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「2020最佳AI新基建年度榜单」启动谁是智能驾驶和智能交通赛道的领航者

“新基建”的风潮已经渗透了整个科技圈。从5G应用、充电桩、到大数据、人工智能、物联网,新基建的触手将无处不在。

至于如何将概念落实到行业生态,则是要看一众互联网科技公司们大显神通。

在不同的场景,自动驾驶都有不同的进展程度,矿区、港口、园区都因为自动驾驶的到来,生产效率得到了提高,人-车-路的关系被重塑以及重新定义。

利用AWS的机器学习服务,中国一家专注智慧远程心电平台及专业会诊服务的初创企业益体康实现了快速构建AI模型和推理部署,通过联网的专业心电设备和云端远程医疗平台帮助中小医疗机构解决专业医生资源不足的问题,为众多身处隔离病房不方便医生时时监测心脏受损状况的病患提供了服务,大幅减少了跨区传播的风险。 

雷锋网原创文章,。详情见转载须知。

最佳ADAS产品体验奖 最佳自动驾驶全栈解决方案奖 最佳自动泊车解决方案奖 最佳自动驾驶园区商用奖 最佳激光雷达奖 最佳高精地图解决方案奖 最佳智能汽车研发工具奖

在每一个细分行业,企业不仅面临多变的外部环境(政治经济文化),也面临同行的激烈竞争。而借助机器学习,则有机会更快爬到行业金字塔的顶端,去应对这些不确定性。AWS提供的人工智能和机器学习服务,正是为了实现这一目的。

其中,「 智能驾驶新基建 」包括:

从这些鲜明的例子也可以看到,从初创公司到大型企业,部署机器学习应用程序几乎是普遍的重中之重了。 

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在「 智能交通新基建 」,包括

当然,也有玩家们已经吹响了号角,腾讯要在未来五年内计划投入 5000 亿,阿里未来也在三年内为新基建投入2000亿。泛交通领域,赛道玩家也各自拿出最大的诚意来迎阵新基建,让智能交通的到来变得有迹可循。

回望过去三年,1728家参选企业在经过多轮的筛选与评审,最终100多家极具商业价值的公司成功从中脱颖,入选三届榜单,成为各个领域的落地锤王。

期待“新基建”能够助力数字交通的到来,一个全新的因为新基建而诞生的新世界。

第二个趋势,人们使用机器学习来进行新冠病毒治疗方案的研发。 

对话AWS:开源与创业生态是推动云增长的“新马车”

最佳新基建智能交通产品奖 最佳AI 交通平台管理奖 最佳智能交通解决方案奖

2020年,在人工智能「新十年」和「新基建」新时代叠加前来之际,所有AI公司皆投入到了新基建三大版块之中,相继成为新基建主力军中的一员。

雷锋网设置了「 智能驾驶新基建 」和「 智能交通新基建 」两大版块,记录那些披星戴月、攻坚克难,并成功推进生产进程的人。

因为 AI 的元素注入,使得汽车注入了巨大的变量。汽车不仅仅是一个移动的工具,更有可能衍生成一种新的生活方式,延伸出无限的可能。

包括:信息基础设施(5G、物联网、工业互联网、卫星联网、人工智能、云计算、区块链、数据中心、智能计算中心);融合基础设施(智能交通、智慧能源、医疗生物物流防疫基建);创新基础设施(产业技术创新基设、科教基设、重大科技基设)。

这一年,我们看到了ADAS功能逐渐上车,使得驾驶员能够得到一定程度的解放,有效地缓解疲劳驾驶的状态。

在即将到来的年末,雷锋网(公众号:雷锋网)重磅启动「2020最佳AI新基建年度榜」评选,寻找AI+汽车、IoT、芯片、金融、安防、医疗等10多个行业的新基建领航企业,以及其新基建标杆项目。为政、产、学、研、投五界的决策者,做权威参考与项目引荐。

我们用了四年时间目睹了AI公司落地之锤由掘金案例、掘金产业、产业数字化到新基建建设者的时代变迁,在深受政、产、学、研、投五界人士的高度认可与深度关注的同时,我们于今年将榜单升级为「2020最佳AI新基建年度榜」。

比如有公司利用来自官方渠道的权威信息,结合专业文献和词库,再利用机器学习和自然语言处理、知识图谱技术对专业信息进行结构化处理、整合归类并建立新冠肺炎防护的知识图谱,快速打造了一套准确率很高的新冠肺炎智能问答系统,累计解决了数十万个问题。 

第三个趋势,使用机器学习打造远程医疗平台。 

「2020最佳AI新基建年度榜」前身为「AI最佳掘金案例年度榜」,于2017年正式发起,为全国首个人工智能商业案例榜单评选活动。

上万个公司都在用的机器学习服务SageMaker,AWS宣布要在中国推出了

这一年,我们看到了 Robotaxi 遍地开花,逐渐在不同的城市落地,让更多的人感受到了科技的变化以及汽车的未来变革之门。

大背景下,作为全行业最先专注AI赛道的科技媒体,雷锋网紧抓AI市场化急速前进节点,重磅启动「2020最佳AI新基建年度榜」评选工作。

对话容永康、田溯宁:AWS如何在中国云计算市场掀起风暴?

第一个趋势,大规模的通讯。 

有公司利用机器学习进行了老药新用的扫描,成功找到了可能对新冠病毒有潜在治疗效果的药物,这得益于这类公司基于AWS GPU计算实例的机器学习框架,实现大规模的模型训练及参数优化,加速了算法研发效率。