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一周AI事件速览丨世界机器人大会召开,百度人脸识别落户首都机场

李基祥
2017-08-27 · 18:31
[ 亿欧导读 ] 本周值得关注的事件:①沃尔玛申请无人机送货专利;②微软发布第五代小冰;③世界机器人大会在京举办;④Uber或与汽车厂商合作开发自动驾驶技术;⑤百度与首都机场的合作已落实;⑥微软发布Project Brainwave。
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作者:李基祥

沃尔玛申请无人机送货专利

8月21日,有消息称,沃尔玛已经向美国申请了一项空中仓库专利,该项专利可以通过无人机向购物者送货。这可能是大型零售商将电子商务业务提升到新的水平的最新举措。

这个空中仓库类似于飞艇,飞行高度达1000英尺(约300米),由人类飞行员自主或远程操作。该专利描述了充气载体飞机和无人驾驶飞机系统分发产品的方法。

该专利称“在现代零售环境中,需要改善客户服务和/或客户的便利性,客户服务的一个方面是产品的可用性,产品的可用性部分依赖于产品的分销,有许多方式可以分发和交付产品,但是将产品交付到交付地点可能会导致不必要的延误,从而增加成本并减少收入。”

微软发布第五代小冰

8月22日,微软在北京正式推出第五代微软小冰。在第五代微软小冰的新增功能中,包括了全双工语音、实时流媒体视觉等高级感官功能。

根据微软小冰项目的首席架构师周力透露的数据,目前小冰已经获得超过1亿用户的关注,总共积累超过300亿次人机对话数据。印度和印度尼西亚是小冰最新上线的国家,目前小冰已经在五个国家上线,包括2014年在中国、2015年在日本和2016年在美国,均是人工总量超过1亿人的国家,这也有助于加速训练数据的积累。

微软认为,IoT(物联网)应是AI的一个载体。小冰产品总监彭爽表示,微软认为在未来能够真正普及的IOT设备,“是把EQ做到极致,让人们能强烈地认知到她在这个设备里的存在,甚至能接受她成为家庭中的成员,产生情感纽带,无法放弃她。”而小冰恰恰就是这样的存在。

2017世界机器人大会在京举办

2017年8月22日,由北京市人民政府、工业和信息化部、中国科学技术协会共同主办,中国电子学会、北京市经济和信息化委员会以及北京经济技术开发区管委会承办的“2017世界机器人大会”在北京亦创国际会展中心拉开帷幕,致力于打造全球机器人领域全方位沟通合作平台,共建世界机器人产业协同创新发展新生态,共塑各国经济增长新动能。本届大会由“2017世界机器人大会论坛”、“2017世界机器人博览会”、“2017世界机器人大赛”三大活动构成。亿欧作为支持媒体参与了本次报道。

大会上,北京市经济和信息化委员会主任张伯旭发表了主题演讲,他表示:当前,全球正经历着新一轮科技革命和产业变革。而机器人产业处于科技革命和产业革命的变革前沿阵地,综合运用了传感器、人工智能、大数据、物联网、新材料等前沿技术,直接引发了新制造模式和新商业模式的兴起以及智能经济的发展壮大。

Uber或与汽车厂商合作开发自动驾驶技术

8月23日,The Information网站援引消息人士的说法称,一家不知名的汽车制造商在与Uber接洽,欲收购Uber自动驾驶业务。

这一想法最初遭到了优步高管的否决,但这种方法确实引发了关于这家叫车公司的辩论,该公司可能与一家汽车制造商合作开发自动驾驶技术,甚至有可能通过成立一家合资企业的形式来合作,以降低成本,获得更好的前景。

无人驾驶汽车是Uber迄今寻求发展自己的技术的一个领域,尽管它使用了包括沃尔沃和福特在内的汽车制造商的汽车,以及来自不同零部件供应商的传感器硬件,以测试其传感器融合和自主软件系统。

据亿欧了解Uber此前已经在匹兹堡和旧金山以及亚利桑那州坦佩试点了自动驾驶服务。

百度AI机器人与首都机场的合作已落实

8月23日,百度与首都机场签署了战略合作协议,双方将在机场智慧运行、智慧安全与经营管理、信息化能力建设等领域展开合作。

据悉,百度AI机器人与首都机场的合作已经实施,将在机场承担信息咨询的职责。目前百度人脸闸机已经入驻首都机场运控中心进行测试,主要承担楼内办公人员的出入打卡、数据监测的工作。

在今年6月,百度人脸识别智能化登机系统已经落地南阳姜营机场;而在更早以前,百度与乌镇、武夷山等旅游景区也进行过合作,通过精准人脸识别的闸机提高游园体验及管理效率。百度已经将人脸识别技术,尤其是闸机解决方案输出到更多的实际场景中,并且积累了一定的商业化运营经验。

微软发布Project Brainwave

8月23日,微软发布了Project Brainwave,这是一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软方面表示,“该系统为实时 AI 而设计——这意味着,它能以极低的延迟在接收数据后立刻处理请求。由于云基础设施需要处理实时数据流,不管是搜索请求、视频、传感器数据流还是用户交互,实时AI正在变得越来越重要。”

 目前,Project Brainwave的主要内容包括以下三个层面:其一,高性能的分布式系统架构。其二,脑波计划在商业化可用的FPGA上合成的「软」DNN 处理单元(DPU)。然后,其三,脑波计划将纳入了一款支持多个流行深度学习框架的软件栈。

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