# Google I/O大会

5月17日，谷歌在山景城举办了本年度的谷歌I/O开发者大会。本次大会上谷歌重申了自己AI first的战略，不断将最新的机器学习技术应用到语音识别和图像处理产品中。此外，谷歌宣布了下一代的TPU，Cloud TPU，其实是将多块TPU集成组合到一个TPU版图上：

这种任意组合的方式可以让谷歌根据应用需求更自由的选择配置，为自己的ML服务提供原动力。谷歌提到自己也将提供TPU云租赁服务。

谷歌将人工智能方面的工作综合到Google.ai之下，并提出AutoML的方法 – 用神经网络(一个基于RNN的控制器)来设计神经网络的结构。 这种方法我理解的就是通过实验-反馈的方法来获得最优架构的过程。

最后，谷歌发布了用于移动端的机器学习库 – TensorFlowLite，希望助力移动端语音识别、视觉搜索和增强现实的发展。

谷歌在ML和AI上一直独领群雄，而且一直是做让大众和用户受益的产品。这次I/O大会提到的将Google Assitant广泛应用到硬件产品中，也是我十分看好的应用。虽然亚马逊现在先行一步，已经将Alexa做在Echo上。但是谷歌凭借其在语音识别和硬件上的经验，应该很容易就可以后来居上。

(信息来源 – 机器之心)

# Google Lens

Google Lens是在本次谷歌I/O大会上发布的一款图像识别和理解软件。发布会上demo了这款软件实现拍照识花、拍WiFi密码自动连接路由、通过店面照片调取评价等功能。

之所以单独说这个软件，是因为我个人觉得这个会是划时代的killer级应用。目前谷歌积累了大量图像识别和图像语义理解的技术，和Google Assistant的语音技术结合后，实际上就解决了机器人的一个大问题 – 自然语言交互接口。通过看和听两种感官，实现对命令和意图的理解。虽然这个demo展示的功能很少，但是如果这个idea实现，那么机器可以将“视听 – 理解 – 行动”这个链条中最重要的“理解”给填补上。我们离真正的通用人工智能也就不远了。至少，可以通过视觉的额外输入，来和语音形成互补或加强。比如拍一张照片后问：“这个狗的品种是什么？”未来可应用的空间其实非常大。

(信息来源 – Techcrunch)

# 激光雷达之争

近日Waymo指控Uber盗用激光雷达专利的官司有了新进展。涉事前Waymo员工被停工，相关窃取机密文件也被要求归还Waymo. 这起案件被看作自动驾驶专利案的开端。激光雷达在整个自动驾驶层面的地位毋庸置疑，也是各大公司在实现自动驾驶道路上的兵家必争之地。相比国外公司，中国公司在自动驾驶专利上的布局还不足。等到技术差异化越来越小时，势必需要依赖核心专利来增强自己的竞争力，国内的自动驾驶公司现在要慢慢在技术专利上积攒优势。

(信息来源 – 车云)

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