自动驾驶

摘要： 华为云擎天架构+ Flash-Native存储引擎+低时延CurreNET，数据存储和处理还有啥担心的？ 虽然我们已经进入大数据时代，但多数企业数据利用率只有10%，数据的价值没有得到充分释放。面对海量数据爆炸式的增长和发掘数据内在价值的巨大需求，拥有弹性伸缩、无限扩展能力的云存储正发展成为时代的智能数据底座。 另一方面，随着人工智能（AI）、VR/AR、5G、自动驾驶等技术的发展，应用对云存储的实时处理能力提出了更高标准。对于支撑智能世界的数据平台而言，需要进入百微秒量级，才能满足实时性要求。 最近，华为云发布了新款极速型SSD云硬盘，可以充分满足AI、AR/VR、数据库、大数据、HPC等高性能低时延业务场景需求。 通过对架构和算法的创新，华为云打造了拥有四大硬核技术的华为云All-Flash智能数据底座，从容应对云、AI、5G时代数据存储的挑战。 All-Flash智能数据底座：100%存储卸载能力 华为云All-Flash智能数据底座 首先，基于华为云擎天架构，华为云实现了100%的存储卸载能力和零损耗的存储虚拟化。基于RDMA的高速存储网络，能充分发挥NVME 存储集群的性能，搭配租户级QoS能力，可以为用户提供极速和稳定的云存储底座。 新一代的Flash-Native存储引擎，采用了Append的数据布局、智能全局FTL、支持全局磨损均衡

2016年夏天我在谷歌实习，在Mountain View工作，住在旧金山。这是我在谷歌工作的第二个暑假。在经历了谷歌纽约办公室（ 一种相对正常的朝九晚五的工作经历） 之后，我想在硅谷办公室工作，去谷歌的中心，去一个感觉像是科技行业中心的地方。 我从未看过电视节目《硅谷》 (Silicon Valley) ，尽管我听说它很搞笑，而且惊人地接近现实。在决定离开之前，我可能应该先看看它，但虽如此，我也不相信它能准确地反映公司的情况。 我记得在黄金时段漫步穿过教会区，沿着波特雷罗山（Potrero Hill）的丘陵地带向上走去。坐在渔人码头，吃着从附近农贸市场买来的新鲜水果。当朋友来参加SF Pride比赛时，他第一次在同性恋酒吧里玩奇怪的跳栏和尝试果冻射击。 其他不那么幸福的时刻也深深印在我的记忆里。我记得曾听谷歌的领导告诉一群在拥挤的咖啡馆里的人， 在谷歌，最需要解决的问题是增加广告收入或改善开发者体验。 坐在旧金山和山景城之间无尽的车流中，坐在由10辆谷歌品牌公交车组成的线路中的第四辆上。 环顾着一幢300人的大楼，发现只有清洁工和咖啡店的工人长得像我，我感到一阵孤独。 有一长串看似小但实际上很重大的问题，足以让我永远离开硅谷。以下是前三名。 我说的不是指科技股市场价格上涨的科技泡沫。我说的是一种无形的物理泡沫，你会在孤独的大学校园里发现这种泡沫，每个人都被周围的环境所包围

9月26日，2020北京国际汽车展览会正式拉开帷幕。本届北京车展以“智领未来”为主题，集中展示全球汽车行业时下的前瞻技术与产品。作为聚焦于能源革新的技术开拓者和创新者，特斯拉携带旗下Model3、ModelS、ModelX三款主力车型，以及集成领先技术的V3超级充电桩重磅出击，多角度向观众呈现特斯拉的创新理念和技术成果。 主力车型重磅出击全面展现特斯拉最新科技 在特斯拉展台，极具科技氛围和极简主义设计的Model3，成为引人瞩目的焦点。Model3是特斯拉首款为全球大众市场设计并生产的电动汽车产品，集续航、性能、安全和科技优势于一身，是特斯拉加速世界向可持续能源转变的关键车型。 豪华旗舰SUV Model X也凭借一反常规的鹰翼门、全景式挡风玻璃、7座超大驾乘空间，在车展中大放异彩，颠覆人们对SUV车型的认知。 豪华旗舰轿车Model S凭借梦幻、优雅的设计，更是引来众多现场媒体和观众的关注，展现出特斯拉专属的设计美感与舒适座舱。 在近期举办的2020电池日中，特斯拉还发布了ModelS三电机全轮 驱动 Plaid版车型，其0-100公里/小时加速成绩小于2.1秒，四分之一英里加速成绩小于9.0秒，预估续航里程超过840公里，全面提升了公众对豪华电动汽车的期待。 自创立伊始，特斯拉就从长久的用户体验出发，让用户在无需额外付费的情况下，获得车辆在安全、实用和性能方面的不断提升

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 大家好，本公众号现已开启线上视频公开课，主讲人通过B站直播间（ bilibili号：3D视觉工坊：https://space.bilibili.com/483478083 ），对3D视觉领域相关知识点进行讲解，欢迎大家的关注。 往期精彩： 第一期：东北大学李奇 《 基于深度学习的物体抓取位置估计 》 第二期：上海交通大学沈毅君 《相机标定的基本原理与经验分享》 第三期：西安交通大学潘浩洋 《 基于点云的三维物体表示与生成模型 》 第四期：北京科技大学李阳阳《 求职经验分享 》 第五期：ChaucerG《 聊聊目标检测和秋招那些事 》 第六期：镭神智能创始人雷祖芳《 基于激光雷达的感知、定位导航应用 》 第七期：东北大学龚益群《 图像对齐算法 》 第八期：武汉大学李迎松博士《 立体视觉之立体匹配与实战 》 第九期：北京中科慧眼CTO崔峰《 深度相机与应用 》 第十期：博众精工技术总监杨军超《 结构光编码与三维重建技术 》 视频回顾： 本期由熵智科技（深圳）有限公司联合创始人&CTO高磊博士和深圳市安华光电技术有限公司副总经理朱青博士分享，主题为《 结构光3D相机 光机核心技术及3D成像性能分析 》，下面我们来一起回顾一下吧。 长按下方的图片，可以直接跳转到小程序播放。 PDF获取方式： 关注公众号【计算机视觉工坊】

【51CTO.com原创稿件】9月金秋，华为云“2020汽车CXO沙龙”走进了ICT圈内知名的“网红打卡地”华为溪村。60+TOP汽车企业CXO、权威咨询机构、企业网D1Net、华为多位专家，齐聚一堂，共同探究业界趋势并分享各自的行业思考，共商汽车行业加速智能升级之道。 2020年中国经济进入新常态，汽车市场原本就正处于新旧动能转换和结构效益调整的攻关期，在这个特殊时期，汽车市场产业链上下游对于转型的需求变得更加迫切。不论是传统汽车企业，还是造车新势力，亦或是上下游供应链，每个环节都在尝试通过科技的力量收缩成本提升效率。华为云深刻了解汽车行业面临的挑战，在汽车企业纷纷加速数字化转型的过程中，华为云中国区总裁洪方明表示：“以客户为中心，怎么样触达到客户?这是今天数字化要解决的一个非常核心的问题。”通过“2020汽车CXO沙龙”，华为云也希望藉此机会实现双方在数字化提速大潮中重新思索前行方向与路径，驱动数字技术与企业运营和管理的深度融合，实现更多价值创新，促进商业成功。 云+大数据+AI+IoT，驱动车企业务增值 华为云Marketing与生态总裁陈亮 华为云Marketing与生态总裁陈亮在“2020汽车行业CXO沙龙”上表示，汽车行业如今面临重重挑战：在研发设计环节，产品结构更复杂，要以市场需求为导向;在生产制造环节，要控制成本，提升产品安全性;在市场营销环节

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者 | VVingerfly 编辑 | 陈大鑫 3D人体姿态和形状估计在最近几年是一个重要的研究热点，但大部分工作仅仅关注人体部分，忽略了手部动作，港中文联合Facebook AI研究院提出了一种从单张图片同时估计人体姿态和手部动作的新方法，展示效果好似科学怪物。 如下图左下和右下所示，易看出本文提出的方法姿态估计效果更好。 1 介绍 本文作者提出了一个3D人体全身运动捕捉系统 FrankMocap，能够从单目视频同时估计出3D人体和手部运动，在一块GeForce RTX 2080 GPU上能够达到 9.5 FPS。 作者提到 “FrankMocap” 是对现代普罗米修斯 (The Modern Prometheus)中科学怪人 (Frankenstein) 的怪物的致敬。 人们每天会拍大量的日常活动视频上传到网络，如果有一种基于普通摄像头的运动捕捉系统，能够捕捉视频中人体的运动，将在人机交互、人工智能、机器人等众多方向有所应用。 同时捕捉人体和人手的运动对这些应用同样重要，但人手只占身体的很小一部分，要想直接捕捉两者的运动是一个很难的问题。当前的大部分相关工作都只顾及图片中人体的3D姿态，忽略图片中人手的动作。有部分工作关注从单张图片同时估计人体的全身运动，但这些工作都是基于优化的方法

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 大家好，本公众号现已开启线上视频公开课，主讲人通过B站直播间，对3D视觉领域相关知识点进行讲解，并在微信群内完成答疑。 往期精彩： 第一期：东北大学李奇 《基于深度学习的物体抓取位置估计》 第二期：上海交通大学沈毅君 《相机标定的基本原理与经验分享》 第三期：西安交通大学潘浩洋 《基于点云的三维物体表示与生成模型》 第四期：北京科技大学李阳阳《 求职经验分享 》 第五期：ChaucerG《 聊聊目标检测和秋招那些事 》 第六期：镭神智能创始人雷祖芳《 基于激光雷达的感知、定位导航应用 》 第七期：东北大学龚益群《 图像对齐算法 》 第八期：武汉大学李迎松博士《 立体视觉之立体匹配与实战 》 第九期：北京中科慧眼CTO崔峰《 深度相机与应用 》 第十期：博众精工技术总监杨军超《 结构光编码与三维重建技术 》 第十一期：熵智科技高磊博士 《结构光3D相机光机核心技术及3D成像性能分析》 第十二期：河海大学研究生李子宽 《大规模点云可视化技术》 主讲人对该领域的核心和主流技术进行了详解，干货满满，线下的答疑更是赢得了同学们的好评。 本期由四川大学三维传感与机器视觉实验室博士生吴周杰分享，分享的主题为 《 基于格雷码结合相移技术的高鲁棒性 高效 率动态三维面形测量 》 ，主讲人会对该领域的核心和主流技术进行详细讲解

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 转载自： 科研大匠 9月6日上午，被誉为“中国版诺贝尔奖”的 2020未来科学大奖 获奖名单揭晓。每个奖项的单项奖金100万美金 （约700万元人民币） ，使用方式不受限制。 图源：2020未来科学大奖官网 其中： “生命科学奖”获得者： 张亭栋 （ 哈尔滨医科大学第一附属医院 ） 王振义 （ 上海交通大学 ） “物质科学奖” 获得者： 卢柯 （中国科学院金属研究所） “数学与计算机科学奖”获得者： 彭实戈 （山东大学） 在今年的获奖者中，有两位高龄获奖者—— 张亭栋 （88岁）和 王振义 （96岁） ， 王振义教授 也以96岁高龄成为未来科学大奖自创立以来年龄最大的获奖者。在获奖感言中， 王振义教授 的话感人肺腑又令人深思 （感言全文详见下文） ，他说： “ 我 96 岁了，很快就要离开这个世界。 为什么不奖励年轻人呢？ 我觉得有一个问题： 我们 （在评审） 政策方面有一个缺陷， 因为它 不是鼓励有理想的年轻人、苦苦工作几十年的人，而是看论文 （发表情况）， 看他有没有高级期刊论文。 “ 我忧愁的地方是， 年轻人跟上来的不够。 这跟我们的政策有关，我们的政策是看论文，而不是看实际的工作能力。” 同时，本次大奖还有一点备受关注的是，获得 “物质科学奖” 的中国科学院金属研究所研究员、中科院院士 卢柯 ，同时还是

9月14日，由上海市人民政府主办、以“新基建、新智联 、新生态”为主题的2020世界智能网联汽车大会在上海国际汽车会展中心举行。智能驾驶初创公司超星未来受邀参会，CEO张剑在 “智能网联汽车关键技术与政策研讨” 分论坛上发表了主题演讲。他表示车载智能计算平台是智能网联汽车的核心，而从量产落地的角度去看，计算平台不能只考虑算力。 “正如汽车产业向‘新四化’迈进，我们认为车载计算平台的发展也具备四个显著的趋势：硬件异构化、软件标准化、工具自动化、应用模块化。”在世界智能网联大会分论坛上，张剑以“面向智能驾驶快速变革的计算平台”为主题，与参会的行业专家进行了分享与讨论。他认为，作为智能网联汽车“大脑”的计算平台，在推动量产的过程中，除了算力因素，也不能忽视能效比、灵活性和安全可靠等多因素的考量。 张剑表示， “软件定义汽车”已是行业共识，面向自动驾驶的智能网联汽车电子电气架构从分布式ECU架构到集中式演进，可以预见未来的量产车型均将配备不同等级的智能驾驶功能。在这样的行业发展趋势下，车载计算平台的重要性不言而喻。要做出面向高级别可量产的计算平台，除了算力的优化提升之外，超星未来的做法是通过软硬件协同优化、定制设计的技术路线，提高计算平台的能效比，保障灵活性和安全可靠，通过符合车规级的计算平台，协助Tier 1服务主机厂，助力中国汽车产业的“换道超车”。 张剑同时提到

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 本文转载自「计算机视觉工坊」，该公众号重点在于介绍深度学习、智能驾驶等领域，一个小众的公众号。 一、应用背景 印刷品作为产品包装的一种主要形式，具有外观精美、清洁卫生、成本低廉、使用方便等优点，在众多行业得到了广泛的应用，其特点是材质多样、工艺复杂、质量要求高。 在本问题域中，印刷品主要涉及三个主要类型：不干胶标签、烟盒包装和塑料薄膜软包装。其中，不干胶标签主要包括：药品标签、电子产品标签、日化品标签、食品标签；烟盒包装包括：软盒包装和硬盒包装；塑料薄膜软包装主要包括：药品包装、食品包装、日化品包装。标签、烟包和软包装典型的产品图像如图1～图3所示。 图 1 药品标签 图 2 烟包 图 3 塑料软包装 印刷品生产过程中可能会产生各种各样的缺陷，如墨点、异物、文字残缺、漏印、色差、套印不准、脏点、刀丝、拖墨、划伤、溢胶、气泡等。这些缺陷一旦出现在产品包装上，产品视觉观感将大打折扣，严重影响产品的品牌、降低客户满意度。 目前，印刷企业主要以频闪灯照明、人工粗略局部抽检进行质量控制。由于人眼的局限性，质量得不到有效控制。随着用户对产品品质要求的不断提高以及行业竞争的加剧，传统的以人工抽检为主的质量检测手段已经严重制约了企业竞争力的提高，用自动化质量检测设备代替人工是必然趋势。 目前，市场中已经出现了多种自动化质量检测系统