在近日于上海举办的2016年亚洲消费电子展(CES Asia 2016)上，无人驾驶、智能汽车等相关技术成为最大热点。在CES Asia上，搜狗地图发布了“搜狗智能导航”，最大亮点是可实现车内的全语音交互，而交互并不局限于地图导航本身，几乎可实现驾驶之外的常规车内交互，包括打电话、发短信、查天气、歌曲播放等等。这款产品可运行在智能手机上，还可通过车机互联协议使之运行于汽车屏幕，如果汽车厂商与搜狗进行前装合作则可独立运行于汽车的OS上。基于庞大的POI数据和人工智能技术，搜狗地图在国内首次实现了车内的全语音智
我们调查了有关自动驾驶汽车的研究文献，重点关注的是自 DARPA 挑战赛以来开发的配备有可归类为 SAE 3 级或更高级的自主系统的自动汽车。自动驾驶汽车的自主系统的架构通常可分为感知系统和决策系统。感知系统通常分为负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物地图测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路地图测绘、交通信号检测与识别等多种任务的许多子系统。决策系统通常也分为许多子系统，分别负责路线（route）规划、路径（path）规划、行为选择、运动规划、控制等。在本调查报告中，我们会介绍自动驾驶汽车的自主系统的典型架构。我们还会总结在感知和决策相关方法方面的研究成果。此外，我们还将详细描述巴西圣埃斯皮里图联邦大学（UFES）的汽车 IARA 的自主系统的架构。最后，我们会列出科技公司开发的和媒体报道的突出的自动驾驶研究汽车。
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
行业专家认为，创新不会发生在云端，而是在边缘。然而，边缘计算也只是云计算的一种延伸。那么这意味着什么?因为云计算和边缘计算可能会一起工作。 创新对于保持业务相关性和避免业务中断的企业来说至关重要，但是
随着AR技术将我们的现实与数字内容相结合，在这个竞争激烈的市场中扩大可能性并提高效率，AR 在汽车应用中的普及率正在广泛提高。因此，问题不再是“我们应该在汽车行业实施 AR 技术吗?” 而是“我们
自从人工智能诞生之初，计算机科学家就梦想着创造出能够像我们一样看到和理解世界的机器。这些努力导致了计算机视觉的出现，计算机视觉是AI和计算机科学的广阔领域，致力于处理视觉数据的内容。
来源：机器人圈 作者：多啦A亮 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。 ［导读］无人驾驶被认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。近年来，为了使汽车能够安全可靠地“自主”上路，研究人员可没少花心思。本文编译自kdnuggets，该文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。我们一起来看看，哪些技术将影响未来下一代出行？ 今天，机器学习算法被广泛应用，以解决制造无人驾驶汽车行业中出现的各种挑战。随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制
AI 研习社按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄
概要：不同的自动驾驶算法。 来源：雷锋网 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄像头或者是物联网。 车载
AI科技评论按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹铃唤醒、得到当地天气报告、购买礼物、锁上你的房子、得知提醒即将到来的交通堵塞，甚至识别一首不熟悉的歌曲。 AI已经遍布我们的世界，它在日常生活中产生了巨大的变化。但这不是你在科幻电影中看到的AI，也没有神经紧绷的科学家猛击键盘，试图阻止机器摧毁世界。 您的智能手机、房子、银行和汽车已经每天都在使用AI。有时
【新智元导读】AI 领域人才难求，收入水平水涨船高。那么，作为刚刚接触或打算进军AI 和机器学习领域的开发者们，又应该如何在这一领域起步呢？英特尔从他们对人工智能的理解、机器学习的工作流、AI 在一些领域的发展状况等几个方面给出了一些相关的见解和建议。 前两天，新智元报道了美国雇主评价网站 Glassdoor 公布的一份2017年度 “美国薪酬最高企业 Top 25”，其中显示，AI公司多数职位年薪超10万美元。 在 Glassdoor 网站上，可以看到，根据员工匿名提交的16个报告估计的人工智能从业者的薪
译自 Use AI to Improve Your Organization’s Metadata 。
说到企业专利，乔布斯传记中的这样一段记载，把当年移动专利大战中惊心动魄的一面描写得淋漓尽致： ‘谷歌，你他妈的抄袭了iPhone，完全抄袭了我们。’这是偷窃，如果有必要，就算用尽最后一口气，花光苹果账户上的400亿美元现金，我也要纠正这个错误。我要摧毁安卓，因为它是偷来的产品。 说完这句话，乔帮主还不忘再加深一下谷歌的负罪感：“他们怕得要死，因为他们知道自己有罪。除了搜索引擎，谷歌的其他产品——包括安卓和Google Docs——都是狗屎。” 为了备战这场旷日持久地专利诉讼，苹果在2011年7月初以45
想象一下，工人正在修复路面上一个大坑洞，因此拥有四条车道的马路缩小为两车道。一名工人左手松松地举着停车标志，用右手挥手示意汽车通过。如果是人来开车的话，自然不会考虑是否要遵循手势或标志，而是会平稳前进。
自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE 4级和5 级驾驶，争论的焦点在于是否将 LiDAR 与相机系统一起使用，或者只使用没有 LiDAR 的相机系统。LiDAR 的支持者包括 Waymo、Cruise、Uber 和 Velodyne。特斯拉对 LiDAR 的支持最少，而支持相机系统。哪个是最好的解决方案？答案是哪个更擅长识别物体和识别它们。自动驾驶汽车需要有一种方法来识别它在路上看到的东西，这个比那个好吗？ 特斯拉似乎寡不敌众，有更多公司和开发商支持 L
【新智元导读】Facebook 官方博客更新，FAIR 主管、深度学习代表人物 Yann LeCun 与同事撰文，深入浅出解释什么是人工智能、人工智能如何影响我们的生活，以及在充满人工智能的未来我们将如何学习、工作和生活。Facebook 还推出了系列教学视频，帮你更好地了解人工智能。
【新智元导读】Facebook 官方博客更新，FAIR 主管、深度学习代表人物 Yann LeCun 与同事撰文，深入浅出解释什么是人工智能、人工智能如何影响我们的生活，以及在充满人工智能的未来我们将如何学习、工作和生活。Facebook 还推出了系列教学视频，帮你更好地了解人工智能。 星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹铃唤醒、得到当地天气报告、
本文约6500字，建议阅读13分钟本文围绕着人工智能的六种应用进行。 由皮尤研究中心（Pew Research Center)创建的美国趋势小组(American Trends Panel，ATP)是是一个全国代表性小组，通过固定电话和手机号，随机招募美国成年人组成小组，小组成员通过自我管理的网络调查参与，并由Ipsos进行管理。 在2022年3月，皮尤研究中心发布了一项调查研究报告[ 1 ]，这项研究主要围绕着人工智能的六种应用进行：其中三个是新兴的人工智能应用程序——警方使用面部识别技术，社交媒体公司使
微软人工智能公开课 : https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn
在感知部分的课程中，我们将首先介绍计算机视觉的基本应用领域；再进一步了解机器学习、神经网络和卷积神经网络的基础知识；随后我们将讨论感知模块在无人车中的具体任务；最后了解 Apollo 感知模块的体系结构和传感器融合的相关内容。
据网约车监管信息交互平台统计，截至2022年7月31日，全国共有279家网约车平台公司取得网约车平台经营许可，各地共发放网约车驾驶员证460.0万本、车辆运输证188.2万本，至7月份共收到订单信息6.95亿单。网约车司机的身份、驾驶证、行驶证、车辆信息的收集和管理是一项非常艰巨的任务，安全合规地收集管理网约车的信息可以有效的保障乘客的安全，加强对驾驶员的审核，提升出行的安全。
整理 | 明明 一分钟AI 证监会为包括人工智能在内的4个行业开辟IPO快速通道：生物科技、云计算、人工智能、高端制造 南方财经联合科大讯飞推出“人工智能语音主持人”3月1日正式上线，通过语音模拟技术，合成节目主持人的虚拟声音进行新闻信息播报 三星Galaxy S9人脸识别与iPhone X对比：苹果全行业领先 亚马逊 Alexa AI 负责人 Ashwin Ram 将离职加入 Google Cloud 2月28日，GitHub经历了最大的DDOS攻击，这是迄今为止记录的功能最强大的分布式拒绝服务攻击
由经管之家（原人大经济论坛）主办的“2015中国数据分析师行业峰会（CDA·Summit）”将于2015年9月11日在北京世纪金源大酒店隆重举行。 本次峰会邀请到了精通数据科学发展前瞻的数据科学家参加
自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR或相机谁更适合SAE 4级和5级驾驶。是否要将LiDAR与相机一起使用，还是仅使用不带LiDAR的摄像头系统。LiDAR的支持者包括Waymo，Cruise，Uber和Velodyne。特斯拉（Tesla）对LiDAR的支持最少，偏向摄像头系统。哪个是最佳解决方案？
云端vin码识别产品是文通开发的一款基于服务器平台的证件OCR识别服务程序，企业可将该识别服务部署在自有服务器上（云服务 器或本地服务器），部署完成后，APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求，通过Web Service接口调用该识别服务，上传vin码（车架号）图像在服务器端完成识别后，返回标准XML识别结果，整个识别过程均在企业内网完成，保证数据的安全性。vin码识别产品相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。
人们认为理所当然的任务对于机器来说往往很难完成。这就是为什么通过CAPTCHA测试证明自己是人时，总是被问到一个简单的问题，比如图像是否包含道路标志，或者选择包含食物的图像子集（参见Moravec悖论）。这些测试在确定用户是否是人类方面是有效的，因为对于机器来说，语境中的图像识别是很困难的。训练计算机以自动，高效的方式准确地回答这些问题是很复杂的。 为了解决这个问题，像Facebook和亚马逊这样的公司花费大量的资金来手动处理图像和视频分类问题。例如，TechRepublic认为手动标记数据可能是“未来的蓝
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
点击蓝字 关注企点 汽车保有量持续上升，新车销售市场竞争不断加剧，以往被市场高速增长掩盖的痛点开始显现，品牌需要更精细化的营销来获取更多客源，通过广告投放来推动销售增长。我们希望借助企点营销的全流程自动化营销，助力汽车行业数字化营销精准投放，应对新的营销挑战。 然而汽车行业在数字化转型的过程中，依然存在多个痛点，制约着行业发展。企点营销正在解决这些行业痛点： 01 多个优质渠道广告投放 超低成本获取精准流量 01 全员营销 通过全员营销系统，可以充分发挥一线4S店销售人员的社交能量，调动销售人员积极
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前，包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能，都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据，为司乘带来便利的同时，也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。
近日，著名的语音识别与图像处理解决方案提供商Nuance Communications（以下称Nuance）宣布，已经以2.15亿美元完成了对客户服务与互动解决方案提供商TouchCommerce的收
和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
其实，不只黑暗环境，自动驾驶汽车想要安全上路，必须能够在大雾、下雨等极端天气或高密集人群等环境中实时识别路况。 近日，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣布已研发出“可解析物体的图像并测量它们的深度”的系统，可在最浓的雾中拥有57厘米的能见度。值得一提的是，与普通的有雾环境不同，在研究人员营造的浓雾环境中，普通人的视野只有36厘米。 据悉，该系统是一个基于可见光的传感器系统，其核心在于统计数据。研究人员表示，雾粒子“反射”的光线到达单一统计模式（称为“伽马分布”）的时间是有规律的，因此，无论所处的环境雾浓度如
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet，可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征，PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征，例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址：https://
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
随着个人奢侈品和就业机会的迅速增加，人们更喜欢自己驾驶汽车来满足他们的交通需求而不是使用公共交通，由于访问的简单性和随时使用汽车的能力，这导致交通严重拥堵和交通信号灯等待时间过长，这已成为所有大城市的一大困难。这将影响环境，由于大量的汽车产生的污染，也将打乱个人的时间安排。
新智元 AI DAILY 1 谷歌收购法国图像识别公司Moodstocks 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司Moodstocks，该公司为智能手机开发基于机器学习的图像识别技术。收购的具体条款并没有披露
【新智元导读】以往的对抗攻击需要进行复杂的数据处理，但最近华盛顿大学、密歇根大学、石溪大学和加州大学伯克利分校的一组研究人员发表了一篇文章，表明在物理世界中进行轻微的改变，也能诱骗视觉分类算法。通完自动驾驶安全之路，或许是完全排除人类因素。 人类非常难以理解机器人是如何“看”世界的。机器的摄像头像我们的眼睛一样工作，但在摄像头拍摄的图像和对于这些图像能够处理的信息之间的空间里，充满了黑盒机器学习算法。训练这些算法通常包括向机器显示一组不同的图像（比如停止标志），然后看看机器能否从这些图片中提取足够的常见特征
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
来源：Crossin的编程教室“ 自动驾驶”这一技术近年来非常热。尽管目前还不允许无人驾驶汽车上路，但很多新款汽车都已经有了辅助驾驶的功能。这个趋势已经很明显，人类不需要自己开车只是早晚的问题。
人类天生就配备多种传感器，眼睛可以看到周围的环境，耳朵可以用来听，鼻子可以用来嗅，也有触觉传感器，甚至还有内部传感器，可以测量肌肉的偏转。
本研究是针对特斯拉 Model X 无钥匙系统的实用安全评估。所分析的无钥匙系统采用了由通用标准认证的安全元件实现的安全对称密钥和公钥密码原语。本文记录了该系统的内部工作原理，包括遥控钥匙、车身控制模块和配对协议。此外，还介绍了相关逆向工程技术和几个安全问题。其中，遥控钥匙固件更新机制和遥控钥匙配对协议中发现的问题导致绕过了所有已实施的加密安全措施。此研究还开发了一种完全远程的概念验证攻击（PoC），允许在几分钟内进入车辆内部并配对修改后的遥控钥匙，从而启动汽车。该攻击不是中继攻击，因为其允许攻击者随时随地启动汽车。
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