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科学新闻早餐 (04.06周四)

2017-04-05 武理工智能交通 武理工智能交通



点击标题下武理工智能交通可快速关注

编辑:武汉理工大学智能交通系统研究中心

来源:科学网、交通部、教育部、科技部、国家自然科学基金委,中国交通新闻网,智能交通,啸谈阡陌,车云网,青塔网,搜狐网易科技,新浪科技,央视网


内容提要

科学网、科技网

  • 图灵奖公布:万维网发明者获百万美元

  • 李言荣院士:“电子信息+”就是金山银山

微信论科教

  • 智慧交通难题破解之道在公共服务创新

  • 摩拜单车和ofo单车数据分析报告

  • 车联网之变——从“OBD+”说起

  • ADAS推动自动驾驶前行

  • 奔驰主动式盲点辅助避开危险驾驶

网易科技等

  • 全球超算PK:欧洲最强电脑性能只是中国2.5%

  • 第五级自动驾驶:大众使用量子计算机解决拥堵

交通期刊最新论文

  • Transportation Research Part A-F、AAP,中国公路学报、交通运输工程学报、交通信息与安全

科学网、科技网

图灵奖公布:万维网发明者获百万美元

当地时间4月4日,美国计算机协会宣布,万维网发明者蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)获得2016年ACM“图灵奖”。 

图灵奖(A.M. Turing Award),由美国计算机协会于1966年设立,又叫“A.M. 图灵奖”,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·麦席森·图灵(Alan M. Turing)。图灵奖对获奖者的要求极高,评奖程序极严,一般每年只奖励一名计算机科学家,只有极少数年度有两名在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。因此它也被称为是计算机界的“诺贝尔奖”。图灵奖初期奖金为20万美元,1989年起增到25万美元,奖金通常由计算机界的一些大企业提供(通过与ACM签订协议)。目前图灵奖由Google公司赞助,奖金为100万美元。 

ACM在官网给出蒂姆·伯纳斯-李的获奖理由是,其发明了万维网(World Wide Web),世界第一个网页浏览器,以及发明了允许网页扩展的基本协议和算法。 

1955年6月8日,伯纳斯-李出生于英格兰伦敦西南部。他的父母都参与了世界上第一台商业电脑,曼切斯特1型(Manchester Mark I)的建造。1973年,伯纳斯-李中学毕业,进入牛津大学王后学院深造,最后以一级荣誉获得物理学士学位。2003年,英国女王授予他骑士称号。目前,他是麻省理工学院教授,也是是麻省理工学院计算机科学及人工智能实验室创办主席及高级研究员。 

1989年,在欧洲核子研究组织(CERN)工作期间,伯纳斯-李成为Web研究的先锋。他希望Web能成为全球科学家分享信息的方式。他的成果包括创建网页命名方法(URI)、通信协议(HTTP)和网页语言(HTML)。此外,他用开源代码编写了第一个浏览器。这使得早期的网页浏览器能推广到学术界以外。 

“第一个万维网网站在1991年上线。我们很难想象在伯纳斯-李先的发明之前的世界是什么样的。在很多方面,万维网的巨大影响是显而易见的。许多人可能不会完全理解让网络成为基础技术的贡献。伯纳斯-李的作用是不仅开发了关键组件,例如URI和Web浏览器,使我们能够使用Web,更重要的是他提供了一个一致的愿景:即这些单个元素作为整体的一部分,该如何协同工作。”ACM协会主席Vicki L. Hanson在声明中说。 

“我感到荣幸能收到这个以计算机先锋命名的奖项。对于程序员来说,能用计算机来做什么,只能受到自己的限制。”伯纳斯-李说。 

2017年6月24日,ACM将在旧金山举行颁奖礼。

李言荣院士:“电子信息+”就是金山银山

两年前的政府工作报告首次提出了互联网+行动计划,互联网+的概念迅速被人们接受,并催生了一批新技术和新型商业模式,后来的物联网+、人工智能+、机器人+、虚拟现实+……等等不断涌现,但这些概念都在点上有强调,容易被人们理解得过于狭隘和片面,并没有体现出泛信息化时代的本质。在我看来,“电子信息+”才能从面上反映出整个电子信息技术目前的状态、未来发展的趋势和对我国经济社会的重大意义。

电子信息本身是一种以电子的产生、运动和作用为物理特征,以信号、电路和场为技术特征,从而实现信息的获取、传输、存储、处理和显示的一门综合技术,它包括了从电子材料、电子器件、电子组件、电子系统和整机,以及电子测试和标准等在内的一套完整的技术链和创新链。所以,电子信息+的内涵完全不是局限于某一项电子技术与其他行业的交叉结合,而是更强调整个电子技术的各个方向都要与各行各业交叉结合。因此,电子信息+不是简单的互联网+的升级版,它既是回归到IT技术的本质上,也是顺应了IT技术的发展趋势。

电子信息+具有很强的现实意义。当前,电子信息技术发展的两大特征已十分明显:一方面,它本身向纵深发展出全新的技术已经很困难,我国主要是跟踪和拿来主义;另一方面,它与其他行业的结合、交叉和跨界的横向发展才刚刚开始,展示了广阔的空间,电子信息可以上加天、下加地、中间还可加空气。所以,电子信息+就是及时表达出这样一种理念:让更多的人投身到利用现有的电子技术去改造传统的各行各业,让更多的人把电子技术融入到地方经济中去,从电子行业走向行业电子。因此,“电子信息+”就是要鼓励人们去发现和挖掘埋在下面的一座座金山银山。这不仅仅是一个理念,更是一个方向性的引导问题。

电子信息+还具有很强的战略意义。当前,距离我国提出的“两个一百年”目标实现的预定日期已经越来越近。在未来的二三十年间,我们靠什么才能领跑世界,从而实现第二个百年目标?这是我们广大科技工作者必须面对的问题。众所周知,上世纪初相对论、量子力学、DNA结构、信息论等四大基础科学理论的建立,支撑了世界经济社会60多年的发展。必须承认的是,在短时间内,指望基础科学领域实现大的突破并不现实,即使有原创的重大理论突破,没有二三十年以上的时间也难以真正地应用于实践、产生出生产力。因此,我国未来的发展依然需要依靠工业化过程中各行各业的科技进步所带来的强大动力,而“电子信息+”,这有可能把我国直接带到世界经济第一的位置。

大家知道,上个世纪五、六十年代以微电子为代表的电子技术的兴起扩大了美国在全球的领先地位,2010年左右兴起的以移动互联网为代表的新一代信息技术使我国开始出现一些并跑的领域。我认为,“电子信息+”与各行各业的深度交叉融合将为我国创造出更多并跑和领跑的机会,而这个窗口期很可能也就一二十年时间,之后,被高度信息化武装了的各行各业又会回到自己行业的本征技术问题上去发展。

微信论科教

智慧交通难题破解之道在公共服务创新

智能交通行业是目前智慧城市建设投资最大、覆盖范围最广的领域,交通运输部相关规划中提出,到2020年,智慧交通领域总产值规模将超过千亿元。今年年初,北京市十四届人大五次会议举行的“建设和谐宜居之都”新闻发布会透露,北京今年将建成并投用缓解交通拥堵信息系统,以实现拥堵治理工作全过程管理。 

作为信息化、工业化、智能化高度融合的产物,“智慧交通”体系带来了多元化的价值,包括滴滴、共享单车等所带来的资源共享,以及滴滴作为智能出行平台为司机与乘客双方提供的精准地理定位技术、快速响应系统能力、由信用等约束举措所构建的司乘自律机制和大数据推动的低成本运转等,让智能出行平台自身、全国数百万交通服务提供者以及数以亿计乘客都从中受益。

尽管城市智慧交通以企业为主体,但新技术的应用总需要社会各界的力量来扶持,如何在应用端突破推广应用难题?毕竟,还处于孵化期的“智慧交通”,需要规模庞大的投融资、模式变革、技术升级、服务迭代、产业融合,这些领域和环节要顺利推进,都有一个基本的前提,就是市场的开放、监管的透明、服务的专业和运营的便利性。这些都属于外部性因素,企业本身难以解决,政府作为公共服务的提供者,应当提供一揽子保障。

就政府而言,面对“智慧交通”网络体系的各种创新与变化,亟需建立与之相匹配的公共服务创新平台,通过政策支持、规范管理,尤其是“互联网+”思维与战略的引入,通过不同行业的平台力量,进行跨行业跨平台资源整合,最终进行整个产业链的培育。随着共享单车、网约车、出租车、公交车、地铁等各个维度出行资源的优化整合,再基于政府带动和企业推进两方面的需求,智慧交通的“物联网”应用可以在公共技术服务平台上找到支点。

目前,一些城市为打造“智慧交通”大胆探索创新,积累了许多有益的经验。如成都市最近公布实施《关于鼓励共享单车发展的试行意见》,成为国内首个以政府规范性文件形式出台鼓励支持共享单车发展的城市。在网约车管理上,在网约车新政落地的全国73个城市中,城市的政策措施也属于相对更开放和宽松的——成都市政府有关官员向滴滴出行负责人坦言,“不能让新生事物适应旧的规则,而是要让传统业态升级转型”,表达了政府与智能出行企业合作的诚意。这不应当只是一句口号,而应成为政府面对智慧交通发展新变化、新形势,与智能出行平台等新型交通企业打交道时必须遵循的一个原则。

打造“智慧交通”需要更深入的政企合作,为互联网与交通运输的深度融合营造公平、有序、开放、包容的外部环境,为市民提供更加多样化、健康绿色的出行选择。北京、成都等城市在这方面进行的有益探索,其他城市可以引为借鉴。

摩拜单车和ofo单车数据分析报告

随着新一轮资本的注入,共享单车市场的战局更加激烈。尤其摩拜单车和ofo单车以总融资12亿美元占据主要共享单车资本。以目前市场反响来看,用户对共享单车的态度是积极的。下图显示用户未来使用共享单车的态度:

70%的用户表示在未来会经常使用共享单车,28.7%的用户表示会偶尔使用,只有1.2%的用户表示不会再使用共享单车。以此可以看出共享单车满足了用户的刚性需求。

从车站/地铁站出发到达目的地是用户的主要使用场景。由此可以推断出上班族和学生族是主要的用户人群,并以节省时间为目的。交通拥堵对于单车市场来说功不可没。健身和出游的场景频次大多发生在节假日中。尝鲜体验的用户会随市场成熟而逐步淘汰。

5千米以内的骑行距离占据91%,其中3千米以内占据61%。由此推断,用户在5千米以上距离的场景中多不愿选择共享单车作为出行工具。

结合用户使用场景和骑行距离,从地铁站或车站出发的5千米以内骑行距离刚需为主。

(1)成本与价格

从押金、价格、成本角度来看ofo相比摩拜具有较大的成本优势。正因为ofo的低成本,ofo在单车丢失率、损坏率相较摩拜更甚。不过在相同的资本注入情况下,ofo具备以量取胜的资本。理论上,ofo可在成本环节拓展更多的玩法。

(2)融资情况

摩拜融资信息如下:

包括腾讯、富士康、携程、红杉资本等投资方,摩拜获得5亿美元以上融资。

ofo融资信息如下:

包括滴滴出行、小米科技、中信基金等投资方,ofo获得5亿美元以上融资。

以此可以看出,摩拜和ofo在投资人眼里具有旗鼓相当的地位。也正因为滴滴和腾讯的参与让人们联想到过去滴滴和快滴的合并。外界推测摩拜和ofo会合并,也是由此推断。

(3)舆情指数和品牌策略

作为企业的无形资产,品牌和舆论对有形资产起到关键作用。市场上主要的营销手法主要采用广告和新闻舆论。虽然包括微信微博在内的各渠道入口都对营销起到重要作用,但摩拜和ofo在这方面采用的策略基本相同,我就不在此过多阐述。

反观摩拜以新闻为导向的营销策略和ofo以广告为导向的营销策略。我们进行对比:

摩拜在新闻上的投入从17年2月开始加大力度,一度超过ofo若干等级。到目前(截止2017年3月)摩拜的新闻舆情指数达到68而ofo仅为18。摩拜遥遥领先ofo。

但通过百度指数分析,ofo的百度指数却超过摩拜。我们观察下方百度指数的整体统计、PC统计和移动统计:

在2016年末和2017年2月、3月,ofo的指数远超摩拜。但摩拜以20%的增长趋势超过ofo 7%的增长。

我们再看摩拜和ofo的品牌保护,如下图:

摩拜注册商标192,ofo注册商标3;摩拜专利32,ofo为0。在品牌意识上,摩拜胜过ofo一筹。

我们再看摩拜和ofo的关联关键词,如下图:

摩拜和ofo相辅相成,关联性较强。依据摩拜和ofo重叠用户的比例5%的来计算,同时关注摩拜和ofo的用户占有很大比例。

(4)流程设计

在使用流程上,摩拜和ofo均采用缴纳押金和实名认证的策略。但ofo结合支付宝芝麻信用分推出免押金策略。Ofo的底气来源于其单车成本和个人征信。记得当初滴滴和快滴的对决实质是支付宝和微信支付的对决,那这次关于个人征信的建设来说,似乎微信并没有入场。当然,这些都是题外话。

显然,在这场对决中,征信免押金的策略让ofo扳回一局。

(5)界面设计

可以说摩拜和ofo的UI是非常相似的。但也有一些设计概念上的不同。摩拜单车右下角引入“客服”概念;ofo右下角引入“举报”概念。Ofo右上角显示活动信息;摩拜显示搜索POI。摩拜单独设置红包活动按钮,并没有为活动设置独立的页面。Ofo APP启动速度比摩拜更快。显然ofo的程序更轻量。

(6)用户满意度

ofo的用户满意度超过摩拜6个百分点,但整体相差不大。

(7)总结

综上所述,共享单车市场一家独大的可能性不大,但两者间的竞争会产生良性竞争,最终共同带动共享单车市场的成熟。撰写此文的过程中,我问了某位业内总裁的看法(不愿透露姓名),他说:一场资本游戏,没啥技术含量。谁也弄不死谁。对此,我深表赞同。

注:更多消息,请移步

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjEyMDg0Nw==&mid=2652785763&idx=1&sn=d404258419690e50bfad609df4b36bb5&chksm=bd04fc038a73751552bf910278ecdf0945bda4b30004bba0331e2221e35495fe9ac12c6ff53d&mpshare=1&scene=23&srcid=0405YdtrvXMGcxGUpSsJdEXg#rd

车联网之变——从“OBD+”说起

4月21日的合作伙伴大会召开在即,我们与小伙伴们的交流也愈加频繁起来。聊的多了自然也对目前的涉车行业有了一些感触,可以说几家欢喜几家愁。车联网还是八仙过海各显神通,现役的老兵都有着自己的生存路径。汽车保险围绕着UBI在下一盘好棋,说革命也一点也不为过。汽车经销商在思考着如何让用户对自己的品牌有明确的认知,强化后市场的竞争力培养用户忠诚度。三大运营商都在试水汽车流量经营,寻找手机以外的突破点。相比之下,每次与汽车电子行业的沟通都显得有那么一丝的凝重。

2017年的第一季度才结束,就已经有不少车载导航企业被迫关闭了。大家在感叹大环境不好的同时,也在尽可能巩固自己的市场份额。我们常说真正赢得市场的不是广告、不是资本,而是产品本身。但是,今天汽车电子的产品同质化已经非常严重,还有什么是可以拿出来让人眼前一亮的?

记得乔布斯去世时有人说他给库克留了三条保命符,分别是尺寸、颜色和价格。果然,在后续创新乏力的情况下,为了抵挡android阵营的猛攻,苹果相继推出了各种尺寸的大屏手机(乔帮主之前明明说过没有人愿意买大屏手机的),更加丰富的外壳颜色,以及降价的尝试(比如5C)。如果苹果再没有足以翻身的爆点,相信大幅度降低售价也许也不久远了。库克的苦恼也是很多汽车电子企业的苦恼,技术创新太难,仅仅是扩大屏幕尺寸,做一些颜色层面的改动,根本不足以形成有效的竞争力,最后为了生存企业只能割肉降价。

汽车电子行业入门并不难,供应链已经非常成熟了,当整个行业都在打价格战的时候,企业的生存环境可想而知。谈情怀不如找面包,尽快破局,寻找新的产品出路是目前的当务之急。抛开无人驾驶、人工智能这些融资用的概念,真正能够落实的手段不外乎以下两种。

(1)挖掘需求,加大创新

这条路是很多研发起家的公司最先想到的。闭关修炼独门秘笈,横空出世笑傲江湖,这种快感让人欲罢不能。但前提是得把得准用户的脉搏,摸得清用户的需求。需求的获取本身就是很复杂的过程,做硬件不像做软件,一个版本就能迭代掉。很多听起来非常丰满的产品功能,却不得不面对骨感的市场反应。此外,硬件的研发周期过长,供应链和价格竞争力都是需要综合考虑的因素。

(2)跨界合作,产品融合

这是我们一直在向合作伙伴推荐的OBD+解决方案。说白了,就是让合作伙伴的传统汽车电子产品能够注入车联网的基因。通过OBD产品对设备进行供电,让车辆数据联网,具备车联网业务功能。试想一下,一个汽车后视镜或中控屏能够对车辆健康做全面检测并反馈到用户的手机上,这是一件多么酷的事情。这种汽车健康医生的能力对于新车主来说有着极强的吸引力。同时,OBD+的方案也让传统的汽车电子产品具备更多B端的服务能力。如车队管理、UBI保险、汽车健康档案VHR等,这些能力可以帮助企业打通政企采购的销售路径,抽身于早已是红海的C端市场,拓展更多的发展可能性。

当然,跨界的融合还有很多路要走,我们还在积极探索后向消费与合作伙伴分成的模式。比如,用户购买了一台OBD+的后视镜后,在我们的APP上发现在线车险非常实惠,于是通过APP购买了车险,车险的佣金通过什么样的形式与后视镜厂商进行分成。这种后向营销的可能性非常多,盈利点也值得大家共同挖掘。

如果您的企业在做车载产品(后视镜、记录仪、中控屏、HUD、胎压、视频等),需要车辆数据,有长远运营合作之想法,请与我们联系吧。我们很期待与行业内外的小伙伴共同探讨这些想法,让车联网的能力成为一种助力,碰撞出更加精彩的火花。行在水穷处,坐看云起时。所谓的困境只是孕育伟大产品的摇篮,坚持开放、创新与共赢,必定获得应有的回报。

ADAS推动自动驾驶前行

2016年年底,威伯科(WABCO)公司正忙着将旗下的高级驾驶员协助系统(ADAS)送至公司的多家合作伙伴处,从而推动商用车辆自动驾驶及列队行驶功能的进一步发展。目前,这家供应商正在与硅谷的Peloton Technology公司合作,协助该公司进行卡车列队行驶解决方案的优化,即利用车间通信技术保证车队车辆的同步制动与加速,从而提高车队的整体燃料经济性表现。威伯科公司首席技术官Christian Wiehen博士表示,公司的OnGuardACTIVE主动碰撞缓解系统采用了一款77GHz的雷达传感器,这是卡车列队行驶功能得以实现的关键技术之一。

威伯科公司还与一家亚洲一级汽车供应商签署了谅解备忘录,将联合成立一家合资公司,开发、制造并出售面向全球卡车与大巴市场的电控主动转向系统。Wiehen博士表示,汽车制动、控制与高级驾驶员协助系统及主动转向系统的有机整合可以智能控制车辆的纵向和横向运动,从而支持车辆的自动驾驶。另外,威伯科还与采埃孚(ZF)集团共同开发一款名为Evasive Maneuver Assist的主动转向系统。据悉,Evasive Maneuver Assist也已经在采埃孚集团的2016款创新概念卡车中使用。

此外,威伯科还与Mobileye公司达成协议,将为公司的主动安全系统配备Mobileye的REM(道路体验管理)视角与绘图技术。最近,Wiehen博士接受了《汽车工程》的采访,以下为部分采访内容:

SAE:为了实现全面自动化,我们下一步要做的是什么?

Wiehen:我们认为,全面自动化的实现是一个漫长的过程,自动驾驶也分各个不同级别。你可能也听说过,SAE将自动驾驶分为了多种不同级别(SAE J3016,见美国交通部将SAE J3016定为机动车自动化的政策指引标准 (免费获取该标准)),这意味着我们离生产出真正的无人驾驶汽车还有数年,甚至十多年的距离。未来,我们将推出更多技术,不断向自动驾驶技术靠近。在这个过程中,一个关键节点是20年前电子制动系统的出现。事实上,正是电子制动系统的出现,车辆才得以通过电子控制信号,而不是完全靠驾驶员踩下刹车进行制动。如今的转向系统也是如此,车辆无需驾驶员的具体操作,就可以激活转向系统,这就是我们需要提供的基本功能。当然了,为了让这些子系统正常工作,我们还需要借助大量信息、传感器数据与决策规则。未来,我们将拥有性能更强的前向感应技术,比如雷达系统,可借助摄像头信息更好地判断道路障碍,从而决定车辆该作何反应。另外,“报假警”是我们希望避免的一大问题。因此,我们也在不断改良公司的自动紧急制动系统,增加了360°视角,希望可以在车辆四周设置一个“安全茧”。

SAE:360°传感检测技术已经成型了吗?

Wiehen:如今,远距离后视系统可以监控车辆后方是否存在障碍物,但具体判断该障碍是否存在危险、车辆该作何反应等工作,仍需留给驾驶员完成。如果我们想要将这个过程自动化,则必须在车辆后方布置传感器(多数情况下是在拖车后方)。目前在货运领域,车队的拖车通常都是交换使用的,因此所有拖车都必须兼容各种车头,而我们必须负责将拖车传感器获取的信息传递至车头的引导系统。为了进一步完善我们的“安全茧”,这就是必须攻克的一项挑战,因为这种技术目前还并未实现。现阶段,我们的盲区监测系统可以监测拖车后方的情况,但监视范围非常小,我们需要“看”得更远。因此,公司需要开发一种合适的雷达传感器,用于监测后方靠近的车辆,而不仅仅是前方迎面驶来的车辆。

经过这一步骤,我们的自动驾驶研发进程就到了与Mobileye合作的部分,我们必须为车辆提供实时地图,而且这个地图必须非常“真实”,并不是那种从GPS系统中随便下载的地图。此外,你还需要一定的人工智能技术,确保车辆可以完成目前由人类驾驶员负责的决策任务。所有这些努力都会带领我们走上通往自动驾驶世界的漫长旅程,最终实现我们的目标。

SAE:您能具体谈谈主动转向系统的重要性吗?

Wiehen:主动转向系统非常重要,我们必须能够通过电子控制器激活车辆的转向功能。因此,我们希望无论驾驶员作何操作,车辆都可以根据控制器的信号做出适当反应。具体来说,我们希望车辆可以根据接收到的坐标信息进行下一步操作,比如在倒车或躲避交通堵塞路段。我们相信,公司有能力将主动转向系统应用至大巴之中,但我们必须首先确保电动转向系统的正常工作。此外,我们还必须保证车辆转向与制动系统之间的协同工作。在自动驾驶汽车中,如果自动转向行不通,车辆还需要有个应急应对措施。稳定控制与防抱死系统可以支持车辆的主动前轮制动功能,作为车辆在无法进行自动转向时的备用选项。而这也同时说明了车辆转向与制动系统之间的紧密联系。很明显,制动与转向系统需要紧密协作。

SAE:威伯科公司将在其中扮演什么角色呢?

Wiehen:很明显,威伯科将借助公司包括主动制动和预测性巡航控制系统在内的所有车载安全系统和技术,来保证同一车队内的车辆可以进行近距离的同速行驶,从而通过提升整体空气动力学性能,提高车队的燃料经济性表现。具体来说,在列队行驶模式下,跟随车辆的燃油节约甚至可高达10%,领头车辆也能实现4-5%的燃油经济性提升。我们相信,这一定能够为公司美国市场中的商用车对客户提供强有力的支持。

奔驰主动式盲点辅助避开危险驾驶

车辆行驶中驾驶者的盲区是最严重的危险源之一。若驾驶者在换道过程中略有分心,或者行驶环境条件再差一些(如夜间或雨雾天气行驶等),造成侧后方可视度降低,都会增加了和侧方道路车辆的磕碰风险。

梅赛德斯-奔驰主动式盲点辅助系统能够在行驶中监测相同行驶方向的侧方道路,及时发现驾驶者在换道过程中来自侧方潜在的危险,并结合驾驶者反应的实际情况采取不同形式的提示和辅助。

主动式盲点辅助系统的雷达传感器可监测车辆两侧和后部的隐蔽区域。当换道时,一旦在盲点区域探测到另一道路同向行驶的车辆,则相应外部后视镜中将亮起醒目的三角指示灯;如果驾驶员没有注意到该警告并操作转向指示灯,警告信号将开始闪烁,并发出声音警告;此时若驾驶员仍未采取措施继续开始变换车道,系统将主动对一侧轮胎进行制动干预车辆指向使离危险区域,从而避免或减轻事故发生。

网易科技等

全球超算PK:欧洲最强电脑性能只是中国2.5%

超级计算机目前已经成为各国科技“军备竞赛”当中最热的领域之一。因此,每次全球Top 500计算机榜单发布的时候都会引来媒体的关注。

其中,中国近些年在超级计算机领域所取得的成绩有目共睹。而全球范围内,超级计算机有发展到了怎样一种地步呢?

美国是超级计算机领域的传统强者,美国的电脑在前100名中频频出现,占据了第3、7、12、15、16、19-21等诸多位置。共占据了31位。

不过,近些年中国的已经在榜单的第一梯队中取代了美国的位置。中国在前100名中分别占据了第1、2、42、67、74、77、78、86、91和第96的位置。

在Top 500中排名第1位的是中国的神威太湖之光,它使用了中国自己的处理器(申威26010),峰值速度达到了125435.9TFlops/s。 而排名第3的美国克雷公司使用AMD皓龙处理器的超级电脑峰值速度“只有”27112.5 TFlops/s。这大致上只是中国太湖之光的22%。

报道称,欧盟最好的超级电脑是排在第33位的汉堡的Mistal,速度为3147.8TFlops/s,仅仅是太湖之光的2.5%。也就是说欧盟性能最强的电脑只能达到中国超级电脑性能的2.5%。

第五级自动驾驶:大众使用量子计算机解决拥堵

第五级自动驾驶意味着全工况、全天候的完全自动驾驶,对数据处理能力要求极高。如今,大众公司将量子计算技术用于汽车驾驶,让第五级自动驾驶的实现更近了一步。

近日,大众官网宣布,大众与量子计算公司D-Wave合作后,双方数据科学家处理了10000辆北京出租车的数据,借助量子计算机选择优化路径,这10000辆出租车运营里程明显减少,对于缓解交通拥堵效果显著。

大众数据科学家Florian Neukart向大众官网表示,北京的交通优化项目成功展示了量子计算如何智能地疏导大都市车辆拥堵,项目结果使公司对量子计算的进一步应用更有信心。另有大众IT专家预计,量子计算还将被用于自动驾驶、提供移动智能方案、机器学习、智能工厂等领域。

第五级自动驾驶要求车辆可以在任何道路、任何环境下运用自动驾驶技术行驶,而这对数据处理提出极高要求。

芯片巨头英特尔副总裁、自动驾驶部门总经理Kathy Winter曾向美国媒体EE Times表示:

对于第二级自动驾驶(部分自动化驾驶)和第三级自动驾驶(条件式自动化驾驶),汽车需要达到每秒一兆次的浮点运算处理能力、数亿画素以及GB级的储存容量。而在2025年以前,当第五级自动驾驶(全自动化驾驶)车辆出现时,处理需求将再增加十倍,达到数十亿画素以及TB级的储存能力。

量子计算机的出现,有望满足第五级自动驾驶的数据处理要求。量子计算机解决复杂问题的速度比传统超级计算机快出许多倍。随着计算任务的复杂程度、计算数据量成倍增长,传统计算机明显吃力,而量子计算机依然能快速的在资源给定环境下找到最优化方案。

大众集团是第一个采用量子计算技术的汽车制造商,与大众合作的D-Wave是世界唯一一家将量子计算技术付诸商用的企业。除了大众,D-Wave的客户还包括洛克希德马丁、谷歌、美国航天局(NASA)等。D-Wave总裁Robert Ewald表示:在短时间内,大众集团的专家们成功创建和测试了我们量子计算机的一个重要算法,用于提供优化方案。在未来,大众会将汽车、数据处理技术用于解决更加复杂的问题,我们期待取得重大进步。

大众集团CIO Martin Hofmann也表示:和D-Wave的战略合作,让我们学到了如何有效使用量子计算技术,未来大众集团的智能化进程将迈出一大步。

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6)TransportationResearch Part F: Traffic Psychology and Behaviour

Volume 45, In Progress (February 2017). 第8篇

Mike Blommer, Reates Curry, Radhakrishnan Swaminathan, Louis Tijerina, Walter Talamonti, Dev Kochhar, Driver brake vs. steer response to sudden forward collision scenario in manual and automated driving modes[J]. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 2017, 45: 93-101.


7) Accident Analysis& Prevention

Volume 99, In Progress (February 2017). 第9篇

Haojie Li, Daniel J. Graham, Pan Liu, Safety effects of the London cycle superhighways on cycle collisions[J]. Accident Analysis & Prevention, 2017, 99(A): 90-101.  Psychology and Behaviour, 2017, 45: 93-101.


8)《交通运输工程学报》Journal ofTraffic and Transportation Engineering

2016年06期. 第 13篇

高天智,陈宽民.临时养护区CMEM模型的微观仿真参数标定[J].交通运输工程学报,2016,16(06):114-124.

GAO Tian-zhi,CHEN Kuan-min.Microscopic simulation parameter calibration of CMEM model for temporary maintenance zone[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2016,16(06):114-124. (in Chinese)


9)《中国公路学报》China Journal of Highway and Transport

2016年12期. 第18篇

禹海涛, 萧文浩, 袁勇, 刘洪洲, 蒋至彦. 沉管隧道接头减震耗能装置设计与试验验证[J]. 中国公路学报, 2016, 29(12): 142-148.

YU Hai-tao, XIAO Wen-hao, YUAN Yong, LIU Hong-zhou, JIANG Zhi-yan. Design and Experimental Verification of Seismic Mitigation and Energy-dissipated Equipment for Immersion Tunnel Joint[J]. China Journal of Highway and Transport, 2016, 29(12): 142-148. (in Chinese)


10)《交通信息与安全》Journal of Transport Information and Safety

2016年06期. 第3篇

靳秋思,张远景,宋国华,程颖,于雷. 基于交通运行指数的速度分布聚类与排放测算[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(6): 15-21

JIN Qiusi, ZHANG Yuanjing, SONG Guohua, CHENG Ying, YU Lei. A Clustering Analysis of Speed Distributions and Emission Estimation Based on Traffic Performance Index[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(6): 15-21. (in Chinese)

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