蘋(píng)果第三財季研發(fā)費用占比高達7%；FF91年底交車(chē)無(wú)望

離開(kāi)百度“結盟”富士康后，吳恩達又投身農業(yè)領(lǐng)域；豐田將測試第二版燃料電池Class 8零排放卡車(chē)。

離開(kāi)百度“結盟”富士康后，吳恩達又投身農業(yè)領(lǐng)域

近日，在國內頂級PE弘毅投資的“牽線(xiàn)搭橋”下，Landing.ai與國內高端裝備制造企業(yè)中聯(lián)重科宣布聯(lián)手。這也意味著(zhù)中聯(lián)重科進(jìn)入人工智能技術(shù)領(lǐng)域，成為國內首家AI農業(yè)裝備制造企業(yè)。

對于投身農業(yè)，吳恩達非常興奮。據了解，吳恩達的爺爺曾經(jīng)是生活在香港郊區的一位種植水稻的農民。因此，吳恩達表示自己從小就了解做農民的辛苦，他堅信，用AI改造農業(yè)會(huì )讓農民的工作更有效。作為一家技術(shù)驅動(dòng)型裝備制造企業(yè)，中聯(lián)重科已建立了詳實(shí)的數據和人工智能技術(shù)應用基礎。據中聯(lián)重科董事長(cháng)詹純新介紹，在雙方此次合作的農業(yè)機械領(lǐng)域，中聯(lián)重科的農機產(chǎn)品已經(jīng)初步實(shí)現了自動(dòng)駕駛、自動(dòng)收割，智能烘干等功能，并建有數據中心。

蘋(píng)果第三財季研發(fā)費用占比高達7%

據悉，在提交給美國證券交易委員會(huì )的一份文件中，蘋(píng)果還披露了當季的研發(fā)（R&D）費用，占比7%，大約37億美元（約合261億元），同比增加了7.6億美元，環(huán)比也增加了約3億美元。

值得指出的是，蘋(píng)果多拿出占季度營(yíng)收4%~5%的支出用于研發(fā)，即便是去年發(fā)布iPhone X的前一個(gè)季度，蘋(píng)果研發(fā)費用的占比也不過(guò)6.4%。對于蘋(píng)果來(lái)說(shuō)，除了繼續保持自己在手機、平板、一體機、筆記本上的獨特優(yōu)勢，其在人工智能、汽車(chē)自動(dòng)駕駛、混合現實(shí)等領(lǐng)域都有所涉獵，而這些都是“吸金”大戶(hù)。當然，即便如此，蘋(píng)果每年的總研發(fā)支出依然無(wú)法進(jìn)入全球TOP3，去年，這一位次被亞馬遜（226億美元）、谷歌（166億美元）和華為（132億美元）占據。

FF91量產(chǎn)進(jìn)度才40%，年底交車(chē)無(wú)望

據報道，目前FF91的確已經(jīng)開(kāi)始量產(chǎn)，但是整車(chē)生產(chǎn)需要經(jīng)過(guò)沖、焊、涂、總四大工藝，而按量產(chǎn)產(chǎn)品來(lái)講，白車(chē)身焊接完成大概占整車(chē)生產(chǎn)進(jìn)度40%左右。

對于FF91的進(jìn)度，有業(yè)內消息人表示，白車(chē)身制造成功事實(shí)上并不能與量產(chǎn)直接掛鉤，如果一定要估時(shí)也許一年都不算多?，F階段充其量只能稱(chēng)之為工程試制車(chē)，而量產(chǎn)和生產(chǎn)工序還不是一個(gè)概念，樣車(chē)與白車(chē)身沒(méi)有關(guān)系。

從目前的情況來(lái)看，想要在年底交付量產(chǎn)版FF91基本就變成了一件很難完成的事情（可能最快也要到2019年中期完成），而現在的賈躍亭面臨的挑戰也不是一般的大。

豐田測試第二版燃料電池Class 8零排放卡車(chē)

近日，豐田公布了其第二版燃料電池Class 8零排放卡車(chē)計劃，即將測試的版本是Project Portal 2.0，將于今年秋天開(kāi)始進(jìn)行實(shí)地測試。

據悉，卡車(chē)的總重量為8萬(wàn)磅，采用氫燃料電池，每次填充的行駛里程超過(guò)200英里，其中包括一對Mirai燃料電池組和一個(gè)12千瓦時(shí)電池，功率到達670馬力，扭矩達到1325 lb-ft，這些參數和Alpha版本卡車(chē)相同，但由于其他改進(jìn)而可以有更長(cháng)的行駛距離。豐田指出，其燃料電池卡車(chē)原型于2017年4月開(kāi)始運營(yíng)，在長(cháng)灘港口和洛杉磯港口之間的街道上行駛了近1萬(wàn)英里，這也為第二版積累了一定的數據和經(jīng)驗。

3D打印的深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，計算采用的是光子而非電子

近日，加州大學(xué)洛杉磯分校的研究人員創(chuàng )造了一個(gè)獨特的全光學(xué)平臺，以光速執行機器學(xué)習任務(wù)。這是一個(gè)新穎的想法，使用光線(xiàn)通過(guò)多個(gè)板而不是電子衍射，為現在的計算機改進(jìn)提供了思路。

據了解，該設置使用3D打印的半透明薄片，每個(gè)薄片具有數千個(gè)凸起像素，這些薄片通過(guò)每個(gè)面板偏轉光線(xiàn)以執行設定任務(wù)，如以光速執行圖像分析，特征檢測和對象分類(lèi)。此外，該團隊的研究人員還設想了D2NN架構在攝像機中執行專(zhuān)門(mén)任務(wù)的可能性。

使用逐層制造的無(wú)源元件，并通過(guò)光衍射將這些層相互連接，創(chuàng )造了一個(gè)獨特的全光平臺，以光速執行機器學(xué)習任務(wù)，就目前而言，這只是一個(gè)概念證明，但它為機器學(xué)習行業(yè)提供了一些獨特的機會(huì )。

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