ZDNet至顶网软件频道消息:据科技部网站消息,以实现人、车、路协同控制为目标的未来智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿和研究热点,受到学术界和产业界的广泛关注,主题为“未来智能车路协同技术”的西苑沙龙在北京西苑饭店举行。
会议认为,把人、 车、路协同起来,形成新型的智能交通体系框架,需要加强国家层面的顶层设计,通过整体规划来整合资源,以“政产学研用”协同创新的发展模式,积极推进车路协同的标准和体系化建设。同时,要从国家战略层面部署相关计划或项目,整体推进人车路协同等核心关键技术及系统设备的研发,形成符合中国特点的车路协同核心技术和产业布局。
来自863计划现代交通技术领域主题专家、交通运输部门行业专家以及美日等著名大学和研究机构的12位专家学者应邀参加了会议,科技部高技术中心相关同志也参加了本次会议。高技术中心袁建湘副主任和清华大学张毅教授分别主持了本届学术研讨会。
会上,清华大学张毅教授做了题为“未来智能车路协同技术发展趋势”的主题报告,交通运输部公路科学研究院王笑京总工程师,美国威斯康星大学麦迪逊分校教授、国家级专家冉斌教授,以及重庆长安汽车公司工程研究总院、国家级专家黎予生总工程师分别就Cooperative-ITS国际发 展趋势、美国车路协同和车联网技术展望以及智能车辆关键技术发展趋势等做了专题报告。与会专家分别从车路协同技术概念、应用前景、发展趋势、面临挑战及发 展对策等方面展开热烈的讨论和思想交锋。
好文章,需要你的鼓励
科技亿万富翁拉里·埃里森资助的研究团队将向英国牛津大学投资1.18亿英镑,用于将AI技术应用于疫苗研究。牛津疫苗研究小组将领导这一项目,研究人体免疫系统对严重细菌感染和抗生素耐药性的反应。该项目由曾主导新冠疫苗试验的安德鲁·波拉德教授领导,计划采用人体挑战模型,让志愿者在受控条件下接触细菌,然后运用现代免疫学和AI工具来精确识别预测保护效果的免疫反应,以开发针对致命疾病的创新疫苗。
伦斯勒理工学院研究团队通过网络科学方法首次系统揭示了大语言模型的内部"认知架构"。研究发现AI模型采用类似鸟类大脑的弱定位架构,模块间通过分布式协作而非专业化分工来处理认知任务。这一发现颠覆了基于功能模块优化的传统思路,指出应充分利用网络级协作来提升AI性能。
据报道,ChatGPT开发商OpenAI计划在印度建设一座耗电量超过1吉瓦的数据中心,目前正寻找当地合作伙伴。该设施预计可容纳至少5.9万片英伟达B200芯片。这可能是OpenAI全球数据中心计划的一部分,旨在为国际用户提供更低延迟服务。OpenAI CEO奥特曼将于下月访问印度,公司还计划年底前在新德里开设办事处。
腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁",无法突破预训练的能力边界,而工具集成能打破这种限制,让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法,解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本,展现出三种新奇认知模式,为构建更强大的AI系统提供理论指导。