小馬智行成立于2016年，總部位于中國廣州和加州弗里蒙特，投資總額超過11億美元。與許多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一樣，該公司正在考慮首次發(fā)行股票以籌集更多資金。
百度成立于 2000 年，已成為中國領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)搜索公司?？偛课挥诒本┑陌俣扔?2005 年在納斯達(dá)克交易所上市。2020 年收入超過 164 億美元。
中國繼續(xù)引領(lǐng)機(jī)器人出租車的發(fā)展。這篇文章將探討自動(dòng)駕駛出租車在中國的現(xiàn)狀。未來的專欄將關(guān)注美國和其他地區(qū)的自動(dòng)駕駛出租車趨勢(shì)。
首先，我不是職業(yè)模擬設(shè)計(jì)工程師。我作為模擬/RF 設(shè)計(jì)工程師工作了多年，包括在模擬/混合信號(hào) IC 設(shè)計(jì)和布局方面的工作。幾年來，我還深入研究了控制系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)，從那時(shí)起，我對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的了解一直保持在一定水平。這些天來，我做了很多咨詢、RF 合同設(shè)計(jì)和大量工程寫作。
EDA的全稱是電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（Electronic Design Automation），但其現(xiàn)在只能算是一種半自動(dòng)化的工具，大量的工作還需要人工來操作。只有當(dāng)AI技術(shù)開始融入之后，EDA工具才開始真正走向了自動(dòng)化之路。
特斯拉在 8 月中旬的 AI 日推出了用于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的汽車芯片、系統(tǒng)和軟件。他們將共同推進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車模型的培訓(xùn)。 埃隆馬斯克和他的芯片和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)在三個(gè)多小時(shí)的演示中提供了大量技術(shù)細(xì)節(jié)。以下是重點(diǎn)。
人工智能研發(fā)的持續(xù)重新校準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)基本原則：我們必須先學(xué)會(huì)爬行，然后才能走路。 到目前為止，人工智能的炒作主要是在談?wù)摱皇窃谧呗?。回到似乎是工程第一原理的東西，美國的研究工作正試圖超越目前僅擅長特定任務(wù)的“脆弱”人工智能模型。目標(biāo)是開發(fā)更通用的模型，可以像人類在新情況下一樣適應(yīng)。
隨著 AI 炒作的消退和面臨新的工程挑戰(zhàn)，內(nèi)存需求成為焦點(diǎn)：并非每項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)和推理任務(wù)都需要先進(jìn)的內(nèi)存技術(shù)。相反，經(jīng)過驗(yàn)證的傳統(tǒng)存儲(chǔ)器可以在邊緣處理人工智能，而分布式人工智能可能正是 5G 真正需要的東西。
分布式 AI 的分層方法支持增量訓(xùn)練或“聯(lián)合學(xué)習(xí)”，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)?！安粩嗟刂匦掠?xùn)練和更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。你必須有一些非易失性內(nèi)存或一些內(nèi)存，你可以將這些更新推送到所有這些設(shè)備中——無論大小?！? 例如，聯(lián)想的 ThinkEdge 包括一個(gè)支持人工智能的邊緣設(shè)備。它使用高性能 DDR4 DRAM 和容量 SSD 來支持人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如用于跟蹤倉庫和物流操作或自動(dòng)化制造過程的計(jì)算機(jī)視覺。
電池電動(dòng)汽車 (BEV) 在過去幾年中獲得了巨大的發(fā)展勢(shì)頭，超過了汽車行業(yè)此前對(duì)未來影響的預(yù)期。幾乎每家汽車制造商現(xiàn)在都計(jì)劃在未來十年左右將 BEV 打造為他們的主導(dǎo)產(chǎn)品系列。三年前，大多數(shù)原始設(shè)備制造商都計(jì)劃推出 BEV，但很少有人預(yù)計(jì)或計(jì)劃最早在 2030 年代后期之前占據(jù) BEV 的主導(dǎo)地位。
電池價(jià)格的快速下降是 BEV 興趣上升的一個(gè)主要因素，最終使 BEV 與內(nèi)燃機(jī)價(jià)格持平。當(dāng)電池成本達(dá)到每千瓦時(shí) 100 美元時(shí)，普遍認(rèn)為 BEV 將等于許多汽車領(lǐng)域內(nèi)燃發(fā)動(dòng)機(jī)的購買價(jià)格。
減緩和適應(yīng)氣候變化是本世紀(jì)最緊迫的兩個(gè)問題。能源問題，或者更具體地說，整體能源使用和對(duì)化石燃料的依賴，是這些問題的根源。為了成功控制全球變暖，世界必須以更有效的方式利用能源，依靠綠色能源進(jìn)行運(yùn)輸、供暖和制冷。
特斯拉機(jī)器人助手的引人注目的揭幕引發(fā)了關(guān)于人工智能安全以及如何在城市街道和工廠車間釋放自動(dòng)化系統(tǒng)之前對(duì)其進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證的持續(xù)辯論。
隨著人工智能的炒作階段逐漸結(jié)束，工程師和研究人員都在發(fā)現(xiàn)我們所知道和不知道的關(guān)于人工智能的巨大但迄今為止尚未實(shí)現(xiàn)的承諾。
Arm 宣布了其 SOAFEE(嵌入式邊緣的可擴(kuò)展開放架構(gòu))軟件框架項(xiàng)目。其他公司也參與其中，預(yù)計(jì)還會(huì)有更多公司加入。Arm 將 SOAFEE 定義為實(shí)時(shí)運(yùn)行且具有安全意識(shí)的開放軟件架構(gòu)和參考軟件實(shí)現(xiàn)。
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