I.D. Buzz概念车基于大众最为经典的T1小巴打造，大众似乎是希望这辆让他们成名的车辆可以再次在新的驱动革命中带来好运。大众CEO Herbert Diess表达了AI人工智能的青睐，他认为自动驾驶、零排放驱动和数字网络都离不开AI和深度学习。NVIDIA CEO黄仁勋则认为与大众的合作，将可以让更多智能功能普及到汽车上面，为用户提供更安全和舒服的驾驶和乘坐体验。

NVIDIA为大众提供的DRIVE IX平台目前主要用于车辆解锁时的脸部识别、防盗警报、手势控制、自然语音控制和车辆行驶轨迹监控等等，但NVIDI表示这套技术可以用于建立智能辅助驾驶，在未来通过软件升级来获得更多能力，甚至为之后完全车辆自治的自动驾驶作准备。

这款I.D. Buzz是属于大众I.D.系列电动汽车项目的一部分，大众计划在2020年根据这个系列正式开始商用电动汽车，到2025年计划推出超过20款电动车型。这次新车基于大众全新MEB平台，实现零排放、电子驱动和对电子驾驶的支持，该平台架构把电池放在底盘，加上紧凑设计的驾驶位，以预留出大量空间供乘坐。

大众将在MEB平台上先采用目前最新的驾驶辅助系统，到最后才用到真正的完全自主驾驶控制，另外MEB上的电子系统也会提供给现有MQB平台的车辆上，如大家熟知的高尔夫、帕萨特、途观等等。

除了与大众的合作，NVIDIA还在本次演讲会上公布了与Uber、Aurora在无人自动驾驶方面的合作，另外还针对中国市场，联合采埃孚、百度打造专门的AI自动驾驶平台，由NIVIDIA的DRIVER Xavier处理器、采埃孚的ProAI车载电脑和百度的Apollo Pilot组成。临近过年了，估计很多人想买新一波装备啦，想要各类硬件推荐的请找小超哥（微信9501417），也可以让小超哥拉你进去超能群与其他网友一起聊天过年哦~

Gfycat为此推出了三种与机器学习有关的GIF动图解决方案，第一个是Project Angora，主要用于收集互联网上可用作GIF的短视频资源，很大一部分是来自Youtube，Gfycat将这些视频片段转换成高分辨率的GIF动图，目前Gfycat可以每日上传15000张GIF到平台和制作200万张高质量GIF。

第二个是Project Maru，这个主要是利用人脸识别技术，在GIF动图中标注人物的名字，主要是一些名人的信息，现在系统经过大数据的训练后，已分辨出多种不同类型的人脸，Gfycat表示由于图片识别技术无法识别数量多的人物，所以他们用的技术是基于视频的。

Gfycat第三个方案为Porject Felix更先进，可以帮助在GIF中获得更好的文字阅读性，动图中往往有一些原信息无法被展示出来，例如一些出自电影片段的原台词，Gfycat用到统计学来判断GIF中文字出现的位置，然后处理成二进制图片放到视觉人物识别系统中进行匹配出文字。

由此看来，这些project将改变GIF画质和信息传递的表现。有趣的是，外媒The Verge指出Gfycat这些项目的名字都是来自猫科动物，因为他们很喜欢猫，所以公司名字都有个cat，希望之后这家猫公司可以真的利用到AI机器学习，让GIF也进入高清时代吧。

Elon Musk已经摊开底牌，明确表示：“We are developing our own AI chips”，Jim Keller就是那个在背后“推波助澜”的人，据悉Jim Keller正领导一个由50人组成的小组为特斯拉开发专用的AI芯片，AI芯片会在未来用于特斯拉电动车中，完成无人驾驶时的运算操作。

有分析指出特斯拉打造自己的AI芯片是为了为了减少对其他芯片公司的依赖，因为特斯拉在上一年抛弃了Mobileye，转投NVIDIA的怀抱，现在甚至自给自足决定自研芯片。对了，关于特斯拉自研芯片的事，之前有媒体报道的“基于AMD的技术”应该是子虚乌有的事，首先AMD和特斯拉到现在还没发表共同声明，其次AMD自己也无暇顾及AI研究，毕竟AMD手头上关于AI芯片的资源并不是很多，财力物力都远不及NVIDIA和Intel等公司。

现在Model S、Model X和Model 3都用的是NVIDIA DRIVE PX 2平台

特斯拉现在已经有超过13亿英里的自动驾驶里程数据，这些都是通过第一代自动驾驶系统积累的，并且会为第二代自动驾驶系统服务，第二代自动驾驶系统用的都是NVIDIA的DRIVE PX 2平台，至于特斯拉什么时候能在他们的电动车中用上新的AI芯片还是个未知数。

Intel的新闻稿中其实并没有多少关于Nervana处理器的实质性内容，通篇都是在讲述Intel已经在不同领域展开研究，先有了17量子位的Qutech量子处理器，现在又有了Nervana人工智能处理器，它们都在不同领域发光发热。并且会继续对前沿领域进行创新性的研究、投资新硬件、算法，必要时会收购相关初创公司，保持技术领先优势。

而小编另外找到一篇介绍Nervana处理器的博客，是由Nervana处理器主导研发者Naveen Rao所撰写的，里面提到了一些关于该神经网络处理器的关键技术，还是相当有趣的。

现在机器学习、深度学习已经成为全球广泛使用的数据分析、研究方式，不过目前已有的处理器在运行相关程序总是显得力不从心，因为X86处理器其通用性架构本来就不擅长于大数据处理，因此像NVIDIA开发的计算卡就派上用场了。而Intel为了弥补这方面缺陷，开始了Nervana处理器的开发，其特点如下：

新的内存体系

矩阵乘法以及矩阵转置一直都是深度学习中的核心运算操作，这些计算不同于平常运算，很大程度上它们都是已知的操作，因此Intel Nervana处理器摒弃了原来的标准的缓存结构，而是利用软件实现内存管理，这样压榨出处理器的最大性能（估计意思就是不需要原来复杂的缓存结构和控制单元电路，全部让位给计算单元，实现更高的计算性能）。

新一代的AI模型

设计有高速片外互联通道，可以让Nervana处理器实现高速的双向数据传输，多个处理器甚至可以组成一个更加庞大的神经网络系统，可以实现更大的计算量，帮助客户快速获取有用数据。

专为人工智能设计的Flexpoint运算

神经网络计算在单个芯片上很容易受到功耗以及内存带宽限制，为了实现更高的吞吐量，Intel发明了一种新的运算Flexpoint，可以实现标量的点乘和加法，而且这种计算单元可以节省下不少的电路晶体管，因此可以提升处理器的密度，并且减少功耗。

Intel表示，Nervana处理器并非只有一款，多代处理器正在打造当中，在未来这些产品有助于在2020年实现深度计算数百倍的性能提升。而第一个合作方就是Facebook，双方将会深入合作应用，但未具体公布相关细节。

马斯克在其推特上说道：If you're not concerned about AI safety,you should be.Vastly more risk than North Korea.意为“你应该担心一下AI，威胁性比北韩（朝鲜）更大”，马斯克在之前甚至还指责了Facebook CEO马克扎克伯格对AI毫无担忧的行为。

“在最后，机器会获得胜利”

马斯克一直呼吁应该立法管理AI，因为他说任何对公众构成威胁的东西都要受到法律管制，汽车，飞机，食品，药物是这样，AI也应该是这样，他希望在AI技术形成规模之前就能制定相关规章制度。马斯克称他认为最大的风险不在于AI会拥有自己的意识，而是跟随人类的意志产生属于自己的功能动作。“如果没有考虑周到，即使目标是好的，也会往坏的结果发展。”

微软在最新的SEC文件指出，手机不在是微软未来发展的重要组成部分。在以前的SEC战略部署上，微软曾经表示想构建一个“移动第一，云第一的世界”，但现在战略发展规划已经改变。微软在美国证券交易委员会上文件称：“我们的战略目标是通过人工智能为智能云创造一流的平台和生产力服务。”

换句话说，AI已经取代了智能手机成为微软重点发展的项目。微软的年度报告称，他们已经将AI添加到许多新的软件产品中去。此外微软已经成立了一个AI研究小组，将专注人工智能和其他前瞻性项目的研究和开发工作，涵盖基础设施，服务，应用和搜索领域。

所有这一切似乎表明，就算是微软这样的巨头都无法与Android和iOS竞争，在移动市场上已经不可能“见缝插针”，任何在移动市场上的崛起的想法都是奢望，因此着手研究AI这样比较有前途。想了解更多AI方面的资讯请找小超哥（9501417）。