10月16日，神州優(yōu)車集團(tuán)主辦的UAI (Ucar Artificial Intelligence)首屆數(shù)據(jù)大賽正式開戰(zhàn)，全球160個(gè)國(guó)家相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)可通過Biendata.com網(wǎng)站領(lǐng)取任務(wù)。據(jù)介紹，數(shù)據(jù)大賽考題為出行需求的訂單預(yù)測(cè)，業(yè)內(nèi)人士分析，神州優(yōu)車舉辦數(shù)據(jù)大賽不僅是為了提高智能調(diào)度能力，也或?yàn)闊o人駕駛建模儲(chǔ)備人才和算法基礎(chǔ)。
此次大賽聯(lián)合了全球最大的非營(yíng)利性專業(yè)技術(shù)學(xué)會(huì)IEEE中國(guó)代表處，招募全球人工智能及大數(shù)據(jù)人才參賽。IEEE是全球最大的專業(yè)技術(shù)組織，在全球160多個(gè)國(guó)家擁有40多萬名會(huì)員，絕大多數(shù)會(huì)員任職于頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)，包括麻省理工、耶魯?shù)瘸Ｇ嗵俅髮W(xué)，以及谷歌、微軟、蘋果、亞馬孫等科技巨頭。
目前，國(guó)內(nèi)外科技巨頭都將未來重點(diǎn)押注人工智能，通過各種方式吸引人工智能人才。去年，谷歌便挖角了原斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人Fei-Fei Li，并過捐贈(zèng)、數(shù)據(jù)共享等方式與斯坦福大學(xué)展開合作。Facebook也與中國(guó)、美國(guó)、法國(guó)等地的大學(xué)展開了合作，還曾多次來華招聘選撥中國(guó)高校AI技術(shù)人才到硅谷工作。今年6月，微軟便推出了一個(gè)專門基金負(fù)責(zé)收購AI初創(chuàng)公司，6月份收購了以色列AI初創(chuàng)公司Hexadite。
業(yè)內(nèi)人士提到，此次UAI數(shù)據(jù)大賽將吸引全球?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)與高校技術(shù)高手參。此舉無疑也是為神州優(yōu)車實(shí)現(xiàn)其在人工智能領(lǐng)域的野心提前布局。
布局無人駕駛 實(shí)現(xiàn)人工智能裂變
經(jīng)過對(duì)算法研究的知識(shí)準(zhǔn)備與硬件計(jì)算性能的提升，人工智能即將迎來新一波的發(fā)展熱潮。而無人駕駛則被稱為人工智能最先落地的領(lǐng)域，業(yè)內(nèi)有聲音提到最快10年就可實(shí)現(xiàn)無人駕駛的大規(guī)模應(yīng)用，而網(wǎng)約車或是最早應(yīng)用場(chǎng)景。
羅蘭貝格數(shù)據(jù)顯示，無人駕駛出租車有效載客時(shí)間高于傳統(tǒng)出租車80%，成本卻只有傳統(tǒng)出租車的12%，還能節(jié)省40%的停車空間，平均減少30%的交通擁堵時(shí)間，幫助改善城市空間布局及優(yōu)化交通。隨著無人駕駛在出租車等領(lǐng)域的應(yīng)用，汽車出行領(lǐng)域?qū)l(fā)生顛覆性的變革。
目前，在無人駕駛領(lǐng)域除了谷歌、特斯拉外，有著直接應(yīng)用場(chǎng)景的Uber無人駕駛技術(shù)也位居前列。今年，滴滴也在硅谷建立實(shí)驗(yàn)室涉足無人駕駛領(lǐng)域。實(shí)際上，早在2015年，神州優(yōu)車就在美國(guó)硅谷設(shè)立了實(shí)驗(yàn)室研究無人駕駛，是國(guó)內(nèi)最早進(jìn)行這一領(lǐng)域研究的公司之一。
去年11月11日，神州優(yōu)車北美實(shí)驗(yàn)室舉辦了無人駕駛深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽，來解決無人駕駛汽車在行駛過程當(dāng)中如何通過圖像識(shí)別出車輛、行人、自行車、摩托車和信號(hào)燈的問題。今年8月份，神州優(yōu)車更是花費(fèi)3億元來推動(dòng)智慧交通開放平臺(tái)的建設(shè)，為迎接無人駕駛時(shí)代來臨，布局以大數(shù)據(jù)和算法為核心的人工智能。
業(yè)內(nèi)人士提到，神州專車采用“專業(yè)車輛、專業(yè)司機(jī)”的運(yùn)營(yíng)模式，其自營(yíng)車輛部分供給相對(duì)固定，這種采用固定供給滿足不固定需求的智能調(diào)度模型，與未來無人駕駛運(yùn)營(yíng)模式下的模型設(shè)計(jì)類似，其技術(shù)難度在行業(yè)內(nèi)趨于首位。神州專車在固定供給下的訂單預(yù)測(cè)建模將為其在無人駕駛領(lǐng)域的算法積累提供基礎(chǔ)。
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