2018年5月11日星期五

Pony.ai设立人工智能研究院:姚期智院士领衔,世界级AI学者李利加盟

李根 假装发自 广州南沙 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

Pony.ai创始人及CEO彭军

Pony.ai(小马智行)又有大动作。

该明星无人车公司宣布正式设立人工智能研究院,由姚期智院士领衔担纲荣誉院长。

同时,前Uber机器学习平台技术主管、IEEE Fellow和ACM Fellow李利博士,加盟Pony.ai担任首席科学家,兼任研究院副院长。

这也是Pony.ai中国总部落地广州南沙后,在当地落地的又一瞩目组织。

(左起)彭军,姚期智、蔡朝林,谢明

(蔡朝林为广州市委常委、南沙区委书记,谢明为南沙管委会副主任)

小马智行AI研究院

Pony.ai方面介绍,AI研究院将致力于自动驾驶的科学成果和技术研究,以AI技术的前瞻性和基础性研究为核心,吸引顶尖学术和研发人才。研究院不但能和小马智行自身技术发展进行互哺,还将为整个广州、乃至全国的自动驾驶技术铺陈道路、添砖加瓦。

更令人关注是研究院阵容,由姚期智院士领衔。

图灵奖唯一华人得主姚期智院士将担任该研究院荣誉院长——此前,姚院士已Pony.ai首席顾问。Pony.ai新聘首席科学家李利将担任副院长。

此外,上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长杨小康,CMU计算机学院助理研究教授徐旻将出任研究院顾问。

香港科技大学助理教授、斯坦福大学博士、国际信息奥林匹克竞赛金牌得主陈启峰,以及上海交通大学助理教授、斯坦福大学博士后卢策吾将成为研究院的首批访问教授。

创立伊始就星光熠熠。

又有AI大神加盟

一同宣布的还有前Uber机器学习平台技术主管李利(Erran Li)加盟,任职Pony.ai首席科学家。

李利博士

李利博士毕业于康奈尔大学计算机系,在贝尔实验室 (Bell Labs)有14年的研究生涯,主要研究方向为人工智能,机器学习算法与系统。之前在哥伦比亚大学担任客座教授。

其后2015年加入Uber,负责机器学习技术平台,并致力于Uber自动驾驶、机器学习平台和人工智能战略计划的工作。

李利也是世界级AI学者,他是IEEE Fellow和ACM Fellow,在ICML 2017联合教授了关于自动驾驶汽车的机器学习课程,并在ICML和NIPS共同组织了多次关于自动驾驶机器学习和机器学习系统研讨会。

Pony.ai方面还透露,李利博士加盟后,公司中美团队规模扩展至150人,技术团队占比80%,120人左右。

落户南沙成绩单

最后,Pony.ai也公布了2017年12月中国总部落户南沙以来的成绩单:

2017年12月落户南沙,其后在南沙城区进行了首次公开道路上路测试;

2018年1月,完成1.12亿美元的A轮融资,成为国内估值和融资额度最高的无人驾驶初创公司;

2018年2月,在南沙城区中心路段启动自动驾驶车队常态化试运营;

同年2月,与世界500强车企广汽集团签署战略合作协议,在研发、资本、品牌进行全方位深度合作;

至2018年5月初,小马智行已在南沙累计接待过上千人次的自动驾驶车辆乘客,并已经实现在城区公开道路方圆十多平方公里范围内的白天黑夜全天候全自动驾驶车队运营,全程安全0故障;

此外,Pony.ai还将与南沙政府合作共建全国第一个无人车运营示范区,面积达三十多平方公里。

OMT:AI研究院团队简历

荣誉院长:姚期智院士

世界著名计算机科学家、2000年图灵奖获得者、美国国家科学院院士、美国艺术与科学学院院士、中国科学院院士,清华大学高等研究中心教授,香港中文大学计算机科学与工程学系教授 ,清华大学-麻省理工学院-香港中文大学理论计算机科学研究中心主任 ,清华大学交叉信息研究院院长。

副院长:李利博士

毕业于康奈尔大学计算机系,在贝尔实验室 (Bell Labs)有14年的研究生涯,主要研究方向为人工智能,机器学习算法与系统。之前在哥伦比亚大学担任客座教授。IEEE Fellow和ACM Fellow,在ICML 2017联合教授了关于自动驾驶汽车的机器学习课程,并在ICML和NIPS共同组织了多次关于自动驾驶机器学习和机器学习系统研讨会。

顾问:徐旻博士、杨小康教授

徐旻,现任美国卡耐基梅隆大学计算机学院助理教授的,拥有计算机,数学和生物信息学的学位。在图像分析,生物信息学和数据科学领域有十八年的科研工作经验。他目前在各类国际期刊和会议发表科技论文三十篇。

杨小康,上海交通大学电子信息与电气工程学院的副院长,国家杰出青年科学基金获得者,荣誉还包括:2003年国际光学工程师协会视频通讯和图像处理青年研究员最佳论文奖、2004年陈嘉庚基金会发明奖、2006年(首届)微软青年教授奖等。为IEEE视频信号处理与通信(VSPC)技术委员会委员、IEEE信号处理系统设计与实现(DISPS)技术委员会委员。

访问教授:陈启峰博士、卢策吾博士

陈启峰,本科毕业于香港科技大学、博士毕业于斯坦福大学。曾获全国信息学竞赛比赛金牌3枚和国际奥林匹克竞赛金牌1枚。其中,在IOI2007国际信息学奥赛中获世界第8名。先后在CVPR、ICCV 和PAMI等计算机顶级会议和期刊上发表论文十余篇。他和同事所开发的机器生成图像项目的研究成果受到过美国知名商业设计周刊《FastcoDesign》关注。

卢策吾,现任上海交通大学计算机科学与工程系助理教授,2016年入选国家青年千人计划。回交大前为斯坦福大学人工智能实验室博士后研究员,博士毕业于香港中文大学。研究方向包括计算机视觉,机器学习和机器人。他在国际一流期刊和会议上发表论文50余篇,包括国际顶级学术会议期刊CVPR,ICCV,TPAMI,IJCV等。其中有一篇共同文章在ACM Transactions on Graphics(影响因子4.09)近5年的1000多篇文章中被引用数排名第一。他曾经为斯坦福-丰田无人车项目的主要技术负责人,还曾主持和参与多项国家自然科学基金,美国自然科学基金项目,香港政府研究基金。他目前为gt-CVPR编委,以及国际顶级计算机视觉期刊TPMAI,IJCV的特邀评审。

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仓储机器人浪潮,催生出的是物流自动化革新,还是下岗恐惧?

他们将它称之为「蜂巢」或者「网格」。或者有时,他们直接将它称为「机器」。

这个巨大的结构充斥在一个 Andover 郊区的仓库中,而 Andover 则是英格兰东南部一个安静的小镇。想要一眼就看出来这是什么是不可能的,但是当你站在这栋建筑椽子附近的维修通道上,你将看到一个巨大的「棋盘」,而这个「棋盘」上全都布满了机器人

这样的机器人的数量超过了一千个,每一个机器人的大小都和洗衣机相当,他们昼夜不停地走来走去,搬运着杂货。这些机器人工作起来比人工成本更低且效率更高,而且它们十分擅长做这种工作。

蜂巢网格机器是 Ocado 的一个创造发明,近些年,这家只进行线上销售的超市不仅设计高度自动化的仓库,还将这种技术销售给其它的杂货连锁店。

在业务全面铺开后,Ocado 在 Andover 开展的业务将是迄今为止最先进的,它能够每周处理 350 万件商品或者大约 65,000 份订单。这也是自动化浪潮逐渐席卷世界各国的完美案例。

Ocado 公司的机器人所承担的任务是如此的基础,它们可以被完美地归纳为几个简单的动词——「托举」、「移动」、「分类」,这意味着它们以各种形式存在于一系列行业中。当价格合适时,便会有人希望使用机器来完成这些工作。

尽管在 Andover 最吸引人的是机器人,仍然有很多人类在围绕这个项目工作。其中之一就是 Ocado 的 CTO,Paul Clarke,他于十多年前加入了这家公司,并负责开发它的自动化业务。

Paul Clarke 说,Ocado 的目标是「突破自我」,它们旨在不断升级其技术,使其不会被竞争对手超越。

在公司的那些现在看起来已经过时了的旧仓库(Clarke 声称这些仓库在某种程度上仍然是世界最先进的)中,货物以近乎于线性的方式被处理。运输的货物将被放进板条箱中,而板条箱则被放置于传送带上,传送带再将这些板条箱运送到货架上去。人类「分拣员」则在货架上拿走完成客户订单所需要的货物。

然而,新的模式则全是为了尽可能有效地利用空间。货物仍然被放置在板条箱中,但是这些箱子现在被存放在巨大的、高达 17 个箱子的堆栈中。他们在这个堆栈中的位置是随机的——例如一盒剃须刀放在鳕鱼片旁边——但是这也是由一个算法决定的。

通常,被频繁取出的货物被放置在顶端,而在底部的货物被购买的几率较小。而 Ocado 的机器人就是在这个堆栈的顶端作业。

每个机器人都有一个中央的空腔和一组爪子,它用这个爪子抓取板条箱并且将板条箱拖入机器人内部,这就好比发生在超市走道上的外星人绑架。接着,他可以将板条箱搬到一个新的地方,或者沿着滑道下放到一个分拣中心。

在这些分拣中心里,人类员工从箱子里拿出他们所需要的东西(他们面前的一个屏幕告诉他们需要拿什么)并且将它们放在另一个板条箱中的购物袋中。这两个板条箱之后都会被送回到网格中去,它们将会重新装满货物或者被送到发货区。

想象一下,这是一台巨大的机器,在它的一端,杂货被批量送入,而另一头是源源不断的购物订单。 人类员工负责拆包和包装,而在这些人类员工中间,机器人每天24小时不断地对这个庞大的库存进行分类,并且重新整理它。货物被批量送到仓库货物被人类员工拆包接着,机器人存储、分发这些货物人类「分拣员」将货物分到不同订单的购物袋中货物已经被打包好,即将发给客户

就单个机器人而言,机器人并不聪明,它们自己并不做出决定。 但是,它们的行动都是由一台中央计算机协调的。 

Clarke 解释道,这个系统意味着机器人可以被尽可能高效地使用。 

例如,通过协作快速向下探查堆栈并检索不常见的货物。 他表示:

「如果你想挑选一个标准的、包含50件货物的 Ocado 订单,他们会彼此协作,一群机器人聚集在一起、分头行动,在几分钟内就能分拣出这个订单。」

在一个传统的仓库里,物品散落在遥远的货架上,这个过程可能需要几个小时。

Ocado 公司的实验性工业机器人手臂,旨在接管目前由人类「分拣员」完成的工作 

蜂巢网格机器不仅能提高分拣速度,而且具有可伸缩化和模块化的优点。 如果顾客想要增加他们的运营规模,他们只需要添加更多的板条箱和机器人。 

如果任何一个机器人发生了故障,这都不会有太大影响,因为任何其他机器人都可以接管它的工作,机器人之间都是可以互换的。 

Clarke 补充道,这意味着 Ocado 需要「设计、进化、制造和支持」一个机器人

 「这将导致大规模的经济效益,因为我们已经将所有机械化的多样性进行了精简,将它简化为一个通用模块。」

这种销售模式显然有一定的意义,在过去的一年中,Ocado 已经与法国、加拿大和瑞典的连锁超市达成了升级仓库的交易。 

这些交易将使这些公司更容易提供网上购物(英国相对来说更早产生了这种趋势) ,并将有助于避免那些精通技术的竞争对手入侵本属于他们的领域的恐惧。 例如,亚马逊收购了 Whole Foods 公司。

但是,尽管我们在这里讨论的重点是越来越多的自动化带来的技术进步,我们仍然不应该忘记,在这些机器中间——例如在 Andover 的仓库中——仍然有人类的身影。

你可能在许许多多的任务中看到了一些关于人工智能击败人类的令人印象深刻的头条新闻,但是值得记住的是,没有什么能像一袋橙子一样难倒一个机器人。 

它们就是无法处理它。 这个袋子以很多奇怪的方式移动,没有相对静止的很明显的的货物可以让机器人抓取,而且如果机器把橙子抓得太紧,你最终会得到橙汁。 这就是 Ocado 仍然雇佣了大量的人类员工的原因。一个待修理的机器人

他们在仓库的一些关键岗位工作,但仍然也存在一些技术瓶颈。 机器人还不能对每天到达 Andover 的各种各样的货物进行拆包,他们也不能用叉车在繁忙仓库周围迅速移动托盘。 虽然他们还不能处理一袋袋的橙子(或者其他精细的、或形状不规则的东西) ,但 Ocado 公司正在研究一个解决方案。

有些人可能会说,将它们放在一个由人类雇员组成的分拣中心旁边不太明智(它们反应不够敏捷)。但是这是一个实验性的平台,机器臂正学习如何做到人类自然而然就可以做到的事。

也就是说,把箱子里的东西拿出来放进购物袋中。手臂上装有一个吸盘,可以很好地抓住那些表面坚硬平坦的物体,比如罐头和纸箱,但是它仍然不能处理更精细的物品。

为此,Ocado 公司正在开发一种柔软的机器手,它使用充满加压的空气的橡胶手指。看着它将酸橙抓起来是一种有些恐怖的体验,它的合成手指像蟒蛇一样在水果周围卷曲起来。

吸盘和橡胶手都还没有准备好迎接黄金时带,但是 Ocado 说,这样的机器人应该会在未来几年内被整合到仓库里。 

实际上,Ocado 也不是唯一一家致力于解决这个问题的公司。 亚马逊组织了一年一度的「分拣挑战赛」,参赛团队致力于造出速度最快的分拣机器人。 (他们在争夺奖金和声望,但也有一些人希望亚马逊会收购他们。)  资金充足的创业公司也在构建自己的解决方案。

其中一个名为「Embodied intelligence」的公司使用人工智能来创造通过观察人类来学习的机器人。 另一个初创公司 Kindred,使用传统的机器臂,但有人类工程师可以在这些机器人失效的时候使用虚拟现实技术进行远程操作。

这似乎是在为完成一个微不足道的任务而付出巨大的努力,但是机器人越擅长模仿人类操作精密物体的能力,它们在你能想到的任何其他制造过程的应用就越多。 

最近的一项研究发现,物流领域之所以成为采用机器人人工智能的先行者,主要是因为所涉及的任务是相对程序化的,因此很容易实现自动化。 但专家表示,在这个行业培养出来的技术将被其它行业采用。

普华永道 (PWC) 分析师 Euan Cameron 在接受「Verge」采访时表示:「(分拣) 是一个人们试图在各种各样不同的场景下解决的问题,这些解决方案将被归纳整理并转移到其它行业中去。」

对于「机器人人工智能可能会让人们失去多少工作岗位」的估计众说纷纭,但经合组织(OECD)最近的一项研究表明,在发达国家(如美国、加拿大和日本) ,约有14% 的职业处于高风险之中。

 其中很大一部分在物流和相关领域,如仓储,分销和订单执行。 普华永道的一份报告发现,仅在英国,就有近 100 万物流工人面临在未来15 年内被自动化机器取代的风险。

当我问 Clarke 公司的工厂的最终目标是否是完全不雇佣任何工人类人时,他给出了一个折衷的答案:「理论上来说是这样。 但在可预见的未来,我们不会做出这样的决定。」 他指出,即使在那些在自动化领域投入巨资的行业,比如汽车制造业,仍然有很多人参与其中。

 「对我们来说,这和我们的初衷是一样的: 寻找下一个自动化的应用场景,不管是把塑料袋放进板条箱里,还是在我们的棚屋里运货。 我们从显而易见的事情开始,然后继续将一件一件的事情自动化。 你永远不会走到这个工作的终点。」Dean Tharme 是 Ocado 公司的机器人修理工

将 Andover 的仓库进行自动化改造的工作在一段时间内肯定会受到阻力。 例如,如何修好那些用于检修其它机器人机器人。 在维修通道上,我看到了一辆巨大的救援车,它被设计用于在网格上行驶,在小型机器人坏掉的时候抓取它们。 当我问工程师Dean Tharme ,如果救援车坏了,他们如何恢复,他只是回答:「有些困难。」

29岁的 Tharme 从1月份起就在 Andover 工作。 他曾经是一名电工,后来被 Ocado 雇佣来维护仓库的机器人集群。他是许多工程师中的一员,他们的工作台排列在网格的周围,挤在分散的车间和控制站旁边。 (为了监管机器人,而不是人类)。 

在这里,Tharme 和他的同事们更换了坏掉的轮子,重新焊接天线,并且确保机器人普遍能够继续运转。 有故障的机器人在人行道的一端进入,经过维修然后返回到另一端的网格中。 这让我想起了绵羊在剪完羊毛后被送回牧场的情景。

Tharme 说,他对自己的工作非常自豪,相较于之前的电工工作,他更喜欢现在的工作。 

「你所做的每一次修复都有你的名字,所以你要确保你所做的修复是好的」他说, 「有时候你修理一个,然后发送出去,然后它在30秒内又回来了,因为你做的不对。 这令人沮丧。」 

他把这些机器人比作「一群孩子」,但他说他和他们没有太多的私人关系。 「然而,你慢慢会开始认识其中的一些机器人」他说。 

「那些代表过去有缺陷的特定的数字。 你知道它们是个麻烦。」
但是,成为一名机器人修理工,是一个有前途的事业。 尽管有关自动化是否会对就业造成纯粹的毁灭作用的估计各不相同,但经济学家一致认为,技术有可能使劳动力市场两极分化,将工作分为两大阵营:一边是高薪和高技能的工作,另一边是低薪、低技能的工作。 

想想 Uber 这样的公司,他们雇佣了硅谷的计算机工程师,薪水有六位数,但也有成千上万的司机为了不稳定的收入而加班工作。

在 Ocado 的仓库里,人们很难不看到类似的情况,尽管这种分化不那么极端。 该公司表示,它从未摧毁过任何工作岗位; 它声称,事实上恰恰相反。 因为自动化从一开始就是其业务的一部分,它创造了超过 14000 个工作岗位,而没有机器人的话,这些岗位是不可能存在的。 

但这并不意味着它未来的仓库会雇佣大量的员工,也不意味着包装杂货的员工和设计机器人的员工之间没有区别。

同样,正如 Ocado 的人类员工正在为一个比他们自己大得多的机器的运行做出贡献一样,该公司只是我们称之为「自动化」的技术和社会变革的巨大引擎中的一部分。

当我和一个坐在外面吃午饭的仓库工人谈话时,他告诉我,他并不担心一台机器会抢走他的工作。 他说这项工作相当无聊,而且无论如何,他看到了实验性的机器臂是如何工作的,并认为还需要几年的时间才能接管人类的工作。 

我追问道: 当技术足够好的时候呢?他回答:「嗯, 反正我正在训练自己成为一名工程师。」

文章来源:https://www.theverge.com/2018/5/8/17331250/automated-warehouses-jobs-ocado-andover-amazon

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马云证婚这天,我们终于在阿里声学实验室窥探到了天猫精灵的「研发之苦」

你有没有过洗澡耳朵被灌水,或者坐飞机耳朵被堵住,需要用捏住鼻子往外吹气的经历?

这是我走进阿里声学消音实验室不到 3 分钟就下意识想做的动作;身体感觉像是被塞进了一个密不透风的积木纸盒子里。

这应该是我们第一次见到阿里实验室的「真身」。

其实,自从阿里决定要做云计算人工智能大数据的生意,位于杭州西溪园区的阿里总部里就多出了各种各样的「实验室」。

譬如天猫精灵之父、传说中堆满各种消费级智能硬件的人工智能实验室(AI Labs),再譬如前身是 iDst,最近又有各种大牛入职的机器智能技术实验室,以及像「猎户座」「双子座」「潘多拉」这类名字风格清奇的安全实验室。

但这些实验室从未对外开放,即便展示也只是临时搭个展台,或者放一个 PPT 让你自己脑补一下。

但在昨天的「阿里日」,阿里还是向外界开放了庞大实验室群的「冰山一角」——专门给天猫精灵做声音测试的声学实验室。

这也算是揭开了一丢丢关于人工智能实验室的「研发秘密」了。

当然,对于科技爱好者来说,阿里真实可触的实验室构造,比「马云给员工证婚,80 年不离婚」什么的有趣多了。马老师在阿里日当天的司仪装扮

声学实验室的所在地非常普通。走进某栋办公楼,推开一层某间办公室的门,阿里工作人员就告诉我们「到了」(什么,画风跟想象不符啊)。

实验室内,除了桌子上堆着一些成品与半成品的天猫精灵以及麦克风零部件外,工程师们的办公空间其实与普通的办公室构造没有任何差异,甚至略显简陋和凌乱。

难怪马云在去年的云栖大会上「吐槽」——「阿里有啥好参观的,不都是一张桌子,一把椅子和几台电脑吗?」声学实验室里的工程师们但玄妙之处,并不在办公室的陈设,而是室内另一个隔间里两个密闭的屋子。

第一个屋子里的铁门边缘裹了厚厚的一层类似于橡胶气垫的软性密封物,而门板有一定的厚度,应该是特制的隔声门。走进房间,除了空间狭小(应该不到 5 平米),最不能让人忽视的便是 6 个墙面上嵌入的多面体。

这是一种名叫「尖劈」的特殊吸声材料,摸起来有一种塑料感,但又比塑料表面柔软,能够把所有入射声波在没有反射发生的情况下全部吸收掉。人工智能实验室声学工程师海智正在讲解室内构造

而原理就在于,这种尖劈的截面设计与空气抗阻比较匹配。你的声音被射入尖劈与尖劈的间隙后,就如同光线射入捆在一起的密密麻麻的针尖之间一样,不得不经过无数次反射,能量反复消耗,最终衰减趋于零而让声音「有去无回」。

这也就导致了文章一开头我所描述的感觉:

在消音室内,每个人的说话声都变的很闷,音调单薄,声量像是被压缩了一半,还有一种坐在飞机上「耳朵被压迫」的实感。

「这就是我们的专业全消音室,」在室内,阿里人工智能实验室的声学工程师海智不得不提高自己的声量来介绍这个闷热的屋子,

「这个屋子上下左右六个面,全都是吸声材料,符合 ISO3745 标准(这是一种对全消音室与半消音室的精确测定法),截止频率达到 100 赫兹以下,环境噪音可以做到 20dB(分贝)以下。」

他又指了指脚底:「如果地面是平的,那就是半消音室了,你看脚底的网格下面,也是这种尖劈构造。」

按照普通人的听力标准,20 分贝以下就达到了一个「极静」的环境状态,而天猫精灵的主要声学部件,就是需要在这样一个相对安静的自由场空间内,做一些严格的声学测试。

屋子里除了六面显眼的尖劈墙,只有两样额外的设备——一个是专业测试用的麦克风,另一个就是天猫精灵的工程版本(音箱带有麦克风阵列的上半部分)。

「这就是天猫精灵的喇叭单元,」海智把那一小部分拆了下来指给我们看,「我们要测试天猫精灵的声音质量,包括声学的频响,麦克风录入声音的失真度以及声效的整体表现。」天猫精灵的裸体版本 

也就是说,这个房间的最大任务,就是测试天猫精灵的基础声学器件是否能达到专业要求。

实际上,除了麦克风本身的质量,对于智能音箱来说,寻求高质量声音的过程,其实也是一个对麦克风进行排列组合的过程。

譬如一个麦克风的声音效果可能很好,但是两个或者四个麦克风组成的阵列,结构一变换,就可能出现各种问题,效果也截然不同。而实验室工程师们要做的,就是追求一种成本与功能之间「极致的平衡」。

「麦克风的排列组合以及整体设计都会对拾音效果产生影响。此外,声音录入和信号处理也是进行语音识别的前一道『工序』,所以麦克风录入的声音质量也非常重要。」但与音箱的「语音识别测试」关系更紧密的,应该是消音室隔壁的另一件屋子——混响室(上图)。

与温度逐渐升高且憋闷的消音室相比,混响室有点像它的一个「极端」:

在这个房间里,除了有三台空气净化器在轰轰作响,我们的说话声也有了「回音」。

空室内,7 个音响设备以不同的方向在屋子里摆了一圈,用工程师的话来说「就是为了模拟真实的噪音场景」。

而墙体的设计也同样特殊——除了内嵌吸声材料(看到下图的小孔没),也设置了能够左右推拉的木板与金属隔层,目的是为了通过改变结构吸声系数而调节混响时间。

「其实混响时间很好理解,就是你说一句话,说完最后一个字,你觉得声音结束了,但其实你的声音还在扩散和衰减,从你说出最后一个字到这个字的声压减少到 60 分贝所需要的时间就是混响时间。」他一边说,一边拉动木板,改动了墙体结构,

「而我现在改变了吸声量,虽然你们可能听不出来,但这个屋内你说话的混响时间又被改变了。」

实际上,低频声音容易受到墙面吸引材料的影响,但高频率声音则更多取决于空气中分子的吸收量,这也就能够解释为何混响室内有三台空气净化器同时工作了。

理论上讲,从音频混响整体效果来看,混响时间越长,就越有「余音绕梁」的感觉,但过长会含混不清;而反过来说,混响时间越短,声音可能会听起来就会枯燥不自然。

因此,对于智能音箱测试来说,混响室有两个重要作用:

一个是测量音箱扬声器的效率,另外就是产生人工混响做语音识别测试。工程师们希望模拟出更多自然界的极端场景,提升语音识别准确率

「没有两个完全相同的房间。很多时候你前面隔着一个衣服架子,声音传播的方向和效果就会完全改变,影响到麦克风对声场空间特性的采样,进而影响到信号处理。」

因此他强调,尽管传统音箱制造商普遍都会建立自己的专业消音室,但「消音室+混响室」其实更多是新兴智能音箱厂商需要的「双配置」。

「用消音室来测试音箱,获得一个理想环境下的测试数据,肯定对开发过程的帮助很大;而相对的,用混响室做实验,把 7 个音箱都打开,每天故意设计一些噪声,测试不同方向的识别度及听音效果,算是在产品原有水平基础上努力提升『抗击打能力』吧。」

但是,这一切测试,实验室的工程师只是「旁观」,所有执行过程,全都交给自动数据测试平台。

我们发现,在两个房间内,有多条从房间内延伸到门外的黑色数据线。海智解释,这是因为房间内的设备与器材都与服务器进行了连接,外面的工程师只需要远程监控,或者进行一些人工语音录入,数据的测试、收集与分析全都是平台来完成。

「我们平时很少进这些房间,都是远程操作,如果人工的话要累死的,而且会破坏声场,」海智说道,「工程师做更多的是『训练师』的任务。」

在离开实验室前,我们偶然看到一位测试员小哥在电脑的麦克风前一边不断重复着「天猫精灵,我要听歌」这句话,一边在电脑上敲敲打打,而另一台电脑屏幕上,数据流正在迅速地进行更迭。

「这就是测试员的日常,」一位阿里内部员工告诉我,「他们大多是测试人员,需要通过声学测试数据,对程序及数字信号系统进行设计和修改。」

人工智能实验室的所有人都会经常来声学实验室『讨论问题』,毕竟『声音』是做好这个智能产品的第一道工序。」 

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波士顿动力机器人「野外生存能力」更强了! 可以自主避开障碍

波士顿动力公司的机器人在每一段视频中的表现都非常自然令人惊叹,今天该公司又在 YouTube 网站上发布了两个视频片段,展示了 Atlas 和 SpotMini 机器人的最新进展。

         

这段视频没有展示多少新鲜的东西,但让我们看到了这些机器人的活动是多么自然。

在上面 一段视频中,人形机器人 Atlas 在到处都是斜坡的草地上慢跑。它在一个点停下来,跳过一段木头。

但跳跃并不是它最优雅的动作,而机器人能做到这一点也不奇怪,早在去年它就做过一次后空翻。

在另一个视频中,外形像狗的 SpotMini 机器人独自在办公室里跑来跑去,毫无费力地在楼梯上爬上爬下。波士顿动力公司表示,操作者最初必须引导机器人通过它所走的路线,这样它才能绘制出该区域的地图。但是这个视频中的机器人是利用这些知识自主运行,使用摄像头来避开障碍。

         

而视频中最值得注意的一点可能是:

看着这个奇怪的四足机器人四处走动显然是很平常的事,波士顿动力公司只是加快了速度,这样一来我们就能实现更大的目标。

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白宫成立AI特别委员会, 美国也开始力推「AI治国」了?

中国政府在人工智能领域的超前表现已经令美国政府倍感压力,美国一直是全球科技领域的领导者,这届特朗普政府也在努力确保美国在人工智能方面保持领先地位。

5 月 10 日,白宫召集了全美 40 多家企业高管办起了人工智能大会来商讨对策,参会公司包括科技巨头亚马逊、Facebook、Alphabet 旗下的谷歌、英特尔和微软,其他公司还有美国银行、波音公司、通用电气、福特汽车、高盛集团和沃尔玛等。

在次会议上,白宫科技政策办公室副主任迈克尔·克拉希欧斯(Michael Kratsios)宣布将组建人工智能特别委员会,该委员会由各政府部门人工智能领域的领先研究者组成,主要由国家科学与技术委员会(National Science and Technology Council)进行管理。

根据计划,这个 AI 委员会的主要任务是负责向白宫提供政府层面的有关人工智能研究与发展方面的建议,同时将帮助政府、私企、和独立研究者建立合作伙伴关系。

会后,白宫还发布了一份总统公开信,信中展示了美国近年在军事,财政,外交,人口和教育等各个领域的部分 AI 成果。以下为公开信全文:

我们正面临新技术革命,它可以改善我们生活的方方面面,可以为美国工人和家庭创造巨大的新财富,还可以在科学、医学和通讯领域开拓新的领域——总统 Donald J. Trump 

人工智能(AI)研究和开发(R&D)优先提供资金:Trump 政府优先为人工智能基础研究和计算基础设施,机器学习和自动化系统提供资金。

  • 2015 年以来,联邦政府对 AI 和相关技术的公开研究投资增长了超过 40%,不包括国防和情报部门的非公开投资。

  • 根据执行部门和机构负责人的年度指引,管理和预算办公室(OMB)和白宫办公室科学技术政策部(OSTP)专注于包括机器学习和自动化系统在内的新兴技术。

  • Trump 总统的 FY2019 是历史上第一个将人工智能,自动化系统和无人系统指定为政府研发优先事项的预算请求。

消除 AI 创新阻碍:Trump 政府通过消除对 AI 技术部署的监管阻碍,激发美国各行各业的创新能力。

  • 去年九月,交通部更新了 2016 年联邦自动驾驶汽车政策,为了让无人驾驶汽车能够安全地集成到美国的道路上,文件为自动驾驶汽车开发人员提供了非监管类的指导。

  • 十月,Trump 总统签署了一份总统备忘录,开放了各州和地方此前被 FFA 禁止的创新型商业和公共无人机试验。

  • 上个月,FDA 批准了第一台检测和诊断糖尿病视网膜病的 AI 医疗设备,该病是美国劳动力失明的主要原因。

培训美国未来劳动力:Trump 总统采取了行政措施,赋予美国工人在二十一世纪经济中获得成功必备技能。

  • 去年六月,特朗普总统签署了一项行政命令,旨在建立业界公认的学徒制度,并成立了一个内阁级别的学徒制度扩展特别小组。

  • 九月,特朗普总统签署了一份总统备忘录,优先发展高质量科学、技术、工程和数学(STEM)教育,特别关注计算机科学教育,并承诺拨款 2 亿美元,附带私人工业委员会资助的 3 亿美元。

实现战略军事优势:Trump 政府的国家安全战略承认需要在人工智能竞赛中领先,国防部也在进行相应的投资。

  • Trump 总统的国家安全战略在历史上首次提出了人工智能对美国未来军事力量的重要性。

  • 国防战略致力于广泛投资自动化、AI 和机器学习的军事应用。

利用 AI 为政府服务:行政部门和机构正在利用人工智能来改善美国人民的政府服务。

  • 总统管理议程需要自动化软件来提高政府服务的效率,并最大化与美国民众共享政府数据,这将支持非政府的 AI 研究和应用。

  • 通用服务管理局正在使用 AI 试点项目,包括预计今年完成的 cloud.gov 中的监管合规工具。

领先全球的 AI 外交:白宫 OSTP 率领美国代表团参加了 2017 和 2018 G7 创新和技术部长级会议,并与盟友合作,在 AI 的潜在利益上达成共识并共同推动 AI 研发。

  • 今年 3 月,根据 2017 G7 创新部长级会议的 AI 成果文件,OSTP 在 2018 G7 创新部长级会议上就人工智能举行了谈判,会议承认了人工智能创新对经济增长的重要性,并支持促进人工智能技术的信任和采纳。

  • Trump 政府还通过史上首个美英科学和技术协定,三月份的美法科技合作联合声明等协议来推动国际人工智能研发合作。

很明显,这届美国政府正试图通过多种途径的支持来给美国的人工智能行业放行,以刺激该行业的发展。借用白宫高级技术顾问 Michael Kratsios 的原话,「我们没有在贝尔发明电话前减掉电话线,我们没有在怀特兄弟起飞前监管航空业。」

但是,美国仍能像工业时代和信息时代一样,顺利接管人工智能时代吗?另外,未来必将陆续出台关于 AI 的法律法规细节,但具体内容不一定都能「友善对待」硅谷巨头们。

文章来源:https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/artificial-intelligence-american-people/

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