《阿里云科技评论》第三期

《阿里云科技评论》第三期

《阿里云科技评论》第三期

《阿里云科技评论》第三期1.奥巴马宣布在洛杉矶建立先进制造业中心

新闻链接:http://finance.ifeng.com/a/20160621/14509637_0.shtml

【小云评论】美国通过建设9个*先进制造中心,以联邦*拨款为杠杆带动大量国内外社会投资,吸引国际科技人才流入数字制造、智能制造相关前沿领域,以“PPP模式”(公私合营)加速颠覆性技术创新研究。这个美国先进制造中心下设多个地区性制造创新机构,由加州大学洛杉矶分校等高校、太平洋西北国家实验室分别主导。该平台采用开源普适的数字平台和技术集市,将先进的传感器、控制器、平台和建模技术集成到商业化的智能制造系统中。由于机器换人推动人力成本持续下降,制造业正在从发展中国家回流到欧美本土,奥巴马推动的智能制造平台意在激发出美国创造力与工程实力,使得工业互联网的核心技术率先在美国创新研发、落地应用。

【新闻摘要】美国总统奥巴马20日宣布,将在洛杉矶建立一家致力于智能传感器等技术研究的先进制造业中心,以帮助美国制造业降低生产成本和能源消耗,提升生产效率和竞争力。奥巴马当天在首都华盛顿出席第三届“选择美国”投资峰会时说,自2014年以来美国已建立8个先进制造业中心,专门致力于3D打印、集成光子制造等重要颠覆性技术的研究,即将在洛杉矶成立的第九个先进制造业中心将主要用于设计智能传感器,让各类制造业更有效率。根据白宫当天发布的一项声明,这家新的先进制造业中心已获得约1.4亿美元投资,其中联邦*拨款7000万美元,剩余资金来自美国30多个州的近200家私营企业、学术机构和非营利机构等合作伙伴。

 

《阿里云科技评论》第三期2.Uber,能站稳千亿美金俱乐部吗?

新闻链接:http://toutiao.com/i6296953053522166274/ 

【小云评论】“Uber模式”就是用数据和算法实时对接乘客和司机的供需,并用弹性计价吸引社会车辆调节市场供需失衡情况。另一方面,Uber是自动连接乘客和司机的双边在线平台,和淘宝、谷歌类似,属于具有规模效应的“平台经济”;但却没有“需求端网络效应”,和Facebook微信不同,司机、乘客能够在Uber、Lyft、滴滴、神州、易到之间低成本切换,不能形成垄断,从而不断依靠融资扩大规模“军备竞赛”,如何从标准载人服务向复杂增值服务演进,从“共享经济”向“共创经济”转型,“复制”还是“创新”是破局的关键。

【新闻摘要】5月中旬起,滴滴和Uber像进了拍卖会一样频繁举牌,不断更新自己的融资成绩:先是滴滴宣布获得苹果公司投资10亿美元;随后,Uber宣布获得沙特公共主权基金投资35亿美金;很快滴滴宣布这一轮融资73亿美元,远超过Uber的35亿美元,保利地产以4亿美元入股滴滴。

 

《阿里云科技评论》第三期3.美国银行无卡ATM机支持Apple Pay提现

新闻链接:http://www.macworld.com/article/3085657/ios/apple-pay-arrives-on-bank-of-america-atms-to-make-cash-withdrawals-painless.html

【小云评论】2015年底苹果CEO库克预测移动支付和数字钱包将会逐步取代纸币,未来10-15年出生的孩子会忘记纸币。生活消费正在从“手机支付”向“物联支付”以及“生物支付”演进,例如具有支付功能的PayWatch、互联网汽车等智能终端。今年3月,谷歌试运行“无手支付”(Hands Free)通过商店内摄像头拍照并核对用户照片来实现“刷脸支付”。

【新闻摘要】美国银行于年初推出无卡ATM取款服务,近期已开始支持使用Apple Pay提现。无卡ATM机使用的是NFC技术(近距离无线通讯技术),只要开启Apple Wallet并把手机放在NFC标志附近,然后输入取款密码,就能无卡提现。不过,它只可取现、查询余额和转账,并不提供存款或存票服务。目前无卡ATM机并不常见,主要集中在旧金山湾区和硅谷。美国银行表示计划于本年底把无卡服务扩展至全美5000台ATM机。

 

《阿里云科技评论》第三期4.Facebook大手笔签约名流加盟旗下直播平台

新闻链接:http://m.cnbeta.com/view/513095.htm

 

【小云评论】今年初,Facebook创始人扎卡伯格提出:“10年前内容的大体形式是文本,然后是图片,现在正在迅速转变为视频。我只是觉得在几年之后我们生活的世界里,人们在网上消费的大部分内容都将是视频。”每年优质视频内容产量有限,而且与制作人紧密相关,随着视频商业价值被全球商业社会认可,优质IP的价格会持续上涨,所以Facebook不惜投入5000万美元签下140位名人和出版商,帮助旗下在线视频直播服务Facebook Live加速抢占市场,以对抗Twitter Periscop、Snapchat、谷歌YouTube等视频竞争对手,后续Facebook将会利用社交网络大数据连接视频分享与情感交流。

【新闻摘要】《华人街日报》周三报道,包括CNN、纽约时报、Vox Media、Tastemade、Mashable以及赫芬顿邮报在内的多家出版商都已与Facebook达成合作协议。此外,Kevin Hart、Gordon Ramsay、Deepak Chopra以及Russell Wilson等名人也同意加盟Facebook的直播平台。“我们想要邀请大量的合作伙伴加盟,这样我们才能够从不同类别的组织机构获得反馈,以让我们的产品变得更好。”Facebook全球运营兼多媒体合作事业部副总裁Justin Osofsky表示。Facebook与各合作伙伴签署的合同在价值上有较大跨度。其中,17位名人的个人合同在价值上超过了100万美元。另外出版商方面则以BuzzFeed和纽约时报的305万和303万美元分别位居第一和第二。

 

《阿里云科技评论》第三期5.Tesla将收购美国最大的太阳能公司SolarCity

新闻链接:http://gizmodo.com/tesla-is-about-to-buy-america-s-biggest-solar-energy-pr-1782378316

【小云评论】埃隆·马斯克既是特斯拉的CEO,又是SolarCity的董事长,其最终目标是打造“世界上唯一的垂直一体化能源公司,为用户提供端到端的清洁能源产品。”通过紧密衔接太阳能发电、储能系统和电动汽车,构建一套“绿电”系统,根本性减少对化石燃料和电力的依赖,让用户的汽车和所有家用电器都使用清洁能源。“能源互联网”可能会在特斯拉10万电动汽车用户和SolarCity 30万太阳能系统用户中率先实现,人人生产能源,人人消费能源。另外,SolarCity的产品有助于特斯拉解决电池蓄电问题,用户交叉销售等具有发展空间,这种垂直一体化能源公司模式可以参考在国内落地实现。

【新闻摘要】Tesla于6月21日发出公告,提出以28亿美元的股票收购美国太阳能电池版制造商SolarCity,意在进一步完善其洁净能源生态系统。SolarCity是美国太阳能行业的领导者,于家用、商业和工业市场上均有市场。其光伏解决方案将用于Tesla的汽车电池和即将面世的家用电池Powerwall及商用电池Powerpack。

 

《阿里云科技评论》第三期6.微软和亚马逊获得FedRAMP(美国联邦风险和授权管理计划)的*别认证

新闻链接:http://www.zdnet.com/article/microsoft-amazon-both-receive-highest-fedramp-status-for-their-government-clouds/

【小云评论】美国联邦*在按照“云优先”政策积极上云,微软Azure与AWS同时获得FedRAMP*别认证,代表美国*所有系统都能够放心地迁移上云。美国*没有因为安全而拒绝上云,用云安全性评估标准替代审批过程。

【新闻摘要】微软的Azure Government和亚马逊AWS GovCloud于6月23日同时宣布获得FedRAMP(美国联邦风险和授权管理计划)的*别认证。FedRAMP是一个强制性的*部门计划,用于标准化的云产品和服务的安全性评估,授权和监控,获得FedRAMP的*别认证,也就意味着微软和亚马逊已满足美国*最严格的安全要求。另外,微软同时还宣布Azure Government获得国防信息系统局(DISA)的4级临时授权认证以及Azure Government支持国际武器贸易条例(ITAR),意味着Azure Government可以向相应客户和合作伙伴提供云服务。

 

《阿里云科技评论》第三期7.三星收购美国云计算平台供应商Joyent

新闻链接:http://venturebeat.com/2016/06/15/samsung-buys-cloud-infrastructure-provider-joyent-will-keep-operating-as-standalone-company/

【小云评论】针对三星用户庞大的计算和存储需求,三星意图用收购Joyent构筑云服务支撑自家移动产品,与苹果的iCloud战略类似。但苹果在最近五年内先后与谷歌云、亚马逊AWS、微软云合作,以满足复杂的技术挑战与性能要求。除非将云计算作为商用服务持续战略投入研发,否则消费电子领域的大企业(苹果、三星等)将选择“混合云”架构路线,实现高科技、低成本、灵活敏捷的业务权衡。

【新闻摘要】三星收购美国云计算平台供应商Joyent,这意味着以后三星将不会对AWS和Azure形成强依赖关系,新增的云计算服务也将应用它的智能手机、物联网(刚收购SmartThings物联网创业公司)业务等,强化 S Voice、S Health、三星 Knox 等应用,Joynet也将借助三星的业务量和资本扩大自己的规模。并购以后Joyent将被整合到三星的移动部门,并保持原来独立运营。

 

《阿里云科技评论》第三期8.苹果破天荒开放iOS 10内核 或被“越狱者”利用

新闻链接:http://xw.qq.com/tech/20160623007243/TEC2016062300724300

 

【小云评论】一向秉持封闭生态观的苹果,将iOS 10内核向公众开放,一方面在于利用白帽黑客力量全面检测漏洞,修补苹果系统提升长期安全性;另一方面,短期内黑客会利用所发现的漏洞进行快速攻击。整体上看,苹果公开操作系统是会带来安全方面的长远收益。

【新闻摘要】上周,苹果发布了预览版iOS 10,其内核(控制一台设备中硬件如何处理软件的核心组件)并未加密,苹果这样做可能是为了方便安全研究人员标识可能会被黑客利用的漏洞,这些漏洞修复后,其他组织就无法用一些隐秘的技术来绕过iPhone和iPad上的保护隐私的安全措施了。

 

《阿里云科技评论》第三期9.被谷歌抛弃后,波士顿动力推出全自动会做家务的四足机器人

新闻链接:http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1488611

【小云评论】丰田收购波士顿动力后,会更加关注家用场景、工业场景、救灾场景进行商业变现,所以才有了这款SpotMini,此类移动机器人能够应用于家庭、办公室、医院、餐厅、工厂仓库等场所,尤其是在不平整地面上,要远优于轮式机器人,当然多足机器人的生产成本贵得多,电机驱动、视觉识别、倒地站起、运动中平稳端酒杯都是SpotMini的高难度创新成果,也许在不远的将来,波士顿动力会销售快递机器人、工业机器人、家居护理机器人等商用产品。

【新闻摘要】年初公布新一代双足机器人Atlas2后,尽管期间经历易主,但归入丰田旗下的波士顿动力公司在时隔4个月后,又带来了新一代的四足机器人:SpotMini。波士顿动力最初的军用BigDog大如一头牛,烧油的液压泵噪声堪比一台卡车,只能在荒无人烟的野外使用。而现在小如狗的Spot-Mini可以自如地在有人居住的室内行动。SpotMini和他的前辈们相比,体重非常轻,抛弃了液压驱动第一个完全电机驱动,一次充电后可以工作90分钟。SpotMini软件系统也令人瞩目,第一,稳定的实时室内视觉系统。头部装有深度摄像头。其能在狭窄的走廊、楼梯间穿行、转向而不碰到障碍物;第二, 即使意外倒下,也可以利用头部加装的机械臂自行爬起。从“倒不了”到“倒了也能再站起来”,这两样对足式机器人挑战最大的能力已经成为波士顿动力机器人的标配。

 

《阿里云科技评论》第三期10.谷歌总结5项技术挑战,旨在理性面对家用AI的潜在危险

新闻链接:http://mp.weixin.qq.com/s__biz=MzA3NTIyODUzNA==&mid=2649523495&idx=5&sn=19e3af554e27ca6c32a6ceb90a80d031&scene=5&srcid=0625ZQiVdET4xY9KI3LjmEze#rd

【小云评论】谷歌研究员克里斯·欧拉最新发表的文章以清洁机器人为例,分析“家用人工智能的5项技术挑战”包括:(1)防止机器人欺诈人类。比如,扫地机器人可能会发现,把灰尘藏起来要比费劲打扫干净更省事,只要人类不发现。(2)确保机器人在尝试新方法时的安全性。例如,清洁机器人应该能够尝试新的、更有效的清洁方式,但绝不应该尝试用湿抹布来擦插线板。(3)要确保机器人明白什么是负面影响,比如如果打翻一个花瓶,就能更加迅速地完成清洁的话,这样的选择要不要做。(4)如何有效地进行监督,比如如何去识别房间里的物体是否属于主人,因为这些物品是不能被清扫掉。(5)对环境的识别,因为清洁机器人如果从工厂车间学习到了某种打扫方式,用在办公室或者家里可能非常危险。大数据中既包括“好行为”,也包括“坏行为”,机器学习却会让机器人一并学会,所以当机器人要执行“坏行为”时,必须有一套类似人类道德准则的算法来及时制止并修正,这是机器人无所不能后的下一个挑战。

【新闻摘要】机器人是否会变得如此聪明和强大,以至于对人类产生威胁?这个问题近年来在硅谷激起了热烈的讨论。当然,讨论归讨论,简单机器人和AI助手的应用在今天已经非常普及。一些AI专家认为,过分夸大强人工智能的危害将阻碍AI的发展。人工智能巨头谷歌试图用理性的方法来处理AI危险性的争论。今天谷歌发表的一篇文章总结了AI研究人员应当考虑的5个问题,对这些问题的解决可以确保AI更加安全。谷歌研究员克里斯·欧拉(Chris Olah)在文章中是这么认为的,他写到:“之前关于AI安全性的讨论大多基于不太实际的假设和推理。我们相信,从机器学习的实质出发来建立AI工程的安全原则才是正确的道路。”

 

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