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4月19日，车东西GTIC2019全球智能汽车供应链创新峰会现场，西井科技COO章嵘发表了题为《码头全工况无人驾驶作业车的量产挑战》的演讲，他介绍了港区内无人驾驶商用量产化的落地挑战和应用实践。

他认为，港区内无人驾驶商用量产化在不同的阶段面临着不同的挑战，在港区工况适应阶段，单车无人驾驶技术适配性与安全性十分重要，在这一阶段，自动驾驶汽车需要面对精准对位、通行环境与开放道路差距较大、环境动态变化大等难点。而在局部试运营阶段，港区内无人驾驶汽车则主要需要满足多车交互安全性与作业效率上的需求。

西井科技在2018年1月就已经在珠海港完成了自动驾驶重卡的落地，目前，他们针对港口多变的环境，推出了不完全依靠卫星导航系统的三段定位和制导策略，以应对港口无人驾驶的定位需要。今年9月，他们研发的无人驾驶重卡将会交付给瑞典的合作伙伴。

#人工智能#

1、高通与贵州合资企业华芯通4月30日关门

4月19日消息，据路透社报道，高通公司与中国贵州省的合资企业华芯通将于本月底4月30日关门。华芯通半导体（HXT）成立于2016年1月，由贵州省政府和高通签约建成，主要从事ARM服务器技术的设计、开发和销售，面向的是几乎被英特尔所垄断的服务器芯片市场。

高通和华芯通均暂未回应此事。另据相关消息，华芯通CEO汪凯博士在今年已经悄然离职，其他员工也在陆续离开或处在找工作状态。截至2018年8月，高通和贵州省共为华芯通投入了5.7亿美元。

2、联发科发布AIoT平台及系列处理器芯片

4月18日，联发科技发布AIoT平台, 包含拥有高集成度和高端APU性能的i300和i500系列处理器芯片，提供面向智能家居、智慧城市和智能工厂三大领域的解决方案。据了解，联发科技 AIoT平台包含高集成度的i300及高AI性能的i500两大系列，i300高集成解决方案致力于提升各应用场景下的用户体验。例如：在零售领域，支付终端集成了定位、点餐功能，多机合一和移动联网帮助店主提升服务效率；联网的智能健身器材功能能够语音调整各项参数设定，动态改变锻炼强度；在城市和楼宇商业显示设备方面，LTE让远程更新广告内容成为可能等等。另外，i500高性能解决方案则是基于计算能力, 结合联发科技的人工智能平台NeuroPilot，搭配低时延的边缘AI处理技术，提供人脸、行为和环境识别分析等。

3、中德人工智能合作中心在上海成立

4月18日消息，德国人工智能研究中心（DFKI）在上海市举行中德人工智能合作中心和中德人工智能加速孵化中心揭牌仪式，中德双方将在人工智能和增强现实等领域展开全方位合作。

据了解，德国人工智能研究中心(DFKI)是德国顶级的人工智能研究机构，也是目前世界上最大的非营利人工智能研究机构，其股东包括谷歌、英特尔、微软、宝马、戴姆勒、SAP、空客在内的全球前十科技企业。

4、传Facebook开发新式语音助手

4月18日消息，消息人士透露，Facebook正致力于开发一款语音助手服务，将与亚马逊Alexa、苹果公司的Siri和谷歌的Google Assistant展开竞争。这项开发工作由Facebook旗下增强现实和虚拟现实团队负责，该部门从事硬件相关工作，其中包括该公司的Oculus等。

5、探境科技首披四款语音AI芯片详细参数

4月17日消息，今天，国内AI芯片创企探境科技首次披露了其四款语音AI芯片的详细参数，其中包括语音唤醒芯片、命令词识别芯片、语义理解芯片、通用型降噪芯片。

据探境科技表示，这四款AI芯片普遍具有识别距离远（达到5米以上）、反应时间短（最低小于0.1s）等特点，可以部署在常见的智能家居、家电、可穿戴、汽车导航等场景下。

6、支付宝刷脸支付产品蜻蜓宣布完成升级

4月17日消息，支付宝的刷脸支付产品“蜻蜓”宣布完成升级，产品更小巧，新增营销功能，而产品定价则直接降低30%，预售期只要1199。支付宝行业支付业务部总经理钟繇表示，未来支付宝将投入30亿用于刷脸市场的推广。

7、英特尔宣布收购FPGA供应商Omnitek

4月17日消息，据报道，英特尔宣布已收购FPGA供应商Omnitek，该公司开发了专门针对视频和AI应用的FPGA解决方案，总部位于英格兰。在这次收购中，英特尔将获得Omnitek在英国贝辛斯托克的全部40名员工以及Omnitek的其余业务，当中包括220多个FPGAIP内核和附带的软件，交易金额尚未披露。

8、Facebook研发出可转换歌声的AI模型

4月17日消息，FacebookAI研究院和以色列特拉维夫大学的科学家们发表了一篇关于转换歌手歌声的论文——《无监督的歌声转换》（Unsupervised Singing Voice Conversion）。这篇论文描述了一种可以直接将一个歌手的声音转换成另一个歌手声音的系统。该系统能够对以前未遇到过的，未分类、未注释的数据执行转换。研究小组称，他们的模型仅用5到30分钟就能学会歌手之间的转换。