又到了道路上坑洼遍布的季节,这种神奇的现象总是出现在冬季和春季之间,美国各地的道路对乘用车和卡车展开了报复。AAA表示,每年,美国的车主为了维修坑洼造成的损坏需要花费30亿美元的费用。在过去五年中,有1600万名驾驶员报告称,由于很难对付的草皮,他们的汽车出现了轮胎爆裂、车轮弯曲和悬架过快损坏等损失。
今年,随着冬季老伯(Old Man Winter)来到美国所有的50个州,全国大片的地区将在本月再度迎来道路上的坑坑洼洼。
外行人也许还不了解,坑洼是对道路路面的破坏,作为一年一度的冰冻/融化循环的一部分,冰雪开始消融。水渗入路面并加剧道路路面的开裂。这种现象在交通繁忙的地区尤为普遍,特别是卡车通行比较多的道路更是如此,而且由于排水不畅,倾斜低洼的道路和高架桥下的通道更易出现坑洼。
一家汽车供应商——CarVi正在为其旗舰售后服务车道偏离和碰撞警告装置加装车载人工智能系统,该系统名为“坑洼探测(Pothole Detection)”,有望帮助减少车辆在道路上的损坏。该系统在车辆的前挡风玻璃上安装前视摄像头,该摄像头配备了9轴传感器,可以检测道路的情况,识别出现在已经存在的坑洼和刚刚开始裂开的坑洼。该公司表示,这是通过先进的转移学习和深度学习技术实现的。
在旧金山进行的一次初步的试验发现了不少于300个坑洼。该试验的想法是与当地机构实时共享这些信息,以帮助快速修复最严重的裂缝并找出潜在的问题点。CarVi表示,该公司目前正与伊利诺伊州和爱荷华州的联邦运输机构合作,以实现这一目标。
CarVi的首席执行官兼创始人Kevin Lee表示:“我们有能力与市政当局合作解决全国各地的坑洼问题,这对我们为所有人创造更安全道路的目标至关重要……坑洼不仅会对车辆和其他运输方式造成损害和不必要的开支,而且由于道路没有得到维修让坑洼变大,还会增加因此而死亡的人数。”
如果这样的监测系统能够被集成到未来的车联通信系统之中,警告驾驶员注意前方道路的坑洼,那么我们很喜欢它。更好的方法是将该技术集成到车辆的车道对中系统之中,并且真正地让车辆自动避开它们。当然,数据库应该可以进行双向通信,这样市政当局就可以让系统知道这里已经确定存在一个坑洼,这样车辆就不会误踩,并且会绕行使用好的路面区域。
与此同时,由于道路上那些令人讨厌的车辙不会很快消失,Farmers Insurance的专家们还提供了下面的坑洼生存技巧:
对于新手来说,请谨慎行事。慢下来,在你的汽车和前方车辆之间多留出一点距离,以便更好地发现并避免撞到路径上的坑洼。这在能见度不足的夜晚尤其重要。如果你以较慢的速度撞到道路上的一个坑洼,你的车辆受到的伤害也会比较少。
注意充满雨水或冰雪融化的“隐藏”坑洼。它们通常与路面的其他部分融为一体,使得它们难以被发现并且也很难判断它们的深度。沿着你的常规驾驶路线留心记下坑洼的位置,这样你就可以知道会在哪里遇到它们,并且绕开它们。
如果你踩到了一个足以损坏你的汽车或卡车的坑洼,请务必联系你的汽车保险代理商,看看你的保单是否包含所需的维修费用。坑洼造成的损坏通常会被涵盖在车辆碰撞的事故之中,Farmers Insurance表示,每年全行业要处理50万起与坑洼相关的理赔。或者,美国有很多较大的城市会在一定程度上补偿驾驶者因为道路中未被修补的坑洼而造成的、必要的维修费用。
好文章,需要你的鼓励
铠侠正在测试最新的UFS v4.1嵌入式闪存芯片,专为智能手机和平板电脑设计,可提供更快的下载速度和更流畅的设备端AI应用性能。该芯片采用218层TLC 3D NAND技术,提供256GB、512GB和1TB容量选择。相比v4.0产品,随机写入性能提升约30%,随机读取性能提升35-45%,同时功耗效率改善15-20%。新标准还增加了主机发起碎片整理、增强异常处理等功能特性。
上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案,仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS,并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示,新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术,为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。
谷歌在伦敦云峰会上发布Firebase Studio更新,新增Gemini命令行界面集成、模型上下文协议支持和"代理模式"。代理模式提供三种AI协作层次:对话式"询问"模式用于头脑风暴,人机协作代理需开发者确认代码变更,以及几乎完全自主的代理模式。尽管谷歌声称已有数百万应用使用该平台,但目前仍需精心设计提示词,非工程师用户还无法直接创建成熟应用。
上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法,这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准,POLAR在多项任务上实现了显著提升,7B参数模型超越72B现有最强基线,为AI对齐问题提供了全新解决思路。