【泡泡新闻社】阿里启用无人机；迪士尼推出新的特技机器人；MIT使用深度学习帮助治疗抑郁症；Adobe谷歌的AI方向最新研究

选文&评论  |  许峰 李四 丁建峰 李韩超

校对&编辑  |  孙乾 

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阿里巴巴公布了新的无人驾驶交付机

中国零售巨头阿里巴巴公司推出了一款新型自动驾驶汽车，该汽车很容易批量生产，并且可以提供多种功能。包括快递运送或自动咖啡供应.The Verge新闻网站报道，菜鸟G Plus可以以每小时9英里的速度行驶。阿里巴巴创始人马云在智能物流投资会上宣布投资1000亿元人民币（合116亿美元; 155亿美元）。这包括诸如仓库机器人和配送辅助设备.AI专家和作家Calum Chace将G Plus描述为类似英国Starship Technologies公司开发的交付机器人的“丑陋的大兄弟”。Starship研究这个项目好几年了，所以阿里巴巴项目看起来落伍了“他说，”但这并不重要，与人工智能有关的任何事情都是中国的优先考虑事项，这已经成为到2030年超越美国成为世界领先位置的目标。“中国从中获益他补充说，免费获取大量数据，这对于训练算法至关重要，“Chace先生说道.G Plus车辆配备了固态激光雷达,这些激光传感器构成了自动驾驶汽车用于识别周围环境的重要部分。固态激光雷达比传统系统更加紧凑，更便宜和更容易制造，这种系统包括旋转多个激光器以形成车辆周围环境的360度图像。不同开发人员创建他们自己的版本，但本质上它使用更少的激光器和一个微小的摆动镜。上个月宝马公司宣布其自动驾驶汽车将在2021年发射时安装固态激光雷达

英伟达开源数据增强和数据解码库

在最近举行的CVPR 2018大会上，英伟达开源了数据增强和数据解码的两个新的库：NVIDIA DALI：一个GPU加速的数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据pipeline。NVIDIA nvJPEG：一个高性能的GPU加速的图像解码库。由深度学习驱动的计算机视觉应用程序包括复杂的、多阶段的预处理数据pipeline，包括计算密集型的步骤，例如从磁盘加载和提取数据、解码、裁剪和调整大小、颜色和空间变换以及格式转换。通过使用GPU加速数据增强，NVIDIA DALI解决了当今计算机视觉深度学习应用程序中的性能瓶颈问题，这些应用程序包括复杂的多阶段数据增强步骤。借助DALI，深度学习研究人员可以通过MXNet、TensorFlow和PyTorch在AWS P3 8 GPU实例或Volta GPU的DGX-1系统上提高图像分类模型（比如ResNet-50）的训练性能。由于可以跨框架实现高性能的数据加载和增强，框架用户将能够减少代码重复。nvJPEG是一个用于JPEG解码的高性能GPU加速库。nvJPEG支持同时使用CPU和GPU对单个图像和批量图像进行解码、颜色空间转换、多相位解码，以及混合解码。与只使用CPU解码相比，使用nvJPEG进行解码的应用程序具有更高的吞吐量和更低的延迟。

迪士尼的特技机器人Stuntmen可以像超级英雄一样翱翔天空

多年来，迪斯尼以其精心制作的景点和每天在主题公园举办的舞台表演而闻名。从人们熟知的加勒比海盗到壮观的印第安纳琼斯史诗特技表演，这些景点一直是人们不断回到昂贵的主题公园的主要原因。但是很多这种技术已经存在多年，随着迪士尼收购更多以特技动作出名的如漫威系列和星球大战IP，就需要更先进的技术支撑实现各种高难度的表演。

迪士尼的Stuntronics项目就尝试教会机器人爬行，翻滚等动作，最初的实验原型是被称为火柴人的机器人，通过使用机载加速度计，陀螺仪和激光测距数据实现一定难度的特技动作，如单一或双重后空翻。现在，更令人惊叹的，最新的Stuntmen人形机器人能够完成在空中翻转等杂技表演。新公开的一段实验视频向我们展示了在被推向天空后，机器人可以像超级英雄一样在空中旋转跳跃。迪士尼研究中心随后公开了更多其在模块化腿式机器人硬件的控制上的研究发现，包括利用神经网络学习控制机器人的腿部和模拟机器人在腿部受损后如何快速适应，这些研究帮助迪士尼能研发出更加逼真的人形机器人，给观众呈上惊叹的电影级舞台表演。

这种先进的特技机器人必将在迪拜的IMG冒险奇迹世界主题公园以及迪士尼乐园计划的星球大战部分中派上用场，未来，我们或许可以在迪士尼主题公园中看到‘钢铁侠’在空中为我们带来各种震撼的表演。同时，这种特技机器人也可以应用在电影中，以取代一些CG镜头。

MIT使用个性化深度学习系统被用来进行自闭症治疗

患有自闭症的儿童通常不能有效的辨认他人的情感状态。因此，部分医护人员使用交流机器人NAO来进行表情展示，以帮助治疗。这种疗法同时需要医疗人员来识别患者的状态来确认他们是否在参与或者抗拒治疗，因此，MIT Media Lab开发了一套个性化机器学习系统来帮助识别患者的参与度。这套系统对每一名儿童使用他单独的数据，达到了60%的正确率。个性化系统的好处是可以避免文化背景不同所带来的数据偏差，比如，日本儿童的高投入状态通常伴随着频繁的肢体动作，而在塞尔维亚则恰恰相反。

上汽集团成立国内汽车行业首个人工智能实验室

今日上午，上汽集团Tech Day当天，上汽集团人工智能实验室正式建立。这是国内汽车行业首个人工智能实验室，它将以上汽云计算平台、大数据平台以及丰富的业务场景为基础，创建人工智能应用和解决方案，加快推进互联网技术与汽车产业的深度融合，增强创新策源能力，切实提升发展能级与核心竞争力。

能为黑白视频上色的谷歌 AI

据报告，谷歌培育了一只AI，是一只自动给视频上色的AI。从彩色视频里，截取某一帧作参考。再把所有帧都变成黑白，AI仅仅依靠参考帧的颜色，便可以还原整段视频的色彩了。并且，没有人告诉AI，哪里是人，哪里是柜子。这是一个自我监督(Self-Supervised) 的物体追踪模型。研究人员喂给神经网络的是，大量的无标记视频数据。模型要学会预测，黑白视频中，物体的颜色。最关键的步骤，就是物体跟踪。比如，AI看到了一辆汽车，没有人告诉它那是汽车。但在黑白的图像里，它还是要准确找到这辆车所在的区域，把参考帧里相应区域的红色填过去。虽然该模型属于无监督学习，并没有用参考标准标记 (Ground Truth Labels) 训练过。但从结果上看，神经网络依然学成了人类喜闻乐见的样子。另外，研究人员发现，这个模型还可以用来追踪人类的姿势。

Adobe使用机器学习来识别PS后的图像

高超的PS技术一度使得人们对图片新闻的信任度降到谷底。因此，在Adobe发表于CVPR 2018的文章中，机器学习被用来辨认照片是否受到过后处理。这项技术着力于识别三种处理手段：图片拼接，物体移除和复制。值得注意的是，这项技术正处于萌芽阶段，虽然在某些测试中可以取得高于同类技术的得分，但也并不明显。并且，该项技术也不能直接应用于采用AI技术生成的深层虚拟视频或图片。

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