【快报】全自动驾驶汽车上路时间再提前 | 芯片市场激战，英特尔遭围攻
1
Delphi与Mobileye合作开发全自动驾驶汽车技术
汽车配件供应商Delphi Automotive和Mobileye于23日宣布，将合作开发全自动驾驶系统。从2019年开始，汽车厂商将可以在车辆中应用这一系统。
Mobileye是专注于汽车领域的计算机视觉系统、地图绘制、本地定位以及机器学习方面的全球技术领先者。Delphi是自动驾驶软件、传感系统和系统整合方面的全球领先者。双方将合作开发端对端、可量产、高性能和安全操作的全自动驾驶解决方案（市场上首个一站式4/5级自动驾驶解决方案），可快速整合到全球不同客户的多种汽车平台中。双方合作开发的CSLP平台将在2017年美国拉斯维加斯消费电子展上，通过城市和高速公路混合路段进行展示，并计划于2019年具备大量生产能力。
来源：thenextweb
2
联合国将制定自动驾驶车辆安全标准，防范网络攻击
联合国相关人士表示，为防止汽车自动驾驶系统所使用的通信网路受黑客攻击，负责制定汽车国际法规的联合国机构将在今年11月通过汽车自动驾驶安全标准。
报道称，此标准由在自动驾驶技术研发中处于领先地位的日本和德国主导，主要包括阻止黑客攻击及探测到攻击时警告司机并防止失控等措施。未来将会要求各汽车厂商依新标准采取具体措施。在日内瓦的联合国世界车辆法规协调论坛正在就汽车自动驾驶安全标准展开讨论。他们先前已着手起草高速公路安全行车技术标准，今后也将展开涉及网络安全的标准制定。
来源：环球网
3
谷歌用神经网络训练法高度压缩图片
谷歌的一个研究团队近日凭借神经网络训练法让计算机对图片文件的压缩效率达到新高。这种新的压缩算法效果要优于传统的jpeg压缩，在同样的清晰度下，使用神经网络算法压缩的文件体积要比jpeg更小。
团队的具体做法是：首先从互联网上随机挑选6百万张已经被压缩过的图片，并将每张图片都切割成若干个32x32大小的像素碎片，从每张图片中都挑出100个压缩效果最差的碎片输入到神经网络中进行学习。经过反复训练，告诉神经网络哪些是最差的压缩，让计算机自己学习这些最差压缩的特点。研究员认为：如果计算机掌握了最差压缩的图片特点，那就能够在后续的压缩算法中有效规避，于是在保证文件压缩比的同时，能最大限度地确保图片的显示效果。
来源：QUARTZ
4
服务器芯片市场激战，英特尔遭IBM、AMD围攻
在服务器芯片领域，英特尔占有绝对的主导地位。在此次的Hot Chips上，多家公司发出挑战，要同英特尔展开激烈竞争。
当地时间周二，IBM在硅谷举行的Hot Chips会议上披露了Power9处理器详细资料。Power9是IBM Power家族最新成员，Power系列芯片主要用在IBM自家服务器中，但IBM最近改变了战略，向其他公司提供Power芯片。
AMD也在Hot Chips会议上讨论了Zen处理器技术的工作原理。Zen将用于服务器和其他硬件的芯片中。在上周的一次会议上，AMD演示了一款性能超越英特尔类似产品的Zen芯片。AMD高级副总裁兼CTO Mark Papermaster表示，“我们产品的性能超过竞争对手，这无异于向业界表明：AMD又推出了高性能处理器。”
ARM也在Hot Chips会议上讨论了将其技术用于超级计算机和其他科学计算设备的计划。ARM估计，有13家公司在开发利用其技术的服务器和其他数据中心硬件芯片，挑战英特尔产品。绝大多数手机都采用ARM架构芯片。