CNET科技資訊網(wǎng) 3月9日 北京消息:滴滴出行今日宣布在硅谷成立滴滴美國研究院,主攻大數(shù)據(jù)安全和智能駕駛等先進(jìn)技術(shù)研發(fā)。研究院落戶加利福尼亞硅谷山景城(Mountain View),距離蘋果的兩個(gè)Cupertino園區(qū)不到10英里,這也是滴滴出行在海外建立的第一個(gè)實(shí)驗(yàn)室。
美國研究院由滴滴研究院副院長弓峰敏領(lǐng)導(dǎo),目前已有數(shù)十位杰出的數(shù)據(jù)工程師和研究人員加盟,包括世界頂級(jí)安全專家查理·米勒(Charlie Miller)負(fù)責(zé)智能駕駛安全項(xiàng)目。預(yù)計(jì)今年滴滴美研團(tuán)隊(duì)規(guī)模將有大幅提升。
查理·米勒被業(yè)界譽(yù)為 “全球最杰出的安全專家”。公開資料顯示,他曾就職于蘋果、Twitter、Uber等公司,還撰寫了三本信息安全有關(guān)書籍,四次獲得CanSecWest Pwn2Own大賽冠軍。在2015年,查理成功對(duì)吉普切諾基車型進(jìn)行了遠(yuǎn)程控制實(shí)驗(yàn),一度震動(dòng)汽車界,從此被認(rèn)為是最有可能改變汽車歷史的安全工程師。
美國時(shí)間3月8日凌晨,查理對(duì)外發(fā)聲,稱“非常興奮能加入滴滴美國研究院,負(fù)責(zé)保障智能駕駛的安全性,不斷升級(jí)優(yōu)化,抵擋來自外部的威脅。在加利福尼亞,我們有很多杰出的科學(xué)家正在一起工作,也歡迎更多的人才加入。”
查理將在滴滴美國研究院主要負(fù)責(zé)核心前沿業(yè)務(wù),如保障智能駕駛的安全性,保護(hù)車輛上的代碼不受侵犯,讓開發(fā)、測(cè)試、審核過的代碼高效安全地為車主和司機(jī)服務(wù)等。而在談及為何加入滴滴時(shí),他本人表示,當(dāng)前智能駕駛領(lǐng)域并未有明確的單一的領(lǐng)先者,這還是一個(gè)開放的賽場(chǎng):“滴滴完全有能力成為人工智能、智能駕駛等領(lǐng)域的主要參與者”。
據(jù)官方信息稱,滴滴美國研究院將以云安全、 深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺及圖像學(xué)、智能駕駛等領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用為主要課題,并持續(xù)把研究成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,為更多城市打造整體出行方案。
由此,滴滴也將構(gòu)建一個(gè)全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),吸引科研人才。據(jù)悉,此前2015年5月,滴滴就正式成立機(jī)器學(xué)習(xí)研究院,將機(jī)器學(xué)習(xí)大規(guī)模應(yīng)用在出行領(lǐng)域;去年4月,滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)研究院升級(jí)為滴滴研究院, 試圖通過機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法,最大化利用交通運(yùn)力,緩解城市擁堵。
對(duì)于滴滴的國際化布局,滴滴出行創(chuàng)始人、董事長兼CEO程維表示,滴滴的國際化戰(zhàn)略不僅著眼于為全球更廣泛的社群提供出行服務(wù),也包括構(gòu)建跨境科研網(wǎng)絡(luò),“當(dāng)前,全球交通和汽車產(chǎn)業(yè)正面臨變革,滴滴已經(jīng)投資于全球五大共享出行領(lǐng)袖。基于出行數(shù)據(jù),滴滴正在迅速驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)的迭代升級(jí),與城市管理者共建智慧交通體系,創(chuàng)造未來出行新生態(tài)。”
也是在今天,滴滴出行CTO張博在硅谷出席全球首個(gè)智能駕駛車開源項(xiàng)目——“滴滴-UDACITY無人駕駛大挑戰(zhàn)”啟動(dòng)式時(shí)表示,未來十年,滴滴將利用全世界最豐富的出行數(shù)據(jù),在三個(gè)層面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破:改變?nèi)伺c汽車之間擁有和使用的關(guān)系,引領(lǐng)新能源汽車和新智能駕駛安全技術(shù)的應(yīng)用,并將大數(shù)據(jù)能力系統(tǒng)地應(yīng)用于交通基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化。
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騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。