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    王傳福說“云軌”會是城市的未來,重慶人表示習以為常 | 每日鋒評

    本文作者: 黃韋 2016-12-03 16:44
    導語:重慶人表示。。。這玩意兒難道不是已經跑了快十年了么?

    王傳福說“云軌”會是城市的未來,重慶人表示習以為常 | 每日鋒評

    C40市長峰會上,比亞迪王傳福在一千位市長面前聊了聊云軌

    在墨西哥C40市長峰會上,比亞迪董事局主席兼集團總裁王傳福做了《城市交通解決方案:從治污到治堵》的主題演講。談到了治污和治堵兩大城市發展核心問題,王傳福重點提到了比亞迪的“云軌”項目。

    云軌最突出的特點就是造價低,僅為地鐵的1/5,周期很短,大概只有地鐵的1/3,運能適中,一般為1-3萬人每小時,與1千輛公交巴士的運能相當。并且可以通過靈活調整車廂編組的數量,來調整運能。在現有交通體系中,云軌可廣泛用于中、小城市的骨干線和大中城市的加密線等線路,與地鐵、公交巴士等其它公共交通錯位發展、互為補充,打造地下、地面和空中的,立體化交通網絡,成為優化交通出行不可或缺的組成部分。

    @iceva:重慶人表示。。。這玩意兒難道不是已經跑了快十年了么???

    王傳福說“云軌”會是城市的未來,重慶人表示習以為常 | 每日鋒評

    (重慶輕軌2號線,雷鋒網補充配圖)

    @kotori kanbe:跨坐式單軌,這個東西一直都有,但是推廣很難說順利。主要優點就是,噪音小,轉彎半徑小,爬坡能力強,然后啟停加速高。 基本上就是汽車相比輪軌的優勢。比汽車強的就是,擁有獨立的路權和信號系統。不過這些優點,同為膠輪的agt基本都具備,相比之下跨坐式單軌的優勢在于景觀性要稍好。。

    @趙橄欖:軌交建設不應該只看行政區域人口數量,主要還是看人口密度。而且千萬級別人口實在是太大了,國內真正市區人口達到千萬的大概就是北上廣深,但是地鐵在南京武漢成都西安等市區人口五百萬到七百萬之間的城市也是很成功且必要的交通工具。在這些城市,單軌其實更加適用于地形不允許或者人口密度相對較小的地域,和地鐵巴士高鐵等其他工具進行連接。

    智能手表遇冷,摩托羅拉不再推出新Moto 360

    王傳福說“云軌”會是城市的未來,重慶人表示習以為常 | 每日鋒評

    據外媒報道,聯想旗下的摩托羅拉最近確認,不會隨明天初即將來到的Android Wear 2.0一起,發布新智能手表。根據摩托全球產品開發負責人Shakil Barkat的說法,“現在這個階段,沒有足夠的市場動力去推出新智能手表”,當然,隨著技術的改進,不排除未來會重新考慮。他認為,“可穿戴設備對我們來說已經沒了足夠的吸引力,也就不再更新了。”這也意味著,手表和其它可穿戴設備不會再出現在摩托的年度更新線路中。

    @Neverl:就現在這個電池、屏幕和傳感器的技術的升級速度,更新的意義確實不太明顯......

    @Wayne:放棄更新是個明智的選擇,目前就市場而言,就連占有率最高的 Apple Watch 銷量也不斷下滑,市場對于智能手表的期待已經大幅降低。當然,主要還是因為現階段的智能手表功能太過雞肋,產品受技術發展的限制,技術不突破,產品體驗也沒法提升。

    Naveen Rao:Nervana 正逐漸變成英特爾人工智能的代名詞

    11月30日,在英特爾在國內舉辦的首個 AI Day 上,這家代表了全球科技領域最領先的計算資源的公司第一次向外界完整闡釋了他們在人工智能上的戰略計劃。Nervana 本身也逐漸變成英特爾人工智能產品線的代名詞:


    1. 將在2017年上半年推出第一款 Nervana 平臺的深度學習加速架構 Lake Crest;

    2. Nervana與Xeon產品線融合。除了原有Xeon和Xeon Phi處理器,英特爾還強調Xeon+FPGA以及Xeon+Lake Crest(Nervana設計的深度學習專用加速器),前者用于神經網絡推理,后者則是加速神經網絡訓練;

    3. 成立英特爾人工智能咨詢委員會,邀請 Yoshua Bengio 等大神坐鎮咨詢;成立Nervana人工智能學院,招募開發者和未來數據科學家。

    @舍未:雖然PC業務節節萎縮,不過Intel在基于深度學習的應用領域是可以有所作為的,這個領域還處于起步階段,未來十幾年將有巨大發展。而Intel的強項在于好的材料技術和不錯的芯片設計能力,抓緊時間推出高端的高性能的芯片,滿足大家的計算的需求,至于智能手機時代需要考慮的功耗問題,暫時可以丟在一邊。

    @南北雙華:通過Intel優秀的芯片設計和制造能力,將Nervana的算法潛力充分發揮出來,leapfrog的進步來和nvidia現有的架構競爭,聽起來是一件比較靠譜的事情。

    @王曦:nervana的neon框架據說在GPU上速度驚人,從github上的benchmark也看得出來和cudnn有得一拼。但是從CPU上的性能來看,速度還不足caffe的1/10,用alexnet親測,其底層操作如卷積和池化還是用python實現的,希望在intel的支持下能夠有C和winograd算法的實現,速度上去了什么都好說。

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