Waymo叒有新合作伙伴沃尔沃了这次还是个“独家”

雷锋网按,美国时间本周四,Waymo 发推文官宣新的合作伙伴。“Waymo 现在是沃尔沃汽车集团的全球独家 L4 合作伙伴。通过双方的战略合作,我们将聚焦于 Waymo Driver 与全新打车服务电动平台的整合。”

这也意味着,沃尔沃将首先用上 Waymo 十年磨一剑的自动驾驶技术,并在未来某个时间在一些市场落地自动驾驶打车车队。更重要的是,未来沃尔沃旗下的电动性能车品牌 Polestar 与专攻中国市场的领克品牌也能一同受益。

值得一提的是,特雷兹在UFC的战绩并不突出。可即便如此,收拾一般的地痞流氓,也算绰绰有余了。只能说,遇到这些MMA专职“茬架”的“受害者”,应该是歹徒“职业生涯”中最大的“不幸”吧。(完)

在 Rainbow Dash 自学行走之后,研究人员可以通过连入控制手柄来操控机器人实现理想的运动轨迹,将机器人控制在设定的环境内。此外,机器人在识别到环境的边界后,也会自动往回走。在特定的环境之外,机器人可能会重复摔倒导致机器损坏,那时候就需要另一个硬编码算法来帮助机器人站起来。

2019年,巴西UFC名将波利亚纳-维亚纳也遇到了像卡内蒂那样的危险。一位男子用硬纸板做成的手枪恐吓她,想从她身上搜刮财物。不过维亚纳识破了他的诡计,向其面部发起了猛烈攻击,直到歹徒求饶,恳请她报警。

除了 Waymo,沃尔沃还与美国 LiDAR 新创公司 Luminar 有深入合作,未来它们还计划面向普通消费者销售搭载该公司 LiDAR 的半自动驾驶汽车,能在高速公路上实现全自动驾驶。据悉,搭载新技术的车型将于 2022 年正式量产。

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(责编:何淼、熊旭)

答辩持续到将近午夜,所有之前作过预案的技术层面的“意外”所幸都没有发生,自己退场等候时长舒一口气。父母在一旁也没有睡,陪我一起等待着,听到答辩委员宣读答辩结果时,只觉得他们一定比我要更开心几分。父母就是这样无比温暖的存在,无论走了多远,家永远是最温柔的港湾。

被MMA选手揍到无法走路的歹徒。

Google 和佐治亚理工学院以及加州大学伯克利分校的研究人员并没有“守旧”。在他们的实验中,从一开始就在真实环境中对 Rainbow Dash 进行训练,这样一来,机器人不仅能够很好地适应自己所处的环境,也能够更好地适应相似的环境。    

“全自动驾驶能前所未有的提高车辆安全,同时为人类的生活、工作与出行带来新革命。”沃尔沃 CTO Henrik Green 在声明中写道。“我们与 Waymo 的战略合作为沃尔沃、Polestar 和领克品牌开启了全新的商业机遇。”

事后,维亚纳表示:“当时我感觉他很害怕,而我很冷静。”

就在此时,强盗向他开了枪,卡内蒂赶紧找地方躲避。但是一颗子弹击中了他的胸膛,另一颗子弹掠过他的腹部。在卡内蒂的哥哥和教练到达现场之前,歹徒落荒而逃。

沃尔沃是 Waymo 的第四个合作伙伴。此前,自动驾驶巨头还和菲亚特-克莱斯勒、路虎-捷豹与雷诺-日产有过合作。未来几年里,沃尔沃计划发布一系列电动车型,包括 XC40 Recharge 和 Polestar 2。

在这起可怕的抢劫案发生之后,网友都纷纷向卡内蒂送去了祝福,同时也表达出对他矫健身手的佩服。还有一些网友,想起了此前在社交媒体上引发热议的马保国——一位自称为“浑元形意太极掌门人”的所谓“武术大师”。

Google 在该研究中的负责人 Jan Tan 告诉媒体,这项研究花费了大约一年的时间才完成。他说道:

尽管 Rainbow Dash 能够独立运动,这并不代表研究人员可以对其“撒手不管”。在一个环境中学习行走的最开始,研究人员仍需要对 Rainbow Dash 手动干预上百次。为了解决这个问题,研究人员限定了机器人运动的环境,让其一次性进行多重动作训练。    

疫情之间的毕业季,有点难,有点未知。无论最后会迎来怎样的告别和落幕,都算是另一种意义上的特别纪念。

我们有兴趣让机器人能够在各种复杂的现实世界环境中运动。不过,要设计出能够灵活处理多样性和复杂性的运动控制器十分困难。    

作为职业综合格斗运动员,他们的拳头无疑是具有威慑力的。如果有人试图对他们图谋不轨,轻则是被吓跑,重则可能就是被打得鼻青脸肿,跪地求饶。

说起 Uber,它们与 Waymo 之间可是有段故事的。当年,因为商业机密问题 Waymo 还曾将打车巨头告上法庭。最终,Uber 只能赔钱了事。不过,商业战场上哪有永远的敌人,Uber 经过一番调查发现自家自动驾驶技术依然有 Waymo 的影子后,甚至可能会转向花钱购买“死对头”的技术授权了,否则它们可能还是要大费周章对自家技术进行设计上的更改。

宅家抗“疫”的日子里,虽然情绪时有波澜(跟所有关切疫情的人们一样),但写论文的物质条件倒还比在京时好了不少:父母拿出了我高考前的待遇投喂我,在自己即将三十岁时忽然感觉有点“养大变小”(方言)。导师隔几天就会跟我们开视频会议,一方面关切我们的论文或者科研进度,另一方面也悉心照顾着我们的身心健康。作为师门里今年的博士毕业生,我跟导师的来往更密集一些,线上指导论文倒也没有任何不适之处,只不过我俩都会觉得谈到兴奋之处要能当面聊会过瘾许多。

根据外媒的报道,歹徒向卡内蒂开了两次枪,子弹穿过他的夹克和T恤,卡在了他的胸口。

在以往的此类实验中,研究人员最初都会让机器人通过模拟来学习真实世界的环境。在仿真环境中,机器人的虚拟体首先与虚拟环境进行交互,然后,算法接收这些虚拟数据,直到系统有能力对这些数据“应对自如”,一个搭载系统的物理形态的机器人才会被放置到现实环境中进行实验。这种方法有助于避免在试错过程中对机器人及其周围环境造成损害。    

媒体拍下的画面显示,这名劫匪被带走时,一度连路都走不稳,走几步还要坐在地上休息。想必当时的他,应该对警察的拘捕充满“感激”。如果警察没有及时赶到现场,这名不法分子在一群硬汉手下会有怎样的后果,真的不好说……

当然,这位歹徒并不是被揍得最惨的一位。他的“对手”好歹只有维亚纳一人。2017年,美国加州一男子持枪抢劫时,竟然不慎“误入”了培养MMA选手的健身房,他的脸蛋可想而知有多么惨烈。

早在2014年,墨西哥MMA选手约瑟夫-特雷兹就曾与四名入室劫匪展开徒手搏斗,其中一名劫匪被特雷兹刺死,还有一名被打成了重伤。而这位格斗选手只是受了一点轻伤。

我的答辩定在5月20日晚上,这个日子本身也很难让人不印象深刻。导师还在师门大群里发了会议邀请给我鼓劲,请大家一同来见证这场在“云端”的博士论文答辩。要说真正感到答辩前夕的紧张,是在做完充足准备后的答辩当天。用我爸的话来说,我这一整天都在来回踱步、自言自语。不过真到答辩跟前,我才发现父母其实比自己更紧张:一来,他们想过见证我的毕业典礼,却怎么也没想到还能见证我的论文答辩;二来,因为理解我这一路走来的复杂心路,他们对好结果的期待或许比我更热切。只记得和父母早早地吃完了晚餐、调适网络,他们担心会影响我答辩,细心地关掉了所有可能占用无线网的终端,提前洗了澡正襟危坐一旁,感觉比我还要正式许多。

被送进医院的卡内蒂。

这里所讲的 L4 恐怕大家已经不陌生了,到了这个级别后,车辆就能在无人干预的情况下自主行驶了,但与最高级的 L5 相比,L4 还是有特殊的地理位置与固定条件限制,比如好天气。现在,Waymo 在凤凰城郊区已经有一些 L4 自动驾驶汽车上路运营了。

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博士论文的答辩流程本来就复杂,没有任何经验可以参考的“云答辩”,让所有人感到焦虑。学校、学院制定了严密的方案,并不能因为答辩形式的变化而对考核流程、标准有任何懈怠。除了学院前后几轮模拟外,我们同学之间也担心流程细节“掉链子”,反反复复进行了若干遍的互相模拟,大家经常在群里开玩笑:往年这时候大家都忙着紧张答辩可能遇到的难题,今年光是盯着流程了,紧张都要被忘掉了。

过年原本的计划是认真玩耍,休息两周再回到论文的收官阶段。所以,也完全没有带任何文献资料回老家(我的博士论文与历史相关,脱离了史料寸步难行)。谁会想到,这一趟回家却足足待够了五个月。摆在眼前的难题是,过去几年间搜集的几个书架的文献或史料,在短时间内都无法取回。要感谢旧书网帮我解决了这个棘手问题,临时下单论文尾声要用到的文献,没想到疫情期间的物流格外给力,完全接上了我的写作进度。

为了解决这个问题,Google 近日和佐治亚理工学院以及加州大学伯克利分校的研究人员联合发表了一篇论文,详细介绍了他们如何成功地构建了一个通过 AI 以自学走路的机器人。他们给这只四足小机器人起了个可爱的代号“Rainbow Dash”。     

然而,让机器人在人类世界中行走是一个至关重要的课题,它们可以代替人类探索地球上不同的地形或未被人类探索过的地区,比如太空。但由于该机器人依赖于安装在其上方的动作捕捉系统来确定位置,该装置暂时还不能直接用于现实世界。    

就这样,我忐忑却也平稳地继续着自己的毕业之路:修改、定稿、提交答辩申请、送匿名评审。四五月最关心的是,疫情过去后是不是还能如约见面、线下答辩?毕竟对广大博士生来说,漫长的答辩后留下的那一帧合影的意义弥足珍贵。不太记得那个月问了导师多少次这种可能性,不过世界范围内的疫情起伏不定,最终等来的还是一份留有遗憾的通知――“云答辩”要来了。

在过去的几年里,料想过无数种关于答辩的场景,怎么也没有想到最终全靠“网络一线牵”。朋友问:你等了很久的博士毕业,这一趟会有什么不同的感觉?我当时的反应是,以前的博士写答辩信息都是××楼××室,我为什么写的是“在线会议”啊?转念一想,又还有什么仪式比这段特别体验更值得被镌刻进我最后的学生时代记忆呢?

据了解,关于调整的具体种类,主要是随着产业改造升级和节能降耗技术水平的提高,已经不再属于“两高一资”类、符合产业发展政策的产品。商务部将在充分征求有关部门、地方、行业和企业意见的基础上研究确定。

根据世界纪录,婴儿从爬行到学会行走的最快速度是 6 个月,而根据论文中的测试数据显示,Rainbow Dash 平均只需要大约 3.5 小时来学习向前、向后和左右转弯等运动——在坚硬平坦的地面上,该机器人学习走路需要 1.5 个小时,在由记忆海绵材质的床垫上大约需要 5.5 个小时,在镂空的地毯上大约需要 4.5 个小时。   

雷锋网了解到,接下来,研究人员希望他们的算法能适用于不同种类的机器人,或适用于多个机器人在同一环境中同时进行学习。研究人员相信,破解机器人的运动能力将是解锁更多实用机器人的关键——人类用腿来走路,如果机器人不会使用腿,它们就不能在人类世界中行走。    

具体来说,该机器人使用深度强化学习,即结合了深度学习和强化学习两种不同类型的 AI 技术。通过深度学习,系统可以处理和评估来自其身处环境的原始输入数据;通过强化学习,算法可以反复试验,以学习如何执行任务,并根据完成的程度来获得奖励和惩罚。也就是说,通过上述的这种方式,机器人便可以在其不了解环境中实现自动控制策略。     

“新的合作并不会影响沃尔沃与 Uber 此前的协议。”沃尔沃发言人说道。“我们依然会为 Uber 提供相关车辆。”

不过,环境虽然容易建模,但通常耗时长,而且现实环境中充满了各种意想不到的情况,因此,在模拟环境中训练机器人的意义有限。毕竟,此类研究的最终目标恰恰是让机器人为现实世界的场景做好准备。

许多读者可能还注意到了,Waymo 的官宣里可是有“独家”二字,可惜它们并未对此进行详细解释。从声明中的简短话语来推断的话,这里的独家合作应该指的是 L4 自动驾驶软件,可能双方在进行联合研发并分享了一些关键的敏感信息。也许,双方已经签了技术授权协议。

不过,这位“大师”在此前的一场比赛中,30秒之内就被一位业余搏击爱好者KO。以“马大师”的功夫来看,如果他路遇歹徒,恐怕是无法像卡内蒂那样虎口脱险的。

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此前,沃尔沃在自动驾驶领域的合作伙伴是 Uber,双方还计划 2019 年部署自动驾驶出租车队。不过,2017 年 Tempe 那场致命车祸后,计划便被彻底搁置。当然,现在双方依然有合作,去年两家公司还推出过共同研发的自动驾驶版沃尔沃 XC90 呢。

当天,职业选手鲍威尔正好在现场,他趁男子不备时一脚踢飞他的枪。接着众多好汉上前就是一顿暴打。男子被警方逮捕后,满脸是血,步履蹒跚地走出健身房,最后被送往医院治疗。