在一份名为“希望、恐惧和人工智能”的报告中，The Verge揭示了其最新“信任调查”的结果，揭示了美国消费者对人工智能（AI）的意见和看法。与Vox Media合作，该研究旨在深入探讨生成式AI工具的快速崛起和广泛采用。这是关于大型科技公司态度的第四次信任调查系列，之前的研究分别在2017年、2020年和2021年进行。此次合作旨在全面了解成年美国人如何利用和思考人工智能。 了解人工智能的影响：来自2000多名美国人的见解 根据2023年4月对超过2000名受访者的样本进行调查，Vox Media与洞察数据叙事咨询公司The Circus合作，揭示了各种关键见解。该研究探讨了美国人使用人工智能工具的情况，以及推动最快采用的人工智能工具。它还研究了人们对AI在工作场所潜在破坏的看法，对AI作出的社会变革的期望等。 还阅读：人工智能会取代人类吗？ The Verge：技术与社会交汇点的可靠来源 The Verge的主编Nilay Patel强调：“The Verge继续成为了解技术如何影响人们的目的地，而今年没有比AI更重要的故事了。”作为技术新闻界的权威，The Verge已经确立自己作为理解新兴技术对社会影响的可靠来源。随着AI在各个领域的讨论中占据中心舞台，The Verge的最新报告具有重要的相关性，并提供了宝贵的见解。 AI采纳：美国人中的普遍趋势 《希望、恐惧和人工智能》报告显示，三分之一的美国人18岁及以上已经使用过生成式AI工具。人工智能已经成为讨论的主要话题，44%的受访美国人表示在他们的讨论中“每周多次”提到了人工智能。值得注意的是，与Z一代相比，人工智能相关的讨论在Z一代中最为频繁，61%的人定期接触到人工智能相关的讨论。 还阅读：生成式人工智能可能不适用于所有人：《财富》500强首席执行官调查 透明的人工智能：消费者对披露的需求 调查结果还揭示了消费者对人工智能使用的期望。78%的受访者表示希望在数字内容中清楚披露人工智能的使用情况。这凸显了在以人工智能驱动的技术领域中透明度和问责制的重要性日益增加。消费者希望得到信息和授权，以便每天与他们互动的人工智能系统做出明智的决策。 还阅读：美国国会采取行动：两项新法案提议对人工智能进行监管 破坏和适应：人工智能对工作场所的影响 近一半（47%）的受访消费者认为人工智能将会在他们所在行业中产生重大或适度的破坏。这一发现凸显了人工智能在各个行业中具有变革潜力的日益认可。随着人工智能不断发展和渗透到工作的不同方面，专业人士正在为即将到来的变化做好准备。此外，研究表明，69%的受访者认为社会必须进行重大变革，以适应后人工智能时代。 还阅读：人工智能的迅速崛起导致失业：科技行业受影响的人数达到数千人…
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丰田研究所（TRI）在汽车设计领域宣布了一个消息。他们推出了一种革命性的生成式人工智能（AI）技术，以改变电动汽车（EVs）的设计方式。通过这项新技术，丰田旨在克服常常阻碍手动开发EV设计的限制。让我们深入探讨这个令人兴奋的突破。 还要阅读：Tech Mahindra CEO接受Sam Altman的AI挑战 增强创意过程 设计师现在可以利用公开的文本到图像生成AI工具作为他们创意过程的早期步骤。TRI的创新技术允许设计师将初始设计草图和工程限制纳入这个过程，大大减少了调和设计和工程考虑所需的迭代次数。这不仅节省时间，而且提高了设计过程的效率。 还要阅读：Meta推出“人类化”设计师AI以用于图像 更快、更高效的设计 实现TRI的新技术有可能彻底改变电动汽车的设计。通过直接将工程限制纳入设计过程，这个工具使丰田能够比以往更快、更高效地设计电气化车辆。减少设计时间是一个重要的优势，让丰田保持在EV创新的前沿。 还要阅读：zPod，印度第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 优化性能指标 EV设计的一个关键方面是优化性能指标。例如，减少阻力对于提高电池电动汽车（BEVs）的气动性能和最大化它们的续航里程至关重要。TRI开发的新AI技术考虑了这些性能指标。丰田汽车公司的BEV工厂总裁加藤武，强调减少阻力对提高BEV的效率至关重要。这项新技术允许丰田优化性能指标，如阻力、乘坐高度和车厢尺寸。 融合工程和AI 传统上，生成式AI工具被用作设计师的灵感来源。然而，它们通常无法处理实际汽车设计中涉及的复杂工程和安全考虑。TRI的人机交互驾驶（HID）部门主任Avinash Balachandran强调，将丰田的工程专业知识与现代生成式AI能力融合起来的重要性。这种融合提供了先进的工具，同时确保工程和安全不会受到影响，最好两全其美。 还要阅读：梅赛德斯-奔驰汽车通过ChatGPT变得更加智能 纳入工程限制 TRI的研究人员发布了两篇论文，阐述了新技术如何将精确的工程限制纳入设计过程中。诸如影响燃油效率的阻力和底盘尺寸，例如乘坐高度和车厢尺寸等关键限制现在可以隐含地整合到生成式AI过程中。这一突破打开了设计不仅美观，而且高度功能的汽车的无限可能性。 还要阅读：Jeep的下一代AI和自主越野驾驶技术，让您开启未来之旅 优化理论和生成式AI的融合 TRI团队将广泛应用于计算机辅助工程的优化理论原则与文本到图像生成式AI相结合。所得到的算法使设计师能够在保留文本样式提示的同时优化工程限制。这种无缝融合优化理论和生成式AI使设计师能够在设计中平衡形式和功能。 了解更多：加入我们，体验非凡的学习体验！在DataHack Summit 2023的即将举行的研讨会上，利用扩散模型开启生成式AI的无限世界。…
Leave a CommentNVIDIA将在下周的计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上，作为自主驾驶开发中激烈争夺的3D占用预测挑战的优胜者进行展示，该会议将在加拿大温哥华举行。 该比赛来自来自10个地区的近150个团队的400多个提交。 3D占用预测是预测场景中每个体素的状态的过程，即3D俯视图网格上的每个数据点。体素可以被识别为自由、占用或未知。 3D占用网格预测对于安全和强大的自动驾驶系统的发展至关重要，它利用最先进的卷积神经网络和变压器模型为自主驾驶车辆（AV）规划和控制堆栈提供信息，这些模型是由NVIDIA DRIVE平台启用的。 “NVIDIA的获胜解决方案具有两个重要的AV进展，” NVIDIA的学习和感知的高级研究科学家Zhiding Yu说。“它展示了一种最先进的模型设计，可以提供出色的俯视感知。它还展示了具有10亿个参数和大规模预训练的视觉基础模型在3D占用预测中的有效性。” 自主驾驶的感知在过去几年中已经从处理2D任务（例如检测图像中的对象或自由空间）发展到使用多个输入图像推理世界中的3D。 这现在为复杂交通场景中物体提供了灵活而精确的细粒度表示，这是“实现自主驾驶的安全感知要求至关重要的，” NVIDIA的AV应用研究总监和杰出科学家Jose Alvarez说。 于将在CVPR的端到端自主驾驶研讨会上介绍NVIDIA研究团队的获奖作品，时间为6月18日星期天上午10:20，以及在6月19日星期一下午4:00举行的视觉中心自主驾驶研讨会上介绍。 除了在比赛中获得第一名外，NVIDIA还将在会议上获得创新奖，该奖项表彰了其“对视图转换模块开发的新见解”，与以前的方法相比，“性能大幅提高”，根据CVPR研讨会委员会的说法。 请阅读NVIDIA提交的技术报告。 3D占用预测使车辆更安全 虽然传统的3D对象检测（检测和表示场景中的对象，通常使用3D边界框）是AV感知中的核心任务，但它也有其局限性。例如，它缺乏表现力，这意味着边界框可能不表示足够的现实世界信息。它还需要为所有可能的对象定义分类和基本真实，甚至包括在现实世界中很少见到的对象，例如可能从卡车上掉落的道路障碍。 相比之下，3D占用预测为自驾车的规划堆栈提供了丰富的关于世界的信息，这对于端到端自驾车是必要的。 软件定义的车辆可以持续升级，使用随时间证明和验证的新发展。来自研究倡议的最先进的软件更新，如CVPR所认可的更新，正在为新功能和更安全的驾驶功能提供支持。 NVIDIA DRIVE平台为汽车制造商提供了一条通往生产的道路，为安全可靠的AV开发提供全栈硬件和软件，从汽车到数据中心。 CVPR挑战赛详情 CVPR的3D占用预测挑战要求参与者在推理期间仅使用相机输入开发算法。参与者可以使用开源数据集和模型，促进数据驱动算法和大型模型的探索。组织者为最新的实际场景中最先进的3D占用预测算法提供了基线沙盒。 NVIDIA在CVPR上 NVIDIA将在CVPR上展示近30篇论文和演示。将讨论自动驾驶的专家包括：…
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