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AI每日精选

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行业动态

调查显示中国88%员工信任机器人超过经理根据美国甲骨文公司和研究机构 Future Workplace 联合发布的一份研究报告表明，很多员工都愿意在工作场所接受人工智能（AI）。调查显示，全球 64% 的受访者表示，他们宁愿相信机器人而不是经理。与科技相比，亚洲员工对人类同事的不信任程度更高。例如，89% 的印度工人和 88% 的中国工人表示，宁愿相信机器人而不是他们的经理。（新浪财经）

旷视科技推进香港IPO计划，力争11月初举行上市聆讯知情人士称，旷视科技在推进在香港 IPO 的计划，力争 11 月初举行上市聆讯。今年 8 月 25 日，旷视科技在港交所递交 IPO 招股书。（彭博）

投融资

「极睿科技」获红杉领投的亿元级A轮融资，用人工智能改造万亿服装业机器之心 10 月 16 日消息，人工智能企业「极睿科技」已于近日完成亿元级 A 轮融资，由红杉资本中国基金领投，图灵创投跟投，老股东全部加持。本轮资金将用于继续优化产品、拓展客户、快速建立行业壁垒。这是一家将人工智能技术落地于时尚、零售行业的科技公司，成立于 2017 年，核心团队成员来自清华大学计算机系人工智能国家重点实验室。

现代将在自动驾驶和电动汽车上投资 350 亿美元 10 月 16 日消息，现代汽车周二表示计划到 2025 年之前向「未来出行技术」投资 41 万亿韩元（约合 350 亿美元）。这家韩国最大的汽车制造商正在加速努力，以期在自动驾驶汽车竞赛中迎头赶上。现代汽车表示，这项投资计划覆盖的领域包括自动驾驶、智能网联和电动汽车。上个月，现代汽车集团宣布与自动驾驶技术供应商 Aptiv（安波福）签署合作协议，成立自动驾驶合资公司。现代汽车及其旗下现代摩比斯（hyundai mobis co。）和起亚汽车（kia motors corp）共同投资了 16 亿美元现金。现代的计划也得到了韩国政府的支持。韩国政府周二表示，计划在 2021 年至 2017 年期间支出 1.7 万亿韩元，以提升自动驾驶汽车技术。

「慧联无限」完成数亿元C轮融资，通服资本领投，旷视科技等跟投 10 月 16 日消息，中国物联网领域 LoRaWAN 技术提供商武汉慧联无限科技有限公司与中国通信服务股份有限公司举行战略合作及投资签约仪式，并公布慧联无限 C 轮融资信息，融资金额达数亿元。本轮融资由通服资本控股有限公司领投，旷视科技、博将资本跟投，老股东华创资本持续跟投。未来，双方将在战略性智慧城市领域建设（或运营）项目达成一系列合作。

产品与应用

Uber 前总监开发可以自动驾驶的电动踏板车优步公司前业务发展总监德米特里·谢韦连科（Dmitry Shevelenko）正在开发可以自动驾驶的踏板车。现在他是 Tortoise 的总裁兼创始人（与共同创始人 David Graham 一起），他创造了使人们能够远程控制电动踏板车的技术，将电动踏板车引导到他们的家中或城市和郊区的指定踏板车停车位。他说，这不仅将解决共享电动踏板车的街道混乱和便利性问题，还将解决其运营商的财务困境。（fastcompany）

意大利Vespa的制造商推出货运机器人Gita，售价3,250美元意大利脚踏车品牌 Vespa 的制造商比亚乔（Piaggio）—其旗下的创新实验室 Piaggio Fast Forward 推出了其首个消费产品：Gita。这种球形的小型机器人可以随身携带重达 40 磅的行李。比亚乔设想人们可使用它来携带杂货、健身器材或儿童和宠物玩具，以便他们花更多的时间免提行走。Gita 于 2017 年首次发布时成为头条新闻，此后公司又增加了（以及淘汰了）一些功能。一方面，它不再能自主移动，而是只能通过视觉传感器跟在前面的任何人身后。之前每小时 22 英里的最高时速现在也已被缩减为每小时 6 英里，这可能是基于它只能跟随前方的人行动而不能独自导航环境而考虑的。(The Verge)

休斯顿大学研究人员构建具有神经功能的软体机器人结合软体动物特征与材料和电子技术的进步，美国和中国的研究人员开发了一种包含可伸展晶体管并具有神经功能的机器人设备。休斯顿大学机械工程副教授、德州超导中心首席研究员 Cunjiang Yu 说，这项工作代表了假肢开发的重要一步，该假肢可以直接与生物组织的周围神经连接，为假肢提供神经功能，以及研究可思考和做出判断的软神经机器人。这些发现对神经修复以及神经形态计算具有影响，神经形态计算是一种新兴技术，具有潜力通过模拟神经网络电行为设备使用少量能量进行大量信息处理。（Science Daily）

研究与技术

伯克利大学 BAIR 实验室新研究，具有 Keras 和 Tensorflow Eager 的功能性强化学习近日，美国伯克利大学人工智能实验室更新博客。文章介绍道，研究人员探索了用于实现强化学习算法的功能范例。即，开发人员将其算法的数值编写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。该研究论文分享了如何在 RLlib 的策略构建器 API 中实现这些想法，从而消除了数千行「glue」代码，并为 Keras 和 TensorFlow 2.0 提供了支持。

布朗大学新研究：利用低成本教学用无人机平台实现高级自主功能来自布朗大学的研究团队近日发表了一篇名为「低成本教学用无人机平台的高级自主功能」的研究，以下是该研究的完整摘要分享：PiDrone 是为配合机器人入门课程而创建的四旋翼平台。学生从头开始构建自动飞行机器人，并通过作业和项目学习对其进行编程。现有的教育机器人并没有如高级计划以及制图等明显的自主功能。该研究团队提出了一种用于自动飞行机器人的硬件和软件框架，其中所有用于自动化软件都可以在无人机上运行，并以 Python 实现。研究人员首先提出了无味卡尔曼滤波器（UKF），用于精确的状态估计；接着介绍了用于同时定位和映射（SLAM）的 Monte Carlo（MC）定位以及 FastSLAM 的实现；还测试了 UKF，本地化和 SLAM 的性能，并将其与运动捕捉系统提供的地面真实情况进行了比较。评估表明，该自主教育框架可以在 Python 的 Raspberry Pi 上快速且准确地运行，使其非常适合在教育环境中使用。

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