LG智能機器人亮相仁川機場(chǎng)；第二代Oculus Rift可能要到2019年才發(fā)售

該機器人的語(yǔ)音識別功能由LG自行研發(fā)。

1、LG智能機器人亮相仁川機場(chǎng)，為乘客指路自動(dòng)打掃

據外媒報道，LG電子21日稱(chēng)，公司自主研發(fā)的客服機器人和掃地機器人從當天起，在仁川機場(chǎng)投入試運行。

據報道內容顯示，LG的客服機器人搭載LG電子自主開(kāi)發(fā)的語(yǔ)音識別功能，可支持韓語(yǔ)、英語(yǔ)、漢語(yǔ)、日語(yǔ)等4種語(yǔ)言，將為乘客提供航班、登機口、便利設施、商店等信息，必要時(shí)指引乘客前往目的地。至于掃地機器人，其配備無(wú)人駕駛、躲開(kāi)障礙物等功能。由于該機器人的數據庫中存入了機場(chǎng)地圖，因此在大面積的機場(chǎng)內也自動(dòng)尋找最佳路線(xiàn)實(shí)現高效清掃。

2、Google宣布新?lián)矶驴刂?span id="cm480u6" class='wp_keywordlink_affiliate'>算法TCP BBR

Google宣布了新?lián)矶驴刂扑惴═CP BBR。Google官方博客稱(chēng)新算法將google.com和YouTube的全球網(wǎng)絡(luò )吞吐量平均改進(jìn)了4%，在某些國家改進(jìn)了14%+。

BBR代表Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time，它的擁堵控制采用了不同的方法，考慮了網(wǎng)絡(luò )實(shí)際的數據交付率有多快。根據最近測量的網(wǎng)絡(luò )交付率和往返時(shí)間構建顯示模型，最大化近期可用帶寬和最小化近期往返延遲。BBR使用這些數據決定數據發(fā)送速率有多快。目前，Google已經(jīng)將BBR擁堵算法貢獻給了Linux kernel TCP協(xié)議棧。

3、美反無(wú)人機初創(chuàng )企業(yè)獲1150萬(wàn)美元資金

近日，從事反無(wú)人機技術(shù)研發(fā)的初創(chuàng )公司SkySafe已經(jīng)在A(yíng)輪融資中獲得Andreessen Horowitz領(lǐng)投的1150萬(wàn)美元。

據了解，初創(chuàng )企業(yè)SkySafe的反無(wú)人機無(wú)線(xiàn)電波技術(shù)可以檢測并阻止流氓無(wú)人機進(jìn)入未經(jīng)授權的領(lǐng)域如軍事基地、體育場(chǎng)館、監獄和機場(chǎng)。SkySafe的電波射頻信號可以從外圍節點(diǎn)甚至是吉普車(chē)上發(fā)射，迫使未經(jīng)批準無(wú)人機離開(kāi)或降落，也可以允許獲批準的無(wú)人機飛行。與此同時(shí)，SkySafe更是與海軍特種作戰部隊簽署了一份價(jià)值150萬(wàn)美元的國防合同，為海軍海豹突擊隊提供反無(wú)人機技術(shù)。

4、第二代Oculus Rift可能要到2019年才發(fā)售

在2017年，預計Facebook Rift收入為16億，也就是說(shuō)大概要賣(mài)出200萬(wàn)臺設備。同時(shí)，Facebook有望在Oculus Rift相關(guān)的軟件和游戲收入上能達到4.59億。

通過(guò)Cantor Fitzgerald的預測，我們更清楚Facebook大概會(huì )在什么時(shí)候發(fā)行第二代Rift。在2018年，預測該公司硬件收入只能達到3億1200萬(wàn)美元，主要是要靠軟件和游戲的銷(xiāo)售。2019年起，硬件收入預計50億左右。如果每臺頭顯售價(jià)為499美元，那大概要賣(mài)出1000萬(wàn)臺頭顯，預示著(zhù)該公司將在2019年推出新一代頭顯。

5、NEC的人工智竟能“看”出流水線(xiàn)上的不合格產(chǎn)品

近日，日本IT大廠(chǎng) NEC 推出了一個(gè)“視覺(jué)檢測（AI Visual Inspection）”技術(shù)，同樣該技術(shù)也基于人工智能開(kāi)發(fā)，視覺(jué)檢測可以逐一檢測生產(chǎn)線(xiàn)上的產(chǎn)品，比如金屬、人工樹(shù)脂、塑膠等產(chǎn)品，從視覺(jué)上快速偵測出不合格品，提升出廠(chǎng)產(chǎn)品的合格率。

NEC目前有一整套的人工智能學(xué)習技術(shù)“RAPID”，其最大的特點(diǎn)就是能夠深度學(xué)習，上述提到的視覺(jué)檢測就是以這項技術(shù)為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)。透過(guò)這項技術(shù)，機器人可以對已知事物打上特定的標簽，學(xué)習并判斷其檢測結果，最后不斷理解和修正使之達到正確結果。

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