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陷“准休克”泥潭供货不足 乐视手机谁去接盘

华夏时报

■本报记者 卢晓 北京报道 供应商对投资者提问的回答为外界描摹乐视手机供应链的现状增添了注脚。6月15日,银禧科技(300221.SZ)在投资者互动平台上表示,今年以来乐视手机陆续有少量提货,主要为前期存货。这意味着乐视的供应链危机尚未完全解除。据记者了解,银禧科技通过其子公司兴科电子为乐视手机生产金属外壳。钱是乐视手机在一路狂飙突进中戛然而止的*重要原因,但却不是*深层的原因。而在孙宏斌进入乐视后,在上市公司与非上市公司财务隔离、高层更迭、裁员以及新机研发被传停止等一系列变动下,乐视手机的命运走向也显得扑朔迷离。供应链危机未除“少量”和“前期存货”侧面反映出了乐视手机目前解决供应链问题的资金能力与出货节奏。**手机界研究院院长孙燕飚对《华夏时报》记者表示,据其所在机构监测,目前乐视手机在线下渠道里的销售状况呈现逐步下滑态势。他认为,乐视手机的销售政策并没有改变,同时在1500元以下的机器中乐视的性价比比较高,销量下滑只能说明乐视在渠道上供货不足。与之形成鲜明对比的是,乐视手机宣布自己2016年的销量达到近2000万台,进入**手机份额前十。银禧科技的回答也反映出供应链对乐视手机的谨慎

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紫光拟投60亿元昆明建“芯云产业园”

昆明日报

本报讯 **记者杜托报道 昨日,市政府与紫光集团有限公司签订战略合作框架协议,共同加强在信息化建设、高新技术产业发展、产业金融等方面的合作。其中,紫光集团拟在我市投资不低于60亿元建设“紫光芯云产业园”。 市委副书记、市长王喜良代表市政府与紫光集团有限公司董事、联合总裁王慧轩签订战略合作框架协议。根据协议,紫光集团拟投不低于60亿元建设“紫光芯云产业园”,主要布局以下产业:发挥在集成电路、互联网制造等领域的**作用,吸引产业中下游企业在产业园落地,形成配套产业的聚集;通过建设大数据、云计算、集成电路等产业的区域性研发基地,提升我市新一代信息技术、**装备制造、电子信息等战略产业发展的水平;依托技术优势和人才优势,面向政府和社会提供信息化管理和技术培训;以绿色农业为核心,建设物联网研发中心和应用中心,运用物联网技术和手段,推动特色农业的转型升级;建设信息基础设施、信息技术服务、**装备制造、信息技术人才的输出基地,形成对周边国家的信息技术辐射,推动中国“智造”和中国标准走出去;落地大数据中心并设立专门的运营机构,提供持续的大数据运营服务;配套建设技术研发人才的服务设施,增强对**人才的吸

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博世10亿欧元德国建厂:要掌握自动驾驶芯片?

雷锋网

雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾消息,日前,据路透社报道,全球**零部件供应商博世正在位于德国东部的德累斯顿市兴建半导体工厂,总投资预计达10亿欧元(约合11亿美元)。据悉,此举凸显了博世对自动驾驶汽车以及工业物联网方向的双重布局。 据雷锋网新智驾了解,该工厂将选址于德国东部的德累斯顿市,其中部分投资来源于博世自出资,还有一部分来自于政府和欧盟补贴。工厂将于2021年开工生产,并将雇佣700名员工。据称,对于建厂消息,博世目前还没有正式发声。但此前许多的自动驾驶巨头布局都显示,芯片化将成为自动驾驶行业未来的趋势和核心竞争力之一,将半导体工厂的制造生产能力掌握在自己手中,足见博世在此的思量。当然,博世对自动驾驶的布局由来已久,今年4月,博世还宣布与梅赛德斯奔驰公司将合作研发自动驾驶汽车。此前,博世在位于德国南部的罗伊特林根市已经拥有了一座芯片工厂,并且该工厂在传感器方面的生产力十分**,但是,随着自动驾驶汽车的发展和更多智能工业的演进,这家零部件供应商对于芯片产能的需求正不断地增长。另据透露,之所以选择德累斯顿市作为工厂选址,是因为该区域能够雇佣到许多有熟练业务技能的员工。不但促进了经济增

DeepMind推新算法:新神经网络使电脑像人一样推理

科技日报

科技日报北京6月15日电 (记者刘霞)你打算购买的新房附近有几个公园?某餐厅*好的配餐酒是什么?回答这些日常问题需要进行关系推理,但人工智能(AI)很难掌握这种思维方式。据美国《科学》杂志官网14日消息,谷歌“深度思维”(DeepMind)团队日前研发出一种简单的算法,不仅能解决此类推理问题,而且在复杂的图像理解测试中能超过人类。 人类天生擅长关系推理,但AI的两种主要模式——基于统计和基于符号计算的算法,在发展关系推理方面一直进展缓慢。基于统计的机器学习在模式识别方面表现优异,但不善于使用逻辑;而基于符号计算的AI可使用预先设定的规则推理关系,但不擅长学习。新研究用一种能进行关系推理的人工神经网络来解决上述问题。该神经网络将小程序结合在一起,共同发现数据中的模式。它们拥有专门的架构来处理图像、描述语言甚至学习游戏,从而可对某个场景中的每对物体进行比较。新神经网络接受了多重考验,且表现突出。在回答图像中物体之间的关系时,科学家们让它与另外两个神经网络(分别用于识别图像中的物体和解释问题)合作。结果显示,其他机器学习算法的正确率为42%到77%,人类的正确率为92%,而新神经网络的正确率