英伟达跟USPS合作，用L4级自动驾驶卡车送邮件了!|技术前沿洞察

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大家好，本周的科技前沿又跟大家见面了！这周的科技前沿精选了北美各大公司的技术进展，无论是自动驾驶，还是自动送货机器人，各有各玩法，赶紧带你来看！
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• NVIDIA 跟 USPS 合作，测试自动驾驶送邮件
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英伟达最近两周跟自动卡车运营公司 TuSimple 在凤凰城和达拉斯之间测试自动卡车送货，已运送超过 1000 英里的 USPS 邮件。测试结果显示，自动驾驶原型能比预期提前到达交付中心。


  O0 h% Q1 j" v# o# R( s这自动驾驶是仅限高速公路，由两个人工操作员监督的自动驾驶系统，属于 L4 级别的自动驾驶。TuSimple的卡车使用英伟达技术训练其深度学习算法，以识别交通标志和紧急车辆等特定物体。


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（图片来自Nvidia官网，版权属于原作者）

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该自动驾驶的行程包括五次往返，每次往返近 2200 英里。有多省时、省人力呢？通常行驶这样一趟路线需要人类驾驶员大约 48 小时才能完成。因为美国法规要求卡车司机工作时长限制在 11 个小时，因此，这意味着一趟下来，至少需要4天，如果是五次往返，意味着要20天，如今，两周即可。


/ y) N% j4 n' v+ G# {% X3 _1 K对自动驾驶卡车感兴趣的小伙伴可以点击硅谷洞察此前文章：
  Q" M+ p3 |& T5 L  {全球第一辆自动驾驶卡车要上路了！
' h# ~4 z4 {" V8 Q+ Q$ W6 _1 b2 fAlphabet的Waymo开始测试自动驾驶卡车
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• 福特与机器人公司Agility合作，打造自动驾驶+自动送货机器人
  
  

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8 t  {# [# R1 ^; R7 G美国时间上周三，福特汽车宣布将跟机器人企业 Agility 合作，共同打造按需送货“二人组”。福特将开发自动驾驶车辆，将包裹运送到进行在线购物用户的家中，然后由 Agility 研发生产的双足机器人 “Digit” 将货物运送到客户家门口。
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) C3 D' c7 ?2 \) R7 i7 TDigit 是一款模仿人类走路的、有两足、两个手臂的专门用来送货的机器人。其实，Agility 之前造过两足机器人：
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& {' M) J' H4 v" ^( \但现在要送货，不能只有下半身，所以他们给机器人加上了上半身：
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; Y. g( h4 J! d! GAgility Robotics 表示，很多人都在解决 “最后一英里” 的问题，但还有人需要解决 “最后十五米” 的问题，即到达送货地址后，把货物从车运到大门门口的那段距离。Agility Robotics 公司认为，未来不久自动驾驶送货车将上路，因此要想真正缩减运货成本，就必须以机器人代替人类送货小哥。
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% N, n$ \0 `9 ?& ]8 b7 O* }Digit 可以上下台阶、由于配备 Lidar 作为 “眼睛”，还可以看路、躲避障碍物。Digit 和自动驾驶汽车共享地图信息，这样机器人身上就不用再安装处理地图的那块装置，更加轻便 —— 每当 digit 不知道怎么走路了，就会回头看看汽车，汽车把地图发给它，它就可以继续走路。

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有网友评论说，久负盛名的波士顿动力（boston dynamics）制造终结者机器人，而 agility robotics 制造外卖小哥机器人。你看好这项技术取代外卖小哥吗？
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( E# h* }6 x, f5 ?0 m4 @3 x感兴趣的可以点击原文查看：
! l4 M: z9 h; b4 M3 l' lhttps://www.ttnews.com/articles/ford-prepares-unleash-walking-delivery-robots
https://mashable.com/video/ford-agility-robotics-two-legged-delivery-robot/

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; t+ y8 [8 A/ e& P; q' E8 _下面两则科技前沿动态跟谷歌有关。
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• DeepMind：在雷神之锤III游戏中实现了人类水平的表现
  

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8 W9 h+ J  x: x' S让 AI 代理掌握多人视频游戏中涉及的策略、战术和与团队配合是AI研究的关键挑战之一。


Deep Mind 的这项研究在2018年7月首次发布研究成果，介绍了强化学习的新发展，以及如何用强化学习训练AI代理，使之在雷神之锤III 竞技场夺旗模式（Quake III Arena Capture the Flag）中实现了与人类水平相当的表现。
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Deep Mind 研究团队上周在《科学》杂志上最新发表的论文中，介绍了这一研究的最新发展。该游戏环境是一个复杂的多代理环境，也是典型的3D第一人称多人游戏之一。通过训练，AI 代理成功地与人类队友合作，在训练时的反应时间与人类玩家相当。此外，Deep Mind 展示了这些训练方法将如何成功地扩展到整个游戏。

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（图自：DeepMind 博客）

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' u4 O+ _9 X$ R; E% y) n. }) U. O5 @此次训练的代理，比通常的训练方法强大，并超过人类玩家的玩游戏赢率。在对游戏参与者的调查中，它们被认为比人类参与者协作能力更强。

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感兴趣的可以点击原文查看：
. l6 D" k  }& o' ]% q- O" y( ?https://deepmind.com/blog/capture-the-flag-science/
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• 谷歌：开头结尾两张图，剩下部分全靠编就能补齐中间部分生成视频
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# E; z1 R% g0 k; f上周，谷歌人工智能研究部门的研究人员宣布，他们开发出一种新的系统，可以由视频第一帧和最后一帧生成“似是而非的”视频序列，这个过程被称为“inbetween”。

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（图自 Google，版权属于 Google）

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研究团队介绍说，这套 AI 系统是一个受到了动物视觉皮层启发的深度神经网络。它由三个部分组成：2D卷积图像解码器，负责把来自目标视频的帧映射到潜在空间；3D卷积潜在表示生成器，负责对包含在输入帧中的信息进行合并；及视频生成器，负责将潜在表示解码为视频中的帧。
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% A  r/ @* `- q2 ~" E* q用这种方法生成的视频，逼真度如何呢？研究人员表示，这种方法生成的视频，不仅开头和结尾的风格一致，而且中间部分也看上去还算比较自然。该团队表示，“这可能给未来的视频生成技术研究提供了一个有用的替代视角。”


' r# b* u6 W; j" m: w' _感兴趣的可以点击原文及论文查看：
https://venturebeat.com/2019/05/28/googles-ai-can-create-videos-from-start-and-end-frames-alone/
论文 https://arxiv.org/pdf/1905.10240.pdf
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• Facebook 引入疾病地图对抗麻疹
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根据美国疾病控制中心数据，美国目前正在经历自2000年以来最严重的麻疹爆发，尽管这项疾病已被美国视为“淘汰”型疾病。如何控制疾病呢？科技公司在此发挥了作用。

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6 n" t* ^% R' n! r' o4 |. @2 `! d据报道，Facebook 正通过跟卫生组织结合，引入预防和应对疾病暴发的地图来帮助对抗麻疹等传染病。首次公布的疾病预防地图提供了详细的信息，如人口密度，实时人员流动地图。以便更好地应对流行病并更有效地覆盖脆弱社区。
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截至5月10日，疾病预防控制中心已在今年美国23个州确认了800多起麻疹病例。大多数案件涉及未接种疫苗的儿童。
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Facebook正在与13个合作伙伴分享其卫生地图数据，其中包括哈佛大学公共卫生学院，联合国儿童基金会和世界经济论坛。Facebook 两年前也发布了类似的地图，以帮助非政府组织应对自然灾害。 


- L, I, G' t: s, D本周的科技前沿就到这啦，你看好自动驾驶卡车取代司机、送货机器人取代快递小哥吗？欢迎留言讨论！

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$ m6 C0 ]8 O9 ?$ p想查看更多北美高校、大公司的技术创新动态，欢迎点击此前硅谷洞察更多文章：
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斯坦福教授研究了美国200年专利数据: 论文发得多？不等于创新！

$ X( b6 S  \0 I7 M0 V" f听你声音6秒，AI就能推断你长啥样了！| 技术前沿洞察
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" o* F( b% N8 _7 [& N+ h& I听得出你心情好坏的机器人，就要来了...| 技术前沿洞察

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来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1560222005&ver=1661&signature=rhtpggL1z-ZMB2JQXCbtP2GfLRDjTF61*6iO4wmZLbgDEixZVhFGxNtMRyoU-V1m76DrtX0-jUvd57xpl1o8j2bPhBR*em0UqG1GkpWgLSbQdML9IE4hzQTXhrJWtK*7&new=1
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