自动驾驶的支持者们经常憧憬着完全无事故道路的乌托邦未来，但却很少提到在此之前所必须经过的漫长、渐进式的过渡时期。
犹记得 2017 年的 WWDC，上台进行分享的都是些上了岁数的“中老年”群体。反观谷歌 I/O 大会，一群风华正茂的壮年演讲者们意气风发，与苹果的“老龄化”形成了鲜明的对比。
现在很多人都读到过这样一条新闻：机器人的时代来了，它们会夺走我们的工作。事实上，根据当前的智能技术，高达45%的工作任务可以被自动化工具取代，将来这个数字肯定会继续上升。
上周，中英商业论坛在上海召开，英国首相特蕾莎·玛丽·梅（Theresa Mary May）、阿里巴巴集团董事局主席马云、复星集团董事长郭广昌、吉利控股集团董事长李书福等出席该论坛，并分别发表演讲。
但也有很多人对自动驾驶的未来表示担忧，认为完全自动驾驶的汽车还有很长的路要走，Mortor Trend为此提出了自动驾驶汽车需要克服的六个障碍，从基础设施到社会条件阐明了无人驾驶需要注意并面对的问题。
自动驾驶被视为一种将引领新一轮汽车工业革命浪潮的技术，无论是业界专家还是各路媒体甚至准备买车的人们都相信：自动驾驶的实现将颠覆的不仅仅是汽车本身，而是整个汽车工业。
无论你是 AI 的创业者、投资人，还是对 AI 技术感兴趣的爱好者或者是商务人士，希望我讲的内容可以对大家有一定的借鉴意义。
Whyte 和他的团队花了无数个下午来拍摄公园、广场、人行道，又花了更多的时间去计数、删改、分析和量化镜头片段。他们对人们的见面和握手方式进行了标注，将行人的运动路径绘制在图纸上。
MIT 宣布启动了一项雄心勃勃的项目 MIT Intelligence Quest （MIT IQ）项目，该项目旨在了解人类智力，并利用研究成果开发智能机器，几乎会对社会的各个方面产生积极的影响。
在预测延迟方面，Google Flight 不再仅仅从航空公司那里获得信息，而将利用历史数据和机器学习算法，预测尚未被航空公司标记的航班延误情况。人工智能技术与数据的结合意味着，它可以早于官方发布确认之前预测到一些航班的延误。
随着人们生活节奏加快，日常作息越来越碎片化、无规律，如果能够借助人工智能有效走到提前预防监测，或许会在病情发展之前做出必要的调整。
我们需要重新审视人工智能的本质，探索它的应用，弄清是谁在控制它。并且，从长远的角度来看，讨论一下未来我们是否能控制它等。
美国加州，自动驾驶圣地。几乎全球所有无人车公司，都云集于此展开路测。每年加州机动车辆管理局（DMV）都会照例发布年度自动驾驶车辆脱离报告，堪称无人车领域最权威的“成绩单”。
对众多迈过五万产量门槛都还需要几年时间的自动驾驶公司来说，先做减法，区域化、场景化，可能是一个必须的过程。
自动驾驶生态中的新常态正在打破传统层级式供应链的统治，制造商、一级供应商、二级供应商和三级供应商这种严密的分级正在分崩离析。
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