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国内首条无人驾驶地铁年内开通 最高时速100km/h
今年北京地铁将建成开通内地首条无人驾驶地铁线路：燕房线。燕房线位于北京西南部，全长约16.6公里，共设9个车站，列车最高时速可达100km/h，共4辆编组，最大载客量为1262人。这条线路采用中国自主研发的无人驾驶地铁车辆和技术，也是北京首条全自动驾驶线路。
据介绍，燕房线地铁列车从唤醒到出库、发车、行驶、停车、开关门、回库、休眠、洗车等均由控制中心自动控制，未来北京还会开通多条无人驾驶的地铁线路。
Uber无人车严重车祸 测试项目被停牌
昨日，一辆Uber用于自动驾驶驾驶测试的沃尔沃SUV车型在在亚利桑那州坦佩市发生车祸Uber现已暂停了在该州的进行的自动驾驶汽车测试。事故的发生对于近来麻烦缠身的Uber遭遇的又是重力一击。
在Twitter上面曝光的一张照片中，一辆Uber沃尔沃自动驾驶SUV与另一辆车相撞，前窗玻璃破碎，车身凹进去一大块。Uber发言人证实了这起事故和这张照片的真实性，并且表示Uber已暂停了在亚利桑那州的自动驾驶汽车测试，直至完成调查，同时还暂停了在匹兹堡的运营。
美国机器学习平台创企获5400万美元C轮
机器学习平台DataRobot获5400万美元C轮融资，由NEA领投，据悉该公司已经在亚洲、欧洲、美洲设立办事处。此前，在2016年2月，DataRobot已获3300万美元B轮融资，投资方来自Intel Capital和 IA Ventures等。
关于此轮融资DataRobot表示，公司接下来将侧重于三个核心领域：研发团队的规模将翻一番，扩大全球业务，并增加对现有合作伙伴（包括Cloudera和Alteryx）的支持。
乐视“法乐第”终止美国第二座汽车厂计划
据外媒最新消息，乐视投资的美国电动车制造商法乐第未来公司（以下简称“法乐第”），已经停止了美国第二家电动车制造厂项目的谈判。
美国加州Vallejo市地方官员周五证实，法乐第公司已经终止了和市政府有关建设一座电动车制造厂的计划，法乐第原定在当地的“Mare岛海军船坞”建设一座汽车厂。
美图去年总收入15.8亿元 亏损净额同比下降23.9%
美图公司宣布其截至2016年12月31日止年度的经审计合并业绩，2016全年总收入15.786亿元，同比增长112.8%；经调整亏损净额同比大幅下降23.9%至人民币5.405亿元。
美图本年度的总收入增长受惠于互联网服务及其他分部及智能硬件分部业绩的共同提升。其中，自美拍的虚拟道具销售业务在2016年6月开展后，为收益增长作出主要贡献，充值总金额在2016年上半年及下半年间增幅超过3200%。
此大幅增长主要为得益于用户流量分配算法改善、高效社区管理，以及引入增进主播与观众参与互动的趣味活动的共同影响。另外，平均每月付费用户人数也从2016年上半年的约58,000人大幅增至2016年下半年的224,536人。
放弃谷歌邀约 AI奇才孙怿加盟英语流利说
人工智能领域的顶尖人才吴恩达确认离职百度，而几乎在同时，被人工智能圈誉为“大弟子”的孙怿博士却宣布放弃谷歌的高薪厚禄，加盟国内知名人工智能教育科技公司—英语流利说。据了解，毕业于国际顶尖人工智能实验室IDSIA的孙怿博士将负责英语流利说整个AI技术团队的学习效果相关算法研发。
英语流利说成立于2012年9月，公司同名App注册用户数已超过4200万人，在语言教育行业高居第一。产品基于团队自主研发的用于深度学习的人工智能系统，帮助用户迅速提高英语水平。目前，公司拥有全球最大的中国人英语语音数据库，领先的英语口语评测引擎，以及中国最活跃的语言学习社区。
猎豹欲全力出击AI 借力人工智能升级内容战略
前不久，猎豹收购了法国一家新闻产品News Republic，即把用户的点击行为变成数据的标注部分，神经网络会找到自动的相关新闻进行推送。此外，猎豹研发的人脸识别技术，在色情和儿童识别上有大量应用。目前，猎豹在全球有6.23亿月度活跃用户，既具备获取大数据的能力，又具备标注数据的能力。
猎豹傅盛认为未来行业的机会是深度学习AI+时代，猎豹作为一家工具类APP起家的公司，是有机会做成人工智能和机器人的。支撑傅盛进行AI助力内容升级战略的核心需求有三点，深度学习是算法革命、算法驱动变成数据驱动、深度学习的机会在于和应用的结合而不是技术输出。
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前不久，猎豹收购了法国一家新闻产品News Republic，即把用户的点击行为变成数据的标注部分，神经网络会找到自动的相关新闻进行推送。此外，猎豹研发的人脸识别技术，在色情和儿童识别上有大量应用。目前，猎豹在全球有6.23亿月度活跃用户，既具备获取大数据的能力，又具备标注数据的能力。
猎豹傅盛认为未来行业的机会是深度学习AI+时代，猎豹作为一家工具类APP起家的公司，是有机会做成人工智能和机器人的。支撑傅盛进行AI助力内容升级战略的核心需求有三点，深度学习是算法革命、算法驱动变成数据驱动、深度学习的机会在于和应用的结合而不是技术输出。
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