京東金融簽約地產商，以 AI 擴展新商業模式

京東金融簽約寶龍地產，以AI推進線上線下場景融合

 

據悉，雙方合作內容主要包括京東金融智能運營解決方案中的四個專案——鷹眼、自助會員、iSee和北極光。

鷹眼

依託於京東大數據和京東金融雲，對線下客流、駐留時長、重點區域熱力分佈、用戶消費偏好等進行深入的消費者洞察分析，通過精準的客羣分析和客流分析，實現運營效果的量化評估，爲商家提供決策依據。

自助會員

實現了讓顧客通過刷臉即可享受專屬會員權益，幫助商家實現線上線下導流，進行精準營銷，提升轉化率，大幅降低廣告觸達成本，幫助商家提升效率、降低成本、增強獲客能力。

iSee

以ACR的多屏互動技術，結合體感交互、紅外以及自主研發的多種運動傳感器技術，打造線下場景IoT整體解決方案。把傳統的線下導購模式轉變爲創新性的產品交互方式。

北極光

通過機器視覺和深度學習技術，實現用戶進入即識別，根據用戶面部特徵結合最新的模型算法實現九型人格分析，千人千面進行智能推薦。

 

螞蟻金服無人店杭州開業，三月還將再開2家

在亞馬遜西雅圖無人店開業的同一天，螞蟻金服在杭州新辦公大樓Z空間開放了首家無人體驗店WithAnt。

這家無人店主要運用傳感器和一部分計算機識別技術，消費者將挑中的商品放到一個盒子裏（商品感應區），傳感器識別價格後，支付寶將會自行扣款。目前商店主要售賣螞蟻金服周邊衍生產品。

研發團隊還表示，目前在嘗試在鞋子裏嵌入傳感器，顧客進店不用掃碼，進店後自動識別身份，出店時自動結算扣款。「‘拔腳就走’只是穿戴式無感支付的方案之一，未來逛街，別說錢包，就連手機也不用帶了。我們在爲萬物互聯的未來做技術儲備」。不過這些問題能否實現還要看其他的附屬問題能否解決了。

據稱，這家店同時是螞蟻金服技術實驗室的無人零售支付技術實驗室。各種已經或正在實現的無人零售支付技術，都會在這裏做測試和研發。此外，今年3月左右，螞蟻金服將與某大型連鎖便利店合作，真正落地兩家無人店。

 

招商蛇口攜手商湯科技擬就人工智能超算建立戰略合作關係

雷鋒網消息，1月24日下午，招商局蛇口工業區控股股份有限公司發佈公告稱，公司與深圳市商湯科技有限公司以優勢互補、互利共贏爲原則，就發揮各自業務領域的技術、經營和管理優勢及互補性，共同建立戰略合作關係，簽署《戰略合作協議》。

雙方擬就人工智能超算及物聯網、大數據在公司產業和物業落地等方面進行聯合創新與合作。

1、聯合建設人工智能超算平臺雙方以構建「雙創空間+空間產品智能化」爲目標，利用本公司產業園區空間場景應用，開拓空間智能化服務及管理，以實現空間創新運營模式。

2、聯合推動人工智能產業聚集和智慧園區合作雙方以孵化「雙創產業服務平臺」合作爲契機，整合本公司產業園區服務、設備、技術、人員等各方資源，爲企業提供人工智能Paas平臺；建立深度學習、相互訓練的業務模式，靈活運用園區產業場景，探索AI創新服務和商業模式，並將其轉化爲市場化產品和新行業標準，以實現相關AI產業的發展和聚集。

3、以人工智能物聯網和大數據業務合作雙方擬對涉外健康數據互聯與醫療大數據融合、臨牀決策支持、健康醫療應用生態建設做出努力，共同推動醫療大數據的人工智能深度學習及訓練。

 

谷歌在法國成立人工智能研究小組 研究成果將對外發布

1月23日消息，據Engadget報道，谷歌今天宣佈在法國成立一個新人工智能研究小組，與法國人工智能研究團隊合作，研究從健康到環境等一系列問題。谷歌表示，該團隊的工作成果會對外發布，並且做出的任何代碼都將是開源的。

據雷鋒網瞭解，除了在Google France創建一個專門的人工智能團隊外，谷歌還將其員工隊伍擴大了50%，並開設了四個中心，爲法國的居民提供免費的數字技術掃盲培訓。

人工智能一直是法國領導人感興趣的話題。據彭博社報道，法國總統埃馬紐埃爾·馬克龍表示，想要將法國發展成爲人工智能創新的領導者，並有望很快宣佈一項全國性的人工智能戰略。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊在一篇博客文章中表示：「我們比以往任何時候都更致力於幫助法國在這個數字領域找到新的發展方式——無論是幫助人們重新培訓、發展業務，還是利用人才爲世界研發新產品。我們希望這些新投資能幫助國家、學術界和當地企業把法國變成真正的數字冠軍。」

 

世界銀行牽頭髮起「AI數樹」挑戰 研究AI如何指導救災

據雷鋒網(公衆號：雷鋒網)瞭解，世界銀行與WeRobotics和OpenAerialMap合作發起了一項新的開放性人工智能挑戰，它展示了深度學習技術在人道主義應用領域的巨大潛力，尤其是在重大自然災害發生後的關鍵性的幾小時、幾天內。

新的「開放AI挑戰：航拍圖像的南太平洋島嶼」挑戰與WeRobotics和OpenAerialMap合作，旨在從全球的開放研究社區裏測試新的AI應用，可以快速、伸縮性高地從災區的航拍圖像中實時評估，爲應急部門人員調動和規劃提供幫助。

世界銀行在湯加羣島拍攝了大約80平方公里的高分辨率航空影像，並將這些影像提供給挑戰者們開發機器學習算法，在沒有人工協助的情況下分析這些圖像。根據公告，未來機器學習將被應用於分析和災害評估。

世界銀行在公告中表示，這些圖像包括四個興趣區(AOI)。其中三個興趣區覆蓋10平方公里區域，最後一個興趣區覆蓋50平方公里區域。不同大小興趣區影像的分辨率爲4cm和8cm。另外，世界銀行還使用近紅外傳感器收集了10平方公里的影像。這些興趣區涵蓋了農村和城市地區。挑戰者們需要在這些影像中利用機器學習算法識別所有椰子樹，香蕉樹，木瓜樹和芒果樹及其位置，準確性至少達到80%。

轉貼自： 幫趣