随着“探索建设数字孪生城市”写入了“十四五”规划纲要,智能交通领域正被赋予更多崭新的商业价值。近日,世纪高通与和利时达成战略合作,基于“发挥优势、相互促进、长期合作、互利共赢”的原则,双方将在智慧高速和数字孪生隧道等方面从新技术、新应用、新模式三个维度切入,共同打造联合产品和方案,全面助力智慧交通的高速发展。
智慧高速方面,世纪高通基于高精度交通地理信息平台和大数据资源中台,融合人、车、路、环境、事件等多源数据信息,实现公路资产数字化监管、交通运行状态实时监测、安全风险判别预警及伴随式出行服务发布。和利时通过打造智慧高速云控平台,实现高速状态监控、数据融合展示、应急联动指挥及应用辅助决策;通过构建准全天候通行系统,实现行车安全智能诱导、气象灾害识别及凝冰监测预警与处置。
此次双方合作,一方面,结合云控平台与二三维一体化引擎能力,实现高速公路云控可视化监管及商业化应用探索;另一方面,结合准全天候出行系统与高精度地理信息平台,实现高速公路气象的全面化、精准化监测和动态管理,降低高速公路事故发生率及减少因恶劣天气导致的限行,提高高速公路准全天候通行。

数字孪生隧道方面,世纪高通依托公司高精度地图、三维模型、国产自研二三维一体化GIS引擎等核心能力,构建隧道数字孪生系统。同时联合和利时在隧道巡检机器人、应急联动系统方面的能力,进一步加强隧道全要素、全周期综合管控,为隧道安全预警、应急指挥、分析决策及管理养护提供更有力支撑。

同时,世纪高通与和利时将基于此次合作,以点带面,通过对高速公路不同场景和生态进行主动性、前瞻性赋能,最终带动高速公路交通走向实时化、协同化、智能化的持续发展,以更优质的解决方案赋能智慧交通生态建设。
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据《华尔街日报》报道,在马斯克针对OpenAI的诉讼失败后,OpenAI正加速推进IPO计划。CEO萨姆·奥特曼希望公司最快于今年9月上市,目前已与高盛、摩根士丹利合作,并可能在数日或数周内秘密提交上市申请。与此同时,马斯克旗下SpaceX的IPO文件也预计近期公开。两家公司的上市竞争,标志着马斯克与奥特曼的博弈从法庭转移至资本市场。
KAIST团队提出策略助推方法,通过强制分配解题方向引导AI探索多样思路,仅用八份样本就超越了消耗八倍资源的传统方法。
调查显示,51%的专业人士认为AI生成的低质量内容(即"workslop")正在降低生产效率,45%的人因此对职场使用AI更加谨慎。这类内容表面精致却缺乏准确性和实质价值。专家建议两步应对:一是重塑AI生产力思维,推行"AI先行、人工复核"的工作模式;二是保持持续投入,深入掌握AI工具的有效用法。企业领导者强调,真正从AI中受益需要坚持与学习,而非浅尝辄止。
要理解这项研究,先得明白现在的AI是怎么"画"图的。 可以把AI生成图片的过程想象成一个特殊的厨房。当AI要学会画图时,它不会像人类画家那样一笔一画地描绘,而是采用一种叫做"自回归"的方式——简单说就是"一个食材接一个食材地添加"。但问题在于,AI厨房处理的"食材"不是真实的图像像素,而是一种被压缩过的"标准化食材包"。 这个压缩过程,叫做"离散分词",由一个叫"分词器"(tokenizer)的设备完成。打个比方,分词器就像一台高级的食材切片机,它把一整张图片切成很多小块,然后给每一小块贴上一个"编号标签",对应到一本"标签字典"(也就是研究者口中的"码本")里的某个条目。比如,标签001可能代表"蓝天的一小块",标签002代表"绿草的一小块"。 这种做法的好处是大幅简化了AI的工作量——它不用记住几百万个像素,只需要记住一串编号就行了。这就是为什么如今像Chameleon、Emu3这些大名鼎鼎的多模态AI模型都用这种技术。 但问题也恰恰出在这里。当切片机以16倍的压缩率工作时(也就是说原本256个像素被压缩成1个标签),很多细节就被无情地丢弃了。蓝天少一些云彩、草地少几根草尖,人眼几乎看不出来。可一旦切到了文字或人脸,灾难就发生了——一个英文字母"e"和"c"的差别可能就在那么几个像素,一张脸上眉眼的位置稍微挪一挪,整个人就变了样。 研究团队发现,认知科学研究早就指出,人类的视线会不自觉地被文字和人脸吸引,对这两类内容的细节扭曲特别敏感。换句话说,AI画其他东西糊一点没关系,但文字和脸糊了,用户立马就能察觉。 之前的研究者也意识到了这个问题,他们的解决思路通常是"加大切片机的容量"——比如把标签字典从1万6千条扩展到26万条,或者让每张图用更多的标签。但这就像为了切好一根胡萝卜而把整个厨房改造成大型工厂,成本高得离谱,而且效果也不见得好。 清华和微软的团队提出了一个完全不同的思路:与其让切片机变得更大,不如教它学会"看重点"。 二、给切片机装上"火眼金睛"