IT思维

据美国科技媒体 Axios 披露的一份美国政府提案：特朗普国家安全官员正考虑让即将到来的 5G 网络国有化，以防中国移动通信技术领先可能对美国带来的的经济和安全威胁。

对众多迈过五万产量门槛都还需要几年时间的自动驾驶公司来说，先做减法，区域化、场景化，可能是一个必须的过程。

自动驾驶生态中的新常态正在打破传统层级式供应链的统治，制造商、一级供应商、二级供应商和三级供应商这种严密的分级正在分崩离析。

当前，AI的竞争已然升级到国家竞争。

纽约为中心的东部湾区已经成为了美国第三大ARVR发展据点

迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。

《欧盟一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）是 20 年来数据隐私条例的最重要变化，它将取代《欧盟个人资料保护指令》95/46/EC，并将协调全欧洲的数据隐私法律，为所有欧盟民众保护和授权数据隐私，并将重塑整个地区的数据隐私保护形式。

这款全自动无人配送车，是由前谷歌自动驾驶项目的两位核心成员朱佳俊和Dave Ferguson带领Nuro团队历时17个月开发的第一款机器人技术落地产品。

最近半年以来，人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移，相伴而生的是全新一代的计算芯片产业全面崛起。

这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。

目前全球共有190多万深度学习与数据挖掘的人才，其中85万都在美国，中国只有5万人，华裔人才有14万。

量子计算这一潜在的革命性技术，已经成为物理学家和计算机科学家长达35年的梦想。在不久的未来，这一领域将迎来重大进展。

在中国，「人工智能」和「移动互联网」一样，受到了大众的普遍欢迎。然而在美国，以 Twitter 和 Facebook 为首的社交网络正在因其算法「纵容俄罗斯散布虚假新闻并操纵选举」而受到大规模的讨伐。

监管趋严是为了保证金融安全，也在重塑支付行业格局，确保健康生长。

自动驾驶车带来无限商机，其中激光雷达吸引了众多玩家投入，而刚在 2017 年底宣布建成年产量百万台新厂的 Quanergy，2018 年又将有大动作，并且都将与中国有关。

商业化的步伐：AI的两条路之争

王坚将城市描述成人类有史以来发明的最大的智能硬件。

当人们回望 2017 年的时候，看到的可能全是人工智能。

创建一个新的数字化语音通常需要两个要素：声源和过滤器。

据彭博社报道，自打去年 4 月从加州车管局（DMV）获得 3 辆自动驾驶汽车的许可后，苹果公司的自动驾驶测试车队已经扩大至 27 辆车。

但因为 Google 目前的 TensorFlow 是目前最多开发者、初创公司、企业使用的架构，因此 Google Cloud AutoML 一推出就引发了热烈的讨论。

本周，Facebook发生了一件大事。LeCun卸任FAIR负责人，担任Facebook首席AI科学家。领导层变更暗示了Facebook在人工智能方向上的转变。

聘请人类AI编辑，这一举动似乎意味着，Facebook开始用人类来补充AI数据偏差带来的问题。

本文想要简单介绍下人工智能和区块链技术融合使用时的一些潜力，以及讨论下相关的标准定义、面临的挑战、这样做的好处以及在该领域一些有意思的玩家。

毕马威的这项研究前瞻性十足，它不但对各国为自动驾驶做出的努力进行了评分，还从一个侧面提醒了准备不够充分的国家如何提升自己。