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王传福说“云轨”会是城市的未来,重庆人表示习以为常 | 每日锋评

本文作者:黄韦 2016-12-03 16:44
导语:重庆人表示。。。这玩意儿难道不是已经跑了快十年了么?

王传福说“云轨”会是城市的未来,重庆人表示习以为常 | 每日锋评

C40市长峰会上,比亚迪王传福在一千位市长面前聊了聊云轨

在墨西哥C40市长峰会上,比亚迪董事局主席兼集团总裁王传福做了《城市交通解决方案:从治污到治堵》的主题演讲。谈到了治污和治堵两大城市发展核心问题,王传福重点提到了比亚迪的“云轨”项目。

云轨最突出的特点就是造价低,仅为地铁的1/5,周期很短,大概只有地铁的1/3,运能适中,一般为1-3万人每小时,与1千辆公交巴士的运能相当。并且可以通过灵活调整车厢编组的数量,来调整运能。在现有交通体系中,云轨可广泛用于中、小城市的骨干线和大中城市的加密线等线路,与地铁、公交巴士等其它公共交通错位发展、互为补充,打造地下、地面和空中的,立体化交通网络,成为优化交通出行不可或缺的组成部分。

@iceva:重庆人表示。。。这玩意儿难道不是已经跑了快十年了么???

王传福说“云轨”会是城市的未来,重庆人表示习以为常 | 每日锋评

(重庆轻轨2号线,雷锋网补充配图)

@kotori kanbe:跨坐式单轨,这个东西一直都有,但是推广很难说顺利。主要优点就是,噪音小,转弯半径小,爬坡能力强,然后启停加速高。 基本上就是汽车相比轮轨的优势。比汽车强的就是,拥有独立的路权和信号系统。不过这些优点,同为胶轮的agt基本都具备,相比之下跨坐式单轨的优势在于景观性要稍好。。

@赵橄榄:轨交建设不应该只看行政区域人口数量,主要还是看人口密度。而且千万级别人口实在是太大了,国内真正市区人口达到千万的大概就是北上广深,但是地铁在南京武汉成都西安等市区人口五百万到七百万之间的城市也是很成功且必要的交通工具。在这些城市,单轨其实更加适用于地形不允许或者人口密度相对较小的地域,和地铁巴士高铁等其他工具进行连接。

智能手表遇冷,摩托罗拉不再推出新Moto 360

王传福说“云轨”会是城市的未来,重庆人表示习以为常 | 每日锋评

据外媒报道,联想旗下的摩托罗拉最近确认,不会随明天初即将来到的Android Wear 2.0一起,发布新智能手表。根据摩托全球产品开发负责人Shakil Barkat的说法,“现在这个阶段,没有足够的市场动力去推出新智能手表”,当然,随着技术的改进,不排除未来会重新考虑。他认为,“可穿戴设备对我们来说已经没了足够的吸引力,也就不再更新了。”这也意味着,手表和其它可穿戴设备不会再出现在摩托的年度更新线路中。

@Neverl:就现在这个电池、屏幕和传感器的技术的升级速度,更新的意义确实不太明显......

@Wayne:放弃更新是个明智的选择,目前就市场而言,就连占有率最高的 Apple Watch 销量也不断下滑,市场对于智能手表的期待已经大幅降低。当然,主要还是因为现阶段的智能手表功能太过鸡肋,产品受技术发展的限制,技术不突破,产品体验也没法提升。

Naveen Rao:Nervana 正逐渐变成英特尔人工智能的代名词

11月30日,在英特尔在国内举办的首个 AI Day 上,这家代表了全球科技领域最领先的计算资源的公司第一次向外界完整阐释了他们在人工智能上的战略计划。Nervana 本身也逐渐变成英特尔人工智能产品线的代名词:


  1. 将在2017年上半年推出第一款 Nervana 平台的深度学习加速架构 Lake Crest;

  2. Nervana与Xeon产品线融合。除了原有Xeon和Xeon Phi处理器,英特尔还强调Xeon+FPGA以及Xeon+Lake Crest(Nervana设计的深度学习专用加速器),前者用于神经网络推理,后者则是加速神经网络训练;

  3. 成立英特尔人工智能咨询委员会,邀请 Yoshua Bengio 等大神坐镇咨询;成立Nervana人工智能学院,招募开发者和未来数据科学家。

@舍未:虽然PC业务节节萎缩,不过Intel在基于深度学习的应用领域是可以有所作为的,这个领域还处于起步阶段,未来十几年将有巨大发展。而Intel的强项在于好的材料技术和不错的芯片设计能力,抓紧时间推出高端的高性能的芯片,满足大家的计算的需求,至于智能手机时代需要考虑的功耗问题,暂时可以丢在一边。

@南北双华:通过Intel优秀的芯片设计和制造能力,将Nervana的算法潜力充分发挥出来,leapfrog的进步来和nvidia现有的架构竞争,听起来是一件比较靠谱的事情。

@王曦:nervana的neon框架据说在GPU上速度惊人,从github上的benchmark也看得出来和cudnn有得一拼。但是从CPU上的性能来看,速度还不足caffe的1/10,用alexnet亲测,其底层操作如卷积和池化还是用python实现的,希望在intel的支持下能够有C和winograd算法的实现,速度上去了什么都好说。

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