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科学研究

瞄准工业智能化市场,麻省理工让 AI 教机器人操纵物品

25 12月 , 2019  

原标题:将计算带到边缘,未来的“无界零售”场景如何进化

原标题:传三星子公司Harman与Google联合开发新一代智能音响

原标题:三个月时间,收获千万好评,OPPO Find X经历了你想象不到的困难

原标题:瞄准工业智能化市场,麻省理工让 AI 教机器人操纵物品

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引述digitimes消息,韩媒首尔经济报道,Harman与Google决定合作研发第二代、搭载面板的智能音响,最快2019年就可上市。两家业者合作的第一代智能音响日前已在德国柏林消费性电子大展(IFA
2018)展出。

“Find X 完全超出了我的想象”直到现在,还有手机业内人士还觉得OPPO Find
X不可思议,完全不像这个时代的手机,OPPO
在这次路途中到底经历了什么,你甚至无法想象。

人工智能正在一步步走向强大。今天,麻省理工学院又公布了一项新发明,让科技更进一步。

物联网的逐渐普及正在给传统的零售业态带来巨大的冲击,当“人-货-场”的关系被重组后,诞生了很多新的技术和应用,未来的智能化零售场景也正在进化。

Harman目标2019年推出新一代智能音响,目前也与亚马逊Alexa有合作关系。韩国业界认为,三星电子在AI领域的发展并不理想,其自主研发的Tizen操作系统并未成功推广。返回搜狐,查看更多

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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员,发明了一种名为
DON
的“密集的视觉对象网”——让机器人能学会独立观察、理解并操作它们从未见过的物体。

2018年开年,英特尔与京东联手签署了一项合作备忘录,双方旨从各自原有的角色出发,共同推动智能零售的进程,京东作为新零售的代表试图尝试线下与线上结合的新玩法,英特尔也在为自己端到端的解决方案探索落地应用。

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就拿OPPO Find
X在开始研发的时候来说,负责人仅仅就是想要做一个全面屏,一个真正的全面屏。仅仅一个全面屏,真的那么简单吗?一个完美的全面屏,就要考虑摄像头,感应器的位置,经过各种方法的衡量选择,
最后剩下的就是双屏的方案了,也就是前后各一块屏幕的设计,以这个方案进行几个月后,双屏项目已经开模,但这个方案却仅仅实行了几个月。

研究人员们计划今年10月在瑞士的机器学习大会上展示他们的新发明。

其实早在2017年10月,京东曾经与英特尔在软件与生态系统上达成合作,合作成果是一个名为D-MARK的智能门店解决方案,它也是全球首个低造价、可模块化组装的智能门店解决方案。

然而除了双屏设计,据悉OPPO早前就申请过滑盖手机的专利,但这项专利也并没有应用到Find
X身上,众所周知Find X采用的是电动升降设计。

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零售最核心的本质是把原来没法数据化的东西数据化,其发展动力也在供应驱动转变为需求驱动后,进一步上升为技术驱动,尤其是智能设备的入驻打破了零售边界,无界零售市场已离不开数据的力量。

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DON试图抓起一只鞋子(图片来源:MIT CSAIL)

打破智能零售场景壁垒

为了更好的用户体验,OPPO
果断放弃了之前的方案,仅仅只花了3个月的时间,OPPO Find
X便正式呈现在我们面前。3个月,可以想象整个项目组经历了怎样的高强度和高难度的挑战,从这可以看到,OPPO的应变能力还是很强的。

核心研究人员 Lucas Manuelli
说:“目前的许多科技手法都无法识别物体的准确样貌。例如,现有的算法无法操纵机器手柄来抓一个杯子。尤其是当杯子的形状和摆放复杂时,更为艰难。”

去年作为外界公认的无人零售行业当之无愧的风口,京东也顺势推出了一个名为“无界零售”的概念,刘强东曾经在采访中说过“第四次零售革命的实质是无界零售”,它将打破行业壁垒,让零售渗透到互联网的各个角落。

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DON
不是一个控制系统。相反,它是一种自我监督的深层神经网络——一种模仿大脑神经元功能的分层算法——训练机器人用精确坐标的形式来描述物体。在训练结束后,DON
能够自主地挑选出参考框架。当一个类似的新物体出现时,DON
就可以将它们映射到一起,在三维空间中计算出物体的可视化形状。

京东对于无界零售的理解答题可以分为前端和后端两方面,前端是说要随时满足消费者的消费需求,后端是指供应链一体化,把供应链和产品、库存、货物全部升级成一个系统,减少品牌商的操作难度,打破场景壁垒。

这样的时间浪费后,实际上Find
X的研发只花了3个月。可见这3个月,整个项目组经历了怎样的高强度和高难度的挑战。作为一款全新设计,其中不少工序都要
OPPO自己摸索着进行。

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京东成立至今已有14年的历史,经历过人工红利与电商的爆炸式发展后,最近几年增长的速率已经得到趋于平缓,这让京东将更多目光瞄准了线下场景。

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DON的视角(图片来源:MIT CSAIL)

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就拿OPPO以前的3D结构光和曲面屏,也有很多是跟随Find
X一起推进的,比如说各种传感器的摆放布局,红外传感放在屏幕底下,天线的调校以及热弯玻璃的实现等。

根据研究人员所说,不论是硬的物体(如帽子)还是软的物体(如毛绒玩具),DON
都只需要20分钟就可以完成学习。DON
可以识别各种各样的物品,包括适度变形的物品以及质感非常轻薄的物品。

京东集团技术副总裁翁志

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此外,DON 并不会分辨物体的颜色和纹理,这使得它在使用 RGB
或深度数据上更有优势。因为只要一点轻微变形,颜色和纹理就会改变,不具备“可抓取”的特性。


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