国产激光雷达昏聩，让自动驾驶很纠结！人靠眼睛看路，无人车也是。激光雷达就是无人车的“眼睛”。伴随自动驾驶的落地，原来主要用于三维扫描的激光雷达，成为自动驾驶汽车的必备，甚至决定着自动驾驶行业的进化水平。但在这个切中行业要害的领域，国货几乎没有话语权。激光雷达不可取代激光雷达是个传感器，自带光源，主动发出激光，感知周围环境，像蝙蝠通过超声波定位一样。按照自动驾驶L1—L5的等级划分，L3及以下属辅助驾驶或低级别自动驾驶，L4、L5才算得上高级别自动驾驶甚至无人驾驶。目前的自动驾驶都处于L3以下阶段，毫米波雷达甚至摄像头都能够满足汽车的视觉需求，特斯拉就应用了前者。但要想发展到高级别自动驾驶阶段，受测距、分辨率、精度、信息全面性的影响，激光雷达不可替代。激光雷达可以精准测距：通过获取激光打在物体上并返回接收器的时间，乘以光速即可获得。由于打出的每一束光都带有相对位置信息，激光雷达可以利用算法实时生成汽车周围环境的高清数字地图，进行目标跟踪和识别。国内主流激光雷达企业北科天绘总经理张智武向科技日报记者介绍，激光雷达的扫描精度高、没有畸变，毫米波雷达只知道前方有障碍物，并不能准确描述大小和形状。激光数据是矢量数据，计算机可以分类、提取、处理，自动辨别车道线、挡车柱、交通标识牌、树木等，这也是其他传感器做不到的。激光雷达常以线数区分，并通常设计为2的指数级，如4线、8线、16线、32线、64线及问世不久的128线顶级测试产品。线数是指激光发射光源数，16线产品有16个光源，以此类推。目前能上路的自动驾驶汽车中，凡涉及激光雷达者，使用的几乎都是美国Velodyne的产品。这家公司成立于1983年，位于硅谷，其激光雷达产品是行业标配，占八成以上市场份额。“芯片化”才能瘦身降价线数决定激光雷达的分辨率。激光雷达以旋转扫描的方式工作，一个光源扫一圈，得到一条360度的水平环形视线，这也是为什么无人车顶的“大花盆”都要不停旋转。光源越多，视线越密集，实时地图的分辨率越高。张智武以素描类比：素描由线条构成，线条越密，画越清晰。最早的国产16线产品于2016年推出，目前最高40线。制造多线数激光雷达，国内厂商普遍面临工艺繁琐的问题。以传统方式增加激光雷达线数就像拼接越来越宽的暖气片，造成产品体积成倍放大，同时极大增加量产难度。据激光雷达企业饮冰科技CEO金元浩介绍：“现有工艺条件下，提高线数需要增加印制电路板的数量，激光雷达的体积也会随之大幅增加。尺度和集成度必须兼顾。”国外厂商之所以能做出64甚至128线的激光雷达，内部元件的芯片化起到决定作用：缩减激光雷达的体积、减少散热、有助于量产。这需要容量大、传输速度快、信息处理高效的专用芯片。目前国内激光雷达企业一般购买德国osram发射器。对此，国内智能汽车研究专家黄武陵强调“核心芯片，尤其是发射器和探测器，国产化程度、抗干扰等方面需要提高”。不同于手机芯片，接收芯片不追求单位面积晶体管数量最多，但对分辨率有更高要求。原来需求少，一年几万片，这两年风口突然转向高分辨率的高质量传感器，接收芯片生产工艺不成熟，技术能力不足。“激光信号的接收对集成度要求很高，原来做1×1的单点传感器，现在汽车对分辨率要求高，要1064×768。”金元浩说。按自主工艺生产这个分辨率的产品，与半块汽车前挡风玻璃大小相当，用起来不现实。因此，国货正在从分辨率没那么高的芯片起步追赶。自主研发 备战量产市场国内有研究所、激光雷达厂商正在自主研发发射芯片和接收芯片，但都处在初级阶段，产品尚未定型。“车载激光雷达是小众行业，近几年随着国内L2级自动驾驶的发展才有市场，行业技术储备不够，人力投入不足。”金元浩说。他所在的公司就在做16线激光雷达的发射芯片，但也是用低价产品抢占市场份额。线数相同，不同产品的效果也不尽相同。据金元浩介绍，精度、稳定性、分辨率等参数与主流产品还有差异。尤其国产激光雷达的稳定性相对不足，汽车行业又对安全性要求极高，测试时间长，本来不大的市场，更难觅国货踪迹。激光雷达贵， 一在必需，二在紧俏。这是一个完全意义上的卖方市场。Velodyne 16线产品年初价格减半后仍达4000美元，百度智能车搭载的64线产品（也是目前市场适用的最高级）约8万美元，比一般汽车都贵。价格是无人车量产和商业化的拦路虎。正因如此，国产激光雷达才要攻关。据张智武介绍，北科天绘的16线产品去年卖价5万元人民币，今年不到3万元，和Velodyne 16线的折扣相当，“一旦做出来，售价就腰斩”。议价空间之外，自动驾驶一旦从测试走到量产，激光雷达市场巨大，国货不能拱手让人。新的技术方案也在出现，“激光雷达正往固态化方向发展，国内厂商需要抓住新的方向，与国外同行同步发展。”黄武陵说。相对于传统的360度机械旋转激光雷达，固态激光雷达基于电子部件进行数据读写，去除了机械旋转部件，是革命性技术。这条新赛道上，国内厂商可与国外同行站上同一起跑线。 2898站长资源平台网站排行榜：http://www.2898.com/ranklist.htm

距离神州专车提交新三板上市申请书已经过去了一个月的时间，这家采用B2C模式的专车公司，虽然入局最晚，但却是第一个登录资本市场的，将滴滴、Uber等对手甩在了身后。大力哥身边的人对于神州专车的评价大多很一致：安全、服务周到，但是价格小贵。正如神州专车官方宣传的那样，神州的车是两年内15万元以上的新车，司机严审无犯罪记录并经过严格培训才能上岗，主要定位高品质出行服务。而在这些众人皆知的情况背后，神州专车还有着另外的一重身份——一家大数据公司。4月11日，神州与阿里达成战略合作伙伴关系，当事双方也宣布将在大数据营销、云计算应用、高精地图及出行大数据等方面推进战略合作。那么神州专车的大数据究竟是什么?对司机和用户来说，又有什么用呢?监测司机的“每一脚油门”目前神州专车每日订单量在30万次左右，服务器单日产生上百BG数据，这些数据都体现着用户的行为习惯，以及司机的运营习惯，加以分析和利用之后将会体现巨大的价值。神 州专车首席架构师李思曾经这样描绘神州专车的大数据：神州专车每辆车都会安装OBD车载诊断系统，通过该系统可以获得车辆位置以及运行状态等信息。这些数 据会通过移动网络实时回传至数据中心进行分析。除此之外，专车司机的手机也会传送位置，速度等数据。这些数据和用户订单信息一起，构成了大数据来源的基 础。在技术上，神州专车的车载OBD系统会收集车辆运行状况、GPS信息等，每隔5秒上传一次。OBD可以监测司机的驾驶行为，例如司机有 没有系安全带，是不是急加速急刹车，门有没有关好，是否是疲劳驾驶，可谓“每一脚油门”都尽在掌控。通过后台数据的监测，就能发现这些问题并对司机的驾驶 行为进行监督和改进，确保行车安全与舒适。一个司机开车好不好，当然与驾驶技术有关，但是其背后庞大的数据，也提供了有利的保障。在这样的数据监测之下，司机的行为将完全处于监控之内，避免出现其他平台频发的因司机行为导致的不良社会事件。司机用得上的大数据大数据的应用当然不会仅仅是对司机的监控，在日常的行车过程中也会对司机带来帮助。神州专车接入的高德地图导航，是阿里巴巴旗下的地图业务，具有准确的定位系统和道路实时路况分析，可以帮助司机选择最佳的行车路线。而与此同时，神州专车所生成的数据也会提供给高德，供其完善地图服务。神 州专车的接送机功能也与一家提供实时航空时刻表的公司建立合作，为系统接入所有航班的起飞降落时间，确保飞机延误等情况下实时更新。用户在App端选择接 送机业务后，可以输入航班号，系统会实时调配车辆资源，根据航班到达时间来安排接送机服务，避免出现司机或乘客久等的情况。此外，很多专车司机被诟病的不认路，也可以通过大数据解决。比如某一个路口，十个司机有九个走错，那么后台就会对这个路口进行标注，通过人工培训提醒+软件着重提醒的方式，进行纠正。大数据有助于培养司机良好的驾驶习惯，良好的驾驶习惯意味着“低油耗”“低损耗”，有利于压缩运营成本，提高效益。这些功能均是基于大数据系统，使得神州专车App可以为司机带来便利，从而更好地服务客户。大数据给用户带来的便利李思曾在公开场合说过，大数据实际上解决的是效率问题，调度效率是核心中的核心，提高调度效率的关键点在于供给和需求的预测。以 北京为例，神州专车将北京划分成大量边长1千米的正方形网格。在每一个网格内，通过对历史数据的分析，就可以预测出未来一段时间，需求和供给状况是什么 样。例如数据预测20分钟之后A点需求量比较大，隔壁B点需求少，就可以提前把车辆调度到A区，以保证供给和需求的平衡。这套系统名为“网 格化运力预测与优化系统”，在内部代号为“GSFO极速佛”。提高调度效率后，就能提高司机的效率，用户订单的满足率以及车辆的利用率。 效率的提高意味着成本的降低，价格的下降。李思说：“最明显的表现是，神州专车大幅下调动态定价系数，非早晚高峰，0.8、0.9倍成为常态。”简而言之，大数据不仅能让用户更为便捷地叫到车，减少等待时间，同时也可以在打车时获得更大的优惠。

中国铁路启动智能高铁自动驾驶试验，最高时速达350公里。中国铁路在智能高铁关键核心技术自主创新上取得重要阶段成果。6月7日，从中国铁路总公司（下简称“中铁总”）了解到，该公司在京沈高铁启动高速动车组自动驾驶系统（CTCS3+ATO列控系统）现场试验，试验成果将为未来高速动车组实现在车站和线路区间自动停靠、启动、运行等自动驾驶提供大量数据，试验将持续到今年9月底。据央视新闻客户端报道，6月7日上午8时45分，试验列车自沈阳北站出发，在京沈高铁辽宁段沈阳至黑山间运行最高时速350公里。试验过程中，高速动车组实现了在车站和线路区间自动停靠、启动、运行等自动驾驶。与无人驾驶不同，自动驾驶试验仍需有司机值守。“都得需要我来操作、确认。但现在，今天用了这个ATO，自动驾驶系统之后，我其实就属于一个备份系统，我是跟它是一种冗余的关系。它在工作，我在监督，我的双手实际已经解放了。”上述报道援引中国铁路沈阳局集团有限公司沈阳机务段司机张锴的话说。中铁总有关部门负责人介绍，今年3月以来，在在建的北京至沈阳高铁辽宁段全面展开“高速铁路智能关键技术综合试验”。截至5月底，28项试验或测试项目已完成13项，包括时速350公里“复兴号”长编组动车组专项试验、高速动车组自主化主动控制受电弓试验、新型铁路金属声屏障试验等项目，综合试验已取得阶段性成果。这些成果将用于北京至张家口高铁、北京至雄安新区城际铁路的智能高铁建设。上述负责人介绍， 6月7日当天开展的高速动车组自动驾驶系统（CTCS3+ATO列控系统）现场试验，是智能高铁关键技术综合试验的重要内容，将为未来高速动车组实现在车站和线路区间自动停靠、启动、运行等自动驾驶提供大量数据，试验将持续到今年9月底。目前，该试验已完成技术文件发布、实验室测试、型式试验、试验评审等各项前期准备工作。

阿里巴巴旗下本地生活服务平台口碑宣布开放无人餐厅技术。口碑力推的无人餐厅技术，对餐饮商家都有哪些价值？这是国内餐饮业首套无人餐厅技术解决方案。与两年前流行的机器服务员替代人工不同，口碑的这套方案削弱了对硬件的依赖。商家不需要采购机器人、智能餐桌、自助取餐柜等昂贵的设备，只需要简单地运用口碑生态内的智能服务插件，比如前端的在线预订、扫码点餐、自助取餐、信用付、电子会员，再如后端的自动分单打印、自动化采购单生成等，就能实现从点餐到取餐再到支付的全流程自助服务。对于消费者而言，无人餐厅的好处显而易见。它可以大大提升点餐、取餐、支付的效率，节省消费者节省消费时间，提升服务体验。那么对于餐饮商家，口碑力推的无人餐厅技术又有哪些价值，它的探索方向又能给餐饮商家的转型带来哪些启示呢？笔者认为至少有以下四点：1、改变点单流程，提高翻台率以快餐业态为例，典型的服务流程通常包括点单、支付、制作、取餐等四个环节。在接单制作和顾客取餐两个环节，口碑的无人餐厅技术目前还无法实现完全的自动化，它的改变主要体现在点单和支付两个环节。而这恰恰是餐饮服务流程中效率最低的两个环节。尤其在高峰期，制作菜品可能只需要3分钟，可排队点单却要耽误10分钟。如果队伍前列有个顾客点餐过程比较犹豫，那后面所有的顾客都只能等着，后厨也是无能为力。在口碑提供的无人餐厅服务流程中，消费者人手一部点餐终端（即手机），自己就能完成下单，后厨还可以实时接单制作，节省了大量的排队等待时间。即便某个客户点餐过程遇上问题，也不会影响其他人的点餐进程，整个餐厅的运转也不会因为某个环节出现问题而被打断。2、砍掉传统成本项，平均节省30%人力相比于传统餐饮，口碑无人餐厅的成本结构更加合理，可以在保持服务品质的前提下，以更低的价格提供更具性价比的产品。以人工为例，传统餐厅在前厅区域，至少需要配备2名收银、2名配菜、1名保洁，而对于无人餐厅而言，这些都可以被省去。按照口碑的估算，相比传统门店，口碑无人餐厅平均可以精简30%的人力成本。此外，随着翻台速度的大幅提升，餐厅也不需要再设置那么多的前厅座位，这也可以节省一定的房租成本。这些省下来的成本，都可以帮助餐厅升级餐品质量，同时降低服务价格。3、把选择权交给消费者，提高客户满意度好吃是个非常主观的概念，同样的食材、调味、烹饪方式，不同的人都会有截然相反的评价。那么，口碑的无人餐厅技术可以怎样通过服务流程的优化，来改变消费者对菜品的评价呢。认真分析就会发现，口碑的无人餐厅技术方案在产品口味层面，巧妙地转变了生产和消费的先后逻辑，从标准化生产转变成为顾客自定义。消费者在下单时候就可以灵活搭配产品的要素（比如要不要香菜），选择自己想要的配料和烹饪方法（比如要不辣、微辣还是大辣），后厨完全可以根据客人的定制化选项来进行制作。说白了，一样东西好吃不好吃，其实就看符不符合这名消费者的口味。消费者自己提出的烹饪方法、自己搭配的食物自然更加符合口味。4、改变互动关系，餐厅也可以玩转大数据口碑的无人餐厅技术方案，表面上看上去是逐步去掉人工，但究其背后的本质，其实是运用数据化的智能服务来取代传统的手工流程。这样的转变，除了在效率上能有所提升之外，更重要的是还能产生更多的数据信息，指导餐厅不断改善运营。在传统的餐饮业，推什么新菜、什么时候做怎样的优惠活动，往往是供给方，也就是餐厅老板自己拍脑袋决定。而在口碑无人餐厅的新模式下，所有节点的运转都由服务插件取代，每个节点的数据可以被完整记录。对用户的消费数据进行分析，便可以发现更多提升用户消费体验的机会。 无人化模式下的大数据，是餐厅准确把握消费者不可或缺的前提条件，也是实现精准营销的一大利器。结语：以支付宝为代表的移动支付的普及，使得越来越多线下商家有了新的方式和手段来与消费者对话，并且更加直接全面地收集利用消费者数据。无人餐厅、无人超市、无人加油站等一系列新业态的到来，还将让加速数据应用的爆发。新模式下，用户可以享受更加便捷的服务，商家也将实现更加高效的运营。相信在未来的3到5年，线下商业将面临前所未有的大冲击，而数据化商业能力将直接决定企业的生死存亡。 2898站长资源平台站长工具：http://www.2898.com/webtool.htm

微软、阿里告诉你人工智能将如何改变未来？我们的生活形态一直在随着科技的进步而发生改变，回头看上个世纪九十年代的互联网，你无法想象互联网的演化会将我们的生活改变成今天这个样子。同样，或许20、30年后回头来看今天的人工智能也不这么智能。只不过，我们要在这个过程中伴随着人工智能一起成长，我们利用人工智能取代我们繁冗的重复性工作，帮我们更好的理财……人工智能的缩写AI其实就是“爱”呀！场景一，陪伴父母最多的竟是小冰来自微软小冰全球负责人李笛提到，曾经对于研究人工智能，大家尽量会避免的两点：情感和创造，但是最近几年，当人工智能重新回到大众视野，因为数据的大量丰富，微软也开始参与到EQ这个领域的探索。小冰在与人类的对话中学习自身的行为模式，作为最熟悉小冰的人，他指出小冰一天内交流的人数，相当于十四个人一生中能够接触到的人。人类在反馈的时候，并不会告诉我们这“是什么”，而是直接告诉我们“怎么样”，通过感知、策略和领悟去计算人类的情感，做出一个人与人之间的回应。他认为小冰的存在与AlphaGo不同，小冰的目的不是想赢，而是陪伴。陪你聊天，培养感情，培养更多互动。演讲接近尾声的时候，李笛说，在我们的数据收集中发现，有很多父母在和人工智能“小冰”交谈。场景二，人工智能会是你最好的理财管家赚钱三十几年，花钱却要持续80年至100年，其实你非常需要一个优秀的财务顾问。来自真融宝的COO张晓亮，分享了自己曾经通过“教育储蓄”和“助学贷款”让他和姐姐有机会不被环境限制，继续读书学习。如今他坚持要用“科技”做“金融”，也由此创立了真融宝。事实上，我们已经很少听到周围人谈论理财这件事了，很大程度上是因为无财可理。真融宝董事长吴雅楠曾经说过，“传统金融是嫌贫爱富的，我服务了这么多年富人，但金融服务不应该是富人的专利，我想打破这一点”。恰值真融宝三周年，张晓亮动情地说，不忘初心，方得始终，因为坚信科技加金融会让每一个普通人收益，所以我们开始了这份事业，在三周年的契机下，我们走访了很多用户，他们有男有女，有老有少，来自不同行业，他们热爱生活，怀揣梦想。真融宝的用户们跨越地域的阻隔和年龄的层次，一同享受普惠金融带来的便利，而真融宝也一直致力于让理财这件事成为每一个寻常百姓都能触手可及的事情。张晓亮指出，作为一个产品经理，最开心的事，不是我创造的产品被多少人使用，而是这个产品怎样深刻地改变了用户的生活。谈及自己眼中的未来科技，他认为，优秀的智能不应该去迎合某一个个体，也不应该穷尽心思的挖掘我想怎样，然后给出一个又一个的提醒，它应该通过对人性更好的理解，来带领我们走向更好的未来。场景三，AI时代下的新零售零售形态从来都是随技术发明变化的，从个体杂货店，到大型超市便利店，到淘宝天猫，再到如今火爆的无人超市。无人店虽取名“无人”，但是开店之初，就受到了非常广泛的关注，全程“无感”的剁手，拿了就走的购物方式听起来非常特别。应宏介绍了无人店所涉及到的“万物识别技术”，在无人店的购物过程中，手机中的支付宝会被识别，顾客的人脸会被识别；在付款时，商品也会被识别。这样的购物体验吸引了非常多的顾客，甚至有人表示希望在里面体验这样的购物方式多于购物本身。阿里的无人店还贴心的帮顾客进行了消费者购买行为分析，懂你的喜好和需求。在应宏的畅想中，未来的无人店还会识别出用户的购买需求，然后货架会因为用户的标签作出一些变化，或许你的选择困难症将不复存在，你真正需要的商品将主动出现在你的面前。最后，应宏说，一个有爱你懂你的人工智能店，你说要不要去看看呢?

5月19日，第六届机场建设发展国际峰会在上海举行。海尔中央空调凭借其为公共建筑领域提供的高效节能的产品方案、全程保障的服务方案、及智能化的空气处理方案，获评2015年度机场最佳智能设备供应商奖，成为行业首个荣获此奖项的中央空调供应商。(图：海尔中央空调做主题演讲)本次峰会由由上海市航空学会主办，并得到上海市人民政府外事办、上海机场(集团)有限公司、上海浦东国际机场、上海虹桥国际机场、中国民用机场协会的大力支持。海尔中央空调为当下机场建设发展所关注的绿色、智慧、节能主题提出了在中央空调系统应用中的高效节能方案，是暖通领域机场供应商中唯一获得机场最佳智能设备供应商的企业。目前，机场建设中在关注乘客创造一个舒适便捷的候机环境同时，对于环保、节能技术的应用越来越重视。机场作为城市窗口，每天24小时都有乘客出入，这就必须保证中央空调全天正常运转。但据统计，机场内中央空调每年的耗电量大约占机场全年总耗电量的40%~50%，特别是机场这种人员密度大，空调负荷高的系统，更是耗电的大户。因此机场对空调机组的高效节能、环保舒适等方面的要求极为严格。(图：海尔中央空调智能管理系统)海尔中央空调在峰会上做了主题演讲。作为暖通品牌获得行业唯一智能设备大奖，航空及机场基建领域首先聚焦海尔智能云服务平台——用智能手段达到机场的舒适节能空气体验。它能够时监测机场所有暖通设备运转状态，实现机组故障自动远程提醒，可第一时间掌握机组故障信息，帮助用户精确掌握并分析实际能耗数据，提供系统全面的节能增效和能源管理一体化解决方案，从而指导机场节能运营，实现节能最大化。(图：海尔磁悬浮中央空调)此外，海尔磁悬浮中央空调凭借其磁悬浮离心机无油运转的优势，省去了大笔维护费用，同时节能效果可达50%，直接解决机场中央空调机组工作时间长、能耗高，以及后期维护量大的问题。作为城市窗口，机场对自身的对外形象要求更高，这就要求中央空调产品可靠性高、空气品质好，服务响应及时。迄今为止，海尔中央空调已经连续应用于仁川国际机场、北京首都机场、天津海滨机场、西藏贡嘎机场、重庆江北机场、青岛流亭机场等国内外十大机场项目，越来越得到客户的青睐和认可。

人工智能崛起因难度大，普通AI开发者将成香饽饽。从公式翻译程式语言（FORTRAN）中的穿孔卡片到使用Go语言编写分布式系统，这个学科基本上保持相同的思路：深入思考问题，提出一种聪明的方法（即算法），向机器提供一组执行指令。这种方法可称为“显式编程”，从大型机到智能手机，从互联网热潮到移动革命，它都不可或缺。它促进了一个全新市场的诞生，使苹果、微软、谷歌、Facebook等公司家喻户晓。然而，还是少了些东西。早期计算机时代作家设想的智能系统，如，菲利普·迪克《银翼杀手》中的机器人出租车和乔治·卢卡斯《星球大战系列》的C-3PO机器人，仍然是科幻小说的内容。看似简单的任务也顽固地拒绝哪怕最有才华的计算机科学家设计的自动化方法。专家们指责硅谷在面对这些挑战时，回避这些基本问题上的进展，却专注于增量业务或热门业务。当然，这即将发生改变。Waymo的自动驾驶汽车最近完成了800万英里的路测里程。微软的翻译引擎在中译英任务中几乎接近实现人类译员的准确程度。初创公司在智能助理、工业自动化、欺诈检测等领域正不断取得新突破。这些新技术有望从不同方面各自影响我们的日常生活。总的来说，它们代表了我们对软件开发的看法的巨大变化，与显式编程模式明显不同。这些进步背后的核心突破是深度学习，这是一种受人类大脑结构启发的人工智能技术。它最初只是用途相对较窄的数据分析工具，现在已几乎发挥着一种通用计算平台的作用。在广泛的任务范围内，它的性能优于传统软件，最终可能催生长久以来计算机科学家难以实现的智能系统。媒体有时会夸大其词地报道人工智能技术的这些前景。然而，在对深度学习的大肆宣传中，许多观察者都遗漏了对其未来持乐观态度的最大理由：深度学习需要编码人员编写非常少的实际代码。深度学习系统并非依赖预设规则，而是根据过去的范例自动编写规则。软件开发人员只需要创建一个“粗糙的骨架”，然后让计算机完成其余工作。例如，特斯拉聘请了深度学习和计算机视觉专家安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），正是希望他在自动驾驶业务中融入深度学习技术。在这个新世界中，开发人员不再需要为每个问题设计特有的算法。相反，大多数工作的重点是生成反映所需行为和管理训练进程的数据集。来自谷歌TensorFlow团队的皮特·沃顿（Pete Warden）早在2014年就指出这一点：他写道，“我曾是一名程序员，现在我教电脑自己编写程序。”当今，驱动最重要的软件进步的编程模型不需要大量的实际编程。这对软件开发的未来意味着什么？编程和数据科学将日益趋同。在可预见的未来，大多数软件将不采用“端到端”学习系统，而是依靠数据模型提供核心的认知能力和明确的逻辑，以便与用户交互及阐释结果。一个问题将越来越多地被提出：“我应该使用人工智能还是传统方法解决这个问题？”实际上，智能系统的设计者将需要精通这两方面。人工智能从业者将成为抢手的人才。人工智能技术的研发难度大。普通的人工智能开发人员将成为未来软件公司最宝贵的资源之一。对传统的编码人员而言，这确实有一丝讽刺意味。20世纪50年代开始，他们使其他行业的工作自动化了，而现在他们自己的工作却被部分自动化了。对他们工作的需求肯定不会降低，但那些想要保持前沿地位的人必须以适度的怀疑态度来试水人工智能。我们需要构建人工智能工具链。 Lyft的机器学习主管吉尔·阿尔迪蒂（Gil Arditi）对这个问题阐述得很清楚。他说，“机器学习处于初始阶段。它类似于上世纪80年代早期或70年代末期的数据库。你必须成为全球专家才能让它们正常运作。” 研究还表明，许多人工智能模型很难解释，很容易被欺骗，容易受到偏见。掌握解决这些问题的工具对于发掘人工智能开发人员的潜力是必要的。我们都需要接受不可预测的行为。开发人员和用户都已习惯计算机“指令”这个比喻。“指令”强化了这样一种信念，即计算机完全按照我们的指令行事，输入总能产生近似等量的输出。相比之下，人工智能模型就像有生命的呼吸系统。新型工具将使它们更像显式编程，特别在关键的安全设置中，但如果我们把限制设置得太严密，我们就会面临一种风险——丧失这些人工智能系统的特殊价值，如AlphaGo的意外棋步。我们开发和使用人工智能应用时，需要理解并接受各种概率结果。希望世界被人工智能接管的可能性几近为零。

全球瞩目的BlackHat USA 2016（美国黑帽大会），在拉斯维加斯迎来最重要的一天，被称作“安全研究奥斯卡”的Pwnie Awards奖项正式公布获奖人选及获奖研究成果。腾讯安全获Pwnie亚洲唯一提名。凭借 “Linux iovec overrun memory corruption”和“AppleMac OS X WindowServer Use- After-Free”两项漏洞研究成果，亚洲地区唯一入围PwnieAwards “最佳权限提升漏洞奖”提名的腾讯安全联合实验室旗下科恩实验室，受邀在现场向来自全球不同国家的黑客和研究人士做 《Subverting Apple Graphics: Practical Approaches to Remotely GainingRoot》 （破坏苹果图显：远程获取Root权限的实用方法）主题演讲。而在8月4日，同样获得PwnieAwards提名的腾讯安全联合实验室旗下玄武实验室负责人、TK教主于旸，也将登台演讲。针对此次公开演讲，业内观点认为，作为此次唯一受提名的亚洲团队，腾讯科恩实验室相关研究成果获得世界顶级安全大会的重视和关注，不仅代表着中国互联网安全技术的地位，同时也进一步反映出中国安全研究人员在相关研究成果上与世界顶尖研究团队所呈现出的齐头并进的势头。科恩实验室独创“图显式风格”漏洞利用方法作 为安全界的顶级盛会，美国黑帽大会每年都会为安全领域有重大和突出研究成果的信息安全工作者颁发“PwnieAwards”奖，该奖在业内被誉为全球黑客 奥斯卡。与此同时，大会也会邀请获得奖项提名的安全工作者现场对研究成果进行分享。此次亚洲地区仅有三项研究成果获得提名，均被腾讯安全联合实验室旗下的 科恩实验室及玄武实验室负责人于旸包揽，而大会也邀请科恩实验室与于旸对其中两项研究成果做现场分享。在8月3日的演讲议题中，科恩实验室的陈良、何淇丹、Macro Grassi、傅裕斌四位研究员根据目前苹果图显的机制原理，从“用户态”和“内核态”图显组件的两个不同攻击面为切入点，探讨其存在缺陷，并对在各个模块中发现的相关漏洞进行了细致描述。在科恩实验室现场演示发现CVE-2016-1804（获得Pwnie Awards“最佳提权漏洞提名”）漏洞的过程中，其独创的高级”图显式风格”漏洞利用方法，获得了现场近千名“黑客”的掌声。陈良介绍称，该漏洞主要是将两个不同漏洞（用户态与内核态），配合科恩实验室独创的高级“图显式风格”漏洞利用方法，成功实现两次Root提权。据悉，科恩实验室发现的该漏洞，可导致系统文件暴露，系统完整性可被完全破坏，甚至可能导致系统完全宕机。目前，苹果已对此漏洞提供相关补丁。在苹果图显的研究上，科恩实验室的技术一直处于世界领先。早在Pwn2Own 2016比赛中，科恩实验室就已经完成两套通过对最新OS X浏览器进行远程攻击并获取Root权限的方案，其中一套利用了OS X“用户态”图显漏洞，而另一套方案则利用了“内核态”图显漏洞。在 陈良看来，图显系统在给用户带来更好体验的同时，漏洞问题也暴露出了严重的安全隐患。而科恩实验室凭借自身研究实力，独创漏洞利用方法，不但给系统厂商快 速提供了重要漏洞线索，降低损失，同时也通过持续的研究成果输出、经验输出，为厂商日后完善、升级系统提供了极大的便利。持续输出安全技术，腾讯安全联合实验室展现全球竞争力科 恩实验室在2015年就曾有两项研究成果获得Pwnie Awards提名，其负责人吴石更是获得“终生成就奖”提名。极具传奇色彩的科恩实验室领袖—— 吴石，曾凭借自己搭建的一套检测漏洞系统，使一个人提交的漏洞数量几乎超过了微软整个团队的数量。同时，他也是目前全球计算机漏洞发现和报告最多的人。而科恩实验室的其他成员，主要专注于国际范围内主流操作系统、互联网和移动互联网应用、云计算技术及物联网设备的前沿安全攻防技术研究。该团队成员履历辉煌，在2013年至2016年期间，连续四年参加国际顶级黑客大赛Pwn2Own并获得八个单项冠军，2016年与电脑管家联合组队参赛并获得Pwn2Own比赛首个Master of Pwn称号。如 果只看辉煌的比赛履历，并不能客观体现出这群“白帽黑客”的深远意义和价值。在陈良看来，帮助第三方企业更快寻找漏洞，促使企业第一时间修补漏洞、弥补漏 洞造成的损失。降低用户使用风险，在这一点上，腾讯安全联合实验室的各个专家、研究人员，与全球顶级“白帽黑客”有着天然的共识。而随着腾讯安全联合实验室旗下各个实验室在国际顶尖会议或比赛中持续输出前沿技术及研究成果，向外界展示其实力的同时，也让外界更加看重和关注腾讯安全联合实验室及旗下7大实验室矩阵的能力和地位。目前，腾讯安全联合实验室不论是在系统漏洞、软件漏洞的挖掘，亦或是病毒攻防实验、云安全、反诈骗等各个方面，在全球范围内都极具竞争力。据悉，该矩阵的安全防范和保障范围已经覆盖了连接、系统、应用、信息、设备、云六大互联网关键领域。更多资讯，可以访问2898站长资源平台资讯-科技评论栏目：kjpl/ 谢谢！

单一的文字、语音聊天方式已经Out了，现在，越来越多年轻的移动一族倾向在社交时使用形色各异的表情。因为往往，一个表情不仅能够愉悦彼此的心情，让聊天时的场景变得生动活泼;更可以化解无言以对的尴尬。不过一直以来，互联网上缺乏收集表情的有效渠道：使用图片搜索既慢又没有实用性，还需要二次导入各类IM(聊天工具);这一繁琐的过程让不少用户怕麻烦的用户头疼不已。日前，搜狗搜索上线表情搜索，网罗聊天斗图必备表情包，让用户从此可以在聊天时用表情“实力炫技”。下面，就让我们一起来体验搜狗的“表情搜索”，变身炫技达人吧。热映的电影、电视剧是大家工作之余和茶余饭后最为关心的话题之一。现在通过“表情搜索”，你可以便捷地找到想要的表情贴图，开启新的表情聊天模式。以热播剧为例，当下热映的《欢乐颂》相关表情包在搜狗表情搜索的“推荐分类”中就能直接找到，里面包含了蒋欣在撩头发的“宝宝心好苦”、王凯“are you 确定?”等标志性表情。用户希望使用时只需打开搜狗搜索APP，找到心水的表情，然后根据提示发送到QQ、微信好友等，即可收藏留待日后使用。相比较发现，搜狗的表情搜索较之其他表情工具更易于使用，其收录的表情不仅与时下最关注的话题结合在一起，更符合互联网环境，易于结合聊天场景。比如，萌系宝贝的「我要红包」等表情，将红包玩法变得更有趣。一项最新的数据表明，截止2016年3月，搜狗搜索月活跃用户数已经超过5.6亿，市场分额达16.2%，仅次于百度位居第二。其中，移动端的表现继续增长。搜狗移动搜索流量增长一倍以上，在整体搜索流量的占比进一步提升至近2/3。移动搜索收入占整体搜索收入的比例从去年同期的22%攀升至44%。移动互联网时代到来，有越来越多的年轻网民们希望拥有更多表达自我的空间。搜狗搜索通过不断研究用户的使用行为，利用大数据分析技术做到更加了解用户、懂得用户，以此更好满足移动时代用户不断变化的需求，也让搜狗搜索在不同场景下的体验日臻完善。

全球科技圈最大风口在哪里？从谷歌看AI大趋势：隐私和便利可实现动态平衡。不久前举办的2018年Google I/O开发者大会给出了答案，最大风口当属人工智能。需要科技硬实力支撑的AI风口，不仅在2018年风速不减，伴随技术的不断突破，还有越来越猛烈的趋势。不过，AI为人们带来巨大便利是建立在用户付出相对个人信息基础之上的，所以近几年国内外出现了一系列隐私话题事件，AI的便利与用户隐私之间的矛盾冲突也在不断升级，到底该如何解决这个看似无解的问题？隐私问题 藏在AI崛起的阴影中谷歌CEO桑达尔·皮查伊早在去年大会上就强调，谷歌的策略从“移动为首位”变成“AI高于一切”。今年I/0大会上，AI也确实正在成为如Gmail邮箱、照片应用、谷歌助手等谷歌各项产品的“水电煤”。谷歌助手模拟人类电话订餐、提高工作效率的“智能写作”、借助图像识别技术帮用户归类照片等功能应用前景，引发业界看好。实际上，不只是谷歌，国内也有很多企业早早涉足AI，其中以百度综合实力最强，领军中国人工智能技术及产业发展，腾讯、阿里等互联网巨头也纷纷落子布局，商汤、科大讯飞等独角兽企业则在细分领域展现活力。在移动互联网依靠人口、流量获得的产业红利期进入尾声之后，更具技术颠覆性的AI正在开启下个科技时代。但在人们惊叹阿尔法狗打败人类最优秀棋手的时候，却往往会忽略当前AI技术的本质，所有算法都需要大量的数据反复训练。专注下棋的AI可以只搜集棋局数据，但要实现更多功能，AI就必须从数据上反复分析。这条人工智能“食物链”中，用户数据喂养训练了更聪明、更实用的AI，AI给用户带来生活上的便利。但每一次在互联网上点击所留下的个人信息，在成就AI科技进步的同时，也带来用传统眼光看起来不合理的隐私问题。谷歌的隐私危机 与不可逆转的大潮流苹果公司CEO库克曾对谷歌收集用户隐私数据的行为颇有微词——“拍过的照片，去过的地方，买过的东西，截图的文件、地图等信息同时也都“上缴”给了 Google。”但现实却是，苹果在AI领域与谷歌出现了差距，当谷歌助手模仿人类打电话几无破绽的时候，siri却因裹足不前而饱受批评。数据对AI技术太过重要，谷歌的探索难免时常触碰“高压线”。 去年谷歌公司就承认，安卓系统用户在不联网、没有GPS信号、不插SIM卡的情况下，依然会向谷歌公司发送自己的位置信息。2010年谷歌就因街景车在收集Wi-Fi网络数据时“意外收集用户电子邮件、搜索请求及其他网络活动相关隐私数据”，引发轩然大波。谷歌为了开发能够帮助医生和护士对患者的肾功能状况进行临床监控，用于早期诊断出急性肾功能损伤的智能应用，和英国国家医疗体系NHS签署的信息共享协议中，可以访问160万份患者医疗数据，包括堕胎次数、用药类型、病史等，事情最终被裁定违反了隐私保护法。但无论对人工智能抱有怎样的观点，这一技术的不断进步、AI让人类生活更便利的大趋势都是不可逆的。然而每次科技进步都有前提，没有任何公司能够完全回避AI技术进步的隐私问题。为了获得如今呈现给公众的AI能力，谷歌即便多次遭遇隐私门事件，也从未真正放弃过数据搜集的尝试，但这并不代表谷歌以及其他搜集用户数据的企业就“没良心”。深入探索 AI的便利和隐私的相对平衡从心理学角度看，人类往往倾向于找到确定性，而在找到主观上支持的某种观点时，就会过度关注支持自己决策的信息，形成所谓的“证实性偏见”。互联网平台在注重隐私的人眼中，往往就像自己臆测的“偷斧人”，如果搜集用户数据，那就一定要干坏事。近乎于隐私洁癖的观点，如今已成为全球AI技术发展、甚至于人类社会进步的大敌。互联网和AI都是新兴事物，规则建立有一定滞后性，是真正的“摸着石头过河”，谷歌也好、国内的互联网公司也罢，每一步都没有先例，只能在探索中寻求边界的建立。犯错几乎是不可避免的，但无论哪个行业，都是在错误中汲取教训才得以前进。全球科技企业暴露的用户隐私问题，并不能成为AI因噎废食的理由。如果不能了解用户的兴趣信息，对用户来说每一条互联网广告都是骚扰，但这又是很多互联网平台能够提供免费服务的基础。如果不能了解用户位置，外卖没有办法准时送达，如果不能获悉病史，医疗AI又如何做出诊断？简单打个比方，可以将不同功能的AI视作不同职业的人，信息的充分沟通才能保障服务质量，如果消费者把自己隐藏起来，自然不可能享受到贴心服务。归根到底，AI的便利和用户的隐私绝不是一道选择题，必须谋求平衡。如今，越来越多的互联网平台已经做出行动，用户数据的保护力度不断加强，用于提高产品体验的数据并不会追溯到个人身份。同时，欧盟隐私法的实施，也开启了全球用户数据监管的规范化之路。在经历多年试错、技术不断进步、以及监管成熟之后，AI的便利和用户隐私已经进入动态平衡的新阶段，尚可讨论，但不需要过度担心。 2898站长资源平台网站排行榜：http://www.2898.com/ranklist.htm