人工智能如何彻底改变物流配送?

随着人工智能技术的快速发展,消费者的物流配送方式正面临着一场革命性的变革。无人机飞行、机器人配送、智能预测停车位等创新技术,正逐步成为新的物流配送趋势。这些技术不仅有望使配送过程更加高效,而且将极大地节约资源和成本。 其中,无人机配送已成为突破传统物流瓶颈的关键技术。例如,亚马逊自2013年起就开始测试无人机,并计划在不久的将来扩大该项目的规模。Wing公司,字母公司的子公司,正在使用人工智能增强无人机的功能,如自主决定最佳的包裹放置位置。该公司专注于快速配送饮料和药品等日常商品,减少了由于交通和停车问题带来的延迟。 另一方面,机器人技术正在解决“最后50英尺”的问题,即将包裹从送货卡车送到顾客家门口的过程。Vault Robotics公司正在设计能够攀爬路缘和楼梯的机器人,这些机器人可以在货车行驶过程中出入车辆,实现快速配送。 此外,人工智能还在提升送货司机的安全性。例如,Motive公司的行车记录仪可以通过监控驾驶员的面部表情和动作来发现危险信号,并及时发出警报。此外,实时优化的送货路线也是人工智能的一个重要应用领域。研究人员正在开发可以考虑复杂现实世界约束的模型,使司机能够选择最佳且最安全的配送路线。 这些创新技术不仅将为消费者提供更快、更便宜的配送服务,也将极大地提高整个物流行业的效率和安全性。随着人工智能技术的不断进步,未来的物流配送方式将更加智能化、高效化,彻底改变我们的生活方式。

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AI宣传战:澳智库揭露“亲中反美”网络影响力,我们的信息安全何在?

近日,澳大利亚战略政策研究所(ASPI)发布一份研究报告,揭露了一个关键现象——YouTube上存在一个庞大的频道网络,正在利用人工智能(AI)技术宣传“亲中反美”的观点。这些频道,自2022年中期开始运作,总观看次数已近1.2亿。虽然没有直接证据表明这些行动由中国政府主导,但研究指出,这些活动的背后可能是在某种程度上得到国家指导、资助或鼓励的商业实体。 ASPI报告称,这一现象被命名为“皮影戏”(Shadow Play),其内容多围绕中美科技战、对华为的支持和对苹果的反对等议题。澳大利亚迪肯大学信息技术学院教授张耀中(Lennon Chang)表示,这些宣传已对澳大利亚社会产生影响,特别是影响了年轻人对民主制度的信任。 这些AI生成的内容的防不胜防性引发了对信息安全的担忧。张耀中教授指出,这些所谓的“证据”很可能来源于虚假信息,尤其是在今天社交媒体和网络盛行的社会。悉尼大学澳中关系专家钟锦江博士也表示,中国长期以来利用虚假信息进行宣传,现在通过AI技术,手法变得更加多样化。 澳大利亚国立大学数学系学生吴乐宝则认为,年轻人,包括华人圈,也深受这些AI生成视频的影响。他表示,澳大利亚政府虽有防御机制,但基于言论自由,其效果有限。 ASPI报告还提到,这些频道巧妙利用YouTube的推荐系统算法提高可见度,这种跨国传播宣传内容的做法为制造否认的空间。张耀中教授认为,处理这种AI生成问题极具挑战,即便内容被下架或频道被关闭,新的社交媒体账号和新闻很容易出现,从而继续传播这些内容。 澳大利亚的中文媒体圈也受到影响。根据台湾信息环境研究中心(IORG)的报告,中国官媒在抖音等平台发布的中文舆论对华人社群影响深远。张耀中教授建议,必须要求主要平台,如抖音、微博、微信等遵守民主国家的规范和标准,同时协助下架假讯息和仇恨讯息。

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AI如何在80小时内从3200万候选中挑选出新型电池材料?

最近,人工智能技术在科学研究领域取得了显著进展。美国微软公司与太平洋西北国家实验室(PNNL)的研究人员联手,仅用80小时便从3200万种候选材料中筛选出23种有潜力的新型电池材料,这一成就在科技界引起了广泛关注。传统上,科学家们在寻找新材料时依赖于直觉指导和大量试错过程。然而,这次研究的成功展现了人工智能和超级计算在材料科学领域的巨大潜力。通过计算筛选,研究团队缩小了候选范围,并最终成功合成并测试了其中一种材料,制作出工作电池原型。 1月8日提交给arXiv.org的论文中,研究人员表示,这项研究的亮点在于它覆盖了从发现材料到制作原型的整个过程。这种全面性在以往的研究中是不常见的。研究团队重点关注的是固体电解质材料。电解质在电池中传输离子,而在标准锂离子电池中,电解质通常是液体形态,带来潜在的泄漏和火灾风险。因此,开发固体电解质电池成为材料科学家的重要目标。最初的3200万个候选者是通过混合搭配游戏生成的,接着研究人员运用了人工智能进行筛选。他们首先基于稳定性过滤材料,进一步利用人工智能分析选出可能具有所需电气和化学特性的材料。最终,研究人员使用了基于物理学的计算方法和淘汰了稀有、有毒或昂贵的材料,缩小到了23名候选者。 。PNNL的研究人员选择了一种看似有前途的材料,该材料具有合适的稳定性和导电性,他们开始合成并最终将其制成原型电池。这个过程从合成阶段到功能性电池只用了大约六个月的时间,令研究团队兴奋不已。这项研究的成功不仅展示了人工智能在材料科学研究中的应用,也为未来使用AI发现新材料提供了一个范例。微软公司的计算化学家内森·贝克(Nathan Baker)指出,这个项目是科技界所谓的“吃自己的狗粮”做法的一个例子。他希望未来其他人能够使用这种工具来推进各种科学事业。随着人工智能技术的不断发展,我们有理由期待,未来这种技术将在更多领域发挥重要作用,从而加速科学研究的步伐,为人类带来更多创新成果。

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