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科学新闻早餐 (04.23周日)

2017-04-22 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

  • 科技时评:共享单车“共享”了什么?

  • 施普林格撤稿 中国科协:出版集团也有责任

  • 天舟一号与天宫二号顺利完成自动交会对接

微信论科教

  • 超85%将被淘汰!中国工程院2017年院士候选人解读

  • 4月21日:一周最受关注论文排行榜

  • MIT调研显示:机器学习广泛应用于商业领域

  • 人工智能的种族主义源于算法,若现在不解决未来将更难

  • 或是史上最牛新品 苹果无人驾驶技术曝光

网易科技等

  • 阿里抢滩共享单车ofo宣布获蚂蚁金服D+轮战略投资

  • AI对供应链物流有啥影响 听这位业内大牛给你解释

  • 无人汽车最重要部件之一激光雷达有望大幅降价

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

科技时评:共享单车“共享”了什么?


据新华社北京4月21日电披露,北京共享单车已接近70万辆,注册用户近1100万。


似乎一夜之间,北京的交通出行就被改变了。平时以电动自行车为运载工具的骑行族,几乎都更换为短时租用的共享单车;平时为赶公交、地铁的公行族,再也不为从家到车站,从车站到单位这两个最后一公里发和愁,共享单车给公行族带来的便利简直爽到翻;即使那些坚持开车出行的车行族们,也开始青睐共享单车之便利,尤其是短距离出行和拥堵时段出行,共享单车之优势更是彰显无二。


共享单车是新生事物,是我们尚未充分认知便被普及的事物,其甫一出现,惊鸿一片,也“京骂一片”,更是考验了很多人的道德底线和为人操守。风刮过,雨下过,共享单车并没有萎缩,相反倒真的成为燎原之势。


目前,ofo已经投放国内75个城市;摩拜投放国内50个城市,今年计划在100个二、三线城市投放车辆。


其实,认知共享单车之价值,核心在于它提供了什么“共享”。


共享之一是资源。大城市发展至今天,土地、道路资源骤然紧张,而大量资源又被停放车辆占用,多数私家车辆一天用两个小时,停放却需要22小时。共享单车的平均使用时间已超过8小时,效率是私人产权车辆的4倍,由此节约出的土地和道路资源量将是巨大的。


共享之二是绿色。雾霾频发,癌症多发,生态恶化,谁之罪?除了各种各样的理由之外,我们出行的方式和工具,同样是不可忽视的重要原因,汽车尾气排放和过载的汽车数量,使北京这样的大城市到了崩溃的边缘。为此,我们发展公交,我们实行限购,我们实行限行,我们实行进京限制,可为什么收效甚微?可是,共享单车出现才几个月的时间,北京的自行车出行已达到了30%以上。可见,方法对了头,效果自然不用愁。


共享之三是信息技术。在一个信用体系建设不完善,公民道德水平还比较低下的社会搞共享单车,是脑子进水了还是脑洞大开?曾记否,几乎每个北京家庭都丢过不止一辆自行车,很多人放弃自行车出行就是自行车屡丢不止;曾记否,天坛公园公厕的厕纸屡放屡丢,直至安装上人脸识别装置,大妈们才收手。共享单车的创建者不怕这些吗?其实,我们都是杞人忧天了。如今物联网技术可以精准地采集到使用者信息,智能化技术可以精确地锁定使用者身份和行为。信息技术驱散了黑暗,一切共享单车的参与者,都是在阳光下的活动的,还有违规而不被发现的空间吗?奉劝那些无知无畏者,再不要恣意而为了,现在ofo大部分车辆采用机械锁,可手机定位;摩拜、小蓝等车辆采用智能锁,车载定位系统。


共享之四是道德。法律是规范化了的道德,道德是心中敬畏的法律。共享单车初始阶段呈现出来的种种乱像,确实把不少人的丑陋之处展现出来,同时也让我们更多地看到了更多的参与者德行的光辉。逐渐减少的单车损毁、私自上锁、乱停乱放等,让我们看到一个有序社会的重建,让我们看到道德底线的抬升,让我们看到道德共享机制的回归。


一个小小的共享单车,诱发了共享经济时代的到来。无论从技术,从经济,从政治视角看,共享单车现象,都将深刻地改变着未来社会演进的方向和形态。我们欢欣这种变化,我们拥抱这种进步,我们期待更多“共享经济”事物的出现。


施普林格撤稿 中国科协:出版集团也有责任


近日,施普林格出版社一口气撤掉《肿瘤生物学》杂志2012-2016年发表的107篇论文,全都来自中国。(包括复旦、浙大、中南、上海交大等等)


作为中国科技工作者的群众组织,中国科协高度重视此次事件,有关党组领导第一时间会见施普林格·自然出版集团大中华区总裁安诺杰一行,就撤稿事件进行坦诚深入交流。


中国科协认为,论文因虚假同行评审问题被撤,应该以适当方式让公众了解撤稿事件中各方主体的责任。作者和“第三方”中介确实存在不可推卸的责任,但2015年撤稿事件发生后,出版集团没有采取积极有效措施防止类似事件发生,出版集团和期刊编辑存在内控机制不完善、审核把关不严格等问题,理应对此承担责任。


中国科协希望,出版集团能够尽快完善内控机制,加强对期刊的管理,把问题论文处理在发表之前,而不是发表之后一撤了之,同时高度警惕以经济利益为目的、与“第三方”机构有勾结的“掠夺性期刊”。中国科协愿意加强与施普林格在出版诚信领域的交流与合作,共同维护国际科技期刊出版诚信。

天舟一号与天宫二号顺利完成自动交会对接

4月22日12时23分,天舟一号货运飞船与天宫二号空间实验室顺利完成自动交会对接。这是天宫二号自2016年9月15日发射入轨以来,首次与货运飞船进行的交会对接。


据悉,在科技人员精确控制下,天舟一号货运飞船经多次变轨,于 22 日10时02分转入自主控制状态,以自主导引控制方式向天宫二号空间实验室逐步靠近。


经北京航天飞行控制中心就对接准备状态进行最终确认,天舟一号开始向天宫二号缓缓靠拢。12时16分,天舟一号与天宫二号对接环接触,在按程序顺利完成一系列技术动作后,对接机构锁紧,两个飞行器建立刚性连接,形成组合体。


随后,天舟一号与天宫二号进入组合体飞行阶段,将按计划开展推进剂在轨补加,以及空间应用和航天技术等领域的多项实(试)验。

微信论科教

超85%将被淘汰!中国工程院2017年院士候选人解读

昨天下午(4月21日),中国工程院公布了2017年院士增选候选人名单。经中国工程院主席团审定,最终确定的有效候选人共533位,平均年龄为55.78岁。


各学部候选人情况如下:机械与运载工程学部54人,信息与电子工程学部63人,化工、冶金与材料工程学部70人,能源与矿业工程学部72人,土木、水利与建筑工程学部61人,环境与轻纺工程学部48人,农业学部58人,医药卫生学部67人,工程管理学部40人。


根据院士增选工作日程安排,2017年增选报送材料将在3月31日截止。经过资格审查和形式验收,公布有效候选人名单。6月第1周,各学部第一轮评审,公布进入第二轮评审候选人名单并组织候选人材料公示。7月31日,受理投诉信截止,对进入第二轮评审候选人进行投诉调查。10月最后1周,各学部组织第二轮评审。再经全院全体应投票院士投票终选、主席团审议,确定当选院士名单。


超过85%候选人将被淘汰


据介绍,中国工程院没有公布2017年院士的增选名额,不过明确院士不超过75名,这也意味着超过85%的候选人将被淘汰。此前,2015年中国工程院增选院士70名院士,2013年增选院士51名。


尽管绝大多数院士候选人最终将被淘汰,但是院士候选人人数对高校来说,仍然具有重要意义,体现了各高校最高层次科学家的厚度。


候选人单位


从公布的有效候选人统计结果来看,候选人主要来自各大著名高校、中国科学院、国有企业、解放军系统以及其他科研单位,其中普通高校及其附属医院(不含军校)254人,占比达到48%;企业共有90人,占比17%;解放军系统(含军校)共有39人,占比达到7%;中国科学院28人,占比为5%;其他科研单位122人,占比为23%。


年龄

从候选人的年龄统计结果来看,绝大多数候选人都集中在1950—1960年1960—1970年两个年龄段之间,即50—60岁。只有28人在50岁以下。此外,超过65岁以上的候选人共有24人。


图:中国工程院2017年院士增选有效候选人年龄分布

性别


从候选人的性别上来看,男性占绝大多数,女性候选人仅有38人,占比仅为7%。


提名渠道


从提名渠道上来看,绝大多数候选人都是通过院士提名,通过中国科协提名的只占极少数。


高校候选人主要来自各大工科名校


2017年中国工程院院士有效候选人共有533人,其中来自高校及其附属医院共有254人,另外中国人民解放军系统高校共有20人,因此来自高校的总数为274人,占比超过半数。


从统计结果来看,274名高校候选人分布在115所高校,其中各大著名工科院校入选人数较多。清华大学入选16人,不仅数量稳居第一,而且在各大学部均有不少竞争力很强的候选人。哈尔滨工业大学入选12人,排名第二,不过哈工大候选人所在学部比较集中。浙江大学共有10人入围,排名第三。上海交通大学共有8人入选。此外,北京航空航天大学、同济大学、中国农业大学、华南理工大学和重庆大学均有6人以上入选,这些高校除中国农业大学外,均是著名工科院校。下面来看看各高校数以及入选详细名单情况:

欲知更多详情,请移步:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDUwNjE5NQ==&mid=2652077031&idx=1&sn=593118b3fa6ae10d2bb6742ef32a76d9&chksm=84dc185bb3ab914d09bc833a26a21528439a90fb23087fa654081a8d6909a5bf388b5bb2af1a&mpshare=1&scene=23&srcid=0422axm4QQHFpr48Gsc037Vc#rd

4月21日:一周最受关注论文排行榜


第十名:科学家揭示水稻粒宽与粒重调控新机制


近日,中国农业科学院作物科学研究所万建民院士领衔的水稻功能基因组学创新研究组,在水稻粒宽与粒重调控机制研究中取得重要进展。研究人员经过多年努力,揭示了控制水稻粒宽与粒重关键基因GW5通过调节油菜素内酯信号途径调控水稻籽粒发育的新机制。该项研究成果发表在《自然—植物》上。


第九名:科学家发现第四种晶相最密排列方式


近期,中国科学院合肥物质科学研究院固体物理研究所研究员伍志鲲课题组与国内多个单位合作,在金属纳米团簇结构研究中取得重要进展,发现了一种新的晶相最密排列方式,相关研究结果发表在《自然—通讯》上。


第八名:科学家研发出新型高效低成本钾离子电池技术


近日,中国科学院深圳先进技术研究院集成所功能薄膜材料研究中心研究员唐永炳及其研究团队成功研发出一种新型高性能、低成本的钾型双离子电池技术,有望代替现有传统锂离子电池技术并实现产业化。相关研究成果“一种新型钾基离子电池”)已在线发表于国际材料顶尖期刊《先进材料》上。


第七名:氮化物在极弱光下光电导研究获进展


中国科学院上海技术物理研究所红外物理国家重点实验室研究员康亭亭等在中科院“百人计划”支持下,在“极弱光下氮化物光电导研究”方面取得新进展。研究人员以极限条件(即弱光、极低温、强磁场)下的光电实验物理为主要研究方向,设计以LED(发光二极管)为光源的弱光光电导测量系统,测量InN的光电导行为。所得结果发表在氮化物领域刊物《应用物理学快报》上。


第六名:寒武纪大爆发主幕期间华南未见大规模氧化事件


最近,由中国科学院南京地质古生物研究所向雷助理研究员、张华副研究员等所组成的研究团队,对浙江省西部一口井的钻芯样品进行了系统的地球化学分析,获得的铁组分数据显示,从埃迪卡拉纪蓝田组到寒武纪第四阶荷塘组自始至终都处于缺氧环境,未反映任何氧化水体。相关研究成果发表在国际知名地学期刊《地球和行星科学通讯》上。


第五名:科学家取得量子自旋液体研究新进展


中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家实验室(筹)凝聚态理论与计算重点实验室研究员向涛及其研究组近年来一直在致力于发展一种被称之为“张量重正化群”的多体量子计算方法。最近,他与博士后廖海军,中国人民大学副教授谢志远和瑞士保罗-谢尔研究所教授Bruce Normand等组成的研究团队,在他们2014年提出的一种新的张量网络态的波函数表示基础上,运用张量重正化群方法对Kagome格子上的海森堡模型进行了大规模的数值计算研究。这项研究成果最近发表在《物理评论快报》上。


第四名:石墨烯海绵可快速吸附高黏度浮油


水溅到桌上,可以拿海绵吸,如果石油泄漏到海洋里呢?中国科学技术大学化学与材料科学学院教授俞书宏团队设计出一种具有原位加热和油水分离功能的石墨烯海绵,可快速吸附高黏度浮油。3日出版的《自然—纳米技术》杂志以封面文章对这一成果进行了报道。


季军:浮木阻塞使亚马逊雨林树木减少


亚马逊热带雨林是生物多样性的温床,也是全球二氧化碳吸收器。但这个河道交错的巨大丛林带却每年都在面临威胁,原因可能不仅仅是传统的森林采伐和农耕。现在,研究人员分析了30多年间拍摄的亚马逊雨林卫星照片,发现浮木阻塞导致的洪水可能是被忽视的“杀手”。浮木阻塞是指大块木材部分或完全阻断河道。研究人员将相关论文发表于《地球系统动力学》期刊。


亚军:与青蒿素齐名的雷公藤红素或可治疗肥胖


记者从厦门大学获悉,该校药学院张晓坤教授课题组的一项最新成果在国际一流学术期刊《细胞》杂志子刊《分子细胞》发表,揭示了从传统药用植物雷公藤中分离提取的雷公藤红素调控代谢的重要作用靶点和机制,发现肥胖的潜在治疗方法。


冠军:章鱼具有强大的RNA编辑能力


章鱼、鱿鱼和乌贼经常并不严格地遵循其DNA中的遗传指令,相反,它们利用酶清除RNA中的特定碱基A(腺苷),并且利用一种不同的碱基I(肌苷)替代它们。大多数动物很少使用这种被称作RNA编辑的过程重新编码蛋白,但章鱼等头足类动物在一半以上的转录基因中编辑RNA。在一项新研究中,当研究人员定量和描述头足类动物的这种RNA编辑程度时,发现这种遗传策略深刻地限制了头足类动物基因组的进化。相关研究结果发表在近日出版的《细胞》期刊上。

MIT调研显示:机器学习广泛应用于商业领域


2017年4月5日,据超级计算机机构TOP500报道,由《麻省理工(MIT)科技评论》和谷歌云服务最近完成的一项调研报告显示,世界各地越来越多的、不同规模的企业正将机器学习这项技术纳入企业未来发展战略。


该项研究调查了全球375家企业,其中60%的企业已经开始使用机器学习技术,18%的企业表示在未来两年内将把机器学习纳入企业发展战略,只有5%的企业表示对机器学习技术的兴趣不大。值得关注的是,有约三分之一的企业在机器学习领域取得突破性进展,尤其像谷歌、微软、百度这样的互联网巨头企业更是成为该领域的佼佼者。


对于那些将机器学习纳入工作流的企业来说,四个最热门的应用领域是自然语言处理、文本分类与挖掘、情感与行为分析、图像识别和标记。其他应用领域还包括:数据安全、风险分析、在线搜索、推荐系统、个性化服务和定位系统。此外,自动化机器人、预测规划、智能助理以及精准营销这些新兴领域将在2017年迎来更好的发展机遇。


这次调研发现,部署了机器学习的企业已获得明显的投资回报。与此次调研结果类似,Tata咨询服务公司最近对835位企业高管的调查也显示,84%的高管认为机器学习技术有助于提高企业竞争力,甚至有一半的受调查者认为机器学习是一项颠覆性技术。这些调研结果对机器学习领域的软硬件开发者来说无疑是一个积极的信号。

 人工智能的种族主义源于算法,若现在不解决未来将更难


算法决定了我们生活中的很多东西,但是它在多样性上还有待改进。


替我们的生活做决定的算法越来越多,让我们越来越担心。这些算法决定了我们在互联网上看的是什么、我们多大程度上会变成受害者或者教唆犯罪的人。算法使用数据集合进行校验,但是这些数据集合并不包括各个不同的人群。


这可能是一个令人感到意外的结果:依赖算法做决定本质上具有倾向性。用谷歌、百度、必应等搜索引擎以“手”或者“婴儿”搜索图片,你会发现,这些图片大部分都是白皮肤。


使用bing搜索“婴儿”图片,首屏只有白皮肤婴儿的结果。


全球白网,平衡搜索结果的肤色占比


2015年,平面设计师Johanna Burai在谷歌上搜索人类“手”的图片,发现谷歌搜索最前面的结果只有白皮肤的手。随后,她发起了“全球白网”(World White Web)计划。通过她的网站,照片上传者分享不同肤色的照片,她的网站就可以提供“可选择”的手部图片,用来平衡不同的肤色占比,因此,谷歌等搜索引擎就可以抓取不同肤色的照片。


谷歌说,它的图片搜索结果是网络内容的反映,包括了某种类型的照片出现的频率、它们在网络上添加的描述。这些反映并不涉及它的“价值观”。


使用谷歌搜索“手”的图片,结果也一样。


Burai女士现在已经不维护她的网站了,她相信事情已经有所改观。她说:“我认为事情正在好转,人们看到了问题。当我发起这个计划的时候,人们很震惊,而现在对于这个问题,人们已经给予了更多的关注。”


算法正义联盟,检测算法是否具有偏见


2016年11月,麻省理工学院(MIT)的研究生Joy Buolamwini创办了算法正义联盟(AJL)。她试着在一个项目中使用面部识别软件,但是该软件不能加载她的面部,因为Buolamwini的肤色很深。

她说:“我肤色很深,而当我戴上白色面具的时候,系统更容易识别。戴上面具其实已经不能说是一张脸了,更适合称呼它为模型,而电脑可以轻易读取该模型。”


Joy Buolamwini发现,她的电脑能识别白色面具,而识别不了她肤色为黑色的脸。


这已经不是她第一次遇到类似的问题了。五年前,她不得不让一个皮肤颜色更浅的室友来帮助她。


 “我感慨万千。我很沮丧。因为这是一个五年还没有被解决的问题,”她说:“我很震惊,因为白色面具居然那么容易被识别。”


Buolamwini女士说:“如果给你的系统做测试的人跟你很像的话,你的系统会运行地很好,然而你永远也不可能发现这其中有问题。”她把AJL的反响描述为“巨大且强烈的”。


老师们想要把她的工作展示给学生;研究员想请她检测他们自己的算法是否有偏见的迹象;人们向她报告自己的经历……这些人看起来似乎不少:一位研究员想检测皮肤癌确诊算法是否在深色皮肤中有效。


多样性报告,硅谷巨头们本身不具备多样性


Buolamwini女士认为,这种情况的出现,部分原因是技术行业本身就有着证据确凿的多样性缺失。


每年,科技巨头都会发布多样性报告,它们揭示了严肃的现状。


谷歌2016年1月份的最新数据显示,技术人员有19%是女性,只有1%是黑人。


微软2016年9月的数据显示,17.5%的技术人员是女性,2.7%的技术人员是黑人或者非裔美国人。


Facebook2016年6月的数据指出,美国国内的技术人员有17%是女性,1%是黑人。


有偏向的审美,数据集合单一的缺陷。


去年有一场特殊的选美比赛,它收集了100个不同国家的大约6000张自拍,并让算法来判定选美结果。在44个获胜者当中,只有一个是非白人,极少数是亚洲人。


该选美比赛当中,18-29岁年龄段的女性获胜者之三,没有黑人,其他年龄段也没有。


Beauty.AI网站的首席科学家Alex Zhavoronkov告诉《卫报》,这个结果有缺陷,因为校验人工智能的数据集合不够具有多样性。他同时说道:“如果数据集合中白种人占比过大,那么实际上有可能得到有偏见的结果。”


更严重的是,根据网站Propublica的研究,人工智能软件在美国被用来预测哪一位罪犯可能再次犯罪时,它被发现更容易错误地把黑人罪犯识别为高再犯风险的人,而把白人罪犯识别为低再犯风险的人。


软件公司对该研究表示怀疑。


技术乐观主义者的解决之道


犹他大学计算机学院的副教授Suresh Venkatasubramanian(天呐名字好长)说,趁着问题仍然可见,人工智能的创造者现在就需要行动。


他对BBC说:“最坏的可能就是,事情发生变化了,而我们不再意识到它。换言之,值得关心的是,因为我们视根据算法作决策为理所应当,其中的偏见将从我们承认的人类偏见中,转移到我们不再承认,因此也无法察觉的事物上。”


我们是否创造了具有偏见的机器人呢?


然而他是一个技术乐观主义者。


他说:“所有的算法都表现出种族主义在我看来讲不通。并非因为这不可能,而是因为那不是算法实际运行的方式。过去三四年间,已讨论了关于算法的问题和可能的解决方法。“


他提供了一些方法:


创造更好、更具有多样性的数据集合来校验算法(例如:算法通过处理成千上万张图片进行学习);


分享软件供应商的最好的实践;


构建能够解释决定的算法,从而任何偏见都能够被理解。


Buolamwini女士说:“我现在开始想一个问题,老年人在科技领域也并没有自己的声音,我们有没有检测并确保这一系统对老年人同样有效呢?因为一些超重人士报告了问题,我就想,我们有没有关注并确保这一系统对超重人群同样有效呢?这绝对是击中人们心弦的问题。”


她现在也挺乐观的:“如果人们能够更多地意识到潜在的问题,她对现状的改善充满希望。其实我们所创造的任何技术,它们都是人类抱负和局限的反映。如果我们在包容性上充满局限性,这将会反映在我们开发的机器人上,或着纳入机器人的技术上。”


或是史上最牛新品 苹果无人驾驶技术曝光


iPhone之后,从目前情况看,苹果寻找的下一个风口是电动汽车。前不久,加州监管机构已经批复苹果可以进行无人驾驶汽车测试。


现在,苹果无人驾驶汽车平台的相关培训文件和材料被外媒曝光,其中文档提到,苹果会在不同的环境中测试汽车,包括高速驾驶环境、紧急U形转弯环境和变道环境。


另外,驾驶员还需要能够在遇到“转弯信号和系统行为冲突下”采取合适行动的能力,就是指错误的车道变更请求,同时开发平台用电子设备(比如操纵杆)控制,安全驾驶员随时做好准备干预驾驶,接管汽车。


对于苹果开说,开发一辆整车是困难的,对此有业内分析人士表示,苹果可能会与汽车合作伙伴或者其它伙伴深入整合,策略与Apple TV类似,也就是将苹果技术放进现有产品中。


报道中提到,苹果为了造车正在积极的寻求小伙伴帮忙,比如秘密跟宝马、奔驰等洽谈合作。


网易科技等

阿里抢滩共享单车ofo宣布获蚂蚁金服D+轮战略投资


4月22日消息,今日上午,ofo小黄车宣布获得蚂蚁金服D+轮战略投资,具体金额与占股比例并未透露,双方将在支付、信用、国际化等领域展开战略合作。


值得注意的是,腾讯分别在C+轮、D轮入股摩拜单车,熊猫资本李论曾向网易科技表示,目前腾讯是除摩拜单车创始团队以外的最大股东。3月29日,摩拜单车与腾讯战略合作升级,前者将全方位接入微信。此番蚂蚁金服战略投资ofo,共享单车领域也将呈现阿里系和腾讯系的争夺。


蚂蚁金服集团CEO井贤栋表示:“蚂蚁金服希望通过和ofo的合作,为共享单车行业树立样板,把我们的移动平台、信用、支付、风控和安全能力等全面开放出来,助力整个行业升级和协调有序的发展。”


ofo已经与蚂蚁金服进行了多次业务合作。3月16日,ofo宣布与芝麻信用战略合作,上海地区芝麻信用分650分以上的用户可通过信用授权免押金使用小黄车的服务,4月18日,ofo宣布杭州地区信用免押金。


此前3月的第一天,ofo宣布完成D轮4.5亿美元融资,在此之后ofo创始人戴威和网易科技等媒体沟通时透露,其实这笔融资在春节前就已经完成了,本轮融资将用于加快城市和单车数量的投放步伐,当时戴威称公布的4.5亿美元D轮融资只是开始,后续还会有融资公布。


目前,共享单车战事胶着,继此前共享单车各路玩家先后推出的充值返现活动、免费骑行、免押金战略之后,该领域最大的两个玩家,摩拜和ofo又先后开始补贴钱,前者推出红包车、后者则推出红包区。双方动作频频,发布会更是几乎保持着一周一次的频率举办。


值得注意的是,今天下午(星期六,4月22日),ofo目前最大的竞争对手摩拜单车将在其北京总部举办一周年盛典,据悉应该是摩拜单车有史以来规模最大的一次发布会,据网易科技了解,届时窦靖童也将到场。

AI对供应链物流有啥影响 听这位业内大牛给你解释


4月22日消息,据VentureBeat报道,在下了订单后,每个人都想知道,你的Amazon Prime包裹是如何在几个小时后出现在门口的?这是个非常复杂的过程,涉及到供应商、制造商、批发商、零售商以及终端消费者。这个过程被统称为供应链管理(SCM),其中物流是负责处理商品流动和运输的那部分。亚马逊等电商巨头就专注于物流业务,而Unilever这样的快速消费品领域领先公司则提供全面的供应链管理服务。


就像其他所有数据驱动的行业那样,物流公司与供应链公司都在投资于人工智能(AI)解决方案,以解决他们最紧迫的痛点。无论大小企业,都在涉足创新领域,从机器学习到机器人等。物流崩溃会导致整个供应链断裂,为此公司需要不断寻求改进管理库存、预测价格以及简化操作的方法。财富500强中的多联式运输公司C.H. Robinson的首席信息官扎德·林德布鲁姆(Chad Lindbloom)最近分享了他利用AI解决这些问题的亲身经验。


C.H. Robinson在北美地区最主要的业务就是卡车货运。他们的客户定期外包部分或所有物流业务,还有许多一次性服务,导致公司计划外货运任务激增。令人感到惊讶的是,作为运输公司,C.H. Robinson本身却没有任何车辆。它被称为“货运经纪人”似乎更为恰当,即在想要运送货物的客户和提供卡车运送服务的承运商之间充当运营和金融中间人。提供运输服务的承运商极度分散,从只有一辆卡车的独行侠,到拥有大量车辆的车队等各不相同。


尽管面临这些挑战,C.H. Robinson必须兑现承诺,提前为客户准备好特定价格的货运服务。有时候,他们可能最后一分钟才会得到最终报价,有时候则要求当日送达。


装货成本


价格预测是C.H. Robinson面临的最大业务挑战。line布鲁姆解释称:“在我们这个行业,价格随着季节、月份甚至每天的不同时段都有变化。此外,卡车行驶车道不同,价格也存在差异。举例来说,从俄亥俄州的托雷多前往纽约市与返程所走车道相反,而返回的成本会更低,因为城市中心向制造区行驶没有太多货物可运。”


虽然许多厂商提供AI支持的物流和供应链软件,比如Watson Supply Chain、ToolsGroup以及TransVoyant等,但C.H. Robinson的庞大业务更为复杂,为此要求其开发专门的技术以满足特定需求。此前,定价由人类专家决定,他们拥有丰富的业内经验和市场知识。


在成为C.H. Robinson的首席信息官之前,林德布鲁姆已经在金融行业从业25年,担任了15年首席财务官职位。金融与技术特长相结合,他和自己的团队已经开发出用于预测价格的机器学习模型,就像华尔街的自动交易商开发出的算法。这些模型会研究货运定价历史数据,并将天气、交通以及社会经济挑战等参数加入其中,估算出公平的交易价格。


AI并非总是比市场专家的表现更好,林德布鲁姆认为人类不会被完全取代。他说:“在有些情况下,人类可能会给出更合理的交易价格。但在大多数情况下,这种技术都可以帮助制定公平的市场定价。”他还补充说,高效算法带来的关键好处是信息的民主性和可用性。它无需依赖少数专家就可以给出评估,更多员工可利用机器智能确保他们在市场中的报价,以便确保生意成功,同时确保执行力。

http://tech.163.com/17/0422/13/CIKMNO2600097U7T.html

无人汽车最重要部件之一激光雷达有望大幅降价


据国外媒体报道,全球领先的无人驾驶汽车激光雷达装置制造商Velodyne发布了一款采用全新设计且价格实惠的产品。该无人驾驶汽车的重要组件未来有望迎来显著的降价。


新兴的无人驾驶汽车行业目前多少有点乱。激光传感器对于帮助大多数的无人驾驶汽车观察周围环境至关重要,但该类装置供应不足。当然,这对于那些传感器的生产商来说属于利好。现在,Velodyne发布了一款价格比过往产品便宜得多的新传感器。


多数无人驾驶汽车都使用激光雷达,借助它分析远距离物体表面反射的跳动激光来绘制物理空间。但如今各家公司纷纷涉足无人驾驶汽车领域,使得该行业变得相当红火,致使这种曾经还很小众的硬件的供应商难以跟上市场的需求。即便是自主开发激光雷达装置的公司也面临困难:Uber和Waymo目前因为与它们的自有激光雷达硬件相关的知识产权而卷入了法律纠纷当中。

激光雷达装置是无人驾驶汽车最有特色、最显眼的一个组件:它看上去像是个放置在车顶的特大号咖啡罐,会一边旋转,一边放出激光脉冲。目前最常见的传感器出自Velodyne,该公司的高端型号售价达到数万美元。


但现在Velodyne发布了一款新的固态激光雷达传感器,该产品比现有的机械版本要小一些,而且价格便宜得多。该类设备并不会旋转,而是通过使用电子光束控制来引导激光束。虽然那意味着单个的传感器只能够覆盖120度的视野,汽车因而需要配置三个才能达到可旋转的传感器那样的功效,但它们支持的距离还是最多达到200米。

这种固态设计有几个好处。首先,它们的规格较小(长度5英寸,宽度和高度都是2英寸),所以它们可以安置在挡泥板或者镜子内。其次,它们更为强劲。最重要的一点则可能是,这种新设计要便宜得多,大概便宜数百美元。


这意味着Velodyne将会与其它开发类似的固态激光雷达传感器的公司正面交锋。创业公司Quanergy开发的一款同类产品定于今年9月开始出货,售价250美元。以色列公司Innoviz也计划2018年推出售价100美元的同类设备。与此同时,Velodyne打算今年年底向客户提供样品,2018年底开始全面生产。


很显然,激光雷达装置供应短缺的情况很快就将不复存在,特别是考虑到Luminar等新贵也在尝试进军该市场。


这些公司最终谁将会胜出还有待观察。事实上,现在谁赢谁输或许并不重要:该领域最大的蛋糕最终将会是为量产汽车提供激光雷达系统的大合同。那将不仅仅要看产品的可用性和价格,还要看产品的耐用性——无人驾驶汽车行业目前还没来得及检验这一点。

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