哥」Velodyne 并不提供点云数据算法,最终的数据处理还是要交到汽车厂商手上。

Velodyne之所以这么做很大程度上是因为其一开始最主要与谷歌合作。谷歌本身有足够多的算法人才储备,但对于后续如过江之鲫的新玩家而言,几乎都不具备也没有必要投入类似谷歌一样的算法团队。

一个段子是,当 BAT 的某位高管得知速腾聚创有近 50 人的点云算法团队时,「大吃一惊」,他评价这是中国最大的点云算法团队。

这很大程度在于速腾聚创从创办之初就是一家以算法立命的技术公司。速腾聚创首席科学家朱晓蕊是哈工大深圳研究生院的博士生导师,她也曾是大疆的首席科学家。

邱纯鑫是朱晓蕊的第一个博士生,而 CTO 刘乐天在创办速腾聚创时也是朱晓蕊的博士生。速腾聚创最开始的十个人基本上都是邱纯鑫、刘乐天同校未毕业的师弟们以及已经毕业,后被重新召唤回来参与创业的师兄弟们。

邱纯鑫、刘乐天虽然因为种种原因没有去大疆,但因为朱晓蕊曾很长时间担任大疆首席科学家的原因,朱晓蕊实验室里也有不少学生去了大疆。在那种环境下,朱晓蕊实验室的这些年轻人积累了从实验室到工业化产品能力的跨越和技术训练。

在这之后,朱晓蕊也将其实验室海内外交流合作所产生的诸多成果和经验与速腾聚创进行分享。于此,速腾聚创逐渐打造了一支业内领先的点云算法团队。

今天回头看,邱纯鑫做出先量产 16 线激光雷达方案的选择,不仅仅是基于当时内外部环境实际情况下的做出的冷静判断,很大程度也是这家公司在点云算法领域的长期投入和持续建设带来的底气。

在邱纯鑫看来,不做算法的 Velodyne 阉割掉的环节正是激光雷达的关键环节。

激光雷达是自动驾驶非常重要的传感器,基于激光雷达的感知算法很大程度依赖于传感器输出的原始点云数据。只有软、硬件高度配合,才能充分发挥自动驾驶这双“眼睛”的能力,把产品做到极致。

通俗讲,没有点云算法,激光雷达硬件条件再好也没法为后面的决策提供支持;如果激光雷达没有输出理想的点云数据,靠算法去填补硬件的坑,不仅会增加计算量,结果稳定性也无法保证。

今年 4 月 20 日,速腾宣布发布普罗米修斯计划:将他们过去 10 年在实验室的算法积累开放给行业的合作伙伴。

「普罗米修斯计划」核心是基于激光雷达点云的物体识别、分类、跟踪等算法为自动驾驶提供支持,旨在一站式提供激光雷达的感知技术。

速腾希望通过提供「硬件+算法+平台」的解决方案,帮助合作伙伴快速建立使用激光雷达感知环境的能力,尤其在自动驾驶行业,这将有可能加速自动驾驶技术的开发。

这一计划的推出,吸引了大量的自动驾驶团队的加入。据雷锋网了解,目前普罗米修斯计划已经有超过 10 家海内外一线自动驾驶团队在进行第一期秘密测试。

「618」初试啼声

*搭载速腾聚创16线激光雷达的京东无人配送车

在今年「618」上,除了忙着促销卖货,京东还做了一项赚足眼球的测试:京东无人配送车在中国人民大学、清华大学、长安大学进行包裹配送。其中部分车辆上搭载的正是速腾聚创的 16 线激光雷达。

经过长达一年时间的潜心研发,今年 4 月,速腾聚创宣布已经为 16 线激光雷达的量产做好了充分准备,可以向无人驾驶测试和研发机构及时供应激光雷达及配套设备,供货周期在四周以内,远低于同行的 3 到 6 个月。据了解,这是国内首个宣布量产的激光雷达厂商。

通过量产 16 线激光雷达、推出多激光雷达耦合方案、提出普罗米修斯计划,速腾聚创通过一系列的组合拳找准了自己的节奏和发力点。

一个月前邱纯鑫向雷锋网透露,未来一个季度内团队还将部署 100 条产线投入生产 16 线激光雷达。而代表下一代产品方向的固态激光雷达,也早已在速腾聚创的规划之中。

在深圳机器人领域,为人津津乐道的一个段子是:大疆是机器人的「翅膀」,优必选是机器人的「关节」,速腾聚创则是机器人的「眼睛」。在业界看来,机器人领域任何一个零部件供应商都非常值钱,而速腾聚创所在的激光雷达这条赛道上宽阔且漫长,在这样的赛道上有可能出现类似大疆这样的超级独角兽公司。

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推多激光雷达耦合:是速腾聚创的一小步,也是自动驾驶民主化的一大步

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被苹果抛弃后,芯片公司Imagination现在要整体出售了

雷锋网消息,6月22日,英国芯片设计公司Imagination宣布,公司已决定整体出售。

从2010年起,iPhone就可以集成Imagination的GPU,今年4月,苹果突然宣布,将在 15 个月到 2 年内停止使用该公司的 GPU 设计,转而采用自己设计的产品。

苹果的“抛弃”是Imagination被迫卖身的主因,苹果是Imagination的最大客户,过去由前者支付给Imagination的许可费用和专利费占其总收入总额的50%。所以,4月份苹果宣布自研GPU后,Imagination股价瞬间暴跌了近 69%,当天跌幅更是高达75%。

5月4日,Imagination再次宣布,由于未能与苹果针对当前的授权和版税协议达成替代性解决方案,公司已启动“争议处理程序”。同时,Imagination还宣布,公司正考虑出售其嵌入式处理器业务MIPS,以及移动计算芯片业务Ensigma。之后,公司将专注于GPU业务PowerVR。

而现在,Imagination终于决定将公司整体出售,如今,Imagination市值约为4.5亿美元。昨日,在宣布对外出售后,公司股价一度上扬20%。

雷锋网专栏作者铁流曾分析过苹果抛弃Imagination的原因,因为苹果每年都要向后者支付约1亿美元的专利授权费,因此,苹果曾在去年试图收购Imagination,但最终没能谈拢。随后,苹果公司采取私下挖人的办法——在去年10月,根据美国媒体Mac Rumors报道,曾经在Imagination工作过的现任苹果员工就有25人,其中还包括Imagination Technologies公司的营运长John Metcalfe。

之后,苹果宣布自研GPU的决定,一方面是因为挖了人有了底气,另一方面,也很可能是为了向Imagination施压。现在来看,Imagination整体市值被腰斩,或许正是苹果出手的好时机。


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广电总局要求微博、A 站等关停视听节目;日本围棋机器人被中国棋手淘汰 | 雷锋早报


广电总局要求新浪微博、A 站等关停视听节目服务

6 月 22 日消息,国家新闻出版广电总局发布公告,要求新浪微博、ACFUN、凤凰网等网站关停视听节目服务。

广电总局称 “新浪微博”、“ACFUN”、“凤凰网” 等网站在不具备《信息网络传播视听节目许可证》的情况下开展视听节目服务,并且大量播放不符合国家规定的时政类视听节目和宣扬负面言论的社会评论性节目,国家新闻出版广电总局于近日发函责成属地管理部门,按照《互联网视听节目服务管理规定》(广电总局、信息产业部第 56 号令)的有关规定,采取有效措施关停上述网站上的视听节目服务,进行全面整改,为广大网民营造一个更加清朗的网络空间。

腾讯发布智能语音解决方案 “小微”

 

雷锋网 6 月 22 日消息,在深圳腾讯 “云 + 未来” 峰会上,腾讯云为其 “智能语音解决方案” 举办了一场生日趴。根据官方说法,该解决方案由于采用了微信的语音识别、语义分析技术作为底层能力,所以命名为 “小微”。

据悉,微信 AI 团队自 2012 年起,就将应用语音识别、语义分析技术的语音输入、语音转文字、声纹锁以及智能于对话平台等功能添加到微信中,这一次升级为腾讯云智能语音解决方案,可以说是水到渠成。在 “微信派” 公众号的文章中,小微的发布更被描述为 “超越微信的一次尝试”。

韩国展示朝鲜无人机:零件来自 6 国,续航 600 公里

 

本月初韩国在三八线附近的山林中发现一架坠落的无人机,内有十多张萨德部署地的照片。21 日,韩国国防部召开发布会,证实无人机来自朝鲜。一位军方人士称,本次发现的无人机,重 13 公斤,全长 1.85 米,翼展 2.86 米,油箱容量 7.47 升,电池容量 2X5300 毫安时,发动机功率为 50cc,续航距离达到 600 公里,是 2014 年在白翎岛发现的朝鲜无人机的 2 倍。

据了解,本次发现的无人机,零件分别来自韩国、美国、日本、捷克、瑞士、加拿大等六国。其中,GPS 和 GPS 接收器是美国制造,驱动操纵面的引擎为韩国制造,引擎是捷克制造,飞行操纵处理器系加拿大制造,RC 接收器和相机为日本制造。另外据《朝鲜日报》报道,军方人士表示,本次发现的朝鲜无人机,可携带 3 公斤左右的炸药和化学物质,攻击 300 多公里外的目标。这意味着朝鲜可以用无人机携带生化武器,抵达韩国的后方地区。

战斗力不比 AlphaGo,日本围棋机器人被中国棋手淘汰

 

昨天在第三届梦百合杯世界围棋公开赛 32 强赛中,中国棋手王昊洋六段击败了日本围棋程序 DeepZenGo!在乌镇的三番棋较量中,柯洁无时无刻不想逼出 AlphaGo 的 bug 以战而胜之,可惜未能如愿。如今这个愿望被王昊洋在梦百合杯中实现了。

不过加藤英树也透露,日本围棋国家队已确定邀请 DeepZenGo 加入到其国家队的日常训练中,成为日本棋手的训练对战平台。“我们未来还会推出新的版本,希望能使 AI 水平再升两个段位。” 加藤英树说。

特斯拉回应:正与上海市政府讨论建厂可能性

近日,有多家媒体报道称,特斯拉与上海临港政府签署了关于特斯拉国产的框架协议,即传闻已久的特斯拉国产落地。但上海临港控股发布澄清公告称,公司未与特斯拉公司进行过接触,亦未与特斯拉公司就其在中国建厂事项有合作意向,并且未签署任何协议。

然而,在 6 月 22 日晚间,特斯拉针对近日在上海建厂的传言,回应称正与上海市政府探讨建厂的可能性。并且,据上海市政府内部人士透露,双方于 22 日上午签订了投资意向协议。

校园无人车今秋即将成现实 没有方向盘且能坐 15 人

 

据科技媒体 TheVerge 北京时间 6 月 22 日官网报道,从今年秋天开始, 美国密歇根大学的学生即有机会接触一种全新形式的交通工具——全自动无人驾驶的穿梭巴士。 该穿梭巴士最多可容纳 15 名乘客,并且没有方向盘或踏板。这些车辆正在与密歇根大学无人驾驶测试小镇 Mcity 进行合作部署,Mcity 是该大学的 32 英亩测试区域,汽车制造商和技术创业公司经常在这里测试他们的自动驾驶汽车。

三星宣布 IoT 专属芯片 Exynos i T200 进入量产

 

三星近日宣布 Exynos i T200 处理器正在量产,随后将根据客户需求供货。Exynos i 系列与三星日前推出的物联网用 Artik 系列相似,将作为三星物联网品牌,规划搭载于智能型手机、穿戴式装置、相机、计算机等各种电子产品。上月三星展示的 Tizen 4.0 将用于 IoT 物联网设备专用系统。三星将大力拓展 IoT 市场,有数据预期 2020 年物联网设备总量将会扩增至 2000 亿台。 

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Uber“狼头”倒下了,但并不全是坏事


“爬得越高,摔得越惨”——短短 8 个字,或许已成为了许多人中对 Uber CEO Travis Kalanick 的最新认识。

昨天北京时间下午 2 点,当地时间前一天的深夜,一则 “爆炸” 但又不完全“出乎意料” 的新闻从大洋彼端传来:Uber 创始人兼 CEO Travis Kalanick(下文简称 Kalanick)迫于投资人的压力,最终在数小时谈判之后,最终同意离职,但同时也将继续留在董事会中。

雷锋网注意到,他在一份声明中表示:

我爱 Uber 胜过生命中的任何东西,所以在这个艰难时刻,我接受投资方的要求作出退让,以便 Uber 能更好的专注发展建设,而不会因为争端而分散精力。

这寥寥数字完全不像雷锋网平时关注的 Uber“狼头” 平时的风格,甚至能感受到他最后做出决定的伤感。但也正如他自己所说,Uber 将能更好的专注发展。

狼头走了,新 Uber 快来了。

因 Travis“狼性” 而兴的 Uber

说起提供网约车服务的 Uber,首先想到的标签就是 “共享经济”。Uber 与提供民宿出租的 Airbnb 同属于最早一批成为现实的 “共享经济” 企业。

由于是一种全新运行机制,“共享经济” 天生就 存在诸多挑战,尤其是法律和监管方面。但相比于 Airbnb 慢节奏的在一个平台上给民宿和租客提供纽带,时时刻刻安排上千上万人的出行计划,同时还要用最合理方式调用社会车辆资源的 Uber,面对的挑战自然严峻多得多。

而这恰恰是 Kalanick 表现自我的最佳场所,因为他自己并不是一个特别 “循规蹈矩” 的人:他曾经和夜店保镖起了争执,后者要求他离开夜店,Travis 却开始跟对方理论人行道是公共空间,最终因此事被逮捕。

这种在平常生活中主要惹麻烦的 “刺头” 作风,却是早期发展的 Uber 所必须的。2010 年底 Kalanick 被董事会任命为 CEO 的当天,他就收到了来自旧金山法院的传票——当时还叫做 Ubercab(Uber 出租车)的 Uber,被指控无证运营出租车公司,如果继续营业将面临每次 5000 美元的罚款以及 90 天的监禁。

客观的说,这样的处罚力度对于当时的 Uber 来说,与判 “死刑” 无异。但是 Kalanick 却没有退让,反倒是祭出了 Uber 后续沿用的一套灰色战略——将名字中的 “cab” 去掉,变成了现在的 “Uber”;同时改变自己的定位,不再称自己是出租公司,而是一家服务司机的技术服务公司。

最终禁令不了了之,Uber 反倒因为敢于挑战体制的 “自由主义” 姿态获得了湾区用户的青睐,进入了一个用户数量快速增长期。

快速增长的业务和 Uber 较低的定价,也直接影响到了 Uber 业务覆盖地区出租车司机们的收入,所以之前也曾在世界各地出现过出租车司机抗议 Uber 的情况。他们最常用的手段是聚集起来集体罢工,希望通过这样的方式获得公众的更多关注。

但在 Kalanick 的授意下,Uber 却在这些抗议进行过程中进行价格优惠,顺理成章地不断将客户从传统的出租车行业中抢过来。

在 Uber 的一系列决定中,“进军中国” 或许是最大胆的一个,此后Uber更直接与本笃的滴滴展开了声势浩大的对决。中国市场一直被认为风险极大,但最终的收益来看同样出众,用户增长数倍于其他国家。虽然最终 Uber 在与滴滴的决斗中败下阵来,但从激烈竞争的泥潭中抽身撤出同样需要勇气。

如果没有 Kalanick 身上的这份 “狼性”,Uber 或许根本无力 “突破” 现有交通市场的封锁,最终在小而美中慢性死亡。

当“狼性” 变得失控,问题就来了

用 “狼性” 让 Uber 这样一个不可能变成现实,的确令人佩服,但过度的 “狼性” 也让 Uber 和 Kalanick 一步步地走到了悬崖边缘。相关的负面信息甚至能够追溯到 2014 年:

  • 2 月,Kalanick 在接受 GQ 采访时,表示一位表示被 Uber 司机骚扰的女性乘客在撒谎。

  • 8 月,The Verge 曝光 Uber 破坏竞争对手 Lyft 的内部文件。

  • 9 月,一位风险投资人发现 Uber 在公开活动上分享了自己的位置。

  • 11 月,Uber 高管晚宴上,一位高管提议 Uber 应该挖掘一些批评该公司的记者的私生活丑闻。其中 BuzzFeed 记者的 Uber 账号确认被 Uber 城市总经管理擅自登录,并且从未获得许可。

  • 12 月,《华盛顿邮报》指出 Uber 给员工权限查看用户的账号,让用户信息彻底暴露。

从积极挑战竞争对手、再到私自登录用户账号,甚至是给员工权限查看用户资料。原来帮助 Uber 突破传统交通思维的 “狼性”,也在不知不觉中不断变味,从一剂 “强心剂” 慢慢变成了一剂 “慢性毒药”。

前 Uber 工程师苏珊 · 福勒

而真正的致命伤,则是出现在 2017 年,先是前 Uber 工程师苏珊 · 福勒在离开 Uber 一年后发布了一篇震惊业界的博客文章《回顾在 Uber 非常奇怪的一年》,揭露了 Uber 高管对其性骚扰的内幕。

而后 Uber 未来所要依仗的自动驾驶技术也在跟 Waymo 的官司中节节败退,虽然目前具体信息没有公布,但就从法庭的相关裁决来看,Uber 的确 “有计划地” 盗用了来自 Waymo 的自动驾驶技术,这种明显违反知识产权的做法实在太像 Kalanick 的风格,至少他也应该有所了解。

半年内负面信息的集中爆发,就像两个人玩叠叠乐,但是其中一个人连续抽木块一样,不垮才怪。

屋漏偏逢连夜雨,无独有偶地,天灾人祸也同时来临。今年5月底,Kalanick的父母在加州度假胜地遇上了船难,母亲已经去世,父亲也在事故中受伤严重。

这一连串负面信息和至亲事故的集中爆发,最终成了压死骆驼的最后一根稻草,不然以“狼头”Kalanick的心性,被这样逼宫妥协几乎是一件不可能的事。

雷锋网总结:Kalanick的终点,Uber的新起点

创始人被开除,许多人或许想起了多年前的乔布斯:被董事会赶下CEO,最后又再次回到苹果将后者带入辉煌。但就目前看来,同样的事情很难再次发生在Kalanick身上,原因很简单——Uber或许已经不再需要Kalanick了。

作为目前全球最大的网约车服务商,Uber已经迈过了前期开荒的这个阶段,接下来的重点应该是自动驾驶技术发展,精细化运营这样的东西,这些并不是Kalanick最擅长的东西。如果再算上Kalanick此前造成的负面影响,就算傻子也知道他不应该继续干下去。

好在目前Uber即便“无人驾驶”,日常的网约车服务运转维护并不困难。而对于Uber未来影响更大的自动驾驶,由于Waymo的官司也陷入了一个“短时归零”的状态。这样一来,反倒让Uber呈现出了一张“白纸”,无论是拓展网约车业务还是重整自动驾驶技术,似乎都没有太大的阻力。

更重要的改变则可能是Uber的IPO进程,随着强势的Kalanick离职,基本全部由资本组成的董事会不可能不推进相关的IPO进程。但如何提高Uber的盈利能力,同时还不因为提高价格而失去用户依旧是个大问题。

8年时间,凭借自己的狼性创出一个600亿美元估值的帝国,Travis Kalanick这张成绩单没人能比。他所创造的基础并非无用,而是将成为“新Uber”的起点,拥有更大程度改变人类生活方式的可能性。

换个角度看,他可能并不算输,只不过完成使命而已。

雷锋网